EP1. Learning 

Elena Pasquinelli 

Educa3on, cogni3on, cerveau Cogmaster 2010‐2011 

Op3miza3on of educa3on 

•  “Considera3ons on the op3miza3on of educa3onal strategies should take into account knowledge on brain development and learning mechanisms that has been accumulated by neurobiological research over the past decades.” (Singer, in BaKro, Fischer & Léna, 2008, p. 97) 

•  Pre‐programming and experience: rela2onship between learning, development, evolu2on 

•  Learning all life‐long? •  Learning everything?  •  Prac2cal issues related to plas2city and learning 

RELATIONSHIP BETWEEN LEARNING, EVOLUTION, DEVELOPMENT 

Defini3on of learning 

•  “any learning, i.e. the modifica2on of computa2onal programs and of stored knowledge, must occur through las$ng changes in their func$onal architecture.” (Singer, 2008, p. 98) 

•  Learning = modifica3on of stored knowledge and of computa3onal programs 

•  Which takes place through the modifica3on of the brain func3onal architecture 

•  Learning = long‐las3ng change in the func3onal architecture of the brain 

Defini3on of knowledge 

•  « there is no dichotomy between hard‐ and soXware in the brain. The way in which brains operate is fully determined by the integra3ve proper3es of the individual nerve cells and the way in which they are interconnected. It is the func3onal architecture, the blueprint of connec3ons and their respec3ve weight, that determines how brains perceive, decide, and act.  

•  … all the knowledge that a brain possesses reside in its func3onal architecture. » (Singer, 2008, p. 98) 

•  Knowledge is the product of biological processes, which determine or modify the func3onal architecture of the brain 

•  Learning is one of these processes 

Modifica3on of the brain’s func3onal architecture: 3 processes  

•  3 different processes are responsible of the specifica3on/modifica3on of the brain’s func3onal architecture (and thus, of knowledge acquisi3on): 

“altering the integra2ve proper2es of individual neurons…  changing the anatomical connec2vity paRerns, … modifying the efficacy of excitatory and/or inhibitory connec2ons. …”(Singer, 2008, p. 98) 

“Evolu3on,  Ontogene3c development, And learning.” (Singer, 2008, p. 98) 

a. Learning and evolu3on 

•  Evolu3on has selected both learning mechanisms and knowledge contents: – E.g. : “Fire together, wire together” – E. g. : How to evaluate regulari3es, extract rules, associate signals, iden3fy causal rela3ons, reason, associate emo3ons to sensory s3muli 

– E. g. How to interpret sensory signals 

•  The brain stores knowledge even before making experiences: it’s not a tabula rasa. – Educa2on cannot be considered as the task of filling a hollow box 

b. Learning and development 

•  The brain at birth is s3ll immature: neurons are in place, basic distant connec3ons between neurons are formed, but not the most part of the neurons of the cortex 

•  From birth to the end of puberty, neural circuits are formed and selected –  Development includes 3me window, or expects certain s3muli at specific 

periods of the life of the animal in order to implement certain func3ons 

•  During development connec3ons are formed and tested (“fire together‐wire together”): those connec3ons, which have a high probability of being ac3vated simultaneously are consolidated, those which have a low probability are discarded.  

•  AXer birth, this networking ac3vity is influenced by individual experience of the  environment and sensory signals 

c. Learning (adult) = func3onal modifica3ons of brain’s func3onal architecture 

•  Development and learning cross their paths, but aXer puberty neural circuits and the structural architecture of the brain are (apparently) mostly stabilized 

•  Adult learning: Func3onal modifica3ons  –  strength of the connec3ons,  –  efficacy of the connec3ons 

•   are the main mechanisms for the modifica3on of the func3onal architecture of the brain 

•  Learning does not modify the architecture of the brain at a structural level (mostly):  

•  it produces func3onal modifica3ons that affect the strength of the connec3ons between neurons (synapses) = Func2onal plas2city 

The role of experience 

•  In addic3on to gene3c mechanisms, the brain is modified by experience 

•  Both  – At the level of epigenesis and development (see effects of depriva3on) 

– At the level of learning •  But with – constraints to what can be learnt:  •  certain mechanisms protect the brain from adap3ng to any new informa3on coming from the environment 

CAN HUMANS LEARN ALL LIFE LONG? ‐ THE CRITICAL PERIODS ‐ THE ROLE OF EXPERIENCE ‐ THE FORMS OF PLASTICITY 

Cri3cal (sensi3ve) periods for learning 

•  Cri3cal periods = 3me‐window opportuni3es 

•  Development of vision –  Hubel & Wiesel, 1970: 

monocular depriva3on reduces the number of cells responding to the ac3vity of the deprived eye 

