Neuroimaging는 4 가지 숨겨진 단계의 문제 해결을 포착합니다.
문제 해결은 주어진 문제를 식별하고, 인코딩하고, 형성하는 일상적인 사고 프로세스의 근본적인 측면입니다. 원하는 목표 또는 결과를 달성하기 위해 최선의 진행 방법을 잘 모를 때마다 문제를 해결해야합니다. 그러나 문제 해결과 관련된 정확한 단계는 무엇입니까?
Carnegie Mellon University (CMU)의 연구원은 최첨단 신경 영상 기술을 사용하여 사람들이 문제를 해결하기 위해 열심히 생각할 때 진행되는 특정 정신적 단계에 대한 이해를 향상시킵니다.
인지 이론의 영역을 발전시키기 위해서는 연구자가 특정인지 과제의 수행을 가장 중요하고 분명한 정신 단계로 해체 할 수있는 능력을 갖는 것이 중요합니다. CMU의 새로운 두뇌 이미징 연구는 누군가가 마음을 통해 문제를 해결할 때 지나가는 4 단계로 구분됩니다.
2016 년 7 월 연구 인 "뇌 활성화 패턴에 나타난인지의 숨겨진 단계"가 심리학 저널에 실립니다.
이 연구에서 CMU의 존 앤더슨 (John Anderson)과 동료들은 fMRI 뇌 영상 데이터와 함께 두 가지 분석 전략을 결합하여 어려운 수학 문제를 해결하기 위해 고군분투하면서 실시간으로 진행되는 특정 정신적 단계를 정확히 찾아 냈습니다. 보다 구체적으로이 방법은 다중 보셀 패턴 분석 (MVPA)을 사용하여인지 단계를 식별하고 숨겨진 세미 마코프 모델을 결합하여 지속 시간을 식별합니다.
Anderson은 사람들이 복잡한 문제 해결 과제를 수행함에 따라 순간적으로 일어나는 현상에 대한 정보를 얻기 위해 뇌 영상 데이터의 과정을 실시간으로 매핑하는 타임 라인을 작성하는 데 관심이 있습니다.
앤더슨 (Anderson)과 동료 연구자는 문제 해결에 관련된 인식의 4 가지 단계, 즉 인코딩, 계획, 해결 및 대응이라는 4 가지 단계를 확인했습니다. 앤더슨 연구의 초점은 사람들이 어떻게 수학적 문제를 해결 하는지를 분석함으로써 상위 수준의인지 구조를 더 잘 이해하는 것입니다. 그의 팀은 "인지 이론의 통일 된 이론"에 초점을 맞추고 있는데, 이는 광범위한 사고 작업을 포괄하는인지 적 아키텍처입니다.
Anderson et al. 의 4 단계의 문제 해결
- 부호화
- 계획
- 해결
- 응답
수학 문제 해결의 다양한 측면이 인코딩되면 예상대로, 연구원은 문제가 더 많은 계획을 필요로하는 경우 계획 단계가 더 길어지는 경향이 있다고 지적했습니다. 그리고 솔루션을 실행하기가 더 어려울수록 해결 단계가 더 오래가는 경향이 있습니다.
이 연구의 궁극적 인 목표는 조작이 문제 해결의 여러 단계의 지속 기간에 특별한 영향을 미쳤는지 확인하는 것이 었습니다. 이 기간의 길이를 정확하게 지적함으로써 연구원은 특정한 수학적 문제를 해결하는 것과 관련된 인식의 실제 단계를 직접적으로 매핑 할 수있었습니다.
시행 착오를 통한 문제 해결은 Orbitofrontal Cortex (OFC)
이러한 CMU 연구 결과는 시행 착오를 통해 문제를 해결하는 방법을 배우면서 생쥐의 두뇌를 촬영하여 능동 학습의 뇌 영상을 실시간으로 캡처 한 캘리포니아 대학 버클리 캠퍼스의 신경 과학자에 의한 문제 해결 연구로 해결됩니다.
2016 년 3 월의 연구, "규칙 학습은 전두엽 피질에서 장거리 축삭의 구조 소성을 향상시킵니다"라는 저서는 Nature Communications 지에 게재되었습니다.
고급 현미경 기법을 사용하여 Berkeley 연구진은 수렵 작업 중에 마우스가 어떻게 숨겨진 치료법을 찾는 새로운 전략을 적극적으로 배우는지를 보여주는 시간 경과 영화를 만들었습니다. 이 영화는 문제 해결 작업의 시행 착오를 거치면서 전두엽의 안와 상 피질 (OFC) 부위에서 극적인 재구성을 보여줍니다.
이 연구에서, 마우스는 아침에 먹이를 찾는 작업을 수행했으며 오후에 뇌의 변화를 기록했습니다. 연구진은 2 광자 레이저 스캐닝 현미경이라고하는 고급 신경 영상 기술을 사용하여 장거리 축색 돌기의 뇌 회로에서 성장과 가지 치기의 사진을 찍었습니다. 이 축색 돌기는 전두엽의 뉴런을 연결하는 전기 신호의 도관입니다.
흥미롭게도, 탐색하고, 새로운 규칙을 배우고, 사냥하지 않고 Cheerios를 자동으로받은 쥐는 뇌 회로 개조에 큰 발전을 보이지 않았다. 반대로, 문제 해결에 의해 매일 새로운 규칙을 찾아야 만했던 마우스는 안와 전두엽 피질에서 정보를 방송하는 신경 배선에 큰 변화를 보였습니다. Cheerio를 "사냥하고 모으는"행위가 전두엽의 기능적 연결성을 최적화하는 데 중요한 역할을했다는 점은 흥미 롭습니다.
결론 : Neuroimaging은 우리의 마음의 내부 작용으로 창문을 제공합니다.
CMU 연구원은 가까운 장래에, 그들의 발견이보다 효과적인 교육 방법의 디자인을 향상시키기 위해 적용될 수 있다고 낙관하고 있습니다. 이러한 유형의 연구에서 얻은 통찰력은 학생들의 결정적인 지식을 유동적 인 지능과인지 유연성을 활용하는 방식으로 확장 할 수 있도록 도와줍니다. 성명서에서 앤더슨은 결론을 내렸다.
"학생들이 이러한 종류의 문제를 해결하는 방법은 우리가 이러한 기술을 적용 할 때까지 우리에게 총체적인 수수께끼였습니다. 지금, 학생들이 열심히 생각하고 앉아있을 때, 우리는 그들이 초당 무엇을 생각하고 있는지 말할 수 있습니다. "
이러한 연구는 인식과 사고의 순차적 과정을 더 잘 이해할 수 있도록 신경 영상을 이용하는 연구가 점차 증가하고 있습니다. 신경 영상 연구는 과거에 인식의 다양한 측면에 대한 창을 제공했지만,이 수수께끼의 모든 조각들이 일관성있는 전체를 만들기 위해 함께 어울리는 수수께끼를 남겼습니다. 이것은 모두 neuroimaging 기술의 진보와 함께 빠르게 변화하고 있습니다. 이 흥미 진진한 주제에 대한 더 많은 발전을 위해 계속 지켜봐주십시오!
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