Health and Wellness: Building Resilience in Deaf Bilingual Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
Providing high quality health education programs in elementary schools has many benefits for students. It teaches students to be independent, allows students to focus more on their academics, and empowers students to live healthier lifestyles (CDC website, 2016). Unfortunately, there are no comprehensive physical and mental health curriculum available in American Sign Language that meet the needs of a wide variety of D/HH students. My curriculum titled “Health and Wellness: Building Resilience in Deaf Bilingual Classrooms'' is designed from a bilingual-bicultural lens and consists of two units. The first unit addresses how best to treat our bodies with good exercise and nutrition, and the second focuses on managing our mental health. The three curriculum goals include increasing vocabulary and content knowledge of health concepts in both ASL and English; practicing critical thinking skills to manage health; and setting health goals through writing in journals and recording ASL videos. The curriculum was implemented at the Washington School for the Deaf (WSD) in Vancouver, Washington from May 4, 2021 through June 10, 2021 in a 4th grade, in-person classroom with eight students. Findings from four different types of evidence (pre/post tests, teacher observations, student videos and student artifacts) show that despite being unable to complete the entire curriculum due to Covid-19 restrictions, students benefited from an enhanced understanding of health terms and concepts in ASL as well as a greater awareness of establishing health goals and using critical thinking skills to make healthier choices. \n
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».