TALK TO LEARN: THE IMPACT OF INCORPORATING DIFFERENT TYPES OF TALK IN A LANGUAGE IMPAIRED-INTENSIVE SUPPORT PROGRAMMING CLASSROOM
Notice bibliographique
Résumé
TALK TO LEARN: THE IMPACT OF INCORPORATING DIFFERENT TYPES OF TALK IN A LANGUAGE IMPAIRED-INTENSIVE SUPPORT PROGRAMMING CLASSROOMDoctor of Education 2024 Katharine Piotrowski Department of Social Justice Education University of Toronto Abstract Grounded in Lev Vygotsky’s theory of child development as influenced by social interaction, this study investigated the connection between exploratory and presentation talk and learning in the Language Impairment-Intensive Support Programming (LI-ISP) elementary classroom in Ontario during the 2021-2022 school year. Specifically, this study investigated the impact of the TALK To LEARN Program, a program I designed to focus on talk-centered tasks, on the oral communication and presentation skills of students with language impairment. It also aimed to identify any further areas of growth that may have resulted from the students’ participation in the TALK To LEARN Program. Qualitative data was collected in the form of researcher observation notes, student presentations and reflection tasks as well as parent and teacher interviews. Findings of the study revealed positive changes in oral communication, increased overall student engagement in school, increased demonstration of independence and responsibility as well as increased confidence for the students who participated in the TALK To LEARN Program. Based on these findings, the TALK To LEARN Program supports the research highlighting the importance of empowering students with language impairment to optimize their growth both socially and academically through developing their communication skills and building on the power of talk.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».