The contributions of executive functions to mathematical learning difficulties and mathematical talent during adolescence
Notice bibliographique
Résumé
Are mathematical learning difficulties caused by impairment of the abilities that underlie mathematical talent? Or are mathematical difficulties and talent qualitatively different? The main goal of this study was to determine whether mathematical learning difficulties are explained by the same executive functions as mathematical talent. We screened a pool of 2,682 first-year high school students and selected 48 for evaluation, dividing them into three groups: those with mathematical learning difficulties (n = 16), those with typical performance (n = 16), and those with mathematical talent (n = 16). Adolescents from the learning difficulties and talented groups had age, reading skills, and verbal and non-verbal intelligence that were similar to those of the typical performance group. Participants were administered a suite of tasks to evaluate verbal and visual short-term memory and executive functions of inhibition, shifting, and updating. Different executive functions showed different contributions at the two ends of the math ability continuum: lower levels of performance in updating visual information were related to mathematical learning difficulties, while greater shifting abilities were related to mathematical talent. Effect sizes for the differences in performance between groups were large (Hedges' g > 0.8). These results suggest that different executive functions are associated with mathematical learning difficulties and mathematical talent. We discuss how these differences in executive functions could be related to the different types of mathematical abilities that distinguish the three groups.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 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 ».