A Meta-Analysis of Language Programs

언어 프로그램의 메타 분석 및 문헌 검토

기사 주요 결과:

이 기사의 목적을 위해 61개 언어 프로그램 연구에 대한 메타 분석을 수행했습니다. 이 메타 분석이 2022년까지의 연구를 포함하여 National Reading Panel 메타 분석 이후 20년 후에 수행되었음에도 불구하고 파닉스에 대한 동일한 평균 효과 크기 .45를 발견했습니다. 또한 지난 25년 동안 수행된 13개의 파닉스 메타 분석에 대한 2차 메타 분석을 수행했는데, 파닉스의 평균 효과 크기는 .43이었습니다. 이는 NRP 메타분석이 20년 전에 수행되었음에도 불구하고 그 결과가 오늘날에도 여전히 유효함을 보여주는 데 도움이 됩니다. 더욱이, 동일한 평균 효과 크기를 찾았을 뿐만 아니라 파닉스 교육에 대한 동일한 일반적인 경향도 마찬가지임을 발견했습니다.

나는 또한 파닉스에 중점을 둔 프로그램이 모든 인구 통계에 걸쳐 균형 잡힌 문해력 프로그램보다 지속적으로 우수하다는 것을 발견했습니다. 실제로, 파닉스는 1-2학년, 수업 기반 교육 및 위험에 처한 학습자에 대해 균형 잡힌 문해력에서 발견된 효과를 평균적으로 두 배로 늘렸습니다.

파닉스 중재는 초기 초등 교육과 읽기 결핍이 있는 고학년 학생 모두에게 효과적인 결과를 보여주었습니다. 이것은 학생들이 기초 교육 기간 동안 파닉스 교육을 받아야 하며 이 교육을 놓치면 나중에 받을 수 있는 이점이 있음을 시사합니다.

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분석 목적:

프로그램이 최고의 프로그램이거나 가장 증거에 기반한 프로그램이라는 주장을 종종 봅니다. 그러나 이러한 유형의 진술에는 충분한 증거가 있는 경우가 거의 없습니다. 어떤 것이 최고의 프로그램임을 증명하기 위해, 나는 어떤 프로그램이 연구된 다른 프로그램보다 더 큰 효능 증거를 가지고 있다는 여러 메타 분석을 보고 싶습니다. 물론 이러한 유형의 증거가 있더라도 해당 분석은 현재 사용 가능한 증거에 따르면 대부분의 언어 프로그램이 메타 분석은 고사하고 거의 또는 전혀 수행되지 않은 연구에 따르면 해당 프로그램이 연구된 다른 프로그램보다 우수하다는 것을 보여줄 뿐입니다. 문제를 더 복잡하게 만들기 위해 결과는 상황에 따라 다르며 한 학년 또는 한 결과에 가장 적합한 프로그램이 다른 학년/결과에 가장 적합한 프로그램과 완전히 다를 수 있습니다. 어떤 프로그램이 최고라는 것을 증명하는 것은 지적으로 무익한 노력일 가능성이 높다는 것이 현실입니다.

그러나 나는 우리가 사용 가능한 증거에 대한 메타 분석을 수행하여 어떤 프로그램이 더 잘 작동하는지에 대해 교육받은 추측을 한다고 믿습니다. 연구 연구가 항상 현실 세계의 조건과 정확히 일치하는 것은 아니지만 개별 프로그램에 대한 메타 분석을 수행하여 작업에 대한 증거가 있는 항목에 대한 보다 객관적인 프록시를 얻을 수 있습니다. 이것은 메타분석에서 낮은 결과를 보이는 프로그램이 본질적으로 나쁘다거나 높은 결과를 나타내는 프로그램이 본질적으로 좋다는 것이 아니라 우리가 이 방법을 사용하여 무엇이 효과가 있는지 가장 교육받은 추측을 할 수 있다는 것입니다._cc781905- 5cde-3194-bb3b-136bad5cf58d_

이를 위해 나는 인기있는 언어 프로그램에 대한 내 웹 사이트에서 일련의 소규모 비 피어 리뷰 메타 분석을 수행했습니다. 이상적으로 이 정보는 출판된 동료 검토 메타 분석의 형태로 가장 잘 수행될 것입니다. 그러나 대부분의 프로그램은 메타 분석을 수행하지 않고 수행된 일부 메타 분석은 범위가 제한적인 것으로 보입니다. 이 연구는 교사들에게 주제에 대한 이용 가능한 과학 문헌을 더 유용하고 의미 있게 만드는 데 도움을 주려는 시도였습니다. 그러나 동료 심사를 거친 저작물이 아니며 대학원 자격도 없다는 점에서 한계가 있음을 알고 있습니다.

방법론:

본 연구의 목적을 위해 Education Source, Sage Pub, Google 및 기업 웹사이트에서 가장 인기 있는 언어 프로그램에 대한 연구를 검색했습니다. 프로그램은 읽기 과학에 관심이 있는 교사들의 투표를 기반으로 선택되었습니다. 대조군과 함께 발견된 모든 연구, 충분한 보고 데이터(적절한 효과 크기를 계산하기 위한 충분한 데이터 또는 효과 크기를 의미함) 및 10개 이상의 총 샘플이 이 분석에 포함되었습니다. 이 포함 기준에는 시간 제한이 없었습니다. 총 61개의 연구가 포함되었습니다. 3개의 연구가 처음에 포함되었지만, 동등하지 않은 사전 테스트 점수로 인해 나중에(검토 후) 제외되었습니다. 모든 경우에 사후 테스트 결과를 기반으로 한 효과 크기는 매우 잘못된 것이었습니다. 한 연구는 Take Flight에 대한 Ring, Et, al의 연구였습니다. 두 번째 연구는 Stuart, Et, al이 Jolly Phonics에 대해 수행한 것입니다. Take Flight와 Jolly Phonics에 대한 연구의 경우 Cohen의 D 공식은 실제 이익에 비해 과장된 효과 크기를 제공했습니다. Take Flight 연구의 경우 이득은 통계적으로 미미했습니다. Jolly Phonics 연구에서 치료 그룹은 이득 측면에서 통제 그룹보다 더 나빴지만 Cohen의 d를 사용하여 여전히 0.73의 긍정적인 효과로 끝났습니다. 제외된 세 번째 연구는 Corcoran, et al.의 Remediation Plus에 대한 것이었습니다. 치료 그룹에서 발견된 이득은 .50 이상의 효과로 매우 중요했지만 동등하지 않은 그룹은 Cohen의 d 효과 크기가 훨씬 더 작아졌습니다.

그룹당 표본 크기가 50 이상인 연구의 효과 크기는 Cohen's d 계산으로 계산되었습니다. 표본 크기가 50 미만인 연구에 대한 효과 크기는 Hedge의 g를 사용하여 계산되었습니다. 효과 크기가 이미 피어 리뷰 저자에 의해 계산되었을 때 효과 크기가 잘못 계산된 가능한 원인이 없는 한 일반적으로 이러한 효과 크기를 그대로 받아들였습니다. 이 경우 효과 크기를 다시 확인했습니다. 효과 크기가 일치하지 않으면 자체 계산을 사용했습니다. 모든 효과 크기 계산은 결과의 신뢰성을 보장하기 위해 두 번째 분석가에 의해 독립적으로 복제되었습니다. 두 번째 분석가가 동의하지 않는 경우 두 사람이 계산을 다시 수행하고 합의에 도달하기 위해 논의했습니다. 효과 크기는 반올림되지 않았으며 100번째 자리 값에서 잘렸습니다. 효과크기 계산에서 대조군이 치료군보다 우수한 것으로 나타났을 때, 효과크기는 음의 효과크기로 메타분석에 입력되었다. 메타 분석은 일반적으로 효과 크기로 결과를 보고합니다. 이러한 효과 크기는 다음과 같이 해석됩니다.

그러나 이것은 축소 렌즈가 될 수 있다고 생각합니다. 효과 크기는 상황에 따라 달라지는 경향이 있습니다. 예를 들어 읽기에 대한 연구는 낮은 결과를 보이는 경향이 있는 반면 수학에 대한 연구는 높은 결과를 나타내는 경향이 있습니다. 이러한 이유로 단일 결과, 프로그램 또는 교육학적 아이디어에 대한 효과 크기는 교사에게 도움이 되지 않는다고 생각합니다. 교사들이 어떤 요인이 더 강력한 연구 기반을 가지고 있는지 알 수 있도록 유사한 요인의 효과 크기를 비교하는 것이 더 유용하다고 생각합니다. 이를 위해 지금까지 언어 프로그램에 대한 연구를 다음 인포그래픽으로 정리했습니다.

결과:

위 그래프에서 볼 수 있듯이 그래프 내에서 상위 7개 순위에 하나의 Balanced Literacy 프로그램이 없습니다. 더욱이, 모든 균형 문해 프로그램은 통계적으로 낮은 평균 효과 크기를 보여주었습니다. 이 데이터에서 더 큰 추세를 찾기 위해 중재자 변수, 샘플 유형 및 프로그램 유형에 따라 이 정보도 분류했습니다.

위의 결과에서 알 수 있듯이. Phonics 헤비 프로그램은 모든 학년과 샘플 유형에서 균형 잡힌 문해력 프로그램을 능가했습니다. 실제로 파닉스 프로그램은 1-2학년, 위험에 처한 학습자 및 수업 기반 수업에 대해 대략 두 배의 영향을 보였습니다. 이 연구는 어떤 맥락에서도 파닉스 중심 프로그램보다 균형 잡힌 문해력 프로그램 사용에 대한 지원을 보여주지 않습니다.

물론 Balanced Literacy가 파닉스 프로그래밍의 유일한 다른 하위 유형은 아닙니다. 이 메타 분석 내에서 Orton Gillingham 프로그램, 분석 프로그램 및 합성 프로그램의 샘플도 있었습니다. 이러한 유형의 파닉스 프로그램의 효율성을 비교하기 위해 파닉스 프로그램의 각 하위 유형에 대한 평균 효과 크기도 찾았습니다. 그 결과는 아래에서 찾을 수 있습니다.

이 연구 내에서 합성 파닉스 프로그램은 균형 문해력, 분석 및 Orton Gillingham 프로그램보다 더 나은 결과를 보였습니다. 그러나 합성, 분석 및 Orton Gillingham 프로그램 간의 차이는 통계적으로 유의하지 않았습니다. 이 결과는 NRP 메타 분석 결과와 매우 유사했지만 NRP 메타 분석이 Orton Gillingham 프로그램에 대해 훨씬 낮은 결과를 발견했다는 점만 제외하고는 예외입니다.

한 가지 흥미로운 주장은 효과 크기 및 메타 분석 연구에 대해 자주 볼 수 있는 연구 설계가 결과를 편향시킨다는 것입니다. 실제로 사람들은 종종 RCT 연구가 상당히 낮은 결과를 보여준다고 주장합니다. 유사하게, 연구 저자들은 종종 낮은 결과를 발견한 이유가 낮은 교사 충실도 때문이라고 주장합니다. 이를 염두에 두고 설계 변수에 대한 메타 분석 데이터를 분석했으며 그 결과는 아래에서 볼 수 있습니다.

NRP 메타 분석과 유사하게 이 메타 분석은 충실도를 추적하지 않은 연구보다 충실도를 추적하지 않은 연구에서 더 높은 결과를 발견했습니다. 이것은 연구 결과가 낮을 때 충실도가 주요 조사 원인이어야 한다는 개념에 심각한 의문을 제기합니다. 실제로 프로그램 유형 변수는 결과에 훨씬 더 중요한 영향을 미쳤습니다. RCT 연구는 준실험 연구보다 평균적으로 더 낮은 결과를 보여주었지만, 이 차이는 통계적으로 유의하지 않았습니다. 이것은 RCT 연구에서 더 낮은 결과를 기대해야 한다는 생각에 의문을 제기합니다.

데이터는 짧은 파닉스 연구와 더 긴 균형 잡힌 문해 연구에서 더 높은 결과를 보여주었습니다. 이 마지막 결과는 나에게 특히 놀라웠습니다. 그러나 한 가지 논리적인 설명은 파닉스 프로그램이 더 효율적으로 작동할 수 있다는 것입니다. 학생들에게 많은 양의 단어를 암기하도록 가르치는 것은 더 많은 교육이 필요하기 때문에 균형 잡힌 문해력 프로그램은 비효율적인 교육 방법이기 때문에 학생들에게 긍정적인 효과를 나타내는 데 더 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 반면에 일부 학생들은 파닉스를 매우 빠르게 디코딩하는 방법을 배울 수 있으며 파닉스 프로그램은 시간이 지남에 따라 수익이 감소하는 것을 보일 수 있습니다. NRP 메타 분석은 실제로 음소 인식 교육에 대해 유사한 결과를 보여주었습니다. 그러나 파닉스 프로그램에 대한 지속 시간 효과는 고려하지 않았습니다.

