赣南地区发展性计算障碍儿童的流行病学调查及干预建议

［摘 要］ 运用随机整群抽样法，抽取赣州市两所有代表性的小学三至六年级学生1 501名，探讨学龄儿童的计算障碍发生率、疾病分布特征及影响因素。结果共筛查出计算障碍儿童48人，发生率为3.20%；儿童计算障碍在性别及年级分布上均无显著性差异；两组儿童之间的母亲职业、完成作业的困难程度及家中图书种类差异具有统计学意义；非条件logistic回归分析显示，没有影响因素指标进入回归模型，表明计算障碍的发生与家庭背景、个人学习习惯及家庭环境等因素不存在直接关联。

［关键词］ 发展性计算障碍；流行病学特征；家庭环境因素

［基金项目］ 2021年度江西省社会科学“十四五”基金项目“关联还是分离？计算障碍儿童数量加工与处理的内在机制”（21YB20）

［作者简介］ 张洁莹（1996—），女，广东茂名人，硕士，韶关市第一人民医院医疗保险管理科科员，主要从事公共卫生与管理研究；曾传炎（1999—），男，江西赣州人，赣南医科大学人文社会科学学院2023级应用心理学专业硕士研究生，研究方向为临床心理与咨询；刘地秀（1978—），女，江西赣州人，博士，赣南医科大学人文社会科学学院教授（通信作者），主要从事认知神经科学与数量认知研究。

［中图分类号］ G444 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-9324（2024）39-0029-04 ［收稿日期］ 2024-01-15

引言

发展性计算障碍（developmental dyscalculia，以下简称“计算障碍”）是一种特殊的数学学习障碍，计算障碍儿童尽管拥有正常水平的智力、稳定的情绪，同时具备适当的学习动机和良好的教育条件，但在学习算术时仍表现出困难，不能以正常的方式习得基本的算术技能［1］。具体而言，这种障碍常常导致儿童在处理数字和进行基本算术操作时遇到困难。例如，儿童对基础数学概念的理解存在障碍，进行加减乘除运算时错误率高、计算效率低等。

流行病学调查显示，计算障碍在各国的发病率总体在3%～8%之间，我国发病率约为6%［2］。这意味着我国存在着数以百万计的计算障碍儿童。因此，探讨赣南地区儿童计算障碍发生的成因是迫切且十分必要的。另外，相关研究表明，计算障碍不仅受到遗传因素的影响，而且环境因素也可能对儿童计算障碍的发生造成影响［3］。有调查显示，计算障碍儿童计算相关问题的严重性和家庭以及教育环境相关［4］。相较于儿童发展性阅读障碍的研究，目前研究领域对计算障碍的关注度相对较低，对计算障碍的流行病学特征研究更是匮乏。因此，本研究旨在运用一系列计算障碍筛查工具，调查赣南地区学龄儿童的计算障碍发生率，同时采用病例对照的研究方法，探讨家庭环境因素对儿童计算障碍发生的影响，为进一步明确计算障碍的成因和寻找有效的干预方法提供理论依据。

一、对象与方法

（一）研究对象

采取整群随机抽样法，选取赣州市内两所小学三至六年级的学生共1 501名。其中男生807名，女生694名；三年级344名，四年级402名，五年级380名，六年级375名。

（二）调查工具

一般情况调查表，采用上海精神卫生中心编制，张怀英［5］修订的调查表，包括家庭经济情况、父母职业、父母受教育情况、儿童自身情况、家庭阅读环境等31项，由家长填写。《学习障碍筛查量表》（PRS）［6］，进行学习能力筛查，该表由班主任填写。《中国小学生数学基本能力测试量表》［7］，运用该量表算术运算分量表筛查儿童计算能力。《瑞文标准推理测验》（SPM）［8］，测查儿童的智力水平。《儿童汉语阅读障碍量表》（DCCC）［9］，排除儿童存在阅读困难的情况。

（三）方法及步骤

根据DSM -Ⅳ中计算障碍的定义，采用逐层筛选的方法，满足以下条件，可诊断为发展性计算障碍儿童：（1）语文成绩位于年级前75%，数学成绩位于年级后25%，为潜在计算障碍儿童；（2）《学习障碍儿童筛查表》得分＜65分，即可能存在学习障碍；（3）《瑞文标准推理测验》百分等级不低于25%，以排除智力因素的影响；（4）《中国小学生数学基本能力测试量表》（MT1）得分低于年级平均值加一个标准差；（5）《儿童汉语阅读障碍量表》得分经T分转换，T=50+10（X-M）/SD，T＜70，以排除存在阅读障碍的情况；（6）对教师进行访谈，以确保所选取的学生一直接受正规学校教育，排除由神经系统疾病、感官功能及情绪障碍及学习动机等其他原因所致成绩较差的情况。

对照组的选取：按同性别、同年级1∶1比例选取对照组儿童，并满足以下条件：（1）语文及数学双科成绩皆位于年级前75%以内；（2）《瑞文标准推理测验》标准分不低于25%；（3）《学习障碍儿童筛查表》得分＞65分；（4）《中国小学生数学基本能力测试量表》（MT1）得分在年级第50百分位以上；（5）对教师进行访谈，以确保所选取的学生一直接受正规学校教育，排除存在神经系统疾病、感官功能及情绪障碍的情况。

（四）数据整理与统计分析

应用SPSS 26.0进行数据的统计分析。采用χ2检验、Fisher确切概率法对所有影响因素进行单因素分析。

二、结果

（一）儿童计算障碍发生情况

筛选出潜在计算障碍儿童被试142人后，由该部分学生的家长填写《儿童汉语阅读障碍量表》测验，共回收134份，测验有效率为94.4%；儿童参加《瑞文标准推理测验》，回收139份，测验有效率为97.9%；教师填写《学习障碍筛查量表》，回收142份，回收有效率为100%；儿童参与《中国小学生数学基本能力测试量表》测验，共回收142份，回收有效率为100%。同时完成四个筛查测验的有129人，占潜在计算障碍儿童人数的90.8%。最终筛查出48名计算障碍儿童，发生率约为3.20%。

1.不同性别计算障碍发生情况。在807名男童中检出计算障碍儿童25人，在694名女童中检出计算障碍儿童23人，即计算障碍在男生与女生中的发生率分别为3.10%和3.31%。经卡方检验，不同性别计算障碍的发生率差异没有统计学意义p=0.812（p＞0.05），即计算障碍儿童的发生率在性别分布方面没有显著差异。

2.不同年级计算障碍发生情况。在344名三年级儿童中，检出计算障碍儿童9人；在402名四年级儿童中，检出计算障碍儿童15人；在380名五年级儿童中，检出计算障碍儿童17人；在375名六年级儿童中，检出计算障碍儿童7人。三至六年级计算障碍儿童发生率分别为2.62%、3.73%、4.47%、1.87%，经卡方检验，不同年级计算障碍之间的差异没有统计学意义，p=0.180（p＞0.05），即计算障碍儿童的发生率在年级分布方面没有显著差异。

（二）家庭环境因素对儿童计算障碍发生的影响

1.两组儿童的基本情况。健康对照组儿童的年龄为（10.49±1.01）岁，计算障碍组儿童的年龄为（10.56±1.17）岁。计算障碍组儿童共48名，其中女生26名，男生22名；健康对照组50名，女生26名，男生24名。两组儿童在性别、年级以及年龄上均无显著性差异（p＞0.05）。

2.家庭背景因素对儿童计算障碍发生的影响。家庭背景调查包括父母年龄、职业、文化程度、小学语文数学成绩、家庭收入、教育态度一致性等因素。结果显示，母亲职业因素在两组儿童之间所占比率存在显著差异（p＜0.05），而其他因素在统计分析中差异均没有显著性意义（p＞0.05）。具体来说，母亲职业为其他劳动者的情况下，其子女更容易出现计算障碍。

3.儿童学习习惯因素对计算障碍发生的影响。儿童完成作业的困难程度越高，他们发生计算障碍的可能性就越大，差异具有显著性意义（p＜0.05）。儿童是否喜欢上学、是否参加乐器培训和阅读培训、作文培训等因素，在组间并没有表现出显著性差异（p＞0.05）。

4.家庭阅读环境因素对计算障碍发生的影响。儿童家中图书种类越丰富，其发生计算障碍的可能性越低，这一差异具有显著性意义（p＜0.05）。然而，对于其他因素如是否给儿童讲故事、鼓励儿童看课外书、购买儿童喜欢的书籍、购书频率、购书花销以及父母的读书频率等，各组之间的差异并未达到显著性水平（p＞0.05）。

5.影响因素的多因素logistic回归分析。通过单因素分析发现，母亲职业、儿童完成作业情况以及家中藏书种类等因素与计算障碍有关，进一步进行多因素logistic回归方程（入选标准0.05）。以是否为计算障碍为因变量y（计算障碍y=1，非计算障碍y=0）。结果显示，当α=0.05时，无因素指标进入模型，表明家庭背景、个人学习习惯以及家庭阅读环境等外部因素不是导致计算障碍发生的主要危险因素。

三、讨论

（一）计算障碍在学龄儿童中的流行情况

本次研究结果显示，即使在智力水平正常的儿童群体中，仍有3.20%的个体面临计算障碍的困扰。此数据位于各国计算障碍发生率的范围内，与我国武汉地区的发生率3.55%［5］相近，但与北京地区的计算障碍发生率4.86%相比稍低［10］。一种可能的解释是，研究者所采用的筛查标准不同，未排除儿童可能存在的阅读障碍或其他学习障碍，筛查出的儿童并非仅为单纯性计算障碍儿童，可能同时患有其他障碍，因此在筛查过程中发现的计算障碍儿童相对更多。

