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भाषा और डिकोडिंग के अनूठे और सामान्य प्रभावों को प्रकट करने के लिए पढ़ने की समझ में विचरण को लिखना

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

Summary

यहां हम भाषा और डिकोडिंग के अनूठे और आम प्रभावों में पढ़ने की समझ में विचरण के लिए एक प्रोटोकॉल प्रस्तुत करते हैं ।

Abstract

पढ़ने का सरल दृश्य पढ़ने का दावा है कि पढ़ने का एक लोकप्रिय मॉडल है कि पढ़ना डिकोडिंग और भाषा का उत्पाद है, प्रत्येक घटक के साथ विशिष्ट रूप से पढ़ने की समझ की भविष्यवाणी । हालांकि शोधकर्ताओं ने तर्क दिया है कि योग के बजाय घटकों के उत्पाद बेहतर कारक है, कोई शोधकर्ताओं ने विभाजित किया है विचरण की जांच करने के लिए समझाया कि किस हद तक घटक साझा प्रसरण पढ़ने की भविष्यवाणी में । प्रसरण को विघटित करने के लिए, हम डिकोडिंग के लिए अद्वितीय r2 प्राप्त करने के लिए पूर्ण मॉडल से भाषा-केवल मॉडल के लिए r2 घटाना । दूसरा, हम पूर्ण मॉडल से डिकोडिंग केवल मॉडल के लिए आर2 घटाना भाषा के लिए अद्वितीय आर2 प्राप्त करने के लिए । तीसरा, भाषा और डिकोडिंग द्वारा समझाया आम विचरण प्राप्त करने के लिए, हम पूर्ण मॉडल के लिए आर2 से दो अद्वितीय आर2 की राशि घटाना । विधि एक प्रतिगमन दृष्टिकोण में ग्रेड 1 में छात्रों से डेटा के साथ प्रदर्शन किया है (n = ३७२), 6 (n = ३०९), और 10 (n = १२२) भाषा का एक स्वीकार्य माप का उपयोग (ग्रहणशील शब्दावली), डिकोडिंग (समय पर शब्द पढ़ने), और पढ़ने समझ (मानकीकृत परीक्षण) । परिणाम पढ़ना समझ में विचरण की एक अपेक्षाकृत बड़ी राशि से पता चलता है decoding और भाषा में आम विचरण से 1 ग्रेड में समझाया । 10 ग्रेड से, तथापि, यह भाषा का अनूठा प्रभाव और भाषा और डिकोडिंग के आम प्रभाव है कि पढ़ने की समझ में विचरण के बहुमत समझाया है । परिणाम पढ़ने कि भाषा और पढ़ने की समझ की भविष्यवाणी में डिकोडिंग के अद्वितीय और साझा प्रभाव समझता है की साधारण दृश्य के एक विस्तारित संस्करण के संदर्भ में चर्चा कर रहे हैं ।

Introduction

1 पढ़ने (SVR) के साधारण दृश्य क्योंकि अपनी सादगी पढ़ने का एक लोकप्रिय मॉडल के रूप में जारी है (आर) decoding के उत्पाद है (डी) और भाषा (एल)-और क्योंकि SVR को समझाने की जाती है, औसत पर, लगभग ६०% पढ़ने में समझाया विचरण का समझ2। SVR भविष्यवाणी की है कि डी और आर के बीच सहसंबंध समय पर गिरावट आएगी और एल और आर के बीच सहसंबंध समय के साथ वृद्धि होगी । अध्ययन आम तौर पर इस भविष्यवाणी3,4,5समर्थन करते हैं । वहां असहमति है, तथापि, SVR के कार्यात्मक रूप के बारे में, additive मॉडल के साथ (डी + एल = आर) उत्पाद मॉडल (डी × एल = आर)6,7,8, और एक से पढ़ने की समझ में काफी अधिक विचरण समझा योग और उत्पाद का संयोजन [आर = डी + एल + (डी × एल)3,9समझ पढ़ने में विचरण की सबसे बड़ी राशि समझा ।

हाल ही में SVR मॉडल पुष्टि फैक्टरी विश्लेषण और संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग का उपयोग कर अव्यक्त चर मॉडलिंग के लिए मनाया चर के आधार पर हीनताओं से परे का विस्तार किया गया है । डी आम तौर पर वास्तविक शब्द और/या गैर शब्दों और आर के असामयिक या समय पर पढ़ने के साथ मापा जाता है आम तौर पर एक मानकीकृत पढ़ने की परीक्षा है कि साक्षरता और सूचना मार्ग कई विकल्प सवालों के बाद भी शामिल है द्वारा मापा जाता है । एल आम तौर पर अर्थपूर्ण और ग्रहणशील वाक्यविंयास और सुन समझ के उपायों के द्वारा, विशेष रूप से प्राथमिक ग्रेड में, अर्थपूर्ण और ग्रहणशील शब्दावली के परीक्षणों से मापा जाता है । मोस्ट अनुदैर्ध्य स्टडीज की रिपोर्ट है कि एल संकते10,11,12,13है । हालांकि, एक अंय अनुदैर्ध्य अध्ययन14 एल के लिए प्राथमिक ग्रेड में एक दो कारक संरचना और 4 और 8 ग्रेड में एक संकते संरचना की रिपोर्ट । हाल ही में पार अनुभागीय अध्ययन रिपोर्ट है कि एक bifactor मॉडल सबसे अच्छा डेटा फिट बैठता है और अनुसंधान15,16,17,18की भविष्यवाणी की । उदाहरण के लिए, Foorman एट अल. 16 की तुलना में संकते, तीन कारक, चार कारक, और ग्रेड 4-10 में छात्रों से डेटा में SVR के bifactor मॉडल और पाया कि एक bifactor मॉडल सबसे अच्छा फिट और ७२% के लिए आर में विचरण के ९९% समझाया । एक सामांय एल फैक्टर सभी सात ग्रेड और शब्दावली और वाक्यविंयास में विचरण की व्याख्या की विशिष्ट केवल एक ग्रेड प्रत्येक में विचरण समझाया । हालांकि डी फैक्टर मामूली सभी ग्रेड में एल और आर के साथ संबद्ध किया गया था (0.40-0.60 और 0.47-0.74, क्रमशः), यह अनन्य रूप से सामान्य एल कारक की उपस्थिति में आर के साथ संबद्ध नहीं था.

हालांकि अव्यक्त चर मॉडलिंग एल की आयामी और अद्वितीय भूमिका है कि एल प्राथमिक ग्रेड से परे आर की भविष्यवाणी में खेलता है, Foorman एट अल द्वारा एक को छोड़कर SVR का कोई अध्ययन पर प्रकाश बहा द्वारा SVR विस्तार किया गया है । 19 क्या कारण है अद्वितीय रूप से डी और एल और क्या आम में साझा किया जाता है में समझ में पढ़ने में विचरण विभाजन है । यह साहित्य में बड़ी चूक है । धारणा यह समझ में आता है कि डी और एल लिखित भाषा की भविष्यवाणी में विचरण का हिस्सा है क्योंकि शब्द मांयता स्वरविज्ञान, शब्दार्थ विज्ञान, और वाक्य और पाठ के स्तर पर बहस के भाषाई कौशल पर जोर देता है20। इसी तरह, भाषाई समझ स्वनिम, morphemes, शब्दों, वाक्यों, और प्रवचन के लिखने का अभ्यावेदन से जुड़ा होना चाहिए अगर पाठ को21समझा जा रहा है । गुणा D से एल इन घटकों द्वारा साझा ज्ञान उपज नहीं है । क्या अद्वितीय है और क्या अनुसंधान की भविष्यवाणी में डी और एल द्वारा साझा किया जाता है में विचरण के केवल अपघटन एकीकृत ज्ञान शैक्षिक हस्तक्षेप की सफलता के लिए महत्वपूर्ण प्रकट होगा ।

Foorman एट अल द्वारा एक अध्ययन । 19 कि क्या अद्वितीय है और क्या डी और एल द्वारा आम में साझा एक अव्यक्त चर मॉडलिंग दृष्टिकोण कार्यरत है में समझ पढ़ने के विचरण विघटित । निंनलिखित प्रोटोकॉल ग्रेड 1, 7 में छात्रों से डेटा के साथ तकनीक को दर्शाता है, और 10 डी के लिए एकल मनाया चर के आधार पर (समय पर डिकोडिंग), एल (ग्रहणशील शब्दावली), और आर (मानकीकृत पढ़ने समझ परीक्षण) बनाने के लिए अपघटन प्रक्रिया आसान समझने के लिए । डेटा Foorman एट अल से डेटा का एक सबसेट का प्रतिनिधित्व करते हैं । 19. शी.

