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Enregistrement W2563494058 · doi:10.5539/ies.v10n1p47

Comparison of Oral Reading Errors between Contextual Sentences and Random Words among Schoolchildren

2016· article· en· W2563494058 sur OpenAlexvenueno aff
Nursyairah Mohd Khalid, Noor Halilah Buari, Ai−Hong Chen

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueText Readability and Simplification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)SentenceSet (abstract data type)PsychologyMathematicsLinguisticsComputer scienceNatural language processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper compares the oral reading errors between the contextual sentences and random words among schoolchildren. Two sets of reading materials were developed to test the oral reading errors in 30 schoolchildren (10.00±1.44 years). Set A was comprised contextual sentences while Set B encompassed random words. The schoolchildren were asked to read both contextual sentences and random words reading charts at random order, loudly at normal reading speed. The reading errors were quantified based on the number of mistakes made during reading. The errors were classified into 6 categories; mispronunciations, substitutions, refusals, additions, omissions, and reversals. The results indicated the mean number of errors made by schoolchildren in reading sentence of Set A and Set B were 1.30±0.23 words and 2.70±0.41 words respectively. Random words, Set B, gave a significantly higher number of reading errors compared to contextual sentences, Set A, (U=287, z=-2.46, p=0.01). Reading the random words gave higher number of errors compared to reading the contextual sentences. Mispronunciations and substitutions were the most possible types of errors made when reading Set B (U=234, z=-3.60, p=<0.01 and U=325, z=-2.00, p=0.04 respectively). Schoolchildren tended to mispronounce and substitute some words during reading the random words. In comparing the number of oral reading errors made between schoolchildren and young adults, there was no significant difference. A similar pattern of the type of errors was also found in oral reading errors in both schoolchildren and young adults. Overall findings could be linked to the existence of comprehension during reading the contextual sentences compared to reading the random words.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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