Profil intelektualny i jego zależności z bazowymi umiejętnościami numerycznymi u dzieci prawidłowo rozwijających się

Autor

  • Jakub Słupczewski Instytut Psychologii, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu, ul. Podmurna 74, 87-100 Toruń
  • Katarzyna Mańkowska Instytut Socjologii, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu, ul. Fosa Staromiejska 1a, 87-100 Toruń
  • Jacek Matulewski Katedra Informatyki Stosowanej, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu, ul. Grudziądzka 5/7, 87-100 Toruń
  • Natalia Sobolewska Instytut Psychologii, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu, ul. Podmurna 74, 87-100 Toruń
  • Marta Szymańska Instytut Psychologii, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu, ul. Podmurna 74, 87-100 Toruń
  • Małgorzata Gut Instytut Psychologii, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu, ul. Podmurna 74, 87-100 Toruń

DOI:

https://doi.org/10.15503/onis2021.106.118

Słowa kluczowe:

zdolności numeryczne, dyskalkulia, inteligencja, Skala Inteligencji Wechslera dla Dzieci (WISC-R)

Abstrakt

Cel badań: Istotne w rozwoju umiejętności numerycznych (m.in. porównywania liczb czy szacowania liczebności zbiorów) są takie funkcje poznawcze, jak m.in. pamięć i uwaga. Zaburzeniem związanym z trudnościami w nabywaniu podstawowych umiejętności arytmetycznych jest dyskalkulia. Znaczną część wskaźników poznawczych związanych z operowaniem materiałem numerycznym można oceniać używając Skali Inteligencji Wechslera dla Dzieci (WISC-R). Celem badania było sprawdzenie korelacji między poziomem inteligencji i poziomem bazowych umiejętności numerycznych.

Metody badań: Grupa 22 dzieci w wieku od 7 do 8 lat wzięła udział w badaniu, w którym sprawdzano związek między wysokością wyników uzyskanych w podskalach WISC-R oraz wykonaniem zadań, które pozwalają na pomiar bazowych umiejętności numerycznych – szacowania, porównywania liczb oraz operowania mentalną osią liczbową (w zakresie 1–9), mierzonych testem Prokalkulia 6-9.

Wyniki badań: Wyniki wykazały, że dzieci przejawiające większą trudność w szacowaniu miejsca liczb na osi mają również niższy iloraz inteligencji. Z poziomem wykonania takich zadań koreluje dodatnio m.in. poziom inteligencji słownej. Mniejsza dokładność w szacowaniu miejsca liczb na osi bez podziałki wiąże się z mniejszą liczbą punktów uzyskanych w podskali Arytmetyka, a związek ten dotyczy przede wszystkim liczb ze środka osi liczbowej (od 4 do 6). Wykonanie podskali Arytmetyka jest również tym, co koreluje najsilniej z poziomem bazowych umiejętności matematycznych. Badanie ujawniło też związek między liczbą punktów w podskali Powtarzanie Cyfr i wykonaniem części zadań testu Prokalkulia 6-9 – wyższy wynik w tej podskali wiąże się z lepszym szacowaniem liczebności zbioru oraz bardziej poprawnym porównywaniem liczb prezentowanych w różnych formatach.

Wnioski: Wyniki te sugerują, że umiejętności matematyczne korelują z niektórymi aspektami inteligencji (zwłaszcza z tymi wspierającymi zdolności wzrokowo-przestrzenne), a więc także wskazują na użyteczność WISC-R w procesie diagnozy dyskalkulii.

Biogramy autorów

Jakub Słupczewski, Instytut Psychologii, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu, ul. Podmurna 74, 87-100 Toruń

Student V roku psychologii na Uniwersytecie Mikołaja Kopernika. Jego zainteresowania naukowe dotyczą funkcjonowania poznawczego osób starszych i jego związku z czynnikami psychologicznymi, skuteczności treningów poznawczych oraz wykorzystywania nowoczesnych technologii w diagnostyce psychologicznej.

Katarzyna Mańkowska, Instytut Socjologii, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu, ul. Fosa Staromiejska 1a, 87-100 Toruń

Kognitywistka, studia magisterskie ukończyła na Uniwersytecie Mikołaja Kopernika w Toruniu. Jej zainteresowania naukowe sięgają dwóch dyscyplin. Działalność badawczą prowadzi przede wszystkim w obrębie socjologii płci i seksualności, realizując projekt dotyczący relacji rozwoju tożsamości płciowej i psychoseksualnej w sytuacji przekraczania binarności płci. Drugim zainteresowaniem badawczym jest wpływ treningu grami komputerowymi na rozwój procesów poznawczych.

