A cluster-randomized controlled trial of the effectiveness of the JUMP Math program of math instruction for improving elementary math achievement
Notice bibliographique
Résumé
Students in many western countries struggle to achieve acceptable standards in numeracy despite its recognition as an important 21st century skill. As commercial math programs remain a staple of classroom instruction, investigations of their effectiveness are essential to inform decision-making regarding how to invest limited resources while maximizing student gains. We conducted a cluster randomized-controlled trial of the effectiveness of JUMP Math, a distinctive math program whose central tenets are empirically supported, for improving elementary math achievement (clinical trial.gov no. NCT02456181). The study involved 554 grade 2 (primary) and 592 grade 5 (junior) students and 193 teachers in 41 schools, in an urban-rural Canadian school board. Schools were randomly assigned to use either JUMP Math or their business-as-usual, problem-based approach to math instruction. We tracked student progress in math achievement on standardized and curriculum-based measures of computation and problem solving, for 2 consecutive school years. Junior students taught with JUMP Math made significantly greater progress in computation than their non-JUMP peers but the groups did not differ significantly in problem solving. Effects took hold relatively quickly, replicating the results from an earlier pilot study. Primary students in the non-JUMP group made significantly greater gains in problem solving and computation in year 1. But those taught with JUMP Math made significantly greater gains in problem solving and the groups did not differ in computation, in year 2. The positive effects of JUMP Math are noteworthy given that the JUMP Math teachers were likely still adjusting to the new program. That these positive findings were obtained in an effectiveness study (i.e. in real-world conditions), suggests that JUMP Math may be a valuable evidence-based addition to the teacher's toolbox. Given the importance of numeracy for 21st century functioning, identifying and implementing effective math instruction programs could have far-reaching, positive implications.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».