Teaching Arithmetic Combinations of Multiplication and Division to Students with Learning Disabilities or Mild Intellectual Disability: The Impact of Alternative Fact Grouping and the Role of Cognitive and Learning Factors
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of two instructional interventions was investigated in the context of teaching Arithmetic Combinations (ACs) of multiplication and division to students with Learning Disabilities (LD) or Mild Intellectual Disability (MID). The intervention for the control group (LD = 20, MID = 10) was based on principles of effective instruction, while the intervention for the experimental group (LD = 19, MID = 4) combined the intervention for the control group and an alternative grouping and presentation scheme of ACs. Correlations between cognitive and learning characteristics of the two disability categories and participants’ performance in ACs learning were also investigated. Intra-group comparisons showed that post-intervention performance of both groups (control and experimental) was significantly higher than their pre-intervention performance. However, inter-group comparisons revealed that there was no significant difference between the results obtained through the two interventions. Students with LD outperformed their counterparts with MID. Differences of the two disability categories in domains such as speed of information processing and counting skills correlated with performance. Results are discussed in reference to the organization of effective intervention programs for supporting students with LD or MID in their effort to learn arithmetic combinations of multiplication and division.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».