When does the story matter? No evidence for the foregrounding hypothesis in math story problems
Notice bibliographique
Résumé
Math story problems are difficult for many solvers because comprehension of mathematical and linguistic content must occur simultaneously. Across two studies, we attempted to conceptually replicate and extend findings reported by Mattarella-Micke and Beilock (2010, https://doi.org/10.3758/PBR.17.1.106) and Jarosz and Jaeger (2019, https://doi.org/10.1002/acp.3471). Mattarella-Micke and Beilock found that multiplication word problems in which an irrelevant number was associated with the protagonist of the problem (i.e., foregrounded in the text) were solved less accurately than problems in other conditions. Jarosz and Jaeger used similar materials but tested the more general inconsistent-operations hypothesis that association with the protagonist would interfere with multiplication whereas dissociation would interfere with division. They found partial support: When division problems were primed with dissociative scenarios, solvers made more errors, but they failed to replicate the associative findings for multiplication. In the present research, we conducted two studies (Ns = 205 and 359), in which we similarly manipulated whether irrelevant content was associated with or dissociated from the story protagonist. In these studies, we did not find support for either the foregrounding or inconsistent-operations hypotheses. Exploratory error analyses suggested that solvers’ errors were most often the result of calculation difficulties or inappropriate operation choices and were unrelated to the presence of associative or dissociative story elements. Our careful implementation of this manipulation and much greater power to detect effects suggests that the association manipulation in irrelevant text does not influence adults’ performance on simple math story problems.
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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 | 0,006 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».