The Role of Approximate Number System in Different Mathematics Skills Across Grades
Notice bibliographique
Résumé
Although approximate number system (ANS) has been found to predict mathematics ability, it remains unclear if both aspects of ANS (symbolic and non-symbolic estimation) contribute equally well to mathematics performance and if their contribution varies as a function of the mathematics outcome and grade level. Thus, in this study, we examined the effects of both aspects of ANS on different mathematics skills across three grade levels. Three hundred eleven children (100 children from kindergarten, 107 children from Grade 2, and 104 children from Grade 4) from two kindergartens and three elementary schools in Shanghai, China, were assessed on measures of ANS (dot estimation and number line estimation), general cognitive ability (nonverbal intelligence, inhibition, and working memory), and mathematics abilities (numerical operations and mathematical problem solving in all grades, early mathematical skills in kindergarten, and calculation fluency in Grades 2 and 4). Results of hierarchical regression analyses showed that, in kindergarten, non-symbolic estimation predicted all mathematics skills even after controlling for age, gender, and general cognitive ability. In Grades 2 and 4, symbolic estimation accounted for unique variance in mathematical problem solving, but not in calculation fluency. Symbolic estimation also predicted numerical operations in Grade 4. Taken together, these findings suggest that in the early phases of mathematics development different aspects of ANS contribute to different mathematics 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».