Tədqiqat: Diqqət xətalarının məkan yaddaşına təsiri aydınlaşdırılıb

Miçiqan Universitetinin tədqiqatçıları insanların diqqət səhvlərinin məkan, iş yaddaşı proseslərinə təsirini araşdıran yeni bir iş yayımlayıblar.

AZƏRTAC “MedicalXpress” portalına istinadla xəbər verir ki, “Təbiət İnsan Davranışı” jurnalında dərc edilən həmin tədqiqat insan beyninin diqqət xətalarına cavab olaraq məkan təmsillərini necə adaptiv şəkildə tənzimlədiyini göstərir.

Tədqiqatın rəhbəri, Boston Universitetinin professoru David Somersin rəhbərliyi altında aparılmış əvvəlki işlərində beyincik, ənənəvi olaraq motor funksiyalarla əlaqəli bilinsə də iş yaddaşı və diqqət kimi idrak proseslərində də aktiv olduğu aşkarlanıb. Beyincik vizuomotor uyğunlaşmanın idarə edilməsində mühüm rol oynayır, yəni insanlar səhvləri təhlil edərək növbəti addımlarını dəqiq şəkildə tənzimləyirlər. Yeni tədqiqatda diqqət xətalarının insanın məkan, iş yaddaşına necə təsir etdiyini anlamaq üçün beş eksperiment həyata keçirilib. Tədqiqatçılar iştirakçılara diqqətin bölüşdürülməsində səhvlərin səbəbi olan tapşırıqlar verərək, bu səhvlərin yaddaş və məkanla necə uyğunlaşdırıldığını izləyiblər. Maraqlı şəkildə iştirakçılar diqqət səhvləri zamanı bu səhvləri kompensasiya etmək üçün yaddaşlarını adaptiv şəkildə dəyişdiriblər.

Brissendenin sözlərinə görə, bu tapıntılar göstərir ki, insanlarda hərəkət edərkən ətraf mühitə uyğunlaşma və məlumatı yadda saxlama üsulları daim tənzimlənir. Bu incə tənzimləmələr şüurlu şəkildə fərqində olmadan baş verə bilər. Nəticələr, həmçinin gələcəkdə insan-maşın interfeysləri və təhsil proqramlarının dizaynında istifadə oluna bilər. Tədqiqatçılar səhvlərə əsaslanan bu uyğunlaşma mexanizmini daha dərindən başa düşməklə bu səhvləri minimuma endirmək və ya onlardan öyrənməyi sürətləndirmək üçün sistemlər yaratmağı planlaşdırırlar. Bu tədqiqatın nəticələri diqqət xətalarının yalnız motor fəaliyyətlərə deyil, həm də idrak funksiyalarına necə təsir etdiyini ortaya qoyur, beləliklə gələcəkdə bu sahədəki tədqiqatlar həm idrak, həm də motor uyğunlaşmanın daha effektiv təhlilini təmin edə bilər.