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# La biologia # Neuroscienze

Il Ballo Intrigante dell'Apprendimento

Esplora come l'apprendimento esplicito e implicito modellano le nostre vite quotidiane.

Yonatan Stern, Ophir Netzer, Danny Koren, Yair Zvilichovsky, Uri Hertz, Roy Salomon

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Apprendimento: Apprendimento: L'approccio doppio della mente nell'apprendimento. bilanciano pensiero e istinto Scopri come i nostri cervelli
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Imparare è un processo affascinante che coinvolge come raccogliamo informazioni e prendiamo decisioni basate su quelle informazioni. Quando apprendiamo, spesso abbiamo due sistemi che lavorano: uno su cui pensiamo consapevolmente e un altro che opera senza che ce ne rendiamo conto. Questo articolo parla di come questi due sistemi lavorano insieme, a volte in modo fluido e a volte in modi sorprendenti, quando ci troviamo di fronte a compiti nella vita quotidiana.

Il Ruolo dell'Apprendimento Esplicito e Implicito

Al centro di questa discussione ci sono due tipi di apprendimento: esplicito e implicito. L'apprendimento esplicito è quello in cui sappiamo cosa stiamo facendo e possiamo spiegarlo agli altri. Per esempio, se hai imparato che devi guardare a sinistra prima di attraversare la strada perché le auto vengono da quella direzione, quello è un apprendimento esplicito. L'apprendimento implicito, d'altra parte, avviene automaticamente senza il nostro sforzo consapevole. È più come un riflesso: se vedi una palla venire verso il tuo viso, il tuo corpo reagisce automaticamente per schivarla.

Interessantemente, questi due sistemi spesso lavorano insieme. Quando ti prepari ad attraversare la strada, pensi consapevolmente a cercare il traffico in arrivo (in modo esplicito). Allo stesso tempo, il tuo corpo sa istintivamente come guardare nella direzione giusta (in modo implicito). Questa unione di pensiero consapevole e risposta automatica è ciò che rende l'apprendimento umano così efficace e fluido.

Esempi di Divergenza

Tuttavia, ci sono volte in cui questi due sistemi non si allineano perfettamente. Immagina di viaggiare in un paese in cui le auto guidano sul lato opposto della strada. Sai, esplicitamente, che dovresti guardare a destra prima di attraversare, ma il tuo corpo potrebbe comunque guardare a sinistra per abitudine. Questo è un chiaro esempio di come il nostro apprendimento implicito possa a volte entrare in conflitto con la nostra conoscenza esplicita.

Questa discrepanza può avvenire in varie situazioni e sottolinea come i nostri cervelli siano programmati per adattarsi a diversi ambienti. Il processo di apprendimento non è perfetto e a volte può portare a errori, specialmente in contesti sconosciuti.

Sguardo e Attenzione: Una Coppia Improbabile

Uno dei collegamenti essenziali tra questi due sistemi è tramite il nostro sguardo e la nostra attenzione. Quando apprendiamo cose nuove o facciamo previsioni, i nostri occhi tendono a guardare dove pensiamo che accadrà qualcosa. Per esempio, se prevedi che il bersaglio apparirà sul lato destro del tavolo, i tuoi occhi si sposteranno naturalmente verso destra. Questa tendenza a guardare dove ci aspettiamo che ci sia qualcosa è uno strumento potente che i nostri cervelli usano per prepararci all'azione.

I ricercatori hanno scoperto che il nostro sguardo può rivelare molto sulle nostre aspettative e decisioni. Il modo in cui guardiamo le cose non è casuale; spesso riflette ciò che pensiamo che accadrà dopo. Per esempio, se ci viene mostrata un'immagine e ci viene chiesto di fare una scelta, potremmo guardare di più l'opzione che crediamo sarà corretta. Questo comportamento è un misto di pensiero e istinto.

Il Legame Tra Sguardo e Fiducia

Ma perché il nostro sguardo è importante? Beh, può dirci quanto siamo sicuri delle nostre previsioni. Quando siamo certi delle nostre scelte, il nostro sguardo può essere più stabile e focalizzato sul bersaglio. Al contrario, se siamo incerti, potremmo guardare in giro di più, sembrando un po' persi. Questo comportamento naturale non solo mostra dove si trova il nostro focus, ma offre anche spunti su quanto ci sentiamo fiduciosi nella nostra decisione.

Molti studi hanno esaminato questa interazione tra sguardo e fiducia. Una scoperta è che quando le persone si sentono sicure delle loro scelte, i loro schemi di sguardo si allineano strettamente con le loro previsioni. Se pensano di fare la scelta giusta, i loro occhi riflettono quella fiducia rimanendo fissi sul bersaglio. D'altra parte, se c'è dubbio, il loro sguardo potrebbe vagare.

La Curva di apprendimento: Come Miglioriamo

Imparare non è un percorso lineare e spesso comporta alti e bassi. Quando le persone praticano un compito, tendono a migliorare nel tempo. Questo è conosciuto come la curva di apprendimento. Per esempio, pensa a imparare ad andare in bicicletta. All'inizio, potresti barcollare e cadere, ma con la pratica diventi più stabile e sicuro nella tua capacità di rimanere in equilibrio.

