Charting the role of the number line in mathematical development
Notice bibliographique
Résumé
Individuals who do well in mathematics and science also often have good spatial skills. However, the predictive direction of links between spatial abilities and mathematical learning has not been firmly established, especially for young children. In the present research, we addressed this issue using a sample from a longitudinal data set that spanned 4 years and which includes measures of mathematical performance and various cognitive skills, including spatial ability. Children were tested once in each of 4 years (Time 1, 2, 3, and 4). At Time 3 and 4, 101 children (in Grades 2, 3, or 4 at Time 3) completed mathematical measures including (a) a number line task (0-1000), (b) arithmetic, and (c) number system knowledge. Measures of spatial ability were collected at Time 1, 2, or 3. As expected, spatial ability was correlated with all of the mathematical measures at Time 3 and 4, and predicted growth in number line performance from Time 3 to Time 4. However, spatial ability did not predict growth in either arithmetic or in number system knowledge. Path analyses were used to test whether number line performance at Time 3 was predictive of arithmetic and number system knowledge at Time 4 or whether the reverse patterns were dominant. Contrary to the prediction that the number line is an important causal construct that facilitates learning arithmetic, no evidence was found that number line performance predicted growth in calculation more than calculation predicted number line growth. However, number system knowledge at Time 3 was predictive of number line performance at Time 4, independently of spatial ability. These results provide useful information about which aspects of growth in mathematical performance are (and are not) related to spatial ability and clarify the relations between number line performance and measures of arithmetic and number system knowledge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».