Prereading Assessment in Two Bilingual Contexts: Examining Predictive Validity of the Urdu Phonological Tele-Assessment Tool in Pakistan and Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Early assessment of prereading abilities is important for ensuring long-term reading, academic, and career-related success. Speech-language pathologists and educators commonly use prereading assessment tools to identify and support school-aged children's future reading abilities. However, most bilingual children, including Urdu–English bilinguals, do not have access to appropriate early prereading assessments within the school/educational system. This is due to the lack of language-appropriate prereading assessment tools. The current longitudinal study examines the predictive validity of the linguistically and culturally responsive Urdu Phonological Tele-Assessment (U-PASS) tool, including subtests for phonological awareness and rapid automatized naming (RAN), commonly assessed reading precursors. Method: Specifically, we investigated whether kindergarten-level Urdu phonological awareness and RAN skills predict the future Grade 1 Urdu reading accuracy and fluency skills of Urdu–English simultaneous bilinguals in two language contexts: in Pakistan (where Urdu is spoken as a national language; n = 104; Country Context 1) and in our exploratory study in Canada (where Urdu is spoken as a heritage language; n = 50; Country Context 2). Results: Hierarchical linear regression analyses demonstrate predictive validity of the U-PASS tool across the two country contexts. Particularly, Urdu phonological awareness emerged as a consistent longitudinal predictor of Urdu word/nonword reading accuracy and fluency, while RAN was a reliable predictor of the reading fluency measures. Conclusion: The U-PASS tool provides access to linguistically and culturally responsive early prereading assessment and enables speech-language pathologists and educators to examine prereading skills in the heritage language of Urdu-speaking children across classrooms globally.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle