Farklı Öğrenme Stilleri için Özel Beyin Dalgası Modelleri
Yeni araştırma, beyinde farklı öğrenme tarzlarının nasıl karakterize edildiğine dair önemli bilgiler sağlıyor. Araştırmacılar, yeni içgörülerin Alzheimer hastalığının ve açık ve örtük öğrenmeyi etkileyen diğer çeşitli nörolojik koşulların erken tespitine yardımcı olabileceğine inanıyor.
Araştırmacılar, bir bisikleti nasıl pedal çevireceğini ve satranç kurallarını ezberlemeyi öğrenmenin iki farklı öğrenme türü gerektirdiğini açıklıyor. Yeni araştırma şimdi ilk kez, farklı öğrenme türlerinin ürettikleri beyin dalgası modelleriyle ayırt edilebileceğini gösteriyor.
MIT’den Sinirbilim Profesörü ve makalenin kıdemli yazarı Earl K. Miller, bu farklı sinirsel imzaların hem motor becerileri nasıl öğrendiğimize hem de karmaşık bilişsel görevlerde nasıl çalıştığımıza ilişkin temel nörobiyolojiyi incelerken bilim insanlarına yol gösterebileceğini söylüyor.
Tam çalışma bulguları dergide bulunur Nöron.
Nöronlar ateşlendiğinde, farklı frekanslarda salınan beyin dalgaları oluşturmak için birleşen elektrik sinyalleri üretirler. Miller, "Nihai hedefimiz öğrenme ve hafıza yetersizliği olan insanlara yardım etmektir" diyor.
"İnsan beynini canlandırmanın veya bu açıkları azaltmak için eğitim tekniklerini optimize etmenin bir yolunu bulabiliriz."
Yüksek lisans öğrencisi Roman F. Loonis, nöral imzaların, Alzheimer gibi hastalıklarda ortaya çıkan öğrenme stratejilerindeki değişiklikleri belirlemeye yardımcı olabileceğini, bu hastalıkları daha erken teşhis etmeye veya hastaların hastalıkla başa çıkmalarına yardımcı olacak belirli öğrenme türlerini geliştirmeye yardımcı olabileceğini söylüyor. makalenin ilk yazarı.
Tarihsel olarak, bilim adamları tüm öğrenmenin aynı olduğunu düşünüyorlardı. Sonra, Miller'in açıkladığı gibi, epileptik nöbetlerini kontrol etmek için beyninin bir kısmı çıkarıldıktan sonra 1953'te şiddetli amnezi gelişen ünlü Henry Molaison veya "H.M." gibi hastalar hakkında bilgi edindiler.
Molaison yemekten birkaç dakika sonra kahvaltı yediğini hatırlayamıyordu, ancak aynadaki beş köşeli yıldız gibi nesneleri izlemek gibi öğrendiği motor becerileri öğrenip sürdürebiliyordu.
"H.M. Miller, daha önce bunları yaptıklarına dair hatıraları olmamasına rağmen zamanla bu becerilerde daha iyi hale geldi ”diyor.
Bölünme, beynin iki tür öğrenme ve hafıza ile meşgul olduğunu ortaya çıkardı - açık ve kapalı.
Açık öğrenme, “öğrendiklerinizi düşündüğünüzde ve bir kitaptaki uzun bir pasajı ezberlemek veya satranç gibi karmaşık bir oyunun adımlarını öğrenmek gibi öğrendiklerinizi ifade edebildiğinizde bilinçli farkındalığa sahip olduğunuzu öğrenmektir. Miller açıklıyor.
“Örtük öğrenme bunun tersidir. Buna motor becerisi öğrenme veya kas hafızası diyebilirsiniz, bisiklete binmeyi veya hokkabazlık yapmayı öğrenmek gibi bilinçli erişiminiz olmayan türden bir öğrenme, ”diye ekliyor.
"Bunu yaparak daha iyi ve daha iyi hale geliyorsunuz, ancak ne öğrendiğinizi gerçekten ifade edemezsiniz."
Ancak, yeni bir müzik parçası çalmayı öğrenmek gibi birçok görevin her iki tür öğrenmeyi de gerektirdiğini belirtiyor.
