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Enregistrement W3009341455 · doi:10.4018/978-1-7998-2430-5.ch003

Framing LEAD by Unpacking Student Success Literacy (SSL)

2020· book-chapter· en· W3009341455 sur OpenAlexaffabout
Ruxandra Bianca Nahaiciuc

Notice bibliographique

RevueAdvances in educational marketing, administration, and leadership book series · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnpackingFraming (construction)LiteracyDispositionPedagogyPublic relationsSociologyPsychologyMathematics educationPolitical scienceEngineeringSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Identifying student success methods that work have been in development for some time, as they emerge from seasoned teachers and policymakers. However, it is often the case that their classroom success and continually developing ‘awareness, knowledge, skill, and disposition', their Student Success Literacy (SSL), is not shared to any great extent and, therefore, their great insights are not accessible to all. For this purpose, SSL is introduced as an entirely new term that makes visible the overall student success ecosystem and the specific language associated with it. The L.E.A.D. Program, unique in Ontario as a pre-emptive approach of professional training, looks to enhance any school boards' ability to support its educational staff. Great potential exists in coalescing how student success literate professionals in all contexts address the sociological issues of schooling in the 21st century to help create optimal educational environments for students.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,326 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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