Attēlveidošanas pētījums izseko smadzeņu darbību, kas saistīta ar problēmu risināšanu
Jauna pētniecības pieeja, izmantojot neiro attēlveidošanas datus, atklāj, ka smadzenes progresē dažādās fāzēs, jo indivīds risina izaicinošas problēmas.
Apvienojot divas analītiskās stratēģijas, pētnieki varēja izmantot funkcionālos MRI datus, lai identificētu smadzeņu darbības modeļus, kas pavada četrus atšķirīgus problēmu risināšanas posmus.
"Tas, kā studenti risināja šāda veida problēmas, mums bija pilnīga mistērija, līdz mēs izmantojām šīs metodes," saka psiholoģijas zinātnieks Džons Andersons no Karnegijas Melonas universitātes, pētījuma vadošais pētnieks.
"Tagad, kad studenti sēž tur, domādami, mēs katru sekundi varam pateikt, ko viņi domā."
Ieskatu par šo darbu galu galā var izmantot efektīvākas klases apmācības izstrādē, saka Andersons.
Pētījums parādāsPsiholoģiskā zinātne, Psiholoģisko zinātņu asociācijas žurnāls.
Pētījums izriet no notiekošās izmeklēšanas līnijas, kurā smadzeņu attēlveidošana tiek izmantota, lai izprastu procesu secību, kas ir domāšanas pamatā. Lai gan neiroizveidotie pētījumi ir devuši iespēju iepazīties ar dažādiem izziņas aspektiem, nav skaidri saprotams, kā šie gabali iekļaujas vienotā veselumā, jo cilvēki reāllaikā veic reālus uzdevumus.
Andersons domāja, vai divas analītiskas pieejas - daudzfunkcionālu modeļu analīzi (MVPA) un slēptos daļēji Markova modeļus (HSMM) - varētu apvienot, lai apgaismotu dažādos domāšanas posmus.
MVPA parasti tiek izmantots, lai identificētu īslaicīgus aktivizācijas modeļus; pievienojot HSMM, Andersons izvirzīja hipotēzi, iegūtu informāciju par to, kā šie modeļi laika gaitā darbojas.
Andersons un kolēģi Arins A. Pikē un Džons Finchams nolēma piemērot šo kombinēto pieeju neiro attēlveidošanas datiem, kas savākti no dalībniekiem, kad viņi atrisināja konkrētus matemātikas problēmu veidus.
Lai novērtētu, vai identificētie posmi ir piesaistīti faktiskajiem domāšanas posmiem, pētnieki manipulēja ar dažādām matemātikas problēmu iezīmēm. Lai to izdarītu, viņi radīja dažas problēmas, kas prasīja vairāk pūļu, izstrādājot atbilstošu risinājuma plānu, un citas, kas prasīja vairāk pūļu, lai izpildītu risinājumu.
Mērķis bija pārbaudīt, vai šīm manipulācijām ir īpaša ietekme, kādu varētu sagaidīt uz dažādu posmu ilgumu.
Pētnieki uz laboratoriju atveda 80 dalībniekus - pēc tam, kad matemātikas problēmu risināšanā izmantoja īpašas stratēģijas, dalībnieki skenerī atbildēja uz virkni mērķa problēmu. Viņi saņēma atsauksmes par katru problēmu, atbildes kļūst zaļas, ja tās ir pareizas, un sarkanas, ja nepareizas.
Izmantojot HSMM-MVPA metodi, lai analizētu neiro attēlveidošanas datus, Andersons un viņa kolēģi identificēja četrus izziņas posmus: kodēšanu, plānošanu, risināšanu un reaģēšanu.
Rezultāti parādīja, ka plānošanas posms mēdza būt garāks, kad problēmai bija nepieciešama lielāka plānošana, un risinājuma posms mēdza būt ilgāks, kad risinājumu bija grūtāk izpildīt, norādot, ka metode tika kartēta uz reāliem izziņas posmiem, kurus dažādi ietekmēja dažādas problēmu iezīmes.
"Parasti pētnieki kopējo uzdevuma izpildes laiku ir uzskatījuši par pierādījumu par šī uzdevuma izpildes posmiem un to saistību," saka Andersons. "Metodes šajā rakstā ļauj mums tieši izmērīt posmus."
Lai gan pētījums koncentrējās tieši uz matemātisku problēmu risināšanu, metode sola plašāku pielietojumu, apgalvo pētnieki.
Izmantojot to pašu metodi ar smadzeņu attēlveidošanas metodēm, kurām ir lielāka laika izšķirtspēja, piemēram, EEG, varētu atklāt vēl detalizētāku informāciju par dažādiem kognitīvās apstrādes posmiem.
Avots: Psiholoģisko zinātņu asociācija
