HOME   CONTACT
             

                Grzegorz Osiński

                         Personal Page

Research
Didactics
 

Wiedza wprawdzie opiera się na rozpoznaniu,

ale poza nie wykracza

Platon

 

Budowa mózguWstępSieci HebbaNeuroLearningNeurony lustrzaneBiotyNeural Tech


Neuroscience ( neuronauka ) - W języku polskim posiadamy wiele nazw dla dziedzin

naukowych, specjalizujących się w badaniach mózgu. Zupełnie inaczej jest na zachodzie,

gdzie wszystkie te dziedziny posiadają jedną kategorię zwaną neuroscience, ostatnio

używaną w spolszczonej wersji neuronauka. Przez wiele lat uważano, że mózg jest

strukturą stosunkowo statyczną, zdeterminowaną przez interakcje programowania

genetycznego i doświadczeń wczesnego dzieciństwa. Wbrew tym poglądom

najnowsze perspektywy teoretyczne i osiągnięcia technologiczne w obrazowaniu mózgu

ujawniły, że narząd ten nieustannie zmienia swoją strukturę pod wpływem doświadczeń.

Ma to bardzo istotne znaczenie dla zaplanowania i przeprowadzenia prawidłowego

procesu nauczania już od najmłodszych lat. Z punktu widzenia nauk przyrodniczych,

a fizyki w szczególności, stajemy więc jakby na rozdrożu:

 

a)  z jednej strony posługując się najnowszymi zdobyczami fizyki możemy badać mózg

 za pomocą coraz bardziej wyrafinowanych i dokładniejszych urządzeń - EEG, fMRI, MR

PET i ERP - możemy jednocześnie, wykorzystując najnowsze zdobycze nauk

komputerowych, symulować zachowanie niektórych fragmentów ludzkiego mózgu.

 

b)  z drugiej strony jesteśmy zmuszeni do takiego zaprojektowania procesu nauczania

aby tak trudne i ciągle rozwijające się dziedziny wiedzy jak fizyka, chemia czy biologia

były efektywnie i skutecznie nauczane w szkołach i uczelniach wyższych.

 Planując właściwe metody nauczania powinniśmy jednocześnie skorzystać z osiągnięć

neuronauk, aby planowane systemy dydaktyczne jak najlepiej wykorzystywały

potencjał tkwiący w mózgach uczniów.

 

Proces uczenia, dla sieci neuronów mózgu, opisujemy ogólną regułą Hebba:

„Kiedy akson komórki A jest dostatecznie blisko by pobudzić komórkę B i wielokrotnie w sposób trwały bierze udział w jej pobudzaniu, procesy wzrostu lub zmian metabolicznych zachodzą w obu komórkach tak, że sprawność neuronu A jako jednej z komórek pobudzających B, wzrasta."

 Eng. - fire together wire together.

 Stosując prostą reprezentację matematyczną możemy napisać:

 .

Reprezentacja macierzowa Hebbowskiego modelu uczenia możemy zapisać jako:

Definiując wektor własny macierzy:

,

rozłożymy macierz w przestrzeni wektorów własnych otrzymując:

Dokładniejsza analiza procesu uczenia, zgodnie z regułą Hebba, pozwala stwierdzić, że w

wyniku konsekwentnego stosowania odpowiedniego algorytmu początkowe, najczęściej

przypadkowe „preferencje” neuronów ulegają systematycznemu wzmacnianiu i dokładnej

polaryzacji. Jeśli jakiś neuron miał „wrodzoną podatność” na sygnały pewnego rodzaju -

to w miarę kolejnych pobudzeń nauczy się te sygnały rozpoznawać z większą

dokładnością. Po pewnym czasie nauki, mogą powstać zatem wzorce poszczególnych

typów występujących na wejściu sieci sygnałów. W wyniku tego procesu sygnały podobne

do siebie będą w miarę postępu uczenia coraz skuteczniej grupowane i rozpoznawane

przez pewne neurony, zaś inne typy sygnałów staną się „obiektem zainteresowania”

innych neuronów.

