Text-to-Speech Software and Reading Comprehension: The Impact for Students with Learning Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
This literature review examines the use of text-to-speech (TTS) software as an accommodation for students with learning disabilities and its impact on improving reading comprehension. As the development and availability of TTS tools and assistive technologies have increased over the past decade, it is significant to explore how they are used to accommodate students at all levels of education to promote a universal design of learning. Based on a review of the current literature and utilizing self-regulated learning theory as a framework, four significant themes have emerged: (a) TTS being seen as a compensatory tool; (b) improving reading abilities and comprehension; (c) increasing student motivation and self-efficacy; and (d) the need for training for students, educators, and parents. Findings of this literature review revealed that overall, TTS software is commonly used as a compensatory tool (mainly at the postsecondary level), has assisted in students improving reading speed, fluency, and content retention, resulted in increased student self-efficacy in reading abilities and independent learning, and that there is a significant need to allocate training and technological resources to support students. As there are various directions for future research, exploring this area can contribute to schools promoting inclusive and accommodating learning environments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».