Speech/Language Impairment or Specific Learning Disability? Examining the Usage of Educational Categories
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Developmental language disorder (DLD) is a lifelong condition that when impacting educational performance is identified and serviced through U.S. schools as outlined in the Individuals with Disabilities Education Act. A few examples of educational categories that refer to DLD are (a) speech or language impairment (S/LI) and (b) specific learning disability (SLD). In this research note, we aim to examine trends in how these categories are assigned. METHOD: We analyzed publicly available data released by the U.S. Department of Education from six school years between 2010 and 2020. We examined the use of S/LI and SLD categories across students of different ages at the U.S. national and state levels. RESULTS: We present a trend in which younger students tend to be identified with the S/LI category, whereas older students tend to be identified with the SLD category. This trend is evident in all 6 years of data analyzed at the national level, and in 49 of 50 states. CONCLUSIONS: We discuss these findings in the context of research on language disorders to explain this trend. We highlight the potential damaging effects of using inconsistent terminology, including affecting the services for which students with DLD qualify and causing confusion for their parents and educators.
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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 | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».