科学家发现数学“学渣”真相：不是数字太难，而是大脑“不认错”

小区门口的棋摊上，老周下了大半辈子象棋，水平一直不上不下。旁边看棋的老伙计早就看出了门道：他十盘里有六七盘，都栽在同一个“马后炮”上。输了骂两句，摆好棋子，下一盘照样那么走。

他的问题不在棋子认不全，而在输了以后不琢磨。这个朴素的道理，斯坦福大学的科学家用在了一个让很多家庭头疼的问题上：孩子的数学为什么学不好？

研究给出的答案是：不少数学“学渣”并没有被数字难住，卡住他们的是大脑“不认错”。做错一道题，大脑没有及时发出“该换个办法了”的信号，下一道题还沿着老路走。

这项研究由斯坦福大学的张惠相（Hyesang Chang）牵头，发表在《神经科学杂志》上。她所在的实验室由神经科学家梅农（Vinod Menon）领衔，这个团队研究孩子学数学时大脑怎么运转，已经做了十多年。

孩子数学差，大人怀疑的原因通常有两个，一个是笨，一个是懒。教育界还常提到第三个，叫“数感”差，意思是孩子对多少、大小天生不敏感，看一堆东西估不准数量。

斯坦福这次的实验，乍看测的正是数感。屏幕上出现两个量，孩子判断哪个大。有时是“4”和“7”这样的数字，有时是两堆小圆点，来不及一个一个数，只能凭感觉估。

题目简单，参加实验的孩子里有一部分被诊断为数学学习障碍，另一部分数学学得正常。如果只比答对了多少，结论无非是“谁更准一些”，跟老师批卷子没什么两样。

研究人员换了个看法。他们用一套数学模型，把每个孩子一题接一题的作答串起来，专门看做错之后的那一题：孩子还用原来的办法判断，还是悄悄换了思路？

问题就出在这里。数学正常的孩子，错了会自己调整，越做越稳。

有学习障碍的孩子，错了以后往往还用老办法，就算犯的错五花八门，思路也很少跟着变。两组孩子都知道7比4大，差别在于做错以后改不改。

做题的同时，孩子们躺在核磁共振仪里接受扫描。扫描结果跟做题表现对上了：数学困难的孩子，大脑里负责盯住自己表现、发现偏差后调整做法的区域，活动明显偏弱。

这套脑区像开车时的导航。走错一个路口，导航提醒“请掉头”，再重新规划路线。导航声音太小，司机就容易一条道走到黑。

研究人员发现，光看这些区域的活跃程度，就能在相当程度上分辨出孩子属于哪一组。

张惠相在解读结果时说，这些缺陷不一定局限于数字技能，还可能涉及更广泛的认知能力，比如在学习过程中监控自己的表现、调整自己的行为。

大脑“不认错”，有时候还跟害怕有关。梅农团队早年做过一项研究，测的是七到九岁、一碰数学就紧张的孩子。扫描发现，这些孩子做算术时，大脑里管恐惧的杏仁核格外活跃，负责记数字、算数字的区域反而使不上劲。

一个怕错的孩子，最本能的反应是躲开错误：涂掉、藏起来、不敢承认没听懂。错误躲过去了，大脑也就失去了一次纠偏的机会。越错越怕，越怕越不改，很多孩子就是这样在数学上越落越远的。

好在大脑是可以改变的。梅农团队另一项研究，请有数学学习障碍的小学生接受了八周一对一辅导。

辅导结束后，这些孩子的成绩追了上来，大脑的活动方式也变得和同龄孩子相近。看来大脑里这套“导航”，是可以慢慢练出来的。

科学家在机器身上也看到了类似的规律。今年，数学家陶哲轩和OpenAI的研究负责人马克·陈有过一场对谈，话题之一就是大模型怎样甩掉“数学学渣”的帽子。几年前，人工智能连简单的应用题都常常算错。

让机器开窍的关键，是让它在给出答案前先自己检查，发现走不通就退回去换条路。OpenAI介绍推理模型时就提到，模型学会了识别并纠正自己的错误。后来，这类模型在国际数学奥林匹克竞赛的题目上做到了金牌水平。

机器靠学会认错提高了数学成绩，孩子也是一样。题海战术之所以对一部分孩子没用，就在于反复做同一类题，练的是熟练度。如果孩子做错后从不回头，题做得再多，栽跟头的地方还是同一个。

很多孩子放学后是爷爷奶奶、外公外婆在辅导作业，这个发现对他们很有用。看到错题，先别急着说答案，也别马上让孩子擦掉重写。等上几秒，问一句“刚才你是怎么算的”，让孩子把思路讲出来。

还有个办法是角色互换：老人故意算错一道题，请孩子当“小老师”来挑毛病。给别人找错比给自己找错轻松得多，孩子不用担心挨批评，反倒愿意认真看每一步，慢慢也就养成了回头检查的习惯。

孩子答错时说什么也很重要。一句“怎么又错了”，孩子下回就想把错藏起来。

更妥当的说法是“这一步挺有意思，再看看”，孩子会觉得错题能拿出来讨论，不必藏着掖着。

研究团队下一步打算扩大样本，把更多不同背景的孩子，以及有阅读障碍等其他学习困难的孩子纳入进来，看看“错了不会调整”是不是许多学习困难共同的原因。

棋摊上的老周后来也变了。有一回，他输完没急着重摆，盯着棋盘看了好一会儿，嘟囔了一句：“原来是这匹马。”

那天以后，他再没在同一个地方输过。孩子做错数学题也是这个道理，让他停下来回头找一找错在哪里，比多做几页题更有用。