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Enregistrement W2770492849 · doi:10.1111/bjdp.12217

Children's understanding of multiplication and division: Insights from a pooled analysis of seven studies conducted across 7 years

2017· review· en· W2770492849 sur OpenAlexaff
Adam K. Dubé, Katherine M. Robinson

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Developmental Psychology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychologyMultiplication (music)Associative propertyConcept learningMathematics educationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research suggests that children's conceptual understanding of multiplication and division is weak and that it remains poor well into the later elementary school years. Further, children's understanding of fundamental concepts such as inversion and associativity does not improve as they progress from grades 6 to 8. Instead, some children simply possess strong understanding while others do not. Other studies have identified an increase across these grades. The present investigation analyses data from seven studies of Grade 6 (n = 226), Grade 7 (n = 221), and Grade 8 (n = 216) children's three-term problem-solving (e.g., 3 × 24 ÷ 24 and 3 × 24 ÷ 6) and provides a unified account of multiplication and division understanding, one in which grade differences and individual variability coexist and are moderated by sex. Statement of contribution What is already known on this subject? Children's conceptual understanding of multiplication and division is weak and it is unclear whether it increases across the key grades of 6-8. Understanding of the inversion and associativity concepts is characterized by high individual variability, but grade and sex have never been found to be a contributing factor. What does this study add? A meta-analysis of seven data sets (n = 643) indicates that grade differences and individual variability coexist and are moderated by sex. Understanding increases across grade only for boys, but an equal number of boys and girls are in the top 10% of conceptual problem-solvers.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,012
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
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 Opus0,211
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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