American Sign Language and Early Literacy: A Model Parent-Child Program
Notice bibliographique
Résumé
The usual definition of the term literacy generally corresponds with mastering the reading and writing of a spoken language. This narrow scope often engenders unsubstantiated claims that print literacy alone leads to, among other so-called higher-order thinking skills, logical and rational thinking and the abstract use of language. Thus, the importance of literacy for deaf children in Sign Language (ASL) is marginalized, asserts author Kristin Snoddon in her new book American Sign Language and Early Literacy: A Model Parent-Child Program. As a contrast, Snoddon describes conducting an ethnographic, action study of the ASL Parent-Child Mother Goose program, provided by a Deaf service agency in Ontario, Canada to teach ASL literacy to deaf children. According to current scholarship, literacy is achieved through primary discourse shared with parents and other intimates, which establishes a child s initial sense of identity, culture, and vernacular language. Secondary discourse derives from outside agents and interaction, such as expanding an individual s literacy to other languages. Snoddon writes that the focus of the ASL Parent-Child Mother Goose program is on teaching ASL through rhymes and stories and some facets of the culture of Deaf ASL users. This focus enabled hearing parents to impart first-language acquisition and socialization to their deaf children in a more natural primary discourse as if the parents were Deaf themselves. At the same time, hearing parents experience secondary discourses through their exposure to ASL and Deaf culture. Snoddon also comments on current infant hearing screening and early intervention and the gaps in these services. She discusses gatekeeper individuals and institutions that restrict access to ASL for young Deaf children and their Finally, she reports on public resources for supporting ASL literacy and the implications of her findings regarding the benefits of early ASL literacy programming for Deaf children and their families.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».