Math Modules Training Improves Math Achievement & Associated Cognitive Processing
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous research point to a correlation between mathematical skills and cognitive processes involved in planning and simultaneous processing. Consistent with multicomponent models of mathematical achievement (domain-general and domain-specific skills), PASS theory appears to be very useful as a multifactorial framework that provides specific tests to monitor the development of mathematical competence and to direct intervention procedures and improve mathematical skills. Objective: This study was conducted to assess the impact of the Math Modules Cognitive Training Program on the mathematical competence of typical 2nd-grade students in calculation, problem-solving, and underlying mental functions, compared to a control group. The program was designed to optimize the Planning/FE, Attention, Simultaneous, and Successive cognitive processes through a series of tasks. Participants: The study involved 60 students aged between 6 and 8 years (Mdn = 7 years and 7 months), who were in the second grade of two urban public schools. Method: The program focused on mathematical skill tasks related to fluent calculation and mathematical problem solving that requires PASS cognitive processes for successful completion. The intervention group received the Math Modules program, and the control group followed their usual classroom program. Students were evaluated in calculation, problem-solving, and PASS cognitive processes. Results: Our results showed that the Math Modules Cognitive Training Program focused on calculation and problem solving skills were effective in improving children’s mathematical performance and their PASS cognitive processes, generating gains not achieved by the control group. Conclusions: Our study suggests that fluid calculation and problem-solving math tasks, based on planning and simultaneous processing, could foster curricular math competency.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».