儿童语言能力发展评估建模方法

摘要

本发明涉及语言处理领域，具体地，涉及一种儿童语言能力发展评估建模方法，根据本发明的儿童语言能力发展评估建模方法，首先，建立可比较的儿童汉语语言和相关认知能力发展的数据库，然后使用潜变量增长曲线模型分析个体发展趋势，使用潜变量混合增长模型分析不同的发展类别。本发明的儿童语言能力发展评估建模方法及儿童语言能力发展评估系统对于儿童早期语言和相关认知能力评估、预测，语言阅读发展高危儿童的早期鉴别和干预，促进汉语儿童语言能力的发展有重要意义。

主权项

儿童语言能力发展评估建模方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(一)建立可比较的儿童汉语语言和相关认知能力发展的数据库：根据儿童年龄特点和汉语特点，设计适合不同年龄的语言及相关认知能力的测验任务，对儿童进行智力、语言能力、基本认知能力以及读写能力测验，把大量在儿童多个发展时间点上收集的不同性质的数据进行清理和系统整理，形成儿童汉语语言和相关认知能力发展的数据库；(二)使用潜变量增长曲线模型分析个体发展趋势：y_ti＝Λ_tη_i+e_ti其中t＝1,2,…，T表示时间，i＝1,2，…，n表示个体；Λ_t表示与时间有关的载荷矩阵；η_i表示与发展有关的潜在因子，其均值描述了总体的发展趋势，方差描述了个体之间的差异；e_ti为对应个体指定时间的随机误差，在潜变量增长曲线模型中，通过定义Λ_t矩阵，使得η_i中的潜变量具有不同的含义：对于与发展有关的潜在因子η_i，考察个体特征对发展特征的影响，即：η_i＝β₀+β₁X_i+U_i其中，β₀表示在预测变量X_i为零时，发展因子的平均水平，β₁表示预测变量X_i对发展因子的影响，U_i为残差，服从均值为零的多元正态分布，其中，个体发展趋势包括：(1)线性发展趋势可以在上述模型中，定义和表示线性模型，其中π_0i和π_1i分别表示第i个个体增长的截距和斜率，截距潜变量表示初始状态，语言特质发展的平均水平，斜率潜变量表示语言特质发展的速度，在上面的模型中截距和斜率是随个体变化的随机变量，不含有个体层面预测变量的模型描述为：π_0i＝β₀₀+u_0iπ_1i＝β₁₀+u_1iβ₀₀表示截距平均值的估计值，描述了语言特质初始状态的平均水平，β₁₀表示斜率平均值的估计值，描述了语言特质随时间变化的总体趋势，随机部分u_0i描述了初始水平个体之间的差异，其方差越大，描述个体之间的差异就越大，u_1i描述了水平个体之间发展速度的差异，其方差越大，描述个体之间的发展速度差异就越大，如果个体之间的发展趋势存在显著差异，通过带有预测变量的潜变量增长模型分析导致个体发展速度存在差异的原因，即通过加入个体层面的变量，如孩子的智力水平，描述影响个体发展的因素，表示为：π_0i＝β₀₀+β₀₁Z_i+u_0iπ_1i＝β₁₀++β₁₁Z_i+u_1i其中Z_i为个体特征变量，β₀₁表示个体特征Z_i对初始水平的影响，β₁₁表示个体特征Z_i对发展速度的影响；(2)非线性发展趋势定义非线性的模型来描述语言能力的发展特点，可以通过采用多项式定义非线性的发展趋势，通过定义来定义二次增长曲线其中π_0i、π_1i和π_2i分别表示第i个个体增长的截距潜变量、斜率潜变量和斜率变化潜变量，均为随机变量，描述为：π_0i＝β₀₀+u_0iπ_1i＝β₁₀+u_1iπ_2i＝β₂₀+u_2i其中π_0i和π_1i表示的含义与线性模型相同，π_2i表示发展速度的变化；(3)多阶段发展模型基于潜变量模型，定义不同的发展阶段，通过定义来定义存在两个发展阶段的增长模型其中π_0i、π_1i和π_2i分别表示第i个个体的截距潜变量、第一阶段增长的速度潜变量和第二阶段增长的速度潜变量，描述为：π_0i＝β₀₀+u_0iπ_1i＝β₁₀+u_1iπ_2i＝β₂₀+u_2i对于β₁₀大于β₂₀表示第一阶段的发展速度比第二阶段快，反之则表示第一阶段的发展速度比第二阶段慢；(三)判断儿童语言能力发展的潜在类别：使用潜变量混合增长模型分析不同的发展类别，其模型表示为：y_kti＝Λ_ktη_ki+ε_kti其中t＝1,2,…，T表示时间，i＝1,2，…，n表示个体，k＝1,2…，K表示潜在发展类别，Λ_kt表示第k组与时间有关的载荷矩阵，用来表示发展趋势特征；η_ki表示第k组与发展有关的潜在因子，其均值描述了第k组总体的发展趋势，方差描述了第k组个体之间的差异；ε_kti为第k组总体中指定个体和指定时间对应的随机误差，在潜变量混合增长模型中，通过定义Λ_kt矩阵，使得η_ki中的潜变量具有不同的含义。