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学习中的大脑如何产生涌现性的心理操作，从而实现技能的内化与泛化？通过对习得基于算盘的心算能力儿童进行为期五年的纵向追踪，我们揭示了持续练习如何逐步重构全脑状态。学习诱发了非线性的转变：从稳定的基线构型，经由短暂的探索阶段，迈向重新稳定化的联结性脑网络。这种层级性的重塑从知觉系统级联至动作网络和默认网络，其过程由适应性神经变异性和选择性连接权重重估所介导，而显著性—顶叶记忆网络则充当动态中继。这些脑状态转变伴随着有序的认知迁移级联，首先在算术领域中显现，并进一步扩展至视空间功能和执行功能。我们的研究结果具有可重复性，并从系统层面阐明了生态性学习如何塑造大尺度网络，从而支持复杂技能的习得。
学习中的大脑如何产生涌现性的心理运作，从而实现技能的内化与泛化？通过对习得珠算心算的儿童进行为期五年的纵向追踪，我们揭示了持续练习如何逐步重构全脑状态。学习会诱发非线性转变：大脑由稳定的基线构型，经过一个短暂的探索阶段，最终过渡到重新稳定的联结性脑网络。这种分层重塑从知觉系统级联至动作网络和默认网络，其过程由适应性神经变异性和选择性连接权重重加权所介导，其中显著性—顶叶记忆网络充当动态中继。这些脑状态转变伴随着有序的认知迁移级联，最初出现在算术领域，并进一步扩展至视空间功能和执行功能。我们的研究结果具有可重复性，并从系统层面阐释了生态性学习如何塑造大尺度网络，以实现复杂技能的习得。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.03.729881v1?rss=1
🏷️ 学习诱导脑可塑性 纵向追踪研究 大尺度脑网络 心算技能习得 认知迁移 神经变异性
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