Characteristics of Dynamic Assessments of Word Reading Skills and Their Implications for Validity: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic assessments (DAs) of word reading skills demonstrate strong criterion reference validity with word reading measures (WRMs). However, DAs vary in the skills they assess, their format and administration method, and the type of words and symbols used in test items. These characteristics may have implications on assessment validity. To compare validity of DAs of word reading skills on these factors of interest, a systematic review of five databases and the gray literature was conducted. We identified 35 studies that met the inclusion criteria of evaluating participants aged 4 to 10, using a DA of word reading skills and reporting a Pearson’s correlation coefficient as an effect size. A random effects meta-analysis with robust variance estimation and subgroup analyses by DA characteristics was conducted. There were no significant differences in mean effect size based on administration method (computer vs. in-person) or symbol type (familiar vs. novel). However, DAs that evaluate phonological awareness or decoding (vs. sound-symbol knowledge), those that use a graduated prompt format (vs. test-teach-retest), and DAs that use nonwords (vs. real words) demonstrated significantly stronger correlations with WRMs. These results inform selection of DAs in clinical and research settings, and development of novel, valid DAs of word reading skills.
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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 | 0,038 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».