The Influence of Native Language and Text Presentation on Reading Comprehension on Smartphones
Notice bibliographique
Résumé
Whilst there is increasing usage of small-screen devices such as mobile phones shape the way of acquiring information that was different from the traditional way of static text on paper. Literature indicates not only different text presentations influence people reading comprehension level but also language contributes to reading abilities. However, the extent to which recent text presentation formats influence comprehension remains unclear, as does the interaction between text presentation and language proficiency among native English speakers and Chinese readers with second language English. This study aimed to examine the effects of different text presentations and first or second language readers on English reading comprehension. Participants with volunteers (N = 51) were grouped independently of either Chinese or English readers and presented with four different text presentations. A bespoke reading comprehension task was used to measure participants' comprehension levels and data was analysed by factorial mixed measure ANOVA. The findings demonstrated that overall, first language readers had better comprehension compared to Chinese readers when engaging in English reading. However, there is no significant difference in comprehension between different text presentations. Theoretical factors contributed to the current study and use to explain the phenomenon of the current findings, while also acknowledging the potential methodological limitations related to culture and individual differences. Future research should consider these factors to get deeper insight. Despite these limitations, the study offered real-life applications with benefits to both technological science and educational psychology.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».