书籍 脑与数学的封面

脑与数学

[法] 斯坦尼斯拉斯·迪昂

出版时间

2022-03-01

ISBN

9787572231056

评分

★★★★★
书籍介绍
你知道小婴儿天生就具备基本的数感能力吗?数学天才/计算奇才的大脑有何不同? 人脑中有专门负责数学思维的脑区吗?更加合理的数学教学策略是什么? ●“认知神经科学领域首部描绘数学认知的书,大脑奖得主迪昂里程碑式作品 带你探索数学思维的真相,揭秘我们的数学能力是如何精进的。被哈佛大学、北京师范大学等知名高校用作专业教材。 ●引领数学教学改进,对数学教学产生重大影响的突破之作 本书深刻揭示了人类自婴儿起就具有数感能力,有力反驳了皮亚杰的理论,书中提到的关于大脑如何理解和处理数字及其他形式的数学信息的新发现,对早期教育和中小学的数学教学方式产生重大影响。 ●名家译作。华东师范大学教育神经科学研究中心副主任、《教育生物学杂志》执行主编周加仙领衔翻译! 《脑与数学》是有“神经科学界诺贝尔奖”之称的“大脑奖”获得者斯坦尼斯拉斯·迪昂为读者带来的一场关于数学、教育和终身学习的知识盛宴,带你探索人类数学认知的心理起源,揭秘数学思维的真相。 本书以神经科学家的视角,从动物与人类婴儿所具有的算术能力,到人类数学能力的进化历程,再到数学天才的大脑数学认知方式,作者用丰富且富有创新性的实验,将深奥难懂的数学认知与脑科学知识,以大众看得懂的方式娓娓道来,是认知神经科学领域首部系统描绘人类数学认知的著作,更是数学认知研究领域里程碑式的作品。 如果你是数学教育工作者,这本书让你直达孩子数学思维的本源,理解孩子的思维运行方式,才能真正以符合儿童数学思维发展规律的方法有效教学;如果你是家长,这本书能让你读懂孩子的数学认知方式,以科学的方法帮助他们更好地发展思维能力;如果你是认知神经科学爱好者,那更要赶快拿起这本书,跟随迪昂,踏上探索人类思维奥秘的旅程,去发现隐藏在数字世界背后那复杂而令人兴奋的真相。 斯坦尼斯拉斯·迪昂 全世界很具影响力的认知神经科学家之一,欧洲脑科学研究领域的领头人,世界脑科学领域大师级的人物。 虽然本科主修数学专业,但对神经科学抱有极大兴趣,继而跟随认知神经科学创始人乔治·米勒(George Miller)、转换生成语法理论创始人诺姆·乔姆斯基(Noam Chomsky)、认知发展理论创始人让·皮亚杰(Jean Piaget)三位大师的学生杰柯·梅勒(Jacques Mehler)学习。 2014年,与其他两位科学家共同获得有“神经科学界诺贝尔奖”之称的“大脑奖”(The Brain Prize)。该奖项在脑科学领域地位很高、分量很重,显示了迪昂在神经科学领域过人的天赋和巨大影响力。 已在《自然》(Nature)《科学》(Science)等知名学术杂志上发表300多篇文章,是脑科学及数学认知领域公认的专家。《脑与数学》被哈佛大学等用作专业教材。
目录
测一测 你了解数感对人类的影响吗?
前言
引言
第一部分 天赋数感:进化的馈赠
01 会算术的“天才”动物

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用户评论
看了2、3章,蛮无聊的。有新研究,没大成果——不过当今的数学教学确有极大问题。 老朋友,新书。我这数学呆子是哪里出了问题呢
涨见识了,又补充不少佐证,又标注了不少想读的书,我是第一个评论的吗?至少四星吧
迪昂“脑”系列4本读过的第二本。人类似乎天生就有基础的数学直觉,这在一些动物上也得到了确认,通过文化和语言的进化,独创了全世界通用的数学语言,书里大量精彩的科研试验与结果分析,带来了有关于数学和大脑关系的很多证实或推论。我们从天生的数感直觉出发,逐渐通过心理数轴极大地扩展了我们对数字广度的认知,数字书写系统提供了数学语言,加上记忆的帮助,我们成为了现在这种能够快速比较准确估值、会使用各种计算方法、利用数学工具去表征现实事物的人。柏拉图有关于数字就是真理永远存在而有待于被人发现的认识明显是错误的,数学是上帝的语言也明显是无稽之谈,人类对于数学语言的建构与其他语言本身没有什么不同,都依赖于特定的脑区,依赖于前人的尝试与努力,依赖于我们不断的探索。对于儿童教育,保留天性中对数字的热爱可能是最重要的
这本书写成于世纪交界,主体内容较为古老。受限于影像技术,本书相较于之后成书的《脑与阅读》和《脑与意识》更加倾向于使用认知心理学和人类学的证据。新成的一章内容并不充实,但是可以作为作者后续研究的铺垫阅读。
读这本书最大的收获是为辅导娃数学时怒气值不增长提供了科学的依据。另外,人脑不是设计用来处理复杂精确的计算的,所以那些数学天才因为独特的脑部构造而缺失普通人的常用技能是合情合理的,而且很有可能是造物主安插到人类中间引导人类如何在牠允许的范围内进行探索。
联想到我之前说的大部分人没考上清华与其说是智力问题不如说是学习方法问题。我几近打算抛弃才华,天赋甚至是某种特定智力这些概念。学习只依赖激情专注和方法。我们被才能和柏拉图主义的数学本质这些说法驯化得太狭隘了。