Additive Word-Problem Solving in Children With Language Difficulties: A Descriptive Analysis of Strategies and Errors
Notice bibliographique
Résumé
Children with Developmental Language Disorder (DLD), a neurodevelopmental disorder affecting linguistic abilities, can experience difficulties throughout their schooling, such as in mathematics. Solving word problems, a language-dependent task, requires children to understand the text, and identify the semantic relationships between the problem’s quantities to solve them. Therefore, gaining insights on the effects of DLD on word-problem solving can help support the learning of children with DLD. The present study compares the word-problem solving abilities of typically-developing (TD) children (n = 28) and children with DLD (n = 16). Children were recruited in schools in Montreal, Quebec City, and Sherbrooke, or in private speech-language pathology’ clinics. During two videorecorded sessions, students were invited to solve additive word problems created by the research team. The groups were compared on accuracy, the appropriateness of their strategies, and error types. Also, a strategy profile was assigned to each child based on the most frequent strategy used to explore potential differences among the groups. The findings of this study highlight significant differences between the groups on accuracy, strategy appropriateness, and the frequency and types of errors produced. DLD appears to affect the way children understand the text, identify relevant information, abstract the problem structure, use a strategy aligned with the problem structure, and compute answers. In contrast, the distribution of the strategy profiles is similar in each group: They tend to use the standard algorithm (e.g., formal procedure taught in class) even if they make mistakes. Moreover, they still rely on manipulatives to solve word problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».