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安娜·伊万诺娃
2022 多样性、公平、包容和正义影响奖，获得者 麻省理工学院 BCS 2021 惠特克健康科学基金奖学金，获得者（一年的博士学位资助） 麻省理工学院 2019 帕特里克·麦戈文学生旅行奖，获得者 麦戈文研究所 2019 安格斯·麦克唐纳本科教学卓越奖，获得者 麻省理工学院 BCS 2018 “麻省理工学院能说话”演讲比赛，获胜者 麻省理工学院 2017 IEEE 波士顿脑数据库竞赛，获胜团队 马萨诸塞州剑桥 2015 路易斯·波普本科神经科学暑期研究奖学金，获得者 迈阿密大学 2015 Phi Beta Kappa，迈阿密大学成员 2014 超越书本奖学金，获得者（暑期研究资助） 迈阿密大学 2013 艾萨克·巴什维斯·辛格奖学金，获得者（4 年全额学费） 迈阿密大学 2012 全俄高中生生物奥林匹克竞赛，获胜者（第五名）俄罗斯 2011 全俄高中生生物奥林匹克竞赛，获胜者（第一名）俄罗斯 2011 创始人奖学金获得者（两年学费的 50%）EF 学院
引用：Ivanova，Anna A等。 “对计算机代码的理解主要取决于领域 - 行政大脑区域。” Elife 9（2020年12月）
抽象计算机编程是一种新颖的认知工具，它改变了现代社会。哪种认知和神经机制支持这一技能？在这里，我们使用功能磁共振成像来研究两个候选大脑系统：通常在数学，逻辑，解决问题和执行任务以及语言系统中招募的多重需求（MD）系统，通常在语言处理过程中招募。我们检查了基于文本的编程语言（实验1）和Scratchjr（实验2）（实验2）的MD和语言系统对代码的响应；对于这两个方面，我们将对代码问题的响应与对内容匹配的句子问题的响应进行了对比。我们发现，在两个实验中，MD系统对代码表现出强烈的双边响应，而语言系统对句子问题的反应强烈，但对代码问题的反应很弱。因此，即使输入在结构上与自然语言相似，MD系统也支持使用新颖的认知工具。