Notice bibliographique
Résumé
Sociologists have claimed that summer vacations widen inequality in academic achievement because, during the summer, students with access to learning opportunities at home continue to learn while students with limited access forget much of what they learned the previous school year. Part I of this dissertation argues that this claim is premised on the assumption that, summer after summer, the same lowest-achieving students fall further and further behind in all school subjects and the same highest-achieving students pull further and further ahead in all school subjects. I test the tenability of this assumption, which I term the assumption of within-student stability in learning across time and school subjects. I fit univariate-outcome and multivariate-outcome multilevel piecewise growth models to the math and reading achievement of 19,524 students in the United States between kindergarten and grade 5. Some of the results support the assumption of within-student stability, and others undermine it. I show that the growth models that have been informing theories of summer learning are sensitive to analytic choices. I offer avenues for advancing sociological theories of educational inequality and for improving the analytic methods that are used in research on educational inequality. In Canada and the United States, the provision of free summer learning programs is among primary strategies for improving student achievement and narrowing achievement gaps. However, research on their effectiveness is inconclusive. Part II of this dissertation argues that evaluations of summer learning programs can be strengthened by using analytic methods that are appropriate for the evaluation of time-varying treatments that may operate indirectly through time-varying characteristics of students. I fit regression-with-residuals models to the math and reading achievement of 2,111 students in Ontario, Canada, between grades 1 and 3. Results suggest that summer learning programs raise student achievement more when students attend a program in multiple summers rather than in a single summer. Results also suggest that the effects of summer learning programs vary significantly between students. However, estimates are noisy. I propose ways to increase capacity for rigorous evaluations of summer learning programs.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 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 ».