Skip to main navigation menu Skip to main content Skip to site footer
##common.pageHeaderLogo.altText##

Computer and Software engineering

June 19, 2026; Cambridge, UK: X International Scientific and Practical Conference «EDUCATION AND SCIENCE OF TODAY: INTERSECTORAL ISSUES AND DEVELOPMENT OF SCIENCES»


РОЗРОБКА МОБІЛЬНОГО ЗАСТОСУНКУ З МЕТОЮ РОЗВИТКУ НАВИЧОК ШВИДКІСНОГО ЧИТАННЯ ЯК ЗАСІБ ПІДВИЩЕННЯ КОГНІТИВНИХ ЗДІБНОСТЕЙ


DOI
https://doi.org/10.36074/logos-19.06.2026.033
Published
30.06.2026

Abstract

Уміння читати є одною з небагатьох навичок, якість оволодіння якою в дитинстві визначає траєкторію всього подальшого інтелектуального розвитку людини. Читання є інструментом, через який дитина отримує доступ до будь-яких знань. Рівень читацької компетентності, досягнутий дитинстві, напряму корелює з успішністю в університеті, рівнем критичного мислення і здатністю до навчання впродовж усього життя.

References

  1. Кузьмінський, А. І. (2005). Педагогіка вищої школи: Навч. посіб. Знання.
  2. Wolf, M. (2007). The story and science of the reading brain. Harper.
  3. Kidd, D. C., & Castano, E. (2013). Reading literary fiction improves theory of mind. Science, 342, 377–380.
  4. Sullivan, A., & Brown, M. (2015). Reading for pleasure and progress in vocabulary and mathematics. British Educational Research Journal, 41(6), 971–991. https://doi.org/10.1002/berj.3180
  5. Skills matter: Further results from the survey of adult skills, additional tables. (2016). Skills matter. OECD. https://doi.org/10.1787/9789264258051-10-en
  6. Bus, A. G., van IJzendoorn, M. H., & Pellegrini, A. D. (1995). Joint book reading makes for success in learning to read: A meta-analysis on intergenerational transmission of literacy. Review of Educational Research, 65(1), 1–21. https://doi.org/10.3102/00346543065001001
  7. Hokamp, C., & Liu, Q. (2017). Lexically constrained decoding for sequence generation using grid beam search. Proceedings of the 55th annual meeting of the association for computational linguistics (volume 1: Long papers). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/p17-1141
  8. King, E., Sabra, A., Kudlur, M., Wang, J., & Warden, P. Flavors of moonshine: Tiny specialized ASR models for edge devices. https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.02523
  9. Radford, A., Jong, W. K., Tao, X., Greg, B., Christine, M., & Ilya, S. (2023). Robust speech recognition via large-scale weak supervision. Proceedings of ICML, 28492–28518.