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Cognitive computational neuroscience approach to the development of mathematical competence

Projektbeschreibung

Entschlüsselung des Zahlensinns im Gehirn

Die Art und Weise, wie Kinder lernen, Ziffern mit Mengen zu assoziieren, ist entscheidend für das Verständnis der symbolischen Mathematik. Die Hypothese der symbolischen Entfremdung legt jedoch nahe, dass ein intensiver Umgang mit Zahlensymbolen die Verknüpfung symbolischer und nicht-symbolischer Zahlen schwächen kann. In früheren Studien wurden zwar Verschiebungen der Gehirnaktivität bei Kleinkindern beobachtet und die Verarbeitung von Zahlen durch künstliche neuronale Netze simuliert, aber die Verbindungspunkte zwischen Gehirnrepräsentationen und Merkmalen künstlicher neuronaler Netze sind nach wie vor unbekannt. Das ERC-finanzierte Projekt MathDevCCN zielt darauf ab, diese Lücke zu schließen, indem es multimodale Neurobildgebungs-Daten von Kindern und Modelle künstlicher neuronaler Netze integriert. Mithilfe von fMRI und EEG verfolgt das Projekt die Entwicklung des Gehirns von fünf- und siebenjährigen Kindern und untersucht, wie sich die neuronalen Muster im Bildungsverlauf entwickeln. Diese werden mit generierten Modellen künstlicher neuronaler Netze für symbolische und nichtsymbolische Zahlenassoziationen verglichen.

Ziel

Learning the association between numerals (symbolic numbers) and quantity (nonsymbolic numbers) is the initial step toward comprehending symbolic mathematics. According to the symbolic estrangement hypothesis, extensive experience of exposure to numerals and their manipulation may significantly weaken any preexisting relation between symbolic and nonsymbolic numbers. Previous studies have independently reported representational shifts of brain activity patterns in young children and simulation of number processing systems using artificial neural networks (ANNs). Nonetheless, it has remained largely unclear how such brain representations and ANN features are related to each other in terms of development. The current project aims to address these issues by constructing computational models that integrate multimodal neuroimaging data of young children and ANN models for symbolic and nonsymbolic numbers. Functional magnetic resonance imaging (fMRI) and electroencephalogram (EEG) data will be collected while children engage in number perception tasks at the outset (5-year-olds) and after two years (7-year-olds) of formal education. In parallel with the neuroimaging experiments, I will implement ANNs that learn the association between symbolic and nonsymbolic numbers. To determine whether ANNs exhibit a similar developmental trajectory as the human brain, I will construct voxel-wise encoding models based on the latent ANN features. Encoding models based on the fMRI and EEG data will be further integrated into fine-scale spatiotemporal data showing functional dynamics across multiple brain regions. Finally, I will investigate how these dynamics change with formal education by comparing data from 5- and 7-year-olds. This project integrates interdisciplinary knowledge from cognitive neuroscience, developmental psychology, and artificial intelligence to establish a novel computational approach to understanding the development of mathematical abilities.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2024-STG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 496 500,00
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 496 500,00

Begünstigte (1)

Mein Booklet 0 0