The Development of English as a Second Language With and Without Specific Language Impairment: Clinical Implications
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this research forum article is to provide an overview of typical and atypical development of English as a second language (L2) and to present strategies for clinical assessment with English language learners (ELLs). METHOD: A review of studies examining the lexical, morphological, narrative, and verbal memory abilities of ELLs is organized around 3 topics: timeframe and characteristics of typical English L2 development, comparison of the English L2 development of children with and without specific language impairment (SLI), and strategies for more effective assessment with ELLs. RESULTS: ELLs take longer than 3 years to converge on monolingual norms and approach monolingual norms asynchronously across linguistic subdomains. Individual variation is predicted by age, first language, language learning aptitude, length of exposure to English in school, maternal education, and richness of the English environment outside school. ELLs with SLI acquire English more slowly than ELLs with typical development; their morphological and nonword repetition abilities differentiate them the most. Use of strategies such as parent questionnaires on first language development and ELL norm referencing can result in accurate discrimination of ELLs with SLI. CONCLUSIONS: Variability in the language abilities of ELLs presents challenges for clinical practice. Increased knowledge of English language learning development with and without SLI together with evidence-based alternative assessment strategies can assist in overcoming these challenges.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».