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Nature新研究大腦就像肌肉,有效思維干預(yù)可更新神經(jīng)元

Hf1h_BigDataDig ? 來源:lq ? 2019-09-13 16:26 ? 次閱讀
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學(xué)霸和學(xué)渣有什么不同?高智商可以培養(yǎng)嗎?

斯坦福大學(xué)教授Carol Dweck在作品《看見成長的自己》中將人的思維分為兩種,一種是固定性思維,認(rèn)為智力和能力是一成不變的;一種是成長性思維,認(rèn)為努力可以使自己變得更聰明。

最近,得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的一份研究認(rèn)為:人的大腦就像肌肉,在經(jīng)過嚴(yán)格的學(xué)習(xí)訓(xùn)練之后,大腦中的神經(jīng)元會形成新的、強(qiáng)有力的聯(lián)結(jié),長久下去,人會變得越來越聰明。

這一研究論文也被發(fā)布在了今年8月的《自然》雜志上。

Nature鏈接:

https://www.nature.com/articles/s41586-019-1466-y

研究人員從美國65所普通公立學(xué)校選擇隨機(jī)樣本,包括12,490名九年級青少年,通過在線的成長型思維干預(yù)方法,發(fā)現(xiàn)可以提高成績較差的學(xué)生的GPA成績以及該國家樣本中高級課程的整體吸收率。

這難道就是普通學(xué)生和學(xué)霸的區(qū)別?所以考得不好只能怪自己不努力,再也沒有“天賦不好”這樣的借口了嗎?一起來看看!

調(diào)查背景和緣由

大約20%的美國學(xué)生不能按時(shí)完成高中學(xué)業(yè)。

在當(dāng)前的全球化經(jīng)濟(jì)中,這些輟學(xué)的學(xué)生將會面臨著貧困、健康狀況不佳和早逝的高風(fēng)險(xiǎn)。事實(shí)上,《柳葉刀》雜志的一個(gè)委員會認(rèn)為改善青少年的中等教育成果“是對健康和福祉最好的一筆投資”。

向中學(xué)的過渡是青少年教育軌跡中具有靈活性的一個(gè)重要時(shí)期。在美國,學(xué)生的成績在過渡到九年級(14-15歲,英國10年級)時(shí)往往會下降,而且往往不會恢復(fù)。當(dāng)這些學(xué)生在嚴(yán)格的課程學(xué)習(xí)中表現(xiàn)不佳或選擇不學(xué)習(xí)時(shí),他們就不太可能上大學(xué)或者選修大學(xué)里的高階課程。這樣,在向中學(xué)過渡的早期問題會隨著時(shí)間的推移而加劇,并在成年后形成巨大的人際資源差異。

為了提高高等教育的入學(xué)率,研究人員決定強(qiáng)調(diào)成長型思維在其中發(fā)揮的作用,研究人員想到,在過渡到中學(xué)時(shí)提高學(xué)業(yè)成績的一個(gè)方法是通過社會心理學(xué)的干預(yù),改變青少年對自己和學(xué)業(yè)的想法或感覺,成長型思維可以激勵(lì)學(xué)生學(xué)習(xí)更加嚴(yán)格困難的課程,并在遇到困難時(shí)堅(jiān)持下去,從而鼓勵(lì)學(xué)生利用學(xué)校的學(xué)習(xí)機(jī)會。

這里評估的具體干預(yù)措施是一種智力干預(yù)的成長型思維,強(qiáng)調(diào)了青少年對智力本質(zhì)的信念,使學(xué)生們認(rèn)識到,智力并不是固定不變的,而是能夠隨著堅(jiān)定地努力、不斷地嘗試以及在合適的時(shí)候?qū)で髱椭粩喑砷L的。