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Protocol

नोट: नीचे दिए गए चरणों का वर्णन कुल प्रसरण में कोई निर्भर चर (Y) में अद्वितीय प्रसरण, सामान्य प्रसरणऔर अस्पष्टीकृत प्रसरण घटक पर आधारित दो चयनित स्वतंत्र चर (कहलाता Equation 1है और Equation 2 इस उदाहरण के लिए) एक ग्राफिकल यूजर इंटरफेस और डेटा प्रबंधन सॉफ्टवेयर के साथ सॉफ्टवेयर का उपयोग ( सामग्री की तालिकादेखें) ।

1. एक ग्राफिकल यूजर इंटरफेस के साथ सॉफ्टवेयर में डेटा पढ़ना

  1. फ़ाइल पर क्लिक करें ।
    1. खुले पर माउस होवर करें ।
    2. डेटा पर क्लिक करें ।
  2. कंप्यूटर पर संबंधित डेटा फ़ाइल की स्थिति जानें ।
    1. यदि फ़ाइल प्रकार किसी ग्राफ़िकल यूज़र इंटरफ़ेस के साथ सॉफ़्टवेयर के संगत नहीं है, तो इस प्रकार की फ़ाइलों पर क्लिक करें और उपयुक्त फ़ाइल स्वरूप चुनें ।
  3. खोलें पर क्लिक करें ।

2. निर्भर चर (Y) में समझाया गया प्रसरण का अनुमान लगाएं

  1. कुल प्रसरण दो स्वतंत्र चर — कुल R2के आधार पर समझाया गया है ।
    नोट: एक R2 मान निर्धारण के गुणांक के रूप में जाना जाता है और एक निर्भर चर स्वतंत्र चर का एक सेट द्वारा समझाया गया है के लिए प्रसरण का अनुपात का प्रतिनिधित्व करता है ।
    1. विश्लेषण पर क्लिक करें और प्रतिगमन पर माउस मंडराना और रैखिक चुनें ।
    2. चर सूची में निर्भर चर पर क्लिक करें । फिर निर्भरके बगल में तीर पर क्लिक करें ।
    3. चर सूची में दो स्वतंत्र चर (x1 और x2) पर क्लिक करें । फिर स्वतंत्र (ओं)के बगल में तीर पर क्लिक करें ।
    4. ठीकक्लिक करें ।
    5. सॉफ्टवेयर के दर्शक खिड़की पर क्लिक करें ।
      1. मॉडल सारांशनामक अनुभाग पर स्क्रॉल करने के लिए माउस का उपयोग करें । स्तंभ r वर्ग के अंतर्गत मान रिकॉर्ड करें और यह मान कुल r2लेबल ।
  2. कुल प्रसरण के आधार पर समझाया गयाEquation 3
    1. दोहराएं चरण 2.1.1 2.1.4 के माध्यम Equation 1 से केवल स्वतंत्र चर सूची में उपयोग कर ।
    2. सॉफ्टवेयर के दर्शक खिड़की पर क्लिक करें ।
      1. मॉडल सारांशनामक अनुभाग पर स्क्रॉल करने के लिए माउस का उपयोग करें । स्तंभ r वर्ग के अंतर्गत मान रिकॉर्ड करें और यह मान Equation 1 r2लेबल ।
  3. कुल प्रसरण के आधार पर समझाया गयाEquation 4
    1. दोहराएं चरण 2.1.1 2.1.4 के माध्यम Equation 2 से केवल स्वतंत्र चर सूची में उपयोग कर ।
    2. सॉफ्टवेयर के दर्शक खिड़की पर क्लिक करें ।
      1. मॉडल सारांशनामक अनुभाग पर स्क्रॉल करने के लिए माउस का उपयोग करें । स्तंभ r वर्ग के अंतर्गत मान रिकॉर्ड करें और यह मान Equation 2 r2लेबल ।

