Mètodes de classificació aplicats a problemes verbals amb errors d'inversió en dades de neuroimatge

Abstract

Segons els informes PISA hi ha un baix rendiment en la resolució de problemes aritmètics i algebraics. La resolució de problemes és, per tant, un dels elements centrals de l’ensenyament de les matemàtiques. Una línia de recerca important en la resolució de problemes verbals és l’estudi dels processos cognitius quan els subjectes tradueixen els problemes al llenguatge de l’àlgebra. Un cas en què els estudiants reconeixen típicament la informació de l’enunciat, però no són capaços de construir una equació correcta, seria el conegut com a error d’inversió. L’objectiu que perseguim amb esta investigació és determinar les bases neuronals lligades a este error, i poder fer una classificació en grups, aquells que fan error vs els que no. Per això farem ús de programari matemàtic com MatLab i R, a través dels quals es farà l’anàlisi de les imatges de ressonància magnètica i la posterior classificació, respectivament. Els principals resultats que s’han obtés han sigut que aquells qui cometen error d’inversió requereixen d’una major demanda de recursos cognitius, com són els processos atencionals i memòria de treball, a més cal destacar l’èxit del classificador d’anàlisi discriminant flexible per a obtindre els dos grups classificats.