La Neurobiología de la Superdotación

Artículo traducido por Maria Rydkvist y José Manuel Serrano Díaz, en Estocolmo a 2 de enero de 2016, del artículo científico titulado «The Neurobiology of Giftedness» realizado por John G. Geake del Westminster Institute of Education Oxford Brookes University de Reino Unido (http://hkage.org.hk/b5/events/080714 APCG/01- Keynotes & Invited Addresses/1.6 Geake_The Neurobiology of Giftedness.pdf )

ABSTRACTO

Los niños superdotados aprenden más rápida y eficientemente que el resto, se presume que esto se debe a la existencia de diferencias neurofisiológicas que afectan la eficiencia neuronal. Los datos y estudios que se recogen de la neuroimagen en escáner apoyan esta conjetura. Los individuos superdotados poseen una mayor interconectividad entre las diferentes áreas del cerebro, una coordinación e integración, la cual se basa y es causada por un desarrollo precoz de las áreas del córtex frontal. Esto apoya la existencia de un conjunto de habilidades cognitivas neuronales de alto funcionamiento, incluyendo una capacidad ejecutiva elevada, junto con una memoria de trabajo más eficaz. Este precoz desarrollo de las funciones neurobiológicas favorecen la existencia de una inteligencia creativa de alto nivel, siendo esta la característica principal de la propia superdotación, junto con un procesamiento más rápido de la información, un mayor control cognitivo, y el deseo de la obtención de perspectivas desde lo holístico hacia las partes. Las implicaciones en la propia pedagogía y en el currículo implican:

  • El organizar tareas que requieran de una gran demanda de memoria, por ejemplo, tareas de múltiples componentes;
  • Reducir la cantidad de pequeñas tareas, por ejemplo, ejercicios repetitivos de matemáticas.
  • Usar test pedagógicos que sirvan para evaluar el conocimiento existente.
  • Diseñar trabajos que requieran de un mayor orden de la taxonomía de Bloom, es decir, de análisis, síntesis. Usando material de aprendizaje que esté por encima de la edad del niño.
  • Agrupar a los niños superdotados con otros niños superdotados, independientemente de la edad.
  • Contratar mentores en distintas asignaturas o materias, por ejemplo expertos o profesionales que estén ya jubilados.
  • Ofrecer lecciones en intereses y materias más allá del propio currículo escolar.
  1. LOS NIÑOS SUPERDOTADOS SON PRECOCES EN SU DESARROLLO CEREBRAL

El presentar valores más elevados en los test, se ha comportado como una forma de aproximación más eficaz para conocer de una manera más exacta las habilidades académicas e intelectuales de los niños superdotados, cuyos resultados en los valores estándar para su edad cronológica, se acercan o tocan el valor techo de los mismos. (Gross, 2004). La conclusión que se deduce tras el uso de los test, es que los niños superdotados son más similares (al menos cognitivamente), a los niños más mayores, que a los niños de su misma edad cronológica. Esta conclusión tiene su fundamento, en un estudio electroencefalográfico (EEG) que comparaba (los rayos alpha) en EEG (en resonancia magnética) de 30 adolescentes de un estudio realizado en Iowa, en torno a jóvenes precoces matemáticamente (Study of Mathematically Precocious Youth, CY- TAG), comparado con otros 30 jóvenes de la misma edad cronológica, y 30 estudiantes universitarios. Alexander, O´Boyle y Benbow (1996), encontraron que, mientras existían diferencias en las radiaciones de banda alpha en los lóbulos temporal y parietal, que sin embargo:

no había diferencias en los niveles de rayos alpha en el los lóbulos frontales y occipitales entre los jóvenes adolescentes superdotados, y los estudiantes universitarios, sugiriendo que estos dos grupos tienen un nivel de maduración del cerebro similar de estas regiones. (p.30)

En otras palabras, los lóbulos frontales de los jóvenes superdotados, parecían estar funcionando con la madurez similar al de estudiantes cinco años mayores, y ya en universidad.

