A million is more than a thousand: Children's acquisition of very large number words
Notice bibliographique
Résumé
Very large numbers words such as "hundred," "thousand," "million," "billion," and "trillion" pose a learning problem for children because they are sparse in everyday speech and children's experience with extremely large quantities is scarce. In this study, we examine when children acquire the relative ordering of very large number words as a first step toward understanding their acquisition. In Study 1, a hundred and twenty-five 5-8-year-olds participated in a verbal number comparison task involving very large number words. We found that children can judge which of two very large numbers is more as early as age 6, prior to entering first grade. In Study 2, we provided a descriptive analysis on the usage of very large number words using the CHILDES database. We found that the relative frequency of large number words does not change across the years, with "hundred" uttered more frequently than others by an order of magnitude. We also found that adults were more likely to use large number words to reference units of quantification for money, weight, and time, than for discrete, physical entities. Together, these results show that children construct a numerical scale for large number words prior to learning their precise cardinal meanings, and highlight how frequency and context may support their acquisition. Our results have pedagogical implications and highlight a need to investigate how children acquire meanings for number words that reference quantities beyond our everyday experience.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».