MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206998325 · doi:10.1037/dev0001281

Effects of spatial training on mathematics performance: A meta-analysis.

2022· review· en· W4206998325 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpatial abilityExtant taxonPsychologyMeta-analysisTransfer of trainingTraining (meteorology)Test (biology)Spatial relationMathematics educationCognitive psychologyCognitionComputer scienceMedicineGeographyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior research has revealed robust and consistent relations between spatial and mathematical skills. Yet, establishing a causal relation has been met with mixed effects. To better understand whether, to what extent, and under what conditions mathematics performance can be improved through spatial training, we conducted a systematic meta-analysis of the extant literature. Our analysis included 29 studies that used controlled pre-post study designs to test the effects of spatial training on mathematics (N = 3,765; k = 89). The average effect size (Hedges's g) of training relative to control conditions was .28 (SE = .07). Critically, there was also evidence that spatial training improved individuals' spatial thinking (g = .49, SE = .09). Follow-up analyses revealed that age, use of concrete manipulatives, and type of transfer ("near" vs. "far") moderated the effects of spatial training on mathematics. As the age of participants increased from 3 to 20 years, the effects of spatial training also increased in size. Spatial training paradigms that used concrete materials (e.g., manipulatives) were more effective than those that did not (e.g., computerized training). Larger transfer effects were observed for mathematics outcomes more closely aligned to the spatial training delivered compared to outcomes more distally related. None of the other variables examined (training dosage, spatial gains, posttest timing, type of control group, experimental design, publication status) moderated the effects. Additionally, analyses of publication bias and selective outcome reporting were nonsignificant. Overall, our results support prior research and theoretical claims that spatial training is an effective means for enhancing mathematical understanding and performance. However, our meta-analysis also highlights a poor understanding of the mechanisms that support transfer. To fully realize the potential benefits of spatial training on mathematics achievement, more theoretically guided studies are needed. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,190
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle