Orthographic and Semantic Learning During Shared Reading: Investigating Relations to Early Word Reading
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Shared reading provides preschool-age children with the opportunity to learn novel, low-frequency words. Abundant empirical evidence demonstrates that children can learn the meanings of such words during shared reading, referred to as "semantic learning." However, less is known about whether children learn the spellings of words during shared reading, referred to as "orthographic learning," and whether this learning is related to early word reading. The present study tested relations between individual differences in 4- to 6-year-old children's semantic and, critically, orthographic learning during shared reading and their early word reading skill. METHOD: In an adaptation of the self-teaching paradigm, children listened to a storybook about novel inventions referred to with nonword names. Children then completed orthographic and semantic choice tests, as well as standardized measures of early word reading and phonological awareness. RESULTS: Individual differences in orthographic, but not semantic, learning during shared reading were related to early word reading, after controls for age and phonological awareness. CONCLUSIONS: This study provides a novel test of learning during shared reading, helping to specify the relation between orthographic and semantic learning and early word reading skill. These findings hold implications for theoretical perspectives on relations between learning during shared reading and early word reading, as well as implications for educational practice. SUPPLEMENTAL MATERIAL: https://doi.org/10.23641/asha.25492765.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».