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Enregistrement W6903173793 · doi:10.7939/r3-vxje-kq41

Examining the Effects of Home- and School-Based Early Reading Intervention During the COVID-19 Pandemic on Struggling Readers

2023· dissertation· en· W6903173793 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2023
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPseudowordReading (process)PhonicsPhonological awarenessIntervention (counseling)Phonemic awarenessPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation includes two studies that examine the effects of home- and school-based reading intervention during the COVID-19 pandemic in a group of Grade 1 to 3 struggling readers. The first study examined whether different parent- and teacher-related factors had an effect on at-risk children’s reading development during the first six months of the COVID-19 pandemic. Seventy Grade 1 English-speaking Canadian children (28 females, 42 males; Mage = 6.60, SD = 0.46) who were at-risk for reading difficulties were administered word and pseudoword reading, nonverbal IQ, and phonological awareness tasks before the school closures (February 2020; Time 1). Reading tasks were administered again when they returned to school in September 2020 (Time 2). In April-May 2020, their parents (n = 70) and teachers (n = 40) filled out a questionnaire on the home literacy environment and the frequency of teaching reading and providing reading materials, respectively. Results of multilevel regression analyses showed that children’s reading enjoyment and home learning activities predicted both word and pseudoword reading at Time 2. Differentiation of instruction for struggling readers also predicted children’s pseudoword reading at Time 2. These findings reinforced the important role of parents in their children’s early reading development particularly when the typical agents of instruction (i.e., teachers) have less time and opportunities to interact with their students because of the pandemic. The second study examined if we could improve struggling readers’ reading performance by delivering two theory-driven reading interventions (i.e., phonics + set for variability and phonics + morphology) and whether phonics + set for variability would lead to better results in irregular word reading than phonics + morphology. We recruited 352 Grade 2 and 3 struggling readers (166 males, 186 females; Mage = 7.67 years, SD = .68) from four school divisions in Alberta, Canada, who received intervention in small groups (2-4 children), 4 times a week, 30 minutes each lesson, for 15 weeks. Results of hierarchical linear modeling showed that there was a significant effect of intervention from pre-test to post-test and delayed post-test with large effect sizes in all reading outcomes. There was no significant difference between the two intervention conditions in irregular word reading. These findings suggest that theory-driven intervention can have a positive impact on children’s reading performance in early grades. However, about a quarter of our participants did not respond to the intervention which suggests that they would need additional and perhaps more intense intervention. Overall, this dissertation provides important insight into the home- and school-based reading intervention practices during COVID-19. Our findings add to those of previous studies of the pandemic that examined the home literacy environment by providing preliminary evidence that home learning activities during school closures influenced at-risk children’s reading skills. It also adds to a growing body of intervention research aimed to address learning losses due to COVID-19 by showing that explicit, systematic, and intensive instruction can improve the reading performance of struggling readers when intervention is delivered with a high level of fidelity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,236 · 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
Publié2023
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