Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Behavior
Click here for the English version

Behavior

Multimedia batteri for vurdering av kognitive og grunnleggende ferdigheter i matematikk (BM-PROMA)

Published: August 28, 2021 doi: 10.3791/62288
Automatic Translation
*1,2, *1, *1, *1
1Faculty of Psychology and Speech Therapy, Universidad de La Laguna, 2Faculty of Education, Universidad Católica del Maule
* These authors contributed equally

Summary

BM-PROMA er et gyldig og pålitelig multimediediagnostisk verktøy som kan gi en komplett kognitiv profil av barn med matematiske lærevansker.

Abstract

Læring av matematikk er en kompleks prosess som krever utvikling av flere domene-generelle og domenespesifikke ferdigheter. Det er derfor ikke uventet at mange barn sliter med å holde seg på karakternivå, og dette blir spesielt vanskelig når flere evner fra begge domener er svekket, som ved matematiske lærevansker (MLD). Overraskende, selv om MLD er en av de vanligste nevroutviklingsforstyrrelsene som påvirker skolebarn, inkluderer de fleste av de tilgjengelige diagnostiske instrumentene ikke vurdering av domene-generelle og domenespesifikke ferdigheter. Videre er svært få datastyrte. Så vidt vi vet, er det ikke noe verktøy med disse funksjonene for spansktalende barn. Hensikten med denne studien var å beskrive protokollen for diagnostisering av spanske MLD-barn ved hjelp av BM-PROMA multimediabatteri. BM-PROMA legger til rette for evaluering av begge ferdighetsdomenene, og de 12 oppgavene som er inkludert for dette formålet er empirisk evidensbaserte. Den sterke interne konsistensen av BM-PROMA og dens flerdimensjonale indre struktur er demonstrert. BM-PROMA viser seg å være et passende verktøy for å diagnostisere barn med MLD under grunnopplæringen. Det gir en bred kognitiv profil for barnet, som vil være relevant ikke bare for diagnose, men også for individualisert instruksjonsplanlegging.

Introduction

Et av de avgjørende målene for grunnopplæringen er oppkjøpet av matematiske ferdigheter. Denne kunnskapen er svært relevant, da vi alle bruker matematikk i hverdagen vår, for eksempel for å beregne endring gitt på supermarkedet1,2. Som sådan går konsekvensene av dårlig matematisk ytelse utover det akademiske. På sosialt nivå utgjør en sterk utbredelse av dårlig matematisk ytelse i befolkningen en kostnad for samfunnet. Det er bevis på at forbedring av dårlige numeriske ferdigheter i befolkningen fører til betydelige besparelser for et land3. Det er også negative konsekvenser på individnivå. For eksempel, de som viser et lavt nivå av matematiske ferdigheter presenterer dårlig faglig utvikling (f.eks. høyere sysselsetting i dårlig betalte manuelle yrker og høyere arbeidsledighet)4,5,6, rapporterer ofte negative sosio-emosjonelle responser mot akademikere (f.eks. angst, lav motivasjon mot akademikere)7,8, og har en tendens til å presentere dårligere mental og fysisk helse enn sine jevnaldrende med gjennomsnittlig matematisk prestasjon9. Studenter med matematiske lærevansker (MLD) viser svært dårlig ytelse som vedvarer over tid10,11,12. Som sådan er det mer sannsynlig at de lider konsekvensene nevnt ovenfor, spesielt hvis disse ikke umiddelbart diagnostiseres13.

MLD er en nevrobiologisk lidelse preget av alvorlig svekkelse når det gjelder å lære grunnleggende numeriske ferdigheter til tross for tilstrekkelig intellektuell kapasitet og skolegang14. Selv om denne definisjonen er allment akseptert, er instrumentene og kriteriene for identifikasjon fortsatt under diskusjon15. En utmerket illustrasjon av fraværet av en universell avtale om MLD-diagnose er mangfoldet av rapporterte prevalenstall, alt fra 3 til 10%16,17,18,19,20,21. Denne vanskeligheten i diagnosen stammer fra kompleksiteten av matematisk kunnskap, noe som krever at en kombinasjon av flere domene-generelle og domenespesifikke ferdigheter læres22,23. Barn med MLD viser svært forskjellige kognitive profiler, med en bred konstellasjon av underskudd14,24,25,26,27. I denne forbindelse foreslås det at behovet for flerdimensjonal vurdering ved hjelp av oppgaver som involverer forskjellige numeriske representasjoner (dvs. verbale, arabiske, analoge) og aritmetiske ferdigheter11.

I grunnskolen er symptomene på MLD forskjellige. Når det gjelder domenespesifikke ferdigheter, er det konsekvent funnet at mange MLD-studenter viser vanskeligheter med grunnleggende numeriske ferdigheter, for eksempel raskt og nøyaktig gjenkjenne arabiske tall28,29,30, sammenligne størrelser31,32, eller representere tall på nummerlinjen33,34. Grunnskolebarn har også vist vanskeligheter med å forstå begrepskunnskap, for eksempel stedsverdi35, aritmetisk kunnskap36eller ordenstallitet målt gjennom sorterte sekvenser37. Når det gjelder domene-generelle ferdigheter, har det blitt lagt særlig vekt på rollen som arbeidsminne38,39 og språk40 i utviklingen av matematiske ferdigheter hos barn med og uten MLD. I forhold til arbeidsminnet tyder resultatene på at studenter med MLD viser et underskudd i sentralledelsen, spesielt når det er nødvendig for å manipulere numerisk informasjon41,42. Et underskudd i visuospatial korttidshukommelse har også blitt hyppig rapportert hos barn med MLD43,44. Språkferdigheter har vist seg å være en forutsetning for å lære tallferdigheter, spesielt de som involverer høy verbal behandlingskrav7. For eksempel er fonologiske behandlingsferdigheter [f.eks. fonologisk bevissthet og Rapid Automatized Naming (RAN)] nært knyttet til de grunnleggende ferdighetene som læres i grunnskolen, for eksempel numerisk behandling eller aritmetisk beregning39,45,46,47. Her har det vist seg at variasjoner i fonologisk bevissthet og RAN er forbundet med individuelle forskjeller i tallferdigheter som innebærer håndtering av verbal kode42,48. I lys av den komplekse profilen til barn med MLD, bør et diagnostisk verktøy ideelt sett inkludere oppgaver som vurderer både domene-generelle og domenespesifikke ferdigheter, som rapporteres å være oftere mangelfulle hos disse barna.

