A consistência do framework Dynamo Números foi conduzida de forma independente pela Universidade de Oxford e liderada pela Dra. Ann Dowker (2016).
O estudo utilizou os dados de avaliação coletados de 3465 alunos em 368 escolas em toda a Inglaterra, País de Gales, Escócia e Europa (escolas de língua inglesa que utilizam o currículo do Reino Unido).
A análise de correlação foi realizada nos dados de avaliação que foram agrupados em componentes do Número Significado, Número Magnitud e Número de Relacionamento (Números Visuais, contando até a Multiplicação), adicionando pontuações.
Os dados foram analisados entre 7 e 11 anos, para evitar a influência de muitos grupos etários pequenos e diversos.
A análise mostrou que todos os componentes da estrutura NumberSenseMMR® estão correlacionados significativamente em (p <001) um com o outro.
A análise mostrada na tabela abaixo mostrou que Number Magnitud foi um preditor independente altamente significativo (beta = 0,313; t = 12,92; p <0,001).
Da mesma forma, o significado do número (beta = 0,091; t = 3,784; p <0,001) também foi um preditor independente significativo e a idade também foi significativa (beta = 0,48; t = 2,46; p <0,014).
Provavelmente, a idade poderia ser excluída da análise de regressão múltipla, uma vez que os dados não continham uma variável idade verdadeiramente contínua.
| Relaciones Numéricas | |||
| Coeficientes padronizados beta |
t | p | |
| Magnitud Numérica | 0.313 | 12.92 | p < 0.001 |
| Significado Numérico | 0.091 | 3.784 | p < 0.001 |
| Idade | 0.48 | 2.46 | p < 0.014 |
Tabela 1. Análise de Regressão Múltipla
A análise de ANOVA na Tabela 2 mostra a análise de variância dos participantes com a idade como o fator e os componentes do número significante, número magnitude e número como variáveis dependentes.
A análise mostrou que houve um efeito significativo significativo do índice Age on Significado Numérico (F (4,2381) = 13,26; p = 0,001). Os escores médios foram 18,65 (s 2,113) para crianças de 7 anos; 18,99 (s 1,76) para crianças de 8 anos; 19.3 (s.d 1.39) para crianças de 9 anos; 14.038 (s.d 5.198) para crianças de 10 anos; e 14,54 (s.d 1,66) para crianças de 11 anos.
Os testes post hoc de Tamhane2 mostraram que não houve diferenças significativas entre crianças de 7 e 8 anos, crianças de 8 e 9 anos, crianças de 9 e 10 anos ou crianças de 9 e 11 anos ou 10 – e 11 anos de idade; mas houve diferenças altamente significativas entre crianças de 7 e 9 anos, crianças de 7 e 10 anos, crianças de 7 e 11 anos, crianças de 8 e 10 anos, crianças de 9 e 10 anos, velhos e 9 e 11 anos de idade. Todas as diferenças significativas foram na direção de alunos mais velhos marcando maior.
A análise mostrou que houve grande efeito significativo do índice Age on Magnitud Numérica (F (4,2381) = 24,467; p = 0,001). Os escores médios foram 12,18 (s.d 4,74) para crianças de 7 anos; 11,78 (s.d 4,75) para crianças de 8 anos; 12,87 (s.d 5.177) para crianças de 9 anos; 14.038 (s.d 6.63) para crianças de 10 anos; e 14,54 (s.d 5,48) para crianças de 11 anos.
Os testes post hoc de Tamhane2 mostraram que não houve diferenças significativas entre crianças de 7 e 8 anos, crianças de 7 e 9 anos, crianças de 8 e 9 anos ou crianças de 10 e 11 anos; mas houve diferenças altamente significativas entre crianças de 7 e 10 anos, crianças de 7 e 11 anos, crianças de 8 e 9 anos, crianças de 8 e 10 anos de idade, 8 e 11 anos, idosos, 9 e 10 anos de idade e crianças de 9 e 11 anos. Todas as diferenças significativas foram na direção de alunos mais velhos marcando maior.
A análise mostrou que houve um efeito significativo significativo do índice Age on Relaciones Numéricas (F (4,2381) = 12,86; p = 0,001). Os escores médios foram 9,54 (s.d 6.976) para crianças de 7 anos; 9.776 (s.d 7.15) para crianças de 8 anos; 10,007 (s.d 6.74) para crianças de 9 anos; 19,41 (s 1,35) para crianças de 10 anos; e 19,28 (s.d 7.1) para crianças de 11 anos.
| Significar | p | Média | s.d | |
| Número Significado | F(4,2381)=13.26 | p = 0.001 | ||
| 7 anos | 18.65 | 2.113 | ||
| 8 anos | 18.99 | 1.76 | ||
| 9 anos | 19.3 | 1.39 | ||
| 10 anos | 14.038 | >5.198 | ||
| 11 anos | 14.54 | |||
| Magnitud Número |
F(4,2381)=24.467 | p = 0.001 | ||
| 7 anos | 12.18 | 4.74 | ||
| 8 anos | 11.78 | 4.75 | ||
| 9 anos | 12.87 | 5.177 | ||
| 10 anos | 14.038 | 6.63 | ||
| 11 anos | 14.54 | 5.48 | ||
| Relaciones Numéricas | F(4,2381)=12.86 | p = 0.001 | ||
| 7 anos | 9.54 | 6.976 | ||
| 8 anos | 9.776 | 7.15 | ||
| 9 anos | 10.007 | 6.74 | ||
| 10 anos | 19.41 | 1.35 | ||
| 11 anos | 19.28 | 7.1 |
Tabela 2. ANOVA Análise de variância com idade e variáveis dependentes
Os testes post hoc de Tamhane2 mostraram que não houve diferenças significativas entre crianças de 7 e 8 anos, crianças de 7 e 9 anos, crianças de 8 e 9 anos ou crianças de 10 e 11 anos; mas houve diferenças altamente significativas entre crianças de 7 e 10 anos, crianças de 8 e 11 anos, crianças de 9 e 10 anos e crianças de 9 e 11 anos. Todas as diferenças significativas foram na direção de alunos mais velhos marcando maior.
Portanto, isso mostra que existe uma grande diferença no Número Significado entre crianças de 7 anos e crianças mais velhas e para 9 anos, pode haver uma tendência para um efeito de teto. Da mesma forma, para Número Magnitud e Relaciones Numéricas, a maior diferença foi entre 7 a 9 anos e 10 a 11.
Padronização da Avaliação do Dínamo
Pontuações padronizadas
O que são pontuações padronizadas?
Os escores padronizados permitem comparar o desempenho de um indivíduo com grupos de referência bem definidos. Os escores normativos às vezes são chamados de pontuação padronizada.
A pontuação padronizada indica o grau em que a pontuação de um indivíduo se desvia da média para pessoas da mesma idade.
A escala baseia-se na distribuição “normal” de pontuações que seria esperada dentro da população, e é calculada com base em que a pontuação padrão média (média) é de 100 e o desvio padrão é de 15, de modo que cerca de 68% de as pessoas irão marcar entre 85 e 115.
Construção de testes
O Avaliação Dynamo possui 647 itens de teste que são derivados da pesquisa de discalculia e do currículo nacional do Reino Unido, levando em consideração as seguintes áreas:
- Progressão de fios.
- Problema de perguntas dentro de cada vertente.
- Qualidades dentro de cada vertente atendem ao objetivo da vertente.
- Um Plano de Apoio Individual com sinalização para a Intervenção Dynamo.
- Pronto de questões nas áreas Significado, Magnitude e Relacionamento.
- Geração dinâmica de perguntas com base em respostas e progressão nos muros.
- Produção aleatória de questões dentro de cada vertente.
- Universidade de linguagem e símbolos operacionais.
- Qualidades adequadas ao desenvolvimento para as idades baseadas.
- Universalidade no uso das ilustrações.
- Universalidade no uso da linguagem.
- Mensura do tempo de resposta para cada pergunta.
- Questões revisadas para o equilíbrio entre gênero e cultura.
- O uso da tecnologia para garantir que, quando as perguntas forem lidas, exista um conjunto comum de instruções para todos os alunos.
- Configurações de acessibilidade para que os ajustes de tela necessários possam ocorrer.
- A provisão de ferramentas de suporte:
- Questionário do Perfil do Aluno para obter um instantâneo do desenvolvimento e funcionamento atual do aluno para que os ajustes necessários possam ser oferecidos durante a avaliação.
- Notas de trabalho para que os alunos mostrem seu pensamento no papel.
- Notas de conservação para o administrador do teste observar os métodos, as abordagens e o pensamento do aluno durante a avaliação.
O extrato de dados foi confirmado como resultado de testes administrados on-line independentemente realizados nas escolas por Coordenadores de NEE, Coordenadores de Matemática, Professores de Classe e Assistentes de Ensino Superior.
Uma amostra de 3465 alunos foi utilizada para a padronização da Avaliação Dynamo. Os dados da amostra representavam escolas primárias e centros abrangendo as quatro regiões – Inglaterra, País de Gales, Escócia e Europa.
Os dados da amostra foram escolhidos para alcançar o maior equilíbrio de conteúdo, tanto com os conjuntos quanto em toda a parte para representar a população.
O conjunto representou a realização coletiva de três estágios em todos os componentes da estrutura do NumberSenseMMR® e as medidas dos componentes foram tomadas como pontuações brutas.
Os conjuntos de dados foram agrupados em sete conjuntos para efeitos de análise de desvio padrão e média. Os sete grupos foram agrupados em 6, 7, 8, 9, 10, 11 e 12+ mostrados na Tabela 2 abaixo.
Os resultados dos alunos foram estratificados pelos componentes da estrutura do NumberSenseMMR® e não foram baseados nos resultados do Key Stage, pois esta informação não estava disponível no mesmo formato.
Sobre os dados da amostra
O conjunto de dados dos resultados do teste da amostra foi extraído para as avaliações realizadas entre o período de setembro de 2014 e abril de 2015. Os conjuntos de dados para análise representaram 3465 alunos em 368 escolas na Inglaterra, País de Gales, Escócia e Europa (escolas de língua inglesa que utilizam o currículo do Reino Unido ).
A distribuição do número de escolas e do número de alunos para representar a população é mostrada na Tabela 1 e a distribuição percentual dos dados da amostra por regiões é mostrada no Diagrama 1.
Um total de 5 conjuntos de dados de alunos que representavam avaliações incompletas ou tempo expirado foram removidos dos dados de amostra extraídos para análise.
| Regiões | No. de Estudantes |
% | No. de Escolas |
% | População | % |
| Norte | 521 | 15 | 54 | 15 | 12570 | 17 |
| Midlands | 525 | 15 | 62 | 17 | 15384 | 21 |
| Sul | 2038 | 59 | 200 | 54 | 35515 | 49 |
| País de Gales | 91 | 3 | 18 | 5 | 3145 | 4 |
| Europa | 141 | 4 | 20 | 5 | 1811 | 3 |
| Escócia | 149 | 4 | 14 | 4 | 3642 | 5 |
| Total: | 3465 | 100 | 368 | 100 | 72067 | 100 |
Tabela 1. Número de escolas e alunos na amostra padronizada.
Os dados da amostra representaram uma distribuição de estudantes entre 6 e 15 anos. O equivalente às medidas curriculares escolares utilizadas na Inglaterra, Escócia e Europa é mostrado na Tabela 2.
A diferença de gênero nos dados representava 52% de homens e 48% de estudantes do sexo feminino. O detalhado derramado por idade é mostrado no Diagrama 2 abaixo.
