JoVE Journal > Behavior
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Resultados
Discussion
Divulgaciones
Acknowledgements
Materials
Referencias
Traducción Automática
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Comportamiento

Multimediabatterij voor beoordeling van cognitieve en basisvaardigheden in wiskunde (BM-PROMA)

Published: August 28, 2021
doi:
10.3791/62288
, , ,
1Faculty of Psychology and Speech Therapy,Universidad de La Laguna, 2Faculty of Education,Universidad Católica del Maule

Summary

BM-PROMA is een geldig en betrouwbaar multimedia diagnostisch hulpmiddel dat een compleet cognitief profiel van kinderen met wiskundige leerstoornissen kan bieden.

Abstract

Het leren van wiskunde is een complex proces dat de ontwikkeling van meerdere domein-algemene en domeinspecifieke vaardigheden vereist. Het is dan ook niet onverwacht dat veel kinderen moeite hebben om op niveau te blijven, en dit wordt vooral moeilijk wanneer verschillende vaardigheden uit beide domeinen worden aangetast, zoals in het geval van wiskundige leerstoornissen (MLD). Verrassend genoeg, hoewel MLD een van de meest voorkomende neuroontwikkelingsstoornissen is die schoolkinderen treffen, omvatten de meeste beschikbare diagnostische instrumenten geen beoordeling van domein-algemene en domeinspecifieke vaardigheden. Bovendien zijn er maar heel weinig geautomatiseerd. Voor zover wij weten, is er geen tool met deze functies voor Spaanstalige kinderen. Het doel van deze studie was om het protocol te beschrijven voor de diagnose van Spaanse MLD-kinderen met behulp van de BM-PROMA multimediabatterij. BM-PROMA vergemakkelijkt de evaluatie van beide vaardigheidsdomeinen en de 12 taken die hiervoor zijn opgenomen, zijn empirisch evidence-based. De sterke interne consistentie van BM-PROMA en zijn multidimensionale interne structuur worden aangetoond. BM-PROMA blijkt een geschikt hulpmiddel voor het diagnosticeren van kinderen met MLD tijdens het basisonderwijs. Het biedt een breed cognitief profiel voor het kind, dat niet alleen relevant zal zijn voor de diagnose, maar ook voor geïndividualiseerde instructieplanning.

Introduction

Een van de cruciale doelstellingen van het basisonderwijs is het verwerven van wiskundige vaardigheden. Deze kennis is zeer relevant, omdat we allemaal wiskunde gebruiken in ons dagelijks leven, bijvoorbeeld om verandering te berekenen die in de supermarkt wordt gegeven1,2. Als zodanig gaan de gevolgen van slechte wiskundige prestaties verder dan de academische. Op sociaal niveau is een sterke prevalentie van slechte wiskundige prestaties binnen de bevolking een kostenpost voor de samenleving. Er zijn aanwijzingen dat de verbetering van slechte numerieke vaardigheden in de bevolking leidt tot aanzienlijke besparingen voor een land3. Er zijn ook negatieve gevolgen op individueel niveau. Degenen die een laag niveau van wiskundige vaardigheden vertonen , vertonen bijvoorbeeld een slechte professionele ontwikkeling (bijv. hogere arbeidsparticipatie in slecht betaalde handmatige beroepen en hogere werkloosheid)4,5,6, rapporteren vaak negatieve sociaal-emotionele reacties op academici (bijv. angst, lage motivatie voor academici) 7,8, en hebben de neiging om een slechtere mentale en fysieke gezondheid te presenteren dan hun leeftijdsgenoten met gemiddelde wiskundige prestaties9. Studenten met wiskundige leerstoornissen (MLD) vertonen zeer slechte prestaties die in de loop van de tijd aanhouden10,11,12. Als zodanig hebben ze meer kans om de hierboven genoemde gevolgen te ondervinden, vooral als deze niet onmiddellijk worden gediagnosticeerd13.

MLD is een neurobiologische stoornis die wordt gekenmerkt door ernstige beperkingen in termen van het leren van numerieke basisvaardigheden ondanks voldoende intellectuele capaciteit en scholing14. Hoewel deze definitie algemeen wordt aanvaard, worden de instrumenten en criteria voor de identificatie ervan nog steeds besproken15. Een uitstekende illustratie van het ontbreken van een universele overeenkomst inzake MLD-diagnose is de verscheidenheid aan gerapporteerde prevalentiepercentages, variërend van 3 tot 10%16,17,18,19,20,21. Deze moeilijkheid bij de diagnose komt voort uit de complexiteit van wiskundige kennis, die vereist dat een combinatie van meerdere domein-algemene en domeinspecifieke vaardigheden wordt aangeleerd22,23. Kinderen met MLD vertonen zeer verschillende cognitieve profielen, met een brede constellatie van tekorten14,24,25,26,27. In dit verband wordt gesuggereerd dat de noodzaak van multidimensionale beoordeling door middel van taken waarbij verschillende numerieke representaties (d.w.z. verbale, Arabische, analoge) en rekenkundige vaardigheden betrokken zijn11.

