Assessing school readiness domains in a large cohort of refugee children: Validation and links with family factors
Notice bibliographique
Résumé
Despite the growing global presence of refugee populations, few validated tools exist to assess early learning and development in these contexts. This study examined the use of the International Development and Early Learning Assessment (IDELA) with a large sample of 1033 refugee children aged 4–6 years living in Malaysia, a non-resettlement, low- to middle-income country. Using Rasch modelling, we evaluated the psychometric properties of IDELA and found strong person and item reliability, acceptable item fit, and good evidence of unidimensionality, although some item redundancy was observed. Further, children's school readiness scores were significantly associated with child gender and age, as well as maternal and paternal demographic characteristics (age, education, literacy), but not father employment or occupation type. These findings provide preliminary validation for IDELA’s use in refugee settings and underscore its potential as a culturally adaptable, low-cost tool for assessing development in underserved populations. • Psychometric properties of the International Development and Early Learning Assessment (IDELA) tool was examined with a large sample of refugee children. • Rasch modelling demonstrated excellent person and item reliability and separation. • Item fit statistics confirmed IDELA’s good unidimensionality and construct validity, with some redundancy noted among items. • Correlational analyses indicated significant associations between Rasch person’s measures with key parent and child variables.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».