Purpose: Most speech-language pathologists (SLPs) working with children with developmental language disorder (DLD) do not perform language sample analysis (LSA) on a regular basis, although they do regard LSA as highly informative for goal setting and evaluating grammatical therapy. The primary aim of this study was to identify facilitators, barriers, and needs related to performing LSA by Dutch SLPs working with children with DLD. The secondary aim was to investigate whether a training would change the actual performance of LSA. Method: A focus group with 11 SLPs working in Dutch speech-language pathology practices was conducted. Barriers, facilitators, and needs were identified using thematic analysis and categorized using the theoretical domain framework. To address the barriers, a training was developed using software program CLAN. Changes in barriers and use of LSA were evaluated with a survey sent to participants before, directly after, and 3 months posttraining. Results: The barriers reported in the focus group were SLPs’ lack of knowledge and skills, time investment, negative beliefs about their capabilities, differences in beliefs about their professional role, and no reimbursement from health insurance companies. Posttraining survey results revealed that LSA was not performed more often in daily practice. Using CLAN was not the solution according to participating SLPs. Time investment remained a huge barrier. Conclusions: A training in performing LSA did not resolve the time investment barrier experienced by SLPs. User-friendly software, developed in codesign with SLPs might provide a solution. For the short-term, shorter samples, preferably from narrative tasks, should be considered.
Content and Language Integrated Learning (CLIL) is a dual-focused educational approach whereby an additional language is used for the learning and teaching of both content and language. In the Netherlands, this takes place in bilingual secondary education (tweetalig onderwijs). Policy guidelines, teaching handbooks, research and teacher education primarily focused on how subject teachers implement CLIL. Little was known about the nature and range of the pedagogical and collaborative practices of language teachers in this context. Exploring formal and practical theories of teaching, this dissertation reports on four studies; a literature review, focus group study, survey, and multiple-case study. These generated building blocks for a knowledge base for Teachers of English in Bilingual streams (TEBs) including a theoretical framework for language teaching in CLIL contexts, a set of practices which emerged as a professional development tool for TEBs, eight case descriptions of prototypical practices, and a model of the dynamic interaction of TEBs’ beliefs and practices. Reviewing the findings in the light of developments in conceptualizing what CLIL means for teachers in practice, the discussion highlights four points. Firstly, language teaching in CLIL contexts is not the same as foreign language teaching. Secondly, CLIL achieves integration through subject-specific language. Thirdly, CLIL contexts can lead to transformative change in language teachers’ beliefs and practices. Fourthly, collaboration between language and subject teachers can be beneficial. It concludes that teacher education and policy guidelines can and should do more to support, encourage and enable language teachers to be both creators and agents of change.
LINK
06-04-2020Background to the problem Dutch society demonstrates a development which is apparent in many societies in the 21st century; it is becoming ethnically heterogeneous. This means that children who are secondlanguage speakers of Dutch are learning English, a core curriculum subject, through the medium of the Dutch language. Research questions What are the consequences of this for the individual learner and the class situation?Is a bi-lingual background a help or a hindrance when acquiring further language competences. Does the home situation facilitate or impede the learner? Additionally, how should the TEFL professional respond to this situation in terms of methodology, use of the Dutch language, subject matter and assessment? Method of approach A group of ethnic minority students at Fontys University of Professional Education was interviewed. The interviews were subjected to qualitative analysis. To ensure triangulation lecturers involved in teaching English at F.U.P.E. were asked to fill in a questionnaire on their teaching approach to Dutch second language English learners. Thier response was quantitatively and qualitatively analysed. Findings and conclusions The students encountered surprisingly few problems. Their bi-lingualism and home situation were not a constraint in their English language development. TEFL professionals should bear the heterogeneous classroom in mind when developing courses and lesson material. The introduction to English at primary school level and the assessment of DL2 learners require further research.
Developing a framework that integrates Advanced Language Models into the qualitative research process.Qualitative research, vital for understanding complex phenomena, is often limited by labour-intensive data collection, transcription, and analysis processes. This hinders scalability, accessibility, and efficiency in both academic and industry contexts. As a result, insights are often delayed or incomplete, impacting decision-making, policy development, and innovation. The lack of tools to enhance accuracy and reduce human error exacerbates these challenges, particularly for projects requiring large datasets or quick iterations. Addressing these inefficiencies through AI-driven solutions like AIDA can empower researchers, enhance outcomes, and make qualitative research more inclusive, impactful, and efficient.The AIDA project enhances qualitative research by integrating AI technologies to streamline transcription, coding, and analysis processes. This innovation enables researchers to analyse larger datasets with greater efficiency and accuracy, providing faster and more comprehensive insights. By reducing manual effort and human error, AIDA empowers organisations to make informed decisions and implement evidence-based policies more effectively. Its scalability supports diverse societal and industry applications, from healthcare to market research, fostering innovation and addressing complex challenges. Ultimately, AIDA contributes to improving research quality, accessibility, and societal relevance, driving advancements across multiple sectors.
