Evaluation of the Leveled Literacy Intervention: Year 1
Notice bibliographique
Résumé
Providing early interventions for struggling readers is critical for their future academic success. Studies have suggested that many children who fail to read well in their early school years continue as poor readers and writers in later grades (Juel, 1988). Students who are poor early readers are twice as likely to drop out of school when they reach high school (Kerschner & Connolly, 1991). While the need for early attention to reading and comprehension skills is well documented, traditional approaches have often been either ineffective or detrimental to students (Shepard & Smith, 1989; McGill-Franzen & Allington, 1993). However, there is some evidence that through quality early intervention programs, students ’ beginning reading difficulties can be prevented from becoming long-term reading deficiencies (Goldenberg, 1994; Hiebert & Taylor, 1994; Reynolds, 1991). In January 2006, the Center for Reading Recovery and Literacy Collaborative (CRR) received approval to conduct training for the Leveled Literacy Intervention program (LLI) in a large, urban district in the northeastern United States. Due to the number of participants in the training program, CRR provided the eight session training course on-site in the district over three meeting periods: February 27-March 1; March 14-16; and April 24-25. Due to the approval
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».