構造学習トレーニングと認知的柔軟性

認知の柔軟性は、人間が複雑なタスクを実行するために重要であり、環境の変化に応じて人間が適切な行動を示すことを保証します。 認知的柔軟性の実装の成功には、実行機能内のいくつかのサブドメインが含まれます。 認知の柔軟性に関する以前の研究では、セットシフトに関連する認知スキル、または認知プロセスの副産物から、認知システムの一部に至るまで、人間の認知のさまざまな側面としてそれを描写してきました。 認知的柔軟性の運用化は、その多面的な性質のために特に困難でした。 認知的柔軟性を調べる現在の柔軟性介入とニューロ イメージング研究では、タスク セットの切り替えや次元変更カード ソート (DCCS) タスクなどの実行機能を利用するタスクが一般的に利用されています。 効果的ではありますが、これらのタスクの使用に関連する懸念の 1 つは、単に認知の柔軟性を利用するだけでなく、抑制や作業記憶などの他の実行機能も活性化することです。 したがって、これにより、トレーニング ツールとしてのこれらのタスクの精度と特異性が低下します。 本プロジェクトでは、構造学習をより基本的で適切なトレーニング アプローチとして提案しました。 それは、明示的なフィードバックを必要とせずに、刺激の確率的提示におけるパターンを探すことを含み、それ自体が認知的柔軟性のための基本的なビルディングブロックです.

教育の文脈では、構造学習は、数学的および読解力を支える重要な認知能力であるパターン化に類似しています。 以前の研究では、パターンの理解と認知の柔軟性との間に密接な関係があることが示されています。 したがって、構造学習トレーニングは、認知の柔軟性を向上させるのに役立つ可能性があります。 さらに、新たな証拠は、構造学習スキルのドメイン一般トレーニングが、学習タスクをはるかに超えて伝達される学習を生み出したことを示しています。 しかし、構造学習トレーニング自体が認知の柔軟性の一般化可能な改善を生み出すことができるかどうかを調べた研究は不足しています. 本研究の目的は、構造学習トレーニングが、ワーキング メモリ トレーニングと比較して、トレーニングなしで、認知の柔軟性の潜在的な向上に関連する神経マーカーの変化をもたらすかどうかを調べることによって、このギャップに対処することです。