众所周知，不同的人进行算术计算的能力是不同的。有些人可以发现数学是一个非常简单的练习，而对其他人来说，它可能成为一个无法克服的问题。例如，大量的消费者年代在购物时难以进行日常计算，难以理解商品价格和折扣的关键信息。

图1 A。每个个体受试者在2分钟内解决的平均操作次数。以纸笔形式进行因子参考认知测试工具包N部分的缩短版。中位数用于细分人口，并考虑最熟练和技能较差的个体。
B.熟练和不熟练的计算者在解决数学运算时记录的大平均事件相关电位(ERPs)。P300成分被证明是个体数学能力的可靠标志。

健康人群中计算障碍的迹象包括:难以记住数字(包括密码、手机号码、重要日期、乘法表)，计数时容易迷失方向，难以解决复杂的数学计算(除法、乘法、算术、代数);挣扎于可视化，时间，方向，顺序，调度，程序和物流。据认为，大多数这些功能可能涉及大脑的左角回(位于顶叶皮层)。然而，健康人群中算术能力优劣的神经科学标志仍然知之甚少。

在这里，我们将13名高技能和13名低技能个体的电位与数学表现联系起来，这些个体是从41名研究生中挑选出来的，通过基于时间的测试来评估他们的算术能力好坏(图1A)。当参与者完成352个算术运算(加、减、乘、除)并判断所提供的结果是否正确时，研究人员从128个传感器上记录了他们的脑电图(EEG)。总的来说，熟练的人比不熟练的计算器正确地解决了更多的操作，并以更快的反应时间作出反应。与此一致的是，高技能组的事件相关电位(ERPs)额叶P300分量潜伏期比低技能组早达到峰值。P300的校正幅度大于错误的数学结果，但仅在熟练组中存在，而在计算能力差的组中也有这种趋势(图1B)。Spearman’s Rho相关系数分析表明，P300对正确算术解的响应越大，性能越好;相反，P300对不正确解的振幅越大，性能越差。结果表明，计算能力差的人对算术结果的表达不太清晰，而且难以快速获取。本研究提供了一种通过无创电记录直接调查算术能力的标准方法，可用于评估临床和健康人群(包括儿童、老年人、脑损伤患者)的计算障碍/计算障碍。

爱丽丝·马多·普罗弗比奥
意大利米兰-比可卡大学神经科学研究中心

出版

健康个体数学能力差与高的电生理标记。
Proverbio AM, Carminati M
欧洲神经科学杂志。2019年1月31日

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