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Enregistrement W4389128693 · doi:10.55016/ojs/ajer.v66i3.56988

Moving the Needle on Literacy: Lessons Learned from a School Where Literacy Rates Have Improved Over Time

2020· article· en· W4389128693 sur OpenAlexaffvenue
George K. Georgiou, Greg Kushnir, Rauno Parrila

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Technology Integration
Établissements canadiensWorkers Compensation Board of AlbertaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLiteracyReading (process)Formative assessmentMathematics educationPedagogyData collectionGrounded theoryProfessional developmentMedical educationQualitative researchSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Literacy is the most important skill children are required to master during their early school life. At the same time, much has been written about both the inadequate preparation of teachers to teach reading and the ever-increasing number of poor readers in our schools. In this study, we examined teachers’ perceptions of the factors that have contributed to their school’s success in improving children’s literacy scores. We used a sequential explanatory mixed methods research design where Phase 1 involved collecting quantitative data to document the improvement in reading and asking the teachers to fill out a questionnaire, while Phase 2 comprised gathering qualitative data where the principal and a language arts teacher commented on the findings from Phase 1. The results revealed three important themes that teachers perceive contributing to their school’s success. First, teachers collaborate weekly on their own learning, plan instruction together, and provide support for each other. Second, formative assessments are shared within each grade and data are used to inform areas of growth, not to evaluate teachers’ performance. Third, the school focuses on improving reading and believes in the child’s continuous growth. Taken together, the findings of our study suggest that teachers perceive success to be a team effort grounded on theory and the principles of collaborative learning. Keywords: children, literacy, mixed methods, reading, professional development. La littératie constitue l’habileté la plus importante que les enfants doivent maitriser pendant leurs premières années à l’école. Parallèlement, on a beaucoup écrit sur la préparation inadéquate des enseignants en matière d’enseignement de la lecture et sur le nombre croissant d’élèves avec des compétences insuffisantes en lecture. Dans cette étude, nous avons examiné les perceptions qu’ont les enseignants des facteurs ayant contribué à la réussite de leur école dans l’amélioration des compétences des élèves en lecture. Nous avons employé un modèle exploratoire et séquentiel de recherche à méthodes mixtes. Pendant la première phase, nous avons recueilli des données quantitatives afin de documenter l’amélioration en lecture et avons demandé aux enseignants de compléter un questionnaire. La deuxième phase a consisté en la cueillette de données qualitatives ou le directeur de l’école et l’enseignant de langue ont commenté les résultats de la première phase. Les résultats ont révélé trois thèmes importants relatifs aux perceptions des enseignants quant à la réussite de leur école. En premier lieu, les enseignants collaborent de façon hebdomadaire sur leur propre développement, planifient les cours ensemble et s’appuient mutuellement. Deuxièmement, on partage les évaluations formatives entre enseignants de la même année et on étudie les données pour identifier les aspects à améliorer, pas pour évaluer la performance des enseignants. Troisièmement, l’école mise sur l’amélioration de la lecture et croit en l’épanouissement continu des élèves. Globalement, les résultats de notre étude indiquent que les enseignants perçoivent la réussite comme découlant d’un effort collectif ancré dans la théorie et les principes de l’apprentissage collaboratif. Mots clés : enfants, littératie, méthodes mixtes, lecture, développement professionnel

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,001

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,363 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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