O núcleo do "ensino fatorial" é a compreensão precisa das características de aprendizagem dos alunos, enquanto a intervenção com dificuldades de aprendizagem exige identificar a raiz do problema. Os modelos educacionais tradicionais dependem do julgamento experiencial dos professores e não possuem fundamentos fisiológicos objetivos.Imagem cerebral ao infravermelho próximoA tecnologia, com suas vantagens não invasivas, em tempo real e de baixo custo, é capaz de capturar as mudanças no metabolismo do sangue e do oxigênio durante o processo de aprendizagem do cérebro, fornecendo suporte quantitativo para o desembarque do “ensino fatorial” e intervenções científicas com dificuldades de aprendizagem, impulsionando a mudança da educação de “orientada pela experiência” para “orientada pelos dados”.

A imagem cerebral ao infravermelho próximo fornece uma base de diagnóstico acadêmico preciso para o "ensino de fatores". A técnica pode quantificar as características de processamento cognitivo de diferentes alunos, detectando o grau de ativação de áreas cerebrais relevantes para o aprendizado crítico, como o pré-frontal e a zona conjunta superior temporal. Por exemplo, na aprendizagem de idiomas, alguns alunos ativaram significativamente a área de linguagem esquerda do cérebro e eram melhores em memória lógica; Alguns alunos têm maior envolvimento na área espacial visual do cérebro direito, adequada para a aprendizagem contextual. Através da análise comparativa dos padrões de ativação cerebral dos alunos, os professores podem identificar claramente seus estilos de aprendizagem (por exemplo, visual, auditivo e dinâmico) e vantagens cognitivas (por exemplo, raciocínio lógico, pensamento imaginário) e, em seguida, desenvolver um programa de ensino personalizado - adicionar tarefas de investigação de problemas para alunos com pensamento lógico proeminente, projetar atividades de aprendizagem visual para alunos com pensamento imaginário proeminente e realmente alcançar o ensino preciso de "elevação e redução".

Na intervenção com dificuldades de aprendizagem, a imagem cerebral por infravermelho próximo pode localizar com precisão as causas do problema e melhorar a direção da intervenção. Dificuldades de aprendizagem não são um problema único e podem envolver diferentes tipos, como deficiência de atenção, transtornos de processamento de linguagem e memória de trabalho insuficiente. As intervenções tradicionais frequentemente usam um modelo de corte único, com efeitos variados. A imagem do cérebro ao infravermelho próximo pode monitorar em tempo real o estado de ativação das áreas cerebrais dos alunos com dificuldades de aprendizagem ao realizar tarefas específicas (como leitura, cálculo): se o aluno estiver lendo com insuficiência de ativação do retrotemporal (região central de processamento de linguagem), pode haver distúrbios de reconhecimento de voz; Se a função superior (área de processamento quantitativo) for ativada anormalmente no momento do cálculo, pode ser um defeito numérico. Com base nesses dados objetivos, os educadores podem evitar intervenções cegas e combinar programas de intervenção personalizados para os alunos - treinamento específico em fonica para alunos com deficiência de voz e tarefas de reforço progressivo da memória para alunos com deficiência de memória de trabalho.

Além disso,Imagem cerebral ao infravermelho próximoTambém é possível rastrear dinamicamente o ensino e os efeitos da intervenção, formando uma otimização de ciclo fechado. No processo de implementação de ensino personalizado, é possível avaliar se o método de ensino é adequado monitorando regularmente as mudanças na ativação das áreas cerebrais relevantes do aluno; Nas intervenções com dificuldades de aprendizagem, vários níveis de ativação das áreas alvo do cérebro após a intervenção se aproximaram gradualmente do normal do aluno, indicando que o programa de intervenção foi eficaz e, ao contrário, a estratégia foi ajustada oportunamente. Esse modelo de avaliação dinâmica evita as desvantagens do “ajuste sensorial” no ensino tradicional, tornando o “ensino causado” e as intervenções com dificuldades de aprendizagem mais científicas e sustentáveis.

Com a popularização da tecnologia e a acumulação de dados, a imagem cerebral por infravermelho próximo promete obter aplicações mais amplas no campo da educação. Ele não só pode fornecer orientação precisa para o ensino em sala de aula, mas também pode fornecer suporte para educação especial, aprendizagem ao longo da vida e outros cenários, promovendo a melhoria global da qualidade da educação, para que cada aluno possa se desenvolver em um modelo educacional adequado a si mesmo.