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Enregistrement W2932749216 · doi:10.5539/jel.v8n3p1

Early Childhood Educators’ Perceptions of Dyslexia and Ability to Identify Students At-Risk

2019· article· en· W2932749216 sur OpenAlexvenueno aff
Michelle Gonzalez, Tammy B. H. Brown

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDyslexiaPsychologyHead startDevelopmental psychologyVocabularyPhonological awarenessPhonemic awarenessEarly childhoodLiteracyPerceptionMathematics educationReading (process)PedagogyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study primarily explored the perceptions of dyslexia held by early childhood educators teaching in Head Start centers. A secondary purpose was to investigate how early childhood educators in Head Start centers perceive the notion of risk for dyslexia and how they identify at-risk students in ways that are consist with the results of a research-based assessment instrument. A case study approach was used for this study of two Head Start centers, one in the state of New Jersey and one in the state of Pennsylvania. Two teachers in each center (n = 4) and a total of 19 preschoolers participated in the study. Data were gathered using semi-structured interviews, observations, a teacher rating scale, and the Preschool Early Literacy Indicator (PELI) assessment. Findings indicate that the Head Start teachers held the prevailing misconception that dyslexia is a visual processing disorder rather than a phonological processing disorder. The Head Start teachers did not view phonemic awareness as a key factor in identifying children at-risk for dyslexia. Participants had a high success rate in identifying students at-risk in the areas of alphabet knowledge and oral language, but not in phonemic awareness and vocabulary. The results suggest that the stereotypes of dyslexia are hard to dispel and that professional development for pre-service and in-service teachers in early literacy practices and dyslexia are needed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,355 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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