Understanding Interest and Self-Efficacy in the Reading and Writing of Students with Persisting Specific Learning Disabilities during Middle Childhood and Early Adolescence
Notice bibliographique
Résumé
Three methodological approaches were applied to understand the role of interest and self-efficacy in reading and/or writing in students without and with persisting specific learning disabilities (SLDs] in literacy. For each approach students in grades 4 to 9 completed a survey in which they rated 10 reading items and 10 writing items on a Scale 1 to 5; all items were the same but domain varied. The first approach applied Principal Component Analysis with Varimax Rotation to a sample that varied in specific kinds of literacy achievement. The second approach applied bidirectional multiple regressions in a sample of students with diagnosed SLDs-WL to (a) predict literacy achievement from ratings on interest and self-efficacy survey items; and (b) predict ratings on interest and self-efficacy survey items from literacy achievement. The third approach correlated ratings on the surveys with BOLD activation on an fMRI word reading/spelling task in a brain region associated with approach/avoidance and affect in a sample with diagnosed SLDs-WL. The first approach identified two components for the reading items (each correlated differently with reading skills) and two components for the writing items (each correlated differently with writing skills), but the components were not the same for both domains. Multiple regressions supported predicting interest and self-efficacy ratings from current reading achievement, rather than predicting reading achievement from interest and self-efficacy ratings, but also bidirectional relationships between interest or self-efficacy in writing and writing achievement. The third approach found negative correlations with amygdala connectivity for 2 reading items, but 5 positive and 2 negative correlations with amygdala connectivity for writing items; negative correlations may reflect avoidance and positive correlations approach. Collectively results show the relevance and domain-specificity of interest and self-efficacy in reading and writing for students with persisting SLDs in literacy.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».