What is the best way to characterise the contributions of oral language to reading comprehension: listening comprehension or individual oral language skills?
Notice bibliographique
Résumé
Educators and researchers agree that oral language is fundamental to students' reading acquisition. It is not clear how best to conceptualise oral language within models of reading – as one's overall understanding of spoken language, or as individual skills, each with unique contributions to children's reading comprehension. In our longitudinal study of children in Grades 2 and 3, we examined the unique contributions of three oral language skills – vocabulary, syntactic awareness, and morphological awareness – to gains in reading comprehension assessed later that academic year ( N = 116) and in the spring of the following academic year ( N = 87). In our most conservative analyses, we controlled for children's listening comprehension in addition to prior reading achievement. Each language skill predicted variance in later reading comprehension beyond that accounted for by initial word reading and reading comprehension. In analyses with listening comprehension also controlled, each of syntactic awareness and morphological awareness retained their predictive power. Morphological awareness emerged as the most robust predictor and was associated with greater increases in reading comprehension for students in third versus second grade. Results support theoretical models that identify and differentiate contributions from individual oral language skills to reading comprehension. Our findings suggest that increasing each of these oral language skills within the elementary classroom may lead to advances in children's reading comprehension.
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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 | 0,012 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».