Using Dynamic Assessment to Measure Morpheme Identification and Predict Character Reading Among Chinese Children
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle