Using electronic portfolios to foster literacy and self-regulated learning skills in elementary students.
Notice bibliographique
Résumé
The research presented here is a continuation of a line of inquiry that explores the impacts of an electronic portfolio software called ePEARL, which is a knowledge tool designed to support the key phases of self-regulated learning (SRL)—forethought, performance, and self-reflection—and promote student learning. Participants in this study were 21 teachers from elementary schools (Grades 4–6) and their students (N = 319) from 9 urban and rural English school boards in Quebec and Alberta, Canada, who participated during the 2008–2009 school year. Students with low enthusiasm for the use of ePEARL were excluded from the main sample as they exhibited different patterns in learning gains and self-regulatory skills as compared with those with high and medium enthusiasm. Multivariate analyses of covariance showed that students motivated to use the software made significantly greater gains compared with controls in 3 of 4 writing and reading skills (p < .01) as assessed by the constructed response subtest of the Canadian Achievement Test (fourth edition). Multivariate analyses of covariance of student survey data revealed that, over time, students who used the software reported higher levels of SRL processes than those in the control group (p < .01). Implications of the findings for school leaders and teacher educators regarding the use of electronic portfolios are discussed.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».