방황과 독해의 관계: 메타 분석 파트 2
Aug 08, 2023
방법
건강한 청소년 또는 성인의 RC에 대한 MW의 영향에 대해 보고하는 연구를 식별하기 위해 PRISMA(Systematic Reviews and Meta-Analyses) 보고 지침 권장 사항(Moher et al., 2010)에 따라 체계적인 검색을 수행했습니다. 다음 학술 데이터베이스를 사용하여 검색을 수행했습니다: Web of Science, Scopus, PubMed 및 EBSCO(예: PsychInfo, PsychArticles 및 ERIC). 데이터베이스 검색은 2020년 1월부터 2020년 3월 사이에 수행되었으며 영문 피어 리뷰 저널로 제한되었습니다.
사회가 지속적으로 발전함에 따라 사람들은 건강에 점점 더 많은 관심을 기울이고 있습니다. 청소년은 국가의 미래이며, 청소년의 신체적, 정신적 건강은 국가의 미래 발전에 매우 중요합니다. RC와 기억력은 또한 십대들의 공부와 삶에 매우 중요한 역할을 합니다.
먼저 RC와 메모리가 무엇인지 이해하십시오. RC 또는 "회상"은 기억력 훈련 후 묻지 않고 학습한 내용을 자동으로 회상하는 것을 말합니다. 기억력은 정보를 저장하고 재생산하는 개인 기억의 능력을 의미합니다.
그렇다면 건강한 십대가 RC와 기억력에 도움이 될 수 있습니까? 대답은 '예'입니다. 신체 운동을 강화하면 체력 향상, 정신 상태 개선, 혈액 순환 촉진, 뇌의 영양 및 산소 공급에 도움이 되며 기억력을 향상시킬 수 있습니다. 또한 적절한 운동은 수면의 질을 향상시키고 기억력 향상에도 도움이 됩니다. 좋은 수면은 또한 뇌 뉴런을 보호하고 뇌를 더 건강하게 만들 수 있습니다.
또한 건강한 식습관도 매우 중요합니다. 십대의 몸은 빠르게 성장하고 발전하고 있습니다. 영양 부족은 신체에 큰 영향을 미칩니다. 영양에 대한 관심과 균형 잡힌 영양 섭취는 몸을 더 건강하게 만들 수 있으며, 뇌의 건강한 발달을 촉진하고 기억력을 향상시킬 수 있습니다.
또한 좋은 정신 상태는 RC와 기억력도 향상시킬 수 있습니다. 우울증, 우울증과 같은 부정적인 감정은 뇌를 손상시키는 반면 낙관적 태도는 뇌의 즐거움을 촉진하고 뇌를 더 활동적으로 만들고 기억력을 향상시킬 수 있습니다.
결론적으로 건강한 청소년은 RC와 기억력 향상에 도움이 된다. 항상 신체적, 정신적 건강에 주의를 기울이고 좋은 생활 습관을 기르는 한 RC와 기억력을 향상시키고 젊은이들의 학습과 삶을 더 잘 촉진할 수 있습니다. 기억력을 향상시켜야 함을 알 수 있습니다. Cistanche는 또한 아세틸콜린 및 성장 인자의 수준을 증가시키는 것과 같은 신경 전달 물질의 균형을 조절할 수 있기 때문에 기억력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 물질은 기억과 학습에 매우 중요합니다. 또한 Rongrong 고기는 혈류를 개선하고 산소 전달을 촉진하여 뇌에 충분한 영양과 에너지를 보장하여 뇌의 활력과 지구력을 향상시킬 수 있습니다.
MW와 관련된 검색어("딴생각", "백일몽", "무념무상", "마음이 핑핑 도는", "자극 독립적인 생각", "과제와 무관한 생각", "스스로 생성된 생각", "멍해짐") RC 관련 검색어("독해", "독해", "이해")와 결합하였다. 그림 1은 검색 프로세스와 결과를 보여줍니다. 현재의 메타 분석에서는 회색 문헌을 고려하지 않았습니다.
Schmucker et al. (2017), 회색 문헌을 제외한 연구는 치료 효과를 과대 평가할 가능성이 있지만, 현재 실증 연구에 따르면 이는 소수의 검토에서만 해당되는 것으로 나타났습니다. 또한 출판 편향은 긍정적인 결과를 더 빨리 출판해야 하는 특정 연구 분야에 특히 영향을 미칠 수 있습니다.
