Are first- and second-language factors related in predicting second-language reading comprehension? A study of Spanish-speaking children acquiring English as a second language from first to second grade.
Notice bibliographique
Résumé
First-language (L1) and 2nd-language (L2) oral language skills and L2 word reading were used as predictors to test the simple view of reading as a model of 2nd-language reading comprehension. The simple view of reading states that reading comprehension is related to decoding and oral language comprehension skills. One hundred thirty-one Spanish-speaking English learners (ELs) were tested in 1st grade and many were followed into 2nd grade, including a full sample of 79. Structural equation modeling confirmed that a 5-factor measurement model had the best fit, suggesting that L1 and L2 phonological awareness should be viewed as separate but related constructs and that L1 and L2 oral language proficiency, measured by vocabulary and grammatical awareness, were separate constructs. The structural model indicated that for this group of ELs, who were educated in English, English oral language proficiency and word reading were the strongest predictors of English reading comprehension. Other models that deleted 1 of these crucial components resulted in significantly poorer fit. Therefore, the results support the validity of the simple view of reading as a model for the development of reading comprehension in young ELs. Implications for theory and practice, specifically assessment of ELs, are discussed.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».