Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Behavior
Click here for the English version

Behavior

מפרקים את השונות בהבנת הנקרא כדי לחשוף את ההשפעות משותף וייחודי של השפה ופענוח

Published: October 11, 2018 doi: 10.3791/58557
Automatic Translation
1, 1
1Florida Center for Reading Research, Florida State University

Summary

כאן אנו מציגים עבור מפרקים את השונות בהבנת הנקרא לתוך ההשפעות משותף וייחודי של השפה ופענוח פרוטוקול.

Abstract

תצוגה פשוטה של הקריאה הוא מודל פופולרי של הקריאה טוען כי הקריאה היא התוצר של פענוח ושפה, עם כל רכיב ייחודי ניבוי הבנת הנקרא. למרות חוקרים טענו אם הסכום ולא התוצר של הרכיבים הוא חזאי טוב יותר, אין חוקרים שחילקת למחיצות את השונות הסביר לבחון את היקף שבו הרכיבים לשתף סטיה לניבוי הקריאה. הזריקות השונות, אנו להחסיר את R2 עבור מודל השפה בלבד מן המודל המלא כדי לקבל R2 ייחודי עבור פענוח. שנית, אנחנו להחסיר את R2 עבור דגם פענוח בלבד מן המודל המלא כדי לקבל R2 ייחודי עבור שפה. שלישית, כדי לקבל את השונות הנפוצות מוסברת על ידי השפה ופענוח, לנו להפחית את הסכום של שני ייחודי R2 R2 עבור הדגם המלא. השיטה היא הפגינו בגישה רגרסיה עם נתונים של תלמידי כיתות 1 (n = 372), 6 (n = 309), ו- 10 (n = 122) באמצעות מדד הנצפה של השפה (הסביל אוצר מילים), פענוח (המילה מתוזמן קריאה), הבנת הנקרא (מבחנים). תוצאות לחשוף כמות גדולה יחסית של השונות בהבנת הנקרא הסביר בכיתה 1 מאת בשונות פענוח ושפה משותפת. על ידי ציון 10, עם זאת, זה אפקט ייחודי של השפה ואת נפוצות השפעת השפה ופענוח שיסבירו את רוב השונות בהבנת הנקרא. תוצאות נידונות בהקשר של גרסה מורחבת של תצוגה פשוטה של הקריאה ומתחשב ייחודי , לשתף השפעות השפה ופענוח לניבוי הבנת הנקרא.

Introduction

תצוגה פשוטה של קריאה1 (SVR) ממשיך כל מודל פופולרי של קריאה בגלל הפשטות-הקריאה שלו (R) הוא תוצר של פענוח (ד) ושפה (L)- והסביר כי SVR נוטה להסביר, בממוצע, כ- 60% של סטיה בקריאה הבנת הנקרא2. SVR המנבא כי מתאמים בין D ו- R ייפגעו לאורך זמן, מתאמים בין L ו- R תגדל עם הזמן. מחקרים תומכים בדרך כלל זה חיזוי3,4,5. ישנם חילוקי דעות, לעומת זאת, לגבי הטופס התפקודי של SVR, עם מודלים מוספים (D + L = R) להסביר את השונות יותר באופן משמעותי בהבנת הנקרא מאשר מודלי מוצרים (D × L = R)6,7,8, ו- a שילוב של סכום [R = D + L + (D × L) המסבירה את הכמות הגדולה ביותר של שונות קריאה והבנת הנקרא3,9.

