Информация

Связь между визуально-пространственной + вербальной рабочей памятью и интеллектом / академическими достижениями?

Связь между визуально-пространственной + вербальной рабочей памятью и интеллектом / академическими достижениями?

Какая связь между зрительной и пространственной рабочей памятью, вербальной рабочей памятью и различными типами когнитивных способностей или задач? В частности, тесты интеллекта (WAIS, Stanford Binet и т. Д.), И будет ли это иметь отношение к результатам обучения в различных областях (возможно, результаты SAT, количество выпускников в разных областях, средний балл и т. Д.)? Есть ли связь между этими переменными? Некоторые называют рабочую память наиболее важным показателем ранней академической успеваемости.

Человек с сильной вербальной рабочей памятью, как правило, может хорошо справляться с другими типами вербальных задач, включая тесты на интеллект: словарный запас, вербальные рассуждения, аналогии, антиномы и т. Д. И лучше подходит для изучения таких областей, как литература, биология, иностранные языки. и т. д., потому что в этих дисциплинах требуется много лингвистического мастерства.

Или, с другой стороны, если кто-то имеет сильную зрительно-пространственную рабочую память, он, как правило, может хорошо выполнять тесты интеллекта по другим типам зрительно-пространственных задач, которые также задействуют способность к рассуждению и долговременную память. И он лучше подходит для изучения таких областей, как физика, математика, искусство, архитектура и т. Д., Потому что в этих дисциплинах больше визуально-пространственного компонента.

Конечно, есть много других факторов, влияющих на способности и обучение. Рабочая память будет небольшим, но тем не менее определяющим фактором. Кроме того, есть исследования, которые показывают связь между пространственными способностями и достижениями в предметах STEM, например, вплоть до обучения в аспирантуре.

Когнитивные способности обеих этих обширных областей (общие визуально-пространственные и вербальные способности), безусловно, сильно пересекаются - то же самое с другими типами способностей к рассуждению, такими как числовые и логические. Однако я предполагаю, что каждая область имеет предвзятость в отношении того, какие типы когнитивных способностей используются больше.

Кажется, существует очень сильная корреляция между двумя типами рабочей памяти или кратковременной памяти. Это то, что я хотел узнать в основном: Какова взаимосвязь между различными типами рабочей памяти или кратковременной памяти и другими типами способностей к рассуждению (задачи рассуждения, связанные с нерабочей памятью, включая вербальные способности, числовые, пространственные и т. Д.)? Являются ли разные показатели кратковременной и рабочей памяти примерно одним и тем же?

Насколько часто встречаются люди с плохой вербальной рабочей памятью и высокими показателями вербального мышления, например, в тестах на интеллект? Как насчет баллов визуально-пространственной рабочей памяти и нерабочей памяти визуально-пространственной памяти в тестах на интеллект?

Я прочитал несколько статей по этому поводу, но я не уверен в ответе.

Надеюсь, кто-нибудь укажет мне правильное направление. Спасибо.

Использованная литература:

Тимоти Ф. Брэди, Талия Конкл, Джордж А. Альварес; Обзор емкости зрительной памяти: помимо отдельных предметов и в сторону структурированных представлений. Журнал Vision 2011; 11 (5): 4. DOI: 10.1167 / 11.5.4.

Тейшейра, Розани Апаресида Антунес, Зачи, Элейн Кристина, Роке, Даниэла Цубота, Тауб, Анита и Вентура, Дора Фикс. (2011). Объем памяти, измеренный с помощью тестов на пространственный диапазон автоматизированной батареи Кембриджских нейропсихологических тестов в группе бразильских детей и подростков. Деменция и нейропсихология, 5 (2), 129-134. https://dx.doi.org/10.1590/S1980-57642011DN05020012

Пространственные способности: упущенный талант в образовательных и профессиональных условиях Харрисон Дж. Келл и Дэвид Любински Roeper Review Vol. 35, вып. 4,2013


Работа в процессе -

Какова взаимосвязь между различными типами рабочей памяти или кратковременной памяти и другими типами способностей к рассуждению (задачи рассуждения, связанные с нерабочей памятью, включая вербальные способности, числовые, пространственные и т. Д.)? Являются ли разные показатели кратковременной и рабочей памяти примерно одним и тем же?

Это хороший вопрос, но вы забавный человек: передайте привет положительное многообразие.

Концепция общего фактора интеллекта возникает из наблюдения, что все когнитивные задачи положительно коррелируют друг с другом или демонстрируют положительное многообразие. Как будто они все Нажав на этот невидимый флогистон, общий фактор интеллекта / психометрии g. Возможно, следующее выражает это более лаконично:

Источник: Штернберг, Р. Дж., И Кауфман, С. Б. (ред.). (2011). Кембриджский справочник разведки. Издательство Кембриджского университета.

Есть ли связь между этими переменными?

Как указано выше. Причина, по которой WM наиболее предсказуем для академических достижений, по сути, состоит в том, что считается, что он больше всего задействует общий фактор.

Тот, у кого сильная вербальная рабочая память, обычно может… Или, с другой стороны, если кто-то имеет сильную визуально-пространственную рабочую память, он, как правило, может хорошо выполнять тесты интеллекта по другим типам визуально-пространственных задач.

Что ты говоришь звуки совершенно убедительно, но вы делаете здесь одно важное предположение, с которым я не обязательно согласен: зрительно-пространственный WM и вербальный WM настолько разобщены, что один может быть сильнее другого в том смысле, в котором я пинаю Мяч очень хорош для моей правой ноги, но я совершенно не умею играть левой ногой. Хотя они считаются отдельными когнитивными структурами, я предполагаю, что у большинства людей они по-прежнему очень сильно коррелированы, несмотря на индивидуальные различия.

Вот фрагмент, который я нашел:

Однако позже в той же ссылке есть интересная глава об индивидуальных различиях в зрительно-пространственных способностях WM. В нем авторы описывают выборку, состоящую из детей с ограниченными возможностями обучения, дефицит которых можно охарактеризовать как высокий вербальный / низкий зрительно-пространственный интеллект и наоборот. При некоторых обстоятельствах способности могут быть диссоциированы:

Источник: Cornoldi, C. & Vecchi, T. (2004). Зрительно-пространственная рабочая память и индивидуальные особенности. Психология Press.

Конечно, есть много других факторов, которые влияют на способности и обучение. Рабочая память будет небольшим, но тем не менее определяющим фактором.

Здесь я не согласен. Вы когда-нибудь пытались представить сложную концепцию, состоящую из нескольких компонентов, только для того, чтобы она «вылетела из головы» из-за отсутствия лучшего слова? Чтобы обрабатывать сложные концепции, вам нужно их иметь. Рабочая память - это король, и все остальные способности ей подчиняются.

Насколько часто встречаются люди с плохой вербальной рабочей памятью и высокими показателями вербального мышления, например, в тестах на интеллект?

Я собираюсь сделать смелое заявление априори: это просто невозможно.

Чтобы аргументировать свою точку зрения, подумайте, что вы имеете в виду: предположим, кто-то читал отрывок текста с длинным предложением. Если бы у них был очень низкий словесный WMC, то могло бы случиться так, что начало предложения распалось бы, прежде чем они дойдут до конца; они никогда не могли удерживать информацию в уме достаточно долго, чтобы обработать ее, подтолкнуть и синтезировать идею. То же самое и для сложной задачи вербального рассуждения; сложный аргумент состоит из нескольких компонентов, которые необходимо рассматривать одновременно.

Эта ссылка прекрасно описывает это:

Источник: Коуэн, Н. (2012). Объем оперативной памяти. Психология прессы.

По сути, я говорю, что надежный WMC является необходимым, но недостаточным компонентом способности вербального мышления.

Как насчет баллов визуально-пространственной рабочей памяти и нерабочей памяти визуально-пространственной памяти в тестах на интеллект?

Меня это немного смущает, но я думаю, вы проводите ту же аналогию, что и выше. Та же сделка. Однако я отмечу, что WMC представляет собой узкое место в когнитивных ресурсах, которые могут прогнозировать производительность.

Сделав это утверждение просто из первых принципов, позвольте мне выкопать некоторые доказательства своих утверждений.


Рекомендуется для вас

Подпишитесь на еженедельные электронные письма, содержащие полезные ресурсы для вас и вашей семьи.

Ознакомьтесь с нашей политикой конфиденциальности. Вы можете отказаться от рассылки писем в любое время, отправив запрос по адресу [email protected]

Авторские права © 2014–2021 Understanding For All Inc. Все права защищены. «Понятно» и соответствующие логотипы являются товарными знаками Understand For All Inc. и используются с разрешения. Этот веб-сайт предоставляет информацию общего характера и предназначен только для информационных и образовательных целей и не является медицинской или юридической консультацией. Понятно - это некоммерческая инициатива. Понимал не берет и не возьмет денег у фармацевтических компаний. Мы не продаем и не предлагаем услуги физическим лицам в Европейском Союзе. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с Условиями использования.

«Понятно», как использовано выше, включает «Понятые для всех», их должностных лиц, аффилированных лиц, родителей и связанные с ними организации, а также их соответствующих сотрудников, подрядчиков или другой персонал.


Рекомендации для практики и будущих исследований

В этой статье представлен обзор современной доказательной базы по ряду вмешательств для детей с проблемами рабочей памяти. Хотя мы разделили эти вмешательства на классные и компьютерные, это следует рассматривать скорее как удобное разделение для рассмотрения вмешательств рабочей памяти, особенно в рамках текущей литературы, а не как статическую дихотомию. Однако, что важно, несмотря на публикацию ряда книг и статей о рабочей памяти у детей и подростков, очень ограниченные исследования были сосредоточены на обучении учителей поддержке учащихся с проблемами рабочей памяти. Единственное исключение - Elliot et al. (Ссылка Elliott, Gathercole, Alloway, Holmes и Kirkwood 2010). Кроме того, только одна команда (работа Кольмара, Дэвиса и Шелдона по Memory Mates Colmar et al., Ссылка Colmar, Davis and Sheldon, 2016 г., Дэвис и др., Ссылка Davis, Sheldon and Colmar, 2014 г., Sheldon et al., Ссылка Sheldon, Davis и др., Colmar 2015) был сосредоточен на развитии у самих учащихся стратегий и навыков независимого внимания и рабочей памяти. Многие студенты испытывают трудности в классе, как познавательные, так и академические, что отрицательно сказывается на их благополучии. Работа с учителями и предоставление учащимся стратегий для улучшения и поддержки обучения в классе с помощью стратегий внимания и рабочей памяти - это ключевая роль, о которой школьные психологи и консультанты в идеале должны знать и с которыми необходимо взаимодействовать.

Насколько известно авторам, не было исследований интервенционных вмешательств, в которых оценивалась бы степень, в которой классные и компьютеризированные вмешательства могли дополнять друг друга при совместном использовании, особенно в их влиянии на объем рабочей памяти, использование и частоту использования разнообразие стратегий рабочей памяти и успеваемость. В будущих исследованиях можно будет изучить различные результаты совместного использования компьютеризированных и классных вмешательств по сравнению с использованием только одной формы вмешательства.

По-видимому, дети усваивают лучшие стратегии более эффективного использования внимания и рабочей памяти по мере взросления и адаптации к возрастающим академическим требованиям (Gathercole, Reference Gathercole 2008 Witt, Reference Witt 2011). Такая программа, как Memory Mates, направлена ​​на улучшение этого развития в функционально значимых контекстах путем нацеливания внимания и рабочей памяти учащихся в контексте класса (Colmar et al., Reference Colmar, Davis and Sheldon 2016 Davis et al., Reference Davis, Sheldon и Colmar 2014), а также с обучением и поддержкой учителей (Sheldon et al., Reference Sheldon, Davis and Colmar 2015). Программа Memory Mates направлена ​​на то, чтобы расширить использование учащимися разнообразных навыков рабочей памяти, частоту использования вновь усвоенных и существующих навыков, а также способности учащихся к рабочей памяти.

В целом рекомендуется, чтобы школьные психологи и консультанты поддерживали педагогов в применении многослойного подхода, создавая в классе среду, которая минимизирует требования к рабочей памяти и способствует развитию внимания и стратегий рабочей памяти у учащихся при поддержке учителя. Важно отметить, что учащимся необходимо одновременно предоставлять стратегии рабочей памяти, такие как представленные в программе Memory Mates, которые они могут использовать независимо и, таким образом, развивать и саморегулировать свои собственные навыки и способности рабочей памяти.


Вступление

Развитие математических навыков детей

Неформальное математическое развитие начинается задолго до того, как дети достигают возраста формального образования с развитием чувства числа. Неотъемлемой частью этого является существование мысленной числовой линии (Berch 2005 Schneider et al. 2009). Как предвестник развития этой умственной числовой линии, исследования постулируют врожденное чувство числа, с помощью которого люди могут различать наборы, чтобы судить о том, в каком из них больше (приблизительная система счисления Dehaene 2001). Кроме того, маленькие дети демонстрируют способность воспринимать точное количество предметов в небольших наборах (Clements 1999), способность, известную как субитизация (Ginsburg 1978 Benoit et al. 2004). Это врожденное чувство числа - это навык, которому эволюционные психологи приписывают выживание, например, когда можно найти больше еды (De Cruz 2006). Многие исследования привыкания (например, Xu and Spelke 2000 Starkey et al. 1990) предоставили доказательства наличия у маленьких детей чувства числа, демонстрируя возобновление интереса при изменении количества элементов в представленном массиве, если соблюдается критерий критического соотношения. (согласно закону Вебера, Фейгенсону и др., 2004 г.).

Когда дети становятся вербальными, они изучают счетный список, который функционирует в форме «структуры-заполнителя» (Sarnecka and Wright, 2013), несущей небольшой числовой контекст. Это предполагает, что дети развивают знание определенного набора числовых слов в фиксированном порядке, прежде чем их знания перерастут в более глубокое понимание числа как абстрактного принципа (Sarnecka and Gelman 2004). Еще одна веха в развитии чувства числа происходит, когда маленьких детей учат приписывать определенные количества арабским цифрам (Krajewski and Schneider 2009). Винн (1990) ранее описывал специфичность как знание того, что каждое числовое слово описывает определенную численность. Важно отметить, что отнесение определенных количеств к отдельным числам открывает детям путь к пониманию набора правил: количество элементов (последнее используемое число представляет собой общее число в наборе), абстракция (можно подсчитывать наборы любого характера, в том числе целиком. ментальные конструкции), взаимно-однозначное соответствие (каждый элемент в наборе следует считать один и только один раз), стабильный порядок (цифры должны использоваться в фиксированном порядке) и нерелевантность порядка (элементы в наборе можно подсчитывать в любом порядок без изменения мощности множества. Гельман и Галлистель (1986) Дехайн (1992) Томпсон (2010)). Считается, что по достижении этой стадии у детей развивается «мысленная числовая линия», которая со временем становится все более линейной после первоначальной логарифмической структуры (Siegler and Booth 2004 Dehaene 2003), в результате чего числа за пределами диапазона счета ребенка могут рассматриваться только как «большие» или «лоты». Исходя из этого, дети могут начать понимать формальные манипуляции с числами, необходимые для овладения математикой посредством формального обучения, как было установлено Либертусом и др. (2011), которые продемонстрировали, что острота зрения ВНС у младенцев определяет ранние достижения в математике.

Развитие математических навыков в начале формального обучения можно рассматривать как относящееся к двум широким стилистическим категориям, принятым в оценках Вешлера: числовые операции и математическое мышление. Хотя в национальной учебной программе есть четыре области (число, измерение, геометрия и статистика), именно эти категории будут рассмотрены в этом обзоре, поскольку они кратко описывают фундаментальное понимание математики (числовые операции) и их применение (математическое мышление). Числовые операции касаются процедур, которые лучше всего можно описать как математика, включая знание чисел, базовые числовые манипуляции и ментальную арифметику (Geary et al. 2007). Тесты числовых операций обычно включают явные математические уравнения с основными операциями, которые дети должны решать в письменном формате, а также оценки подсчета, идентификации чисел и письменных вычислений (Pearson Clinical Wechsler 2017). Напротив, математическое мышление определяется Томпсоном (1996) как способность выполнять «целенаправленный вывод, дедукцию, индукцию и ассоциацию в областях количества и структуры». Такое определение хорошо согласуется с характером задач, используемых для оценки конструкта, которые состоят в основном из одно- и многоэтапных контекстных задач рассказа, которые дети должны решать, используя предоставленную информацию. Примерами таких проблем являются проблемы, связанные с целыми числами, дробями и десятичными знаками, графиками и вероятностями (Wechsler 2017).

Широкий спектр оценок используется как в исследовательской, так и в образовательной среде, чтобы помочь ребенку понять математику. Такие оценки варьируются от простых, индивидуально составленных серий вычислений и уравнений до подтестов стандартных тестовых батарей. В результате такого широкого разнообразия крайне важно отметить, дает ли рассматриваемая оценка стандартизированный балл или ее следует рассматривать только изолированно. Следует позаботиться о том, чтобы рассмотреть структуру и содержание оценки, используемой в отношении вопроса исследования, чтобы определить ее пригодность в отношении содержания и предполагаемого статистического анализа. Это особенно важно при критике исследований, в которых используются нестандартные математические измерения, по сравнению с исследованиями, взятыми из стандартных батарей.

Таким образом, математическое развитие начинается до формального обучения и продолжается в течение всего периода обучения. Однако особое внимание следует уделять мерам, используемым для оценки математики в исследовательских и образовательных целях, поскольку их структура и содержание могут повлиять на выводы, которые можно сделать.

Теория ВСВМ

Баддели и Хитч (1974) впервые разработали концепцию визуально-пространственного блокнота как одной из двух подчиненных систем в рабочей памяти (WM), обозначив его ответственность за хранение и управление визуальной и пространственной информацией. Исследователи в области WM уже давно приняли самую последнюю версию этой модели (Baddeley, 2000), поскольку она продемонстрировала точную концептуализацию результатов (например, Holmes and Adams 2006 Ashkenazi et al. 2013 Andersson and Lyxell 2007) и ее надежность. к развитию понимания в результате нейропсихологических исследований и исследований двойного назначения (например, Logie 2014 Henson 2002).Таким образом, эта модель по-прежнему служит подходящим объяснением WM и является моделью, принятой в исследованиях, включенных в этот обзор. В настоящее время очевиден акцент на появлении одновременной и последовательной зрительно-пространственной рабочей памяти (VSWM см. Mammarella et al. 2006 и Mammarella et al. 2013 для доказательства двойной диссоциации) в стремлении понять более тонкие нюансы использования VSWM как академический предсказатель.

Одновременные задачи VSWM определяются как такие задачи, при которых вся информация предоставляется участнику одновременно (Mammarella et al. 2006). После этой презентации участников просят вспомнить положения стимулов, которые они видели ранее. Примером такого типа задач является задача визуальных шаблонов. Напротив, последовательные задания включают в себя последовательное представление стимулов участнику (как в Passolunghi and Mammarella 2011). Затем участники должны вспомнить положения стимулов, обычно в правильном порядке, как в задаче блока Корси (Mammarella et al. 2006). Есть свидетельства разделения этих задач (Mammarella et al. 2008), подтверждающие необходимость их независимого исследования для оценки их предсказательной силы.

В соответствии с этими наблюдениями, для подключения к каждому из этих компонентов используется ряд различных задач VSWM. В качестве элементов стандартизированных тестовых батарей небольшое количество задач VSWM стандартизировано, однако большая часть используемых задач предназначена для целей рассматриваемого исследования. Таким образом, перед принятием выводов, сделанных на основе результатов, необходимо оценить характеристики теста в отношении вопроса исследования и применяемых статистических процедур. Это особенно важно, когда в исследованиях используется нестандартный показатель VSWM.

Связь VSWM и математики

Важно отметить, что VSWM описан Ashkenazi et al. (2013) как «источник общей уязвимости предметной области в арифметическом познании», что указывает на его положение в качестве одного из множества механизмов в мозге, которые функционируют для поддержки обучения в широком диапазоне областей. Из такого определения также следует, что знания накапливаются и со временем накапливаются, чтобы сформировать нашу общую структуру знаний. Как свидетельствуют результаты предыдущих исследований, возраст, по-видимому, имеет решающее значение для степени участия VSWM в математической успеваемости (Li and Geary, 2013), с предположением циклической модели участия между VSWM и вербальным WM. Можно было бы обоснованно сомневаться в потенциале возникающих отношений между новизной и мастерством, присущих циклическим отношениям. VSWM лучше предсказывает успеваемость по математике у детей младшего возраста (Holmes et al., 2008, Holmes и Adams, 2006), что, возможно, является периодом, когда дети приобретают новые математические навыки с большей скоростью. Следовательно, возможно, что VSWM в большей степени используется во время приобретения новых навыков и в меньшей степени, когда дети овладевают такими навыками (Andersson 2008).

Возможно, удастся определить возраст, в котором математические способности маленьких детей наиболее сильно зависят от VSWM, и, следовательно, использовать эту информацию для прогнозирования будущих достижений. В настоящее время проводятся исследования по дальнейшему использованию этой взаимосвязи с целью обучения WM для повышения академической успеваемости (например, Holmes and Gathercole 2014 см. Sala and Gobet 2017 для обзора), однако это станет возможным только тогда, когда сложность взаимосвязи между двумя факторами полностью поняты. Точно так же возможность снизить уязвимость к математическим трудностям из-за плохого WM до того, как они возникнут, сдерживается отсутствием подробных знаний в этой области. Прежде чем исследования в этой области начнут развиваться, необходимо четкое представление того, что в настоящее время известно в литературе. Этот обзор призван дать полную картину.

При этом необходимо обеспечить максимальное ограничение мешающих факторов. Часто в исследованиях используются задачи, ранее разработанные либо для исследования конкретного аспекта VSWM или математики, либо те, которые образуют компонент стандартизированной батареи. При оценке потенциальных показателей исследования решающее значение имеет возрастная группа, для которой задача была разработана и потенциально стандартизирована. Только принимая во внимание целевой возраст и возраст участников, можно внести разумные коррективы, чтобы предотвратить влияние пола и потолка. Это особенно важно при рассмотрении соответствующих задач по математике, поскольку крайне важно, чтобы выполняемые задачи согласовывались с концепциями, которые дети усвоили в рамках учебной программы. К задачам VSWM можно относиться с большей снисходительностью, поскольку такие задачи создают меньше препятствий для достижения, если ребенок не выполнял аналогичную задачу раньше. Кроме того, учитывая характер исследования, направленного на расширение научного понимания компонентов VSWM, требуются новые задачи для доступа к каждому компоненту индивидуально.

Таким образом, использование VSWM в качестве средства для прогнозирования будущих достижений учащихся по математике - тема, которая в последние годы приобрела значительный интерес. Стремясь улучшить академическую успеваемость, необходимо сначала обеспечить четкое понимание взаимосвязи между двумя компонентами, прежде чем можно будет предпринять шаги по использованию VSWM в качестве инструмента прогнозирования.

Важность этого обзора

Учитывая относительную молодость этой области исследований, никаких других обзоров, касающихся взаимосвязи между VSWM и математическими достижениями, не было. Szűcs (2016) завершил обзор аналогичной области, выявив взаимосвязь между подтипами математических трудностей и элементами рабочей и кратковременной памяти. Доступная литература демонстрирует как сопоставимые, так и противоположные результаты, которые могут быть адекватно поняты только путем оценки результатов исследований вместе с их методологиями. Поступая таким образом, можно начать объяснять вариации результатов как особенности методологических различий. С этой целью данный обзор необходим для обобщения результатов предыдущих исследований, чтобы обеспечить всестороннее понимание взаимосвязи между VSWM и математическими характеристиками. Результаты имеют ряд последствий в отношении использования VSWM в качестве инструмента прогнозирования для будущих математических достижений, чего нельзя достичь без четкого понимания взаимосвязи, имеющей ключевое значение для формирования этих прогнозов, включая, помимо прочего, раннее вмешательство для улучшения достижение.

Цели обзора

Цель этого обзора - изучить литературу, посвященную взаимосвязи между VSWM и математическими достижениями у детей. Будут рассмотрены четыре ключевых вопроса: влияние возраста участников, тип оцениваемой математики, тип оцениваемого VSWM и характер используемых заданий (стандартизованные / нестандартные). В целом понимается, что VSWM играет как влиятельную, так и прогностическую роль в математической успеваемости детей (Holmes and Adams 2006 Bull et al. 2008), однако точная взаимосвязь между этими элементами остается пока неясной. В существующей литературе упоминается ряд факторов, которые влияют на установление четкого и последовательного понимания роли VSWM в математическом развитии. В этом обзоре будут исследованы эти потенциальные затруднения, чтобы объединить существующие знания по этому вопросу. Ориентируясь на возраст участников, оцениваемые компоненты математики и измеряемые компоненты VSWM, можно приступить к более детальному пониманию конкретных влияний каждого из этих элементов.


Вступление

По данным Всемирного экономического форума, образование в области математики и естественных наук в Южной Африке остается последним из 148 стран (Schwab, 2014). Действительно, математическая успеваемость в Южной Африке вызывает серьезную озабоченность, что привело к появлению ряда национальных инициатив по мониторингу качества образования в стране. Оценивая знания учеников, эти тесты позволяют исследователям и политикам оценить уровень достижений различных групп учащихся. Ежегодные национальные экзамены (ANA) - одна из таких инициатив, и после публикации результатов ANA за 2014 год министр базового образования Энджи Мотшекга сообщила, что учащиеся по-прежнему демонстрируют неприемлемо низкие результаты по математике. Результаты ANA показали, что по математике 35% учащихся шестого класса достигли 50% или выше, а успеваемость снизилась в зависимости от класса, так как только 3% учащихся девятого класса достигли более 50% (Департамент базового образования, 2014). Кроме того, министр Энджи Мотшекга сообщила, что в качестве диагностического инструмента результаты ANA продемонстрировали, что низкая успеваемость была прямым результатом неадекватного преподавания и плохого понимания учащимися математических концепций (Motshekga, 2014).

Хорошо разработанная база исследований (Gathercole & amp Alloway, 2007) указывает на прочную связь между навыками рабочей памяти (WM) и обучением. Многочисленные эмпирические исследования (Bull & amp Scerif, 2001 Holmes, Adams, & amp Hamilton, 2008 Passolunghi, Vercelloni & amp Schadee, 2007) также показывают, что WM особенно важен в развитии математических способностей детей. Однако, как упоминалось Рагхубаром и др. (2009), природа взаимосвязи между математикой и математикой для понимания возрастных и индивидуальных различий в математических навыках не совсем понятна. Они также утверждают, что доказательства, связывающие математическую обработку и WM, относительно немногочисленны. Неясно, как различные механизмы WM влияют на приобретение и применение знаний в различных областях математики и меняется ли важность одного или нескольких компонентов WM с возрастом (Rasmussen and Bisanz, 2005, Swanson and Kim, 2006, Vandierendonck). , 2012). Кроме того, исследования показывают, что существуют несоответствия в отношении того, какие элементы этих систем памяти больше всего подвержены влиянию индивидуальных различий в математических способностях детей, особенно в группе учащихся второго класса (Rasmussen and Bisanz, 2005, Swanson and Kim, 2006, Vandierendonck). , 2012). Исследование взаимосвязи между WM и математикой могло бы привести к лучшему пониманию природы WM. Кроме того, это подчеркнет влияние WM на математические успехи и неудачи у учащихся 2-х классов. Выявление конкретного источника дефицита ВМ у учащихся с дефицитом математических навыков может помочь преподавателям найти подходящее приспособление и исправление для этих учащихся (Alloway and Alloway, 2010, Dumontheil and Klingberg, 2011, Gathercole and Alloway, 2007, Holmes et al., 2008 г.). Для облегчения обучения важно, чтобы преподаватели имели представление о развитии WM. Если потребности в классе не удовлетворяются из-за слабого WM, это может привести к плохому академическому росту. Аллоуэй (2006) предполагает, что прогресс в обучении может быть значительно улучшен за счет уменьшения нагрузки на учителя в классе.

Исследования показывают, что понимание математики включает в себя множество различных когнитивных процессов (Gathercole and Alloway, 2007, Watson and Gable, 2012). Такие исследования, как исследование Берга (2008), исследовавшего способность к умственному складыванию, и Манро (2003), изучавшего общие математические методы обучения, показали, что учащиеся задействуют свой ВМ разными способами во время решения задач. Эти способы могут включать, но не ограничиваются: когда они интерпретируют информацию, используя знания, которые они извлекают из долговременной памяти (LTM), когда они удерживают и связывают частичные математические идеи для интеграции новых знаний, когда они направляют свое обучение и мышление для решения математические задачи и когда они кодируют свое новое понимание математических понятий в долговременной памяти (Berg, 2008, Munro, 2003, Raghubar and Barnes, 2012). Основное внимание в текущем исследовании уделялось решению математических задач, и, как упоминалось Рагхубаром и Барнсом (2012), ожидается, что в этих мероприятиях будет задействован WM. Исследования показали, что обучение WM может быть перенесено на математику в детском саду (Kroesbergen, Van ‘t Noordende & amp Kolkman, 2014) и у детей начальной школы (Karbach, Strobach, & amp Schubert, 2015 Kuhn & amp Holling, 2014). Недавний метаанализ 110 исследований с 829 величинами эффекта обнаружил значительную среднюю корреляцию математики и WM, включая анализ модерации, который выявил сопоставимую связь с математикой, вербальным WM, числовым WM и визуально-пространственным WM (Peng, Namkung, Barnes, & amp Sun , 2016).

Математическое мастерство включает концепции и процедуры во многих математических областях, и ряд эмпирических исследований подтверждают, что WM является важным фактором математических способностей детей (Alloway and Alloway, 2010, D'Amico and Guarnera, 2005 De Smedt, Janssen, Bouwens, Verschaffel, и Boets, 2009, Holmes et al., 2008, Raghubar and Barnes, 2012, Swanson and Kim, 2006).

Андерссон (2008) утверждает, что индивидуальные различия в решении математических задач учащихся в возрасте 9–10 лет объясняются фонологической системой, поскольку он обнаружил, что эти учащиеся в основном применяли тактику вербального кодирования во время письменных математических задач. Суонсон и Ким (2006) соглашаются, что фонологический цикл играет важную роль в развитии математических навыков, поскольку он на короткое время удерживает внутреннюю речь для вербального понимания и для репетиции вербальной информации. Они обнаружили связь между математическими способностями и продолжительностью счета, при этом дети с более высокими математическими способностями достигают большей продолжительности счета. Поскольку интервал подсчета включает в себя некоторый элемент поддержания информации в WM, они предполагают, что это может зависеть от способности блокировать предыдущую информацию, хранящуюся в WM, и использования репетиций для поддержки отзыва. Представляя учащимся 1-го класса вербальные математические задачи, Расмуссен и Бисанц (2005) также обнаружили, что фонологический WM различает плохую и хорошую математическую успеваемость у детей школьного возраста. Они обнаружили, что ни один из WM не измеряет прогнозируемую успеваемость по невербальным задачам, возможно, потому, что учащиеся 1-го класса разработали стратегии экстернализации при решении таких задач, которые они не использовали при решении вербальных задач. Однако важно отметить, что расхождения в выводах исследователей могут быть связаны с тем, что в исследованиях использовалось множество различных задач для измерения WM и математических способностей (Raghubar, Barnes, & amp Hecht, 2009). Кроме того, условия тестирования различались, и, например, в вышеупомянутом исследовании, проведенном Расмуссеном и Бисанцем (2005), учащиеся тестировались индивидуально, и оценка не была групповой оценкой карандашом и бумагой. Понимание важности фонологической петли в обучении может помочь преподавателям облегчить обучение, особенно с учащимися, которые лучше справляются с невербальными математическими задачами, чем с вербальной деятельностью (Rasmussen & amp Bisanz 2005).

Несмотря на то, что было проведено значительное исследование роли фонологической петли, Д’Амико и Гварнера (2005) отмечают, что ассоциации между математическими достижениями и фонологической петлей показали противоречивые результаты. Например, Passolunghi et al. (2007) показали, что центральная исполнительная, а не фонологическая петля однозначно предсказывала индивидуальные различия в математических достижениях в конце первого класса. Кроме того, в исследовании второклассников и третьеклассников Meyer et al. (2010) предположили, что центральный исполнительный и фонологический цикл помогает функционированию на ранних этапах обучения, тогда как зрительно-пространственные представления играют более важную роль на более поздних этапах обучения. Как упоминалось ранее, различия могут быть отнесены к разному возрасту тестируемых учащихся, а также к вариативности различных выполняемых математических и математических задач.

Хотя большое количество исследований (Ashkenazi, Rosenberg-Lee, Metcalfe, Swigart, & amp Menon, 2013 D'Amico and Guarnera, 2005, Li and Geary, 2013) показало, что визуально-пространственное WM тесно связано с математическими навыками, это еще не исследован в африканском контексте. Считается, что он функционирует как мысленная доска, помогая представлению чисел в мысленной визуализации величин на числовой прямой и в решении проблем. Dumontheil и Klingberg (2011) продемонстрировали, что зрительно-пространственные способности WM сильно коррелируют со способностями к математическому мышлению, а два года спустя в последующем исследовании их результаты предоставили дополнительные доказательства того, что плохие зрительно-пространственные возможности WM были связаны с плохими математическими способностями. Ашкенази и др. (2013) подтвердили представление о том, что зрительно-пространственный WM играет фундаментальную роль в нормальном развитии математических навыков, и данные их исследования показывают, что недостатки в визуально-пространственной обработке WM вносят значительный вклад в числовые и арифметические проблемы у детей. Ласки и др. (2013) обнаружили аналогичные результаты в исследовании девочек в возрасте 6-7 лет. Они сообщили, что пространственные навыки, а не словесные, предсказывают общую точность математических задач.

Эти результаты подчеркивают связь между успеваемостью по математике и зрительно-пространственным WM у детей, но исследования, изучающие эту взаимосвязь, противоречивы. Исследования показывают, что каждый элемент WM играет особую роль в математических рассуждениях, которая меняется в зависимости от уровня подготовки и развития (Meyer, Salimpoor, Wu, Geary, & amp Menon, 2010). Однако меняющиеся роли вкладов каждого компонента WM в разных классах неясны.

Де Смедт и др. (2009) определили визуально-пространственный WM как уникальный предиктор математических достижений в первом классе (возраст 6-7 лет), но не во втором классе (возраст 7-8 лет), тогда как вербальный WM оказался уникальным предсказателем второго класса. оценка, но не достижение по математике в первом классе. Результаты исследования Rasmussen и Bisanz (2005) совпадают с мнением о том, что дошкольники в значительной степени полагаются на визуально-пространственные WM, поскольку они склонны использовать ментальные модели для математики, тогда как учащиеся первого класса с большей вероятностью будут использовать вербальные представления и больше полагаться на них. на фонологическом WM, чем на визуально-пространственном WM. Meyer et al. (2010) подтвердили это и определили период между вторым классом, со средним возрастом от семи до девяти лет и третьеклассниками со средним возрастом восемь с половиной лет, как важную фазу для изменения различных ролей конкретных компонентов WM. и математические достижения. Для второклассников фонологические компоненты предсказывали навыки математического мышления, тогда как визуально-пространственный компонент предсказывал как математические рассуждения, так и навыки работы с числами у третьеклассников.

Короче говоря, в ряде исследований от дошкольного до подросткового возраста изучалась взаимосвязь между пространственным и вербальным WM и математическими способностями.Хотя результаты были противоречивыми, большая часть литературы последовательно сообщает, что WM имеет решающее значение для обучения математике и что связи между WM и математическими навыками варьируются в зависимости от возраста выборки, а также от математической задачи (Caviola, Mammarella, Cornoldi и amp Lucangeli, 2012). Настоящее исследование направлено на более четкое понимание роли вербальных и зрительно-пространственных механизмов WM и их влияния на усвоение и применение различных математических задач учащимися второго класса.

Подобное исследование, посвященное математическим достижениям и трудностям, могло бы предложить полезное понимание когнитивных проблем, вызывающих трудности в математике. Более того, в контексте Южной Африки, где учащиеся не успевают математически, знание важности различных механизмов ВМ и их влияния на обучение могло бы направлять преподавателей в преподавании новых концепций и устранении текущих трудностей. Это особенно актуально для младших школьников, как в данном исследовании, поскольку они все еще получают и осваивают знания математических концепций (Bull, Espy, & amp Wiebe, 2008).

Таким образом, цель настоящего исследования заключалась в том, чтобы проверить, сможет ли WM предсказывать успеваемость по математике учащихся 2-х классов. В частности, это исследование было направлено на изучение того, какой компонент WM (вербальный или пространственный) может предсказывать математические характеристики. Было предложено, чтобы более высокие баллы в тесте автоматической оценки рабочей памяти (AWMA) предсказывали более высокие оценки в тесте по групповой математике.


Цели

Несколько исследований были сосредоточены на роли рабочей памяти (WM) в прогнозировании математической грамотности и грамотности чтения. Были предложены альтернативные модели WM, и была продвинута модель WM, зависящая от модальности, различающая вербальные и визуально-пространственные модальности WM. Кроме того, взаимосвязь между вербальным и зрительно-пространственным WM и академической успеваемостью не изучалась широко и последовательно, особенно когда речь идет о различении математических задач и задач по чтению.

Метод

В настоящем исследовании мы протестировали большую группу детей среднего школьного возраста по нескольким показателям WM, а также по математике и чтению.

Полученные результаты

Подтверждающий факторный анализ показал, что вербальный и зрительно-пространственный WM можно дифференцировать, и что эти факторы имеют разную предсказательную силу при объяснении уникальных частей вариативности в чтении и математике.

Выводы

Наши результаты указывают на важность различения модальностей WM при оценке взаимосвязи между математикой и чтением.


Метод

Участников

Данные, использованные в этом исследовании, были собраны в рамках крупномасштабного интервенционного исследования влияния подготовки учителей в дифференцированном математическом образовании на успеваемость учащихся по математике. В нем приняли участие 4337 детей (со 2-го по 6-й классы) из 32 начальных школ Нидерландов. Дети поступили из 185 классов, из которых 47 классов были всесезонными, состоящими из детей двух (например, 3 и 4 классов), а иногда и трех классов. Родители получили письменную информацию об исследовании, и мы использовали процедуру пассивного информированного согласия. Родители сообщили учителю о своем ребенке или назначенном контактном лице в своей школе, когда они не хотят, чтобы их ребенок участвовал. Исследование было одобрено этическим комитетом факультета социальных и поведенческих наук Утрехтского университета.

Материалы

Рабочая память

Были выполнены два интерактивных компьютерных задания на рабочую память, подходящих для самостоятельного администрирования в классе: игра «Лев» и игра «Обезьяна». Игра «Лев» представляет собой сложную визуально-пространственную задачу, в которой дети должны искать цветных львов (Van de Weijer-Bergsma, Kroesbergen, Prast, & amp Van Luit, 2014). Детям представлена ​​матрица 4х4, содержащая 16 кустов. В каждом испытании восемь львов разного цвета (красный, синий, зеленый, желтый, фиолетовый) последовательно представлены в разных местах матрицы в течение 2000 мс. Дети должны запомнить последнее место, где появлялся лев определенного цвета (например, красного), и использовать кнопку мыши, чтобы щелкнуть в этом месте после завершения последовательности. Задача состоит из пяти уровней, каждый из которых состоит из четырех элементов, в которых нагрузка на рабочую память регулируется количеством цветов - и, следовательно, количеством ячеек, которые дети должны запоминать и обновлять. Никаких правил отсечения не применялось. Все дети выполнили все 20 заданий. Мы подсчитали долю предметов, отозванных в правильном месте. Игра Lion имеет отличную внутреннюю согласованность (α Кронбаха между 0,86 и 0,90), удовлетворительную надежность повторного тестирования (ρ = .71), а также хорошая одновременная и прогностическая достоверность (Van de Weijer-Bergsma et al., 2014).

Игра «Обезьяна» - это устное задание, в котором дети должны запоминать и вспоминать разные слова задом наперед. Дети слышат произносимые слова (например, луна, рыба, роза, глаз, дом, лед, огонь, кошка, пальто). В голландском языке эти слова (то есть maan, vis, roos, oog, huis, ijs, vuur, poes, jas) являются одними из слов, которые впервые выучили при чтении дети в первом классе. Дети должны запоминать слова и вспоминать их задом наперед, нажимая на написанные слова, представленные визуально в матрице 3 × 3. Задача состоит из пяти уровней, каждый из четырех элементов, в которых нагрузка на рабочую память регулируется количеством слов, которые дети должны запомнить и вспомнить в обратном порядке, в диапазоне от двух слов на уровне 1 до шести слов на уровне 5. Нет правил отсечения. были применены все дети закончили все 20 пунктов. Мы оценили долю отозванных элементов в правильном порядке. Игра Monkey имеет отличную внутреннюю согласованность (α Кронбаха между 0,78 и 0,89) и демонстрирует хорошую одновременную и прогностическую достоверность (Van de Weijer-Bergsma, Kroesbergen & amp Van Luit, 2014). Несколько исследований показали, что задачи обратного диапазона требуют исполнительной обработки у детей и, следовательно, могут считаться мерой рабочей памяти в детстве (Alloway, Gathercole, & amp; Pickering, 2006 Gathercole, Brown, & amp; Pickering, 2003).

Свободное владение математикой

Арифметический тест темпа (ATT De Vos, 1992) - это стандартизированный тест с карандашом и бумагой, который часто используется в голландском и фламандском образовании для измерения беглости математики. Его психометрическая ценность была установлена ​​на выборке из 10 059 фламандских детей (Ghesquière & amp Ruijssenaars, 1994). Представлены пять наборов из 40 формальных математических задач, соответственно, в областях сложения (+), вычитания (-), умножения (×), деления (÷) и смеси четырех областей (+, -, ×, ÷ ). В каждом сете дети должны решить как можно больше задач за 1 минуту. Все задачи состоят из уравнений с двумя операндами с результатом меньше 100 и обоими операндами в диапазоне от 0 до 90. В качестве оценки предметной области использовалось общее количество проблем, на которые были даны правильные ответы для каждой области. В нашем исследовании надежность повторного тестирования для различных доменов варьировалась от ρ = От 0,84 до 0,87 (односторонний п & lt .001) через 4 месяца и с ρ = От 0,82 до 0,86 (односторонний п & lt .001) через 8 месяцев. Кроме того, общее количество решенных задач сильно зависело от результатов национального теста по математике, состоящего в основном из контекстных задач (ρ = 0,74, односторонний п & lt .001). Анализ главных компонентов показал, что в каждом классе и при каждом измерении производительность четырех областей связана с одним фактором. Разница, объясняемая этим фактором, который мы называем «беглостью математики», варьировалась от 59,5% (во 2-м классе, где применялись только сложение и вычитание) до 79,8% (в 6-м классе, где применялись все четыре области).

Процедура

В 2012–2013 учебном году измерения проводились трижды: в сентябре – октябре 2012 г. (T1), в январе – феврале 2013 г. (T2) и в мае – июне 2013 г. (T3). На T1 визуально-пространственный WM оценивался с помощью игры «Лев» в классах со 2 по 6. Учителя получили электронное письмо, содержащее информацию для входа в систему их класса детей, и их попросили позволить всем ученикам завершить задание в течение трех недель. В T2 мы оценивали словесный WM с помощью игры «Обезьяна» во 2–6 классах. ATT проводился учителем в T1, T2 и T3 в классах 2–6. Дети во 2 классе закончили только первые два столбца ATT после умножения. вводится только позже, во втором классе, а разделение вводится в третьем классе. Дети с 3 по 6 классы закончили все пять столбцов ATT.

Отсутствующие значения

Из-за масштабности исследования информация о недостающих данных не собиралась. Что касается ATT, у 53 детей (13, 17, 10, 6 и 7 детей из 2, 3, 4, 5 и 6 классов соответственно) отсутствовали данные по всем трем измерениям. Большинство этих детей сменили школу во время учебы. Мы использовали данные ATT для оставшихся 4285 детей в анализе (характеристики выборки см. В таблице 1), при этом 74% детей предоставили данные по всем трем измерениям, 22% детей предоставили данные для двух измерений, а 4% детей предоставили данные. всего за одно измерение. Данные в большинстве случаев отсутствовали из-за отсутствия в школе (например, в случае болезни) во время оценки. В трех случаях дети не смогли составить один или два столбца ATT по неизвестным причинам. Из 4285 детей всего 3830 детей (89%) предоставили данные о зрительно-пространственной рабочей памяти, а 3499 детей (82%) предоставили данные о вербальной рабочей памяти, из которых 3234 ребенка (75%) предоставили и то, и другое.

Анализ данных

На шаге 1 мы подобрали четыре общих (то есть для всей выборки) одномерной модели скрытой кривой роста, чтобы исследовать уровень и скорость роста математической беглости в каждой области (т.е. сложение, вычитание, умножение и деление), а также связь между уровнем и скоростью роста. Использовался статистический пакет Mplus (версия 7 Muthén & amp Muthén, 1998-2010). Был применен метод полной оценки максимального правдоподобия (MLR), поскольку он устойчив к ненормальности и может обрабатывать недостающие данные. Обычно в моделях линейного роста веса регрессий для T1, T2 и T3 фиксируются на 0, 1 и 2, и в результате пересечение в основном оценивается на основе T1. Однако, поскольку один из наших предикторов (то есть вербальная рабочая память в T2) не может использоваться для прогнозирования прошлой производительности в T1, мы использовали модель центрированного роста. В каждой модели измерение в T2 было выбрано в качестве нулевой точки времени, а веса регрессии для наклона были зафиксированы на уровне -1 для измерения в T1 и 1 для измерения в T2. В результате уровень производительности в основном оценивается на основе производительности T2, но также зависит от производительности T1 и T3. Хотя не было предпринято никаких попыток объяснить дисперсию на уровне класса, во всех моделях стандартные ошибки были исправлены для вложенной структуры с использованием автоматической установки многоуровневого моделирования (Stapleton, 2006). Применение утверждения Mplus «тип является сложным» гарантирует, что часть дисперсии модели приписывается межклассовой дисперсии (то есть дисперсии результатов успеваемости, существующей между классами), а не только внутриклассной дисперсии. Мы оценили соответствие модели с помощью сравнительного индекса соответствия (CFI), индекса Такера-Льюиса (TLI) и среднеквадратичной ошибки аппроксимации (RMSEA). CFI и TLI хороши, если & gt .95, и приемлемы, если & gt .90. Среднеквадратичное отклонение считается хорошим, если <0,05, и приемлемым, если ≤ 0,80 (Browne & amp Cudeck, 1993). Однако из-за большого размера выборки мы ожидаем, что критерии χ 2 будут значимыми.

На шаге 2, после определения того, какой тип модели общего роста лучше всего соответствует данным, мы выполнили анализ многогрупповой кривой скрытого роста на одномерных моделях с помощью команды группировки внутри уровня, чтобы оценить параметры (пересечение и наклон) для каждого сорта отдельно (т. Е. оценки 2, 3, 4, 5 и 6 для сложения и вычитания, оценки 3, 4, 5 и 6 для умножения и деления). Мы использовали команду внутриуровневого группирования, поскольку некоторые классы являются универсальными (Muthen & amp Asparouhov, 2011). В этих многогрупповых анализах мы позволяли свободно оценивать средние значения и отклонения отсечений и наклона для каждого класса. Мы использовали критерий Вальда χ2 только для проверки различий в значениях параметров между двумя высшими и низшими оценками (то есть 2 и 6 или 3 и 6), чтобы ограничить количество сравнений.

На шаге 3 мы расширили четыре общие модели из шага 1 с визуально-пространственной и вербальной рабочей памятью в качестве предикторов, чтобы проверить, были ли индивидуальные различия в уровне производительности (перехват) и скорости роста (наклон) в математической беглости предсказаны с помощью рабочая память, и подходят ли эти модели. Кроме того, визуально-пространственная и вербальная рабочая память могли изменяться.

На этапе 4 снова была добавлена ​​команда внутриуровневого группирования (т. Е. Оценка) для изучения возрастных различий в прогностической ценности зрительно-пространственной и вербальной рабочей памяти. На этом этапе анализа рабочая память регрессировала только на пересечениях и наклонах в тех классах со значительными вариациями на этапе 2. Z Штейгера (Z ЧАС) был использован для проверки статистической значимости различий между оценками в зависимых стандартизованных оценках визуально-пространственной и вербальной рабочей памяти (Steiger, 1980 Hoerger, 2013) с учетом ковариации между двумя задачами рабочей памяти. Чтобы проверить, являются ли статистически значимыми различия в независимых стандартизованных оценках и ковариациях между самой низкой и самой высокой оценками, мы использовали метод Фишера. р-к-z трансформация (Lowry, 2013 Steiger, 1980).

При выполнении множественных сравнений (на шагах 2 и 4) применялась поправка Холма, чтобы гарантировать, что вероятность ошибки типа I не превышает 0,05 уровня. В методике Холма сначала п-значения соответствующих результатов тестирования ранжируются от наименьшего к наибольшему. Самый маленький результат п-значение должно быть меньше или равно α / k (где α = 0,05, а k - количество тестов). Второй по величине п-значение сравнивается с α / (k-1). Эта последовательность выполняется до тех пор, пока не появится исправленный п-значение становится больше 0,05. Например, когда проводится три сравнения, тестирование на уровне 0,05, чтобы иметь возможность говорить о значительном различии, наименьшее начальное п-значение должно быть ≤ 0,017, а второе наименьшее п-уровень должен быть ≤ 0,025, а конечный п-значение должно быть ≤ 0,05 (Holm, 1979).


ОРИГИНАЛЬНАЯ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ статья

  • Кафедра педагогики, психологии, философии, гуманитарный факультет, Университет Кальяри, Кальяри, Италия

Это исследование было направлено на изучение влияния подкомпонентов зрительно-пространственной активной рабочей памяти на ранние математические навыки у детей раннего возраста, за которым следили в течение первых двух лет начальной школы. Мы провели тесты на визуальную активную рабочую память (пазл), пространственную активную рабочую память (обратная корси) и математические задачи 43 детям в начале первого класса (T1), в конце первого класса (T2) и в конец второго класса (Т3). Задачи по математике были выбраны в соответствии с возрастом детей и уровнем их формального образования: & # x201CBattery для оценки числового интеллекта от 4 до 6 лет & # x201D (BIN 4 & # x20136) в T1 для проверки ранней числовой компетенции. и & # x201CTest для оценки способностей к счетам и решению задач & # x201D (AC-MT 6 & # x201311) для проверки математических навыков в T2 и T3. Для изучения взаимосвязи между визуальной и пространственной рабочей памятью и математическими способностями в трех точках времени были выполнены три регрессионные модели, в которых предикторы были идентифицированы путем обратного отбора на основе использования индекса байесовского информационного критерия (BIC). Результаты показывают, что пространственная рабочая память влияет на начальные числовые показатели в Т1, в то время как ранние численные показатели являются уникальным предиктором математических показателей в Т2. В конце второго класса регрессионная модель выявляет взаимосвязь между математическими способностями и визуальной и пространственной рабочей памятью, а также снижение важности предикторов, зависящих от предметной области. В исследовании показаны различные значения предикторов визуальной и пространственной рабочей памяти в течение периодов развития детей и представлены дополнительные доказательства для дискуссии о взаимосвязи между зрительно-пространственной рабочей памятью и математическими способностями у маленьких детей.


Границы психологии

Сведения о принадлежности редактора и рецензентов являются последними, указанными в их профилях исследования Loop, и могут не отражать их ситуацию на момент рецензирования.


  • Скачать статью
    • Скачать PDF
    • ReadCube
    • EPUB
    • XML (NLM)
    • Дополнительный
      Материал
    • EndNote
    • Справочный менеджер
    • Простой текстовый файл
    • BibTex


    ПОДЕЛИСЬ

    Вступление

    Хотя геометрия является одной из основных областей математического обучения, наряду с расчетами и решением арифметических задач, когнитивные процессы, лежащие в основе академических достижений, связанных с геометрией, подробно не изучены. Психологические аспекты геометрии привлекали внимание как психологов развития (например, Piaget, 1960, Piaget and Inhelder, 1967), так и педагогических психологов (например, Clements, 2003, Clements, 2004, Clements and Battista, 1992, Crowley, 1987, Owens). and Outrhed, 2006, van Hiele, 1986). Что касается основных когнитивных механизмов, то участие пространственных способностей и образов в геометрии также анализировалось (Bishop, 1980, Brown and Presmeg, 1993, Piaget and Inhelder, 1967), но, насколько нам известно, никаких исследований не проводилось. попытался исследовать роль зрительно-пространственной рабочей памяти (VSWM) в геометрии. Настоящее исследование пытается восполнить этот пробел, исследуя участие различных компонентов VSWM в изучении различных аспектов геометрии.

    Интуитивное знание геометрии проверялось в ряде исследований. Например, Рош (1975) показал, что, когда людей из культуры каменного века, не имеющих явного образования в области геометрии, просили выбрать «лучшие примеры» набора форм (т. Е. Группы четырехугольников и почти четырехугольников) , они обычно выбирали квадрат и круг, даже когда набор содержал варианты, очень похожие на них (например, набор, содержащий квадраты, также включал квадратные формы, которые были открытыми, или имели изогнутые стороны, или содержали неправильные углы), предполагая, что люди предпочитают замкнутые симметричные формы (Bornstein, Ferdinandsen, & amp Gross, 1981).

    В том же духе Dehaene et al. (2006) разработали тест для анализа интуитивного понимания некоторых основных концепций геометрии. Их тест был основан на серии массивов из шести изображений, каждое из которых представляет интуитивно понятную концепцию геометрии: пять изображений соответствовали целевой концепции (т.е.они были правильными), а одно противоречило ей. Среди участников были коренные индейцы Амазонки и североамериканцы, которых попросили, каждый на своем родном языке, указать на «уродливый» образ. Результаты показали, что: а.

    Можно идентифицировать основные интуитивные представления о геометрии, поскольку индейская группа коренных жителей Амазонки очень хорошо преуспела в использовании концепций топологии (например, связности), евклидовой геометрии (например, линий, точек, параллелизма и прямых углов) и геометрических фигур (например, квадратов, треугольники и круги). Dehaene et al. (2006), следовательно, рассматривали эти концепции как основные принципы (КП) геометрии.

    Взрослые, не получившие образования по геометрии, и маленькие дети (из обеих географических групп) показали схожую компетенцию в этих CP геометрии, то есть успеваемость амазонских детей не отличалась от таковой у американских детей. Взрослые американцы показали значительно лучшие результаты во всех тестах, однако это покажет, что культурные различия проявляются, когда дело доходит до второстепенных принципов геометрии. Если быть более точным, группа взрослых индейцев Амазонки показала плохие результаты (на уровне, сопоставимом с североамериканскими и амазонскими детьми) в заданиях, оценивающих геометрические преобразования, когда участникам приходилось использовать такие понятия, как переводы, симметрии и вращения. Авторы пришли к выводу, что все эти предметы влекут за собой мысленное преобразование одной формы в другую и, следовательно, могут потребовать культурно-опосредованных принципов (CMP) геометрии.

    Спелке, Ли и Изард (2010) утверждали, что знание геометрии основано, по крайней мере, на двух различных основных когнитивных системах, первая используется для представления форм крупномасштабных навигационных схем поверхности, а вторая представляет мелкомасштабные подвижные формы и объекты. Эмпирические доказательства этой последней системы появились из исследований развития, показывающих, что младенцы чувствительны к изменениям угла (Schwartz and Day, 1979, Slater et al., 1991) и длины (Newcombe, Huttenlocher, & amp Learmonth, 1999). Система для представления мелкомасштабных подвижных форм и объектов, следовательно, будет захватывать абстрактную геометрическую информацию, представляющую формы объектов, которые различаются по длине и углу, но не по направлению. Система не может отличить форму от ее зеркального отображения, например, и выявляет качественную преемственность в ходе человеческого развития (Izard & amp Spelke, 2009), а также между культурами (Dehaene et al., 2006).

    В целом, эти исследования показали, что некоторые аспекты геометрии являются «интуитивными»: (1) примитивные (Rosch, 1975), (2) очень рано разработанные (Spelke et al., 2010) и (3) не зависящие от культуры и формальное обучение (Dehaene et al., 2006). Более того, Dehaene et al. (2006) показали, что можно экспериментально оценить интуитивную геометрию. Хотя они не исследовали взаимосвязь между интуитивными аспектами и другими аспектами, которые не зависят от культуры или образования (например, рабочая память или интеллект), или аспектами, зависящими от формального обучения (например, достижения в области геометрии).

    Компетентность в геометрии можно рассматривать не только по сравнению с интуитивной геометрией, но и с точки зрения академических достижений по геометрии (т. Е. Способности студента отвечать на типичные вопросы по геометрии в математической учебной программе). Академическая успеваемость по геометрии, особенно на уровне средней школы, считается одной из наиболее важных областей математического обучения, и она связана с будущим академическим и профессиональным успехом учащегося (Верстейнен, ван Левен, Гольдшимдт, Хэмл и Хеннесси, 1998). Ученики средней школы должны владеть концепциями, определениями, теоремами и т. Д. И применять свои знания для решения задач, которые обычно представлены в языковой форме. Поэтому кажется важным изучить, могут ли различия в интуитивной геометрии и других лежащих в основе когнитивных механизмах играть решающую роль в прогнозировании школьной успеваемости по геометрии.

    Система рабочей памяти (WM), в которой определенные компоненты хранения (т. Е. «Подчиненные» системы) обслуживают центральный компонент, отвечающий за управление обработкой информации (Baddeley, 1986), может быть задействована как в приобретенной части интуитивной геометрии. а по геометрии учили в школе. Большое количество исследований показало, что WM предсказывает успехи в школьных задачах, таких как понимание прочитанного (Daneman & amp; Carpenter, 1980), математические достижения (Bull et al., 2008, Fürst and Hitch, 2000, Geary et al., 1990, Hitch, 1978, Passolunghi et al., 2008) и решение арифметических задач (Passolunghi et al., 1999, Passolunghi and Siegel, 2001, Passolunghi and Siegel, 2004). В частности, компонент WM, участвующий в хранении и обработке визуально-пространственной информации (VSWM), по-видимому, вовлечен в способность детей считать (Kyttälä, Aunio, Lehto, Van Luit и amp Hautamäki, 2003), производительность в многозначных операциях ( Heathcote, 1994) и невербальное решение проблем (Rasmussen & amp Bisanz, 2005), и математические достижения (Bull et al., 2008, Jarvis and Gathercole, 2003, Maybery and Do, 2003).

    Хотя взаимосвязь между VSWM и геометрией ранее не изучалась, насколько нам известно, уже было продемонстрировано, что VSWM предсказывает успех человека в деятельности, связанной с геометрией. Чтобы привести пример, было показано, что способность удерживать визуально-пространственную информацию и манипулировать ею специально позволяет прогнозировать успех в архитектуре и инженерии (Verstijnen et al., 1998). Это делает VSWM главным кандидатом для поиска когнитивных механизмов, поддерживающих как интуитивную геометрию, так и школьные достижения по геометрии, хотя последняя будет связана со многими другими переменными, влияющими на математические достижения в школе (например, язык, расчет, решение проблем, мотивация, метапознание, и т. д. Aydın & amp Ubuz, 2010). Кроме того, рассмотрение подкомпонентов VSWM позволит понять, какие компоненты VSWM связаны с интуитивно понятной геометрией и достижениями в геометрии.

    Показано, что система VSWM не унитарна. Многие исследования (см. Logie, 1995) подтвердили различие между визуальными и пространственными подкомпонентами VSWM, причем первый относится к воспроизведению форм и / или текстур, а второй - к воспроизведению пространственных местоположений и последовательностей. Альтернативный подход - менее широко признанный, но недавно получивший поддержку (Cornoldi and Vecchi, 2003, Mammarella et al., Представлен для публикации, Mammarella, Pazzaglia and Cornoldi, 2008, Mammarella et al., 2006, Pazzaglia and Cornoldi, 1999) - различает визуальные задачи WM, которые включают запоминание форм, текстур и цветов, пространственно-последовательные задачи, требующие вспомнить последовательность пространственных местоположений, и пространственно-одновременные задачи, требующие вспомнить массив одновременно представленных местоположений. Также было предложено проводить различие между многими различными типами процессов WM, основываясь не только на формате / содержании информации, но и на степени вовлеченного контролируемого внимания. Это последнее различие описывалось многими способами, например путем различения между простыми задачами хранения и сложными задачами диапазона (Unsworth & amp Engle, 2005) или между пассивными процессами (как в простых задачах хранения) и активными процессами (как в сложных задачах диапазона) (Cornoldi & amp Vecchi, 2003), где первые включают сохранение информации, которая не была изменена после кодирования, в то время как последнее требует некоторого преобразования и манипулирования информацией и, по-видимому, более тесно коррелирует с индивидуальной степенью успеха в геометрических задачах, требующих манипулирования визуальной информацией.

    Настоящее исследование было разработано в первую очередь для поиска любых взаимосвязей между VSWM, интуитивной геометрией и академической успеваемостью по геометрии среди учащихся средней школы. Во-вторых, мы стремились изучить, связаны ли различные компоненты VSWM по-разному с CP и CMP геометрии, как определено Dehaene et al. (2006). Для этого мы выполнили как интуитивно понятную задачу по геометрии (Dehaene et al., 2006), так и продвинутую батарею MT, стандартизированный тест для оценки достижений по геометрии (Cornoldi, Friso, & amp Pra Baldi, 2010), разработанный для учащихся средней школы, который включает элементы того типа, который содержится в тестах PISA (OECD, 2007). Мы решили протестировать учащихся средней школы, потому что тесты PISA проводятся только для этой возрастной группы, и потому, что эти учащиеся предположительно почти завершили изучение культурных и образовательных аспектов геометрии, поскольку любое дальнейшее образование может не содержать геометрии (в По крайней мере, в Италии, где проводилось это исследование).

    Для оценки VSWM мы использовали три простых задачи хранения (одну визуальную, одну пространственно-последовательную и одну пространственно-одновременную) и три сложные задачи диапазона. Различие между простым хранением и сложными задачами VSWM было особенно важно для целей этого исследования, потому что производительность в геометрии связана не просто с обслуживанием, но и с манипулированием информацией, поэтому сложные задачи диапазона могут предоставить важную информацию, в то время как вклад простых задачи хранения могут оказаться менее актуальными.

    Таким образом, наше исследование изучило участие VSWM в интуитивной геометрии и стремилось выяснить, влияют ли как VSWM, так и интуитивная геометрия на академические достижения по геометрии. Судя по предыдущим данным, интуитивно понятные геометрические концепции можно разделить на CP и CMP (Dehaene et al., 2006, Spelke et al., 2010). Мы проверили, поддерживаются ли достижения учащихся по геометрии как CP, так и CMP по геометрии, а также VSWM. Мы также исследовали, требует ли CMP геометрии (изучение которой опосредовано опытом) поддержка VSWM.

    Образец взаимосвязей был исследован с использованием моделей анализа пути в последовательных этапах для сравнения адекватности различных моделей при описании взаимосвязей между переменными.


    Вступление

    По данным Всемирного экономического форума, образование в области математики и естественных наук в Южной Африке остается последним из 148 стран (Schwab, 2014). Действительно, математическая успеваемость в Южной Африке вызывает серьезную озабоченность, что привело к появлению ряда национальных инициатив по мониторингу качества образования в стране. Оценивая знания учеников, эти тесты позволяют исследователям и политикам оценить уровень достижений различных групп учащихся. Ежегодные национальные экзамены (ANA) - одна из таких инициатив, и после обнародования результатов ANA за 2014 год министр базового образования Энджи Мотшекга сообщила, что учащиеся по-прежнему демонстрируют неприемлемо низкие результаты по математике. Результаты ANA показали, что по математике 35% учащихся шестого класса достигли 50% или выше, а успеваемость снизилась в зависимости от класса, так как только 3% учащихся девятого класса достигли более 50% (Департамент базового образования, 2014). Кроме того, министр Энджи Мотшекга сообщила, что в качестве диагностического инструмента результаты ANA продемонстрировали, что низкая успеваемость была прямым результатом неадекватного преподавания и плохого понимания учащимися математических концепций (Motshekga, 2014).

    Хорошо разработанная база исследований (Gathercole & amp Alloway, 2007) указывает на прочную связь между навыками рабочей памяти (WM) и обучением. Многочисленные эмпирические исследования (Bull & amp Scerif, 2001 Holmes, Adams, & amp Hamilton, 2008 Passolunghi, Vercelloni & amp Schadee, 2007) также показывают, что WM особенно важен в развитии математических способностей детей. Однако, как упоминалось Рагхубаром и др. (2009), природа взаимосвязи между математикой и математикой для понимания возрастных и индивидуальных различий в математических навыках не совсем понятна. Они также утверждают, что доказательства, связывающие математическую обработку и WM, относительно немногочисленны. Неясно, как различные механизмы WM влияют на приобретение и применение знаний в различных областях математики и меняется ли важность одного или нескольких компонентов WM с возрастом (Rasmussen and Bisanz, 2005, Swanson and Kim, 2006, Vandierendonck). , 2012). Кроме того, исследования показывают, что существуют несоответствия в отношении того, какие элементы этих систем памяти больше всего подвержены индивидуальным различиям в математических способностях детей, особенно в группе учащихся второго класса (Rasmussen and Bisanz, 2005, Swanson and Kim, 2006, Vandierendonck). , 2012). Исследование взаимосвязи между WM и математикой могло бы привести к лучшему пониманию природы WM. Кроме того, это подчеркнет влияние WM на математические успехи и неудачи у учащихся 2-х классов. Выявление конкретного источника дефицита ВМ у учащихся с дефицитом математических навыков может помочь преподавателям найти подходящее приспособление и исправление для этих учащихся (Alloway and Alloway, 2010, Dumontheil and Klingberg, 2011, Gathercole and Alloway, 2007, Holmes et al., 2008 г.). Для облегчения обучения важно, чтобы преподаватели имели представление о развитии WM. Если потребности в классе не удовлетворяются из-за слабого WM, это может привести к плохому академическому росту. Аллоуэй (2006) предполагает, что прогресс в обучении может быть значительно улучшен за счет уменьшения нагрузки на учителя в классе.

    Исследования показывают, что понимание математики включает в себя множество различных когнитивных процессов (Gathercole and Alloway, 2007, Watson and Gable, 2012). Такие исследования, как исследование Берга (2008), исследовавшего способность к умственному складыванию, и Манро (2003), изучавшего общие математические методы обучения, показали, что учащиеся задействуют свой ВМ разными способами во время решения задач. Эти способы могут включать, но не ограничиваются: когда они интерпретируют информацию, используя знания, которые они извлекают из долговременной памяти (LTM), когда они удерживают и связывают частичные математические идеи для интеграции новых знаний, когда они направляют свое обучение и мышление для решения математические задачи и когда они кодируют свое новое понимание математических понятий в долговременной памяти (Berg, 2008, Munro, 2003, Raghubar and Barnes, 2012). Основное внимание в текущем исследовании уделялось решению математических задач, и, как упоминалось Рагхубаром и Барнсом (2012), ожидается, что в этих мероприятиях будет задействован WM. Исследования показали, что обучение WM может быть перенесено на математику в детском саду (Kroesbergen, Van ‘t Noordende & amp Kolkman, 2014) и у детей начальной школы (Karbach, Strobach, & amp Schubert, 2015 Kuhn & amp Holling, 2014). Недавний метаанализ 110 исследований с 829 величинами эффекта обнаружил значительную среднюю корреляцию математики и WM, включая анализ модерации, который выявил сопоставимую связь с математикой, вербальным WM, числовым WM и визуально-пространственным WM (Peng, Namkung, Barnes, & amp Sun , 2016).

    Математическое мастерство включает концепции и процедуры во многих математических областях, и ряд эмпирических исследований подтверждают, что WM является важным фактором математических способностей детей (Alloway and Alloway, 2010, D'Amico and Guarnera, 2005 De Smedt, Janssen, Bouwens, Verschaffel, и Boets, 2009, Holmes et al., 2008, Raghubar and Barnes, 2012, Swanson and Kim, 2006).

    Андерссон (2008) утверждает, что индивидуальные различия в решении математических задач учащихся в возрасте 9–10 лет объясняются фонологической системой, поскольку он обнаружил, что эти учащиеся в основном применяли тактику вербального кодирования во время письменных математических задач. Суонсон и Ким (2006) соглашаются, что фонологический цикл играет важную роль в развитии математических навыков, поскольку он на короткое время удерживает внутреннюю речь для вербального понимания и для репетиции вербальной информации. Они обнаружили связь между математическими способностями и продолжительностью счета, при этом дети с более высокими математическими способностями достигают более высокого уровня счета. Поскольку интервал подсчета включает в себя некоторый элемент поддержания информации в WM, они предполагают, что это может зависеть от способности блокировать предыдущую информацию, хранящуюся в WM, и использования репетиций для поддержки отзыва. Представляя учащимся 1-го класса вербальные математические задачи, Расмуссен и Бисанц (2005) также обнаружили, что фонологический WM различает плохую и хорошую математическую успеваемость у детей школьного возраста. Они обнаружили, что ни один из WM не измеряет прогнозируемую успеваемость по невербальным задачам, возможно, потому, что учащиеся 1-го класса разработали стратегии экстернализации при решении таких задач, которые они не использовали при решении вербальных задач. Однако важно отметить, что расхождения в выводах исследователей могут быть связаны с тем, что в исследованиях использовалось множество различных задач для измерения WM и математических способностей (Raghubar, Barnes, & amp Hecht, 2009). Кроме того, условия тестирования различались, и, например, в вышеупомянутом исследовании, проведенном Расмуссеном и Бисанцем (2005), учащиеся тестировались индивидуально, и оценка не представляла собой групповое оценивание с помощью карандаша и бумаги. Понимание важности фонологической петли в обучении может помочь преподавателям облегчить обучение, особенно с учащимися, которые лучше справляются с невербальными математическими задачами, чем с вербальной деятельностью (Rasmussen & amp Bisanz 2005).

    Несмотря на то, что было проведено значительное исследование роли фонологической петли, Д’Амико и Гварнера (2005) отмечают, что ассоциации между математическими достижениями и фонологической петлей показали противоречивые результаты. Например, Passolunghi et al. (2007) показали, что центральная исполнительная, а не фонологическая петля однозначно предсказывала индивидуальные различия в математических достижениях в конце первого класса. Кроме того, в исследовании второклассников и третьеклассников Meyer et al. (2010) предположили, что центральный исполнительный и фонологический цикл помогает функционированию на ранних этапах обучения, тогда как зрительно-пространственные представления играют более важную роль на более поздних этапах обучения. Как упоминалось ранее, различия могут быть отнесены к разному возрасту тестируемых учащихся, а также к вариативности различных выполняемых математических и математических задач.

    Хотя большое количество исследований (Ashkenazi, Rosenberg-Lee, Metcalfe, Swigart, & amp Menon, 2013 D'Amico and Guarnera, 2005, Li and Geary, 2013) показало, что визуально-пространственное WM тесно связано с математическими навыками, это еще не исследован в африканском контексте. Считается, что он действует как мысленная доска, помогая представлению чисел в мысленной визуализации величин на числовой прямой и в решении проблем. Dumontheil и Klingberg (2011) продемонстрировали, что зрительно-пространственные способности WM сильно коррелируют со способностями к математическому мышлению, а два года спустя в последующем исследовании их результаты предоставили дополнительные доказательства того, что плохие зрительно-пространственные возможности WM были связаны с плохими математическими способностями. Ашкенази и др. (2013) подтвердили представление о том, что зрительно-пространственный WM играет фундаментальную роль в нормальном развитии математических навыков, и данные их исследования показывают, что недостатки в визуально-пространственной обработке WM в значительной степени способствовали числовым и арифметическим недостаткам у детей. Ласки и др. (2013) обнаружили аналогичные результаты в исследовании девочек в возрасте 6-7 лет.Они сообщили, что пространственные навыки, а не словесные, предсказывают общую точность математических задач.

    Эти результаты подчеркивают связь между успеваемостью по математике и зрительно-пространственным WM у детей, но исследования, изучающие эту взаимосвязь, противоречивы. Исследования показывают, что каждый элемент WM играет особую роль в математических рассуждениях, которая меняется в зависимости от уровня подготовки и развития (Meyer, Salimpoor, Wu, Geary, & amp Menon, 2010). Однако меняющиеся роли вкладов каждого компонента WM в разных классах неясны.

    Де Смедт и др. (2009) определили визуально-пространственный WM как уникальный предиктор математических достижений в первом классе (возраст 6-7 лет), но не во втором классе (возраст 7-8 лет), тогда как вербальный WM оказался уникальным предиктором второго класса. оценка, но не достижение по математике в первом классе. Результаты исследования Rasmussen и Bisanz (2005) совпадают с мнением о том, что дошкольники в значительной степени полагаются на визуально-пространственные WM, поскольку они склонны использовать ментальные модели для математики, тогда как учащиеся первого класса с большей вероятностью будут использовать вербальные представления и больше полагаться на них. на фонологическом WM, чем на визуально-пространственном WM. Meyer et al. (2010) подтвердили это и определили период между вторым классом, со средним возрастом от семи до девяти лет и третьеклассниками со средним возрастом восемь с половиной лет, как важную фазу для изменения различных ролей конкретных компонентов WM. и математические достижения. Для второклассников фонологические компоненты предсказывали навыки математического мышления, тогда как визуально-пространственный компонент предсказывал как математические рассуждения, так и навыки работы с числами у третьеклассников.

    Короче говоря, в ряде исследований от дошкольного до подросткового возраста изучалась взаимосвязь между пространственным и вербальным WM и математическими способностями. Хотя результаты были противоречивыми, большая часть литературы последовательно сообщает, что WM имеет решающее значение для обучения математике и что связи между WM и математическими навыками варьируются в зависимости от возраста выборки, а также от математической задачи (Caviola, Mammarella, Cornoldi и amp Lucangeli, 2012). Настоящее исследование направлено на более четкое понимание роли вербальных и зрительно-пространственных механизмов WM и их влияния на усвоение и применение различных математических задач учащимися второго класса.

    Подобное исследование, посвященное математическим достижениям и трудностям, могло бы предложить полезное понимание когнитивных проблем, вызывающих трудности в математике. Более того, в контексте Южной Африки, где учащиеся не успевают математически, знание важности различных механизмов ВМ и их влияния на обучение могло бы направлять преподавателей в преподавании новых концепций и устранении текущих трудностей. Это особенно актуально для младших школьников, как в данном исследовании, поскольку они все еще получают и осваивают знания математических концепций (Bull, Espy, & amp Wiebe, 2008).

    Таким образом, цель настоящего исследования заключалась в том, чтобы проверить, сможет ли WM предсказывать успеваемость по математике учащихся 2-х классов. В частности, это исследование было направлено на изучение того, какой компонент WM (вербальный или пространственный) может предсказывать математические характеристики. Было предложено, чтобы более высокие баллы в тесте автоматической оценки рабочей памяти (AWMA) предсказывали более высокие оценки в тесте по групповой математике.


    Рекомендуется для вас

    Подпишитесь на еженедельные электронные письма, содержащие полезные ресурсы для вас и вашей семьи.

    Ознакомьтесь с нашей политикой конфиденциальности. Вы можете отказаться от рассылки писем в любое время, отправив запрос по адресу [email protected]

    Авторские права © 2014–2021 Understanding For All Inc. Все права защищены. «Понятно» и соответствующие логотипы являются товарными знаками Understand For All Inc. и используются с разрешения. Этот веб-сайт предоставляет информацию общего характера и предназначен только для информационных и образовательных целей и не является медицинской или юридической консультацией. Понятно - это некоммерческая инициатива. Понимал не берет и не возьмет денег с фармацевтических компаний. Мы не продаем и не предлагаем услуги физическим лицам в Европейском Союзе. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с Условиями использования.

    «Понятно», как использовано выше, включает «Понятые для всех», а также их должностных лиц, аффилированных лиц, родителей и связанные с ними организации, а также их соответствующих сотрудников, подрядчиков или другой персонал.


    Вступление

    Развитие математических навыков детей

    Неформальное математическое развитие начинается задолго до того, как дети достигают возраста формального образования с развитием чувства числа. Неотъемлемой частью этого является существование мысленной числовой линии (Berch 2005 Schneider et al. 2009). Как предвестник развития этой умственной числовой линии, исследования постулируют врожденное чувство числа, с помощью которого люди могут различать множества, чтобы судить о том, в каком из них больше (приблизительная система счисления Dehaene 2001). Кроме того, маленькие дети демонстрируют способность воспринимать точное количество предметов в небольших наборах (Clements, 1999), способность, известную как субитизация (Ginsburg, 1978, Benoit et al., 2004). Это врожденное чувство числа - это навык, которому эволюционные психологи приписывают выживание, например, когда можно найти больше еды (De Cruz 2006). Многие исследования привыкания (например, Xu and Spelke 2000 Starkey et al. 1990) предоставили доказательства наличия у младенцев младенческого возраста чувства числового восприятия, демонстрируя возобновление интереса при изменении количества элементов в представленном массиве, если соблюдается критерий критического соотношения. (согласно закону Вебера, Фейгенсону и др., 2004 г.).

    Когда дети становятся вербальными, они изучают счетный список, который функционирует в форме «структуры-заполнителя» (Sarnecka and Wright, 2013), несущей небольшой числовой контекст. Это предполагает, что дети развивают знание определенного набора числовых слов в фиксированном порядке, прежде чем их знания перерастут в более глубокое понимание числа как абстрактного принципа (Sarnecka and Gelman 2004). Еще одна веха в развитии чувства числа происходит, когда маленьких детей учат приписывать определенные количества арабским цифрам (Krajewski and Schneider 2009). Винн (1990) ранее описывал специфичность как знание того, что каждое числовое слово описывает определенную численность. Важно отметить, что приписывание определенных количеств отдельным числам открывает детям путь к пониманию набора правил: количество элементов (последнее используемое число представляет общее число в наборе), абстракция (можно подсчитывать наборы любого характера, в том числе целиком. ментальные конструкции), взаимно-однозначное соответствие (каждый элемент в наборе следует считать один и только один раз), стабильный порядок (цифры должны использоваться в фиксированном порядке) и нерелевантность порядка (элементы в наборе можно подсчитывать в любом порядок без изменения мощности множества. Гельман и Галлистель (1986) Дехайн (1992) Томпсон (2010)). Считается, что по достижении этой стадии у детей развивается «мысленная числовая линия», которая со временем становится все более линейной после первоначальной логарифмической структуры (Siegler, Booth, 2004, Dehaene, 2003), в результате чего числа выходят за пределы диапазона счета ребенка. могут рассматриваться только как «большие» или «лоты». На этом основании дети могут начать понимать формальные манипуляции с числами, необходимые для овладения математикой посредством формального обучения, как было установлено Либертусом и др. (2011), которые продемонстрировали, что острота зрения ВНС у младенцев определяет ранние достижения в математике.

    Развитие математических навыков в начале формального обучения можно рассматривать как относящееся к двум широким стилистическим категориям, принятым в оценках Вешлера: числовые операции и математическое мышление. Хотя в национальной учебной программе есть четыре области (число, измерение, геометрия и статистика), именно эти категории будут рассмотрены в этом обзоре, поскольку они кратко описывают фундаментальное понимание математики (числовые операции) и их применение (математическое мышление). Числовые операции касаются процедур, которые лучше всего можно описать как математика, включая знание чисел, основные числовые манипуляции и ментальную арифметику (Geary et al. 2007). Тесты числовых операций обычно включают явные математические уравнения с основными операциями, которые дети должны решать в письменном формате, а также оценки подсчета, идентификации чисел и письменных вычислений (Pearson Clinical Wechsler 2017). В отличие от этого, математическое рассуждение определяется Томпсоном (1996) как способность выполнять «целенаправленный вывод, дедукцию, индукцию и ассоциацию в областях количества и структуры». Такое определение хорошо согласуется с характером задач, используемых для оценки конструкта, которые в основном состоят из одно- и многоэтапных контекстных задач рассказа, которые дети должны решать, используя предоставленную информацию. Примерами таких проблем являются проблемы, связанные с целыми числами, дробями и десятичными знаками, графиками и вероятностями (Wechsler 2017).

    Широкий спектр оценок используется как в исследовательских, так и в образовательных учреждениях, чтобы помочь ребенку понять математику. Такие оценки варьируются от простых, индивидуально составленных серий вычислений и уравнений до подтестов стандартных тестовых батарей. В результате такого широкого разнообразия необходимо отметить, дает ли рассматриваемая оценка стандартизированный балл или ее следует рассматривать только изолированно. Следует позаботиться о том, чтобы рассмотреть структуру и содержание оценки, используемой в отношении вопроса исследования, чтобы определить ее пригодность в отношении содержания и предполагаемого статистического анализа. Это особенно важно, когда критикуют исследования, в которых используются нестандартные математические измерения, по сравнению с исследованиями, взятыми из стандартных батарей.

    Таким образом, математическое развитие начинается до формального обучения и продолжается в течение всего периода обучения. Однако особое внимание следует уделять мерам, используемым для оценки математики в исследовательских и образовательных целях, поскольку их структура и содержание могут повлиять на выводы, которые можно сделать.

    Теория ВСВМ

    Баддели и Хитч (1974) впервые разработали концепцию визуально-пространственного блокнота как одной из двух подчиненных систем в рабочей памяти (WM), обозначив его ответственность за хранение и управление визуальной и пространственной информацией. Исследователи в области WM уже давно приняли самую последнюю версию этой модели (Baddeley 2000), поскольку она продемонстрировала точную концептуализацию результатов (например, Holmes and Adams 2006 Ashkenazi et al. 2013 Andersson and Lyxell 2007) и ее надежность. к развитию понимания в результате нейропсихологических исследований и исследований двойного назначения (например, Logie 2014 Henson 2002). Таким образом, эта модель по-прежнему является подходящим объяснением WM и является моделью, принятой в исследованиях, включенных в этот обзор. В настоящее время очевиден акцент на появлении одновременной и последовательной зрительно-пространственной рабочей памяти (VSWM см. Mammarella et al. 2006 и Mammarella et al. 2013 для доказательства двойной диссоциации) в стремлении понять более тонкие нюансы использования VSWM как академический предсказатель.

    Одновременные задачи VSWM определяются как такие задачи, при которых вся информация предоставляется участнику одновременно (Mammarella et al. 2006). После этой презентации участников просят вспомнить положения стимулов, которые они видели ранее. Примером такого типа задач является задача визуальных шаблонов. Напротив, последовательные задания включают в себя последовательное представление стимулов участнику (как в Passolunghi and Mammarella 2011). Затем участники должны вспомнить положения стимулов, обычно в правильном порядке, как в задаче блока Корси (Mammarella et al. 2006). Есть свидетельства разделения этих задач (Mammarella et al. 2008), подтверждающие необходимость их независимого исследования для оценки их предсказательной силы.

    В соответствии с этими наблюдениями, для подключения к каждому из этих компонентов используется ряд различных задач VSWM. В качестве элементов стандартизированных тестовых батарей небольшое количество задач VSWM стандартизировано, однако большая часть используемых задач предназначена для целей рассматриваемого исследования. Таким образом, перед принятием выводов, сделанных на основе результатов, необходимо оценить характеристики теста в отношении вопроса исследования и применяемых статистических процедур. Это особенно важно, когда в исследованиях используется нестандартный показатель VSWM.

    Связь между VSWM и математикой

    Важно отметить, что VSWM описан Ashkenazi et al. (2013) как «источник общей уязвимости предметной области в арифметическом познании», что указывает на его позицию в качестве одного из ряда механизмов в мозге, которые функционируют для поддержки обучения в широком диапазоне областей. Из такого определения также следует, что знания накапливаются и со временем накапливаются, чтобы сформировать нашу общую структуру знаний. Как свидетельствуют результаты предыдущих исследований, возраст, по-видимому, имеет решающее значение для степени участия VSWM в математической успеваемости (Li and Geary, 2013), с предположением циклической модели участия между VSWM и вербальным WM. Можно было бы обоснованно сомневаться в потенциале возникающих отношений между новизной и мастерством, присущих циклическим отношениям. VSWM более точно предсказывает успеваемость по математике у детей младшего возраста (Holmes et al., 2008, Holmes и Adams, 2006), что, возможно, является периодом, когда дети приобретают новые математические навыки с большей скоростью. Следовательно, возможно, что VSWM в большей степени используется во время приобретения новых навыков и в меньшей степени, когда дети овладевают такими навыками (Andersson 2008).

    Возможно, удастся определить возраст, в котором математические способности маленьких детей наиболее сильно зависят от VSWM, и, следовательно, использовать эту информацию для прогнозирования будущих достижений. В настоящее время проводятся исследования по дальнейшему использованию этой взаимосвязи с целью обучения WM для повышения успеваемости (например, Holmes and Gathercole 2014 см. Sala and Gobet 2017 для обзора), однако это станет возможным только тогда, когда сложность взаимосвязи между двумя факторами полностью поняты. Точно так же возможность снизить уязвимость к математическим трудностям из-за плохого WM до того, как они возникнут, сдерживается отсутствием подробных знаний в этой области. Прежде чем исследования в этой области начнут развиваться, необходимо четкое представление того, что в настоящее время известно в литературе. Этот обзор призван дать полную картину.

    При этом необходимо обеспечить максимальное ограничение мешающих факторов. Часто в исследованиях используются задачи, ранее разработанные либо для исследования конкретного аспекта VSWM или математики, либо те, которые образуют компонент стандартизированной батареи. При оценке потенциальных показателей исследования решающее значение имеет возрастная группа, для которой задача была разработана и потенциально стандартизирована. Только принимая во внимание целевой возраст и возраст участников, можно внести разумные корректировки, чтобы предотвратить влияние пола и потолка. Это особенно важно при рассмотрении соответствующих задач по математике, поскольку крайне важно, чтобы выполняемые задачи согласовывались с концепциями, которые дети усвоили в рамках учебной программы. К задачам VSWM можно относиться с большей снисходительностью, поскольку такие задачи создают меньше препятствий для достижения, если ребенок не выполнял аналогичную задачу раньше. Кроме того, учитывая характер исследования, направленного на расширение научного понимания компонентов VSWM, требуются новые задачи для доступа к каждому компоненту индивидуально.

    Таким образом, использование VSWM в качестве средства прогнозирования будущих достижений учащихся по математике - тема, которая в последние годы приобрела значительный интерес. Стремясь улучшить академическую успеваемость, необходимо сначала обеспечить четкое понимание взаимосвязи между двумя компонентами, прежде чем можно будет предпринять шаги по использованию VSWM в качестве инструмента прогнозирования.

    Важность этого обзора

    Учитывая относительную молодость этой области исследований, никаких других обзоров, касающихся взаимосвязи между VSWM и математическими достижениями, не было. Szűcs (2016) завершил обзор аналогичной области, выявив взаимосвязь между подтипами математических трудностей и элементами рабочей и кратковременной памяти. Доступная литература демонстрирует как сопоставимые, так и противоположные результаты, которые могут быть адекватно поняты только путем оценки результатов исследований вместе с их методологиями. Поступая таким образом, можно начать объяснять вариации результатов как особенности методологических различий. С этой целью данный обзор необходим для обобщения результатов предыдущих исследований, чтобы обеспечить всестороннее понимание взаимосвязи между VSWM и математическими характеристиками. Результаты имеют ряд последствий в отношении использования VSWM в качестве инструмента прогнозирования для будущих математических достижений, чего нельзя достичь без четкого понимания взаимосвязи, имеющей ключевое значение для формирования этих прогнозов, включая, помимо прочего, раннее вмешательство для улучшения достижение.

    Цели обзора

    Цель этого обзора - изучить литературу, посвященную взаимосвязи между VSWM и математическими достижениями у детей. Будут рассмотрены четыре ключевых вопроса: влияние возраста участников, тип оцениваемой математики, тип оцениваемого VSWM и характер используемых заданий (стандартизованные / нестандартные). Широко известно, что VSWM играет как влиятельную, так и прогностическую роль в математической успеваемости детей (Holmes and Adams 2006 Bull et al. 2008), однако точная взаимосвязь между этими элементами остается пока неясной. В существующей литературе упоминается ряд факторов, которые влияют на установление четкого и последовательного понимания роли VSWM в математическом развитии. В этом обзоре будут исследованы эти потенциальные затруднения, чтобы объединить существующие знания по этому вопросу. Ориентируясь на возраст участников, оцениваемые компоненты математики и измеряемые компоненты VSWM, можно приступить к более детальному пониманию конкретных влияний каждого из этих элементов.


