Диссертация (1097366), страница 33
Текст из файла (страница 33)
3.2).Для оценки другого аспекта фонологической обработки — серийногоавтоматизированного называния использовалась русская версия (Naples,Chang, Katz, Grigorenko, 2009) теста на быстрое называние цветов,объектов, цифр и букв (RAN) (Denckla, Rudel, 1974). Каждый из 4подтестов RAN состоит из таблицы, включающей 5 различных пунктов(например, 5 цветов или 5 букв), представленных горизонтальными рядамипо 10 пунктов в каждом, повторяющихся в произвольном порядке.Замеряется время, которое требуется ребенку, чтобы назвать 50 пунктовслева направо и сверху вниз. Для целей анализа использовалось среднеезначение 4 подтестов.Задания на понимание прочитанного. Понимание прочитанногооценивалось с помощью абзацев связного текста, сопровождающимисявопросами на понимание и отличающимися по сложности для детей,подростков и взрослых (Grigorenko, DeYoung, Getchell et al., 2007).Выбранная подгруппа абзацев совмещалась в соответствующие возрасту184наборы так, чтобы все ответы могли оцениваться с учетом примененияодинаковой шкалы навыка понимания.
Подсчитывалось количествоверных ответов и затем, используя методологию IRT, оценивался навыкпонимания. Внутренняя согласованность шкалы понимания была равна0,75.Дескриптивный, дистрибутивный и корреляционный анализы былипроведены с использованием SPSS версии 18.0 для Windows. Структурноемоделирование было выполнено с применением метода оценки дисперсиисреднеквадратичных остатков (WRMRV), как определено в Mplus 6.1(Muthén, Muthén, 1998—2010).Описательная статистика показателей SES, HLE и грамотностипредставлена в табл.
10.1. Необходимо отметить следующее. Во-первых, уматерей как группы наблюдается более высокий уровень SES (F2,800 = 6,34,p < ,001, парциальная квадратичная эта ηп² = ,016); они лучше образованы(F1,801 = 6,57, p < ,01, ηп² = ,008) и зарабатывают больше (F1,801 = 12,69, p <,001, ηп² = ,016), чем отцы.
Во-вторых, были показатели HLE, которыеотносились к подавляющему большинству (> 90 %) и отцов, и матерей,такие как мнение о том, что книга является хорошим подарком (96 и 99 %отцов и матерей соответственно), ощущение удовольствия при получениикниги в качестве подарка (94 и 95 % отцов и матерей соответственно),участие в совместном чтении (92 и 99 % отцов и матерей соответственно),поощрение чтения у их детей (96 и 99 % отцов и матерей соответственно),развитие культуры уважения к книгам (97 и 99 % отцов и матерейсоответственно).
В-третьих, были отмечены интересные различия междуотцами и матерями по 11 из 19 показателей HLE при более высокихзначениях их у матерей для 10 из них (F19,700 = 14,42, p < ,001, ηп² = 0,281).В частности, среди отцов наблюдается чтение большего количества СМИ(F1,718 = 4,23, p < ,05, ηп² = ,006); — это единственный показатель HLE, покоторому отцы превышают матерей. Матери же уделяют большееколичество времени чтению, как связанному с работой (F1,718 = 6,62, p <185,01, ηп² = ,009), так и ради удовольствия (F1,718 = 6,25, p < ,01, ηп² = ,009);они чаще записаны в библиотеку (F1,718 = 3,96, p < ,05, ηп² = ,005), хотя, приналичии записи, среди них не отмечалось более частое посещение, чемсреди отцов; они чаще приобретают книги для детей (F1,718 = 8,32, p < ,01,ηп² = ,011); им более свойственна мысль, что книга является хорошимподарком, чем отцам (F1,718 = 8,01, p < ,01, ηп² = ,011), хотя отмечалось, чтоудовольствие от получения книги в качестве подарка было ниже, чем уотцов; они чаще, чем отцы, участвуют в занятиях детей, связанных совладением грамотностью (F1,718 = 30,40, p < ,001, ηп² = ,041; F1,718 = 43,16, p<,001, ηп² = ,057; F1,718 = 6,76, p < ,01, ηп² = ,009; F1,718 = 163,25, p < ,001, ηп²= ,185; F1,718 = 27,94, p < ,001, ηп²= ,037 для внимания к чтению ребенка;обсуждения чтения ребенка с ним; совместного чтения и его частоты;количества игр на грамотность соответственно).Блок переменных грамотности проанализирован подобным жеобразом.
