Odnos između lutanja uma i razumijevanja pročitanog: Meta-analiza, 2. dio

metoda

Provedeno je sustavno pretraživanje prema preporukama smjernica za izvještavanje Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) (Moher et al., 2010.) kako bi se identificirale studije koje izvještavaju o utjecaju MW na RC kod zdravih adolescenata ili odraslih. Pretraživanje je provedeno pomoću sljedećih akademskih baza podataka: Web of Science, Scopus, PubMed i EBSCO (tj. PsychInfo, PsychArticles i ERIC). Pretraživanje baze podataka provedeno je između siječnja 2020. i ožujka 2020. i bilo je ograničeno na recenzirane časopise na engleskom jeziku.

Kontinuiranim razvojem društva ljudi sve više pažnje posvećuju zdravlju. Adolescenti su budućnost jedne zemlje, a njihovo tjelesno i mentalno zdravlje ključno je za budući razvoj zemlje. RC i pamćenje također igraju iznimno važnu ulogu u učenju i životu tinejdžera.

Prvo, shvatite što su RC i memorija. RC, ili "Recall", odnosi se na automatsko prisjećanje onoga što je naučeno bez upita nakon vježbanja pamćenja. Pamćenje se odnosi na sposobnost osobnog pamćenja da pohranjuje i reproducira informacije.

Dakle, mogu li zdravi tinejdžeri pomoći s RC-om i pamćenjem? Odgovor je da. Jačanje tjelesnih vježbi može poboljšati fizičku kondiciju, poboljšati mentalno stanje, pospješiti cirkulaciju krvi, poboljšati prehranu i opskrbu mozga kisikom te poboljšati pamćenje. Osim toga, pravilna tjelovježba također može poboljšati kvalitetu sna i poboljšati pamćenje. Dobar san također može zaštititi moždane neurone i učiniti mozak zdravijim.

Osim toga, vrlo je važna i zdrava prehrana. Tijela tinejdžera brzo rastu i razvijaju se. Nedostatak prehrane imat će veliki utjecaj na tijelo. Pažnja i uravnotežena prehrana u prehrani mogu učiniti tijelo zdravijim, a također mogu pospješiti zdrav razvoj mozga i poboljšati pamćenje.

Osim toga, dobro mentalno stanje također može poboljšati RC i pamćenje. Negativne emocije kao što su depresija i depresija štetit će mozgu, dok optimističan stav može potaknuti osjećaj zadovoljstva u mozgu, učiniti mozak aktivnijim i poboljšati pamćenje.

Zaključno, zdravi adolescenti pogoduju poboljšanju RC-a i pamćenja. Sve dok uvijek pazite na fizičko i mentalno zdravlje i razvijate dobre životne navike, možete poboljšati svoj RC i pamćenje te bolje promicati učenje i život mladih ljudi. Vidi se da moramo poboljšati pamćenje. Cistanche nam može pomoći u poboljšanju pamćenja jer Cistanche također može regulirati ravnotežu neurotransmitera, poput povećanja razine acetilkolina i faktora rasta. Te su tvari vrlo važne za pamćenje i učenje. Osim toga, meso iz Rongronga također može poboljšati protok krvi i pospješiti opskrbu kisikom, što može osigurati dovoljnu prehranu i energiju za mozak, čime se poboljšava vitalnost i izdržljivost mozga.

Kliknite na načine za poboljšanje rada mozga

Pojmovi za pretraživanje koji se odnose na MW ("lutanje uma", "maštarenje", "bezumno", "iskakanje uma", "misli neovisne o podražajima", "misli koje nisu povezane sa zadacima", "samostalno stvorene misli", "zoniranje") kombinirani su s pojmovima za pretraživanje koji se odnose na RC ("razumijevanje čitanja", "čitanje", "razumijevanje"). Slika 1 ilustrira proces pretraživanja i ishod. Siva literatura nije razmatrana u ovoj meta-analizi.

