Question Asking During Reading Comprehension Instruction: A Corpus Study of How Question Type Influences the Linguistic Complexity of Primary School Students’ Responses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The authors examined teachers’ (N = 19) use of different question types during small‐group comprehension instruction for 6–11‐year‐olds (N = 115). The authors tagged the corpus of 40 hours of guided reading sessions to enable computer‐based searches for syntactic forms of questions. Teachers frequently asked high‐challengewh‐ word questions (e.g., “How does that fit in with what you just read?”), and this was more pronounced in schools located in regions of low socioeconomic status, a finding associated with recency of completion of teacher training. Students’ responses were more linguistically complex when teacher questions comprised a high frequency of high‐challenge questions, particularlywh‐ word adverb questions (predominantlywhyandhow). These findings applied across the wide age and ability range of the sample, indicating that high‐challenge questions are effective in small‐group comprehension instruction for students in different age groups and at various levels of reading ability. The authors conclude that teachers benefit from being informed about the effect of various syntactic forms of questions, particularly the nuances ofwh‐ word questions. The findings also highlight the advantages of using corpus search methods to examine the influence of teacher question‐asking strategies during classroom interactions.
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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 | 0,003 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».