การวิเคราะห์ตัวอย่างภาษาพูดและการประเมินอย่างไม่เป็นทางการ

การวิเคราะห์ตัวอย่างภาษาพูดและการประเมินอย่างไม่เป็นทางการคือการประเมินเชิงพรรณนาเกี่ยวกับการสื่อสารของบุคคลตามที่เกิดขึ้นในการสนทนา การเล่าเรื่อง หรือการเล่น แทนที่จะอยู่ภายใต้เงื่อนไขที่กำหนดไว้ของการทดสอบมาตรฐาน ตัวอย่างภาษาพูดและภาษาที่เป็นตัวแทนจะถูกบันทึก ถอดความ และวิเคราะห์เพื่อวัดค่าต่างๆ เช่น ความยาวของประโยค ความถูกต้องทางไวยากรณ์ ความหลากหลายของคำศัพท์ ความเข้าใจได้ และการจัดระเบียบการเล่าเรื่อง ซึ่งให้ภาพรวมของการใช้ภาษาเชิงหน้าที่

Definition

การวิเคราะห์ตัวอย่างภาษาคือการกระตุ้น การถอดความ และการวิเคราะห์อย่างเป็นระบบของตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของภาษาพูดและภาษาที่เกิดขึ้นเองของบุคคล เพื่ออธิบายความสามารถในการสื่อสารโดยใช้การวัดค่าต่างๆ เช่น ความยาวเฉลี่ยของประโยค ดัชนีทางไวยากรณ์และคำศัพท์ และโครงสร้างการเล่าเรื่อง

Scope

หัวข้อนี้ครอบคลุมเหตุผลในการสุ่มตัวอย่างการสื่อสารตามธรรมชาติ ขั้นตอนการกระตุ้น การถอดความ การแบ่งส่วน และการเข้ารหัสตัวอย่าง การวัดเชิงปริมาณและเชิงพรรณนาทั่วไปที่ได้จากตัวอย่าง และจุดแข็งและข้อจำกัดของการประเมินอย่างไม่เป็นทางการเมื่อเทียบกับการทดสอบมาตรฐาน โดยนำเสนอเป็นข้อมูลอ้างอิงของวิธีการ ไม่ใช่ขั้นตอนสำหรับการประเมินบุคคล

Core questions

• จะทำให้ตัวอย่างเป็นตัวแทนของการสื่อสารในชีวิตประจำวันของบุคคลได้อย่างไร?
• การวัดค่าใดที่ได้จากตัวอย่างที่สะท้อนความสามารถทางภาษาได้อย่างน่าเชื่อถือที่สุด และความน่าเชื่อถือได้รับผลกระทบจากความยาวของตัวอย่างอย่างไร?
• การสุ่มตัวอย่างเชิงพรรณนาสามารถเปิดเผยอะไรได้บ้างที่การทดสอบมาตรฐานไม่สามารถทำได้ และในทางกลับกัน?
• การตัดสินใจในการถอดความและการเข้ารหัสจะรักษาความสอดคล้องกันเพียงพอที่จะสนับสนุนการเปรียบเทียบเมื่อเวลาผ่านไปได้อย่างไร?

Key concepts

• การสุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของการสื่อสารตามธรรมชาติ
• บริบทการกระตุ้น (การสนทนา การเล่าเรื่อง การเล่น การอธิบาย)
• การถอดความและการแบ่งส่วนประโยค
• ความยาวเฉลี่ยของประโยค (MLU)
• ความหลากหลายของคำศัพท์และการวัดทางไวยากรณ์
• โครงสร้างมหภาคและจุลภาคของการเล่าเรื่อง
• การวิเคราะห์ความเข้าใจได้
• ฐานข้อมูลอ้างอิงสำหรับการเปรียบเทียบเชิงพรรณนา

Mechanisms

นักบำบัดจะกระตุ้นให้เกิดการพูดที่เชื่อมโยงกันในบริบทหนึ่งหรือหลายบริบท บันทึก และถอดความเป็นประโยคที่แบ่งส่วน จากการถอดความ จะมีการคำนวณดัชนีเชิงปริมาณ (เช่น ความยาวเฉลี่ยของประโยค การวัดความหลากหลายของคำศัพท์ และจำนวนโครงสร้างทางไวยากรณ์) และการวิเคราะห์เชิงพรรณนา (เช่น โครงสร้างมหภาคของการเล่าเรื่อง) และอาจนำไปเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลอ้างอิง ความถูกต้องของการวัดค่าเหล่านี้ขึ้นอยู่กับตัวอย่างที่เป็นตัวแทนและมีความยาวเพียงพอ การถอดความที่สั้นลงจะให้ค่าประมาณที่ไม่เสถียรสำหรับการวัดบางอย่าง ดังนั้นความยาวจึงเป็นตัวแปรทางระเบียบวิธีด้วย (Heilmann, Nockerts, & Miller, 2010) แผนการให้คะแนนการเล่าเรื่องขยายการสุ่มตัวอย่างเกินกว่าเมตริกในระดับประโยคไปสู่การจัดระเบียบวาทกรรม (Heilmann, Miller, Nockerts, & Dunaway, 2010)