Op de basisschool zijn de symptomen van MLD divers. In termen van domeinspecifieke vaardigheden wordt consequent vastgesteld dat veel MLD-studenten problemen vertonen in elementaire numerieke vaardigheden, zoals het snel en nauwkeurig herkennen van Arabische cijfers28,29,30, het vergelijken van magnitudes31,32of het weergeven van getallen op de nummerregel33,34. Basisschoolkinderen hebben ook moeite met het begrijpen van conceptuele kennis, zoals plaatswaarde35, rekenkundige kennis36, of ordinaliteit gemeten door geordendesequenties 37. Wat de domein-algemene vaardigheden betreft, is bijzondere aandacht besteed aan de rol van het werkgeheugen38,39 en taal40 bij de ontwikkeling van wiskundige vaardigheden bij kinderen met en zonder MLD. Met betrekking tot het werkgeheugen suggereren de resultaten dat studenten met MLD een tekort vertonen bij de centrale uitvoerende macht, vooral wanneer dit nodig is om numerieke informatie te manipuleren41,42. Een tekort in het visuospatiale kortetermijngeheugen is ook vaak gemeld bij kinderen met MLD43,44. Taalvaardigheden blijken een voorwaarde te zijn voor het leren van rekenvaardigheden, met name die waarbij een hoge verbale verwerkingsvraag nodig is7. Fonologische verwerkingsvaardigheden [bijv. fonologisch bewustzijn en Rapid Automatized Naming (RAN)] zijn bijvoorbeeld nauw verbonden met de basisvaardigheden die op de basisschool zijn aangeleerd, zoals numerieke verwerking of rekenkundige berekening39,45,46,47. Hier is aangetoond dat variaties in fonologisch bewustzijn en RAN geassocieerd zijn met individuele verschillen in rekenvaardigheden waarbij verbale code42,48moet worden beheerd . In het licht van het complexe profiel van kinderen met MLD zou een diagnostisch hulpmiddel idealiter taken moeten bevatten die zowel domein-algemene als domeinspecifieke vaardigheden beoordelen, waarvan wordt gemeld dat ze vaker tekortschieten bij deze kinderen.

In de afgelopen jaren zijn verschillende papier- en potloodscreeningstools voor MLD ontwikkeld. Degenen die het meest worden gebruikt bij Spaanse basisschoolkinderen zijn a) Evamat-Batería para la Evaluación de la Competencia Matemática (Batterij voor de evaluatie van wiskundigecompetentie) 49; b) Tedi-Math: A Test for Diagnostic Assessment of Mathematical Disabilities (Spaanse aanpassing)50; c) Test de Evaluación Matemática Temprana de Utrecht (TEMT-U)51,52, de Spaanse versie van de Utrecht Early Numeracy Test53; en d) Test van vroege wiskundevaardigheden (TEMA-3)54. Deze instrumenten meten veel van de hierboven genoemde domeinspecifieke vaardigheden; geen van hen beoordeelt echter domein-algemene vaardigheden. Een andere beperking van deze instrumenten – en van papier- en potloodgereedschappen in het algemeen – is dat ze geen informatie kunnen verstrekken over de nauwkeurigheid en automatisme waarmee elk item wordt verwerkt. Dit zou alleen mogelijk zijn met een geautomatiseerde batterij. Er zijn echter maar weinig toepassingen ontwikkeld voor dyscalculiediagnose. De eerste geautomatiseerde tool die was ontworpen om kinderen (van 6 tot 14 jaar) met MLD te identificeren, was de Dyscalculie Screener55. Een paar jaar later werd het webgebaseerde DyscalculiUm56 ontwikkeld met hetzelfde doel, maar gericht op volwassenen en leerlingen in het post-16-onderwijs. Hoewel nog steeds beperkt, is er de laatste jaren een groeiende belangstelling voor het ontwerpen van geautomatiseerde gereedschappen voor de diagnose van MLD57,58,59,60. Geen van de genoemde tools is gestandaardiseerd voor Spaanse kinderen, en slechts één van hen – de MathPro Test57– bevat domein-algemene vaardigheidsevaluatie. Gezien het belang van het identificeren van kinderen met lage wiskundige prestaties, vooral die met MLD, en bij gebrek aan geautomatiseerde instrumenten voor de Spaanse bevolking, presenteren we een multimediaal evaluatieprotocol dat zowel domein-algemene als domeinspecifieke vaardigheden omvat.

Protocol

Dit protocol is uitgevoerd in overeenstemming met de richtlijnen van het Comité de Ética de la Investigación y Bienestar Animal (Comité voor onderzoeksethiek en dierenwelzijn, CEIBA), Universidad de La Laguna. OPMERKING: De 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 is ontwikkeld met unity 2.0 Professional …

Representative Results

Om het nut en de effectiviteit van dit diagnostische hulpmiddel te testen, werden de psychometrische eigenschappen ervan geanalyseerd in een grootschalig monster. In totaal 933 Spaanse basisschoolleerlingen (jongens = 508, meisjes = 425; Mleeftijd = 10 jaar, SD = 1,36) van leerjaar 2 tot graad 6 (leerjaar 2, N = 169 [89 jongens]; leerjaar 3, N = 170 [89 jongens]; leerjaar 4, N = 187 [106 jongens]; leerjaar 5, N = 203 [113 jongens]; leerjaar 6, N= …

Discussion

Kinderen met MLD lopen niet alleen het risico op academisch falen, maar ook op psycho-emotionele en gezondheidsstoornissen8,9 en, later , op arbeidsdeprivatie4,5. Het is dus cruciaal om mld snel te diagnosticeren om de educatieve ondersteuning te bieden die deze kinderen nodig hebben. De diagnose van MLD is echter complex vanwege de meervoudige domeinspecifieke en domeinspecifieke vaardigheidstekorten die…

Divulgaciones

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

We erkennen dankbaar de steun van de Spaanse regering via haar Plan Nacional I+D+i (R+D+i National Research Plan, Spaans ministerie van Economie en Concurrentievermogen), project ref: PET2008_0225, met de tweede auteur als hoofdonderzoeker; en CONICYT-Chile [FONDECYT REGULAR Nº 1191589], met de eerste auteur als hoofdonderzoeker. We danken ook het Unidad de Audiovisuales ULL-team voor hun deelname aan de productie van de video.

Materials

Multimedia Battery for Assessment of Cognitive and Basic Skills in Maths Universidad de La Laguna Pending assignment BM-PROMA
DOWNLOAD MATERIALS LIST

