Sharpening, focusing, and developing: A study of change in nonsymbolic number comparison skills and math achievement in 1st grade
Notice bibliographique
Résumé
Children's ability to discriminate nonsymbolic number (e.g., the number of items in a set) is a commonly studied predictor of later math skills. Number discrimination improves throughout development, but what drives this improvement is unclear. Competing theories suggest that it may be due to a sharpening numerical representation or an improved ability to pay attention to number and filter out non-numerical information. We investigate this issue by studying change in children's performance (N = 65) on a nonsymbolic number comparison task, where children decide which of two dot arrays has more dots, from the middle to the end of 1st grade (mean age at time 1 = 6.85 years old). In this task, visual properties of the dot arrays such as surface area are either congruent (the more numerous array has more surface area) or incongruent. Children rely more on executive functions during incongruent trials, so improvements in each congruency condition provide information about the underlying cognitive mechanisms. We found that accuracy rates increased similarly for both conditions, indicating a sharpening sense of numerical magnitude, not simply improved attention to the numerical task dimension. Symbolic number skills predicted change in congruent trials, but executive function did not predict change in either condition. No factor predicted change in math achievement. Together, these findings suggest that nonsymbolic number processing undergoes development related to existing symbolic number skills, development that appears not to be driving math gains during this period. Children's ability to discriminate nonsymbolic number improves throughout development. Competing theories suggest improvement due to sharpening magnitude representations or changes in attention and inhibition. The current study investigates change in nonsymbolic number comparison performance during first grade and whether symbolic number skills, math skills, or executive function predict change. Children's performance increased across visual control conditions (i.e., congruent or incongruent with number) suggesting an overall sharpening of number processing. Symbolic number skills predicted change in nonsymbolic number comparison performance.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».