此外，研究还发现，儿童计算障碍的发生在不同性别上的分布并未显示出显著性差异。同时，儿童计算障碍的发生在不同年级上的分布也无显著性差异，该结果与以往的研究结果相一致［5］。这也进一步表明了计算障碍的发生并非受到年级的影响，提示计算障碍并非一种自限性的发育障碍，可能会伴随儿童从幼年到成年的整个过程，从而对儿童的学习能力和未来发展产生深远的不利影响，同时也会给家庭和社会带来沉重的负担。因此，尽管本次研究结果显示计算障碍检出率相对较低，仍需引起足够重视。

（二）家庭环境因素对计算障碍发生的影响情况

本次研究结果表明，儿童计算障碍的发生与家庭背景因素、学习习惯以及家庭阅读环境等外在因素在统计学上并无直接关联。这一结果与当前对计算障碍的理论定义相一致。同时，与当前研究领域对计算障碍在神经心理发育上的定义并不矛盾，即计算障碍是一种独特的神经心理发育障碍，主要表现为儿童在数学计算方面的显著困难，并存在认知神经生理上的缺陷，而这种缺陷与大脑某些区域的发育异常以及遗传因素等内在因素有关［11］。此外，以往的研究表明，与正常儿童相比，计算障碍儿童的顶内沟、额叶皮层等与数量处理相关的大脑区域结构和功能存在明显差异，提示计算障碍儿童存在神经结构及功能上的损伤［12］。另外，基于家谱分析法的研究结果也表明，计算障碍具有明显的家族聚集性，在计算障碍家庭中直系亲属患该障碍的概率比普通人群高出10倍［13］。这些研究结果均表明计算障碍存在特定的生物遗传基础和神经生理缺陷，但家庭背景、个人学习习惯以及家庭阅读环境等外部因素不是导致计算障碍发生的主要危险因素。

（三）干预建议及未来研究

本研究从外部环境因素着手，探讨计算障碍产生的原因，结果未发现与儿童计算障碍发生相关的家庭环境影响因素。该结果提示我们，教师和家长需要对计算障碍有正确的认识，不应将其归咎于儿童个人的学习动机、学习条件或家庭环境等外部因素；相反，应更多地从儿童的内部因素出发，关注他们的认知心理因素和神经生理因素等可能导致计算障碍的原因，在专业人员的指导下进行具有针对性的干预训练。另外，已有研究表明，计算障碍儿童存在特定认知领域功能缺陷，如Cut等［14］以及Decarli等［15］的研究发现，计算障碍儿童存在数量感知能力以及表征能力损伤。目前针对计算障碍儿童数量应用能力的干预方法及训练已取得较多成果，如计算机游戏训练、心理数字线训练、元认知教学法以及珠心算训练等［16-17］。因此，学校教育者可进一步加强与高校科研工作者的合作，进一步推动计算障碍干预方法的成果转化与实践应用，适当引入一些有效干预方法，如珠心算训练、心理数字线训练、计算机游戏训练等，提高儿童对数量的表征与加工能力，改善计算障碍儿童的数学学习困难。然而，需要指出的是，我们发现教育工作者与家长对计算障碍的认知水平普遍较低，他们对计算障碍儿童在数学学习上的不佳表现容易产生误解，这些误解不仅给学生带来较大的心理压力，甚至可能因为计算障碍污名化，使计算障碍共病考试焦虑、学校恐惧症等问题。因此，社会各界应对计算障碍儿童给予更多关注，提升对学龄儿童计算障碍的认知与理解，在对计算障碍儿童进行数量认知干预的同时，学校或教师可融合其他干预手段，如心理干预等，以全方位改善计算障碍儿童的症状。

参考文献

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An Epidemiologic Survey of Children with Developmental Dyscalculia in Gannan and Recommendations for Intervention

ZHANG Jie-ying1，2， ZENG Chuan-yan1， LIU Di-xiu1

（1. School of Humanities and Social Sciences， Gannan Medical University， Ganzhou， Jiangxi 341000， China; 2. Medical Insurance Administration Section， Shaoguan First People’s Hospital， Shaoguan， Guangdong 512000， China）

Abstract： Using the random cluster sampling method， 1501 students in grades 3 to 6 from two representative elementary school in Ganzhou City were selected to explore the prevalence of dyscalculia， the characteristics of disease distribution， and the influencing factors of school-age children. The results showed that a total of 48 children with dyscalculia were screened， with an incidence rate of 3.20%. There were no significant differences in the distribution of children’s dyscalculia in terms of gender and grade level; the differences in mothers’ occupations， difficulty in finishing homework， and the types of books at home between the two groups of children were statistically significant. The unconditional logistic regression analysis shows that no influencing factors were included in the regression model. The results implied that the occurrence of dyscalculiais not directly related to factors such as family background， personal study habits， and family environment.

Key words： developmental dyscalculia; epidemiological characteristic; family environmental factor