Como as mentes diferem
Planear ao longe ou viver perto
Em resumoAlgumas pessoas planeiam muito à frente e outras vivem perto do agora, e as duas formas têm custos e vantagens.
A ideia
Algumas pessoas planeiam muito à frente e querem saber já da próxima semana; outras vivem perto do presente, e ‘daqui a meia hora’ quer dizer pouco. As duas coisas são diferenças na distância a que o cérebro prevê. Um horizonte longo pode trazer preocupação com muitos futuros possíveis; um horizonte curto pode trazer surpresa com coisas que toda a gente via chegar.
O que experimentar
- Para horizontes curtos, torne o futuro concreto: um horário com imagens, um temporizador, ‘depois do almoço’ em vez de ‘às duas’.
- Para horizontes longos, dê plano suficiente para descansar nele, e diga que partes ainda não estão decididas.
- Ajuste o tamanho do plano à distância a que a pessoa o consegue usar.
O erro comum
Dar planos verbais longos a quem vive perto do presente, e depois chamar esquecimento ao resultado.
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A ciência por trásA força da evidência, o modelo, vídeos e referências.
A força da evidência
Forma de pensar Uma lente para interpretar o que a criança faz, não uma regra saída de ensaios.
Os modelos temporais profundos encaixam processos lentos sobre processos rápidos, de modo que os planos se desdobram como sequências de sequências (Kiebel et al., 2008; Friston et al., 2017). A profundidade de planeamento, o número de passos futuros considerados na escolha de políticas, varia entre pessoas e com a carga. Pouca profundidade prevê pouca antecipação de consequências adiadas e surpresa nas transições; planeamento profundo com pouca precisão sobre resultados distantes prevê preocupação com muitos ramos. Na formulação: perceber até onde a pessoa fala espontaneamente do futuro, e comparar apoios temporais externos (temporizadores, quadros agora e depois) com planos verbais.
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Referências
- Kiebel, S. J., Daunizeau, J., & Friston, K. J. (2008). A hierarchy of time-scales and the brain. PLoS Computational Biology, 4(11), e1000209.
- Friston, K. J., Rosch, R., Parr, T., Price, C., & Bowman, H. (2017). Deep temporal models and active inference. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 77, 388–402.