3. अद्वितीय, आम, और अस्पष्टीकृत विचरण घटकों कंप्यूटिंग

  1. डेटा प्रबंधन सॉफ़्टवेयर खोलें ।
  2. क्रमश: r2, Equation 3 r2, और Equation 4 r2 कक्षों A1, B1, और c1, में कुल लेबल दर्ज करें ।
  3. कक्ष A2 में चरण 2.1.5.1 से कुल R2 मान दर्ज करें ।
  4. Equation 1 कक्ष B2 में चरण 2.2.2.1 से R2 मान दर्ज करें ।
  5. Equation 2 कक्ष c2 में चरण 2.3.2.1 से R2 मान दर्ज करें ।
  6. डेटा प्रबंधन सॉफ्टवेयर में चर 1 (यूEquation 1आर2) के अद्वितीय विचरण की गणना ।
    1. कक्ष D2 प्रकार में: "= A2-C2" (यानी, कुल r2 शूंय Equation 2 से r2) । कक्ष D1 लेबल में यह मान UEquation 1R2।
  7. डेटा प्रबंधन सॉफ्टवेयर में चर 2 (यूEquation 2आर2) के अद्वितीय विचरण की गणना ।
    1. कक्ष E2 प्रकार में: "= A2-B2" (यानी, कुल r2 शूंय Equation 1 से r2) । सेल E1 लेबल में यह मान यूEquation 2आर2।
  8. डेटा प्रबंधन सॉफ़्टवेयर में चर 1 और 2 (CEquation 5R2) के बीच सामांय प्रसरण परिकलित करें ।
    1. कक्ष F2 प्रकार में: "= A2-D2-E2" (यानी, कुल r2 शूंय से uEquation 1r2 शूंय uEquation 2r2) । कक्ष F1 लेबल में यह मान CEquation 5R2।
  9. डेटा प्रबंधन सॉफ़्टवेयर में अस्पष्टीकृत प्रसरण (e) परिकलित करें ।
    1. कक्ष G2 प्रकार में: "= 1-A2" (यानी, 1-कुल R2). सेल G1 लेबल में यह मान e ।

4. प्लॉट ux1r2, ux2r2, Cx1x2r2, और e मान

नोट: कक्ष D2, E2, F2, और G2 में मान प्लॉट किए गए हैं.

  1. डेटा हाइलाइट करने के लिए माउस को D2, E2, F2, और G2 के कक्षों पर क्लिक करें और खींचें ।
  2. डेटा प्रबंधन सॉफ़्टवेयर के रिबन पर डालें पर क्लिक करें.
  3. चार्ट पर क्लिक करें । पाइ चार्ट । 2-डी पाइ चार्ट ।

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Representative Results

इस अध्ययन का उद्देश्य भाषा के अद्वितीय और आम विचरण के योगदान की जांच (एल) और डिकोडिंग (डी) 1 ग्रेड में पढ़ने की समझ (आर) की भविष्यवाणी करने के लिए था, 7, और 10 फ्लोरिडा में, एक राज्य जिसका जनसांख्यिकी के रूप में देश के प्रतिनिधि है एक पूरे. इस प्रसरण के पूर्वानुमान के बारे में दो परिकल्पनाएं पढ़ने की समझ में समझाया गया था । पहले, प्राथमिक ग्रेड के बाद, डी का अनूठा योगदान काफी कम हो जाएगा, और एल का अनूठा योगदान बढ़ जाएगा । दूसरा, एल के अद्वितीय योगदान और डी और एल के साझा योगदान काफी प्राथमिक ग्रेड से परे विचरण के बहुमत के लिए खाते में होगा ।

प्रतिभागियों को ग्रेड 1 में ३७२ छात्रों, 7 ग्रेड में २९९ छात्र थे, और १२२ 10 ग्रेड में जनरल शिक्षा कक्षाओं में दो फ्लोरिडा में बड़े शहरी जिलों में 18 स्कूलों से (उत्तरी फ्लोरिडा में एक और केंद्रीय फ्लोरिडा में अंय) । अध्ययन के बाद मानव विषयों और माता पिता की सहमति के लिए दिशानिर्देश प्राप्त किया गया था । अध्ययन के लिए ग्रेड में जातीयता टूट गया था: लगभग 30% काला; 30% हिस्पैनिक; 30% सफेद; 5% एशियाई, 3% बहुसांस्कृतिक; 2% अंय । 18 भाग लेने वाले स्कूलों में संघीय दोपहर के भोजन के कार्यक्रम में भाग लेने की सीमा २१.५% से १००% तक था, ५९% की एक औसत के साथ ।

एकल, डी, एल, और आर के लिए चौकस उपायों हीनता विश्लेषण के लिए चुना गया । डिकोडिंग का उपाय समय-सीमित (४५ s) शब्द पढ़ने की क्षमता के परीक्षण से दृष्टि शब्द डिकोडिंग-222. एल एक ग्रहणशील शब्दावली परीक्षण द्वारा मापा गया था, Peabody चित्र शब्दावली परीक्षण (PPVT-4)23, व्यापक रूप से भाग लेने वाले स्कूलों में इस्तेमाल किया । इस उपाय में, छात्रों को चार चित्र और एक शब्द है कि परीक्षक कहते है चित्रित करने के लिए बिंदु देखते हैं । आर एक राष्ट्रीय स्तर पर पढ़ने समझ परीक्षण के साथ मूल्यांकन किया गया था, गेट्स-MacGinitie पढ़ने परीक्षण-4 (GMAT-4)24। GMAT-4 ग्रेड 1 में 10 छात्रों के छोटे समूहों में प्रशासित है । छात्रों को एक मार्ग के भागों को पढ़ने और चित्र है कि पारित होने के लिए संगत संकेत मिलता है । GMAT-4 समूह है ग्रेड 7 और 10 में प्रशासित । मार्ग दोनों साहित्यिक और जानकारी पाठ और सवालों से मिलकर बनता है दोनों शाब्दिक और अधिमान है और एक बहु-विकल्प स्वरूप में दिखाई देते हैं । छात्रों को वापस बीतने पर देख सकते हैं । सभी तीन उपायों के लिए, विश्वसनीयता के लिए गुणांक ०.९० से ऊपर थे । तीन प्रपत्रों के साथ एक नियोजित गुम डेटा डिज़ाइन परीक्षण समय को कम करने के लिए उपयोग किया गया था । डी और एल उपायों एक सत्र में प्रशासित और एक और सत्र में पढ़ने समझ परीक्षण किया गया ।

कक्षा 1 के लिए प्रतिगमन विश्लेषण पढ़ने समझ में कुल विचरण के ६०% के लिए हिसाब । व्यक्तिगत विचरण मॉडल से पता चला कि D के कारण पढ़ने समझ में विचरण के अनुपात ४३% था और वह अलग से, एल के कारण पढ़ने समझ में विचरण के अनुपात ३६% था । इन प्रसरण का अनुमान अलग सांख्यिकीय मॉडल से प्रत्येक कारक और परिणाम है, यही कारण है कि अलग मॉडल (४३ + ३६ = ७९) से उनकी राशि के प्रसरण समझाया (६०%) की कुल राशि से अधिक था से चुकता सहसंबंध हैं । जब 1 ग्रेड में कुल विचरण अद्वितीय और सामांय प्रभाव में विघटित किया गया था, D विशिष्ट अनुसंधान और एल में विचरण के 24% समझाया अद्वितीय 17% समझाया ( चित्रा 1देखें) । डी और एल के आम विचरण 19% था ।

Figure 1
चित्र 1. विचरण के कुल प्रतिशत भाषा और डिकोडिंग और अस्पष्टीकृत विचरण के अद्वितीय और आम प्रभाव में विघटित ग्रेड 1 पढ़ने समझ में समझाया । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

7 ग्रेड में, प्रतिगमन विश्लेषण पढ़ने समझ में कुल विचरण के ५३% के लिए हिसाब । व्यक्तिगत विचरण मॉडल से पता चला कि D के कारण पढ़ने समझ में विचरण के अनुपात 25% था और एल के कारण पढ़ने समझ में विचरण के अनुपात ४६% था । चित्रा 2 से पता चलता है कि डी विशिष्ट अनुसंधान में विचरण के 7% समझाया और है कि एल 28% समझाया । आर में विचरण समझाने में डी और एल के आम विचरण 18% था ।

Figure 2
चित्र 2. प्रसरण की कुल प्रतिशत भाषा और डिकोडिंग और अस्पष्टीकृत विचरण के अद्वितीय और आम प्रभाव में विघटित ग्रेड 7 पठन समझ में समझाया । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

ग्रेड 10 में, प्रतिगमन विश्लेषण पढ़ने समझ में कुल विचरण के ६१% के लिए हिसाब । व्यक्तिगत विचरण मॉडल से पता चला कि डी के कारण पढ़ने समझ में विचरण के अनुपात 19% था और एल के कारण पढ़ने समझ में विचरण के अनुपात ५४% था । आरेख 3 दिखाता है कि D अनन्य रूप से 6% प्रसरण के लिए खाता है, जबकि L अनन्य रूप से ४२% प्रसरण के लिए खाते हैं । आर में विचरण समझाने में डी और एल के आम विचरण 13% था ।

Figure 3
चित्र 3. विचरण के कुल प्रतिशत भाषा और डिकोडिंग और अस्पष्टीकृत विचरण के अद्वितीय और आम प्रभाव में विघटित ग्रेड 10 पढ़ने समझ में समझाया । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

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Discussion

R में प्रसरण को अद्वितीय और सामांय प्रसरण में, L और D के कारण के लिए प्रोटोकॉल में तीन महत्वपूर्ण चरण हैं । सबसे पहले, एल में आर2 घटाना पूर्ण मॉडल से ही मॉडल को डी के लिए अद्वितीय आर2 प्राप्त करने के लिए । दूसरा, डी के लिए r2 घटाना पूर्ण मॉडल से ही मॉडल के लिए अद्वितीय आर2 प्राप्त करने के लिए एल तीसरा, आम विचरण प्राप्त करने के लिए एल और डी द्वारा समझाया, पूर्ण मॉडल के लिए आर2 से दो अद्वितीय आर2 की राशि घटाना ।

प्रोटोकॉल के संशोधनों के लिए आवश्यक होगा अगर अव्यक्त चर के लिए डी और एल समय पर डिकोडिंग और ग्रहणशील शब्दावली का मनाया उपायों के लिए डमी कोड की जगह यहां इस्तेमाल किया और यदि नियंत्रण चर जैसे सामाजिक आर्थिक स्थिति (सत्र), लिंग, और दौड़/ जातीयता को मॉडल में जोड़ रहे हैं. पाइ चार्ट्स में परिणामों को प्लॉट करने के विकल्प भी माने जा सकते हैं, जैसे कि वेन आरेखों का उपयोग करना. पाइ चार्ट्स का उपयोग यहां किया गया ताकि अस्पष्टीकृत प्रसरण के साथ-साथ अनंय और सामांय प्रसरण का प्रतिशत प्रदर्शित किया जा सके ।

इस अध्ययन में दर्शाए अनुसार विधि के अनुप्रयोग के लिए सीमाएं हैं । प्रोटोकॉल को सरल बनाने के लिए, हम एक अवलोकन माप D, L के लिए प्रत्येक का चयन किया, और आर के बजाय अव्यक्त चर मॉडलिंग दृष्टिकोण का उपयोग हम आमतौर पर माप त्रुटि19को नियंत्रित करने के लिए ले । हम इस तरह के सत्र के रूप में नियंत्रण चर समाप्त, लिंग, और दौड़/जातीयता और एक योजना बनाई लापता डेटा के बजाय पूरा अनुदैर्ध्य डेटा डिजाइन के साथ क्रॉस-अनुभागीय डेटा का इस्तेमाल किया । हम कक्षाओं और स्कूलों के भीतर क्लस्टरिंग छात्रों के बजाय व्यक्तिगत छात्र स्तर पर विचरण करने पर ध्यान केंद्रित किया । अंत में, विधि R पैदावार वर्णनात्मक परिणाम की भविष्यवाणी में एल और डी के अद्वितीय और आम प्रभावों के प्रतिशत में विचरण के लिए प्रोटोकॉल में दिखाया गया है । वहां आम विचरण के महत्व का एक औपचारिक सांख्यिकीय परीक्षण प्राप्त करने के लिए कोई आसान तरीका है ।

