Developmental Changes in Nonsymbolic and Symbolic Fractions Processing: A Cross-Sectional fMRI study
Notice bibliographique
Résumé
A substantial body of research has found that human and nonhuman animals are capable of processing the magnitudes of nonsymbolic ratios. Lewis, Mathews and Hubbard (2015) hypothesized that this ability may depend on a neurocognitive architecture called the ratio processing system (RPS). They further hypothesized 1) that the RPS might serve as a neurocognitive startup tool—an evolutionarily conserved cognitive architecture—and 2) that it can be recycled to support the acquisition of symbolic fractions knowledge. We tested these two predictions of the RPS account by comparing neural signatures of the RPS in 2nd-graders, who have not yet received formal symbolic fraction instruction, and 5th-graders, who have. During fMRI scanning, children performed ratio comparison tasks in which they determined which of two ratios or symbolic fractions was larger. Both cohorts showed behavioral and neural evidence of processing symbolic and nonsymbolic fractions magnitudes, with performance modulated by the numerical distance between stimuli. Consistent with our predictions, 2nd-grade children reliably recruited a right parietal-frontal network for nonsymbolic ratio comparisons but not symbolic fractions, and 5th-grade children recruited a bilateral parietal-frontal network for both nonsymbolic and symbolic fractions that overlapped with, but extended beyond, that found for 2nd-graders. These results present the first neuroimaging evidence that neural substrates for nonsymbolic ratios exist prior to formal learning and that this nonsymbolic foundation may be recycled to process symbolic fractions. These findings open the door for pedagogical strategies that focus on supporting this recycling process to improve students’ understanding of symbolic fractions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».