Assessing Efficacy of Emotional Regulation Techniques on Alexithymia among Students Who Suffer From Dyscalculia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dyscalculia tends to debilitating for children with respect to their social interactions and learning process. Although it can cause so many problematic consequences in developmental stages of children, by implementing precise and in time therapeutic intervention, it can be mitigated. Current paper examines the efficacy of emotional regulation techniques among students who suffer from dyscalculia. Materials and Methods: This study was experimental study with pre-test and post-test and control group. Statistical Society of this study included all students (4th, 5th, 6th grader), who suffered from dyscalculia in Bileh town (Urumieh Province/Iran) during 2013-2014(N=76). This study consisted 34 students, who suffered from dyscalculia. These students were chosen via systematic random sampling. Data were collected using Raven IQ test, Shalev mathematical Test, Alexithymia Scale, Psychological wellbeing questionnaire. Regarding analyzing data, MANOVA was used. Results: The results of multivariate analysis of covariance show that between case group and control, significant difference in components of alexithymia and psychological wellbeing were noticed. Hence, it can be inferred that emotional regulation strategies improves component of alexithymia and psychological well being of students with dyscalculia. Conclusion: According to results, teaching emotion regulation strategies to students considered to be effective in promoting awareness and positive attitudes. Thus, it is plausible that implementing these strategies tend to play major role as an intervention among students with dyscalculia.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».