Mișcările ample îmbunătățesc învățarea bazată pe tipare în realitatea virtuală
Un studiu realizat de cercetători de la Florida Atlantic University și Brown University arată că mișcările ample ale brațelor pot îmbunătăți semnificativ învățarea, dar numai pentru anumite tipuri de sarcini. Rezultatele, publicate în Science Advances, contrazic concepția tradițională potrivit căreia mișcarea fizică ar servi doar la exprimarea unei decizii deja luate de creier.
În experiment, participanții au fost implicați într-un mediu imersiv de realitate virtuală și au învățat să clasifice tipare vizuale fie prin apăsarea unor butoane simple, fie prin mișcări mari ale brațelor. În varianta cu mișcări ample, aceștia fie loveau o țintă cu o sabie laser virtuală, fie loveau cu pumnul o cutie de răspuns, fără a interacționa direct cu stimulul vizual.
Cercetătorii au testat două tipuri de învățare. Unul se bazează pe reguli explicite, cum ar fi identificarea unui obiect după caracteristici specifice. Celălalt presupune recunoașterea unor tipare și integrarea mai multor caracteristici pentru a formula o judecată, adesea fără ca persoana să poată explica exact cum ajunge la decizie.
Rezultatele au arătat o diferență izbitoare. Participanții care au folosit mișcări ample ale brațelor au învățat mai eficient categoriile bazate pe similaritate și au obținut o acuratețe mai mare decât cei care au răspuns prin apăsarea simplă a butoanelor. În schimb, mișcările ample nu au adus niciun beneficiu semnificativ pentru învățarea categoriilor bazate pe reguli explicite, chiar și atunci când sarcina a fost făcută mai dificilă.
„Ceea ce m-a surprins cel mai mult a fost cât de selectiv este efectul”, a declarat Luke Rosedahl, autorul corespondent al studiului și profesor asistent în cadrul Departamentului de Inginerie Biomedicală al FAU. „Am constatat că mișcările ample au îmbunătățit substanțial învățarea atunci când oamenii trebuiau să recunoască tipare integrând mai multe caracteristici, dar nu au adus niciun beneficiu semnificativ când au învățat categorii pe baza unor reguli explicite. Și mai interesant, beneficiul a apărut indiferent dacă participanții loveau ținta sau o cutie de răspuns separată. Mișcarea în sine părea să conteze, nu dacă aceasta interacționa direct cu ceea ce învățau.”
Cercetătorii au realizat experimente suplimentare pentru a afla dacă îmbunătățirea putea fi explicată prin alți factori. Au controlat durata de vizualizare a fiecărei imagini, au ținut cont de diferențele de viteză de răspuns și au făcut sarcina bazată pe reguli mai complexă. Avantajul mișcărilor ample a rămas specific învățării bazate pe similaritate.
Poate cel mai relevant rezultat este că participanții care s-au antrenat folosind mișcări ample și-au păstrat avantajul chiar și după ce au trecut la apăsarea simplă a butoanelor. Acest lucru sugerează că mișcarea a contribuit la consolidarea învățării în sine, nu doar la facilitarea unui răspuns corect în momentul respectiv.
„Timp de decenii, învățarea categoriilor a fost studiată în mare parte ca un proces în care creierul decide ce este ceva și apoi direcționează corpul cum să răspundă”, a explicat Rosedahl. „Descoperirile noastre sugerează că mișcarea poate modela, de asemenea, învățarea în sine. Arătând că mișcarea aduce beneficii unor tipuri de învățare, dar nu altora, putem rafina teoriile existente și înțelege mai bine modul în care percepția, luarea deciziilor și sistemele motorii lucrează împreună.”
Concluziile ar putea fi utile pentru instruirea în sarcini complexe care necesită integrarea informațiilor și recunoașterea tiparelor, inclusiv diagnosticul medical și aviația. Aceste sarcini pot fi greu de învățat și rezistente la metodele tradiționale de predare. În cercetări anterioare, Rosedahl a constatat că oferirea de instrucțiuni scrise despre modul exact de îndeplinire a unei sarcini nu a îmbunătățit performanța.
„Integrarea mișcării ar putea oferi o modalitate simplă de a îmbunătăți învățarea în situațiile în care abordările convenționale nu sunt suficiente”, a spus Rosedahl. Descoperirile contestă, de asemenea, modelele tradiționale de instruire care minimizează mișcarea, sugerând că acest lucru ar putea limita involuntar performanța. Realitatea virtuală imersivă ar putea oferi o cale de a include mișcarea cu scop în procesul de instruire, deși sunt necesare cercetări suplimentare pentru a stabili dacă beneficiile se extind și în contexte reale.
„Acest studiu ne provoacă să regândim ceva fundamental despre învățare: relația dintre gândire și acțiune”, a declarat Stella Batalama, decan al Colegiului de Inginerie și Informatică al FAU. „Înțelegerea modului în care mișcarea modelează învățarea ar putea duce la noi abordări pentru predarea abilităților complexe și pregătirea oamenilor de a lua decizii în situații solicitante din lumea reală.”
