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Enregistrement W2580397021

Effective Collaboration between Teachers and Parents: Discovering how to unlock Literacy and Language Abilities in students with Down Syndrome

2015· article· en· W2580397021 sur OpenAlexfundno aff
Emily Margaret Ritchie

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésLiteracyPsychologyPedagogyMathematics educationLanguage developmentQualitative researchDevelopmental psychologySociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research project investigates how a classroom teacher and a parent view and implement literacy/language programming for students with Down syndrome (DS). Through in-depth interviews with both participants, this qualitative research study examines the perspectives and practices of an active teacher and parent. The findings are presented as two case studies. A cross-case is also presented that connects to the findings to relevant literature. The case studies examine the participants’ perspectives on literacy and language development; the implementation of a literacy and language development program; what effective collaboration between teachers and parents looks like; and what can be done moving into the future. The teacher and parent participant provide valuable insights into what effective collaboration can look like and how it can positively affect the literacy/language development of students with DS. There is a need for further development of both the programming for students with DS, as well as the communication that takes place between home and school/parents and teachers. By examining the perspectives of a teacher and a parent, in connection to the literacy and language development of students with DS, the importance of communication and collaboration between these two groups is apparent.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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