采用方法

對青少年進(jìn)行的初步干預(yù)研究采用多階段(例如,8個(gè)課堂階段)、由受過良好培訓(xùn)的成年人舉辦的互動研討會等方式教授成長型思維;然而,這些做法并不容易推廣。之后的成長心態(tài)干預(yù)簡單一些,是在線自我管理的。盡管如此,之前的隨機(jī)評估,包括預(yù)注冊回答,顯示在線成長心態(tài)干預(yù)改善了目標(biāo)群體中那些之前成績較差的中等教育學(xué)生的成績。

在線網(wǎng)站鏈接: https://osf.io/tn6g4

干預(yù)包括兩次自我管理的在線會議,每次持續(xù)約25分鐘,要求學(xué)生使用學(xué)校的計(jì)算機(jī)資源完成兩個(gè)隨機(jī)分配的25分鐘在線課程。這些會議包括增長思維練習(xí)和控制練習(xí)。

在治療條件下,學(xué)生閱讀和聆聽描述大腦如何運(yùn)作的科學(xué)材料以及人們隨著時(shí)間的推移培養(yǎng)智力的能力,同時(shí)鼓勵(lì)學(xué)生思考為什么他們可能想要發(fā)展他們的大腦,以便對他們個(gè)人關(guān)心的事物產(chǎn)生影響,同時(shí)還教學(xué)生們思考如何將這些信念付諸實(shí)踐,例如,完成一個(gè)簡短的寫作任務(wù),為未來的九年級學(xué)生提供建議,這些建議可以幫助參與者輕松過渡到高中,在正常上課時(shí)間間隔大約20天如下圖所示:

2015年8月至11月,82%的學(xué)校實(shí)施了干預(yù);剩下的18%在2016年1月或2月進(jìn)行了干預(yù)。星號表示,在秋季實(shí)施干預(yù)措施的學(xué)校中,第一至第二節(jié)課之間的平均天數(shù)為21天;而春季學(xué)校則是27天。擲硬幣符號表示在第一節(jié)課進(jìn)行了隨機(jī)分配。勾號表示在在線網(wǎng)站預(yù)先注冊了一個(gè)全面的分析計(jì)劃。盲眼符號表明,首先,教師和研究人員不知道學(xué)生隨機(jī)分配的條件,其次,貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)魯棒性測試是由當(dāng)時(shí)并不知道假設(shè)和變量特性的研究人員進(jìn)行的。

調(diào)查數(shù)據(jù)從哪來?

數(shù)據(jù)來自國家學(xué)習(xí)心態(tài)研究(這是美國65所普通公立學(xué)校的分層隨機(jī)樣本),包括12,490名九年級青少年,他們被單獨(dú)隨機(jī)抽樣,盡可能多的招募學(xué)校進(jìn)入研究。從學(xué)生的學(xué)校獲得成績,并且分析的重點(diǎn)是低成就學(xué)生群體(低于學(xué)校中位數(shù)的學(xué)生)。樣本反映了美國年輕人的多樣性:11%自我報(bào)告為黑人/非洲裔美國人,4%亞裔美國人,24%拉丁裔,43%白人和18%另一種族或種族;29%的人表示他們的母親擁有學(xué)士學(xué)位或更高學(xué)歷。

在調(diào)查報(bào)告中給出了匯總數(shù)據(jù)鏈接,在鏈接網(wǎng)址中給出了詳細(xì)的數(shù)據(jù)信息,包括預(yù)注冊、文檔、數(shù)據(jù)(其中數(shù)據(jù)以.csv格式顯示)

匯總數(shù)據(jù)鏈接: https://osf.io/r82dw/

部分?jǐn)?shù)據(jù)展示如下:

共有139所學(xué)校被選中,在這些學(xué)校中,65所學(xué)校同意,參與并提供學(xué)生記錄。另有11所學(xué)校同意并參加,但沒有提供學(xué)生成績或課程記錄;因此,不會分析他們學(xué)生的數(shù)據(jù)。研究計(jì)算了蒂普頓普遍性指數(shù),它是分析樣本與總體抽樣框架之間相似性的度量,沿著官方政府來源獲得的8個(gè)學(xué)生人口統(tǒng)計(jì)和學(xué)校成績基準(zhǔn)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析。

分析方法

在有了數(shù)據(jù)之后,如何比較干預(yù)后的數(shù)據(jù)和之前數(shù)據(jù)的變化,針對這些數(shù)據(jù)做分析呢?

