Math Abilities Among Children with Neurodevelopmental Difficulties: Understanding Cognitive Factors and Evaluating a Pilot Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Math development in children relies on several underlying cognitive functions, including executive functions (EF), working memory (WM), and visual-motor abilities, such as visual-motor integration (VMI). Understanding how these cognitive factors contribute to children’s math performance is critical to supporting math learning and long-term math success. The present quasi-experimental waitlist control study ( N = 28) aimed to (a) examine the unique contributions of EF, WM, and VMI to math abilities among children ages 5–8 years old with neurodevelopmental difficulties; (b) determine whether a math intervention (the Mathematics Interactive Learning Experience; MILE) that supports these cognitive processes was effective when modified to be delivered to small groups in a school setting, and (c) examine whether any participant characteristics, such as age or IQ, were correlated with post-intervention math score changes. At baseline, participants’ math scores were significantly below the normative mean in all math content areas ( ps < .01). EF, WM, and VMI were highly correlated with math ability; however, verbal WM was the only unique predictor of math ability in regressions analysis. Compared to a waitlist control group, children in the immediate MILE intervention group achieved significantly greater math gains overall. When all children who ultimately completed the intervention were considered together, significant improvement was observed in more than half of math content areas. Furthermore, at the individual level, 85.7% of participants showed reliable change in at least one math content area. Implications for supporting math learning in children with neurodevelopmental difficulties 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».