Študija slikanja sledi možganski aktivnosti, povezani z reševanjem problemov

Nov raziskovalni pristop, ki uporablja podatke o nevroslikovanju, razkriva, da možgani napredujejo skozi različne faze, ko posameznik rešuje zahtevne težave.

S kombinacijo dveh analitičnih strategij so raziskovalci lahko uporabili funkcionalne podatke MRI za prepoznavanje vzorcev možganske aktivnosti, ki spremljajo štiri različne faze reševanja problemov.

"Kako so študentje reševali tovrstne težave, je bilo za nas popolna skrivnost, dokler nismo uporabili teh tehnik," pravi psiholog John Anderson z univerze Carnegie Mellon, vodilni raziskovalec študije.

"Zdaj, ko učenci sedijo tam in trdo razmišljajo, lahko vsako sekundo razberemo, kaj razmišljajo."

Vpogledi tega dela se bodo sčasoma lahko uporabili za oblikovanje učinkovitejših učilnic, pravi Anderson.

Študija je prikazana vPsihološka znanost, revija Združenja za psihološke znanosti.

Raziskave izhajajo iz tekoče preiskave, ki s pomočjo slikanja možganov razume zaporedje procesov, na katerih temelji razmišljanje. Medtem ko so raziskave nevroslikoslika odprle različne vidike kognicije, kako se ti deli med seboj ujemajo v skladno celoto, saj ljudje v realnem času opravljajo resnične naloge, ni jasno razumljeno.

Anderson se je vprašal, ali je mogoče dva analitična pristopa - analizo vzorcev z več slikovnimi točkami (MVPA) in skrite poldarkovske modele (HSMM) združiti, da osvetlita različne faze mišljenja.

MVPA se običajno uporablja za prepoznavanje trenutnih vzorcev aktivacije; dodajanje HSMM, domneva Anderson, bi dalo informacije o tem, kako se ti vzorci sčasoma pokažejo.

Anderson in sodelavca Aryn A. Pike in Jon M. Fincham sta se odločila, da bosta ta kombinirani pristop uporabila pri nevroslikovanju podatkov, zbranih od udeležencev, ko sta reševala posebne vrste matematičnih problemov.

Da bi ocenili, ali so bile identificirane faze preslikane na dejanske faze mišljenja, so raziskovalci manipulirali z različnimi značilnostmi matematičnih problemov. Da bi to naredili, so ustvarili nekatere težave, ki so zahtevale več truda pri oblikovanju ustreznega načrta rešitve, in druge, ki so zahtevale več truda pri izvajanju rešitve.

Cilj je bil preizkusiti, ali so imele te manipulacije posebne učinke, ki bi jih pričakovali na trajanje različnih stopenj.

Raziskovalci so v laboratorij pripeljali 80 udeležencev - po vadbi z uporabo posebnih strategij za reševanje matematičnih problemov so udeleženci nato v skenerju odgovorili na vrsto ciljnih problemov. Za vsako težavo so prejeli povratne informacije, odgovori so postali zeleni, če so bili pravilni, in rdeči, če so bili napačni.

Anderson in sodelavci so z uporabo metode HSMM-MVPA za analizo nevro-slikovnih podatkov prepoznali štiri stopnje spoznanja: kodiranje, načrtovanje, reševanje in odzivanje.

Rezultati so pokazali, da je bila faza načrtovanja daljša, kadar je problem zahteval več načrtovanja, in faza rešitve je bila daljša, ko je bila rešitev težje izvedljiva, kar kaže na to, da je metoda preslikana na resnične stopnje spoznanja, na katere so različno vplivale različne značilnosti težav.

"Značilno je, da raziskovalci na skupni čas dokončanja naloge gledajo kot na faze, povezane z izvajanjem te naloge, in kako so povezane," pravi Anderson. "Metode v tem prispevku nam omogočajo neposredno merjenje stopenj."

Raziskovalci trdijo, da se je študija posebej osredotočila na matematično reševanje problemov, vendar se metoda obeta za širšo uporabo.

Uporaba iste metode s tehnikami slikanja možganov z večjo časovno ločljivostjo, kot je EEG, bi lahko razkrila še podrobnejše informacije o različnih stopnjah kognitivne obdelave.

Vir: Združenje za psihološke znanosti