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Enregistrement W4401174570 · doi:10.3102/00028312261430679

Impacts of Targeted Instruction with Mobile-Based Support on Teachers and Students in Rural Côte d’Ivoire

2024· preprint· en· W4401174570 sur OpenAlexaff
Sharon Wolf, Amy Ogan, Kaja Kinga Jasińska, Samuel Nzale Kembou, Vikram Kamath Cannanure, Hannah Whitehead, Julianna Corbett, Fabrice Tanoh, Brooke Worstman, Joshua Lim, Hui Zhao, Anahita Kumar

Notice bibliographique

RevueAmerican Educational Research Journal · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNumeracyFluencyLiteracyMathematics educationPsychologyQuality (philosophy)Cote d ivoireMedical educationPedagogyMedicineHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report results from a school-randomized trial examining the impacts of a targeted-instruction program (“Teaching at the Right Level”) in Côte d’Ivoire implemented by teachers (N=167 schools, 303 teachers, 3,808 students). The program increased literacy and numeracy outcomes measured by learning levels (d=0.16 and 0.28) and had smaller marginally statistically significant impacts on functional literacy and numeracy skills (d=0.10 and 0.08). Improvements in learning outcomes were concentrated amongst children at the bottom of the distribution, with no statistically significant improvements in higher levels of learning. Examination of potential mechanisms through quantitative and qualitative data highlighted the importance of distinguishing between fluency and decoding or computational skills, the role of teacher knowledge, and barriers and enablers to quality implementation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,397 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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