The R esearch to Practice Gap in the Identific ation and Instruction of Students at Risk for Reading Disabilities: Teachers' Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated teachers' uses of research on the identification and instruction of students at risk for reading disabilities (RD). It identified obstacles to teachers' uses of RD research and methods to bridge RD research and teachers' practices. Two theoretical frameworks underpinned the study. The knowledge utilization framework consisted of eight stages of knowledge use (reception, search/find, cognition, reference, effort, adoption, implementation, and impact), and three categories of obstacles to knowledge use (supply, demand, and context). A critical perspective also informed the study's methods, analyses, and implications. A mixed methodology was employed by way of: (a) a pre-pilot study which tested the efficacy of the knowledge utilization framework; (b) a narrative synthesis of RD research; (c) a pilot study of an online questionnaire; (d) an online teacher questionnaire; and (e) focus groups. Ten Ontario elementary school teachers participated in the pre-pilot and pilot studies; 204 elementary school teachers completed the questionnaire and eight teachers took part in focus groups. Results revealed underutilization of RD research across the eight stages of knowledge use. Variables within the three categories of obstacles contributed to the underuse of RD research. Research/researcher and user variables correlated most strongly with research uses; user variables were most predictive. Specialized teachers reported greater research use than intermediate grade teachers. Methods to bridge RD research and practice related to research, researcher, dissemination and context factors. Insights which may lead to improved evidence-based reading instruction for those at risk for RD were achieved. Further study of research use across the curriculum and disciplines is proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».