De los resultados de este desarrollo precoz neuronal, ¿son por ejemplo los cerebros de los superdotados estructuralmente más similares, al cerebro de niños de mayor edad, que el de los niños de misma edad cronológica?

La prueba para poder confirmar esta pregunta, la facilitó un estudio de resonancia magnética (MRI) de seis años de duración, para estudiar la capacidad intelectual y el desarrollo cortical realizado en una población de 300 niños y adolescentes. (Shaw et al, 2006). (En MRI, los datos de la resonancia magnética, eran los obtenidos de imágenes de la estructura del tejido cerebral de la materia blanca y gris del cerebro)

Los datos demostraron que los cambios eran en la trayectoria del propio grosor del córtex cerebral (la capa exterior de materia gris que mayor implicación tiene en el funcionamiento intelectual), más que en el propio grosor de la corteza en sí, y que esto, era lo que estaba más íntimamente relacionado, con los niveles de inteligencia de los niños. Especialmente, los corticos del grupo de CI más elevado, eran más delgados cuando estos niños eran más pequeños, pero crecían de manera muy rápida, cuando los niños superdotados llegaban a la adolescencia, donde sus corticos cerebrales eran significativamente de más grosor que la media, sobre todo en el córtex prefrontal. En resumen, el desarrollo neuroanatómico de la inteligencia es dinámico.

  1. LOS NIÑOS SUPERDOTADOS DEMUESTRAN CARACTERÍSTICAS DE CONTROL COGNITIVO SUPERIORES

Mientras las funciones ejecutivas (control cognitivo) implican una serie de aspectos de interacción de la memoria de trabajo, incluyendo la atención de lo holístico a las partes, el retraso en el cierre, en la evaluación y en la actualización de tareas (Baddeley & Sala, 1998), un rango de datos de estudios de neuroimagen sobre la estructura neural que correlacionaban varios aspectos de las funciones ejecutivas, han convergido de manera consistente, en la existencia de activaciones bilaterales del córtex prefrontal (CFP) (e.g., Koechlin et al., 1999;; Christoff et al., 2001; Parsons & Osherson, 2001; Strange et al., 2001; Kroger et al., 2002). de ahí, dos cuestiones neurobiológicas siguientes: 1.¿Existe correlación entre las medidas de inteligencia de las diferencias en la activación de la CPF (córtex prefrontal)? 2. ¿Existe correlación entre las medidas de inteligencia de las diferencias en las características estructurales de la CFP? La evidencia en torno a la pirmera cuestión, se dirige hacia estudios usando la Tomografía de Emisión de Positrones (PET) (midiendo el metabolismo neural de la glucosa) que han sido realizados por Duncan y sus compañeros, en los cuales hubo activaciones neurales en respuesta a los ítmes de las altas g-loaded (i.e., difíciles) en los test de CI, y que se contrastaban con activaciones en respuesta a bajos ítems de g-loaded (i.e., fáciles) en test de CI (Duncan et al., 2001).

Pensando en la dificultad de los items de los test de CI, tanto espaciales como verbales, se deduce el que está involucrada y se produzca la bilateral del CPF.

Resultados consistentes se encontraron por Lee et al. (2006) en estudios de resonancia magnética funcional (fMRI) (midiendo experimentalmente cambios inducidos en la vasculatura neural, y la respuesta BOLD (nivel dependiente de oxígeno en sangre)) que comparó a superdotados con adolescentes de su edad mediante ítems de high-g and low-g loaded en test de CI; en el grupo de los superdotados, las tareas high g-loaded incrementaron la actividad de la regiones bilaterales de la CPF. En una serie de estudios con fMRI, Geake y Hansen encontraron correlaciones lineares positivas, entre cambios en el BOLD y las medidas de alto CI verbal (National Adult Reading Test, NART) con el lado izquierdo de la CPF (Geake & Hansen, 2005), y altas medidas de CI especial (Raven’s Advanced Progressive Matrices, RAPM) con el lado derecho de la CPF (Geake & Hansen, 2006).

La evidencia con la cual se relaciona la segunda cuestión, de que las diferencias de medidas de CI se correlacionan con diferencias en la estructura neural, viene de un estudio devoxel-based morphometry (VBM) (usando datos de MRI para medir diferencias cuantitativas entre individuos en su materia gris y materia blanca) de la densidad celular del cerebro, en las cuales más del 6% del volumen de materia gris se distribuye a través del cerebro en las zonas correlacionadas con el CI y fueron encontradas en la CPF (Haier et al., 2004).

En resumen, los superdotados tienen mejoras estructurales, y por lo tanto funcionamiento neurobiológico en las regiones de la CPF, que es responsables del control cognitivo, y de la memoria de trabajo.

  1. LOS NIÑOS SUPERDOTADOS POSEEN UN PROCESAMIENTO DE LA INFORMACIÓN MÁS RÁPIDO

El anterior foco sobre la CPF, sin embargo, no implica que la CPF sea la región exclusiva del cerebro involucrada en la superdotación. Más bien, la alta inteligencia se apoya en la red frontoparietal (Gray, Chabris & Braver, 2003; Gray & Thompson, 2004). La razón es que el control cognitivo es otorgado por el funcionamiento frontal requiriendo la activación persistente de relevantes inputs de otras áreas cerebrales, para mantener el compromiso con la tarea (Duncan, 2001).

El grado en el cual el soporte neural es más extenso y focalizado en sujetos superdotados, es presumiblemente una manifestación de la mayor eficacia de la memoria de trabajo (Rypma et al., 1999). La evidencia del efectivo despliegue del modelo de la red frontoparietal en superdotados, es provista y mostrada en dos estudios. Zhang et al. (2006), en un estudio de ERP del procesamiento de información involucrado durante un tarea de búsqueda visual con superdotados y con alumnos de inteligencia media en China, que explicó sus resultados sugiriendo que los niños superdotados, tenían mejores redes neurales coordinadas espacial y temporalmente. Y Lee et al. (2006) en un estudio con fMRI en Corea encontró que los superdotados de escuelas de primaria y secundaria, mostraron unas activaciones más intensas en la corteza parietal posterior, región involucrada en la formación de inter-relaciones conceptuales, especialmente de una representación cuasi-espacial (Luria, 1973). Lee et al. concluyeron que:

Estos resultados sugieren que la inteligencia superior no es debida al reclutamiento de zonas adicionales del cerebro, pero si al facilitamiento funcional de la red frontoparietal particularmente conducido por la activación parietal posterior. (p. 578)

De manera consistente, un estudio de fMRI de O’Boyle et al. (2005) de adolescentes masculinos superdotados, mostró una activación de los lóbulos parietales y de la corteza frontal. O’Boyle et al. sugirieron que:

Los lóbulos parietales,[y] la corteza prefrontal…son partes críticas de la red de procesamiento de la información, las cuales se conforman en individuos superdotados intelectuales, y de ahí la consideración de la naturaleza de sus habilidades excepcionales. (p. 586)

De manera importante, la mejora de la bilateralidad parece ser una característica neurobiológica del procesamiento de la información en superdotados (Singh & O’Boyle, 2004), como han mostrado una serie de experimentos psicofísicos (O’Boyle, Benbow & Alexander, 1995). Además, se ha sugerido más recientemente, que el cerebelo juega un papel importante en el procesamiento de la información; consecuentemente, la existencia de funciones más complejas del cerebelo, son características neurobiológicas de la superdotación (Vandervert & Liu, 2007).

El efecto combinado de estas características neurobiológicas, crean de manera temporal un estado de atividad dominante y de preocupación hacia un problema particular, que incrementa el reclutamiento de regiones superpuestas de la corteza frontal, dando lugar a un problema de continuo compromiso (Duncan, 2001). De este modo, está claro que la mejora de la capacidad de la memoria de trabajo, soportada de igual modo, por un eficaz funcionamiento frontal y de la estructura cerebral, es un signo de superdotación, lo cual capacita a los superdotados, para conseguir valores superiores en los test de CI, además de altos niveles de inteligencia creativa a través de tareas de adaptación y de selección (descritas más ampliamente) (Geake & Dobson, 2005)

  1. LOS NIÑOS SUPERDOTADOS BUSCAN EL CONOCIMIENTO DE LOS HOLÍSTICO A LAS PARTES

Al describir la superdotación a un nivel neurobiológico, es importante el considerar las diferencias en cómo la información es percibida y utilizada por los individuos superdotados. Para ver esta finalidad, los prodigios musicales y niños superdotados y con talento, nos sirven de muestra y nos aportan gran información al estudio. En un estudio del procesamiento de la información de la coherencia musical en el joven Mozart, Greaka (1996) encontró que el procesamiento del control cognitivo, era lo más importante para una extraordinaria capacidad musical. Teorizó que:

Para jóvenes superdotados músicos, es el elevado uso de estrategias ejecutivas y meta cognitivas (que se suceden en el córtex prefrontal), tales como la atención dirigida interior, las que más contribuyen para la consecución de sus extraordinarias capacidades. (p.41)

La forma de medir la coherencia musical como un aspecto crítico del propio procesamiento de la información, hacía cobrar de sentido, que la música necesita de una perspectiva de lo holístico hacia las partes: lo que se escucha en el instante del presente, necesita ser comparado con lo escuchado anteriormente, y con lo que se ha escuchado antes de eso, y de esta forma durante largos periodos de tiempo, hacia el inicio y a lo largo, de la pieza musical. Pero mientras que la estructura composicional, tal como la organización hierárquico temporal de la música, ayuda al procesamiento de la información musical (Geake & Gregson, 1999), eran las diferencias del individuo, en su predilección por realizar un sentido del todo a las partes a través del procesamiento de la coherencia musical (Geake, 1999), lo que le permitiría según lo conocido en estos momentos en torno a Mozart, el conseguir niveles de actuación de una madurez por encima del repertorio estándar, y el mantenerse ocupado tantas horas en una práctica eficiente y con un muy elevado compromiso y motivación (Geake, 1996).

La cuestión del conocimiento de lo holístico a las partes se evidencia de igual modo en los jóvenes superdotados matemáticamente. En un estudio sobre el procesamiento de la información el cual aplicaba la teoría de Vygotsky de Zone of Proximal Development (ZPD), en niños de escuela primaria que realizaron problemas con patrones matemáticos, Kanevsky y Geake (2005), encontraron que los niños superdotados, buscaban desde lo holísitico a las partes, con conexiones meta nivel y y hasta con la inclusión de las sugerencias de sus profesores, más que la cuestión que el ítem en sí sugería, lo cual, si era lo preferido por los compañeros de la misma edad. Y de manera similar a los prodigios musicales de Geake, los niños superdotados matemáticamente también demostraban aquí poseer mayores niveles de control cognitivo, como promulgaba el colega y compañero de Vygotsky, con nombre Luria (1973).

  1. LOS NIÑOS SUPERDOTADOS SON ALTAMENTE CREATIVOS

Las características neurobiológicas de la superdotación, las cuales apoyan altos niveles de función ejecutiva y de memoria de trabajo, una eficacia del funcionamiento del PFC (córtex prefrontal), y una bilateralidad aumentada de un extensa red cortical, les aporta a los superdotados beneficios a través de:

una refinada y aguda capacidad para activar (o inhibir) las zonas cerebrales que se conocen con roles especializados en el desarrollo de una tarea dada o concreta….De aquí, que los individuos precoces, tengan una facilidad extraordinaria para saber qué pasos tomar en la resolución de un problema intelectual. (Baddeley & Sala, 1998, p. 438)

En otras palabras, un eficaz control cognitivo ejecutivo, requiere de una atención focalizada y de una inhibición selectiva (aunque casi de manera inconsciente). Estas características neurobiológicas y cognitivas, y su propia relación, se han combinado en un modelo neuropsicológico de la alta inteligencia creativa. (Geake & Dobson, 2005).

Este modelo de inteligencia creativa sitúa el analogismo fluido, las analogías con numerosas soluciones plausibles pero no necesariamente correctas, (Hofstadter, 1995; 2001), como el vehículo por el cual el procesamiento de la información dinámica, sucede en el cerebro. Los analogismos fluidos permiten la producción de posibles asociaciones entre la nueva información y los elementos seleccionados del almacenamiento de la memoria de larga duración. Es por esto, que se haya discutido (en un mayor detalle del que lo hacemos aquí), que la facilidad continuada del analogismo fluido, es una muestra cognitiva de la superdotación. (Geake, 2007b). El modelo de Geake y Jhonson tan bien indica cómo las soluciones o ideas creativas, son seleccionadas de posibles variables y con recursos provenientes de ambos criterios, el externos (sociales), e internos, lo cual conforma y da lugar, un mayor pensamiento creativo.

El modelo parte de una previa descripción darwiniana de superdotación (Geake, 1997), en la cual los individuos superdotados, en la búsqueda de una solución creativa a un problema, generan un mayor abanico de posibilidades, emplean un criterio de selección más innovativo, y almacenan los resultados de manera más eficaz en la memoria a largo plazo, para un uso posterior. Además, Geake y Dobson, también añaden, que los individuos superdotados retrasan la finalización del pensamiento en tareas creativas, para adaptarse a un procesamiento más extenso de la información y cuyo uso es típico en ellos, para no descartar así, pensamientos atípicos demasiado pronto. Existen ambas, evidencias conductuales (Carson, Peterson & Higgins, 2003) y psicofísicas (Vigneau, Caissie & Bors, 2006) para realizar esta afirmación.

Existe también la evidencia a través de la neuroimagen, del rol primordial del analogismo fluido en la propia creación cognitiva. Geake y Hansen (2005;2006, hasta la actualidad) usaron fMRI (escáner cerebral) para estudiar la actividad neuronal de los individuos con cociente intelectual por encima de la media, para así comprobar la plausibilidad de las cuerdas observadas, de la analogía simbólica fluida (Hofstadter, 1995). Se confirma tras lo visto en otros estudios con el uso de la neuroimagen, y con previos estudios en tornor a la actividad neuronal, que ésta se relaciona a un mayor nivel de razonamiento (Prabhakaran et al., 1997; Wharton et al., 2000; Luo et al., 2003), y que las conexiones se producían bilateralmente en forma de red en la zona frontoparietal.

A destacar de lo mencionado anteriormente que Geake y Hansen (2005) también encontraron dos zonas de la parte izquierda del PFC (córtex prefrontal), donde la actividad neuronal durante el analogismo fluido, se relacionaba con el cociente intelectual verbal compuesto, por el concomimiento de palabras inusuales (NART). En otras palabras, el cociente intelectual se determina por la medición de la inteligencia cristalizada que predice la activación neuronal en regiones de la memoria de trabajo, que realizan una tarea fluida o de creatividad analógica y sus tipos, y se relacionan de manera proporcional con en cociente intelectual CI (cociente intelectual), definido éste, como un elevado razonamiento espacial (RAPM). Estas dos asociaciones entre los valores verbal/espacial del CI y una función bilateral de PFC (córtex prefrontal), nos indican que el éxito del individuo superdotado en un tarea intelectual concreta, se encuentra significativamente influido y tiene lugar, por cómo de bien el cerebro de estos individuos, les permitan el analogismo fluido, como la parte fundamental, de todo proceso cognitivo.

Es por ello, que un extraordinario razonamiento analógico fluido, y su aplicación para el pensamiento creativo, para el análisis subliminal, y para las decodificación de asociaciones simbólicas, etc, podrían explicar la superdotación en un vasto número de áreas y campos académicos, incluyendo la filosofía (Bacon et al., 1991), las matemáticas (Geake, 2006a), las ciencias (Geake et al., 1996), y la música (Andreasen & Geake, 1998; Geake, 2007b).

