VCI မြင့်ပြီး PSI နိမ့်ခြင်းဆိုတာ ဘာလဲ
VCI သည် စကားလုံးအဓိပ္ပာယ်နှင့် တူညီချက်ကို နားလည်ပြီး ရရှိထားသော အသိပညာကို သုံး၍ ရှင်းပြနိုင်စွမ်းကို ဖော်ပြသည်။ PSI သည် အမြင်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်ကို ရှာခြင်း၊ နှိုင်းယှဉ်ခြင်းနှင့် သတ်မှတ်နည်းအတိုင်း ဖြေခြင်းတို့ကို သတ်မှတ်ချိန်အတွင်း မည်မျှမှန်ကန်စွာ ဆက်လုပ်နိုင်သည်ကို ဖော်ပြသည်။
| အညွှန်းကိန်း | စမ်းသပ်မှုတွင် လိုအပ်သော လုပ်ဆောင်မှု |
|---|---|
| VCI မြင့်ခြင်း | စကားလုံးများ၏ တူညီချက်ကို စုစည်းခြင်း၊ စကားလုံးအဓိပ္ပာယ်ကို ရှင်းပြခြင်း၊ အသိပညာကို ပြန်ထုတ်ယူ၍ ဖြေခြင်း |
| PSI နိမ့်ခြင်း | သင်္ကေတရှာခြင်း၊ နမူနာနှင့် ရွေးချယ်စရာကို တိုက်ဆိုင်စစ်ဆေးခြင်း၊ တွဲဖက်စည်းမျဉ်းအတိုင်း မှန်ကန်စွာ ရေးသွင်းခြင်းတို့ကို အချိန်တိုအတွင်း ထပ်တလဲလဲလုပ်ခြင်း |
VCI မြင့်ပြီး PSI နိမ့်ခြင်းသည် “ခက်တာကို လုပ်နိုင်ပေမယ့် လွယ်တာကို မလုပ်နိုင်ဘူး” ဟူသော ခက်ခဲမှုအဆင့်ကွာခြားချက် မဟုတ်ပါ။ အဓိပ္ပာယ်နှင့် လုပ်မည့်လမ်းကြောင်းကို စကားဖြင့် တည်ဆောက်သော လုပ်ဆောင်မှု၊ ရှာဖွေခြင်း၊ တိုက်ဆိုင်စစ်ဆေးခြင်းနှင့် ရေးသွင်းခြင်းတို့ကို မြန်မြန်နှင့် မှန်မှန် ထပ်တလဲလဲလုပ်သော လုပ်ဆောင်မှုတို့၏ ကွာခြားချက်ဖြစ်သည်။ အညွှန်းကိန်းတစ်ခုချင်းစီကို ဖွဲ့စည်းသော စမ်းသပ်ချက်ခွဲများကို WAIS အညွှန်းကိန်းများ၏ အဓိပ္ပာယ်တွင် ကြည့်နိုင်သည်။
PSI က အသက်တူအုပ်စု၏ ပျမ်းမျှထက် နိမ့်လျှင် အချိန်ကန့်သတ်ထားသော ရှာဖွေမှု၊ တိုက်ဆိုင်စစ်ဆေးမှုနှင့် လက်ဖြင့်ရေးမှုတို့၌ အသက်တူသူများလောက် လုပ်ဆောင်မှုပမာဏ မတိုးလွယ်သည်ကို ဖော်ပြသည်။ PSI က ပျမ်းမျှနှင့်အထက် ရှိသော်လည်း အလွန်မြင့်သော VCI နှင့် ကွာဟမှုကြီးလျှင် မိမိအတွင်း၌ စကားဖြင့် နားလည်သောအဆင့်ထက် စစ်ဆေးမှု သို့မဟုတ် ရိုက်ထည့်မှုတွင် နှိုင်းယှဉ်အားဖြင့် အချိန်ပိုသုံးလွယ်သည်။
VCI မြင့်ပြီး PSI နိမ့်ခြင်းနှင့် GAI မြင့်ပြီး CPI နိမ့်ခြင်းက အဓိပ္ပာယ်တူ မဟုတ်ပါ။ WAIS-IV တွင် GAI သည် VCI နှင့် PRI ကို ပါဝင်စေပြီး CPI တွင် WMI နှင့် PSI ပါဝင်သောကြောင့် GAI နှင့် CPI တို့၏ ကွာခြားချက်တွင် ရလဒ်ပေါင်းစပ်ပုံကို အသေးစိတ် ကြည့်နိုင်သည်။
နားလည်ခြင်းထက် စစ်ဆေးခြင်း၊ ရိုက်ထည့်ခြင်းနှင့် ပုံစံညှိခြင်းတွင် အချိန်ယူရသည်
ဤကွာခြားမှုသည် အဓိပ္ပာယ် သို့မဟုတ် လုပ်မည့်လမ်းကြောင်းကို သတ်မှတ်ပြီးနောက် ရှာဖွေခြင်း၊ တိုက်ဆိုင်စစ်ဆေးခြင်းနှင့် ရေးသွင်းခြင်းတို့ကို ထပ်တလဲလဲလုပ်ရသော အလုပ်များတွင် ထင်ဟပ်လွယ်သည်။
- အစီရင်ခံစာနှင့် စာရွက်စာတမ်း — နိဂုံးနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံကို မြန်မြန်သတ်မှတ်နိုင်သော်လည်း ဂဏန်း၊ ကိုးကားချက်၊ ပုံဇယားနံပါတ်၊ စာပုံစံနှင့် ပူးတွဲဖိုင်တို့ကို ပြည့်စုံအောင်လုပ်ရသောအဆင့် ရှည်သည်။