궁극적으로, 이 메타 분석은 신뢰성을 제한하는 동료 검토 출판된 연구가 아닙니다. 그러나 그 결과는 나머지 과학 문헌과 매우 유사합니다. 이 문제를 수정하는 데 도움이 되도록 NRP 메타 분석부터 시작하여 이 주제에 대해 찾을 수 있는 다른 모든 메타 분석에 대한 문헌 검토를 포함했습니다.

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NRP 토론:

전반적으로, 우리는 이 메타 분석 내에서 세 가지 매우 명확한 패턴을 봅니다. 첫째, 파닉스는 어린 학생들에게 가장 유용하며 시간이 지남에 따라 덜 유용합니다. 실제로, 우리는 이 메타 분석 내에서 전반적으로 2학년 학생들에게 파닉스를 가르치는 데 통계적으로 유의하지 않은 효과를 봅니다. 실제로 프로젝트 리더 중 한 명인 Timothy Shanahan과 이러한 특정 결과에 대해 논의할 기회가 있었습니다. 바꾸어 말하면, 그는 우리가 역 관계를 보았다고 말했습니다. 나이가 많은 학생들은 파닉스에서 더 낮은 결과를 얻고 어린 학생들은 더 높은 결과를 얻습니다. 그러고 보니 2급과 6급 결과가 모두 합쳐져 있는데 Shanahan 박사님과 상의한 결과 2급 결과가 6급 결과보다 훨씬 높다고 가정할 수 있을 것 같습니다._cc781905-5cde-3194 -bb3b-136bad5cf58d_

흥미롭게도 우리는 여기서 파닉스가 2학년 이상의 위험에 처한 독자나 난독증 학생을 돕는다는 NRP 증거가 매우 약하다는 것을 알 수 있습니다. Shanahan 박사도 나와 이 주제에 대해 논의할 때 이를 인정했습니다. 실제로 파닉스의 반대자들은 이 정보를 사용하여 교정 학생을 위한 파닉스 사용을 불신합니다. 그러나 나는 이 해석에 대해 주의를 기울이고 싶다. 이것이 실제로 보여주고 있는 것은 난독증 학생들이 더 느리게 읽는 법을 배우므로 기초 지식에 더 많은 교육 시간을 할애해야 한다는 것입니다. 나는 또한 이 샘플에 대해 선택된 연구에 의해 그 당시에 결과가 축소되었을 수도 있다고 생각합니다.

나는 또한 NRP 메타 분석이 전체 파닉스와 프로그램 모두에서 나와 같은 경향을 발견했다는 점에 주목해야 한다고 생각합니다. NRP 메타 분석과 광산 메타 분석 모두 0.45의 파닉스에 대한 평균 효과 크기를 발견했습니다. NRP Jolly Phonics가 개별 프로그램에 대해 가장 높은 결과를 보였다는 것을 발견했으며 합성 파닉스 프로그램이 분석적 파닉스에 비해 더 높은 결과를 갖는 경향이 있음을 발견했습니다. 또한 Orton Gillingham 프로그램의 평균 결과가 더 낮았습니다. 이것은 Orton Gillingham 프로그램이 나쁜 프로그램이라고 말하는 것이 아닙니다. 실제로 이러한 프로그램이 연구에서 포착하지 못한 방식으로 학생들을 돕고 있을 수 있습니다. 그러나 메타 분석 데이터는 SPIRE 프로그램을 제외하고 이러한 프로그램에 대해 일관되게 더 낮은 결과를 찾는 것으로 보입니다. 사실, Orton GIllingham 프로그램에 대한 나의 메타 분석 결과는 SPIRE에 대한 나의 비중이 높기 때문에 부풀려질 수 있습니다. SPIRE는 이러한 유형의 프로그램에 대해 가장 높은 결과를 가지고 있고 실제로 전체에서 가장 높은 결과 중 일부입니다._cc781905-5cde-3194-bb3b- 136bad5cf58d_

