An Early Literacy Program for Young Children with Down Syndrome: Changes Observed over One Year
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although much individual variability exists, most persons with Down syndrome (DS) experience marked expressive language delays and challenges with speech production, hearing, and verbal memory that may negatively affect literacy development. There is, however, a paucity of research with respect to early intervention literacy programs with this population. The authors describe an early intervention literacy program that used a hybrid approach to reading instruction combining whole‐word (i.e., visual) and analytic (i.e., phonic or sound‐based) reading strategies. They also detail the changes observed in the literacy and language abilities of the participants over 1 year. The participants were 15 English speaking Canadian students with DS aged 3–6 years ( M age 4;11, pretreatment) who took part in a 45‐week program. Weekly individual sessions with a certified teacher were augmented by regular homework. Each student's literacy and language abilities were assessed immediately pretreatment and posttreatment. Measures of letter name identification, letter sound identification, print concepts, and identification of taught sight words showed statistically significant changes. Letter name identification, letter sound identification, and number of sight words read pretreatment were all positively and significantly correlated with gains in word identification. There was also a clear difference regarding how many new sight words students were able to read posttreatment depending on whether they used abstract symbols to communicate (i.e., unprompted spoken words or signs) pretreatment. The authors note that this study provides support for literacy interventions that combine phonological awareness, word analysis, sight word training, and shared book reading with children with DS as young as 3 years of age with varying levels of language development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».