An Investigation into Factors that Differentiate Reading Comprehension Skill Profiles of Young Adolescent Students
Notice bibliographique
Résumé
Provincial literacy scores in Ontario provide results of academic achievement but little is known about achievement gaps between groups of students. This study focused on better understanding studentsâ reading comprehension skill profiles based on whether they met the provincial standard or not using data from a provincial reading achievement assessment. The study examined the differences in reading skill mastery among Grade 6 students, using Cognitive Diagnostic Modeling (CDM) that provided a much finer grained representation of studentsâ reading comprehension skills than traditional aggregated-test scoring (Jang, 2009). The responses of 122,269 Grade 6 Ontario students who wrote the 2012 English version of the provincially mandated reading achievement test developed by EQAO in 2012 were considered. This study examined differences in reading profiles among struggling adolescent readers based on their status of either Learning Disability (LD), participation within an English as a Second Language/English Literacy Development (ESL/ELD) program, as well as having both an LD and participation in a ESL/ELD program. Based on the findings, this study discusses how achievement groups show different patterns of mastery. Students who met or exceeded the provincial standard showed a strength in implicit understanding of text whereas struggling readers, that is, those who did not meet the provincial standard, most often mastered vocabulary, explicit understanding, and inference making over implicit understanding and making inferences. Overall, students most often mastered the skills of understanding vocabulary, explicit understanding, and making inferences over implicit understanding and textual organization. However, when studentsâ skill mastery profiles were considered according to LD, ESL/ELD, and a combined LD-ESL/ELD status, distinctive patterns of mastery were not evident as had been hypothesized. Put together, students achieving a Level 1 and Level 2 and students achieving a Level 3 and Level 4 showed similar skill master profiles, regardless of their status. The study further discusses how intervention focusing on building implicit understanding of text may help struggling readers increase their reading comprehension.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».