Name: decomposing the variance in reading comprehension to reveal the unique and common effects of language and decoding
Uploaded: 2018-10-11T15:00:00
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ここで報告された研究は教育テスト サービスに理解のための読書の一部としてグラント R305F100005 からフロリダ州立大学 subaward を通じて米国教育省教育科学研究所をサポートいたイニシアチブ。意見は、著者の研究所、米国教育省、教育テスト サービス、またはフロリダの州立大学の景色ではない.

注: 以下の手順は、(<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq1.jpg">と呼ばれる 2 つの選択した独立変数に基づくユニークな分散、分散が共通なと原因不明の分散コンポーネントに従属変数 (Y) の合計差異を分解を記述します。</img>と<img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq2.jpg">この例で) グラフィカル ユーザー インターフェイスとソフトウェ...

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	<li>Gough, P., Tunmer, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Decoding,+reading,+and+reading+disability.">Decoding, reading, and reading disability.</a> Remedial and Special Education. 7, 6-10 (1986).</li><li>Quinn, J. M., Wagner, R. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Using+meta-analytic+structural+equation+modeling+to+study+developmental+change+in+relations+between+language+and+literacy.">Using meta-analytic structural equation modeling to study developmental change in relations between language and literacy.</a> Child Development. , (2018).</li><li>Chen, R. 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K., Kieffer, M. J., Kelley, J. G., Harris, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effects+of+academic+vocabulary+instruction+for+linguistically+diverse+adolescents:+Evidence+from+a+randomized+field+trial.">Effects of academic vocabulary instruction for linguistically diverse adolescents: Evidence from a randomized field trial.</a> American Educational Research Journal. 51 (6), 1159-1194 (2014).</li><li>Lawrence, J., Crosson, A., Par&#233;-Blagoev, E., Snow, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Word+generation+randomized+trial:+Discussion+mediates+the+impact+of+program+treatment+on+academic+word+learning.">Word generation randomized trial: Discussion mediates the impact of program treatment on academic word learning.</a> American Educational Research Journal. 52 (4), 750-786 (2015).</li></ol>

L と D のためのユニークで一般的な差異に R の分散の分解のプロトコルで 3 つの重要なステップがあります。まず、D のユニークな R2を取得する完全なモデルから L だけのモデルに R2を減算します。第二に、完全なモデルの R2から 2 つのユニークな R2の合計を引く L. 第三に、L と D によって説明される共通分散を取得するためのユニークな R2を取得す?...

簡単な読書ビュー1 (SVR) 続けてそのシンプルさの読み取り (R) のための読書の人気モデルは (D) をデコードの製品と言語 (L)-の約 60% が読書の差異を説明した SVR は、平均を説明する傾向があるので、読解2。SVR は、D と R の間の相関関係は時間をかけて減少して L と R の間の相関関係は時間の経過とともに増加するを予測します。研究は、一般にこの予測3,4,5をサポートします。加法モデルで、SVR の機能フォームについてしかし、意見の相違があります (D + L = R) 製品モデルよりも読解ではるかの差異を説明する (D × L = R)6,7、8と合計、および製品の組み合わせ [R = L + D + (D × L) 読解3,9を読んでの差異の最大の量を説明します。
最近 SVR モデル検証工場分析・構造方程式モデリングを用いた潜在変数モデルに観測変数に基づく回帰を超えて拡大しています。D は通常の本当の言葉や有意味アンタイムドまたは時間の読書で測定し、R は通常リテラシーと多肢選択問題に続いて情報の通路を含む標準化された読解テストで測定します。L 通常テスト表現と受容語彙と、小学校低学年を中心に表現と受容の構文とリスニングの対策を測定します。最も縦断的研究は、L が 1 次元的な10、11,12,13であることを報告します。ただし、別の縦断的研究14は小学校低学年・等級 4 および 8 の 1 次元的な構造物の L の 2 因子構造を報告します。最近の横断的研究報告最高 bifactor モデルがデータに適合し、R15,16,17,18を予測します。たとえば、Foormanら16 1 次元的な 3 因子、4 因子、bifactor のモデル SVR の学年 4-10 からのデータを比較し、bifactor モデルが最適し、72% 〜 99 %r に差異の説明が見つかりました一般的な L 要因は、すべての 7 つの等級と語彙と構文の分散は一意に各 1 つのグレードでのみ分散を説明説明しました。D 因子はすべてのグレードで中程度の相関 L と R が (0.40 0.60 と 0.47 0.74、それぞれ)、それ相関はなく一意に r を一般的な L 因子存在下で。
潜在変数モデルは L と L は小学校低学年、Foormanらによって 1 つを除いて SVR のどんな研究を超えて R を予測する上で果たしている固有のロールの次元に光を投げかけるによって拡張 SVR を持っていても、19が D と L を一意に原因であるものと何が共通に読解における分散パーティションに分割します。これは文献には大きな不作為です。概念的にはそれにかなって D と L は単語認識音韻論、意味論、文と本文のレベル20の談話の語学力が伴うので、書かれた言語を予測する上での差異を共有したいです。同様に、テキスト理解21をする場合、音素、形態素、単語、文章、談話の正投影の表現に言語理解を接続しなければなりません。L と D を掛けることこれらのコンポーネントによって共有知識を生成しません。何がユニークなと何 D と予測 r L によって共有される分散の分解だけは統合教育介入の成功に不可欠の知識を明らかにします。
Foormanらによって 1 つの研究何がユニークな D および L 共通の共有に読解力の分散を分解19モデリング潜在変数を採用しました。次のプロトコルは 1、7、および 10 シングル D (時間復号)、L (受容語彙)、および R の変数を観察に基づく等級の学生からデータと方法を示します (リーディング読解テストを標準化) 分解処理をするため理解しやすい。データは、Foormanらからデータのサブセットを表す19。

