Online ATM Helps Youth Smarten Up about Spending.
Notice bibliographique
Résumé
WHILE MANY HIGH SCHOOL STUDENTS like Anna confess a desire to develop personal money management skills, statistics tracking the average Canadian’s personal debt underscore the need to ensure our youth have the tools they need for financial success. What would it take to motivate teens to learn more about how they spend and manage their money? Assuming Anna’s experience is typical, a new approach was needed to capture the attention of Canadian youth at this critical juncture in their lives. Frustrated and dissatisfied with the haphazard and unfocused curriculum development in the field, we finally asked, ‘in what ways are our youth engaging in learning outside of school, and how might we tap into that momentum?’ The resource that emerged, ATM Confessions: A Financial Literacy Library, sprang organically from the interactions, discussions, and debates of a research and development partnership between The Investor Education Fund (IEF) and the Faculty of Education at The University of Western Ontario (UWO) over a five-year period. Positioning students and teachers as collaborators at the center of the research and development process allowed us to get to the heart of what would engage the populations we were seeking to help. Anna’s comments are fairly representative of her peer group in our research: acknowledgement that they should pay more attention to the flow of money, concern for the dangers of overextension and mismanagement of credit, and a desire for more understanding of the basic concepts of saving, budgeting, and investing. In Anna’s case, although she has been introduced to some concepts in school and at home, she remains disconnected from any authentic application of the knowledge and skills in her own life. KATHY HIBBERT AND ELIZABETH COULSON
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,090 | 0,022 |
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 ».