集中した注意の利点
モデルは注意が自動的または制御されていると言います。自動処理では、認識はほとんど手間をかけずに行われ、特定の刺激が与えられると自動的に行われ、他の精神プロセスを妨げることはありません。制御された処理は、認識的に高価であり、主にシリアル処理に依存し、自己調整を担当します。
注意の集中はトップダウン処理に依存していますが、自動注意はボトムアップ処理により集中しています。ボトムアップ処理は、主に環境刺激の存在によってトリガーされますが、トップダウン処理は、タスクに従事しているときに発生する可能性のある予測を含む、メモリ内の情報に依存します。
一般に、これらの異なるタイプのプロセスは異なる皮質回路を含む可能性があると想定されています。注意を集中する能力は、さまざまな感覚的手がかりの存在によって影響を受ける可能性があります。注意を集中する能力は制限されており、感覚環境が複雑になるほど、特定のタスクに集中することが難しくなります。注意深いプロセスの影響を考慮する場合、特定のタスクを完了するために必要な労力の量も重要です。タスクが日常的なものである場合、ほとんど労力は必要ありませんが、タスクが新規または慣れ親しんでいない場合は、さらに努力が必要です。
注意を理解することは、マルチタスクの問題を特定するのに役立ち、最適な学習環境をセットアップする機会を与えてくれます。人間の注意力に関する知識により、運転中の携帯電話の使用が制限されています。注意能力には限界があり、運転中に携帯電話を使用すると他の注意プロセスが制限されます。運転中のすべてが日常的なままであると仮定すると、自動処理に取り組んでいるため、問題が発生することはありません。
しかし、目の前に車が引き出されるなど、予期せぬ事態が発生し、自動処理ほど速くない制御処理に移行すると、問題が発生する可能性があります。
注意の制限を検討する際に、次のシナリオを想像してみてください。狭い駐車スペースがあり、縦列駐車が必要です。あなたがおそらく最初にすることの一つは、無線機を下げることです。ラジオを下げて、駐車スペースに車を置くことに集中できるようにします。
一度に注目できるのは1つのタスクのみです。テレビの勉強とテレビの同時視聴などのマルチタスクを試みると、各タスクのパフォーマンスが低下します。
注意を理解することは、私たちの日常環境で機能するために必要なさまざまなプロセスを理解するのに役立ち、特定して治療する必要がある神経学的問題を特定するのに役立ちます。
