Stanislas Dehaene

A rugalmas agy

Miért tanulunk
hatékonyabban,
mint a gépek?
– részlet –

Fordította
Jakabffy Éva, Jakabffy Émre

TEST ÉS LÉLEK
sorozatszerkesztő
Kovács Ilona • Pléh Csaba

A könyv megjelenését a Nemzeti Kulturális Alap a kiadói program keretében támogatta.

Cet ouvrage, publié dans le cadre du Programme d’aide à la publication (P.A.P.) Kosztolányi, a bénéficié du soutien de l’Institut français en Hongrie.
Ez a mű a Magyarországi Francia Intézet támogatásával a Kosztolányi Könyvtámogatási Program (P.A.P.) keretében jelent meg.

Apprendre! Les talents du cerveau, le défi des machines
Copyright © 2018 by Stanislas Dehaene. All rights reserved.
Hungarian translation © Jakabffy Éva, Jakabffy Imre, 2022
Hungarian edition © Typotex, Budapest, 2022
Engedély nélkül semmilyen formában nem másolható!
Lektorálta: Dr. Csépe Valéria

ISBN 978 963 493 186 7
ISSN 1417-6793

Typotex Kiadó
Alapította Votisky Zsuzsa, 1989
A kiadó az 1795-ben alapított Magyar Könyvkiadók
és Könyvterjesztők Egyesülésének tagja.
Felelős kiadó: Németh Kinga
Felelős szerkesztő: Mandl Orsolya
Borítóterv: Kathi Zsolt
Elektronikus könyv: Nagy Lajos

Aurore-nak, aki ebben az évben született,
és mindenkinek, aki valaha is volt csecsemő

Kezdjétek tanítványaitok alaposabb tanulmányozásán; mert egész bizonyos, hogy nem ismeritek őket eléggé…1

Jean-Jaques Rousseau:
Emil vagy a nevelésről (1762)

Furcsa és szinte meghökkentő dolog, hogy ismerjük az emberi test minden zugát, katalogizáltuk a bolygó összes állatát, leírtuk és elkereszteltük az összes fűszálat, ugyanakkor a pszichológiai technikákat évszázadok óta meghagytuk a maguk empirizmusában, mintha kisebb jelentőségűek lennének a kuruzslók, az állattenyésztők vagy a földművesek technikáinál.

Jean Piaget: La pédagogie moderne
(Modern pedagógia, 1949)

Tartalom

Bevezetés

Első rész Mi a tanulás?

1. fejezet | Hogyan tanulnak a neurális hálózatok?

2. fejezet | Miért tanul jobban az agyunk, mint a gépek?

Második rész Hogyan tanul az agyunk?

3. fejezet | A láthatatlan tudás: a babák megdöbbentő intuíciói

4. fejezet | Az agy születése

5. fejezet | A tanultak megosztása

6. fejezet | Az agyi újrahasznosítás

Harmadik rész A tanulás négy pillére

7. fejezet | A figyelem

8. fejezet | Aktív bevonódás

9. fejezet | Visszajelzés hiba esetén

10. fejezet | Konszolidáció (megszilárdítás)

Következtetés | A tanulás újragondolása az idegtudományok fényében

Köszönetnyilvánítás

Jegyzetek

Felhasznált irodalom

Képmelléklet

Bevezetés

2009 szeptemberében megismerkedtem egy különleges gyermekkel, és ez a találkozás késztetett arra, hogy alaposan felülvizsgáljam a tanulással kapcsolatos elképzeléseimet. A brazíliavárosi Sarah Kórházba, egy Oscar Niemeyer hatását mutató fehér épületben működő neurológiai rehabilitációs központba látogattam el, amellyel laboratóriumom vagy tíz éve együttműködik. Az igazgató, Lucia Braga megkért, hogy találkozzam egyik betegével, Felipével, egy hétéves kisfiúval, aki életének felét a kórházban töltötte. Elmesélte, hogy a gyermeket négyéves korában eltalálta egy eltévedt golyó (ami sajnos nem ritka Brazíliában). A lövedék átvágta a gerincvelőjét, és mind a négy végtagja csaknem teljesen lebénult (tetraparesis). A golyó a látókérget is szétroncsolta, így teljesen megvakult. Légzésének megkönnyítése érdekében a légcsövéhez a nyaka alján egy nyílást alakítottak ki. Az elmúlt három évben a gyermek egy kórházi szobában élt, tehetetlen testének koporsójába zárva.

A szobájához vezető folyosón lelkileg felkészültem arra, hogy egy nagyon súlyos fogyatékost fogok látni. Aztán találkoztam… Felipével, egy kisfiúval, aki olyan volt, mint bármely hétéves: arca élettel teli, beszédes, minden érdekelte. Remekül, gazdag szókinccsel fejezte ki magát, és nagy huncutul francia szavakat kérdezett tőlem. Megtudtam, hogy rajong a nyelvekért, és soha nem hagy ki egyetlen alkalmat sem, hogy háromnyelvű szókincsét (portugál, angol és spanyol) gyarapítsa. Vak és ágyhoz kötött mivoltától a mesék írásába menekült, amire a Sarah Kórház csapata is ösztönözte. Néhány hónap alatt megtanulta lediktálni történeteit egy asszisztensnek, majd számítógéphez csatlakoztatott billentyűzet és hangkártya segítségével leírni őket. A gyermekorvosok és a logopédusok egymást váltották ágya mellett, hogy műveit valódi tapintható, relief-rajzokkal illusztrált könyvekké alakítsák, amelyeket büszkén tapogatott ujjainak megmaradt, csekély érzőképességével. Történetei hősökről és hősnőkről, hegyekről és tavakról szólnak, amelyeket soha nem fog látni, de amelyekről éppúgy álmodik, mint bármely kisfiú.

A Felipével való találkozás felkavart, és arra ösztönzött, hogy agyunk talán legnagyobb tehetségével kezdjek el foglalkozni: a tanulással. Ez a gyermek ékes példáját mutatta a reménynek, egyúttal kihívást is jelentett az idegtudósok számára. Hogyan tudnak ellenállni a kognitív képességek ilyen fokú károsodásoknak? Függetlenül az élet viszontagságaitól, hogyan próbál utat törni magának a tanulási képesség szinte minden emberben azonos módon? Számos idegtudós empirista: a felvilágosodásra nagy hatást gyakorló angol filozófussal, John Locke-kal (1632–1704) együtt úgy vélik, hogy az agy a környezetéből nyeri tudását. Szerintük az agykérgi áramkörök legfőbb tulajdonsága plaszticitásuk, alkalmazkodóképességük. Valóban, az idegsejtek folyamatosan módosítják szinapszisaikat a kapott bemenetek függvényében. De akkor Felipének, aki meg van fosztva a látás és a mozgás révén beérkező információktól, gyökeresen más lénynek kellene lennie. Milyen csoda folytán alakultak ki nála kifejezetten normális kognitív képességek?

Felipe esete egyáltalán nem elszigetelt: széles körben ismert Helen Keller vagy Marie Heurtin története, akik siketvakok voltak, de megtanulták a jelnyelvet, majd társadalmi életet élő felnőttekké váltak.2

A könyv lapjain további embereket is bemutatok, akiknek az esete reményeim szerint megkérdőjelezi az olvasó tanulással kapcsolatos esetleges előítéleteit. Emmanuel Giroux például 11 éves kora óta vak, de kiváló matematikus, aki szerint „mindazt, ami a geometriában alapvető, csak a szellem látja jól, a szemnek láthatatlan”. Hogyan tud eligazodni az algebrai geometriában, síkokkal, gömbökkel és sokszögekkel foglalatoskodni anélkül, hogy valaha is látná őket? Kiderül majd, hogy ugyanazokat az agyi áramköröket használja, mint más matematikusok, de látókérgét, amely korántsem inaktív, szintén újrahasznosította a matematika műveléséhez.

Bemutatom majd Nicót is, a fiatal festőt, aki a párizsi Marmottan Múzeumban tett egyetlen látogatása során kiváló másolatot készített Monet híres festményéről, A felkelő nap impressziójáról (lásd az 1. ábrát a képmellékletben). Mi ebben a kivételes? Semmi, hacsak nem az, hogy Nicónak egyetlen agyféltekéje van, a bal – hároméves korában szinte a teljes jobb féltekéjét eltávolították! Nico agya azonban alkalmazkodott ehhez a helyzethez, így összes képessége a megmaradt bal féltekébe került, kezdve a beszédtől az íráson, olvasáson, rajzoláson, festésen és informatikán át a vívásig, amelyben a nemzetközi kerekesszékes versenyek egyik bajnoka. Felejtsünk el mindent, amit a két félteke szerepéről tudni vélünk, mert Nico esete azt bizonyítja, hogy a jobb félteke segítsége nélkül is lehet valaki művész: az agyi plaszticitás csodákra képes!

Meglátogatjuk a baljós emlékezetű bukaresti árvaházakat is, ahol a gyermekek születésüktől kezdve szinte teljesen elhagyatva éltek – mégis néhányan, akiket egy- vagy kétéves koruk előtt örökbe fogadtak, évekkel később csaknem normális iskolai pályát futottak be.

Mindezek a példák az emberi agy rendkívüli ellenálló képességét szemléltetik: a tanulás szikráját még olyan súlyos traumák sem tudják kioltani, mint a vakság, az egyik agyfélteke elvesztése vagy a társadalmi elszigeteltség. Nyelv, olvasás, matematika, művészi alkotás: az emberi faj összes kivételes képessége, amellyel egyetlen más főemlős sem rendelkezik, ellenáll az egyik agyfélteke, a látás vagy a mozgásképesség elvesztésének. Egyszóval a tanulás létfontosságú elv – az emberi agynak pedig óriási a rugalmassága, képes megváltoztatni magát és alkalmazkodni. Ugyanakkor felfedezünk majd drámai ellenpéldákat is, ahol a tanulási képesség, úgy tűnik, kihunyt. Vegyük a tiszta alexiát, vagyis azt, hogy valaki képtelen egyetlen szót is elolvasni. Személyesen vizsgáltam meg több felnőttet, valaha kiváló olvasókat, akik egy apró, az agy nagyon kis területére korlátozódó stroke miatt még olyan egyszerű szavakat sem tudtak kibetűzni, mint például a „te” vagy a „tó”. Emlékszem egy ragyogóan okos, három nyelven beszélő hölgyre, a Le Monde hűséges olvasójára, aki azon kesergett, hogy agysérülése óta a napilap minden oldala megfejthetetlen hieroglifáknak tűnik számára. Motivációja, hogy újból megtanuljon olvasni, csak elveszettségéhez volt mérhető. De még kétévnyi erőfeszítést követően sem tudta meghaladni a kezdő első osztályosok olvasási szintjét, amely betűről betűre botladozik, és elakad minden szónál. Miért nem tudott tanulni többé? És miért mutatják bizonyos diszlexiás, diszkalkuliás vagy diszpraxiás gyermekek ugyanezt a vakságot az olvasás, a számolás vagy a mozdulatok terén?

Az agyi plaszticitás szeszélyesnek tűnik: néha óriási hiányosságokat küzd le, néha viszont sorsára hagy motivált, intelligens, de bizonyos, tartósnak tűnő hiányosságokkal sújtott gyermekeket és felnőtteket. Talán speciális agyi áramköröktől függ? Vajon felnőttkorban bezárulnak? Meg lehet-e újra nyitni őket? Milyen szabályok irányítják? Hogyan lehet a gyermek agya születésétől kezdve egész fiatalsága alatt ennyire hatékony? Milyen algoritmusokat ültetett az evolúció agyi áramköreinkbe, hogy azok le tudják képezni a külvilágot? Megértésük lehetővé tenné-e, hogy jobban és gyorsabban tanuljunk? Vajon ihletet meríthetünk-e belőlük arra, hogy hatékonyabbá tegyük a gépeket, a mesterséges intelligenciát, amely végső soron minket fog utánozni vagy akár felül is múl? Többek között ilyen kérdésekre kísérel meg választ adni ez a könyv multidiszciplináris nézőpontból, a kognitív tudomány és az idegtudomány felfedezéseire támaszkodva, valamint a mesterségesintelligencia- és az oktatáskutatás adatainak felhasználásával.

Miért létezik tanulás?

Miért kell tanulnunk? A tanulási készség puszta léte is kérdéseket vet fel. Nem lenne jobb, ha gyermekeink az első naptól kezdve tudnák, hogyan kell beszélni és gondolkozni, mint Pallasz Athéné, aki a legenda szerint fegyverrel és sisakban, csatakiáltással ugrott elő Zeusz fejéből? Miért nem születünk előre huzalozottan, programozott szoftverrel és a túléléshez szükséges összes tudással? Az életért folytatott darwini küzdelemben vajon nem egy éretten született, másoknál többet tudó élőlény volna a nyertes? Miért találta fel az evolúció a tanulást?

Válaszom egyszerű: az agy teljes előhuzalozása nem lehetséges és nem is kívánatos. De tényleg lehetetlen? Igen, mert ha a DNS-nek meg kellene határoznia tudásunk minden részletét, akkor egyszerűen nem lenne meg hozzá a szükséges tárolási kapacitása. A 23 kromoszómapárunk hárommilliárd pár A, C, G, T betűt tartalmaz (adenin-, citozin-, guanin- és timinmolekulák). Vajon ez mekkora információmennyiség? Az információt bitekben mérjük: bináris döntés, 0 vagy 1. Mivel a genom kódjának mindkét betűje 2 bit (ezeket kódolhatjuk 0 0-val, 0 1-gyel, 1 0-val és 1 1-gyel), ez összesen hatmilliárd bit – de vigyázat, a mai számítógépeken byte-okban számolunk, amelyek 8 bites szekvenciák. Az emberi genom tehát mintegy 750 megabyte-ra csökken – nem több, mint egy CD-ROM vagy egy kis USB-pendrive tartalma! És ez az elemi számítás még nem veszi figyelembe a DNS-ünkben szerte előforduló redundanciákat sem.

Ebből az evolúció több millió éve alatt átöröklődött szerény információmennyiségből genomunk, mely kezdetben egyetlen sejtre, a megtermékenyített petesejtre korlátozódott, képes az egész testet megszervezni – májunk, vesénk, izmaink minden egyes sejtjének összes molekuláját, és természetesen agyunkét is: 86 milliárd idegsejtet, ezerbillió összeköttetést. Hogyan is tudná egyenként meghatározni őket? Feltéve, hogy az összes kapcsolat csak egy bitet kódol – ami minden bizonnyal alábecslés –, agyunk kapacitása 100 terabyte (kb. 10¹⁵ bit), vagyis százezerszer nagyobb, mint a genomunkban található információ mennyisége. Paradoxon: agyunk, ez a fantasztikus palota, százezerszer több részletet tartalmaz, mint az építész terve! Csak egy magyarázatot látok: a nagy vonalak az építész (genomunk) iránymutatásai szerint épültek ki, míg a részletek a projektmenedzserre maradtak, aki hozzáigazította azokat a környezethez. Az emberi agy előzetes, minden részletre kiterjedő huzalozása semmiképp sem lehetséges, ezért a gének munkáját a tanulásnak kell kiteljesítenie.

Ez az egyszerű számításra épülő érv azonban nem elég annak megmagyarázására, hogy a tanulás miért általánosan elterjedt az állatvilágban. Tekintsünk olyan egyszerű, agykéreg nélküli szervezeteket, mint a földigiliszták, a gyümölcslegyek vagy a tengeri uborkák: nem egy viselkedésük még nekik is tanult. A C. elegans nevű kis féreg – más néven fonálféreg – rövid idő alatt a laboratóriumok sztárjává vált. Ez a szervezet hihetetlen mértékben előre huzalozott: a legtöbb egyed pontosan 959 sejtet tartalmaz, köztük 302 idegsejtet, amelyek valamennyi összeköttetése ismert és reprodukálható. De még ez a faj is tanul.3 A kutatók kezdetben egyfajta automatának tekintették, amely alig tud előre- vagy hátraúszni, de aztán rájöttek, hogy legalább kétféle tanulási formával rendelkezik: a habituációval (megszokás) és az asszociációval (társítás). A habituáció azt jelenti, hogy a test alkalmazkodik az inger ismételt jelentkezéséhez (például egy molekulához a vízben), és végül már nem reagál rá. Az asszociáció viszont annak felfedezése és emlékezetbe vésése, hogy a környezet mely vonatkozásai jeleznek előre élelmiszer- vagy veszélyforrásokat. A fonálféreg asszociációs bajnoknak bizonyult: képes emlékezni arra, hogy az adott íz, illat vagy hőmérséklet a múltban milyen táplálékkal (baktériumokkal) vagy undort keltő molekulákkal (fokhagymaszag) társult, és ezen információk alapján választja meg útját a környezetében.

Mivel a fonálféregnek kis számú idegsejtje van, lehetett volna teljesen előhuzalozott is. De mégsem az, aminek az az oka, hogy túlélése szempontjából előnyösebb alkalmazkodnia azokhoz a sajátos körülményekhez, amelyekben életre kel. Még a genetikailag azonos szervezetek sem találkoznak okvetlenül ugyanolyan környezettel. Mindegyiküknek jobb, ha gyorsan alkalmazkodnak a meglehetősen kiszámíthatatlan feltételekhez. A természetes szelekció, e Darwin által leírt algoritmus révén alkalmazkodnak az egyes szervezetek az ökológiai fülkéjükhöz (niche), de ezt kínos lassúsággal teszik: nem alkalmazkodó egyedek nemzedékeinek kell kihalniuk, mígnem a kedvező mutáció elkezdi növelni a túlélési esélyeket. A tanulási képesség sokkal gyorsabban működik: néhány perc alatt megváltoztathatja a viselkedést. És ez teszi a tanulást annyira érdekessé: általa a lehető leghamarabb lehet alkalmazkodni a kiszámíthatatlan körülményekhez.

A tanulás nem más tehát, mint az evolúció találmánya. Nemzedékek során „felfedezte”: a test bizonyos paraméterei esetében hasznos lehet engedni, hogy gyorsan változhassanak, így jobban tudnak alkalmazkodni a környezet leginkább változó jellemzőihez. A világ fizikájának egyes jellemzői szigorúan kötöttek: a gravitáció egyetemes, a fény vagy a hangok terjedése a levegőben nem változik egyik napról a másikra. Ezért aztán szerencsére nem kell megtanulnunk, hogyan kell kinöveszteni a fülünket, a szemünket vagy a testünk gyorsulását mérő egyensúlyi rendszer labirintusait: testünk és agyunk mindezen tulajdonságai genetikailag kódoltak. Másrészt a szemeink távolsága, a végtagjaink súlya és hossza vagy a hangmagasságunk egyénenként eltérő: mindezekhez agyunknak meg kell tanulnia alkalmazkodni. Gondolkodásunk kompromisszum eredménye: sok a velünk született elem (az összes nagy intuitív kategória, amellyel a világot képekre, hangokra, mozgásokra, tárgyakra, állatokra, emberekre, okokra és okozatokra osztjuk fel), de mégis több a tanult, amely ezeket a korai képességeket finomítja.

Az emberi faj specialitásává vált a tanulás. Agyunkban paraméterek milliárdjai alkalmazkodhatnak szabadon környezetünkhöz, nyelvünkhöz, kultúránkhoz, rokonainkhoz, ételeinkhez stb. Az evolúció pontosan meghatározta, hogy agyunkban mely agyi áramkörök vannak előre huzalozva, és melyek nyitottak a környezetre. Fajunk esetében a tanulás részesedése különösen nagy, mert gyermekkorunk hosszú évekre kitolódott. A nyelv és a matematika segítségével hipotéziseink tere potenciálisan végtelen kombinációvá sokszorozódik – még akkor is, ha ezek mind evolúciónk során örökölt rögzített, változatlan alapokon nyugszanak.