Матери показали лучшие результаты по всем показателямграмотности, чем отцы (F3,743 = 13,05, p < ,001, ηп²= ,050), демонстрируяпревосходство по тестам на понимание прочитанного (F1,745 = 29,46, p <,001, ηп² = ,038), TAAS (F1,745 = 5,12, p < ,01, ηп² = ,007) и RAN (F1,745 =14,48, p < ,001, ηп² = ,019). Аналогичным образом девочки показали лучшиерезультаты, чем мальчики (F3,498 = 4,84, p < ,001, ηп² = ,028), так жедемонстрируя превосходство по тестам на понимание прочитанного(F1,500= 5,84, p < ,05, ηп² = ,012), TAAS (F1,500 = 12,73, p < ,001, ηп² = ,025) иRAN (F1,500 = 5,53, p < ,05, ηп² = ,011).Была изучена корреляционная схема между всеми переменными висследовании.
Учитывая размер корреляционной матрицы (51 х 51), здесьона не представлена, но доступна по запросу. В целом, как ипредполагалось, существует большое число статистически значимыхкорреляций, указывающих на определенную степень связности всехрассматриваемых переменных, хотя во многих случаях величиныкорреляции не были высокими. Известно также, что для переменных186грамотности существуют значительные корреляции с возрастом для обоихродителей и детей. Чтобы проконтролировать возможное влияние возрастаи пола на грамотность, возраст использовался как независимая переменнаядля всех показателей грамотности, а пол использовался как независимаяпеременная для показателей грамотности только у детей.Какотмечалосьвыше,структурное(иликовариационное)моделирование применялось для оценки связей между SES, HLE играмотностью; подобное моделирования — система приемов, котораяпредусматриваетпроверкусоответствиягипотетическихмоделей,описывающих связи между наблюдаемыми и латентными переменными.Важно отметить, что ковариационное моделирование не позволяет делатьвыводы о причинной зависимости на основе структуры анализируемойматрицы ковариаций, но оно нацелено на проверку моделей, которыеотражают гипотезы о причинных связях, результатом которых являетсяполучение наблюдаемых ковариаций.
Тестируемая модель представлена нарисунке 10.1; 51 измеряемая переменная (24 переменных на каждогородителя и 3 на ребенка) была сконфигурирована вокруг ненаблюдаемыхиндикаторов SES, HLE и грамотности. В частности, SES был смоделированкак латентная переменная отдельно для матерей и отцов, используяобразование и род занятий как измеряемые показатели. Аналогичнымобразом HLE была смоделирована отдельно для 2 родителей. 5 из 19показателей HLE (см. выше и табл. 10.1) было необходимо исключить измодели в силу характеристик их распределения в выборках.
В частности,поскольку только меньшинство (19,2 % отцов и 25,3 % матерей) в выборкезаписановбиблиотеку,посещениябиблиотеки,переменнаябылаупеременной,маленькийисключенаизхарактеризующейразброс.модели.частотуСоответственно,Другие4этапеременные(рассмотрение книги в качестве хорошего подарка; участие в совместномчтении с ребенком; поощрение чтения; развитие культуры уважения ккнигам) фактически не обладали дисперсией в подгруппе матерей (все эти187пункты поддерживались в 99 % случаев) и обладали маленькой дисперсиейв подгруппе отцов (96, 92, 96 и 97 % соответственно). Такие распределениясоздали проблему сходимости модели, и эти 4 переменные былиисключены из анализа. Таким образом, латентная переменная HLE былаопределена 14 показателями, отдельно для отцов и матерей.
В итогелатентный конструкт грамотности определялся показателями понимания,фонематического восприятия (TAAS) и последовательного быстрогоназывания (RAN). Как показано на рис. 10.1, моделью также определяетсясистема связей между скрытыми переменными при допущении, что онисвязаны прямыми и косвенными связями. Было сделано допущение, чтоSES одновременно оказывает влияние на HLE и уровень грамотностиродителей. Это допущение может быть подвергнуто сомнению при анализев разные моменты времени, когда уровень грамотности может влиять наSES; несмотря на это, данное допущение нельзя проверить на структурных(статических) данных.
Соответственно, причинная связь прорисовываетсяот SES к HLE и грамотности, а не наоборот. Предполагалось, что скрытыепеременные HLE и грамотности родителей коррелируют между собой. Обеэти скрытые переменные должны прогнозировать, по крайней меречастично, скрытую переменную грамотности ребенка. Наконец, вдополнениексвязям,указаннымвыше,предполагалосьналичиекосвенных связей, соединяющих SES и грамотность ребенка (обапоказателя через HLE и грамотность родителей).Модель отразила подходящее соответствие данным (RMSEA = ,034,90 % CI = ,031—,038, вероятность RMSEA < = ,05 была 1,0; CFI = ,669 иTLI = ,646; WMRM = 1,281). В частности, значение RMSEA былозначительно ниже значения 0,06, рекомендованного в качестве верхнейграницы (см.: Hu, Bentler, 1999, c.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
