Notice bibliographique
Résumé
There is a reading crisis in the U.S. where many teachers do not know how to teach children to read. “You learn to read from kinder to 3rd grade, so that you can read to learn from 4th grade on.” Unfortunately sixty five percent (65%) of all US fourth graders cannot read at grade level. (The Annie E. Casey Foundation: National KIDS COUNT. 2015). Research makes it clear that most children require direct instruction in order to learn to read. (“National Reading Panel” Chapters 2 & 3. 2000) Over a period of 40 years, the writer has prepared more than 2,500 Montessori Teachers in Canada, U.S.A., Mexico, Costa Rica, Panama, Ecuador, Brazil, France and Switzerland. His alumni have opened 25 Montessori schools in Costa Rica and more than 100 Montessori schools in Mexico. The author and his alumni have used the teaching strategies described in this monograph to teach thousands of children to write and read successfully. This study also challenges the Conventional Wisdom that “books are in print so we must teach children to print.” The writer’s research demonstrates that Conventional Wisdom is wrong and he challenges the reader to consider the benefits of teaching children to master longhand cursive writing instead of print, because it facilitates both the process and the quality of writing and reading.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,062 |
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 ».