Amaç: Dil örneği analizi (DÖA), bireylerin dil becerilerini değerlendirmek ve müdahale planlarını oluşturmak amacıyla kullanılan önemli bir yöntemdir. Ancak dil ve konuşma terapistlerinin (DKT) bu analizi ne sıklıkla kullandıkları ve karşılaştıkları sorunlar hakkında sınırlı bilgi bulunmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye'deki DKT'lerin DÖA kullanım sıklığı, yöntemleri ve karşılaştıkları zorlukların incelenmesi amaçlanmaktadır. Gereç ve Yöntemler: Araştırma, genel tarama modeli ile gerçekleştirilmiştir. Örneklem, Türkiye'de kamu ve özel hastaneler, üniversiteler, özel eğitim ve rehabilitasyon merkezlerinde çalışan 103 DKT'den oluşmaktadır. Katılımcılar, olasılıksız örnekleme yöntemlerinden rastgele örnekleme ile seçilmiştir. Veriler, Demografik Bilgi Formu ve Dil ve Konuşma Terapistlerinin Dil Örneği Analizi Kullanımları Anketi aracılığıyla çevrim içi toplanmıştır. Anket, DKT'lerin DÖA kullanım sıklıklarını, uygulama süreçlerini ve karşılaştıkları zorlukları belirlemeyi hedeflemiştir. Verilerin analizi IBM SPSS 27.0 yazılımı kullanılarak gerçekleştirilmiş, frekans ve yüzde analizleri yapılmıştır. Bulgular: Çalışmanın bulgularına göre katılımcıların %48,54'ü dil değerlendirmelerinde DÖA kullandığını belirtmiştir. Katılımcıların %72'si tarafından en yaygın kullanılan yöntem Türkçe Dil Örnekleri Analiz Programıdır. DÖA kullanmayan katılımcıların %98,11'inin DÖA kullanmamalarındaki en büyük gerekçe DÖA'nın uzun zaman almasıdır. Ayrıca, katılımcıların %69,90'ı çözümleme sürecini zor bulduklarını ifade etmişlerdir. Bunun yanı sıra, DKT'lerin önemli bir kısmı DÖA (%68,93), dil örneğinin çözümlenmesi (%66,99), dil örneği toplama yöntemleri (%52,43) ve DÖA'nın yorumlanması (%47,57) konularında eğitim ihtiyacı duyduklarını belirtmiştir. Sonuç: Çalışmanın sonuçları, Türkiye'de DKT'ler arasında DÖA kullanımının yaygın olmadığını göstermektedir. Katılımcıların çoğu zaman kısıtlılığı ve çözümleme sürecinde yaşanan zorluklardan dolayı DÖA'yı tercih etmemektedir. Bu durum, DÖA kullanımının artırılması için eğitim ve kaynaklara duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır.
Anahtar Kelimeler: Dil bozuklukları; dil değerlendirmesi; dil örneği analizi; anket yöntemi
Objective: Language sample analysis (LSA) is an important method used to evaluate individuals' language skills and to create intervention plans. However, there is limited information on how frequently speech and language therapists (SLTs) use this method and the challenges they face. This study aims to examine the frequency, methods, and challenges SLTs encounter in Türkiye regarding their use of LSA. Material and Methods: The research was conducted using a general survey model. The sample consisted of 103 SLTs working in public and private hospitals, universities, and special education and rehabilitation centers in Türkiye. The participants were selected using non-probability haphazard sampling. Data were collected online via a demographic information form and the Language Sample Analysis Usage Survey for SLTs. The questionnaire aimed to determine the frequency of LSA usage, the procedures followed, and the challenges faced by SLTs. Data were analyzed using IBM SPSS 27.0 software, and frequency and percentage analyses were conducted. Results: According to the findings, 48.54% of the participants reported using LSA in their language assessments. The most used method, preferred by 72% of participants, was Turkish-Systematic Analysis of Language Transcripts (TR-SALT). The main reason 98.11% of participants do not use LSA is that it takes too long time. Additionally, 69.90% of the participants found the analysis process difficult. In addition, a significant number of SLTs reported that they needed training on LSA (68.93%), language sample analysis (66.99%), language sample collection methods (52.43%) and interpretation of language sample analysis (47.57%). Conclusion: The study results show that LSA usage is not widespread among SLTs in Türkiye. Most participants prefer not to use LSA due to time limitations and difficulties in the analysis process. This result highlights the need for more training and resources to increase the use of LSA.
Keywords: Language disorders; language assessment; language sample analysis; survey method
- American Speech-Language-Hearing Association [Internet]. ©2024 ASHA [Cited: October 27, 2024]. Spoken Language Disorders. Available from: [Link]
- Lee Y, Choi J, Oh SJ, Yoon JH, Kim YS. Attitude of Korean speech-language pathologists toward usage of language sample analysis and computer-aided LSA. Communication Sciences & Disorders. 2020;25(3):651-68. [Crossref]
- Topbaş S, Güven S. Türkçe Erken Dil Gelişim Testi (TEDİL). 1. Baskı. Ankara: Detay Yayıncılık; 2011.
- Topbaş S, Güven S. Türkçe Okul Çağı Dil Gelişim Testi (TODİL). 1. Baskı. Ankara: Detay Yayıncılık; 2017.
- Berument SK, Güven AG. Türkçe İfade Edici ve Alıcı Dil Testi. Ankara: Türk Psikologlar Derneği Yayınları; 2010.
- Paul R. Language Disorders From Infancy Through Adolescence: Assessment and Intervention. 5th ed. St. Louis, MO: Mosby Elsevier; 2010.
- Turnbull KLP, Justice LM. Language Development from Theory to Practice. 3rd ed. Boston: Pearson; 2016.
- Klatte IS, van Heugten V, Zwitserlood R, Gerrits E. Language sample analysis in clinical practice: speech-language pathologists' barriers, facilitators, and needs. Lang Speech Hear Serv Sch. 2022;53(1):1-16. [Crossref] [PubMed]
- Ebert KD, Pham G. Synthesizing information from language samples and standardized tests in school-age bilingual assessment. Lang Speech Hear Serv Sch. 2017;48(1):42-55. [Crossref] [PubMed] [PMC]
- Kohnert K, Ebert KD, Pham GT. Language Disorders in Bilingual Children and Adults. 3rd ed. San Diego: Plural Publishing; 2013.
- McCarthy DA. The Language Development of the Preschool Child (Institute of Child Welfare Monograph No. 4). Minneapolis: University of Minnesota Press; 1930.
- Finestack LH, Rohwer B, Hilliard L, Abbeduto L. Using computerized language analysis to evaluate grammatical skills. Lang Speech Hear Serv Sch. 2020;51(2):184-204. [Crossref] [PubMed] [PMC]
- Lund NJ, Duchan JF. Assessing Children's Language in Naturalistic Contexts. 3rd ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall; 1993.
- Pavelko SL, Owens RE Jr, Ireland M, Hahs-Vaughn DL. Use of language sample analysis by school-based slps: results of a nationwide survey. Lang Speech Hear Serv Sch. 2016;47(3):246-58. [Crossref] [PubMed]
- Price LH, Hendricks S, Cook C. Incorporating computer-aided language sample analysis into clinical practice. Lang Speech Hear Serv Sch. 2010;41(2):206-22. [Crossref] [PubMed]
- Gallagher TM, Prutting CA. Shiner TH. Pragmatic Assessment and Intervention Issues in Language. 1st ed. San Diego, CA: College-Hill Press; 1983.
- Bishop DV. Automated LARSP: computer-assisted grammatical analysis. The British journal of Disorders of Communication. 1984;19(1):78-87. [Crossref] [PubMed]
- MacWhinney B, Fromm D. Child language data exchange system tools for clinical analysis. Semin Speech Lang. 2016;37(2):63-73. [PubMed] [PMC]
- Long SH, Fey ME. Computerized profiling version 6.2 (Macintosh and MS-DOS series) [Computer program]. (1989). Ithaca, NY: Ithaca College. Erişim tarihi: 01.01.2025. [Link]
- Hixson PK. DSS computer program [Computer program]. Omaham NE: Computer Language Analysis. 1983.
- Miller JF, Andriacchi K, Nockerts A. Assessing Language Production Using SALT Software: a Clinician's Guide to Language Sample Analysis. 1st ed. Middleton, WI: SALT Software LLC; 2011.
- Pavelko SL, Owens RE Jr. SUGAR (Sampling utterances and grammatical analysis revised): breaking tradition. Lang Speech Hear Serv Sch. 2019;50(3):452-6. [Crossref] [PubMed]
- Acarlar F, Miller J, Johnston J. Systematic Analysis of Language Transcripts (SALT), Turkish Research Version 18 [Computer Software]. Madison, WI USA: SALT Software, LLC. 2020. Erişim tarihi: 01.01.2025. [Crossref]
- Yaşar ÖC, Topbaş S. Profiling morpho-syntactical development of cochlear implanted children with TR-LARSP. Clin Linguist Phon. 2018;32(3):181-92. [Crossref] [PubMed]
- Saban-Dülger NS, Turan F, Özcebe E. The adaptation of developmental sentence scoring and ındex of productive syntax to Turkish. J Speech Lang Hear Res. 2022;65(3):1001-24. [Crossref] [PubMed]
- Maviş İ, Tunçer AM, Balo SS. The adaptation of MAIN to Turkish. ZAS Papers in Linguistics. 2020;64:249-56. [Crossref]
- Kemp K, Klee T. Clinical language sampling practices: results of a survey of speech-language pathologists in the United States. Child Language Teaching and Therapy. 1997;13(2):161-76. [Crossref]
- Westerveld MF, Claessen M. Clinician survey of language sampling practices in Australia. Int J Speech Lang Pathol. 2014;16(3):242-9. [Crossref] [PubMed]
- Wilder A, Redmond SM. Updates on clinical language sampling practices: a survey of speech-language pathologists practicing in the United States. Lang Speech Hear Serv Sch. 2024;55(4):1151-66. [Crossref] [PubMed]
- Bawayan R, Brown JA. Language sample analysis consideration and use: a survey of school-based speech language pathologists. Clinical Archives of Communication Disorders. 2022;7(1):15-28. [Crossref]
- Acarlar F. Çocuklarda dilin değerlendirilmesi: betimleyici yaklaşım [Language assessment in children: descriptive approach]. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi. 2002;35(1-2):121-7. [Link]
- Heilmann J, Nockerts A, Miller JF. Language sampling: does the length of the transcript matter? Lang Speech Hear Serv Sch. 2010;41(4):393-404. [Crossref] [PubMed]
- Guo LY, Eisenberg S. Sample length affects the reliability of language sample measures in 3-year-olds: evidence from parent-elicited conversational samples. Lang Speech Hear Serv Sch. 2015;46(2):141-53. [Crossref] [PubMed] [PMC]
- Wilder A, Redmond SM. The reliability of short conversational language sample measures in children with and without developmental language disorder. J Speech Lang Hear Res. 2022;65(5):1939-55. [Crossref] [PubMed] [PMC]
- Acarlar F, Johnston JR. Computer-based analysis of Turkish child language: clinical and research applications. Journal of Multilingual Communication Disorders. 2006;4(2):78-94. [Crossref]
.: İşlem Listesi