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Enregistrement W2304933863 · doi:10.14288/1.0094096

The performance of second year primary children on missing addend sentences

2010· article· en· W2304933863 sur OpenAlexaboutno aff
Heather Kelleher

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary (astronomy)Missing dataDemographyStatisticsMathematicsPhysicsAstrophysicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the accuracy, solution strategy use, and level of response use of second year children when solving missing addend problems at four levels of difficulty and in two placeholder positions. The relationship between these aspects of Missing Addend performance and performance on a measure of Class Inclusion ability, was then examined. Subjects of the study were 40 year two students from an urban community in British Columbia, Canada. A Missing Addend Test and a Class Inclusion Test were administered individually to all subjects. The level of difficulty of the Missing Addend Test items (as defined by the magnitude of the constants) affected accuracy. Process errors were more common than conceptual errors as the difficulty of the item increased. The level of difficulty of the item also affected the child's level of response. Children tended to use more externalized processes and concrete aids as the difficulty increased. The level of difficulty did not, however, appear to affect strategy choice to the same degree. Placeholder position was found to have little or no effect on children's accuracy, strategy choice, or level of response use. Children interpreted the missing addend as a situation requiring an incrementing, or additive process in 68% of the cases. In 9% of the cases they used decrementing or subtractive processes. Children used recall of basic fact combinations to solve 9% of the items. Conceptual misinterpretations of the number sentence, as indicated by the use of an incorrect sentence transformation, occurred in 8% of the examples. Children omitted items or used unidentifiable processes in 6% of the examples. Of the 248 items where an additive or subtractive process was used, by far the preferred process was a counting procedure. Two counting procedures were particularly popular: Counting-All and Counting-On. Other identified strategies were Semi-Guesses, Substitution procedures, and procedures involving Associative reasoning. Concrete materials were used in 45% of the examples, and usually in association with Semi-Guess, Substitution, and Counting-All strategies. Internalized reasoning procedures were used in 37% of the examples, and usually in association with the Recall and Associative strategies. Fingers were used as aids for 17% of the examples, and were used almost exclusively with the Counting-On strategy. It was concluded that the use of fingers provided a valuable transition between external and internalized solution procedures. It was also concluded that the ability to count-on was key to the development of more sophisticated solution processes. Class Inclusion performance was found to be positively related (p<.05) to Missing Addend performance. Class Inclusion performance was significantly related to the use of two solution strategies. The use of Recall was positively related (p<.01) and the use of an Incorrect Transformation was negatively related (p<.01). Class Inclusion performance was not related to the use of any of the identified levels of response.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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