Usando um paradigma de aprendizagem BCI, os pesquisadores observaram como a atividade neural mudou, e o grau em que essas mudanças foram influenciadas por mudanças em estados internos, à medida que os sujeitos realizavam tarefas movendo um cursor em uma tela de computador usando apenas padrões de atividade neural.
Alterações nos estados internos podem influenciar como o comportamento melhora com o aprendizado.
Universidade Carnegie Mellon
Todos nós ouvimos o ditado: "Se no início você não tiver sucesso, tente, tente novamente", mas uma nova pesquisa da Universidade Carnegie Mellon e da Universidade de Pittsburgh descobre que não se trata apenas de repetição. Em vez disso, estados internos como o engajamento também podem ter um impacto na aprendizagem.
A pesquisa colaborativa, publicada na Nature Neuroscience,analisou como mudanças em estados internos, como excitação, atenção, motivação e engajamento podem afetar o processo de aprendizagem usando a tecnologia de interface cérebro-computador (BCI). Os achados sugerem que mudanças nos estados internos podem influenciar sistematicamente como o comportamento melhora com a aprendizagem, abrindo assim o caminho para métodos mais eficazes para ensinar as habilidades às pessoas rapidamente, e a um nível mais alto de proficiência.
Usando um paradigma de aprendizagem BCI, os pesquisadores observaram como a atividade neural mudou, e o grau em que essas mudanças foram influenciadas por mudanças em estados internos, à medida que os sujeitos realizavam tarefas movendo um cursor em uma tela de computador usando apenas padrões de atividade neural.
À medida que o estudo se desenrolava, a equipe começou a notar flutuações ocasionais grandes e abruptas na atividade da população neural dentro do córtex motor. No início, eles não entendiam por que isso estava acontecendo, mas com o tempo, perceberam que as flutuações aconteciam sempre que o sujeito era surpreendido com uma mudança na tarefa. (As alterações variaram de breves pausas a perturbações do mapeamento BCI.) Nesses momentos, as pupilas dos sujeitos dilataram, sugerindo que a flutuação abrupta era a manifestação neural de um estado interno, o engajamento.
"Não estávamos procurando esse efeito específico nos dados neurais", diz Steve Chase, professor associado de engenharia biomédica da Carnegie Mellon e do Instituto de Neurociências. "O diâmetro da pupila estava fortemente correlacionado com o sinal de engajamento que vimos na atividade neural, e parece ter um efeito maciço no córtex motor."
Em última análise, a pesquisa sugere que o nível de engajamento ou atenção dos sujeitos pode tornar as coisas mais fáceis ou difíceis de aprender, dependendo do contexto.
"Você poderia ter imaginado que o cérebro seria configurado com uma clara segregação de funções, como áreas motoras para controle motor, e áreas emocionais para controle emocional, e áreas sensoriais para representação sensorial", diz Aaron Batista, professor de bioengenharia da Universidade de Pittsburgh. "O que estamos encontrando é uma intrusão serendipitous de um estado interno em uma área motora. Pode ser que possamos aproveitar esse sinal para melhorar o aprendizado."
O trabalho do grupo é contínuo e feito em colaboração com o Center for Neural Basis of Cognition, um programa de pesquisa e educação entre carnegie Mellon e a Universidade de Pittsburgh que aproveita os pontos fortes de cada instituição para investigar os mecanismos cognitivos e neurais que dão origem à inteligência biológica e ao comportamento.
"Uma das partes únicas da nossa colaboração é o quão integrados todos nós fomos ao longo de todo o projeto, desde o design experimental, até a condução experimental, até análises de dados e adoção; Estamos todos envolvidos em todas as partes disso", diz Byron Yu, professor de engenharia biomédica e engenharia elétrica e de computação da Carnegie Mellon. "As descobertas aqui podem um dia ajudar as pessoas a aprender habilidades cotidianas, como matemática ou dança, mais rapidamente e a um nível mais alto de proficiência."
“Learning is shaped by abrupt changes in neural engagement” by Jay A. Hennig, Emily R. Oby, Matthew D. Golub, Lindsay A. Bahureksa, Patrick T. Sadtler, Kristin M. Quick, Stephen I. Ryu, Elizabeth C. Tyler-Kabara, Aaron P. Batista, Steven M. Chase & Byron M. Yu. Nature Neuroscience