First and Second Language Reading Difficulty Among Chinese–English Bilingual Children: The Prevalence and Influences From Demographic Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Learning to read a second language (L2) can pose a great challenge for children who have already been struggling to read in their first language (L1). Moreover, it is not clear whether, to what extent, and under what circumstances L1 reading difficulty increases the risk of L2 reading difficulty. This study investigated Chinese (L1) and English (L2) reading skills in a large representative sample of 1,824 Chinese-English bilingual children in Grades 4 and 5 from both urban and rural schools in Beijing. We examined the prevalence of reading difficulty in Chinese only (poor Chinese readers, PC), English only (poor English readers, PE), and both Chinese and English (poor bilingual readers, PB) and calculated the co-occurrence, that is, the chances of becoming a poor reader in English given that the child was already a poor reader in Chinese. We then conducted a multinomial logistic regression analysis and compared the prevalence of PC, PE, and PB between children in Grade 4 versus Grade 5, in urban versus rural areas, and in boys versus girls. Results showed that compared to girls, boys demonstrated significantly higher risk of PC, PE, and PB. Meanwhile, compared to the 5th graders, the 4th graders demonstrated significantly higher risk of PC and PB. In addition, children enrolled in the urban schools were more likely to become better second language readers, thus leading to a concerning rural-urban gap in the prevalence of L2 reading difficulty. Finally, among these Chinese-English bilingual children, regardless of sex and school location, poor reading skill in Chinese significantly increased the risk of also being a poor English reader, with a considerable and stable co-occurrence of approximately 36%. In sum, this study suggests that despite striking differences between alphabetic and logographic writing systems, L1 reading difficulty still significantly increases the risk of L2 reading difficulty. This indicates the shared meta-linguistic skills in reading different writing systems and the importance of understanding the universality and the interdependent relationship of reading between different writing systems. Furthermore, the male disadvantage (in both L1 and L2) and the urban-rural gap (in L2) found in the prevalence of reading difficulty calls for special attention to disadvantaged populations in educational practice.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».