Kelime tanıma - Word recognition

Kelime tanımaOkuryazarlık Bilgi ve İletişim Sistemine (LINCS) göre, "bir okuyucunun yazılı kelimeleri doğru ve neredeyse zahmetsizce tanıma yeteneği" dir. Okuyucunun, kelimeler benzer kelimelere ihtiyaç duymadan bir listeden ayrı ayrı bağlamsal Yardım.[1] LINCS, "hızlı ve zahmetsiz kelime tanımanın akıcı okumanın ana bileşeni olduğunu" söylemeye devam ediyor ve bu becerilerin "pratik yaparak" geliştirilebileceğini açıklıyor. bilgi kartları, listeler ve kelime ızgaraları ".

1990'da okumayı öğrenme bilimi hakkındaki incelemesinde, psikolog Marilyn Jager Adams "Becerikli okumayla ilgili tek değişmez ve isteğe bağlı olmayan gerçek, tek tek baskı harflerinin nispeten eksiksiz bir şekilde işlenmesini gerektirmesidir."[2] "Kelime Tanıma Bilimi" makalesi, "son 20 yıllık çalışmalardan kanıtlar kavramsal psikoloji "Bir kelimeyi tanımak için bir kelime içindeki harfleri kullandığımızı belirtir." Zamanla, kelimelerin tek başına, ancak hem hız hem de doğrulukla tanınma mekanizmalarını öneren başka teoriler ortaya atılmıştır.[3] Bu teoriler daha çok tek tek harflerin ve harf şekli tanımanın (örneğin seri harf tanıma ve paralel harf tanıma) önemine odaklanır. Gibi diğer faktörler sakkadik göz hareketleri ve harfler arasındaki doğrusal ilişki, kelimeleri tanıma şeklimizi de etkiler.[4]

İçinde bir makale Günlük Bilim "erken kelime tanımanın yaşam boyu okuma becerilerinin anahtarı olduğunu" öne sürmektedir.[5] Bu becerileri geliştirmenin farklı yolları vardır. Örneğin, yüksek frekansta görünen kelimeler için flash kartlar oluşturmak, üstesinden gelmek için bir araç olarak kabul edilir. disleksi.[6] Tartışılmıştır ki aruz kullanılan ritim ve ses kalıpları şiir, kelime tanımayı geliştirebilir.[7]

Kelime tanıma, tanıdık bir harf grubunun hangi kelimeyi temsil ettiğinin anında algılanmasına dayanan bir okuma biçimidir. Bu süreç, fonetik ve görsel dili tanımanın ve sözlü hale getirmenin farklı bir yöntemi olarak kelime analizi (yani okumak).[8] Kelime tanıma, öncelikle otomatiklikte çalışır. Öte yandan, fonetik ve kelime analizi, harflerin, seslerin harmanlanması için öğrenilen gramer kurallarının bilişsel olarak uygulanmasına dayanır. grafikler, ve morfemler.

Kelime tanıma hız meselesi olarak ölçülür, öyle ki yüksek seviyede tanıma olan bir kelime yeni bir kelimeden daha hızlı okunur.[3] Bu tür bir test, okunan kelimelerin anlamının anlaşılmasının gerekli olmadığını, daha çok doğru telaffuza izin verecek şekilde onları tanıma yeteneğinin gerekli olduğunu göstermektedir. Bu nedenle, bağlam önemsizdir ve kelime tanıma genellikle flash kartlar gibi formatlarda ayrı ayrı sunulan kelimelerle değerlendirilir.[8] Bununla birlikte, kelime tanımada olduğu gibi akıcılık, okunan metnin anlaşılmasını teşvik eden yeterlilik sağlar.[9]

Kelime tanımanın içsel değeri, modern toplumdaki okuryazarlığın yaygınlığından dolayı açık olabilir. Bununla birlikte, okuryazarlık öğrenimi, ikinci dil öğrenimi ve okumada gelişimsel gecikmeler alanlarında rolü daha az dikkat çekici olabilir. Kelime tanıma daha iyi anlaşıldıkça, hem çocuklar hem de birinci dil okuryazarlığını öğrenen yetişkinler için daha güvenilir ve verimli öğretim biçimleri keşfedilebilir. Bu tür bilgiler, yeni sözcükler ve harf karakterleri edinme konusunda ikinci dil öğrenenlere de fayda sağlayabilir.[10] Ayrıca, kelime tanıma ile ilgili süreçlerin daha iyi anlaşılması, okuma engelli bireyler için daha spesifik tedaviler sağlayabilir.

Teoriler

Bouma şekli

Hollandalı vizyon araştırmacısının adını taşıyan Bouma şekli Herman Bouma, bir kelimenin genel ana hatlarını veya şeklini ifade eder.[11] Herman Bouma, 1973'te yaptığı kelime tanıma deneyinde "küresel kelime şekli" nin rolünü tartıştı.[12] Bouma şekli teorileri, kelime tanımada popüler hale geldi ve insanların kelimeleri, harflerin birbirine göre bir grupta oluşturduğu şekilden tanıdıklarını öne sürdü.[3] Bu, harflerin ayrı ayrı okunduğu fikrinin tersini oluşturur. Bunun yerine, önceden maruz kalma yoluyla, insanlar ana hatlara aşina olurlar ve böylece bir dahaki sefere aynı kelime veya bouma ile sunulduğunda onları tanırlar.

İnsanların tamamen büyük harfle veya büyük ve küçük harflerle değişen sözcükleri daha yavaş okuma hızı, bouma teorisini destekler.[3] Teori, küçük harfleri büyük harfe çevirerek oluşturulan yeni bir bouma şeklinin bir kişinin hatırlama yeteneğini engellediğini savunuyor. James Cattell, kelime üstünlüğü adını verdiği bir etkiye kanıt veren çalışmasıyla da bu teoriyi destekledi. Bu, insanların harfleri rastgele harflerden oluşan bir karışımdan ziyade bir kelime içinde sunulmuşsa, harfleri çıkarmanın gelişmiş becerisine işaret ediyordu. Dahası, birçok çalışma, okuyucuların benzer bir bouma şekline sahip yanlış yazılmış kelimeleri farklı bir bouma şekline sahip yanlış yazılmış kelimelere göre daha az fark ettiğini göstermiştir.

Bu etkiler tutarlı bir şekilde tekrarlanmış olsa da, bulgularının çoğu itiraz edilmiştir. Bazıları, büyük harfli kelimeleri okuma yeteneğinin, bir kişinin onlarla yaptığı uygulama miktarından kaynaklandığını öne sürdü. Pratik yapan insanlar büyük harfli kelimeleri okumada daha hızlı hale gelirler ve boumanın önemine karşı çıkarlar. Ek olarak, psikolog James McClelland ve James Johnson'a göre, kelime üstünlüğü etkisi kelimelerin ana hatlarından ziyade fonetik harf kombinasyonlarına aşinalıktan kaynaklanıyor olabilir.[13]

Paralel tanıma ve seri tanıma

Paralel harf tanıma, günümüzde psikologlar tarafından en yaygın olarak kabul edilen kelime tanıma modelidir.[3] Bu modelde, bir grup içindeki tüm harfler, kelime tanıma için aynı anda algılanır. Buna karşılık, seri tanıma modeli, harflerin kelime tanıma için entegre edilmeden önce tek tek tanınmasını önermektedir. Tek harflerin, bir kelimede olduğu gibi, birçok harften daha hızlı ve daha doğru tanımlandığını öngörüyor. Ancak bu model, açıklayamadığı için reddedildi. kelime üstünlüğü etkisi, okuyucuların harfleri tek başına değil, bir kelime bağlamında daha hızlı ve doğru bir şekilde tanımlayabileceğini belirtir.

Nöral ağlar

Kelime tanımaya daha modern bir yaklaşım, nöron işlevi üzerine yapılan son araştırmalara dayanıyor.[3] Bir kelimenin yatay ve dikey çizgiler veya eğriler gibi görsel yönlerinin, kelime tanıma alıcılarını harekete geçirdiği düşünülmektedir. Bu reseptörlerden nöral sinyaller, bir kişinin belleğindeki diğer kelimelerle olan bağlantıları uyarmak veya engellemek için gönderilir. Gözlemlenen kelimenin görsel temsiliyle eşleşen karakterlere sahip kelimeler uyarıcı sinyaller alır. Zihin, kelimenin ortaya çıkışını daha da işledikçe, engelleyici sinyaller aynı anda kişinin belleğindeki kelimelere farklı bir görünümle aktivasyonu azaltır. İlgili harf ve sözcüklerle olan bağlantıların bu sinirsel güçlenmesi ve alakasız olanlarla olan ilişkilerin eşzamanlı olarak zayıflaması, sonunda sinir ağında sözcük tanımanın bir parçası olarak doğru sözcüğü harekete geçirir.