Homo docens

Ha egyetlen szóval kellene összefoglalnom fajunk különleges tehetségét, a „tanulás” főnevet választanám. Nem egyszerűen Homo sapiensek vagyunk, hanem Homo docensek, mert amit a világról általában tudunk, annak nagy része nem adott a számunkra: a környezetünktől vagy a körülöttünk lévő személyektől tanultuk meg. Egyetlen állatfaj sem tudta hozzánk hasonlóan felfedezni a természet világának titkait. A tanulás rendkívüli rugalmasságának köszönhetően fajunknak sikerült elhagynia szavannai szülőföldjét, átkelnie a sivatagokon, a hegyeken, az óceánokon, és mindössze néhány ezer év alatt meghódítania a legtávolabbi szigeteket, a legmélyebb barlangokat, a jégmezőket, sőt még a holdat is. A tűzgyújtástól és az eszközök készítésétől kezdve a mezőgazdaság, a hajózás feltalálásán át az atommaghasadás előidézéséig az emberiség története állandó felfedezés. Mindezeknek a diadaloknak a forrása egyetlen titok: agyunk rendkívüli képessége révén képesek vagyunk hipotéziseket megfogalmazni és kiválasztani közülük azokat, amelyeket a környezetünkről alkotott szilárd tudássá alakítunk.

Az emberiség története során arra is rájött, hogy e figyelemre méltó tanulási képességünk fokozható, méghozzá az oktatás segítségével. Az aktív pedagógia fajunk jellemzője: egyetlen állat sem áldoz időt arra, hogy új készségeket tanítson utódainak, miközben aktív figyelmet fordít nehézségeikre és hibáikra. Az iskola mint találmány azzal, hogy az összes emberi társadalomban jelen lévő informális oktatást rendszerbe foglalta, megtízszerezte agyi potenciálunkat. Megértettük: ki kell aknáznunk a gyermeki agynak ezt a mérhetetlen plaszticitását, hogy a lehető legtöbb információt és készséget plántálhassuk belé. Az évszázadok folyamán iskolarendszerünk hatékonyságát tovább javítottuk azáltal, hogy a képzés egyre korábban kezdődik, és legalább tizenöt évig tart. Emellett mind többen és többen részesülhetnek a felsőfokú oktatásból, ami valóságos „neurális finomítóként” működik, ahol az agyi áramkörökből a lehető legjobb eredményt lehet kihozni.

Ma a közoktatás agyunk egyfajta „gyorsítójaként” is felfogható. Hogy miért foglal el olyan kitüntetett helyet az állam kiadási tételei között, az könnyen indokolható: nélküle agykérgi áramköreink csiszolatlan gyémántok maradnának. Modern társadalmaink összetettsége annak a számos fejlesztésnek tudható be, amelyeket az agykéreg az oktatásnak köszönhet: olvasás, írás, számolás, algebra, zene, idő- és térérzék, az emlékezet finomítása stb. Tudjuk-e például, hogy egy írástudatlan személy rövid távú memóriájának kapacitása – a szótagok vagy számjegyek száma, amelyeket meg tud ismételni – csupán feleakkora, mint egy iskolázotté?

Tanuljunk tanulni!

Az oktatás megsokszorozza agyunk amúgy is jelentős képességeit – de lehetne-e javítani rajtuk? Az iskolában, az egyetemen és a munkahelyen, egyre gyorsabb alkalmazkodásra kényszerítve, agyunk tanulási algoritmusaival zsonglőrködünk. Csakhogy ezt intuitív módon tesszük, anélkül, hogy valaha is megtanultuk volna, hogyan kell tanulni! Senki sem magyarázta el nekünk azokat a szabályokat, amelyek alapján agyunk az emlékezetbe vés és megért dolgokat, vagy éppen ellenkezőleg, felejt és téveszt. Kár, mert az adatok bőségesek. A brit Education Endowment Foundation (EEF) által létrehozott kiváló weboldal felsorolja azokat az oktatási módszereket, amelyek valóban működnek.4 Ezek közül az egyik leghatékonyabb a metakogníció, azaz saját kognitív működésünk jobb ismerete. Az iskolai siker egyik legfontosabb tényezője a tanulni tudás.

Az elmúlt harminc évben jelentős előrelépés történt az agy plaszticitásának és a tanulás alapjainak megértése terén. A memória működése, a figyelem szerepe, az alvás fontossága megannyi felfedezés, amelyek mindannyiunkra nézve számos következményt vonnak maguk után. A könyv végére érve remélem, hogy sokkal többet tud majd az olvasó saját tanulási folyamatairól. Alapvetőnek tartom, hogy minden gyermek és felnőtt teljes mértékben ráébredjen saját agyának lehetőségeire – és természetesen korlátaira is. A kortárs kognitív tudományok azzal, hogy szisztematikusan boncolgatják mentális algoritmusainkat és ezek agyi mechanizmusait, újból eljutnak a híres szókratészi mondáshoz: „Ismerd meg önmagad!” Ma már nem az önmegfigyelés járja, hanem a gondolatainkat létrehozó finom idegi mechanizmus jobb megismerése, hogy azt egyre inkább kézben tarthassuk és ízlésünk, igényeink szolgálatába állíthassuk.

És természetesen gondolok a tanulás szakembereire is: a tanítókra és a tanárokra. Mély meggyőződésem szerint nem lehet megfelelően tanítani anélkül, hogy implicit vagy explicit módon mentális modellünk lenne arról, mi zajlik a tanuló elméjében, milyenek az intuíciói, helyesek vagy tévesek, milyen szakaszokon kell végigmennie a fejlődéshez, és milyen tényezők segítik képességeinek kibontakoztatásában.

Az életet minden gyermek hasonló felépítésű aggyal kezdi. Ezért mindenfajta tanítás során, amennyiben hatékonyak akarunk lenni, tiszteletben kell tartani bizonyos alapelveket. Ebben a könyvben számos példát áttekintünk majd. Az igen kis gyermekek nyelvi, számtani, logikai vagy valószínűségbecslési készségei olyan korai, elvont intuíciók létezését támasztják alá, amelyekre a tanításnak építenie kell. A fejlődési eltérések – mint például a diszlexia, a diszkalkulia, a diszpraxia vagy a figyelemzavarok – valódisága már nem kétséges, ahogy léteznek módszerek ezek mérésére és ellensúlyozására is. A könyv egyik célja e tudás hatékonyabb terjesztése, hogy minden tanár és szülő levonhassa a maga számára a következtetéseket, és ezekhez igazíthassa tanítási módszereit.

A gépek kihívása

Az emberi intelligencia ma új kihívással szembesül: immár nem az egyetlen, ami tanulni képes. Az algoritmusok minden tudásterületen kihívást jelentenek fajunk számára, mert elsajátítják – néha még nálunk is jobban – az arcok vagy hangok felismerését, a beszéd átírását, az idegen nyelvek fordítását, a gépek vezérlését, sőt még a sakkot vagy a go játékot is. Ma a machine learning (gépi tanulás) több milliárd dolláros iparággá vált, amelyet egyre inkább az agyunk működése inspirál. Hogyan működnek ezek a mesterségesintelligencia-algoritmusok? Segítenek-e nekünk az alapelveik megérteni, mi a tanulás? Sikerül-e már utánozniuk agyműködésünket, vagy még mindig sokat kell tanulniuk?

Ebben a könyvben teljes fejezetet szentelek ezeknek a kérdéseknek. Noha a számítógép-tudomány jelenlegi fejlődése lenyűgöző, határai világosak. A hagyományos mélytanulási algoritmusok agyunk működésének csak egy kis részét utánozzák: azt, amely megfelel a szenzoros feldolgozás első lépéseinek, ama nevezetes 200 vagy 300 milliszekundumnak, amely alatt agyunk nem tudatos módban működik. Nem arról van szó, hogy ez a feldolgozás megmaradna felszínesnek: a másodperc törtrészében agyunk nemcsak felismer egy arcot vagy szót, hanem képes azt összekapcsolni egy háttérrel, megérteni, vagy egy kisebb mondatba illeszteni. Ez azonban szigorúan alulról felfelé építkező – bottom-up –, azaz adatvezérelt, gondolkodáshoz nem kötött folyamat.

Csak a második, sokkal lassabb, tudatosabb és gondolkodóbb szakaszban képes agyunk az érvelés, a következtetés és a rugalmasság kiaknázására, és e téren a mai gépek még mindig igencsak le vannak maradva. Csupán bizonyos számítógépes architektúrák kezdik létrehozni a maguk számára a világ absztrakt modelljeit.

A jelenlegi algoritmusok még kedvenc területük, a gyors mintázatfelismerés kapcsán is felvetnek egy második problémát: sokkal kevésbé hatékonyak agyunknál. A machine learning ma úgy néz ki, hogy egy számítógép több millió vagy akár több milliárd alkalommal is próbálkozik. Ennél minden kisbaba sokkal jobban teljesít – egy új szó elsajátításához csak egy-két ismétlésre van szüksége. Az adatgazdaságosság még mindig idegen a számítógépektől. Számukra a machine learning a big data szinonimája: adatok tömkelege nélkül az algoritmusok nehezen tudnak absztrakt ismereteket kihámozni és azokat új helyzetekre általánosítani. Röviden, e gépek az adatokat messze nem a leghatékonyabban használják fel.

Agyunk működése viszont közelít az optimálishoz: gyakran a legkisebb megfigyelésből is ki tudja nyerni a lényeget. Ha a számítógéptudósok ugyanazt a teljesítményt akarják elérni, meríteniük kell abból a számtalan tanulási trükkből, amelyet az evolúció épített be agyunkba: ilyen például a figyelem, amely lehetővé teszi, hogy kiválasszunk és felerősítsünk egy releváns információt; vagy az alvás mint egyfajta algoritmus, amellyel agyunk az előző napon tanultakat összegzi. Mára már napvilágot láttak a hasonló tulajdonságokkal felszerelt új gépek, amelyek teljesítménye egyre nő – a közeljövőben ezek kelnek majd versenyre agyunkkal.

De egy valódi általános mesterséges intelligencia eléréséhez valószínűleg a számítógépeink felépítésének alapelveit is felül kell vizsgálnunk, mivel az emberi agy, más fajokéval ellentétben, nagyon speciális algoritmusokkal rendelkezik a külvilágról alkotott elméletek megfogalmazására. A „gondolat nyelvének” segítségével, a valószínűségek elmélete alapján módszeresen fel tudja tárni az összes lehetséges szabály összes kombinációját.

Matematikai tétel bizonyítja: csak a valószínűségek, azaz a tanultakkal kapcsolatos bizonytalanságokra építő műveletek manipulálása teszi lehetővé, hogy minden információból a lehető legtöbbet nyerjük ki. Úgy tűnik, agyunk felfedezte azt a trükköt, hogy folyamatosan nyomon követi az egyes információkkal kapcsolatos bizonytalanságokat, és azokat minden egyes tanulás során frissíti.

Ezt nevezik a statisztikus agy elméletének: a valószínűségek manipulálása révén optimalizálja agyunk a tanulási képességét. E hipotézist számos kísérleti adat is alátámasztja. Még a csecsemők is megértik a valószínűségeket, amelyek mélyen be vannak vésődve agyi áramköreinkbe. Úgy tűnik, hogy minden gyerek tudóspalántaként viselkedik, mindezt anélkül, hogy tudná, agya hipotéziseket fogalmaz meg, valódi tudományos elméleteket, amelyeket minden újabb tapasztalatával tesztel. A valószínűségekkel kapcsolatos okoskodás szintén nem tudatos, de mélyen beépült a tanulás logikájába, és lehetővé teszi a hamis hipotézisek fokozatos elvetését, azt, hogy csak a működő elméletek őrződjenek meg.

Ma a bayesinek nevezett új algoritmusok – amelyeket Thomas Bayes matematikusról és tiszteletesről neveztek el (aki a 18. században vázolta valószínűségszámítási elméletét) – kezdik formalizálni és megvalósítani a tanulás ezen új elképzelését. Fogadni mernék arra, hogy ezek az algoritmusok forradalmasítják a machine learninget, hisz lassan már a tudósokhoz mérhető hatékonysággal képesek absztrakt információk kinyerésére.

*

Vizsgáljuk meg tehát, mit értünk ma tanulás alatt. Azt javaslom, tegyünk egy utazást, három állomással.

A Mi a tanulás? című első részben a tanulás jelenlegi elméleteit tekintjük át, figyelembe véve azok konkrét megvalósítását a számítógépekben. Ez egyben alkalmat kínál arra, hogy meghatározzuk, mit jelent a tanulás. Ha összehasonlítjuk a számítógépes algoritmusok teljesítményét agyunkéval – in silico az in vivóval szemben –, belátjuk majd, hogy az optimális tanulásnak a valószínűségek és a statisztikák észszerű felhasználására kell támaszkodnia. A „minden velünk született” és a „minden szerzett” között megjelenik egy új modell: a bayesi agy modellje, egy valóságos neurális statisztikus. Ezen elmélet szerint génjeink a fejlődő agyban a priori feltevések hatalmas tereit hozzák létre, valamint mechanizmusokat, amelyek lehetővé teszik azok adaptálását a külvilágból jövő bemenetekhez – és agyunk e hipotézisek közül választja ki azokat, amelyek a külvilághoz a legjobban illeszkednek.

De valóban megfelel ez az elmélet agyunk működésének? A Hogyan tanul az agyunk? című második részben az emberi csecsemő bölcsője fölé hajolunk; igazi kis tanulógép, akit gyakran utánzunk, de soha nem érünk fel vele. A legfrissebb adatok azt mutatják: a gyermek valóban statisztikuspalánta, ahogyan a Bayes-féle elmélet előre jelzi. Káprázatos intuíciói a nyelv, a geometria, a számok vagy a statisztika területén megerősítik, hogy egyáltalán nem „üres lap” vagy tabula rasa. A gyermek idegi áramkörei születésétől kezdve jól szerveződnek és hipotéziseket vetnek fel a külvilággal kapcsolatban. De jelentős bennük a plaszticitás is, ami a sejtszintű módosulások állandó pezsgésében nyilvánul meg. Ebben a statisztikus gépben a veleszületett és a tanult korántsem ellentétes, hanem kombinálódik egymással. Az eredmény egy jól szervezett és formálható rendszer, amely képes az önjavításra agykárosodás esetén, valamint az agyi hálózatok újrahasznosítására olyan készségek elsajátítása érdekében, mint például az olvasás megtanulása vagy a matematika művelése.

A tanulás négy pillére című harmadik részben néhány olyan trükköt ismertetek, amelyek agyunkat a tanulás ma ismert leghatékonyabb eszközévé teszik. Négy alapvető mechanizmus nagymértékben módosíthatja tanulási képességünket. Először is a figyelem: idegi áramkörök együttese, amelyek kiválasztják, felerősítik és terjesztik az általunk fontosnak értékelt jeleket, és megszázszorozzák vagy akár -ezerszerezik azok képviseletét a memóriánkban. Másodszor az aktív bevonódás: egy passzív szervezet szinte semmit sem tanul, mert a tanuláshoz az szükséges, hogy az agy kíváncsian és aktívan hipotéziseket alkosson. Harmadik téma, egyben az aktív bevonódás természetes kiegészítése: a hiba és a meglepetés jelzései. Ezek azok, amelyek az egész agyban szétterjedve kijavítják mentális modelljeinket, kiiktatják a nem megfelelő hipotéziseket, és meghagyják a leghelyesebbeket. Végül a negyedik tényező a konszolidáció, avagy megszilárdítás: agyunk idővel összegyűjti mindazt, amire szert tett, és átviszi a hosszú távú memóriába, hogy a további tanuláshoz erőforrásokat szabadítson fel. Az ismétlés alapvető szerepet játszik az emlékek megszilárdításában. De kitüntetett szerepe van e folyamaton belül az alvásnak is, amely távolról sem a tétlenség időszaka, mivel ilyenkor az agy átismétli és újrakódolja mindazt a tudást, amire a nap során szert tett.

Ezek a tényezők univerzálisak: legyen szó csecsemőről, gyermekről vagy felnőttről, életkortól függetlenül, mindvégig alapvetően befolyásolják a tanulási képességet. Ezért kell megtanulnunk kézben tartani őket. Végül visszatérek e tudományos eredmények következményeire. Szokásaink megváltoztatása az iskolában, otthon vagy a munkahelyen nem feltétlenül olyan bonyolult, mint gondoljuk. A játékkal, az örömmel, a kíváncsisággal, a szocializációval, a figyelem összpontosításával vagy az alvással kapcsolatos igen egyszerű ötletek továbbfejleszthetik agyunk amúgy is legfőbb tehetségét: a tanulást.

Köszönetnyilvánítás

E könyv kiérlelődését számos találkozás ösztönözte. Már az 1990-es években Michael Posner és Bruce McCandliss az Oregoni Egyetemről meggyőztek, hogy a kognitív tudománynak lehet mondanivalója az oktatás számára. Sokat köszönhetek annak a számos tudományos találkozónak, amelyeket az OECD és Bruno Della Chiesa segítségével szerveztek. Majd Marcela Peña, Sidarta Ribeiro, Mariano Sigman, Alejandro Maiche és Juan Valle Lisboa fiatal tudósok egész nemzedékét képezték ki a Latin-amerikai Oktatási, Kognitív és Idegtudományi Iskola felejthetetlen éves találkozóin. Volt szerencsém mindegyiken részt venni, és rengeteget köszönhetek nekik.

Egy másik személy, akinek ez a lehetőség megadatott, feleségem és kollégám, Ghislaine Dehaene-Lambertz. Harminckét éve vitatjuk meg az agyfejlődést és nem mellesleg gyermekeink nevelését. Mondanom sem kell, hogy mindent neki köszönhetek, beleértve az előző oldalak gondos lektorálását is.

Még egy évforduló: harminchárom éve, hogy bekerültem Jacques Mehler és Jean-Pierre Changeux laboratóriumába. Óriási hatást gyakoroltak gondolkodásomra, és sok kedvenc témájukat felismerhetik itt – akárcsak más nagyon közeli kollégák és barátok, mint például Lucia Braga, Laurent Cohen, Naama Friedmann, Véronique Izard, Régine Kolinsky, José Morais, Lionel Naccache, Christophe Pallier, Mariano Sigman, Elizabeth Spelke és Josh Tenenbaum.

Antonio Battro barátom folyamatosan bátorított az aggyal, az oktatással és a tanulással kapcsolatos kutatásaim során. Hálás vagyok neki azért is, hogy bemutatott Nicónak, egy figyelemre méltó személyiségű művésznek, aki nagyon kedvesen megengedte, hogy a könyvben néhány képét reprodukáljam. Köszönet továbbá Yoshua Bengiónak, Alain Chédotalnak, Guillaume és David Dehaene-nek, Molly Dillonnak, Jessica Dubois-nak, Gergely Györgynek, Éric Knudsennek, Leah Krubitzernek, Bruce McCandlissnek, Josh Tenenbaumnak, Fei Xunak és Robert Zatorre-nak a szövegben szereplő számos ábra reprodukálásának engedélyezéséért.

Ezúton is szeretnék köszönetet mondani mindazon intézményeknek, amelyek az évek során töretlen hűséggel támogatták kutatásaimat, különösen az Insermnek, a CEA-nak, a Collège de France-nak, a Paris-Sud Egyetemnek, az Európai Kutatási Tanácsnak és a Bettencourt-Schueller Alapítványnak. Nekik köszönhetem, hogy ragyogó, energikus diákokkal és munkatársakkal vehettem körül magam. Túl sokan vannak ahhoz, hogy mindegyikük nevét felsoroljam, de a könyvben szereplő publikációk hosszú listáján megtalálhatók. Külön említést érdemel Anna Wilson, akivel oktatási szoftvereket és osztálytermi módszereket fejlesztettem.

