Die Entwicklung des Zahlenwissens vom Kindergarten bis in die Schule
Notice bibliographique
Résumé
Die numerische Entwicklung von 1597 Kindern aus der Region Quebec, Kanada, wurde in vier regelmäßigen Abständen zwischen dem Alter von 4 bis 7 Jahren untersucht. Neben dem Zahlenwissen erhoben Garon-Carrier und Kollegen auch andere kognitive Leistungen, wie visuell-räumliche Fähigkeiten oder Gedächtnisleistungen und verschiedene Masse zur Beschreibung der Familiensituation. Die numerische Entwicklung ließ sich am besten in vier unterschiedliche Verläufe gruppieren: 1) eine sich nur wenig verbessernde Gruppe (10 % der Kinder), 2) eine sich moderat verbessernde Gruppe (39 %), 3) eine sich moderat, aber schnell verbessernde Gruppe (32 %), und 4) eine sich stark verbessernde Gruppe (19 %). Die spätere Untersuchung dieser Kinder im Alter von 8 und 10 Jahren zeigte, dass sich die vier Gruppen weiterhin signifikant in ihren Mathematikleistungen unterschieden. Kinder der sich nur wenig verbessernden Gruppe zeigten persistent deutlich schwächere Mathematikleistungen im Vergleich zu den anderen Gruppen. Zudem stammten die Kinder dieser Gruppe aus Haushalten mit geringerem Einkommen und schlechterer Ausbildung der Väter. Weiter wiesen diese Kinder eine schlechtere frühe kognitive Entwicklung auf und besonders wichtig, schlechtere visuell-räumliche Fähigkeiten und reduzierte Gedächtnisleistungen. Diese beiden Leistungen sagten die späteren numerischen Kompetenzen besser voraus als die familiären Umstände. Diese Studie zeigt eindrücklich, dass insbesondere Vorschulkinder mit tieferen kognitiven Fähigkeiten aus ärmeren und bildungsferneren Familienmilieus ein erhöhtes Risiko haben, persistent tiefere mathematische Fähigkeiten vom Kindergarten bis in die Grundschule zu entwickeln. Aus diesem Grund bedürfen solche Kinder besonderer präventiver Hilfe, um ihren weiteren mathematischen Entwicklungsverlauf positiv zu unterstützen.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».