CERA 2014: Using HLM to Examine Reading Achievement Using Hierarchy Linear Modeling to Examine Factors Predicting Students' Reading Achievement
Notice bibliographique
Résumé
Using Hierarchy Linear Modeling (HLM), this study identified factors, including students ’ language background and exposure for practicing English language, which predict students ’ reading achievement. Using data from the 2007 administration of the Pan-Canadian Assessment Program (PCAP) and its accompanying surveys for students and the schools, a twolevel (student level and school level) HLM model was analyzed for predictive relationships. Results showed that at the student level, predictors such as students ' participation in class discussions, language spoken at home, parents ' encouragement to read at young age, and the amount of individual projects requiring students to work outside of class contributed significantly to the students ' reading scores. However, none of the school level predictors were found to be significant. All the significant predictors contributed to only 12 % of the variability in this HLM model. Identification of more significant variables is needed in order for a full picture to be seen. This research shed lights for educators regarding how students ' language history, and their amount of exposure to practice English contribute to predicting students ’ reading achievement, thus helping English learning students and students of poor reading skills. 1 CERA 2014: Using HLM to Examine Reading Achievement
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».