एल और डी के कारण अद्वितीय और आम प्रभाव में आर में विचरण के लिए इस तकनीक अद्वितीय प्रभाव पर पूरी तरह से देख के मौजूदा तरीकों पर महत्वपूर्ण लाभ है । सबसे महत्वपूर्ण बात, तकनीक कैसे व्यक्तिगत अंतर विशेषताओं covary और कैसे एक अनूठा प्रभाव एक और विशेषता के साथ साझा प्रभाव की तुलना में पीला हो सकता है दिखाता है । वर्तमान प्रोटोकॉल से उत्पंन विश्लेषण से पता चला कि पढ़ने की समझ में विचरण की पर्याप्त मात्रा डी और एल के आम प्रभाव के कारण थे (ग्रेड 1 में 19% से 10 ग्रेड में 13% से लेकर) है कि अद्वितीय की कीमत पर आ दिखाई डी में ग्रेड में योगदान । दूसरे शब्दों में, प्रतिगमन परिणाम विचरण के अनुपात में गिरावट से पता चला डी द्वारा ग्रेड 1 में ४३% से 25% में ग्रेड 7 में 19% से 10 ग्रेड में के लिए खाते । हालांकि, जब विचरण विघटित, ग्रेड 1 में डी का अनूठा योगदान था केवल 24% और है कि ग्रेड में गिरावट आई 7 और 10 से 7% और 6%, क्रमशः । यह ढूंढना महत्वपूर्ण शैक्षिक निहितार्थ है क्योंकि प्राथमिक ग्रेड में हस्तक्षेप में डिकोडिंग पर जोर ऊपरी प्राथमिक में decoding के हस्तक्षेप के कमजोर प्रभाव के बावजूद प्रतिगमन परिणामों में डी के अद्वितीय प्रभाव से आता है और एक मेटा-विश्लेषण में माध्यमिक ग्रेड25। आम विचरण की राशि है कि डी और एल एक साथ पढ़ने की समझ की भविष्यवाणी में, विशेष रूप से प्राथमिक ग्रेड में व्याख्या, पता चलता है कि अधिक अनुदेशात्मक जोर पर भाषाई ज्ञान के एकीकरण पर रखा जाना चाहिए शब्द-स्तर२६,२७.

के लिए प्रतिगमन परिणाम एल के एक काफी निरंतर चित्र के लिए ग्रेड में समझ पढ़ने के लिए प्रसरण का पर्याप्त अनुपात योगदान कर दिखाया, ग्रेड में ३६% 1 ग्रेड 10 में ५४% । हालांकि, जब विचरण करने की विधि का इस्तेमाल किया गया था, एल के ग्रेड में अद्वितीय योगदान 1 ग्रेड में 17% से 28% में एक नाटकीय वृद्धि ग्रेड 7 में, ४२% से 10 ग्रेड में दिखाया गया है । ढूंढना है कि आर में इतना विचरण के लिए एल खातों माध्यमिक ग्रेड में भी SVR एक अव्यक्त चर मॉडलिंग दृष्टिकोण से आयोजित अध्ययन में अधिक स्पष्ट है16,17,19 और अनुदेश के मूल्य का सुझाव भाषाई तत्वों है कि पाठ एकजुट26,28पर बनाते हैं ।

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Disclosures

लेखकों की घोषणा है कि वे कोई प्रतिस्पर्धा वित्तीय हितों की है ।

Acknowledgments

अनुसंधान यहां की सूचना शिक्षा विज्ञान संस्थान, अमेरिका के शिक्षा विभाग द्वारा समर्थित था, एक पुरस्कार के माध्यम से फ्लोरिडा राज्य विश्वविद्यालय के लिए अनुदान R305F100005 से शैक्षिक परीक्षण सेवा को समझने के लिए पढ़ने के भाग के रूप में पहल. राय व्यक्त की उन लेखकों के हैं और संस्थान के विचारों का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं, अमेरिका के शिक्षा विभाग, शैक्षिक परीक्षण सेवा, या फ्लोरिडा राज्य विश्वविद्यालय.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
IBM SPSS Statistics Software IBM
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भाषा और डिकोडिंग के अनूठे और सामान्य प्रभावों को प्रकट करने के लिए पढ़ने की समझ में विचरण को लिखना
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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).

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