Beating The COVID-19 Slide in Education: The Impact of Pandemic-induced School Closures on Student Engagement And Education Equity in Chicago Public Schools
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.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».