Predicting curriculum and test performance at age 11 years from pupil background, baseline skills and phonological awareness at age 5 years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Phonological awareness tests are amongst the best predictors of literacy and predict outcomes of Key Stage 1 assessment of the National Curriculum in England at age 7. However, it is unknown whether their ability to predict National Curricular outcomes extends to Key Stage 2 assessments given at age 11, or also whether the predictive power of such tests is independent of letter-knowledge. We explored the unique predictive validity of phonological awareness and early literacy measures, and other pupil background measures taken at age 5 in the prediction of English, Maths, and Science performance at age 11. METHOD: Three hundred and eighty-two children from 21 primary schools in one Local Educational Authority were assessed at age 5 and followed to age 11 (Key Stage 2 assessment). Teaching assistants (TAs) administered phonological awareness tasks and early literacy measures. Baseline and Key Stage 2 performance measures were collected by teachers. RESULTS: Phonological awareness was a significant unique predictor of all nine outcome measures after baseline assessment and pupil background measures were first controlled in regression analyses, and continued to be a significant predictor of reading, maths, and science performance, and teacher assessments after early literacy skill and letter-knowledge was controlled. Gender predicted performance in writing, the English test, and English teacher assessment, with girls outperforming boys. CONCLUSIONS: Phonological awareness is a unique predictor of general curricular attainment independent of pupil background, early reading ability and letter-knowledge. Practically, screening of phonological awareness and basic reading skills by school staff in year 1 significantly enhances the capacity of schools to predict curricular outcomes in year 6.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».