לאחרונה הרחיבה המודל SVR מעבר regressions מבוסס על משתני שנצפה החבויים דוגמנות משתנה באמצעות ניתוח במפעל מאשרות הבניית מודל משוואתי. D נמדד בדרך כלל עם הקריאה untimed או מתוזמן של מילים אמיתיות ו/או nonwords, R נמדד בדרך כלל על ידי מבחן קריאה סטנדרטית הכוללת אוריינות ומעברים אינפורמטיבי ואחריו שאורכו. L נמדד בדרך כלל על ידי בדיקות של אוצר מילים הבעה, הבנה, במיוחד, את הציונים ראשי, על ידי אמצעים של תחביר הבעה, הבנה והבנת הנשמע. ביותר האורך מחקרים מדווחים כי L unidimensional10,11,12,13. עם זאת, מחקר אורך עוד14 דוחות מבנה שני הגורמים עבור L את הציונים ראשי, מבנה unidimensional בכיתות 4 ו-8. מחקרים שנעשו לאחרונה חתך הרוחב מדווחים כי מודל bifactor הכי מתאים לנתונים וחוזה R15,16,17,18. לדוגמה, Foorman. et al. 16 בהשוואה unidimensional, פקטור שלוש, ארבע-factor, מודלים bifactor של SVR נתונים של תלמידים בכיתות 4-10 ונמצא כי מודל bifactor להתאים בצורה הטובה ביותר, הסביר 72% עד 99% בשונות R. גורם L הכללי הסביר סטיה כל הציונים שבע, אוצר מילים, תחביר ייחודי הסביר השונות רק בכיתה אחת בכל. למרות הגורם D היה למדי בקורלציה עם L ו- R בכל הציונים (0.40-0.60, 0.47-0.74, בהתאמה), זה היה לא ייחודי בקורלציה עם R בנוכחות הגורם L כלליות.

אף-על-פי דוגמנות המשתנים החבויים יש SVR המורחב על ידי ששפך אור על-ממדיות של L ואת התפקיד הייחודי L משחק בחיזוי R מעבר הציונים ראשי, אין מחקרים של SVR מלבד אחד על-ידי. Foorman et al. 19 שחילקת למחיצות את השונות בהבנת הנקרא המגיע באופן ייחודי כדי D ו- L, מה הוא משותף. . זה השמטה גדול בספרות. מבחינה מושגית זה הגיוני D ו- L, יחלקו סטיה לניבוי השפה הכתובה כי זיהוי המילה מצריכה את הכישורים לשונית של הגייה, סמנטיקה, שיח בבית משפט וטקסט רמות20 באופן דומה, הנקרא הלשוני חייב להיות מחובר אורתוגרפיים ייצוגים של הברות מורפימות, מילים, משפטים, השיח אם הטקסט להיות מובן21. הכפלת D מאת L לא יניבו את הידע משותף על-ידי רכיבים אלה. רק פירוק של השונות לתוך מה הוא ייחודי, מה משותף D ו- L ב- R נבואה תחשוף את הידע המשולב קריטי להצלחה של התערבויות חינוכיות.

מחקר שבוצע על ידי. Foorman et al. 19 . זה מפורקת השונות של הבנת הנקרא לתוך מה הוא ייחודי, מה משותף במשותף על ידי D ו- L מועסקים משתנה החבויים מידול הגישה. הפרוטוקול הבא מדגים את הטכניקה עם נתונים של תלמידי כיתות 1, 7 ו- 10 מבוסס על יחיד שנצפו משתנים D (מתוזמן הפענוח), L (הסביל אוצר מילים), ו- R (סטנדרטית לקרוא מבחן בהבנת הנקרא) כדי להפוך את תהליך הפירוק קל להבין. הנתונים מייצגים קבוצת משנה של הנתונים מ. Foorman et al. 19.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

הערה: השלבים הבאים מתארים מרקיבה הכולל השונות במשתנה התלוי (Y) לתוך רכיבי סטיה ייחודי השונות הנפוצות, שונות לא מוסברת המבוסס על שני משתנים עצמאיים הנבחרים (נקרא Equation 1 , Equation 2 בדוגמה זו) באמצעות תוכנה עם ממשק משתמש גרפי, תוכנה לניהול נתונים (ראה טבלה של חומרים).

1. לקרוא את הנתונים לתוך תוכנה עם ממשק משתמש גרפי

  1. לחץ על קובץ.
    1. העבר את העכבר מעל פתוח-
    2. לחץ על נתונים.
  2. אתר את קובץ הנתונים הרלוונטיים במחשב.
    1. אם סוג הקובץ אינו תואם התוכנה עם ממשק משתמש גרפי, לחץ על קבצים מסוג , בחר את תבנית הקובץ המתאימה.
  3. לחץ על פתוח-

2. להעריך את השונות הסביר המשתנה התלוי (Y)