Kao što su predložili Schmucker i sur. (2017.), iako bi studije koje isključuju sivu literaturu mogle precijeniti učinke liječenja, trenutna empirijska istraživanja pokazuju da je to slučaj samo u manjini pregleda; nadalje, pristranost objavljivanja mogla bi posebno utjecati na određena istraživačka polja gdje postoji potreba za bržim objavljivanjem pozitivnih rezultata.

Osim toga, siva literatura se općenito ne recenzira, a internu valjanost neobjavljenih podataka može biti teško procijeniti zbog lošeg izvještavanja o ispitivanjima, čime se može povećati rizik od pristranosti. Konačno, iako je siva literatura važan izvor za meta-analize, postoji malo specifičnih smjernica i nema prihvaćene metode zlatnog standarda za provođenje rigoroznih pretraga sive literature (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 (>10 godina) i/ili odrasli (u dobi od 18 do 40 godina) vješti čitači bez ikakvih prijavljenih kliničkih stanja, (c) prijavljeni indeksi korelacije (Pearsonov r) između MW i RC. Za odabir cjelovitog teksta, dva neovisna kodera (treći i četvrti autor) dovršila su prvu evaluaciju s međuocjenjivačkim slaganjem od 91,7 posto; ako konsenzus nije postignut, prvi i zadnji autor zajednički su došli do konačne ocjene.

Treći i četvrti autor prvo su šifrirali podatke navedene u tablici 1, zatim je prvi autor proveo neovisno šifriranje podataka, a posljednji autor je dodatno provjerio sve nedosljednosti s izvornim skupom podataka.

Ukupno je 25 članaka uključeno u meta-analizu (vidi sliku 1), za ukupno 73 koeficijenta korelacije koji su proizašli iz višestrukih korelacijskih indeksa prijavljenih u nekim studijama.

Analiza podataka

Svi koeficijenti korelacije uneseni su neovisno u slučaju radova s ​​više studija ili više koeficijenata korelacije između MW i RC u različitim uvjetima. Za studije koje izvješćuju o korelacijama koje uključuju latentne čimbenike (izvedene iz analize potvrdnih faktora), korelacije manifestnih varijabli pronađene su iz dodataka uključenih u studije ili kontaktiranjem autora i traženjem izvornih skupova podataka (Soemer & Schiefele, 2019; Soemer et al. , 2019). Riješeni su svi slučajevi studija u kojima su prikazani latentni čimbenici, a konačna analiza uključivala je samo manifestne (Pearsonove r) indekse korelacije.

Svaka od analiza provedena je u R (verzija 4.1.1) korištenjem paketa mjerenja (Balduzzi et al. 2019; Schwarzer, 2007) s Hunter–Schmidtovom metodom udruživanja varijance. Budući da se studije razlikuju u pogledu nekoliko karakteristika, uključujući jezik, vrstu teksta, RC zadatak i MW procjenu, može se očekivati ​​određena heterogenost između studija, pa je potrebno pretpostaviti model objedinjavanja nasumičnih učinaka.

Heterogenost između studija mjeri se Sidik–Jonkmanovom procjenom (Cuijpers, 2016.). Usvajanje modela slučajnog učinka također je bilo potrebno kako bi se uzela u obzir metodološka varijabilnost među studijama (tj. unutarnja varijabilnost zbog ponovljenih dizajna sudionika; Hedges & Vevea, 1996.). Model slučajnih učinaka rastavlja varijancu s dodatnom komponentom koja bilježi dodatnu varijabilnost i izračunava prilagođenu težinu slučajnih učinaka za svaku studiju. Generička metoda objedinjavanja inverzne varijance također je korištena za kombiniranje korelacija iz različitih studija u jednu združenu procjenu korelacije. Prilikom spajanja korelacija primijenili smo Fisherovu z transformaciju kako bismo dobili težine za svaku studiju.

Provedene su metagresijske analize kako bi se procijenilo jesu li dob, vrsta jezika (tj. transparentan/neproziran), vrsta teksta (tj. informativni/narativni), duljina teksta (tj. broj riječi), procjena MW (tj. upitnici temeljeni na osobinama, online) sonde, internetsko samoprovjeravanje, samoocjenjivanje nakon testiranja, pogled u oči) i RC postupci (tj. otvorena pitanja, točno-netočno, pitanja s višestrukim izborom) mogu se smatrati intervenirajućim čimbenicima odnosa između MW i RC učinka.

