现实世界的神经科学实验显示了学习新运动技能的多样性

伦敦帝国理工学院的研究人员展示了在学习新的基于动作的技能时，整个身体是如何变化的。

通过使用一种新的数据驱动方法来分析完整的身体运动在现实世界中的运动学习过程中，研究人员都证明了整个身体都参与了运动学习的过程并确定了学习的关键关节运动。这种方法和随后的发现强调了在野外研究人类神经科学的重要性，以及它如何有助于促进人类神经科学研究运动障碍和康复。

打台球;分析运动

研究大脑和神经系统的神经科学实验通常在实验室环境中进行。然而，这些不一定是研究神经科学的最佳方法，因为实验室条件可能无法准确反映现实世界的环境。

现在，帝国理工学院大脑与行为实验室的阿尔多·费萨尔教授和什洛米·哈尔博士已经将神经科学带入了现实世界，他们利用台球来了解人们如何利用身体的各个部位学习运动技能。

研究人员在30名第一次学习打台球的人身上安装了传感器。传感器记录了四肢和躯干的运动，并将数据上传到计算机上进行分析。

这些数据帮助研究人员重建了作为化身的完整骨架的运动。这不仅可以实现全身可视化，还可以准确分析每个关节的运动以及整体或全身的运动。

通过测量全身运动，他们发现从头到脚都在学习:尽管主要的运动是在握杆的手臂的肘部，就像打台球时所预料的那样，整个身体也改变并提高了运动学习。这种数据驱动的神经科学方法为我们对运动学习的了解增加了更多细节，证明这是一种全身体验。

全身学习

计算机和生物工程系的首席研究员阿尔多·费萨尔教授说:“学习池不需要现有的技术专长，所以这是衡量人类学习新技能的好方法。”我们发现，当你学习一项新的灵巧技能时，身体的每个部位都在学习。”

数据还显示，学习机制因人而异，就像在学校学习一样，每个人学习运动控制的方式也不同。在完成相同任务的30名参与者中，很明显有两种类型的学习者，他们使用不同的学习机制。

费萨尔教授说:“每个参与者都有一种主要的学习方法。只有当我们引入具有现实世界复杂性的主题时，我们才会发现每个人都是不同的，并看到不同的机制。”

现实世界的应用程序

研究人员表示，他们的发现增加了我们对身体如何学习运动的知识，以及中风后身体如何重新学习如何运动。这种疯狂的、更自然的神经科学方法可以帮助缩小现实世界和实验室里经典运动控制实验之间的差距。

了解关节之间以及整个身体的学习是如何发生的，在康复学习以及运动科学中具有转化潜力。例如，研究人员表明，在学习池中，肩膀的学习速度最快，但肘部需要运动，手腕需要运动更多。这很好地符合中风恢复的现象，即肩部运动是首先恢复的，而单个手指是最后恢复的。同样地，当学习一项运动时，人们首先学习优化身体动作，然后才是详细的技术。

帝国理工大学脑科学系的合作者Shlomi Haar博士说:“这种神经科学的现实方法表明，我们不必操纵世界来找到我们想要的东西。相反，我们可以观察世界，并从人们的运动和大脑活动中提取意义，因为他们在现实世界中执行任务并表现出自由行为。

“数据展开的方式讲述了故事——关于整个身体的学习故事，以及不同学习机制的故事。这证明了测试在现实世界中的价值。”

这项工作是一个更大的项目的一部分现实世界中运动学习技能。这些研究包括研究学习真实世界任务时的大脑活动的使用虚拟现实体现运动学习。

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