Decomposição da Variância na Compreensão de Leitura para Revelar os Efeitos Únicos e Comuns da Linguagem e Decodificação.
Summary
Aqui nós apresentamos um protocolo para a decomposição da variância em compreensão de leitura sobre os efeitos da únicos e comuns de linguagem e decodificação.
Abstract
A simples visão de leitura é um modelo popular de leitura que afirma que a leitura é o produto da decodificação e da linguagem, com cada componente exclusivamente prevendo a compreensão da leitura. Embora os pesquisadores argumentaram que se soma ao invés do produto dos componentes é o melhor preditor, pesquisadores não particionou a variância explicada para examinar a extensão a que os componentes compartilham variância na previsão de leitura. Para decompor a variância, subtraímos o R2 para o modelo somente de linguagem do modelo completo para obter o exclusivo R2 para decodificação. Em segundo lugar, subtraímos o R2 para o modelo somente de decodificação do modelo completo para obter o exclusivo R2 para língua. Em terceiro lugar obter a variância comum explicado pela linguagem e decodificação, subtraímos a soma dos dois únicos R2 do R2 para o modelo completo. O método é demonstrado em uma abordagem de regressão com dados de alunos em classes 1 (n = 372), 6 (n = 309) e 10 (n = 122) usando uma medida observada da linguagem (vocabulário receptivo), decodificação (leitura de palavra cronometrado) e compreensão (teste padronizado) de leitura. Os resultados revelam uma quantidade relativamente grande de variância em explicado na série 1 de compreensão de leitura pela variância comum em decodificação e linguagem. Pelo grau 10, no entanto, é o único efeito da linguagem e o efeito comum de linguagem e decodificação que explicou a maioria da variância em compreensão de leitura. Os resultados são discutidos no contexto de uma versão expandida da exibição simples de leitura que considera efeitos exclusivos e compartilhados de descodificação na previsão de compreensão de leitura e linguagem.
Introduction
A simples visão de leitura1 (SVR) continua como um modelo popular de leitura por causa de sua simplicidade-leitura (R) é o produto de decodificação (D) e linguagem (L)- e porque SVR tende a explicar, em média, cerca de 60% de explicou variância em leitura compreensão2. SVR prevê que as correlações entre D e R irão diminuir ao longo do tempo e que as correlações entre L e R vão aumentar ao longo do tempo. Estudos geralmente suportam esta previsão3,4,5. Existem divergências, no entanto, sobre a forma funcional da SVR, com modelos de aditivos (D + L = R) explicando a variação mais significativamente na compreensão do que os modelos de produto de leitura (D × L = R)6,7,8e um combinação de soma e produto [R = D + L + (D × L) explicando a maior quantidade de variância na leitura compreensão3,9.
Recentemente, o modelo SVR expandiu-se além de regressões com base em variáveis observadas para modelagem de variável latente usando análise confirmatória da fábrica e modelagem de equações estruturais. D é normalmente medido com duração indeterminada ou atingiu o tempo de leitura de palavras reais e/ou nonwords e R é normalmente medido por um teste padronizado de leitura que inclui a alfabetização e informativas passagens seguidas de questões de múltipla escolha. L é tipicamente medida por testes de vocabulário expressivo e receptivo e, especialmente nas séries primárias, através de medidas de sintaxe expressiva e receptiva e compreensão auditiva. Mais estudos longitudinais relatam que L é unidimensional10,11,12,13. No entanto, outro estudo longitudinal14 relata uma estrutura de dois fatores para L nas classes primárias e uma estrutura unidimensional de grau 4 e 8. Recentes estudos transversais relatam que um modelo de bifactor melhor se ajusta os dados e prediz R15,16,17,18. Por exemplo, Foorman et al 16 comparado unidimensional, três fatores, quatro fatores e bifactor modelos de SVR nos dados de alunos em séries 4-10 e descobriu que um modelo de bifactor se encaixam melhor e explicou 72% a 99% da variância em R. Um fator geral de L explicou que a variação em todas as sete notas e vocabulário e sintaxe excepcionalmente explicou variância apenas em um grau cada. Embora o fator D foi moderadamente correlacionado com L e R, em todos os graus (0,40-0,60 e 0,47-0,74, respectivamente), não foi exclusivamente correlacionado com R na presença do fator geral de L.
Apesar de modelagem variável latente tem expandido SVR derramando luz sobre a dimensionalidade do L e o único papel que L desempenha na previsão R além as notas primárias, não há estudos de SVR exceto um por Foorman et al 19 particionou a variância em compreensão de leitura em que é devido exclusivamente a D e L e o que é partilhado em comum. Esta é uma grande omissão na literatura. Conceitualmente, faz sentido que D e L compartilharia variância na previsão de linguagem escrita porque o reconhecimento da palavra implica as habilidades linguísticas de fonologia, semântica e discurso com a frase e texto níveis20. Da mesma forma, compreensão linguística deve ser ligado a representações ortográficas de fonemas, morfemas, palavras, frases e discursos se texto é para ser entendido21. Multiplicando-se D por L não rende o conhecimento compartilhado por estes componentes. Apenas a decomposição da variância no que é único e o que é compartilhado por D e L r prever irá revelar o conhecimento integrado crucial para o sucesso das intervenções educativas.
Um estudo de Foorman et al 19 que decompor a variação de compreensão de leitura no que é único e que é partilhado em comum por D e L empregou uma variável latente, abordagem de modelagem. O protocolo seguinte demonstra a técnica com dados de alunos em graus 1, 7 e 10 baseado em único observado variáveis para D (decodificação cronometrado), L (vocabulário receptivo) e R (padronizado de teste de compreensão de leitura) para tornar o processo de decomposição fácil de entender. Os dados representam um subconjunto dos dados de Foorman et al 19.
Protocol
Representative Results
Discussion
Existem três passos críticos no protocolo de decomposição da variância em R em variância única e comum devido a L e D. Em primeiro lugar, subtraia a R2 no modelo L-somente a partir do modelo completo para obter o exclusivo R2 para D. Em segundo lugar, subtraia a R2 para o modelo D-somente a partir do modelo completo para obter o exclusivo R2 para L. terceiro, para obter a variância comum explicada por L e D, subtrair a soma das duas únicas R2 do R2</sup…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
A pesquisa relatada aqui foi apoiada pelo Instituto de Educação Ciências, departamento de educação dos Estados Unidos, através de um subaward para a Florida State University de Grant R305F100005 para o Educational Testing Service como parte da leitura para a compreensão Iniciativa. As opiniões expressadas são as dos autores e não representam a opinião do Instituto, o U.S. Department of Education, Educational Testing Service ou Florida State University.
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