–   monocular depriva3on has different effects at different ages 

•  Development of language 

The myth of the first three years •  The no3on of cri3cal periods has been 

domina3ng the world of educa3on and has given birth to myth of the first three years 

•  Bruer, 1997 describes this myth as a typical case of bad transla3on from neuroscien3fic data to educa3onal applica3ons 

•  Bruer, 1997 cri3cizes the  iden3fica3on of learning with  synaptogenesis: –  Different systems have different sensi3ve 

periods, in the sense that they do not develop at the same rate (including within the visual system) 

–  Human cri3cal periods are not necessarily the same as animals 

–  The brain is more plas2c than accorded before 

–  Learning cannot be reduced to synaptogenesis 

 general rule for neuroeduca3on •  Bruer has used the myth of the first 

three years for showing that neuroscience is s3ll a bridge too far from educa3on, and can give rise to neuromyths and misapplica3ons. So pay aKen3on to: 

•  generaliza3on of considera3ons that are extracted from –  Animal experiments –  Data on specific func3ons 

•  erroneous iden3fica3on of brain mechanism and behavioral phenomenon –  E.g., Iden3fica3on of learning with 

synaptogenesis 

From cri3cal periods to different forms of plas3city 

•  (Greenough, Black & Wallace, 1987) have introduced the dis3nc3on between two ways in which experience modifies the brain: 

•  Experience‐expectant plas2city:  –  Selected by evolu3on 

–  Concerns sensory motor func3ons 

–  Allows to fine‐tune the sensory motor systems in rela3onship to the environment 

–  Through the selec2on of synapses that have been generated in excess 

–  Defines the s3muli that should be found in the environment for the func3on to develop in a certain way  

–  Experiences are very general and concern s3muli, which are normally present in the environment 

•  Experience‐dependent plas2city: –  Does not depend on mechanisms that have been selected by evolu3on according to a precise 

3ming –  Evolu3on has selected a capacity to learn from experience in general 

–  Through the genera2on of synapses, and the modifica2on of the strength of the synapses 

3 mechanisms for func3onal and structural plas3city 

•  Plas3city is the basis of learning from experience 

•  3 mechanisms: –  Synap3c plas3city = change in strength 

or efficacy of synap3c transmission –  Synaptogenesis & synap3c pruning –  Excitability proper3es of single neurons 

•  Synap3c plas3city can be transient (short term phenomena such as short‐term adapta3on to sensory inputs) – depends on modula3on of transmiKer release 

•  Or long las3ng: long‐term form of memory  –  LTP/LTD (long‐term poten3a3on/long‐

term depression) mechanisms 

•  « The most fascina3ng and important property of mammalian brain is its remarkable plas3city, which can be thought of as the ability of experience to modify neural circuitry and thereby to modify future thought, behavior, feeling.» (Malenka, 2002, p. 147) 

LTP •  LTP: repe33ve ac3va3on of excitatory synapses in the hyppocampus 

causes an increase in synap3c strength that can last for hours •  LTP is hypothesized to be involved in the forma3on of memories and 

more generally in informa3on storing, hence in learning in general, because LTP and learning considered at the behavioral level  share some proper3es: –  LTP can be generated rapidly and is prolonged and strengthened by 

repe33on –  It is input specific (it is elicited at the ac3vated synapses and not at adjacent 

synapses of the same neuron) –   It’s long‐las3ng 

•  How? Modifica3on of dendri3c spines? Growth of spines? Genera3on of new synapses as a consequence of the splinng or duplica3on of exis3ng spines?  

•  Incorpora3ng structural changes into the  mechanisms of long‐term synap3c plas3city provides means by which the ac3vity  generated by experience can cause long‐las3ng modifica3ons of neural circuitry  

More “structural” plas3city  •  “ Un3l rela3vely recently, it was widely assumed that, except for certain cases of response to brain 

damage, the brain acquired all of the synapses it was going to have during development, and that further plas3c change was probably accomplished through modifica3ons of the strength of preexis3ng connec3ons. 

•   … it has now become quite clear that new connec3ons may arise as a result of differen3al housing condi3ons  and other manipula3ons throughout much, if not all, the life of the rat… 

•  There has not yet been a specific demonstra3on of what might be represented by the changes in synap3c connec3ons brought about by differen3al environmental complexity, nor are the details of the rela3onship between brain structure and behavioral performance.” (Greenough, Black & Wallace, 1987, p. 547‐548) 

•  “However, there are a few excep3ons. Over the past years, evidence has become available that in a few dis3nct brain  region, parts of the hippocampus and the olfactory bulb neurons con3nue to be generated throughout life, and these neurons form new connec3ons and become integrated in  exis3ng circuitry.” 

•  “Thus in these dis3nct areas of the brain, developmental processes persist throughout life…” (Singer, 2008, p. 108) 

Structural plas3city in the adult brain 

•  MRI of licensed London taxi drivers were analyzed and compared with those of control subjects who did not drive taxis.  

