Интервью с Павловой Анной Александровной
Как у вас возник интерес к преподаванию?
Изначально я не думала о преподавании. Когда училась в университете, могла помочь более младшим курсам или провести какие-то семинары. После выпуска я осталась в науке и мне предложили почитать курсы. Мне очень понравилась эта деятельность. Сейчас я очень рада, что тогда представилась такая возможность.
Что вам больше всего нравится в преподавании?
Наверное, взаимодействие со студентами. Это очень кайфово, когда что-то рассказываешь и видишь понимание с их стороны. Значит, ты справился и рассказал все как надо. Инсайт, который случается у студентов — тоже очень здорово. Также мне нравятся их вопросы, потому что они позволяют взглянуть на материал, который преподаешь, с другого ракурса. Иногда вопрос студента ставит в тупик: ты про это никогда не думал, ничего не читал, а потом идешь, ищешь ответ и тоже развиваешься. На самом деле, это всегда взаимное обучение.
Расскажите, пожалуйста, в какой области науки вы работаете.
Я занимаюсь нейролингвистикой. Мы изучаем, как мозг порождает речь и благодаря чему люди ее понимают, могут отвечать и запоминать новые слова. Исследование мозга происходит с помощью магнитной энцефалографии (МЭГ) — это такой «крутой» эквивалент электроэнцефалографии (ЭЭГ).
При ЭЭГ к голове прикрепляют электроды, записывающие электрическую активность мозга, которая впоследствии анализируется. МЭГ записывает магнитные сигналы мозга: по нейронам бегают потенциалы действия, вокруг этих электрических сигналов образуется магнитное поле. Оно очень слабое, но его можно измерить, если экранировать* человека от магнитного поля земли и магнитных полей, вызванных электричеством вокруг нас и от сотовой сети.
Поэтому сама техника стоит в толстой камере, сделанной из железа. При этом сенсоры аппарата нужно держать в температуре, близкой к абсолютному нулю, для чего туда заливается жидкий гелий. Благодаря низкой температуре, в сенсорах создается состояние сверхпроводимости, что делает их более чувствительными и позволяет измерять слабенькие поля головного мозга. Все это нужно, чтобы сигнал был более чистым, не замусоренным сигналами от мышц, и чтобы мы лучше понимали, откуда он приходит. Узнать, из какой части мозга приходит сигнал — общая проблема. Есть два самых популярных метода в нейронауках: фМРТ (функциональная магнитно-резонансная томография) и ЭЭГ.
Первый измеряет изменения в кровотоке. Это не очень быстрый процесс, поэтому фМРТ медленная, и нельзя сказать наверняка, когда что-то происходит. Однако этот метод показывает очень точно, что и где происходит в мозге. У ЭЭГ противоположная проблема: достаточно сложно сказать, откуда пришел сигнал, но можно узнать время.
МЭГ объединяет в себе лучшие стороны и того, и другого. Мы можем сказать, когда какая-то часть мозга была активна, потому что магнитные поля распространяются практически мгновенно. И еще мы можем понять, где что-то произошло, так как сигнал, который записывает МЭГ, более чистый, менее зашумленный. Соответственно, я изучаю, где у нас находятся центры речи и когда речевые процессы происходят в мозге.
* Способ снижения интенсивности электромагнитных волн до заданного уровня. Обеспечивает защиту людей или техники от влияния внешнего электромагнитного излучения, убирает помехи.
Какими исследованиями вы сейчас занимаетесь?
У нас сейчас есть несколько проектов. Один из них связан с научением новым словам. Мы учим взрослых людей искусственным словам и смотрим, как этот процесс обучения работает. Нас интересует, что происходит за ночь и благодаря чему на следующее утро люди как будто лучше помнят материал, который запоминали за день до этого.
И еще у нас есть проект, связанный с модным направлением в нейронауках — «воплощенным познанием» (Embodied cognition).
Изначально в когнитивных науках предполагалось, что по принципу работы мозг и психика похожи на компьютер, и обработка информации идет в символьно-абстрактной форме. Сейчас уже понятно, что все гораздо сложнее. Популярность набирает подход, говорящий о том, что даже высокоуровневые процессы используют те структуры, которые непосредственно взаимодействуют с реальным миром. На примере речи это выглядит так: при обработке слов, связанных с движениями, мы используем участки моторной коры, которые вовлечены в выполнение этих движений. Условно говоря, для того, чтобы понять или извлечь из памяти слово «бег», нам нужна моторная кора, которая непосредственно кодирует моторную программу при беге. Мы как раз проверяем, действительно ли все так работает. МЭГ здесь очень полезна, потому что позволяет относительно точно локализовать активность и посмотреть, что и в какой части моторной коры происходит.