Cultural differences in complex addition: Efficient Chinese versus adaptive Belgians and Canadians.
Notice bibliographique
Résumé
In the present study, the authors tested the effects of working-memory load on math problem solving in 3 different cultures: Flemish-speaking Belgians, English-speaking Canadians, and Chinese-speaking Chinese currently living in Canada. Participants solved complex addition problems (e.g., 58 + 76) in no-load and working-memory load conditions, in which either the central executive or the phonological loop was loaded. The authors used the choice/no-choice method to obtain unbiased measures of strategy selection and strategy efficiency. The Chinese participants were faster than the Belgians, who were faster and more accurate than the Canadians. The Chinese also required fewer working-memory resources than did the Belgians and Canadians. However, the Chinese chose less adaptively from the available strategies than did the Belgians and Canadians. These cultural differences in math problem solving are likely the result of different instructional approaches during elementary school (practice and training in Asian countries vs. exploration and flexibility in non-Asian countries), differences in the number language, and informal cultural norms and standards. The relevance of being adaptive is discussed as well as the implications of the results in regards to the strategy choice and discovery simulation model of strategy selection (J. Shrager & R. S. Siegler, 1998).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».