•  The posterior hippocampi of taxi drivers were significantly larger rela3ve to those of control subjects.  

•  Hippocampal volume correlated with the amount of 3me spent as a taxi driver (posi3vely in the posterior and nega3vely in the anterior hippocampus).  

•  These data are in accordance with the idea that the posterior hippocampus stores a spa3al representa3on of the environment and can expand regionally to accommodate elabora3on of this representa3on in people with a high dependence on naviga3onal skills.  

•  It seems that there is a capacity for local plas3c change in the structure of the healthy adult human brain in response to environmental demands. (Maguire, et al.,2000) 

CAN HUMANS LEARN ANYTHING? ‐ BIOLOGICAL CONSTRAINTS ‐ THE ROLE OF EDUCATION 

The role of educa3on 

•  3 possible views: –  One can learn everything, and learns it from scratch – What we learn depends on past experiences and is constructed star3ng from these experiences, but one can learn everything 

–  The way brain has been shaped by selec3on strongly constrains what can be learnt •  (Posner & Rothbart, 2007) 

Can we learn anything? Constraints and biases 

•  Learning experiences sculpt the brain and cons3tute a framework for future learning 

•  E. g. According to Kuhl (2004) mother language learning builds a mental filter that limits second language learning 

•  the “cri3cal period” depends on experience as much as 3me, and is a process rather than a strictly 3med window of opportunity that is opened and closed by matura3on.  –  (Bransford, et al, in Sawyer, 2009) 

Can we learn anything? Evolu3on and selec3on 

•  «… I have oXen observed that educators hold an implicit model of brain as a tabula rasa or blank slate (Pinker, 2002), ready to be filled through educa3on and classroom prac3ce. In this view, the capacity of the human brain to be educated, unique in the human kingdom, relies upon an extended range of cor3cal plas3city unique to humans. The human brain would be special in its capacity to accommodate  an almost infinite range of new func3ons through learning.  

•  In this view, then, knowledge of the brain is of no help in designing educa3onal policies.   

•  …. Much of current classroom content, so the reasoning goes, consists in recent cultural inven3ons, such as the symbols we use in wri3ng  or mathema3cs.  Those cultural tools are far too recent to have exerted any evolu3onary pressure on brain evolu3on. … Thus, it is logically impossible that there exist dedicated brain mechanisms evolved for reading or symbolic arithme3c. They have to be learned, just like  myriads of other facts and skills in geography, history, grammar, philosophy … The fact that our children can learn those materials implies that the brain is nothing but a powerful universal learning machine.  » (Dehaene, in BaKro, Fischer, & Léna, 2008, p. 233).  

•  Implica3on of the idea of tabula rasa: each learner is radically different from other learners, and the same cerebral areas can be affected to different func3ons 

Biology and culture 

Neural recycling hypothesis  •  “… Close examina3on of the func3ons of those brain areas in 

evolu3on suggests a possible resolu3on of this paradox. It is not the case that those areas acquire an en3rely dis3nct, culturally arbitrary new func3on. Rather, they appear to possess, in other primates, a prior func3on closely related to the one that they will eventually have in humans. … rela3vely small changes may suffice to adapt them to their new cultural domain.  

•  « neural recycling hypothesis », according to which the human capacity for cultural learning relies on a process of pre‐emp3ng or recycling pre‐exis3ng brain circuitry. 

•  In my opinion, this view implies that an understanding  of the child’s brain organiza3on is essen3al to educa3on. 

Neural recycling & mathema3cs 

•  Arabic digits and  verbal numerals are culturally arbitrary and specific to humans 

•  the sense of numerical quan3ty is not: it is present in infants and animals 

•  We learn to give meaning to our symbols and calcula3on by connec3ng them to this pre‐exis3ng quan3ty representa3on 

Neural recycling & reading  •  Visual cortex presents mechanisms for invariant shape recogni3on •  Visual cortex is connected with auditory and seman3c areas •  Visual cortex responds to T shapes, circles, superposed circles.. •  Many of these shapes resemble to our leKers •  We do not need to create a reading area ex novo, but can preempt 

other visual and auditory mechanisms 

PRACTICAL ISSUES RELATED TO PLASTICITY AND LEARNING ‐ LONG‐LASTING LEARNING ‐ TRANSFERABLE LEARNING ‐ REAL LEARNING EFFECT 

From theory to prac3ce 

•  How can we generate successful  interven3ons for promo3ng relevant learning ?  –  How do we pass from theory to prac3ce? 

– Which kind of theory and evidence do we need?  

– What is relevant learning? –  Learning that is long‐las3ng and transferable 

–  How do we promote learning that is long‐las2ng and transferable?  

