After watching this, your brain will not be the same | Lara Boyd | TEDxVancouver
Summary
TLDRDr. Lara Boyd, 一位大脑研究者,在不列颠哥伦比亚大学探讨了大脑的可塑性以及如何影响学习。她指出,大脑在任何时候都高度活跃,并且学习新事物时会发生化学、结构和功能上的变化。这些变化不仅支持短期记忆,还与长期记忆和技能改进有关。Boyd博士还讨论了影响大脑可塑性的因素,包括行为和个体差异,并强调了个性化医疗和学习的重要性。她鼓励大家理解大脑的独特性,并通过行为来塑造自己想要的大脑。
Takeaways
- 😀 脑研究是理解人类生理学和自我认知的重要前沿。
- 🧠 过去我们认为大脑在童年后不会变化,但实际上大脑终生都在变化。
- 💤 即使在休息时,大脑也高度活跃。
- 🔄 每次学习新知识或技能,大脑都会发生变化,这被称为神经可塑性。
- ⚗️ 大脑通过化学信号、结构变化和功能变化来支持学习。
- 👐 练习和行为是推动神经可塑性变化的关键因素。
- 🎓 学习和康复需要个性化的方法,不同个体需要不同的干预措施。
- 💪 增加练习的难度和挑战有助于大脑学习和结构变化。
- 🌐 大脑的独特结构和功能影响我们的学习方式,个性化学习非常重要。
- 🔍 研究表明,个性化的治疗和学习策略将是未来神经科学的重要进展。
Q & A
拉拉·博伊德博士是谁,她在哪个领域工作?
-拉拉·博伊德博士是位于不列颠哥伦比亚大学的大脑研究员,她专注于研究大脑,这是理解人类生理学和考虑构成我们身份的因素的重要前沿领域。
大脑研究目前的发展速度是怎样的?
-大脑研究正在以惊人的速度发展,许多我们以前认为了解和理解的大脑知识,结果证明是不完整或不正确的。
大脑在成年后是否还能改变,以前的科学观点是什么?
-以前的科学观点认为成年后大脑不能真正改变,但后来的研究发现这是错误的,大脑具有可塑性,即使在成年后也能改变。
大脑在我们休息和不做任何事情时是否处于静止状态?
-这是错误的观念,即使在我们休息和思考无关紧要的事情时,大脑仍然高度活跃。
什么是神经可塑性,它与学习有什么关系?
-神经可塑性是指大脑在学习新事实或技能时发生改变的能力。这种能力表明,我们的行为可以改变大脑,这些变化不受限于年龄,并且一直在发生。
大脑支持学习的三种基本变化方式是什么?
-大脑支持学习的三种基本变化方式包括化学变化、结构变化和功能变化。化学变化支持短期记忆和短期运动技能的改善;结构变化与长期记忆和长期运动技能的改善有关;功能变化则涉及大脑区域的兴奋性和使用频率。
为什么我们不能轻松地学会任何我们选择的东西?
-尽管大脑具有神经可塑性,但学习新事物或重新学习旧技能所需的行为剂量非常大,而且如何有效地提供这些大量的实践是一个困难且昂贵的问题。
为什么有些人在学校表现不佳,或者随着年龄的增长容易忘记事情?
-这是因为神经可塑性的模式在每个人之间高度可变,而且我们尚未开发出有效的康复干预措施来帮助大脑从中风中恢复。
为什么个性化医疗和个性化学习的概念很重要?
-每个人的大脑结构和功能都是独特的,因此没有一种通用的学习方法或医疗干预能够适用于所有人。个性化医疗和个性化学习的概念可以帮助我们为每个个体提供最适合他们的干预措施和学习方法。
为什么说行为是大脑变化的主要驱动力,而没有神经可塑性药物可以吃?
-因为神经可塑性是通过实践和行为来实现的,而不是通过药物。没有药物可以比实践更有效地帮助学习,因此必须通过努力工作来实现。
为什么说每个人的大脑都是独特的,这对学习者和教师意味着什么?
-每个人的大脑都是独特的,这意味着每个人的学习方式和效果也会不同。作为学习者和教师,我们需要理解这些差异,并根据个人的大脑特点来调整教学方法和学习策略。
Outlines
此内容仅限付费用户访问。 请升级后访问。
立即升级Mindmap
此内容仅限付费用户访问。 请升级后访问。
立即升级Keywords
此内容仅限付费用户访问。 请升级后访问。
立即升级Highlights
此内容仅限付费用户访问。 请升级后访问。
立即升级Transcripts
此内容仅限付费用户访问。 请升级后访问。
立即升级浏览更多相关视频
7. Layered Knowledge Representations
Super Humanity | Transhumanism
Speaking of Psychology: You can learn new things at any age, with Rachel Wu, PhD
保健大脑,需要断食!自然疗法,柏格医生dr berg
Season 2 Ep 22 Geoff Hinton on revolutionizing artificial intelligence... again
Heroes of Deep Learning: Andrew Ng interviews Geoffrey Hinton
5.0 / 5 (0 votes)