Jacek Matulewski, Katedra Informatyki Stosowanej, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu, ul. Grudziądzka 5/7, 87-100 Toruń

Fizyk i informatyk. Kieruje Pracownią Gier Terapeutycznych „GameLab” działającą w Interdyscyplinarnym Centrum Nowoczesnych Technologii UMK w Toruniu. Zatrudniony jest w Katedrze Informatyki Stosowanej na Wydziale Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej. Habilitował się z optyki kwantowej. Zajmuje się projektowaniem, tworzeniem i badaniem gier terapeutycznych, tworzeniem oprogramowania na potrzeby badań eksperymentalnych i klinicznych, a także oprogramowania korzystającego z interakcji wzrokowej (z użyciem eyetrackerów) m.in. dla osób niepełnosprawnych.

Natalia Sobolewska, Instytut Psychologii, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu, ul. Podmurna 74, 87-100 Toruń

Studentka psychologii na Uniwersytecie Mikołaja Kopernika w Toruniu. Zainteresowania skupiają się wokół psychologii rozwojowej i diagnozy dzieci przejawiających specyficzne trudności w nauce.

Marta Szymańska, Instytut Psychologii, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu, ul. Podmurna 74, 87-100 Toruń

Studentka V roku psychologii na Uniwersytecie Mikołaja Kopernika w Toruniu na specjalności neuropsychologia. Jej zainteresowania obejmują szeroko pojętą psychologię poznawczą, w szczególności metody jej treningu i rehabilitacji. 

Małgorzata Gut, Instytut Psychologii, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu, ul. Podmurna 74, 87-100 Toruń

Pracownik naukowo-dydaktyczny w Instytucie Psychologii na Wydziale Filozofii i Nauk Społecznych UMK w Toruniu. Jej badania koncentrują się wokół neuronalnego podłoża umiejętności numerycznych oraz deficytów w tym zakresie (dyskalkulii). 

Bibliografia

American Psychiatric Association. (2013). Diagnostic And Statistical Manual Of Mental Disorders (DSM-5®). American Psychiatric Pub.

Berch, D. B. (2005). Making sense of number sense: Implications for children with mathematical disabilities. Journal of learning disabilities, 38 (4), 333-339.

Butterworth, B., Walsh, V. (2011). Neural basis of mathematical cognition. Current biology, 21 (16), 618-621.

Chiesi, F., Primi, C., Morsanyi, K. (2011). Developmental changes in probabilistic reasoning: The role of cognitive capacity, instructions, thinking styles, and relevant knowledge. Thinking & Reasoning, 17 (3), 315-350.

Ciechalska, D., Gut, M. (2018). Komputerowe versus papierowe narzędzia oceny umiejętności matematycznych dzieci. Neuropsychiatry & Neuropsychology/Neuropsychiatria i Neuropsychologia, 13 (3), 104-113.

Dehaene, S., Bossini, S., Giraux, P. (1993). The mental representation of parity and number magnitude. Journal of experimental psychology: general, 122 (3), 371-396.

Dehaene, S., Spelke, E., Pinel, P., Stanescu, R., Tsivkin, S. (1999). Sources of mathematical Thinking: behavioral and brain-imaging evidence. Science, 284 (5416), 970-974.

Dehaene, S. (2001). Précis of “The number sense”. Mind and Language, 16 (1), 16-36.

De Neys, W. (2006). Dual processing in reasoning: Two systems but one reasoner. Psychological science, 17 (5), 428-433.

Geary, D. C. (2011). Cognitive predictors of achievement growth in mathematics: a 5-year longitudinal study. Developmental Psychology, 47 (6), 1539-1552.

Gut, M., Goraczewski, Ł., Matulewski, J. (2016) Test oceny behawioralnych wskaźników umysłowych reprezentacji liczb i ryzyka dyskalkulii. Pomorskie Centrum Diagnozy, Terapii i Edukacji Matematycznej Promathematica

Hanich, L. B., Jordan, N. C., Kaplan, D., Dick, J. (2001). Performance across different areas of mathematical cognition in children with learning difficulties. Journal of Educational Psychology, 93 (3), 615-626.

Hubbard, E.M., Piazza M., Pinel P., Dehaene S. (2005) Interactions between number and space in parietal cortex. Nature Reviews Neuroscience, 6 (6), 435-448.

Kavale, K. A., Forness, S. R. (1984). A meta-analysis of the validity of Wechsler scale profiles and recategorizations: patterns or parodies? Learning Disability Quarterly, 7 (2), 136-156.