  1. סה כ הסביר השונות בהתבסס על המשתנים תלויים שני – סה כ R2.
    הערה: ערך2 Rנקרא מקדם הדטרמינציה ומייצג את הפרופורציה של השונות של משתנה תלוי המוסברת על ידי קבוצת המשתנים תלויים.
    1. לחץ על נתח ולאחר מרחף עם העכבר מעל רגרסיה ובחר לינארי.
    2. לחץ על המשתנה התלוי ברשימה משתנה. לאחר מכן לחץ על החץ לצד התלויים.
    3. לחץ על המשתנים הבלתי-תלויים שני (X1 ו- X2) ברשימה משתנה. ולאחר מכן לחץ על החץ שליד Independent(s).
    4. לחץ על אישור.
    5. לחץ על חלון התוכן של התוכנה.
      1. השתמש בעכבר כדי לגלול אל המקטע שנקרא מודל סיכום. להקליט את הערך תחת העמודה מרובע R , תווית זה סה כ Rערך2.
  2. סה כ השונות הסביר על בסיסEquation 3
    1. חזור על שלבים 2.1.1 דרך 2.1.4 השימוש רק Equation 1 ברשימה המשתנה הבלתי תלוי.
    2. לחץ על חלון התוכן של התוכנה.
      1. השתמש בעכבר כדי לגלול אל המקטע שנקרא מודל סיכום. תווית ערך זה ולהקליט את הערך תחת העמודה מרובע R Equation 1 R2.
  3. סה כ השונות הסביר על בסיסEquation 4
    1. חזור על שלבים 2.1.1 דרך 2.1.4 השימוש רק Equation 2 ברשימה המשתנה הבלתי תלוי.
    2. לחץ על חלון התוכן של התוכנה.
      1. השתמש בעכבר כדי לגלול אל המקטע שנקרא מודל סיכום. תווית ערך זה ולהקליט את הערך תחת העמודה מרובע R Equation 2 R2.

3. חישוב הרכיבים סטיה וייחודית, נפוץ, לא מוסבר

  1. פתח את תוכנת ניהול הנתונים.
  2. הזן את התוויות הכולל R2, Equation 3 R2, ואת Equation 4 R2 תאים A1, B1 ו- C1, בהתאמה.
  3. הזן את הערך2 סה כ Rמ שלב 2.1.5.1 בתא A2.
  4. הזן Equation 1 Rערך2 משלב 2.2.2.1 בתא B2.
  5. הזן Equation 2 Rערך2 משלב 2.3.2.1 בתא C2.
  6. לחשב את ייחודיות השונות של משתנה 1 (UEquation 1R2) בתוכנת ניהול הנתונים.
    1. בסוג התא D2: "= A2-C2" (קרי, הכולל R2 מינוס Equation 2 R2). בתוך התא D1 תווית ערך זה UEquation 1R2.
  7. חישוב סטיה ייחודי של 2 משתנים (UEquation 2R2) בתוכנת ניהול הנתונים.
    1. בסוג התא E2: "= A2-B2" (קרי, הכולל R2 מינוס Equation 1 R2). ב- E1 תא תווית ערך זה UEquation 2R2.
  8. לחשב את השונות הנפוצות בין משתני 1 ו- 2 (CEquation 5R2) בתוכנת ניהול הנתונים.
    1. בסוג התא F2: "= A2-D2-E2" (קרי, הכולל R2 מינוס UEquation 1R2 מינוס UEquation 2R2). ב F1 תא תווית ערך זה CEquation 5R2.
  9. לחשב את השונות לא מוסברת (e) בתוכנת ניהול נתונים.
    1. בסוג התא G2: "= 1-A2" (קרי, 1-סיכום R2). התא G1 תווית זו ערך אי

4. לתכנן את UX1R2, UX2R2, CX1X2R2וערכי e

הערה: הערכים בתאים D2, E2, F2 ו G2 מותווים.

  1. לחץ וגרור את העכבר מעל התאים D2, E2, F2 ו G2 כדי להדגיש את הנתונים.
  2. לחץ על הוסף ברצועת הכלים של התוכנה לניהול נתונים.
  3. לחץ על תרשימים | תרשים עוגה | תרשים עוגה 2-D-

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

מטרת מחקר זה הייתה לחקור את התרומות השונות משותף וייחודי של השפה (L), פענוח (D) כדי לחזות בהבנת הנקרא (R) כיתות 1, 7 ו- 10 בפלורידה, מדינה דמוגרפיה של מי הם נציג של האומה בתור כולה. היו שם שתי השערות לגבי תחזיות של השונות הסביר בהבנת הנקרא. ראשית, לאחר הציונים ראשי, תרומתו הייחודית של D יקטן באופן משמעותי, תרומתו הייחודית של L יגדל. שנית, תרומתו הייחודית של L ותרומות משותפת של D ו- L יעבור באופן משמעותי לחשבון עבור רוב השונות מעבר ראשוני הציונים.

המשתתפים היו 372 תלמידי כיתה 1, 299 תלמידי כתה ז' ולאחר 122 התלמידים בכיתה 10 בכיתות חינוך כללי 18 בתי ספר במחוזות עירוני גדול שני בפלורידה (אחד בצפון פלורידה והשני במרכז פלורידה). המחקר עקב אחר הנחיות עבור ניסויים, הסכמת ההורים הושג. פירוט מוצא אתני על פני ציונים לצורך המחקר היה: כ-30% שחור; 30% הספרדית; 30% לבן; 5% % 3 אסיאתיות, רב-תרבותית; 2% אחרים. הטווח של ההשתתפות בתוכנית הפדרלית צהריים בבתי הספר המשתתפים 18 היה בין 21.5% ל 100%, עם חציון של 59%.

אמצעי אחד, הנצפה עבור D, L ו- R נבחרו עבור הניתוחים רגרסיה. המדד של פענוח היה מוגבל בזמן (45 s) תראי המילה פענוח מן הבדיקה של המילה הקריאה יעילות-222. L נמדדה על ידי מבחן אוצר מילים לרעיונות, פיבודי התמונות מבחן אוצר מילים (PPVT-4)23, בשימוש נרחב בבתי הספר המשתתפים. במידה זו, התלמידים לראות ארבע תמונות ואומר נקודה זו מתארת את המילה הבודק. R הוערכה עם הבנה קריאה ארצית נורמי לבדוק, את מבחן קריאה שערים-MacGinitie-4 (GMAT-4)24. ה-GMAT-4 ניתנת בקבוצות קטנות של 10 תלמידים בכיתה 1. התלמידים לקרוא חלקים של מעבר ולציין את התמונה המתאים למעבר. ה-GMAT-4 היא קבוצה בניהול בכיתות 7 ו- 10. מעברים להכיל טקסט ספרותי והן מידע, הן מילולית והן הסקתית שאלות מופיעות אפשרויות בחירה. סטודנטים יכולים לצפות בחזרה המעבר. עבור כל שלושה צעדים, מקדמי לקבלת אמינות היו מעל 0.90. עיצוב נתונים חסרים המתוכנן עם שלוש צורות שימש כדי לצמצם את זמן הבדיקה. האמצעים D ו- L נוהלו באחד ההפעלה ושם את הבנת הנקרא מבחן בהפעלה אחרת.

ניתוח רגרסיה כיתה 1 היוו 60% מן השונות הכוללת בהבנת הנקרא. הדגמים סטיה בודדים הראה כי היחס השונות בהבנת הנקרא עקב D היה 43% וכי בנפרד, שיעור השונות בהבנת הנקרא עקב L היה 36%. הערכות שונות אלה הן המתאם בריבוע של מודלים סטטיסטיים נפרד של כל כמנבא והתוצאה, ולכן סכומן של מודלים נפרדים (43 + 36 = 79) הייתה גדולה יותר מהכמות הכוללת של שונות מוסברת (60%). כאשר השונות הכוללת בכיתה 1 היתה מפורקת לתוך אפקטים ייחודיים ומשותפים, D הסביר באופן ייחודי 24% בשונות R ו- L הסביר באופן ייחודי 17% (ראה איור 1). השונות הנפוצות של D ו- L היה 19%.

Figure 1
איור 1. סה כ אחוז השונות הסביר ב כיתה 1 הנקרא מפורקת לתוך השפעות השפה ופענוח משותף וייחודי ולא שונות מוסברת. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

בכיתה 7, ניתוח רגרסיה היוו 53% מן השונות הכוללת בהבנת הנקרא. הדגמים סטיה בודדים הראה כי היחס של שונות בהבנת הנקרא עקב D 25%, שיעור השונות בהבנת הנקרא עקב L היה 46%. איור 2 מציג D הסביר באופן ייחודי 7% בשונות R ו- L הסביר 28%. השונות הנפוצות של D ו- L להסביר בשונות R היה 18%.

