A meta-analysis of the impact of the implementation of thinking skills approaches on pupils.
Notice bibliographique
Résumé
s and titles screened N = 127 Papers excluded N = 96 Potential includes N = 31 Papers not obtained N = 8 Full document screened N = 23 Meta-analysis Studies included N = 3 Papers excluded N = 20 Full document screened N = 191 Meta-analysis Studies included N = 29 A meta-analysis of the impact of the implementation of thinking skills approaches on pupils 19 3. Identifying and describing studies: results 3.2 Characteristics of the included studies 3.2.1 Country of included studies The studies in the meta-analysis come from a range of countries, with half from the US and UK and a range of other countries represented. Table 3.1: Countries of studies in the in-depth review (N = 29) Country Number of studies 5 Australia 3 Canada 2 Hungary 1 Israel 2 The Netherlands 1 Nigeria 1 Pakistan 1 The Philippines 1 Taiwan 1 South Africa 1 UK 7 5 USA 8 Total (mutually exclusive) 29 3.2.2 Educational setting The studies in the meta-analysis represent a range of educational settings. Table 3.2: Educational setting of studies in the in-depth review (N = 29) Educational setting Number of studies Primary school 9 Secondary school 20 6 Special needs school 2 Total (not mutually exclusive) 31 3.2.3 Curriculum focus of the studies in the in-depth review The majority of the studies in the meta-analysis focus on science, mathematics and aspects of literacy (mainly reading comprehension). 5 Inference for one paper from affiliation of the author of the study. 6 Both Special Needs schools were also secondary schools A meta-analysis of the impact of the implementation of thinking skills approaches on pupils 20 3. Identifying and describing studies: results Table 3.3: Curriculum focus of the in-depth studies (N = 29) Curriculum focus Number of studies Citizenship 1 General/Cross-curricular/Other 7 ICT 1 Literacy – first languages 7 Mathematics 9 Science 9 7 Total (not mutually exclusive) 34
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,073 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».