Formal and Informal Approaches to the Language Assessment of Deaf Children
Notice bibliographique
Résumé
Abstract From the moment deaf children are first identified, language development is a primary educational goal, and meaningful assessment of language skills is the cornerstone upon which initial placement and subsequent educational programming rests. In this connection, language assessment should be tailored to respond to specific diagnostic questions and to meet individual language and learning needs. However, few tests can be used reliably with this population; thus early interventionists, educators, and clinicians need to proceed cautiously when planning for, conducting, and interpreting findings of language assessments of deaf children. This chapter discusses some of the important issues surrounding the language assessment of deaf children, including issues that influence the selection of approaches and measures, assessment procedures, and interpretation of findings. Language assessment typically focuses on aspects of semantic, syntactic, or pragmatic development, and both formal (or standardized or “product-oriented”) and informal (or “process-oriented”) approaches and measures contribute to the language assessment process within and across these domains. Formal measures include instruments developed for and normed on typically hearing children and adapted for use with deaf children, as well as the comparatively smaller number of instruments designed specifically for use with children with hearing losses. In contrast, informal assessment is based on the assumption that language performance should be viewed in context and evaluated over time against the child’s own baseline. Overall, the aspect of language under investigation should be assessed using a variety of formal and informal approaches, and findings should be integrated both within and across domains.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».