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Enregistrement W2162016034 · doi:10.1177/07419325020230030301

School-Based Evidence for the Validity of Curriculum-Based Measurement of Reading and Writing

2002· article· en· W2162016034 sur OpenAlexaff
Saima Fewster, Peter D. MacMillan

Notice bibliographique

RevueRemedial and Special Education · 2002
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculum-based measurementFluencyPsychologyReading (process)CurriculumDiscriminant validitySpecial educationInclusion (mineral)Predictive validityTest validityTest (biology)Mathematics educationClinical psychologyPsychometricsDevelopmental psychologyPedagogyCurriculum developmentSocial psychologyLinguisticsCurriculum mapping

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has shown curriculum-based measurement (CBM) to be valid and reliable for a number of assessment purposes. This study provides school-based evidence of CBM validity for screening and placement purposes. CBM oral reading fluency and written expression scores for 465 students in Grades 6 and 7 were compared with their year-end English and social studies marks received in Grades 8, 9, and 10. Correlation and regression analyses provided evidence of the predictive validity of CBM scores as indicators of academic performance. Discriminant analysis procedures demonstrated the ability of CBM to differentiate between student groups of various proficiency levels. Overall, our findings supported the inclusion of CBM scores, particularly oral reading fluency, in the assessment information used to make special education screening and placement decisions.

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)0,001
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 enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations97
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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