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Enregistrement W7019294645

Examining how children’s use of math elicitations supports their own math learning

2023· article· en· W7019294645 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueD-Scholarship@Pitt (University of Pittsburgh) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus (optics)Variety (cybernetics)ConversationAssociation (psychology)Math educationNumeracy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Math abilities are related to outcomes including better health, greater chance of full-time employment, and higher income (Agarwal & Mazumder, 2013; Currie & Thomas, 2001; Reyna & Brainerd, 2007), with individual differences in math skills present as early as the beginning of kindergarten (Jordan et al., 2006). Previous work has found that parents’ encouragement of math conversation supports children’s math learning (Levine et al., 2010; Elliott et al., 2017). However, no work has looked at how children spontaneously discuss math, which may be an information-seeking technique used to shape their own learning. We examined children's math elicitations (questions or prompts used to encourage a response from the other person) during free play in both lab and home settings in parent-child dyads (RQ1: n = 113, 51% boys, M age = 3.9 years; RQ2: n = 84, 50% boys, M age = 3.9 years) in cases where parents were not previously discussing math, but children elicited math relevant to the conversation. RQ1: Children who used more of these spontaneous math elicitations had larger gains in math skills over 6 months, even controlling for a variety of covariates including children’s overall elicitations and baseline math performance, β=0.318, p=.004, suggesting that children who take what their parents are discussing and make it math-related may promote their own math learning. Given the robust association between children’s spontaneous math elicitations and their math performance, we were interested to explore predictors of children’s use of spontaneous math elicitations. RQ2: We assessed children’s spontaneous focusing on number (SFON) tendency (children’s tendency to focus their attention on the number of objects in a set on their own, without any outside guidance or prompting) and found that children’s SFON did not significantly predict their later use of spontaneous math elicitations, β=.088, p=.403. This work stresses the importance of considering how children may directly shape the home environment and their opportunities to learn in addition to thinking about parents' influences on children's math learning. Future work should continue exploring factors that influence children’s tendency to spontaneously seek out math information.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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