जब बच्चे अपने शूएं पहनने की सीख करते हैं, तो वे असतत कदमों में ऐसा करते हैं- एक लूप बनाते हैं या फीता पर टगिंग करते हैं
पर्याप्त पुनरावृत्ति के बाद, हमारा मस्तिष्क इन चरणों को "विखंडू" में बदल देता है।
घटना के रूप में जाना जाता आंदोलन, एक ऐसी रणनीति है जो सूचनाओं की लंबी अवधि को कम, अधिक प्रबंधनीय टुकड़ों में कम करता है जो याद रखना आसान होता है।
"चंकिंग एक चतुर रणनीति का प्राकृतिक उप-उत्पाद है जो सीखने की लागत को कम करता है।"
वैज्ञानिकों को पता है कि पार्किंसंस रोग, हंटिंग्टन की बीमारी, और स्ट्रोक वाले लोगों के लिए, इस आंदोलन को ढंका हुआ है। चंकिंग को समझना और यह कैसे काम करता है शीघ्र निदान, उपचार और पुनर्वास चिकित्सा के लिए महत्वपूर्ण है फिर भी, विज्ञान के लिए इसकी कोई ठोस व्याख्या नहीं है।
लेकिन अब, शोधकर्ताओं ने एक व्यापक सिद्धांत विकसित किया है कि क्यों चंकिंग होता है अनुसंधान तंत्र मोटर प्रणाली में एक आर्थिक बंधन के रूप में ढंकते हैं, जहां कुछ चक्करों में विलय करने से कुछ सीखने के समय में "लागत प्रभावी" हो जाता है। निष्कर्ष पत्रिका में दिखाई देते हैं संचार प्रकृति.
कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सांता बारबरा में एक न्यूरोलॉजी के प्रोफेसर स्कॉट ग्रेफटन ने कहा, "तंत्रिका तंत्र का उद्देश्य आंदोलनों को यथासंभव प्रभावी रूप से उत्पादन करना है।" "हालांकि, कुशल trajectories की गणना करने के लिए एक कम्प्यूटेशनल लागत है इन लक्ष्यों के बीच मिठाई स्थान विखंडू का परिणाम है। "
मुश्किल और कुशल
ग्रैफ्टन और सहयोगियों ने कम्प्यूटेशनल मोटर नियंत्रण के औजारों का उपयोग किया, जो कंप्यूटर मॉडलों का उत्पादन करने के लिए यह पता लगाने के लिए कि मस्तिष्क अंगों को नियंत्रित करता है और मोटर सिस्टम के लक्ष्यों और बाधाओं को कैसे नियंत्रित करता है। इस संदर्भ में, शोधकर्ताओं को यह समझने में कठिनाई हुई है कि इंसानों और अन्य जानवरों ने कम्प्यूटेशनल रूप से सरल लेकिन अपर्याप्त आंदोलनों से कम्प्यूटेशनल रूप से मांग करने वाले लेकिन कुशल लोगों को कैसे संक्रमण किया।
ग्राफट कहते हैं, "हमारा अध्ययन इस कठिनाई को सिद्ध करता है-सैद्धांतिक रूप से और प्रयोगात्मक रूप से - जो सबसे अधिक लागत-प्रभावी जटिलता-दक्षता सीखने के पथ हैं, जो चंकिंग का उत्पादन करते हैं" "इसलिए, चंकिंग एक चतुर रणनीति का प्राकृतिक उप-उत्पाद है जो सीखने की लागत को कम करता है।"
जांचकर्ताओं ने मापा कि रीसस मकाकियों ने कई दिनों के अभ्यास के दौरान आंदोलन अनुक्रमों का निर्माण किया और पाया कि ये जानवर वास्तव में लागत प्रभावी शिक्षार्थियों हैं। बुद्धिमान तरीके से एक साथ विखंडित होने का चयन करते हुए, बंदरों ने सीखने की संचयी लागतों पर बचत हासिल की।
उन्होनें आंदोलन अनुक्रम को विखंडों में विभाजित किया, चैनकों के भीतर दक्षता के लिए अनुकूलित किया, और तब विलीन हो गई जब कार्यकुशलता में अधिक लाभ की आवश्यकता थी।
ग्रेफटन कहते हैं, "आंदोलन चंकींग को मनुष्यों और पशुओं में स्वास्थ्य और रोग में व्यापक रूप से वर्णित किया गया है, लेकिन अब तक, एक प्रामाणिक सिद्धांत की कमी थी," हमारा सिद्धांत इष्टतम आंदोलन के trajectories बना लेता है, और इन प्रयोगों में एक बंदर एक उपन्यास अनुक्रम का निर्माण करना सीखते हैं समय की एक विस्तारित अवधि के दौरान आंदोलनों का दिखाया गया है कि हमारी सिद्धांत उनके आंदोलनों में उभरने के लिए आवश्यक विशेषताओं की व्याख्या करती है। "
चकिंग की घटना को तैयार करना एक आर्थिक व्यापार के रूप में मोटर सीखने और इसके विकारों पर एक ताजा दृष्टिकोण प्रदान करता है।
उदाहरण के लिए, आंदोलनों के बाद आंदोलनों की अनियमित प्रकृति मोटर सीखने के लिए कम कम्प्यूटेशनल बजट के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है, और इस तरह के बजट में स्ट्रोक में देखे गए अक्षम आंदोलन इस बजट के अनुकूल हो सकते हैं, ग्रैफ्टन बताते हैं। उन्होंने कहा कि किसी भी पुनर्वास दृष्टिकोण को इस अंतर्दृष्टि से फायदा हो सकता है।
"ग्लाइकिंग पर हमारा कम्प्यूटेशनल परिप्रेक्ष्य भी नए सवालों को खुलता है कि मस्तिष्क कैसे आंदोलन को नियंत्रित करता है," ग्रेफटन कहते हैं। "विशेष रूप से, हाल ही में मस्तिष्क में चंकिंग के तंत्रिकायन कोडिंग के साक्ष्य को कम्प्यूटेशनल सिद्धांतों के प्रकाश में फिर से जांचना चाहिए।
"क्या न्यूरॉन्स काइनेमेटिक निर्णय, कम्प्यूटेशनल बजट या दक्षता लक्ष्यों को कोडिंग कर रहे हैं? ये मोटर नियंत्रण के पूरे क्षेत्र के लिए व्यापक खुले प्रश्न हैं। "
स्रोत: यूसी सांता बारबरा
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