De siste årene har det blitt utviklet flere papir- og blyantscreeningsverktøy for MLD. De som oftest brukes med spanske grunnskolebarn er a) Evamat-Batería para la Evaluación de la Competencia Matemática (Batteri for evaluering av matematisk kompetanse)49; b) Tedi-Math: En test for diagnostisk vurdering av matematiske funksjonshemninger (spansk tilpasning)50; c) Test de Evaluación Matemática Temprana de Utrecht (TEMT-U)51,52, den spanske versjonen av Utrecht Early Numeracy Test53; og d) Test av tidlige matematiske evner (TEMA-3)54. Disse instrumentene måler mange av de domenespesifikke ferdighetene nevnt ovenfor; Imidlertid vurderer ingen av dem domene-generelle ferdigheter. En annen begrensning av disse instrumentene - og av papir- og blyantverktøy generelt - er at de ikke kan gi informasjon om nøyaktigheten og automatiskheten som hver vare behandles med. Dette ville bare være mulig med et datastyrt batteri. Imidlertid er det utviklet svært få applikasjoner for dyskalkulidiagnose. Det første datastyrte verktøyet designet for å identifisere barn (i alderen 6 til 14) med MLD var Dyscalculia Screener55. Noen år senere ble den nettbaserte DyscalculiUm56 utviklet med samme formål, men fokuserte på voksne og elever i etter-16 utdanning. Selv om det fortsatt er begrenset, har det vært økende interesse for datastyrt verktøydesign for diagnosen MLD de siste årene57,58,59,60. Ingen av verktøyene som er nevnt har blitt standardisert for spanske barn, og bare en av dem - MathPro Test57- inkluderer domene-generell ferdighetsevaluering. Gitt viktigheten av å identifisere barn med lav matematisk prestasjon, spesielt de med MLD, og i fravær av datastyrte instrumenter for den spanske befolkningen, presenterer vi en multimedia evalueringsprotokoll som inkluderer både domene-generelle og domenespesifikke ferdigheter.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Denne protokollen ble gjennomført i samsvar med retningslinjene fra Comité de Ética de la Investigación y Bienestar Animal (Research Ethics and Animal Welfare Committee, CEIBA), Universidad de La Laguna.

MERK: Batería multimedia para la evaluación de habilidades cognitivas y básicas en matemáticas [Multimedia Battery for Assessment of Cognitive and Basic Skills in Mathematics (BM-PROMA)]61 ble utviklet ved hjelp av Unity 2.0 Professional Edition og SQLITE Database Engine. BM-PROMA inkluderer 12 undertester: 8 for å vurdere domenespesifikke ferdigheter og 4 for å evaluere domene-generelle prosesser. For hver undertest, gi instruksjoner muntlig av en animert humanoid robot og før testfasen med en demonstrasjon og to treningsforsøk. Programprotokollen for hver oppgave presenteres nedenfor med et eksempel.

1. Eksperimentelt oppsett

  1. Bruk følgende inklusjonskriterier: barn i grunnopplæring mellom andre og sjette klasse; morsmål på spansk.
  2. Bruk følgende eksklusjonskriterier: barn med en historie med nevrologiske, intellektuelle eller sensoriske underskudd.
  3. Installer multimediabatteriet for vurdering av kognitive og grunnleggende ferdigheter i matematikk. BM-PROMA distribueres ved hjelp av en enkelt fil. Denne filen er et automatisert installasjonsprogram som lar brukeren velge installasjonsmålet. Installasjonsprogrammet oppdager tidligere versjoner av verktøyet og advarer brukeren om mulig tap av data på grunn av overskriving. Installasjonen oppretter snarveier i Start-menyen i Windows. I tillegg inneholder installasjonsprogrammet en satsvis fil (kjent som en .bat fil i Windows) for å automatisere sikkerhetskopieringsprosessen for databasen. Verktøyet kjører i fullskjermmodus med en oppløsning på 800 x 600 piksler. Verktøyet kan ikke kjøres i vindusmodus.
    1. Før en student kan vurderes, legg til sine data i studentdatabasen. Når barnet er registrert, velger du dem ved å klikke på den aktuelle oppføringen i studentlisten. Oppgaver velges tilfeldig av sensoren eller barnet. Oppgavene begynner så snart sensoren eller barnet klikker dem. Når oppgaven er fullført, går verktøyet tilbake til menyen for valg av oppgave. Oppgaver som er fullført av studenten, er ikke lenger synlige i menyen. Når økten har begynt, er det ingen pauser mellom aktiviteter.
    2. Test barn klasse 2 og 3 i tre halvtimes økter og barn vurderer 4 til 6 i to 45-minutters økter. Hold inne øktene på forskjellige dager. Administrer BM-PROMA i et stille rom. Be elevene bruke hodetelefoner til å lytte til instruksjonene og registrere muntlige svar; Sensor bruker også hodetelefoner til å overvåke oppgavene. I noen tilfeller må sensoren registrere utfallet av oppgaven ved hjelp av musen. I andre bruker studenten musen til å fullføre oppgaven, og svarene registreres automatisk.
  4. Demonstrasjons- og opplæringsforsøk. For alle oppgaver, før testfasen med instruksjoner (roboten presenterer muntlig instruksjonene for oppgaven), modellering (roboten modellerer oppgaven trinn for trinn med et eksempel) og praksisforsøk (barn får opptil to praksisforsøk med tilbakemelding).

2. Domenespesifikke undertester

  1. Manglende tall (figur 1)
    1. I denne oppgaven ber du barn om å navngi det manglende nummeret fra en serie på 4 enkelt- og tosifrede tall presentert horisontalt.
    2. Be roboten si følgende: "I dette spillet må du si høyt navnet på det manglende nummeret: to, fire, seks, åtte og (pause) ti. Så det manglende tallet er ti. Nå, prøv det på egen hånd".
    3. Presentere totalt 18 serier: 6 i numerisk stigende rekkefølge (tallene i serien øker i verdi som en gitt størrelsesorden legges til forrige tall), 6 i numerisk synkende rekkefølge (tallene i serien reduseres i verdi som en gitt størrelsesorden trekkes fra forrige tall), og 6 i numerisk hierarkisk stigende rekkefølge (mer enn en aritmetisk operasjon er nødvendig for å løse dem, i dette tilfellet multiplikasjon og addisjon). Sensoren bruker museknappene til å registrere om svaret er riktig.
    4. Beregn poengsummen basert på totalt antall riktige svar.
  2. Tosifret tallsammenligning (figur 2)
    1. I denne oppgaven presenterer du 40 par med tosifrede tall på dataskjermen.
    2. Få roboten til å si "I dette spillet, se nøye på disse to tallene. Du må velge det største tallet. For å gjøre det, må du sammenligne de to tallene og si høyt navnet på den største. Se på disse to tallene. 37 er større enn 21. Så jeg vil si / trettisju / . Prøv å fullføre oppgaven så raskt som mulig uten å ta feil. Nå, prøv det på egen hånd".
    3. Krev at barn sier høyt den numerisk større av hvert par. En stemmetast registrerte barnets reaksjonstid (RT), hvoretter sensoren brukte museknappene til å registrere om svaret var riktig.
      MERK: Etter tidligere studierble 62,63, enhet-tiår kompatibilitet (kompatibel vs. inkompatibel) og tiår og enhetsavstand (liten [1-3] vs. stor [4-8]) manipulert.
    4. Beregn poengsummen basert på RT for de stimuliene som ble løst riktig.
  3. Lese tall (figur 3)
    1. Presentere 30 arabiske tall (10 tall med ett siffer, 10 tosifrede tall og 10 tresifrede tall) én om gangen på dataskjermen.
    2. Få roboten til å si "I dette spillet må du nevne høyt tallene som vises på skjermen. Se på dette nummeret. Her må du si / tolv / fordi det er navnet på nummeret på skjermen. Prøv å fullføre oppgaven så raskt som mulig uten å ta feil. Nå, prøv det på egen hånd".
    3. Be barnet lese dem høyt så raskt som mulig uten å gjøre feil. En stemmetast registrerte barnets RT, hvoretter sensoren brukte museknappene til å registrere om svaret var riktig.
    4. Beregn poengsummen basert på RT for de stimuliene som ble lest riktig.
  4. Stedsverdi (Figur 4)
    1. Mål studentenes kunnskap om det arabiske tallsystemet. Vis 12 tosifrede arabiske tall midt på dataskjermen, med ett svaralternativ i hvert hjørne av skjermen (totalt fire alternativer). Hvert alternativ var en mengde representert av små blokker med enheter og blokker på titalls (ti enheter gruppert i en enkelt blokk). For hvert element var bare ett av de fire alternativene riktige. De uriktige alternativene består av representasjoner som sammenfalt med riktig alternativ i a) de ti; b) enheten; eller c) både ti og enheten, men reversert (f.eks. for tallet "15", representerte de uriktige alternativene 12, 35 og 51).
    2. Få roboten til å si "I dette spillet har vi et nummer og fire bilder. Du må klikke på bildet som representerer nummeret riktig. Jeg vil velge den første, fordi linjen er lik en ti, og rutene er lik fem enheter. Nå, prøv det på egen hånd".
    3. Beregn poengsummen basert på totalt antall riktige svar.
  5. Nummerer linje 0-100 og 0-1000 aktiviteter (Figur 5)
    MERK: Bruk datastyrte tilpasninger av papir- og blyantoriginalen64.
    1. I denne oppgaven, få barn til å plassere et gitt tall på en 15 cm nummerlinje ved hjelp av datamaskinmusen. For de første 20 varene var verdien på venstre ende av linjen 0 og verdien på høyre ende 100. For følgende 22 varer var verdien til høyre 1000.
    2. Presenter følgende punkter på 0-100-linjen: 2, 3, 7, 11, 14, 18, 23, 37, 41, 45, 56, 60, 67, 71, 75, 86, 89, 91, 95 og 99.
    3. Få roboten til å si "I dette spillet må du sette nummeret der du tror det skal gå. Se på denne linjen. Den starter på null og slutter på hundre. Du må sette nummer femti her. Dette gjør du ved å klikke og holde på den røde linjen under tallet og dra den til riktig sted. Vet du hvorfor jeg mistet nummeret her? Det er i midten, fordi femti er halvparten av hundre. Nå, prøv det på egen hånd".
    4. Etter den opprinnelige oppgaven må du oversample tallene i den lave enden av fordelingen, med 7 tall mellom 0 og 30. Elementene som ble presentert for 0-1000-linjen var: 2, 11, 67, 99, 106, 162, 221, 325, 388, 450, 492, 511, 591, 643, 677, 755, 799, 815, 867, 910 og 988. Verdier under 100 ble oversamplet, som i den nevnte studien.
    5. Beregn poengsummen basert på den absolutte verdien av prosentfeilen (| Estimat - Estimert antall / skala av estimater|).
  6. Henting av aritmetisk faktum (figur 6)
    1. Be barn løse 66 ensifrede aritmetiske problemer, bestående av 24 tillegg, 24 multiplikasjoner og 18 subtraksjoner presentert i separate blokker. Utelat slipsproblemer (f.eks. 3+3) og problemer som inneholder 0 eller 1 som operand eller svar.
    2. Få roboten til å si "I dette spillet må du løse beregningene i hodet ditt. I den første er det riktige svaret tre. Løs oppgaven i stillhet og fortell meg svaret høyt. Prøv å løse oppgaven så raskt som mulig uten å få det galt. Prøv det på egen hånd.
    3. Presenter ett problem om gangen vannrett på dataskjermen. Svarene var verbale. En stemmetast registrerte barnets RT, hvoretter sensoren brukte museknappene til å registrere om svaret var riktig.
    4. Beregn poengsummen basert på RT for de stimuliene som ble løst riktig.
  7. Aritmetiske prinsipper (Figur 7)
    1. Presenter 24 par med relaterte tosifrede operasjoner (12 par tillegg og 12 par multiplikasjoner). I hvert par ble det ene elementet løst riktig, og det andre var uløst (f.eks. 5+5=10 → 5+6=?).
    2. Få roboten til å si "I dette spillet må du si høyt resultatet av den andre operasjonen. Se nøye på begge beregningene. Den første er allerede løst, men den andre må fortsatt løses. Fem pluss fem er lik ti, så fem pluss seks er elleve. Når jeg ber deg om å starte, løse oppgaven i stillhet og deretter si svaret høyt. Prøv å løse oppgaven så raskt som mulig uten å få det galt. Nå, prøv det på egen hånd".
    3. Be barna si høyt resultatet av den uløste operasjonen. En stemmetast registrerte barnets reaksjonstid (RT), hvoretter sensoren brukte museknappene til å registrere om svaret var riktig.
    4. Beregn poengsummen basert på RT for de stimuliene som ble løst riktig.

3. Domene-generelle undertester

  1. Tellespredning (figur 8)
    MERK: Denne oppgaven er en tilpasning av arbeidsminnetellingsoppgaven65.
    1. Be barna telle høyt antall gule prikker på en serie kort med gule og blå prikker. Be dem huske antall gule prikker på hvert kort i settet.
    2. Få roboten til å si "I dette spillet har vi noen kort. Hvert kort har blå og gule prikker. Du må telle og huske antall gule prikker på hvert kort. Først skal vi telle hvor mange gule prikker det er på det første kortet. Det er to gule prikker på kortet. Da teller vi alle de gule prikkene på det andre kortet. Det er åtte gule prikker på kortet. Nå, da det var to gule prikker på det første kortet og åtte gule prikker på det andre kortet, må du si høyt tallene to og åtte. Nå, prøv det på egen hånd".
    3. Øk angitt lengde fra 2 til 5 kort og gi barna tre forsøk på å flytte til neste vanskelighetsgrad. Sensoren bruker museknappene til å registrere om svaret er riktig.
    4. Avslutt testen når et barn ikke husker to sett riktig på et gitt vanskelighetsgrad.
  2. Raskt automatisert navn - brev (RAN-L) (figur 9)
    MERK: Denne oppgaven er en tilpasning av teknikken kalt Rapid Automatized Naming66. RAN-L består av en serie på fem bokstaver presentert i fem rader og 10 kolonner på dataskjermen.
    1. Be barnet gi navn til bokstavene så raskt som mulig fra venstre mot høyre og fra topp til bunn. Angi ti øvelseselementer i et diagram som består av to rader og fem kolonner.
    2. Få roboten til å si "I dette spillet må du navngi bokstavene som vises på skjermen. Det spiller ingen rolle om de gjentas. Så vi må si: /a/, /c/, /v/, /n/, /a/, /n/, /c/, /c/, /v/, /v/. Prøv å navngi bokstavene så raskt som mulig fra venstre til høyre og fra topp til bunn. Nå, prøv det på egen hånd".
    3. Bruk tiden som er brukt til å navngi alle de 50 bokstavene som poengsum. Hvis du vil normalisere resultatfordelingen, konverterer du poengsummene til antall bokstaver per minutt.
  3. Visuospatialt arbeidsminne (Figur 10)
    MERK: Denne oppgaven er en datastyrt tilpasning av Corsi block-tapping oppgave67.
    1. Vis et 3x3-kort midt på skjermen. I hver prøveperiode blinker du sekvensielt visse blokker av og på.
    2. Be barnet gjenta sekvensen i riktig rekkefølge ved å klikke på blokkene som hadde endret farge. I 50% av tilfellene, be dem om å gjøre det i samme rekkefølge, og i de andre 50% i omvendt rekkefølge.
    3. Få roboten til å si "I dette spillet vil du se at noen av rutene lyser opp. Du må huske hvilke firkanter som lyste opp og rekkefølgen de gjorde det i. Deretter må du trykke på rutene i samme rekkefølge for å gjenta sekvensen. Se nå nøye og trykk på rutene i samme rekkefølge".
    4. Øk forsøkene i lengde fra 2 til 5 blokker. Gi barna tre forsøk på å flytte til neste vanskelighetsgrad.
    5. Avslutt testen når et barn ikke klarte å huske to sett på et gitt vanskelighetsgrad på riktig måte. Sensoren bruker museknappene til å registrere om svaret er riktig. Beregn poengsummene basert på antall riktige svar som er gitt.
  4. Sletting av foneme
    MERK: Denne oppgaven inkluderte 15 to-stavelsesord: fem med konsonant-vokal (CV) første stavelsesstruktur, fem med konsonant-vokal-konsonant (CVC) første stavelsesstruktur, og fem med konsonant-konsonant-vokal (CCV) første stavelsesstruktur.
    1. Si et ord til barnet og be dem gjenta det, og utelat den første lyden.
    2. Få roboten til å si "I dette spillet må du fjerne den første lyden av hvert ord. Hvis du hører ordet /tarde/ (sen), må du fjerne lyden /t/. Så du vil si / arde / . Nå, prøv det på egen hånd".
    3. Sensoren bruker museknappene til å registrere om svaret er riktig. Beregn poengsummen basert på totalt antall riktige svar.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

For å teste verktøyet og effektiviteten til dette diagnostiske verktøyet ble dets psykometriske egenskaper analysert i en storskala prøve. Totalt 933 spanske grunnskoleelever (gutter = 508, jenter = 425; Malder = 10 år, SD = 1,36) fra grad 2 til grad 6 (grad 2, N = 169 [89 gutter]; klasse 3, N = 170 [89 gutter]; klasse 4, N = 187 [106 gutter]; klasse 5, N = 203 [113 gutter]; klasse 6, N= 204 [110 gutter]) deltok i studien. Barna var fra intakte klasser på statlige og private skoler i urbane og forstadsområder i Santa Cruz de Tenerife. Studentene ble klassifisert i to grupper: a) MLD-barn med skår innenfor eller under 16. persentil i en standardisert aritmetisk test (grad 2, N =14; grad 3, N =35; grad 4, N =11; grad 5, N = 47; grad 6, N = 42); og b) vanligvis oppnå barn med skår innenfor eller over 40. persentil i samme prøve (grad 2, N =130; grad 3, N =124; grad 4, N =149; grad 5, N = 110; grad 6, N = 105).

Flerdimensjonaliteten til verktøyets struktur ble testet ved hjelp av Confirmatory Factor Analysis (CFA) ved hjelp av lavaanpakken i R68. En femfaktormodell for BM-PROMA ble hypoteset. En kognitiv faktor som inneholder alle domene-generelle oppgaver var forventet, da bidraget av domene-generelle ferdigheter til matematisk ytelse er forskjellig fra domenespesifikke ferdigheter69,70. En aritmetisk faktor som bare grupperer aritmetiske oppgaver, var også forventet, da aritmetiske og grunnleggende numeriske ferdigheter involverer forskjellige kognitive og hjernekorrelerer71 . Til slutt, etter Triple Code Model72, var det forventet tre faktorer som grupperte numeriske oppgaver i henhold til om oppgaven innebærer verbale, arabiske eller analoge representasjoner.

Bevis for intern konsistens ble vurdert ved hjelp av Cronbachs alfa. Cronbachs alfaer ble beregnet for alle tiltak og presentert både for hver karakter og for hele deltakerutvalget. Interne konsistensverdier ble ansett som gode når α ≥ .80, bra når α ≥ .70 og <.80, akseptabelt når α ≥ .60 og <.70, dårlig når α ≥ .50 og < .60, og uakseptabelt når α < .5073.

Modell godhet av passform ble estimert ved hjelp av robust maksimal sannsynlighet (RML) estimeringsmetode og vurdert ved hjelp av følgende indekser74,75: standardisert rot gjennomsnittlig firkant (SRMS ≤ .08), chi-square (χ2,p> .05), Tucker-Lewis-indeks (TLI ≥ .90), komparativ tilpasningsindeks (CFI ≥ .90), rotgjennomsnitt kvadratfeil av tilnærming (RMSA ≤ .06) og Sammensatt pålitelighet (ω ≥ .60). Modifikasjonsindekser (MI) ble inspisert.

Beskrivende statistikk ble undersøkt og presentert i tabell 1. Resultatene viste en normalfordeling av dataene, med kurtose- og skjevhetsindekser lavere ennhenholdsvis10,00 og 3,00.

Tiltak Karakter 2 Karakter 3 Karakter 4 Karakter 5 Karakter 6 Total
M SD M SD M SD M SD M SD M SD
Manglende tall 3.81 3.29 5.79 3.49 7.68 3.15 7.56 3.50 8.33 2.98 6.67 3.65
Tosifret tallsammenligning 2.02 .54 1.78 .35 1.50 .24 1.46 .15 1.44 .15 1.62 .38
Lese tall 1.14 .27 1.27 .23 1.14 .21 1.17 .18 1.21 .20 1.24 .24
Plasser verdi 8.83 3.19 9.83 2.89 10.58 1.62 10.33 1.95 10.89 1.49 10.14 2.38
Nummerlinje 0-100 .11 .06 .07 .30 .06 .02 .05 .02 .05 .19 .07 .04
Nummerlinje 0-1000 .18 .09 .13 .06 .09 .04 .09 .04 .07 .02 .11 .06
Faktainnhenting av tillegg 5.11 4.42 7.03 5.24 11.15 5.74 10.27 5.82 12.03 5.30 9.32 5.93
Henting av subtraksjonsfakta 4.36 3.79 5.78 4.66 8.94 4.53 8.64 4.84 9.76 4.31 7.66 4.89
Henting av multiplikasjonsfakta 2.92 3.27 6.32 4.97 11.48 5.67 10.10 5.90 11.49 5.43 8.72 6.13
Aritmetiske prinsipper 8.33 4.71 8.05 3.41 8.95 3.80 9.38 4.01 10.78 4.56 9.21 4.22
Tellespenn 4.57 2.35 5.45 2.65 6.41 2.56 6.43 2.59 7.03 2.49 6.05 2.67
Visuospatialt arbeidsminne 6.26 2.74 7.30 2.62 8.18 2.33 8.46 2.42 9.27 2.23 7.98 2.66
Sletting av foneme 9.34 4.78 10.96 4.60 12.64 2.83 12.62 2.92 12.61 3.37 11.73 3.94
Rask automatisert navngivning - Bokstaver 1.37 .32 1.53 .31 1.72 .31 1.80 .35 1.87 .36 1.68 .38

Tabell 1: Beskrivende statistikk over BM-PROMA-deltester per karakter.

Den interne konsistensen for hvert mål, med unntak av numerisk arbeidsminne, presenteres i tabell 2. Resultatene indikerte α på over 0,70 for de fleste tiltakene i hver klasse, noe som tyder på god til utmerket intern konsistens for de fleste oppgavene.

Tiltak Karakter 2 Karakter 3 Karakter 4 Karakter 5 Karakter 6 Total ICL
Manglende tall .841 .843 .807 .858 .801 .861 1
Tosifret tallsammenligning .891 .925 .916 .868 .866 .895 1
Lese tall .861 .830 .849 .892 .753 .855 1-2
Plasser verdi .843 .864 .722 .686 .740 .809 1-3
Nummerlinje 0-100 .825 .748 .658 .547 .678 .801 1-4
Nummerlinje 0-1000 .806 .820 .763 .743 .729 .867 1-2
Faktainnhenting av tillegg .852 .879 .885 .892 .856 .898 1
Henting av subtraksjonsfakta .826 .880 .846 .868 .823 .876 1
Henting av multiplikasjonsfakta .811 .861 .867 .881 .853 .901 1
Aritmetiske prinsipper .586 .734 .844 .742 .866 .821 1-4
Visuospatialt arbeidsminne .741 .726 .660 .695 .699 .747 1-3
Sletting av foneme .918 .933 .835 .853 .899 .911 1
Notat. ICL = internt konsistensnivå; 1 = utmerket; 2 = god; 3 = akseptabelt; 4 = dårlig, 5 = uakseptabelt.

Tabell 2: Cronbach er en koeffisient for alle tiltakene i hver klasse.

For å bekrefte fakultetsstrukturen til BM-PROMA ble det utført en CFA ved hjelp av RML-estimeringsmetoden. Fit-indeksene foreslo en tilstrekkelig tilpasning av femfaktormodellen som ble foreslått for dataene: χ2 = 29.930 df = 67, p = .0.000; CFI = 0,948; TLI = 0,930; RMSEA = 0,053, 90 % KI = [.046-.061]; SRMR = 0,046; F1, ω = 0,50; F2, ω = 0,75; F3, ω = 0,80; F4, ω = 0,81; F5, ω = 0,46 (figur 11).

Figure 11
Figur 11: Bekreftende faktoranalyse av BM-PROMA.  Notat. F1 = Arabisk numerisk representasjonsfaktor. F2 = analog representasjonsfaktor; F3 = verbal representasjonsfaktor; F4 = aritmetisk faktor; F5 = kognitiv faktor; RAN-L = hurtigautomatiserte navnebokstaver; VWM = visuospatialt arbeidsminne; CS = tellespenn; PD = sletting av foneme; AP = aritmetiske prinsipper; Henting av MFR= multiplikasjonsfakta; AFR = addisjon fakta henting; SFR = henting av subtraksjonsfakta; TNC = tosifret tallsammenligning. RN = lese tall; NL-100 = nummerlinje 0-100; NL-1000 = nummerlinje 0-1000; NÅVERDI = stedsverdi; MN = manglende nummer. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Verktøyets flerdimensjonale tilnærming ble bekreftet. Aktivitetene som er inkludert i BM-PROMA lastet på fem faktorer: 1) de manglende tall- og stedsverdioppgavene som er lastet inn på "Arabisk numerisk representasjonsfaktor"; 2) nummerlinjeestimering 0-100 og nummerlinjeestimering 0-1000 oppgaver lastet på "Analogisk representasjonsfaktor"; 3) de tosifrede tallsammenlignings- og lesenummeroppgavene som er lastet inn på "Verbal Representation Factor"; 4) de aritmetiske prinsippene, addisjonsfaktahenting, multiplikasjonsfaktahenting og subtraksjonsfaktahentingsoppgaver lastet på "Aritmetisk faktor"; og 5) telleperioden, sletting av foneme, RAN-L og visuospatiale arbeidsminneoppgaver lastet på "Kognitiv faktor".

For å undersøke målevariasjon på tvers av karakterer, deler vi utvalget i to grupper. Den første gruppen var sammensatt av studenter fra trinn 2-3 (gruppe A). Den andre gruppen bestod av studenter fra trinn 4-6 (gruppe B). Studentene ble omgruppert for å øke utvalgsstørrelsen og minimere antall grupper, som utvalgskarakteristikker, antall grupper sammenlignet og modellkompleksitet påvirker alle målingsvariasjon77. Fire nestede modeller ble sammenlignet: konfigurerende (ekvivalens av modellform), metrisk (ekvivalens av faktorbelastning), skalar (ekvivalens av vareskjæring) og streng (ekvivalens av varerester). Resultatene presenteres i tabell 3, som viser konfigurering, metrisk, skalar og streng varianse på tvers av grupper.

Modell χ2 Df CFI TLI RMSEA (90 % KI) SRMR ΔCFI ΔRMSEA
Konfigurering (struktur) 364.145 134 .940 .918 .061 [.053 - . 068] .051
Metrisk (innlastinger) 383.400 143 .937 .920 .060 [.053 - .067] .056 - .003 -.001
Skalar (avskjæringer) 383.845 152 .939 .927 .057 [.050 - .064] .056 .002 -.003
Streng (rester) 398.514 166 .939 .933 .055 [.048 - .062] .056 .000 -.002
Notat. CFI = komparativ passformindeks; TLI = tucker-lewis indeks, RMSEA = rot gjennomsnitt kvadratisk feil av tilnærming;
CI = konfidensintervall; SRMR = standardisert rotgjennomsnitt kvadratisk rest;  Δ = forskjell.
Alle χ2 verdiene er signifikante ved p < 0,001.

Tabell 3: Monter indekser for måling Variasjon av BM-PROMA.

Til slutt ble receiver Operating Characteristic (ROC) analyse utført for å studere den diagnostiske nøyaktigheten til BM-PROMA basert på de fem faktorene som er avledet fra CFA-analysen. Den standardiserte Prueba de Cálculo Numérico (Arithmetic Computation Test)78 ble brukt som gullstandard for å teste nøyaktigheten av hvert enkelt diagnostiske mål (dvs. faktorer). AreaLet Under ROC-kurven (AUC > .70) ble følsomhetsverdier (>,70) og spesifisitetsverdier (> .80) utforsket79. Resultatene avdekket akseptable APC-er for alle faktorer i alle karakterer unntatt F3 (dvs. verbal representasjonsfaktor) i klasse 3, 5 og 6, og F2 (dvs. analog representasjonsfaktor) i grad 2 (tabell 4). Følsomhets- og spesifisitetsverdiene var svært variable, fra 0,468 til 0,846 for følsomhet og fra 0,595 til 0,929 for spesifisitet. Disse resultatene indikerer at selv om alle tiltak bidrar til utviklingen av matematisk kompetanse, varierer deres nytte på tvers av karakterer.

Trinn Faktorer AUC Sn Sp
Karakter 2 F1 .912 .808 .857
F2 .902 .785 .929
F3 .746 .823 .786
F4 .906 .846 .929
F5 .918 .838 .929
Karakter 3 F1 .762 .734 .714
F2 .736 .645 .800
F3 .608 .468 .743
F4 .753 .605 .771
F5 .733 .556 .743
Karakter 4 F1 .719 .745 .727
F2 .694 .597 .727
F3 .817 .705 .818
F4 .775 .691 .818
F5 .782 .678 .727
Karakter 5 F1 .855 .764 .809
F2 .810 .736 .745
F3 .630 .527 .681
F4 .835 .745 .809
F5 .832 .855 .787
Karakter 6 F1 .839 .686 .714
F2 .776 .648 .738
F3 .524 .486 .595
F4 .891 .848 .905
F5 .817 .752 .738

Tabell 4: Diagnosenøyaktighet av BM-PROMA-undertester per karakter. Notat. F1 = Arabisk numerisk representasjonsfaktor. F2 = analog representasjonsfaktor; F3 = verbal representasjonsfaktor ; F4 = aritmetisk faktor ; F5 = kognitiv faktor; AUC = område under kurven; Sn = følsomhet; Sp = spesifisitet.

Figure 1
Figur 1: Manglende nummeroppgave Klikk her for å vise en større versjon av dette tallet.

Figure 2
Figur 2: Tosifret tallsammenligningsoppgave Klikk her for å vise en større versjon av dette tallet.

Figure 3
Figur 3: Lese tall oppgave Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 4
Figur 4: Plasser verdioppgave Klikk her for å vise en større versjon av dette tallet.

Figure 5
Figur 5: Nummerlinjeestimeringsoppgave Klikk her for å vise en større versjon av dette tallet.

Figure 6
Figur 6: Hentingsoppgave for aritmetisk faktum Klikk her for å vise en større versjon av denne figuren.

Figure 7
Figur 7: Oppgave medaritmetiske prinsipper Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 8
Figur 8: Telle span oppgave Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Figure 9
Figur 9: Hurtigautomatisert navngivning - brevoppgave (RAN-L) Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 10
Figur 10: Visuospatial arbeidsminneoppgave Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Barn med MLD er i fare ikke bare for akademisk svikt, men også av psyko-emosjonelle og helsesykdommer8,9 og senere, av sysselsettingsmangel4,5. Dermed er det avgjørende å diagnostisere MLD raskt for å gi den pedagogiske støtten som disse barna trenger. Diagnostisering av MLD er imidlertid komplisert på grunn av de mange domenespesifikke og domenespesifikke ferdighetsunderskuddene som ligger til grunn for lidelsen22,23. BM-PROMA er et av de få datastyrte verktøyene som bruker en flerdimensjonal protokoll for å diagnostisere grunnskolebarn med MLD, og det første som blir standardisert for spansktalende barn.

Den nåværende studien har bevist at BM-PROMA er et gyldig og pålitelig instrument. Resultatene fra ROC-analyser var lovende, og viste APC-er fra 0,72 til 0,92 på tvers av nesten alle faktorer og karakterer. Dette indikerer akseptabelt for utmerket diskriminering79. Den svakeste støtten ble funnet for F3 i klasse 3, 5 og 6, og F2 i klasse 4 ga AUC < .70. Det er viktig å merke seg at vi bare brukte ett mål som gullstandard, og at det er fokusert på flersifrede beregningsferdigheter; Som sådan er det et svært begrenset tiltak. En gullstandard bør gjenspeile innholdet i kriteriumsmålet under undersøkelse80, så vi vurderer at klassifiseringsnøyaktigheten kan forbedres ved å legge til andre standardiserte tilstandsvurderinger i fremtidige studier.

Selv om BM-PROMA er et svært omfattende verktøy, vil det være relevant for fremtidige versjoner å inkludere andre domenespesifikke ferdigheter som har vist seg å være svekket hos MLD-barn, for eksempel ikke-symbolske sammenligningsoppgaver hos yngre barn81 og rasjonell tallmanipulering eller løsning av aritmetiske ordproblemer82,83 hos eldre barn. Det ville også være viktig å innlemme andre domene-generelle ferdigheter som ser ut til å være mangelfulle i MLD, for eksempel hemmende kontroll84.

Til tross for begrensningene som er beskrevet, er BM-PROMA et av de få programvarestykkene som er designet for å identifisere barn med dyskalkuli, og den nåværende studien har bevist at det er et gyldig og pålitelig instrument. Den interne strukturen representerer verktøyets flerdimensjonale evalueringstilnærming. Det gir en bred kognitiv profil for barnet, som er relevant ikke bare for diagnose, men også for individualisert instruksjonsplanlegging. Videre er multimedieformatet svært motiverende for barna og gjør samtidig vurderingsprosedyren enklere.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Forfatterne nevnt ovenfor sertifiserer at det ikke er økonomiske interesser eller andre interessekonflikter knyttet til den nåværende studien.

Acknowledgments

Vi anerkjenner takknemlig støtten fra den spanske regjeringen gjennom sin Plan Nacional I+D+i (R+D+i National Research Plan, spansk økonomi- og konkurranseevne), prosjektref: PET2008_0225, med andreforfatter som prosjektleder; og CONICYT-Chile [FONDECYT REGULAR Nº 1191589], med førsteforfatter som prosjektleder. Vi takker også Unidad de Audiovisuales ULL-teamet for deres deltakelse i produksjonen av videoen.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Multimedia Battery for Assessment of Cognitive and Basic Skills in Maths Universidad de La Laguna Pending assignment BM-PROMA