Powrót

      Podstawowe informacje o mózgu

Jak to działa?

Neuroscience dostarcza wiedzy o budowie i działaniu mózgu a dzięki zastosowaniu analiz obliczeniowych -symulacji - pozwala utworzyć koncepcje tłumaczące, jak dane na wejściu - z przestrzeni rzeczywistej - do systemu mogą zostać przez ten system przekształcone w dane otrzymywane na wyjściu - w przestrzeni umysłu (patrz rysunek). Podstawowy, definiowalny problem dla tego zagadnienia to prozaiczne pytanie : "jak mózg tworzy umysł"

Powrót

"Jak nasz mózg nas uczy"

Informacje jakie docierają do naszego mózgu podczas procesu uczeniu to potężny strumień danych, już na wstępnie filtrowany i przetwarzany przez nasze własne detektory zmysłowe:

- wzrok

- słuch

- węch, smak i dotyk.

Każdy z tych zmysłów ma własne, niepowtarzalne cechy, inną budowę anatomiczną oraz wywyła sygnały różnymi drogami do różnych części mózgu. Jednak proces sam proces uczenia się i zapamiętywania integruje i przetwarza informacje przychodzące z różnych zmysłów równocześnie. Nauczanie przedmiotów przyrodniczych powinno się zatem odbywać  za pomocą technik polisensorycznych, które umożliwiają uczniowi odbiór rozległych informacji za pomocą różnych zmysłów. W przypadku fizyki najodpowiedniejsze wydaje się przeprowadzanie doświadczeń samodzielnie przez uczniów, kiedy to zaangażowane w obserwacje zjawiska są wszystkie zmysły a także wykorzystywane różne rodzaje aktywności psychomotorycznej.

 

 

Neuroscience a nauczanie przedmiotów przyrodniczych:

 

 "Trójkąt nauczania" - zaangażowanie uwagi podczas różnych form nauczania

 

Powrót

 

  • Widzenie przestrzenne

Rola narządów wzroku podczas procesów uczenia jest niezwykle ważna, większość informacji dociera do naszego mózgu właśnie dzięki temu narządowi. Dokładne poznanie procesów zachodzących w strukturach mózgu jest niezwykle pomocne podczas projektowania właściwych systemów dydaktycznych. Szczególnie istotne jest, z punktu widzenia fizyki, dokładne poznanie procesów tworzenia odwzorowania rzeczywistości trójwymiarowej - obrazowanie i symulacje 3D.

 

Nasz mózg często nie może odróżnić kiedy coś jest płaskie, kiedy wklęsłe a kiedy wypukłe, chociaż my jesteśmy pewni, że to co widzimy ma właściwe odwzorowanie przestrzenne. Aby sprawdzić jak to działa w praktyce najlepiej obejrzeć film, ze znaną zresztą twarzą :

 

© Grand Illusions 2005

 

Bardzo interesująca jest rola jaką odgrywa mózg podczas tworzenia w przestrzeni umysłu wrażenia ruchu odpowiednich obiektów (szkoła widzenia):

 

Perception of Biological Motion

Jak mózg to "składa" ? 

Animacja wymaga plugina Quick-Time

 

Berlin Neuro Imaging System

  Nencki Institute  

Laboratory of Visiual System

 

 

 

Rola symulacji 3D w indukowaniu aktywności poznawczych podczas poznawania zjawisk przyrodniczych. 

