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Enregistrement W3047772784 · doi:10.5430/elr.v9n3p15

Neuroscience, Linguistics and Psycholinguistics Advances Applied to Early Literacy Teaching

2020· article· en· W3047772784 sur OpenAlexvenueno aff
Leonor Scliar-Cabral

Notice bibliographique

RevueEnglish Linguistics Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Education Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiteracyLearning to readReading (process)PsycholinguisticsMathematics educationIgnorancePsychologyGraphemeClass (philosophy)LinguisticsPedagogySociologyComputer scienceArtificial intelligencePhilosophyEngineeringEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I discuss the lack of linguistic and psycholinguistic fundamentals compromising the teaching-learning models of early literacy, as well as the ignorance of reading neuroscience most recent contributions, arguing with linguistic and neuroscience theories about perceptual invariant units, like phonemes and graphemes. I also explain the difference between phoneme and sound and between grapheme and letter as well as the existence of hierarchical linguistic levels. All those fundamentals pave the Scliar Early Literacy System (SSA), applied on an experiment run at Lagarto, Sergipe State, on the Brazilian Northeastern, that showed the lowest scores in the 2016 National Literacy Assessment (ANA). METHOD: José Humberto dos Santos Santana, distance SSA Course student, belonging to Lagarto municipal staff, organized the five researchers group to implement the SSA in two Lagarto schools. Teachers Patrícia Vieira Barbosa Faria and Jaqueline da Silva Nascimento were 75 children teaching pioneers, in February, 2017, using SSA, Module 1, method and materials, focusing on reading learning at the municipal schools Raimunda Reis, RR (two classes) and Manoel de Paula Menezes Lima, MPML (one class). On 2018, the same teachers followed the same children in the 2nd grade, applying SSA, Module 2, method and materials, focusing on writing learning. Educators received continuous distance training, first, fortnightly and, starting in 2018, twice every week: Tuesdays, for educators who worked with 2nd grade children and, on Wednesdays, for 1st grade educators, from Elementary School. Distant classes last one hour and a half each. RESULTS: The 2018 More Early Literacy Program assessment describes the lowest level 1, as the one where children barely identify one word or the other. In this level two Lagarto schools dropped to 8.7 (RR) and 9.1% (MPML), while at the highest level, dealing with children who have a desirable reading performance, they reached the percentages of 34.8 (RR) and 31.8 (MPML). Compare such results with the 2016 National Literacy Assessment (ANA) performance in the State of Sergipe: level 1, 45.28; highest level, 3.02. In 2018, Lagarto Municipal Education Secretariat expanded its adhesion to SSA, reaching an average of 490 children from the 1st (18 classes) and 2nd (3 classes) grades of Elementary School, taking into account reading and writing, respectively. The Secretariat guaranteed the continuous training of 18 teachers who attend the 1st year and the 5 who attend the 2nd year for applying the SSA. In 2019, given the proposal success, more than 1000 children benefited from the project.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,298
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,298
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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