Using a Touch-Based, Computer-Assisted Learning System to Promote Literacy and Math Skills for Low-Income Preschoolers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The use of touch-based technologies by young children to improve academic skills has seen growth outpacing empirical evidence of its effectiveness. Due to the educational challenges low-income children face, the stakes for providing instructional technology with demonstrated efficacy are high. The current work presents an empirical study of the use of a touch-based, computer-assisted learning system by low-income preschoolers. A description of the system’s design is provided with attention to young children’s interaction with touch devices, learner engagement, and pedagogically-based delivery of academic content. Children in 18 low-income child-care preschool classrooms were assessed on literacy and math skills in the fall and again in the spring. Target children used the iStartSmart learning system throughout the academic year, while control children did not have access to the system. Compared to controls, children using the learning system made significant gains on external standardized measures of literacy and math. Children who spent more time using the system and those who reached the upper levels of skill understanding showed the strongest improvement in test scores. The findings contribute to the currently sparse literature by illuminating that for at-risk early learners, touch-based, computer-assisted instructional technology shows promise as an educational tool.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle