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摘要

要建立专业知识，一个人必须接受修改他的练习方式，包括:1)需要反思和行动,2)持续关注我们的实践能力,3)不知疲倦的努力将元认知和精神实践结合在一个跨学科的方法,4)实践不能完成而不添加与神经科学的研究,了解神经可塑性,调制和人工智能。

关键字

继续医学教育，实用知识决策，模拟实验室和后模拟时代，神经科学与调制器，心理实践和人工智能

介绍

继续教育是实践的强制性条件”必要条件的至少保持一种能力复杂的系统的与医学[1,2]一样，继续教育不应意味着在这些活跃的实践年中，间歇性地进行不适当的学习和保留活动。回顾过去，博士前的基于问题的学习”(PBL)方法本身已成为一种不完整的方法，主要用于决策和理论知识培训[3]。程序知识的实践领域在诸如发展空间智能[4]等课程中被搁置一旁。

我们在医学课程中的这些还原主义方面导致了不完整的元认知发展[5]，其中程序知识、第三空间可视化、解剖学和空间智能被忽视。

Flexner[6]在他的时代要求在前/博士后和继续教育课程的连续性。这仍然只是一个梦想，继续教育现在已经重建，哲学完全改变[7]。在我们目前的工作中，我们坚持将模拟实验室[8]作为一个整合程序知识的开放通道，并将决策、直觉、不确定性[9,10]共情、弹性[11]、空间智能和创造力的发展等融合在一起。我们认为，在模拟过程中必须采用一种全球性的理念，包括技术和非技术技能，决策动力学，程序和理论知识的跨学科方法。所有这些学习元素都包含在复杂的场景中。

从模拟世界来看，这场革命的第二部分是将神经科学[12]纳入认知心理学，以开发更好的元认知[13]，并允许在专业知识[14]的开发中采用个性化的方法。神经增强现象[15]，以神经可塑性[16]和表观遗传学[17]为基础，需要理解神经可塑性，连接组学[18]和神经影像学[19]。在训练过程中神经可塑性的解剖学跟踪不仅是可能的，而且是必须的，以功能磁共振成像(fMRI)研究训练的有益方面，以看到这种训练的解剖学结果[20]。这场革命的最后一个方面必须是精神实践的[21]的理解为'运动-心理梯度'在技能学习中[22,23]。

技能学习应包括认知、可塑性、表观遗传学[24]、体育锻炼后的修饰[25]之间的梯度及其对学习的影响。所有这些元素最终将有助于理解元认知和知识的语境化。我们正在见证一个后模拟时代，精神世界和虚拟现实实践将取代真实的模拟实验室。

提出了一个适当的问题。为什么在生物技术大会上有这样一个关于认知的报告?主要有三个事实。

1. 在认知心理学中，我们越来越多地使用技术强化教育”（发球）。
2. 我们在医学方面的学习方法部分可以转移到科学、技术、工程和数学(STEM)和生物技术教育。

因此，公平地说，在复杂系统中，学习应该越来越关注跨学科的方法。在认知神经科学中，基于神经反馈的β /Teta Ratio[26]的不同认知风格(元认知)扩展知识可能有助于理解运动想象中的脑-计算机-接口-心理意象(BCI-MI)文盲。一个重要的问题出现在涉及空间智能和冥想的训练类型中，试图促进BCI-MI表现[27]。

模拟

在模拟实验室文献中深入讨论了五个主要主题:

1. 或多或少的高保真度场景，
2. 复杂的场景,
3. 近工作空间教学(原位)与汇报[28]，
4. 分布式教学，有或没有认知任务分析
5. 分解运动[31]，包含多学科方法[32]与摄像机[33]进一步建模[34]。

在过去的二十年里，这些实验室已经成为医学教学中的革命性工具。挖掘元认知和认知心理学，并因对其的理解运动到心理梯度在体育技能学习中，心理表征和心理练习是近年来开始的，是对体育练习的补充和几乎完全替代。与此同时，神经科学也有助于理解神经可塑性、表观遗传学和连接组学。神经成像提供了一个可能的后续道路上的专家。

精神训练和神经增强剂

心理练习和表征最近描述的所有其他神经增强剂至少有五个要素;其中三个是环境(1-3)，两个是结构(4-5)

1. 锻炼[25]
2. 实践[35]
3. 游戏[36]
4. 生化方法用亚甲基蓝或哌甲酯[37]
5. 电-机械刺激大脑[38]

一些作者假设认知储备的概念与代理测量有关，而认知储备中的一些元素也可以通过心理练习或神经增强剂进行修改[39]。所有这些测量都要求采用战略方法[40]和严格的神经伦理[41]。根据最近对专业知识渐近曲线[42]的描述，使用全球战略方法将有助于在复杂系统中获得专业知识。在未来几年中，有效学习的方法将发生巨大变化。结果评估是强制性的。最近关于认知心理学的文献正在迅速增长。一个例子是使用乐器学习神经可塑性[43]，再加上体育锻炼[44]和心理练习以及正念冥想[45]，以控制情绪压力和学习。在强化文献中，Hardy等人证明了认知强化学习（视频游戏）的效果Lumosity)在总指数分数在处理速度、短期记忆、工作记忆、问题解决和流体推理评估方面得到了提高（46）。阿拉姆和勒布朗已经表明，通过将心智实践与建模相结合，可以通过电子学习会话优化多项选择得分（47）。。多种增强组合是可能的，必须在不同情况下研究操作策略。

总结

这场反思性的教育革命还应该包括在脑机接口中开发人工智能。然而，脑机接口的应用要求大脑控制机器。机器人技术不能取代人脑，而必须增强其可能性。在任何情况下，集成和适应都必须占上风学习方法。另一方面，应更好地理解神经科学和认知，尤其是关于神经可塑性的抑制性：兴奋性（I:E）平衡突触[48]，以优化定向神经可塑性训练（TNT）策略。通过神经影像学更好地理解认知和元认知，我们认为全球知识将在两条战线上发展：1-个性化认知教育的精确性，2-神经科学、人工智能和元认知进化的联合运用将解决e但并非没有严格的神经伦理必要性。

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