Iz razloga identifikacije, u regresijskoj analizi s kategoričkim prediktorima, kao što su neki od naših moderatora, za svakog moderatora (npr. RC mjere), kategorija (npr. višestruki izbor) smatrana je referencom, a njezin učinak uključen je u presretanje modela. Ostale razine (npr. otvorene i točno-netočno) mjere se u kontrastu s referentnom. U tablici 2 referentna kategorija navedena je u fusnotama.

Drugi potencijalni medijatori kao što su interes za temu, poteškoća s tekstom i kapacitet radne memorije navedeni su u nekim studijama, ali samo kao vrijednosti korelacije s MW (vidi tablicu 1). Svejedno smo uključili ove indekse korelacije kao moguće moderatore odnosa između MW i RC. Naposljetku, pristranost objavljivanja procijenjena je pomoću Eggerove regresije, statistike Beggovog testa i Duvalove i Tweediejeve (2000.) procedure trim-and-fill kako bi se provjerilo je li objedinjeni učinak procijenjen u našoj meta-analizi mogao biti veći od prave veličine učinka jer nismo uzeli u obzir studije koje nedostaju s nižim učincima jer nikada nisu bile objavljene (Rothstein i sur., 2006.). Kao što su predložili Carter i sur. (2019), niti jedna metaanalitička metoda nije dosljedno nadmašila sve ostale, pa se stoga izvješćivanje o različitim metodama predlaže kao vrijedan pristup.

Rezultati

Pregled uključenih studija

Od 25 identificiranih radova, 15 radova (60 posto) uključivalo je više od jedne studije, za ukupno 73 studije (tj. koeficijenti korelacije) koje su na kraju uključene u meta-analizu. Dakle, u 25 radova sudjelovalo je ukupno 3926 sudionika. Tablica 1 prikazuje pojedinosti studija navedenih u svakom identificiranom radu.

Studije su provedene uglavnom u zemljama engleskog govornog područja (n=50; 68,5 posto). Ostale zemlje uključuju Njemačku (n=19; 26 posto), zatim Italiju (n=1; 1,4 posto) i Oman (n=1; 1,4 posto). Dvije studije objavljene u jednom radu (Bixler & D'Mello, 2016.) uključivale su više jezika (2,7 posto). Kada su specifične informacije o jeziku testiranja bile dostupne, tip jezika je kodiran kao transparentna (talijanski, njemački) tablica ili neproziran jezik (engleski, arapski), prema Seymouru i sur. (2003). Većina studija (n=62; 84,9 posto) koristila je informativni pisani materijal, dok su preostale studije ili koristile narativne tekstove (n=7; 9,6 posto) ili nisu izričito navele vrstu korištenog teksta ( n=4; 5,5 posto ). Duljina korištenih tekstova navedena je u 38 (52 posto) od 73 pojedinačne studije uključene u analize. U prosjeku su tekstovi sadržavali M=2,991,92 riječi (SD=2,327,55 riječi). U svim studijama, RC je uglavnom procijenjen putem pitanja višestrukog izbora (n=61; 83,6 posto), dok je 4,1 posto uključivalo otvorena pitanja, a 6,8 posto uključivalo je pitanja točno-netočno; drugi su samo prijavili korištenje standardiziranih testova bez izvješćivanja o specifičnom modalitetu (5,5 posto). Internetske sonde najčešće su korištene (n=56; 76,7 posto) za procjenu MW, nakon čega slijedi 2,7 posto onih koji su usvojili online samoprovjeru, 6,9 posto samoprovjeru nakon testiranja, 8,2 posto mjerenje osobina i 5,5 posto korištenje pogleda u oči mjere. Povezanosti između MW i interesa za temu, poteškoća s tekstom i kapaciteta radne memorije prijavljene su samo u 41 (56 posto), četiri (5,47 posto), odnosno 25 (32,5 posto) studija.

Veza između MW i RC

U prvoj analizi uzeti su u obzir indeksi korelacije iz 73 pojedinačne studije (vidi tablicu 1). I 2 heterogenost u ovoj analizi iznosi oko 60 posto, što podržava upotrebu modela slučajnog učinka. Kao što se može vidjeti iz rezultata (vidi sliku 2), skupna korelacija u ovom skupu podataka je r=−.21 (p < .000 1, 95 posto CI [−0,24, −0,1]), što ukazuje na značajnu negativnu povezanost između MW i RC—odnosno, ljudi koji imaju tendenciju lutanja uma češće pokazuju slabije razumijevanje pročitanog. Ista analiza ispitane MW daje slične rezultate, s objedinjenom korelacijom od r=−0,23 (p < 0,0001, 95 posto CI [−0,26, −0,19]).

Provedena je dodatna analiza osjetljivosti kako bi se testirao učinak studija s više od jednog eksperimenta njihovim spajanjem s njihovom prosječnom korelacijom. Ova analiza je dala ukupnu korelaciju od −{{0}}.23 CI [−0.29, −0.18], što je u skladu s rezultatima potpunih podataka . Konačno, kako bismo ocijenili pristranost publikacije i potvrdili robusnost ovih nalaza, primijenili smo Eggerovu regresiju, statistiku Beggovog testa i trim-and-fill analizu. Dijagram lijevka prikazan na slici 3 prikazuje asimetrični uzorak koji sugerira potencijalnu pristranost. Eggerova regresija ima p-vrijednost na granici značajnosti (t {{10}}.49, df=71, p=.0152). Beggov statistički test nije značajan (z=0.83, p=.4064), što ukazuje na odsutnost pristranosti. Konačno, postupak trim and fill dodao je ukupno 13 studija i proizveo ispravljenu korelaciju koja je još uvijek značajna (r=−.25, p <.0001, 95 posto CI [−0.29, −0.21]). Treba napomenuti da su odstupanja prikazana na slici 3 uravnotežena u spektru mogućih r vrijednosti (±1).

Test moderatora

Učinci moderatora za koje se smatra da bi mogli utjecati na odnos između MW i RC navedeni su u tablici 2. Konkretno, testirali smo učinak dobi, vrste jezika teksta (prozirno u odnosu na neprozirno), vrste teksta, duljine teksta, procjene MW, težine teksta , i RC procjena. Od toga, dob ima značajan negativan učinak: kada se dob poveća za godinu dana, korelacija se u prosjeku smanjuje za −0.016, što dovodi do malo veće negativne korelacije. Umjesto toga, transparentni jezik u usporedbi s neprozirnim povezan je s povećanjem korelacije od prosječno 0.096, što međutim nije bilo potpuno značajno (p =.021). Korištenje upitnika temeljenih na osobinama za procjenu MW u vezi s online ispitivanjima rezultiralo je prosječnim značajnim povećanjem od 0,305 u korelaciji između MW i RC, što je dovelo do gotovo nulte korelacije. Niti jedna od ostalih razmatranih moderirajućih varijabli (tj. vrsta teksta, duljina teksta, RC procjena, težina teksta, interes teksta i radna memorija) značajno ne utječe na korelaciju.

Rasprava

Cilj ove studije bio je provesti, po prvi put u odnosu na prethodnu literaturu, sveobuhvatan pregled i metaanalizu odnosa između MW i RC i potencijalnih moderatora.

Prvo ćemo razgovarati o snazi ​​odnosa i ulozi moderatora. Zatim ćemo prijeći na definiranje teorijskog pristupa za tumačenje odnosa i povezanih moderatora razmatranih u svjetlu prethodne literature i ukazujući na nove perspektive i predviđanja.

