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Enregistrement W4280590054 · doi:10.1080/14643154.2022.2076010

Conceptualizing the role of mediation in an online American Sign Language teaching model for parents of deaf children

2022· article· en· W4280590054 sur OpenAlexaff
Kristin Snoddon, Krishna Madaparthi

Notice bibliographique

RevueDeafness & Education International · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmerican Sign LanguageMediationPsychologyMainstreamSign languageDeaf educationLanguage acquisitionPedagogyDevelopmental psychologyLinguisticsMathematics educationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses the role of mediation as it arose in developing and teaching two online American Sign Language (ASL) courses for parents of deaf children during the COVID-19 pandemic. Deaf children and their families who are still acquiring ASL have ongoing learning needs that are most often not met in mainstream educational systems, and these inequities have deepened during the pandemic. Combining reception, production, and interaction, mediation is a mode of language activity in the Common European Framework of Reference for Languages (CEFR) that involves “languaging” to develop ideas and facilitate understanding and communication. In this nine-month study, intensive parent ASL courses were adapted and developed for rapid implementation of online instruction in order to meet the second or additional language ASL learning needs of parents of deaf children. Online questionnaire, interview, observational, and assessment data were gathered regarding participating parents’ learning processes and experiences. As study findings reveal, a main theme that arose was the role of mediation in terms of alleviating various barriers for participants and facilitating the linguistic and cultural dimensions of parents’ online ASL learning and understanding through cognitive and relational means.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,358 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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