Notice bibliographique
Résumé
Using assessment data is a complex process (Wayman & Jimerson, 2014) that requires teachers have necessary skills to access, understand, analyze, and utilize student and school-level data to increase student learning. Educators need intensive professional development to acquire expertise to use continuous assessment data effectively in response to individual learning needs (Campbell & Levin, 2009; Fullan & al, 2006). Schools overlook opportunities to integrate data from assessments into instructional application in classrooms (Means & al, 2009). This presentation introduces the Data Literacy Learning Model (DLLM) piloted in this qualitative study. The DLLM was developed to build educator capacity to translate data into instructional practice that positively impacted student learning. The DLLM was revised in a K-5 school in collaboration with teachers and administration working with student, class, and school data to provide timely, continuous, and tiered responses to each child’s ongoing learning needs in early literacy. The collaborative, job-embedded, professional learning focused on educators using skills in the DLLM to transfer assessment data to instructional practice. The DLLM contributed to an increased used of assessment data and confidence using data to target student learning needs and was unanimously accepted as a strong model to develop data literacy for educators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».