Knowledge of Late-Emerging Reading Disabilities Amongst Current and Future Ontario Educators
Notice bibliographique
Résumé
Children with Late Emerging Reading Disabilities (LERD) are believed to represent a significant proportion of children with reading disabilities (Badian, 1999; Leach et al., 2003; Shaywitz et al., 1992). Yet, these disorders have gone unnoticed or are minimally discussed in educational settings (Chugh, 2011; Catts et al., 2012). Little is known about the extent of teachers’ LERD knowledge, which is problematic given their role in supporting students with reading difficulties. In the first study of this dissertation, in-service teachers’ knowledge, and perceptions of LERD was investigated. Results showed that teachers had little knowledge of LERD and limited confidence in their abilities to identify and provide interventions for these students in the classroom. Based on these findings, a web-based, self-paced workshop was developed with the purpose of increasing educators’ conceptual and practical knowledge of LERD. Participants in Study 2 were pre-service teachers at the University of Western Ontario. Participants watched three module videos, completed associated quizzes, and completed pre- and post-workshop questionnaires. The findings of this study supported the utility of the short web-based workshop for significantly improving pre-service teachers’ conceptual knowledge of LERD. There was some support for its impact on practical knowledge acquisition. Implications for current and future educators’ professional development as well as limitations and next steps for this area of research are discussed.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».