Different Subcomponents of Executive Functioning Predict Different Growth Parameters in Mathematics: Evidence From a 4-Year Longitudinal Study With Chinese Children
Notice bibliographique
Résumé
Executive functioning (EF), an umbrella term used to represent cognitive skills engaged in goal-directed behaviors, has been found to be a unique predictor of mathematics performance. However, very few studies have examined how the three core EF subcomponents (inhibition, shifting, and working memory) predict the growth parameters (intercept and slope) in mathematics skills and even fewer studies have been conducted in a non-Western country. Thus, the purpose of this study was to examine how inhibition, shifting, and working memory predict the growth parameters in arithmetic accuracy and fluency in a group of Chinese children (n=179) followed from Grade 2 (mean age = 97.89 months) to Grade 5 (mean age = 133.43 months). In Grade 2, children were assessed on measures of nonverbal IQ, number sense, speed of processing, inhibition, shifting, and working memory. In addition, in Grades 2 to 5, they were assessed on arithmetic accuracy and fluency. Results of structural equation modeling showed that nonverbal IQ, speed of processing, and number sense predicted the intercept in arithmetic accuracy, while working memory was the only EF subcomponent to predict the slope (rate of growth) in arithmetic accuracy. In turn, number sense, speed of processing, inhibition, and shifting were significant predictors of the intercept in arithmetic fluency. None of the EF subcomponents predicted the slope in arithmetic fluency. Our findings reinforce those of previous studies in North America and Europe showing that EF contributes to mathematics performance over and above other key predictors of mathematics, and suggest that different EF subcomponents may predict different growth parameters in mathematics.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».