Plas3city in prac3ce 

•  “Learning and brain plas3city are fundamental proper3es of the nervous system, and they hold considerable promise when it comes to learning a second language faster, maintaining our perceptual and cogni3ve skills as we age, or recovering lost func3ons aXer brain injury.  

•  Learning is cri3cally dependent on experience and the environment that the learner has to face. 

•  … we are s2ll missing the recipe for successful brain plas2city interven2on at the prac2cal level.” (Bavelier, et al., in Gazzaniga, 2009, p. 153) 

Training & Relevant learning •  In many cases, training produces 

effects that cannot be considered as relevant learning, because (Bavelier, et al., in Gazzaniga, 2009, p. 153):  

–  They are  not long‐las2ng : an effect on learning is not proved by experiments that evaluate short‐term effects (e.g.: violent effects of violent video games) 

–  They are not sufficiently generalized: an effect on learning that is bound to the trained task is barely interes3ng 

–  Other variables than the learning experience produce an effect, but are not controlled for and evaluated 

Not a maKer of content 

Learning as reusable •  “Learning involves acquiring new informa3on 

and u2lizing it later when necessary. Thus, any kind of learning implies generaliza2on of the originally acquired informa3on: to new occasions, new loca3ons, new objects, new contexts, etc. However, any piece of new informa3on that an organism perceives is episodic and par3cular: it involves a single 3me, a specific loca3on and context, and par3cular objects).” (Gergely & Csibra, 2009, p. 3)  

•  “The ques3on of how one can learn (i.e., acquire general knowledge) from bits of episodic informa3on is known as the induc2on problem and has been tackled by various theories of learning. These usually rely on sta3s3cal procedures that involve sampling mul3ple episodes of experience to form the basis of generaliza3on to novel instances.” (Gergely & Csibra, p. 3) 

•  Learning is supposed to be re‐usable –  An example: Imagine a motor therapy which 

induces the learning of new movements, but these movements can only be accomplished in the therapy room 

The neuromyth of the Mozart effect •  The Mozart effect 

(Rauscher, Shaw, Ky, 1993) –  Effects of listening music on 

spa3al reasoning (Stanford‐Binet IQ test) 

–  Enhancement  –  For 15 minutes 

•   a classic case of performance enhancement that is NOT a form of learning, because it does not last 

•  … and a classic neuromyth –  listening to Mozart increases 

the IQ 

Georgia's Governor Seeks Musical Start for Babies, By KEVIN SACK Published: January 15, 1998 

ATLANTA, Jan. 14 — As it is, newborn children in Georgia oXen come home from the hospital with a bag of free goodies: baby wipes, diapers, instruc3ons about breast feeding and immuniza3ons. Now Gov. Zell Miller wants to throw in a liKle something extra: a casseKe tape or compact disc of classical music. 

The music would not be intended to soothe the frayed nerves of parents genng their first doses of sleep‐depriva3on from their colicky babies. Rather, Mr. Miller, a devoted fan of country and bluegrass music, is convinced that Bach and Mozart can s3mulate brain development at very early ages. 

That is why Mr. Miller, a Democrat, proposed as part of his $12.5 billion state budget on Tuesday to spend $105,000 to make music available to each of the approximately 100,000 children born in Georgia each year. 

''No one ques3ons that listening to music at a very early age affects the spa3al, temporal reasoning that underlies math and engineering and even chess,'' the Governor said today. ''Having that infant listen to soothing music helps those trillions of brain connec3ons to develop.'' 

Aggression and violent video games  

•  Violent video games seem to produce effects on physiological arousal, verbal violence, but these effects are only tested few minutes aXer the exposi3on (Bavelier, et al., in Gazzaniga, 2009, p. 154) 

Transfer 

•  “In the field of learning, transfer of learning from the trained task to even other very similar task is generally the excep3on rather than the rule.  

•  For instance, Pashler and Baylis (1991) trained subjects to associate one of three keys with visually presented symbols (leX key = P or 2, middle key = V or 8, right key = K or 7). Over the course of mul3ple training blocks, par3cipants reac3on 3me decreased significantly. However, when new symbols were added that needed to be mapped to the same keys in addic3on to the learned symbols … no evidence of transfer was evident.” (Bavelier, et al., in Gazzaniga, 2009, p. 153‐154) 

Methodological issues 

•  Studies on the effects of training on learning should prove that the effects are long‐las3ng and that there is a causal rela3onship between the kind of training and the learning effect (Bavelier, et al., in Gazzaniga, 2009, p. 154‐155) 

–  The Hawthorne effect of learning: mo3va3onal factors influence performance, but they are not part of the learning experience being evaluated 

–  The popula3on effect: causal links are not the same than correla3ons, since correla3on could depend  from external factors