학습에 대한 신경과학적 모델과 그 관련 쟁점
Neuroscientific Models of Learning and Related Issues
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초록
최근 교육에서 신경과학을 적용하려는 많은 노력에도 불구하고 별 성과가 없는 것은 학습에 때한 개념이 불분명하기 때문이다. 그래서 신경과학적 연구에서는 학습을 어떻 게 보는가를 연구할 필요가 있다. 본 연구에서는 최근 영어권 신경과학적 연구들에서 점 차 윤곽이 잡혀가고 있는 학습에 대한 설명적 모델들을 확인하고 서로 비교하며 관련 쟁점들을 검토하는 것을 목적으로 하였다. 새로이 학습을 정의하려는 신경과학적 시각 들은 크게 학습을 연상학습 방식으로 보는 관점과 정보처리 방식으로 보는 관점으로 대 표된다. 연상학습 관점에서는 학습은 경험의 결과로서 신경세포들 사이의 결합의 변화 로서 설명되고, 정보처리 관점에서의 학습이란 경험에서 오는 유용한 정보를 추출하여 환경에서 유용한 행동을 하는 데 사용될 입출력 정보를 계산하는 것으로 설명되고 있다. 어느 관점이 더 나은 설명인가 하는 문제는 현재로서는 설명의 단순성의 측면에서 정보 처리 관점이 유리해 보인다. 현실적 도움이 되기 위해서는 학습만이 아닌 지능, 동기 등 에 대한 신경과학적 연구 성과와의 종합적 적용이 요구된다.
Abstract
Though there have been many researches of neuroscience, we rarely have some educational help from them. It is mainly because we do not have any neat ideas of learning from the perspective of neuroscience. Thus, the purpose of this study is to investigate the explanative models of learning on the side of neuroscientific researches. Some traditional conceptions of learning are also reckoned with in process. The newly emerging neuroscientific models of learning are tainted with both connectionism and computationalism. Related issues such as identifying critical points of new explanations, relationship with psychological explanation, and relative theoretical preferability to each other are also discussed. The clear ideas of learning from the perspective of neuroscience will help educators to apply neuroscientific findings in theory and practice more effectively.
참고문헌 (25)
- 공용현, "계산주의, 연결주의, 단순성", 철학연구, 34, pp.151~165 (1994)
- 신중섭, "마음, 컴퓨터, 인지 이론 - “계산주의, 연결주의, 단순성”에 대한논평", 철학연구, 34, pp.167~171 (1994)
- 조주연, "뇌기반교육 관련 국내연구 동향 분석 및 해석", 초등교육연구, 29(1), pp.99~123 (2016), 한국초등교육학회
- Bassett, D. S, "A network neuroscience of human learning: potential to inform quantitative theories of brain and behavior", Trends in Cognitive Sciences, 21(4), pp.250~264 (2017)
- Bowers, J. S, "The practical and principled problems with educational neuroscience", Psychological Review, 123(5), pp.600~612 (2016)
- Bruer, J. T, "Education and the brain: a bridge too far", Educational Researcher, 26(8), pp.4~16 (1997)
- Chalmers, D, "The conscious mind" (1995), Oxford University Press
- Curtis, C. E, "Persistent activity in the prefrontal cortex during working memory", Trends in Cognitive Sciences, 7(9), pp.415~423 (2003)
- Dayan, P, "Theoretical neuroscience: computational and mathematical modeling of neural systems" (2001), MIT Press
- Delazer, M, "Learning complex arithmetic—an fMRI study", Cognitive Brain Research, 18(1), pp.76~88 (2003)
- Draganski, B, "Changes in grey matter induced by training", Nature, 427, pp.311~312 (2004)
- Elman, J. L, "Finding structure in time", Cognitive Science, 14(2), pp.179~211 (1990)
- Fodor, J. A, "Special sciences: or the disunity of science as a working hypothesis", Synthese, 28(2), pp.97~115 (1974)
- Gallistel, C. R, "Memory and the computational brain:why cognitive science will transform neuroscience" (2010), Wiley-Blackwell
- Gallistel, C. R, "The neuroscience of learning: beyond the Hebbian synapse", Annual Review of Psychology, 64, pp.169~200 (2013)
- Hebb, D. O, "The organization of behavior" (1949), Wiley
- Kaufmann, L, "Dyscalculia: neuroscience and education", Educational Research, 50(2), pp.163~175 (2008)
- Newman L. I, "Human learning:biology, brain, and neuroscience", pp.77~99 (2008), Elsevier
- Rohrlich, F, "Established Theories", Philosphy of Science, 50(4), pp.603~617 (1983)
- Schunk, D. H, "In learning theories: an educational perspective" (2012), Pearson
- Shuell, T. J, "Cognitive conceptions of learning", Review of Educational Research, 56(4), pp.411~436 (1986)
- Squire, L. R, "Memory systems of the brain: a brief history and current perspective", Neurobiology of Learning and Memory, 82(3), pp.171~177 (2004)
- Varma, S, "How should educational neuroscience conceptualize the relation between cognition and brain function? Mathematical reasoning as a network process", Educational Research, 50(2), pp.149~161 (2008)
- Quine, W. V, "Ontological relativity and other essays", pp.69~90 (1969), Columbia University Press
- "Computational theory of mind. Retrieved on 1 february" (2020)[URL]