The Effectiveness of Cognitive Remediation Programs among Children with Neuro-Developmental Disorder (Dyslexia)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recent studies highlight that children with reading and learning disabilities experience greater difficulties in cognitive processes than normal children. Meanwhile, previous research provides evidence that psychological interventions can enhance reading and learning skills. However, the application of cognitive interventions for this population is still lacking. Objective: The study attempted to improve reading skills in dyslexic children by using cognitive remediation programs and to explore the efficacy of Cognition Enhancement Training (COGENT) and PASS Reading Enhancement Program (PREP). Methods: One group pre-test and post-test research design has been used in this study. Initially, 147 children in class V of 10-11 years were purposively selected from three schools in the Cuttack district of Odisha. In the screening process, the Test of Word Reading Efficiency (TOWRE) test was applied among children, and 14 children were identified as dyslexic. The Word Reading Mastery Test-Revised (WRMT-R) was used to evaluate the effectiveness of intervention programs. A correlated sample t-test was used to examine the significant increase in scores after interventions. Results: The t-test value for word identification was 13.88 (p <0.01), and for passage comprehension was 14.38 (p <0.01) of WRMT-R. The intervention of COGENT & PREP significantly enhanced reading skills such as phonetic decoding efficiency, phonological awareness, phonological memory, rapid naming, reading mastery, and planning ability after receiving these programs. Conclusion: The COGENT and PREP remediation programs have been statistically proven to enhance the reading skills of dyslexic children.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».