成績(jī)好或不好，與大腦活動(dòng)的變化有何關(guān)系？
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撰文 | 郭瑞東
責(zé)編 | 計(jì)永勝
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)新概念時(shí)，我們能看到其神經(jīng)元之間的連接發(fā)生了改變。那么，人的大腦在學(xué)習(xí)時(shí)會(huì)發(fā)生怎樣的變化呢？會(huì)不會(huì)有一個(gè)神經(jīng)元來(lái)編碼新學(xué)到的概念？
為解答上述問(wèn)題，美國(guó)普林斯頓大學(xué)一研究團(tuán)隊(duì)用磁共振的方法檢測(cè)了24位本科生在學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)課程總論部分時(shí)的大腦影像，發(fā)現(xiàn)學(xué)生大腦特定區(qū)域的神經(jīng)活動(dòng)與其考試成績(jī)具有相關(guān)性。該結(jié)果于2021年3月26日發(fā)表在《自然·通訊》雜志 [1]。
上世紀(jì)60年代，神經(jīng)生物學(xué)家杰羅姆·萊特文提出了 “祖母細(xì)胞” 的假說(shuō)。該假說(shuō)指出，人腦中存在某個(gè)神經(jīng)細(xì)胞，當(dāng)特定的概念，如你的祖母頭像出現(xiàn)時(shí)，這個(gè)細(xì)胞就會(huì)激活。不過(guò)，很多神經(jīng)科學(xué)家用實(shí)驗(yàn)否定這一假說(shuō)。主流觀點(diǎn)認(rèn)為，不同的神經(jīng)元的組合模式（神經(jīng)表征），而不是單個(gè)的神經(jīng)元，在大腦中負(fù)責(zé)判別感知。
需要說(shuō)明的是，之前的研究是在實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景下進(jìn)行的，考察的任務(wù)相對(duì)簡(jiǎn)單，比如識(shí)別一種動(dòng)物，而普林斯頓的研究是在真實(shí)教學(xué)環(huán)境下，考察了本科生在計(jì)算機(jī)科學(xué)入門課上究竟學(xué)到了多少知識(shí)，其中涉及的概念是嵌套的，抽象的。值得一提的是，研究結(jié)果推翻了 “祖母細(xì)胞” 這個(gè)假說(shuō)。
具體來(lái)說(shuō)，該研究測(cè)量了24名本科生（其中11名女性），以及5名計(jì)算機(jī) “專家”（學(xué)過(guò)此課程的研究生）在觀看部分課程講座后的大腦活動(dòng)，最后總共收集到18名學(xué)生和4名 “專家” 的測(cè)試數(shù)據(jù)。該課程總時(shí)長(zhǎng)21小時(shí)，學(xué)生在前十周的課程中主要是分期觀看課程視頻，并回答隨堂測(cè)試問(wèn)題。研究人員會(huì)對(duì)其大腦進(jìn)行功能核磁共振掃描。本科生會(huì)在最后一周觀看復(fù)習(xí)視頻，并進(jìn)行核磁掃描，然后參加考試。計(jì)算機(jī) “專家” 只觀看復(fù)習(xí)視頻，并接受腦部核磁共振掃描。
那么，學(xué)生的腦部神經(jīng)活動(dòng)能否用來(lái)預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)成績(jī)呢？
研究者對(duì)全班所有學(xué)生的大腦活動(dòng)進(jìn)行了平均后發(fā)現(xiàn)，特定部位的神經(jīng)活動(dòng)，尤其是負(fù)責(zé)記憶的海馬區(qū)的神經(jīng)表征，和學(xué)生成績(jī)之間的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.75，關(guān)聯(lián)性次高的是負(fù)責(zé)視覺(jué)的腦區(qū)角回，相關(guān)系數(shù)為0.62。
圖1. 大腦特定部位神經(jīng)活動(dòng)和學(xué)生成績(jī)的關(guān)聯(lián)分析。（圖源：參考文獻(xiàn)[1]）
當(dāng)單獨(dú)提取一名學(xué)生的成績(jī)，并將某一個(gè)學(xué)生和 “專家” 的特定腦區(qū)（前扣帶回Anterior cingulate）活動(dòng)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析時(shí)，研究人員發(fā)現(xiàn)，相關(guān)系數(shù)分別為0.5和0.43，相比專家，學(xué)術(shù)與學(xué)生腦區(qū)間的活動(dòng)關(guān)聯(lián)性更大。
圖2. 學(xué)生成績(jī)和腦區(qū)神經(jīng)活動(dòng)的關(guān)聯(lián)。（圖源：參考文獻(xiàn)[1]）
上述結(jié)果說(shuō)明，某個(gè)學(xué)生的神經(jīng)（fMRI激活的腦區(qū)順序）表征和同學(xué)的均值越相似，考試成績(jī)?cè)礁摺Ｇ翌A(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，高于相比與 “專家” 的神經(jīng)表征對(duì)比。這可能是因?yàn)?“專家” 和學(xué)生雖然都掌握了某個(gè)概念，但他們?cè)诖竽X中用不同的方式存儲(chǔ)記憶。另一種可能的解釋，是對(duì)18名學(xué)生的大腦活動(dòng)求平均值，其平均值相比和少數(shù)“專家”的大腦活動(dòng)匹配，更好地去除個(gè)體特異性，從而找出代表真正記憶了相關(guān)概念的大腦運(yùn)行模式。
該研究的另一發(fā)現(xiàn)是，相比隨堂測(cè)試，在最后一周的復(fù)習(xí)課上，當(dāng)談到特定知識(shí)點(diǎn)時(shí)，學(xué)生的神經(jīng)活動(dòng)和 “專家” 腦部活動(dòng)的相關(guān)性比較高，尤其在復(fù)習(xí)和考試階段，學(xué)生的腦區(qū)活動(dòng)和 “專家” 的很相似，也就是說(shuō)經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)后學(xué)生腦部神經(jīng)活動(dòng)趨同于 “專家” 的腦部活動(dòng)。
圖3. 學(xué)生腦區(qū)活動(dòng)和“專家”腦區(qū)活動(dòng)的關(guān)聯(lián)。（圖源：參考文獻(xiàn)[1]）
該研究結(jié)果意味著一個(gè)人的考試成績(jī)和其神經(jīng)影像特征高度相關(guān)。值得注意的是，在復(fù)習(xí)和期末考階段，負(fù)責(zé)的腦區(qū)從負(fù)責(zé)短期記憶的海馬區(qū)，變?yōu)榱苏J(rèn)知相關(guān)的前扣帶回。該研究進(jìn)一步證明了默認(rèn)模式網(wǎng)絡(luò)（default mode network，無(wú)意識(shí)下的神經(jīng)活動(dòng)，是為未來(lái)事件做準(zhǔn)備的神經(jīng)系統(tǒng)）在學(xué)習(xí)過(guò)程中發(fā)揮著重要作用。
此前的研究顯示，觀看教育類短視頻時(shí)，大腦的腦電圖在時(shí)間上的同步程度（即不同主題之間）的相關(guān)性越高，學(xué)習(xí)成績(jī)?cè)礁?nbsp;[2,3]。該研究表明，普通人的腦活動(dòng)平均比 “專家” 能更好地預(yù)測(cè)成績(jī)。這一發(fā)現(xiàn)指出：之前相關(guān)研究中，對(duì) “專家” 大腦活動(dòng)的過(guò)分關(guān)注，未來(lái)研究學(xué)習(xí)對(duì)大腦的影響時(shí)，可更多關(guān)注普通人，通過(guò)求人群平均，理解大腦如何因?qū)W習(xí)而改變。
當(dāng)然，該研究有具有一定的局限性，比如該研究沒(méi)有考慮到學(xué)生的文化差異帶來(lái)的影響，此外其實(shí)驗(yàn)的內(nèi)容是理工科的大學(xué)入門課程，并沒(méi)有涉及人文領(lǐng)域，或更為抽象的概念。未來(lái)結(jié)合自然語(yǔ)音處理，以及更加便捷的大腦影像及腦電數(shù)據(jù)，將能夠?qū)Ω?xì)化的概念如何在一個(gè)相對(duì)較長(zhǎng)的時(shí)間被學(xué)習(xí)進(jìn)行研究。這樣的研究，會(huì)讓我們理解學(xué)習(xí)如何改變大腦，從而可做為提供個(gè)性化的教學(xué)方案的依據(jù)。
參考資料：
[1] Meir Meshulam, Liat Hasenfratz, Hanna Hillman,et al,. Neural alignment predicts learning outcomes in students taking an introduction to computer science course. Nat Commun 12, 1922 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-22202-3
[2] Cohen, S. S. et al. Neural engagement with online educational videos predicts learning performance for individual students. Neurobiol. Learn. Mem. 155, 60–64 (2018).
[3] Zhu, Y., Pan, Y. & Hu, Y. Learning desire is predicted by similar neural processing of naturalistic educational materials. eNeuro
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