또한 회색 문헌은 일반적으로 동료 검토를 거치지 않으며 미공개 데이터의 내적 타당성은 임상시험 보고가 좋지 않아 평가하기 어려울 수 있으므로 비뚤림 위험이 증가할 수 있습니다. 마지막으로, 회색 문헌은 메타 분석을 위한 중요한 자원이지만 엄격한 회색 문헌 검색을 수행하기 위한 구체적인 지침과 허용된 표준 방법이 거의 없습니다(Paez, 2017).
Of the 314 article titles identified, through the evaluation of two independent coders (third and fourth authors), 61 were considered eligible for further analysis and fully read. Interrater agreement on abstract selection was 93.02%; in case consensus was not achieved, the first and last authors jointly reached a final evaluation. Full texts were included in the meta-analysis when studies (a) reported measures of MW and RC (e.g., studies with recall tasks were excluded), (b) involved school-aged participants (>10세) 및/또는 보고된 임상 상태가 없는 성인(18-40세) 숙련된 독자, (c) MW와 RC 사이의 상관 지수(Pearson's r)를 보고했습니다. 전체 텍스트 선택을 위해 두 명의 독립적인 코더(제3 및 제4 저자)가 91.7%의 인터레이터 동의로 첫 번째 평가를 완료했습니다. 합의가 이루어지지 않으면 첫 번째 저자와 마지막 저자가 공동으로 최종 평가에 도달했습니다.
세 번째와 네 번째 저자는 표 1에 보고된 데이터를 먼저 코딩한 다음 첫 번째 저자가 데이터의 독립적인 코딩을 수행했으며 마지막 저자는 원본 데이터 세트와의 모든 불일치를 추가로 확인했습니다.
일부 연구에서 보고된 다중 상관 지수에서 나온 총 73개의 상관 계수에 대해 총 25개의 기사가 메타 분석에 포함되었습니다(그림 1 참조).
데이터 분석
MW와 RC 간의 상관계수가 서로 다른 조건에서 다중 연구 또는 다중 상관계수가 있는 논문의 경우 모든 상관계수를 독립적으로 입력하였다. 잠재 요인(확증적 요인 분석에서 파생됨)과 관련된 상관 관계를 보고하는 연구의 경우, 연구에 포함된 부록에서 또는 저자에게 연락하여 원본 데이터 세트를 요청하여 매니페스트-변수 상관 관계를 복구했습니다(Soemer & Schiefele, 2019; Soemer et al. , 2019). 잠재 요인을 보고한 모든 연구 사례가 해결되었으며 최종 분석에는 명백한(Pearson's r) 상관 지수만 포함되었습니다.
각 분석은 분산 풀링의 Hunter-Schmidt 방법과 함께 측정 패키지(Balduzzi et al. 2019; Schwarzer, 2007)를 사용하여 R(버전 4.1.1)에서 수행되었습니다. 언어, 텍스트 유형, RC 작업 및 MW 평가를 포함하여 여러 특성과 관련하여 연구가 다양하기 때문에 연구 간 이질성이 예상될 수 있으며 무작위 효과 풀링 모델을 가정해야 합니다.
연구 간 이질성은 Sidik-Jonkman 추정기로 측정됩니다(Cuijpers, 2016). 무작위 효과 모델의 채택은 또한 연구 전반에 걸친 방법론적 변동성을 설명하기 위해 필요했습니다(즉, 반복되는 참가자 설계로 인한 내부 변동성; Hedges & Vevea, 1996). 랜덤 효과 모델은 추가 변동성을 캡처하고 각 연구에 대해 조정된 랜덤 효과 가중치를 계산하는 추가 구성 요소로 분산을 분해합니다. 일반적인 역분산 풀링 방법은 서로 다른 연구의 상관관계를 하나의 풀링된 상관관계 추정치로 결합하는 데에도 사용되었습니다. 상관 관계를 풀링할 때 Fisher의 z 변환을 적용하여 각 연구의 가중치를 얻었습니다.
연령, 언어 유형(즉, 투명/불투명), 텍스트 유형(즉, 정보/내러티브), 텍스트 길이(즉, 단어 수), MW 평가(즉, 특성 기반 설문지, 온라인 프로브, 온라인 자체 보고서, 사후 테스트 자체 보고서, 시선) 및 RC 절차(즉, 개방형, 참-거짓, 객관식 질문)는 MW와 RC 성능 사이의 관계에 개입하는 요인으로 간주될 수 있습니다.
식별 가능성을 위해 일부 중재자와 같은 범주형 예측 변수를 사용한 회귀 분석에서 각 중재자(예: RC 측정)에 대해 범주(예: 객관식)를 참조로 간주했으며 그 효과는 모델 절편. 다른 수준(예: 개방형 및 참-거짓)은 참조 수준과 대조하여 측정됩니다. 표 2에서 참조 범주는 각주로 보고됩니다.
주제 관심도, 텍스트 난이도 및 작업 기억 용량과 같은 다른 잠재적 중재자는 일부 연구에서 보고되었지만 MW와의 상관 관계 값으로만 보고되었습니다(표 1 참조). 우리는 어쨌든 MW와 RC 사이의 관계에 대한 조정자로서 이러한 상관관계 지수를 포함시켰습니다. 결국, 우리의 메타 분석에서 추정된 합동 효과가 실제 효과 크기보다 더 클 수 있었는지 확인하기 위해 Egger 회귀, Begg 검정 통계, Duval and Tweedie(2000) trim-and-fill 절차를 통해 출판 편향을 평가했습니다. 누락된 연구는 발표되지 않았기 때문에 효과가 낮은 것으로 간주하지 않았기 때문입니다(Rothstein et al., 2006). Carter et al. (2019), 단일 메타 분석 방법이 다른 모든 방법을 지속적으로 능가하지 않았으므로 다양한 방법에 대한 보고가 가치 있는 접근 방식으로 제안됩니다.
결과
포함된 연구 개요
식별된 25개 논문 중 15개 논문(60%)은 하나 이상의 연구를 포함했으며, 총 73개 연구(즉, 상관 계수)가 결국 메타 분석에 포함되었습니다. 따라서 25개의 논문에는 총 3,926명의 참가자가 참여했습니다. 표 1은 식별된 각 논문에서 보고된 연구의 세부 사항을 보고합니다.
연구는 주로 영어권 국가에서 수행되었습니다( n=50; 68.5% ). 다른 국가로는 독일(n=19; 26%), 이탈리아(n=1; 1.4%) 및 오만(n=1; 1.4%)이 있습니다. 한 논문에서 보고된 두 연구(Bixler & D'Mello, 2016)는 여러 언어를 포함했습니다(2.7%). 테스트 언어에 대한 특정 정보를 사용할 수 있는 경우 Seymour et al. (2003). 대부분의 연구(n=62; 84.9% )는 유익한 서면 자료를 사용했지만 나머지 연구는 내러티브 텍스트를 사용했거나(n=7; 9.6% ) 사용된 텍스트 유형을 명시적으로 보고하지 않았습니다( n=4; 5.5퍼센트 ). 사용된 텍스트의 길이는 분석에 포함된 73개의 개별 연구 중 38개(52%)에서 보고되었습니다. 평균적으로 텍스트에는 M=2,991.92 단어(SD=2,327.55 단어)가 포함되었습니다. 연구 전반에 걸쳐 RC는 대부분 객관식 질문(n=61; 83.6%)을 통해 평가되었으며, 4.1%는 개방형 질문을 포함하고 6.8%는 참-거짓 질문을 포함했습니다. 다른 사람들은 특정 양식을 보고하지 않고 표준화된 테스트의 사용만을 보고했습니다(5.5%). MW를 평가하기 위해 온라인 프로브가 가장 일반적으로 사용되었으며(n= 56; 76.7%), 온라인 자기 보고를 채택하는 2.7%, 사후 테스트 자기 보고를 채택하는 6.9%, 특성 측정을 사용하는 8.2%, 시선 응시를 사용하는 5.5%가 그 뒤를 이었습니다. 측정. MW와 주제 관심도, 텍스트 난이도, 작업 기억 용량 간의 연관성은 각각 41건(56%), 4건(5.47%), 25건(32.5%)의 연구에서만 보고되었습니다.
MW와 RC의 연관성
첫 번째 분석에서는 73개 개별 연구의 상관 지수를 고려했습니다(표 1 참조). 이 분석에서 I 2 이질성은 약 60퍼센트이며 랜덤 효과 모델의 사용을 뒷받침합니다. 출력에서 볼 수 있듯이(그림 2 참조), 이 데이터 세트의 풀링된 상관 관계는 r=-.21(p < .000 1, 95% CI [-0.24, -0.1]), 이는 MW와 RC 사이에 상당한 부정적인 연관성을 나타냅니다. 탐색된 MW에 대한 동일한 분석은 r=-.23(p < .0001, 95% CI [-0.26, -0.19])의 풀링된 상관관계와 함께 유사한 결과를 제공합니다.
하나 이상의 실험으로 연구를 평균 상관 관계와 병합하여 효과를 테스트하기 위해 추가 민감도 분석을 수행했습니다. 이 분석은 전체 데이터의 결과와 일치하는 −{0}}.23 CI [−0.29, −0.18]의 전체 상관관계를 산출했습니다. . 마지막으로 출판 바이어스를 평가하고 이러한 결과의 견고성을 확인하기 위해 Egger의 회귀, Begg의 테스트 통계 및 trim-and-fill 분석을 적용했습니다. 그림 3에 표시된 깔때기형 플롯은 잠재적 편향을 암시하는 비대칭 패턴을 보여줍니다. Egger의 회귀는 유의 한계(t {{10}}.49, df=71, p=.0152)에서 p-값을 갖습니다. Begg의 통계 검정은 유의하지 않으므로(z=0.83, p=.4064) 편향이 없음을 나타냅니다. 마지막으로 트림 및 채우기 절차는 총 13개의 연구를 추가했으며 여전히 유의미한 수정된 상관관계를 생성했습니다(r=−.25, p < .0001, 95% CI [−0.29, −0.21]). 참고로, 그림 3에 표시된 이상값은 가능한 r 값(±1)의 스펙트럼에 걸쳐 균형을 이루었습니다.
중재자 테스트
MW와 RC 사이의 관계에 영향을 줄 수 있는 중재자의 영향은 표 2에 보고되어 있습니다. 구체적으로 연령, 텍스트 언어 유형(투명 vs. 불투명), 텍스트 유형, 텍스트 길이, MW 평가, 텍스트 난이도의 영향을 테스트했습니다. , 및 RC 평가. 이 중 연령은 유의미한 부정적인 영향을 미칩니다. 연령이 한 살 증가하면 상관 관계가 평균적으로 −0.016만큼 감소하므로 약간 더 높은 음의 상관 관계를 가져옵니다. 대신, 불투명한 언어와 비교하여 투명한 언어는 0.096의 평균 상관 증가와 연관되지만 완전히 유의하지는 않습니다(p=.021). 특성 기반 설문지를 사용하여 온라인 프로브와 관련된 MW를 평가하면 MW와 RC 간의 상관 관계가 평균 0.305 증가하여 거의 상관 관계가 없습니다. 고려된 다른 중재 변수(즉, 텍스트 유형, 텍스트 길이, RC 평가, 텍스트 난이도, 텍스트 관심도 및 작업 메모리)는 상관 관계에 크게 영향을 미치지 않습니다.
논의
본 연구는 이전 문헌에 대해 처음으로 MW와 RC 및 잠재적 중재자 사이의 관계에 대한 포괄적인 검토 및 메타 분석을 수행하는 것을 목적으로 합니다.
먼저 관계의 강도와 중재자의 역할에 대해 논의합니다. 그런 다음 이전 문헌의 관점에서 고려된 관계 및 관련 중재자를 해석하고 새로운 관점과 예측을 지적하기 위한 이론적 접근 방식을 정의할 것입니다.
선택된 모든 연구의 메타 분석에서, 관계가 부정적이고 유의미하다는 것이 나타났습니다(r=-.21). MW가 작업 프로브를 통해 테스트된 연구만 고려할 때 유사한 경향이 있습니다(r=-.23). 널리 사용되는 지침에 따르면 상관관계는 일반적으로 Delgado et al. (2018). 개인의 심리적 차이를 다루는 연구에 대해 Gignac과 Szodorai(2016)가 추가로 제안한 것처럼 .19에서 .29까지의 상관관계는 50번째 백분위수("중간")에서 고려될 수 있습니다. 또한 효과 크기와 함께 -0.21에서 -0.32 범위의 효과 크기가 RC 필드에서 관련이 있다는 증거에 비추어 이 결과의 의미도 해석되어야 한다고 주장합니다. 초등학교 동안 RC의 연간 성장의 3분의 1(Luyten et al., 2017), 교정적 읽기 개입의 효과의 약 1/3(Scammacca et al., 2015).
특히, 본 연구에서 발견된 연관성의 강도는 광범위한 인지 분석에서 MW와 성인의 수행 사이의 관계를 평가하기 위해 수행된 이전 메타 분석(즉, −0.24)에서 발견된 것을 반영합니다. RC 이외의 작업(예: 간섭 제어, 지속적인 주의, 시각적 검색; Randall et al., 2014). 그에 반해, D'Mello and Mills(2021)가 연구 결과를 Randall 등의 연구에서 보고한 읽기 결과와 병합하여 r {{5 }} -.31.
전반적으로 우리의 결과는 일반적으로 MW와 작업 성능(예: Randall et al., 2014 참조)과 특히 RC 사이의 부정적인 관계를 뒷받침하는 이전 연구 결과에 수렴됩니다. 특히 이러한 관계는 방법론과 잠재적 중재자 간에 비교적 일관성이 있습니다. 특히, 나이의 유의한 영향이 발견되어 성인의 경우 음의 관계가 증가했으며, MW 평가의 영향은 RC와 MW가 프로브 또는 포스트 대신 특성 기반 측정을 통해 측정될 때 RC와 MW 사이의 관계가 거의 없는 것으로 나타났습니다. - 자기보고. 마지막으로 언어는 미미한 영향을 미쳤으나 작업기억, 텍스트 난이도, 주제 흥미도, 텍스트 유형(이야기 대 정보), 텍스트 길이는 영향을 미치지 않았다. 나이를 고려할 때, MW와 RC 사이의 관계는 나이가 증가함에 따라 더욱 부정적이었으며 연간 -0.016의 추정 변화가 있었습니다. 주목할 점은 검토에 포함된 연구에 학령기 참가자 및/또는 성인이 모두 포함되었다는 점입니다. 따라서 우리는 일반적으로 노인이 젊은 성인보다 낮은 MW 비율을 나타내는 경향이 있다고 보고한 노화에 관한 문헌을 고려하지 않았습니다(예: Krawietz et al., 2012). MW가 수년에 걸쳐 감소하는 경향이 있다면, 젊은 사람들은 MW에 더 익숙해지는 경향이 있는 반면, 성인이 되어 마음이 더 자주 방황하는 사람들은 작업과 관련 없는 생각을 억제하는 데 더 뚜렷한 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 더 강한 연관성으로 이어질 수 있습니다. MW와 RC 사이.
언어를 고려하면 대부분의 연구가 영어 텍스트에 대해 수행되었고 소수가 독일어, 아랍어 및 이탈리아어에 대해 수행되었으며 언어는 중요한 중재자가 되지 못했습니다. 마지막으로, 제2 언어로 읽기가 필요한 연구는 없었다는 점을 강조해야 하며 추가 연구는 제2 언어 학습자의 MW와 RC 변화 사이의 관계를 다루어야 합니다.
이론적 관점에서 중요한 상관 관계는 MW와 RC 간의 관계가 상대적으로 일관되고 이전 문헌에서 중요한 지표로 강조한 일련의 주요 조정자로부터 독립적이기 때문에 적어도 공분산 측면에서 두 구성이 중첩됨을 의미합니다. MW 또는 RC. 텍스트 특성과 작업 기억의 개인차를 모두 포함하는 일련의 공유 요인은 RC의 효율성과 MW의 발생 모두에 영향을 미칠 수 있지만 두 구조 간의 관계에는 영향을 미치지 않는 것 같습니다. MW와 RC 모두 역 관계 내에서 적어도 어느 정도는 그에 따라 경로를 수정할 수 있다고 추측합니다. 이러한 관점에서 부주의의 캐스케이드 모델(Smallwood, 2011)과 같은 일방적인 인과 모델은 관계 및 공유 기반의 특성을 완전히 포착하지 못할 수 있습니다.
따라서 RC와 MW의 관계를 스윙의 두 측면(즉, MW 및 RC) 공유 및 측면 특정 요인 모두에 의해 결정됩니다(그림 4 참조).
현재의 메타 분석을 기반으로 작업 기억, 텍스트 난이도, 주제 관심도 및 텍스트 길이는 MW 및 RC 프로세스에 동등하게 영향을 미치는 공유 요소 중에서 고려할 수 있으며, 주의력 제어의 개인차에 의해 조절될 수 있으며 독자는 내부 및 외부 요청에 적응할 수 있습니다. 그러나 MW와 RC는 완전히 겹치지 않는 두 가지 구성이므로 MW의 분위기나 RC의 해독 기술 및 어휘와 같이 주로 스윙의 한 쪽 움직임을 유도하는 사이트별 요인이 있을 수 있음도 인식합니다. . 이러한 사이트 특정 요인은 스윙의 한쪽(예: MW)에 주로 영향을 미치지만 그럼에도 불구하고 다른 쪽(예: RC)에 간접적인 영향을 미칠 수 있습니다.
이 이론적 접근 방식을 기반으로 공유 또는 사이트 특정 요인과 관련하여 몇 가지 추가 고려 사항을 제시할 수 있습니다.
첫째, 주의력 조절과 엄격히 관련된 작업기억은 MW(McVay & Kane 2009; Randall et al., 2014; Unsworth & McMillan, 2013)와 RC(De Beni, et al., 1998; Follmer, 2018; Palladino 외, 2001). 낮은 작업 기억 용량은 작업에 대한 생각(즉, MW)의 증가와 관련이 있으며, 이는 다시 읽기와 같이 주의를 요하는 작업의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다(McVay & Kane, 2012). 그러나 낮은 작업 기억력은 관련 정보를 업데이트하고 관련 없는 정보를 삭제하는 능력을 포함하는 읽기 이해 프로세스 자체의 핵심 구성 요소로 인식됩니다(Palladino et al., 2001). 이 프로세스 결과는 특히 상황 모델 구축과 관련이 있습니다.
작업 메모리 프로세스(예: 긴 문장, 빈도가 낮은 단어)에 부하를 주어 갑자기 어려워지는 쉬운 텍스트를 읽을 때 이해 성능에서 MW의 감소와 더 높은 리소스를 관찰해야 합니다. 반대로 작업 기억 용량이 낮은 사람은 이해 과정에서 어려움(예: 관련 정보를 잃거나 감지할 수 없음) 또는 MW가 증가함에 따라 주의력 조절 능력이 저하됩니다. 즉, 이 사람은 인지 자원을 동적으로 조정할 수 없어 MW가 높고 독해력이 낮을 수 있습니다. 텍스트 난이도 및 주제 관심도와 같이 본 연구에 포함된 다른 중재자에게도 비슷한 패턴이 적용될 수 있습니다.
일부 이전 연구에서는 MW 감수성이 RC 컨텍스트에 의존하지 않고(McVay & Kane, 2012) 관심이 MW를 통한 읽기 이해에 간접적인 영향을 미쳤다고 제안했습니다(Unsworth & McMillan, 2013). 대조적으로, 작업 기억 용량은 RC에 직접적인 영향을 미치고 MW를 통한 간접적인 영향을 미쳤습니다. 이는 적어도 어떤 경우에는 MW가 RC에 인과적 영향을 미친다는 것을 암시합니다. 확실히, 문헌은 또한 MW의 가능성을 증가시키고 MW를 통해 RC에 간접적으로 영향을 미칠 수 있는 일련의 특정 결정 요인을 보고합니다.
예를 들어 텍스트를 읽기 직전에 가까운 미래에 대한 계획을 검토한 사람들은 읽을 때 MW에 참여할 가능성이 더 컸습니다(Kopp et al., 2015). 그러나 MW와 RC 사이의 관계에 관한 대부분의 문헌은 MW가 RC에 미치는 영향을 주로 조사한 연구자들로부터 나왔지만 RC가 MW를 조절할 수 있는 방법에 대한 증거는 거의 수집되지 않았습니다. 따라서 우리는 향후 조사를 위한 추가 제안을 개발할 수 있습니다. 즉, RC의 기초가 되는 인지 및 언어 프로세스의 개인차가 MW의 트리거로 작용할 수 있는지 분석하는 것입니다. 이러한 관점에서 우리는 읽기에 사용되는 일반적인 인지 기능의 개인차(Li et al., 2022)가 MW와 RC 간의 관계에서 역할을 한다는 가설을 세울 수 있습니다.
RC는 Simple View of Reading(Gough & Tunmer, 1986)에 따르면 해독 기술과 언어 능력 모두에 의해 영향을 받는 것으로 알려져 있습니다. 예를 들어 읽기 장애가 있는 사람들은 텍스트 음성 변환 읽기에 비해 자기 주도 읽기에서 더 많이 마음을 방황하는 것으로 나타났습니다(Bonifacci et al., 2022). 이것은 열악한 독자의 해독과 관련된 인지 부하를 완화하면 더 많은 일을 할 수 있게 하거나 반대로 해독에 관여하면 MW에 참여할 가능성이 높아진다는 것을 시사합니다. 따라서, 어떤 경우에는 주의력 제어 및 후속 MW가 참가자의 인지 자원에 과부하가 걸리는 디코딩 어려움의 결과일 수 있습니다.
다른 경우에는 이해력이 떨어지는 사람(예: Spencer & Wagner, 2018의 메타 분석)의 경우와 같이 이해 과정의 일련의 약점으로 인해 마음이 방황할 수 있습니다. coFinally의 각 단계에서의 고장, 이전 지식 검색의 어려움, 독해의 사전 지식 지침 통합 모델의 부족은 주의력 제어 측면에서 "과부하"로 이어질 것이며, 이는 마음의 MW 참여 기회를 더욱 향상시킵니다. .
예를 들어, 빈약한 어휘(Spencer et al., 2014)는 텍스트 이해의 첫 번째 표면 수준을 방해하여 마음이 의미를 검색하게 하고 작업 외 생각의 가능성을 높일 수 있습니다. 문법, 형태론 및 구문 기술의 어려움(예: Tong et al., 2014; Tong et al., 2011)은 명제 수준에서 미시 및 거시 구조의 구성에 영향을 미칠 수 있으며, 결과적으로 주의 집중에서 리소스를 떨어뜨릴 수 있습니다. RC의 장애물 앞에서 MW의 확률이 증가한 제어. 마지막으로, 사전 지식 검색의 어려움, 사전 지식의 부족 또는 추론 처리의 어려움은 상황 모델을 구축하는 능력에 해로운 영향을 미칠 수 있습니다. 사람들이 상황 모델을 구축하지 못하면 텍스트에서 이탈하고 마음이 방황하는 것으로 생각됩니다(Kahmann et al., 2022).
둘째, 조정 지수에서 가장 강력한 효과는 MW의 방법론적 평가에 관한 것이다. 구체적으로, 특성 기반 설문지(즉, 사람들이 일상 생활에서 자신의 MW 수준에 대해 보고하도록 요청받은 경우)가 온라인 프로브 대신 MW를 평가하는 데 사용되었습니다(즉, 사람들이 순간적인 MW를 평가하기 위해 사고 프로브에 응답해야 하는 경우). 읽기 작업에 참여하는 동안)는 MW와 텍스트 이해 사이의 상관관계에서 0.30의 평균 증가를 의미하므로 거의 무의 상관관계로 이어집니다.
반대로 MW의 온라인 및 사후 자체 보고 측정은 프로브와 유사한 결과를 생성합니다(표 2 참조). 일반적으로 특성 기반 MW 평가 및 프로브는 긍정적으로 관련된 것으로 간주될 수 있지만(McVay & Kane 2009; Seli et al., 2016), 이 연관성의 강도는 일반적으로 약합니다. MW의 특성 기반 측정이 RC 성능과 상관관계가 없는 경향이 있는 메타 분석 결과에 비추어 볼 때 특성 기반 측정이 읽기 연구에서 유효성에 의문을 제기할 수 있습니다. MW 구조물에 연결된 프로세스의 복잡한 네트워크(예: Seli et al., 2016). 이전에 제안된 이론적 접근 방식과 관련하여 특성 MW와 RC 간의 관계가 없다는 것은 스윙 효과가 작업 중 MW 온라인 프로세스에만 작용할 수 있다는 생각과 일치합니다. 상태 MW는 순간적인(일시적) 경험을 반영하지만 특성 MW는 개인의 성격 및 정체성과 더 관련이 있을 수 있습니다(da Silva, 2020).
이 관점에서 두 가지 측정(즉, 상태/특성)은 RC에 대한 MW의 영향에 다르게 영향을 미칠 수 있는 부분적으로 겹치는 프로세스만 캡처할 수 있습니다. RC 측정 방법(즉, 객관식 vs. 개방형 vs. 참-거짓 질문)에 대한 조절 효과를 찾지 못했습니다. 그러나 개방형 질문을 사용하는 연구의 수가 상대적으로 적기 때문에 효과가 없는 이유를 추측하기가 어렵습니다. 객관식 및 개방형 질문의 성과를 직접 비교하는 더 많은 연구가 MW와 질문 유형 간의 관계를 푸는 데 유용할 것입니다.
요약하면 스윙 효과에 대한 우리의 제안은 부주의의 캐스케이드 모델(Smallwood, 2011)과 대조되는 것이 아니라 보완적이며 두 구조에 동시에 영향을 미치는 공유 요인이 있을 수 있음을 시사합니다. 대조적으로, 다른 경우에는 간접적으로 다른 쪽에 영향을 미치는 한쪽의 인과적 영향이 있을 수 있습니다. 주의력 제어 능력은 독자가 텍스트 특성 및 독자의 능력에 따라 읽는 동안 MW의 발생을 조정할 수 있는 방법을 조절할 수 있습니다. 미래의 연구는 RC 연구에서 MW 측정을 포함하여 두 가지 관점을 모두 고려하고 주의력 조절(예: ADHD), 해독(예: , 난독증), 또는 이해력(예: 이해력 부족). 또한 RC와 MW 사이의 관계가 중요하긴 하지만 중간 범위에 있음을 강조해야 합니다. 따라서 두 구성은 부분적으로만 겹치고 각각 독립적인 기능과 경로를 가질 수 있습니다. MW 평가 절차에 대한 우리의 결과를 기반으로 연구자들은 특성 기반 측정만 사용하여 MW에 대한 개인의 경향을 추정하거나 독서하는 동안 멍해지는 연구 결과를 신중하게 해석해야 합니다.
현재 연구에는 고려해야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 첫째, 중재자에 대한 대부분의 분석에서 사용 가능한 데이터의 수는 제한적이며 허용 가능하지만 가변성은 제한적이었습니다. 특히 텍스트 흥미와 텍스트 난이도의 역할에 대한 더 많은 증거가 필요하다. 또한 선택한 연구에서 충분한 정보가 없기 때문에 자발적 및 비자발적 MW의 구분과 같은 다른 요인은 고려되지 않았습니다. 마지막으로 회색 문헌은 메타 분석에 포함되지 않았으며 보고된 효과가 과대 평가될 가능성이 있습니다. 그러나 이와 관련하여 발견된 중소 상관관계와 유의미한 출판 편향이 없다는 점을 감안할 때 회색 문헌의 부족이 본 연구 결과의 전반적인 해석을 손상시키지 않는 것으로 보입니다. 마지막으로, 이 정보가 연구 전반에 걸쳐 일관되게 보고되지 않았기 때문에 섹션 길이를 정확하게 제어할 수 없었습니다. 따라서 중요하지 않은 텍스트의 총 단어 수를 고려했습니다.
이러한 한계에도 불구하고 이것은 현재까지 MW와 RC 간의 관계 규모에 대한 최초의 체계적인 분석입니다. 현재 결과는 MW가 RC에 해로울 수 있다는 견해와 일치하지만 그러한 관계를 결정할 수 있는 인과 경로는 아직 문서화되지 않았습니다.
그럼에도 불구하고 우리의 결과는 즉각적인 실질적인 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 교육 환경에서 MW와 RC 간의 관계에 대한 인식을 높이는 것이 중요합니다. MW는 단순히 읽기의 "산만함"이 아니라 텍스트와 참가자의 특성에 따라 활성화될 수 있는 프로세스의 구성 요소입니다. MW(예: 마음챙김)를 줄이기 위한 전략을 개발하면 RC가 향상될 수 있고, 다른 한편으로 RC(예: 가독성, 주제 관심도)를 선호하는 텍스트 작업은 참가자의 MW 참여를 줄일 수 있습니다. 추가 연구를 열 수 있는 마지막 문제는 MW의 내용과 관련이 있습니다. 특정 경우에 MW가 인지에 유익한 효과가 있는 것으로 밝혀졌다면 "MW의 어떤 내용이 RC를 방해하고 대신 유익한지"에 대한 질문에 대한 추가 조사가 응답해야 합니다.
저자의 기여
CV와 EC는 서지 연구를 수행하고, 연구에 포함된 초록과 전문에 대한 공동 평가, 분석을 위한 데이터를 체계화, PB와 LD는 연구의 각 단계에 감독 및 기여, CV는 통계 분석을 실행, PB와 LD는 논문의 초안을 작성하고 모든 저자가 원고를 수정했습니다.
펀딩
CRUI-CARE 계약 내에서 Alma Mater Studiorum - Università di Bologna에서 제공하는 오픈 액세스 자금. 자금, 보조금 또는 기타 지원을 받지 못했습니다.
데이터 가용성
이 연구에서 검토한 문헌의 합성은 Open Science Framework에서 공개적으로 사용할 수 있습니다: https://osf.io/v835e/
코드 가용성
메타 분석을 수행하는 데 사용되는 코드는 Open Science Framework(https://osf.io/v835e/)에서 공개적으로 사용할 수 있습니다.
선언
이해 상충/상충 이해 저자는 이 기사의 내용과 관련하여 선언할 이해 상충이 없습니다.
윤리적 승인은 해당 없음
참여동의는 해당없음
게시 동의는 해당 없음
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