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="573">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">IBM SPSS Statistics Software</td>
			<td style="width:71px;">IBM</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Microsoft Office Excel</td>
			<td style="width:71px;">Microsoft</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

decomposing the variance in reading comprehension to reveal the unique and common effects of language and decoding

読書の単純なビューは、読書がデコードと読解を一意に予測の各コンポーネントと言語の製品であることを主張する読書の人気モデルです。研究者は、合計ではなく、コンポーネントの製品がよりよい予測因子であるかどうかと主張したが、研究者のコンポーネントが読書の予測の差異を共有範囲を調べるため説明される分散が分割なし。分散を分解して我々 はデコードのユニークな R2を取得する完全なモデルから言語のみのモデルの R2を減算します。第二に、我々 は言語のユニークな R2を取得する完全なモデルから復号のみのモデルの R2を減算します。第三に、一般的な分散を取得する言語と説明デコーディング、完全なモデルの R2から 2 つのユニークな R2の合計を差し引きます。メソッドは、グレード 1 の学生からデータによる回帰で示されます (n = 372)、6 (n = 309)、10 (n = 122) 言語 (受容語彙) の観察されたメジャーを使用して、(時間語読み) を解読、および読解力 (標準化されたテスト)。結果では、比較的大量の復号法と言語の一般的な差異によってグレード 1 で説明した読解の差異を明らかにします。グレード 10、しかし、それは言語の独特な効果と読解力の分散の大部分を説明した言語とデコードの一般的な効果。結果は、言語と読解力を予測する上で復号ユニークと共有の影響を考慮した読書の単純なビューの拡張されたバージョンのコンテキストで説明します。

本研究の目的は、言語 (L) のユニークで一般的な分散の貢献を調査、1、7、および 10 の成績、状態のフロリダ州での読解力 (R) が人口統計を予測する (D) をデコードとして国の代表を全体。読解力で説明される分散の予測に関する 2 つの仮説があった。まず、小学校低学年の後と D のユニークな貢献が大幅に削減、L のユニークな貢献が増えます。第二に、L のユニーク...

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Decomposing the Variance in Reading Comprehension to Reveal the Unique and Common Effects of Language and Decoding

ここで言語とデコードのユニークな一般的なエフェクトに読解力の差異を分解するためのプロトコルを提案する.

言語の一意と共通の効果を明らかにする読解力の分散の分解と復号化

The Simple View of Reading is a popular model of reading that claims that reading is the product of decoding and language, with each component uniquely ...

