Effects of physical activity on schoolchildren's academic performance: The Active Smarter Kids (ASK) cluster-randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the effect of a seven-month, school-based cluster-randomized controlled trial on academic performance in 10-year-old children. METHODS: In total, 1129 fifth-grade children from 57 elementary schools in Sogn og Fjordane County, Norway, were cluster-randomized by school either to the intervention group or to the control group. The children in the 28 intervention schools participated in a physical activity intervention between November 2014 and June 2015 consisting of three components: 1) 90min/week of physically active educational lessons mainly carried out in the school playground; 2) 5min/day of physical activity breaks during classroom lessons; 3) 10min/day physical activity homework. Academic performance in numeracy, reading and English was measured using standardized Norwegian national tests. Physical activity was measured objectively by accelerometry. RESULTS: We found no effect of the intervention on academic performance in primary analyses (standardized difference 0.01-0.06, p>0.358). Subgroup analyses, however, revealed a favorable intervention effect for those who performed the poorest at baseline (lowest tertile) for numeracy (p=0.005 for the subgroup∗group interaction), compared to controls (standardized difference 0.62, 95% CI 0.19-1.07). CONCLUSIONS: This large, rigorously conducted cluster RCT in 10-year-old children supports the notion that there is still inadequate evidence to conclude that increased physical activity in school enhances academic achievement in all children. Still, combining physical activity and learning seems a viable model to stimulate learning in those academically weakest schoolchildren.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».