Beating The COVID-19 Slide in Education: The Impact of Pandemic-induced School Closures on Student Engagement And Education Equity in Chicago Public Schools
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Enhancing student engagement has been an important goal for schools and education reformers. Although many definitions of engagement were introduced since it first appeared in the 1930s, this paper defines engagement as the degree of student's active participation and course performance under both traditional classrooms and remote learning environments. This definition recognizes that engagement depends not only on the time (pre-pandemic or during-pandemic), but, more importantly, on the agents (students), and the place and space that these agents situate. Since the onset of the COVID-19 pandemic, traditional in-person classrooms were gradually replaced by online remote instructions beginning in March 2020. The goal of this study is to examine the effect of pandemic-induced school closures on student engagement. Using data from 406 Chicago public schools, I analyzed course grades from a total of 144,403 actively enrolled sixth- to eighth-grade students using a three-level hierarchical linear modeling technique, examining the pandemic-engagement relationship across students of various backgrounds and schools of varying resources. Analyses on students' engagement trends revealed two distinct patterns. Students earning a worse quarter grade (such as a B, C, or D) in pre-pandemic quarters demonstrated higher course performance under remote learning environments. However, students with disabilities, and schools in high poverty-concentrated neighborhoods showed significant declines in course grades in Spring 2020. Nevertheless, this study has implications for ensuring more accessible and equal education for students of different backgrounds, as well as delivering objective and accurate data to help inform policymakers and district leaders in the decision-making on remote or in-person instruction.
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.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle