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Enregistrement W6929325080 · doi:10.48336/4vby-tr77

Building a solid foundation for reading: an analysis of curriculum, policy, and instructional material documents

2023· article· en· W6929325080 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods and Bayesian Inference
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)Resource (disambiguation)Foundation (evidence)Content analysisNova scotiaScientific writingInstructional design

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scientific reading research (SSR) has demonstrated that all students should be taught foundational reading skills (phonological awareness and orthography) to become fluent word readers. Curriculum/policy documents and instructional materials should reflect scientific reading research. In this study, the following research question was examined: Are there differences in the extent to which the reading-related resources (curriculum/policy documents and instructional materials), provided to two different groups of teachers—classroom teachers and resource teachers in one Nova Scotia jurisdiction—reflect evidence from the scientific studies of reading? Content analysis was used to examine the extent to which the reading-related resources (curriculum/policy documents and instructional materials), provided to two different groups of teachers—classroom teachers and resource teachers in one Nova Scotia jurisdiction—reflect evidence from the scientific studies of reading. The content analysis used two approaches to investigate evidence of SSR in the curriculum/policy documents and instructional materials—analysis using an established SSR analytical framework, and keyword analysis of the content of the materials. This study found evidence of different messaging in the curriculum/policy documents and instructional materials for classroom teachers and resource teachers. The implications of the findings for collaborative practice 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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeQualitatif
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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