Number Line Estimation Predicts Mathematical Skills: Difference in Grades 2 and 4
Notice bibliographique
Résumé
Studies have shown that number line estimation is important for learning. However, it is yet unclear if number line estimation predicts different mathematical skills in different grades after controlling for age, nonverbal cognitive ability, attention, and working memory. The purpose of this study was to examine the role of number line estimation on two mathematical skills (calculation fluency and math problem-solving) in grade 2 and grade 4. One hundred and forty-eight children from Shanghai, China were assessed on measures of nonverbal cognitive ability (Nonverbal Matrices), working memory (N-back), attention (Expressive Attention), and mathematical skills (calculation fluency and math problem-solving). The results showed that in grade 2, number line estimation correlated significantly with calculation fluency (r = -.27, p < .05) and math problem-solving (r = -.52, p < .01). In grade 4, number line estimation correlated significantly with math problem-solving (r = -.38, p < .01), but not with calculation fluency. Regression analyses indicated that in grade 2, number line estimation accounted for unique variance in math problem-solving (12.0%) and calculation fluency (4.0%) after controlling for the effects of age, nonverbal cognitive ability, attention, and working memory. In grade 4, number line estimation accounted for unique variance in math problem-solving (9.0%) but not in calculation fluency. These findings suggested that number line estimation had an important role in math problem-solving for both grades 2 and 4 children and in calculation fluency for grade 2 children. We concluded that number line estimation could be a useful indicator for teachers to identify and improve children’s mathematical skills.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».