ワシントン大学の科学者による新しいモデルは、人間の注意力の理解を向上させることができる(New model from WashU scientists can improve understanding of human attention)

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2025-02-18 ワシントン大学セントルイス校

ワシントン大学セントルイス校の研究者たちは、複雑な環境下での人間の注意メカニズムを理解するための新しいニューラルネットワークモデルを開発しました。このモデルは、過去に注意を妨げた要因を無視することで集中力を高める人間の特性を再現しています。従来の研究では、単一の妨害要因に焦点を当てていましたが、今回の研究では、形状、色、境界、動きの方向など複数の要因が絡む複雑な刺激を用いて実験を行いました。その結果、被験者は以前に注意を妨げた要因を特定し、将来的にそれらを無視するよう注意を調整することが明らかになりました。この研究は、注意力の向上や集中力に関する新たな理解を提供し、教育や臨床心理学などの分野での応用が期待されます。

<関連情報>

多次元環境におけるディストラクター特異的制御の適応 Distractor-specific control adaptation in multidimensional environments

Davide Gheza & Wouter Kool
Nature Human Behaviour  Published:03 January 2025
DOI:https://doi.org/10.1038/s41562-024-02088-z

ワシントン大学の科学者による新しいモデルは、人間の注意力の理解を向上させることができる(New model from WashU scientists can improve understanding of human attention)

Abstract

Goal-directed behaviour requires humans to constantly manage and switch between multiple, independent and conflicting sources of information. Conventional cognitive control tasks, however, only feature one task and one source of distraction. Therefore, it is unclear how control is allocated in multidimensional environments. To address this question, we developed a multidimensional task-set interference paradigm, in which people need to manage distraction from three independent dimensions. We use this task to test whether people adapt to previous conflict by enhancing task-relevant information or suppressing task-irrelevant information. Three experiments provided strong evidence for the latter hypothesis. Moreover, control adaptation was highly dimension specific. Conflict from a given dimension only affected processing of that same dimension on subsequent trials, with no evidence for generalization. A new neural network model shows that our results can only be simulated when including multiple independent conflict-detector units. Our results call for an update to classic models of cognitive control and their neurocomputational underpinnings.

教育
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