Um novo estudo de neuroimagem revela as etapas mentais de quando as pessoas estão resolvendo problemas desafiadores de matemática. Este novo trabalho pode, eventualmente, ser aplicado ao modelo de instrução mais eficaz em sala de aula.
Publicado em Psychological Science, pesquisadores combinaram duas estratégias analíticas para usar a ressonância magnética funcional (fMRI) para identificar padrões de atividade cerebral de quatro fases distintas de resolução de problemas.
“Como os estudantes foram resolver esses tipos de problemas era um mistério total a nós, até que aplicou essas técnicas”, disse John Anderson, Professor de Psicologia e de Ciências da Computação de Mellon University e pesquisador principal do estudo.
Anderson passou décadas revolucionando a educação e como os alunos aprendem através do desenvolvimento de uma teoria de cognição unificada e usá-la. Ele acredita que este trabalho pode, eventualmente, ser aplicado ao modelo de instrução mais eficaz em sala de aula especialmente sob a forma de melhorar tutores cognitivos, criando modelos que combinam com a ativação do cérebro e ver os padrões usados para resolver estes problemas.
O trabalho de Anderson no cruzamento da psicologia cognitiva e ciência da computação para encontrar melhores formas para os alunos a aprender é uma das principais razões que Carnegie Mellon tem sido um líder por longo tempo no estudo do cérebro e comportamento e também na pesquisa educacional. Seu legado é uma parte crítica da fundação de duas iniciativas de grande universitários: BrainHub, que se concentra em como a estrutura e atividade do cérebro dar origem a comportamentos complexos; e a Iniciativa de Simon, que visa melhorar os resultados da aprendizagem do estudante, aproveitando um ecossistema de engenharia de aprendizagem que se desenvolveu ao longo de várias décadas na CMU.
Seu mais recente estudo emerge de uma linha continuada de pesquisa que utiliza imagens do cérebro para compreender a seqüência de processos que fundamentam o pensamento. Embora a pesquisa de neuroimagem tem proporcionado uma janela para vários aspectos da cognição, não é totalmente compreendido como pessoas completam tarefas reais em tempo real.
Oitenta pessoas participaram do estudo – depois de praticar o uso de estratégias específicas para resolver os problemas de matemática, os participantes, resolveram uma série de problemas-alvo, enquanto escaneava toda informação. As pessoas recebem um feedback para cada problema, com um verde acertaram e vermelho se eles erraram.
Embora o estudo centrou-se especificamente na resolução de problemas matemáticos, o método é promissor para aplicação mais ampla, os pesquisadores argumentam. Usando o mesmo método poderia revelar informações ainda mais detalhadas sobre os vários estágios de processamento cognitivo de diversas áreas.
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