Como as mentes diferem

Quando o mundo parece mais instável do que é

Em resumoAlgumas pessoas tomam pequenas surpresas como sinal de que as regras mudaram, e cada dia parece novo.

A ideia

Para aprender bem, o cérebro tem de decidir se uma surpresa é um acaso ou um sinal de que as coisas mudaram. Algumas pessoas tratam muitas pequenas surpresas como sinais de mudança. Cada dia parece então ter regras novas, o que se aprendeu antes parece valer menos, e as rotinas, a repetição e o controlo sobre o que vem a seguir ganham muito valor. Os adultos podem ver teimosia; vista de dentro, pode ser a resposta sensata a um mundo que parece estar sempre a mudar.

O que experimentar

  • Torne evidente o que é estável: as mesmas palavras, a mesma ordem, o mesmo sítio para as coisas, e diga-o (‘esta parte fica igual’).
  • Quando algo muda, apresente-o como uma exceção e diga quando tudo volta ao habitual.
  • Introduza mudanças em passos pequenos e anunciados, deixando ver as partes estáveis à volta.

O erro comum

Acrescentar variedade para ‘treinar a flexibilidade’ antes de a pessoa confiar que as partes estáveis se mantêm.

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.

Os modelos bayesianos hierárquicos (Behrens et al., 2007; Mathys et al., 2011) separam a incerteza esperada (ruído num mundo estável) da volatilidade (a rapidez com que o próprio mundo muda); a taxa de aprendizagem deve subir com a volatilidade e descer com o ruído. Lawson, Mathys e Rees (2017) verificaram que adultos autistas sobrestimavam a volatilidade numa tarefa de aprendizagem probabilística, com respostas pupilares menores a acontecimentos inesperados, o que é compatível com surpresas tratadas como mudanças de contexto. Pulcu e Browning (2019) revêem erros na estimativa da incerteza em várias condições afetivas. Para a formulação: perguntar se as reações acompanham pequenos desvios ao esperado (compatível com volatilidade estimada alta) ou grandes acontecimentos aversivos, e testar se marcar os elementos estáveis de forma explícita reduz a reação. Os resultados são de grupo e dependem da tarefa; descrevem um mecanismo possível para testar numa pessoa, não um traço de um grupo diagnóstico.

Referências

  • Behrens, T. E. J., Woolrich, M. W., Walton, M. E., & Rushworth, M. F. S. (2007). Learning the value of information in an uncertain world. Nature Neuroscience, 10(9), 1214–1221.
  • Mathys, C., Daunizeau, J., Friston, K. J., & Stephan, K. E. (2011). A Bayesian foundation for individual learning under uncertainty. Frontiers in Human Neuroscience, 5, 39.
  • Lawson, R. P., Mathys, C., & Rees, G. (2017). Adults with autism overestimate the volatility of the sensory environment. Nature Neuroscience, 20(9), 1293–1299.
  • Pulcu, E., & Browning, M. (2019). The misestimation of uncertainty in affective disorders. Trends in Cognitive Sciences, 23(10), 865–875.

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