ถนนแนวความคิดนั้นเป็นแผนที่มากกว่า ซึ่งประกอบด้วยถนนประสาทจำนวนนับไม่ถ้วน แม้ว่าคนๆ หนึ่งจะเรียนรู้บางสิ่งที่เรียบง่าย แต่สมองจำนวนมากก็กระโดดเข้ามาช่วย การเรียนรู้ลำดับการเคลื่อนไหวง่ายๆ เช่น การแตะเพลงสั้นๆ บนแป้นพิมพ์ จะกระตุ้นให้มีกิจกรรมในสมองที่ควบคุมการเคลื่อนไหวของนิ้ว การดำเนินการนี้ยังเรียกร้องให้ใช้พื้นที่สมองที่เกี่ยวข้องกับการมองเห็น การตัดสินใจ ความจำและการวางแผน และการแตะนิ้วเป็นการเรียนรู้ขั้นพื้นฐาน ในหลาย ๆ สถานการณ์ การเรียนรู้เรียกพื้นที่สมองเพิ่มมากขึ้น โดยการรวมข้อมูลจากหลายแหล่งเข้าด้วยกัน Gerraty กล่าว
เขาและเพื่อนร่วมงานมองเห็นการโต้ตอบบางอย่างโดยการสแกนสมอง
ของคนที่ได้เรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างสองหน้า ใบหน้าเดียวเท่านั้นที่จับคู่กับรางวัล ในการทดลองในภายหลัง นักวิจัยได้ทดสอบว่าผู้คนสามารถทราบได้หรือไม่ว่ารัศมีแห่งความโชคดีที่เกี่ยวข้องกับใบหน้าเดียวนั้นขยายไปถึงใบหน้าที่เคยร่วมงานด้วยก่อนหน้านี้หรือไม่ กระบวนการนี้เรียกว่า “การถ่ายทอดการเรียนรู้” เป็นสิ่งที่ผู้คนทำอยู่ตลอดเวลาในชีวิตประจำวัน เช่น เมื่อคุณระวังสลัดที่ร้านอาหารที่เพิ่งเสิร์ฟชีสที่เจือปน
ผู้เข้าร่วมการศึกษาที่เก่งในการใช้ความรู้เกี่ยวกับสิ่งหนึ่ง – ในกรณีนี้คือใบหน้า – กับสิ่งที่แยกจากกันแสดงให้เห็นลายเซ็นของสมองโดยเฉพาะ Gerraty และเพื่อนร่วมงานรายงานในปี 2014 ในJournal of Neuroscience ความเชื่อมโยงระหว่างฮิปโปแคมปัส ซึ่งเป็นโครงสร้างสมองที่สำคัญต่อความจำ กับ ventromedial prefrontal cortex ซึ่งเกี่ยวข้องกับการควบคุมตนเองและการตัดสินใจ นั้นอ่อนแอกว่าในผู้เรียนที่ดีมากกว่าในกลุ่มคนที่พยายามเรียนรู้ นักวิจัยกล่าวว่าการสแกนซึ่งดำเนินการหลายวันหลังจากการเรียนรู้เผยให้เห็นความแตกต่างโดยธรรมชาติระหว่างสมอง การทดลองยังทำให้เกิดความแตกต่างของโครงข่ายประสาทเทียมอื่นๆ ในภูมิภาคเหล่านี้ และเครือข่ายขนาดใหญ่ที่ครอบคลุมสมอง
จากการวิจัยของนักประสาทวิทยา Vinod Menon
แห่งมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดและเพื่อนร่วมงานพบว่า เด็กที่มีปัญหาในการเรียนคณิตศาสตร์ก็แสดงการเชื่อมต่อของสมองโดยไม่คาดคิดเช่นกัน เมื่อเทียบกับเด็กที่ไม่มีความพิการ เด็กที่มีพัฒนาการผิดปกติซึ่งได้รับการสแกนในขณะที่ทำโจทย์คณิตศาสตร์มีความเชื่อมโยงกันมากกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภูมิภาคที่เกี่ยวข้องกับการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ การเชื่อมต่อเกินดังกล่าว ซึ่งอธิบายในปี 2015 ในวิทยาศาสตร์พัฒนาการเป็นเรื่องน่าประหลาดใจ Menon กล่าว เนื่องจากงานก่อนหน้านี้ได้แนะนำว่าเครือข่ายที่เกี่ยวข้องกับคณิตศาสตร์เหล่านี้อ่อนแอเกินไป แต่อาจเป็นเพราะลิงก์จำนวนมากเกินไปสร้างระบบที่ไม่รองรับข้อมูลใหม่ “แนวคิดก็คือถ้าคุณมีระบบไฮเปอร์คอนเนคชั่น ระบบจะไม่ตอบสนองได้เร็วเท่า” เขากล่าว
ยืดหยุ่นเมื่อจำเป็น
เมื่อผู้คนได้เรียนรู้งานใหม่ เช่น การจับคู่ผีเสื้อกับดอกไม้ชนิดใดชนิดหนึ่ง ความยืดหยุ่นของสมองก็เปลี่ยนไปในการศึกษาเมื่อเร็วๆ นี้ ความยืดหยุ่นทั่วทั้งสมองเพิ่มขึ้นและลดลงเมื่อการฝึกดำเนินต่อไป สาเหตุของการลดลงไม่ชัดเจน แต่การไหลของข้อมูลในสมองอาจเปลี่ยนแปลงได้เมื่อผู้คนเชี่ยวชาญงาน เส้นสีแต่ละเส้นแสดงถึงคะแนนความยืดหยุ่นของบุคคลหนึ่งคนเมื่อเวลาผ่านไป (เส้นสีดำคือค่าเฉลี่ย)
มีความสมดุลที่จะเกิดขึ้น Menon กล่าว เส้นทางประสาทที่อ่อนแอเกินไปไม่สามารถนำข้อมูลที่จำเป็นได้ และเส้นทางที่เชื่อมต่อกันเกินไปจะไม่อนุญาตให้มีข้อมูลใหม่เข้ามา แต่ปัญหาไม่ได้ง่ายอย่างนั้น “ไม่ใช่ว่าทุกสิ่งเปลี่ยนแปลงได้ทุกที่” เขากล่าว “มีความเฉพาะเจาะจงกับมัน” การเชื่อมต่อบางอย่างมีความสำคัญมากกว่าการเชื่อมต่ออื่นๆ ขึ้นอยู่กับงาน
โครงข่ายประสาทเทียมจำเป็นต้องส่งข้อมูลไปรอบๆ อย่างรวดเร็วและคล่องตัว เพื่อให้เข้าใจถึงการเคลื่อนไหวนี้อย่างแท้จริงเมื่อเทียบกับสแนปชอตที่หยุดนิ่งในเวลา นักวิทยาศาสตร์จำเป็นต้องดูสมองในขณะที่เรียนรู้ “ขั้นต่อไปคือการค้นหาว่าเครือข่ายเปลี่ยนไปอย่างไร” Menon กล่าว “นั่นคือสิ่งที่การศึกษาจาก Dani Bassett และคนอื่นๆ จะมีประโยชน์มาก”
credit : comcpschools.com companionsmumbai.com comunidaddelapipa.com cubecombat.net daanishbooks.com