Por ejemplo, el proceso cognitivo que requieren los niños superdotados musicalmente al desempeñar composición musicales improvisadas, altamente creativas y efectivas, como un análisis musical planeado, la variación en las composiciones, la inhibición retardada antes de la selección, y el desempeño crítico (Andreasen & Geake, 1998), son similares, a aquellos de los que requieren los niños que lo son de superdotados matemáticamente, para la consecución de soluciones óptimamente parsimoniosas o estéticamente elegantes (Geake, 2006a). En ambos casos, un funcionamiento tan competente del analogismo fluido, podría explicar como estos procesos se realizan en el cerebro de manera fácil e inconsciente.

CONCLUSIÓN

Aunque los estudios en neuroimagen sobre la estructura y funcionamiento del cerebro se llevan realizando durante más de una década, la complejidad del cerebro humano nos indica que la neurociencia como disciplina de investigación, está todavía en sus comienzos. Y dentro de este campo en nacimiento, los estudios sobre las diferencias necesitan lógicamente de más publicaciones y estudios de peso y de contrarrestación de datos, sobre el funcionamiento cerebral de la población general.

De todos modos, los descubrimientos de los pocos estudios que han comparado individuos superdotadas con no sobredotados, junto con estudios correlaciónales que impliquen medidas convencionales de inteligencia, lo son de consistentes y veraces. La neurobiología del superdotado se caracteriza por un elevado funcionamiento del cortical prefrontal, dentro de una red bilateral frontoparietal, la cual entre otras cosas, provoca una capacidad ejecutiva más elevada, que implica la existencia de una memora de trabajo que lo es de más eficaz, en los individuos superdotados.

A través de la conceptualización de la necesidad de la existencia de un proceso cognitivo que favorezca el procesamiento eficaz de la información dentro de una extensa red cortical de analogismos fluidos, se pueden encontrar unas características comunes de la superdotación, a través de varios esfuerzos académicos y creativos, incluyendo el talento precoz, el procesamiento rápido de la información, un elevado control cognitivo y el deseo de la obtención de perspectivas desde los holístico a las partes. Se espera, que conforme vaya madurando el campo de la neurociencia cognitiva, los rasgos neurológicos en torno a los muchas de las características cognitivas y de la conducta, se irán desvelando. Así, que la investigación en torno a cómo el cerebro humano produce una alta inteligencia, podría serlo de carrera y futuro profesional aconsejable, para muchos de los niños superdotados de la actualidad.

REFERENCIAS

Alexander, J. E., O’Boyle, M. W. & Benbow, C. P. (1996). Developmentally advanced EEG alpha power in gifted male and female adolescents. International Journal of Psychophysiology, 23, 25-31.

Andreasen, F. & Geake, J. G. (1998). A differentiated Year 7 music programme for musically gifted and talented students. Gifted, 103, 28-30.

Baddeley, A. & Sala, S. D. (1998). Working memory and executive control. In A. C. Roberts, T. W. Robbins & L. Weiskrantz (Eds.). The prefrontal cortex: Executive and cognitive functions. Oxford University Press, Oxford, pp. 9-21.

14

Bacon, M., Geake, J. G., Lea-Wood, S., McAllister, H. & Watt, N. (1991). Sum Insight: Understanding Our World Through Logic, Mathematics and Philosophy. In M. Goodall & B. Culhane (Eds.). Teaching strategies for a clever country,. The Australian Association for the Education of the Gifted and Talented, Melbourne, pp. 114-122.

Carson, S. H., Peterson, J. B. & Higgins, D. M. (2003). Decreased latent inhibition is associated with high-functioning individuals. Journal of Personality and Social Psychology, 85(3), 499-506.

Christoff, K., Prabhakaran, V., Dorfman, J., Zhao, Z., Kroger, J. K., Holyoak, K. J. & Gabrieli, J. D. (2001). Rostrolateral prefrontal cortex involvement in relational integration during reasoning. NeuroImage, 14, 1136-1149.London.

Haier, R. J., Jung, R. E., Yeo, R. A., Head, K. & Alkire, M. T. (2004). Structural brain variation and general intelligence. NeuroImage, 23(1), 425-433.