Figure 2
באיור 2. סה כ אחוז השונות הסביר ב כיתה ז' הנקרא מפורקת לתוך השפעות השפה ופענוח משותף וייחודי ולא שונות מוסברת. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

בכיתה 10, היוו ניתוח הרגרסיה 61% מן השונות הכוללת בהבנת הנקרא. הדגמים סטיה בודדים הראה כי היחס של שונות בהבנת הנקרא עקב D 19%, שיעור השונות בהבנת הנקרא עקב L היה 54%. איור 3 מראה כי D באופן ייחודי היוו 6% של השונות, ואילו L באופן ייחודי היוו 42% של השונות. השונות הנפוצות של D ו- L להסביר בשונות R היה 13%.

Figure 3
איור 3. סה כ אחוז השונות הסביר ב י' הנקרא מפורקת לתוך השפעות השפה ופענוח משותף וייחודי ולא שונות מוסברת. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

ישנם שלושה שלבים קריטיים בפרוטוקול עבור מפרקים את השונות ב- R אל תוך סטיה משותף וייחודי עקב L ו- d ראשית, להחסיר את R2 במודל L בלבד מן המודל מלא כדי להשיג את R ייחודי2 ד שנית, להחסיר את R2 עבור דגם D בלבד מן המודל מלא כדי להשיג את R ייחודי2 עבור השלישית ל', כדי לקבל את השונות הנפוצות מוסברת על ידי L ו- D, להפחית את הסכום של שני ייחודי R2 R2 עבור הדגם המלא.

שינויים בפרוטוקול הכרחי אם סמויה משתני עבור D ו- L החליף את הקודים דמה של האמצעים הנצפה של פענוח מתוזמן, אוצר המילים הסביל המשמש כאן, אם הפקד משתנים כגון מצב סוציו-אקונומי (SES), מין וגזע / מוצא אתני נוספים על הדגם. חלופות להתוויית בתוצאות תרשימי עוגה יכול גם להיחשב, כגון שימוש מהדיאגרמות. תרשימי עוגה שימשו כאן כך היתה אפשרות להציג את אחוזי סטיה לא מוסברים, כמו גם סטיות משותף וייחודי.

קיימות מגבלות אל היישום של השיטה כפי שמוצג במחקר זה. כדי לפשט את הפרוטוקול, בחרנו אחד הנצפה מדד כל D, L ו- R במקום להשתמש המשתנה החבויים מידול גישה שניקח בדרך כלל כדי לשלוט שגיאת המדידה19. אנו חיסלה בקרת משתנים כגון SES, מגדר, גזע/מוצא אתני, השתמשו חתך הרוחב נתונים עם עיצוב נתונים חסרים מתוכננת ולא נתונים האורך. התמקדנו מפרקים את השונות ברמת סטודנט ולא קיבוץ באשכולות תלמידים בתוך כיתות ובתי ספר. לבסוף, השיטה המוצגת בפרוטוקול עבור השונות מרקיבה לתוך באחוזים של תופעות נפוצות וייחודי של L ו- D ב- R נבואה מניבה תוצאות תיאורי. יש דרך קלה כדי לקבל מבחן סטטיסטי רשמי של משמעות השונות הנפוצות.

