인지 신경 과학 역사 및 연구 방법
지난 반세기 동안 엄청난 기술적 진보가 있었기 때문에 이전에는 존재하지 않았던 연구 분야를 개발할 수있었습니다. 이 기사에서 우리는 인지 신경 과학의 정의, 목적, 역사 및 연구 방법, 두뇌를 연구하는 많은 과학의 통합 결과.
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인지 신경 과학이란 무엇인가??
인지 신경 과학은 인간의 마음에 대한 이해를 주된 목적으로합니다. 특히,이 분야는인지 현상 (관찰 가능한 발현뿐만 아니라)과 그 기반이되는 뇌 구조 사이의 관계를 규명하고자합니다. 다른 말로하면, 이 과학은인지의 생물학적 기초를 찾는다..
인지 신경 과학의 학자는 다른 패러다임뿐만 아니라 뇌 영상, 신경 생리학, 수학, 행동 유전학, 컴퓨터 과학, 정신 의학, 심리 측정 및 실험 심리학의 분석을 결합한 학제 적 접근 방식을 사용하여 수행 유용 할 수있는 과학적.
이 분야의 연구 분야 그것은인지 심리학의 그것과 크게 겹친다.. 뇌를 연구하는 고급 방법의 개발은 어려운 그들 사이를 구별 할 수있게, 심리학 및 해부학과 같은 정신 신경계의 기능에 관심이 다른 과학이 분기 사이에 화해를 선호하고있다.
어떤인지 과정을 공부합니까??
인지 신경 과학의 관심 분야에서 프레임 된 인간 경험의 과정과 측면 중에서 우리는 학습, 언어, 정보, 창의력, 인식, 관심, 기억, 감정, 의사 결정, 공감, 사회적 인식, 신체의인지 또는 수면 - 잠에서 깨우기 사이클.
인지 신경 과학에 특히 관련되는 측면은 뇌 손상 및 변형을 앓고있는 사람들에게 나타나는인지 기능 장애의 분석입니다. 신경 학적 손상과인지 및 행동 장애의 관계 결과적으로, 영향받은 영역에 의존하는 기능을 추론하는 것이 가능하다.
또한,인지 발달 신경 과학에 임신에서,인지 기능 및 수명이 다할 때까지에 해당하는 행동을 따라서 뇌에서 발생하는 변화를 분석하고 다루는 하위 분야이다 노화.
이 분야의 역사
우리가 과학의 역사를 분석하면 우리는인지 신경 과학의 여러 선례를 발견 할 수 있습니다. 이러한 뇌의 다른 영역에 모든 정신 기능 속성하고자 프란츠 담즙의 골상학, 뇌 손상에 존 휴 링스 잭슨의 이론 또는 브로카와 베르 니케의 선구적인 연구를 localizacionistas 포함.
그러나 오늘날 우리가 알고있는이 패러다임의 통합은 주로 인지 심리학과 신경 심리학의 대중화, 기능적 자기 공명 또는 양전자 방출 단층 촬영과 같은 신경 영상 기술 개발과 밀접한 관련이있다..
이러한 방법 론적 진보는 뇌와인지 사이의 관계와 관련하여 여러 분야에서 기여한 것들의 통합을 선호했다. 따라서,인지 신경 과학 학제 적 패러다임으로서 1960 년대와 1980 년대 사이에 나타났다. 모든 가능한 기술을 이용하여 인간의 마음을 연구 할 수있게 해줍니다..
인지 심리학 및 신경 과학지도가 독자적으로 개발했다 그 때까지 조지 밀러 (George Miller)와 마이클 가자 니가 모두의 지식을 결합하는 약간의 작업으로, 70 년대 후반에서 용어 "인지 신경 과학"을 만들어 낸.
최근 수십 년 동안인지 신경 과학의 시작에 전형적이었던 뇌 국소화에 대한 강조는인지 기능의 연구가 실제로는 다음과 같이 극복되었습니다. 신경계에 의해 매우 복잡하고 널리 분산 된 일련의 과정.
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기술 및 연구 방법
인지 신경 과학의 연구 방법은이 분야가 육성되는 과학 분야만큼이나 다양합니다. 그러나 현재, 사용에 특별한 관심이있다. 뇌의 해부학 및 기능을 연구하는 신경 영상 기술.
이러한 의미에서 특히 뇌 배치하여 전기적 활동의 측정을 포함한 다양한 뇌 영역이나 뇌파 혈류에서 발생하는 변화를 신경 세포 활성도를 분석, 자기 공명 주목 두피 전극의.
신체 자극과 신체 감각 사이의 관계에 대한 연구로 정의 된 정신 물리학은 건망증 또는 청각 지각과 같은인지 과정의 초기 분석에서 기본적입니다. 현재 그 방법 중 일부는인지 신경 과학 (transcognial magnetic stimulation)과 같은인지 신경 과학 (cognitive neuroscience).
근년에, 정보 기술의 최근 발전에 기반한 기술, 예를 들어 실험적 탐사 및 컴퓨터 모델, 인공 지능 또는 가상 현실. 다른 한편으로,인지 및 행동 유전체학은인지 신경 과학에 매우 관련있는 데이터를 기여하고 있습니다.
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