The relationship between children’s approximate number certainty and symbolic mathematics
Notice bibliographique
Résumé
Why do some children excel in mathematics while others struggle? A large body of work has shown positive correlations between children’s Approximate Number System (ANS) and school-taught symbolic mathematical skills, but the mechanism explaining this link remains unknown. One potential mediator of this relationship might be children’s numerical metacognition: children’s ability to evaluate how sure or unsure they are in understanding and manipulating numbers. While previous work has shown that children’s math abilities are uniquely predicted by symbolic numerical metacognition, we focus on the extent to which children’s non-symbolic/ANS numerical metacognition, in particular sensitivity to certainty, might be predictive of math ability, and might mediate the relationship between the ANS and symbolic math. A total of 72 children aged 4–6 years completed measures of ANS precision, ANS metacognition sensitivity, and the Test of Early Mathematical Ability (TEMA-3). Our results replicate many established findings in the literature, including the correlation between ANS precision and the TEMA-3, particularly on the Informal subtype questions. However, we did not find that ANS metacognition sensitivity was related to TEMA-3 performance, nor that it mediated the relationship between the ANS and the TEMA-3. These findings suggest either that metacognitive calibration may play a larger role than metacognitive sensitivity, or that metacognitive differences in the non-symbolic number perception do not robustly contribute to symbolic math performance.
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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 | 0,022 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».