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Enregistrement W4412007229 · doi:10.1111/desc.70042

Developmental Changes in Nonsymbolic and Symbolic Fractions Processing: A Cross‐Sectional fMRI Study

2025· article· en· W4412007229 sur OpenAlexaff
Yunji Park, Priya B. Kalra, Yun‐Shiuan Chuang, John Binzak, Percival G. Matthews, Edward M. Hubbard

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentIntellectual and Developmental Disabilities Research CenterWaisman Center
Mots-clésPsychologyNeurocognitiveIntraparietal sulcusCognitive psychologyArtificial neural networkDevelopmental psychologyCognitionArithmeticArtificial intelligenceComputer scienceNeuroscienceMathematicsPosterior parietal cortex

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A substantial body of research has demonstrated that human and nonhuman animals have perceptually-based abilities to process magnitudes of nonsymbolic ratios (e.g., ratios composed by juxtaposing two-line segments). In prior work, we have extended the neuronal recycling hypothesis to include neurocognitive architectures for nonsymbolic ratio processing, proposing that these systems might support symbolic fractions acquisition. We tested two key propositions: (1) children should show neural sensitivity to nonsymbolic fractions before receiving formal fractions instruction, and (2) they should leverage this foundation by recruiting neural architectures for nonsymbolic fractions processing for symbolic fractions. We compared nonsymbolic and symbolic fractions processing among 2nd-graders (n = 28, ages 7.5-8.8), who had not yet received formal symbolic fractions instruction, and 5th-graders (n = 33, ages 10.3-11.9), who had. During fMRI scanning, children performed ratio comparison tasks, determining which of two nonsymbolic or symbolic fractions was larger. Both cohorts showed behavioral and neural evidence of processing nonsymbolic and symbolic fractions magnitudes, with performance modulated by numerical distance between stimuli. Consistent with our predictions, 2nd-graders recruited a right parietal-frontal network for nonsymbolic fractions but not for symbolic fractions, whereas 5th-graders recruited a bilateral parietal-frontal network for both, overlapping with but extending beyond that of 2nd-graders. Furthermore, nonsymbolic-symbolic neural similarity in the intraparietal sulcus was greater for 5th-graders than for 2nd-graders. These results present the first developmental neuroimaging evidence that neural substrates for nonsymbolic ratios exist before formal learning, which may be recycled to process symbolic fractions. SUMMARY: 2nd-graders, prior to formal fractions instructions, already recruit a right parietal-frontal network when comparing nonsymbolic fractions. 5th-graders, who have received some formal fractions instruction, recruit this same network not only for nonsymbolic fractions, but also for symbolic fractions. These findings are consistent with the neuronal recycling account, which posits that symbolic fraction processing builds on neural substrates originally used for nonsymbolic fraction processing. These findings suggest that pedagogical strategies focus on supporting this recycling process may enhance students' understanding of symbolic fractions.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,318 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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