Norming of CBM reading and writing and DIBELS instruments for School District No. 57 (Prince George)
Notice bibliographique
Résumé
This study explored the development of a series of local norming Tables for Curriculum Based Measurement (CBM) reading and writing measures and Dynamic Indicators of Basic Early Literacy Skills (DIBELS) for use in Grades Kindergarten through 7 of School District 57 (Prince George). A total of 2420 students from 44 elementary schools participated in a total of three testing sessions that took place in the fall, winter and spring of the 2002/2003 school year. The method of sampling and data collection was explained. The quality of the data set was evaluated. Stability and equivalence coefficients were calculated for these measures. Equivalence of the probes used for both reading and writing subtests were assessed using Analyses of Variance procedures. A series of norm tables for Grades 1 to 7 for the fall, winter, and spring testing periods were generated for CBM measures entitled Words Read Correctly, Total Words Written, and Words Spelled Correctly. A series of norm tables for Grades 1 and Kindergarten were generated for DIBELS measures which included Letter Naming Fluency, Nonsense Word Fluency, Initial Sound Fluency, Phoneme Segmentation Fluency and Oral Reading Fluency. These analyses indicate that the CBM and DIBELS measures possess the technical qualities necessary for their use as intended by School District 57. The increases in the CBM norm values over their 1996 values illustrate the wisdom of the completion of this renorming study in 2003 and more generally the need for renorming studies to be done on a regular basis.
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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 | 0,030 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».