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Enregistrement W2306465874 · doi:10.1080/17405629.2016.1152175

Language sample analysis: development of a valid language assessment tool and determining the reliability of outcome measures for Farsi-speaking children

2016· article· en· W2306465874 sur OpenAlexaff
Zahra Soleymani, Shahin Nematzadeh, Laya Gholami Tehrani, Mehdi Rahgozar, Phyllis Schneider

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Developmental Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesBộ Giáo dục và Ðào tạo
Mots-clésPsychologyReliability (semiconductor)Developmental psychologyTest (biology)Sample (material)Language developmentConsistency (knowledge bases)Language assessmentCorrelationStatisticsComputer scienceArtificial intelligenceMathematicsMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study determined how to elicit language samples from Farsi-speaking children, which language measures should be analysed, and whether these analyses are reliable. Two valid sets of picture stories were developed to elicit the language samples. Language measures were chosen by a panel of experts and the reliability of the measures was verified by test–retest reliability. The subjects were children 5–6 years of age (N = 30) who told stories twice at a 7–10 day interval. The results of inter-rater reliability showed that consistency of measurement was high for the transcription and analysis of the stories. The results of test–retest reliability showed there was a correlation between most variables in the longer samples (p < .05). This study demonstrates that language ability can be more reliably assessed when longer language samples are collected.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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