EFFECTIVE READ-ALOUD PRACTICES: DEVELOPING ELEMENTARY STUDENTS’ VOCABULARY KNOWLEDGE THROUGH EFFECTIVE CLASSROOM READ-ALOUD PRACTICES
Notice bibliographique
Résumé
The Ontario Ministry of Education (2003a, 2003b) mandates a daily teacher-led oral reading, known as a “read-aloud”. A read-aloud is an oral delivery of a written text that involves teacher modeled or facilitated reading comprehension strategies before, during and after the reading (Ontario Ministry of Education, 2003a). Providing students with new vocabulary is a purpose for reading-aloud that is outlined in the “Early Reading Strategy: The Report of the Expert Panel in Early Reading in Ontario” (Ontario Ministry of Education, 2003b). As an integral part of literacy education, reading-aloud lacks specific instructional guidelines in key reading documents, and thus has the potential to vary in delivery and effectiveness. \n \nThe identification of vocabulary as a subcomponent skill of, and correlate to, reading comprehension (Biemiller, 2005; Oullette & Beers, 2001; Wise et al., 2007) is the justification for focusing on students’ word knowledge. A literature review on the connection between vocabulary and reading comprehension will demonstrate the research significance for using a read-aloud to develop student vocabulary. \n \nA literature review describing read-aloud practices demonstrates that specific classroom practices correlate with increased vocabulary development. These recommendations will be used to create a framework with which teachers can use their Ontario Curriculum Expectations as the foundation for their instruction, while ensuring a clear focus on the development of their student’s vocabulary knowledge.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».