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Enregistrement W4402872513 · doi:10.1080/10901027.2024.2406210

“Why is the bear sad?”: preparing preservice educators to support children’s inferencing during storybook reading

2024· article· en· W4402872513 sur OpenAlexaff
Xiuquan Zhu, Diane Pesco

Notice bibliographique

RevueJournal of Early Childhood Teacher Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyReading (process)Emergent literacyDevelopmental psychologyPedagogyLiteracyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study investigated the effects of an instructional unit for preservice educators aimed at developing their knowledge about children’s inferencing skills and strategies to support these skills during storybook reading. Participants were randomly assigned to either an experimental group that received instruction on supporting inferencing (n = 13) or a comparison group (n = 12) that received instruction on print referencing, another means of supporting emergent literacy. For both groups, instruction involved a videorecorded presentation; independent reading, observation, and reflection; and discussion and practice of the targeted strategies with peers in a virtual environment. Participants’ knowledge about emergent literacy and inferencing was evaluated via a questionnaire and a role-play. While both groups increased their knowledge about emergent literacy from pretest to posttest, only the experimental group improved significantly on knowledge about inferencing and asked a greater number and proportion of inferential questions during the role-play, as well as more diverse questions. The implications for education and professional development for preservice educators are discussed.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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