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Henik, A., Gliksman, Y., Kallai, A., Leibovich, T. Size Perception and the Foundation of Numerical Processing. Current Directions in Psychological Science. 26 (1), 45-51 (2017).
  2. Henik, A., Rubinsten, O., Ashkenazi, S. The "where" and "what" in developmental dyscalculia. Clinical Neuropsychologist. 25 (6), 989-1008 (2011).
  3. OCDE. The High Cost of Low Educational Performance: The long-run economic impact of improving PISA outcomes. , Available from: www.oecd.org/publishingwww.sourceoecd.org/9789264077485 (2010).
  4. Ghisi, M., Bottesi, G., Re, A. M., Cerea, S., Mammarella, I. C. Socioemotional features and resilience in Italian university students with and without dyslexia. Frontiers in Psychology. 7, 1-9 (2016).
  5. Parsons, S., Bynner, J. Numeracy and employment. Education + Training. 39 (2), 43-51 (1997).
  6. Sideridis, G. D. International Approaches to Learning Disabilities: More Alike or More Different. Learning Disabilities Research & Practice. 22 (3), 210-215 (2007).
  7. Duncan, G. J., et al. School Readiness and Later Achievement. Developmental Psychology. 43 (6), 1428-1446 (2007).
  8. Wu, S. S., Barth, M., Amin, H., Malcarne, V., Menon, V. Math Anxiety in Second and Third Graders and Its Relation to Mathematics Achievement. Frontiers in Psychology. 3, 162 (2012).
  9. Reyna, V. F., Brainerd, C. J. The importance of mathematics in health and human judgment: Numeracy, risk communication, and medical decision making. Learning and Individual Differences. 17 (2), 147-159 (2007).
  10. Geary, D. C., Hoard, M. K., Nugent, L., Bailey, D. H. Mathematical cognition deficits in children with learning disabilities and persistent low achievement: A five-year prospective study. Journal of Educational Psychology. 104 (1), 206-223 (2012).
  11. Kaufmann, L., et al. Dyscalculia from a developmental and differential perspective. Frontiers in Psychology. 4, 516 (2013).
  12. Wong, T. T. Y., Chan, W. W. L. Identifying children with persistent low math achievement: The role of number-magnitude mapping and symbolic numerical processing. Learning and Instruction. 60, 29-40 (2019).
  13. Haberstroh, S., Schulte-Körne, G. Diagnostik und Behandlung der Rechenstörung. Deutsches Arzteblatt International. 116 (7), 107-114 (2019).
  14. Kaufmann, L., von Aster, M. The diagnosis and management of dyscalculia. Deutsches Ärzteblatt international. 109 (45), 767-777 (2012).
  15. Murphy, M. M., Mazzocco, M. M., Hanich, L. B., Early, M. C. Children With Mathematics Learning Disability (MLD) Vary as a Function of the Cutoff Criterion Used to Define MLD. Journal of learning disabilities. 40 (5), 458-478 (2007).
  16. Ramaa, S., Gowramma, I. P. A systematic procedure for identifying and classifying children with dyscalculia among primary school children in India. Dyslexia. 8 (2), 67-85 (2002).
  17. Dirks, E., Spyer, G., Van Lieshout, E. C. D. M., De Sonneville, L. Prevalence of combined reading and arithmetic disabilities. Journal of Learning Disabilities. 41 (5), 460-473 (2008).
  18. Mazzocco, M. M. M., Myers, G. F. Complexities in Identifying and Defining Mathematics Learning Disability in the Primary School-Age Years. Annals of dyslexia. (Md). 53, 218-253 (2003).
  19. Barahmand, U. Arithmetic Disabilities: Training in Attention and Memory Enhances Artihmetic Ability. Research Journal of Biological Sciences. 3 (11), 1305-1312 (2008).
  20. Reigosa-Crespo, V., et al. Basic numerical capacities and prevalence of developmental dyscalculia: The Havana survey. Developmental Psychology. 48 (1), 123-135 (2012).
  21. Hein, J., Bzufka, M. W., Neumärker, K. J. The specific disorder of arithmetic skills. Prevalence studies in a rural and an urban population sample and their clinico-neuropsychological validation. European Child and Adolescent Psychiatry. 9, Suppl. 2 (2000).
  22. Geary, D. C., Nicholas, A., Li, Y., Sun, J. Developmental change in the influence of domain-general abilities and domain-specific knowledge on mathematics achievement: An eight-year longitudinal study. Journal of Educational Psychology. 109 (5), 680-693 (2017).
  23. Cowan, R., Powell, D. The contributions of domain-general and numerical factors to third-grade arithmetic skills and mathematical learning disability. Journal of Educational Psychology. 106 (1), 214-229 (2014).
  24. Rubinsten, O., Henik, A. Developmental Dyscalculia: heterogeneity might not mean different mechanisms. Trends in Cognitive Sciences. 13 (2), 92-99 (2009).
  25. Peake, C., Jiménez, J. E., Rodríguez, C. Data-driven heterogeneity in mathematical learning disabilities based on the triple code model. Research in Developmental Disabilities. 71, (2017).
  26. Chan, W. W. L., Wong, T. T. Y. Subtypes of mathematical difficulties and their stability. Journal of Educational Psychology. 112 (3), 649-666 (2020).
  27. Bartelet, D., Ansari, D., Vaessen, A., Blomert, L. Cognitive subtypes of mathematics learning difficulties in primary education. Research in Developmental Disabilities. 35 (3), 657-670 (2014).
  28. Geary, D. C., Hamson, C. O., Hoard, M. K. Numerical and arithmetical cognition: a longitudinal study of process and concept deficits in children with learning disability. Journal of experimental child psychology. 77 (3), 236-263 (2000).
  29. Landerl, K., Bevan, A., Butterworth, B. Developmental dyscalculia and basic numerical capacities: a study of 8-9-year-old students. Cognition. 93 (2), 99-125 (2004).
  30. Moura, R., et al. Journal of Experimental Child Transcoding abilities in typical and atypical mathematics achievers : The role of working memory and procedural and lexical competencies. Journal of Experimental Child Psychology. 116 (3), 707-727 (2013).
  31. De Smedt, B., Gilmore, C. K. Defective number module or impaired access? Numerical magnitude processing in first graders with mathematical difficulties. Journal of Experimental Child Psychology. 108 (2), 278-292 (2011).
  32. Andersson, U., Östergren, R. Number magnitude processing and basic cognitive functions in children with mathematical learning disabilities. Learning and Individual Differences. 22 (6), 701-714 (2012).
  33. Geary, D. C., Hoard, M. K., Nugent, L., Byrd-Craven, J. Development of Number Line Representations in Children With Mathematical Learning Disability. Developmental neuropsychology. , (2008).
  34. van't Noordende, J. E., van Hoogmoed, A. H., Schot, W. D., Kroesbergen, E. H. Number line estimation strategies in children with mathematical learning difficulties measured by eye tracking. Psychological Research. 80 (3), 368-378 (2016).
  35. Chan, B. M., Ho, C. S. The cognitive profile of Chinese children with mathematics difficulties. Journal of Experimental Child Psychology. 107 (3), 260-279 (2010).
  36. Geary, D. C., Hoard, M. K., Bailey, D. H. Fact Retrieval Deficits in Low Achieving Children and Children With Mathematical Learning Disability. Journal of Learning Disabilities. 45 (4), 291-307 (2012).
  37. Clarke, B., Shinn, M., Shinn, M. R. A Preliminary Investigation Into the Identification and Development of Early Mathematics Curriculum-Based Measurement. Psychology Review. 33 (2), 234-248 (2004).
  38. David, C. V. Working memory deficits in Math learning difficulties: A meta-analysis. British Journal of Developmental Disabilities. 58 (2), 67-84 (2012).
  39. Peng, P., Fuchs, D. A Meta-Analysis of Working Memory Deficits in Children With Learning Difficulties: Is There a Difference Between Verbal Domain and Numerical Domain. Journal of Learning Disabilities. 49 (1), 3-20 (2016).
  40. Peng, P., et al. Examining the mutual relations between language and mathematics: A meta-analysis. Psychological Bulletin. 146 (7), 595-634 (2020).
  41. Andersson, U., Lyxell, B. Working memory deficit in children with mathematical difficulties: A general or specific deficit. Journal of Experimental Child Psychology. 96 (3), 197-228 (2007).