    Вступление

    Хотя геометрия является одной из основных областей математического обучения, наряду с расчетами и решением арифметических задач, когнитивные процессы, лежащие в основе академических достижений, связанных с геометрией, подробно не изучены.Психологические аспекты геометрии привлекали внимание как психологов развития (например, Piaget, 1960, Piaget and Inhelder, 1967), так и педагогических психологов (например, Clements, 2003, Clements, 2004, Clements and Battista, 1992, Crowley, 1987, Owens). and Outrhed, 2006, van Hiele, 1986). Что касается основных когнитивных механизмов, то участие пространственных способностей и образов в геометрии также анализировалось (Bishop, 1980, Brown and Presmeg, 1993, Piaget and Inhelder, 1967), но, насколько нам известно, никаких исследований не проводилось. попытался исследовать роль зрительно-пространственной рабочей памяти (VSWM) в геометрии. Настоящее исследование попыталось восполнить этот пробел, изучив участие различных компонентов VSWM в изучении различных аспектов геометрии.

    Интуитивное знание геометрии проверялось в ряде исследований. Например, Рош (1975) показал, что, когда людей из культуры каменного века, не имеющих явного образования в области геометрии, просили выбрать «лучшие примеры» набора форм (т. Е. Группы четырехугольников и почти четырехугольников) , они обычно выбирали квадрат и круг, даже когда набор содержал варианты, очень похожие на них (например, набор, содержащий квадраты, также включал квадратные формы, которые были открытыми, или имели изогнутые стороны, или содержали неправильные углы), предполагая, что люди предпочитают замкнутые симметричные формы (Bornstein, Ferdinandsen, & amp Gross, 1981).

    В том же духе Dehaene et al. (2006) разработали тест для анализа интуитивного понимания некоторых основных понятий геометрии. Их тест был основан на серии массивов из шести изображений, каждое из которых представляет интуитивно понятную концепцию геометрии: пять изображений соответствовали целевой концепции (т.е.они были правильными), а одно противоречило ей. Среди участников были коренные индейцы Амазонки и североамериканцы, которых попросили, каждый на своем родном языке, указать на «уродливый» образ. Результаты показали, что: а.

    Можно определить основные интуитивные представления о геометрии, поскольку индейская группа коренных жителей Амазонки очень хорошо преуспела в использовании концепций топологии (например, связности), евклидовой геометрии (например, линий, точек, параллелизма и прямых углов) и геометрических фигур (например, квадратов, треугольники и круги). Dehaene et al. (2006), следовательно, рассматривали эти концепции как основные принципы (КП) геометрии.

    Взрослые, не получившие образования по геометрии, и маленькие дети (из обеих географических групп) показали схожую компетенцию в этих CP геометрии, то есть успеваемость амазонских детей не отличалась от таковой у американских детей. Взрослые американцы показали значительно лучшие результаты во всех тестах, однако это покажет, что культурные различия проявляются, когда дело доходит до второстепенных принципов геометрии. Если быть более точным, группа взрослых индейцев Амазонки показала плохие результаты (на уровне, сопоставимом с североамериканскими и амазонскими детьми) в заданиях, оценивающих геометрические преобразования, когда участникам приходилось использовать такие понятия, как переводы, симметрии и вращения. Авторы пришли к выводу, что все эти предметы влекут за собой мысленное преобразование одной формы в другую и, следовательно, могут потребовать культурно-опосредованных принципов (CMP) геометрии.

    Спелке, Ли и Изард (2010) утверждали, что знание геометрии основано, по крайней мере, на двух различных основных когнитивных системах: первая используется для представления форм крупномасштабных навигационных схем поверхности, а вторая представляет мелкомасштабные подвижные формы и объекты. Эмпирические доказательства этой последней системы появились из исследований развития, показывающих, что младенцы чувствительны к изменениям угла (Schwartz, Day, 1979, Slater et al., 1991) и длины (Newcombe, Huttenlocher, & amp Learmonth, 1999). Система для представления мелкомасштабных подвижных форм и объектов, следовательно, будет захватывать абстрактную геометрическую информацию, представляющую формы объектов, которые различаются по длине и углу, но не по направлению. Система не может отличить форму от ее зеркального отображения, например, и выявляет качественную преемственность в ходе человеческого развития (Izard & amp Spelke, 2009), а также между культурами (Dehaene et al., 2006).

    В целом, эти исследования показали, что некоторые аспекты геометрии являются «интуитивными»: (1) примитивные (Rosch, 1975), (2) очень рано разработанные (Spelke et al., 2010) и (3) не зависящие от культуры и формальное обучение (Dehaene et al., 2006). Более того, Dehaene et al. (2006) показали, что можно экспериментально оценить интуитивную геометрию. Хотя они не исследовали взаимосвязь между интуитивными аспектами и другими аспектами, которые не зависят от культуры или образования (например, рабочая память или интеллект), или аспектами, зависящими от формального обучения (например, достижения в геометрии).

    Компетентность в геометрии можно рассматривать не только по сравнению с интуитивной геометрией, но и с точки зрения академических достижений по геометрии (т. Е. Способности студента отвечать на типичные вопросы по геометрии в математической учебной программе). Академическая успеваемость по геометрии, особенно на уровне средней школы, считается одной из наиболее важных областей математического обучения, и она связана с будущими академическими и профессиональными успехами учащегося (Верстейнен, ван Левен, Гольдшимдт, Хэмл и Хеннесси, 1998). Ученики средней школы должны владеть концепциями, определениями, теоремами и т. Д. И применять свои знания для решения задач, которые обычно представлены в языковой форме. Поэтому кажется важным изучить, могут ли различия в интуитивной геометрии и других лежащих в основе когнитивных механизмах играть решающую роль в прогнозировании школьной успеваемости по геометрии.

    Система рабочей памяти (WM), в которой определенные компоненты хранения (т. Е. «Подчиненные» системы) обслуживают центральный компонент, отвечающий за управление обработкой информации (Baddeley, 1986), может быть задействована как в приобретенной части интуитивной геометрии. а по геометрии учили в школе. Большое количество исследований показало, что WM предсказывает успехи в школьных задачах, таких как понимание прочитанного (Daneman & amp; Carpenter, 1980), математические достижения (Bull et al., 2008, Fürst and Hitch, 2000, Geary et al., 1990, Hitch, 1978, Passolunghi et al., 2008) и решение арифметических задач (Passolunghi et al., 1999, Passolunghi and Siegel, 2001, Passolunghi and Siegel, 2004). В частности, компонент WM, участвующий в хранении и обработке визуально-пространственной информации (VSWM), по-видимому, вовлечен в способность детей считать (Kyttälä, Aunio, Lehto, Van Luit и amp Hautamäki, 2003), производительность в многозначных операциях ( Heathcote, 1994) и невербальное решение проблем (Rasmussen & amp Bisanz, 2005), а также математические достижения (Bull et al., 2008, Jarvis and Gathercole, 2003, Maybery and Do, 2003).

    Хотя взаимосвязь между VSWM и геометрией ранее не изучалась, насколько нам известно, уже было продемонстрировано, что VSWM предсказывает успех человека в деятельности, связанной с геометрией. Чтобы привести пример, было показано, что способность удерживать и манипулировать визуально-пространственной информацией конкретно предсказывает успех в архитектуре и инженерии (Verstijnen et al., 1998). Это делает VSWM главным кандидатом для поиска когнитивных механизмов, поддерживающих как интуитивную геометрию, так и школьные достижения по геометрии, хотя последняя будет связана со многими другими переменными, влияющими на математические достижения в школе (например, язык, расчет, решение проблем, мотивация, метапознание и т. Д. и т. д. Aydın & amp Ubuz, 2010). Кроме того, рассмотрение подкомпонентов VSWM позволит понять, какие компоненты VSWM связаны с интуитивно понятной геометрией и достижениями в геометрии.

    Показано, что система VSWM не унитарна. Многие исследования (см. Logie, 1995) подтвердили различие между визуальными и пространственными подкомпонентами VSWM, причем первый относится к воспроизведению форм и / или текстур, а второй - к воспроизведению пространственных местоположений и последовательностей. Альтернативный подход - менее широко признанный, но недавно получивший поддержку (Cornoldi and Vecchi, 2003, Mammarella et al., Представлен для публикации, Mammarella, Pazzaglia and Cornoldi, 2008, Mammarella et al., 2006, Pazzaglia and Cornoldi, 1999) - различает визуальные задачи WM, которые включают запоминание форм, текстур и цветов, пространственно-последовательные задачи, требующие вспомнить последовательность пространственных местоположений, и пространственно-одновременные задачи, требующие вспомнить массив одновременно представленных местоположений. Также было предложено проводить различие между многими различными типами процессов WM, основываясь не только на формате / содержании информации, но и на степени задействованного контролируемого внимания. Это последнее различие описывалось многими способами, например проводя различие между простыми задачами хранения и сложными задачами диапазона (Unsworth & amp Engle, 2005), или между пассивными процессами (как в простых задачах хранения) и активными процессами (как в сложных задачах диапазона) (Cornoldi & amp Vecchi, 2003), где первые включают сохранение информации, которая не была изменена после кодирования, в то время как последнее требует некоторого преобразования и манипулирования информацией и, по-видимому, более тесно коррелирует с индивидуальной степенью успеха в геометрических задачах, требующих манипулирования визуальной информацией.

    Настоящее исследование было разработано в первую очередь для поиска любых взаимосвязей между VSWM, интуитивной геометрией и академической успеваемостью по геометрии среди учащихся средней школы. Во-вторых, мы стремились изучить, связаны ли различные компоненты VSWM по-разному с CP и CMP геометрии, как определено Dehaene et al. (2006). Для этого мы выполнили как интуитивно понятную задачу по геометрии (Dehaene et al., 2006), так и продвинутую батарею MT, стандартизированный тест для оценки достижений по геометрии (Cornoldi, Friso, & amp; Pra Baldi, 2010), разработанный для учащихся средней школы, который включает элементы того типа, который содержится в тестах PISA (OECD, 2007). Мы выбрали тестирование учащихся средней школы, потому что тесты PISA проводятся только для этой возрастной группы, и потому, что эти учащиеся предположительно почти завершили изучение культурных и образовательных аспектов геометрии, поскольку любое дальнейшее образование может не содержать геометрии (в По крайней мере, в Италии, где проводилось это исследование).

    Для оценки VSWM мы использовали три простых задачи хранения (одну визуальную, одну пространственно-последовательную и одну пространственно-одновременную) и три сложные задачи диапазона. Различие между простым хранением и сложными задачами VSWM было особенно важно для целей этого исследования, потому что производительность в геометрии связана не просто с обслуживанием, но и с манипулированием информацией, поэтому сложные задачи диапазона могут предоставить важную информацию, в то время как вклад простых задачи хранения могут оказаться менее актуальными.

    Таким образом, наше исследование изучило участие VSWM в интуитивной геометрии и стремилось выяснить, влияют ли как VSWM, так и интуитивная геометрия на академические достижения по геометрии. Судя по предыдущим данным, интуитивно понятные геометрические концепции можно разделить на CP и CMP (Dehaene et al., 2006, Spelke et al., 2010). Мы проверили, поддерживаются ли достижения учащихся по геометрии как CP, так и CMP по геометрии, а также VSWM. Мы также исследовали, требует ли CMP геометрии (изучение которой опосредовано опытом) поддержка VSWM.

    Образец взаимосвязей был исследован с использованием моделей анализа путей в последовательных этапах для сравнения адекватности различных моделей при описании взаимосвязей между переменными.


    ОРИГИНАЛЬНАЯ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ статья

    • Кафедра педагогики, психологии, философии, гуманитарный факультет, Университет Кальяри, Кальяри, Италия

    Это исследование было направлено на изучение влияния подкомпонентов зрительно-пространственной активной рабочей памяти на ранние математические навыки у детей раннего возраста, за которым следили в течение первых двух лет начальной школы. Мы провели тесты, исследующие активную зрительную рабочую память (пазл), пространственную активную рабочую память (обратная корси) и математические задания 43 детям в начале первого класса (T1), в конце первого класса (T2) и в конец второго класса (Т3). Задачи по математике были выбраны в соответствии с возрастом детей и уровнем их формального образования: & # x201CBattery для оценки числового интеллекта от 4 до 6 лет & # x201D (BIN 4 & # x20136) в T1 для проверки ранней числовой компетенции. и & # x201CTest для оценки способностей к счетам и решению задач & # x201D (AC-MT 6 & # x201311) для проверки математических навыков в T2 и T3. Для изучения взаимосвязи между визуальной и пространственной рабочей памятью и математическими способностями в трех точках времени были выполнены три регрессионные модели, в которых предикторы были идентифицированы путем обратного отбора на основе использования индекса байесовского информационного критерия (BIC). Результаты показывают, что пространственная рабочая память влияет на начальные числовые показатели в Т1, в то время как ранние численные показатели являются уникальным предиктором математических показателей в Т2. В конце второго класса регрессионная модель выявляет взаимосвязь между математическими способностями и визуальной и пространственной рабочей памятью, а также снижение важности предикторов, зависящих от предметной области. В исследовании показаны различные значения предикторов визуальной и пространственной рабочей памяти в течение периодов развития детей и представлены дополнительные доказательства для дискуссии о взаимосвязи между зрительно-пространственной рабочей памятью и математическими способностями у маленьких детей.


    Границы психологии

    Сведения о принадлежности редактора и рецензентов являются последними, указанными в их профилях исследования Loop, и могут не отражать их ситуацию на момент рецензирования.


    • Скачать статью
      • Скачать PDF
      • ReadCube
      • EPUB
      • XML (NLM)
      • Дополнительный
        Материал
      • EndNote
      • Справочный менеджер
      • Простой текстовый файл
      • BibTex


      ПОДЕЛИСЬ

      Рекомендации для практики и будущих исследований

      В этой статье представлен обзор современной доказательной базы по ряду вмешательств для детей с проблемами рабочей памяти. Хотя мы разделили эти вмешательства на классные и компьютерные, это следует рассматривать скорее как удобное разделение для рассмотрения вмешательств рабочей памяти, особенно в рамках текущей литературы, а не как статическую дихотомию. Однако, что важно, несмотря на публикацию ряда книг и статей о рабочей памяти у детей и подростков, очень ограниченные исследования были сосредоточены на обучении учителей поддержке учащихся с проблемами рабочей памяти. Единственное исключение - Elliot et al. (Ссылка Elliott, Gathercole, Alloway, Holmes и Kirkwood 2010). Кроме того, только одна команда (работа Кольмара, Дэвиса и Шелдона по Memory Mates Colmar et al., Ссылка Colmar, Davis and Sheldon, 2016 г., Дэвис и др., Ссылка Davis, Sheldon and Colmar, 2014 г., Sheldon et al., Ссылка Sheldon, Davis и др., Colmar 2015) был сосредоточен на развитии у самих учащихся стратегий и навыков независимого внимания и рабочей памяти. Многие студенты испытывают трудности в классе, как познавательные, так и академические, что отрицательно сказывается на их благополучии. Работа с учителями и предоставление учащимся стратегий для улучшения и поддержки обучения в классе с помощью стратегий внимания и рабочей памяти - это ключевая роль, о которой школьные психологи и консультанты в идеале должны знать и с которыми необходимо взаимодействовать.

      Насколько известно авторам, не было исследований интервенционных вмешательств, в которых оценивалась бы степень, в которой классные и компьютеризированные вмешательства могли дополнять друг друга при совместном использовании, особенно в их влиянии на объем рабочей памяти, использование и частоту использования разнообразие стратегий рабочей памяти и успеваемость. В будущих исследованиях можно будет изучить различные результаты совместного использования компьютеризированных и классных вмешательств по сравнению с использованием только одной формы вмешательства.

      По-видимому, дети усваивают лучшие стратегии более эффективного использования внимания и рабочей памяти по мере взросления и адаптации к возрастающим академическим требованиям (Gathercole, Reference Gathercole 2008 Witt, Reference Witt 2011). Такая программа, как Memory Mates, направлена ​​на улучшение этого развития в функционально значимых контекстах путем нацеливания внимания и рабочей памяти учащихся в контексте класса (Colmar et al., Reference Colmar, Davis and Sheldon 2016 Davis et al., Reference Davis, Sheldon и Colmar 2014), а также с обучением и поддержкой учителей (Sheldon et al., Reference Sheldon, Davis and Colmar 2015). Программа Memory Mates направлена ​​на то, чтобы расширить использование учащимися разнообразных навыков рабочей памяти, частоту использования вновь усвоенных и существующих навыков, а также способности учащихся к рабочей памяти.

      В целом рекомендуется, чтобы школьные психологи и консультанты поддерживали педагогов в применении многослойного подхода, создавая в классе среду, которая минимизирует требования к рабочей памяти и способствует развитию внимания и стратегий рабочей памяти у учащихся при поддержке учителя. Важно отметить, что учащимся необходимо одновременно предоставлять стратегии рабочей памяти, такие как представленные в программе Memory Mates, которые они могут использовать независимо и, таким образом, развивать и саморегулировать свои собственные навыки и способности рабочей памяти.


      Метод

      Участников

      Данные, использованные в этом исследовании, были собраны в рамках крупномасштабного интервенционного исследования влияния подготовки учителей в дифференцированном математическом образовании на успеваемость учащихся по математике. В нем приняли участие 4337 детей (со 2 по 6 классы) из 32 начальных школ Нидерландов. Дети поступили из 185 классов, из которых 47 классов были всесезонными, состоящими из детей двух (например, 3 и 4 классов), а иногда и трех классов. Родители получили письменную информацию об исследовании, и мы использовали процедуру пассивного информированного согласия. Родители сообщили учителю о своем ребенке или назначенном контактном лице в своей школе, когда они не хотят, чтобы их ребенок участвовал. Исследование было одобрено этическим комитетом факультета социальных и поведенческих наук Утрехтского университета.

      Материалы

      Рабочая память

      Были выполнены два интерактивных компьютерных задания на рабочую память, подходящих для самостоятельного администрирования в классе: игра «Лев» и игра «Обезьяна». Игра «Лев» представляет собой сложную визуально-пространственную задачу, в которой дети должны искать цветных львов (Van de Weijer-Bergsma, Kroesbergen, Prast, & amp Van Luit, 2014). Детям представлена ​​матрица 4х4, содержащая 16 кустов.В каждом испытании восемь львов разного цвета (красный, синий, зеленый, желтый, фиолетовый) последовательно представлены в разных местах матрицы в течение 2000 мс. Дети должны запомнить последнее место, где появлялся лев определенного цвета (например, красного), и использовать кнопку мыши, чтобы щелкнуть в этом месте после завершения последовательности. Задача состоит из пяти уровней, каждый из которых состоит из четырех элементов, в которых нагрузка на рабочую память регулируется количеством цветов - и, следовательно, количеством ячеек, которые дети должны запоминать и обновлять. Никаких правил отсечения не применялось. Все дети выполнили все 20 заданий. Мы подсчитали долю предметов, отозванных в правильном месте. Игра Lion имеет отличную внутреннюю согласованность (α Кронбаха между 0,86 и 0,90), удовлетворительную надежность повторного тестирования (ρ = .71), а также хорошая одновременная и прогностическая достоверность (Van de Weijer-Bergsma et al., 2014).

      Игра «Обезьяна» - это устное задание, в котором дети должны запоминать и вспоминать разные слова задом наперед. Дети слышат произносимые слова (например, луна, рыба, роза, глаз, дом, лед, огонь, кошка, пальто). В голландском языке эти слова (то есть maan, vis, roos, oog, huis, ijs, vuur, poes, jas) являются одними из слов, которые впервые выучили при чтении дети в первом классе. Дети должны запоминать слова и вспоминать их задом наперед, нажимая на написанные слова, представленные визуально в матрице 3 × 3. Задача состоит из пяти уровней, каждый из четырех элементов, в которых нагрузка на рабочую память регулируется количеством слов, которые дети должны запомнить и вспомнить в обратном порядке, в диапазоне от двух слов на уровне 1 до шести слов на уровне 5. Нет правил отсечения. были применены все дети закончили все 20 пунктов. Мы оценили долю отозванных элементов в правильном порядке. Игра Monkey имеет отличную внутреннюю согласованность (α Кронбаха между 0,78 и 0,89) и демонстрирует хорошую одновременную и прогностическую достоверность (Van de Weijer-Bergsma, Kroesbergen & amp Van Luit, 2014). Несколько исследований показали, что задачи обратного диапазона требуют исполнительной обработки у детей и, следовательно, могут считаться мерой рабочей памяти в детстве (Alloway, Gathercole, & amp; Pickering, 2006 Gathercole, Brown, & amp; Pickering, 2003).

      Свободное владение математикой

      Арифметический тест темпа (ATT De Vos, 1992) - это стандартизированный тест с карандашом и бумагой, который часто используется в голландском и фламандском образовании для измерения беглости математики. Его психометрическая ценность была установлена ​​на выборке из 10 059 фламандских детей (Ghesquière & amp Ruijssenaars, 1994). Представлены пять наборов из 40 формальных математических задач, соответственно, в областях сложения (+), вычитания (-), умножения (×), деления (÷) и смеси четырех областей (+, -, ×, ÷ ). В каждом сете дети должны решить как можно больше задач за 1 минуту. Все задачи состоят из уравнений с двумя операндами с результатом меньше 100 и обоими операндами в диапазоне от 0 до 90. В качестве оценки предметной области использовалось общее количество проблем, на которые были даны правильные ответы для каждой области. В нашем исследовании надежность повторного тестирования для различных доменов варьировалась от ρ = От 0,84 до 0,87 (односторонний п & lt .001) через 4 месяца и с ρ = От 0,82 до 0,86 (односторонний п & lt .001) через 8 месяцев. Кроме того, общее количество решенных задач сильно зависело от результатов национального теста по математике, состоящего в основном из контекстных задач (ρ = 0,74, односторонний п & lt .001). Анализ главных компонентов показал, что в каждом классе и при каждом измерении производительность четырех областей связана с одним фактором. Разница, объясняемая этим фактором, который мы называем «беглостью математики», варьировалась от 59,5% (во 2-м классе, где применялись только сложение и вычитание) до 79,8% (в 6-м классе, где применялись все четыре области).

      Процедура

      В 2012–2013 учебном году измерения проводились трижды: в сентябре – октябре 2012 г. (T1), в январе – феврале 2013 г. (T2) и в мае – июне 2013 г. (T3). На T1 визуально-пространственный WM оценивался с помощью игры «Лев» в классах со 2 по 6. Учителя получили электронное письмо, содержащее информацию для входа в систему их класса детей, и их попросили позволить всем ученикам завершить задание в течение трех недель. В T2 мы оценивали словесный WM с помощью игры «Обезьяна» во 2–6 классах. ATT проводился учителем в T1, T2 и T3 в классах 2–6. Дети во 2 классе закончили только первые два столбца ATT после умножения. вводится только позже, во втором классе, а разделение вводится в третьем классе. Дети с 3 по 6 классы закончили все пять столбцов ATT.

      Отсутствующие значения

      Из-за масштабности исследования информация о недостающих данных не собиралась. Что касается ATT, у 53 детей (13, 17, 10, 6 и 7 детей из 2, 3, 4, 5 и 6 классов соответственно) отсутствовали данные по всем трем измерениям. Большинство этих детей сменили школу во время учебы. Мы использовали данные ATT для оставшихся 4285 детей в анализе (характеристики выборки см. В таблице 1), при этом 74% детей предоставили данные по всем трем измерениям, 22% детей предоставили данные для двух измерений, а 4% детей предоставили данные. всего за одно измерение. Данные в большинстве случаев отсутствовали из-за отсутствия в школе (например, в случае болезни) во время оценки. В трех случаях дети не смогли составить один или два столбца ATT по неизвестным причинам. Из 4285 детей всего 3830 детей (89%) предоставили данные о зрительно-пространственной рабочей памяти, а 3499 детей (82%) предоставили данные о вербальной рабочей памяти, из которых 3234 ребенка (75%) предоставили и то, и другое.

      Анализ данных

      На шаге 1 мы подобрали четыре общих (то есть для всей выборки) одномерной модели скрытой кривой роста, чтобы исследовать уровень и скорость роста математической беглости в каждой области (т.е. сложение, вычитание, умножение и деление), а также связь между уровнем и скоростью роста. Использовался статистический пакет Mplus (версия 7 Muthén & amp Muthén, 1998-2010). Был применен метод полной оценки максимального правдоподобия (MLR), поскольку он устойчив к ненормальности и может обрабатывать недостающие данные. Обычно в моделях линейного роста веса регрессий для T1, T2 и T3 фиксируются на 0, 1 и 2, и в результате пересечение в основном оценивается на основе T1. Однако, поскольку один из наших предикторов (то есть вербальная рабочая память в T2) не может использоваться для прогнозирования прошлой производительности в T1, мы использовали модель центрированного роста. В каждой модели измерение в T2 было выбрано в качестве нулевой точки времени, а веса регрессии для наклона были зафиксированы на уровне -1 для измерения в T1 и 1 для измерения в T2. В результате уровень производительности в основном оценивается на основе производительности T2, но также зависит от производительности T1 и T3. Хотя не было предпринято никаких попыток объяснить дисперсию на уровне класса, во всех моделях стандартные ошибки были исправлены для вложенной структуры с использованием автоматической установки многоуровневого моделирования (Stapleton, 2006). Применение утверждения Mplus «тип является сложным» гарантирует, что часть дисперсии модели приписывается межклассовой дисперсии (то есть дисперсии результатов успеваемости, существующей между классами), а не только внутриклассной дисперсии. Мы оценили соответствие модели с помощью сравнительного индекса соответствия (CFI), индекса Такера-Льюиса (TLI) и среднеквадратичной ошибки аппроксимации (RMSEA). CFI и TLI хороши, если & gt .95, и приемлемы, если & gt .90. Среднеквадратичное отклонение считается хорошим, если <0,05, и приемлемым, если ≤ 0,80 (Browne & amp Cudeck, 1993). Однако из-за большого размера выборки мы ожидаем, что критерии χ 2 будут значимыми.

      На шаге 2, после определения того, какой тип модели общего роста лучше всего соответствует данным, мы выполнили анализ многогрупповой кривой скрытого роста на одномерных моделях с помощью команды группировки внутри уровня, чтобы оценить параметры (пересечение и наклон) для каждого сорта отдельно (т. Е. оценки 2, 3, 4, 5 и 6 для сложения и вычитания, оценки 3, 4, 5 и 6 для умножения и деления). Мы использовали команду внутриуровневого группирования, поскольку некоторые классы являются универсальными (Muthen & amp Asparouhov, 2011). В этих многогрупповых анализах мы позволяли свободно оценивать средние значения и отклонения отсечений и наклона для каждого класса. Мы использовали критерий Вальда χ2 только для проверки различий в значениях параметров между двумя высшими и низшими оценками (то есть 2 и 6 или 3 и 6), чтобы ограничить количество сравнений.

      На шаге 3 мы расширили четыре общие модели из шага 1 с визуально-пространственной и вербальной рабочей памятью в качестве предикторов, чтобы проверить, были ли индивидуальные различия в уровне производительности (перехват) и скорости роста (наклон) в математической беглости предсказаны с помощью рабочая память, и подходят ли эти модели. Кроме того, визуально-пространственная и вербальная рабочая память могли изменяться.

      На этапе 4 снова была добавлена ​​команда внутриуровневого группирования (т. Е. Оценка) для изучения возрастных различий в прогностической ценности зрительно-пространственной и вербальной рабочей памяти. На этом этапе анализа рабочая память регрессировала только на пересечениях и наклонах в тех классах со значительными вариациями на этапе 2. Z Штейгера (Z ЧАС) был использован для проверки статистической значимости различий между оценками в зависимых стандартизованных оценках визуально-пространственной и вербальной рабочей памяти (Steiger, 1980 Hoerger, 2013) с учетом ковариации между двумя задачами рабочей памяти. Чтобы проверить, являются ли статистически значимыми различия в независимых стандартизованных оценках и ковариациях между самой низкой и самой высокой оценками, мы использовали метод Фишера. р-к-z трансформация (Lowry, 2013 Steiger, 1980).

      При выполнении множественных сравнений (на шагах 2 и 4) применялась поправка Холма, чтобы гарантировать, что вероятность ошибки типа I не превышает 0,05 уровня. В методике Холма сначала п-значения соответствующих результатов тестирования ранжируются от наименьшего к наибольшему. Самый маленький результат п-значение должно быть меньше или равно α / k (где α = 0,05, а k - количество тестов). Второй по величине п-значение сравнивается с α / (k-1). Эта последовательность выполняется до тех пор, пока не появится исправленный п-значение становится больше 0,05. Например, когда проводится три сравнения, тестирование на уровне 0,05, чтобы иметь возможность говорить о значительном различии, наименьшее начальное п-значение должно быть ≤ 0,017, а второе наименьшее п-уровень должен быть ≤ 0,025, а конечный п-значение должно быть ≤ 0,05 (Holm, 1979).


      Цели

      Несколько исследований были сосредоточены на роли рабочей памяти (WM) в прогнозировании математической грамотности и грамотности чтения. Были предложены альтернативные модели WM, и была продвинута модель WM, зависящая от модальности, различающая вербальные и визуально-пространственные модальности WM. Кроме того, взаимосвязь между вербальным и зрительно-пространственным WM и академической успеваемостью не изучалась широко и последовательно, особенно когда речь идет о различении математических задач и задач по чтению.

      Метод

      В настоящем исследовании мы протестировали большую группу детей среднего школьного возраста по нескольким показателям WM, а также по математике и чтению.

      Полученные результаты

      Подтверждающий факторный анализ показал, что вербальный и зрительно-пространственный WM можно дифференцировать, и что эти факторы имеют разную предсказательную силу при объяснении уникальных частей вариативности в чтении и математике.

      Выводы

      Наши результаты указывают на важность различения модальностей WM при оценке взаимосвязи между математикой и чтением.


      Смотреть видео: top 10 ponturi care îți pot îmbunătăți memoria (January 2022).