Executive Functioning and Early Math Skills in Young Children at Risk for Mathematical Difficulties: Evaluation of Interventions Efficacy and Transfer Effects
Notice bibliographique
Résumé
Research Findings: Executive Function (EF) and Early Math (EM) are foundational skills for children’s school success. Interventions have shown to foster these skills, but their effectiveness in less developed countries remains unknown. This study examined the initial efficacy of an eight-week EF and an EM skills program for young Iranian children at risk for mathematical difficulties. Participants included 88 five- to six-year-old children who were randomly assigned into three conditions: Business-As-Usual (BAU) control group, EF training group, or an EM training group. The experimental groups received 24 sessions over two months. In the EF group, children had significantly higher working memory and planning scores at posttest, which were stable five months later. No significant group difference was found on inhibitory control. In the EM group, children demonstrated stronger math performance compared to BAU children at the posttest and follow-up, suggesting stable math improvement. There was no significant effect of EF training on math performance or significant effect of math training on EF skills. Practice or Policy: Findings suggest that the EF training was related to stronger EF and EM training was related to better math performance. However, there were no significant transfer effects of EF on math and vice versa.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».