手指运动表现支持算术自主:从数盘训练中获得的神经成像证据
Yanjie Wang1, Yi Zhang1,2, Tianyong Xu1
1Bio-X Laboratory, School of Physics, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China.
Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991)
|January 8, 2024
概括
通过心智计算 (AMC) 来训练手指,通过改变大脑网络来提高算术技能. 这种方法促进了网络分离,减少了对数学更高认知功能的依赖.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 认知科学 认知科学
- 教育心理学教育心理学
背景情况:
- 众所周知,手指使用与算术能力之间存在关联.
- 用手指训练影响算术技能的精确机制及其神经支需要进一步研究.
研究的目的:
- 探索指与指相关的算术训练的神经相关性,使用基于数据库的心理计算 (AMC).
- 调查AMC培训如何影响与算术相关的大脑网络组织.
主要方法:
- 147名小学生被随机分配到AMC培训组或对照组.
- 数学能力和休息状态功能磁共振成像 (fMRI) 数据在五年内收集.
- 基于Connectome的预测建模用于分析与算术相关的大脑网络.
主要成果:
- 与对照组相比,AMC组显示出较少的控制模块位置的正数相关网络.
- 在AMC组中,模块间的连接从体运动默认/控制转移到体运动视觉/背部注意模块.
- 在AMC集团的积极网络中,分离性增加,模块内部连接更多.
结论:
- 指电机表示和电机模块参与促进了与算术相关的网络隔离.
- 基于指数表的心理计算训练导致在算术处理中的自主性增加.
- 这种训练可能会减少算术技能对更高阶认知功能的依赖.


