如何知道一个人是否「学会」了某项东西?(而不是 眼睛:我会了;大脑:你没有😂

达特茅斯学院的一个团队开发了一个算法,通过 fMRI 扫描判定脑内活动,来给知识的「理解程度」打分。

他们请了一队物理学和工程学的学生,另外一队其它学科的学生做对照,然后给他们出了一系列题,这些题主要是让他们判断一个真实建筑的受力分析是否画对了(例如图中,A是建筑,B是需要分析的结构,C是正确的受力分析,D是错误的受力分析,诸如此类)。
(当然,专业组的作答分数要显著高于非专业组;且实验另附的物理基础知识测验也基本印证了专业程度的高低与这一套题的得分的正相关。)

然后他们扫描了一下这些学生的做题时的脑部,发现专业组和业余组做题的时候,视觉相关的脑区都有活跃,说明眼睛都在努力工作。但是呢,专业组明显更多地使用了背侧额顶网络(dorsal frontoparietal network),这一部分是掌管空间想象的;以及腹枕颞叶皮层(ventral occipitotemporal cortex),用于物体辨认和分类。
换句话说,「真懂」的学生们,会结合自己对于专业知识的理解,动用掌管分析和辨认功能的脑区来解题,这可比「看」本身要活跃多了。

研究人员在此基础上开发的算法,能够通过这些脑区的活动来给出一个值,判定一个人对于知识的真正的掌握程度。这个值也可以打破专业组和非专业组的界限(因为非专业组里面说不定也有对物理和工程感兴趣的人),有效地预测ta的测试分数。

当然,问题也不是没有。这个研究的样本还太少了(一共只有28个人,毕竟 fMRI 太烧钱……),数据本身可能会有偏差;而且这类型的物理测试,也只代表了某一种思维方式,因此还不能用于判定别的学科的掌握程度。
但是「打开脑子」的思路还是挺牛逼的,以后像我这种数学纯靠背题背上140(满150)的人可能就比较难过了。来源:t.cn
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新知识点于2019-06-25 10:46发布的图片
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