Fronto‐insular‐parietal network engagement underlying arithmetic word problem solving
Notice bibliographique
Résumé
Mathematical word problems are ubiquitous and standard for teaching and evaluating generalization of mathematical knowledge for real-world contexts. It is therefore concerning that the neural mechanisms of word problem solving are not well understood, as these insights represent strong potential for improving education and remediating deficits in this domain. Here, we investigate neural response to word problems via functional magnetic resonance imaging (fMRI). Healthy adults performed sentence judgment tasks on word problems that either contained one-step mathematical operations, or nonarithmetic judgments on parallel narratives without any numerical information. Behavioral results suggested that the composite efficiency measurement of combining accuracy and RT did not differ between the two problem types. Arithmetic sentence judgments elicited greater activation in the fronto-insular-parietal network including intraparietal sulcus (IPS), dorsolateral prefrontal cortex (PFC), and anterior insula (AI) than narrative sentence judgment. Narrative sentence judgments, conversely, resulted in greater activation predominantly in the left ventral PFC, angular gyrus and perisylvian cortex compared with reading arithmetic sentences. Moreover, task-dependent functional connectivity analyses showed the AI circuits were more strongly coupled with IPS during arithmetic sentence judgments than nonarithmetic sentences. Finally, activations in the IPS during arithmetic were highly correlated with out-of-scanner performance on a distinct set of problems with the same characteristics. These results show arithmetic word problem performance differences may rely more heavily on fronto-insular-parietal circuits for mathematical model building than narrative text comprehension of similar difficulty. More broadly, our study suggests that quantitative measurements of brain mechanisms can provide pivotal role for uncovering crucial arithmetic skills.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».