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Enregistrement W2932980651

The implications of context upon early reading professional learning.

2019· article· en· W2932980651 sur OpenAlexaffabout
Michael Fairbrother

Notice bibliographique

Revue2019 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)Context (archaeology)Professional learning communityPedagogyLiteracyProfessional developmentPsychologyMathematics educationLearning to readPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Students who are not proficient readers by the end of Grade 3 show higher incidences of high school drop-out, incarceration and teen pregnancy than average to good readers (Torgesen, 2000; Vanderstaay, 2006). Contemporary research findings on student reading achievement and early reading teacher professional learning and knowledge present a juxtaposed picture of the current state of the field of early literacy instruction. A complexivist guided instrumental case study research design with three pairs of early reading teachers from three distinctly different elementary schools within the same school board in an Eastern Canadian province seeks to answer the research question: How do teachers perceive the relationships between their professional learning, their early reading practices and student reading outcomes. Themes from within case analysis reflect the influence of context upon teacher perspectives and particularly how teachers early reading professional learning needs reflects the needs of the students and community they teach in. Cross-case analysis presents themes interweaving the common challenges, preferred ways of learning, and developmental trajectories teachers travel in their early reading professional learning and practice. This research offers contemporary findings for conceptualizing and understanding the role of context on teachers’ early reading professional learning.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,211

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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