Jean-Michel Blanquer nemzeti oktatási miniszter megtisztelt bizalmával, amikor felajánlotta első tudományos tanácsának elnöki tisztét – amiért őszinte köszönet illeti. Hálás vagyok az igazgatóság minden tagjának, különösen Esther Duflónak, Michel Fayolnak, Marc Gurgandnak, Caroline Huronnak, Elena Pasquinellinek, Franck Ramusnak, Elizabeth Spelkének és Jo Zieglernek, valamint főtitkárának, Nelson Vallejo-Gomeznek elkötelezettségükért és mindazért, amit tanítottak nekem.

Jelen kiadás elkészítését Marie-Lorraine Colas gondos lektorálása segítette elő.

Végül ez a hatodik könyv, amelyet szerkesztőmmel, Odile Jacobbal és férjével, Bernard Gotliebbel adtam ki. Barátságuk és bizalmuk mélyen megérint.

Termas El Corazon, Chile, 2018. június

Jegyzetek

1 Rousseau, Jean-Jacques (1911). Emil vagy a nevelésről. Ford.: Schöpflin Aladár. Budapest: Franklin-Társulat.

Bevezetés

2 Lásd A csodatevő (1962) és a Marie története (2014) című filmeket, valamint a következő könyveket: Arnould, 1900; Keller, 1903.

3 Tanulás a C. elegans fonálféreg esetében: Bessa, Maciel & Rodrigues, 2013; Kano et al., 2008; Rankin, 2004.

4 Az Education Endowment Foundation (EEF) weboldala: educationendowmentfoundation.org.uk/.

Felhasznált irodalom

Abboud, S. – Maidenbaum, S. – Dehaene, S. – Amedi, A. (2015). A number-form area in the blind. Nature Communications, 6, 6026.

Adibpour, P. – Dubois, J. – Dehaene-Lambertz, G. (2018). Right but not left hemispheric discrimination of faces in infancy. Nature Human Behaviour, 2(1), 67–79.

Ahissar, M. – Hochstein, S. (1993). Attentional control of early perceptual learning. Proceedings of the National Academy of Sciences, 90(12), 5718–5722.

Almas, A. N. – Degnan, K. A. – Radulescu, A. – Nelson, C. A. – Zeanah, C. H. – Fox, N. A. (2012). Effects of early intervention and the moderating effects of brain activity on institutionalized children’s social skills at age 8. Proceedings of the National Academy of Sciences, 109 Suppl 2, 17228–17231.

Amalric, M. – Dehaene, S. (2016). Origins of the brain networks for advanced mathematics in expert mathematicians. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(18), 4909–4917.

Amalric, M. – Dehaene, S. (2017). Cortical circuits for mathematical knowledge: Evidence for a major subdivision within the brain’s semantic networks. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 373(1740), 20160515.

Amalric, M. – Denghien, I. – Dehaene, S. (2017). On the role of visual experience in mathematical development: Evidence from blind mathematicians. Developmental Cognitive Neuroscience, 30, 314–323.

Amalric, M. – Wang, L. – Pica, P. – Figueira, S. – Sigman, M. – Dehaene, S. (2017). The language of geometry: Fast comprehension of geometrical primitives and rules in human adults and preschoolers. PLOS Computational Biology, 13(1), e1005273.

Amedi, A. – Raz, N. – Pianka, P. – Malach, R. – Zohary, E. (2003). Early „visual” cortex activation correlates with superior verbal memory performance in the blind. Nature Neuroscience, 6(7), 758–766.

American Academy of Pediatrics. (2014). School start times for adolescents. Pediatrics, 134(3), 642–649.

Amunts, K. – Lenzen, M. – Friederici, A. D. – Schleicher, A. – Morosan, P. – Palomero-Gallagher, N. – Zilles, K. (2010). Broca’s region: Novel organizational principles and multiple receptor mapping. PLOS Biology, 8(9), e1000489.

Amunts, K. – Zilles, K. (2015). Architectonic mapping of the human brain beyond Brodmann. Neuron, 88(6), 1086–1107.

Anderson, R. C. – Wilson, P. T. – Fielding, L. G. (1988). Growth in reading and how children spend their time outside of school. Reading Research Quarterly, 23(3), 285–303.

Ansari, D. – Dhital, B. (2006). Age-related changes in the activation of the intraparietal sulcus during nonsymbolic magnitude processing: An event-related functional magnetic resonance imaging study. Journal of Cognitive Neuroscience, 18(11), 1820–1828.

Antony, J. W. – Gobel, E. W. – O’Hare, J. K. – Reber, P. J. – Paller, K. A. (2012). Cued memory reactivation during sleep influences skill learning. Nature Neuroscience, 15(8), 1114–1116.

Arnould, L. (1900). Une âme en prison: Histoire de l’éducation d’une aveugle-sourde-muette de naissance. Paris: Oudin.

Arzi, A. – Shedlesky, L. – Ben-Shaul, M. – Nasser, K. – Oksenberg, A. – Hairston, I. S. – Sobel, N. (2012). Humans can learn new information during sleep. Nature Neuroscience, 15(10), 1460–1465.

Ashcraft, M. H. (2002). Math anxiety: Personal, educational, and cognitive consequences. Current Directions in Psychological Science, 11(5), 181–185.

Au, J. – Sheehan, E. – Tsai, N. – Duncan, G. J. – Buschkuehl, M. – Jaeggi, S. M. (2015). Improving fluid intelligence with training on working memory: A meta-analysis. Psychonomic Bulletin and Review, 22(2), 366–377.

Auble, P. M. – Franks, J. J. (1978). The effects of effort toward comprehension on recall. Memory and Cognition, 6(1), 20–25.

Auble, P. M. – Franks, J. J. – Soraci, S. A. (1979). Effort toward comprehension: Elaboration or „aha”? Memory and Cognition, 7(6), 426–434.

Avior, G. – Fishman, G. – Leor, A. – Sivan, Y. – Kaysar, N. – Derowe, A. (2004). The effect of tonsillectomy and adenoidectomy on inattention and impulsivity as measured by the Test of Variables of Attention (TOVA) in children with obstructive sleep apnea syndrome. Otolaryngology, 131(4), 367–371.

Bahdanau, D. – Cho, K. – Bengio, Y. (2014). Neural machine translation by jointly learning to align and translate. arxiv.org/.

Baillargeon, R. – DeVos, J. (1991). Object permanence in young infants: Further evidence. Child Development, 62(6), 1227–1246.

Baillargeon, R. – Needham, A. – DeVos, J. (1992). The development of young infants’ intuitions about support. Early Development and Parenting, 1(2), 69–78.

Baldwin, D. A. – Markman, E. M. – Bill, B. – Desjardins, R. N. – Irwin, J. M. – Tidball, G. (1996). Infants’ reliance on a social criterion for establishing word-object relations. Child Development, 67(6), 3135–3153.

Balsam, P. D. – Gallistel, C. R. (2009). Temporal maps and informativeness in associative learning. Trends in Neurosciences, 32(2), 73–78.

Banino, A. – Barry, C. – Uria, B. – Blundell, C. – Lillicrap, T. – Mirowski, P. – Kumaran, D. et al. (2018). Vector-based navigation using grid-like representations in artificial agents. Nature, 557(7705), 429–433.

Bao, S. – Chan, V. T. – Merzenich, M. M. (2001). Cortical remodelling induced by activity of ventral tegmental dopamine neurons. Nature, 412(6842), 79–83.

Bavelier, D. – Green, C. S. – Han, D. H. – Renshaw, P. F. – Merzenich, M. M. – Gentile, D. A. (2011). Brains on video games. Nature Reviews Neuroscience, 12(12), 763–768.

Beckers, T. – Miller, R. R. – De Houwer, J. – Urushihara, K. (2006). Reasoning rats: Forward blocking in Pavlovian animal conditioning is sensitive to constraints of causal inference. Journal of Experimental Psychology: General, 135(1), 92–102.

Bedny, M. (2017). Evidence from blindness for a cognitively pluripotent cortex. Trends in Cognitive Sciences, 21(9), 637–648.

Bedny, M. – Pascual-Leone, A. – Dodell-Feder, D. – Fedorenko, E. – Saxe, R. (2011). Language processing in the occipital cortex of congenitally blind adults. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108(11), 4429–4434.

Behne, T. – Carpenter, M. – Call, J. – Tomasello, M. (2005). Unwilling versus unable: Infants’ understanding of intentional action. Developmental Psychology, 41(2), 328–337.

Bekinschtein, T. A. – Dehaene, S. – Rohaut, B. – Tadel, F. – Cohen, L. – Naccache, L. (2009). Neural signature of the conscious processing of auditory regularities. Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(5), 1672–1677.

Belle, M. – Godefroy, D. – Couly, G. – Malone, S. A. – Collier, F. – Giacobini, P. – Chédotal, A. (2017). Tridimensional visualization and analysis of early human development. Cell, 169(1), 161–173.

Bendor, D. – Wilson, M. A. (2012). Biasing the content of hippocampal replay during sleep. Nature Neuroscience, 15(10), 1439–1444.

Berens, A. E. – Nelson, C. A. (2015). The science of early adversity: Is there a role for large institutions in the care of vulnerable children? Lancet, 386(9991), 388–398.

Bergman-Nutley, S. – Klingberg, T. (2014). Effect of working memory training on working memory, arithmetic and following instructions. Psychological Research, 78(6), 869–877.

Berkes, P. – Orbán, G. – Lengyel, M. – Fiser, J. (2011). Spontaneous cortical activity reveals hallmarks of an optimal internal model of the environment. Science, 331(6013), 83–87.

Bermudez, P. – Lerch, J. P. – Evans, A. C. – Zatorre, R. J. (2009). Neuroanatomical correlates of musicianship as revealed by cortical thickness and voxel-based morphometry. Cerebral Cortex, 19(7), 1583–1596.

Bernal, S. – Dehaene-Lambertz, G. – Millotte, S. – Christophe, A. (2010). Two-year-olds compute syntactic structure on-line. Developmental Science, 13(1), 69–76.

Bessa, C. – Maciel, P. – Rodrigues, A. J. (2013). Using C. elegans to decipher the cellular and molecular mechanisms underlying neurodevelopmental disorders. Molecular Neurobiology, 48(3), 465–489.

Bevins, R. A. (2001). Novelty seeking and reward: Implications for the study of high-risk behaviors. Current Directions in Psychological Science, 10(6), 189–193.

Bialystok, E. – Craik, F. I. M. – Green, D. W. – Gollan, T. H. (2009). Bilingual minds. Psychological Science in the Public Interest, 10(3), 89–129.

Binder, J. R. – Medler, D. A. – Westbury, C. F. – Liebenthal, E. – Buchanan, L. (2006). Tuning of the human left fusiform gyrus to sublexical orthographic structure. NeuroImage, 33(2), 739–748.

Blair, C. – Raver, C. C. (2014). Closing the achievement gap through modification of neurocognitive and neuroendocrine function: Results from a cluster randomized controlled trial of an innovative approach to the education of children in kindergarten. PLOS ONE, 9(11), e112393.

Blair, K. P. – Rosenberg-Lee, M. – Tsang, J. M. – Schwartz, D. L. – Menon, V. (2012). Beyond natural numbers: Negative number representation in parietal cortex. Frontiers in Human Neuroscience, 6, 7.

Bliss, T. V. – Lømo, T. (1973). Long-lasting potentiation of synaptic transmission in the dentate area of the anaesthetized rabbit following stimulation of the perforant path. Journal of Physiology, 232(2), 331–356.

Bock, A. S. – Binda, P. – Benson, N. C. – Bridge, H. – Watkins, K. E. – Fine, I. (2015). Resting-state retinotopic organization in the absence of retinal input and visual experience. Journal of Neuroscience, 35(36), 12366–12382.

Bonawitz, E. – Shafto, P. – Gweon, H. – Goodman, N. D. – Spelke, E. – Schulz, L. (2011). The double-edged sword of pedagogy: Instruction limits spontaneous exploration and discovery. Cognition, 120(3), 322–330.

Bond, R. – Smith, P. B. (1996). Culture and conformity: A meta-analysis of studies using Asch’s (1952b, 1956) line judgment task. Psychological Bulletin, 119(1), 111–137.

Borst, G. – Poirel, N. – Pineau, A. – Cassotti, M. – Houdé, O. (2013). Inhibitory control efficiency in a Piaget-like class-inclusion task in school-age children and adults: A developmental negative priming study. Developmental Psychology, 49(7), 1366–1374.

Bouhali, F. – Thiebaut de Schotten, M. – Pinel, P. – Poupon, C. – Mangin, J.-F. – Dehaene, S. – Cohen, L. (2014). Anatomical connections of the visual word form area. Journal of Neuroscience, 34(46), 15402–15414.

Bradley, M. M. – Costa, V. D. – Ferrari, V. – Codispoti, M. – Fitzsimmons, J. R. – Lang, P. J. (2015). Imaging distributed and massed repetitions of natural scenes: Spontaneous retrieval and maintenance. Human Brain Mapping, 36(4), 1381–1392.

Braga, L. W. – Amemiya, E. – Tauil, A. – Sugueida, D. – Lacerda, C. – Klein, E. – Dehaene, S. et al. (2017). Tracking adult literacy acquisition with functional MRI: A single-case study. Mind, Brain, and Education, 11(3), 121–132.

Brewer, J. B. – Zhao, Z. – Desmond, J. E. – Glover, G. H. – Gabrieli, J. D. (1998). Making memories: Brain activity that predicts how well visual experience will be remembered. Science, 281(5380), 1185–1187.

Brodmann, K. (1909). Vergleichende Lokalisationslehre der Grosshirnrinde. Leipzig: Barth.

Bromberg-Martin, E. S. – Hikosaka, O. (2009). Midbrain dopamine neurons signal preference for advance information about upcoming rewards. Neuron, 63(1), 119–126.

Bruce, D. J. – Evans, C. R. – Fenwick, P. B. C. – Spencer, V. (1970). Effect of Presenting Novel Verbal Material during Slow-wave Sleep. Nature, 225(5235), 873.

Brun, V. H. – Leutgeb, S. – Wu, H.-Q. – Schwarcz, R. – Witter, M. P. – Moser, E. I. – Moser, M.-B. (2008). Impaired spatial representation in CA1 after lesion of direct input from entorhinal cortex. Neuron, 57(2), 290–302.

Buon, M. – Jacob, P. – Margules, S. – Brunet, I. – Dutat, M. – Cabrol, D. – Dupoux, E. (2014). Friend or foe? Early social evaluation of human interactions. PLOS ONE, 9(2), e88612.

Butler, A. C. – Karpicke, J. D. – Roediger, H. L. (2008). Correcting a metacognitive error: Feedback increases retention of low-confidence correct responses. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 34(4), 918–928.

Butterworth, B. (2010). Foundational numerical capacities and the origins of dyscalculia. Trends in Cognitive Sciences, 14(12), 534–541.

Byers-Heinlein, K. – Werker, J. F. (2009). Monolingual, bilingual, trilingual: Infants’ language experience influences the development of a word-learning heuristic. Developmental Science, 12(5), 815–823.

Callan, D. E. – Schweighofer, N. (2010). Neural correlates of the spacing effect in explicit verbal semantic encoding support the deficient-processing theory. Human Brain Mapping, 31(4), 645–659.

Campbell, F. A. – Pungello, E. P. – Burchinal, M. – Kainz, K. – Pan, Y. – Wasik, B. H. – Ramey, C. T. et al. (2012). Adult outcomes as a function of an early childhood educational program: An Abecedarian Project follow-up. Developmental Psychology, 48(4), 1033–1043.

Campbell, F. – Conti, G. – Heckman, J. J. – Moon, S. H. – Pinto, R. – Pungello, E. – Pan, Y. (2014). Early childhood investments substantially boost adult health. Science, 343(6178), 1478–1485.

Cantlon, J. F. – Brannon, E. M. – Carter, E. J. – Pelphrey, K. A. (2006). Functional imaging of numerical processing in adults and 4-y-old children. PLOS Biology, 4(5), e125.

Cantlon, J. F. – Li, R. (2013). Neural activity during natural viewing of Sesame Street statistically predicts test scores in early childhood. PLOS Biology, 11(1), e1001462.

Cardoso-Leite, P. – Bavelier, D. (2014). Video game play, attention, and learning: How to shape the development of attention and influence learning? Current Opinion in Neurology, 27(2), 185–191.

Carey, S. – Bartlett, E. (1978). Acquiring a single new word. Papers and Reports on Child Language Development, 15, 17–29.

Caroni, P. – Donato, F. – Muller, D. (2012). Structural plasticity upon learning: Regulation and functions. Nature Reviews Neuroscience, 13(7), 478–490.

Carreiras, M. – Seghier, M. L. – Baquero, S. – Estevez, A. – Lozano, A. – Devlin, J. T. – Price, C. J. (2009). An anatomical signature for literacy. Nature, 461(7266), 983–986.

Carrier, M. – Pashler, H. (1992). The influence of retrieval on retention. Memory and Cognition, 20(6), 633–642.

Castles, A. – Rastle, K. – Nation, K. (2018). Ending the reading wars: Reading acquisition from novice to expert. Psychological Science in the Public Interest, 19(1), 5–51.

Castro-Caldas, A. – Petersson, K. M. – Reis, A. – Stone-Elander, S. – Ingvar, M. (1998). The illiterate brain: Learning to read and write during childhood influences the functional organization of the adult brain. Brain, 121(6), 1053– 1063.

Cepeda, N. J. – Coburn, N. – Rohrer, D. – Wixted, J. T. – Mozer, M. C. – Pashler, H. (2009). Optimizing distributed practice: Theoretical analysis and practical implications. Experimental Psychology, 56(4), 236–246.

Cepeda, N. J. – Pashler, H. – Vul, E. – Wixted, J. T. – Rohrer, D. (2006). Distributed practice in verbal recall tasks: A review and quantitative synthesis. Psychological Bulletin, 132(3), 354–380.

Cesana-Arlotti, N. – Martín, A. – Téglás, E. – Vorobyova, L. – Cetnarski, R. – Bonatti, L. L. (2018). Precursors of logical reasoning in preverbal human infants. Science, 359(6381), 1263–1266.

Chafee, M. V. (2013). A scalar neural code for categories in parietal cortex: Representing cognitive variables as „more” or „less.” Neuron, 77(1), 7–9.

Chakraborty, M. – Jarvis, E. D. (2015). Brain evolution by brain pathway duplication. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 370(1684), 20150056.

Chang, C. H. C. – Pallier, C. – Wu, D. H. – Nakamura, K. – Jobert, A. – Kuo, W.-J. – Dehaene, S. (2015). Adaptation of the human visual system to the statistics of letters and line configurations. NeuroImage, 120, 428–440.

Chao, Z. C. – Takaura, K. – Wang, L. – Fujii, N. – Dehaene, S. (2018). Large-scale cortical networks for hierarchical prediction and prediction error in the primate brain. Neuron, 100(5), 1252–1266.

Chen, Z. – Wilson, M. A. (2017). Deciphering neural codes of memory during sleep. Trends in Neurosciences, 40(5), 260–275.

Chiao, J. Y. (2010). Neural basis of social status hierarchy across species. Current Opinion in Neurobiology, 20(6), 803–809.

Cho, K. – Courville, A. – Bengio, Y. (2015). Describing multimedia content using attention-based encoder-decoder networks. IEEE Transactions on Multimedia, 17(11), 1875–1886.

