当前位置: X-MOL 学术Psychological Bulletin › 论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
The relation between executive functions and math intelligence in preschool children: A systematic review and meta-analysis.
Psychological Bulletin ( IF 17.3 ) Pub Date : 2022-11-03 , DOI: 10.1037/bul0000369
Valentin Emslander , Ronny Scherer

Executive functions (EFs) are key skills underlying other cognitive skills that are relevant to learning and everyday life. Although a plethora of evidence suggests a positive relation between the three EF subdimensions, inhibition, shifting, and updating, and math skills for schoolchildren and adults, the findings on the magnitude of and possible variations in this relation are inconclusive for preschool children and several narrow math skills (i.e., math intelligence). Therefore, the present meta-analysis aimed to (a) synthesize the relation between EFs and math intelligence (an aggregate of math skills) in preschool children; (b) examine which study, sample, and measurement characteristics moderate this relation; and (c) test the joint effects of EFs on math intelligence. Utilizing data extracted from 47 studies (363 effect sizes, 30,481 participants) from 2000 to 2021, we found that, overall, EFs are significantly related to math intelligence ( r ¯ = .34, 95% CI [.31, .37]), as are inhibition ( r ¯ = .30, 95% CI [.25, .35]), shifting ( r ¯ = .32, 95% CI [.25, .38]), and updating ( r ¯ = .36, 95% CI [.31, .40]). Key measurement characteristics of EFs, but neither children’s age nor gender, moderated this relation. These findings suggest a positive link between EFs and math intelligence in preschool children and emphasize the importance of measurement characteristics. We further examined the joint relations between EFs and math intelligence via meta-analytic structural equation modeling. Evaluating different models and representations of EFs, we did not find support for the expectation that the three EF subdimensions are differentially related to math intelligence.

中文翻译:

学龄前儿童执行功能与数学智力之间的关系:系统评价和荟萃分析。

执行功能 (EF) 是与学习和日常生活相关的其他认知技能的关键技能。尽管大量证据表明三个 EF 子维度、抑制、转移和更新以及学童和成人的数学技能之间存在正相关关系,但关于这种关系的大小和可能变化的研究结果对于学龄前儿童和一些狭窄的数学技能(即数学智力)。因此,本荟萃分析旨在 (a) 综合学龄前儿童 EF 与数学智力(数学技能的集合)之间的关系;(b) 检查哪些研究、样本和测量特征缓和了这种关系;(c) 测试 EF 对数学智力的联合影响。利用从 47 项研究中提取的数据(363 个效应量,30 个,481 名参与者)从 2000 年到 2021 年,我们发现,总体而言,EF 与数学智力显着相关(r¯ = .34, 95% CI [.31, .37]),抑制也是如此(r¯ = .30, 95% CI [.25, .35])、移位 (r¯ = .32, 95% CI [.25, .38]) 和更新 (r¯ = .36, 95% CI [.31, .40] ])。EFs 的关键测量特征,但既不是儿童的年龄也不是性别,调节了这种关系。这些发现表明 EF 与学龄前儿童的数学智力之间存在积极联系,并强调了测量特征的重要性。我们通过元分析结构方程模型进一步研究了 EF 和数学智能之间的联合关系。评估 EF 的不同模型和表示,我们没有发现支持三个 EF 子维度与数学智能有差异相关的期望。我们发现,总体而言,EF 与数学智力显着相关 (r¯ = .34, 95% CI [.31, .37]),抑制也是如此 (r¯ = .30, 95% CI [.25,. 35])、移动(r¯ = .32, 95% CI [.25, .38])和更新(r¯ = .36, 95% CI [.31, .40])。EFs 的关键测量特征,但既不是儿童的年龄也不是性别,调节了这种关系。这些发现表明 EF 与学龄前儿童的数学智力之间存在积极联系,并强调了测量特征的重要性。我们通过元分析结构方程模型进一步研究了 EF 和数学智能之间的联合关系。评估 EF 的不同模型和表示,我们没有发现支持三个 EF 子维度与数学智能有差异相关的期望。我们发现,总体而言,EF 与数学智力显着相关 (r¯ = .34, 95% CI [.31, .37]),抑制也是如此 (r¯ = .30, 95% CI [.25,. 35])、移动(r¯ = .32, 95% CI [.25, .38])和更新(r¯ = .36, 95% CI [.31, .40])。EFs 的关键测量特征,但既不是儿童的年龄也不是性别,调节了这种关系。这些发现表明 EF 与学龄前儿童的数学智力之间存在积极联系,并强调了测量特征的重要性。我们通过元分析结构方程模型进一步研究了 EF 和数学智能之间的联合关系。评估 EF 的不同模型和表示,我们没有发现支持三个 EF 子维度与数学智能有差异相关的期望。EF 与数学智力 (r¯ = .34, 95% CI [.31, .37])、抑制 (r¯ = .30, 95% CI [.25, .35])、转移 ( r¯ = .32, 95% CI [.25, .38])和更新(r¯ = .36, 95% CI [.31, .40])。EFs 的关键测量特征,但既不是儿童的年龄也不是性别,调节了这种关系。这些发现表明 EF 与学龄前儿童的数学智力之间存在积极联系,并强调了测量特征的重要性。我们通过元分析结构方程模型进一步研究了 EF 和数学智能之间的联合关系。评估 EF 的不同模型和表示,我们没有发现支持三个 EF 子维度与数学智能有差异相关的期望。EF 与数学智力 (r¯ = .34, 95% CI [.31, .37])、抑制 (r¯ = .30, 95% CI [.25, .35])、转移 ( r¯ = .32, 95% CI [.25, .38])和更新(r¯ = .36, 95% CI [.31, .40])。EFs 的关键测量特征,但既不是儿童的年龄也不是性别,调节了这种关系。这些发现表明 EF 与学龄前儿童的数学智力之间存在积极联系,并强调了测量特征的重要性。我们通过元分析结构方程模型进一步研究了 EF 和数学智能之间的联合关系。评估 EF 的不同模型和表示,我们没有发现支持三个 EF 子维度与数学智能有差异相关的期望。抑制 (r¯ = .30, 95% CI [.25, .35])、移位 (r¯ = .32, 95% CI [.25, .38]) 和更新 (r¯ = .36) 也是如此, 95% CI [.31, .40])。EFs 的关键测量特征,但既不是儿童的年龄也不是性别,调节了这种关系。这些发现表明 EF 与学龄前儿童的数学智力之间存在积极联系,并强调了测量特征的重要性。我们通过元分析结构方程模型进一步研究了 EF 和数学智能之间的联合关系。评估 EF 的不同模型和表示,我们没有发现支持三个 EF 子维度与数学智能有差异相关的期望。抑制 (r¯ = .30, 95% CI [.25, .35])、移位 (r¯ = .32, 95% CI [.25, .38]) 和更新 (r¯ = .36) 也是如此, 95% CI [.31, .40])。EFs 的关键测量特征,但既不是儿童的年龄也不是性别,调节了这种关系。这些发现表明 EF 与学龄前儿童的数学智力之间存在积极联系,并强调了测量特征的重要性。我们通过元分析结构方程模型进一步研究了 EF 和数学智能之间的联合关系。评估 EF 的不同模型和表示,我们没有发现支持三个 EF 子维度与数学智能有差异相关的期望。但无论是儿童的年龄还是性别,都没有调节这种关系。这些发现表明 EF 与学龄前儿童的数学智力之间存在积极联系,并强调了测量特征的重要性。我们通过元分析结构方程模型进一步研究了 EF 和数学智能之间的联合关系。评估 EF 的不同模型和表示,我们没有发现支持三个 EF 子维度与数学智能有差异相关的期望。但无论是儿童的年龄还是性别,都没有调节这种关系。这些发现表明 EF 与学龄前儿童的数学智力之间存在积极联系,并强调了测量特征的重要性。我们通过元分析结构方程模型进一步研究了 EF 和数学智能之间的联合关系。评估 EF 的不同模型和表示,我们没有发现支持三个 EF 子维度与数学智能有差异相关的期望。我们通过元分析结构方程模型进一步研究了 EF 和数学智能之间的联合关系。评估 EF 的不同模型和表示,我们没有发现支持三个 EF 子维度与数学智能有差异相关的期望。我们通过元分析结构方程模型进一步研究了 EF 和数学智能之间的联合关系。评估 EF 的不同模型和表示,我们没有发现支持三个 EF 子维度与数学智能有差异相关的期望。
更新日期:2022-11-04
down
wechat
bug