Clinical relevance

การสุ่มตัวอย่างภาษาให้ข้อมูลเชิงหน้าที่ที่อุดมด้วยบริบท ซึ่งเสริมคะแนนมาตรฐาน และสามารถให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อการทดสอบอ้างอิงบรรทัดฐานไม่พร้อมใช้งานหรือไม่เหมาะสมกับภูมิหลังของบุคคล บทความนี้อธิบายวิธีการรวบรวมและวิเคราะห์ตัวอย่างดังกล่าว และสิ่งที่ตัวอย่างสามารถแสดงได้และไม่สามารถแสดงได้ เป็นแนวทางอ้างอิงและไม่ใช่ระเบียบวิธีสำหรับการประเมินบุคคล

Evidence & guidelines

การศึกษาการวัดค่าตัวอย่างภาษาแสดงให้เห็นว่าความเสถียรของค่าเหล่านี้ขึ้นอยู่กับความยาวของการถอดความและการถอดความและการเข้ารหัสที่สอดคล้องกัน และฐานข้อมูลอ้างอิงช่วยให้สามารถเปรียบเทียบเชิงพรรณนาได้โดยไม่มีข้อจำกัดของบรรทัดฐานที่เป็นทางการ (Heilmann, Nockerts, & Miller, 2010; Heilmann, Miller, Nockerts, & Dunaway, 2010) การสุ่มตัวอย่างมักถูกแนะนำให้ใช้ร่วมกับการทดสอบมาตรฐาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาถึงข้อจำกัดทางจิตวิทยาที่บันทึกไว้ของการทดสอบที่เป็นทางการบางอย่าง (McCauley & Swisher, 1984)

History

การวิเคราะห์เชิงพรรณนาภาษาที่เกิดขึ้นเองของเด็กมีประเพณีอันยาวนานในการศึกษาพัฒนาการ และการวิเคราะห์ตัวอย่างภาษาทางคลินิกได้รับการจัดระบบในช่วงปลายศตวรรษที่ 20 ผ่านการถอดความที่มีโครงสร้างและข้อตกลงการเข้ารหัส และต่อมาคือการวิเคราะห์การถอดความด้วยคอมพิวเตอร์และฐานข้อมูลอ้างอิง การวิจัยได้ปรับปรุงการวัดค่าที่เชื่อถือได้และวิธีที่เงื่อนไขการสุ่มตัวอย่าง รวมถึงความยาวของการถอดความ ส่งผลกระทบต่อการวัดค่าเหล่านั้น (Heilmann, Nockerts, & Miller, 2010)

Debates

ตัวอย่างต้องมีความยาวเท่าใดจึงจะให้การวัดค่าที่เสถียร?

ดัชนีบางอย่างที่ได้จากตัวอย่างภาษาจะเสถียรก็ต่อเมื่อมีการถอดความที่ยาวเพียงพอเท่านั้น ดังนั้นตัวอย่างที่สั้นมากอาจทำให้ความสามารถผิดเพี้ยนไป การแลกเปลี่ยนระหว่างความเป็นไปได้และความเสถียรของการวัดค่าจึงเป็นข้อพิจารณาทางระเบียบวิธีที่สำคัญ

Key figures

• Jon Miller
• John Heilmann
• Ann Nockerts
• Robin Chapman

Seminal works

• heilmann-2010-length
• heilmann-2010-databases

Frequently asked questions

การสุ่มตัวอย่างภาษาแตกต่างจากการทดสอบมาตรฐานอย่างไร?

การทดสอบมาตรฐานจะเปรียบเทียบการตอบสนองที่กำหนดไว้กับบรรทัดฐานภายใต้เงื่อนไขที่ควบคุม ในขณะที่ตัวอย่างภาษาจะอธิบายว่าบุคคลสื่อสารอย่างไรในบริบทธรรมชาติ โดยจับภาพการใช้งานเชิงหน้าที่ที่การทดสอบที่มีโครงสร้างอาจพลาดไป

เหตุใดจึงเน้นความยาวของการถอดความและการเข้ารหัสที่สอดคล้องกัน?

เนื่องจากการวัดค่าบางอย่างที่อิงตามตัวอย่างจะเสถียรก็ต่อเมื่อมีความยาวเพียงพอ และเนื่องจากการเลือกการถอดความและการเข้ารหัสส่งผลต่อตัวเลข การควบคุมปัจจัยเหล่านี้จึงจำเป็นเพื่อให้การวัดค่ามีความน่าเชื่อถือและเปรียบเทียบกันได้เมื่อเวลาผ่านไป