Chun, M. M. – Marois, R. (2002). The dark side of visual attention. Current Opinion in Neurobiology, 12(2), 184–189.

Clark, E. V. (1988). On the logic of contrast. Journal of Child Language, 15(2), 317–335.

Claro, S. – Paunesku, D. – Dweck, C. S. (2016). Growth mindset tempers the effects of poverty on academic achievement. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(31), 8664–8668.

Cohen, L. – Dehaene, S. – McCormick, S. – Durant, S. – Zanker, J. M. (2016). Brain mechanisms of recovery from pure alexia: A single case study with multiple longitudinal scans. Neuropsychologia, 91, 36–49.

Cohen, L. – Dehaene, S. – Vinckier, F. – Jobert, A. – Montavont, A. (2008). Reading normal and degraded words: Contribution of the dorsal and ventral visual pathways. NeuroImage, 40(1), 353–366.

Conel, J. L. (1939–67). The postnatal development of the human cerebral cortex (Vols. 1–8). Cambridge, MA: Harvard University Press.

Constantinescu, A. O. – O’Reilly, J. Z. – Behrens, T. E. J. (2016). Organizing conceptual knowledge in humans with a gridlike code. Science, 352(6292), 1464–1468.

Corallo, G. – Sackur, J. – Dehaene, S. – Sigman, M. (2008). Limits on introspection: Distorted subjective time during the dual-task bottleneck. Psychological Science, 19(11), 1110–1117.

Cortese, S. – Brown, T. E. – Corkum, P. – Gruber, R. – O’Brien, L. M. – Stein, M. – Owens, J. et al. (2013). Assessment and management of sleep problems in youths with attention-deficit/hyperactivity disorder. Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry, 52(8), 784–796.

Costa, A. – Sebastián-Gallés, N. (2014). How does the bilingual experience sculpt the brain? Nature Reviews Neuroscience, 15(5), 336–345.

Courchesne, E. – Pierce, K. – Schumann, C. M. – Redcay, E. – Buckwalter, J. A. – Kennedy, D. P. – Morgan, J. (2007). Mapping early brain development in autism. Neuron, 56(2), 399–413.

Courtney, S. M. – Ungerleider, L. G. – Keil, K. – Haxby, J. V. (1997). Transient and sustained activity in a distributed neural system for human working memory. Nature, 386(6625), 608–611.

Craik, F. I. M. – Tulving, E. (1975). Depth of processing and the retention of words in episodic memory. Journal of Experimental Psychology: General, 104(3), 268–294.

Çukur, T. – Nishimoto, S. – Huth, A. G. – Gallant, J. L. (2013). Attention during natural vision warps semantic representation across the human brain. Nature Neuroscience, 16(6), 763–770.

Curran, T. – Tucker, D. M. – Kutas, M. – Posner, M. I. (1993). Topography of the N400: Brain electrical activity reflecting semantic expectancy. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 88(3), 188–209.

Cyr, M. – Shi, R. (2013). Development of abstract grammatical categorization in infants. Child Development, 84(2), 617–629.

Csibra, G. – Gergely, G. (2009). Natural pedagogy. Trends in Cognitive Sciences, 13(4), 148–153.

Darki, F. – Peyrard-Janvid, M. – Matsson, H. – Kere, J. – Klingberg, T. (2012). Three dyslexia susceptibility genes, DYX 1C1, DCDC2, and KIAA0319, affect temporo-parietal white matter structure. Biological Psychiatry, 72(8), 671– 676.

Deen, B. – Richardson, H. – Dilks, D. D. – Takahashi, A. – Keil, B. – Wald, L. L. – Saxe, R. et al. (2017). Organization of high-level visual cortex in human infants. Nature Communications, 8, 13995.

Dehaene, S. (2003). The neural basis of the Weber-Fechner law: A logarithmic mental number line. Trends in Cognitive Sciences, 7(4), 145–147.

Dehaene, S. (2005). Evolution of human cortical circuits for reading and arithmetic: The „neuronal recycling” hypothesis. In S. Dehaene – J.-R. Duhamel – M. D. Hauser – G. Rizzolatti (eds.), From monkey brain to human brain. Cambridge, MA: MIT Press. 133–157.

Dehaene, S. (2007). Symbols and quantities in parietal cortex: Elements of a mathematical theory of number representation and manipulation. In P. Haggard – Y. Rossetti – M. Kawato (eds.), Attention and performance XXII: Sensorimotor foundations of higher cognition. Cambridge, MA: Harvard University Press. 527–574.

Dehaene, S. (2003). A számérzék: Miként alkotja meg az elme a matematikát? Ford.: Szűcs Dénes. Budapest: Osiris Kiadó.

Dehaene, S. (2009). Reading in the brain: The new science of how we read. New York, NY: Penguin Group.

Dehaene, S. (2011). The number sense: How the mind creates mathematics (2nd ed.). New York, NY: Oxford University Press.

Dehaene, S. (2014). Consciousness and the brain. New York, NY: Penguin Group.

Dehaene, S. – Akhavein, R. (1995). Attention, automaticity, and levels of representation in number processing. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 21(2), 314–326.

Dehaene, S. – Bossini, S. – Giraux, P. (1993). The mental representation of parity and numerical magnitude. Journal of Experimental Psychology: General, 122(3), 371–396.

Dehaene, S. – Changeux, J. P. (2011). Experimental and theoretical approaches to conscious processing. Neuron, 70(2), 200–227.

Dehaene, S. – Changeux, J. P. – Naccache, L. – Sackur, J. – Sergent, C. (2006). Conscious, preconscious, and subliminal processing: A testable taxonomy. Trends in Cognitive Sciences, 10(5), 204–211.

Dehaene, S. – Cohen, L. (2007). Cultural recycling of cortical maps. Neuron, 56(2), 384–398.

Dehaene, S. – Cohen, L. – Morais, J. – Kolinsky, R. (2015). Illiterate to literate: Behavioural and cerebral changes induced by reading acquisition. Nature Reviews Neuroscience, 16(4), 234–244.

Dehaene, S. – Cohen, L. – Sigman, M. – Vinckier, F. (2005). The neural code for written words: A proposal. Trends in Cognitive Sciences, 9(7), 335–341.

Dehaene, S. – Dupoux, E. – Mehler, J. (1990). Is numerical comparison digital? Analogical and symbolic effects in two-digit number comparison. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 16(3), 626–641.

Dehaene, S. – Izard, V. – Pica, P. – Spelke, E. (2006). Core knowledge of geometry in an Amazonian indigene group. Science, 311(5759), 381–384.

Dehaene, S. – Izard, V. – Spelke, E. – Pica, P. (2008). Log or linear? Distinct intuitions of the number scale in Western and Amazonian indigene cultures. Science, 320(5880), 1217–1220.

Dehaene, S. – Jobert, A. – Naccache, L. – Ciuciu, P. – Poline, J.-B. – Le Bihan, D. – Cohen, L. (2004). Letter binding and invariant recognition of masked words: Behavioral and neuroimaging evidence. Psychological Science, 15(5), 307–313.

Dehaene, S. – Kerszberg, M. – Changeux, J. P. (1998). A neuronal model of a global workspace in effortful cognitive tasks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 95(24), 14529–14534.

Dehaene, S. – Lau, H. – Kouider, S. (2017). What is consciousness, and could machines have it? Science, 358(6362), 486–492.

Dehaene, S. – Marques, J. F. (2002). Cognitive neuroscience: Scalar variability in price estimation and the cognitive consequences of switching to the euro. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 55(3), 705–731.

Dehaene, S. – Meyniel, F. – Wacongne, C. – Wang, L. – Pallier, C. (2015). The neural representation of sequences: From transition probabilities to algebraic patterns and linguistic trees. Neuron, 88(1), 2–19.

Dehaene, S. – Naccache, L. (2001). Towards a cognitive neuroscience of consciousness: Basic evidence and a workspace framework. Cognition, 79(1–2), 1–37.

Dehaene, S. – Naccache, L. – Cohen, L. – Le Bihan, D. – Mangin, J.-F. – Poline, J.-B. – Rivière, D. (2001). Cerebral mechanisms of word masking and unconscious repetition priming. Nature Neuroscience, 4(7), 752–758.

Dehaene, S. – Pegado, F. – Braga, L. W. – Ventura, P. – Nunes Filho, G. – Jobert, A. – Cohen, L. (2010). How learning to read changes the cortical networks for vision and language. Science, 330(6009), 1359–1364.

Dehaene-Lambertz, G. – Dehaene, S. – Hertz-Pannier, L. (2002). Functional neuroimaging of speech perception in infants. Science, 298(5600), 2013–2015.

Dehaene-Lambertz, G. – Hertz-Pannier, L. – Dubois, J. – Meriaux, S. – Roche, A. – Sigman, M. – Dehaene, S. (2006). Functional organization of perisylvian activation during presentation of sentences in preverbal infants. Proceedings of the National Academy of Sciences, 103(38), 14240–14245.

Dehaene-Lambertz, G. – Monzalvo, K. – Dehaene, S. (2018). The emergence of the visual word form: Longitudinal evolution of category-specific ventral visual areas during reading acquisition. PLOS Biology, 16(3), e2004103.

Dehaene-Lambertz, G. – Spelke, E. S. (2015). The infancy of the human brain. Neuron, 88(1), 93–109.

de Lavilléon, G. – Lacroix, M. M. – Rondi-Reig, L. – Benchenane, K. (2015). Explicit memory creation during sleep demonstrates a causal role of place cells in navigation. Natura Neuroscience, 18(4), 493–495.

Denison, S. – Xu, F. (2010). Integrating physical constraints in statistical inference by 11-month-old infants. Cognitive Science, 34(5), 885–908.

Dennett, D. C. (2010). Darwin veszélyes ideája. Ford.: Kampis György és Kavetzky Péter. Budapest: Typotex Kiadó.

Desimone, R. – Duncan, J. (1995). Neural mechanisms of selective visual attention. Annual Review of Neuroscience, 18, 193–222.

D’Esposito, M. – Grossman, M. (1996). The physiological basis of executive function and working memory. Neuroscientist, 2(6), 345–352.

Diamond, A. – Doar, B. (1989). The performance of human infants on a measure of frontal cortex function, the delayed response task. Developmental Psychobiology, 22(3), 271–294.

Diamond, A. – Goldman-Rakic, P. S. (1989). Comparison of human infants and rhesus monkeys on Piaget’s AB task: Evidence for dependence on dorsolateral prefrontal cortex. Experimental Brain Research, 74(1), 24–40.

Diamond, A. – Lee, K. (2011). Interventions shown to aid executive function development in children 4 to 12 years old. Science, 333(6045), 959–964.

Diekelmann, S. – Born, J. (2010). The memory function of sleep. Nature Reviews Neuroscience, 11(2), 114–126.

Diester, I. – Nieder, A. (2007). Semantic associations between signs and numerical categories in the prefrontal cortex. PLOS Biology, 5(11), e294.

Diester, I. – Nieder, A. (2010). Numerical values leave a semantic imprint on associated signs in monkeys. Journal of Cognitive Neuroscience, 22(1), 174–183.

Ditz, H. M. – Nieder, A. (2015). Neurons selective to the number of visual items in the corvid songbird endbrain. Proceedings of the National Academy of Sciences, 112(25), 7827–7832.

Doeller, C. F. – Barry, C. – Burgess, N. (2010). Evidence for grid cells in a human memory network. Nature, 463(7281), 657–661.

Donato, F. – Rompani, S. B. – Caroni, P. (2013). Parvalbumin-expressing basket-cell network plasticity induced by experience regulates adult learning. Nature, 504(7479), 272–276.

Draganski, B. – Gaser, C. – Busch, V. – Schuierer, G. – Bogdahn, U. – May, A. (2004). Neuroplasticity: Changes in grey matter induced by training. Nature, 427(6972), 311–312.

Dubois, J. – Dehaene-Lambertz, G. – Perrin, M. – Mangin, J.-F. – Cointepas, Y. – Duchesnay, E. – Hertz-Pannier, L. (2007). Asynchrony of the early maturation of white matter bundles in healthy infants: Quantitative landmarks revealed noninvasively by diffusion tensor imaging. Human Brain Mapping, 29, 14–27.

Dubois, J. – Hertz-Pannier, L. – Cachia, A. – Mangin, J.-F. – Le Bihan, D. – Dehaene-Lambertz, G. (2009). Structural asymmetries in the infant language and sensori-motor networks. Cerebral Cortex, 19(2), 414–423.

Dubois, J. – Poupon, C. – Thirion, B. – Simonnet, H. – Kulikova, S. – Leroy, F. – Dehaene-Lambertz, G. et al. (2015). Exploring the early organization and maturation of linguistic pathways in the human infant brain. Cerebral Cortex, 26(5), 2283–2298.

Dumontheil, I. – Klingberg, T. (2011). Brain activity during a visuospatial working memory task predicts arithmetical performance 2 years later. Cerebral Cortex, 22(5), 1078–1085.

Duncan, J. (2003). Intelligence tests predict brain response to demanding task events. Nature Neuroscience, 6(3), 207–208.

Duncan, J. (2010). The multiple-demand (MD) system of the primate brain: Mental programs for intelligent behaviour. Trends in Cognitive Sciences, 14(4), 172–179.

Duncan, J. (2013). The structure of cognition: Attentional episodes in mind and brain. Neuron, 80(1), 35–50.

Dundas, E. M. – Plaut, D. C. – Behrmann, M. (2013). The joint development of hemispheric lateralization for words and faces. Journal of Experimental Psychology: General, 142(2), 348–358.

Dunlosky, J. – Rawson, K. A. – Marsh, E. J. – Nathan, M. J. – Willingham, D. T. (2013). Improving students’ learning with effective learning techniques: Promising directions from cognitive and educational psychology. Psychological Science in the Public Interest, 14(1), 4–58.

Dunster, G. P. – Iglesia, L. de la– Ben-Hamo, M. – Nave, C. – Fleischer, J. G. – Panda, S. – Iglesia, H. O. de la. (2018). Sleep more in Seattle: Later school start times are associated with more sleep and better performance in high school students. Science Advances, 4(12), eaau6200.

Duyme, M. – Dumaret, A.-C. – Tomkiewicz, S. (1999). How can we boost IQs of „dull children”? A late adoption study. Proceedings of the National Academy of Sciences, 96(15), 8790–8794.

Dweck, C. S. (2020). Szemléletváltás: A siker új pszichológiája. Ford.: Császár László. Budapest: HVG Könyvek.

Egyed, K. – Király, I. – Gergely, G. (2013). Communicating shared knowledge in infancy. Psychological Science, 24(7), 1348–1353.

Ehri, L. C. – Nunes, S. R. – Stahl, S. A. – Willows, D. M. (2001). Systematic phonics instruction helps students learn to read: Evidence from the National Reading Panel’s meta-analysis. Review of Educational Research, 71(3), 393– 447.

Ellis, A. W. – Lambon Ralph, M. A. (2000). Age of acquisition effects in adult lexical processing reflect loss of plasticity in maturing systems: Insights from connectionist networks. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 26(5), 1103–1123.

Elman, J. L. – Bates, E. A. – Johnson, M. H. – Karmiloff-Smith, A. – Parisi, D. – Plunkett, K. (1996). Rethinking innateness: A connectionist perspective on development. Cambridge, MA: MIT Press.

Elsayed, G. F. – Shankar, S. – Cheung, B. – Papernot, N. – Kurakin, A. – Goodfellow, I. – Sohl-Dickstein, J. (2018). Adversarial examples that fool both human and computer vision. https://arxiv.org/abs/1802.08195v1.

Elston, G. N. (2003). Cortex, cognition and the cell: New insights into the pyramidal neuron and prefrontal function. Cerebral Cortex, 13(11), 1124–1138.

Emmons, W. H. – Simon, C. W. (1956). The non-recall of material presented during sleep. The American Journal of Psychology, 69, 76–81.

Epelbaum, M. – Milleret, C. – Buisseret, P. – Duffer, J. L. (1993). The sensitive period for strabismic amblyopia in humans. Ophthalmology, 100(3), 323–327.

Esseily, R. – Rat-Fischer, L. – Somogyi, E. – O’Regan, K. J. – Fagard, J. (2016). Humour production may enhance observational learning of a new tool-use action in 18-month-old infants. Cognition and Emotion, 30(4), 817–825.

Ester, E. F. – Sprague, T. C. – Serences, J. T. (2015). Parietal and frontal cortex encode stimulus-specific mnemonic representations during visual working memory. Neuron, 87(4), 893–905.

Everaert, M. B. H. – Huybregts, M. A. C. – Chomsky, N. – Berwick, R. C. – Bolhuis, J. J. (2015). Structures, not strings: Linguistics as part of the cognitive sciences. Trends in Cognitive Sciences, 19(12), 729–743.

Fanselow, M. S. (1998). Pavlovian conditioning, negative feedback, and blocking: Mechanisms that regulate association formation. Neuron, 20(4), 625–627.

Fattal, I. – Friedmann, N. – and Fattal-Valevski, A. (2011). The crucial role of thiamine in the development of syntax and lexical retrieval: A study of infantile thiamine deficiency. Brain, 134(6), 1720–1739.

Fawcett, S. L. – Wang, Y.-Z. – Birch, E. E. (2005). The critical period for susceptibility of human stereopsis. Investigative Ophthalmology and Visual Science, 46(2), 521–525.

Fischer, M. H. (2003). Cognitive representation of negative numbers. Psychological Science, 14(3), 278–282.

Fisher, A. V. – Godwin, K. E. – Seltman, H. (2014). Visual environment, attention allocation, and learning in young children when too much of a good thing may be bad. Psychological Science, 25(7), 1362–1370.

Fitzgerald, J. K. – Freedman, D. J. – Fanini, A. – Bennur, S. – Gold, J. I. – Assad, J. A. (2013). Biased associative representations in parietal cortex. Neuron, 77(1), 180–191.

Fitzsimonds, R. M. – Song, H.-J. – Poo, M.-M. (1997). Propagation of activity-dependent synaptic depression in simple neural networks. Nature, 388(6641), 439–448.

Flechsig, P. (1876). Die Leitungsbahnen im Gehirn und Rückenmark des Menschen auf Grund Entwickelungsgeschichtlicher Untersuchungen. Leipzig: Engelmann.

Flege, J. E. – Munro, M. J. – MacKay, I. R. (1995). Factors affecting strength of perceived foreign accent in a second language. Journal of the Acoustical Society of America, 97(5), 3125–3134.

Fleming, S. M. – Weil, R. S. – Nagy, Z. – Dolan, R. J. – Rees, G. (2010). Relating introspective accuracy to individual differences in brain structure. Science, 329(5998), 1541–1543.

Fodor, J. A. (1975). The language of thought. New York, NY: Thomas Y. Crowell.

Fodor, J. A. – Pylyshyn, Z. W. (1988). Connectionism and cognitive architecture: A critical analysis. Cognition, 28(1–2), 3–71.

Fodor, J. – McLaughlin, B. P. (1990). Connectionism and the problem of systematicity: Why Smolensky’s solution doesn’t work. Cognition, 35(2), 183–204.

Frank, M. C. – Everett, D. L. – Fedorenko, E. – Gibson, E. (2008). Number as a cognitive technology: Evidence from Pirahã language and cognition. Cognition, 108(3), 819–824.

Freeman, S. – Eddy, S. L. – McDonough, M. – Smith, M. K. – Okoroafor, N. – Jordt, H. – Wenderoth, M. P. (2014). Active learning increases student performance in science, engineering, and mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(23), 8410–8415.

Friederici, A. D. (2002). Towards a neural basis of auditory sentence processing. Trends in Cognitive Sciences, 6(2), 78–84.

Friedmann, N. – Kerbel, N. – Shvimer, L. (2010). Developmental attentional dyslexia. Cortex, 46(10), 1216–1237.

Friedmann, N. – Rusou, D. (2015). Critical period for first language: The crucial role of language input during the first year of life. Current Opinion in Neurobiology, 35, 27–34.

Friedrich, M. – Wilhelm, I. – Born, J. – Friederici, A. D. (2015). Generalization of word meanings during infant sleep. Nature Communications, 6, 6004.

Friston, K. (2005). A theory of cortical responses. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 360(1456), 815–836.

Froemke, R. C. – Merzenich, M. M. – Schreiner, C. E. (2007). A synaptic memory trace for cortical receptive field plasticity. Nature, 450(7168), 425–429.

Fukuchi-Shimogori, T. – Grove, E. A. (2001). Neocortex patterning by the secreted signaling molecule FGF8. Science, 294(5544), 1071–1074.

Fyhn, M. – Molden, S. – Witter, M. P. – Moser, E. I. – Moser, M.-B. (2004). Spatial representation in the entorhinal cortex. Science, 305(5688), 1258–1264.

Galaburda, A. M. – LoTurco, J. – Ramus, F. – Fitch, R. H. – Rosen, G. D. (2006). From genes to behavior in developmental dyslexia. Nature Neuroscience, 9(10), 1213–1217.

Galgali, A. R. – Mante, V. (2018). Set in one’s thoughts. Nature Neuroscience, 21(4), 459–460.

Gallistel, C. R. (1990). The organization of learning. Cambridge, MA: MIT Press.

Gaser, C. – Schlaug, G. (2003). Brain structures differ between musicians and non-musicians. Journal of Neuroscience, 23(27), 9240–9245.

Gathercole, S. E. – Pickering, S. J. – Knight, C. – Stegmann, Z. (2004). Working memory skills and educational attainment: Evidence from national curriculum assessments at 7 and 14 years of age. Applied Cognitive Psychology, 18(1), 1–16.

Geary, D. C. (2011). Cognitive predictors of achievement growth in mathematics: A five-year longitudinal study. Developmental Psychology, 47(6), 1539–1552.

Genzel, L. – Rossato, J. I. – Jacobse, J. – Grieves, R. M. – Spooner, P. A. – Battaglia, F. P. – Morris, R. G. M. et al. (2017). The yin and yang of memory consolidation: Hippocampal and neocortical. PLOS Biology, 15(1), e2000531.

George, D. – Lehrach, W. – Kansky, K. – Lázaro-Gredilla, M. – Laan, C. – Marthi, B. – Phoenix, D. S. et al. (2017). A generative vision model that trains with high data efficiency and breaks text-based CAPTCHAs. Science, 358(6368).

Gerber, P. – Schlaffke, L. – Heba, S. – Greenlee, M. W. – Schultz, T. – Schmidt-Wilcke, T. (2014). Juggling revisited – a voxel-based morphometry study with expert jugglers. NeuroImage, 95, 320–325.

Gergely, G. – Bekkering, H. – Király, I. (2002). Rational imitation in preverbal infants. Nature, 415(6873), 755.

Gergely, G. – Csibra, G. (2003). Teleological reasoning in infancy: The naïve theory of rational action. Trends in Cognitive Sciences, 7(7), 287–292.

Gerhand, S. – Barry, C. (1999). Age of acquisition, word frequency, and the role of phonology in the lexical decision task. Memory and Cognition, 27(4), 592–602.

Gertler, P. – Heckman, J. – Pinto, R. – Zanolini, A. – Vermeersch, C. – Walker, S. – Grantham-McGregor, S. et al. (2014). Labor market returns to an early childhood stimulation intervention in Jamaica. Science, 344(6187), 998–1001.

Glass, A. L. – Kang, M. (2018). Dividing attention in the classroom reduces exam performance. Educational Psychology, 39(3), 395–408.

Goldman-Rakic, P. S. (1995). Cellular basis of working memory. Neuron, 14(3), 477–485.

Golestani, N. – Molko, N. – Dehaene, S. – Le Bihan, D. – Pallier, C. (2007). Brain structure predicts the learning of foreign speech sounds. Cerebral Cortex, 17(3), 575–582.

Golub, M. D. – Sadtler, P. T. – Oby, E. R. – Quick, K. M. – Ryu, S. I. – Tyler-Kabara, E. C. – Yu, B. M. et al. (2018). Learning by neural reassociation. Nature Neuroscience, 21(4), 607–616.

Goodfellow, I. J. – Pouget-Abadie, J. – Mirza, M. – Zu, B. – Warde-Farley, D. – Ozair, S. – Bengio, Y. et al. (2014). Generative adversarial networks. https://arxiv.org/abs/1406.2661.

Goodman, C. S. – Shatz, C. J. (1993). Developmental mechanisms that generate precise patterns of neuronal connectivity. Cell, 72 Suppl, 77–98.

Goodman, N. D. – Ullman, T. D. – Tenenbaum, J. B. (2011). Learning a theory of causality. Psychological Review, 118(1), 110–119.

Gopnik, A. – Glymour, C. – Sobel, D. M. – Schulz, L. E. – Kushnir, T. – Danks, D. (2004). A theory of causal learning in children: Causal maps and Bayes nets. Psychological Review, 111(1), 3–32.

Gopnik, A. – Meltzoff, A. N. – Kuhl, P. K. (2015). Bölcsek a bölcsőben: Hogyan gondolkodnak a kisbabák? Ford.: Vassy Zoltán. Budapest: Typotex Kiadó.

Gottlieb, J. – Oudeyer, P.-Y. – Lopes, M. – Baranes, A. (2013). Information-seeking, curiosity, and attention: Computational and neural mechanisms. Trends in Cognitive Sciences, 17(11), 585–593.

Goupil, L. – Romand-Monnier, M. – Kouider, S. (2016). Infants ask for help when they know they don’t know. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(13), 3492–3496.

Grainger, J. – Whitney, C. (2004). Does the huamn mnid raed wrods as a wlohe? Trends in Cognitive Sciences, 8(2), 58–59.

Grantham-McGregor, S. M. – Powell, C. A. – Walker, S. P. – Himes, J. H. (1991). Nutritional supplementation, psychosocial stimulation, and mental development of stunted children: The Jamaican Study. Lancet, 338(8758), 1–5.

Green, C. S. – Bavelier, D. (2003). Action video game modifies visual selective attention. Nature, 423(6939), 534–537.

Groen, G. J. – Parkman, J. M. (1972). A chronometric analysis of simple addition. Psychological Review, 79(4), 329–343.

Grothendieck, A. (1986). Récoltes et semailles: Réflexions et témoignage sur un passé de mathématicien. uberty.org – PDF.

Gruber, M. J. – Gelman, B. D. – Ranganath, C. (2014). States of curiosity modulate hippocampus-dependent learning via the dopaminergic circuit. Neuron, 84(2), 486–496.

Guerguiev, J. – Lillicrap, T. P. – Richards, B. A. (2017). Towards deep learning with segregated dendrites. ELife, 6, e22901.

Gullick, M. M. – Wolford, G. (2013). Understanding less than nothing: Children’s neural response to negative numbers shifts across age and accuracy. Frontiers in Psychology, 4, 584.

Gweon, H. – Tenenbaum, J. B. – Schulz, L. E. (2010). Infants consider both the sample and the sampling process in inductive generalization. Proceedings of the National Academy of Sciences, 107(20), 9066–9071.

Habibi, A. – Damasio, A. – Ilari, B. – Elliott Sachs, M. – Damasio, H. (2018). Music training and child development: A review of recent findings from a longitudinal study. Annals of the New York Academy of Sciences.

Hafting, T. – Fyhn, M. – Molden, S. – Moser, M.-B. – Moser, E. I. (2005). Microstructure of a spatial map in the entorhinal cortex. Nature, 436(7052), 801–806.

Hahne, A. – Friederici, A. D. (1999). Electrophysiological evidence for two steps in syntactic analysis: Early automatic and late controlled processes. Journal of Cognitive Neuroscience, 11(2), 194–205.

Halberda, J. – Feigenson, L. (2008). Developmental change in the acuity of the „number sense”: The approximate number system in 3-, 4-, 5-, and 6-year-olds and adults. Developmental Psychology, 44(5), 1457–1465.

Hannagan, T. – Amedi, A. – Cohen, L. – Dehaene-Lambertz, G. – Dehaene, S. (2015). Origins of the specialization for letters and numbers in ventral occipitotemporal cortex. Trends in Cognitive Sciences, 19(7), 374–382.

Hannagan, T. – Nieder, A. – Viswanathan, P. – Dehaene, S. (2017). A random-matrix theory of the number sense. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 373(1740), 20170253.

Hartshorne, J. K. – Tenenbaum, J. B. – Pinker, S. (2018). A critical period for second language acquisition: Evidence from ⅔ million English speakers. Cognition, 177, 263–277.

Hassabis, D. – Kumaran, D. – Summerfield, C. – Botvinick, M. (2017). Neuroscience-inspired artificial intelligence. Neuron, 95(2), 245–258.

Hattie, J. (2008). Visible learning. London and New York, NY: Routledge.

Hattie, J. (2017). L’apprentissage visible pour les enseignants: Connaître son impact pour maximiser le rendement des élèves. Québec: Presses de l’Université du Québec.

Hauser, M. D. – Chomsky, N. – Fitch, W. T. (2002). The faculty of language: What is it, who has it, and how did it evolve? Science, 298(5598), 1569–1579.

Hauser, M. D. – Watumull, J. (2017). The Universal Generative Faculty: The source of our expressive power in language, mathematics, morality, and music. Journal of Neurolinguistics, 43 Part B, 78–94.

Hay, J. F. – Pelucchi, B. – Graf Estes, K. – Saffran, J. R. (2011). Linking sounds to meanings: Infant statistical learning in a natural language. Cognitive Psychology, 63(2), 93–106.

Heckman, J. J. – Moon, S. H. – Pinto, R. – Savelyev, P. A. – Yavitz, A. (2010). The rate of return to the HighScope Perry Preschool Program. Journal of Public Economics, 94(1), 114–128.

Heilbron, M. – Meyniel, F. (2019). Confidence resets reveal hierarchical adaptive learning in humans. PLOS Computational Biology, 15(4), e1006972. doi.org/.

Held, R. – Hein, A. (1963). Movement-produced stimulation in the development of visually guided behavior. Journal of Comparative and Physiological Psychology, 56(5), 872–876.

Hensch, T. K. (2005). Critical period plasticity in local cortical circuits. Nature Reviews Neuroscience, 6(11), 877–888.

Hespos, S. J. – Baillargeon, R. (2008). Young infants’ actions reveal their developing knowledge of support variables: Converging evidence for violation-of-expectation findings. Cognition, 107(1), 304–316.

Hinton, G. E. – Dayan, P. – Frey, B. J. – Neal, R. M. (1995). The „wake-sleep” algorithm for unsupervised neural networks. Science, 268(5214), 1158–1161.

Hinton, G. E. – Osindero, S. – Teh, Y.-W. (2006). A fast-learning algorithm for deep belief nets. Neural Computation, 18(7), 1527–1554.

Hiscock, H. – Sciberras, E. – Mensah, F. – Gerner, B. – Efron, D. – Khano, S. – Oberklaid, F. (2015). Impact of a behavioural sleep intervention on symptoms and sleep in children with attention deficit hyperactivity disorder, and parental mental health: Randomised controlled trial. BMJ (Clinical Research Ed.), 350, h68.

Hoeft, F. – McCandliss, B. D. – Black, J. M. – Gantman, A. – Zakerani, N. – Hulme, C. – Gabrieli, J. D. E. et al. (2011). Neural systems predicting long-term outcome in dyslexia. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108(1), 361–366.

Holtmaat, A. – Caroni, P. (2016). Functional and structural underpinnings of neuronal assembly formation in learning. Nature Neuroscience, 19(12), 1553–1562.

Horikawa, T. – Tamaki, M. – Miyawaki, Y. – Kamitani, Y. (2013). Neural decoding of visual imagery during sleep. Science, 340(6132), 639–642.

Houdé, O. – Zago, L. – Mellet, E. – Moutier, S. – Pineau, A. – Mazoyer, B. – Tzourio-Mazoyer, N. (2000). Shifting from the perceptual brain to the logical brain: The neural impact of cognitive inhibition training. Journal of Cognitive Neuroscience, 12(5), 721–728.

Huber, R. – Ghilardi, M. F. – Massimini, M. – Tononi, G. (2004). Local sleep and learning. Nature, 430(6995), 78–81.

Hurley, M. M. – Dennett, D. C. – Adams, R. B. (2011). Inside jokes: Using humor to reverse-engineer the mind. Cambridge, MA: MIT Press.

Huttenlocher, P. R. – Dabholkar, A. S. (1997). Regional differences in synaptogenesis in human cerebral cortex. Journal of Comparative Neurology, 387(2), 167–178.

Hutton, J. S. – Horowitz-Kraus, T. – Mendelsohn, A. L. – DeWitt, T. – Holland, S. K. – C-MIND Authorship Consortium. (2015). Home reading environment and brain activation in preschool children listening to stories. Pediatrics, 136(3), 466–478.

Hutton, J. S. – Phelan, K. – Horowitz-Kraus, T. – Dudley, J. – Altaye, M. – DeWitt, T. – Holland, S. K. (2017). Shared reading quality and brain activation during story listening in preschool-age children. Journal of Pediatrics, 191, 204–211.e1.

Iriki, A. (2005). A prototype of Homo faber: A silent precursor of human intelligence in the tool-using monkey brain. In S. Dehaene, J.-R. Duhamel – M. D. Hauser – G. Rizzolatti (eds.), From monkey brain to human brain. Cambridge, MA: MIT Press. 253–271.

Isaacs, E. B. – Edmonds, C. J. – Lucas, A. – Gadian, D. G. (2001). Calculation difficulties in children of very low birthweight: A neural correlate. Brain, 124(9), 1701–1707.

Isingrini, M. – Perrotin, A. – Souchay, C. (2008). Aging, metamemory regulation and executive functioning. Progress in Brain Research, 169, 377–392.

Iuculano, T. (2016). Neurocognitive accounts of developmental dyscalculia and its remediation. Progress in Brain Research, 227, 305–333.

Izard, V. – Dehaene-Lambertz, G. – Dehaene, S. (2008). Distinct cerebral pathways for object identity and number in human infants. PLOS Biology, 6(2), 275–285.

Izard, V. – Sann, C. – Spelke, E. S. – Streri, A. (2009). Newborn infants perceive abstract numbers. Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(25), 10382–10385.

Jacob, S. N. – Nieder, A. (2009). Notation-independent representation of fractions in the human parietal cortex. Journal of Neuroscience, 29(14), 4652–4657.

Jacoby, L. L. – Dallas, M. (1981). On the relationship between autobiographical memory and perceptual learning. Journal of Experimental Psychology: General, 110(3), 306–340.

Jaeggi, S. M. – Buschkuehl, M. – Jonides, J. – Shah, P. (2011). Short- and long-term benefits of cognitive training. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108(25), 10081–10086.

James, C. E. – Oechslin, M. S. – Van De Ville, D. – Hauert, C.-A. – Descloux, C. – Lazeyras, F. (2014). Musical training intensity yields opposite effects on grey matter density in cognitive versus sensorimotor networks. Brain Structure and Function, 219(1), 353–366.

Jaynes, E. T. (2003). Probability theory: The logic of science. Cambridge, MA: Cambridge University Press.

Jenkins, J. G. – Dallenbach, K. M. (1924). Obliviscence during sleep and waking. American Journal of Psychology, 35(4), 605–612.

Ji, D. – Wilson, M. A. (2007). Coordinated memory replay in the visual cortex and hippocampus during sleep. Nature Neuroscience, 10(1), 100–107.

Jiang, Z. – Long, T. – Cao, W. – Li, J. – Dehaene, S. – Wang, L. (2018). Production of supra-regular spatial sequences by macaque monkeys. Current Biology, 28(12), 1851–1859.

Jiang, Z. – Shamie, I. – Doyle, W. K. – Friedman, D. – Dugan, P. – Devinsky, O. – Halgren, E. (2017). Replay of large-scale spatio-temporal patterns from waking during subsequent NREM sleep in human cortex. Scientific Reports, 7, 17380.

Jo, J. – Bengio, Y. (2017). Measuring the tendency of CNNs to learn surface statistical regularities. arxiv.org/abs/1711.11561.

Johansson, F. – Jirenhed, D.-A. – Rasmussen, A. – Zucca, R. – Hesslow, G. (2014). Memory trace and timing mechanism localized to cerebellar Purkinje cells. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(41), 14930–14934.

Johnson, J. S. – Newport, E. L. (1989). Critical period effects in second language learning: The influence of maturational state on the acquisition of English as a second language. Cognitive Psychology, 21(1), 60–99.

Josselyn, S. A. – Köhler, S. – Frankland, P. W. (2015). Finding the engram. Nature Reviews Neuroscience, 16(9), 521–534.

Kaminski, J. – Call, J. – Fischer, J. (2004). Word learning in a domestic dog: Evidence for „fast mapping”. Science, 304(5677), 1682–1683.

Kang, M. J. – Hsu, M. – Krajbich, I. M. – Loewenstein, G. – McClure, S. M. – Wang, J. T. – Camerer, C. F. (2009). The wick in the candle of learning: Epistemic curiosity activates reward circuitry and enhances memory. Psychological Science, 20(8), 963–973.

Kang, S. H. K. – Lindsey, R. V. – Mozer, M. C. – Pashler, H. (2014). Retrieval practice over the long term: Should spacing be expanding or equal-interval? Psychonomic Bulletin and Review, 21(6), 1544–1550.

Kanjlia, S. – Lane, C. – Feigenson, L. – Bedny, M. (2016). Absence of visual experience modifies the neural basis of numerical thinking. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(40), 11172–11177.

Kano, T. – Brockie, P. J. – Sassa, T. – Fujimoto, H. – Kawahara, Y. – Iino, Y. – Maricq, A. V. et al. (2008). Memory in Caenorhabditis elegans is mediated by NMDA-type ionotropic glutamate receptors. Current Biology, 18(13), 1010–1015.

Kaplan, F. – Oudeyer, P.-Y. (2007). In search of the neural circuits of intrinsic motivation. Frontiers in Neuroscience, 1(1), 225–236.

Kapur, S. – Craik, F. I. – Tulving, E. – Wilson, A. A. – Houle, S. – Brown, G. M. (1994). Neuroanatomical correlates of encoding in episodic memory: Levels of processing effect. Proceedings of the National Academy of Sciences, 91(6), 2008–2011.

Karni, A. – Tanne, D. – Rubenstein, B. S. – Askenasy, J. – Sagi, D. (1994). Dependence on REM sleep of overnight improvement of a perceptual skill. Science, 265(5172), 679–682.

Karpicke, J. D. – Roediger, H. L. (2008). The critical importance of retrieval for learning. Science, 319(5865), 966–968.

Kastner, S. – Ungerleider, L. G. (2000). Mechanisms of visual attention in the human cortex. Annual Review of Neuroscience, 23, 315–341.

Keller, H. (1903). The story of my life. New York, NY: Doubleday, Page and Co.

Kellman, P. J. – Spelke, E. S. (1983). Perception of partly occluded objects in infancy. Cognitive Psychology, 15(4), 483–524.

Kemp, C. – Tenenbaum, J. B. (2008). The discovery of structural form. Proceedings of the National Academy of Sciences, 105(31), 10687–10692.

