Fidelity First in Middle School Reading Programs
Notice bibliographique
Résumé
Middle school reading scores throughout the state of California have been predominantly less than average in recent years. A school located within this region has struggled to raise reading scores. An unknown problem existed that stemmed from the implementation of the school’s reading program. The purpose of this investigation was to (a) determine the level of fidelity to the reading program, (b) understand the teachers’ perceptions of the reading program, and (c) understand the structure of the reading program. The theory of andragogy guided this qualitative case study. Six teachers from a local school participated in the investigation. The teachers were purposely selected to take part in semi-structured interviews. Two sets of data were gathered for this investigation: (a) results from semi-structured interviews, and (b) publicly available reading data. The data were coded, and emerging themes were outlined. Six themes emerged to understand the overall process of the reading program. The results of the study pointed to the need for a more focused and sustained reading program. Another finding from the investigation was that teachers need year-around training in implementation fidelity. Another finding was that the reading program’s structure can benefit from the 5 constructs that make up implementation fidelity. The implications of this study may affect positive social change by providing teachers with sustained training and support to be effective reading development facilitators. Well-trained teachers have a profound effect on their students and providing teachers a platform to guide these students toward a literate world can make a positive social change in their communities.
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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 | 0,014 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».