Making the Executive ‘Function’ for the Foundations of Mathematics: the Need for Explicit Theories of Change for Early Interventions
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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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».