그것은 독서회인가? 추론 간섭 해석

벤 Seipel, 위스콘신 리버 폴스 대학 / 캘리포니아 주립 대학, 치코; 오레곤 대학 Gina Biancarosa와 함께; 조지아 주립 대학의 Sarah E. Carlson; 마크 L. 데이비슨, 미네소타 대학교.

독서는 놀라 울 정도로 단순하지만 겸손한 목표를 가진 복잡한 구성입니다 : 이해.

대부분의 학생들에게 텍스트와 기호를 읽고 이해하는 능력은 여러 가지 보조 기능을 완벽하게 통합 함을 보여줍니다. 이러한 기본 기술에는 글자를 인식하고, 글자에 소리를 매핑하며, 유창하게 글쓰어 단어를 골라 내고, 개별 단어 및 구문의 의미를 이해하고, 배경 지식을 활용하고, 추론을 생성하는 기능이 포함됩니다. 이 독서 subskills 중 하나가 비틀 거리면, 이해도 않습니다. 결과적으로 독서에 어려움을 겪는 학생들에게 교육자와 학부모는 왜 이해력이 떨어지는 지를 알아야합니다. 이 블로그 포스트의 목적은 전통적인 독해 독해력 평가에 관한 진행중인 문제를 검토하고 그 문제를 다루는 연구 기반 도구의 개발을 설명하고 독해력 분투를 식별하는 데있어 진보를 이용하는 새로운 진단 평가를 소개하는 것입니다 : MOCCA (다중 – 온라인 온라인 인과 관계 평가를 선택하십시오).

수십 년 동안, 하위 수준의 독서 과제와 어려움을 겪고있는 학생들을 돕기위한 신뢰할 수있는 조치와 개입이있었습니다. 예를 들어, 단어 소리를 서면 단어로 매핑하는 데 어려움을 겪는 학생들은 Woodcock-Johnson IV, DIBELS (Dynamic Reading Indicators)의 음소 분할 유창성 측정 또는 교사가 고안 한 평가와 같은 평가를 통해 식별 할 수 있습니다. 이러한 평가를 한 후에 학생들은 자신의 능력을 향상시키기 위해 맞춤식 음운 인식 또는 음운론 교습을받을 수 있습니다. 마찬가지로, 어휘 시험 (예 : Peabody Picture Vocabulary Test 또는 Expressive Vocabulary Test)으로 확인 된 학생들은 충분한 어휘 부족으로 어휘 학습을받을 수 있습니다. 독서 특화 독해력의 상위 단계 구성 요소에는 넬슨 데니 독서 시험, 아이오와 기초 시험 또는 거의 모든 주에서 선택한 독해력 테스트와 같은 많은 조치가 있습니다. 전통적으로 이러한 독해력 측정법은 학생들이 이해력에 어려움을 겪고 있는지 여부를 판단 할 수 있었지만 투쟁의 근본 원인을 판단 할 수 없었습니다. 이러한 표준화 된 평가는 학생들의 수행 방식을 아는 데 유용하지만 교사가 독자의 고충을 해결하는 방법을 결정하는 데 도움이되지는 않습니다.

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다행히도인지 심리학과 교육 측정의 최근 개발로 인해 관리자, 교사, 학생 및 학부모가 이해력 처리 문제를 파악하는 데 도움이되는 온라인 도구를 사용하여 해당하는 중재를 개발하거나 이해력을 수정하게되었습니다.

최근의 연구에 따르면 이해력이 부족하지만 독서의 하위 단계 구성 요소 (예 : 디코딩, 유창함)와의 투쟁을하지 않는 학생들도 같은 방식으로 어려움을 겪지 않는 것으로 나타났습니다 (Oakhill & Cain, 2012). 이 학생들이 어떻게 다른 방식으로 고투 하는지를 이해하려면, 서술 텍스트를 읽을 때 이해의 핵심 구성 요소는 이야기의 사건의 인과 관계를 추적하고 인과 관계 추론을 생성하는 능력이라는 것을 인식하는 것이 중요합니다. 예를 들어 다음과 같은 미니 서사 텍스트에서 주인공의 행동을 생각해보십시오.

소방관 카리나 (Carina)는 넷플 릭스에서 가장 좋아하는 쇼를보고 편안하게 지켜보고있었습니다. 그녀는 갑자기 그녀가 응급 상황을 위해 소방서에 부름을 받았을 때 딸기 아이스크림을 먹고있었습니다. 그녀가 떠나기 전에, 그녀는 냉동실에 갔다.

