Effects of year of post‐secondary study on reading skills for L1 and L2 speakers of English
Notice bibliographique
Résumé
Background Previous studies show that students improve communication skills throughout post‐secondary study proportionately to first‐year ability, yet important questions remain. How does post‐secondary affect the development of reading comprehension and related skills? How does this development vary between L1 and L2 speakers, and how much change occurs each year? Methods We administered a cross‐sectional battery of tests of reading proficiency to undergraduate university students in all years of study. The tests included measures of reading comprehension and multiple component skills: vocabulary, spelling, print exposure, reading habits and motivation. Results Results show that year of study confers a direct effect on component skills of reading. Skill trajectories of L1 and L2 students vary widely – across all skills tested, L1 students in Year 4+ show an average advantage of 12.60 percentile points compared with those in Year 1, whereas the average advantage of L2 students in Year 4+ over Year 1 peers is 29.20 percentile points. No difference between L1 and L2 readers, or between years of study, was observed in reading comprehension. Conclusions Post‐secondary education confers sizable benefits to all examined component skills of English reading, especially in L2 students. While L2 students in Year 1 are disadvantaged in most skills, L2 students in Year 4+ close the performance gap with L1 speakers on all skills. This suggests an ‘anti‐Matthew’ effect, with most benefits seen in the initially underperforming population. These findings quantify the effectiveness of university itself and also its differential impact on students with different language backgrounds. The apparent dissociation between a change in component skills of reading and stability in reading comprehension scores remains puzzling: we outline avenues for further investigation of this issue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».