Critical Issues in Response-To-Intervention, Comprehensive Evaluation, and Specific Learning Disabilities Identification and Intervention: An Expert White Paper Consensus
Notice bibliographique
Résumé
Developed in concert with the Learning Disabilities Association of America (LDA), this White Paper regarding specific learning disabilities identification and intervention represents the expert consensus of 58 accomplished scholars in education, psychology, medicine, and the law. Survey responses and empirical evidence suggest that five conclusions are warranted: 1) The SLD definition should be maintained and the statutory requirements in SLD identification procedures should be strengthened; 2) neither ability-achievement discrepancy analysis nor failure to respond to intervention alone is sufficient for SLD identification; 3) a “third method” approach that identifies a pattern of psychological processing strengths and weaknesses, and achievement deficits consistent with this pattern of processing weaknesses, makes the most empirical and clinical sense; 4) an empirically-validated RTI model could be used to prevent learning problems, but comprehensive evaluations should occur for SLD identification purposes, and children with SLD need individualized interventions based on specific learning needs, not merely more intense interventions; and 5) assessment of cognitive and neuropsychological processes should be used for both SLD identification and intervention purposes.
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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 | 0,675 | 0,641 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,018 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,018 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,043 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».