แค่เพิ่มภาพลงไปข้างๆ ตัวหนังสือ ทำไมสมองถึงจำได้แม่นขึ้นจริง

แค่เพิ่มแผนภาพขั้นตอนคร่าวๆ ไว้ข้างคำอธิบาย แทนที่จะจดแต่ตัวหนังสือเป็นพรืดเต็มหน้ากระดาษ ก็ทำให้จำเนื้อหาอย่างขั้นตอนการแบ่งเซลล์ได้แม่นกว่าอย่างเห็นได้ชัดตอนสอบ นี่ไม่ใช่แค่ความรู้สึกส่วนตัวของนักเรียนบางคน แต่เป็นปรากฏการณ์ที่นักจิตวิทยาการรู้คิดศึกษามาตั้งแต่ปลายทศวรรษ 1960 ผ่านทฤษฎี dual coding ของ Allan Paivio ที่บอกว่าสมองมีช่องทางประมวลผลข้อมูลภาพและข้อมูลคำพูด/ตัวหนังสือแยกจากกัน และเมื่อข้อมูลเดียวกันถูกเข้ารหัสทั้งสองช่องทางพร้อมกัน โอกาสที่จะดึงความจำกลับมาใช้ได้ก็เพิ่มขึ้น ต่อมา Richard Mayer นำแนวคิดนี้มาต่อยอดเป็น cognitive theory of multimedia learning ที่อธิบายว่าทำไมการเรียนจากคำ+ภาพถึงได้ผลดีกว่าคำอย่างเดียว แต่คำถามที่สำคัญกว่าคือ แนวคิดนี้ยังยืนหยัดอยู่ได้ไหมเมื่อเอาไปทดสอบในห้องเรียนจริง ในการเรียนออนไลน์ และในงานวิจัยที่พยายามท้าทายกลไกเบื้องหลังมันโดยตรง บทความนี้จะพาไปดูงานวิจัยตั้งแต่จุดกำเนิดทฤษฎีไปจนถึงหลักฐานล่าสุดที่ตอบคำถามเหล่านั้น

จุดกำเนิด: Paivio กับทฤษฎี Dual Coding

Allan Paivio แห่งมหาวิทยาลัย Western Ontario ตีพิมพ์งานชื่อ "Mental Imagery in Associative Learning and Memory" ใน *Psychological Review* ปี 1969 (เล่ม 76 ฉบับ 3 หน้า 241-263) ซึ่งเป็นจุดตั้งต้นของทฤษฎี dual coding ที่งานวิจัยเรื่องการเรียนรู้ด้วยภาพแทบทุกชิ้นในเวลาต่อมาต้องอ้างอิงถึง

Paivio เสนอว่าสมองมนุษย์มีระบบประมวลผลข้อมูล 2 ระบบที่ทำงานแยกกันแต่เชื่อมโยงกันได้ คือระบบ verbal (ประมวลผลคำพูดและภาษา) และระบบ nonverbal หรือ imagery (ประมวลผลภาพและวัตถุ) เมื่อข้อมูลชิ้นหนึ่งถูกเข้ารหัสทั้งสองระบบพร้อมกัน เช่น เห็นทั้งคำว่า "สุนัข" และภาพสุนัข จะเกิดเส้นทางการดึงความจำ 2 เส้นทางแทนที่จะมีแค่เส้นทางเดียว ทำให้โอกาสจำได้เพิ่มขึ้น งานชิ้นนี้ยังอธิบายผลการทดลองที่ Paivio พบซ้ำแล้วซ้ำเล่าว่าคนจำภาพได้ดีกว่าคำในหลายบริบท (ต่อมาถูกเรียกว่า picture superiority effect) และวางกรอบทฤษฎีที่ Richard Mayer นำไปต่อยอดเป็น cognitive theory of multimedia learning ในทศวรรษ 1990-2000 จนกลายเป็นรากฐานของงานวิจัยด้านการออกแบบสื่อการเรียนรู้จนถึงปัจจุบัน

ทดสอบในห้องเรียนจริง: แผนภาพคู่กันช่วยนักเรียนมัธยมต้นได้แค่ไหน

ทฤษฎีฟังดูดีในห้องทดลอง แต่ใช้ได้จริงในห้องเรียนไหม Janice Hansen และ Lindsey Engle Richland ตอบคำถามนี้ในงานชื่อ "Teaching and Learning Science through Multiple Representations: Intuitions and Executive Functions" ตีพิมพ์ใน *CBE—Life Sciences Education* ปี 2020 (เล่ม 19 ฉบับ 4 บทความเลขที่ ar61) โดยแบ่งเป็น 2 การศึกษา การศึกษาแรกสำรวจความเชื่อของครูฝึกสอน 89 คน ผู้ใหญ่ 211 คน และนักเรียนมัธยมต้น 385 คน เรื่องการนำเสนอแผนภาพกระบวนการแบ่งเซลล์ (ไมโทซิสและไมโอซิส) แบบทีละภาพหรือพร้อมกัน

การศึกษาที่สองเป็นการทดลองแบบสุ่มกับนักเรียนมัธยมต้น 385 คนกลุ่มเดิม แบ่งเป็น 4 เงื่อนไข คือรับแผนภาพทีละภาพ (128 คน) รับแผนภาพพร้อมกัน (124 คน) รับแผนภาพพร้อมกันพร้อมสัญลักษณ์ชี้จุดสำคัญ (80 คน) และรับแผนภาพพร้อมกันพร้อมตัวช่วยจับคู่โครงสร้าง หรือ structure mapping (53 คน) ผลลัพธ์คือ กลุ่มที่ได้ตัวช่วยจับคู่โครงสร้างอาศัยลักษณะพื้นผิวของแผนภาพในการตอบน้อยกว่ากลุ่มอื่นอย่างมีนัยสำคัญ (p < 0.01) และสับสนระหว่างไมโทซิสกับไมโอซิสน้อยกว่าอย่างมีนัยสำคัญ (p = 0.02) ที่น่าสนใจคือผู้ใหญ่และนักเรียนเองชอบดูแผนภาพพร้อมกันเพราะ "เทียบเคียงกันได้" แต่ครูฝึกสอนส่วนใหญ่กลับเชื่อผิดๆ ว่านักเรียนต้องดูทีละภาพถึงจะเข้าใจง่ายกว่า

อภิมานของอภิมาน 29 ชิ้น: หลักการมัลติมีเดียไหนได้ผลจริง

เมื่องานวิจัยเรื่องการออกแบบสื่อมัลติมีเดียมีเป็นร้อยชิ้น คำถามคือหลักการไหนที่มีหลักฐานแข็งแรงจริง Michael Noetel และทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัย Australian Catholic University ตอบคำถามนี้ในงานชื่อ "Multimedia Design for Learning: An Overview of Reviews With Meta-Meta-Analysis" ตีพิมพ์ใน *Review of Educational Research* ปี 2022 (เล่ม 92 ฉบับ 3 หน้า 413-454) โดยรวบรวมงานทบทวนวรรณกรรมเชิงระบบ 29 ชิ้น ครอบคลุมการศึกษา 1,189 ชิ้น ผู้เข้าร่วมรวมทั้งหมด 78,177 คน ถือเป็นหนึ่งในงานสังเคราะห์หลักฐานที่ครอบคลุมที่สุดในสาขานี้

ผลลัพธ์คือพบหลักการออกแบบมัลติมีเดีย 11 ข้อที่มีผลบวกต่อการเรียนรู้อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ โดยผลที่แข็งแรงที่สุดคือการใส่คำบรรยายวิดีโอภาษาที่สอง (captioning) การจัดตำแหน่งคำและภาพให้อยู่ใกล้กันทั้งเชิงพื้นที่และเวลา (spatial/temporal contiguity) และการชี้สัญญาณจุดสำคัญ (signaling) นอกจากนี้ยังพบหลักฐานสนับสนุนหลักการ modality, animation, การตัดรายละเอียดที่ไม่เกี่ยวข้องออก (coherence), การใช้ตัวละครมนุษย์ในสื่อ, segmentation, personalization, pedagogical agents และการลดความซ้ำซ้อนของคำพูด อีก 5 หลักการช่วยลดภาระทางปัญญา (cognitive load) ได้อย่างมีนัยสำคัญ ที่สำคัญคือทีมวิจัยพบว่าการออกแบบที่ดีสำคัญมากกว่าในเนื้อหาที่ซับซ้อนและในสภาพแวดล้อมที่ผู้เรียนควบคุมจังหวะเองไม่ได้ (เช่นการฟังบรรยาย) มากกว่าในสภาพแวดล้อมที่ผู้เรียนควบคุมจังหวะเองได้ (เช่นเว็บไซต์)

เรียนออนไลน์: สรุปเองช่วยได้ วาดภาพเองกลับไม่ช่วย

เมื่อการเรียนย้ายไปอยู่บนหน้าจอ หลักการเดิมยังใช้ได้ไหม และกิจกรรมแบบไหนช่วยได้จริง Alyssa P. Lawson และ Richard E. Mayer ทดสอบเรื่องนี้ในงานชื่อ "Generative Learning Activities for Online Multimedia Learning: When Summarizing Is Effective but Drawing Is Not" ตีพิมพ์ใน *Frontiers in Psychology* ปี 2024 (เล่ม 15 บทความเลขที่ 1452385) โดยให้นักศึกษาปริญญาตรีเรียนบทเรียนแอนิเมชันเรื่องก๊าซเรือนกระจกที่มีคำบรรยายประกอบทางออนไลน์ แล้วหยุดให้ทำกิจกรรมระหว่างบทเรียน 2 การทดลอง การทดลองแรก (203 คน) วัดผลทันทีหลังเรียน แบ่งเป็นกลุ่มสรุปเนื้อหาเอง (55 คน) วาดภาพเอง (48 คน) ทำทั้งสองอย่าง (46 คน) และกลุ่มควบคุม (54 คน) การทดลองที่สอง (130 คน) ใช้เงื่อนไขเดียวกันแต่วัดผลหลังเรียน 1 สัปดาห์

ผลลัพธ์คือ การสรุปเนื้อหาเองช่วยการเรียนรู้ได้จริงเมื่อเทียบกับกลุ่มควบคุม ทั้งในการวัดผลทันที (d = 0.48) และวัดผลหลังผ่านไป 1 สัปดาห์ (d = 0.54) แต่การวาดภาพเองกลับไม่ช่วยอย่างมีนัยสำคัญในทั้งสองการทดลอง และการทำทั้งสองอย่างรวมกันก็ไม่ได้ให้ผลดีกว่าการสรุปเนื้อหาเองอย่างเดียว นักวิจัยตีความว่าการวาดภาพเองในบทเรียนที่มีภาพเคลื่อนไหวอยู่แล้วอาจไม่จำเป็นต้องเพิ่มภาระทางปัญญาอีก เพราะข้อมูลด้านภาพมีให้อยู่แล้วในตัวบทเรียน ต่างจากการเรียนจากข้อความล้วนที่การวาดภาพเองอาจช่วยได้มากกว่า งานนี้จึงชี้ว่ากิจกรรมเสริมที่เคยได้ผลดีในบริบทหนึ่งอาจไม่ได้ผลเสมอไปเมื่อสื่อการเรียนเปลี่ยนรูปแบบไป

ย้อนดูงานวิจัยของ Mayer เองทั้งหมด 35 ปี

Richard Mayer เองเรียกร้องในปี 2024 ให้มีการหาขอบเขตเงื่อนไข (boundary conditions) ของหลักการออกแบบมัลติมีเดียที่เขาเสนอไว้ Jennifer G. Cromley และ Runzhi Chen ตอบรับคำเรียกร้องนี้ในงานชื่อ "A Meta-Analysis of Richard Mayer's Multimedia Learning Research: Searching for Boundary Conditions of Design Principles Across Multiple Media Types" ตีพิมพ์ใน *Educational Research Review* ปี 2025 (เล่ม 49 บทความเลขที่ 100730) โดยรวบรวมบทความที่มี Mayer เป็นผู้เขียนตั้งแต่ปี 1990-2022 ได้ 92 บทความ ครอบคลุม 181 การศึกษา และขนาดผลกระทบแยกย่อย 591 รายการ พร้อมเข้ารหัสตัวแปรกำกับ (moderator) 9 ตัว