Kidd, C. – Piantadosi, S. T. – Aslin, R. N. (2012). The Goldilocks effect: Human infants allocate attention to visual sequences that are neither too simple nor too complex. PLOS ONE, 7(5), e36399.

Kidd, C. – Piantadosi, S. T. – Aslin, R. N. (2014). The Goldilocks effect in infant auditory attention. Child Development, 85(5), 1795–1804.

Kilgard, M. P. – Merzenich, M. M. (1998). Cortical map reorganization enabled by nucleus basalis activity. Science, 279(5357), 1714–1718.

Kim, J. J. – Diamond, D. M. (2002). The stressed hippocampus, synaptic plasticity and lost memories. Nature Reviews Neuroscience, 3(6), 453–462.

Kim, W. B. – Cho, J.-H. (2017). Encoding of discriminative fear memory by input-specific LTP in the amygdala. Neuron, 95(5), 1129–1146.

Kirschner, P. A. – Sweller, J. – Clark, R. E. (2006). Why minimal guidance during instruction does not work: An analysis of the failure of constructivist, discovery, problem-based, experiential, and inquiry-based teaching. Educational Psychologist, 41(2), 75–86.

Kirschner, P. A. – van Merriënboer, J. J. G. (2013). Do learners really know best? Urban legends in education. Educational Psychologist, 48(3), 169–183.

Kitamura, T. – Ogawa, S. K. – Roy, D. S. – Okuyama, T. – Morrissey, M. D. – Smith, L. M. – Tonegawa, S. et al. (2017). Engrams and circuits crucial for systems consolidation of a memory. Science, 356(6333), 73–78.

Klingberg, T. (2010). Training and plasticity of working memory. Trends in Cognitive Sciences, 14(7), 317–324.

Knops, A. – Thirion, B. – Hubbard, E. M. – Michel, V. – Dehaene, S. (2009). Recruitment of an area involved in eye movements during mental arithmetic. Science, 324(5934), 1583–1585.

Knops, A. – Viarouge, A. – Dehaene, S. (2009). Dynamic representations underlying symbolic and nonsymbolic calculation: Evidence from the operational momentum effect. Attention, Perception, and Psychophysics, 71(4), 803–821.

Knudsen, E. I. – Knudsen, P. F. (1990). Sensitive and critical periods for visual calibration of sound localization by barn owls. Journal of Neuroscience, 10(1), 222–232.

Knudsen, E. I. – Zheng, W. – DeBello, W. M. (2000). Traces of learning in the auditory localization pathway. Proceedings of the National Academy of Sciences, 97(22), 11815–11820.

Koechlin, E. – Dehaene, S. – Mehler, J. (1997). Numerical transformations in five-month-old human infants. Mathematical Cognition, 3(2), 89–104.

Koechlin, E. – Ody, C. – Kouneiher, F. (2003). The architecture of cognitive control in the human prefrontal cortex. Science, 302(5648), 1181–1185.

Koepp, M. J. – Gunn, R. N. – Lawrence, A. D. – Cunningham, V. J. – Dagher, A. – Jones, T. – Grasby, P. M. et al. (1998). Evidence for striatal dopamine release during a video game. Nature, 393(6682), 266–268.

Kolinsky, R. – Morais, J. – Content, A. – Cary, L. (1987). Finding parts within figures: A developmental study. Perception, 16(3), 399–407.

Kolinsky, R. – Verhaeghe, A. – Fernandes, T. – Mengarda, E. J. – Grimm-Cabral, L. – Morais, J. (2011). Enantiomorphy through the looking glass: Literacy effects on mirror-image discrimination. Journal of Experimental Psychology: General, 140(2), 210–238.

Kontra, C. – Goldin-Meadow, S. – Beilock, S. L. (2012). Embodied learning across the life span. Topics in Cognitive Science, 4(4), 731–739.

Kontra, C. – Lyons, D. J. – Fischer, S. M. – Beilock, S. L. (2015). Physical experience enhances science learning. Psychological Science, 26(6), 737–749.

Kouider, S. – Stahlhut, C. – Gelskov, S. V. – Barbosa, L. S. – Dutat, M. – de Gardelle, V. – Dehaene-Lambertz, G. et al. (2013). A neural marker of perceptual consciousness in infants. Science, 340(6130), 376–380.

Krause, M. R. – Zanos, T. P. – Csorba, B. A. – Pilly, P. K. – Choe, J. – Phillips, M. E. – Pack, C. C. et al. (2017). Transcranial direct current stimulation facilitates associative learning and alters functional connectivity in the primate brain. Current Biology, 27(20), 3086–3096.

Kropff, E. – Treves, A. (2008). The emergence of grid cells: Intelligent design or just adaptation? Hippocampus, 18(12), 1256–1269.

Krubitzer, L. (2007). The magnificent compromise: Cortical field evolution in mammals. Neuron, 56(2), 201–208.

Kuhl, P. K. – Tsao, F. M. – Liu, H. M. (2003). Foreign-language experience in infancy: Effects of short-term exposure and social interaction on phonetic learning. Proceedings of the National Academy of Sciences, 100(15), 9096–9101.

Kurdziel, L. – Duclos, K. – Spencer, R. M. C. (2013). Sleep spindles in midday naps enhance learning in preschool children. Proceedings of the National Academy of Sciences, 110(43), 17267–17272.

Kushnir, T. – Xu, F. – Wellman, H. M. (2010). Young children use statistical sampling to infer the preferences of other people. Psychological Science, 21(8), 1134–1140.

Kutas, M. – Federmeier, K. D. (2011). Thirty years and counting: Finding meaning in the N400 component of the event-related brain potential (ERP). Annual Review of Psychology, 62, 621–647.

Kutas, M. – Hillyard, S. A. (1980). Reading senseless sentences: Brain potentials reflect semantic incongruity. Science, 207(4427), 203–205.

Kutter, E. F. – Bostroem, J. – Elger, C. E. – Mormann, F. – Nieder, A. (2018). Single neurons in the human brain encode numbers. Neuron, 100(3), 753–761.

Kwan, K. Y. – Lam, M. M. S. – Johnson, M. B. – Dube, U. – Shim, S. – Rašin, M.-R. – Šestan, N. et al. (2012). Species-dependent posttranscriptional regulation of NOS1 by FMRP in the developing cerebral cortex. Cell, 149(4), 899–911.

Lake, B. M. – Salakhutdinov, R. – Tenenbaum, J. B. (2015). Human-level concept learning through probabilistic program induction. Science, 350(6266), 1332–1338.

Lake, B. M. – Ullman, T. D. – Tenenbaum, J. B. – Gershman, S. J. (2017). Building machines that learn and think like people. Behavioral and Brain Sciences, 40, e253.

Landau, B. – Gleitman, H. – Spelke, E. (1981). Spatial knowledge and geometric representation in a child blind from birth. Science, 213(4513), 1275–1278.

Lane, C. – Kanjlia, S. – Omaki, A. – Bedny, M. (2015). „Visual” cortex of congenitally blind adults responds to syntactic movement. Journal of Neuroscience, 35(37), 12859–12868.

Langston, R. F. – Ainge, J. A. – Couey, J. J. – Canto, C. B. – Bjerknes, T. L. – Witter, M. P. – Moser, M.-B. et al. (2010). Development of the spatial representation system in the rat. Science, 328(5985), 1576–1580.

LeCun, Y. – Bengio, Y. – Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444.

LeCun, Y. – Bottou, L. – Bengio, Y. – Haffner, P. (1998). Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE, 86(11), 2278–2324.

Lefevre, J. – Mangin, J.-F. (2010). A reaction-diffusion model of human brain development. PLOS Computational Biology, 6(4), e1000749.

Leong, Y. C. – Radulescu, A. – Daniel, R. – DeWoskin, V. – Niv, Y. (2017). Dynamic interaction between reinforcement learning and attention in multidimensional environments. Neuron, 93(2), 451–463.

Leppanen, P. H. – Richardson, U. – Pihko, E. – Eklund, K. M. – Guttorm, T. K. – Aro, M. – Lyytinen, H. (2002). Brain responses to changes in speech sound durations differ between infants with and without familial risk for dyslexia. Developmental Neuropsychology, 22(1), 407–422.

Lerner, Y. – Honey, C. J. – Silbert, L. J. – Hasson, U. (2011). Topographic mapping of a hierarchy of temporal receptive windows using a narrated story. Journal of Neuroscience, 31(8), 2906–2915.

Leroy, F. – Cai, Q. – Bogart, S. L. – Dubois, J. – Coulon, O. – Monzalvo, K. – Dehaene- Lambertz, G. et al. (2015). New human-specific brain landmark: The depth asymmetry of superior temporal sulcus. Proceedings of the National Academy of Sciences, 112(4), 1208–1213.

Li, P. – Legault, J. – Litcofsky, K. A. (2014). Neuroplasticity as a function of second language learning: Anatomical changes in the human brain. Cortex, 58, 301–324.

Li, S. – Lee, K. – Zhao, J. – Yang, Z. – He, S. – Weng, Z. (2013). Neural competition as a developmental process: Early hemispheric specialization for word processing delays specialization for face processing. Neuropsychologia, 51(5), 950–959.

Lillard, A. – Else-Quest, N. (2006). Evaluating Montessori education. Science, 313(5795), 1893–1894.

Lindsey, R. V. – Shroyer, J. D. – Pashler, H. – Mozer, M. C. (2014). Improving students’ long-term knowledge retention through personalized review. Psychological Science, 25(3), 639–647.

Lisman, J. – Buzsáki, G. – Eichenbaum, H. – Nadel, L. – Ranganath, C. – Redish, A. D. (2017). Viewpoints: How the hippocampus contributes to memory, navigation and cognition. Nature Neuroscience, 20(11), 1434–1447.

Liu, S. – Ullman, T. D. – Tenenbaum, J. B. – Spelke, E. S. (2017). Ten-month-old infants infer the value of goals from the costs of actions. Science, 358(6366), 1038–1041.

Livingstone, M. S. – Vincent, J. L. – Arcaro, M. J. – Srihasam, K. – Schade, P. F. – Savage, T. (2017). Development of the macaque face-patch system. Nature Communications, 8, 14897.

Loewenstein, G. (1994). The psychology of curiosity: A review and reinterpretation. Psychological Bulletin, 116(1), 75–98.

Lømo, T. (2018). Discovering long-term potentiation (LTP) – recollections and reflections on what came after. Acta Physiologica, 222(2), e12921.

Louie, K. – Wilson, M. A. (2001). Temporally structured replay of awake hippocampal ensemble activity during rapid eye movement sleep. Neuron, 29(1), 145–156.

Lyons, I. M. – Beilock, S. L. (2012). When math hurts: Math anxiety predicts pain network activation in anticipation of doing math. PLOS ONE, 7(10), e48076.

Lyons, K. E. – Ghetti, S. (2011). The development of uncertainty monitoring in early childhood. Child Development, 82(6), 1778–1787.

Lyytinen, H. – Ahonen, T. – Eklund, K. – Guttorm, T. – Kulju, P. – Laakso, M. L. – Viholainen, H. et al. (2004). Early development of children at familial risk for dyslexia – follow-up from birth to school age. Dyslexia, 10(3), 146–178.

Ma, L. – Xu, F. (2013). Preverbal infants infer intentional agents from the perception of regularity. Developmental Psychology, 49(7), 1330–1337.

Mack, A. – Rock, I. (1998). Inattentional blindness. Cambridge, MA: MIT Press.

Maguire, E. A. – Gadian, D. G. – Johnsrude, I. S. – Good, C. D. – Ashburner, J. – Frackowiak, R. S. – Frith, C. D. (2000). Navigation-related structural change in the hippocampi of taxi drivers. Proceedings of the National Academy of Sciences, 97(8), 4398–4403.

Maguire, E. A. – Spiers, H. J. – Good, C. D. – Hartley, T. – Frackowiak, R. S. – Burgess, N. (2003). Navigation expertise and the human hippocampus: A structural brain imaging analysis. Hippocampus, 13(2), 250–259.

Mahmoudzadeh, M. – Dehaene-Lambertz, G. – Fournier, M. – Kongolo, G. – Goudjil, S. – Dubois, J. – Wallois, F. et al. (2013). Syllabic discrimination in premature human infants prior to complete formation of cortical layers. Proceedings of the National Academy of Sciences, 110(12), 4846–4851.

Mahon, B. Z. – Anzellotti, S. – Schwarzbach, J. – Zampini, M. – Caramazza, A. (2009). Category-specific organization in the human brain does not require visual experience. Neuron, 63(3), 397–405.

Maloney, E. A. – Beilock, S. L. (2012). Math anxiety: Who has it, why it develops, and how to guard against it. Trends in Cognitive Sciences, 16(8), 404–406.

Markman, E. M. – Wachtel, G. F. (1988). Children’s use of mutual exclusivity to constrain the meanings of words. Cognitive Psychology, 20(2), 121–157.

Markman, E. M. – Wasow, J. L. – Hansen, M. B. (2003). Use of the mutual exclusivity assumption by young word learners. Cognitive Psychology, 47(3), 241–275.

Marois, R. – Ivanoff, J. (2005). Capacity limits of information processing in the brain. Trends in Cognitive Sciences, 9(6), 296–305.

Marques, J. F. – Dehaene, S. (2004). Developing intuition for prices in euros: Rescaling or relearning prices? Journal of Experimental Psychology: Applied, 10(3), 148–155.

Marshall, C. (2017). Montessori education: A review of the evidence base. npj Science of Learning, 2(1), 11.

Marshall, L. – Helgadóttir, H. – Mölle, M. – Born, J. (2006). Boosting slow oscillations during sleep potentiates memory. Nature, 444(7119), 610–613.

Marti, S. – King, J.-R. – Dehaene, S. (2015). Time-resolved decoding of two processing chains during dual-task interference. Neuron, 88(6), 1297–1307.

Marti, S. – Sigman, M. – Dehaene, S. (2012). A shared cortical bottleneck underlying attentional blink and psychological refractory period. NeuroImage, 59(3), 2883–2898.

Martin, S. L. – Ramey, C. T. – Ramey, S. (1990). The prevention of intellectual impairment in children of impoverished families: Findings of a randomized trial of educational day care. American Journal of Public Health, 80(7), 844–847.

Maye, J. – Werker, J. F. – Gerken, L. (2002). Infant sensitivity to distributional information can affect phonetic discrimination. Cognition, 82(3), B101–B111.

Mayer, R. E. (2004). Should there be a three-strikes rule against pure discovery learning? The case for guided methods of instruction. American Psychologist, 59(1), 14–19.

McCandliss, B. D. – Fiez, J. A. – Protopapas, A. – Conway, M. – McClelland, J. L. (2002). Success and failure in teaching the [r]-[l] contrast to Japanese adults: Tests of a Hebbian model of plasticity and stabilization in spoken language perception. Cognitive, Affective, and Behavioral Neuroscience, 2(2), 89–108.

McCloskey, M. – Rapp, B. (2000). A visually based developmental reading deficit. Journal of Memory and Language, 43(2), 157–181.

McCrink, K. – Wynn, K. (2004). Large-number addition and subtraction by 9-month-old infants. Psychological Science, 15(11), 776–781.

Mehler, J. – Jusczyk, P. – Lambertz, G. – Halsted, N. – Bertoncini, J. – Amiel-Tison, C. (1988). A precursor of language acquisition in young infants. Cognition, 29(2), 143–178.

Meyer, T. – Olson, C. R. (2011). Statistical learning of visual transitions in monkey inferotemporal cortex. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108(48), 19401–19406.

Meyniel, F. – Dehaene, S. (2017). Brain networks for confidence weighting and hierarchical inference during probabilistic learning. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(19), E3859–E3868.

Millum, J. – Emanuel, E. J. (2007). The ethics of international research with abandoned children. Science, 318(5858), 1874–1875.

Mnih, V. – Kavukcuoglu, K. – Silver, D. – Rusu, A. A. – Veness, J. – Bellemare, M. G. – Hassabis, D. et al. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature, 518(7540), 529–533.

Mongelli, V. – Dehaene, S. – Vinckier, F. – Peretz, I. – Bartolomeo, P. – Cohen, L. (2017). Music and words in the visual cortex: The impact of musical expertise. Cortex, 86, 260–274.

Mongillo, G. – Barak, O. – Tsodyks, M. (2008). Synaptic theory of working memory. Science, 319(5869), 1543–1546.

Monzalvo, K. – Fluss, J. – Billard, C. – Dehaene, S. – Dehaene-Lambertz, G. (2012). Cortical networks for vision and language in dyslexic and normal children of variable socio-economic status. NeuroImage, 61(1), 258–274.

Morais, J. (2017). Literacy and democracy. Language, Cognition and Neuroscience, 33(3), 351–372.

Morais, J. – Bertelson, P. – Cary, L. – Alegria, J. (1986). Literacy training and speech segmentation. Cognition, 24(1–2), 45–64.

Morais, J. – Kolinsky, R. (2005). Literacy and cognitive change. In M. J. Snowling – C. Hulme (eds.), The science of reading: A handbook. Oxford: Blackwell. 188–203.

Moreno, S. – Bialystok, E. – Barac, R. – Schellenberg, E. G. – Cepeda, N. J. – Chau, T. (2011). Short-term music training enhances verbal intelligence and executive function. Psychological Science, 22(11), 1425–1433.

Morrison, C. M. – Ellis, A. W. (1995). Roles of word frequency and age of acquisition in word naming and lexical decision. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 21(1), 116–133.

Morton, J. – Johnson, M. H. (1991). CONSPEC and CONLERN: A two-process theory of infant face recognition. Psychological Review, 98(2), 164–181.

Moyer, R. S. – Landauer, T. K. (1967). Time required for judgements of numerical inequality. Nature, 215(5109), 1519–1520.

Muckli, L. – Naumer, M. J. – Singer, W. (2009). Bilateral visual field maps in a patient with only one hemisphere. Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(31), 13034–13039.

Musso, M. – Moro, A. – Glauche, V. – Rijntjes, M. – Reichenbach, J. – Buchel, C. – Weiller, C. (2003). Broca’s area and the language instinct. Nature Neuroscience, 6(7), 774–781.

Naatanen, R. – Paavilainen, P. – Rinne, T. – Alho, K. (2007). The mismatch negativity (MMN) in basic research of central auditory processing: A review. Clinical Neurophysiology, 118(12), 2544–2590.

National Institute of Child Health and Human Development. (2000). Report of the National Reading Panel: Teaching children to read: An evidence-based assessment of the scientific research literature on reading and its implications for reading instruction (NIH publication no. 00-4769). Washington, DC: US Government Printing Office.

Nau, M. – Navarro Schröder, T. – Bellmund, J. L. S. – Doeller, C. F. (2018). Hexadirectional coding of visual space in human entorhinal cortex. Nature Neuroscience, 21(2), 188–190.

Nelson, C. A. – Zeanah, C. H. – Fox, N. A. – Marshall, P. J. – Smyke, A. T. – Guthrie, D. (2007). Cognitive recovery in socially deprived young children: The Bucharest Early Intervention Project. Science, 318(5858), 1937–1940.

Nelson, M. J. – El Karoui, I. – Giber, K. – Yang, Z. – Cohen, L. – Koopman, H. – Dehaene, S. et al. (2017). Neurophysiological dynamics of phrase-structure building during sentence processing. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(18), E3669–E3678.

Nemmi, F. – Helander, E. – Helenius, O. – Almeida, R. – Hassler, M. – Räsänen, P. – Klingberg, T. (2016). Behavior and neuroimaging at baseline predict individual response to combined mathematical and working memory training in children. Developmental Cognitive Neuroscience, 20, 43–51.

