Self-Concepts in Reading and Spelling among Mono- and Multilingual Children: Extending the Bilingual Advantage
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive representations and beliefs are what comprise an individual's self-concept. A positive self-concept is related to and influences academic achievement, and the relationship between a domain-specific self-concept and achievement in the same domain is positive and strong. However, insufficient attention has been paid to these issues among multilingual children. More importantly, since instruction strongly contributes to the development of metacognition and executive functions (EFs), and since the bilingual advantage hypothesis holds that the constant management of multiple languages entails benefits for EF, we bring together these important issues in the present study. We examine the relationship between domain-specific self-concepts and standardized assessment of reading and spelling competences against the background of potential differences in self-concept between monolingual and multilingual German children. While between-group comparisons revealed no significant differences for self-concept nor reading competency, monolinguals outperformed multilinguals in spelling. Correlations between domain-specific self-concepts and academic achievement in reading comprehension, reading fluency, and spelling were positive and significant for both groups. Regardless of language background, children's evaluations of their academic achievement (reading and spelling) were realistic. We argue, on a theoretical basis, that metacognition and EFs could facilitate a bilingual advantage and improve educational outcomes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».