在实时评分儿童对非单词重复刺激的反应时,影响判断准确性的因素
Peter Howell1, Clarissa Sorger1, Roa'a Alsulaiman1,2
1Division of Psychology and Language Sciences, University College London, London, UK.
International journal of language & communication disorders
|October 9, 2023
概括
非单词重复 (NWR) 测试的实时评分错过了辅音错误. 一个详细的模型准确地识别了替换,删除和插入,改善了儿童和患者的语言评估.
科学领域:
- 语言学的语言学.
- 语音语言病理学 语言病理学
- 发展心理学 发展心理学
背景情况:
- 非单词重复 (NWR) 测试对于评估儿童语言发展至关重要.
- 当前的临床实践通常涉及对NWR反应的实时评分,这可能缺乏精度.
研究的目的:
- 为了评估NWR刺激的实时评分的准确性.
- 用线性混合效应模型来确定详细的语音转录是否提高了使用线性混合效应模型预测现场得分的准确性.
主要方法:
- 分析了146名儿童 (3-6岁) 的NWR反应的现场分数和语音转录.
- 采用信号检测分析和六种线性混合效应模型,具有不同级别的语音细节.
- 专注于辅音错误,包括替换,删除和插入.
主要成果:
- 信号检测分析显示,现场得分错过了辅音错误.
- 一个规范化的线性混合效应模型 (2b),考虑辅音替换,删除和插入,最好预测实时编码响应.
- 该模型基于R2,AIC和BIC统计数据显示出优异的适应性.
结论:
- 实时评分NWR测试主要捕获辅音的替换,删除和插入错误.
- 目前的实时评分方法不足以准确评估所有类型的错误.
- 自动化分析程序可以提高NWR评分的客观性和速度,用于临床和研究目的.
