Генетичні аспекти математичних здібностей

Автор(и)

  • Валентин Михайлович Помогайбо Полтавський національний педагогічний університет імені В.Г. Короленка, Ukraine https://orcid.org/0000-0002-9828-2565
  • Наталія Дмитрівна Карапузова Полтавський національний педагогічний університет імені В.Г. Короленка, Ukraine https://orcid.org/0000-0003-1430-0648

DOI:

https://doi.org/10.33272/2522-9729-2021-1(196)-36-40

Ключові слова:

генетика; математичні здібності; нездатність до математики; здатність до математики; математичний талант; успадковуваність; спільне та індивідуальне оточуюче середовище

Анотація

Математика є головною засадою існування людської цивілізації. Без неї неможлива наукова і практична діяльність людини у будь-якій галузі її життя. Математичні здібності є надзвичайно мінливою ознакою, що описується кривою нормального розподілу. На лівому кінці цієї кривої відображується незначна кількість людей (близько 8%), які нездатні до вивчення математики (НМ), а на правому – також незначна кількість людей (близько 8%) із математичним талантом (МТ). Максимальна середня частина кривої (близько 84%) показує розподіл людей, які мають помірні математичні здібності (ПМЗ). ПМЗ і МТ разом становлять здатність до математики (ЗМ). Близько половини мінливості математичних здібностей визначається генетичними чинниками, а решту впливу на ознаку здійснюють чинники оточуючого середовища в різному співвідношенні, залежно від віку дитини. Необхідні подальші ретельні дослідження генетичних аспектів ЗМ, та їх взаємодії із чинниками спільного та індивідуального оточуючого середовища. Одержані дані будуть сприяти вдосконаленню методики викладання математики у школі.

 

Біографії авторів

Валентин Михайлович Помогайбо, Полтавський національний педагогічний університет імені В.Г. Короленка

кандидат біологічних наук, професор-консультант кафедри спеціальної освіти і соціальної роботи

Наталія Дмитрівна Карапузова, Полтавський національний педагогічний університет імені В.Г. Короленка

кандидатка педагогічних наук, професорка, професорка кафедри початкової освіти, природничих і математичних дисциплін та методик їх викладання

Посилання

References

Alarcón, M., DeFries, J. C., Light, J. G., & Pemmimgton, B. F. (1997). A twin study of mathematics disability. Journal of Learning Disabilities, 30 (6), 617-623.

Alarcón, M., Knopik, V. S., & DeFries, J. C. (2000). Covariation of mathematics achievement and general cognitive ability in twins. Journal of School Psychology, 38 (1), 63-77.

Baron-Cohen, S., Murphy, L., Chakrabarti, B., Craig, I., Mallya, U., et al. (2014). A genome wide association study of mathematical ability reveals an association at chromosome 3q29, a locus associated with autism and learning difficulties: a preliminary study. PloS One, 9(5), e96374. doi: 10.1371/journal.pone.0096374

Benavides-Varela, S., Pitteri, M., Priftis, K., Passarini, L., Meneghello, F., & Semenza, C. (2014). Right-hemisphere (spatial?) acalculia and the influence of neglect. Frontiers in Human Neuroscience, 8, art. 644. doi: 10.3389/fnhum.2014.00644.

Bertella, L., Girelli, L., Grugni, G., Marchi, S., Molinari, E., & Semenza, C. (2005). Mathematical skills in Prader-Willi Syndrome. Journal of Intellectual Disability Research, 49(Pt 2), 159-169.

Chen, H., Gu, X., Zhou, Y., Ge, Z., Wang, B., Siok, W.T., et al. (2017). A genome-wide association study identifies genetic variants associated with mathematics ability. Scientific Reports, 7, art. 40365. doi: 10.1038/srep40365.

Chiu, M. M., & Klassen, R. M. (2010). Relations of mathematics self-concept and its calibration with mathematics achievement: Cultural differences among fifteen-year-olds in 34 countries. Learning and Instruction, 20 (1), 2-17. doi: 10.1016/j.learninstruc.2008.11.002.

