Using Dynamic Assessment to Measure Morpheme Identification and Predict Character Reading Among Chinese Children
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the present study, we designed a dynamic measure to assess emerging morphological awareness in Chinese children and examined its concurrent and longitudinal relations with character recognition. The initial question of the dynamic assessment of morphological awareness (DAMA) task asked children to judge whether the first morphemes in a pair of words shared the same meaning. Subsequently, up to four prompts were provided for each word in the word pair to draw children's attention to the meaning of the target morpheme as well as the morphological structure of the word. The participants included 154 first‐grade Chinese children. In addition to the DAMA task, they received a battery of measures including nonverbal intelligence, rapid automatized naming, phonological awareness, vocabulary knowledge, and Chinese character reading. While all measures were administered at the beginning of grade 1, the character reading measure was administered again at the end of grade 1, and at the beginning and end of grade 2. The results showed that the prompts provided in the DAMA task increased children's ability to identify morpheme meanings in compound words by helping them separate morpheme meanings from word meanings. Furthermore, the DAMA task accounted for significant unique variance in character recognition concurrently at the beginning of grade 1 and longitudinally at all three other time points after controlling for static morphological awareness and other reading related variables. Our study suggests that dynamic assessment can be used to effectively assess morphological awareness and predict character reading abilities in young Chinese 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».