Hofstadter, D. R. (1995). Fluid concepts and creative analogies. Basic Books, New York.

Hofstadter, D. (2001). Analogy as the core of cognition. In D. Gentner, K. J. Holyoak, & B. N. Kokinov (Eds.). The analogical mind: Perspectives from cognitive science, MIT Press, Cambridge, MA, pp. 499-538.

Kanevsky, L. S. & Geake, J. G. (2005). Validating a multifactor model of learning potential with gifted students and their peers. Journal for the Education of the Gifted, 28(2), 192-217.

Knauff, M., Mulack, T., Kassubek, J., Salih, H. R. & Greenlee, M. W. (2002). Spatial imagery in deductive reasoning: a functional MRI study. Brain Research: Cognitive Brain Research, 13, 203-212.

Koechlin, E., Basso, G., Pietrini, P., Panzer, S. & Grafman, J. (1999). The role of the anterior prefrontal cortex in human cognition. Nature, 399, 148-151.

17

Kroger, J. K., Sabb, F. W., Fales, C. L., Bookheimer, S. Y., Cohen, M. S. & Holyoak, K. J. (2002). Recruitment of anterior dorsolateral prefrontal cortex in human reasoning: a parametric study of relational complexity. Cerebral Cortex, 12, 477-485.

Lee, K. H., Choi, Y. Y., Gray, J. R., Cho, S. H., Chae, J.-H., Lee, S., & Kim, K. (2006). Neural correlates of superior intelligence: Stronger recruitment of posterior parietal cortex. NeuroImage 29(2), 578-86.

Luo, Q., Perry, C., Peng, D., Jin, Z., Xu, D., Ding, G. and Xu, S. (2003). The neural substrate of analogical reasoning: an fMRI study. Brain Research: Cognitive Brain Research, 17, 527-534.

Luria, A. R. (1973). The working brain. Basic Books, New York.
O’Boyle, M. W. (2000). Neuroscientific research findings and their potential

application to gifted educational practice. Australasian Journal of Gifted

Education, 9(1), 6-10.
O’Boyle, M. W. & Benbow, C. P. (1990). Enhanced right hemisphere involvement

during cognitive processing may relate to intellectual precocity.

Neuropsychologia, 28(2), 211-6.
O’Boyle, M. W., Benbow, C. P. & Alexander, J. E. (1995). Sex differences,

hemispheric laterality, and associated brain activity in the intellectually gifted.

Developmental Neuropsychology, 11(4), 415-443.
O’Boyle, M. W., Cunnington, R., Silk, T., Vaughan, D., Jackson, G., Syngeniotis, A.,

& Egan, G. (2005). Mathematically gifted male adolescents activate a unique brain network during mental rotation. Cognitive Brain Research, 25, 583-587

Duncan, J. (2001). An adaptive coding model of neural function in prefrontal      cortex. 

Nature Reviews Neuroscience, 2, 820-829.
Duncan, J., Seitz, R. J., Kolodny, J., Bor, D., Herzog, H., Ahmed, A., Newell, F. N. & 

Emslie, H. (2000). A neural basis for general intelligence. Science, 289, 457- 

460.
Geake, J. G. (1996). Why Mozart? An information processing account of musical 

abilities, Research Studies in Music Education Journal, 7, 28-45.
Geake, J. G. (1997). Thinking as evolution in the brain: Implications for giftedness. 

Australasian Journal of Gifted Education, 6(1), 27-33.
Geake, J. G. (1999). An information processing account of audiational abilities. 

Research Studies in Music Education, 12, 10-23.
Geake, J. G. (2006a). Mathematical brains. 
Gifted and Talented, 10(1), 2-7. 

15 

Geake, J. (2006b). The neurological basis of intelligence: A contrast with ‘brain- based’ education. Education-Line(http://www.leeds.ac.uk/educol/documents/156074.htm). 

Geake, J. G. (2007a). Neuropsychological characteristics of academic and creative giftedness. In L. V. Shavinina (Ed.) International handbook of giftedness, Springer Science (in press). 

