Max Home IndustryВ некотором смысле обучение программированию на компьютере похоже на изучение нового языка. Это требует изучения новых символов и терминов, которые должны быть правильно организованы, чтобы указывать компьютеру, что делать. Компьютерный код также должен быть достаточно ясным, чтобы другие программисты могли его прочитать и понять.
Несмотря на это сходство, нейробиологи Массачусетского технологического института обнаружили, что чтение компьютерного кода не активирует области мозга, которые участвуют в обработке речи. Вместо этого он активирует распределенную сеть, называемую сетью множественных запросов, которая также используется для решения сложных когнитивных задач, таких как решение математических задач или кроссвордов.
Однако, хотя чтение компьютерного кода активирует сеть с множеством запросов, похоже, что оно больше полагается на разные части сети, чем математические или логические задачи, что позволяет предположить, что кодирование также не точно воспроизводит когнитивные требования математики.
«Понимание компьютерного кода кажется отдельным делом. Это не то же самое, что язык, и это не то же самое, что математика и логика», — говорит Анна Иванова, аспирантка Массачусетского технологического института и ведущий автор исследования.
Эвелина Федоренко, доцент кафедры нейробиологии Фредерика А. и Кэрол Дж. Миддлтон и член Института исследований мозга Макговерна, является старшим автором статьи, которая сегодня публикуется в eLife. < / em> В исследовании также приняли участие исследователи из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института и Университета Тафтса.
Язык и познание
Основное внимание в исследованиях Федоренко уделяется взаимосвязи между языком и другими когнитивными функциями. В частности, она изучает вопрос о том, полагаются ли другие функции на языковую сеть мозга, которая включает область Брока и другие области в левом полушарии мозга. В предыдущей работе ее лаборатория показала, что музыка и математика не активируют эту языковую сеть.
«Здесь мы были заинтересованы в изучении взаимосвязи между языком и компьютерным программированием, отчасти потому, что компьютерное программирование — такое новое изобретение, что мы знаем, что не может быть никаких жестко запрограммированных механизмов, которые делают нас хорошими программистами», — говорит Иванова.
По ее словам, существует две точки зрения относительно того, как мозг учится кодировать. Считается, что для того, чтобы хорошо программировать, нужно хорошо разбираться в математике. Другой предполагает, что из-за параллелей между кодированием и языком языковые навыки могут быть более актуальными. Чтобы пролить свет на эту проблему, исследователи решили изучить, будут ли модели активности мозга при чтении компьютерного кода перекрываться с активностью мозга, связанной с речью.
Два языка программирования, на которых исследователи сосредоточили свое внимание в этом исследовании, известны своей удобочитаемостью — Python и ScratchJr, язык визуального программирования, разработанный для детей от 5 лет и старше. Все испытуемые в исследовании были молодыми людьми, владеющими языком, на котором они проходили тестирование. Пока программисты использовали функциональный магнитно-резонансный сканер (фМРТ), исследователи показали им фрагменты кода и попросили их предсказать, какое действие будет выполнять код.
Исследователи практически не обнаружили реакции на код в языковых областях мозга. Вместо этого они обнаружили, что задача кодирования в основном активировала так называемую сеть с множеством запросов. Эта сеть, активность которой распространяется на лобные и теменные доли мозга, обычно задействуется для задач, требующих одновременного удержания большого количества информации, и отвечает за нашу способность выполнять широкий спектр умственных задач. < / p>
«Он делает практически все, что вызывает когнитивные проблемы и заставляет задуматься», — говорит Иванова.
Предыдущие исследования показали, что математические и логические задачи, по-видимому, в основном зависят от множества областей спроса в левом полушарии, в то время как задачи, связанные с пространственной навигацией, активируют правое полушарие больше, чем левое. Команда Массачусетского технологического института обнаружила, что чтение компьютерного кода, по-видимому, активирует как левую, так и правую стороны сети с множеством запросов, а ScratchJr активировал правую сторону немного больше, чем левую. Этот вывод противоречит гипотезе о том, что математика и кодирование основаны на одних и тех же механизмах мозга.
Эффект опыта
Исследователи говорят, что, хотя они не выявили каких-либо областей, которые, по-видимому, предназначены исключительно для программирования, такая специализированная мозговая активность может развиваться у людей, которые имеют гораздо больший опыт программирования.
«Возможно, если вы возьмете людей, которые являются профессиональными программистами, которые потратили 30 или 40 лет на программирование на определенном языке, вы можете начать видеть некоторую специализацию или некоторую кристаллизацию частей системы множественного спроса», — говорит Федоренко. . «У людей, которые знакомы с кодированием и могут эффективно выполнять эти задачи, но имеют относительно ограниченный опыт, просто кажется, что вы еще не заметили какой-либо специализации».
В сопроводительной статье, опубликованной в том же выпуске eLife , группа исследователей из Университета Джона Хопкинса также сообщила, что решение проблем с кодом активирует сеть множественного спроса, а не языковые регионы.
Результаты показывают, что нет однозначного ответа на вопрос, следует ли преподавать кодирование как математический навык или как языковой навык. Отчасти это связано с тем, что обучение программированию может опираться как на язык, так и на системы с множеством запросов, даже если после изучения программирование не зависит от языковых регионов, говорят исследователи.
«Оба лагеря утверждали, что это должно быть вместе с математикой, это должно быть вместе с языком», — говорит Иванова. «Но похоже, что преподаватели информатики должны будут разработать свои собственные подходы для наиболее эффективного обучения программированию».
Исследование финансировалось Национальным научным фондом, отделом мозговых и когнитивных наук Массачусетского технологического института и Институтом исследований мозга Макговерна.