MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7112568975

Learning methods for students with learning disabilities : A comparison study between teachers in Sweden and the English-speaking world

2018· article· sv· W7112568975 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigitala vetenskapliga arkivet (Diva) (Karlstad University) · 2018
Typearticle
Languesv
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Educational Sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)Learning disabilityCurriculumWork (physics)Focus groupLearning disabledTeaching methodSpecial education
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is a research study about children who develop learning difficulties during the early years of schooling, and how teachers can help them best learn. The focus will be on learning methods, which help students with learning disabilities, learn to read. I decided to make this an international study, by comparing a Swedish teachers observation, to teachers from five different English-speaking countries (USA; England; Canada; Australia; New Zealand). I made a lot of international contacts through my work as a volunteer for Karlstad University international office, host program. Through these contacts, I got in contact with different international participants for my research study. I conducted interviews with my participants on Skype. The end result of what I learned from these interviews was very interesting and educational, especially how the different school systems function and how the teachers work with children with learning disabilities in their elementary schools. For example, most of the teachers work a lot, with sounding out letters and personalized schedules. A few of the teachers work a lot with inclusion and specialized curriculums for the students with learning disabilities, which their department of education pressed a lot on, while other teachers department of education did not.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDigitala vetenskapliga arkivet (Diva) (Karlstad University)Même sujetSocial and Educational SciencesTravaux en français237 207