Summary

언어의 고유 하 고 일반적인 효력을 독에 대 한 분산 분해 및 디코딩

Published: October 11, 2018
doi:

Summary

여기 우리 언어와 해독의 독특하고 일반적인 효과에 독에 대 한 분산 분해 프로토콜을 제시.

Abstract

독서의 간단한 보기는 읽기 디코딩 및 유일 하 게 독 해를 예측 하는 각 구성 요소와 언어의 제품을 주장 하는 독서의 인기 모델 이다. 연구원 합 구성의 제품 보다는 더 나은 예언자 인지 주장 하고있다, 비록 아무 연구 구성 요소 공유 읽기 예측에 정도 검사를 설명 하는 분산을 분할 수 있다. 분산 분해, 우리는 디코딩을 위한 독특한 R2 를 전체 모델에서 언어 전용 모델에 대 한 R2 를 뺍니다. 둘째, 우리는 언어에 대 한 독특한 R2 를 전체 모델에서 디코딩 전용 모델에 대 한 R2 를 뺍니다. 셋째, 일반적인 차이를 설명 언어 및 디코딩, 우리는 두 개의 독특한 R2 에서 전체 모델에 대 한 R2 의 합계를 뺍니다. 방법은 1 학년에서 학생 들 로부터 데이터와 회귀 접근법에서 설명 된다 (n = 372), 6 (n = 309), 10 (n = 122) 언어 (수용 어휘)의 관찰된 측정을 사용 하 여, 디코딩 (초과 단어 읽기), 및 독 (시험). 결과 상대적으로 많은 양의 디코딩 및 언어에서 일반적인 분산에 의해 급료 1에서에서 설명 하는 독에 분산을 공개. 그러나 10 학년에 의해, 그것은 언어의 독특한 효과 독에 대 한 분산의 대부분을 설명 하는 언어와 해독의 일반적인 효과입니다. 결과 간단한 보기의 독서의 언어와 예측 독에서 해독의 고유 하 공유 효과 고려 하는 확장된 버전의 맥락에서 설명 합니다.

Introduction

간단한 보기 읽기1 (SVR) 계속 읽기 때문에 그것의 단순 읽기 (R)의 인기 있는 모델은 디코딩 (D)의 제품 및 언어 (L)-의 약 60% 설명 읽기에 SVR, 평균, 설명 하는 경향이 있기 때문에 이해2. SVR 예측 D와 R 사이 상관 관계 시간이 지남에 감소 됩니다 그리고 L과 R 사이의 상관 관계 시간이 지남에 증가할 것 이다. 연구는 일반적으로이 예측3,,45를 지원합니다. 그러나 있다 논쟁,, 가산적 모델 SVR의 기능 형태에 대 한 (D + L = R) 독 제품 모델 보다 훨씬 더 많은 변화를 설명 (D × L = R)6,7,8, 그리고 합계 및 제품의 조합 [R = D + L + (D × L) 설명 이해3,9독서에 분산의 큰 금액.

최근 SVR 모델 확정 공장 분석과 구조 방정식 모델링을 사용 하 여 잠재 변수 모델링 관찰된 변수 기반 regressions 넘어 확대 하고있다. D는 일반적으로 실제 단어 nonwords의 없이 또는 초과 읽기와 측정 하 고 R 일반적으로 능력과 정보 구절 객관식 질문 다음을 포함 하는 표준화 된 읽기 테스트에 의해 측정 된다. L은 일반적으로 표현 하 고 수용 구문 및 듣기의 측정에 의해 기본 성적에 특히, 그리고 표현 하 고 수용 어휘 테스트에 의해 측정 됩니다. 가장 경도 연구 보고 L unidimensional10,11,,1213. 그러나, 다른 경도 연구14 L에 대 한 기본 학년에 4-8 학년에서 unidimensional 구조 이중 구조를 보고합니다. 최근 횡단면 연구 보고 bifactor 모델 최고의 데이터 및 예측 R15,,1617,18. 예를 들어 Foorman 외. 16 unidimensional, 3 단계, 4 단계, 및 4-10 학년에서 학생 데이터에서 SVR의 bifactor 모델을 비교 및 bifactor 모델 가장 적합 하 고 인민에 대 한 분산의 72% ~ 99%를 설명 발견 일반 L 요소 모든 7 학년 및 어휘와 구문에 고유 하 게 설명만 한 학년에 설명 했다. 비록 D 요소는 적당히 연관 L과 R 모든 학년에서 (0.40 0.60 및 0.47-0.74, 각각), 그것은 고유 하 게 상관 하지 r 일반 L 요인 존재.

