Suprotno očekivanjima, tek od nedavno je neuroznanost počela značajniju pažnju posvećivati fenomenu učenja. To je neobično jer je sposobnost učenja vjerojatno najvažnija ljudska karakteristika, posebno značajna u našoj nadmoćnoj prilagodljivosti najrazličitijim životnim uvjetima. Naravno, fenomen učenja je uočljiv kod većine životinjskih vrsta no efekt učenja kod ljudi je zapanjujuć po efikasnosti, kapacitetu i složenosti usvojenog znanja.
Još prije dvadesetak godina znanstvenici su iz praktičnih pedagoških razloga prepoznali potrebu za povezivanjem neuroznanstvenih saznanja s metodikom učenja – ali nisu imali dovoljno informacija kojima bi tu vezu uzročno definirali i učinili iskoristivom. Drugim riječima, saznanja iz neuroznanosti nisu bila dovoljno razumljiva da bi objasnila fenomen učenja – što je, zapravo, učenje te što na njega djeluje i kako.
Od tada pa sve do najnovijih saznanja, dolazilo je do razmimoilaženja u tezama. Znanstvenici su vodili rasprave koje su se kretale u rasponu od onih da primjena neuroznanstvenih ideja ne može pomoći u unaprjeđenju koncepta učenja – nego da će dovesti do pogrešnih interpretacija i loših edukacijskih metoda pa sve do najnovijih, koje neurološke moždane procese i učenje čvrsto povezuju. Odnosno, tek prije koju godinu su se pojavila objašnjenja koja, primjenom sve modernije tehnologije skeniranja mozga, vjerodostojno obrazlažu neurobiološku pozadinu učenja.
Upravo je knjiga Stanislasa Dehaenea, objavljena 2020. godine pod nazivom “How We Learn: Why Brains Learn Better That Any Machine… for Now” jedna od važnijih u rasvjetljavanju veze moždanih procesa i efikasnosti učenja te predstavlja značajan iskorak prema konkretnoj, praktičnoj primjeni neurozanstvenih saznanja u metodici učenja.
Iako nam se, barem intuitivno, čini da znamo što učenje znači, autor ga preciznije definira navodeći njegove glavne funkcionalne ishode. Najprije, radi se o uspostavi inicijalnog mentalnog modela, a onda i njegovoj kontinuiranoj adaptaciji. Odnosno, istraživanja pokazuju da se poimanje vanjskog svijeta, kao i unutrašnjih doživljaja, oslanja na mentalno oblikovan model stvarnosti koji se učenjem dopunjuje i mijenja. Taj model nije virtualan nego se radi o promjenjivoj moždanoj strukturi koja predstavlja fizički temelj početne kognitivne pretpostavke (prior assumption) o odgovoru okoline na naše djelovanje. U idealnom slučaju model je savršen i odgovor okoline na naše ponašanje je baš onakav kakav očekujemo temeljem početne pretpostavke pa učenje nije potrebno. Naravno, to nikada nije slučaj, a učenje predstavlja nastojanje minimizacije greške, odnosno smanjenje odstupanja između očekivanja i stvarnog odgovora okoline, a nakon toga i optimalnu adaptaciju mentalnog modela.
Iako je adaptacija mentalnog modela cilj procesa, on se ne postiže izravno. Do tog cilja vodi urođena mentalna sposobnost proširenja kombinatornog prostora. Drugačije rečeno, mozak je sposoban urođenim induktivnim tehnikama, na temelju jednokratnog iskustva proširiti prostor očekivanih ishoda i time iskustvo učniti općenitije primjenjivim. Istovremeno, da bi mozak mogao prošireni prostor iskustva istraživati efikasno, evolucijski je razvijena sposobnost selektivnog istraživanje – prirodno se usmjeravajući na ono od vitalne važnosti, vodeći računa o pronalaženju globalno minimalnog odstupanja između očekivanog i stvarnog odgovora okoline. To znači da je ljudski mozak u procesu učenja sposoban, iz skupa proširenih mogućih odgovora na pojedinačni poticaj iz okoline, odabrati najbolji mogući odgovor, a ne prvi dobar. Upravo radi postizanja tog najboljeg odgovora, mozak stalno prati razinu očekivanog zadovoljstva (reward function), izračunavajući očekivanu razliku između mentalnim modelom predviđenog i ostvarenog ishoda.
