Da cognição às cadeias de Markov: modelando a atenção e suas implicações no TDAH
DOI:
https://doi.org/10.34024/rnc.2024.v32.15544Palavras-chave:
Mecanismos atencionais, Transtorno de Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH), Processos estocásticos, Cadeia de Markov, Transições de estados, Neurociência cognitivaResumo
O presente ensaio se propõe a discutir a natureza dinâmica e transitória dos processos atencionais e, como ele nos fornece grandes chances de correlações com fatores relacionados a transição de estados, que podem ser modelados através de processos estocásticos semelhantes a uma cadeia de Markov. As probabilidades de transição dependendo das condições e contextos atuais da atenção, reforçam a semelhança com tais processos. Embora esses conceitos ressoem com os teoremas da cadeia de Markov, ainda existem lacunas quando consideramos os processos de atenção atípicos como o Transtorno de Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH), devido às transições rápidas entre estados e à sensibilidade a estímulos salientes, necessitando de maiores investigações para o tema e suas possíveis vantagens para a introdução de modelos de inteligência artificial na aprendizagem remota, considerando algoritmos voltados a visão computacional e técnicas de processamento de imagem. Assim sendo, a correlação e testes para estas hipóteses podem auxiliar uma experiência de aprendizagem mais personalizada e adaptativa aos alunos.
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Aprovado 2024-05-21
Publicado 2024-05-29
