BUFFALO, NY – Les derniers travaux sur la dyslexie d’un chercheur de l’Université de Buffalo ont produit de manière inattendue une découverte surprenante qui montre clairement comment les zones coopératives du cerveau responsables de la capacité de lecture fonctionnent même dans des activités apparemment disjointes comme la multiplication.

Bien que le fossé entre la littératie et les mathématiques se reflète souvent dans le fossé entre les arts et la science, les résultats suggèrent que la lecture, l’écriture et le calcul, qui sont officieusement identifiées comme les compétences de base de manière informelle comme les trois R, pourraient en n’a pas été présenté auparavant, encore moins validé expérimentalement.

«J’ai été impressionné par ces résultats», a déclaré le Dr. Christopher McNorgan, auteur de l’article et professeur assistant au département de psychologie de l’UB. «Ils ajoutent de la valeur et de l’importance à la littératie en montrant comment la littératie s’étend à différents domaines, comment nous abordons d’autres tâches et comment nous résolvons d’autres problèmes.

« La lecture est tout, et dire cela 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. Son seul objectif était de déterminer s’il était possible d’identifier les enfants atteints de dyslexie en fonction de la façon dont le cerveau est câblé pour la lecture.

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

Comme dans cette étude précédente, une nouvelle approche d’apprentissage en profondeur qui utilise plusieurs classifications simultanées est au cœur de l’article récent de McNorgan qui apparaît dans la revue. Limites de la neuroscience computationnelle.

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

Dans les relations linéaires, lorsqu’une variable affecte directement une autre, une relation non linéaire peut être glissante car les changements dans une zone n’affectent pas nécessairement une autre zone proportionnellement. Mais ce qui est difficile pour les méthodes traditionnelles est facilement accompli grâce à l’apprentissage en profondeur.

McNorgan a identifié la dyslexie avec une précision de 94% au moment où il a terminé son premier ensemble de données, qui consistait en une connectivité fonctionnelle de 14 bons lecteurs et 14 mauvais lecteurs impliqués dans une tâche linguistique.

Cependant, il avait besoin d’un autre ensemble de données pour voir si ses résultats pouvaient être généralisés. McNorgan a donc décidé de faire une étude mathématique basée sur un problème de multiplication mentale et mesuré la connectivité fonctionnelle en utilisant les informations IRMf dans ce deuxième ensemble de données.

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

Le cerveau se connecte constamment de manière dynamique en fonction de la tâche. Imaginez lire une liste de spécialités de restaurant tout en vous tenant à quelques pas de la barre de menus clouée au mur. Le cortex visuel fonctionne chaque fois que vous regardez quelque chose. Cependant, depuis que vous lisez, le cortex visuel fonctionne ou est connecté au cortex auditif, du moins pour le moment.

Si vous pointez l’un des éléments du tableau, vous le cognez accidentellement contre le mur. Lorsque vous l’atteignez, votre câblage cérébral changera. Vous ne lisez plus, vous essayez d’attraper un objet qui tombe et votre cortex visuel travaille maintenant avec le cortex pré-moteur pour guider votre main.

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

Dans les deux ensembles de données utilisés par McNorgan, les participants étaient engagés dans différentes tâches: la langue et les mathématiques. Dans chaque cas, cependant, l’empreinte digitale de connectivité était la même et il a été en mesure d’identifier la dyslexie avec une précision de 94%, indépendamment du fait qu’il s’agissait d’un test contre le groupe de lecture ou le groupe de mathématiques.

C’était un caprice de voir à quel point son modèle distinguait les bons lecteurs des mauvais lecteurs – ou des participants qui ne lisaient pas du tout. La réalisation de la précision et de la similitude a changé la direction du papier que McNorgan voulait.

Oui, il pouvait identifier la dyslexie. Cependant, il est devenu clair que le câblage du cerveau pour la lecture était également en place pour les mathématiques.

Une autre tâche. Mêmes réseaux fonctionnels.

« En raison du problème de multiplication dans le deuxième ensemble de données, le cerveau doit se connecter dynamiquement d’une manière particulièrement pertinente pour effectuer des mathématiques. Cependant, il est clair que la configuration dynamique du réseau de lecture est illustrée dans le problème de mathématiques, « dit McNorgan.

Il dit que c’est le genre de perspicacité qui renforce ce qui est déjà un argument solide en faveur de l’alphabétisation.

«Ces résultats montrent que la façon dont notre cerveau est câblé pour la lecture affecte en fait la façon dont le cerveau fonctionne pour les mathématiques», a-t-il déclaré. « Cela dit, vos compétences en lecture auront une incidence sur la façon dont vous abordez les problèmes dans d’autres domaines et nous aideront à mieux comprendre les enfants ayant des difficultés d’apprentissage en lecture et en mathématiques. »

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

« 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, que pourrait-il faire d’autre? »

Selon McNorgan, c’est une question ouverte pour le moment.

«Ce que je sais de 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 qu’apprendre à lire les formes est bien plus que cela. »

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