枕大神经痛

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TUhjnbcbe - 2024/12/25 17:54:00
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数学,是无数人心中无法言说的痛。

友谊会走散,爱情会变淡,困难会让你痛苦,生活会使你屈服……只有数学不会,不会就是不会。

但是,你有没有想过,你之所以数学不好,是因为语文没学好?

被誉为“数学之王”、“东方第一几何学家”的数学家苏步青在担任复旦大学校长时曾说过:“语文是基础,是成才的第一要素,没有一定的语文素养根本学不好数理化等其他科目。”

作为一个数学家,苏步青却把语文素养放在了如此重要的地位上,是因为人们的文字阅读能力会直接影响他们理解、解决数学问题能力的高低。

近日,一位来自布法罗大学的研究人员通过观察大脑的功能连接网络,从科学的角度再次对这一联系进行了佐证。

他在研究阅读困难症的过程中意外地发现了相似的现象:大脑在进行数学运算时,其控制阅读能力的区域其实也在发挥作用。

大脑如何分工?

要想弄清楚语文阅读是如何影响我们的数学成绩的,我们先要搞清楚我们的大脑是如何工作的。

人类的大脑包括由神经束连接的两个半球,即左脑和右脑。左脑控制身体右侧的运动,而右脑控制身体左侧的运动。

左脑最主要的机能在于具有语言中枢,掌管说话、理解文字、数学、写作、逻辑等功能,较偏向理性思维的左脑因此也被称为“科学脑”。

而右脑负担较多的情绪处理,掌管着音乐、绘画等能力,又被称为“艺术脑”,其具有韵律、想象、空间感、创造力等抽象思维能力。

大脑的两个半球专门负责不同的心理功能,但是大多数行为和能力都需要大脑的两个半球同时活动。

大脑的定义可以分为广义和狭义,广义的大脑泛指人脑的整个结构,而狭义的大脑则仅仅指的是大脑皮质,它分为4个脑叶:额叶、颞叶、顶叶和枕叶。

额叶控制着人的情绪和人格,顶叶则控制人的肢体运动和感觉,枕叶是后脑勺的部分,它是处理视觉信息的中枢。

而我们的阅读功能则是由靠近耳朵的颞叶实现的,位于左侧颞上回尾部的韦尼克区(Wernicke’sArea)与语言理解相关的功能有着密切的联系,是人们优势半球中的听觉言语中枢。

控制言语功能的韦尼克区

如果该区域受到损坏,患者就会对语言理解产生障碍,无法理解听到和看到句子的含义,反映在阅读上即是读写能力低下。

何为大脑功能连接?

不同的大脑区域负责不同的功能,大脑必须把各个功能连接起来才能完成一件事情。

功能连接,不同于大脑解剖学上的结构连接,它是对大脑运作过程中每时每刻的连接状态的一种动态描述。

我们不要把它想象成物理性的由神经元主导的大脑区域连接,试着从你每天的生活入手,思考这些功能连接是如何帮助你完成一个又一个的基础行为。

比如,你的大脑就是一台笔记本电脑。当你工作时,你用笔记本电脑制作表格、发送邮件或连接打印机打印一份文件,而到了晚上,你把笔记本电脑带回了家并把他连接在电视上播放一部电影。

由此可见,如何使用这些连接取决于你是在工作还是放松,即功能连接会根据你当前面临的任务而变化。

大脑根据不同的行为选择不同的功能连接

想象一下,不远处的饭店墙上悬挂了一张特价菜单板,此时你就站在你站在离它只有几步远的地方浏览着菜单。

当你发生“看菜单”这个行为时,大脑枕叶中的视觉皮层开始工作。但因为你在阅读的同时,也在听着别人讨论菜谱,那么此刻你的视觉皮层与听觉皮层是同时工作,相互连接的,且互不干扰。

当你对某样菜特别感兴趣想指给同伴看时,你不小心把菜单从墙上撞了下来。当你下意识地伸手去接时,大脑线路和连接就会发生改变。

你不再阅读,也听不到别人的讲话,视觉皮层停止与听觉皮层的连接,转而与前运动皮层形成连接,同步工作,引导你的手去抓住下落的菜单。

因此,功能连接是大脑不同功能区域之间的连接和变化。不同的行为或任务,产生不同的连接方式。正如迈克诺根所说的,此时大脑内形成了不同的功能性网络。

阅读vs计算:相同的大脑功能连接?

在人们的固有印象中,文字阅读和数学计算之间的差异就如同艺术和科学的差别之大。

但一项来自布法罗大学的研究发现,现代人基本的三大技能:阅读、写作、计算可能以我们从未想象过的方式重叠在一起,互相影响着彼此。

布法罗大学心理学系的助理教授克里斯托弗·迈克诺根博士对研究结果表示非常惊讶,他认为通过探索大脑如何在发生非阅读行为时继续使用阅读功能,能够指导人们更好地处理和解决其他各类问题,这提升了读写能力的价值和重要性。

“阅读决定一切。”现在这句话不再是一句激励学生学习语文的标语,它在科学的论证中已经成为一个决定性的结论。

为了研究阅读时大脑的功能连接情况,迈克诺根开发了一种新的深度学习方法,即多元模式分析(MVPA),它可以将事物同时进行多种分类。

这一深度学习网络尤其适合探究有条件的、存在非线性关系的变量,因此它可以观察人们阅读时大脑被激活或未被激活的区域。

线性关系是指一个变量的变化直接成比例影响另一个变量,而这种关联在非线性关系中则很不稳定,因为一个变量的改变不一定会造成另一个变量按比例变化。但深度学习网络可以分析这类非线性关系,从而轻松化解传统研究方法面临非线性时的挑战。

迈克诺根以两个数据集为基础,对大脑在阅读和计算时的运作情况分别进行了分析。

第一个为阅读组,其中包含8-13岁的具有不同阅读能力水平的名青少年儿童,而第二组则是计算组,由位阅读和数学能力各异的8-14岁儿童组成。

两组的儿童都进行了相同的6组阅读测试,如词汇的押韵判断等,数学组儿童则增加了心算部分的测试。

值得

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