Geake, J. G. (2007b). High abilities at fluid analogising: A cognitive neuroscience construct of giftedness. Roeper Review (in press). 

Geake, J. G. (2008) Neural interconnectivity and intellectual creativity: Giftedness, savants, and learning styles. In T Balchin & B. Hymer (Eds) Companion to Gifted Education, Routledge (in press). 

Geake, J. G., Cameron, C., Clements, D., & Phillipson, S. (1996). Science for Gifted Students: Learning from the Lorax. In M. McCann & F. Southern (Eds.). Fusing talent: Giftedness in Australian classrooms, The Australian Association for the Education of the Gifted and Talented, Melbourne, pp. 41-66. 

Geake, J. G. & Gregson, R. A. M. (1999). Modeling the internal generation of rhythm as an extension of nonlinear psychophysics. Musicae Scientiae, 3(2), 217-236. 

Geake, J. G. & Dodson, C. S. (2005). A neuro-psychological model of the creative intelligence of gifted children. Gifted & Talented International, 20(1), 4-16. Geake, J. G. & Hansen, P. (2005). Neural correlates of intelligence as revealed by 

fMRI of fluid analogies. NeuroImage, 26(2), 555-564.
Geake, J. G. & Hansen, P. C. (2006). 
Structural and functional neural correlates of 

high creative intelligence as determined by abilities at fluid analogising, Society for Neuroscience Annual Meeting, Atlanta, Georgia,17 October. 

16 

Geake, J. G. & Hansen, P. (in progress). Neural correlates of fluid and crystallised contributions to creative intelligence as determined by abilities at fluid analogising. 

Gray, J. R., Chabris, C. F. & Braver, T. S. (2003). Neural mechanisms of general fluid intelligence. Nature Neuroscience, 6(3), 316-322. 

Gray, J. R. & Thompson, P. M. (2004). Neurobiology of intelligence: science and ethics. Nature Reviews Neuroscience, 5(June), 471-482.

18

Parsons, L. M. & Osherson, D. (2001). New Evidence for Distinct Right and Left Brain Systems for Deductive versus Probabilistic Reasoning. Cerebral Cortex, 11, 954-965.

Prabhakaran, V., Smith, J. A., Desmond, J. E., Glover, G. H. & Gabrieli, J. D. (1997). Neural substrates of fluid reasoning: an fMRI study of neocortical activation during performance of the Raven’s Progressive Matrices Test. Cognitive Psychology, 33, 43-63.

Rypma, B., Prabhakaran, V., Desmond, J. E., Glover, G. H. & Gabrieli, J. D. (1999). Load-dependent roles of frontal brain regions in the maintenance of working memory. NeuroImage, 9, 216-226.

Singh, H. & O’Boyle, M. W. (2004). Interhemispheric interaction during global-local processing in mathematically gifted adolescents, average-ability youth, and college students. Neuropsychology, 18(2), 671-677.

Strange, B. A., Henson, R. N., Friston, K. J. & Dolan, R. J. (2001). Anterior prefrontal cortex mediates rule learning in humans. Cerebral Cortex, 11, 1040-1046.

Vandervert, L. R. & Liu, H. (2008) How Working Memory and the Cognitive Cerebellum Collaboratively Produce the Child Prodigy. In L Shavinina (Ed) International handbook of giftedness, Springer Science, (in press).

Vigneau, F., Caissie, A. F. & Bors, D. A. (2006). Eye-movement analysis demonstrates strategic influences on intelligence. Intelligence, 34, 261-272.

Wharton, C. M., Grafman, J., Flitman, S. S., Hansen, E. K., Brauner, J., Marks, A. & Honda, M. (2000). Toward neuroanatomical models of analogy: a positron emission tomography study of analogical mapping. Cognitive Psychology, 40, 173-197.

19

Zhang, Q., Shi, J., Luo, Y., Zhao, D. & Yang, J. (2006). Intelligence and information processing during a visual search task in children: an event-related potential study. Neuroreport, 17(7), 747-752.

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