Metacognitive Strategy Training Adds to the Effects of Working Memory Training in Children with Special Educational Needs
Notice bibliographique
Résumé
The effects of computer-based Working Memory (WM) training using two training procedures were examined among sixty-four primary-school children with Special Educational Needs (SEN). Measures of general cognitive ability, auditory and visuospatial working memory, arithmetic ability, and reading and writing skills were gathered and analysed. The referred group of SEN children predominantly had lower performance in auditory WM, arithmetics and reading and writing skills. The SEN children within respective school were randomized into either an active WM training group or a control group and ten schools participating in the WM training study were randomized into one of two different training conditions. At five schools the SEN children received regular WM training and at the other five schools the children received WM training with the addition of metacognitive strategy training. Results showed a significant difference in WM performance during training in favor of the metacognitive intervention. Furthermore, transfer effects occurred on visuospatial WM measures at posttest and at 6-month follow-up. Post-hoc tests showed that the effects pertained only to the metacognitive intervention. No transfer to arithmetic or reading and writing skills occurred after training in the two training conditions. Results were discussed in terms of metacognitive factors being important in optimizing performance in WM training, and that such factors should be taken into consideration when designing interventions for children with SEN. It is also suggested that in referral of children with SEN to remediation with WM training the WM profiles should be taken into consideration to a greater degree.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».