Fizyolojik arka plan

Beyin

Kullanma Pozitron emisyon tomografi (PET) tarar ve olayla ilgili potansiyeller araştırmacılar, fuziform girus özellikle harf dizilerine yanıt veren. Posterior fusiform girus, anlamsal bağlamlarına bakılmaksızın kelimelere ve kelimelere cevap verir.[14] Anterior fusiform girus, anlamsal bağlamdan ve harf kombinasyonlarının kelime mi yoksa sahte sözcükler mi (fonetik gelenekleri taklit eden yeni harf kombinasyonları, örneğin shing) olmasından etkilenir. Anterior fusiform girusun bu rolü, kelimenin kavramının ve anlamının daha yüksek işlenmesi ile ilişkili olabilir. Bu bölgelerin her ikisi de, yüzler veya renkli desenler gibi diğer karmaşık uyaran türlerine yanıt veren alanlardan farklıdır ve işlevsel olarak özelleştirilmiş bir ventral yolun parçasıdır. Bir kelimeye sabitlendikten sonra 100 milisaniye (ms) içinde, soldaki bir alan inferotemporal korteks yüzey yapısını işler. Anlamsal bilgiler 150 ms sonra işlenmeye başlar ve yaygın olarak dağılmış kortikal ağ aktivasyonunu gösterir. 200 ms sonra, farklı bilgi türlerinin entegrasyonu gerçekleşir.[15]

Okuyucuların kelimeleri tanımadaki doğruluğu, uyarılan retina alanına bağlıdır.[16] İngilizce okuma, bu tür görsel bilgilerin işlenmesi için sol hemiretin belirli bölgelerini seçici bir şekilde eğitir ve görsel alanın bu bölümünü kelime tanıma için en uygun hale getirir. Kelimeler bu optimal alandan uzaklaştıkça, kelime tanıma doğruluğu azalır. Bu eğitim sayesinde, ilgili solda etkili sinir organizasyonu gelişir. Yarım akıllı.[16]

Saccadic göz hareketleri ve fiksasyonları

Gözler kısa, fark edilmeyen hareketler deniyor Sakkadlar saniyede yaklaşık üç ila dört kez.[17] Seğirmeler, gözlerin hareket etmediği anlar olan fiksasyonlarla ayrılır. Sakkadlar sırasında, sakkadik baskılama adı verilen görsel hassasiyet azalır. Bu, görsel bilgi alımının çoğunun fiksasyon sırasında gerçekleşmesini sağlar. Ancak sözcüksel işleme seğirmeler sırasında devam eder. Kelime tanımanın zamanlaması ve doğruluğu, gözün şu anda kelimenin nerede sabitlendiğine bağlıdır. Tanıma, kelimenin tam ortasına sabitlendiğinde en hızlı ve en doğrudur. Bunun nedeni, harflerin sabitlenmiş yerden daha uzağa yerleştirilmesi ve görülmesi zorlaşmasıyla sonuçlanan görme keskinliğindeki azalmadır.[18]

Frekans etkileri

kelime frekansı etkisi basılı dilde en çok görünen kelimelerin, daha seyrek görünen kelimelere göre daha kolay tanınacağını önermektedir.[19] Bu kelimelerin tanınması diğer kelimelere göre daha hızlı ve daha doğrudur. Kelime frekans etkisi, çağdaş literatürde kelime tanıma üzerindeki en sağlam ve en çok bildirilen etkilerden biridir. Gibi birçok teorinin geliştirilmesinde rol oynamıştır. Bouma şekli. Ayrıca, komşuluk frekansı etkisi, kelime tanımanın daha yavaş ve hedefin bir ortografik frekansı kendisinden daha yüksek olan komşu. Ortografik komşular, o kelimenin yalnızca bir harfiyle farklılık gösteren, aynı uzunluktaki sözcüklerdir.[19]

Gerçek dünya uygulamaları

Harfler arası boşluk

Serif yazı tipleri, yani: Konturların sonunda küçük eklere sahip yazı tipleri, sözcüksel erişimi engeller. Kelime tanıma ile daha hızlı sans Serif yazı tiplerini ortalama 8 ms.[20] Bu yazı tiplerinin harf arası boşlukları önemli ölçüde daha fazladır ve araştırmalar, harf aralığı artırılmış kelimelere verilen yanıtların, kelime sıklığı ve uzunluğundan bağımsız olarak daha hızlı olduğunu göstermiştir.[21] Bu, sabitleme süresi ile harfler arası boşluktaki küçük artışlar arasında ters bir ilişki olduğunu gösterir.[22] büyük olasılıkla sinir ağındaki yanal inhibisyondaki azalma nedeniyle.[20] Harfler birbirinden uzaklaştığında, bireylerin tespitlerini kelimelerin başlangıcına odaklaması daha olasıdır, oysa kelime işlem yazılımındaki varsayılan harf aralığı kelimelerin merkezinde sabitlemeyi teşvik eder.[22]

Araçlar ve ölçümler

Hem PET hem de fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI), katılımcılar okuma temelli görevleri yerine getirirken beynin çeşitli bölümlerinin aktivasyonunu incelemek için kullanılır.[23] Ancak, manyetoensefalografi (MEG) ve elektroensefalografi (EEG), her milisaniyede olayla ilgili potansiyelleri kaydederek daha doğru bir zamansal ölçüm sağlar. Bir MEG ile elektriksel tepkilerin nerede oluştuğunu belirlemek daha kolay olsa da, EEG, kelime tanımada daha yaygın bir araştırma şeklidir. Olayla ilgili potansiyeller, okumalar sırasında belirli alanlarda beyin aktivitesinin hem gücünü hem de gecikmesini ölçmeye yardımcı olur. Ayrıca, olayla ilgili potansiyellerin kullanışlılığını göz hareketini izleme ile birleştirerek, araştırmacılar, okumalar sırasındaki sabitlemeleri beyindeki kelime tanıma ile gerçek zamanlı olarak ilişkilendirebilirler. Sakkadlar ve saplantılar kelime tanımanın göstergesi olduğundan, elektrookülografi (EOG), göz hareketlerini ve hedef kelimelere sözcüksel erişim için gereken süreyi ölçmek için kullanılır. Bu, daha uzun, daha az yaygın kelimelerin daha uzun saplantılara neden olduğu ve daha küçük, daha az önemli kelimelerin bir cümle okurken hiç sabitlenemeyebileceği çalışmalarla kanıtlanmıştır.

Öğrenme

LINCS web sitesine göre, kelime tanımanın rolü, yetişkinlerin alışkanlıkları ile çocukların okumayı öğrenme alışkanlıkları arasındaki farklılıklara neden oluyor.[8] Okuryazar olmayan yetişkinler için okumayı öğrenenlerin çoğu, ses bilgisi ve kelime analizinden çok kelime tanımaya güveniyor. Hedef kelimelerle ilgili önceden bilgisi olan zayıf okuyucular, kelimeleri tanıyabilir ve önceden bilgisi olmayan zayıf okuyuculara göre daha az hata yapabilir.[24] Tek tek harflerin seslerini karıştırmak yerine, yetişkin öğrencilerin kelimeleri otomatik olarak tanıması daha olasıdır.[8] Bununla birlikte, benzer şekilde yazılmış, ancak farklı bir kelime okuyucunun aşina olduğu bir kelime ile karıştırıldığında bu, hatalara yol açabilir. Bu tür hataların öğrencinin deneyimlerinden ve maruziyetinden kaynaklandığı düşünülmektedir. Daha genç ve daha yeni öğrenenler metinden gelen sonuçlara daha fazla odaklanma ve arka plan bilgisi veya deneyimine daha az güvenme eğilimindedir. Önceden bilgisi olan zayıf okuyucular, kelimenin anlambilimsel yönlerinden yararlanırken, yetkin okuyucular kelime tanıma için yalnızca grafik bilgilere güvenirler.[24] Bununla birlikte, pratik ve gelişmiş yeterlilik, etkili kelime tanıma için okuma becerisi ile arka plan bilgisini birleştirmenin daha verimli bir şekilde kullanılmasına yol açma eğilimindedir.[8]

Frekans etkisinin rolü, öğrenme sürecine büyük ölçüde dahil edilmiştir.[8] Kelime analizi yaklaşımı son derece yararlı olsa da, birçok kelime düzenli gramer yapılarına meydan okur ve otomatik kelime tanıma ile sözcüksel belleğe daha kolay dahil edilir. Bunu kolaylaştırmak için, birçok eğitim uzmanı kelimelere maruz kalmada tekrarın önemini vurgulamaktadır. Bu, okuyucunun hedef kelimeye aşinalığını artırarak ve böylece okumada hem gelecekteki hızı hem de doğruluğu artırarak frekans etkisini kullanır. Bu tekrar, flash kartlar, kelime izleme, yüksek sesle okuma, kelimeyi resmetme ve görsel metnin kelime hatırlama ile ilişkisini geliştiren diğer uygulama biçimleri şeklinde olabilir.[25]

Teknolojinin rolü

Teknolojideki gelişmeler, kelime tanıma konusundaki anlayış ve araştırmadaki ilerlemelere büyük ölçüde katkıda bulunmuştur. Yeni kelime tanıma yetenekleri, bilgisayar tabanlı öğrenme programlarını daha etkili ve güvenilir hale getirdi.[8] Gelişmiş teknoloji, bireylerin okurken sakkadik göz hareketlerini izleyen göz takibini etkinleştirdi. Bu, belirli göz hareket modellerinin kelime tanıma ve işlemeyi nasıl artırdığının anlaşılmasını daha da ileri götürmüştür. Ayrıca, okuyucunun farkına varılmadan, okuyucunun odak alanının hemen dışındaki metinde eş zamanlı olarak değişiklikler yapılabilir. Bu, bir kişi okurken gözün nereye odaklandığına ve dikkatin sınırlarının nerede olduğuna dair daha fazla bilgi sağlamıştır.

Bu ek bilgilerle araştırmacılar, bilgisayarlara programlanabilen yeni kelime tanıma modelleri önerdiler. Sonuç olarak, bilgisayarlar artık bir insanın dili ve yeni kelimeleri nasıl algılayacağını ve bunlara nasıl tepki vereceğini taklit edebilir.[8] Bu teknoloji, okuryazarlık öğrenme modellerinin dijital olarak gösterilebileceği noktaya kadar ilerlemiştir. Örneğin, bir bilgisayar artık bir çocuğun öğrenme sürecini taklit edebilir ve yalnızca sınırlı sayıda açıklamayla bir kelime listesine maruz kaldığında genel dil kurallarını tetikleyebilir. Bununla birlikte, henüz evrensel bir model üzerinde mutabakata varılmadığından, kelime tanıma modellerinin genelleştirilebilirliği ve simülasyonları sınırlı olabilir.[26]

Simülasyon tasarımlarındaki parametrelerle ilgili bu fikir birliği olmamasına rağmen, kelime tanıma alanındaki herhangi bir ilerleme, hangi öğrenme stillerinin sınıflarda en başarılı olabileceğine ilişkin gelecekteki araştırmalar için yararlıdır. Okuma yeteneği, konuşma dili gelişimi ve öğrenme güçlüğü arasında da ilişkiler vardır. Bu nedenle, bu alanlardan herhangi birindeki gelişmeler, birbiriyle ilişkili konuların anlaşılmasına yardımcı olabilir.[27] Nihayetinde, kelime tanımanın gelişimi, "okumayı öğrenmek" ve "öğrenmek için okumak" arasındaki atılımı kolaylaştırabilir.[28]

Referanslar

  1. ^ "Değerlendirme Stratejileri ve Okuma Profilleri".
  2. ^ Adams, Marilyn Jager (1990). Okumaya Başlamak: Baskı hakkında düşünme ve öğrenme. Cambridge: MIT Press. s.105. ISBN  978-0-262-51076-9.
  3. ^ a b c d e f (Larsen, 2004)
  4. ^ "Kelime Tanıma Bilimi".
  5. ^ "Erken Kelime Tanıma Hayat Boyu Okuma Becerilerinin Anahtarıdır Yeni Bir Çalışma Diyor". www.sciencedaily.com. Alındı 2017-01-09.
  6. ^ "Disleksi için Flash Kart Kelime Tanıma Becerileri".
  7. ^ ftp://128.46.154.21/harper/muri/Chen_PDSR_SP04.pdf
  8. ^ a b c d e f g h (Kruidenier, 2002)
  9. ^ (Luckner ve Urbach, 2012)
  10. ^ (Everson, 2011)
  11. ^ (Ranum, 1998)
  12. ^ (Bouma ve Bouwhuis, 1979)
  13. ^ (McClelland ve Johnston, 1977)
  14. ^ (Nobre, Truett ve McCarthy, 1994)
  15. ^ (Hauk, Davis, Ford, Pulvermuller ve Marslen-Wilson, 2006)
  16. ^ a b (Mishkin, Mortimer, Forgays & Donald, 1952)
  17. ^ (Irwin, 1998)
  18. ^ (Nazir, Heller ve Sussman, 1992
  19. ^ a b (Grainger, 1990)
  20. ^ a b (Moret-Tatay ve Perea, 2011)
  21. ^ (Pereaa, Moret-Tataya ve Gomezc, 2011)
  22. ^ a b (Perea ve Gomez 2012)
  23. ^ (Sereno ve Rayner, 2003)
  24. ^ a b (Priebe, Keenan ve Miller, 2010)
  25. ^ (Okuryazarlık Bilgi ve İletişim Sistemi)
  26. ^ (Davis ve Mermelstein, 1980)
  27. ^ (Scarborough, 2009)
  28. ^ (Campbell, Kelly, Mullis, Martin ve Sainsbury, 2001, s.6)

Alıntılar