MIT araştırmacıları, farklı görevleri öğrenen hayvanların davranışlarını incelediklerinde, farklı görevlerin açık veya örtük öğrenmeyi gerektirebileceğine dair işaretler buldular.
Örneğin, iki şeyi karşılaştırmayı ve eşleştirmeyi gerektiren görevlerde, hayvanların bir sonraki eşleşmelerini iyileştirmek için hem doğru hem de yanlış cevaplar kullandığı ortaya çıktı, bu da açık bir öğrenme biçimine işaret ediyordu.
Ancak hayvanların farklı görsel kalıplara yanıt olarak bakışlarını bir yöne veya başka bir yöne hareket ettirmeyi öğrendikleri bir görevde, yalnızca doğru yanıtlara yanıt olarak performanslarını geliştirdiler ve örtük öğrenmeyi önerdiler.
Dahası, araştırmacılar, bu farklı davranış türlerine farklı beyin dalgaları modellerinin eşlik ettiğini keşfetti.
Açık öğrenme görevleri sırasında, doğru bir seçimin ardından alfa2-beta beyin dalgalarında artış ve yanlış bir seçimden sonra delta-teta dalgalarında artış oldu. Alfa2-beta dalgaları, açık görevler sırasında öğrenmeyle arttı, ardından öğrenme ilerledikçe azaldı.
Araştırmacılar ayrıca, yalnızca açık öğrenmeyi gerektirdiği düşünülen görevlerde, olayla ilişkili olumsuzluk adı verilen davranışsal hatalara yanıt olarak meydana gelen aktivitede sinirsel bir artış belirtileri gördüler.
Miller, açık öğrenme sırasında alfa-2-beta beyin dalgalarındaki artış, "görevin bir modelinin oluşturulmasını yansıtabilir" diye açıklıyor.
"Ve hayvan görevi öğrendikten sonra, alfa-beta ritimleri düşüyor, çünkü model zaten oluşturulmuş."
Buna karşılık, delta-teta ritimleri, örtük bir öğrenme görevi sırasında yalnızca doğru cevaplarla arttı ve öğrenme sırasında azaldı. Miller, bu modelin öğrenme sırasında motor beceriyi kodlayan sinirsel “yeniden bağlanmayı” yansıtabileceğini söylüyor.
"Bu bize, açık ve örtük öğrenme sırasında oyunda farklı mekanizmalar olduğunu gösterdi" diye belirtiyor.
Loonis, beyin dalgası imzalarının, belirli bir görevi öğrenirken bir kişiye nasıl öğreteceğimizi veya eğittiğimizi şekillendirmede özellikle yararlı olabileceğini söylüyor.
"Devam eden öğrenme türünü tespit edebilirsek, o kişi için daha iyi geri bildirim sağlayabilir veya daha iyi geribildirim sağlayabiliriz" diyor.
"Örneğin, örtük öğrenmeyi daha fazla kullanıyorlarsa, bu onların olumlu geribildirime daha çok güvenecekleri anlamına gelir ve bundan yararlanmak için öğrenmelerini değiştirebiliriz."
Loonis, sinirsel imzaların Alzheimer hastalığı gibi bozuklukları daha erken bir aşamada tespit etmeye yardımcı olabileceğini söylüyor.
"Alzheimer’de, demansla birlikte bir tür açık gerçeği öğrenme ortadan kalkıyor ve farklı türden örtük öğrenmeye geri dönülebilir," diye açıklıyor. "Bir öğrenme sistemi çöktüğü için bir başkasına güvenmek zorundasın."
Daha önceki çalışmalar, beynin hipokampus gibi belirli bölümlerinin açık öğrenmeyle daha yakından ilişkili olduğunu, bazal gangliyon gibi alanların ise örtük öğrenmeye daha fazla dahil olduğunu göstermiştir.
Ancak Miller, beyin dalgası çalışmasının “bu iki sistemde çok fazla örtüşme olduğunu gösterdiğini söylüyor. Birçok aynı sinir ağını paylaşıyorlar. "
Kaynak: MIT
