Does <scp>CBM</scp> maze assess reading comprehension in 8–<scp>9‐year</scp> olds <scp>at‐risk</scp> for dyslexia?
Notice bibliographique
Résumé
Recent research has reported the word-level, code-related focus of curriculum-based measures (CBM) of reading comprehension such as Maze (Muijselaar et al., 2017) with typically developing readers, but research has yet to examine whether this finding also applies to children at-risk for dyslexia. We administered a collection of cognitive, linguistic, CBM, and norm-referenced measures to children whose word reading and decoding fluency fell below the 25th percentile and were, therefore, considered at-risk readers. We found that language comprehension contributed additional variance beyond decoding (fluency and accuracy measures) to reading comprehension as assessed by the WIAT-III, but that decoding explained the most variance in children's performance on the CBM Maze task (vis à vis the simple view of reading). The findings have practical implications to the use of CBM Maze as a formative assessment with children at-risk for dyslexia and elucidate the need for additional or alternative assessments to capture the reading comprehension construct.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».