Overview
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这项COVID救济资助项目的目标是支持加快特殊教育大流行复苏的研究. In Year 1 of Project STAIR 2.0, 在教授有特殊学习障碍的数学学生时，教师被随机分配接受关于使用基于数据的个性化(DBI)的强化或轻度指导. DBI整合了评估和教学设计原则，以创造个性化, 对有持续学习需要学生的响应性干预. 每周的学生评估数据将用于确定哪种指导模式对教师实施和学生成绩最有效. 这些指导模式是从现有的循证干预框架中提取出来的，由特殊教育教师组成，称为STAIR项目:支持个人准备的代数教学.
在二年级，教师将根据他们在一年级的指导反应进行分组. All teachers will receive continued coaching in the form of Core PD; most teachers will additionally receive TailoredPD; non-responders will be randomly assigned further PD (peer mentoring or booster sessions). 每周的学生评估数据将用于评估教师在教授具有一定数学学习需求的学生时实施DBI的有效性. At the conclusion of Years 1 and 2, 各种PD方法的可持续性和DBI的使用将被检查和评估, and in an effort to support sustainability, DBI PD is provided to schools at the conclusion of each year.
Funder
U.S. Department of Education, Institute for Education Sciences, 在特殊教育中加速流行病恢复的研究下
Principal Investigators
Dr. Erica Lembke (University of Missouri)
Dr. Leanne Ketterlin Geller (SMU)
Dr. Sarah Powell (University of Texas at Austin)
Purpose
In this project, DBI作为解决个别学生在学习代数时遇到数学学习障碍的需求的总体方法. The post-pandemic, societal need for this research is evidenced by local, state, and national testing measures in mathematics. STAIR 2.通过1)提供DBI PD以增加基于数据的决策来满足特殊教育教师的需求, 2) increasing evidence-based intervention in math classrooms, and 3) utilizing assessment tools to make informed decisions. STAIR 2.通过a)通过循证干预增加代数前知识和代数知识来满足特殊教育学生的需求, b) fostering competency on high-stakes tests, c)保证与文化相关的实践和数学策略的互动. 校本教育工作者将通过专业发展和辅导培养实施这些做法的能力. 该项目的预期结果是提高中学残疾学生的代数推理和整体数学成绩.
Methodology
采用准实验研究设计等多角度评价方法，评价残障中学生代数准备和整体数学成绩的影响, single-case designs, and social validity studies. Four types of measures will be used. 教师将使用调查工具并参与焦点小组，以确定专业学习经验的可行性和社会有效性. Classroom observations, using fidelity and instructional quality measures, will also be used to revise the program. 代数准备的近端测量和远端测量(标准化数学成就测试)将用于检查残疾学生的结果. 社会效度工具也将用于学生和行政人员. Descriptive data from teacher surveys, classroom observations, 并根据学生的数学表现，对程序进行迭代修改, to determine feasibility, 并检查对学生数学成绩的潜在影响. 焦点小组的数据将进行定性分析，并将用于完善该计划. 相关和其他关联强度方法将用于检验与师生教学互动的实施保真度和质量有关的假设.
Outcomes
We anticipate that STAIR 2.0将导致教师对中学数学学生进行基于数据的个性化教学的准备和实施的改进. In turn, 实施基于数据的个性化将支持学生的成绩，并在学生的代数推理方面带来可衡量的收益.
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References
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