MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W35717935 · doi:10.1016/j.compbiomed.2022.105705

Skrivundervisning : För elever i behov av särskilt stöd

2013· article· en· W35717935 sur OpenAlexfundno aff
Helena Lydahl, Lotta Karlsson

Notice bibliographique

RevueComputers in Biology and Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Educational Sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaCanadian Institutes of Health ResearchSichuan Province Science and Technology Support ProgramNational Institute on AgingMinistry of Science and Technology of the People's Republic of China
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Syftet med studien är att belysa skrivundervisningen för elever i behov av särskilt stöd. Samhället idag ställer krav på människors skrivkunnighet och konsekvensen blir följaktligen att undervisningen i skolan bör hålla en god kvalité. Vi har i vår studie tittat på den generella undervisningen och på specialundervisningen i skrivande. Vi har valt att undersöka vad lärare och speciallärare anser vara viktigt att skrivundervisningen innehåller samt vilket arbetssätt de använder och vilka åtgärder som sätts in för elever i behov av särskilt stöd. Genom enkäter och intervjuer har vi fått en inblick i hur skrivundervisningen ser ut. Vi har haft läroplanens kunskapsmål som utgångspunkt. Olika kategorier av lärare, klasslärare och ämneslärare samt speciallärare och specialpedagoger, har fått värdera och beskriva hur undervisningen läggs upp utifrån detta. Vårt resultat visade att den generella undervisningen och specialundervisningen i skrivande både har likheter och skillnader. Båda undervisningsformerna innehåller undervisning i att skapa och bearbeta olika texttyper vilket även läroplanen fokuserar på. Lärarna i den generella undervisningen anser att stavning är ett viktigt moment. I motsats till speciallärare som menar att stavning bör ha en mindre framskjuten roll i undervisningen. Specialundervisningen visade sig innehålla fler och mer varierade arbetssätt och åtgärder än den generella undervisningen.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,013

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,344 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueComputers in Biology and MedicineMême sujetSocial and Educational SciencesTravaux en français237 207