Why Did You Use That Test? Exploring Speech-Language Pathologists' Clinical Decision Making in Bilingual Language and Literacy Assessment
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Our overarching goal is to advance our understanding of clinical decision-making processes in bilingual language and literacy assessment. When evaluating bilingual children, speech-language pathologists (SLPs) use static norm-referenced assessments (SAs) developed for English monolinguals more frequently than less-biased dynamic assessments (DAs). To date, no research has considered why SLPs use SAs over DAs or examined SLPs' conceptualization of validity beyond knowledge of psychometrics. In this study, we explore factors that affect SLPs' choice and use of assessments and how clinicians conceptualize and employ validity through the lens of modern validity frameworks. METHOD: = 21) participated in semistructured interviews, using a guide informed by the Theoretical Domains Framework and Kane's Validity Framework. Reflexive thematic analysis was used to generate themes. RESULTS: Clinicians rarely report using "dynamic assessment" but did "assess dynamically" by incorporating teaching in testing. When assessing oral language, SLPs acknowledged that using SAs with bilinguals may be inappropriate but that they continue to do primarily because scores from these measures are necessary for diagnosis and accessing services. To contend with this friction between clinical beliefs and workplace requirements, most SLPs report caveats alongside SA scores to contextualize findings. Though individual clinical knowledge of psychometrics and validity in assessment varies, systemic issues play a key role in perpetuating current assessment practices with bilinguals. Finally, bilingual literacy assessment practices differ. Clinicians use a wider variety of assessments and rely less on scores to achieve desired outcomes for students. CONCLUSIONS: Clinical decision making in bilingual language and literacy assessment is influenced by both individual and contextual factors. Accordingly, efforts to shift practice patterns cannot solely focus on individual clinical knowledge but must also examine and address these systemic issues. SUPPLEMENTAL MATERIAL: https://doi.org/10.23641/asha.29474237.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».