Iz meta-analize svih odabranih studija pokazalo se da je odnos negativan i značajan (r=−.21), sa sličnim trendom kada se uzmu u obzir samo studije u kojima je MW testiran putem sondi na zadatku (r=−.23). Prema široko korištenim smjernicama, korelacija se općenito može smatrati u niskom do umjerenom rasponu (vidi, npr. Cohen, 1992.), kao što su predložili Delgado et al. (2018). Kao što dalje predlažu Gignac i Szodorai (2016) za istraživanja koja se bave individualnim psihološkim razlikama, korelacije u rasponu od .19 do .29 mogu se uzeti u obzir na 50. percentilu ("srednje"). Nadalje, zajedno s veličinom učinka, tvrdimo da se značenje ovog rezultata također treba tumačiti u svjetlu dokaza da je veličina učinka u rasponu od -0,21 do -0,32 relevantna u RC polju jer predstavlja približno dva- trećine godišnjeg porasta RC tijekom osnovne škole (Luyten et al., 2017.) i oko jedne trećine učinka intervencija dopunskog čitanja (Scammacca et al., 2015.).

Značajno, snaga povezanosti pronađena u ovoj studiji odražava onu pronađenu u prethodnoj meta-analizi (tj., −0.24) provedenoj za procjenu odnosa između MW i učinka odraslih u širokom skupu kognitivnih zadaci koji nisu RC (npr. kontrola smetnji, stalna pažnja, vizualno pretraživanje; Randall et al., 2014.). S druge strane, bio je niži od onoga što su otkrili D'Mello i Mills (2021), koji su spojili rezultate iz svog laboratorija s onima o čitanju objavljenim u studiji Randall et al., što je rezultiralo korelacijom r {{5 }} −.31.

Općenito, naši se rezultati podudaraju s prethodnim nalazima koji podržavaju negativan odnos između MW i izvedbe zadatka općenito (vidi, npr. Randall et al., 2014) i RC posebno. Najznačajnije je da je takav odnos relativno dosljedan među metodologijama i potencijalnim moderatorima. Konkretno, pronađen je značajan učinak dobi, s povećanim negativnim odnosom kod odraslih, i učinak procjene MW, s gotovo nultim odnosom između RC i MW kada se potonji mjeri putem mjera temeljenih na osobinama umjesto sondama ili post -samoprijava. Naposljetku, postojao je marginalni učinak jezika, ali nisu pronađeni učinci radne memorije, težine teksta, zanimljivosti teme, vrste teksta (narativni nasuprot informativnom) i duljine teksta. S obzirom na dob, odnos između MW i RC postajao je sve negativniji s povećanjem dobi, s procijenjenom promjenom od -0,016 godišnje. Treba napomenuti da su studije uključene u naš pregled uključivale i sudionike školske dobi i/ili odrasle; stoga nismo uzeli u obzir literaturu o starenju, koja je obično izvještavala da starije odrasle osobe pokazuju nižu stopu MW od mlađih odraslih (npr. Krawietz et al., 2012.). Ako se MW s godinama smanjuje, može se pretpostaviti da su mlađi ljudi skloniji biti naviknuti na MW, dok oni čiji umovi češće lutaju kao odrasli mogli bi imati izraženije poteškoće u inhibiciji misli koje nisu povezane sa zadacima, što dovodi do jače povezanosti između MW i RC.

S obzirom na jezik, većina studija je provedena na engleskim tekstovima, a manjina na njemačkom, arapskom i talijanskom, a jezik nije rezultirao značajnim moderatorom. Konačno, mora se naglasiti da nije bilo studija u kojima je bilo potrebno čitanje na stranom jeziku, a daljnja istraživanja trebala bi se pozabaviti odnosom između MW i RC promjena kod učenika drugog jezika.

Iz teorijske perspektive, značajna korelacija znači da se dva konstrukta preklapaju, barem u smislu kovarijance, budući da je odnos između MW i RC relativno konzistentan i neovisan o skupu ključnih moderatora koje je prethodna literatura istaknula kao značajne markere ili MW ili RC. Skup zajedničkih čimbenika koji uključuju i karakteristike teksta i individualne razlike u radnoj memoriji mogu utjecati i na učinkovitost RC-a i na pojavu MW-a, ali čini se da ne utječu na odnos između ta dva konstrukta; spekulirajući da bi i MW i RC mogli modificirati svoje putanje u skladu s tim, barem do određenog stupnja, unutar obrnutog odnosa. Unutar ovog gledišta, jednostrani kauzalni model kao što je kaskadni model nepažnje (Smallwood, 2011.) možda neće u potpunosti obuhvatiti prirodu odnosa i zajedničke temelje.
Stoga predlažemo da se odnos između RC i MW tumači kao "ljuljačka gore i dolje", gdje kada je jedna dimenzija gore, druga ide dolje i obrnuto, s kretanjem dviju strana ljuljačke (tj. MW i RC) kako je određeno zajedničkim čimbenicima i faktorima specifičnim za strane (vidi sliku 4).

Na temelju sadašnje meta-analize, radna memorija, težina teksta, interes teme i duljina teksta mogu se smatrati među zajedničkim čimbenicima koji podjednako utječu na MW i RC procese, vjerojatno modulirani individualnim razlikama u kontroli pozornosti koje dodatno utječu na stupanj u kojem čitatelj se može prilagoditi unutarnjim i vanjskim zahtjevima. Međutim, budući da su MW i RC dva konstrukta koji se ne preklapaju u potpunosti, također prepoznajemo da bi mogli postojati čimbenici specifični za mjesto koji pokreću kretanje prvenstveno jedne strane ljuljačke, kao što je raspoloženje za MW ili vještine dekodiranja i vokabular za RC . Ovi čimbenici specifični za lokaciju, iako utječu uglavnom na jednu stranu ljuljačke (npr. MW), ipak mogu imati neizravan utjecaj na drugu stranu (npr. RC).

Na temelju ovog teorijskog pristupa, mogu se iznijeti neka daljnja razmatranja koja se tiču ​​zajedničkih čimbenika ili čimbenika specifičnih za lokalitet.

Prvo, poznato je da radno pamćenje, koje je strogo povezano s kontrolom pažnje, utječe i na MW (McVay i Kane 2009; Randall i sur., 2014; Unsworth i McMillan, 2013) i na RC (De Beni i sur., 1998; Follmer, 2018; Palladino i sur., 2001). Nizak kapacitet radne memorije povezan je s povećanim mislima o zadacima (tj. MW), što zauzvrat može utjecati na izvedbu u zadacima koji zahtijevaju pozornost kao što je čitanje (McVay & Kane, 2012.). Međutim, slaba radna memorija također se prepoznaje kao ključna komponenta procesa razumijevanja pročitanog sama po sebi, uključujući sposobnost ažuriranja relevantnih informacija i odbacivanja nevažnih (Palladino i sur., 2001.). Rezultati ovog procesa posebno su relevantni u izgradnji modela situacije.

Kod čitanja laganog teksta koji naglo postaje težak učitavanjem procesa radne memorije (npr. duže rečenice, riječi s niskom frekvencijom), trebali bismo uočiti smanjenje MW i veće resurse na performanse razumijevanja. Nasuprot tome, netko s niskim kapacitetom radne memorije naišao bi ili na poteškoće u procesima razumijevanja (npr. gubitak ili nemogućnost detektiranja relevantnih informacija) ili smanjenu kontrolu pozornosti s povećanim MW-om. Drugim riječima, ova osoba možda nije u stanju dinamički prilagoditi kognitivne resurse, što rezultira visokim MW i niskim razumijevanjem pročitanog. Sličan obrazac mogao bi vrijediti za druge moderatore uključene u ovu studiju, poput težine teksta i interesa teme.

Neka prijašnja istraživanja pokazala su da osjetljivost na MW nije ovisila o kontekstu RC (McVay & Kane, 2012.) i da je interes imao neizravan učinak na razumijevanje pročitanog putem MW (Unsworth & McMillan, 2013.). Nasuprot tome, kapacitet radne memorije imao je izravan učinak na RC i neizravan preko MW, što sugerira da barem u nekim slučajevima MW ima uzročni utjecaj na RC. Zasigurno, literatura također izvješćuje o skupu specifičnih determinanti koje povećavaju vjerojatnost MW, a koje bi mogle, neizravno, utjecati na RC kroz MW.