Powrót

  •    Złudzenia optyczne

Analiza złudzeń optycznych ułatwia nam identyfikację modułów poprzez wywoływanie konfliktów pomiędzy różnymi modułami układu wzrokowego i kory mózgowej. Konflikt ten może objawiać się poprzez wiele różnorodnych doznań takich jak np: wirowanie, odczuwanie ruchu czy dysonans przestrzenny.

http://unoriginal.co.uk/optical1.html

 

http://www.ritsumei.ac.jp/~akitaoka/index-e.html

(kliknij obraz aby go powiększyć)

 

http://www.indianchild.com/woman_in_mirror_or_skull.htm

 

Słuch -  Fizyczne właściwości fal dźwiękowych, chociaż dobrze poznane i opisane za pomocą aparatu matematycznego, nadal stanowią poważny problem poznawczy z punktu widzenia subiektywności odczuć sensorycznych, jaki doznaje słuchacz. Np: Zjawiska synestezii,

analizy fonalnej  czy też rola pamięci epizodycznej w procesach percepcji dźwięku są obecnie intensywnie badane w licznych ośrodkach.

 

International Community for Audiatory Display

www.icad.org

 

Sonification Reseach Lab

 

www.quinnarts.com/srl/index.html

  • Dwie półkule mózgowe - wady i zalety - jak to wykorzystać w nauczaniu?

        Według współczesnych koncepcji naukowych, mózg i umysł zbudowane są

z odrębnych jednostek lub modułów zajmujących się specyficznymi funkcjami.

Największe z tych części to niewątpliwie dwie półkule, poznanie ich silnych

i słabych stron zdecydowanie pogłębi nasz stan wiedzy na temat organizacji

mózgu oraz pozwoli wykorzystać tą wiedzą przy projektowaniu systemów nauczania.

  • Pamięć

Podstawowe typy i rodzaje pamięci

TYPY PAMIĘCI

RODZAJE PAMIĘCI

wg. M.Kacperski wortal naukowy kognitywistyka.net

PAMIĘĆ SENSORYCZNA

(ultrakrótkotrwała)

Ten typ pamięci odkrył w 1960 r. G. Sperling, po raz pierwszy opisując ją w artykule "The information available in brief visual presentations" (1960). W czasie badań pamięci krótkotrwałej, do których używano plansz z szeregami wypisanych znaków (cyfr bądź liter), zauważył on, że poddawani temu eksperymentowi ochotnicy wykazywali niezwykłe właściwości zapamiętywania poprawnie 5 pierwszych znaków, niezależnie ile znaków szereg liczył. W ten sposób zauważył, że niezależnie od ilości prezentowanej informacji człowiek jest zdolny do zapamiętania pięciu pojedynczych porcji informacji zaledwie przy użyciu jednego "rzutu oka".

 PAMIĘĆ KRÓTKOTRWAŁA - STM

Pamięcią krótkotrwałą (albo krótkoterminową) posługujemy się w czasie zapamiętywania np. numeru telefonu, gdy do kogoś dzwonimy. Kiedy tak kiedyś rozmyślałem nad pamięcią krótkotrwałą – jadąc w taksówce – zdałem sobie sprawę, że najlepszym przykładem działania tego rodzaju pamięci jest właśnie taksówkarz, który musi zapamiętać adres, pod który ma nas podwieźć.

W 1956 r. G. Miller na przełomowej dla CS konferencji w MIT, przedstawił swój model pamięci krótkotrwałej 7±2, gdzie cyfry oznaczają liczbę elementów, które pamięć operacyjna człowieka jest w stanie pomieścić naraz. Model ten został przedstawiony szerzej w jego artykule "The magical number seven, plus or minus two: Some limits on our capacity for processing information" (1956).

PAMIĘĆ TRWAŁA - LTM

Pierwszy, który zwrócił uwagę na ten typ pamięci, był William James. W swojej książce "The principles of psychology" (1890), nazwał ją pamięcią wtórną. Sądzi się, że pamięć długoterminowa – w przeciwieństwie do poprzednich typów – jest nieograniczona.

 

SEMANTYCZNA

Jest to rodzaj pamięci, który wymaga od swojego użytkownika znajomości języka - systemu semantycznego. Jego głównym zadaniem jest możność pamiętania przez podmiot treści i znaczeń pojęć. Ten rodzaj pamięci wprowadził Endel Tulving, dokonując w jednym ze swych artykułów - "Episodic and semantic memory, 1972" rozróżnienia na pamięć semantyczną i epizodyczną.Przykładem modelowania pamięci semantycznej są współcześnie sieci semantyczne.