Ngo, H.-V. V. – Martinetz, T. – Born, J. – Mölle, M. (2013). Auditory closed-loop stimulation of the sleep slow oscillation enhances memory. Neuron, 78(3), 545–553.

Nieder, A. – Dehaene, S. (2009). Representation of number in the brain. Annual Review of Neuroscience, 32, 185–208.

Niogi, S. N. – McCandliss, B. D. (2006). Left lateralized white matter microstructure accounts for individual differences in reading ability and disability. Neuropsychologia, 44(11), 2178–2188.

Noble, K. G. – Norman, M. F. – Farah, M. J. (2005). Neurocognitive correlates of socioeconomic status in kindergarten children. Developmental Science, 8(1), 74–87.

Norimoto, H. – Makino, K. – Gao, M. – Shikano, Y. – Okamoto, K. – Ishikawa, T. – Ikegaya, Y. et al. (2018). Hippocampal ripples down-regulate synapses. Science, 359(6383), 1524–1527.

Obayashi, S. – Suhara, T. – Kawabe, K. – Okauchi, T. – Maeda, J. – Akine, Y. – Iriki, A. et al. (2001). Functional brain mapping of monkey tool use. NeuroImage, 14(4), 853–861.

Oechslin, M. S. – Gschwind, M. – James, C. E. (2018). Tracking training-related plasticity by combining fMRI and DTI: The right hemisphere ventral stream mediates musical syntax processing. Cerebral Cortex, 28(4), 1209–1218.

Olah, C. – Mordvintsev, A. – Schubert, L. (2017). Feature visualization. Distill. doi.org/.

Olesen, P. J. – Westerberg, H. – Klingberg, T. (2004). Increased prefrontal and parietal activity after training of working memory. Nature Neuroscience, 7(1), 75–79.

Orbán, G. – Berkes, P. – Fiser, J. – Lengyel, M. (2016). Neural variability and sampling-based probabilistic representations in the visual cortex. Neuron, 92(2), 530–543.

Paller, K. A. – McCarthy, G. – Wood, C. C. (1988). ERPs predictive of subsequent recall and recognition performance. Biological Psychology, 26(1–3), 269–276.

Pallier, C. – Dehaene, S. – Poline, J.-B. – Le Bihan, D. – Argenti, A. M. – Dupoux, E. – Mehler, J. (2003). Brain imaging of language plasticity in adopted adults: Can a second language replace the first? Cerebral Cortex, 13(2), 155–161.

Pallier, C. – Devauchelle, A. D. – Dehaene, S. (2011). Cortical representation of the constituent structure of sentences. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108(6), 2522–2527.

Palminteri, S. – Kilford, E. J. – Coricelli, G. – Blakemore, S.-J. (2016). The computational development of reinforcement learning during adolescence. PLOS Computational Biology, 12(6), e1004953.

Papert, S. (2020). MindStorms: Children, Computers, And Powerful Ideas. New York: Basic Books.

Pashler, H. – McDaniel, M. – Rohrer, D. – Bjork, R. (2008). Learning styles: Concepts and evidence. Psychological Science in the Public Interest, 9(3), 105–119.

Pegado, F. – Comerlato, E. – Ventura, F. – Jobert, A. – Nakamura, K. – Buiatti, M. – Dehaene, S. et al. (2014). Timing the impact of literacy on visual processing. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(49), E5233–E5242.

Pegado, F. – Nakamura, K. – Braga, L. W. – Ventura, P. – Nunes Filho, G. – Pallier, C. – Dehaene, S. et al. (2014). Literacy breaks mirror invariance for visual stimuli: A behavioral study with adult illiterates. Journal of Experimental Psychology: General, 143(2), 887–894.

Peigneux, P. – Laureys, S. – Fuchs, S. – Collette, F. – Perrin, F. – Reggers, J. – Maquet, P. et al. (2004). Are spatial memories strengthened in the human hippocampus during slow wave sleep? Neuron, 44(3), 535–545.

Pena, M. – Werker, J. F. – Dehaene-Lambertz, G. (2012). Earlier speech exposure does not accelerate speech acquisition. Journal of Neuroscience, 32(33), 11159–11163.

Penn, D. C. – Holyoak, K. J. – Povinelli, D. J. (2008). Darwin’s mistake: Explaining the discontinuity between human and nonhuman minds. Behavioral and Brain Sciences, 31(2), 109–130; discussion 130–178.

Pessiglione, M. – Seymour, B. – Flandin, G. – Dolan, R. J. – Frith, C. D. (2006). Dopamine-dependent prediction errors underpin reward-seeking behaviour in humans. Nature, 442(7106), 1042–1045.

Piantadosi, S. T. – Jara-Ettinger, J. – Gibson, E. (2014). Children’s learning of number words in an indigenous farming-foraging group. Developmental Science, 17(4), 553–563.

Piantadosi, S. T. – Tenenbaum, J. B. – Goodman, N. D. (2012). Bootstrapping in a language of thought: A formal model of numerical concept learning. Cognition, 123(2), 199–217.

Piantadosi, S. T. – Tenenbaum, J. B. – Goodman, N. D. (2016). The logical primitives of thought: Empirical foundations for compositional cognitive models. Psychological Review, 123(4), 392–424.

Piazza, M. – De Feo, V. – Panzeri, S. – Dehaene, S. (2018). Learning to focus on number. Cognition, 181, 35–45.

Piazza, M. – Facoetti, A. – Trussardi, A. N. – Berteletti, I. – Conte, S. – Lucangeli, D. – Zorzi, M. et al. (2010). Developmental trajectory of number acuity reveals a severe impairment in developmental dyscalculia. Cognition, 116(1), 33–41.

Piazza, M. – Izard, V. – Pinel, P. – Le Bihan, D. – Dehaene, S. (2004). Tuning curves for approximate numerosity in the human intraparietal sulcus. Neuron, 44(3), 547–555.

Piazza, M. – Pica, P. – Izard, V. – Spelke, E. S. – Dehaene, S. (2013). Education enhances the acuity of the nonverbal approximate number system. Psychological Science, 24(6), 1037–1043.

Pica, P. – Lemer, C. – Izard, V. – Dehaene, S. (2004). Exact and approximate arithmetic in an Amazonian indigene group. Science, 306(5695), 499–503.

Pierce, L. J. – Klein, D. – Chen, J.-K. – Delcenserie, A. – Genesee, F. (2014). Mapping the unconscious maintenance of a lost first language. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(48), 17314–17319.

Pinheiro-Chagas, P. – Dotan, D. – Piazza, M. – Dehaene, S. (2017). Finger tracking reveals the covert stages of mental arithmetic. Open Mind, 1(1), 30–41.

Pittenger, C. – Kandel, E. R. (2003). In search of general mechanisms for long-lasting plasticity: Aplysia and the hippocampus. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 358(1432), 757–763.

Poirel, N. – Borst, G. – Simon, G. – Rossi, S. – Cassotti, M. – Pineau, A. – Houdé, O. (2012). Number conservation is related to children’s prefrontal inhibitory control: An fMRI study of a Piagetian task. PLOS ONE, 7(7), e40802.

Poo, M.-M. – Pignatelli, M. – Ryan, T. J. – Tonegawa, S. – Bonhoeffer, T. – Martin, K. C. – Stevens, C. et al. (2016). What is memory? The present state of the engram. BMC Biology, 14, 40.

Posner, M. I. (1994). Attention: The mechanisms of consciousness. Proceedings of the National Academy of Sciences, 91(16), 7398–7403.

Posner, M. I. – Rothbart, M. K. (1998). Attention, self-regulation and consciousness. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 353(1377), 1915–1927.

Prado, E. L. – Dewey, K. G. (2014). Nutrition and brain development in early life. Nutrition Reviews, 72(4), 267–284.

Prehn-Kristensen, A. – Munz, M. – Göder, R. – Wilhelm, I. – Korr, K. – Vahl, W. – Baving, L. et al. (2014). Transcranial oscillatory direct current stimulation during sleep improves declarative memory consolidation in children with attention-deficit/hyperactivity disorder to a level comparable to healthy controls. Brain Stimulation, 7(6), 793–799.

Qin, S. – Cho, S. – Chen, T. – Rosenberg-Lee, M. – Geary, D. C. – Menon, V. (2014). Hippocampal-neocortical functional reorganization underlies children’s cognitive development. Nature Neuroscience, 17(9), 1263–1269.

Quartz, S. R. – Sejnowski, T. J. (1997). The neural basis of cognitive development: A constructivist manifesto. Behavioral and Brain Sciences, 20(4), 537–556; discussion 556–596.

Rakic, P. – Bourgeois, J. P. – Eckenhoff, M. F. – Zecevic, N. – Goldman-Rakic, P. S. (1986). Concurrent overproduction of synapses in diverse regions of the primate cerebral cortex. Science, 232(4747), 232–235.

Ramanathan, D. S. – Gulati, T. – Ganguly, K. (2015). Sleep-dependent reactivation of ensembles in motor cortex promotes skill consolidation. PLOS Biology, 13(9), e1002263.

Ramirez, S. – Liu, Z. – Lin, P.-A. – Suh, J. – Pignatelli, M. – Redondo, R. L. – Tonegawa, S. et al. (2013). Creating a false memory in the hippocampus. Science, 341(6144), 387–391.

Ramirez, S. – Liu, Z. – MacDonald, C. J. – Moffa, A. – Zhou, J. – Redondo, R. L. – Tonegawa, S. (2015). Activating positive memory engrams suppresses depression-like behaviour. Nature, 522(7556), 335–339.

Rankin, C. H. (2004). Invertebrate learning: What can’t a worm learn? Current Biology, 14(15), R617–R618.

Rasch, B. – Büchel, C. – Gais, S. – Born, J. (2007). Odor cues during slow-wave sleep prompt declarative memory consolidation. Science, 315(5817), 1426–1429.

Rasmussen, A. – Jirenhed, D. A. – Hesslow, G. (2008). Simple and complex spike firing patterns in Purkinje cells during classical conditioning. Cerebellum, 7(4), 563–566.

Rattan, A. – Savani, K. – Chugh, D. – Dweck, C. S. (2015). Leveraging mindsets to promote academic achievement: Policy recommendations. Perspectives on Psychological Science, 10(6), 721–726.

Reich, L. – Szwed, M. – Cohen, L. – Amedi, A. (2011). A ventral visual stream reading center independent of visual experience. Current Biology, 21(5), 363–368.

Reid, V. M. – Dunn, K. – Young, R. J. – Amu, J. – Donovan, T. – Reissland, N. (2017). The human fetus preferentially engages with face-like visual stimuli. Current Biology, 27(12), 1825–1828.

Rescorla, R. A. – Wagner, A. R. (1972). A theory of Pavlovian conditioning: Variations in the effectiveness of reinforcement and nonreinforcement. In A. H. Black – W. F. Prokasy (eds.), Classical conditioning II: Current research and theory. New York, NY: Appleton-Century-Crofts. 64–99.

Ribeiro, S. – Goyal, V. – Mello, C. V. – Pavlides, C. (1999). Brain gene expression during REM sleep depends on prior waking experience. Learning and Memory, 6(5), 500–508.

Ritchie, S. J. – Tucker-Drob, E. M. (2018). How much does education improve intelligence? A meta-analysis. Psychological Science, 29(8), 1358–1369.

Rivera, S. M. – Reiss, A. L. – Eckert, M. A. – Menon, V. (2005). Developmental changes in mental arithmetic: Evidence for increased functional specialization in the left inferior parietal cortex. Cerebral Cortex, 15(11), 1779–1790.

Robey, A. M. – Dougherty, M. R. – Buttaccio, D. R. (2017). Making retrospective confidence judgments improves learners’ ability to decide what not to study. Psychological Science, 28(11), 1683–1693.

Roediger, H. L. – Karpicke, J. D. (2006). Test-enhanced learning: Taking memory tests improves long-term retention. Psychological Science, 17(3), 249–255.

Rohrer, D. – Taylor, K. (2006). The effects of overlearning and distributed practice on the retention of mathematics knowledge. Applied Cognitive Psychology, 20(9), 1209–1224.

Rohrer, D. – Taylor, K. (2007). The shuffling of mathematics problems improves learning. Instructional Science, 35(6), 481–498.

Romeo, R. R. – Leonard, J. A. – Robinson, S. T. – West, M. R. – Mackey, A. P. – Rowe, M. L. – Gabrieli, J. D. E. (2018). Beyond the 30-million-word gap: Children’s conversational exposure is associated with language-related brain function. Psychological Science, 29(5), 700–710.

Rouault, M. – Koechlin, E. (2018). Prefrontal function and cognitive control: From action to language. Current Opinion in Behavioral Sciences, 21, 106–111.

Rudoy, J. D. – Voss, J. L. – Westerberg, C. E. – Paller, K. A. (2009). Strengthening individual memories by reactivating them during sleep. Science, 326(5956), 1079.

Rueckl, J. G. – Paz-Alonso, P. M. – Molfese, P. J. – Kuo, W.-J. – Bick, A. – Frost, S. J. – Frost, R. et al. (2015). Universal brain signature of proficient reading: Evidence from four contrasting languages. Proceedings of the National Academy of Sciences, 112(50), 15510–15515.

Rueda, M. R. – Rothbart, M. K. – McCandliss, B. D. – Saccomanno, L. – Posner, M. I. (2005). Training, maturation, and genetic influences on the development of executive attention. Proceedings of the National Academy of Sciences, 102(41), 14931–14936.

Rugani, R. – Fontanari, L. – Simoni, E. – Regolin, L. – Vallortigara, G. (2009). Arithmetic in newborn chicks. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 276(1666), 2451–2460.

Rugani, R. – Vallortigara, G. – Priftis, K. – Regolin, L. (2015). Number-space mapping in the newborn chick resembles humans’ mental number line. Science, 347(6221), 534–536.

Sabbah, N. – Authié, C. N. – Sanda, N. – Mohand-Saïd, S. – Sahel, J.-A. – Safran, A. B. – Amedi, A. et al. (2016). Increased functional connectivity between language and visually deprived areas in late and partial blindness. NeuroImage, 136, 162–173.

Sackur, J. – Dehaene, S. (2009). The cognitive architecture for chaining of two mental operations. Cognition, 111(2), 187–211.

Sadtler, P. T. – Quick, K. M. – Golub, M. D. – Chase, S. M. – Ryu, S. I. – Tyler-Kabara, E. C. – Batista, A. P. et al. (2014). Neural constraints on learning. Nature, 512(7515), 423–426.

Saffran, J. R. – Aslin, R. N. – Newport, E. L. (1996). Statistical learning by 8-month-old infants. Science, 274(5294), 1926–1928.

Sakai, T. – Mikami, A. – Tomonaga, M. – Matsui, M. – Suzuki, J. – Hamada, Y. – Matsuzawa, T. et al. (2011). Differential prefrontal white matter development in chimpanzees and humans. Current Biology, 21(16), 1397–1402.

Salimpoor, V. N. – van den Bosch, I. – Kovacevic, N. – McIntosh, A. R. – Dagher, A. – Zatorre, R. J. (2013). Interactions between the nucleus accumbens and auditory cortices predict music reward value. Science, 340(6129), 216–219.

Samson, D. R. – Nunn, C. L. (2015). Sleep intensity and the evolution of human cognition. Evolutionary Anthropology, 24(6), 225–237.

Sangrigoli, S. – Pallier, C. – Argenti, A.-M. – Ventureyra, V. A. G. – de Schonen, S. (2005). Reversibility of the other-race effect in face recognition during childhood. Psychological Science, 16(6), 440–444.

Saygin, Z. M. – Norton, E. S. – Osher, D. E. – Beach, S. D. – Cyr, A. B. – Ozernov-Palchik, O. – Gabrieli, J. D. E. et al. (2013). Tracking the roots of reading ability: White matter volume and integrity correlate with phonological awareness in prereading and early-reading kindergarten children. Journal of Neuroscience, 33(33), 13251–13258.

Saygin, Z. M. – Osher, D. E. – Koldewyn, K. – Reynolds, G. – Gabrieli, J. D. – Saxe, R. R. (2012). Anatomical connectivity patterns predict face selectivity in the fusiform gyrus. Nature Neuroscience, 15(2), 321–327.

Saygin, Z. M. – Osher, D. E. – Norton, E. S. – Youssoufian, D. A. – Beach, S. D. – Feather, J. – Kanwisher, N. et al. (2016). Connectivity precedes function in the development of the visual word form area. Nature Neuroscience, 19(9), 1250–1255.

Schapiro, A. C. – Turk-Browne, N. B. – Norman, K. A. – Botvinick, M. M. (2016). Statistical learning of temporal community structure in the hippocampus. Hippocampus, 26(1), 3–8.

Schlaug, G. – Jancke, L. – Huang, Y. – Staiger, J. F. – Steinmetz, H. (1995). Increased corpus callosum size in musicians. Neuropsychologia, 33(8), 1047–1055.

Schmidt, R. A. – Bjork, R. A. (1992). New conceptualizations of practice: Common principles in three paradigms suggest new concepts for training. Psychological Science, 3(4), 207–217.

Schoenemann, P. T. – Sheehan, M. J. – Glotzer, L. D. (2005). Prefrontal white matter volume is disproportionately larger in humans than in other primates. Nature Neuroscience, 8(2), 242–252.

Schultz, W. – Dayan, P. – Montague, P. R. (1997). A neural substrate of prediction and reward. Science, 275(5306), 1593–1599.

Schweinhart, L. J. (1993). Significant benefits: The High/Scope Perry Preschool study through age 27. Monographs of the High/Scope Educational Research Foundation, no. ten. Education Resources Information Center.

Sederberg, P. B. – Kahana, M. J. – Howard, M. W. – Donner, E. J. – Madsen, J. R. (2003). Theta and gamma oscillations during encoding predict subsequent recall. Journal of Neuroscience, 23(34), 10809–10814.

Sederberg, P. B. – Schulze-Bonhage, A. – Madsen, J. R. – Bromfield, E. B. – McCarthy, D. C. – Brandt, A. – Kahana, M. J. et al. (2006). Hippocampal and neocortical gamma oscillations predict memory formation in humans. Cerebral Cortex, 17(5), 1190–1196.

Seehagen, S. – Konrad, C. – Herbert, J. S. – Schneider, S. (2015). Timely sleep facilitates declarative memory consolidation in infants. Proceedings of the National Academy of Sciences, 112(5), 1625–1629.

Seitz, A. – Lefebvre, C. – Watanabe, T. – Jolicoeur, P. (2005). Requirement for high-level processing in subliminal learning. Current Biology, 15(18), R753–R755.

Senghas, A. – Kita, S. – Özyürek, A. (2004). Children creating core properties of language: Evidence from an emerging sign language in Nicaragua. Science, 305(5691), 1779–1782.

Sergent, C. – Baillet, S. – Dehaene, S. (2005). Timing of the brain events underlying access to consciousness during the attentional blink. Nature Neuroscience, 8(10), 1391–1400.

Shah, P. E. – Weeks, H. M. – Richards, B. – Kaciroti, N. (2018). Early childhood curiosity and kindergarten reading and math academic achievement. Pediatric Research, 84(3), 380–386.

Shatz, C. J. (1996). Emergence of order in visual system development. Proceedings of the National Academy of Sciences, 93(2), 602–608.

Shaywitz, S. E. – Escobar, M. D. – Shaywitz, B. A. – Fletcher, J. M. – Makuch, R. (1992). Evidence that dyslexia may represent the lower tail of a normal distribution of reading ability. New England Journal of Medicine, 326(3), 145–150.

Sheese, B. E. – Rothbart, M. K. – Posner, M. I. – White, L. K. – Fraundorf, S. H. (2008). Executive attention and self-regulation in infancy. Infant Behavior and Development, 31(3), 501–510.

