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Enregistrement W2092749616 · doi:10.1177/0016986211422098

Deferential Differentiation

2011· article· en· W2092749616 sur OpenAlexaff
Lannie Kanevsky

Notice bibliographique

RevueGifted Child Quarterly · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducation, Achievement, and Giftedness
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCurriculumMathematics educationPaceClass (philosophy)Thematic analysisCognitionMultiple choicePedagogyQualitative researchSignificant difference

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deferential differentiation occurs when the curriculum modification process defers to students’ preferred ways of learning rather than relying on teachers’ judgments. The preferences of 416 students identified as gifted (grades 3-8) for features of differentiated curriculum recommended for gifted students were compared with those of 230 students not identified as gifted. While thinking of their favorite school subject, they responded to the 110 items on the Possibilities for Learning survey. Most and least popular items are reported in nine thematic categories (pace, collaborative learning, choice, curriculum content, evaluation, open-ended activities, expert knowledge, teacher/student relationship, and sharing learning). Self-pacing, choice of topic, and choice of workmates were most popular with students in both groups. Compared with nonidentified students, more of the students identified as gifted wanted to learn about complex, extracurricular topics and authentic, sophisticated knowledge and interconnections among ideas; to work with others some of the time; and to choose the format of the products of their learning. More students identified as gifted also disliked waiting for the rest of the class and asking for help. Overall, the groups’ preferences differed in degree rather than kind, and reflected cognitive abilities frequently cited as distinguishing characteristics of learners with high ability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations118
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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