이야기를 읽는 동안 좋은 이해 관계자는 Carina가 모든 아이스크림을 먹지 않았으며 아이스크림이 녹지 않도록 냉장고에 넣어야한다고 추측 할 수 있습니다. 가난한 사람들은 독서 중에 그 인과 관계를 만들지 못할 수도 있습니다. 대신 빈약 한 이해 관계자가 텍스트를 표면적으로 읽고 누락 된 정보에 대한 연결이 필요하거나 연결을 시도 할 수있는 간격을 찾을 수 없지만 연결은 외부 정보 (예 : 개인 연상, 정교)를 초월해야합니다. 두 경우 모두 인과 관계 추론이 생성되지 않습니다.

연구 결과에 따르면, 가난한 사람들이 이야기 속의 인과 관계에 관해 질문을 받으면, 적어도 두 가지 구체적인 방법으로 고민하고있다 (Carlson, Seipel, & McMaster, 2014; Rapp 등, 2007; Seipel, Carlson & Clinton, 2017) . 생각이 큰 연구 (학생이 텍스트를 소리내어 읽은 다음 생각하는 것을 진술하는 곳)에서 한 발견은 가난한 사람들의 한 그룹이 의역을 반복적으로 생성하거나 인과 관계를 만들어 내지 않는 경향이 있음을 보여줍니다. 따라서 위의 예제 텍스트를 생각해 보면, "역설 (paraphraser)"은 Carina가 "왜 (왜 의역은 일반적으로 추측으로 간주되지 않지만 텍스트 기반 임) 이유를 나타내지 않고"냉동실에 갔다고 말할 수 있습니다. 다른 그룹의 가난한 사람들은 정교화 (일명 측면 연결), 개인적 배경 지식 (즉, 외부 정보)과의 특이한 연관성을 보이는 경향이 있습니다. 위의 텍스트 예제에서 "옆면 커넥터"또는 "정교한 사람"은 "딸기 아이스크림에는 대개 진짜 딸기와 인공 향이 있습니다."라고 표시 될 수 있습니다. 또한이 두 그룹의 학생들이 전체 수업 수업에 다르게 반응한다는 증거가 있습니다. 개입 (McMaster et al., 2012). paraphrasers에 가장 적합한 지침 전략은 측면 커넥터 용으로 수정해야합니다. 따라서 개입에 관해서는 한 가지 크기가 모두 적합하지 않으며 적절한 평가 도구를 사용하면 교사가 각 학생에게 가장 적합한 개입을 선택할 수 있습니다.

의역, 텍스트 반복, 개인 연상, 정교화는 나쁜 이해 과정이나 전략이 아니며 좋은 이해조차도 읽는 동안 이러한 과정을 사용한다고해도주의해야합니다. 사실, 독서와 같은 특정 교실 수업 독서 전략은 이러한 기술 중 일부에 의존합니다. 그러나 이러한 프로세스가 텍스트에서 인과 관계를 개발하고 유지하는 데 손실을주게되면 이해력이 떨어질 것입니다. 게다가, 독자가 이것을 반복적으로 수행 할 때, 개입이 필요합니다. 학생들의 이해력 문제를 파악하기 위해 사고 방식의 프로토콜을 사용하는 것은 시간과 열정이 너무 큽니다. 클래스 룸 교사는 일반적으로 학생들이 텍스트를 처리하는 방법을 이해하기 위해 전체 수업에 대한 생각을 수집, 코딩 및 분석 할 시간이나 자원이 없습니다.

현장에서 발생하는 또 다른 발전은 온라인 테스트,인지 진단 테스트 및 통계 모델의 개선입니다. 컴퓨터에 더 많이 액세스하고 온라인 테스트를 수행하면 테스트를보다 신속하게 관리 할 수 ​​있습니다. 또한,인지 진단 테스트는인지 과정이 distractor-driven 및 hierarchically-ordered 객관식 평가로 신뢰성있게 식별되고 분류 될 수 있음을 입증하는 발전을 가져 왔습니다. 따라서 새롭고 세련된 통계 모델을 통해 연구자는 잘못된 반응 패턴을 기반으로 학생을 분류 할 수 있습니다.

