分解阅读理解中的方差, 揭示语言与译码的独特性和共性效应
Summary
在这里, 我们提出了一种将阅读理解中的差异分解为语言和解码的独特和常见效果的协议。
Abstract
阅读的简单视角是一种通俗的阅读模式, 它声称阅读是解码和语言的产物, 每个组成部分都对阅读理解进行了独特的预测。虽然研究人员辩称, 这些成分的总和而不是组件的乘积是否是更好的预测因子, 但没有研究人员对所解释的方差进行划分, 以检查组件在预测读数中的差异程度。为了分解方差, 我们从完整模型中减去仅语言模型的 r2以获得唯一的 r2进行解码。其次, 我们从完整模型中减去 r2的仅解码模型, 以获取语言的唯一 r2 。第三, 为了获得语言和解码所解释的常见方差, 我们从 r2中减去两个唯一 r2与完整模型的总和。该方法在回归方法中以1年级 (n = 372)、6 (n = 309) 和 10 (n = 122) 的学生数据为例, 使用观察到的语言 (接受词汇)、解码 (定时读单词) 和阅读理解 (标准化测试)。结果表明, 在1年级的阅读理解中, 由于译码和语言的共性差异, 差异较大。然而, 在10年级, 它是语言的独特作用和语言和解码的共同作用, 解释了阅读理解中的大部分差异。在阅读的简单视图的扩展版本中讨论了结果, 它考虑了语言和解码在预测阅读理解中的独特和共有的影响。
Introduction
阅读1 (SVR) 的简单视图继续作为一种流行的阅读模式, 因为它的简单性-阅读 (R) 是解码 (D) 和语言 (L) 的产物-并且由于 SVR 倾向于解释, 平均而言, 大约60% 的解释方差在阅读理解2。SVR 预测, D 和 r 之间的相关性会随着时间的推移而下降, L 和 r 之间的相关性将随着时间的推移而增加。研究通常支持这个预测3,4,5。然而, 关于 SVR 的功能形式有分歧, 附加模型 (d + l = r) 解释比产品模型 (d x L = r)6、7、8和 a 的阅读理解差异显著更多。总和和乘积的组合 [R = D + l + (D x l) 解释阅读理解的最大方差3,9。
近年来, 基于观测变量的 SVR 模型通过验证性工厂分析和结构方程建模来扩展到潜在变量建模。D 通常用不计时或定时读实词和/或言语来测量, R 通常是通过一个标准的阅读测试来衡量的, 其中包括识字和信息通道, 后跟多项选择问题。L 通常是通过表现性和接受性词汇的测试, 特别是在小学年级, 通过表达和接受语法和听力理解的方法来衡量的。大多数纵向研究报告, L 是一维10,11,12,13。然而, 另一项纵向研究14报告了 L 在初级职系中的双因素结构和4和8级的一维结构。最近的横断面研究报告, bifactor 模型最适合于数据, 并预测 R15,16,17,18。例如, Foorman等。16比较了一维、三因子、四因子和 bifactor 模型的 SVR 在4-10 年级学生的数据中, 发现 bifactor 模型最适合并解释了 R 中方差的72% 到99%。一般的 L 因子解释了所有七个等级的方差, 词汇和语法唯一解释的差异只有一年级。虽然 D 因子与 l 和 r 在所有级别 (分别为 0.40-0. 60 和 0.47-0. 74) 有适度的相关性, 但在一般 L 因子存在的情况下, 它与 r 没有唯一的关联。
尽管潜在变量建模通过对 l 的维数进行光照来扩展了 SVR, 并且在预测 R 级以外的 Foorman 中发挥了独特的作用, 但没有对 svr 的研究 。19将阅读理解中的差异划分为 D 和 L 的唯一原因以及共同的共同点。这是文学中的一大遗漏。从概念上讲, D 和 L 在预测书面语言时会产生差异, 因为单词识别需要在句子和文本级别20中使用音系学、语义和话语的语言技巧。同样, 语言理解必须与音素、语素、单词、句子和话语的正交表示相连接, 如果要理解文本21。D 乘以 L 不产生这些组件共享的知识。只有将方差分解成什么是唯一的, 以及 D 和 L 在预测 R 中所共享的内容, 才能揭示对教育干预的成功至关重要的综合知识。
Foorman等人的一项研究。19将阅读理解的方差分解为什么是唯一的, 哪些是共同的 D 和 L 使用了潜在的变量建模方法。以下协议演示了基于 D (定时解码)、L (接受词汇) 和 R (标准化阅读理解测试) 的1、7和10级学生数据的技术, 使分解过程容易理解。数据表示 Foorman等数据的子集。19。
Protocol
Representative Results
Discussion
协议中有三关键步骤将 R 中的方差分解为由 L 和 D 引起的唯一和常见方差。首先, 从完整模型中减去 L 型模型中的 r2以获得 D 的唯一 r2 。其次, 从完整模型中减去 D 型模型的 r2 , 以获取 l 和 D 所解释的共同方差, 以获取由 l 和-d 说明的共变差, 并从 r2为完整模型减去两个唯一 r2的总和。
如果 D 和 L 的潜在变量取代了在这里使用?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
这里的研究报告得到了美国教育部教育科学研究所的支持, 通过 subaward 到佛罗里达州立大学, 从赠款 R305F100005 到教育测试服务, 作为阅读理解的一部分。主动。所表达的观点是作者的意见, 不代表研究所、美国教育部、教育测试处或佛罗里达州立大学的意见。
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