Sagledavajući ulogu učenja na ovaj način, ne čudi teza autora da je evolucijski razvijen mentalni mehanizam izrazito složen i napredniji od bilo kojeg drugog. Zbog sve bržeg razvoja tehnologije strojnog učenja autor upozorava na sličnosti ali ukazuje i na bitne razlike. Ne radi se o temi koja dominira autorovim interesom, nego se provlači kroz knjigu u svrhu plastičnijeg sagledavanja funkcionalnih prednosti ljudskog mozga u odnosu na današnju umjetnu inteligenciju.
Nekoliko je bitnih prednosti “ljudskog” pristupa za koje još ne postoji zadovoljavajući umjetni odgovor. Mozak je, za razliku od tehničkih sustava, sposoban za usvajanje apstraktnih koncepata. Ne samo to, mozak ih je sposoban misaono preoblikovati i razvijati. Ako to zvuči nejasno, potrebno se prisjetiti matematike kao primjera apstraktnog koncepta te sposobnosti ljudskog mozga da osnovne matematičke ideje kombinira stvarajući sasvim nove. Iako je matematika ekstreman primjer, primjena apstraknih koncepata i njihovo preoblikovanje se može prepoznati na svim misaonim razinama.
Naime, primjena apstraktnih koncepata je izrazito važna funkcija ljudskog mozga jer, za razliku od postojećih sustava umjetne inteligencije, podržava učenje na temelju malog broja primjera, ponekad i samo jednog. To svojstvo je posebno uočljivo kod djece prilikom usvajanja jezika, u situacijama kad se značenje riječi prepoznaje i pamti bez napora, a često bez ili uz vrlo malo ponavljanja.
Također, smatra autor, učenje kod ljudi za razliku od strojnog, je izrazito socijalno osjetljivo. Radi se o tome da je u ljudskim zajednicama, zbog evolucijskog i kulturološkog nasljeđa, prenošenje znanja sa starijih na mlađe posebno djelotvorno. Ne samo da se radi o efektu zajedničke pažnje kod kojeg učenik prepoznaje usmjereni interes učitelja, već učenik prepoznaje pedagošku namjeru učitelja pa usklađuje svoju pažnju i mentalno stanje što maksimalno ubrzava proces.
Moderna istraživanja dokazuju da ljudski mozak proces učenja provodi slično načinu kojim znanstvenik provodi istraživanja, pretpostavljajući vjerojatnost ishoda svojeg djelovanja, prateći odgovor okruženja u obliku odstupanja od pretpostavljenog ishoda pa onda i usklađujući inicijalne pretpostavke sa stvarnim ishodima. To ponašanje je u skladu s Bayesianovom statističkim modelom. Za sada se, zbog kompleksnosti implementacije uspostave inicijalnih modela, statističke projekcije očekivanog ishoda te složene metode adaptacije modela takva primjena Bayesianove statistike tek stidljivo uvodi u sustave umjetne inteligencije.
Imajući u vidu svu kompleksnost funkcioniranja mozga u procesu učenja, autor nudi neurobiološke temelje te sposobnosti. Prije nego sadržaj knjige usmjeri prema analizi utjecaja pojedinih moždanih funkcija, upozorava na važne evolucijski razvijene mentalne koncepte, odnosno one s kojima se dijete rađa.
Prema saznanjima autora, a na temelju znanstvenih istraživanja i objavljenih stručnih radova, dokazano je da dijete od rođenja prepoznaje koncept objekata i njihovih intrinsičnih svojstava poput cjelovitosti (koherencije), odnosno pomicanja “u komadu”, kao i zauzimanja prostora te konzistentnosti, u smislu da objekt ne može nastati i nestati bez razloga. Čak i više od toga, pokazuju istraživanja, već i najmanja djeca očekuju ponašanje objekata u skladu sa zakonima fizike – poput odbijanja od čvrste podloge.
Još je zanimljivije, opisuje autor, da se djeca rađaju s urođenim osjećajem za brojeve. Radi se o osjećaju za količinu kao i za elementarne operacije dodavanja i oduzimanja. To znači da će dijete biti izrazito zbunjeno eksperimentom u kojem bi se u kontejner umetnula dva objekta, a onda nakon otvaranja poklopca pokazao samo jedan. Prema istraživanjima koje navodi autor, urođena je i vjerojatnosna intuicija – pa će dijete biti zbunjeno eksperimentom u kojem se u kontejner, na očigled djeteta, ubacuju crvene loptice a onda se izvuče plava.
Od samog rođenja, također, djeca pokazuju poseban osjećaj za ponašanje ljudi i životinja. Od njih, za razliku od “mrtve prirode” očekuju autonomno ponašanje te nisu začuđena činjenicom da se ljudi ili životinje kreću sami od sebe, da imaju vlastitu volju i vlastita očekivanja.
Sva ova genetski nasljeđena znanja učenje čine efikasnijim jer predstavljaju čvrsto postavljeni temelj poimanja stvarnosti. Ipak, možda najveći utjecaj na učenje i mentalni razvoj čovjeka imaju urođeno prepoznavanje lica te pridavanje posebnog značaja ljudskom licu, u kombinaciji s urođenim prepoznavanjem namjere podučavanja kao i genetski podržanom sposobnošću za izrazito brzo i efikasno usvajanja jezika, odnosno usvajanje značenja riječi i gramatike.
Ove složene urođene sposobnosti su rezultat neurobiološke organizacije mozga. Djeca se, naime, rađaju s vrlo dobro organiziranom moždanom strukturom. Glavni podražajni centri poput centra za vid, sluh ili dodir su razvijeni i aktivni od samog rođenja, tako da i najmlađa beba nema problema s prepoznavanjem vrste podražaja. Centri za jezik – autor ih naziva jezičnim autoputom (language highway) su formirani i prije rođenja. Funkcionalni centri u kori velikog mozga su uspostavljeni, lijeva i desna moždana polutka su podijelile funkcije a posebne moždane stanice nužne za orijentaciju su u funkciji (grid, place and head direction cells).
Autor smatra važnim istaknuti da svi ljudi, iako se fiziologija mozga između ljudi razlikuje u reljefu moždane kore, gustoći moždanih veza ali i okolnostima u kojima se mozak razvija, razvijaju jednake mentalne funkcije i koncepte. To vrijedi, naravno, ako se ne radi o kakvoj patološkoj promjeni na mozgu – što onda znači bolest.
Gledajući fiziološki, imajući u vidu činjenicu da je mozak neurobiološki instrument, učenje se nužno mora smatrati fizičkom promjenom u moždanoj strukturi. Odnosno, razvijeni mozak svoju neuronsku organizaciju, pod kratkotrajnim emocionalnim utjecajem pohranjuje u radnu memoriju (short term memory), a onda transformira u robusnije neuronske veze formirajući dugotrajno pamćenje (long term memory). Sposobnost promjene strukture neuronskih veza (neuro plasticity) je najznačajnija moždana karakteristika i glavni preduvjet učenja i ljudske kognitivne dominacije.
Stavljajući razvoj mozga i sposobnost učenja u vremenski kontekst, prema znanstvenim saznanjima, sposobnost adaptacije neuronskih veza je daleko najveća neposredno nakon rođenja i tijekom prvih godina života. Što više, u ranom razdoblju života, u osjetljivom razvojnom razdoblju (sensitive period) u mozgu nastaje izrazito veliki broj neuronskih veza, a one koje ne uspostave i ne obnavljaju međusobne veze i funkciju – ubrzano propadaju. Autor upozorava na važnost tog perioda jer pravovremena stimulacija omogućuje uspostavu i jačanje moždane strukture, jer naknadna stimulacija više neće biti niti približno toliko učinkovita.
