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Enregistrement W3000223255 · doi:10.1093/deafed/enz029

A Technology-based Intervention to Increase Reading Comprehension of Morphosyntax Structures

2019· article· en· W3000223255 sur OpenAlexafffund
Joanna Cannon, Anita M. Hubley, Julia I. O’Loughlin, Lauren Phelan, Nancy Norman, Alayna Finley

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Deaf Studies and Deaf Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensVancouver Community CollegeKwantlen Polytechnic UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIntervention (counseling)PsychologySyntaxReading comprehensionComprehensionReading (process)NounDevelopmental psychologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the effectiveness of a technology-based intervention (LanguageLinks: Syntax Assessment and Intervention®; Laureate Learning Systems, Inc., 2013) to improve reading comprehension for d/Deaf and hard of hearing (DHH) elementary students. The intervention was a self-paced, interactive program designed to scaffold learning of morphosyntax structures. Participants included 37 DHH students with moderate to profound hearing levels, 7-12 years of age, in Grades 2-6. Assessment data were collected pre- and post- an 8-week intervention using a randomized control trial methodology. Findings indicate the intervention did not appear to be effective in improving performance, and 17 out of 36 morphosyntax structures were found difficult to comprehend for participants in the treatment group. These difficult structures included aspects of pronominalization, the verbal system, and number in nouns. Results are compared to previous research, with recommendations for future areas of research related to increasing knowledge of morphosyntax for learners who are DHH.

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 enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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