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Enregistrement W2966721072 · doi:10.6000/2292-2598.2019.07.03.8

Case Study of Teaching Meta Communicative Competence Issues in Learners with ID

2019· article· en· W2966721072 sur OpenAlexvenueno aff
Saimkulova Sholpan, Chaklikova Assel, S.A. Оdanova, R. Rakhmatova, Kapessova Taniya

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability - Diagnosis and Treatment · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHigher Education and Teaching Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Indonesia
Mots-clésCommunicative competenceCommunicative language teachingPsychologyCompetence (human resources)Meta-analysisMathematics educationPedagogyLinguisticsLanguage educationMedicineSocial psychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nowadays, the fact of lack of knowledge of bilingualism due to the changed volume ratio in the teaching of writing is becoming more and more apparent, especially to learners with intellectual disabilities. The emergence of complex processes marks this fact is interference and convergence of speech, which are sources of better speaking and writing in bilingualism. The purpose of the study is to identify the specific difficulties of teaching writing to younger bilingual schoolchildren with ID and to develop a productive speech therapy system for the prevention and correction of violations of higher mental functions that they have. The object of research is the features of teaching children with speech deficiency and with ID to writing in bilingual conditions. The subject of the research is the process of preventing and overcoming problems in the bilingual conditions of teaching children with speech and ID functions deficiency.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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