비록 잠재 변수 모델링 확장된 SVR L과 독특한 역할 L R 기본 성적, Foorman 그 외 여러분 에 의해 하나를 제외 하 고는 SVR의 없음 연구 넘어 예측의 차원에 의해 19 D와 L 고유 예정 이며 무슨 공통점 공유 하는에 독에 대 한 분산을 분할 수 있다. 이것은 문학에서 큰 누락 이다. 개념적으로 D와 L 단어 인식 음운론, 의미론, 텍스트와 문장 레벨20에서 담의 언어 능력을 수반 하기 때문에 문된 어를 예측에 대 한 분산 공유 것이 의미가 있습니다. 마찬가지로, 텍스트 이해21을 사용 하는 경우 언어 이해 표음, 형태소, 단어, 문장, 그리고 담의 직교 표현에 연결 되어야 합니다. L D 멀티 이러한 구성 요소에 의해 공유 하는 정보를 생성 하지 않습니다. 무엇 고유 이며 D와 L 예측 연구에 의해 공유로 분산을 분해 통합된 지식 교육 개입의 성공에 중요 한 발표할 예정 이다.

Foorman 그 외 여러분 에 의해 한 연구 무엇 고유 이며 무슨 D와 L에서 공통 공유에 독의 분산 분해 19 잠재 변수 접근 모델링 고용. 다음 프로토콜 1, 7, 및 단일 변수 D (초과 디코딩), L (수용 어휘), 및 R에 대 한 관찰에 따라 10 학년 학생 들 로부터 데이터 기술을 보여줍니다 (읽기 이해력 테스트 표준화) 분해 과정을 만들기 이해 하기 쉬운. 데이터는 Foorman 그 외 여러분 에서 데이터의 하위 집합을 나타냅니다. 19.

Protocol

참고: 다음 단계 독특한 분산, 일반적인 분산, 그리고 설명할 수 없는 분산 구성 요소 ( 라는 두 개의 선택 된 독립 변수를 기반으로 종속 변수 (Y)에 분해 총 분산을 설명 및 이 예) 그래픽 사용자 인터페이스와 함께 소프트웨어 및 데이터 관리 소프트?…

Representative Results

이 연구의 목적은 언어 (L)의 고유 하 고 일반적인 분산의 기여를 조사 하 고 디코딩 (D)이 독 (R) 1, 7, 및 10 학년 플로리다에서 국가에 그 인구 예측는으로 국가의 대표 한 전체입니다. 독에 설명 된 분산의 예측에 관한 두 가지 가설을 확인 하 고 있었다. 첫째, 기본 등급 후 D의 독특한 공헌 크게 줄어, 그리고 L의 독특한 공헌 증가할 것 이다. 둘째, L의 독특한 공헌과 D와 L의 ?…

Discussion

L과 디 독특하고 일반적인 분산에 R에 분산 분해 프로토콜에 있는 3 개의 중요 한 단계 첫째, d.에 대 한 독특한 R2 를 전체 모델에서 L 전용 모델에서 R2 빼기 둘째, 독특한 R2 나 3, L과 D에 의해 설명 하는 일반적인 차이를 위한 얻기, 전체 모델에 대 한 R2 에서 두 개의 고유 R2 의 합을 전체 모델에서 D 전용 모델에 대 한 R2 를 뺍니다.

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Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

여기에서 보고 된 연구에 의해 교육 과학 연구소, 미국 교육부, 이해에 대 한 읽기의 일환으로 교육 테스트 서비스 그랜트 R305F100005에서 플로리다 주립 대학에 subaward를 통해 지원 이니셔티브입니다. 의견 표명 그 저자 이며 연구소, 미국 교육부, 교육 시험 서비스, 또는 플로리다 주립 대학교를 대표 하지 않는다.

Materials

IBM SPSS Statistics Software IBM
Microsoft Office Excel Microsoft

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Citazione di questo articolo
Foorman, B. R., Petscher, Y. Decomposing the Variance in Reading Comprehension to Reveal the Unique and Common Effects of Language and Decoding. J. Vis. Exp. (140), e58557, doi:10.3791/58557 (2018).

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