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Enregistrement W2276457457 · doi:10.1177/0734282915594746

Comparing Children’s Performance on and Preference for a Number-Line Estimation Task

2015· article· en· W2276457457 sur OpenAlexaff
Carley Piatt, Marian Coret, Michael Choi, Joanne Volden, Jeffrey Bisanz

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychoeducational Assessment · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensCochraneUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComparabilityPencil (optics)Number linePresentation (obstetrics)PsychologyPreferenceMathematics educationStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tablet computers (tablets) are positioned to be powerful, innovative, effective, and motivating research and assessment tools. We addressed two questions critical for evaluating the appropriateness of using tablets to study number-line estimation, a skill associated with math achievement and argued to be central to numerical cognition. First, is performance with paper and pencil comparable with performance on a tablet? Second, is comparability affected by students’ preference for one method of presentation? Thirty-two students in Grade 6 estimated targets on a number line; half estimated with paper and pencil and half with a tablet. For both presentation methods, students’ performance was comparable. Students liked both presentation conditions equally but, when asked to choose, most students preferred the tablet. Preference did not influence comparability of results across presentation methods. Finally, students’ reasons for their preferences were explored, along with implications for using tablet applications in research and educational assessment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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