Diagrama 2. Perfil de estudantes do sexo masculino e feminino na amostra padronizada
| Idade | Inglaterra | Europa | Escócia | Mas. | Fem. | No. de estudantes | No. de escolas |
| 6 – 7 anos | Year 1 | Grade 1 | P1 | 270 | 248 | 518 | 16 |
| 7 – 8 anos | Year 2 | Grade 2 | P2 | 369 | 321 | 690 | 36 |
| 8 – 9 anos | Year 3 | Grade 3 | P3 | 364 | 344 | 708 | 45 |
| 9 – 10 anos | Year 4 | Grade 4 | P4 | 281 | 319 | 600 | 76 |
| 10 – 11 anos | Year 5 | Grade 5 | P5 | 197 | 207 | 404 | 96 |
| 11 – 12 anos | Year 6 | Grade 6 | P6 | 119 | 83 | 202 | 49 |
| 12 – 13 anos | intervenção | Grade 7 | intervenção | 61 | 49 | 110 | 9 |
| 13 + anos | intervenção | Grade 8 | intervenção | 137 | 96 | 233 | 41 |
| Total: | 1798 | 1667 | 3465 | 368 |
Tabela 2. Número de alunos e escolas que participam no teste de campo
Validação de intervenção
Pesquisa
Houve muitas tentativas para elevar o desempenho de crianças com baixas habilidades de numeração, embora não especificamente para a discalculia. Nos Estados Unidos, por exemplo, as abordagens baseadas em evidências se concentraram em crianças de origens desfavorecidas, geralmente baixa condição socioeconômica (C. Mussolin et al., R. Price, D. Ansari, Curr. Biol. (2007)).
A Estratégia Nacional Primária de 2003 no Reino Unido prestou especial atenção às crianças com baixas habilidades de numeração:
(i) Diagnosticando as lacunas conceituais de cada criança na compreensão
(ii) Dar à criança apoio mais individual ao trabalhar através de atividades visuais, verbais e físicas projetadas para colmatar cada lacuna.
Infelizmente, há pouca avaliação quantitativa da eficácia dessas estratégias: não foi possível dizer se a identificação e alinhamento das lacunas conceituais de um indivíduo com uma versão mais individualizada do mesmo ensino é eficaz. Um outro problema é que essas intervenções são eficazes quando houve treinamento especializado para auxiliares de ensino, mas nem todas as escolas podem fornecer isso (A. Dowker, 2009).
As abordagens padronizadas dependem de definições baseadas no currículo do desenvolvimento aritmético típico, e como as crianças com pouca numerabilidade diferem da trajetória típica.
Em contrapartida, a pesquisa de neurociências sugere que, em vez de abordar lacunas conceituais isoladas, a remediação deve primeiro construir os conceitos de números fundamentais. Oferece um objetivo cognitivo claro para avaliação e intervenção que é amplamente independente das circunstâncias sociais e educacionais dos alunos. Na avaliação das capacidades cognitivas individuais, a enumeração e a comparação podem complementar o desempenho em testes padronizados baseados no currículo de aritmética para diferenciar a discalculia de outras causas de baixa computação (B. Butterworth, D. Laurillard, (2010), K. Landerl, Criança Psychol. 2009).
B. Butterworth e D. Laurillard Science 2011, mostram que a intervenção que fortalece a significância dos números, especialmente o vínculo entre os fatos de matemática e os significados de seus componentes, é crucial. A recuperação típica de fatos aritméticos simples da memória provoca a ativação do valor numérico dos números de componente.
Sem intervenção especializada, a maioria dos alunos com dificuldade de disculpa luta com a aritmética básica na escola secundária (R. S. Shalev Child Neurol 2005).
Uma intervenção precoce eficaz pode ajudar a reduzir o impacto posterior sobre as poucas habilidades de numeração, como ocorre na dislexia (Goswami, 2006).
Embora esta abordagem seja muito cara, promete pagar 12 a 19 vezes do investimento (J. Gross, Every Child a Chance Trust 2009).
Um estudo adicional foi realizado para confirmar a efetividade do proposital Programa de Intervenção Dynamo. O estudo teve um tamanho de amostra de 50 alunos entre as idades de 6 e 15 de Intervenção Dynamo.
Esses alunos tinham adotado a primeira avaliação no início do período escolar da Primavera de 2015 e receberam, independentemente, 12 semanas de apoio à intervenção, seguido de uma segunda avaliação no final do período escolar.
Uma análise foi realizada para comparar a primeira e a segunda avaliação. A análise mostrou que a melhoria percentual para os estádios MMR combinados foi de 11,67% para o período de intervenção de 12 semanas.
