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Enregistrement W4400338113 · doi:10.1111/ssm.12691

Instructional supports can reveal the word‐problem solving challenges of children with language difficulties

2024· article· en· W4400338113 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSchool Science and Mathematics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésContext (archaeology)Computer scienceWord (group theory)Word problem (mathematics education)Sequence (biology)Mathematics educationCognitive psychologyPsychologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Solving word problems is challenging for many children, but particularly for those with language difficulties. The objective was to examine the nature of the challenges experienced by children with language difficulties as they solved word problems in the context of a developmental‐trajectory instructional sequence. We recruited 45 third graders with ( n = 17) and without ( n = 28) language difficulties from public and private schools and one speech‐language therapy clinic. They solved word problems with additive change and compare structures and language that was either consistent or inconsistent with the structure. The instruction was based on successive simplifications to the problems whenever the child was unable to apply a structurally appropriate strategy: removing irrelevant literal information from the problem, simplifying the text syntactically, and removing irrelevant numerical information. The performance of children with language difficulties was lower than that of the typically developing children and the simplifications did not support performance to the same extent. The presence of irrelevant numerical information was challenging, especially for children with language difficulties. Removing irrelevant information from the problem was followed by stronger performance on change problems and those with consistent language, revealing that the instructional supports were not sufficient for compare and inconsistent problems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,542
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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