教育課程由幾個共同影響學生成績的功能組成，例如使用小組活動或專注於增加詞彙量。然而，我們很難知道的是哪些成分使該課程達成效果，並影響效應值。這些資訊對於研究人員和課程開發者設計有效的干預措施具有重要意義。
有效教學策略資料中心（What Works Clearinghouse, WWC）應用了一種稱為貝葉斯（Bayesian）統合分析的新方法，旨在探究課程組成部分在在解釋干預效果方面的程度。為了研究這種新方法的潛力，WWC總共使用了29項研究中關於K-3中25項早期讀寫能力干預對字母學習的效果。一組早期讀寫能力專家制定了描述課程組成部分的分類系統，並對這29項研究進行了編碼。WWC將其分析重點放在15個組成部分領域上（例如，旨在提高理解能力的教學實踐）。
總體而言，結果顯示，大多數多元化的早期讀寫能力干預中（72%）對字母學習有正面影響。關於特定成分領域與干預效果之間的關聯，結果表明，使用「測試和篩選」（例如，使用形成性評估）和「根據評估結果將學生分組」是影響較大的組成部分，其次是「非學術學生支援」。像「教育者支援」或「組織結構」這樣的其他領域則被發現具有負相關。然而，對組成部分領域的分析僅解釋了干預效果差異的9%。這意味著91%的效果差異是由於未考慮的其他因素所致：情景因素、與干預實施相關的特徵（例如持續時間）、研究質素等。
作者指出，所使用的統計方法是探索性的，從業者應謹慎解讀結果。從方法論的角度來看，在這次探究之後，未來研究需要採用WWC提出的方法進一步對干預措施組成部分與課程效用之間的關聯進行探索。這些探索性結果為貝葉斯統合分析之應用和對干預成分之分類法編碼提供了有價值的啟示。了解課程為何有效對於有效干預的設計和實施至關重要，然而評估哪些組成部分與重大影響相關甚具挑戰性。未來的研究應考慮其他因素（例如，未測量的組成部分、持續時間、實施者等）。此外，由於主要研究沒有提供所有相關數據，對課程成分編碼並不是那麼容易，未被報告的組成部分可能會影響結果的準確性。
文獻來源（開放取用）：Walsh, E., Deke, J., Robles, S., Streke, A., & Thal, D. (2023). Using Bayesian meta-analysis to explore the components of early literacy interventions (WWC 2023008). National Center for Education Evaluation and Regional Assistance, Institute of Education Sciences, U.S. Department of Education. https://ies.ed.gov/pubsearch/pubsinfo.asp?pubid=WWC2023008