2022-05-22-大脑与认知科学-台湾交通大学-黃植懋

前情提要

5月份学习了很多的大脑科学的相关知识,但是还是觉得分上下两篇来学习比较好,看视频学习确实会有很累人的,所以需要通过博客笔记进行学习心得记录,最近半年以来,因为从科学的角度认知了大脑的训练过程,所以学习其他事物更加倾向使用系统论和方法论进行,当然进步也很快的,可是无法否认人本身的习惯很难改变,所以需要强有力的控制力促使自己进行有效的学习;

课程概要

Lec 46 Chapter 13 The Numerate Brain (腦與數量表徵) (1/4):https://youtu.be/GeFG5-W0IOI




课后感悟01:生物对大小的感官是与生俱来的,并非后天学习,因为生物的演化过程中,生物体为了生存需要辨别物体或者危险大小的衡量,所以生物体的演化过程,天生具备对于外物的体量的衡量,虽然没有人类数值上的量化那么具体,但是这种概念还是存在可区分的价值;






课后感悟02:灵长类动物即便不对其进行有目标性的训练,他们一样对于数字是有感知和分辨能力的,教育科学家也曾对于5岁的孩子进行数量级别的判断,认为 2~7 岁的孩子对于物体形状和数量等级的接受是存在认知误差的,实际科学观察来看,6个月以内的婴幼儿和3.5周岁的孩子如果对于数学的识别效果很好,那么孩子在未来在数学的学习能力上来看也是很优秀的,所以孩子2~7岁如果有很好的的数学天赋那么就让孩子多接触学习数学相关的知识,不然也不要强行灌输这些东西吧!有句话怎么讲呢!天才自学成才,平庸的人引导成才,傻瓜打死都学不会;

课后感悟03:实验验证性误差,关于马是否识别数字,人类会很新奇,可是因为实验的外部因素,马儿是通过外部的反应给出的响应反馈从而获得预期收益,所以针对动物认知的实验来看,很多时候需要避免主观的测试误差造成的影响,灵长类动物可能对于数字有感知的,这个是识别动物是否是灵长类生物的一种手段,但是也不是绝对的手段,但是绝大多数的生物对于数字是没有任何的有效感知的,不要觉得自己养个猫咪就能把它培养成为一个聪明的天才;

2022-05-28 周六 杭州 阴转晴

Lec 47 Chapter 13 The Numerate Brain (腦與數量表徵) (2/4):https://youtu.be/6YD71pW16PA



课后感悟01:人类对于数字是否是天生的呢,如果大脑对于数字的运用占用大脑的资源消耗相对其他技能越少,则可以说明人类对于数字的掌握具备天生的掌控特性;





课后感悟02:两个数字进行比较时,如果两个数字距离相对越小的情况下,那么大脑判断数字大小判断的处理时间也就会越慢;



课后感悟03:大脑对于数字识别时,数字低于三个时,大脑会很快反应甚至不需要进行统计就可以识别,但是当数量大于4时,大脑就会存在一种记忆统计机制进行数字识别,比如默念数字进行统计,因为中文的数字为单音节,所以相比较英文的数字统计,使用中文人就会快很多,这也是为什么中国人的数学天赋可能会更好一些的原因,通过这个实验也可以说明一个问题老子道德经的一句话,一生二,二生三,三生万物,所以这也是和大脑的哲学思考很相关的,哲学才是人类的进步的归途;


课后感悟04:地球目前还存在一些古老的原始部落,他们还是存在语言的,但是针对数字识别还是有很大的限制的,一个原始部落数字记忆仅可以记住4,超过4的数字就无法记忆了;还有些原始部落的数字记忆是通过身体的某些部位进行迭代查询记忆,从手指开始,所以小孩子开始学习数字时总是通过数指头的方式记忆开始,这是人类进化的必然选择也是原始的祖先遗传,哪怕是黑猩猩他们的数字概念如果没有经过训练他们也是无法感知的,甚至连数指头的记录方式都还没有分化出来,还有一个好玩的事情也是可以解读出来的,人类在竞赛排名时为什么只有前三呢!因为人类对于数字的识别 4 以内就会相对很轻松容易,超过4以后大脑的记忆处理就会觉得吃力,这也是排名背后的大脑科学的真相;

2022-05-29 周日 杭州 阴雨绵绵

Lec 48 Chapter 13 The Numerate Brain (腦與數量表徵) (3/4):https://youtu.be/F9oJ2fdpU-o








课后感悟:本文课程,我学习并了解到了数学学习的过程其实是左右脑的思考,并且是经过训练得到的一种能力,人类对于加法,减法,乘法,除法计算时,大脑的活化区域是不同的,所以算数时会导致大脑产生很多能量消耗的过程的,并且除法运算尤是如此,不可否认这个世界上存在一部分人对于数学,天生敏感,另外一部分人对于数学认知很差,但是二者的智商可能相差不大,数学好可能是一种能力体现,但是数学能力好并不代表大脑发达和高智商;对自己和世界有一个明确的认知;

posted @ 2022-05-22 16:09  流雨声  阅读(43)  评论(0编辑  收藏  举报