Assessment Scores of Remote and In-Person Learning for Grades Three - Six Students in an East Tennessee School District
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this comparative, quantitative study was to explore the relationship of interim test scores among remote and in-person learners, low-income students, and students with disabilities. In March 2020, a portion of students enrolled in a K-12 school in Northeast Tennessee was moved into remote learning until the end of the school year in May 2020. In July 2020, parents were given the option for their child to attend remote or in-person learning. While some chose in-person learning, giving reasons such as child-care, work obligations, or personal preference, others chose for their children to continue to receive online learning due to health concerns brought on by the pandemic. Since these decisions were made, some parents that originally opted for online learning chose to send their child back to school due to perceived obstacles faced within the online environment. This study was conducted to determine the efficacy of online learning in comparison to in-person learning for students grades three – six separated into the following categories: general population, students with disabilities, and low-income students. Comparison of both mathematics and literacy interim third quarter checkpoint data were analyzed using SPSS software to conduct a series of independent t-tests. Data were analyzed at the 0.05 level of significance. Twelve research questions were addressed testing corresponding null hypotheses. Results included third grade online literacy scores significantly exceeding the scores of in-person. Mean literacy and math scores were approximately equal for online and in-person learners. Overall, scores for students with disabilities and low socio-economic students were approximately equal whether the learners were online or in-person.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».