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为探究行为在神经发育差异中的作用，研究人员开展了以计算理性（Computational rationality）为框架的研究。结果表明，神经发育异常儿童的行为可视为在神经认知资源限制下的适应性决策。这有助于理解神经发育差异，丰富了对概率表观遗传学（Probabilistic epigenesis）的认知。
在神经发育领域的研究长河中，一直存在着诸多未解之谜。就像阅读障碍（Dyslexia）、计算障碍（Dyscalculia）和发育性语言障碍（DLD）等病症，科学界一直在努力探寻它们背后的神经认知根源。过往研究虽取得了一定成果，但却陷入了分歧。一些研究聚焦于听觉、视觉感知、工作记忆或统计学习等单一因素，提出核心缺陷假说（Core-deficit hypothesis），然而这一假说并不能完全解释神经发育病症的复杂性。而且，行为对神经发育差异的影响长期被忽视。尽管人们知道表型变异是遗传、神经活动、行为和环境之间动态相互作用（概率表观遗传学，Probabilistic epigenesis ）的结果，但孩子的行为究竟如何塑造神经发育差异，仍是一个难以说清的问题。
在这样的背景下，来自英国班戈大学（Bangor University）和兰卡斯特大学（Lancaster University）的研究人员展开了深入研究。他们以计算理性（Computational rationality）为全新视角，试图揭开神经发育差异的神秘面纱。这一研究成果发表在《TRENDS IN Cognitive Sciences》上，为该领域带来了新的曙光。
研究人员开展研究时，运用了多种关键技术方法。他们构建了规范性贝叶斯模型（normative Bayesian model），通过数学公式来描述计算理性框架下的行为决策过程。此外，还建立了主动主体模型（active agent-based model），模拟具有精度缺陷（proxy for primary neurocognitive constraints）的主体在面对不同刺激时的行为反应，以此来探究神经发育差异中的行为机制 。
下面来详细看看研究结果：
- 神经发育异常儿童行为的理性分析：神经发育异常儿童的行为，比如阅读障碍儿童依靠整词识别而非逐字母语音解码、计算障碍儿童依赖数数而非 “感数” 、发育性语言障碍儿童借助情境线索理解指令等，以往常被认为是 “缺陷” 或 “缺乏动力” 的表现。但在计算理性范式下，这些行为实则是个体在自身神经认知构成和所处环境中，为实现效用最大化而做出的适应性努力。因为在有限的注意力系统和不精确的感知体验下，当信息处理的预期成本较高时，儿童会倾向于选择高先验概率的推断和行动策略，以及信息处理成本较低的启发式方法。
- 适应性脱离与发展生态位构建：适应性脱离行为是由神经认知约束导致的，它反映了一种发展生态位构建（Developmental niche construction）。这种行为虽在特定环境和短期内可能是最优的，但从长远来看，可能会阻碍有效且通用的学习，进而加剧学习差异。研究人员通过主动主体模型发现，具有精度缺陷的主体自适应地脱离主观上嘈杂的刺激，与同等条件下但强制与所有信息源接触的控制模型相比，其对受精度缺陷影响的刺激学习效果更差。这表明可变的接触能力会影响学习轨迹，类似于 “马太效应” 。而且，这一现象与感知窄化（Perceptual narrowing）相关，即儿童在神经认知约束下的决策会塑造发展生态位，使他们对生态位之外的信息编码减弱，从而导致学习延迟。
研究结论和讨论部分意义重大。在寻找核心神经认知缺陷的过程中，发展科学一直忽略了适应性脱离行为在放大个体差异方面的潜在作用，以及它在多种神经发育病症中具有的跨诊断意义。计算理性则为研究神经发育差异提供了新的框架，借助数学和计算工具，能够更好地理解行为对神经发育变异的影响。与传统的核心缺陷方法不同，该框架是多变量的，将行为和学习看作是感知完整性、处理带宽、策略选择和长期知识发展等多种因素动态相互作用的结果。这不仅丰富了人们对概率表观遗传学的理解，也为未来根据个体差异制定有效的干预措施提供了理论依据。未来的研究可以进一步将计算理性应用于神经发育差异研究，利用儿童数据验证现有的解释成人行为的形式主义理论，推动该领域的不断发展。