טכניקה זו עבור מפרקים את השונות ב- R לתוך ההשפעות משותף וייחודי עקב L ו- D יש יתרונות רבים על פני שיטות קיימות להסתכל אך ורק על אפקטים ייחודיים. והכי חשוב, הטכניקה מתארת מאפיינים מסוימים ההבדל covary, איך אחד אפקט ייחודי עשוי חיוור לעומת האפקט משותף עם עוד מאפיין. הבדיקות הנובע בפרוטוקול הנוכחי הראה כי סכומי כסף ניכרים בפעילויות השונות בהבנת הנקרא היו עקב השפעת נפוצים D ו- L (החל מ- 19% ב- % 1 עד 13 כיתה י') שהופיעו לבוא על חשבון ייחודי תרומת ברה על הציונים. במילים אחרות, התוצאות רגרסיה הראו שירידה במשקל סטיה מהיבול על-ידי D מ 43% כיתה 1 ל 25% ב- % 7-19 כיתה י'. עם זאת, כאשר הסטיה היתה מפורקת, תרומתו הייחודית של D בכיתה 1 היה רק 24%, אשר ירדה ציונים 7 ו- 10-7% ו- 6%, בהתאמה. ממצא זה יש השלכות חינוכיות חשובות בגלל הדגש על פענוח התערבויות בכיתות היסודי נובע אפקט ייחודי של D תוצאות הרגרסיה למרות ההשפעות חלש של פענוח התערבויות העליונה יסודי ו הציונים משני מטא אנליזה25. מידת השונות הנפוצות D ו- L יחד להסביר לניבוי בהבנת הנקרא, במיוחד בכיתות היסודי, מרמז כי יותר הדרכה צריך להיות דגש על השילוב של ידע לשוני- המילה ברמת26,27.

תוצאות הרגרסיה L הראו תמונה קבועה של L תרומה משמעותית הפרופורציות של שונות כדי הנקרא על-פני הציונים, 36% ב- % 1 עד 54 כיתה י'. עם זאת, כאשר נעשה שימוש בשיטה של מפרקים את השונות, תרומתו הייחודית של L על הציונים הראה עלייה דרמטית של 17% בכיתה 1 עד 28% בכיתה 7, ל-42% בכיתה 10. מציאת L חשבונות עבור כל כך הרבה בשונות R ב- הציונים משני בולטת עוד יותר בלימודים SVR שנערכו בין משתנה החבויים מידול הגישה16,17,19 ומציעה את הערך של הוראה על המרכיבים הלשוניים שעושים טקסט מלוכדת26,28.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

המחברים מצהירים כי יש להם אינטרסים כלכליים אין מתחרים.

Acknowledgments

המחקר דיווחו כאן נתמך על ידי המכון במדעי החינוך, מחלקת החינוך של ארצות הברית, דרך subaward ל אוניברסיטת פלורידה מ גרנט R305F100005 אל שירות בדיקה חינוכית כחלק הקריאה על ההבנה יוזמה. הביעו את דעותיהם של המחברים, אינם מייצגים נופים של המכון, מחלקת החינוך של ארצות הברית, שירות הבחינות החינוכי או אוניברסיטת פלורידה.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
IBM SPSS Statistics Software IBM
Microsoft Office Excel Microsoft