Aanleiding Nieuwsuitgeverijen bevinden zich in zwaar weer. Economische malaise en toegenomen concurrentie in het pluriforme medialandschap dwingen uitgeverijen om enerzijds kosten te besparen en tegelijkertijd te investeren in innovatie. De verdere automatisering van de nieuwsredactie vormt hierbij een uitdaging. Buiten de branche ontstaan technieken die uitgeverijen hierbij zouden kunnen gebruiken. Deze zijn nog niet 'vertaald' naar gebruiksvriendelijke systemen voor redactieprocessen. De deelnemers aan het project formuleren voor dit braakliggend terrein een praktijkgericht onderzoek. Doelstelling Dit onderzoek wil antwoord geven op de vraag: Hoe kunnen bewezen en nieuw te ontwikkelen technieken uit het domein van 'natural language processing' een bijdrage leveren aan de automatisering van een nieuwsredactie en het journalistieke product? 'Natural language processing' - het automatisch genereren van taal - is het onderwerp van het onderzoek. In het werkveld staat deze ontwikkeling bekend als 'automated journalism' of 'robotjournalistiek'. Het onderzoek richt zich enerzijds op ontwikkeling van algoritmes ('robots') en anderzijds op de impact van deze technologische ontwikkelingen op het nieuwsveld. De impact wordt onderzocht uit zowel het perspectief van de journalist als de nieuwsconsument. De projectdeelnemers ontwikkelen binnen dit onderzoek twee prototypes die samen het automated-journalismsysteem vormen. Dit systeem gaat tijdens en na het project gebruikt worden door onderzoekers, journalisten, docenten en studenten. Beoogde resultaten Het concrete resultaat van het project is een prototype van een geautomatiseerd redactiesysteem. Verder levert het project inzicht op in de verankering van dit soort systemen binnen een nieuwsredactie. Het onderzoek biedt een nieuw perspectief op de manier waarop de nieuwsconsument de ontwikkeling van 'automated journalism' in Nederland waardeert. Het projectteam deelt de onderzoekresultaten door middel van presentaties voor de uitgeverijbranche, presentaties op wetenschappelijke conferenties, publicaties in (vak)tijdschriften, reflectiebijeenkomsten met collega-opleidingen en een samenvattende white paper.
Journalisten die veel interactie met hun publiek hebben (zoals consumentenprogramma’s) ontvangen via diverse, vaak besloten, kanalen (Facebook Messenger, WhatsApp, e-mail, fora) een grote stroom tips en/of berichten. Radio Dabanga, bijvoorbeeld, een op Soedan gericht radiostation in Amsterdam en ook een redactie met veel publieksinteractie, krijgt alleen al via WhatsApp 500-3000 berichten per dag. Met een redactie van twee mensen kan niet alles gelezen worden. Maar zelfs als dat kon, dan kan nog niet alles geverifieerd. Het gevolg is dat berichten gemist worden, dat Dabanga-journalisten vooral zoeken naar hun al bekende afzenders, en dat zij permanent het gevoel hebben belangrijke informatie te missen, waardoor zij hun contacten tekort te doen. Dit consortium onderzoekt of data science technieken hierbij kunnen helpen. Natural language processing technieken kunnen helpen de berichtenstroom beter te structureren waardoor tips over laag-frequente onderwerpen niet over het hoofd gezien worden. Recommender systemen kunnen ingezet worden om een betrouwbaarheidsindex te ontwerpen voor tot nog toe onbekende afzenders. Het resultaat is dan minder ondergesneeuwde tips en minder ondergesneeuwde afzenders. De uitkomsten worden getest met journalistenpanels. Bij goede resultaten uit bovenstaande onderzoeken, bouwt het consortium een prototype van de Berichtentemmer: een tool die helpt berichten uit diverse kanalen per onderwerp te structureren. Daardoor kunnen journalisten hun netwerken beter en efficiënter benutten. Bij het bouwen van deze tool hoort ook dat de gebruikte algoritmen transparant moeten zijn voor de journalist en de presentatie van de resultaten niet sturend mag zijn. Het consortium bestaat daarom uit een ‘Data science’-projectgroep voor het ontwerpen en testen van de algoritmen, en uit een ‘Ethiek & design’-projectgroep voor het ontwerpen van richtlijnen over transparantie van de algoritmen en de datavisualisatie. Tenslotte is er een ontwikkelgroep bestaande uit een combinatie van studenten en professional developers. Zij bouwen het prototype.
