Reading in the Digital Age: Using Electronic Books as a Teaching Tool for Beginning Readers / La lecture à l’ère numérique: l’utilisation de livres électroniques comme outil d’enseignement pour les lecteurs débutants
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study stemmed from a concern of the perceived decline in students’ reading motivation after the early years of schooling. This research investigated the effectiveness of online eBooks on eight grade 1 students’ reading motivation. Eight students were given ten 25-minute sessions with the software programs over 15 weeks. Qualitative data were collected from students, teachers, and parents through questionnaires, interviews, observations and field notes. The results suggest the promise of online reading software programs in supporting early readers with reading, motivation, and/or behavioural difficulties. La motivation des lecteurs débutants et les textes qu’ils choisissent de lire ont un impact sur leur succès en littératie et sur leur volonté de prendre part à des activités de lecture au cours des années du primaire. Cette étude s’est penchée sur les expériences de lecture de livres électroniques de huit élèves de première année. Huit élèves ont reçu 10 séances de 25 minutes avec les logiciels sur une période de 15 semaines. Des données qualitatives ont été recueillies auprès des élèves, des enseignants et des parents par l’entremise de questionnaires, d’entrevues, d’observations et de notes. Les résultats suggèrent que les livres électroniques sont prometteurs pour stimuler la motivation des lecteurs débutants.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle