다양한 환경에 적응하는 능력으로 유명한 신경 연결의 발달을 설명한다.
그러나 단순히 신경가소성이 존재하거나 존재하지 않는 과정이라고 가정하는 것은 옳지 않을 수 있다. 오히려, 다음과 같은 프로세스가 존재할지도 모른다.
이 과정에서 개인의 차이점(Garlick, 2002). 다시 말해 일부 뇌는 다른 뇌보다 환경에 잘 적응할 수 있다. 이
적응능력은 유전자에 코드되는 여러 신경기 질의 존재에 의존하기 때문에 유전될 가능성이 높다.
뇌가 신경 접속을 환경에 적응시키는 데 능한 아이를 상상해 보세요. 적절한 애플리케이션을 개발할 수 있게 됩니다.
또래의 다른 아이들보다 더 많은 종류의 정보를 효과적으로 처리하기 위한 연결고리는 밝고 재능이 있어 보인다. 입력
대조적으로 뇌가 환경에 적응하지 못하고 필요한 신경 접속을 발달시키지 못하는 아이를 생각한다.
환경에서 경험한 많은 것들을 이해한다. 걔는 신경회로가 발달하지 않아서 아이처럼 남을 거야. 한마디로 말하면
만약 신경가소성에 개인차가 있다면, 혹은 신경접속을 환경에 적응시킬 능력이 있다면 몇몇 아이들은
다른 많은 지적 작업에서 다른 사람보다 뛰어난 성과를 거둘 수 있습니다. 따라서, 지능의 일반적인 요소가 발생한다.
이 통합 모델은 신경 적응 능력의 변화가 있는 신경망의 컴퓨터 시뮬레이션을 사용해 입증할 수 있다.
환경으로의 접속이 모델화됩니다(Garlick, 2002). 이러한 시뮬레이션에 의해 접속을 보다 적절하게 적응할 수 있는 네트워크는
속독을 기억하는 또 밸런스 스케일의 태스크에서도 지점 중 어느 쪽이 떨어질지를 예측해야 하는 테스트이다.
중량과 양 쪽 지점에서의 거리 조합이 다르다. 이 과제는 피아제에 의해 연구됐고 피아제는 아이들의 과제를 발견했다.
나이가 들면서 개선된 작업의 퍼포먼스는 일련의 단계로 설명될 수 있습니다. Piaget은 이 퍼포먼스의 향상은
적응 과정에서 아이의 인지구조가 환경을 더 잘 반영하도록 수정된다. 시뮬레이션을 실시하고 있음이 판명되었다.
밸런스 스케일의 경험이 많아짐에 따라 아이와 같은 단계로 나아가는 태스크의 신경 발달을 시사하다
어린 시절의 연결고리는 숙박 과정을 설명할 수 있다(Elman et al., 1996; McCleland & Jenkins, 1991). 비교 시뮬레이션
적응성이 낮은 네트워크는 보다 적응성이 높은 네트워크일수록 단계를 신속하게 이행하는 것을 나타내고 그것이 적응할 수 있음을 시사하고 있습니다.
환경으로부터의 정보를 보다 효과적으로 제공합니다. 마지막으로 학습 속도가 빠른 네트워크는 다음 네트워크에서도 성능 향상을 알 수 있습니다.
은어 테스트는 참가자가 신원을 숨기기 위해 위장된 단어를 식별해야 하는 실제 지능 테스트다. 입력
이들 각 경우에서는 네트워크 용량을 변화시켜 접속을 적응시킴으로써 다음과 같은 성능 차이가 발생합니다.
지능의 차이
신경가소성을 포함한 지능 모델은 지능 연구의 다른 많은 발견을 설명할 수 있다. 예를 들어 개개의
신경가소성의 변화는 왜 아이들이 다른 속도로 발달하는지, 그리고 왜 지능이 개념에 따라 가장 잘 표현되는지를 설명할 수 있다.
예를 들어 연령에 관계없이 테스트 퍼포먼스를 측정하는 것이 아니라 IQ(자녀의 연령에 대한 퍼포먼스를 측정한다). 이와 같은 종류
또한 개입 프로그램이 최초로 어떻게 인텔리전스 개발을 지원할 수 있는지에 대해서도 설명할 수 있으나 영속적인 효과는 없습니다. 순서 개선
자극은 환경에 적응하지 못하는 신경망의 발달을 개선할 것으로 기대되지만 한번은 환경에 적응하지 못했다.
개입이 끊기고 아이들의 발달은 다시 통상적인 적응 수준에 의존할 것이다. 비교하면 두뇌가 발달한 아이들이죠.
환경에 적응하는 데는 능숙하지만 프로그램에 참가하지 않은 아이들은 천천히 따라잡고 추월할 수 있을 것이다.
프로그램의 일부였어요. 신경가소성에 큰 차이가 있어 적응과정이 환경에 대해 상대적으로 둔감했을 경우
자극, 지능의 발달은 성숙 과정에서 비롯된 것으로 보인다.