How Do Profoundly Deaf Children Learn to Read?
Notice bibliographique
Résumé
Reading requires two related, but separable, capabilities: (1) familiarity with a language, and (2) understanding the mapping between that language and the printed word (Chamberlain & Mayberry, 2000; Hoover & Gough, 1990). Children who are profoundly deaf are disadvantaged on both counts. Not surprisingly, then, reading is difficult for profoundly deaf children. But some deaf children do manage to read fluently. How? Are they simply the smartest of the crop, or do they have some strategy, or circumstance, that facilitates linking the written code with language? A priori one might guess that knowing American Sign Language (ASL) would interfere with learning to read English simply because ASL does not map in any systematic way onto English. However, recent research has suggested that individuals with good signing skills are not worse, and may even be better, readers than individuals with poor signing skills (Chamberlain & Mayberry, 2000). Thus, knowing a language (even if it is not the language captured in print) appears to facilitate learning to read. Nonetheless, skill in signing does not guarantee skill in reading—reading must be taught. The next frontier for reading research in deaf education is to understand how deaf readers map their knowledge of sign language onto print, and how instruction can best be used to turn signers into readers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».