Making the Executive ‘Function’ for the Foundations of Mathematics: the Need for Explicit Theories of Change for Early Interventions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A vast body of work highlights executive functions (EFs) as robust correlates of mathematics achievement over the primary and preschool years. Yet, despite such correlational evidence, there is limited evidence that EF interventions yield improvements in early years mathematics. As intervention studies are a powerful tool to move beyond correlation to causality, failures of transfer from executive functions interventions are, we argue, highly problematic for both applied and theoretical reasons. We review the existing correlational and intervention literature at complementary neuroscientific, cognitive, developmental and educational levels. We appraise distinct theories of change underpinning the correlations between EF and early mathematics, as well as explicit or implicit theories of change for different types of EF interventions. We find that isolated EF interventions are less likely to transfer to improvements in mathematics than integrated interventions. Via this conceptual piece, we highlight that the field of EF development is in need of (1) a clearer framework for the mechanisms underpinning the relationships between early EF and other developing domains, such as mathematical cognition; (2) clearer putative theories of change for how interventions of different kinds operate in the context of EF and such domains; (3) and greater clarity on the developmental and educational contexts that influence these causal associations. Our synthesis of the evidence emphasises the need to consider the dynamic development of EFs with co-developing cognitive functions, such as early math skills, when designing education environments. [234 words].
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 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 découle