Encouraging Sight Vocabulary Among Developing Readers
Notice bibliographique
Résumé
Nicole Wilton is the program manager of the Community Music Education Program at the University of Saskatchewan. Huili Hong and Renee Rice Moran are assistant professors who teach literacy classes in the Department of Curriculum and Instruction (CUAI) at East Tennessee State University. LaShay Jennings is a clinical instructor in CUAI who works with field-based student teachers. Ed Dwyer is a professor who teaches literacy classes in the same department. Nicole, Huili, Renee, LaShay and Ed have a great deal of interest in integrating artistic, social, and experiential strategies within instructional programs designed to enhance literacy achievement. According to these experts, students need to become physically, experientially, and emotionally as well as academically involved when learning sight words and in learning in general. Emphasis is placed on encouraging teachers and other instructional personnel to foster self-efficacy among their students through activities that generate success through products produced and learning experienced. Preparing a sturdy and attractive book focused on sight vocabulary in context is presented herein as a key strategy for both promoting self-efficacy and enhancing reading competence among students in the primary grades. Although the activity presented focuses on promoting sight word acquisition among primary grade readers, the strategies are adaptable to a wide variety of learning endeavours.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».