Literacy Clinics During COVID-19: Pivoting and Imagining the Future
Notice bibliographique
Résumé
Literacy clinics have a long history of providing supplemental assessment and instruction to students with literacy needs, but they were tested during the COVID-19 pandemic, as many pivoted from a face-to face format to three-way remote learning. This study provides a window into how literacy clinics at this moment of transformation in education embraced, and in some cases were challenged by, technology. A survey was administered in spring 2021 to a sample of 58 literacy clinic directors from the United States, Canada, Brazil, Bolivia, The Netherlands, and Australia. Data analysis included quantitative descriptive and inferential statistics reporting on the use of technological platforms and resources, clinic settings, and the format of clinics, before, during, and anticipated after pandemic. Results suggest that clinicians retained some traditional instruction methods while moving some components to digital spaces. Qualitative analysis included (a) coding, (b) creating categories, and (c) developing profiles of respondents based on their prepandemic and postpandemic instructional delivery format. Survey responses conveying the challenges and opportunities of online instruction are discussed in accordance with technology, pedagogy, and content knowledge. This research captured the precipice of institutional change as literacy clinics responded to the pandemic and then recalibrated their intentions for the future.
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 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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».