Individual differences in conceptual and procedural knowledge when learning fractions.
Notice bibliographique
Résumé
Previous research on children's conceptual and procedural understanding of fractions, and other arithmetic skills, has led to contradictory conclusions. Some research suggests that children learn conceptual knowledge before procedural knowledge, some suggests that they learn procedural knowledge before conceptual knowledge, and other research suggests that they learn conceptual knowledge and procedural knowledge in tandem. We propose that these contradictory findings may be explained by considering individual differences in the way that children combine conceptual and procedural knowledge. A total of 318 Grade 4 and 5 students in the United Kingdom (mean age = 9.0 years) completed a measure of fractions understanding, which included subscales of conceptual and procedural knowledge. A cluster analysis identified 5 distinct clusters that differed from each other in terms of their relative success with conceptual and procedural problems. The existence of these clusters suggests that there may be more than one way in which children draw on conceptual and procedural knowledge. Some children rely more on procedural knowledge and others more on conceptual knowledge, but these differences may not be related to developmental processes. The children in the 5 clusters differed in their total fractions performance and in their understanding of intensive quantities. These differences suggest that children who rely on conceptual knowledge may have an advantage compared to those who rely more exclusively on procedural knowledge. © 2010 American Psychological Association.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».