Sheridan, M. A. – Fox, N. A. – Zeanah, C. H. – McLaughlin, K. A. – Nelson, C. A. (2012). Variation in neural development as a result of exposure to institutionalization early in childhood. Proceedings of the National Academy of Sciences, 109(32), 12927–12932.

Shi, R. – Lepage, M. (2008). The effect of functional morphemes on word segmentation in preverbal infants. Developmental Science, 11(3), 407–413.

Shipston-Sharman, O. – Solanka, L. – Nolan, M. F. (2016). Continuous attractor network models of grid cell firing based on excitatory–inhibitory interactions. Journal of Physiology, 594(22), 6547–6557.

Shneidman, L. A. – Arroyo, M. E. – Levine, S. C. – Goldin-Meadow, S. (2013). What counts as effective input for word learning? Journal of Child Language, 40(3), 672–686.

Shneidman, L. A. – Goldin-Meadow, S. (2012). Language input and acquisition in a Mayan village: How important is directed speech? Developmental Science, 15(5), 659–673.

Shohamy, D. – Turk-Browne, N. B. (2013). Mechanisms for widespread hippocampal involvement in cognition. Journal of Experimental Psychology: General, 142(4), 1159–1170.

Siegler, R. S. (1989). Mechanisms of cognitive development. Annual Review of Psychology, 40, 353–379.

Siegler, R. S. – Opfer, J. E. (2003). The development of numerical estimation: Evidence for multiple representations of numerical quantity. Psychological Science, 14(3), 237–243.

Siegler, R. S. – Thompson, C. A. – Schneider, M. (2011). An integrated theory of whole number and fractions development. Cognitive Psychology, 62(4), 273–296.

Sigman, M. – Dehaene, S. (2008). Brain mechanisms of serial and parallel processing during dual-task performance. Journal of Neuroscience, 28(30), 7585–7598.

Sigman, M. – Pan, H. – Yang, Y. – Stern, E. – Silbersweig, D. – Gilbert, C. D. (2005). Top-down reorganization of activity in the visual pathway after learning a shape identification task. Neuron, 46(5), 823–835.

Silver, D. – Huang, A. – Maddison, C. J. – Guez, A. – Sifre, L. – van den Driessche, G. – Hassabis, D. et al. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484–489.

Simons, D. J. – Chabris, C. F. (1999). Gorillas in our midst: Sustained inattentional blindness for dynamic events. Perception, 28(9), 1059–1074.

Sisk, V. F. – Burgoyne, A. P. – Sun, J. – Butler, J. L. – Macnamara, B. N. (2018). To what extent and under which circumstances are growth mind-sets important to academic achievement? Two meta-analyses. Psychological Science, 29(4), 549–571.

Skaggs, W. E. – McNaughton, B. L. (1996). Replay of neuronal firing sequences in rat hippocampus during sleep following spatial experience. Science, 271(5257), 1870–1873.

Smaers, J. B. – Gómez-Robles, A. – Parks, A. N. – Sherwood, C. C. (2017). Exceptional evolutionary expansion of prefrontal cortex in great apes and humans. Current Biology, 27(5), 714–720.

Spelke, E. S. (2003). What makes us smart? Core knowledge and natural language. In D. Gentner – S. Goldin-Meadow (eds.), Language in mind: Advances in the study of language and thought. Cambridge, MA: MIT Press. 277–311.

Spencer, S. J. – Steele, C. M. – Quinn, D. M. (1999). Stereotype threat and women’s math performance. Journal of Experimental Social Psychology, 35(1), 4–28.

Spencer-Smith, M. – Klingberg, T. (2015). Benefits of a working memory training program for inattention in daily life: A systematic review and meta-analysis. PLOS ONE, 10(3), e0119522.

Srihasam, K. – Mandeville, J. B. – Morocz, I. A. – Sullivan, K. J. – Livingstone, M. S. (2012). Behavioral and anatomical consequences of early versus late symbol training in macaques. Neuron, 73(3), 608–619.

Stahl, A. E. – Feigenson, L. (2015). Observing the unexpected enhances infants’ learning and exploration. Science, 348(6230), 91–94.

Starkey, P. – Cooper, R. G. (1980). Perception of numbers by human infants. Science, 210(4473), 1033–1035.

Starkey, P. – Spelke, E. S. – Gelman, R. (1990). Numerical abstraction by human infants. Cognition, 36(2), 97–127.

Steele, C. M. – Aronson, J. (1995). Stereotype threat and the intellectual test performance of African Americans. Journal of Personality and Social Psychology, 69(5), 797–811.

Steinhauer, K. – Drury, J. E. (2012). On the early left-anterior negativity (ELAN) in syntax studies. Brain and Language, 120(2), 135–162.

Stickgold, R. (2005). Sleep-dependent memory consolidation. Nature, 437(7063), 1272–1278.

Strauss, M. – Sitt, J. D. – King, J.-R. – Elbaz, M. – Azizi, L. – Buiatti, M. – Dehaene, S. et al. (2015). Disruption of hierarchical predictive coding during sleep. Proceedings of the National Academy of Sciences, 112(11), E1353–E1362.

Striem-Amit, E. – Amedi, A. (2014). Visual cortex extrastriate body-selective area activation in congenitally blind people „seeing” by using sounds. Current Biology, 24(6), 687–692.

Strnad, L. – Peelen, M. V. – Bedny, M. – Caramazza, A. (2013). Multivoxel pattern analysis reveals auditory motion information in MT+ of both congenitally blind and sighted individuals. PLOS ONE, 8(4), e63198.

Sun, T. – Patoine, C. – Abu-Khalil, A. – Visvader, J. – Sum, E. – Cherry, T. J. – Walsh, C. A. et al. (2005). Early asymmetry of gene transcription in embryonic human left and right cerebral cortex. Science, 308(5729), 1794–1798.

Sun, Z. Y. – Klöppel, S. – Rivière, D. – Perrot, M. – Frackowiak, R. – Siebner, H. – Mangin, J.-F. (2012). The effect of handedness on the shape of the central sulcus. NeuroImage, 60(1), 332–339.

Sur, M. – Garraghty, P. E. – Roe, A. W. (1988). Experimentally induced visual projections into auditory thalamus and cortex. Science, 242(4884), 1437–1441.

Sur, M. – Rubenstein, J. L. R. (2005). Patterning and plasticity of the cerebral cortex. Science, 310(5749), 805–810.

Sutton, R. S. – Barto, A. G. (1998). Reinforcement learning: An introduction. Cambridge, MA: MIT Press.

Szpunar, K. K. – Khan, N. Y. – Schacter, D. L. (2013). Interpolated memory tests reduce mind wandering and improve learning of online lectures. Proceedings of the National Academy of Sciences, 110(16), 6313–6317.

Szwed, M. – Dehaene, S. – Kleinschmidt, A. – Eger, E. – Valabregue, R. – Amadon, A. – Cohen, L. (2011). Specialization for written words over objects in the visual cortex. NeuroImage, 56(1), 330–344.

Szwed, M. – Qiao, E. – Jobert, A. – Dehaene, S. – Cohen, L. (2014). Effects of literacy in early visual and occipitotemporal areas of Chinese and French readers. Journal of Cognitive Neuroscience, 26(3), 459–475.

Szwed, M. – Ventura, P. – Querido, L. – Cohen, L. – Dehaene, S. (2012). Reading acquisition enhances an early visual process of contour integration. Developmental Science, 15(1), 139–149.

Takeuchi, T. – Duszkiewicz, A. J. – Morris, R. G. M. (2014). The synaptic plasticity and memory hypothesis: Encoding, storage and persistence. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 369(1633), 20130288.

Tenenbaum, J. B. – Kemp, C. – Griffiths, T. L. – Goodman, N. D. (2011). How to grow a mind: Statistics, structure, and abstraction. Science, 331(6022), 1279–1285.

Terrace, H. S. – Petitto, L. A. – Sanders, R. J. – Bever, T. G. (1979). Can an ape create a sentence? Science, 206(4421), 891–902.

Thiebaut de Schotten, M. – Cohen, L. – Amemiya, E. – Braga, L. W. – Dehaene, S. (2014). Learning to read improves the structure of the arcuate fasciculus. Cerebral Cortex, 24(4), 989–995.

Thornton, A. – McAuliffe, K. (2006). Teaching in wild meerkats. Science, 313(5784), 227–229.

Todorovic, A. – de Lange, F. P. (2012). Repetition suppression and expectation suppression are dissociable in time in early auditory evoked fields. Journal of Neuroscience, 32(39), 13389–13395.

Tombu, M. – Jolicoeur, P. (2004). Virtually no evidence for virtually perfect time-sharing. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 30(5), 795–810.

Uhrig, L. – Dehaene, S. – Jarraya, B. (2014). A hierarchy of responses to auditory regularities in the macaque brain. Journal of Neuroscience, 34(4), 1127–1132.

van Kerkoerle, T. – Self, M. W. – Roelfsema, P. R. (2017). Layer-specificity in the effects of attention and working memory on activity in primary visual cortex. Nature Communications, 8, 13804.

van Praag, H. – Kempermann, G. – Gage, F. H. (2000). Neural consequences of environmental enrichment. Nature Reviews Neuroscience, 1(3), 191–198.

van Vugt, B. – Dagnino, B. – Vartak, D. – Safaai, H. – Panzeri, S. – Dehaene, S. – Roelfsema, P. R. (2018). The threshold for conscious report: Signal loss and response bias in visual and frontal cortex. Science, 360(6388), 537–542.

Ventura, P. – Fernandes, T. – Cohen, L. – Morais, J. – Kolinsky, R. – Dehaene, S. (2013). Literacy acquisition reduces the influence of automatic holistic processing of faces and houses. Neuroscience Letters, 554, 105–109.

Vinckier, F. – Dehaene, S. – Jobert, A. – Dubus, J. P. – Sigman, M. – Cohen, L. (2007). Hierarchical coding of letter strings in the ventral stream: Dissecting the inner organization of the visual word-form system. Neuron, 55(1), 143–156.

Vinckier, F. – Naccache, L. – Papeix, C. – Forget, J. – Hahn-Barma, V. – Dehaene, S. – Cohen, L. (2006). „What” and „where” in word reading: Ventral coding of written words revealed by parietal atrophy. Journal of Cognitive Neuroscience, 18(12), 1998–2012.

Viswanathan, P. – Nieder, A. (2013). Neuronal correlates of a visual „sense of number” in primate parietal and prefrontal cortices. Proceedings of the National Academy of Sciences, 110(27), 11187–11192.

Viswanathan, P. – Nieder, A. (2015). Differential impact of behavioral relevance on quantity coding in primate frontal and parietal neurons. Current Biology, 25(10), 1259–1269.

Vogel, E. K. – Machizawa, M. G. (2004). Neural activity predicts individual differences in visual working memory capacity. Nature, 428(6984), 748–751.

Voss, M. W. – Vivar, C. – Kramer, A. F. – van Praag, H. (2013). Bridging animal and human models of exercise-induced brain plasticity. Trends in Cognitive Sciences, 17(10), 525–544.

Wacongne, C. – Labyt, E. – van Wassenhove, V. – Bekinschtein, T. – Naccache, L. – Dehaene, S. (2011). Evidence for a hierarchy of predictions and prediction errors in human cortex. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108(51), 20754–20759.

Waelti, P. – Dickinson, A. – Schultz, W. (2001). Dopamine responses comply with basic assumptions of formal learning theory. Nature, 412(6842), 43–48.

Wagner, A. D. – Schacter, D. L. – Rotte, M. – Koutstaal, W. – Maril, A. – Dale, A. M. – Buckner, R. L. et al. (1998). Building memories: Remembering and forgetting of verbal experiences as predicted by brain activity. Science, 281(5380), 1188–1191.

Wagner, U. – Gais, S. – Haider, H. – Verleger, R. – Born, J. (2004). Sleep inspires insight. Nature, 427(6972), 352–355.

Walker, M. P. – Brakefield, T. – Hobson, J. A. – Stickgold, R. (2003). Dissociable stages of human memory consolidation and reconsolidation. Nature, 425(6958), 616–620.

Walker, M. P. – Stickgold, R. (2004). Sleep-dependent learning and memory consolidation. Neuron, 44(1), 121–133.

Walker, M. P. – Stickgold, R. – Alsop, D. – Gaab, N. – Schlaug, G. (2005). Sleep-dependent motor memory plasticity in the human brain. Neuroscience, 133(4), 911–917.

Walker, S. P. – Chang, S. M. – Powell, C. A. – Grantham-McGregor, S. M. (2005). Effects of early childhood psychosocial stimulation and nutritional supplementation on cognition and education in growth-stunted Jamaican children: Prospective cohort study. Lancet, 366(9499), 1804–1807.

Wang, L. – Krauzlis, R. J. (2018). Visual selective attention in mice. Current Biology, 28(5), 676–685.

Wang, L. – Uhrig, L. – Jarraya, B. – Dehaene, S. (2015). Representation of numerical and sequential patterns in macaque and human brains. Current Biology, 25(15), 1966–1974.

Warneken, F. – Tomasello, M. (2006). Altruistic helping in human infants and young chimpanzees. Science, 311(5765), 1301–1303.

Watanabe, T. – Nanez, J. E. – Sasaki, Y. (2001). Perceptual learning without perception. Nature, 413(6858), 844–848.

Weber-Fox, C. M. – Neville, H. J. (1996). Maturational constraints on functional specializations for language processing: ERP and behavioral evidence in bilingual speakers. Journal of Cognitive Neuroscience, 8(3), 231–256.

Werker, J. F. – Hensch, T. K. (2014). Critical periods in speech perception: New directions. Annual Review of Psychology, 66, 173–196.

Werker, J. F. – Tees, R. C. (1984). Cross-language speech perception: Evidence for perceptual reorganization during the first year of life. Infant Behavior and Development, 7(1), 49–63.

Whitlock, J. R. – Heynen, A. J. – Shuler, M. G. – Bear, M. F. (2006). Learning induces long-term potentiation in the hippocampus. Science, 313(5790), 1093–1097.

Widloski, J. – Fiete, I. R. (2014). A model of grid cell development through spatial exploration and spike time-dependent plasticity. Neuron, 83(2), 481–495.

Wilhelm, I. – Rose, M. – Imhof, K. I. – Rasch, B. – Büchel, C. – Born, J. (2013). The sleeping child outplays the adult’s capacity to convert implicit into explicit knowledge. Nature Neuroscience, 16(4), 391–393.

Wills, T. J. – Cacucci, F. – Burgess, N. – O’Keefe, J. (2010). Development of the hippocampal cognitive map in preweanling rats. Science, 328(5985), 1573–1576.

Wilson, M. A. – McNaughton, B. L. (1994). Reactivation of hippocampal ensemble memories during sleep. Science, 265(5172), 676–679.

Windsor, J. – Moraru, A. – Nelson, C. A. – Fox, N. A. – Zeanah, C. H. (2013). Effect of foster care on language learning at eight years: Findings from the Bucharest Early Intervention Project. Journal of Child Language, 40(3), 605–627.

Wynn, K. (1992). Addition and subtraction by human infants. Nature, 358, 749–750.

Xu, F. – Garcia, V. (2008). Intuitive statistics by 8-month-old infants. Proceedings of the National Academy of Sciences, 105(13), 5012–5015.

Xu, F. – Tenenbaum, J. B. (2007). Word learning as Bayesian inference. Psychological Review, 114(2), 245–272.

Xu, K. – Ba, J. – Kiros, R. – Cho, K. – Courville, A. – Salakhutdinov, R. – Zemel, R. – Bengio, Y. (2015). Show, attend and tell: Neural image caption generation with visual attention. arxiv.org/abs/1502.03044.

Yang, C. (2013). Ontogeny and phylogeny of language. Proceedings of the National Academy of Sciences, 110(16), 6324–6327.

Yoncheva, Y. N. – Blau, V. C. – Maurer, U. – McCandliss, B. D. (2010). Attentional focus during learning impacts N170 ERP responses to an artificial script. Developmental Neuropsychology, 35(4), 423–445.

Yoon, J. M. D. – Johnson, M. H. – Csibra, G. (2008). Communication-induced memory biases in preverbal infants. Proceedings of the National Academy of Sciences, 105(36), 13690–13695.

Yoon, K. – Buice, M. A. – Barry, C. – Hayman, R. – Burgess, N. – Fiete, I. R. (2013). Specific evidence of low-dimensional continuous attractor dynamics in grid cells. Nature Neuroscience, 16(8), 1077–1084.

Young, C. B. – Wu, S. S. – Menon, V. (2012). The neurodevelopmental basis of math anxiety. Psychological Science, 23(5), 492–501.

Zaromb, F. M. – Karpicke, J. D. – Roediger, H. L. (2010). Comprehension as a basis for metacognitive judgments: Effects of effort after meaning on recall and metacognition. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 36(2), 552–557.

Zaromb, F. M. – Roediger, H. L. I. (2010). The testing effect in free recall is associated with enhanced organizational processes. Memory and Cognition, 38(8), 995–1008.

Zhu, Z. – Wang, F. – Hu, H. – Sun, Z. – Kilgard, M. P. – Merzenich, M. M. – Zhou, X. (2014). Environmental acoustic enrichment promotes recovery from developmentally degraded auditory cortical processing. Journal of Neuroscience, 34(16), 5406–5415.

Zoccolotti, P. – De Luca, M. – Di Pace, E. – Gasperini, F. – Judica, A. – Spinelli, D. (2005). Word length effect in early reading and in developmental dyslexia. Brain and Language, 93(3), 369–373.

Zylberberg, A. – Dehaene, S. – Roelfsema, P. R. – Sigman, M. (2011). The human Turing machine: A neural framework for mental programs. Trends in Cognitive Sciences, 15(7), 293–300.

Képmelléklet

1. ábra Az agyi plaszticitás néha döbbenetes hiányosságokat képes kompenzálni. Nicónak hároméves kora óta csak egy agyféltekéje van, a bal. Ez nem akadályozta meg abban, hogy remek művésszé váljon, aki egyaránt képes kiváló másolatok (lent) és eredeti alkotások (fent) festésére.

8. ábra A terhesség első heteiben a test genetikai alapú önszerveződése zajlik. Nincs szükség tanulásra ahhoz, hogy az öt ujj kialakuljon és megkapja sajátos beidegzéseit. Hasonlóképpen tanulás nélkül jön létre az agy alapvető felépítése is. A kéreg már születéstől minden emberben egységesen van megszervezve, barázdálva és ellátva kapcsolódásokkal. A részletek viszont a környezettől függően szabadon változhatnak. A terhesség harmadik harmadában a magzati agy elkezd alkalmazkodni a külvilágból érkező információkhoz.

14. ábra Az olvasás megtanulása újrahasznosítja a látásban és a beszélt nyelv feldolgozásában részt vevő agyterületek egy hálózatát. Az összes színekkel jelölt régióban az írott mondatok által kiváltott agyi aktivitás az olvasási teljesítménnyel együtt növekszik, a teljes írástudatlanoktól egészen a szakavatott olvasókig. Látjuk, hogy az olvasás hatása kettős: specializálja a látási területeket – különös tekintettel a bal félteke „vizuális szóformák területét” –, és látás útján aktiválja a beszélt nyelv területeit.

Kedves Olvasó!
Köszönjük, hogy kínálatunkból választott olvasnivalót! Újabb kiadványainkról, akcióinkról a typotex.hu és a facebook.com/typotexkiado oldalakon értesülhet.

ISBN 978 963 493 186 7

Felhasznált betűtípusok:
Noto Serif – SIL Open Font License
Open Sans – Apache License 2.0

www.interkonyv.hu