  42. Guzmán, B., Rodríguez, C., Sepúlveda, F., Ferreira, R. A. Number Sense Abilities , Working Memory and RAN: A Longitudinal. Revista de Psicodidáctica. 24, 62-70 (2019).
  43. Passolunghi, M. C., Cornoldi, C. Working memory failures in children with arithmetical difficulties. Child Neuropsychology. 14 (5), 387-400 (2008).
  44. vander Sluis, S., vander Leij, A., de Jong, P. F. Working Memory in Dutch Children with Reading- and Arithmetic-Related LD. Journal of Learning Disabilities. 38 (3), 207-221 (2005).
  45. Lefevre, J. A., et al. Pathways to Mathematics: Longitudinal Predictors of Performance. Child Development. 81 (6), 1753-1767 (2010).
  46. Simmons, F. R., Singleton, C. Do weak phonological representations impact on arithmetic development? A review of research into arithmetic and dyslexia. Dyslexia. 14 (2), 77-94 (2008).
  47. Kleemans, T., Segers, E., Verhoeven, L. Role of linguistic skills in fifth-grade mathematics. Journal of Experimental Child Psychology. 167, 404-413 (2018).
  48. Hecht, S. A., Torgesen, J. K., Wagner, R. K., Rashotte, C. A. The relations between phonological processing abilities and emerging individual differences in mathematical computation skills: A longitudinal study from second to fifth grades. Journal of Experimental Child Psychology. 79 (2), 192-227 (2001).
  49. García-Vidal, J., González-Manjón, D., García-Ortiz, B., Jiménez-Fernández, A. Evamat: batería para la evaluación de la competencia matemática. , Madrid. (2010).
  50. Gregoire, J., Nöel, M. P., Van Nieuwenhoven, C. TEDI-MATH. , Spanish version by M. J. Sueiro & J. Perena (2005).
  51. Navarro, J. I., et al. Estimación del aprendizaje matemático mediante la versión española del Test de Evaluación Matemática Temprana de Utrecht. European Journal of Education and Psychology. 2 (2), 131 (2009).
  52. Cerda Etchepare, G., et al. Adaptación de la versión española del Test de Evaluación Matemática Temprana de Utrecht en Chile . Estudios pedagógicos. 38, Valdivia. 235-253 (2012).
  53. Van De Rijt, B. A. M., Van Luit, J. E. H., Pennings, A. H. The construction of the Utrecht early mathematical competence scales. Educational and Psychological Measurement. 59 (2), 289-309 (1999).
  54. Ginsburg, H., Baroody, A. Test of early math ability. , Madrid. Spanish adaptation by Nunez, M. & Lozano, I (2007).
  55. Butterworth, B. Dyscalculia Screener. , (2003).
  56. Beacham, N., Trott, C. Screening for Dyscalculia within HE. MSOR Connections. 5 (1), 1-4 (2005).
  57. Karagiannakis, G., Noël, M. -P. Mathematical Profile Test: A Preliminary Evaluation of an Online Assessment for Mathematics Skills of Children in Grades 1-6. Behavioral Sciences. 10 (8), 126 (2020).
  58. Lee, E. K., et al. Development of the Computerized Mathematics Test in Korean Children and Adolescents. Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry. 28 (3), 174-182 (2017).
  59. Cangöz, B., Altun, A., Olkun, S., Kaçar, F. Computer based screening dyscalculia: Cognitive and neuropsychological correlates. Turkish Online Journal of Educational Technology. 12 (3), 33-38 (2013).
  60. Zygouris, N. C., et al. Screening for disorders of mathematics via a web application. IEEE Global Engineering Education Conference, EDUCON. , 502-507 (2017).
  61. Jiménez, J. E., Rodríguez, C. Batería multimedia para la evaluación de habilidades cognitivas y básicas en matemáticas (BM-PROMA). , Software (2020).
  62. Nuerk, H. -C., Weger, U., Willmes, K. On the Perceptual Generality of the Unit-DecadeCompatibility Effect. Experimental Psychology (formerly "Zeitschrift für Experimentelle Psychologie". 51 (1), 72-79 (2004).
  63. Nuerk, H. -C., Weger, U., Willmes, K. Decade breaks in the mental number line? Putting the tens and units back in different bins. Cognition. 82 (1), 25-33 (2001).
  64. Booth, J. L., Siegler, R. S. Developmental and individual differences in pure numerical estimation. Developmental Psychology. 42 (1), 189-201 (2006).
  65. Case, R., Kurland, D. M., Goldberg, J. Operational efficiency and the growth of short-term memory span. Journal of Experimental Child Psychology. 33 (3), 386-404 (1982).
  66. Denckla, M. B., Rudel, R. Rapid "Automatized" Naming of Pictured Objects, Colors, Letters and Numbers by Normal Children. Cortex. 10 (2), 186-202 (1974).
  67. Milner, B. Interhemispheric differences in the localization of psychological processes in man. British Medical Bulletin. 27, 272-277 (1971).
  68. Rosseel, Y. lavaan: An R package for structural equation modeling. Journal of Statistical Software. 48 (2), 1-36 (2012).
  69. Knops, A., Nuerk, H. -C., Göbel, S. M. Domain-general factors influencing numerical and arithmetic processing. Journal of Numerical Cognition. 3 (2), 112-132 (2017).
  70. Torresi, S. Review Interaction between domain-specific and domain-general abilities in math's competence. Journal of Applied Cognitive Neuroscience. 1 (1), 43-51 (2020).
  71. Arsalidou, M., Pawliw-Levac, M., Sadeghi, M., Pascual-Leone, J. Brain areas associated with numbers and calculations in children: Meta-analyses of fMRI studies. Developmental Cognitive Neuroscience. 30, 239-250 (2018).
  72. Dehaene, S. Varieties of numerical abilities. Cognition. 44 (1-2), 1-42 (1992).
  73. Streiner, D. L. Starting at the beginning: An introduction to coefficient alpha and internal consistency. Statistical Developments and Applications. 80 (1), 99-103 (2003).
  74. Zainudin, A. Validating the measurement model CFA. A handbook on structural equation modeling. , 54-73 (2014).
  75. Brown, T. A. Confirmatory factor analysis for applied reaearch. (9), The Gildford Press. New York, NY. (2015).
  76. Kline, R. B. Principles and practice of structural equation modeling. , The Gildford Press. New York, NY. (2011).
  77. Putnick, D. L., Bornstein, M. H. Measurement invariance conventions and reporting: The state of the art and future directions for psychological research. Developmental Review. 41, 71-90 (2016).
  78. Artiles, C., Jiménez, J. E. Prueba de Cáculo Artimético. Normativización de instrumentos para la detección e identificación de las necesidades educativas del alumnado con trastorno por déficit de atención con o sin hiperactividad (TDAH) o alumnado con dificultades específicas de aprendizaje (DEA). , 13-26 (2011).
  79. Hosmer, D., Lemeshow, S., Rod, X. Sturdivant. Applied Logistic Regression. , Hoboken. (2013).
  80. Smolkowski, K., Cummings, K. D. Evaluation of Diagnostic Systems: The Selection of Students at Risk of Academic Difficulties. Assessment for Effective Intervention. 41 (1), 41-54 (2015).
  81. Piazza, M., et al. Developmental trajectory of number acuity reveals a severe impairment in developmental dyscalculia. Cognition. 116 (1), 33-41 (2010).
  82. Van Hoof, J., Verschaffel, L., Ghesquière, P., Van Dooren, W. The natural number bias and its role in rational number understanding in children with dyscalculia. Delay or deficit. Research in Developmental Disabilities. 71, 181-190 (2017).
  83. Swanson, H. L., Jerman, O., Zheng, X. Growth in Working Memory and Mathematical Problem Solving in Children at Risk and Not at Risk for Serious Math Difficulties. Journal of Educational Psychology. 100 (2), 343-379 (2008).
  84. Kroesbergen, E., Van Luit, J. E. H., Van De Rijt, B. A. M. Young children at risk for math disabilities: Counting skills and executive functions. Journal of Psychoeducational Assessment. , (2009).

Tags

Atferd Utgave 174 matematiske lærevansker dyskalkuli diagnose vurderingsverktøy domene-generelle ferdigheter domenespesifikke ferdigheter
Multimedia batteri for vurdering av kognitive og grunnleggende ferdigheter i matematikk (BM-PROMA)
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Rodríguez, C., Jiménez, J. … More

Rodríguez, C., Jiménez, J. E., de León, S. C., Marco, I. Multimedia Battery for Assessment of Cognitive and Basic Skills in Mathematics (BM-PROMA). J. Vis. Exp. (174), e62288, doi:10.3791/62288 (2021).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter