The Relationship Between Different Measures of Oral Reading Fluency and Reading Comprehension in Second-Grade Students Who Evidence Different Oral Reading Fluency Difficulties
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to examine whether different measures of oral reading fluency relate differentially to reading comprehension performance in two samples of second-grade students: (a) students who evidenced difficulties with nonsense-word oral reading fluency, real-word oral reading fluency, and oral reading fluency of connected text (ORFD), and (b) students who evidenced difficulties only with oral reading fluency of connected text (CTD). METHOD: Participants (ORFD, n = 146 and CTD, n = 949) were second-grade students who were recruited for participation in different reading intervention studies. Data analyzed were from measures of nonsense-word oral reading fluency, real-word oral reading fluency, oral reading fluency of connected text, and reading comprehension that were collected at the pre-intervention time point. RESULTS: Correlational and path analyses indicated that real-word oral reading fluency was the strongest predictor of reading comprehension performance in both samples and across average and poor reading comprehension abilities. CONCLUSION: Results of this study indicate that real-word oral reading fluency was the strongest predictor of reading comprehension and suggest that real-word oral reading fluency may be an efficient method for identifying potential reading comprehension difficulties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».