Exploring the validity and reliability of online assessment for conversational, narrative, and expository discourse measures in school-aged children
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has created novel challenges in the assessment of children's speech and language. Collecting valid data is crucial for researchers and clinicians, yet the evidence on how data collection procedures can validly be adapted to an online format is sparse. The urgent need for online assessments has highlighted possible the barriers such as testing reliability and validity that clinicians face during implementation. The present study describes the adapted procedures for on-line assessments and compares the outcomes for monolingual and bilingual children of online and in-person testing using conversational, narrative and expository discourse samples and a standardized vocabulary test. A sample of 127 (103 in-person, 24 online) English monolinguals and 78 (53 in-person, 25 online) simultaneous French-English bilinguals aged 7–12 years were studied. Discourse samples were analyzed for productivity, proficiency, and syntactic complexity. MANOVAs were used to compare on-line and in-person testing contexts and age in two monolingual and bilingual school-age children. No differences across testing contexts were found for receptive vocabulary or narrative discourse. However, some modality differences were found for conversational and expository. The results from the study contribute to understanding how clinical assessment can be adapted for online format in school-aged children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».