Facilitating Emergent Literacy: Efficacy of a Model That Partners Speech-Language Pathologists and Educators
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study examined the efficacy of a professional development program for early childhood educators that facilitated emergent literacy skills in preschoolers. The program, led by a speech-language pathologist, focused on teaching alphabet knowledge, print concepts, sound awareness, and decontextualized oral language within naturally occurring classroom interactions. METHOD: Twenty educators were randomly assigned to experimental and control groups. Educators each recruited 3 to 4 children from their classrooms to participate. The experimental group participated in 18 hr of group training and 3 individual coaching sessions with a speech-language pathologist. The effects of intervention were examined in 30 min of videotaped interaction, including storybook reading and a post-story writing activity. RESULTS: At posttest, educators in the experimental group used a higher rate of utterances that included print/sound references and decontextualized language than the control group. Similarly, the children in the experimental group used a significantly higher rate of utterances that included print/sound references and decontextualized language compared to the control group. CONCLUSION: These findings suggest that professional development provided by a speech-language pathologist can yield short-term changes in the facilitation of emergent literacy skills in early childhood settings. Future research is needed to determine the impact of this program on the children's long-term development of conventional literacy skills.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».