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Enregistrement W4225786031 · doi:10.5964/jnc.6053

When does the story matter? No evidence for the foregrounding hypothesis in math story problems

2021· article· en· W4225786031 sur OpenAlexafffund
Sabrina Di Lonardo Burr, Jill Turner, Jesse Nietmann, Jo‐Anne LeFevre

Notice bibliographique

RevueJournal of Numerical Cognition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésForegroundingReplicateAssociative propertyComprehensionPsychologyMultiplication (music)Dissociation (chemistry)Cognitive psychologyAssociation (psychology)Computer scienceArithmeticLinguisticsMathematicsStatisticsPhilosophyPure mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,102
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,102
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,008
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,225 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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