Outras análises mostraram que a melhoria na etapa de Magnitud Numérica e Relaciones numéricas foi de 21,44% e unicamente para o estágio de Relacionamento, uma melhoria surpreendente de 31,94%.
Isso mostra que uma pequena melhoria feita nos estágios Significado Numérico e Magnitud Numérica trouxe uma grande melhoria nos estágios Relaciones numéricas (fundação de matemática).
Esta análise proporciona ainda confiança na confiabilidade do framework NumberSenseMMR® Estrutura para apoiar os resultados da pesquisa de neurociências.
Estudo de caso
Notícias e revisões
- + Validação e padronização
-
Validação do NumberSenseMMR® Estrutura
A consistência do framework Dynamo Números foi conduzida de forma independente pela Universidade de Oxford e liderada pela Dra. Ann Dowker (2016).
O estudo utilizou os dados de avaliação coletados de 3465 alunos em 368 escolas em toda a Inglaterra, País de Gales, Escócia e Europa (escolas de língua inglesa que utilizam o currículo do Reino Unido).
A análise de correlação foi realizada nos dados de avaliação que foram agrupados em componentes do Número Significado, Número Magnitud e Número de Relacionamento (Números Visuais, contando até a Multiplicação), adicionando pontuações.
Os dados foram analisados entre 7 e 11 anos, para evitar a influência de muitos grupos etários pequenos e diversos.
A análise mostrou que todos os componentes da estrutura NumberSenseMMR® estão correlacionados significativamente em (p <001) um com o outro.
A análise mostrada na tabela abaixo mostrou que Number Magnitud foi um preditor independente altamente significativo (beta = 0,313; t = 12,92; p <0,001).
Da mesma forma, o significado do número (beta = 0,091; t = 3,784; p <0,001) também foi um preditor independente significativo e a idade também foi significativa (beta = 0,48; t = 2,46; p <0,014).
Provavelmente, a idade poderia ser excluída da análise de regressão múltipla, uma vez que os dados não continham uma variável idade verdadeiramente contínua.
Relaciones Numéricas Coeficientes padronizados
betat p Magnitud Numérica 0.313 12.92 p < 0.001 Significado Numérico 0.091 3.784 p < 0.001 Idade 0.48 2.46 p < 0.014 Tabela 1. Análise de Regressão Múltipla
A análise de ANOVA na Tabela 2 mostra a análise de variância dos participantes com a idade como o fator e os componentes do número significante, número magnitude e número como variáveis dependentes.
A análise mostrou que houve um efeito significativo significativo do índice Age on Significado Numérico (F (4,2381) = 13,26; p = 0,001). Os escores médios foram 18,65 (s 2,113) para crianças de 7 anos; 18,99 (s 1,76) para crianças de 8 anos; 19.3 (s.d 1.39) para crianças de 9 anos; 14.038 (s.d 5.198) para crianças de 10 anos; e 14,54 (s.d 1,66) para crianças de 11 anos.
Os testes post hoc de Tamhane2 mostraram que não houve diferenças significativas entre crianças de 7 e 8 anos, crianças de 8 e 9 anos, crianças de 9 e 10 anos ou crianças de 9 e 11 anos ou 10 – e 11 anos de idade; mas houve diferenças altamente significativas entre crianças de 7 e 9 anos, crianças de 7 e 10 anos, crianças de 7 e 11 anos, crianças de 8 e 10 anos, crianças de 9 e 10 anos, velhos e 9 e 11 anos de idade. Todas as diferenças significativas foram na direção de alunos mais velhos marcando maior.
A análise mostrou que houve grande efeito significativo do índice Age on Magnitud Numérica (F (4,2381) = 24,467; p = 0,001). Os escores médios foram 12,18 (s.d 4,74) para crianças de 7 anos; 11,78 (s.d 4,75) para crianças de 8 anos; 12,87 (s.d 5.177) para crianças de 9 anos; 14.038 (s.d 6.63) para crianças de 10 anos; e 14,54 (s.d 5,48) para crianças de 11 anos.