Davis, O. S. P., Band, G., Pirinen, M., Haworth, C. M. A., Meaburn, E. L., Kovas, Y., et al. (2014). The correlation between reading and mathematics ability at age twelve has a substantial genetic component. Nature Communications, 5, art. 4204. doi: 10.1038/ncomms5204.

Davis, J.M., Searles, V.B., Anderson, N., Keeney, J., Raznahan, A., Horwood, L.J., et al. (2015). DUF1220 copy number is linearly associated with increased cognitive function as measured by total IQ and mathematical aptitude scores. Human Genetics, 134(1), 67-75. doi: 10.1007/s00439-014-1489-2.

Dehaene, S., Molko, N., Cohen, L., & Wilson, A. J. (2004). Arithmetic and the brain. Current Opinion in Neurobiology, 14(2), 218-224. doi: 10.1016/j.conb.2004.03.008.

Desoete, A. (2015). Predictive indicators for mathematical learning disabilities/dyscalculia in kindergarten children. In: The Routledge international handbook of dyscalculia and mathematical learning difficulties. Ed. S. Chinn. London: Routledge, 90-100.

Docherty, S. J., Davis, O. S. P., Kovas, Y., Meaburn, E. L., Dale, P. S., Petrill, S. A., et al. (2010a). A genome-wide association study identifies multiple loci associated with mathematics ability and disability. Genes, Brain and Behavior, 9(2), 234-247. doi: 10.1111/j.1601-183X.2009.00553.x.

Docherty, S. J., Kovas, Y., Petrill, S. A., & Plomin, R. (2010b). Generalist genes analysis of DNA markers associated with mathematical ability and disability reveals shared influence across ages and abilities. BMC Genetics, 11(1), art. 61. doi: 10.1186/1471-2156-11-61.

Docherty, S. J., Kovas, Y., & Plomin, R. (2011). Gene-environment interaction in the etiology of mathematical ability using SNP sets. Behavior Genetics, 41(1), 141-154. doi: 10.1007/s10519-010-9405-6.

Edgell, C.-J. S., Basalamah, M. A., & Marr, H. S. (2004). Testican-1: a differentially expressed proteoglycan with protease inhibiting activities. Int. Rev. Cytol., 236, 101-122. doi: 10.1016/S0074-7696(04)36003-1.

Geary, D. C., Hoard, M. K., Byrd-Craven, J., Nugent, L., & Numtee, Ch. (2007). Cognitive mechanisms underlying achievement deficits in children with mathematical learning disability. Child Development, 78(4): 1343-1359. doi:10.1111/j.1467-8624.2007.01069.x.

GeneCards (2020). The human gene database. URL: http://www.genecards.org/.

Hart, S. A., Petrill, S. A., Thompson, L. A., & Plomin, R. (2009). The ABCs of math: a genetic analysis of mathematics and its links with reading ability and general cognitive ability. Journal of Educational Psychology, 101(2), 388-402. doi: 10.1037/a0015115.

Haworth, C. M. A., Kovas, Y., Petrill, S. A., & Plomin, R. (2007). Developmental origins of low mathematics performance and normal variation in twins from 7 to 9 years. Twin Research and Human Genetics, 10(1): 106-117. doi: 10.1375/twin.10.1.106.

HPA (2020). The Human Protein Atlas. URL: http://www.proteinatlas.org/ENSG00000162825-NBPF20/tissue.

Huntsinger, C. S., Jose, P. E., Liaw, F., & Ching, W.-D. (1997). Cultural differences in early mathematics learning: a comparison of Euro-American, Chinese-American, and Taiwan-Chinese families. International Journal of Behavioral Development, 21(2): 371-388. doi: 10.1080/016502597384929.

Husen, T. (1959). Psychological Twin Research: A Methodological Study. Uppsala, Sweden: Almquist & Wiksells.