ผลลัพธ์คือขนาดผลกระทบโดยรวมของหลักการออกแบบมัลติมีเดียทั้งหมดอยู่ที่ g = 0.37 โดยหลักการที่ให้ผลบวกใหญ่ที่สุดคือหลักการคำ+แผนภาพ (text + diagrams หรือ multimedia principle) ซึ่งช่วยได้ทั้งการจำข้อเท็จจริง การเข้าใจเชิงอนุมาน และการนำไปประยุกต์ใช้ (transfer) ส่วนหลักการที่ให้ผลขนาดปานกลางได้แก่ การฝึกทดสอบตัวเอง (testing) การช่วยเสริมโครงร่างการเรียนรู้ (scaffolding) การชี้สัญญาณจุดสำคัญ (cueing) และการใช้ตัวละครที่ดูมีชีวิตจิตใจ (embodiment) ส่วนหลักการที่เกี่ยวกับแอนิเมชัน เกม และการจำลองสถานการณ์กลับให้ผลไม่สม่ำเสมอเท่า คือมีผลเล็กกว่าต่อการจำข้อเท็จจริง แต่มีผลใหญ่กว่าต่อการเข้าใจเชิงอนุมานและการนำไปประยุกต์ใช้ (transfer) งานวิจัยนี้จึงยืนยันว่าหลักการพื้นฐานที่สุดของ multimedia learning คือการใช้คำคู่กับแผนภาพยังคงเป็นหนึ่งในหลักฐานที่แข็งแรงที่สุดแม้จะผ่านการทดสอบซ้ำมานานกว่า 3 ทศวรรษ

ท้าทายกลไกเบื้องหลัง: บทเรียนจากคนที่นึกภาพในหัวไม่ได้

หลักฐานทั้งหมดข้างต้นยืนยันว่าคำ+ภาพช่วยการเรียนรู้ได้จริง แต่คำถามที่ลึกกว่านั้นคือ กลไก "dual coding" ที่ Paivio เสนอไว้อธิบายเรื่องนี้ได้ถูกต้องจริงหรือไม่ Muhan Yan, Brady R. T. Roberts, และ Wilma A. Bainbridge ทดสอบคำถามนี้ในงานชื่อ "Challenging Dual-Coding Theory: Picture Superiority Effects Persist in Aphantasia" ตีพิมพ์ใน *Neuropsychologia* ปี 2026 (เล่ม 225 บทความเลขที่ 109391) โดยเปรียบเทียบความสามารถในการจำระหว่างคนที่มีภาวะ aphantasia (นึกภาพในหัวโดยสมัครใจไม่ได้เลย) กับคนทั่วไปที่นึกภาพได้ปกติ ผ่านการจำสิ่งเร้า 4 ประเภทคือภาพ สัญลักษณ์ คำที่เป็นรูปธรรม และคำที่เป็นนามธรรม

ผลลัพธ์ที่ขัดกับสิ่งที่ dual coding theory ทำนายไว้คือ คนที่มีภาวะ aphantasia ก็ยังจำภาพได้ดีกว่าคำอย่างชัดเจน (picture superiority effect ยังคงอยู่) ทั้งที่ไม่มีความสามารถสร้าง "รหัสภาพ" ในหัวได้เลยตามทฤษฎีดั้งเดิม ที่น่าสนใจกว่านั้นคือกลุ่ม aphantasia จำสัญลักษณ์ได้ดีกว่าภาพเสียอีก ในขณะที่คนทั่วไปจำภาพและสัญลักษณ์ได้พอๆ กัน นักวิจัยสรุปว่าคำอธิบายที่ว่าต้องมี "การเข้าถึงรหัสภาพในใจ" ถึงจะได้ประโยชน์จากภาพนั้นไม่ถูกต้อง และเสนอว่ากลไกเรื่องความโดดเด่นแตกต่างกัน (distinctiveness) ของสิ่งเร้าแต่ละชิ้นอาจอธิบายได้ดีกว่า อย่างไรก็ตาม งานนี้ท้าทายแค่คำอธิบาย "กลไก" เบื้องหลัง ไม่ได้ปฏิเสธว่าการเรียนด้วยคำ+ภาพได้ผลจริง ซึ่งยังมีหลักฐานสนับสนุนแข็งแรงจากงานวิจัยชิ้นอื่นๆ ในบทความนี้

คนที่มีภาวะ aphantasia (นึกภาพในหัวไม่ได้เลย) ก็ยังจำภาพได้ดีกว่าคำอย่างชัดเจน — Yan, Roberts, & Bainbridge (2026, Neuropsychologia)

กรอบ "คู่-ชิด-คิด-จำ": สังเคราะห์หลักฐานเป็นวิธีอ่านหนังสือ

หลักฐาน 6 ชิ้นข้างต้นพูดถึงมุมต่างกันของการเรียนด้วยคำ+ภาพ แต่ถ้าจะสรุปเป็นขั้นตอนที่นำไปใช้ตอนอ่านหนังสือหรือจดโน้ตได้จริง อาจย่อได้เป็น 4 ขั้นตอนคือ "คู่-ชิด-คิด-จำ"

1. คู่ — เวลาเจอเนื้อหาสำคัญ ให้จับคู่คำอธิบายกับภาพหรือแผนภาพเสมอ ไม่ปล่อยให้มีแต่ตัวหนังสือล้วนเหมือนนักเรียนคนแรกในตัวอย่างต้นบทความ ตรงกับรากฐานทฤษฎี dual coding ของ Paivio (1969) ที่ว่าการเข้ารหัสสองช่องทางพร้อมกันเพิ่มโอกาสจำได้ 2. ชิด — วางคำอธิบายกับภาพให้อยู่ใกล้กันทั้งเชิงพื้นที่และเวลา ไม่แยกภาพไว้คนละหน้าหรือคนละสไลด์ ตามหลัก spatial/temporal contiguity ที่ Noetel et al. (2022) พบว่าเป็นหนึ่งในหลักการที่มีผลบวกแข็งแรงที่สุด และถ้ามีแผนภาพหลายภาพให้เปรียบเทียบ ให้วางเทียบกันพร้อมชี้จุดจับคู่โครงสร้างแบบที่ Hansen & Richland (2020) ทดลองแล้วได้ผล 3. คิด — หลังดูภาพหรือวิดีโอจบ ให้สรุปเนื้อหาเป็นคำพูดของตัวเอง แทนที่จะพยายามวาดภาพซ้ำถ้าสื่อนั้นมีภาพให้อยู่แล้ว ตามที่ Lawson & Mayer (2024) พบว่าการสรุปเองช่วยได้จริงแต่การวาดภาพเองกลับไม่ช่วยในบทเรียนที่มีแอนิเมชันอยู่แล้ว 4. จำ — ทวนความจำด้วยการทดสอบตัวเองซ้ำๆ ไม่ใช่อ่านผ่านเฉยๆ ครั้งเดียวจบ เพราะ Cromley & Chen (2025) พบว่าหลักการทดสอบตัวเอง (testing) ให้ผลบวกขนาดปานกลางเมื่อนำมาใช้ร่วมกับหลักการคำ+แผนภาพซึ่งเป็นหลักการที่ให้ผลใหญ่ที่สุด

กรอบ "คู่-ชิด-คิด-จำ" เป็นเครื่องมือประยุกต์ของบทความนี้ที่ช่วยจำขั้นตอนไว้ใช้ตอนอ่านหนังสือหรือทำสื่อการสอน ไม่ใช่เครื่องมือทางวิชาการหรือมาตรวัดที่ผ่านการตรวจสอบความเที่ยงตรง (validated instrument) แต่อย่างใด

กรณีจำลอง: ปาล์มกับการเตรียมสอบเรื่องการแบ่งเซลล์

ปาล์มเป็นนักเรียนมัธยมปลายที่กำลังเตรียมสอบวิชาชีววิทยาเรื่องไมโทซิสกับไมโอซิส ซึ่งเป็นเรื่องที่เธอสับสนมาตลอด เพราะจำได้แค่ว่า "ขั้นตอนคล้ายกันแต่ผลลัพธ์ไม่เหมือนกัน" โดยไม่เคยแยกให้ชัดว่าต่างกันตรงไหนบ้าง

เทอมนี้ปาล์มลองเปลี่ยนวิธีจดโน้ตตามกรอบ "คู่-ชิด-คิด-จำ" คู่ — แทนที่จะจดแต่ขั้นตอนเป็นตัวหนังสือเหมือนเดิม เธอวาดแผนภาพขั้นตอนคู่กับคำอธิบายทุกครั้ง ชิด — เธอวาดแผนภาพไมโทซิสกับไมโอซิสไว้คู่กันบนหน้าเดียวกัน ไม่แยกคนละหน้าเหมือนในหนังสือเรียน แล้วใช้ปากกาสีวงจุดที่ขั้นตอนทั้งสองต่างกันจริงๆ คิด — หลังดูคลิปแอนิเมชันอธิบายการแบ่งเซลล์จบแต่ละคลิป ปาล์มพูดสรุปเป็นคำพูดตัวเองว่าคลิปนั้นบอกอะไรบ้าง แทนที่จะพยายามวาดแอนิเมชันซ้ำซึ่งเธอรู้สึกว่าเสียเวลาโดยไม่จำเป็น จำ — ก่อนสอบหนึ่งสัปดาห์ ปาล์มลองปิดสมุดแล้ววาดแผนภาพทั้งสองขึ้นมาใหม่จากความจำ แทนที่จะอ่านสมุดโน้ตซ้ำเฉยๆ

วันสอบ ปาล์มตอบคำถามที่ให้แยกความแตกต่างระหว่างไมโทซิสกับไมโอซิสได้แม่นกว่าที่เคยทำได้ในการสอบครั้งก่อนๆ อย่างชัดเจน กรณีของปาล์มเป็นเพียงสถานการณ์จำลองเพื่อสาธิตวิธีคิดตามกรอบ "คู่-ชิด-คิด-จำ" ไม่ใช่ผลการทดลองจริงหรือกรณีศึกษาที่มีการเก็บข้อมูลอย่างเป็นระบบ

ลองเอาไปปรับใช้ดู

1. ลองจับคู่คำอธิบายกับภาพเสมอ ไม่แยกกันคนละหน้าดูไหมครับ ตามหลักการพื้นฐานที่ Cromley & Chen (2025) พบว่าหลักการคำ+แผนภาพยังคงเป็นหนึ่งในหลักฐานที่แข็งแรงและสม่ำเสมอที่สุดในงานวิจัยของ Mayer ตลอด 35 ปี การอ่านตำราหรือจดโน้ตจึงน่าจะได้ผลดีขึ้นถ้ามีแผนภาพประกอบอยู่ข้างๆ คำอธิบาย แทนที่จะแยกภาพไว้อีกหน้าหนึ่ง 2. ถ้าใช้แผนภาพหลายภาพ ลองวางเทียบกันพร้อมตัวช่วยจับคู่โครงสร้างดูครับ ตามที่ Hansen & Richland (2020) พบว่านักเรียนมัธยมต้นที่ได้แผนภาพพร้อมกันและมีตัวช่วยจับคู่โครงสร้างสับสนน้อยกว่ากลุ่มอื่นอย่างมีนัยสำคัญ การวางแผนภาพเทียบกันแล้วชี้จุดที่ต้องเปรียบเทียบจึงน่าจะได้ผลดีกว่าการดูทีละภาพ 3. ลองเลือกใช้หลักการที่มีหลักฐานแข็งแรงก่อน เพราะไม่ใช่ทุกเทคนิคจะช่วยเท่ากัน ตามที่ Noetel et al. (2022) พบว่ามีหลักการมัลติมีเดีย 11 ข้อที่มีผลบวกจริง โดยเฉพาะการวางคำและภาพให้ใกล้กันทั้งเชิงพื้นที่และเวลา (spatial/temporal contiguity) และการชี้สัญญาณจุดสำคัญ จึงน่าจะคุ้มค่าที่จะให้ความสำคัญกับหลักการเหล่านี้ก่อนหลักการอื่นที่มีหลักฐานอ่อนกว่า 4. เมื่อเรียนจากวิดีโอหรือแอนิเมชันออนไลน์ ลองหยุดสรุปเป็นคำพูดของตัวเองดูไหมครับ แทนที่จะหยุดวาดภาพ ตามที่ Lawson & Mayer (2024) พบว่าการสรุปเนื้อหาเองระหว่างบทเรียนแอนิเมชันช่วยการเรียนรู้ได้จริง แต่การวาดภาพเองกลับไม่ช่วย เพราะบทเรียนมีภาพเคลื่อนไหวให้อยู่แล้ว การวาดซ้ำอาจเพิ่มภาระโดยไม่จำเป็น 5. ไม่ต้องกังวลว่าตัวเองนึกภาพในหัวไม่เก่งแล้วจะไม่ได้ประโยชน์จากภาพ ตามที่ Yan, Roberts, & Bainbridge (2026) พบว่าคนที่มีภาวะ aphantasia ก็ยังได้ประโยชน์จากการเห็นภาพจริงเหมือนคนทั่วไป ประโยชน์ของภาพจึงไม่ได้ขึ้นกับความสามารถ "นึกภาพในหัว" อย่างที่ทฤษฎีดั้งเดิมเคยอธิบายไว้