Étalonnage du test Numeracy Screener chez une population française d'enfants scolarisés en CM2 et 6ème
Notice bibliographique
Résumé
La dyscalculie primaire affecte les processus numériques de base. Il est donc essentiel que les outils diagnostiques évaluent les habiletés numériques de base telle que la comparaison de magnitude numérique. Le test Numeracy Screener créé par Nosworthy et Ansari est composé de deux tâches de comparaisons de magnitude numérique, l’une symbolique, l’autre non symbolique. Il a été normé chez une population canadienne d’enfants de 5 à 8 ans. Nous voulions créer des normes chez une population française et déterminer si cet outil permettait de mettre en évidence des différences entre des enfants de 10 à 12 ans, et entre des enfants d’une même classe. Nous avons fait passer ce test à 215 enfants tout-venant de 10 à 12 ans scolarisés en France ainsi qu’à un groupe de 12 enfants dyscalculiques. Nous avons observé des différences significatives entre les enfants de CM2 et de 6ème, ce qui suggère que le test permet de mettre en évidence les changements développementaux du traitement de magnitude numérique. Nous avons comparé les scores obtenus par les enfants tout-venant à ceux obtenus par les enfants dyscalculiques, mais nous n’avons pas pu mettre en évidence de différences significatives entre les deux groupes pour aucune des classes. En conclusion, ce test permet de mettre en évidence des différences entre des enfants de 10-12 ans et de comparer des enfants d’une même classe. Cependant, une étude complémentaire est nécessaire pour vérifier l’intérêt d’un tel outil pour dépister les troubles de type dyscalculie primaire chez les enfants de cet âge.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».