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J-GLOBAL ID:202202240475532082   整理番号:22A1177271

失読症の決定因子の同定:機械学習を用いた究極の試み【JST・京大機械翻訳】

Identifying Determinants of Dyslexia: An Ultimate Attempt Using Machine Learning
著者 (3件):
資料名:
巻: 13  ページ: 869352  発行年: 2022年 
JST資料番号: U7096A  ISSN: 1664-1078  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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伝統的線形技術に基づく研究は,読む問題における認知スキルの役割を明確に同定することができず,おそらく,読書の過程および従来の統計モデル内で捉えられない複数の相互作用および緩和因子のシステム内に存在する要因を読むのであろう。認知スキルが実際に読み問題を示すならば,機械学習の比較的新しい非線形技術は,より良い予測を行うべきである。本研究の目的は,認知因子が読書スキルにどのような役割を果たすか,質問するのは,(1)認知スキルが現在の読解レベルを示す程度,および(2)認知スキルが将来の読解の進行を示す程度であるかどうかを調べることであった。参加者の異なるグループ(平均学校年齢と不良読者)による3つの研究において,4つの教師つき機械学習技術の結果を従来の一般線形モデル技術と比較した。すべてのモデルの結果は同等であり,許容できる結果に乏しく,しかし,読出開発の完全な予測には不適切である。おそらく,認知スキルは読解問題の予測ではなく,それらは互いに相関する。この洞察は,読出困難の防止と修復と同様に,読出開発の科学的理論に帰結がある。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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応用心理学  ,  人工知能 
引用文献 (37件):
  • Al Otaiba S., Fuchs D. (2006). Who are the young children for whom best practices in reading are ineffective? J. Learn. Disabil. 39 414-431. doi: 10.1177/00222194060390050401
  • Araújo S., Faísca L. (2019). A meta-analytic review of naming-speed deficits in developmental dyslexia. Sci. Stud. Read. 23 349-368. doi: 10.1080/10888438.2019.1572758
  • Astle D. E., Bathelt J. The Calm Team Holmes J. (2018). Remapping the cognitive and neural profiles of children who struggle at school. Dev. Sci. 22:e12747. doi: 10.1111/desc.12747
  • Blomert L. (2006). Protocol Dyslexie Diagnostiek en Behandeling [Protocol Dyslexia Diagnostics and Remediation]. Available online at: https://docplayer.nl/19724769-Protocol-dyslexie-diagnostiek-en-behandeling-1.html (accessed March, 21, 2022). doi: 10.1111/desc.12747
  • Braams T., Bosman A. M. T. (2000). Fonologische vaardigheden, geletterdheid en lees- en spellinginstructie [Phonological skills, literacy, and reading and spelling instruction]. Tijdschr. Orthopedagogiek 39 199-211. doi: 10.47635/kjld.2019.16.1.199
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