Interactive book-reading to improve inferencing abilities in kindergarten classrooms: A clinical project
Notice bibliographique
Résumé
Inferencing abilities are crucial to development of reading comprehension. However, few studies addressed those abilities in interventions promoting early literacy skills, especially in kindergartners. The aim of this study was to measure the efficacy of an interactive book-reading intervention targeting inferencing abilities, delivered by a school-based speech-language pathologist (SLP) in whole group kindergarten classes. Two hundred and forty-nine 5-year-old kindergartners from low socio-economic settings were quasi-randomly assigned to either one of the experimental groups (EG1 and EG2) or an active control group (CG). EG1 received a 7-week interactive book-reading intervention followed by a 7-week period where it was up to the teachers to implement aspects of the intervention in their teaching or not. EG2 received the 7-week interactive book-reading intervention only and the active control group received an initial workshop only. Three subtests targeting (1) causal inferences during book-reading, (2) causal inferences in a formal task, and (3) referential inferences in a formal task were performed at pre- and post-intervention assessments. There was a significant Time × Group interaction effect for the first subtest indicating an advantage for EG1 compared to CG over time. EG2 appeared as an intermediary group as its results were not different from EG1 and showing only a trend toward significance ( p = 0.064) when compared to CG. There was no significant Time × Group interaction effect for the second subtest. A significant Time × Group interaction effect was present for the third subtest, EG1 and EG2 showing larger improvement than CG.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».