저는 최근에 반복 읽기(RR)와 아이오와 읽기 연구의 다양한 연습 읽기 세트 간의 효능 차이에 대해 질문을 받았습니다. RR은 교사가 학생들에게 동일한 텍스트를 반복해서 읽도록 하는 유창성 연습입니다. 학생들은 종종 시간을 정하고 가능한 한 빨리 읽을 것을 권장합니다. RR은 본질적으로 유창함을 위한 암기 교육 전략입니다. 여러 면에서 RR은 유창성 개입의 현재 표준이라고 할 수 있습니다. John Hattie에 따르면 현재까지 이 주제에 대한 159개의 연구가 있으며 평균 효과 크기는 .53이며 이는 중간 효과 크기입니다. 그러나 일부 메타 분석에서는 이를 훨씬 더 높은 효과 크기로 설정했습니다. 예를 들어, National Reading Panel 메타 분석에서는 RR이 .86의 효과 크기를 갖는 것으로 나타났습니다. 내 자신의 연구에서 나는 일반적으로 RR 연구가 유창한 개입과 관련하여 항상 가장 큰 효과 크기를 갖는다는 것을 발견했습니다. 나는 RR이 일반적으로 중간에서 높은 효과 크기를 갖는다고 말하는 것이 공정하다고 생각합니다. 

 

그렇긴 해도, Iowa Reading Research Center(내가 존경하는 사람)는 최근 대중적인 유창성 개입을 비판하고 다음과 같이 말했습니다. 텍스트에 접근하십시오." 뿐만 아니라 "독서 신청에 증거 기반이 부족할 뿐만 아니라 학생들이 RR에서 얻은 이득이 일반화되거나 새로운 구절로 이전되는지에 대한 우려가 제기되었습니다"(IRRC, 2018). 이러한 비판을 염두에 두고 그들은 VPR(Varied Practice Reading)이라고 하는 고유한 유창한 개입을 개발했습니다. VPR 프로토콜 내에서 학생들은 동일한 단어의 85%를 공유하는 3개의 뚜렷하게 다른 텍스트를 읽습니다. 그들의 희망은 이 개입이 보다 확실하고 적응 가능한 방식으로 유창함을 구축하는 것입니다.

한편으로 VPR은 확실히 학생들에게 훨씬 덜 지루하게 들립니다. 저는 우려를 위해 약간의 초기 일시 중지가 있습니다. 가장 큰 우려는 문헌에 따르면 유창한 개입이 반복적일수록 효과적이며 정의상 VPR은 RR보다 25% 덜 반복적이라는 사실입니다. RR 메타 분석에서는 RR이 .53만큼 낮은 효과 크기를 갖는 것으로 나타났지만, RR에 대한 많은 연구에서는 실제로 학생들에게 텍스트를 두 번만 읽게 했습니다. 2004년에 Therrion et al의 주제에 대한 메타 분석에 따르면 읽기 장애가 있는 학생들이 같은 텍스트를 세 번 읽게 하면 효과 크기가 .95로 나타납니다. 이것은 큰 효과 크기이며 학생들이 같은 텍스트를 세 번 읽게 하는 것이 유창한 결과를 위한 고수익 전략임을 시사합니다. 이에 비해 Zimmermann et al은 2019년 읽기 어려움이 있는 학생들을 대상으로 비반복 읽기 유창성 중재에 대한 메타 분석을 수행했으며 그들의 연구에서 코헨의 d 효과 크기가 .105임을 발견했습니다. 2004년 Therrion et al, 메타 분석에서 반복 읽기 효과 크기는 9배 이상 더 높습니다.

아이오와 독서 연구 센터는 최근 2018년에 이 주제에 대한 연구를 수행했는데, 이는 매우 잘 수행되었다는 것을 인정해야 합니다. 그들의 연구는 827명의 4학년 학생을 대상으로 했습니다(제 생각에는 이 시간이 유창성 개입을 수행하기에 이상적인 시기입니다)  그리고 반복 읽기와 다양한 읽기를 직접 비교했습니다. 각 그룹에는 30개의 세션이 있었습니다. 연구의 끝에서 그들은 RR과 비교하여 VPR의 효과 크기가 .05임을 발견했고 "다양한 연습 그룹이 사후 테스트에서 반복 읽기 그룹을 훨씬 능가했다고 결론지었습니다"(IRRC, 2018)._cc781905-5cde-3194-bb3b- 136나쁜5cf58d_

 

그러나 나는 그들의 결론에 동의하지 않습니다. .05의 효과 크기는 매우 작습니다. 비교를 위해 John Hattie의 2017년 메타 분석을 보면 그는 252개의 교육 영향을 살펴보았고 그 중 10개만 효과 크기가 작습니다. 효과 크기 해석에 대한 Cohens D 가이드(아래 참조)를 보면 효과 크기 .05가 "약함"으로 분류됨을 알 수 있습니다. 나는 두 개입 모두에 대한 원시 데이터를 보고 싶었습니다. 그러나 VPR에 대한 원시 데이터만 포함하고 RR에 대해서는 포함하지 않습니다. 즉, RR과 비교하지 않고 사전 테스트/사후 테스트 차이를 기반으로 VPR의 효과 크기를 계산하면 2.01의 슈퍼 효과 크기를 얻습니다. 비교 효과 크기가 너무 작기 때문에 사전 테스트/사후 데이터만 보면 RR과 VPR 모두 효과 크기가 매우 높다는 결론을 내려야 합니다. 따라서 이 연구의 데이터에서 두 개입 모두 고수익 전략이라는 결론을 내리는 것이 논리적일 수 있다고 생각합니다.