Os testes post hoc de Tamhane2 mostraram que não houve diferenças significativas entre crianças de 7 e 8 anos, crianças de 7 e 9 anos, crianças de 8 e 9 anos ou crianças de 10 e 11 anos; mas houve diferenças altamente significativas entre crianças de 7 e 10 anos, crianças de 7 e 11 anos, crianças de 8 e 9 anos, crianças de 8 e 10 anos de idade, 8 e 11 anos, idosos, 9 e 10 anos de idade e crianças de 9 e 11 anos. Todas as diferenças significativas foram na direção de alunos mais velhos marcando maior.
A análise mostrou que houve um efeito significativo significativo do índice Age on Relaciones Numéricas (F (4,2381) = 12,86; p = 0,001). Os escores médios foram 9,54 (s.d 6.976) para crianças de 7 anos; 9.776 (s.d 7.15) para crianças de 8 anos; 10,007 (s.d 6.74) para crianças de 9 anos; 19,41 (s 1,35) para crianças de 10 anos; e 19,28 (s.d 7.1) para crianças de 11 anos.
Significar p Média s.d Número Significado F(4,2381)=13.26 p = 0.001 7 anos 18.65 2.113 8 anos 18.99 1.76 9 anos 19.3 1.39 10 anos 14.038 >5.198 11 anos 14.54 Magnitud
NúmeroF(4,2381)=24.467 p = 0.001 7 anos 12.18 4.74 8 anos 11.78 4.75 9 anos 12.87 5.177 10 anos 14.038 6.63 11 anos 14.54 5.48 Relaciones Numéricas F(4,2381)=12.86 p = 0.001 7 anos 9.54 6.976 8 anos 9.776 7.15 9 anos 10.007 6.74 10 anos 19.41 1.35 11 anos 19.28 7.1 Tabela 2. ANOVA Análise de variância com idade e variáveis dependentes
Os testes post hoc de Tamhane2 mostraram que não houve diferenças significativas entre crianças de 7 e 8 anos, crianças de 7 e 9 anos, crianças de 8 e 9 anos ou crianças de 10 e 11 anos; mas houve diferenças altamente significativas entre crianças de 7 e 10 anos, crianças de 8 e 11 anos, crianças de 9 e 10 anos e crianças de 9 e 11 anos. Todas as diferenças significativas foram na direção de alunos mais velhos marcando maior.
Portanto, isso mostra que existe uma grande diferença no Número Significado entre crianças de 7 anos e crianças mais velhas e para 9 anos, pode haver uma tendência para um efeito de teto. Da mesma forma, para Número Magnitud e Relaciones Numéricas, a maior diferença foi entre 7 a 9 anos e 10 a 11.
Padronização da Avaliação do Dínamo
Pontuações padronizadas
O que são pontuações padronizadas?
Os escores padronizados permitem comparar o desempenho de um indivíduo com grupos de referência bem definidos. Os escores normativos às vezes são chamados de pontuação padronizada.A pontuação padronizada indica o grau em que a pontuação de um indivíduo se desvia da média para pessoas da mesma idade.
A escala baseia-se na distribuição “normal” de pontuações que seria esperada dentro da população, e é calculada com base em que a pontuação padrão média (média) é de 100 e o desvio padrão é de 15, de modo que cerca de 68% de as pessoas irão marcar entre 85 e 115.
Construção de testes
O Avaliação Dynamo possui 647 itens de teste que são derivados da pesquisa de discalculia e do currículo nacional do Reino Unido, levando em consideração as seguintes áreas:
- Progressão de fios.
- Problema de perguntas dentro de cada vertente.
- Qualidades dentro de cada vertente atendem ao objetivo da vertente.
- Um Plano de Apoio Individual com sinalização para a Intervenção Dynamo.
- Pronto de questões nas áreas Significado, Magnitude e Relacionamento.
- Geração dinâmica de perguntas com base em respostas e progressão nos muros.
- Produção aleatória de questões dentro de cada vertente.
- Universidade de linguagem e símbolos operacionais.
- Qualidades adequadas ao desenvolvimento para as idades baseadas.
- Universalidade no uso das ilustrações.
- Universalidade no uso da linguagem.
- Mensura do tempo de resposta para cada pergunta.
- Questões revisadas para o equilíbrio entre gênero e cultura.
