Como as mentes diferem

Expectativas leves, sentidos mais altos

Em resumoAlgumas pessoas dão mais peso aos sentidos do que ao que esperam: reparam em mais coisas, e o mundo fica menos previsível.

A ideia

Algumas pessoas dão menos peso ao que esperam e mais ao que os sentidos lhes dizem, momento a momento. Reparam em pormenores que os outros não veem, ouvem o frigorífico, veem o quadro torto e lembram-se exatamente de como algo era. O custo é um mundo menos previsível: cada pormenor é informação nova, pequenas variações parecem situações novas, e agrupar as coisas em categorias mais largas exige mais experiência.

O que experimentar

  • Reduza o pormenor que compete quando algo tem de ser aprendido ou feito: uma voz, uma tarefa, menos coisas à vista.
  • Ajude a construir categorias em voz alta: ‘são todos diferentes, e são todos cães’.
  • Valorize o pormenor: é muitas vezes uma força na matemática, na música, na natureza, na construção e nas ciências.

O erro comum

Chamar-lhe ‘hipersensibilidade’ e tentar treiná-la para desaparecer, em vez de ajustar o ambiente e aproveitar o pormenor.

Reconhece isto em alguém? O Companion ajuda a pensar nisso.Abrir o Companion ›Recorta o que importa e guarda as tuas notas, prontas a partilhar com a escola.Abrir no Bounded Learn ›

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A ciência por trásA força da evidência, o modelo, vídeos e referências.

A força da evidência

Promissor Bons estudos, mas ainda pouco testado com crianças em casa ou na escola, ou a passagem para o dia a dia é interpretação nossa.

Pellicano e Burr (2012) propuseram ‘hipo-priors’ no autismo: priors mais largos, e por isso uma perceção mais próxima do sinal sensorial. Lawson, Rees e Friston (2014) reformularam a ideia como precisão atípica, tipicamente maior precisão sensorial em relação aos priors. Van de Cruys et al. (2014) propuseram a HIPPEA (precisão alta e inflexível dos erros de previsão): os erros têm muito peso independentemente do contexto, o sistema não distingue os erros que vale a pena aprender e tende a ajustar-se ao ruído. A consequência é um modelo pouco agregado (pouco ‘coarse-grained’), preso a casos concretos, que generaliza menos (ver ‘Aprender o pormenor e perder o padrão’). A evidência é mista e depende do domínio (ver o tema sobre o cérebro bayesiano). Constant et al. (2020) acrescentam uma visão ecológica: mentes precisas dão-se bem em nichos previsíveis e bem estruturados.

Referências

  • Pellicano, E., & Burr, D. (2012). When the world becomes ‘too real’: A Bayesian explanation of autistic perception. Trends in Cognitive Sciences, 16(10), 504–510.
  • Lawson, R. P., Rees, G., & Friston, K. J. (2014). An aberrant precision account of autism. Frontiers in Human Neuroscience, 8, 302.
  • Van de Cruys, S., Evers, K., Van der Hallen, R., Van Eylen, L., Boets, B., de-Wit, L., & Wagemans, J. (2014). Precise minds in uncertain worlds: Predictive coding in autism. Psychological Review, 121(4), 649–675.
  • Constant, A., Bervoets, J., Hens, K., & Van de Cruys, S. (2020). Precise worlds for certain minds: An ecological perspective on the relational self in autism. Topoi, 39(3), 611–622.

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