この方法は、読解と言語開発の心理学に関する社会科学分野の重要な質問に答える助けになります。この手法は、個々の差異特性がどのように共変化し、他の特性と共有される効果と比較して、ユニークな効果がどのようにペール化するかを示しています。この技術の意味は、より広く社会科学に及びます。それは私たちが重複する分散を理解するのに役立つ予測変数の共通性を考慮することができます。グラフィカルユーザーインターフェイスを使用してソフトウェアにデータを読み込むには、ファイルをクリックして、開いている上にマウスを置きます。[データ] をクリックし、コンピューター上の関連するデータ ファイルを見つけます。ファイルの種類がグラフィカル ユーザー インターフェイスを持つソフトウェアと一致しない場合は、種類のファイルをクリックし、適切なファイル形式を選択します。次に、[開く] をクリックします。2 つの独立変数に基づく合計分散を説明するには、[分析] をクリックし、回帰の上にマウスを置いて線形を選択します。変数リストで従属変数をクリックし、その後に従属変数の横にある矢印をクリックします。変数リスト内の 2 つの独立変数をクリックし、独立の横にある矢印をクリックします。[問題] をクリックし、ソフトウェアのビューア ウィンドウをクリックします。マウスを使用してモデルの概要セクションまでスクロールし、R の正方形の下に値を記録します。次に、この値の合計 R を 2 乗とラベル付けします。独立変数1に基づく総分散を説明するには、独立変数リスト内の1つの独立変数で合計分散説明を繰り返し、ソフトウェアのビューアウィンドウをクリックします。次に、マウスを使用してモデルの集計セクションまでスクロールし、R の 2 乗列の下に値を記録し、この値に独立変数 1 つの R 平方をラベル付けします。独立変数 2 に基づいて合計分散を説明するには、独立変数リスト内の独立変数 2 のみを使用して分散の合計説明を繰り返し、ソフトウェアのビューアー・ウィンドウをクリックします。次に、マウスを使用してモデルの集計セクションまでスクロールし、R の 2 乗列の下に値を記録し、この値に独立変数 2 つの R 2 乗のラベルを付けます。一意、共通、および原因不明の分散成分を計算するには、データ管理ソフトウェアを開き、R2乗の独立変数 1 つの R 2 乗と独立変数 2 つの R をセル A1、B1、C1 に丁重に入力します。合計 R 二乗値を A2 に入力します。独立変数1 RはB2に2乗値、独立変数は2つのR二乗値をC2にした。変数 1 の一意分散を計算するには、式を D2 に入力し、この値を D1 の変数 1 の一意分散としてラベル付けします。変数 2 の一意分散を計算するには、E2 に式を入力し、E1 の変数 2 の一意分散として値にラベルを付けます。変数 1 と 2 の共通分散を計算するには、F2 に数式を入力し、F1 の変数 1 と 2 の間で共通の値としてラベルを付けます。原因不明の分散を計算するには、G2 に式を入力し、この値に原因不明の分散を G1 にラベル付けします。変数1の一意分散、変数2の一意分散、変数1と2の共通分散、および原因不明の分散をプロットするには、マウスセルをクリックしてD2、E2、F2、G2の上にドラッグしてデータをハイライト表示し、挿入をクリックしてからグラフ、円グラフ、2D円グラフをクリックします。この代表的な言語と共通の言語分散と読解を予測するためのデコードの研究では、1年生の成績の回帰分析は、読解の総分散の60%を占めた。グレード1の分散がユニークで一般的な効果に分解されると、解読は読解の24%の分散を一意に説明し、言語は分散の17%をユニークに説明しました。デコードと言語の共通分散はグレード7では19%であったが、回帰分析は読解の総分散の53%を占めた。解読では、読解の差異の7%によって一意に説明され、言語は分散の28%を説明しました。読解の差異を説明する際の解読と言語の共通分散は18%のグレード10では、回帰分析は読解理解における総分散の61%を占めた。分散の 6% を一意にデコードすると、分散の 42% を一意に考慮した言語です。読解の差異を説明する際のデコードと言語の共通の差異は13%でしたが、この手順を試みる際に、分解プロセスは、各独立変数が説明する一意の分散を個別に計算する典型的な回帰アプローチとは異なることを覚えておくことが重要です。このプロトコルは、社会経済的地位によって一意の分散と共通分散の割合が異なるかどうかについての追加の質問に答えるために変更することができます。さらに、観察可能な変数を潜在的変数に置き換え、測定誤差を低減することができる。デコードと言語が読解を予測する際に説明する共通の差異の量は、特に小学校の成績では、命令が単語レベルでの言語知識の統合に焦点を当てるべきであることを示唆している。

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SCIENTISTS IN ACTION

Using Eye Movements to Evaluate the Cognitive Processes Involved in Text Comprehension

眼球運動を用いてテキスト理解に関与する認知過程を評価する

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Collecting reliable behavioral data from toddlers and preschoolers is challenging. As a result, there are significant gaps in our understanding of human ...

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The Spatial Memory Game: Testing the Relationship Between Spatial Language, Object Knowledge, and Spatial Cognition

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Using Eye Movements Recorded in the Visual World Paradigm to Explore the Online Processing of Spoken Language

眼球運動の視覚世界のパラダイムに記録を使用して話されていた言語のオンライン処理を探索するには

In a typical eye tracking study using the visual world paradigm, participants' eye movements to objects or pictures in the visual workspace are recorded ...

Eye-tracking to Distinguish Comprehension-based and Oculomotor-based Regressive Eye Movements During Reading

読書中に理解および眼球運動に基づく回帰眼球運動を区別するアイトラッ キング

Regressive eye movements are eye movements that move backwards through the text and comprise approximately 10-25% of eye movements during reading. As ...