The Effects of Implementing the Strategy of Semantic Feature Analysis (SFA) in Promoting Vocabulary in School-Aged Portuguese Children in Inclusive Schools
Notice bibliographique
Résumé
Background: The purpose of this study was to apply and analyze the impact of the semantic feature analysis (SFA) strategy on vocabulary development and comprehension of texts and theoretical concepts in Portuguese school-age students with and without special educational needs (SEN) attending inclusive schools. Method: The research design was quasi-experimental. The SFA was administered in ten sessions of approximately 60 min each. The sample was a convenience sample and consisted of selecting three classes in each school: (i) in the first cycle of basic education, 65 students were divided into a control group, an experimental group and a structured teaching group; (ii) in the second cycle of basic education, 55 students were divided into an experimental group, an online virtual school and a control group. Results: (1) The SFA strategy is motivating, appealing, inexpensive, flexible and easy to implement; (2) learning the SFA strategy is easy and can be successfully taught in any classroom; (3) the performance of the students assigned to the experimental groups was significantly higher in both cycles compared to all the other groups; (4) the effect sizes were 0.87 in the first cycle and 0.88 in the second cycle. Conclusion: The SFA strategy effectively promotes the development of vocabulary, concept knowledge and text comprehension in school-age children, being more effective than regular teaching.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».