平均治療效果的模型

分析估計(jì)個(gè)人的平均治療效果使用集群穩(wěn)健的固定效應(yīng)線性回歸模型,學(xué)校作為固定效應(yīng),納入ICF統(tǒng)計(jì)人員提供的權(quán)重。因此,系數(shù)可推廣到推理人群,即在美國普通公立學(xué)校就讀的學(xué)生。對于t分布,自由度為46,等于簇(或初級采樣單位,即51)減去采樣層數(shù)(為5)。

異質(zhì)性的模型

為了檢驗(yàn)低成就學(xué)生的治療效果中的跨學(xué)校異質(zhì)性,研究人員估計(jì)多級混合效應(yīng)模型(1級,學(xué)生;2級,學(xué)校),學(xué)校采用固定截距,并且按照當(dāng)前推薦的不同學(xué)校隨機(jī)斜率做法。該模型包括以學(xué)校為中心的學(xué)生級協(xié)變量(先前的表現(xiàn)和人口統(tǒng)計(jì))使網(wǎng)站級估計(jì)盡可能精確。該分析控制了學(xué)校一般學(xué)生的種族/民族構(gòu)成及其與治療狀態(tài)變量的相互作用,以解釋學(xué)生身體種族/民族構(gòu)成與學(xué)業(yè)成績水平的混淆。

貝葉斯魯棒性分析

使用一種算法來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),BCF,BCF算法使用機(jī)器學(xué)習(xí)工具來發(fā)現(xiàn)(或排除)covariates和 moderators之間的高階交互和非線性關(guān)系。它是保守的,因?yàn)樗褂谜齽t化和強(qiáng)大的先驗(yàn)分布來防止錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)。在我們預(yù)先登記的模型中,適度分析的穩(wěn)健性的證據(jù)來自于BCF在分布中具有最多學(xué)校(即分布中間)的部分估計(jì)效果的對應(yīng),因此BCF算法也是此項(xiàng)研究有意義的價(jià)值所在。

調(diào)查結(jié)果

主要成果是核心九年級(數(shù)學(xué),科學(xué),英語或語言藝術(shù)和社會研究)的干預(yù)后成績點(diǎn)平均值(GPA),按照預(yù)先登記的分析計(jì)劃,我們報(bào)告n的目標(biāo)群體的結(jié)果=6,320名相對于同一學(xué)校同齡人的成績較低的學(xué)生。模型估計(jì)為5.3%(95%置信區(qū)間=-1.7,-9.0),se=1.8,t= 2.95,通過短暫和低成本的增長思維干預(yù),每年美國學(xué)生中的P=0.005將被阻止“脫軌”,相當(dāng)于從46%減少到41%,這使得相對風(fēng)險(xiǎn)減少11%(即0.05/ 0.46)。

如上圖所示,a,c表示治療對核心課程成績點(diǎn)平均值(GPAs)的影響, b,d,表示僅對數(shù)學(xué)和科學(xué)的GPAs治療效果,c,d,箱形圖表示無條件處理效果(每個(gè)學(xué)校一個(gè))預(yù)先登記的線性混合效應(yīng)回歸模型。

GPA是一個(gè)理論上相關(guān)的結(jié)果,因?yàn)槌煽兺ǔ1焕斫鉃榉从吵掷m(xù)的動機(jī),而不僅僅是先前的知識。這也是一個(gè)實(shí)際相關(guān)的結(jié)果,GPA是成人教育程度,健康和福祉的有力預(yù)測指標(biāo),即使在控制高中考試成績時(shí)也是如此。定義為以四分制為單位獲得GPA低于2.0的青少年的百分比,每年有300多萬九年級學(xué)生上普通的美國公立學(xué)校,根據(jù)定義,有一半學(xué)生的成績較低。

二次分析側(cè)重于僅在數(shù)學(xué)和科學(xué)方面的GPA結(jié)果。數(shù)學(xué)和科學(xué)是相關(guān)的,因?yàn)槊绹钠毡樾叛鰧?shù)學(xué)和科學(xué)學(xué)習(xí)與“原始”或“天生”能力聯(lián)系起來,認(rèn)為“數(shù)學(xué)和科學(xué)的成功有力地預(yù)測了長期的經(jīng)濟(jì)福利和福祉”,結(jié)果為數(shù)學(xué)和科學(xué)的分析支持了相同的結(jié)論。

如上圖所示,成績較好的學(xué)生對核心課程GPA沒有顯著的治療效果,即僅在成績較差的學(xué)生中檢查平均GPA效應(yīng),因?yàn)槌煽冚^好的學(xué)生可能已經(jīng)習(xí)慣(例如,按時(shí)上班)和環(huán)境(例如,支持性家庭,教師或同伴群體),即使在控制條件下也能培養(yǎng)出高GPA。

結(jié)果顯示,當(dāng)學(xué)生們的行為規(guī)范與干預(yù)措施相一致時(shí),干預(yù)起到作用,提高成績較差的學(xué)生的成績和對高階課程的接受程度。對此研究結(jié)論的嚴(yán)謹(jǐn)性證明來自于獨(dú)立的數(shù)據(jù)收集和處理、分析時(shí)的預(yù)注冊以及基于盲貝葉斯的結(jié)果驗(yàn)證。

最后寄語

在邁克爾?喬丹代言的耐克廣告中,他最喜歡的一句廣告詞是:“我有超過9000次投籃不中,也輸了將近300場比賽,我還有26次錯(cuò)失了絕殺機(jī)會?!?/p>

但可以肯定的是,每次失敗過后,他都會回到訓(xùn)練場館,練習(xí)上百次投籃,最后才能站上籃球界的神壇!或許思維真的會決定命運(yùn),有時(shí)以一個(gè)積極努力的心態(tài)迎接挑戰(zhàn),可能真會使我們更加聰明吧!

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原文標(biāo)題:Nature新研究:大腦就像肌肉,有效思維干預(yù)可更新神經(jīng)元,還能提升GPA!

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    的頭像 發(fā)表于 08-06 07:57 ?7636次閱讀
    新一代<b class='flag-5'>神經(jīng)</b>擬態(tài)類腦計(jì)算機(jī)“悟空”發(fā)布,<b class='flag-5'>神經(jīng)元</b>數(shù)量超20億

    無刷直流電機(jī)單神經(jīng)元自適應(yīng)智能控制系統(tǒng)

    摘要:針對無刷直流電機(jī)(BLDCM)設(shè)計(jì)了一種可在線學(xué)習(xí)的單神經(jīng)元自適應(yīng)比例-積分-微分(PID)智能控制器,通過有監(jiān)督的 Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則調(diào)整權(quán)值,每次采樣根據(jù)反饋誤差對神經(jīng)元權(quán)值進(jìn)行調(diào)整,以實(shí)現(xiàn)
    發(fā)表于 06-26 13:36

    無刷直流電機(jī)單神經(jīng)元PI控制器的設(shè)計(jì)

    摘要:研究了一種基于專家系統(tǒng)的單神經(jīng)元PI控制器,并將其應(yīng)用于無刷直流電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)中??刂破鲗?shí)現(xiàn)了PI參數(shù)的在線調(diào)整,在具有PID控制器良好動態(tài)性能的同時(shí),減少微分項(xiàng)對系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行時(shí)的影響,并較好
    發(fā)表于 06-26 13:34