Влияние математической тревожности на выполнение арифметических операций на неосознаваемом уровне

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Проявление математической тревожности (МТ) связывают с беспокойством и страхом перед выполнением математических задач. Целью исследования было изучить электрофизиологические корреляты осознаваемых и неосознаваемых процессов при выполнении простых арифметических операций в зависимости от уровня математической тревожности участников эксперимента. Участникам эксперимента предъявлялись примеры на сложение и следующие за ними правильные и неправильные ответы. Участники эксперимента с низким уровнем МТ как в блоке с замаскированным, так и в блоке с незамаскированным предъявлением примеров демонстрируют достоверное увеличение амплитуды вызванных потенциалов при предъявлении правильного ответа по сравнению с неправильным на интервале 300–400 мс (волна N400/P300). В группе участников эксперимента с высоким уровнем МТ такое различие наблюдается только при осознаваемом восприятии (незамаскированное предъявление примеров). Участники эксперимента c высоким уровнем МТ показывают достоверную разницу между правильными и неправильными ответами на интервале 450–650 мс при неосознаваемом восприятии примеров, что позволяет говорить о наличии арифметического эффекта волны LPC (late positive component). Таким образом, полученные результаты могут свидетельствовать о преимущественном использовании процедурных стратегий при решении простых примеров участниками эксперимента с высоким уровнем МТ. С другой стороны, участники эксперимента с низким уровнем МТ демонстрируют корреляты автоматического извлечения ответа напрямую из долговременной памяти даже при неосознаваемом восприятии стимулов.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

В. М. Князева

Санкт-Петербургский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: v.m.knyazeva@spbu.ru
Россия, Санкт-Петербург

Н. В. Полякова

Санкт-Петербургский государственный университет

Email: v.m.knyazeva@spbu.ru
Россия, Санкт-Петербург

Д. Г. Федоров

Санкт-Петербургский государственный университет

Email: v.m.knyazeva@spbu.ru
Россия, Санкт-Петербург

Д. Д. Ситникова

Санкт-Петербургский государственный университет

Email: v.m.knyazeva@spbu.ru
Россия, Санкт-Петербург

А. А. Александров

Санкт-Петербургский государственный университет

Email: v.m.knyazeva@spbu.ru
Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Будакова А.В., Лиханов М.В., Блониевски Т., Малых С.Б., Ковас Ю.В. Математическая тревожность: этиология, развитие и связь с успешностью в математике. Вопросы психологии. 2020. 1: 109–118.
  2. Полякова Н.В., Александров А.А. Использование компонента N400 для анализа математических вычислений на бессознательном уровне. Журн. высш. нервн. деят. им. И.П. Павлова. 2019. 69 (3): 325–333.
  3. Иваницкий Г.А. Быстрая система обработки информации и осознание стимулов. Комментарий к статьям О.В. Щербаковой и Н.В. Поляковой с соавторами. Журн. высш. нервн. деят. им. И.П. Павлова. 2019. 69 (3): 339–342.
  4. Alexander L., Martray C. The development of an abbreviated version of the Mathematics Anxiety Rating Scale. Meas. Eval. Couns. Dev. 1989. 22 (3): 143–150.
  5. Ashcraft M.H., Kirk E.P. The relationships among working memory, math anxiety, and performance. J. Exp. Psychol. Gen. 2001. 130 (2): 224.
  6. Ashcraft M.H., Kirk E.P., Hopko D. On the cognitive consequences of mathematics anxiety. The development of mathematical skills. Ed Donlan C. London: Psychology Press, 2022: 174–196 pp.
  7. Blankenberger S. The arithmetic tie effect is mainly encoding-based. Cognition 2001. 82 (1): B15–B24.
  8. Daker R.J., Gattas S.U., Sokolowski H.M., Green A.E., Lyons I.M. First-year students’ math anxiety predicts STEM avoidance and underperformance throughout university, independently of math ability. Npj Sci. Learn. 2021. 6 (1): 17.
  9. Derrfuss J., Brass M., Neumann J., von Cramon D.Y. Involvement of the inferior frontal junction in cognitive control: Meta-analyses of switching and Stroop studies. Hum. Brain Mapp. 2005. 25: 22–34.
  10. Dickson D.S., Cerda V.R., Beavers R.N., Ruiz A., Castañeda R., Wicha N.Y. When 2 × 4 is meaningful: The N400 and P300 reveal operand format effects in multiplication verification. Psychophysiology. 2018. 55 (11): e13212.
  11. Dickson D.S., Wicha N.Y. P300 amplitude and latency reflect arithmetic skill: An ERP study of the problem size effect. Biol. Psychol. 2019. 148: 107745.
  12. Domahs F., Domahs U., Schlesewsky M., Ratinckx E., Verguts T., Willmes K., Nuerk H.C. Neighborhood consistency in mental arithmetic: Behavioral and ERP evidence. Behav. Brain Funct. 2007. 3: 1–13.
  13. Eysenck M.W., Derakshan N. New perspectives in attentional control theory. Pers. Individ. Dif. 2011. 50: 955–960.
  14. Hartwright C.E., Looi C.Y., Sella F., Inuggi A., Santos F.H., González-Salinas C., García Santos J.M., Kadosh R.C., Fuentes L.J. The neurocognitive architecture of individual differences in math anxiety in typical children. Sci. Rep. 2018. 8 (1): 8500.
  15. Huang W.J., Chen W.W., Zhang X. The neurophysiology of P300 – an integrated review. Eur. Rev. Med. Pharmaco. 2015. 19(8): 1480–1488.
  16. Imbo I., Vandierendonck A. Practice effects on strategy selection and strategy efficiency in simple mental arithmetic. Psychol. Res. 2008. 72: 528–541.
  17. Jasinski E.C., Coch D. ERPs across arithmetic operations in a delayed answer verification task. Psychophysiology. 2012. 49 (7): 943–958.
  18. Jost K., Henninghausen E., Rfsler E. Comparing arithmetic and semantic fact retrieval: effects of problem size and sentence constraint on event-related brain potentials. Psychophysiology. 2004. 41:46–59.
  19. Jost K., Khader P.H., Burke M., Bien S., Rösler F. Frontal and parietal contributions to arithmetic fact retrieval: a parametric analysis of the problem‐size effect. Hum. Brain Mapp. 2011. 32 (1): 51–59.
  20. Kristjánsson Á., Ásgeirsson Á.G. Attentional priming: recent insights and current controversies. Curr. Opin. Psychol. 2019. 29: 71–75.
  21. Kutas M., Federmeier K.D. Thirty years and counting: finding meaning in the N400 component of the event-related brain potential (ERP). Annu. Rev. Psychol. 2011. 62: 621–647.
  22. Lyons I.M., Beilock S.L. When math hurts: Math anxiety predicts pain network activation in anticipation of doing math. PLoS ONE. 2012. 7 (10): e48076.
  23. Maloney E.A., Ansari D., Fugelsang J.A. The effect of mathematics anxiety on the processing of numerical magnitude. Q. J. Exp. Psychol. (Hove). 2011. 64 (1): 10–16.
  24. Núñez-Peña M.I. Effects of training on the arithmetic problem-size effect: An event-related potential study. Exp. Brain Res. 2008. 190 (1): 105–110.
  25. Núñez-Peña M.I., Gracia-Bafalluy M., Tubau E. Individual differences in arithmetic skill reflected in event-related brain potentials. Int. J. Psychophysiol. 2011. 80 (2): 143–149.
  26. Núñez-Peña M.I., Suárez-Pellicioni M. Processing false solutions in additions: differences between high -and lower-skilled arithmetic problem-solvers. Exp. Brain. Res. 2012. 218: 655–663.
  27. Núñez-Peña M.I., Suárez-Pellicioni M. Processing of multi-digit additions in high math-anxious individuals: psychophysiological evidence. Front Psychol. 2015. 6: 1268.
  28. Prieto-Corona B., Rodríguez-Camacho M., Silva-Pereyra J., Marosi E., Fernández T., Guerrero V. Event-related potentials findings differ between children and adults during arithmetic-fact retrieval. Neurosci. Lett. 2010. 468 (3): 220–224.
  29. Proverbio A.M., Carminati M. Electrophysiological markers of poor versus superior math abilities in healthy individuals. Eur. J. Neurosci. 2019. 50 (2): 1878–1891.
  30. Riggins T., Scott L.S. P300 development from infancy to adolescence. Psychophysiology. 2020. 57 (7): e13346.
  31. Shakmaeva A. Math anxiety – When the emotional brain paralyzes the thinking brain. Kwart Pedagogiczny. 2022. 264 (2): 11–27.30.
  32. Sowinski C., Dunbar K., Le Fevre J. Calculation fluency test (Unpublished technical report). 2014.
  33. Strauss M., Dehaene S. Detection of arithmetic violations during sleep. Sleep. 2019. 42 (3): zsy232.
  34. Suárez-Pellicioni M., Núñez-Peña M.I., Colomé À. Math anxiety: A review of its cognitive consequences, psychophysiological correlates, and brain bases. Cogn. Affect. Behav. Neurosci. 2016. 16: 3–22.
  35. Sun J., Osth A.F., Feuerriegel D. The late positive event-related potential component is time locked to the decision in recognition memory tasks. Cortex. 2024. 176: 194–208.
  36. Taghizadeh S., Hashemi T., Jahan A., Nazari M.A. The neural differences of arithmetic verification performance depend on math skill: Evidence from event‐related potential. Neuropsychopharmacology Reports. 2021. 41 (1): 73–81.
  37. Wang C., Liu C. Mathematics anxiety and its effect on mental arithmetic. Adv. Psychol. Sci. 2007. 15 (5): 795.
  38. Wilson A.J., Revkin S.K., Cohen D., Cohen L., Dehaene S. An open trial assessment of “The Number Race”, an adaptive computer game for remediation of dyscalculia. Behav. Brain. Funct. 2006. 2: 1–16.
  39. Young C.B., Wu S.S., Menon V. The neurodevelopmental basis of math anxiety. Psychol. Sci. 2012. 23 (5): 492–501.
  40. Zhang J., Zhao N., Kong Q.P. The relationship between math anxiety and math performance: A meta-analytic investigation. Front. Psychol. 2019. 10: 1613.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Вызванные потенциалы при осознаваемом восприятии стимулов. Тонкой линией отмечен ВП в ответ на предъявление правильных решений, толстой линией – ВП в ответ на предъявление неправильных решений. Представлены ВП для примеров малой и большой проблем для участников эксперимента с высоким (слева) и низким (справа) уровнем математической тревожности. Пунктирной линией показаны интервалы анализа основных компонент.

Скачать (401KB)
3. Рис. 2. Вызванные потенциалы при неосознаваемом восприятии стимулов. Тонкой линией отмечен ВП в ответ на предъявление правильных решений, толстой линией – ВП в ответ на предъявление неправильных решений. Представлены ВП для примеров малой и большой проблем для участников эксперимента с высоким (слева) и низким (справа) уровнем математической тревожности. Пунктирной линией показаны интервалы анализа основных компонент.

Скачать (404KB)

© Российская академия наук, 2025