画像研究は問題解決に関連する脳活動を追跡します

ニューロイメージングデータを使用した新しい研究アプローチは、個人が困難な問題を解決する際に、脳が異なるフェーズを通過することを明らかにします。

2つの分析戦略を組み合わせることにより、研究者は機能的なMRIデータを使用して、問題解決の4つの異なる段階に伴う脳活動のパターンを特定することができました。

研究の主任研究員であるカーネギーメロン大学の心理学者であるジョンアンダーソンは、次のように述べています。

「今、学生が一生懸命考えてそこに座っているとき、私たちは彼らが毎秒考えていることを知ることができます。」

この作業からの洞察は、最終的には、より効果的な教室での指導の設計に適用される可能性があるとアンダーソンは言います。

この研究は心理学、心理学協会のジャーナル。

この研究は、思考の根底にある一連のプロセスを理解するために脳の画像処理を使用している、現在進行中の調査から生まれました。ニューロイメージング研究は認知のさまざまな側面への窓を提供してきましたが、人々がリアルタイムで実際のタスクを完了するにつれて、これらの部分がどのようにまとまって全体にまとまるかは明確に理解されていません。

アンダーソン氏は、マルチボクセルパターン分析（MVPA）と隠れたセミマルコフモデル（HSMM）の2つの分析アプローチを組み合わせて、さまざまな段階の思考に光を当てることができるかどうか疑問に思いました。

MVPAは通常、一時的なアクティベーションパターンを識別するために使用されています。アンダーソンが仮定したHSMMを追加すると、これらのパターンが時間とともにどのように展開するかについての情報が得られます。

アンダーソン氏と同僚のアリンA.パイク氏とジョンM.フィンチャム氏は、特定の種類の数学の問題を解決した参加者から収集したニューロイメージングデータに、この組み合わせたアプローチを適用することを決定しました。

特定された段階が思考の実際の段階にマッピングされているかどうかを測定するために、研究者たちは数学の問題のさまざまな機能を操作しました。これを行うために、彼らは適切なソリューション計画を考え出すのにより多くの努力を必要とするいくつかの問題と、ソリューションの実行にもっと努力を必要とする他の問題を作成しました。

目的は、これらの操作がさまざまなステージの期間に予想される特定の効果を持っているかどうかをテストすることでした。

研究者たちは80人の参加者を実験室に連れてきました—数学の問題を解決するために特定の戦略を使用して練習した後、参加者はスキャナーにいる間に一連のターゲットの問題に答えました。彼らは各問題のフィードバックを受け取り、それらが正しい場合は緑色になり、正しくない場合は赤色に変わります。

HSMM-MVPAメソッドを使用してニューロイメージングデータを分析することで、アンダーソンと同僚は、エンコーディング、プランニング、解決、および応答という4つの認知段階を特定しました。

結果は、問題がより多くの計画を必要とする場合、計画段階は長くなる傾向があり、解決策の実行がより困難な場合、解決策段階は長くなる傾向があることを示し、方法は、問題のさまざまな機能。

「通常、研究者はタスクを完了するための合計時間を、そのタスクの実行に関連する段階の証拠とそれらがどのように関連しているかを見てきました」とアンダーソンは言います。 「このホワイトペーパーの方法では、ステージを直接測定できます。」

研究は特に数学的な問題解決に焦点を当てていましたが、この方法はより広い応用の可能性を秘めていると研究者たちは主張しています。

EEGなどの時間分解能が高い脳イメージング技術で同じ方法を使用すると、認知処理のさまざまな段階に関するさらに詳細な情報が明らかになる可能性があります。

出典：心理学協会