Nel contesto dell'apprendimento esplicito e implicito, questa curva mostra come entrambi i sistemi si adattino. Dopo ripetute prove di un'attività, gli individui imparano a perfezionare le loro previsioni e ad aggiustare il loro sguardo in linea con le loro aspettative. Quando un compito è ben appreso, sia il pensiero esplicito che la reazione sensomotoria implicita diventano più fluide e allineate, portando a migliori prestazioni.

Esplorare i Vantaggi della Divergenza

Se da un lato la convergenza tra questi due sistemi è utile, la divergenza ha anche i suoi meriti. A volte, il nostro sistema implicito può esplorare opzioni anche quando la nostra mente esplicita è focalizzata su una scelta particolare. Questo può portare a quello che viene spesso chiamato "hedging"—dove ci teniamo un po' indietro per vedere cosa succede, giusto per assicurarci di non prendere decisioni affrettate.

Immagina un cuoco che prova una nuova ricetta. Potrebbe avere un'idea chiara di cosa sta facendo (conoscenza esplicita), ma potrebbe anche lasciare spazio per aggiustare i sapori in base a ciò che assaggia mentre cucina (apprendimento implicito). Questo mix di certezza ed esplorazione può portare a un apprendimento più profondo e risultati migliori in varie attività.

Applicazioni Reali di Questa Conoscenza

Capire come questi due sistemi interagiscono può avere un impatto pratico in molti campi. Nell'istruzione, per esempio, gli insegnanti possono usare questa conoscenza per progettare lezioni che coinvolgano non solo la conoscenza esplicita degli studenti, ma anche il loro apprendimento implicito.

Negli sport, gli allenatori possono sfruttare queste intuizioni per migliorare le prestazioni dei giocatori, allenandoli a fidarsi dei loro istinti mentre affinano le loro abilità decisionali esplicite. Questa combinazione può aiutare gli atleti a performare meglio sotto pressione, dove sia i riflessi rapidi che il pensiero chiaro sono essenziali.

In Conclusione: La Complessità dell'Apprendimento

L'interazione tra previsioni esplicite e aspettative implicite è più di una semplice curiosità scientifica; è una parte fondamentale di come apprendiamo e ci adattiamo all'ambiente. Anche se le cose possono occasionalmente incastrarsi, facendoci guardare nella direzione sbagliata o fare una previsione errata, questi sistemi insieme creano un processo di apprendimento resiliente e adattabile.

Quindi, la prossima volta che ti trovi a imparare qualcosa di nuovo, ricorda: il tuo cervello è al lavoro, intrecciando ciò che sai consapevolmente con ciò che senti istintivamente. E magari, solo magari, il tuo sguardo ti sta segretamente guidando verso il cammino giusto, anche quando pensi di essere perso.

Fonte originale

Titolo: Gaze reflects confidence in explicit decisions while relying on a distinct computational mechanism

Estratto: The eyes are considered a window into the mind, shedding light on the cognitive processes leading to explicit decisions. Yet, eye movements are also a distinct oculomotor decision that is the outcome of an independent cognitive system. When exploring novel environments, the convergence and divergence of gaze and explicit decisions highlights the eyes dual role. However, the computational mechanisms underlying this interplay and its contribution to adaptative behavior remains unclear. Combining virtual reality based associative learning paradigms with computational modeling across one exploratory and two pre-registered experiments (Total N = 115), we examine learning as multi-system process encompassing explicit decisions and ocular expectations. The two exhibited a partial overlap in their learning. On the one hand, participants explicit predictions about target location and their subsequent anticipatory gaze direction robustly converged, and gaze reveals the latent probability of the explicit choice. Moreover, gaze exhibited computational hallmarks of confidence, reflecting an oculomotor assessment of the explicit prediction. On the other hand, ocular and explicit decisions consistently diverged indicating an independent computation reflected in gaze. Although the two systems learn and ascribe value similarly, they utilize different decision mechanisms. Oculomotor decisions were less driven by choice consistency across trials enabling increased exploration. Under uncertainty explicit and oculomotor decisions tended to diverge, enabling a hedging of ones decision. These findings highlight how together, explicit and oculomotor systems learning enables adaptive embodied behavior. Significance StatementThe eyes often reveal additional information beyond ones explicit decision, offering a window into the mind (e.g., leading poker players to wear sunglasses). Yet, eye movements are the product of a distinct system, occasionally diverging from explicit decisions. However, what additional information is conveyed by gaze, and what leads to its occasional divergence remain unclear. Using virtual reality and computational modeling, this study demonstrates a partial overlap between the two. Generally, they robustly converge, and gaze reflects a confidence-like assessment of explicit decisions. Yet they also diverge due to distinct decision mechanisms. Their divergence enables a hedging of ones decision under uncertainty. This demonstrates a multimodal decision process, where different action systems make overlapping but independent choices.

Autori: Yonatan Stern, Ophir Netzer, Danny Koren, Yair Zvilichovsky, Uri Hertz, Roy Salomon

Ultimo aggiornamento: 2024-12-16 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.08.28.610145

Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.08.28.610145.full.pdf

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia biorxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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