Poprawa wyników STEM dla małych dzieci z trudnościami w nauce języków za pośrednictwem telezdrowia

Uczestniczy w nich 63 dzieci w wieku od 4 do 7 lat, które nie rozpoczęły jeszcze pierwszej klasy, które są jednojęzycznymi użytkownikami języka angielskiego i mają SLI. Należy pamiętać, że badacze mogą rekrutować dodatkowych uczestników, aby umożliwić wyczerpanie. Badacze przyjmą projekt randomizowanej, kontrolowanej próby, losowo przydzielając uczestników do trzech warunków interwencji: tylko nauka (ramię kontrolne), nauka + wsparcie słownictwa i nauka + wsparcie gramatyczne. Pomiary wstępne i końcowe ujawnią zakres uczenia się w każdych warunkach, a porównania między warunkami ujawnią, czy gramatyka i słownictwo sprzyjają lepszemu uczeniu się.

Hipoteza głosi, że język i nauka przedmiotów ścisłych są ze sobą integralnie powiązane. Dlatego badacze wykorzystają interwencje językowe oparte na dowodach, aby poprawić umiejętności językowe dzieci związane z nauką, z przewidywaniem, że przełoży się to na zmiany w przyswajaniu pojęć i praktyk naukowych:

1. Dzieci w warunkach interwencji nauka + język wykażą większe postępy w nauczanych pojęciach ścisłych podczas 6-tygodniowego okresu interwencji niż dzieci w ramieniu kontrolnym.
2. Dzieci w warunkach interwencji nauka + język wykażą większe korzyści od testu wstępnego do testu końcowego w zakresie miar ogólnych koncepcji naukowych i praktyki niż dzieci w ramieniu kontrolnym.
3. Dzieci, które wykazują największe postępy w używaniu celów językowych, będą również wykazywać największe postępy w nauczanych pojęciach, uogólnionych pojęciach i uogólnionej wiedzy praktycznej.
4. Dzieci skorzystają ze wsparcia językowego ukierunkowanego na słownictwo, jak również na gramatykę, ale wsparcie to może w różny sposób przynieść korzyści procesowi uczenia się przedmiotów ścisłych i przyrodniczych.

Najpierw badacze udokumentują, że interwencje wspomagane językowo przyniosły poprawę umiejętności językowych, porównując wyniki w sondach gramatycznych i słownictwa w teście końcowym z wynikami w teście wstępnym. Badacze spodziewają się znacznej poprawy znajomości słownictwa dla warunku interwencji słownictwa w porównaniu z pozostałymi dwoma warunkami oraz znacznej poprawy w stosowaniu klauzul uzupełniających dla warunku interwencji gramatycznej w porównaniu z dwoma pozostałymi warunkami. Następnie należy przetestować przewidywania związane z konkretnymi celami za pomocą szeregu mieszanych modeli logistycznych. Modele mieszane są odpowiednie dla projektów z niezrównoważonymi rozmiarami komórek z powodu brakujących danych (z powodu braku odpowiedzi i porzucenia). Będzie jeden model ukierunkowanych wyników koncepcji nauki z warunkami (grupa kontrolna, nauka + słownictwo, nauka + gramatyka) i czasem jako zmiennymi niezależnymi (Przewidywania 1 i 4). Będzie też po jednym modelu dla uogólnionych koncepcji i uogólnionych wyników praktyki z warunkami (grupa kontrolna, nauka + słownictwo, nauka + gramatyka) i czasem (test wstępny i test końcowy) jako zmiennymi niezależnymi (przewidywania 2 i 4). Korelacja wewnątrzobiektowa zostanie uwzględniona za pomocą losowych przechwyceń podmiotowych. Dodatkowe efekty losowe (w tym losowe punkty przecięcia pozycji lub losowe nachylenia warunków według pozycji) zostaną określone poprzez wybór modelu o najlepszym dopasowaniu modelu (najniższa wartość AIC). W każdym z modeli oczekuje się ponadto, że stopień poprawy gramatyki i słownictwa jest mediatorem między wynikiem a innymi czynnikami (przewidywanie 3). Aby ocenić tę prognozę, wyniki w sondach językowych zostaną uznane za współzmienne. Oczekuje się, że wyniki w sondach językowych po nauczaniu będą istotnym predyktorem uczenia się przedmiotów ścisłych i że uwzględnienie wyników w sondach językowych jako współzmiennej zmniejszy lub wyeliminuje wpływ warunku, ponieważ wyniki w zakresie języka będą głównym czynnikiem prognozującym wyniki w przedmiotach ścisłych .