Проблема разработки методов измерения точности репрезентации количества на всем протяжении школьного обучения
https://doi.org/10.26907/esd.18.4.12
EDN: PKUHQM
Аннотация
Актуальность и социальная востребованность разработки методов измерения точности репрезентации количественной информации связана с необходимостью анализа специфических когнитивных функций, которые лежат в основе индивидуальных различий в скорости и качестве усвоения школьных знаний. Среди показателей когнитивного развития репрезентация количества, выраженного в символическом, несимволическом и смешанном формате, является одной из самых необходимых для успешного обучения математике в школе. В статье представлены результаты разработки и адаптации трех тестов «Чувство числа», «Числовая линия» и «Точки и числа», направленных на измерение точности репрезентации количественной информации в виде множеств объектов, чисел, а также при их смешении. В процессе адаптации тестов общее количество участников исследования достигло 1751 ученика 1–11-х классов в возрасте от 6,8 до 18,8 года, из них 48,8% девочек. Для каждого теста проведен анализ внутренней согласованности, рассчитаны описательные статистики, проанализировано распределение показателей точности репрезентации количества на различных уровнях общего образования. Результаты анализа показали удовлетворительные психометрические характеристики компьютеризованных тестов репрезентации количества, что свидетельствует об их надежности и возможности применения на начальном, основном и полном уровнях общего образования.
Об авторах
Т. Н. Тихомирова
Психологический институт РАО
Россия
Россия
Татьяна Н. Тихомирова
Москва
С. Б. Малых
Психологический институт РАО
Россия
Россия
Сергей Б. Малых
Москва
Список литературы
1. Тихомирова, Т. Н., Малых, С. Б. Символическая и несимволическая репрезентация количества: специфика соотношения и связь с успешностью в математике // Теоретическая и экспериментальная психология. – 2021. – Т. 14. – № 3. – С. 6–23.
2. Тихомирова, Т. Н., Малых, А. С. Точность оценки старшеклассниками количественной информации в символическом, несимволическом и смешанном форматах // Вопросы психологии. – 2022. – Т. 68. – № 5. – С. 19–31.
3. De Smedt, B., Noël, M. P., Gilmore, C., Ansari, D. How do symbolic and non-symbolic numerical magnitude processing skills relate to individual differences in children's mathematical skills? A review of evidence from brain and behavior // Trends in Neuroscience and Education. – 2013. – Vol. 2. – No. 2. – P. 48–55. –DOI:10.1016/j.tine.2013.06.001
4. Dehaene, S. The number sense: How the mind creates mathematics. – USA: Oxford University Press, 2011.
5. Friso-van den Bos, I., Kroesbergen, E. H., Van Luit, J. E., Xenidou-Dervou, I., Jonkman, L. M., Van der Schoot, M., Van Lieshout, E. C. Longitudinal development of number line estimation and mathematics performance in primary school children // Journal of Experimental Child Psychology. – 2015. – Vol. 134. – P. 12–29. –DOI:10.1016/j.jecp.2015.02.002
6. Halberda, J., Mazzocco, M. M. M., Feigenson, L. Individual differences in non-verbal number acuity correlate with Maths achievement // Nature. – 2008. – Vol. 455. – No.7213. – P. 665–668. – DOI:10.1038/nature07246
7. Halberda, J., Ly, R., Wilmer, J., Naiman, D., Germine, L. Number sense across the lifespan as revealed by a massive internet-based sample // Proceedings of the National Academy of Sciences. – 2012. – Vol. 109. – No. 28. – P. 11116–11120. –DOI:10.1073/pnas.1200196109
