Instructional practices and students’ reading performance: a comparative study of 10 top performing regions in PISA 2018
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This comparative study investigated the associations between instructional practices and students’ reading performance among 10 top performing regions that participated in the Program for International Student Assessment (PISA) 2018. A nationally representative sample consisting of 80,016 15-year-old students from 5 Asian regions (B-S-J-Z [China], Singapore, Macao, Hong Kong, and Korea) and 5 Western regions (Estonia, Canada, Finland, Ireland, and Poland) were included. A secondary analysis of PISA survey and assessment data was conducted. T test and ANOVA analyses revealed systematic differences in instructional practices of the 10 regions. B-S-J-Z (China) had significantly higher levels of teacher support, teacher-directed instruction, and teacher stimulation than the other sample regions. Asian regions tended to have higher levels of teacher support, teacher-directed instruction, teacher feedback, adaptive instruction, and teacher enthusiasm compared with Western regions, although variations were also found within Asian regions or within Western regions. Hierarchical linear regression (HLR) analyses indicated that reading performance was positively predicted by teacher support, adaptive instruction, teacher stimulation, and teacher enthusiasm, but negatively predicted by teacher-directed instruction and teacher feedback. This study sheds light on the effective instructional practices for optimizing students’ reading performance across different cultural contexts.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».