Academic Achievement of Children with Deafness or Hard of Hearing (DHH) Inclusive Educational Setting: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Education for children who are deaf or hard of hearing (DHH) has resulted in various outcomes. In the move to inclusivity, scarce studies have been conducted to evaluate the academic achievement of DHH children, especially in the inclusive education (IE) setting. Therefore, this review aims to map the literature about the academic achievement of children with DHH within IE settings worldwide, including the assessment tools and interventions received. Data were searched from five electronic databases: EBSCOhost [Academic Search Complete (ASC), MEDLINE and CINAHL], Science Direct, SCOPUS, PubMed (PMC) and ERIC (Education Resources Information Centre). Six studies were found to fulfil the inclusion criteria: investigated the achievement of students with DHH academically and in inclusive educational settings. These studies were organised based on the Problem-Intervention-Outcome Meta-Model (PIO MM) conceptual model. In this model, the problem (population of children with DHH) with the intervention [hearing device(s) used, communication mode, classroom type, and therapy received] and outcomes (academic achievement) were analysed. The resulting studies were conducted in Taiwan, the United States, the Netherlands, and Canada. This study described academic achievement using different tools. This review also showed that most of the studies focused on students with a cochlear implant(s) who usually had severe to profound hearing loss. Communication had been rated as a lower achievement by the classroom teachers and formal examinations. With the mapped findings from the scoping review, future research could focus on various degrees of loss, the hearing devices used, and their relationship to educational outcomes, especially in the IE setting.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».