Nature:大脑与生俱来的连接性模式推动了视觉词语形成区域的发展
作者: mints 编译 / 4360次阅读 时间: 2020年12月02日
标签: 语言学 视觉词形区
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新的研究发现了大脑中不同语言的区域出生时就存在的联系。

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-WH,N$U1SP/W6F0研究人员分析了新生儿的大脑扫描结果后发现——大脑中的“视觉词形区”(Visual Word Form Area, VWFA)在出生时就与大脑的语言网络相连。这意味着该区域在出生时就可以接受到单词和字母,这为人们在出生时学会阅读创造了条件。

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"wnJ#p?'u}"b/Z0这项研究的资深作者、俄亥俄州立大学的心理学助教Zeynep Saygin说:“VWFA成为了培养视觉词汇敏感性的肥沃土壤——甚至在接触语言之前。”

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VWFA专门为识字阅读而设计。之前的一些研究假设,前阅读视觉词形区(pre-reading VWFA)一开始就和视觉皮层的其他部分没有什么不同,这些部分对面孔、场景或其他物体很敏感,只是在儿童学习阅读,或至少在他们学习语言的过程中才会对单词和字母有选择性。

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“我们发现这不是真的。即使是在出生时,VWFA在功能上与大脑的语言网络的连接比与其他区域的连接都更加紧密。这个发现令人兴奋、难以置信。”

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)ag4ye Wb0Saygin是俄亥俄州慢性脑损伤项目的核心教员,他与俄亥俄州心理学专业的研究生Jin Li、Heather Hansen以及助理教授David Osher一起进行了这项研究。他们的研究结果发表在《自然·科学报告》杂志上。

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语言区域(种子)和高级视觉区域(目标)之间的功能连接心理学空间C9NKW y}/S
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Jin Li, David E. Osher, Heather A. Hansen, Zeynep M. Saygin. (2020)Innate connectivity patterns drive the development of the visual word form area. Scientific Reports, 2020; 10 (1) DOI: 10.1038/s41598-020-75015-7

P4q#e]%jq6z)r0研究人员分析了40名新生儿的大脑功能磁共振成像扫描结果,这些婴儿都不满一周,他们都是人脑发育联接组项目(Developing Human Connectome Project)的一部分。研究人员将这些结果与40名成年人的类似扫描结果进行了比较,这些成年人参与了另外一个人类连接组项目。心理学空间/B6f V.K@'ZI1v

0`e*~2BdpnD*qK/i0Saygin说,VWFA紧挨着面部处理的视觉皮层,因此有理由相信新生儿大脑中这些部分之间是没有任何区别的。

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充当视觉对象的人脸与文字有一些相同的属性,需要更高分辨率才能让人类准确的识别。心理学空间C{X(]!wW e"p

X-|,X6hk[,M0但研究人员发现,哪怕是新生儿的视觉词形区(VWFA)也和视觉皮层识别面孔的区域不同,这种差异主要是因为它与大脑语言处理部分的功能联系存在差异。心理学空间d0e.s Q rIz*}8Z1W

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Saygin说:“WFA甚至在我们接触到单词之前就专门用来看单词了。”心理学空间8WTd&p_ c!_f b@"}

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这项研究的主要作者Li说:“探索我们的大脑如何以及为什么会开发出对特定事物敏感的功能模块(比如面孔、物体和单词)是一件很有趣的事。”心理学空间trV$?'B,rg8j9q W

*R)|2W~.J(S0“我们的研究确实强调了出生时大脑中就已经存在的连接的作用,这有助于发展出专业化的脑区功能,即使对于像阅读这样依赖经验的范畴也是如此。”心理学空间F7R OP%n+UD^o8V

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Z d]5j9wQ0这项研究确实发现了新生儿和成人的VWFA存在一些差异。

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Saygin说:“我们的研究结果表明,VWFA可能需要在婴儿的成熟过程中需要进一步完善。”心理学空间6_W1~1Q!Cb

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“口语和书面语的经验将有助于加强和语言回路某些特定方面的联系,并会因为因为一个人获得了识字能力,而进一步将该地区的功能与邻近区域区分开来。”心理学空间k{JS5J4H*D;E

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俄亥俄州实验室的Saygin目前正在扫描3岁和4岁儿童的大脑,以进一步了解VWFA在儿童学习阅读之前的功能以及该区域对哪些视觉特性有反应。

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她的目标是了解大脑是如何变成阅读脑,她说:“了解更多关于个体差异的信息可能有助于研究者理解阅读行为的差异,而且,对阅读障碍和其他发展障碍的研究也有帮助。”心理学空间2cG7G|1gHB

Xam;w"fN6nS*Z0Saygin说:“在这么小的年龄阶段,了解这个区域在做什么,将会告诉我们更多的了解人类大脑如何发展阅读能力以及可能出现的问题。重要的是,要追踪大脑的这一区域是如何变得越来越专业化。”

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这项研究得到了阿尔弗雷德·斯隆基金会的部分支持。分析是用俄亥俄州超级计算机中心完成的。

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