기타 파닉스 메타 분석:

총 15개의 메타 분석을 찾을 수 있었습니다. 여기에는 파닉스의 효능을 살펴본 제 메타 분석이 포함되어 있습니다. 이러한 메타 분석의 평균 결과는 .55였습니다. 그러나 2014년 가르시아의 메타 분석은 이 주제에 대해 분명히 극단적인 이상값입니다. 실제로 2 이상의 평균 평균을 찾는 것은 고사하고 효과 크기가 1.5를 초과하는 단일 파닉스 연구를 찾지 못했기 때문에 그들이 이 효과 크기를 어떻게 찾았는지 전혀 모릅니다. 이 이상값 데이터를 수정하면 다음을 얻습니다. 내가 지적해야 하는 .43의 평균 효과 크기는 주제에 대한 내 메타 분석의 .02입니다. 그러나 이 연구 중 3개(내 연구 포함)는 동료 검토를 거치지 않았습니다. 이 3개의 연구와 이상치를 제거하면 평균 효과 크기가 0.60이 되는데, 인정해야 합니다. 약간 높을 것 같습니다. 그러나 나는 이것이 파닉스의 효능을 평가하는 가장 좋은 방법이라고 철저히 확신했지만, 이 분석을 완료한 후에는 더 회의적입니다. 개인적으로, 나는 이상치 데이터의 양으로 인해 2차 메타 분석의 결과보다 내 자신의 분석 또는 NRP의 결과를 더 기꺼이 받아들일 것입니다.

파닉스 연구의 결과는 두 가지 요인, 즉 학생의 연령과 사용 중인 프로그램에 크게 좌우되는 것으로 보이지만 충실도, 실험 설계 및 기간은 파닉스 연구 결과에 덜 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 사실, 이 프로젝트를 시작하기 전에 나는 파닉스의 원리가 사용된 프로그램보다 수업 결과에 더 중요하다고 굳게 확신했습니다. 그러나 지금은 이 믿음에 대한 확신이 덜합니다. 일부 파닉스 프로그램은 .20 미만의 결과를 보여주고 다른 프로그램은 .80 이상의 결과를 보여주었습니다. 나는 이 사실이 우리 프로그램이 본질적으로 증거 기반이라는 읽기 과학의 원칙에 기반한다는 생각에 상당히 해를 끼친다고 생각합니다.

전체 언어 및 균형 잡힌 문해력 메타 분석:

이 차트에서 볼 수 있듯이 Phonics가 Balanced Literacy보다 더 강력한 증거 기반을 갖고 있는 반면 Balanced Literacy는 Whole Language보다 더 강력한 증거가 있다는 강력한 증거가 있는 것 같습니다.

오턴 길링햄:

Orton Gillingham 프로그램은 독서 과학 커뮤니티에서 매우 인기가 있으므로 해당 주제에 대해 가지고 있는 사용 가능한 메타 분석 데이터도 공유할 수 있다고 생각했습니다. 그러나 주제에 대한 증거는 일부 사람들이 가정하는 것보다 약할 수 있습니다. 실제로 제가 메타분석 결과는 저조했는데 단연 최고인듯 합니다.

이 모든 데이터를 요약하는 데 도움을 주기 위해 사용 가능한 데이터가 있는 각 프로그램 유형에 대한 평균 메타 분석 결과를 보여주는 2차 메타 분석을 만들었습니다.

여기에서 볼 수 있듯이 파닉스 프로그램이 균형 잡힌 문해 프로그램과 전체 언어 프로그램보다 낫다는 강력한 증거가 있는 것 같습니다. 증거는 Orton Gillingham 프로그램이 균형 잡힌 문해력 프로그램보다 더 효율적이지 않을 수도 있음을 시사하는 것 같습니다. 그러나 부분적으로는 내 메타 분석에서 균형 문해력 프로그램보다 Orton Gillingham 프로그램에서 훨씬 더 높은 결과를 발견했기 때문에 개인적으로 믿기 어렵습니다.

저자 Nathaniel Hansford와 Joshua King

최종 수정 2022-09-16

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언어 프로그램의 메타 분석 및 문헌 검토

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