현장에서의 이러한 진보와 함께 우리는 MOCCA를 항목 구조 및 이해 처리 내용에 기반한 교실 사용을위한 사용하기 쉽고, 시간 제한이없는 진단 평가로 개발하고 설계했습니다.

첫째, 아이템 구조와 관련하여 MOCCA는 친숙한 객관식 형식을 사용하여 관리, 평가 및 해석하기가 쉽습니다. 또한 미로 작업 읽기의 구조와 예측 타당성을 이용합니다. 전통적인 미로 작업에서는 n ^번째 단어가 모두 삭제되고 세 가지 선택으로 바뀝니다. 하나의 선택은 올바른 단어이고 다른 두 단어는 무작위로 생성됩니다. MOCCA는 단락에서 전체 문장을 삭제하여 다음 단계로이 미로 접근법을 사용합니다. 3 가지 신중하게 작성된 응답 (아래에서 자세히 설명 : 인과 응집력있는 추론, 의역, 측면 연결)에서 학생은 단락을 가장 잘 완성하는 문장을 선택해야합니다. 전통적인 미로 항목에 올바르게 대답하려면 학생은 문장 수준의 텍스트 만 이해하면됩니다. 그러나 MOCCA를 사용하는 학생들은 담론 수준의 텍스트를 이해해야합니다. 그림 1은 테스트 방향의 실습 항목을 보여줍니다.

그림 1. MOCCA 연습 항목

출처 : Ben Seipel, MOCCA

둘째, 항목 내용과 관련하여, MOCCA는 서술 텍스트의 독해력을 이해하는 과정에서 사용 된인지 과정에 관한 수십 년간의 사고 연구를 중심으로 고안되었습니다. 특히, 각 MOCCA 항목은 이벤트의 원인 체인을 중심으로 구축 된 별도의 7 문장 문장입니다. 위에 표시된 바와 같이 각 이야기의 여섯 번째 문장은 삭제되고 세 가지 응답 선택으로 대체됩니다. 세 가지 응답은 훌륭한 이해 (전형적으로 일관된 추론) 또는 앞서 언급 된 어려움을 겪고있는 이해 (즉역이나 연결)의 과정 인 사고의 대답 유형을 모방하도록 고안되었습니다.

"올바른"응답은 이야기의 인과 사슬을 완성합니다 (즉, 문장에서 문장이 누락되면 갭을 닫습니다). 두 번째 선택은 스토리의 주요 목표 또는 업데이트 된 목표의 의역 입니다. 세 번째 선택은 이야기의 다섯 번째 문장의 측면 연결 또는 정교화 이지만 이야기의 인과 관계를 완료하지는 않습니다. 각 항목은 일관된 응답 유형을 가진 독립적 인 이야기이기 때문에 MOCCA는 정확한 점수, 말의 득점 및 횡적 연결 점수와 같은 이해 어려움을 진단하는 데 도움이되는 세 가지 개별 점수를 제공합니다. 이 점수는 교역을 주로 사용하거나 주로 측면 연결을 사용하는 학생을 구별하는 데 사용할 수 있으며 다른 교수 전략이 필요할 수 있습니다. 각 항목에는 세 가지 응답 유형이 모두 포함되어 있기 때문에 전체 원시 점수 및 하위 점수를 계산하여 독서 과정에서 이해 프로세스의 성향을 결정할 수 있습니다.

MOCCA는 3 년 동안 신중하게 건설되었습니다. 우리는 각 학년 수준에서 160 개의 항목을 구성하여 시작했습니다. 모든 항목은 3 학년, 4 학년 및 5 학년 교사가 검토하여 내용, 어휘 및 가독성이 적절하고 공평하지 않았 음을 확인했습니다. 우리는 Coh-Metrix (McNamara, Louwerse, Cai, & Graesser, 2013)를 사용하여 이러한 결과를 확증하고 확장했습니다. Coh-Metrix는 가독성, 어휘 다양성 및 응집력과 같은 다양한 언어 기능을 계산하기위한 자동화 된 도구입니다. 다음으로, 2015 년 봄의 파일럿 연구 통계에 기초하여 항목 집합이 각 학년에서 120 점으로 줄어들 었으며이 항목 중 일부는 다시 작성되었습니다. 성별과 민족에 따른 품목의 공정성 평가를 포함하는 현장 테스트 후, 항목은 2016 년 봄에 더욱 더 개정되었습니다. MOCCA는 3 학년에서 5 학년까지 3 가지 양식을 가지고 있습니다. 규범적인 샘플의 데이터를 바탕으로, 2018 년 봄 학기 내 및 학년 전체에 걸쳐 진행 모니터링을 위해 동일한 양식을 두 번 관리하지 않고도 학생을 종적으로 추적 할 수 있습니다. 학년 내에서 이야기는 형식에 할당되어 평균 이야기 읽기 수준과 단어 수를 가능한 한 동등하게 만듭니다. 읽기 수준과 단어 수 제약 내에서 이야기는 무작위로 성적에 포함 된 양식에 할당되었습니다. 모든 형태에는 40 개의 이야기 (항목)가 있으며 모든 이야기에는 정확히 7 개의 문장이 하나씩 빠져 있습니다 (즉 여섯 번째 문장). 각 학년마다 이야기 읽기 수준은 1 학년 수준에서 1 학년 수준까지 다양합니다. 예를 들어, 3 학년은 Flesch-Kincaid 척도에서 평균 3.0으로 2 학년에서 4 학년의 독서 수준을 가진 이야기를 포함합니다.

온라인 컴퓨터 기반 관리를 감안할 때 이해 능률을 모니터링 할 수 있습니다. 이해력을 측정하는 것이 MOCCA의 독창적 인 설계 특징이 아니었지만, 우리 팀의 연구 팀과 교사를 위해 신속하게 원하는 도구가되었습니다. 결과적으로, 우리는 좋은 이해력이 빠른지 느린지를 결정하는 기능을 개발했습니다. 전통적으로 느린 독자는 가난한 사람들로 가정하기 때문에 이것은 중요합니다. 그러나 그렇지 않습니다. MOCCA 점수와 이해율은 선생님이 이해력이 뛰어나지 만 유창성 개발에 도움이 필요할 수있는 학생들을 찾아내는 데 도움이되었습니다. 마지막으로 진행중인 프로세스는 Item Response Theory (IRT) 모델 개발을 통해 어려움을 겪고있는 이해 관계자를 식별하고 분류하는 절차입니다. MOCCA는 세 가지 별개의 점수 (인과 응집력, 의역 및 측면 연결)를 산출하기 때문에 다중 점수를 사용하는 새롭고 복잡한 IRT 모델이 개발되었습니다. 현재 우리는 MOCCA의 유효성을 검증하기위한 국가 별, 인구 통계 학적 및 지역별 대표 샘플의 최종 단계에 있습니다. 교사와 행정관의 학교에서 더 많은 테스트를 사용하는 것에 대한 피로와 저항을 테스트하는 것은 현재 직면하고있는 하나의 도전입니다. 이것은 이해할 수 있지만, MOCCA와 같은 새로운 평가를 검증하는 능력을 제한하기 때문에 불행합니다. 검증 된 평가 (표준화, 진단 또는 기타)를 통해서만 학생들은 그들이 필요로하는 서비스와 개입에 대해 식별 될 수 있습니다. 우리는 교사와 행정관들과 의사 소통 및 협조를 계속하여 걱정을 덜어줍니다.

이 도전을 넘어, 우리는 MOCCA가 교사들에 유용하고 사용될 것이라는 희망을 가지고 있습니다. 우리는 MOCCA의 향후 반복이보다 효율적이고 (예 : 컴퓨터 적응), 더 장르를 포괄하며 (예 : 서술 및 정보 텍스트), 더 큰 인구 (예 : 2 학년에서 성인까지)에 봉사 할 것으로 예상합니다. 앞으로의 연구는 MOCCA 자체의 개선과 MOCCA가 제공 한 데이터를 사용하여 교수 및 학습을 어떻게 최적화 할 수 있는지 교사, 학생 및 학부모를위한 지침을 개발하는 방향으로 연구 될 것입니다.

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이 게시물은 보니 JF 메이어 (APA Division 15) 전 회장이 기획 한 특별 시리즈의 일부입니다. 이 시리즈는 "교육 심리학의 환영하고 발전하는 연구 : 학습자, 교사 및 학교에 영향을 미치는 연구"라는 대통령 주제를 중심으로 의미있는 교육 심리 연구의 보급 및 영향을 확산시키기 위해 고안되었습니다. 관심있는 사람들은 Division 15의 2016 Summer Newsletter에서이 주제에 대해 더 많은 것을 배울 수 있습니다.