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Gough, P., Tunmer, W. Decoding, reading, and reading disability. Remedial and Special Education. 7, 6-10 (1986).
  2. Quinn, J. M., Wagner, R. K. Using meta-analytic structural equation modeling to study developmental change in relations between language and literacy. Child Development. , in press (2018).
  3. Chen, R. S., Vellutino, F. Prediction of reading ability: A cross-validation study of the simple view of reading. Journal of Literacy Research. 29 (1), 1-24 (1997).
  4. Catts, H., Hogan, T., Adlof, S. Developmental changes in reading and reading disabilities. Connections between language and reading disabilities. Catts, H., Kamhi, A. , Erlbaum. Mahwah, NJ. (2005).
  5. Gough, P., Hoover, W., Peterson, C. Some observations on the simple view of reading. Reading comprehension difficulties. Cornoldi, C., Oakhill, J. , Erlbaum. Hillsdale, NH. (1996).
  6. Dreyer, L., Katz, L. An examination of "The Simple View of Reading.". Haskins Laboratories Status Report on Speech Research. SR-111/112. , 161-166 (1992).
  7. Neuhaus, G., Roldan, L., Boulware-Gooden, R., Swank, P. Parsimonious reading models: Identifying teachable subskills. Reading Psychology. 27, 37-58 (2006).
  8. Kershaw, S., Schatschneider, C. A latent variable approach to the simple view of reading. Reading and Writing. 25, 433-464 (2012).
  9. Hoover, W., Gough, P. The simple view of reading. Reading and Writing. 2, 127-160 (1990).
  10. Adlof, S., Catts, H., Little, T. Should the simple view of reading include a fluency component? Reading & Writing. 19, 933-958 (2006).
  11. Anthony, J., Davis, C., Williams, J., Anthony, T. Preschoolers' oral language abilities: A multilevel examination of dimensionality. Learning and Individual Differences. 35, 56-61 (2014).
  12. Bornstein, M., Hahn, C., Putnick, D., Suwalsky, J. Stability of core language skill from early childhood to adolescence: A latent variable approach. Child Development. 85, 1346-1356 (2014).
  13. Protopapas, A., Simos, P., Sideridis, G., Mouzaki, A. The components of the simple view of reading: A confirmatory factor analysis. Reading Psychology. 33, 217-240 (2012).
  14. Tomblin, J. B., Zhang, X. The dimensionality of language ability in school-age children. Journal of Speech, Language, and Hearing Research. 49, 1193-1208 (2006).
  15. Foorman, B., Herrera, S., Petscher, Y., Mitchell, A., Truckenmiller, A. The Structure of Oral Language and Reading and Their Relation to Comprehension in grades kindergarten through grade 2. Reading and Writing. 28 (5), 655-681 (2015).
  16. Foorman, B., Koon, S., Petscher, Y., Mitchell, A., Truckenmiller, A. Examining General and Specific Factors in the Dimensionality of Oral Language and Reading in 4th-10th Grades. Journal of Educational Psychology. 107 (3), 884-899 (2015).
  17. Kieffer, M., Petscher, Y., Proctor, C. P., Silverman, R. Is the whole greater than the sum of its parts? Modeling the contributions of language comprehension skills to reading comprehension in the upper elementary grades. Scientific Studies of Reading. 20 (6), 436-454 (2016).
  18. Kim, Y. S. G., Park, C., Park, Y. Dimensions of discourse level oral language skills and their relation to reading comprehension and written composition: an exploratory study. Reading and Writing. 28, 633-654 (2015).
  19. Foorman, B., Petscher, Y., Herrera, S. Unique and common effects of decoding and language factors in predicting reading comprehension in grades 1-10. Learning and Individual Differences. 63, 12-23 (2018).
  20. Perfetti, C. Reading ability: Lexical quality to comprehension. Scientific Studies of Reading. 11 (4), 357-383 (2007).
  21. Perfetti, C., Stafura, J. Word knowledge in a theory of reading comprehension. Scientific Studies of Reading. 18 (4), 22-37 (2014).
  22. Torgesen, J., Wagner, R., Rashotte, C. Test of Word Reading Efficiency. , 2nd ed, ProEd. Austin, TX. (2012).
  23. Dunn, L., Dunn, D. Peabody Picture Vocabulary Test-4. , Pearson. San Antonio, TX. (2007).
  24. MacGinitie, W., MacGinitie, R., Maria, K., Dreyer, L. Gates-MacGinitie Reading Tests. , 4th ed, Riverside Publishing. Rolling Meadows, IL. (2000).
  25. Wanzek, J., Wexler, J., Vaughn, S., Ciullo, S. Reading interventions for struggling readers in the upper elementary grades: a synthesis of 20 years of research. Reading & Writing. 23, 889-912 (2010).
  26. Foorman, B., Petscher, Y., Stanley, C., Herrera, S. Latent profiles of reading and language and their association with standardized reading outcomes in kindergarten through tenth grade. Journal of Research on Educational Effectiveness. 10 (3), 619-645 (2017).
  27. Lesaux, N. K., Kieffer, M. J., Kelley, J. G., Harris, J. Effects of academic vocabulary instruction for linguistically diverse adolescents: Evidence from a randomized field trial. American Educational Research Journal. 51 (6), 1159-1194 (2014).
  28. Lawrence, J., Crosson, A., Paré-Blagoev, E., Snow, C. Word generation randomized trial: Discussion mediates the impact of program treatment on academic word learning. American Educational Research Journal. 52 (4), 750-786 (2015).

Tags

התנהגות בעיה 140 Decomposing השונות תצוגה פשוטה של קריאה קריאה והבנת הנקרא שפה פענוח רגרסיה
מפרקים את השונות בהבנת הנקרא כדי לחשוף את ההשפעות משותף וייחודי של השפה ופענוח
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Foorman, B. R., Petscher, Y.… More

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).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter