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Forscher können mithilfe der Gehirnaktivität messen, wie gut Sie ein Konzept verstehen.

Die neue Methode verwendet einen Algorithmus für maschinelles Lernen, um Muster im Gehirn zu finden.

Wenn Sie ein Konzept richtig verstehen und verinnerlichen, wachsen Sie in einem akademischen oder beruflichen Umfeld. Als Ingenieur lernen Sie unabhängig vom Fachgebiet ständig neue Konzepte und lernen sie kennen, um Ihr Handwerk besser zu verbessernDas Verständnis eines neuen Konzepts kann in der Regel darauf hinauslaufen, wie gut es zu unterrichten ist. dieselbe Idee für jemand anderen .

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Noch Forscher aus Dartmouth hat einen Algorithmus für maschinelles Lernen entwickelt, mit dem gemessen werden kann, wie gut ein Schüler ein Konzept anhand seiner Gehirnaktivität versteht. Diese Studie ist faszinierend, da es eine der ersten Studien ist, die sich mit dem Wissen befasstin der Schule gelernt. In der Studie konzentrierten sich die Forscher auf MINT-Themen.

Lernen von STEM-Themen

Für die Forschung das Dartmouth-Team Untersucht, wie das Wissen und die Gehirnaktivität von Anfängern und fortgeschrittenen Lernenden beim Testen von Maschinenbau- und Physikkonzepten verglichen werden. Auf dieser Grundlage entwickelte das Team eine neue Methode, um ihr konzeptionelles Verständnis zu bewerten.

Der leitende Autor David Kraemer, Assistenzprofessor für Pädagogik am Dartmouth College, beschrieb, warum sich das Team auf MINT-Themen konzentrierte: "Das Erlernen von MINT-Themen ist aufregend, kann aber auch eine ziemliche Herausforderung darstellen.Die Studierenden entwickeln ein umfassendes Verständnis für viele komplexe Konzepte.

„Vermutlich muss sich dieses erworbene Wissen in neuen Mustern der Gehirnaktivität widerspiegeln. Derzeit haben wir jedoch kein detailliertes Verständnis darüber, wie das Gehirn diese Art von komplexem und abstraktem Wissen unterstützt. Deshalb haben wir uns vorgenommen, dies zu untersuchen. "

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Aufschlüsselung der Studie

" Lokalisierung der neuronalen Punktzahl nach Gruppe. Regionen, die zu neuronalen Punktzahlen bei Ingenieurstudenten beitragen, werden rot angezeigt. Regionen, die zu neuronalen Punktzahlen bei Anfängern beitragen, werden hellblau angezeigt. Regionen, die zu neuronalen Punktzahlen bei Ingenieurstudenten und Anfängern beitragen, werden in lila angezeigt. "Quelle : Dartmouth College

An der Studie nahmen 28 Dartmouth-Studenten teil, die zu gleichen Teilen in zwei Gruppen von Ingenieurstudenten und Anfängern aufgeteilt waren. Ingenieurstudenten haben mindestens einen Maschinenbaukurs und einen fortgeschrittenen Physikkurs belegt, während Anfänger keinen Ingenieur- oder Physikkurs auf Hochschulniveau belegt hattenKlassen.

Die Schüler erhielten Tests, die sich auf den Aufbau von Strukturen konzentrierten und das Verständnis der Teilnehmer für das dritte Newtonsche Gesetz sowie einen kurzen Überblick über die verschiedenen Arten von Kräften im Maschinenbau bewerteten. Anschließend wurden die Schüler gebeten, die Newtonschen Kräfte in der Realität zu identifizieren-Weltstrukturen.

Interessanterweise verwendeten Schüler, die bei den Tests eine höhere Punktzahl erzielten, den visuellen Kortex in ähnlicher Weise, wenn sie Konzeptwissen über Ingenieurwissenschaften anwendeten. Sie verwenden den Rest des Gehirns sehr unterschiedlich, um dasselbe visuelle Bild zu verarbeiten.

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Wie in der Arbeit angegeben: „In Übereinstimmung mit früheren Untersuchungen zeigten die Ergebnisse, dass das konzeptionelle Wissen der Ingenieurstudenten mit Aktivitätsmustern in mehreren Hirnregionen verbunden war, einschließlich des dorsalen frontoparietalen Netzwerks, das die räumliche Wahrnehmung ermöglicht, und Regionen des Ventralsokzipitotemporaler Kortex, der an der visuellen Objekterkennung und Kategorieidentifikation beteiligt ist “.

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