Effects of Visual Training of Approximate Number Sense on Auditory Number Sense and School Math Ability
Notice bibliographique
Résumé
Research with children and adults suggests that people's math performance is predicted by individual differences in an evolutionarily ancient ability to estimate and compare numerical quantities without counting (the approximate number system or ANS). However, previous work has almost exclusively used visual stimuli to measure ANS precision, leaving open the possibility that the observed link might be driven by aspects of visuospatial competence, rather than the amodal ANS. We addressed this possibility in an ANS training study. Sixty-eight 6-year-old children participated in a 5-week study that either trained their visual ANS ability or their phonological awareness (an active control group). Immediately before and after training, we assessed children's visual and auditory ANS precision, as well as their symbolic math ability and phonological awareness. We found that, prior to training, children's precision in a visual ANS task related to their math performance - replicating recent studies. Importantly, precision in an auditory ANS task also related to math performance. Furthermore, we found that children who completed visual ANS training showed greater improvements in auditory ANS precision than children who completed phonological awareness training. Finally, children in the ANS training group showed significant improvements in math ability but not phonological awareness. These results suggest that the link between ANS precision and school math ability goes beyond visuospatial abilities and that the modality-independent ANS is causally linked to math ability in early childhood.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».