Referencias

  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. 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).
  4. Parsons, S., Bynner, J. Numeracy and employment. Education + Training. 39 (2), 43-51 (1997).
  5. Sideridis, G. D. International Approaches to Learning Disabilities: More Alike or More Different. Learning Disabilities Research & Practice. 22 (3), 210-215 (2007).
  6. Duncan, G. J., et al. School Readiness and Later Achievement. Developmental Psychology. 43 (6), 1428-1446 (2007).
  7. 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).
  8. 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).
  9. 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).
  10. Kaufmann, L., et al. Dyscalculia from a developmental and differential perspective. Frontiers in Psychology. 4, 516 (2013).
  11. 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).
  12. Haberstroh, S., Schulte-Körne, G. Diagnostik und Behandlung der Rechenstörung. Deutsches Arzteblatt International. 116 (7), 107-114 (2019).
  13. Kaufmann, L., von Aster, M. The diagnosis and management of dyscalculia. Deutsches Ärzteblatt international. 109 (45), 767-777 (2012).
  14. 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).
  15. 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).
  16. 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).
  17. 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).
  18. Barahmand, U. Arithmetic Disabilities: Training in Attention and Memory Enhances Artihmetic Ability. Research Journal of Biological Sciences. 3 (11), 1305-1312 (2008).
  19. Reigosa-Crespo, V., et al. Basic numerical capacities and prevalence of developmental dyscalculia: The Havana survey. Developmental Psychology. 48 (1), 123-135 (2012).
  20. 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, (2000).
  21. 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).
  22. 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).
  23. Rubinsten, O., Henik, A. Developmental Dyscalculia: heterogeneity might not mean different mechanisms. Trends in Cognitive Sciences. 13 (2), 92-99 (2009).
  24. 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).
  25. Chan, W. W. L., Wong, T. T. Y. Subtypes of mathematical difficulties and their stability. Journal of Educational Psychology. 112 (3), 649-666 (2020).
  26. 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).
  27. 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).
  28. 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).
  29. 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).
  30. 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).
  31. 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).
  32. 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).
  33. 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).
  34. 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).
  35. 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).
  36. 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).
  37. David, C. V. Working memory deficits in Math learning difficulties: A meta-analysis. British Journal of Developmental Disabilities. 58 (2), 67-84 (2012).
  38. 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).
  39. Peng, P., et al. Examining the mutual relations between language and mathematics: A meta-analysis. Psychological Bulletin. 146 (7), 595-634 (2020).
  40. 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).
  41. 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).
  42. Passolunghi, M. C., Cornoldi, C. Working memory failures in children with arithmetical difficulties. Child Neuropsychology. 14 (5), 387-400 (2008).
  43. 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).
  44. Lefevre, J. A., et al. Pathways to Mathematics: Longitudinal Predictors of Performance. Child Development. 81 (6), 1753-1767 (2010).
  45. 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).
  46. Kleemans, T., Segers, E., Verhoeven, L. Role of linguistic skills in fifth-grade mathematics. Journal of Experimental Child Psychology. 167, 404-413 (2018).
  47. 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).
  48. García-Vidal, J., González-Manjón, D., García-Ortiz, B., Jiménez-Fernández, A. . Evamat: batería para la evaluación de la competencia matemática. , (2010).
  49. Gregoire, J., Nöel, M. P., Van Nieuwenhoven, C. . TEDI-MATH. , (2005).
  50. 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).
  51. Cerda Etchepare, G., et al. Adaptación de la versión española del Test de Evaluación Matemática Temprana de Utrecht en Chile . Estudios pedagógicos. 38, 235-253 (2012).
  52. 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).
  53. Ginsburg, H., Baroody, A. . Test of early math ability. , (2007).
  54. Butterworth, B. . Dyscalculia Screener. , (2003).
  55. Beacham, N., Trott, C. Screening for Dyscalculia within HE. MSOR Connections. 5 (1), 1-4 (2005).
  56. 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).
  57. 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).
  58. 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).
  59. Zygouris, N. C., et al. Screening for disorders of mathematics via a web application. IEEE Global Engineering Education Conference, EDUCON. , 502-507 (2017).
  60. Jiménez, J. E., Rodríguez, C. . Batería multimedia para la evaluación de habilidades cognitivas y básicas en matemáticas (BM-PROMA). , (2020).
  61. 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).
  62. 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).
  63. Booth, J. L., Siegler, R. S. Developmental and individual differences in pure numerical estimation. Developmental Psychology. 42 (1), 189-201 (2006).
  64. 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).
  65. Denckla, M. B., Rudel, R. Rapid “Automatized” Naming of Pictured Objects, Colors, Letters and Numbers by Normal Children. Cortex. 10 (2), 186-202 (1974).
  66. Milner, B. Interhemispheric differences in the localization of psychological processes in man. British Medical Bulletin. 27, 272-277 (1971).
  67. Rosseel, Y. lavaan: An R package for structural equation modeling. Journal of Statistical Software. 48 (2), 1-36 (2012).
  68. 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).
  69. 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).
  70. 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).
  71. Dehaene, S. Varieties of numerical abilities. Cognition. 44 (1-2), 1-42 (1992).
  72. Streiner, D. L. Starting at the beginning: An introduction to coefficient alpha and internal consistency. Statistical Developments and Applications. 80 (1), 99-103 (2003).
  73. Zainudin, A. Validating the measurement model CFA. A handbook on structural equation modeling. , 54-73 (2014).
  74. Brown, T. A. . Confirmatory factor analysis for applied reaearch. (9), (2015).
  75. Kline, R. B. . Principles and practice of structural equation modeling. , (2011).
  76. 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).
  77. 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).
  78. Hosmer, D., Lemeshow, S., Rod, X. Sturdivant. Applied Logistic Regression. , (2013).
  79. 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).
  80. Piazza, M., et al. Developmental trajectory of number acuity reveals a severe impairment in developmental dyscalculia. Cognition. 116 (1), 33-41 (2010).
  81. 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).
  82. 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).
  83. 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

Multimedia BatteryBM-PROMAMathematical Learning DisabilitiesMLDDomain-general SkillsDomain-specific SkillsMissing NumberTwo-digit Number ComparisonReading NumbersPlace ValueNumber LineArithmetic Fact RetrievalArithmetic PrinciplesCounting SpanRapid Automatized NamingLetterVisuospatial Working MemoryPhoneme Deletion

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Citar este artículo
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).
Descargar cita
Reimpresiones y permisos

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image