Lire pour réussir – en mathématiques; Une étude montre comment les compétences en lecture façonnent plus que la simple lecture – Technoguide

Les travaux récents d’un chercheur de l’Université de Buffalo sur la dyslexie ont produit de manière inattendue une découverte surprenante qui démontre clairement comment les zones coopératives du cerveau responsables de la capacité de lecture sont également à l’œuvre lors d’activités apparemment sans rapport, telles que la multiplication.

Bien que la division entre littératie et mathématiques se reflète généralement dans la division entre les arts et les sciences, les résultats suggèrent que la lecture, l’écriture et l’arithmétique, les compétences fondamentales identifiées de manière informelle comme les trois R, pourraient en fait se chevaucher d’une manière qui n’avait pas été imaginée auparavant, et encore moins. validée expérimentalement.

“Ces découvertes m’ont bouleversé”, a déclaré Christopher McNorgan, PhD, auteur de l’article et professeur adjoint au département de psychologie de l’UB. «Ils rehaussent la valeur et l’importance de l’alphabétisation en montrant comment la maîtrise de la lecture atteint tous les domaines, en guidant la façon dont nous abordons d’autres tâches et résolvons d’autres problèmes.

“La lecture est tout, et le dire est plus qu’un slogan inspirant. C’est maintenant une conclusion définitive de la recherche.”

Et c’est une conclusion qui ne faisait pas à l’origine partie de la conception de McNorgan. Il prévoyait d’explorer exclusivement s’il était possible d’identifier les enfants dyslexiques sur la base de la façon dont le cerveau était câblé pour la lecture.

«Cela me semblait plausible étant donné le travail que j’avais récemment terminé, qui identifiait un biomarqueur pour le TDAH», a déclaré McNorgan, un expert en neuroimagerie et en modélisation informatique.

Comme cette étude précédente, une nouvelle approche d’apprentissage en profondeur qui effectue plusieurs classifications simultanées est au cœur de l’article actuel de McNorgan, qui apparaît dans la revue Frontiers in Computational Neuroscience.

Les réseaux d’apprentissage profond sont idéaux pour découvrir des relations conditionnelles et non linéaires.

Lorsque les relations linéaires impliquent une variable influençant directement une autre, une relation non linéaire peut être glissante car les changements dans un domaine n’influencent pas nécessairement proportionnellement un autre domaine. Mais ce qui est difficile pour les méthodes traditionnelles est facilement géré par l’apprentissage en profondeur.

McNorgan a identifié la dyslexie avec une précision de 94% quand il a terminé avec son premier ensemble de données, composé de la connectivité fonctionnelle de 14 bons lecteurs et 14 lecteurs pauvres engagés dans une tâche linguistique.

Mais il avait besoin d’un autre ensemble de données pour déterminer si ses conclusions pouvaient être généralisées. McNorgan a donc choisi une étude mathématique, qui reposait sur une tâche de multiplication mentale, et mesurait la connectivité fonctionnelle à partir des informations IRMf dans ce deuxième ensemble de données.

La connectivité fonctionnelle, contrairement à ce que le nom pourrait impliquer, est une description dynamique de la façon dont le cerveau est virtuellement câblé d’un moment à l’autre. Ne pensez pas aux fils physiques utilisés dans un réseau, mais plutôt à la façon dont ces fils sont utilisés tout au long de la journée. Lorsque vous travaillez, votre ordinateur portable envoie un document à votre imprimante. Plus tard dans la journée, votre ordinateur portable peut diffuser un film sur votre téléviseur. La façon dont ces fils sont utilisés dépend du fait que vous travaillez ou que vous vous détendez. La connectivité fonctionnelle change en fonction de la tâche immédiate.

Le cerveau se recâblera dynamiquement en fonction de la tâche tout le temps. Imaginez lire une liste de spécialités de restaurant en vous tenant à seulement quelques pas du tableau de menu cloué au mur. Le cortex visuel fonctionne chaque fois que vous regardez quelque chose, mais parce que vous lisez, le cortex visuel fonctionne avec, ou est connecté, du moins pour le moment, au cortex auditif.

En désignant l’un des éléments du tableau, vous le faites tomber accidentellement du mur. Lorsque vous tendez la main pour l’attraper, votre câblage cérébral change. Vous ne lisez plus, mais essayez d’attraper un objet qui tombe, et votre cortex visuel fonctionne maintenant avec le cortex pré-moteur pour guider votre main.

Différentes tâches, différents câblages; ou, comme l’explique McNorgan, différents réseaux fonctionnels.

Dans les deux ensembles de données utilisés par McNorgan, les participants étaient engagés dans différentes tâches: la langue et les mathématiques. Pourtant, dans chaque cas, l’empreinte digitale de la connectivité était la même et il a pu identifier la dyslexie avec une précision de 94%, que ce soit contre le groupe de lecture ou le groupe de mathématiques.

C’était un caprice, a-t-il dit, de voir à quel point son modèle distinguait les bons lecteurs des mauvais lecteurs – ou des participants qui ne lisaient pas du tout. En voyant la précision et la similitude, a changé la direction du papier que McNorgan a voulu.

Oui, il pouvait identifier la dyslexie. Mais il est devenu évident que le câblage du cerveau pour la lecture était également présent pour les mathématiques.

Tâche différente. Mêmes réseaux fonctionnels.

«Le cerveau doit se connecter dynamiquement d’une manière qui est particulièrement pertinente pour faire des mathématiques en raison du problème de multiplication dans le deuxième ensemble de données, mais il y a des preuves claires de la configuration dynamique du réseau de lecture qui apparaît dans la tâche mathématique», dit McNorgan .

Il dit que c’est le genre de constatation qui renforce les arguments déjà solides en faveur de l’alphabétisation.

«Ces résultats montrent que la façon dont notre cerveau est câblé pour la lecture influence en fait la façon dont le cerveau fonctionne pour les mathématiques», a-t-il déclaré. “Cela signifie que vos compétences en lecture affecteront la façon dont vous abordez les problèmes dans d’autres domaines et nous aident à mieux comprendre les enfants ayant des difficultés d’apprentissage en lecture et en mathématiques.”

Alors que la frontière entre les domaines cognitifs devient plus floue, McNorgan se demande quels autres domaines le réseau de lecture guide réellement.

“J’ai examiné deux domaines qui ne pourraient pas être plus éloignés”, a-t-il déclaré. “Si le cerveau montre que son câblage pour la lecture apparaît dans la multiplication mentale, à quoi d’autre pourrait-il contribuer?”

C’est une question ouverte, pour l’instant, selon McNorgan.

«Ce que je sais grâce à cette recherche, c’est qu’une emphase pédagogique sur la lecture signifie beaucoup plus que l’amélioration des compétences en lecture», a-t-il déclaré. “Ces résultats suggèrent que l’apprentissage de la lecture des formes beaucoup plus.”

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