8. Malone, S. A., Heron-Delaney, M., Burgoyne, K., Hulme, C. Learning correspondences between magnitudes, symbols and words: Evidence for a triple code model of arithmetic development // Cognition. – 2019. – Vol. 187. – P. 1–9. –DOI:10.1016/j.cognition.2018.11.016
9. Orrantia, J., Muñez, D., Matilla, L., Sanchez, R., San Romualdo, S., Verschaffel, L. Disentangling the mechanisms of symbolic number processing in adults’ mathematics and arithmetic achievement // Cognitive Science. – 2019. – Vol. 43. – No. 1. – P. 1–24. –DOI:10.1111/cogs.12711
10. Reynvoet, B., Sasanguie, D. The symbol grounding problem revisited: A thorough evaluation of the ANS mapping account and the proposal of an alternative account based on symbol–symbol associations // Frontiers in Psychology. – 2016. – Vol. 7. – P. 1581. –DOI:10.3389/fpsyg.2016.01581
11. Ritchie, S. J., Bates, T. C. Enduring links from childhood mathematics and reading achievement to adult socioeconomic status // Psychological Science. – 2013. – Vol. 24. – No. 7. – P. 1301–1308. – DOI:10.1177/0956797612466268
12. Sasanguie, D., De Smedt, B., Reynvoet, B. Evidence for distinct magnitude systems for symbolic and non-symbolic number // Psychological Research. – 2017. – Vol. 81. – No. 1. – P. 231–242. – DOI:10.1007/s00426-015-0734-1
13. Siegler, R. S. Magnitude knowledge: The common core of numerical development // Developmental science. – 2016. – Vol. 19 – No. 3. – P. 341–361. –DOI:10.1111/desc.12395
14. Slusser, E., Barth, H. Intuitive proportion judgment in number-line estimation: Converging evidence from multiple tasks // Journal of Experimental Child Psychology. – 2017. – Vol. 162. – P. 181–198. – DOI:10.1016/j.jecp.2017.04.010
15. Testolin, A., Zou, W. Y., McClelland, J. L. Numerosity discrimination in deep neural networks: Initial competence, developmental refinement and experience statistics // Developmental Science. – 2020. – Vol. 23. – No. 5. – P. e12940. – DOI:10.1111/desc.12940
16. Tikhomirova, T., Kuzmina, Y., Lysenkova, I., Malykh, S. The relationship between non-symbolic and symbolic numerosity representations in elementary school: The role of intelligence // Frontiers in Psychology. – 2019. – Vol. 10. – P. 2724. –DOI:10.3389/fpsyg.2019.02724
17. Tikhomirova, T., Malykh, A., Lysenkova, I., Kuzmina, Y., Malykh, S. The development of number line accuracy in elementary school children: A cross-country longitudinal study // British Journal of Educational Psychology. – 2023. – Vol. 93. – No. 2. – P. 423–436. –DOI:10.1111/bjep.12566
18. Wang, J. J., Odic, D., Halberda, J., Feigenson, L. Changing the precision of preschoolers’ approximate number system representations changes their symbolic math performance // Journal of Experimental Child Psychology. – 2016. – Vol. 147. – P. 82–99. –DOI:10.1016/j.jecp.2016.03.002
19. Wang, M. T., Ye, F., Degol, J. L. Who chooses STEM careers? Using a relative cognitive strength and interest model to predict careers in science, technology, engineering, and mathematics // Journal of Youth and Adolescence. – 2017. – Vol. 46. – P. 1805–1820. –DOI:10.1007/s10964-016-0618-8
Рецензия
Для цитирования:
Тихомирова Т.Н., Малых С.Б. Проблема разработки методов измерения точности репрезентации количества на всем протяжении школьного обучения. Образование и саморазвитие. 2023;18(4):157-170. https://doi.org/10.26907/esd.18.4.12. EDN: PKUHQM
For citation:
Tikhomirova T., Malykh S. Estimating Accuracy of Quantity Representation During the Whole Schooling Period: Problems of Methods Development. Education and Self-Development. 2023;18(4):157-170. (In Russ.) https://doi.org/10.26907/esd.18.4.12. EDN: PKUHQM
Просмотров:
3
Послать статью по эл. почте 