- ပုံမှန်ထပ်တလဲလဲ လုပ်ရသောအလုပ် — စည်းမျဉ်းနှင့် ခြွင်းချက်အခြေအနေကို နားလည်သော်လည်း ကိစ္စအများအပြားကို အမျိုးအစားခွဲပြီး ပုံစံတူဖြင့် ရိုက်ထည့်စစ်ဆေးရသော အလုပ် ဆက်တိုးရန် ခက်ခဲသည်။
- သင်ယူမှုနှင့် စာမေးပွဲ — သင်ခန်းစာအကြောင်းအရာ သို့မဟုတ် စာစီကုံးမည့်လမ်းကြောင်းကို နားလည်သော်လည်း သင်ပုန်းမှ ကူးရေးခြင်း၊ အချောရေးခြင်းနှင့် မေးခွန်းတိုများစွာကို သတ်မှတ်ချိန်အတွင်း အပြီးလုပ်ရန် ခက်ခဲသည်။
ဘုံအချက်သည် နားလည်ရန် အချိန်ယူနေခြင်းထက် နားလည်ပြီးနောက် လိုအပ်သော ထပ်တလဲလဲလုပ်ဆောင်မှုများတွင် အချိန်စုလာခြင်းဖြစ်သည်။ အလုပ်စတင်ခြင်း၊ အလုပ်ပြောင်းခြင်း၊ စစ်ဆေးခြင်းနှင့် ပြီးစီးခြင်းတို့အနက် ဘယ်နေရာ၌ ရပ်နေသည်ကို နားလည်သော်လည်း အလုပ်မတိုးသည့် အကြောင်းရင်းတွင် အသေးစိတ် ခွဲပြထားသည်။
မြင့်သော ဘာသာစကားနားလည်မှုကို ပြန်သုံးနိုင်သော စနစ်အဖြစ် ပြောင်းနိုင်သည်
မြင့်သော ဘာသာစကားနားလည်မှုကို သုံး၍ အလုပ်အတွက် စံများကို ကြိုတင်တည်ဆောက်လျှင် တူညီသော အဓိပ္ပာယ်ဆုံးဖြတ်မှု သို့မဟုတ် လက်ဖြင့်ရိုက်ထည့်မှုကို ထပ်လုပ်ရသည့် အကြိမ်ကို လျှော့ချနိုင်သည်။
- မရှင်းလင်းသော တောင်းဆိုချက်ကို လိုအပ်ချက်စာရင်းနှင့် ပြီးစီးမှုသတ်မှတ်ချက်အဖြစ် ပြောင်းနိုင်သည်။
- ထပ်တလဲလဲဆုံးဖြတ်ရမှုကို ဆုံးဖြတ်ချက်ချမည့်စံ၊ အသုံးအနှုန်းစာရင်းနှင့် ဥပမာစုအဖြစ် ပြောင်းနိုင်သည်။
- အစီရင်ခံစာ သို့မဟုတ် ပုံမှန်ထုတ်ရသော လက်ရာကို ပုံစံခွက်၊ အလိုအလျောက်ဖြည့်သွင်းမှုနှင့် အလိုအလျောက်စစ်ဆေးမှုတို့အဖြစ် ပြောင်းနိုင်သည်။
အစတွင် တည်ဆောက်ထားသော စံကို နောက်အလုပ်တွင်လည်း သုံးလျှင် လုပ်ဆောင်မှုအမြန်နှုန်းကို အသုံးပြုရသော အလုပ်ပမာဏကိုယ်တိုင် နည်းလာပြီး မြင့်သော ဘာသာစကားနားလည်မှုက အလုပ်တစ်ခုလုံး၏ အမြန်နှုန်းနှင့် တည်ငြိမ်မှုကို အထောက်အကူပြုသည်။ စစ်ဆေးခြင်း၊ ကူးရေးခြင်းနှင့် ရိုက်ထည့်ခြင်းတို့ကို လျှော့ချသော လက်တွေ့နည်းလမ်းများကို လုပ်ဆောင်မှုအမြန်နှုန်း နိမ့်သောသူအတွက် အလုပ်ဆိုင်ရာ နည်းလမ်းများတွင် ရှင်းပြထားသည်။
အလုပ် သို့မဟုတ် အခန်းကဏ္ဍကို ရွေးသောအခါလည်း အလုပ်အမည်ထက် အချိန်တိုအတွင်း လုပ်ဆောင်သော အရေအတွက်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ လိုအပ်ချက်စုစည်းမှု၊ ရှင်းပြမှု၊ အရည်အသွေးတို့အနက် ဘယ်အရာကို အကဲဖြတ်သည်ကို ကြည့်နိုင်သည်။ မြင့်သော ဘာသာစကားနားလည်မှုကို တစ်ကြိမ်နားလည်ရုံဖြင့် မဆုံးစေဘဲ နောက်တစ်ကြိမ် ထပ်တလဲလဲလုပ်ဆောင်မှုကို လျှော့ချသော စနစ်အဖြစ် ထားနိုင်သော အလုပ်မျိုး၌ ဤစွမ်းရည်ကွာခြားမှုကို ပိုလွယ်ကူစွာ အသုံးချနိုင်သည်။