Investigating comprehension measures of <i>Reading Adventure Time!</i> For improving reading skills
Notice bibliographique
Résumé
Reading Adventure Time! was designed to support braille reading skills. The education technology tool operates on an Apple iPad using a refreshable braille display and was developed under a United States Federal grant, the Stepping Up Technology program (H327S120007). Forty-nine student/teacher pairs used the app. Students read passages on their braille displays and responded to comprehension questions. Data included reading comprehension scores, accuracy, and reading miscues for each passage read using the app. Students read orally and silently, and passages consisted of both literary and expository literature. Results indicated that comprehension of literary and expository texts was highly positively correlated r(48) = .79, p < .000. Student-participants in the apprentice category answered more questions correctly when reading silently. For students who used rereading as a comprehension strategy, a positive correlation was found between the number of rereads and comprehension. Variables impacting reading comprehension included the level of vision, socioeconomic status, and a preference for print as a reading medium. Overall results indicated that, in general, students’ reading comprehension was a strength. Students’ comprehension at lower grade levels was slightly higher than that in upper grade levels, and comprehension scores were similar for both literary and expository passages at all ages. Students’ comprehension was slightly better when reading orally versus silently. Students used rereading as a strategy to assist with comprehension, although not extensively. The study provides evidence supporting Reading Adventure Time! as a high-tech digital tool supporting literacy skills development in conjunction with literacy instruction.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».