Dificultățile de învățare a matematicii: mecanismele cerebrale ascunse din spatele unui răspuns corect

Un studiu realizat la Stanford Medicine și publicat în Journal of Neuroscience la data de 9 februarie a analizat mecanismele neurocognitive implicate în dificultățile de învățare a matematicii la copiii de vârstă școlară. Cercetarea arată că, deși acești copii oferă frecvent răspunsuri corecte la sarcini matematice simple, procesele cerebrale utilizate sunt diferite, sugerând că dificultățile matematice implică nu doar reprezentarea numerelor, ci și mecanisme metacognitive de monitorizare a performanței.

Idei principale

• Copiii cu dificultăți de învățare a matematicii au rate similare de răspunsuri corecte la sarcini simple de comparație numerică.
• Diferențele apar la nivelul vitezei deciziei, ajustării după erori și strategiilor cognitive.
• Deficitele sunt specifice numerelor simbolice, nu cantităților nesimbolice.
• Imagistica cerebrală evidențiază activitate redusă în girusul frontal mijlociu și cortexul cingulat anterior.
• Mecanismele metacognitive prezic mai bine performanțele matematice globale decât procesarea cantităților nesimbolice.

Context

Dificultățile de învățare a matematicii afectează până la 14% dintre copiii de vârstă școlară, iar o formă mai strict definită, discalculia, apare la aproximativ 3–7% din populație. Modelele teoretice clasice au pus accent pe deficitul de reprezentare a cantităților, însă dovezile recente sugerează implicarea unor procese cognitive mai complexe, precum controlul executiv, monitorizarea erorilor și adaptarea strategiilor.

Despre studiu

Analiza a inclus 87 de copii din clasele a II-a și a III-a, dintre care:

• 34 cu dificultăți de învățare a matematicii (scor ≤ percentila 25 la testul standardizat de fluență matematică);
• 53 cu dezvoltare matematică tipică, potriviți după vârstă, sex și coeficient de inteligență.

Participanții au realizat, în timpul imagisticii prin rezonanță magnetică funcțională, o sarcină simplă de comparare a două cantități, prezentată în două formate:

• cantități nesimbolice (grupuri de puncte);
• numere arabe (format simbolic).

Problemele au fost clasificate ca:

• ușoare – diferență numerică mare (ex. 7 vs. 2);
• dificile – diferență de o unitate (ex. 6 vs. 7).

Pentru analiza proceselor latente de decizie a fost dezvoltat un model computațional inovator, Drift Diffusion Model cu monitorizare dinamică a performanței, capabil să evalueze:

• gradul de prudență în luarea deciziei;
• detectarea erorilor;
• ajustarea comportamentului după greșeli.

Rezultate

Performanța comportamentală

Deși acuratețea răspunsurilor a fost similară între grupuri, au apărut diferențe semnificative în procesele cognitive:

• Copiii cu dezvoltare tipică au încetinit mai mult la problemele simbolice dificile.
• Copiii cu dificultăți matematice au prezentat adaptare redusă a strategiei și încetinire insuficientă după erori în format simbolic.
• În schimb, la cantitățile nesimbolice, aceștia au manifestat prudență crescută după erori.

Procese cognitive latente

Parametrii derivați din modelul computațional în timpul procesării numerelor simbolice au prezis abilitățile matematice globale mai bine decât cei obținuți din procesarea cantităților nesimbolice, susținând ipoteza unui deficit de acces la reprezentările simbolice.

Rezultate neuroimagistice

Imagistica funcțională a evidențiat:

• activitate redusă în girusul frontal mijlociu – asociată cu deficitul de prudență decizională;
• activitate redusă în cortexul cingulat anterior – asociată cu deficitul de ajustare după erori.

Aceste modificări au fost specifice procesării simbolice, sugerând că reprezentarea cantităților poate fi relativ intactă, dar utilizarea simbolurilor numerice și reglarea strategiilor cognitive sunt afectate.

Concluzii și implicații

Rezultatele susțin o viziune multidimensională asupra dificultăților de învățare a matematicii, care include:

• deficite metacognitive de monitorizare și adaptare;
• disfuncții ale rețelelor cerebrale de control executiv;
• dificultăți specifice numerelor simbolice, nu cantităților.

Integrarea modelării cognitive latente cu imagistica cerebrală oferă ținte noi pentru intervenții educaționale, orientate nu doar spre „simțul numerelor”, ci și spre antrenarea reglării cognitive și a feedback-ului după erori.