Iuculano, T., Rosenberg-Lee, M., Supekar, K., Lynch, Ch. J., Khouzam, A., Phillips, J., et al. (2014). Brain organization underlying superior mathematical abilities in children with autism. Biological Psychiatry, 75(3), 223-230. doi: 10.1016/j.biopsych.2013.06.018.

Kovas, Y., Haworth, C. M., Petrill, S. A., & Plomin, R. (2007). Mathematical ability of 10-year-old boys and girls: genetic and environmental etiology of typical and low performance. Journal of Learning Disabilities, 40(6), 554-567. doi: 10.1177/00222194070400060601.

Kovas, Y., Voronin, I., Kaydalov, A., Sergey B., Malykh, S. B., Dale, Ph. S., & Plomin, R. (2013). Literacy and numeracy are more heritable than intelligence in primary school. Psychological Science, 24(10), 2048-2056. doi: 10.1177/0956797613486982

Lindberg, S. M., Hyde, J. Sh., Petersen, J. L., & Linn, M. C. (2010). New trends in gender and mathematics performance: a meta-analysis. Psychological Bulletin, 136(6), 1123-1135. doi:10.1037/a0021276.

Lubinski, D., & Benbow, C. P. (2006). Study of mathematically precocious youth after 35 years: uncovering antecedents for the development of math-science expertise. Perspectives on Psychological Science, 1(4), 316-345. doi: 10.1111/j.1745-6916.2006.00019.x.

Ludwig, K. U., Sämann, P., Alexander, M., Becker, J., Bruder, J., Moll, K., et al. (2013). A common variant in myosin-18B contributes to mathematical abilities in children with dyslexia and intraparietal sulcus variability in adults. Translational Psychiatry, 3, e229. doi: 10.1038/tp.2012.148

MalaCards (2020). The human disease database. URL: http://www.malacards.org/.

Markowitz, E. M., Willemsen, G., Trumbetta, S. L., van Beijsterveldt, T.C.E.M., & Boomsma, D. I. (2005). The etiology of mathematical and reading (dis)ability covariation in a sample of Dutch twins. Twin Research and Human Genetics, 8(6), 585-593. doi: 10.1375/twin.8.6.585.

Mazzocco, M. M. M. (2006). The cognitive phenotype of Turner syndrome: specific learning disabilities. International Congress Series - Excerpta Medica, 1298, 83-92. doi:10.1016/j.ics.2006.06.016.

McCarthy, M. I., Abecasis, G. R., Cardon, L. R., Goldstein, D. B., Little, J., Ioannidis, J. P. A., & Hirschhorn, J. N. (2008). Genome-wide association studies for complex traits: consensus, uncertainty and challenges. Nature Reviews Genetics , 9, 356-69. doi: 10.1038/nrg2344.

Nachman, M. W. (2001). Single nucleotide polymorphisms and recombination rate in humans. Trends in genetics, 17(9), 481-485. doi:10.1016/S0168-9525(01)02409-X.

O’Bleness, M. S., Dickens, C. M., Dumas, L. J., Kehrer-Sawatzki, H., Wyckoff, G. J., & Sikela, J. M. (2012). Evolutionary history and genome organization of DUF1220 protein domains. Genes, Genomes, Genetics, 2(9), 977-986. doi: 10.1534/g3.112.003061.

O’Hearn, K., & Luna. B. (2009). Mathematical skills in Williams syndrome: insight into the importance of underlying representations. Developmental Disabilities Research Reviews, 15(1), 11-20. doi: 10.1002/ddrr.47

Oliver, B., Harlaar, N., Hayiou-Thomas, M. E., Kovas, Y., Walker, Sh. O., …, & Plomin, R. (2004). A twin study of teacher-reported mathematics performance and low performance in 7-year-olds. Journal of Educational Psychology, 96(3), 504-517. doi: 10.1037/0022-0663.96.3.504.

Petrill, S. A., Kovas, Y., Hart, S.A., Lee, A. Th., & Plomin, R. (2009). The genetic and environmental etiology of high math performance in 10-year-old twins. Behavior Genetics, 39(4), 371-379. doi:10.1007/s10519-009-9258-z.

