Measuring annual growth using written expression curriculum-based measurement: An examination of seasonal and gender differences.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine annual growth patterns and gender differences in written expression curriculum-based measurement (WE-CBM) when used in the context of universal screening. Students in second through fifth grade (n = 672) from 2 elementary schools that used WE-CBM as a universal screener participated in the study. Student writing samples were scored for production-dependent, production-independent, and accurate-production indicators. Results of latent growth models indicate that for most WE-CBM outcome indicators across most grade levels, average growth was curvilinear, with increasing curvilinearity on all indicators as grade level increased. Evidence of gender differences was mixed with girls having higher initial scores on all WE-CBM indicators except for total words written (second and third grades), correct minus incorrect writing sequences (fourth grade only), and percent correct writing sequences (second-fourth grades) where differences were not statistically significant. Despite differences in initial level, there were few gender differences in growth and limited overall between-student variability in linear slope. The results of this study extend research on annual patterns of growth and gender differences in WE-CBM by analyzing all 3 types of WE-CBM indicators, including upper elementary grades, and assessing skills more frequently (i.e., 4 to 5 times in 1 year) than in prior research on annual growth. The findings have implications for universal screening in WE-CBM and for understanding gender differences in writing performance.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».