The Role of Motivation in Secondary Mathematics Instruction: Implications for RTI
Notice bibliographique
Résumé
Response to Intervention--what do we know about it, why does it work, and how can teachers use it to ensure high-quality K-12 math instruction? Find out in this definitive research volume, edited by National Math Panel veteran Russell Gersten with contributions by all of the country's leading researchers on RTI and math. Current and future RTI coordinator's curriculum developers, math specialists, and department heads will get the best, most up-to-date research and guidance on key facets of RTI in math: conducting valid and reliable universal screening in mathematics; using evidence-based practices to provide a strong general education curriculum for effective Tier 1 instruction; implementing explicit, research-based teaching practices for students who need Tier 2 and 3 instruction; monitoring students' progress with high-quality tools and measures; motivating and engaging struggling students receiving Tier 2 and 3 instruction; teaching students to use an array of visual representations to help them solve math problems; tailoring RTI for every grade level, from kindergarten through high school; and using RTI to target specific mathematical proficiencies and concepts, such as number sense, word problems, algebra, and ratios and proportions. Filled with vignettes, accessible summaries of research studies, and best-practice guidelines for making the most of RTI, this comprehensive volume is ideal for use as a textbook or as a key resource to guide both practitioners and decision makers. Readers will have the knowledge base they need to strengthen mathematics instruction with proven RTI practices--and help ensure better math outcomes for students at every grade level.
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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 | 0,047 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».