发展性计算障碍是一种以数值认知显著困难为特征的学习障碍，但其认知与神经基础仍存在争议。不同理论分别认为，计算障碍源于数的领域特异性表征不精确，或源于维持和整合数值信息的领域一般性缺陷。本研究对这两种观点进行了检验。33名计算障碍青少年及青年人与33名年龄和性别匹配的对照参与者（15–23岁）在功能磁共振成像（fMRI）扫描期间完成了序列数量比较任务。通过对选择和反应时进行联合计算建模，我们将知觉噪声和记忆噪声与控制速度—准确性权衡的决策变量区分开来；同时，采用互补的神经影像分析刻画神经数值表征及其网络归属。具体而言，我们使用数值群体感受野（nPRF）模型量化顶叶数量调谐的精确度，并将社区检测算法应用于连接模式，以构建该区域的个体化功能网络图谱。计算障碍参与者表现出更大的知觉噪声和记忆噪声，同时具有更谨慎的反应标准；他们牺牲速度以换取准确性，从而补偿表征不精确。神经层面上，数量模型对顶叶皮层活动的解释方差较低，提示数值表征的精确度较低；个体化网络图谱还显示，该皮层中归属于背侧注意网络的比例较低，而归属于视觉网络的比例较高。我们的发现并不支持将两种观点截然对立，而是表明，计算障碍既体现为顶叶皮层数值表征精确度降低，也体现为该皮层在分布式功能网络中的归属发生改变。系统。
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计算行为和顶叶皮层计算模型中的发展性计算障碍的领域特异性与领域一般性特征
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发展性计算障碍是一种学习障碍
其特征是数值认知方面存在显著困难，但其认知与神经基础仍有争议。相互竞争的理论认为，发展性计算障碍（dyscalculia）可能源于数的领域特异性表征不精确，也可能源于维持和整合数值信息的领域一般性缺陷。本研究招募了33名患有发展性计算障碍的青少年和青年，以及33名在年龄和性别上匹配的对照组参与者（15—23岁）；所有参与者在接受功能性磁共振成像（fMRI）扫描时完成序贯数量比较任务，以检验上述两种理论。对选择和反应时进行联合计算建模，使我们能够区分知觉噪声、记忆噪声与调节速度—准确性权衡的决策变量；同时，互补的神经影像分析刻画了神经层面的数量表征及其网络嵌入特征。具体而言，我们采用数值群体感受野（nPRF）模型量化顶叶数量调谐的精确度，并基于连接模式应用社群检测算法，为同一区域绘制个体化功能网络图。发展性计算障碍参与者表现出更大的知觉噪声和记忆噪声，同时反应标准也更谨慎，通过牺牲速度换取准确性，以补偿表征精确度不足。在神经层面，数量模型对顶叶皮层的解释方差较低，提示其数值表征精确度较低；个体化网络图则显示，该皮层中归属于背侧注意网络的部分较少，归属于视觉网络的部分较多。我们的研究结果并不支持将两种理论截然对立，而是表明发展性计算障碍既与顶叶皮层数值表征精确度降低有关，也与该皮层在分布式功能系统中的分配方式发生改变有关。
利益冲突声明
The
作者声明不存在利益冲突。
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发布于 2026 年 10 月 11 日。
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行为与顶叶皮层计算模型中计算障碍的领域特异性与领域一般性特征
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，
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，
Karin
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bioRxiv
2026.10.08.757623；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.10.08.757623
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2026.10.08.757623；
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关键词：发育性计算障碍 · 数值认知 · 顶叶皮层 · 功能磁共振成像 · 神经表征 · 功能网络
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.08.757623v1?rss=1