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Enregistrement W2583294419

What are they counting on? An investigation of the role of working memory in math difficulties in elementary school-age and university students

2011· article· en· W2583294419 sur OpenAlexvenueno aff
Melissa McGonnell

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBaddeley's model of working memoryWorking memoryPsychologyShort-term memoryElementary mathematicsSpatial abilityDevelopmental psychologyCognitive psychologyCognitionMathematics education
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Math difficulties (MD) are nearly as common as difficulties with reading. Despite this, MDs have received much less attention from researchers and we have yet to define a core cognitive process for MD. Knowledge about a core cognitive process would assist with early identification and remediation of MDs. Working memory has been identified as one cognitive process that is strongly associated with math difficulties. Most research examining the association between working memory and math calculation skills has been predicated on Baddeley and Hitch’s (1974) multicomponent model of working memory. Results of studies are inconclusive with respect to which component of Baddeley and Hitch’s model is most associated with math calculation skills. The wide variety of tasks that have been used to measure the components of Baddeley and Hitch’s model may be one reason for the lack of consistent findings. In the Introduction, common tasks used to measure the components of Baddeley and Hitch’s model are described and discussed. The Automated Working Memory Assessment Battery (AWMA) is suggested as a measure that adequately assesses all components of Baddeley and Hitch’s model. The AWMA was used in two studies examining the role of the components of working memory in math calculation skill in elementary-school (Study 1) and university (Study 2) students. Participants in Study 1were 94 (42 female) elementary-school children (M age = 9 years 1 month; Range 6 years 0 months – 11 years 8 months). Participants in Study 2 were 42 university students (M age 20 years 9 months; Range 18 years 6 months to 22 years 11 months). In both studies, the visuospatial sketchpad (short-term visuospatial memory) emerged as the component of working memory that explained the most variance in math calculation scores. In elementary-school children, phonological processing was also important. Evidence points to a developmental path emphasizing both verbal and visuospatial skills in math calculation skills of younger children and a more specific role for visuospatial memory in adults (university students). Explicit instruction using visuospatial strategies in the teaching of math calculation skills will be important at all ages.

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)0,007
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,161 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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