How does the modern home environment impact children's mathematics knowledge? Evidence from Canadian elementary children's digital home numeracy practice (DHNP)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background A strong knowledge of mathematics, beginning at the elementary level, is critical for participation in today's complex world. The home may be one way to facilitate individualized mathematics instruction, given that children spend more time at home than in an academic institution. Therefore, researchers are interested to see whether the home numeracy environment (HNE) can provide a solid foundation for children's mathematics understanding. Further, children's digital mathematics exploration at home is increasingly common (e.g., using math apps). Objectives The present study evaluates the digital home numeracy practice (DHNP) model and explores its effect on children's mathematics knowledge across five domains (numeration, number operation, pattern recognition, spatial sense, and applied problem‐solving). Methods To conduct this study, 117 Canadian parents and their children from Grade 1 through 5 completed a DHNP survey and a range of in‐person mathematics measures. Results and Conclusions The results identified significant relations between parents and children's implicit mathematics factors (e.g., math anxiety, motivation). Children's mathematics anxiety and parents' academic estimations and expectations for their children positively predicted children's mathematics knowledge. In terms of DHNP components, parental involvement in DHNP predicted children's numeration and applied problem‐solving knowledge. Implications Taken together, the results detail the contribution of parental and child factors to children's mathematics knowledge and suggest that parents adjust their role in DHNP according to their children's mathematics ability.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».