I think therefore I learn: metacognition is a better predictor of school readiness than executive functions
Notice bibliographique
Résumé
Previous research suggests that metacognition (the knowledge and skills related to knowledge acquisition) and executive functions (skills needed to plan and execute goals) are possible predictors of academic performance, including math and reading abilities. This study sought to clarify the relationship between school readiness and these abilities. A visual identification task was used to measure preschool children's metacognitive skills, specifically their ability to monitor their confidence on their answers (explicit) and ability to ask for a clue only when necessary (implicit). Response time to answering was also measured to obtain a non-verbal implicit measure of metacognition. Executive functions were measured using the Flanker and Dimensional Change Card Sorting (DCCS) tasks from the NIH toolbox. It was hypothesized that both metacognition and executive functions would predict school readiness and that implicit metacognitive skills would be more highly related to school readiness than explicit skills. A hierarchical linear regression was run with age and sex as control variables, and with executive function and metacognition (implicit and explicit) as predictors. Results indicated that both implicit and explicit metacognition remained significant predictors of school readiness scores beyond age and sex. In addition, we found correlations between explicit metacognition and executive functions and a relationship between response time and explicit metacognitive skill. Results highlight the importance of early metacognitive abilities beyond other cognitive skills and the importance of being able to effectively use metacognitive strategies from a young age. The implications relating to academic abilities are discussed.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».