EPIZODYCZNA

Pierwsze wzmianki na temat tego rodzaju pamięci Tulving przedstawił już w artykule "Episodic and semantic memory". Swoją koncepcję jednak rozwijał jeszcze w "Encoding specificity and retrieval processes in episodic memory" (1973), "Elements of episodic memory" (1983) i "Precis of Elements of episodic memory" (1984).Pamięć epizodyczna ma za swój przedmiot czyste doznania zmysłowe – zdarzenia i epizody.

AUTOBIOGRAFICZNA

Ten rodzaj pamięci ma swoje początki w praca Tulvinga (1973, 1983, 1984). Najkrócej chcąc się wyrazić na jej temat, należałoby stwierdzić, iż stanowi ona o naszych doświadczeniach życiowych. Ten rodzaj pamięci był przede wszystkim  istotny dla rozwoju całej gałęzi psychologii. Takie pojęcia jak: "retrospekcja", "metoda swobodnych skojarzeń" Francisa Galtona (asocjacyjna), czy też "psychoanaliza", nie miały by racji bytu bez pamięci o swoich przeżyciach.

EJDETYCZNA (fotograficzna)

Ten rodzaj pamięci owiany jest mitami. Uważa się, że niektórzy ludzie – posiadający ją – potrafią wytwarzać wrażenia wzrokowe równie intensywne, jak w czasie doświadczania pierwotnych bodźców. Jest rzeczą dosyć kontrowersyjną udowodnienie istnienia tej pamięci, nawet u nielicznych. W rezultacie specjaliści  neuronauk są podzieleni na tych, którzy twierdzą o jej istnieniu i na tych, którzy zaprzeczają takowemu.

 

Jedną z współczesnych metod badania pojemności pamięci operacyjnej, jest

komputerowy system  CAB Comprehensive Attention Battery. Pozwala on za

pomocą serii odpowiednich testów określić podstawowe parametry pamięci

krótkotrwałej dla człowieka. Inne metody testowania pamięci krótkotrwałej

polegają na wykorzystaniu pętli fonologicznej -Z uwagi na swoja uniwersalność

pozwala również sprawdzić podstawowe predyspozycje w zakresie koncentracji uwagi.

Zarówno dokładna znajomość funkcjonowania pamięci człowieka jak i zdolności

koncentracji odgrywają bardzo istotną rolę w procesie nauczania. Trudno sobie

wyobrazić prowadzenie lekcji w klasie, z dowolnego przedmiotu, jeśli uczniowie po

prostu "nie uważają", nawet jeśli mają dobre chęci i super sprawny aparat pojęciowy.

Powrót

  • Ruch - percepcja ruchu a geometria kinematyczna.

Pytanie w jaki sposób nasz mózg z serii statycznych obrazów produkuje dynamiczny obraz

świata, jest cały czas niezwykle aktualne. Przecież opisy ruchu jakie proponuje nam

współczesna  mechanika oparte są w ogólności na rozwiązywaniu dość skomplikowanych

układów równań różniczkowych, aby przewidzieć tor  lub miejsce w jakim znajdzie się

poruszające się ciało po jakimś czasie. Trudno uwierzyć w to, że kiedy patrzymy na

spadającą ze stołu książkę, lecący samolot czy hamujący samochód nasz mózg

"przelicza" odpowiednie układy równań. Jednak możemy zazwyczaj przewidzieć kiedy

i gdzie spadnie książka, potrafimy zrobić unik aby nie potrącił nas pędzący samochód

i umiemy złapać piłkę rzucona przez kolegę. Zatem nasz mózg, rozpatruje ruch

w inny, nie matematyczny sposób. Percepcja ruchu, jaką posługuje się nasz mózg

oparta jest bardziej na geometrii kinematycznej niż na równaniach ruchu.

Zadziwiające jest również to jak szybko uczymy się skomplikowanych nawet "ewolucji"

- taniec, sport - obserwując innych ludzi którzy wykonują podobne czynności.

Za te procesy "nauki ruchu" odpowiedzialne są specjalne struktury w naszym

mózgu zwane neuronami lustrzanymi.

 

Nowe kierunki badań, które mogą zmienić naszą dotychczasową wiedze na temat procesów uczenia i ich powiązań z budową i funkcjonowaniem mózgu to m.in:  Neuroprofilowanie , rola ośrodków podkorowych PAG w przygotowaniu do uczenia - prepared learning czy

interioryzacja: informacja- mózg - wiedza.

  Interfejsy biologiczno-elektroniczne i samoorganizacja komórek nerwowych:

Neural Flight Stabilization

Thomas DeMarse

  Departament of Biomedical Engineering, University of Floryda.

Pierwszy biologiczny chip zbudowany z żywych komórek nerwowych, sterownych systemem elektrod z zewnątrz i wykorzystanym do sterowania symulatora samolotu F-16.

 

Neural Interface Technology

Matryca MEA – Multielectrode Arrey-The interface between Biology and Computer

 Brian Blais, Brown University

Integrated Systems Laboratory

Beckman Institute facility at the University of Illinois

 http://www.isl.uiuc.edu/

BIOTY

Biot - to urządzenie biomimetyczne, wirtualny robot, jego podstawowe zadanie to symulowanie pewnych zachowań istot żywych, np: poruszanie się, mówienie czy odżywianie. Bioty to byty wirtualne, możne spotkać je w sieci pod następującymi adresami:

A.L.I.C.E alice.pandorabots.com
ELBOT www.elbot.com
ELLA www.ellaz.com/AI/Talk.aspx
JABBERWACHY www.jabberwock.de.ms
MADAM ZENA www.madamzena.com
TRIBOT www.chatbot.pl
AIM www.ai-buddy.com
CYBERBUDDY thecyberbuddy.com

 Linki i literatura

The Psychophysics  Lab

Attention Programs, Software programs for attention deficit disorder problems

Trening koncentracji
Imagine Neuro Solutions
Learning disabilities,ADD, ADHD and brain injuries
Questia Online Library - The Online Library
Interactive Physics-simulation
Contemporary Physics Education Project
Active Robots - Early Learning
The implications of brain research for learning
Kids Online Resources - Science, Science Fair and Science Projects
Neurolearning
The Brain Project by Stephen Jones: Including Synthetics, Reading Machine,
Neural robotics and neural computation laboratory
Three Dimensional Medical Reconstruction
The Whole Brain Atlas
Integrated Systems Laboratory
Synesthesia Research Group - Trinity College, Dublin.
NAUKI KOGNITYWNE - Marek Kasperski
Podręcznik:Budowa i działanie mózgu
Brain and motivation works
Society for Neuroscience
Optical Illusions
Illusions Reveal the Brain's Assumptions
Artificial Vision for the Blind - Brain Implant
NeuroDimension - Interactive Neural Network Book
Welcome to Computational NeuroEngineering Laboratory
The Sith Sense
Imagine Neuro Solutions
BrainConnection: The Brain and Learning
Institute of Cognitive Neuroscience
Brains in Silicon
Neuropsychology
Neurony lustrzane -Vilayanur S. Ramachandran
Mirror Neurons
Neurony lustrzane

Attention Programs, Software programs for attention deficit disorder problems and more.

Wspomaganie widzenia przestrzennego w nauczaniu stereometrii programem komputerowym opartym na zjawisku anaglifów,.Małgorzata Makiewicz, Instytut Matematyki, Uniwersytet Szczecinski

Point-Light Biological Motion Perception Activates Human Premotor Cortex , Department of Cognitive Science, University of California.

HOME 

Kontakt:
e-mail

Last uptade 24.02.2008

Copyright by www.d4u.glt.pl