Capturing who participates and how: the stability of classroom observations using EQUIP
Capturing who participates and how: the stability of classroom observations using EQUIP
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捕获谁参与以及如何参与：使用 EQUIP 进行课堂观察的稳定性
DOI：
10.1007/s43545-021-00190-x
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Shah, Niral
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Reinholz, Daniel L.;Pelaez, Kevin;Shah, Niral
EQUIP是一个免费的，可定制的观察协议，用于跟踪学生参与STEM课堂的模式（ https://www.equip.ninja ). EQUIP生成按学生社会标记（例如，种族、性别），这使其成为追踪学生参与不平等模式的有用工具。然而，以前的研究还没有确定需要多少观察来创建一个有代表性的教学画面。在这项研究中，我们使用g-理论和模拟与Cramer的V分析观察20名本科数学教师，以确定有多少课堂观察是必要的，以及这是如何不同的个别代码。我们发现，性别可以实现稳定，在短短的几个观察，而代码，如教师的反应，教师征求类型，教师征求方法需要近20个观察。因此，我们建议用户在确定要进行的理想观察次数时，使用EQUIP来说明其特定背景和需求，并将此研究作为基线。我们还比较了g研究和模拟方法，为该领域提出了新的方法论问题。
EQUIP is a free, customizable observation protocol for tracking patterns of student participation in STEM classrooms ( https://www.equip.ninja ). EQUIP generates data analytics that are disaggregated by student social markers (e.g., race, gender), which makes it a useful tool for tracking patterns of inequity in student participation. However, prior studies have not yet established how many observations are needed to create a representative picture of instruction. In this study, we use g-theory and simulations with Cramer’s V to analyze observations from 20 undergraduate mathematics instructors to determine how many classroom observations are needed, and how this differs by individual codes. We found that Gender could achieve stability in just a few observations, whereas codes such as Instructor Response, Instructor Solicitation Type, and Instructor Solicitation Method required nearly 20 observations. Thus, we recommend that users account for their specific context and needs with EQUIP when determining the ideal number of observations to conduct, using this research as a baseline. We also compare the g-study and simulations approaches, bringing up new methodological questions for the field.
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DOI：
--
发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
作者：
Tavinder K. Ark
通讯作者：
Tavinder K. Ark
DOI：
10.1080/1360144x.2019.1692211
发表时间：
2019-11-23
影响因子：
1.3
作者：
Reinholz, Daniel L.;Stone-Johnstone, Amelia;Shah, Niral
通讯作者：
Shah, Niral
DOI：
10.1007/s40753-019-00084-7
发表时间：
2019-04-01
影响因子：
1.5
作者：
Reinholz, Daniel L.;Bradfield, Kenneth;Apkarian, Naneh
通讯作者：
Apkarian, Naneh
影响因子：
2.7
作者：
Niral Shah;J. Christensen;Nickolaus A. Ortiz;Ai-Khanh Nguyen;Sung-Kook Byun;David Stroupe;D. Reinholz
通讯作者：
Niral Shah;J. Christensen;Nickolaus A. Ortiz;Ai-Khanh Nguyen;Sung-Kook Byun;David Stroupe;D. Reinholz
DOI：
10.1007/s10763-019-10029-w
发表时间：
2020-10-01
影响因子：
2.2
作者：
Banes, Leslie C.;Restani, Rachel M.;Bayley, Robert
通讯作者：
Bayley, Robert