Uspostava i jačanje neuronskih veza nije jedini proces kojim se oblikuje moždana struktura. Naime, mozak je sposoban za značajnu reorganizaciju i prilagođenje urođenih funkcija novim i drugačijim zadacima (neural recycle hypothesis). Radi se o tome da rođenjem uspostavljene moždane veze i urođene sposobnosti ne mogu, kao odgovor na vanjsku stimulaciju, proizvoljno nastajati i nestajati – nego se postojeće mogu mijenjati i prilagođavati novim primjenama. Na primjer, eksperimenti s prepoznavanjem slova praćeni uređajem za elektronsko skeniranje moždane aktivnosti pokazuju da se ta funkcija realizira na uštrb općeg prepoznavanja objekata u vizualnom centru (visual cortex). Tako, na primjer, s unaprjeđenjem sposobnosti čitanja, prepoznavanje objekata ili lica postaje manje efikasno. Odnosno, dokazano je da mozak pokazuje sposobnost preseljenja određenih funkcija na druge moždane lokacije (knockout model), dok razvoj drugih blokira kako bi nove funkcije nesmetano napredovale (blocking model).
Sposobnost mozga za ovako dramatične promjene u fizičkoj organizaciji kao i činjenica da je učenje proces kojim se djeluje na moždanu aktivnost, govori u prilog važnosti učenja. Da bi se moždana struktura maksimalno dobro prilagodila zahtjevima okoline – nužno ju je kontrolirano izložiti izazovima na koje će se nužno javiti reakcija u obliku uspostave novih i jačanje postojećih neuronskih veza te reorganizacijom i prilagodbom funkcija uz nužno (iz energetskih razloga) propadanje manje važnih neuronskih puteva.
Iako je usmjerena pažnja samorazumljiv zahtjev za uspostavu efikasnog učenja, njezin utjecaj se značajno podcjenjuje. Radi se o složenoj mentalnoj operaciji koja započinje emocionalnim uzbunjivanjem moždanih centara djelovanjem neuromodulatora u trenutku događaja koji pokreće proces učenja. Sljedeća komponenta usmjeravanja pažnje je mentalna orijentacija – a to znači odabir i filtriranje objekta interesa, istovremeno potiskujući interes za drugim objektima ili događajima. Konačno, aktivira se izvršna pažnja (executive attention) – odnosno, svjesna aktivnost obrade informacije. Ovaj korak je, možda, i najosjetljiviji jer zauzima sve raspoložive kognitivne kapacitete pa se nužno provodi “serijski”, a to znači sporije. Upravo ovo serijski organizirano usko grlo je neurobiološko objašnjenje neefikasnosti “multitaskinga”. Naime, ljudski mozak nije organiziran za obavljanje više poslova istovremeno. Ako pokušamo raditi nekoliko poslova istovremeno – prisilit ćemo mozak na stalnu izmjenu fokusa – što će istovremeno onemogućiti usmjeravanje pažnje i značajno umanjiti efikasnost svakog od njih.
Usmjeravanje pažnje je početak procesa, a onda slijedi jednako značajno aktivno mentalno angažiranje. To znači da pasivno izlaganje pedagoškom materijalu neće uroditi novim znanjem. Izraženo jezikom moždanih aktivnosti, za proces učenja je nužno postaviti hipotezu i onda provjeriti njenu ispravnost. Radi se o aktivnom procesu koji pretpostavlja osvještavanje situacije, postavljanje hipoteze o očekivanom odgovoru okoline, provjeri – odnosno uočavanju odstupanja odgovora okoline od postavljene hipoteze te ažuriranjem modela stvarnosti.
Pozivajući se na neuroznanstvena saznanja o načinu kako mozak funkcionira, autor upozorava na neke uobičajene pedagoške zablude povezane s aktivnim angažiranjem u procesu učenja. Najprije, zabluda je da će učenik najviše naučiti samostalnim rješavanjem problema. Iako će ga to emocionalno potaknuti na usmjeravanje pažnje i aktivni angažman, izostat će sve urođene pedagoške komponente prijenosa znanja na koje je mozak spreman. Drugim riječima, učenički mozak će biti u pogodnom modu za prijem znanja, ali neće biti učitelja koji bi taj prijenos izvršio. Zbog toga, iako treba poticati samostalnost, učitelj bi morao metodološki trasirati put i osigurati da učenik ne pokušava samostalno otkriti već otkriveno. Zadatak učitelja je osigurati dovoljno ilustrativan primjer te potaknuti učenika da svoju mentalnu snagu iskoristi za prepoznavanje i sintezu korisnih informacija te provjeru njihove ispravnosti, a ne na otkrivanje već uspostavljenog zajedničkog znanja.
Također, uobičajen je mit o različitim stilovima učenja – auditivnom, vizualnom ili taktilnom. Radi se o zabludi koja nastaje zbog zanemarivanja činjenice da je ljudski mozak kod svih ljudi strukturiran na isti način. Istraživanja, ali i praksa pokazuje da promjena stila neće utjecati na ishod učenja.
Mnogo je važniji pedagoški pristup koji bi potaknuo znatiželju i koji bi učenika kontrolirano “gurnuo” izvan zone ugode. Zanimljivo je da je znatiželja urođena ljudska kvaliteta i da je posebna po tome što aktivira centre zadovoljstva (dopamine) na temelju očekivanja novog saznanja. U skladu s time treba voditi računa o nekoliko uobičajenih grešaka u svakodnevnoj i školskoj pedagogiji koje izrazito negativno djeluju na znatiželju. Radi se o nestimulativnom okruženju koje ne potiče osjećaj o vrijednosti novog znanja ili osujećuje osjećaj sposobnosti da se nove informacije usvoje. Ako se pred učenika postave zadaci daleko iznad njegovih mogućnosti poimanja i uspostavi atmosfera koja potiče osjećaj nesposobnosti, proces učenja će biti zaustavljen. Osim toga, izrazito negativno na proces učenja djeluje kažnjavanje neuspjeha. U takvoj atmosferi vrlo je rijetka želja za istraživanjem novog i nesigurnog, jer postoji velika vjerojatnost greške – a onda i kazne.
Osim usmjerene pažnje i aktivnog angažmana, jednako je važna povratna informacija o uspješnosti. Naime, griješenje je prirodni način učenja. Što više griješimo, više ćemo naučiti, ali pod uvjetom da postoji povratna veza – da grešku brzo osvijestimo i ispravimo. Greška, zapravo, predstavlja promjenu u očekivanom ishodu i možemo ju smatrati određenom vrstom iznenađenja koje moždane centre priprema za usvajanje nove informacije.
Griješenje i osvještavanje greške, kao i njeno ispravljanje, važan je korak na putu usvajanja novih znanja pa ga u pedagoškoj praksi treba kontrolirano poticati, a nikako osujećivati ili kažnjavati. Kazna potiče stres te osjećaj straha i krivnje, što onemogućuje neuroplastičnost sinaptičkih veza i time stvara vrlo nepogodno neurobiološko okruženje za usvajanje novih znanja.
U pedagoškom smislu, najbolji pristup je stvaranje atmosfere za kontroliranu provjeru naučenog stavljanjem usvojenog mentalnog modela na kušnju, uočavanjem odstupanja i neposrednu korekciju. Prema prijedlogu autora, a to pokazuju i istraživanja, najbolje se uči u kraćim i redovitim intervalima nakon kojih slijedi interaktivna provjera naučenog, najbolje u obliku testa s provjerom i korekcijom pogrešnih odgovora.
No, kad se govori o testiranju, autor upozorava na njegovu primarnu svrhu. Radi se o potrebi korekcije, a ne procjene. U vezi s time posebno se osvrće na problem ocjenjivanja. Naime, njegova teza je da ocjenjivanje nije dobar mehanizam za poticanje učenja, i to iz nekoliko razloga. Najprije, ocjenjivanje ne daje odgovor na pitanje zašto smo griješili i kako grešku ispraviti. Osim toga, ocjenjivanje pretpostavlja oblik zaključnog vrednovanja usvojenog znanja, a ne alat za provjeru naučenog i obnovu ili ponovo učenje nenaučenog. I, jednako važno, ocjene su vrlo često interpretiraju kao oblik kazne – što se izrazito negativno odražava na motivaciju i ishode učenja.
Na kraju, možda najzanemarivaniji potporanj učenju je konsolidacija. Naime, zbog moždane strukture kapacitet radne memorije je ograničen pa je i opseg znanja koji se može svjesno obrađivati vrlo ograničen. Zbog toga je pedagoška težnja da se znanje trajno usvoji, a to znači da se informacije obrađene i privremeno pohranjene u kratkotrajnoj memoriji presele u trajnu te da usvojeno znanje postane naše “novo ja”.
U tom procesu, pokazuju istraživanja, najvažniju ulogu ima san. Treba znati, naglašava autor, da san nije odmor za mozak. San je, pogotovo u određenim fazama, vrlo aktivno stanje konsolidacije prikupljenih informacija. Elektroničko skeniranje mozga pokazuje da se tijekom sna ponovo aktiviraju one neuronske veze koje su prethodno bile aktivne. Autorova teza je da u tom procesu, osim učvršćivanja neuronskih veza, dolazi do njihove rekonfiguracije što rezultira poopćavanjem činjenica i oblikovanjem apstraktnog iskustva primjenjivog u konkretnom ali i sličnim slučajevima.
Vraćajući se na početak, uspoređujući karakteristike učenja kod ljudi s onima koje se trenutno primjenjuju u strojnom učenju, autor sugerira područja koja se mogu tehnički realizirati ali koja su, barem do sada i to najviše zbog kompleksnosti, bila isključivo u domeni ljudske inteligencije. Istraživači umjetne inteligencije će, žele li implementirati metode kojima se služe ljudi, morati iskoračiti izvan dosadašnjih okvira. Morat će se pozabaviti internom reprezentacijom informacija oblikujući apstraktni jezik koji će omogućiti fleksibilnost u njihovoj organizaciji s mogućnošću reorganizacije na temelju vanjskih utjecaja. Umjetna inteligencija će morati sve više težiti samostalnom zaključivanju na osnovi vjerojatnosne distribucije, a ne na temelju zakonitosti prepoznatih na temelju velikih skupova podataka. Bit će potreban neki oblik umjetne radoznalosti koja će, bez posebnog razloga, poticati i omogućiti stalno učenje. Umjetna inteligencija će morati, radi efikasnosti učenja, biti osposobljena za upravljanje pažnjom i selektivnim, filtriranim pristupom memoriji – ovisno o kontekstu. Također, očekuje se i mogućnost nekog oblika alternacije budnosti i izdvojenosti radi konsolidacije, sažimanja i transformacije neposredno aktivnih informacija u opće, apstraktne i stalno raspoložive.
Stanislas Dehaene je ovom knjigom postavio temelje za dalja neuroznanstvena istraživanja koja će, s jedne strane detaljnije razjasniti biološke mehanizme mozga i još ih čvršće povezati s procesom učenja, otvarajući put boljim i efikasnijim pedagoškim metodama, a s druge strane usmjeravajući istraživače umjetne inteligencije prema sve efikasnijim metodama strojnog učenja, a onda i prema razvoju opće umjetne inteligencije, jednog dana možda usporedive s ljudskom.
Stanislas Dehaene (born May 12, 1965) is a French author and cognitive neuroscientist whose research centers on a number of topics, including numerical cognition, the neural basis of reading and the neural correlates of consciousness. As of 2017, he is a professor at the Collège de France and, since 1989, the director of INSERM Unit 562, “Cognitive Neuroimaging”. Dehaene was one of ten people to be awarded the James S. McDonnell Foundation Centennial Fellowship in 1999 for his work on the “Cognitive Neuroscience of Numeracy”. In 2003, together with Denis Le Bihan, Dehaene was awarded the Grand Prix scientifique de la Fondation Louis D. from the Institut de France. He was elected to the American Philosophical Society in 2010. In 2014, together with Giacomo Rizzolatti and Trevor Robbins, he was awarded the Brain Prize. Dehaene is an associate editor of the journal Cognition, and a member of the editorial board of several other journals, including NeuroImage, PLoS Biology, Developmental Science, and Neuroscience of Consciousness.
