Listening Comprehension and Listening Effort in the Primary School Classroom
Notice bibliographique
Résumé
In the primary school classroom, children are exposed to multiple factors that combine to create adverse conditions for listening to and understanding what the teacher is saying. Despite the ubiquity of these conditions, there is little knowledge concerning the way in which various factors combine to influence listening comprehension and the effortfulness of listening. The aim of the present study was to investigate the combined effects of background noise, voice quality, and visual cues on children's listening comprehension and effort. To achieve this aim, we performed a set of four well-controlled, yet ecologically valid, experiments with 245 eight-year-old participants. Classroom listening conditions were simulated using a digitally animated talker with a dysphonic (hoarse) voice and background babble noise composed of several children talking. Results show that even low levels of babble noise interfere with listening comprehension, and there was some evidence that this effect was reduced by seeing the talker's face. Dysphonia did not significantly reduce listening comprehension scores, but it was considered unpleasant and made listening seem difficult, probably by reducing motivation to listen. We found some evidence that listening comprehension performance under adverse conditions is positively associated with individual differences in executive function. Overall, these results suggest that multiple factors combine to influence listening comprehension and effort for child listeners in the primary school classroom. The constellation of these room, talker, modality, and listener factors should be taken into account in the planning and design of educational and learning activities.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».