The Impressive Effects of Tutoring on PreK-12 Learning: A Systematic Review and Meta-Analysis of the Experimental Evidence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Tutoring-defined here as one-on-one or small-group instructional programming by teachers, paraprofessionals, volunteers, or parents-is one of the most versatile and potentially transformative educational tools in use today. Within the past decade, dozens of preK-12 tutoring experiments have been conducted, varying widely in their approach, context, and cost. Our study represents the first systematic review and meta-analysis of these and earlier studies. We develop a framework for considering different types of programs to not only examine overall effects, but also explore how these effects vary by program characteristics and intervention context. We find that tutoring programs yield consistent and substantial positive impacts on learning outcomes, with an overall pooled effect size estimate of 0.37 SD. Effects are stronger, on average, for teacher and paraprofessional tutoring programs than for nonprofessional and parent tutoring. Effects also tend to be strongest among the earlier grades. While overall effects for reading and math interventions are similar, reading tutoring tends to yield higher effect sizes in earlier grades, while math tutoring tends to yield higher effect sizes in later grades. Tutoring programs conducted during school tend to have larger impacts than those conducted after school.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle