词汇是语言的一个组成部分,词汇知识被广泛认为是文本的理解的基本因素。事实上,它长期以来一直认为,词汇知识是最重要的预测因子之一的文本的困难。作为Chall [ 1)曾经说过,“一次词汇措施包括在预测公式,句子结构并不会增加太多的预测”(p . 157)。阅读理解的词汇知识的重要作用也被经验证明在很多研究中(例如, 2- - - - - - 4])。吴用和胡锦涛的 4)研究为例。众多变量调查在他们的研究中,词汇知识被发现有显著正相关,阅读成绩和阅读理解起着关键的作用。因此,足够的词汇知识似乎是一个成功的阅读理解的先决条件。

同样在台湾,英语是一门外语(英语),足够的英语词汇知识,阅读理解的重要性也被认可。大学生,在收到六年的正规高中英语培训,预计能够读英语课本相关的研究领域并不是很困难。不幸的是,他们中的许多人,据一些研究人员(如。 5),还有很大的困难读英语教科书。具体地说,黄( 5)发现,缺乏足够的词汇知识是罪魁祸首之一导致台湾大学生的困难理解英语教科书。他们缺乏在这方面也体现在许多其他研究(例如, 6, 7])。鉴于词汇知识,阅读理解的重要性,但证据不足的台湾大学生的词汇知识,并不是不合理的发现,近年来台湾学习者的阅读理解性能,以国际交流英语测试(托业),已经远远落后于亚洲其他英语国家,如中国和韩国,和ESL(英语作为第二语言)的国家,如菲律宾( 8]。

为了应对台湾学习者的阅读性能下降在世界范围内大规模水平测试和词汇知识的经验证据不足,本研究呼吁为了仔细看看阅读理解和词汇知识之间的关系在台湾大学生。词汇知识被认为是一个多维构造( 9, 10),目前的研究特别是旨在找出词汇知识的整体和相对贡献的各种子组件解释的方差台湾学习者的阅读理解性能。希望本研究的结果可以指导英语教师和教材设计者对合理实践对词汇学习与阅读理解。

词汇知识已经收到了大量的关注阅读领域的研究(例如, 2, 9- - - - - - 13])。男性一样艾德森( 11)指出,“阅读研究一贯发现一个词的知识因素,词汇知识负载高度”(p . 99)。例如,在文本研究简化,斯特罗瑟和Ulijn 14原始文本和文本之间)阅读理解成绩相比,简化语法而非词汇的方式。他们没有发现差异,所以他们得出结论,简化语法并不一定导致文本更具可读性。而不是使用句法策略,他们建议使用概念策略,包括处理内容单词和运用词汇知识和内容。同样,霍维茨( 15]还发现大量的语言学习者认为学习词汇是最重要的学习一门外语或第二语言的一部分。因此,重要的作用,词汇知识在语言学习或阅读理解永远不能被过分强调。

根据词汇知识的重要性,在过去的几十年里,许多第二语言(以下L2)词汇研究人员( 2, 9, 10, 12, 16, 17)提出了多种,但补充词汇知识框架。例如,Meara [ 17)认为,词汇知识可能被视为拥有两个主要维度:广度和深度。词汇知识的广度指的是学习者的词汇数量至少有一些肤浅的了解,而词汇深度知识指的是学习者知道如何一个词( 10]。随后,更大的努力,进一步是由薛潘( 16和钱 10]。例如,基于以前的框架的集体力量,钱( 10)提出,词汇知识由四个相互关联的维度:(a)词汇量的大小,(b)词汇深度知识,其中包含所有词汇子组件,如语音、字形、语素,句法,语义,搭配,联想,和语法上的属性,以及频率和登记,(c)词汇组织和(d) receptive-productive知识的自动性。综上所述,似乎越来越多的倾向于认为词汇知识是一个多维结构而非单一维度。

第一个维度,词汇量大小或词汇知识的广度,而言,词汇量大小的人们进行了无数次研究群特别的ESL(英语作为第二语言)或学生英语。一些研究(例如, 6, 7, 18])集中在测量大学生的词汇量大小。其他的研究(例如, 9, 10, 19])调查阅读理解词汇的作用大小。例如,关注词汇之间的关系大小和学术文献的理解,Laufer [ 19)报道,词汇量大小适度与阅读理解成绩高度相关,与相关系数从50 0。然后,她得出的结论是,根据先前的研究的结果,词汇量的大小是一个很好的预测外语阅读理解水平。

不同的子组件的第二个维度(即。,depth of vocabulary knowledge) that have been researched, word association knowledge has seemed to gain a lot of attention. For example, the importance of word association knowledge has been identified in the field of language learning (e.g., [ 12, 20.])。作为国家( 12)所说,“理解的单词联想有助于创造有限的词汇表定义简化的单词和文本”(52页)。经验,研究协会展示了大量的协议从母语为英语的受调查者组。例如,试图找出母语为英语的受调查者的协会反应,兰伯特和摩尔(如[引用的 21)发现的主要反应,最受欢迎的反应,这意味着约占三分之一的总反应和主、次要(即。第二个最受欢迎的),三级(即,the third most popular) responses together were calculated between 50% and 60% of the total responses. To illustrate, Schmitt [ 21]在他的评论进一步报道兰伯特和摩尔的100英国大学学生参与者“反应”“放弃这个词。“Schimitt所解释,如果母语协会反应随机和不相似,那么近100个不同的反应会被发现在他们的研究。然而,结果只有38个不同的协会得到了响应。具体来说,主要或最受欢迎的反应“放弃”是“离开,”二级或第二个最受欢迎的反应是“船”和三级或第三个最受欢迎的反应是“放弃。“三大反应是由53个参与者。换句话说,排名前三的反应占总额的53%的回应。此外,反应是由两个或两个以上的参与者占71%。因此,以英语为母语似乎展现出极大的相似性在心理词汇的组织。同样,约翰斯顿(如[引用的 21])也获得了57%的图当她检查了三个最受欢迎的第四、五年级学生提供的反应。因此,施密特认为,很大程度上的系统性或协议中发现以英语为母语的反应表明,以英语为母语心理词汇的组织在一个类似的模式,并进一步推测,非本地的扬声器将受益于组织他们的词汇同样 21]。

单词联想知识的评估时,有一个伟大的文献计量的单词联想知识L1(例如, 22])和调查使用的单词联想知识L2(例如, 23])。例如,克拉克( 22)使用一个标准的单词联想任务中,被要求出示自己的母语对刺激的反应的话。他发现他们有稳定的单词联想模式。另一方面,当相同的任务是应用于外语学习者,Meara [ 24)报道,他们创造了更加多样和不稳定的关联。基于不稳定的外语学习者的反应,他建议标准的单词联想任务是一个不令人满意的测试评估外语学习者的单词联想知识。

Meara的视图( 24)建议,阅读( 23)设计和开发一个替代词联想测验来衡量大学生的单词联想知识。对于每一个项目的测试,提出了一种刺激词一起考生和一群句话说,其中一些有关意义的刺激词和其他人没有。测试需要学习者选择相关词汇(或同事)而不是自己生产的。根据阅读,刺激单词和相应的同事选择基于三种类型的关系包括聚合、组合和分析。涉及特定的同事在这些关系的基础上,阅读的单词联想测试被认为提供见解的知识类型的学习者有一个字和知识的发展 25]。

虽然已经有大量的研究(例如, 22, 23字协会])在评估知识,有一个缺乏研究的单词联想知识和阅读理解之间的关系。一项研究中,这样的尝试是由钱( 9]。在他试图探索词汇量大小之间的关系,词汇深度知识,阅读理解在英语学生,钱雇佣词汇深度知识测试(以下DVK),这是一个修改版本的原始词关联测试( 23),由单词联想(包括同义和多义)和搭配。他报道说,分数DVK和词汇的分数大小呈正相关( r = 。 82年 , P < 。 05年 )。此外,从他的多元回归分析结果表明,分数DVK犯了一个明显明显和独特的贡献(11%)阅读理解得分超出预测的预测提供的词汇表的大小。因此,他得出的结论是,词汇量的大小和词汇深度知识似乎变量显著相关阅读理解的性能。

然而,一个钱的限制( 9)研究,他不控制情感变量,如动机和自我效能感的影响已确认在L2惊人的学习成就(例如, 26])。此外,所指出的钱( 10),自DVK代表只有两个子组件(即。,word association knowledge and collocation knowledge) of depth of vocabulary knowledge, measures which include other subcomponents, for example, morphosyntactic ones, should also be developed and included in future studies for a more complete understanding about the depth of vocabulary knowledge.

至于搭配知识,另一个经常研究词汇深度知识的子组件,已经受到了人们足够的重视,探索它的重要性在语言教学和学习(例如, 27])。的立场是,搭配知识是基本的,因为存储序列的词汇是语言学习的基础。例如,埃利斯( 28]声称可以解释很多语言学习语言在长期记忆的存储块无需参考潜在的规则。通过检索大量语言从长期记忆,语言接待和语言生产更有效。同样,Pawley和[中我们 29日)认为,除了知道的规则语言,语言使用者可以产生本土一样的句子(本土一样选择)和能产生语言流利(本土一样流利)从记忆中提取的条款的语言单位长度。这个职位的经验证据来自殴打等进行的纵向研究。 30.相比,学习者的法国L2之前和之后他们居住在一个讲法语的国家。他们得出的结论是,观察增加学习者的流畅是学习者储存记忆的结果序列和建议有一个良好的搭配对收购本土一样流利和选择是至关重要的。

除了搭配知识在语言学习中的重要性,大量研究(例如, 31日])显示其重要作用特别是在学习者的阅读理解。例如,Keshavarz和Salimi [ 31日)报道,有显著关系( r = 。 68年 , P < 。 01 )之间的伊朗英语学习者的搭配能力和完形的考试成绩,认为重要的是要提高ESL / EFL学习者的搭配知识,以提高他们的阅读技能。

除了搭配知识形态的重要性,比如获取信息的能力的意义和词性新单词的前缀、词根和后缀在语言学习也被认为在过去的几十年里(例如, 12, 20., 32])。作为国家( 12]指出,“知识的词缀可以用来帮助学习不熟悉的单词,这些单词前缀和后缀有关(p。264)。“同样,施密特和Meara ( 20.)还指出,词缀知识形成过程中的单词家庭来说是很重要的(例如,任命 → 任命者,任命,任命),从而扩大词汇量的大小。此外,实证研究还显示,文字部分是词汇知识的一个非常重要的方面。例如,白色等。 33)发现,大约60%的单词他们研究的四个前缀,即联合国-,-,-,说,可以从了解理解最常见的基本词的意义。他们进一步报道,近80%的前缀词可以理解的帮助下了解前缀的不太常见的含义以及上下文的帮助。

作为一个重要的子组件的词汇深度知识,知识形态已被许多研究人员认为有利于阅读理解。例如,伊et al。 34)宣称,鉴于相当一部分英语单词含义,从各部分的含义是可预测的,知识的形态被认为扮演重要的角色在决定学习者阅读和学习新的,长词,进而影响他们的阅读理解能力。具体而言,采取这样的词“粗鲁的”或“女王般的”,例如,纳吉et al。 35)指出,尽管他们的长度和低频,认识到熟悉零件和理解这些部分贡献这个词的意思给英语学习者进入小说话语中遇到文本的意义时阅读。同样,麻醉品和Lesaux [ 36)还指出,“word-general能力分解形态复杂的词汇学习随着时间的推移,可能会导致更成功,从而使读者更好的成功与阅读理解”(p . 785)。

因此,另一个有关形态学研究链形态知识在阅读理解中的作用(例如, 34, 37, 38])。例如,在她试图调查高中生和大学生之间的关系的敏感性三(语法、语音和关系)属性后缀和他们的阅读成就,马赫尼( 38)通常报道弱到中度好阅读和单词之间的联系结构敏感性,相关系数从.34 .68点。执事和科比的纵向研究 37)也发现,二年级学生的表现形态知识预测他们的表现在五年级阅读理解即使控制语音意识和二年级阅读理解。最近的一项研究伊et al。 34)报道,第四个九年级学生,形态学知识占重要和独特的变化(从38%到86%不等)阅读理解独立的词汇知识的广度,文字阅读,和语音意识。这些研究可能阐明派生形态学知识和阅读理解之间的关系。然而,这些研究调查在母语为英语的学生,他们没有处理这种关系是否还拥有英语语言学习者。

针对以前的研究在这个问题上的不足在英语或英语设置,麻醉品和Lesaux 36)进行了一项研究,研究形态的知识和阅读理解之间的关系用英语在说西班牙语的英语学习者(尺)从四到五年级。他们报告说,有统计上显著的关系( r = 。 60 , P < 。 05年 )形态学知识和阅读理解之间讲西班牙语英语五年级学生即使的影响学习者的文字阅读能力,词汇广度,语音意识控制。然而,尽管他们发现形态知识的广度有解释力独立词汇和单词阅读技巧,他们的结果进行解释时应谨慎一些。形态知识的测试工作在他们的研究是一个富有成效的测试。考虑到阅读能力是一个接受能力,似乎有必要调查是否形态学知识,评估接受测试时,仍将是一个重要的预测阅读理解。

综上所述,大量的研究已经试图衡量词汇量大小(例如, 6, 7]),单词联想知识(例如, 22, 24(例如,[]),搭配知识 30.]),形态学知识(例如, 33)另外,或评估两个或三个子组件在一个研究中,如单词联想和形态学知识(例如,( 20.]),词汇量大小,单词联想知识和搭配知识(例如, 9, 10])。此外,大量的研究一直在进行阅读理解之间的关系和一个或两个子组件的词汇知识,如词汇量大小(例如, 19]),单词联想知识(例如, 9, 10(例如,[]),搭配知识 9, 10]),形态学知识(例如, 20., 36])。然而,没有调查已经将四子组件一起在一个单一的研究也没有一项研究是阅读理解的关系上运行所有的四子组件。也就是说,没有一个研究已经发现在四子组件,哪一个最能预测阅读理解上的性能。因此,似乎有必要进行研究沿着这条线。此外,它必须指出,尽管所有词汇维度在概念上相关评估词汇知识在阅读理解中的作用,只有宽度(即。词汇量大小)词汇知识的深度和维度进行评估在本研究中,因为(a)这两个维度似乎是中央在钱的 10)框架,以及所有其他的框架了,(b),本研究选择了温和的目标评估词汇知识的深度范围的约束。此外,在检查子组件的相对贡献和独特的阅读理解,大多数的研究综述不施加适当的控制范围的情感变量,如动机和自我效能感的影响已确认是由于外语学习成就(例如, 26])或L2阅读理解( 39- - - - - - 41]。因此,动机和自我效能感在本研究选为控制变量。

表 3介绍了意思,标准差,获得的分数范围为参与者的性能在阅读理解测试和四个词汇知识测试。意味着正确的得分百分比(88%)词汇量大小的测试是在四个最高的测试。形态知识的测试获得比例第二高的意思是正确的分数(80%)。相对,意味着正确的单词联想(66%)和分数比例搭配(58%)似乎是温和的。

在阅读理解的关系表现的四子组件词汇知识,进行皮尔逊相关分析,相关系数如表所示 4。参与者的分数四子组件的词汇知识与阅读理解得分都显著相关。四子组件中,词汇量大小相关性最高( r = 。 44 , P < 。 01 与阅读理解),尽管只是中等强度的相关性。接下来是什么单词联想和搭配,都共享相同强度的关系( r = 。 43 , P < 。 01 阅读理解的分数。相比之下,形态学知识显示一个重要但略低相关性( r = 。 35 , P < 。 01 与阅读理解)。更低的相关性被发现在阅读理解的关系自我效能感( r = 。 22 , P < 。 01 )和动机( r = 。 16 , P < 。 05年 )。

四个词汇子组件之间的组间关联,结果表明,四子组件是中等高度相关。具体来说,单词联想了最强的相关性( r = 。 87年 , P < 。 01 )与搭配,其次是与词汇量的相关性大小( r = 。 56 , P < 。 01 )和形态学知识( r = 。 55 , P < 。 01 )。如前所述,这个词协会性能和搭配的性能在每个项目的共享相同的刺激词。获得单词联想之间的相关系数一样大.87点知识和搭配知识是不足为奇的。此外,词汇量大小适度相关形态学知识( r = 。 56 , P < 。 01 ),并搭配( r = 。 52 , P < 。 01 )。同样,搭配被发现有一个媒介相关大小( r = 。 56 , P < 。 01 与形态学知识)。

多元回归分析是要做在目前的研究中,方差膨胀因子(VIF)为每个独立变量计算检查是否需要没有满足多重共线性的假设。VIF指示是否一个独立变量和预测有很强的线性关系与他人。根据鲍尔曼和奥康奈尔( 47)、字段( 48迈尔斯],[ 49),VIF值大于10的多重共线性问题。vif的独立变量的计算目前的研究范围从1.42到4.31,都低于10,显示没有数据内的多重共线性。

为了解决第一个研究问题有关的总体贡献四个词汇子组件控制后阅读理解动机和自我效能感的影响,进行了多元回归过程与四子组件作为独立变量和阅读理解作为因变量,在动机和自我效能感作为一个预测块在第一步输入来控制他们的差异。结果显示在表中 5。在这个分析中,动机和自我效能感,进入方程模型1中,阅读理解占5%的变化。在模型2中,与四子组件添加到方程, R 2 阅读理解改为25%的方差( F 改变 ( 6117年 ) = 7.94 , P < 。 01 )。因此,添加这些词汇变量导致显著增加20%阅读理解方差解释道。

表 6提出了第二个研究问题的结果,旨在探索词汇深度知识的预测能力(即。,word association, collocation, and derivative word form) in the contribution of reading comprehension above the prediction explained by vocabulary size after differences among students in motivation and self-efficacy have been eliminated. As shown in Table 6,词汇量大小进入方程在模型2中,它占相当比例的方差在阅读理解 R 2 = 。 19 , F 改变 ( 1120年 ) = 21.23 , P < 。 01 。词汇深度知识的加法模型3中改变的大小 R 2 二十五分,显示出.06点的显著增加,或6%的方差解释阅读理解( F 改变 ( 3117年 ) = 3.13 , P < 。 05年 )。因此,词汇深度知识增加了一个独特的比例(6%)的方差解释阅读理解的词汇提供的14%的方差的大小。

最后,三个的相对贡献进行了回归分析,以确定每个子组件性能的三个词汇知识深度阅读理解上的差异提供动力,自我效能,词汇量的大小。第一分析的第一步是进入动机和自我效能感作为预测块,然后词汇量大小是进入第二步。最后一步涉及仅仅进入协会。第二个分析,前两个步骤保持不变,最后一步更换搭配协会。同样,第三分析还涉及前两个步骤的最后一步进入形态知识。三个分析的重点是在研究和比较的大小 R 2 的变化。的大小 R 2 第一分析和变化是.048 .056第二分析。此外,的大小 R 2 更改为两个分析是所有重要. 05和幅水平的意义。相比之下,的大小 R 2 变化是.016和第三分析统计无关紧要。换句话说,结果表明,在三个词汇知识深度子组件,搭配似乎占最大数量的预测方差贡献阅读理解性能超过动机、自我效能感、和词汇量的大小,而形态学知识和微不足道的最小方差的贡献。

方面在整体贡献的四个词汇阅读理解子组件,当控制动机和自我效能感的影响,仍有显著关系(解释方差的20%)四子组件和阅读理解之间的关系。这一发现似乎表明,四子组件完全发挥重要作用在大学生的阅读理解能力。的预测词汇知识深度的大小,结果表明,6%的方差解释阅读理解提供了词汇深度知识本身之上,词汇量的大小在动机和自我效能感的影响已被控制。换句话说,单词联想、搭配和形态学知识完全的预测做出了独特贡献阅读理解得分之外提供的预测词汇得分大小。这个数字似乎低于获得钱的( 9和钱的 10)的研究。在他的两个研究中,他发现DVK,代表分数词联想和搭配,增加了一个独特的解释方差比例(11%和13%,分别地。)在阅读理解除了提供的预测词汇量的大小。越高的合理理由两钱的研究贡献,他不控制任何情感变量的影响,这可能高估词汇深度知识的预测。事实上,当前研究的结果做出进一步的贡献被揭示,在控制(即两个情感变量。,motivation and self-efficacy), depth of vocabulary knowledge does not exert that large amount of explained variance over vocabulary size in reading comprehension, as claimed by Qian’s [ 9和钱的 10)的研究。与钱的两项研究的结果相比,只有词汇量大小和深度研究,本研究的结果是基于一个更全面的研究设计,包括两个情感变量的考虑。

进一步的分析表明,在三个词汇深度知识的子组件,搭配占最大比例的方差(5.6%)在阅读理解造成的性能。这一结果似乎表明,搭配成为更强大的预测(5.6%)相对于其他两个深度组件。也就是说,搭配似乎覆盖单词联想的贡献和形态学知识在阅读理解性能。相比之下,形态学知识占最小的和微不足道的比例(1.6%)的方差贡献预测阅读理解的性能。这与钱的发现是一致的 9),形态学知识发现占比例最小的方差贡献预测阅读理解。

关于阅读理解之间的关系的四个词汇子组件,最强的相关性( r = 。 44 , P < 。 01 )被发现在阅读理解和词汇量的大小。这一发现似乎是一致的与钱的( 10)研究中,词汇水平考试的成绩也与阅读理解( r = 。 74年 , P < 。 01 )。相比之下,本研究获得的相关系数,然而,略弱于发现在钱的 10)的研究。综上所述,看来学习者词汇量的大小至少是适度的表现联系在阅读理解,尽管细微差别,研究发现两者之间的力量关系。

同样,一个温和的词之间的关系也得到了协会( r = 。 43 , P < 。 01 )和阅读理解,以及之间的搭配( r = 。 43 , P < 。 01 )和阅读理解。如果两个子组件放在一起,他们也适度相关阅读理解( r = 。 45 , P < 。 01 )。结果似乎是在协议与钱的 10)研究中,同一DVK测试也被使用。然而,相关的大小 ( r = 。 77年 ) 他高于报道说 ( r = 。 45 ) 在目前的研究中获得的。然而,在这两项研究发现的显著相关性借给声称支持学生的分数词联想和搭配是与他们的阅读理解水平。

一个重要但略低相关系数( r = 。 35 , P < 。 01 形态之间)是获得知识和阅读理解本研究。形态测试的测试,采用从马赫尼( 38)的研究中,包括两个部分,Syncat-real部分和关系部分。一个单独的分析表明,两部分都是弱但显著相关的阅读理解( r = 。 34 Syncat-real部分和 r = 。 21 对于关系部分)。这一发现似乎不一致与马赫尼的 38)研究,成绩在她的衍生词形式测试没有显著相关性能在阅读理解( r = - - - - - - 。 13 Syncat-real部分和 r = 。 16 对于关系部分)。一个合理的解释这个矛盾的发现可能是由于这样的事实,这两项研究采用不同的阅读测试来衡量阅读理解。在目前的研究中,参与者的阅读理解被出版中级水平评估测试样本与剑桥初级英语考试4 (CPET),设计和针对测量阅读理解的构造。相比之下,根据马赫尼指出,语言成绩的学习能力倾向测试(SAT)工作在她的研究只是一个间接(例如,而不是直接)参与者阅读成功的指标。尽管两者之间的轻微不一致结果的研究,本研究中发现低但重要的关联似乎表明,学生的表现形态知识在阅读理解弱有关他们的表现。

另一方面,积极但更高的相关性 ( r = 。 60 ) 形态学知识和阅读理解之间被发现在麻醉品和Lesaux [ 36)的研究。形态的知识任务使用在他们的研究中,这是一个改编自卡莱尔分解任务( 50),要求学生从派生的词中提取基本单词完成句子(例如,学生有“人气”和要求完成”女孩想成为非常 … ”)。他们的研究结果显示,说西班牙语的英语学习者有显著关系的表现形态上知识和阅读理解。除了形态学知识使用的不同措施,涉及不同的L1可能是另一个原因的差异之间的相关系数的大小获得了两项研究。在目前的研究中,参与者的L1是中国人,大大不同于英语,派生的特性。相比之下,参与者的L1麻醉品和Lesaux的研究是西班牙语与英语有着相似的词派生。

对组间关联的结果在四个词汇子组件,单词联想被发现有最高的相关性( r = 。 87年 , P < 。 01 )与搭配。一个看似可能的单词联想与搭配之间的相关性高的原因可能是,在DVK测试,同样的刺激词的每个测试项是用来测量两个子组件。另一点值得一提的是相关系数( r = 。 56 , P < 。 01 )在本研究获得的单词联想和词汇大小似乎与( r = 。 61年 , P < 。 05年 在施密特和Meara发现的( 20.)的研究。这两项研究的结果完全支持了先前声称这两个词汇表子组件之间的关系。仍然一点也值得讨论的相关系数( r = 。 56 , P < 。 01 发现词汇量大小和形态之间的知识。中等大小似乎符合麻醉品和Lesaux [ 36]发现( r = 。 46 , P < 。 001年 )。因此,中度相关性发现在目前的研究提供了额外的证据,认为词汇量大小和形态知识之间的关系。如前所述,施密特和Meara [ 20.),学生的词缀知识形成的过程中是至关重要的词的家庭,从而扩大词汇量的大小。

基于当前的研究结果,结论相关的三个研究问题可以得出如下。首先,在控制动机和自我效能感的影响,四个词汇子组件整体极大地推动了阅读理解。其次,词汇深度知识本身提供了一个额外的解释方差在阅读理解和词汇量的大小在动机和自我效能感的影响之后已被控制。最后,词汇深度知识的三个子组件中,搭配最比例的方差解释发现了导致性能在阅读理解上。