Morphological awareness predicts reading comprehension in first grade students
Notice bibliographique
Résumé
Research examining a role for morphological awareness in first grade students’ reading comprehension is scarce, although it is a well-established predictor for students in mid-to-late elementary school. One question that remains is whether morphological awareness explains unique variance in these young readers’ comprehension after accounting for other oral language skills. In this longitudinal study, we assessed Grade 1 students’ inflectional morphological awareness as a predictor of their concurrent (n = 58) and Grade 2 (n = 55) reading comprehension. When controlling for decoding and vocabulary, Grade 1 morphological awareness explained unique variance in concurrent and subsequent reading comprehension (4% and 5%, respectively). In novel analyses that controlled for decoding, vocabulary, and syntactic awareness, morphological awareness explained unique variance in Grade 2 reading comprehension (5%), but not in concurrent reading comprehension. This unique contribution only in second grade may be because decoding skills accounted for less of the overall variance in second than in first grade comprehension or due to the expectation that polymorphemic words are more frequent in second grade texts. Overall, morphological awareness emerged as the strongest oral language predictor in all models. These results support morphological awareness’ relevance to reading comprehension from early in children’s reading development and highlight the need for research to further explore the effects of targeting English morphological awareness with young students.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,005 | 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 ».