A systematic narrative synthesis review of the effectiveness of genre theory and systemic functional linguistics for improving reading and writing outcomes within K-10 education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper reports a systematic narrative synthesis review conducted on the educational effectiveness of genre theory/systemic functional linguistics pedagogies for improving reading and writing outcomes in K-10 education within mainstream classrooms in Australia, the UK, the USA, New Zealand, and Canada. This framework has significant influence on reading and writing curriculum, teacher training, and literacy practices. However, its evidence base has never been systematically reviewed. An exhaustive database search sourced 7846 potentially relevant studies, which were screened according to guidelines for evaluating evidence through systematic narrative synthesis reviews and standardly applied criteria for educational evidence (e.g., The Centre for Education Statistics and Evaluation, What Works Clearinghouse). Very few peer-reviewed intervention studies with control groups and quantitatively measured outcomes were found. A surprising result. Those studies showing positive effects had flaws in research design and quality that preclude their use as educational evidence. This systematic review indicates that there is insufficient rigorous evidence of the benefits, or lack thereof, of genre theory/systemic functional linguistics–based approaches to teaching reading and writing within K-10 education, at least in terms of measurable outcomes for students. More high-quality research needs to be undertaken as the current research record is not sufficient to prove or disprove the value of this approach.
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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 | 0,044 | 0,173 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».