Exploring Students’ Reading Profiles to Guide a Reading Intervention Programme
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
There have been a number of studies on reading interventions to improve students’ reading proficiency, yet the majority of these interventions are undertaken with the assumption that students’ reading challenges are obvious and generic in nature. The interventions do not take into consideration the diversity in students’ reading backgrounds and the specific nature of the challenges. Thus interventions may not address students’ specific reading needs. This paper reports on a study that explored students’ reading profiles as a needs analysis for an intervention programme to improve the reading proficiency of first-year Sociology students. The aim was to investigate the students’ reading backgrounds to determine their specific reading needs. A Likert scale questionnaire with an open-ended section was used to explore the students’ reading profiles. The Likert scale questions were analysed quantitatively, while the open-ended questions were analysed qualitatively. In addition, a regression analysis was conducted to determine the correlation between students’ use of strategies and their self-efficacy levels. The findings show that a number of students have little reading experience, use inappropriate reading strategies, and have low self-efficacy and poor reading habits. In addition, students identified comprehension, language, vocabulary, length and density of Sociology texts as factors compounding their reading challenges. This paper discusses the implications of these findings in designing an appropriate reading intervention programme for this cohort.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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