- O uso da tecnologia para garantir que, quando as perguntas forem lidas, exista um conjunto comum de instruções para todos os alunos.
- Configurações de acessibilidade para que os ajustes de tela necessários possam ocorrer.
- A provisão de ferramentas de suporte:
- Questionário do Perfil do Aluno para obter um instantâneo do desenvolvimento e funcionamento atual do aluno para que os ajustes necessários possam ser oferecidos durante a avaliação.
- Notas de trabalho para que os alunos mostrem seu pensamento no papel.
- Notas de conservação para o administrador do teste observar os métodos, as abordagens e o pensamento do aluno durante a avaliação.
O extrato de dados foi confirmado como resultado de testes administrados on-line independentemente realizados nas escolas por Coordenadores de NEE, Coordenadores de Matemática, Professores de Classe e Assistentes de Ensino Superior.
Uma amostra de 3465 alunos foi utilizada para a padronização da Avaliação Dynamo. Os dados da amostra representavam escolas primárias e centros abrangendo as quatro regiões – Inglaterra, País de Gales, Escócia e Europa.
Os dados da amostra foram escolhidos para alcançar o maior equilíbrio de conteúdo, tanto com os conjuntos quanto em toda a parte para representar a população.
O conjunto representou a realização coletiva de três estágios em todos os componentes da estrutura do NumberSenseMMR® e as medidas dos componentes foram tomadas como pontuações brutas.
Os conjuntos de dados foram agrupados em sete conjuntos para efeitos de análise de desvio padrão e média. Os sete grupos foram agrupados em 6, 7, 8, 9, 10, 11 e 12+ mostrados na Tabela 2 abaixo.
Os resultados dos alunos foram estratificados pelos componentes da estrutura do NumberSenseMMR® e não foram baseados nos resultados do Key Stage, pois esta informação não estava disponível no mesmo formato.
Sobre os dados da amostra
O conjunto de dados dos resultados do teste da amostra foi extraído para as avaliações realizadas entre o período de setembro de 2014 e abril de 2015. Os conjuntos de dados para análise representaram 3465 alunos em 368 escolas na Inglaterra, País de Gales, Escócia e Europa (escolas de língua inglesa que utilizam o currículo do Reino Unido ).
A distribuição do número de escolas e do número de alunos para representar a população é mostrada na Tabela 1 e a distribuição percentual dos dados da amostra por regiões é mostrada no Diagrama 1.
Um total de 5 conjuntos de dados de alunos que representavam avaliações incompletas ou tempo expirado foram removidos dos dados de amostra extraídos para análise.
Regiões No. de
Estudantes% No. de
Escolas% População % Norte 521 15 54 15 12570 17 Midlands 525 15 62 17 15384 21 Sul 2038 59 200 54 35515 49 País de Gales 91 3 18 5 3145 4 Europa 141 4 20 5 1811 3 Escócia 149 4 14 4 3642 5 Total: 3465 100 368 100 72067 100 Tabela 1. Número de escolas e alunos na amostra padronizada.
Os dados da amostra representaram uma distribuição de estudantes entre 6 e 15 anos. O equivalente às medidas curriculares escolares utilizadas na Inglaterra, Escócia e Europa é mostrado na Tabela 2.
A diferença de gênero nos dados representava 52% de homens e 48% de estudantes do sexo feminino. O detalhado derramado por idade é mostrado no Diagrama 2 abaixo.
Diagrama 2. Perfil de estudantes do sexo masculino e feminino na amostra padronizada
Idade Inglaterra Europa Escócia Mas. Fem. No. de estudantes No. de escolas 6 – 7 anos Year 1 Grade 1 P1 270 248 518 16 7 – 8 anos Year 2 Grade 2 P2 369 321 690 36 8 – 9 anos Year 3 Grade 3 P3 364 344 708 45 9 – 10 anos Year 4 Grade 4 P4 281 319 600 76 10 – 11 anos Year 5 Grade 5 P5 197 207 404 96 11 – 12 anos Year 6 Grade 6 P6 119 83 202 49 12 – 13 anos intervenção Grade 7 intervenção 61 49 110 9 13 + anos intervenção Grade 8 intervenção 137 96 233 41 Total: 1798 1667 3465 368 Tabela 2. Número de alunos e escolas que participam no teste de campo
Validação de intervenção
Pesquisa
Houve muitas tentativas para elevar o desempenho de crianças com baixas habilidades de numeração, embora não especificamente para a discalculia. Nos Estados Unidos, por exemplo, as abordagens baseadas em evidências se concentraram em crianças de origens desfavorecidas, geralmente baixa condição socioeconômica (C. Mussolin et al., R. Price, D. Ansari, Curr. Biol. (2007)).
A Estratégia Nacional Primária de 2003 no Reino Unido prestou especial atenção às crianças com baixas habilidades de numeração:
(i) Diagnosticando as lacunas conceituais de cada criança na compreensão
(ii) Dar à criança apoio mais individual ao trabalhar através de atividades visuais, verbais e físicas projetadas para colmatar cada lacuna.Infelizmente, há pouca avaliação quantitativa da eficácia dessas estratégias: não foi possível dizer se a identificação e alinhamento das lacunas conceituais de um indivíduo com uma versão mais individualizada do mesmo ensino é eficaz. Um outro problema é que essas intervenções são eficazes quando houve treinamento especializado para auxiliares de ensino, mas nem todas as escolas podem fornecer isso (A. Dowker, 2009).
As abordagens padronizadas dependem de definições baseadas no currículo do desenvolvimento aritmético típico, e como as crianças com pouca numerabilidade diferem da trajetória típica.
Em contrapartida, a pesquisa de neurociências sugere que, em vez de abordar lacunas conceituais isoladas, a remediação deve primeiro construir os conceitos de números fundamentais. Oferece um objetivo cognitivo claro para avaliação e intervenção que é amplamente independente das circunstâncias sociais e educacionais dos alunos. Na avaliação das capacidades cognitivas individuais, a enumeração e a comparação podem complementar o desempenho em testes padronizados baseados no currículo de aritmética para diferenciar a discalculia de outras causas de baixa computação (B. Butterworth, D. Laurillard, (2010), K. Landerl, Criança Psychol. 2009).
B. Butterworth e D. Laurillard Science 2011, mostram que a intervenção que fortalece a significância dos números, especialmente o vínculo entre os fatos de matemática e os significados de seus componentes, é crucial. A recuperação típica de fatos aritméticos simples da memória provoca a ativação do valor numérico dos números de componente.
Sem intervenção especializada, a maioria dos alunos com dificuldade de disculpa luta com a aritmética básica na escola secundária (R. S. Shalev Child Neurol 2005).
Uma intervenção precoce eficaz pode ajudar a reduzir o impacto posterior sobre as poucas habilidades de numeração, como ocorre na dislexia (Goswami, 2006).
Embora esta abordagem seja muito cara, promete pagar 12 a 19 vezes do investimento (J. Gross, Every Child a Chance Trust 2009).
Um estudo adicional foi realizado para confirmar a efetividade do proposital Programa de Intervenção Dynamo. O estudo teve um tamanho de amostra de 50 alunos entre as idades de 6 e 15 de Intervenção Dynamo.
Esses alunos tinham adotado a primeira avaliação no início do período escolar da Primavera de 2015 e receberam, independentemente, 12 semanas de apoio à intervenção, seguido de uma segunda avaliação no final do período escolar.
Uma análise foi realizada para comparar a primeira e a segunda avaliação. A análise mostrou que a melhoria percentual para os estádios MMR combinados foi de 11,67% para o período de intervenção de 12 semanas.
Outras análises mostraram que a melhoria na etapa de Magnitud Numérica e Relaciones numéricas foi de 21,44% e unicamente para o estágio de Relacionamento, uma melhoria surpreendente de 31,94%.
Isso mostra que uma pequena melhoria feita nos estágios Significado Numérico e Magnitud Numérica trouxe uma grande melhoria nos estágios Relaciones numéricas (fundação de matemática).
Esta análise proporciona ainda confiança na confiabilidade do framework NumberSenseMMR® Estrutura para apoiar os resultados da pesquisa de neurociências.
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