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Enregistrement W1993988452 · doi:10.1080/19345740902979371

Inattention and Response to the ABRACADABRA Web-Based Literacy Intervention

2009· article· en· W1993988452 sur OpenAlexaff
Louise Deault, Robert Savage, Philip C. Abrami

Notice bibliographique

RevueJournal of Research on Educational Effectiveness · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensConcordia UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhonicsLiteracyPsychologyReading (process)Intervention (counseling)Reading comprehensionPsychological interventionComprehensionDevelopmental psychologyResponse to interventionMathematics educationPrimary educationComputer sciencePedagogyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Inattention is often associated with reduced response to reading intervention. This study explored attention as a predictor of individual variation in response to a free-access Web-based literacy intervention, ABRACADABRA (http://abralite.concordia.ca) in typical Grade 1 children. A randomized control design was used to contrast two interventions, a phoneme-based Synthetic and a rime-based Analytic Phonics approach, against a regular classroom control condition. Attention measured by parent ratings and a sustained attention task, was correlated with reading. Attention also predicted growth in blending and reading comprehension for students receiving only regular classroom teaching. However, in the most successful intervention, Synthetic Phonics, attention no longer predicted reading outcome. An omnibus analysis of effect sizes that combined all attention measures across all areas of literacy attainment improved by ABRCADABRA confirmed that there were significant differences between the regular classroom teaching control and the synthetic phonics intervention: Attention predicted significantly more variance in attainment in the control condition. These results suggest that the computer-based literacy intervention, ABRACADABRA, can influence the associations between literacy and attention and may support students at risk of reading and attention difficulties.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,446 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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