Mișcarea îmbunătățește procesul de învățare pentru modele complexe, conform unui studiu
Plecat de la ideea că mișcarea poate influența învățarea, un studiu realizat de Universitatea Florida Atlantic a evidențiat faptul că acțiuni precum lovirea unei cutii de răspuns virtuale sau mânuirea unei sabii laser virtuale pot îmbunătăți semnificativ învățarea în anumite sarcini.
Deciziile legate de starea unei drumuri, identificarea unor leziuni potențial periculoase pe o scanare medicală sau determinarea stării de coacere a unui fruct sunt, aparent, activități exclusiv mentale. Totuși, în viața de zi cu zi, clasificarea a ceea ce vedem este adesea strâns legată de modul în care ne mișcăm și interacționăm cu lumea din jur.
Deși această legătură există, timp de zeci de ani, cercetările au tratat în principal învățarea categoriilor ca pe un proces cognitiv, considerând că mișcarea fizică servește doar pentru a exprima o decizie deja luată. Surprinzător, puține studii au analizat dacă acțiunile fizice pe care le facem în timp ce clasificăm informațiile pot influența efectiv cât de bine învățăm.
Acum, cercetătorii de la Florida Atlantic și Universitatea Brown au descoperit că mișcările mai ample pot îmbunătăți semnificativ învățarea. Totuși, beneficiul depinde de tipul de categorie care este învățată.
Rezultatele, publicate în Science Advances, contestă teoriile tradiționale ale învățării categoriilor, care se concentrează în general pe modul în care oamenii reprezintă mental și recunosc obiectele, tratând mișcarea ca pe ultimul pas al procesului. În schimb, cercetarea sugerează că reacțiile fizice pot juca un rol activ în conturarea a ceea ce oamenii învață.
Pentru a investiga, cercetătorii au dezvoltat un experiment imersiv în realitate virtuală în care participanții au învățat să clasifice modele vizuale folosind fie apăsări simple de buton, fie mișcări mai ample ale brațelor. Participanții au lovit o țintă cu o sabie laser virtuală sau au lovit o cutie de răspuns fără a interacționa direct cu stimulul vizual. Cercetătorii au testat două tipuri de învățare a categoriilor. Unul se bazează pe reguli explicite, cum ar fi identificarea unui obiect pe baza caracteristicilor specifice. Celălalt necesită ca persoanele să recunoască modele și să integreze mai multe caracteristici pentru a face o judecată, adesea fără a putea articula exact cum ajung la o decizie.
Rezultatele au relevat o diferență remarcabilă. Participanții care au utilizat mișcări mai ample ale brațelor au învățat categoriile bazate pe similaritate mai eficient și au obținut o acuratețe mai mare decât cei care au răspuns cu apăsări simple de buton. Cu toate acestea, mișcările mai ample nu au adus un beneficiu semnificativ în învățarea categoriilor bazate pe reguli explicite, chiar și atunci când cercetătorii au făcut această sarcină mai provocatoare.
„Ceea ce m-a surprins cel mai mult a fost cât de selectiv a fost efectul”, a declarat Luke Rosedahl. „Am descoperit că mișcările mai ample au îmbunătățit substanțial învățarea atunci când oamenii trebuiau să recunoască modele prin integrarea mai multor caracteristici, dar nu au oferit un beneficiu semnificativ atunci când oamenii învățau categoriile folosind reguli explicite. Chiar mai intrigant, beneficiul a apărut fie că participanții loveau ținta, fie că loveau o cutie de răspuns separată. Mișcarea în sine părea să conteze, nu dacă interacționa direct cu ceea ce învățau.”
Cercetătorii au efectuat experimente suplimentare pentru a determina dacă îmbunătățirea ar putea fi explicată prin alți factori. Au controlat timpul în care participanții au văzut fiecare imagine, au ținut cont de diferențele de viteză de reacție și au făcut sarcina bazată pe reguli mai complexă. Avantajul pentru mișcările mai ample a rămas specific învățării bazate pe similaritate.
Poate cel mai semnificativ, participanții care s-au antrenat folosind mișcări mai ample și-au păstrat avantajul chiar și după ce au trecut la apăsări simple de buton. Aceasta sugerează că mișcarea a ajutat la întărirea învățării în sine, mai degrabă decât să facă mai ușor răspunsul corect în acel moment.
„De zeci de ani, învățarea categoriilor a fost studiată în mare parte ca un proces în care creierul decide ce este un lucru și apoi îndrumă corpul cum să reacționeze”, a afirmat Rosedahl. „Descoperirile noastre sugerează că mișcarea poate, de asemenea, să contureze învățarea în sine. Arătând că mișcarea beneficiază unele tipuri de învățare, dar nu altele, putem rafina teoriile existente și înțelege mai bine cum funcționează împreună percepția, luarea deciziilor și sistemele motorii.”
Aceste descoperiri ar putea influența formarea pentru sarcini complexe care necesită integrarea informațiilor și recunoașterea modelelor, inclusiv diagnosticul medical și aviația. Aceste sarcini pot fi dificile de învățat și rezistente la metodele tradiționale de predare. În cercetări anterioare, Rosedahl a constatat că furnizarea de instrucțiuni scrise despre cum să se efectueze o sarcină nu a îmbunătățit performanța.
„Incorporarea mișcărilor ar putea oferi o modalitate simplă de a îmbunătăți învățarea în situații în care abordările convenționale dau greș”, a spus Rosedahl.
Rezultatele pun la îndoială, de asemenea, concepțiile tradiționale de formare care minimizează mișcarea, sugerând că acest lucru poate limita, fără să știe, performanța. Realitatea virtuală imersivă ar putea oferi o modalitate de a încorpora mișcarea intenționată în formare, deși sunt necesare cercetări suplimentare pentru a determina dacă beneficiile se extind la situații din lumea reală.
„Acest studiu ne provoacă să regândim ceva fundamental despre învățare: relația dintre gândire și acțiune”, a afirmat Stella Batalama. „Înțelegerea modului în care mișcarea conturează învățarea ar putea duce la noi abordări pentru predarea abilităților complexe și pregătirea oamenilor pentru a lua decizii în situații solicitante din viața reală.”
