Abstract: C'è un crescente interesse per i potenziali benefici dell'applicazione della stima bayesiana per modelli multilivello di dati SCED. Studi metodologici hanno dimostrato che la stima bayesiana risolve i problemi di convergenza, può essere adeguata per il piccolo campione e può migliorare l'accuratezza delle componenti della varianza. Nonostante i potenziali vantaggi, la mancanza di accessibilità ai codici software rende difficile per i ricercatori applicati implementare la stima bayesian ...; [Read more...]
C'è un crescente interesse per i potenziali benefici dell'applicazione della stima bayesiana per modelli multilivello di dati SCED. Studi metodologici hanno dimostrato che la stima bayesiana risolve i problemi di convergenza, può essere adeguata per il piccolo campione e può migliorare l'accuratezza delle componenti della varianza. Nonostante i potenziali vantaggi, la mancanza di accessibilità ai codici software rende difficile per i ricercatori applicati implementare la stima bayesiana nei loro studi. Lo scopo di questo articolo è illustrare un modo fattibile per implementare la stima bayesiana utilizzando il software OpenBUGS per analizzare un modello SCED complesso in cui la variabilità e l'autocorrelazione all'interno dei partecipanti possono differire tra i casi. Utilizzando i dati estratti da uno studio pubblicato, viene fornita una guida passo passo per l'analisi dei dati utilizzando il software OpenBUGS, tra cui (1) la specifica del modello, (2) le distribuzioni precedenti, (3) l'inserimento dei dati, (4) il modello stima, (5) criteri di convergenza e (6) inferenze e interpretazioni a posteriori. Vengono forniti i codici completi per l'analisi.
Abstract: L'impatto del Good Behavior Game (GBG) sul comportamento in classe degli studenti è stato studiato per 50 anni. Quello che è meno accertato è l'impatto del GBG sui progressi accademici degli studenti. Con la ricerca emergente nella misurazione basata sul curriculum per l'espressione scritta (WE-CBM), potrebbe essere possibile osservare i cambiamenti nella produzione scritta degli studenti durante la riproduzione del GBG rispetto a quando il gioco non avviene. Lo scopo del presente stud ...; [Read more...]
L'impatto del Good Behavior Game (GBG) sul comportamento in classe degli studenti è stato studiato per 50 anni. Quello che è meno accertato è l'impatto del GBG sui progressi accademici degli studenti. Con la ricerca emergente nella misurazione basata sul curriculum per l'espressione scritta (WE-CBM), potrebbe essere possibile osservare i cambiamenti nella produzione scritta degli studenti durante la riproduzione del GBG rispetto a quando il gioco non avviene. Lo scopo del presente studio era quello di introdurre sistematicamente il GBG durante il tempo di pratica di scrittura in una classe di 1 e 2 grado e osservare eventuali modifiche all'impegno accademico di tutti gli studenti, al comportamento dirompente, nonché mirare alla produzione scritta degli studenti utilizzando WE- CBM. I risultati hanno indicato grandi aumenti nell'impegno accademico di tutti gli studenti e diminuzioni nel comportamento dirompente quando è stato applicato il GBG. Per quanto riguarda l'output di scrittura, gli studenti target hanno dimostrato un modesto miglioramento nella quantità di parole scritte e nell'accuratezza della scrittura durante il gioco, in particolare gli studenti identificati come aventi abilità di scrittura emergenti. Studi futuri potrebbero continuare ad esplorare empiricamente la connessione tra intervento comportamentale e produzione accademica replicando le procedure di studio in contesti diversi e/o con indici WE-CBM alternativi.