Kroesbergen, E. H., Van Luit, J. E. (2003). Mathematics interventions for children with special educational needs: A meta-analysis. Remedial and Special Education, 24 (2), 97-114.

Kucian, K., von Aster, M. (2015). Developmental dyscalculia. European Journal of Pediatrics, 174 (1), 1-13.

Lezak, M. D. (1982). The problem of assessing executive functions. International Journal of Psychology, 17 (1-4), 281-297.

Matczak, A., Piotrowska, A., Ciarkowska, W. (2008), Skala inteligencji D. Wechslera dla dzieci - wersja zmodyfikowana (WISC - R). Podręcznik. Warszawa: Pracownia Testów Polskiego Towarzystwa Psychologicznego

Mayes, S. D., Calhoun, S. L. (2006). Frequency of reading, math, and writing disabilities in children with clinical disorders. Learning and Individual Differences, 16 (2), 145-157.

Mazzocco, M. M., Devlin, K. T., McKenney, S. J. (2008). Is it a fact? Timed arithmetic performance of children with mathematical learning disabilities (MLD) varies as a function of how MLD is defined. Developmental Neuropsychology, 33 (3), 318-344.

Miyake, A., Shah, P. (red.). (1999). Models of working memory: mechanisms of active maintenance and executive control. Cambridge University Press.

Moyer, R. S., Landauer, T. K. (1967). Time required for judgements of numerical inequality. Nature, 215 (5109), 1519-1520.

Ortiz, S. O. (2015). CHC theory of intelligence. W: S. Goldstein, D. Princiotta, J. Naglieri (red.), Handbook of intelligence: evolutionary theory, historical perspective, and current concepts (ss. 209-277). Nowy Jork: Springer

Ostad, S. A. (1997). Developmental differences in addition strategies: a comparison of mathematically disabled and mathematically normal children. British Journal of Educational Psychology, 67 (3), 345-357.

Oszwa, U., Krasowicz-Kupis, G. (2008). Struktura intelektu dzieci ze specyficznymi trudnościami w uczeniu się matematyki. Przegląd Psychologiczny, 51 (4), 491-511.

Pappas, M. A., Polychroni, F., Drigas, A. S. (2019). Assessment of mathematics difficulties for second and third graders: cognitive and psychological parameters. Behavioral Sciences, 9 (7), 76.

Passolunghi, M. C., Cornoldi, C. (2008). Working memory failures in children with arithmetical difficulties. Child Neuropsychology, 14(5), 387-400.

Passolunghi, M. C., Vercelloni, B., Schadee, H. (2007). The precursors of mathematics learning: Working memory, phonological ability and numerical competence. Cognitive development, 22 (2), 165-184.

Pestun, M. S. V., Roama-Alves, R. J., Ciasca, S. M. (2019). Neuropsychological and educational profile of children with dyscalculia and dyslexia: a comparative study. Psico-USF, 24 (4), 645-659.

Rajaie, H., Allahvirdiyani, K., Khalili, A., Sadeghi, A. (2011). Effect of teaching attention to the mathematic performance of the students with dyscalculia in the third and fourth grade of elementary school. Procedia – Social and Behavioral Sciences, 15, 3024-3026.

Rosselli, M., Matute, E., Pinto, N., Ardila, A. (2006). Memory abilities in children with subtypes of dyscalculia. Developmental Neuropsychology, 30 (3), 801-818.

Rourke, B. P. (1989). Nonverbal learning disabilities: The syndrome and the model. Guilford Press.

Van Luit, J. E. H., Toll, S. W. M. (2018). Associative cognitive factors of math problems in students diagnosed with developmental dyscalculia. Frontiers in Psychology, 9, 1-31.

Von Aster, M. (2000). Developmental cognitive neuropsychology of number processing and calculation: varieties of developmental dyscalculia. European Child & Adolescent Psychiatry, 9 (2), 41-57.

##submission.downloads##

Opublikowane

2021-08-26

Jak cytować

[1]
Słupczewski, J., Mańkowska, K., Matulewski, J., Sobolewska, N., Szymańska, M. i Gut, M. 2021. Profil intelektualny i jego zależności z bazowymi umiejętnościami numerycznymi u dzieci prawidłowo rozwijających się. Ogrody Nauk i Sztuk. 11, 11 (sie. 2021), 106–118. DOI:https://doi.org/10.15503/onis2021.106.118.

Numer

Dział

DOŚWIADCZENIE