Petrill, S., Logan, J., Hart, S., Vincent, P., Thompson, L., Kovas, Y., & Plomin, R. (2012). Math fluency is etiologically distinct from untimed math performance, decoding fluency, and untimed reading performance: evidence from a twin study. Journal of Learning Disabilities, 45(4), 371-381. doi:10.1177/0022219411407926.

Pettigrew, K. A., Fajutrao-Valles, S. F., Moll, K., Northstone, K., Ring, S., Pennell, C., et al. (2015). Lack of replication for the myosin-18B association with mathematical ability in independent cohorts. Genes, Brain and Behavior, 14(4), 369-376. doi: 10.1111/gbb.12213.

Plomin, R., & Kovas, Y. (2005). Generalist genes and learning disabilities. Psychol. Bull., 131(4), 592-617. doi: 10.1037/0033-2909.131.4.592.

Pomohaibo, V. M., & Karapuzova, N. D. (2016). Pedahohichna henetyka [Pedagogical genetics]. Poltava: ASMI [in Ukrainian].

Popesco, M. C., MacLaren, E. J., Hopkins, J., Dumas, L., Cox, M., Meltesen, L., et al. (2006). Human lineage-specific amplifi cation, selection, and neuronal expression of DUF1220 domains. Science, 313(5791), 1304-1307. doi: 10.1126/science.1127980.

Rimfeld, K., Kovas, Y., Dale, P. S., & Plomin, R. (2015). Pleiotropy across academic subjects at the end of compulsory education. Scientific Reports, 5, art. 11713. doi: 10.1038/srep11713.

Shakeshaft, N. G., Trzaskowski, M., McMillan, A., Rimfeld, K., Krapohl, E., Haworth, C.M.A., et al. (2013). Strong genetic influence on a UK nationwide test of educational achievement at the end of compulsory education at age 16. PLoS One, 8(12), e80341. doi: 10.1371/journal.pone.0080341.

Shalev, R. S., Manor, O., Kerem, B., Ayali, M., Badichi, N., Friedlander, Y., & Gross-Tsur, V. (2001). Developmental dyscalculia is a familial learning disability. Journal of Learning Disability, 34(1), 59-65. doi: 10.1177/002221940103400105.

Stoet, G., & Geary, D. C. (2013). Sex differences in mathematics and reading achievement are inversely related: within- and across-nation assessment of 10 years of PISA data. PLoS One, 8(3), e57988. doi: 10.1371/journal.pone.0057988.

Thompson, L. A., Detterman, D. K., & Plomin, R. (1991). Associations between cognitive abilities and scholastic achievement: genetic overlap but environmental differences. Psychological Science, 2(3), 158-165. doi: 10.1111/j.1467-9280.1991.tb00124.x.

Tosto, M. G., Malikh, S., Voronin, I., Plomin, R., & Kovas, Y. (2013). The etiology of individual differences in maths beyond IQ: insights from 12-year old twins. Procedia – Social and Behavioral Sciences, 86, 429-434. doi: 10.1016/j.sbspro.2013.08.592.

Vinkhuyzen, A. A. E., van der Sluis, S., Posthuma, D., & Boomsma, D. I. (2009). The heritability of aptitude and exceptional talent across different domains in adolescents and young adults. Behavior Genetics, 39(4), 380-392. doi: 10.1007/s10519-009-9260-5.

Wei X, Christiano ERA, Yu JW, Wagner, M., and Spiker, D. (2015). Reading and math achievement profiles and longitudinal growth trajectories of children with an autism spectrum disorder. Autism, 19(2), 200-210. doi: 10.1177/1362361313516549.

Wray, N., & Visscher, P. (2008). Estimating Trait Heritability. Nature Education, 1(1), 29. doi: 10.1038/nrg2322.

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-03-07

Як цитувати

Помогайбо, В. М., & Карапузова, Н. Д. (2021). Генетичні аспекти математичних здібностей. Імідж сучасного педагога, (1(196), 36–40. https://doi.org/10.33272/2522-9729-2021-1(196)-36-40