Enhancing Linguistic Ability to Speaking Impaired Learners Using Universal Design Framework: An Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
Many students around the world struggle with speech impediment, a form of communication dysfunction. Because of this, it is crucial to provide effective teaching for students with speech impairments so that they can improve their communication abilities. This experimental study looks into how well the Universal Design for Learning (UDL) framework can help students with speech impairments develop their language skills. The study involved 112 participants aged 18 to 20 diagnosed with speech impairments. During the study, the participants were randomly divided into two groups: an experimental group n=56, which received speaking skills instruction using the UDL framework, and a control group n=56, which received traditional instruction. Participants from both groups will complete a pre-test to measure their baseline speaking skills. The experimental samples received instruction using UDL, while the control group was exposed to traditional methods. After the intervention, both groups completed a post-test to measure their speaking skills. Statistical methods such as ANOVA and t-tests were used to analyze the data collected. According to the results, the experimental group performed better on the post-test than the control group regarding speaking skills. Performance levels were higher among the experimental group than among the control group. This study proves that the UDL framework can effectively facilitate speaking skills for learners with speech impairments. The study suggests that the UDL framework can help educators deliver instruction accessible to all learners, including those with disabilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».