Motivating the unmotivated: A self-study about engaging adolescent readers to read for joy before and during a pandemic
Notice bibliographique
Résumé
This self-study examines my teaching practice related to adolescent reading motivation and engagement to read for joy and pleasure. Many of my adolescent readers did not like to read and found very sophisticated strategies to avoid reading or perform fake reading during class. In this study, I explore questions related to how I have been changing and studying my teaching practice to foster a love of reading among my teenaged students, and how my teaching practice can create a community of readers. Over a two-year period, I shifted my practice and engaged in practitioner inquiry using the lenses outlined by Buckelew and Ewing (2000). This self-study explores my inquiry over those two years, beginning in September 2019, just prior to the start of the COVID-19 pandemic, and concluding in June 2021, while the pandemic was still ongoing. The findings of this study inform and create new thinking about how agency, self-efficacy, and relevance play a role in reading for joy. Findings are presented using the topics choice, relevance, and volume of reading material for independent reading; defining, and re-defining what, or who is a reader; developing students’ agency and self-efficacy; student stamina; re-discovering a lost love of reading; and contradictions in personal teaching beliefs and teaching practice. My findings will contribute to research in an urban Western Canadian context related to these topics.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».