IKO 模型的集群随机评估 (IKO)
为减少高中辍学率而进行的系统跟进：对 IKO 模型的整群随机评估
研究概览
详细说明
本研究的目的是分析学校层面的系统性辍学预防方法（IKO 模型）是否以及如何提高高中毕业率。 假设是实施该模型的学校（即 随机分配到实验组），与随机分配到对照组的学校学生相比，将减少辍学风险的学生数量。 该研究的主要预期结果是； 1) 在三年标准教育期限内完成学业的高中学生人数增加，2) 辍学人数减少，以及 3) 中介变量的值减少，例如低成就、课程失败，缺乏出勤率，缺乏学校的动力和努力。 因此，将使用定量（调查）和定性（访谈和观察）数据评估模型的实施质量和保真度。 共有5个县、42所高中参与评估项目。 其中一个县（阿克斯胡斯县）开发并试行了该模型，并在其他四个县（奥普兰、海德马克、北特伦德拉格和哈马尔）发挥指导作用。 20 所学校被随机分配到实验组，22 所学校被随机分配到对照组。 随机分配到对照组的学校将与辍学率一样早。
实施的模型基于阿克斯胡斯县自 2009 年以来开发和实施 IKO 模型的经验。 IKO 模型代表了学校层面的系统干预，目的是改善学校与面临辍学风险的学生相关的后续结构。
该模型的基本思想是将学生分为三组：1) 有普通后续需求的学生，2) 有权接受特殊教育的学生和 3) 没有权利接受特殊教育但需要单独针对性的学生不时的努力。 虽然在对有特殊教育权的学生进行跟进方面有指导方针和要求，但学校对暂时需要跟进的学生的处理方法不够系统。 因此，IKO 模型侧重于改进学校识别和跟踪有辍学风险但不符合特殊教育资格的学生的方式。 还需要强调的是，限时和低成本的干预措施足以降低该群体中大多数学生的辍学风险，但最重要的是及早发现问题并迅速找到解决方案。 目标是尽快消除对额外干预措施的需求，让学生恢复正常教育。
另一个假设是，该模型将帮助学校在早期阶段实施以目标为中心的针对性干预措施，并确保实施的措施根据学生的需求进行调整。 在学生层面，该模型旨在 a) 及早识别“处于辍学风险中”的学生，b) 特许学生的情况以找到合适的干预措施，以及 c) 对确定的学生进行后续干预，包括持续评估他们的情况。 为了使学校成功地识别、特许和跟进学生，实施了三个主要的学校级组成部分； 1) 计算机辅助预警系统，2) 使学校能够监控进度并实施有效干预的组织结构和实践，以及 3) 外部和学校内部学习社区。
研究问题是 IKO 模型是否、如何以及在多大程度上减少了高中辍学率。 假设是 IKO 模型将帮助学校通过早期预警系统、组织级监控实践和学习社区识别、绘制图表和支持处于风险中的学生。 评估的主要结果是通过增加在三年标准期限内完成教育的学生数量来衡量高中辍学学生数量的减少。 预计干预措施还将减少后续未接受教育、活动或就业的学生数量。
研究类型
注册 (实际的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习地点
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Kongsvinger、挪威、2212
- Sentrum videregående skole
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Kongsvinger、挪威、2213
- Øvrebyen videregående skole
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Rørvik、挪威、7900
- Ytre Namdal videregående skole
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Aust-Agder
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Arendal、Aust-Agder、挪威、4848
- Sam Eyde videregående skole
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Grimstad、Aust-Agder、挪威、4877
- Dahlske videregående skole
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Hornnes、Aust-Agder、挪威、4737
- Setesdal videregående skole
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Lillesand、Aust-Agder、挪威、4790
- Møglestu videregående skole
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Risør、Aust-Agder、挪威、4950
- Risør videregående skole
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Tvedestrand、Aust-Agder、挪威、4900
- Tvedestrand og Åmli videregående skole
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Aust-Agder Fylkeskommune
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Arendal、Aust-Agder Fylkeskommune、挪威、4836
- Arendal videregående skole
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Hedmark
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Alvdal、Hedmark、挪威、2560
- Storsteigen videregående skole
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Braskereidfoss、Hedmark、挪威、2435
- Solør videregående skole
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Brumunddal、Hedmark、挪威、2380
- Ringsaker videregående skole
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Elverum、Hedmark、挪威、2402
- Elverum videregående skole
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Hamar、Hedmark、挪威、2315
- Hamar katedralskole
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Hamar、Hedmark、挪威、2315
- Storhamar videregående skole
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Koppang、Hedmark、挪威、2480
- Midt-Østedal videregående skole
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Skarnes、Hedmark、挪威、2100
- Skarnes videregående skole
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Stange、Hedmark、挪威、2335
- Jønsberg videregående skole
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Stange、Hedmark、挪威、2335
- Stange videregående skole
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Trysil、Hedmark、挪威、2420
- Trysil videregående skole
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Tynset、Hedmark、挪威、2500
- Nord-Østedal videregående skole
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Nord-Trøndelag
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Grong、Nord-Trøndelag、挪威、7870
- Grong videregående skole
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Inderøy、Nord-Trøndelag、挪威、7670
- Inderøy videregående skole
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Leksvik、Nord-Trøndelag、挪威、7120
- Leksvik videregående skole
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Levanger、Nord-Trøndelag、挪威、7600
- Levanger videregående skole
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Meråker、Nord-Trøndelag、挪威、7530
- Meråker videregående skole
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Namsos、Nord-Trøndelag、挪威、7800
- Olav Duun videregående skole
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Sparbu、Nord-Trøndelag、挪威、7710
- Mære landbruksskole
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Steinkjer、Nord-Trøndelag、挪威、7716
- Steinkjer videregående skole
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Stjørdal、Nord-Trøndelag、挪威、7500
- Ole Vig videregående skole
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Verdal、Nord-Trøndelag、挪威、7650
- Verdal videregående skole
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Oppland
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Dokka、Oppland、挪威、2870
- Dokka videregående skole
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Gjøvik、Oppland、挪威、2819
- Gjøvik videregående skole
-
Gran、Oppland、挪威、2750
- Hadeland videregående skole
-
Gulbrandsdalen、Oppland、挪威
- Nord Gulbrandsdalen videregående skole
-
Leira、Oppland、挪威、2920
- Valdres videregående skole
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Lena、Oppland、挪威、2850
- Lena-Valle videregående skole
-
Lillehammer、Oppland、挪威、2609
- Lillehammer videregående skole
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Raufoss、Oppland、挪威、2830
- Raufoss videregående skole
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Vinstra、Oppland、挪威、2640
- Vinstra videregående skole
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Østre Gausdal、Oppland、挪威、2651
- Gausdal videregående skole
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
有资格学习的性别
描述
纳入标准：
- 挪威4个县的42所高中参与评估项目。
- 该项目对2016年和2017年的所有一年级学生进行了跟进。
- 所有一年级教师都包括在研究中。
排除标准：
北美
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：治疗
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：单身的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的：干预组：IKO 模型（20 所学校）
随机分配到实验组的学校将实施 IKO 辍学预防干预。
每个县都有一个项目负责人负责跟进实施。
该模型在手册中进行了描述，学校应遵循该手册。
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预防辍学的系统模型。
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有源比较器：照常处理（22所学校）
随机分配到对照组的学校将像以前一样进行辍学预防工作。
这包括各种活动，但它们不像 IKO 模型那样系统化。
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随机分配到对照组 (22) 的学校像以前一样处理辍学问题
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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三年内完成学业的学生人数变化
大体时间：基线测量后 3 年 (T1)
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各县下发行政数据
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基线测量后 3 年 (T1)
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学生缺勤程度的变化
大体时间：基线数据（随机分组前）与基线后 +12、+24 和 +36 个月的比较
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高中缺勤率，用行政数据衡量
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基线数据（随机分组前）与基线后 +12、+24 和 +36 个月的比较
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成绩变化（数学、挪威语、英语）
大体时间：基线数据（随机分组前）与基线后 +12、+24 和 +36 个月的比较
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通过行政数据衡量的高中成绩提高
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基线数据（随机分组前）与基线后 +12、+24 和 +36 个月的比较
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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学校动机的变化
大体时间：基线数据（T1）与 18 个月后随访数据的比较
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衡量学校动机的挪威量表
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基线数据（T1）与 18 个月后随访数据的比较
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学业成绩的变化
大体时间：基线数据（T1）与 18 个月后随访数据的比较
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哈特斯青少年自我认知概况
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基线数据（T1）与 18 个月后随访数据的比较
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合作者和调查者
出版物和有用的链接
有用的网址
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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IKO-模型的临床试验
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University of MichiganNational Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI); Pixel Velocity, Inc. / Epsilon Imaging完全的
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Abant Izzet Baysal University招聘中