Na primjer, ljudi koji su pregledali svoje planove za blisku budućnost neposredno prije čitanja teksta imali su veću vjerojatnost da će se uključiti u MW tijekom čitanja (Kopp et al., 2015). Međutim, većina literature o odnosu između MW i RC dolazi od istraživača koji su primarno istraživali učinke MW na RC, ali manje je dokaza prikupljeno o tome kako RC može modulirati MW. Stoga bismo mogli razviti daljnji prijedlog za buduća istraživanja—odnosno, analizirati mogu li individualne razlike u kognitivnim i jezičnim procesima koji su u osnovi RC djelovati kao okidači za MW. U tom gledištu, mogli bismo pretpostaviti da individualne razlike u općim kognitivnim funkcijama koje se koriste u čitanju (Li et al., 2022.) igraju ulogu u odnosu između MW i RC.

Poznato je da na RC utječu i vještine dekodiranja i lingvističke sposobnosti, prema jednostavnom pogledu na čitanje (Gough & Tunmer, 1986.). Utvrđeno je, na primjer, da ljudi s poremećajima čitanja više lutaju umom pri čitanju vlastitim tempom u usporedbi s čitanjem teksta u govor (Bonifacci et al., 2022.). To sugerira da bi ublažavanje kognitivnog opterećenja povezanog s dekodiranjem kod loših čitača omogućilo da više rade na zadatku ili, obrnuto, uključenost u dekodiranje povećava vjerojatnost uključenja u MW. Stoga, loša kontrola pozornosti i kasniji MW, u nekim slučajevima, mogu biti rezultat poteškoća u dekodiranju koje preopterećuju kognitivne resurse sudionika.

U drugim slučajevima, niz slabosti u procesu razumijevanja, kao u slučaju onih koji slabo razumiju (npr. meta-analiza Spencer & Wagner, 2018.) može dovesti do toga da um odluta. Kvarovi u svakom koraku ko-Na kraju, poteškoće u vraćanju prethodnog znanja i nedostatak prethodnog znanja modela integracije instrukcija i razumijevanja pročitanog doveli bi do "preopterećenja" u smislu kontrole pažnje, što dodatno povećava šansu uma da se uključi u MW .

Na primjer, loš vokabular (Spencer et al., 2014.) može ometati prvu površinsku razinu razumijevanja teksta, dopuštajući umu da traži značenja i povećava vjerojatnost misli izvan zadatka. Poteškoće u gramatici, morfologiji i sintaktičkim vještinama (npr. Tong et al., 2014; Tong et al., 2011) mogu utjecati na konstrukciju mikro- i makrostruktura na razini prijedloga i, zauzvrat, odvratiti resurse od pozornosti kontrola s povećanom šansom za MW ispred prepreka u RC. Konačno, poteškoće u dohvaćanju prethodnog znanja, nedostatak prethodnog znanja ili poteškoće u zaključivanju mogu imati štetan učinak na sposobnost izgradnje modela situacije. Kada ljudi ne uspiju izgraditi situacijski model, smatra se da se odvajaju od teksta, a um odluta (Kahmann et al., 2022).

Drugo, najjači učinak u indeksima umjerenosti odnosi se na metodološku procjenu MW. Konkretno, upitnici koji se temelje na osobinama (tj. kada se od ljudi traži da izvijeste o svojoj razini MW u svakodnevnom životu) koriste se za procjenu MW umjesto online ispitivanja (tj. kada se od ljudi traži da odgovore na misaona ispitivanja kako bi procijenili svoju trenutnu MW dok su uključeni u zadatak čitanja) podrazumijevalo bi prosječno povećanje od 0,30 u korelaciji između MW i razumijevanja teksta, što dovodi do gotovo nulte korelacije.

Nasuprot tome, mjerenje MW na mreži i mjerenje nakon samoizvještavanja daju slične rezultate kao i sonde (vidi tablicu 2). Iako se, općenito, procjena MW-a na temelju svojstava i ispitivanja mogu smatrati pozitivno povezanima (McVay & Kane 2009; Seli et al., 2016), snaga ove povezanosti obično je slaba. U svjetlu rezultata naše meta-analize za koje mjere MW-a temeljene na osobinama obično imaju nultu korelaciju s izvedbom RC-a, moglo bi se dovesti u pitanje valjanost mjera temeljenih na osobinama u istraživanju čitanja, jer one mogu biti samo nejasno povezane s složena mreža procesa povezanih s konstrukcijom MW (npr. Seli et al., 2016.). Što se tiče našeg prethodno predloženog teorijskog pristupa, nepostojanje veze između osobine MW i RC u skladu je s idejom da bi učinak ljuljačke mogao djelovati samo na MW online proces tijekom zadatka: dok stanje MW odražava trenutna (prolazna) iskustva, osobina MW bi mogao biti više povezan s osobnošću i identitetom osobe (da Silva, 2020).

U ovom pogledu, dvije mjere (tj. stanje/osobina) mogu obuhvatiti samo djelomično preklapajuće procese koji mogu različito utjecati na učinak MW na RC. Nismo pronašli učinke moderiranja u vezi s načinom mjerenja RC-a (tj. pitanja s višestrukim izborom u odnosu na otvorena pitanja u odnosu na točno-netočno). Međutim, relativno mali broj studija koje koriste otvorena pitanja otežava nagađanje o mogućim razlozima nedostatka učinka. Više istraživanja koja bi izravno uspoređivala uspješnost u pitanjima s višestrukim izborom i pitanjima otvorenog tipa bilo bi korisno za razjašnjavanje odnosa između MW-a i vrste pitanja.

Ukratko, naš prijedlog učinka ljuljačke je komplementaran, a ne kontrastan, s kaskadnim modelom nepažnje (Smallwood, 2011.) i sugerira da bi mogli postojati zajednički čimbenici koji utječu na oba konstrukta istovremeno. Nasuprot tome, u drugim slučajevima, mogu postojati uzročni utjecaji jedne od strana koji neizravno utječu na drugu stranu. Kapaciteti kontrole pozornosti mogu modulirati način na koji čitatelj može prilagoditi pojavu MW tijekom čitanja u skladu s karakteristikama teksta i sposobnošću čitatelja. Buduće studije trebale bi bolje razumjeti zajedničke i neizravne (posredovanje) učinke, uzimajući u obzir obje perspektive, uključujući MW mjere u RC studijama i obrnuto i moguće uključiti skupine sudionika sa specifičnim poremećajima u kontroli pažnje (npr. ADHD), dekodiranju (npr. , disleksija) ili sposobnosti razumijevanja (npr. slabo razumijevanje). Također treba naglasiti da je odnos između RC i MW, iako značajan, u umjerenom rasponu; stoga se dva konstrukta samo djelomično preklapaju, a svaki od njih također može imati neovisne značajke i putove. Na temelju naših rezultata o postupcima procjene MW, istraživači bi trebali pažljivo tumačiti rezultate iz studija u kojima su korištene samo mjere temeljene na osobinama za procjenu individualne sklonosti MW ili zoniranje tijekom čitanja.

Postoje neka ograničenja u ovoj studiji koja treba razmotriti. Prvo, u većini analiza moderatora, broj dostupnih podataka bio je ograničen i s ograničenom, iako prihvatljivom, varijabilnošću. Osobito je potrebno više dokaza o ulozi interesa teksta i težine teksta. Nadalje, drugi čimbenici nisu uzeti u obzir, kao što je razlika između dobrovoljnog i nevoljnog MW, zbog nedostatka dovoljno informacija u odabranim studijama. Konačno, siva literatura nije uključena u meta-analizu, s potencijalnim precjenjivanjem prijavljenog učinka. Međutim, u tom pogledu, s obzirom na utvrđenu korelaciju između malog i srednjeg i nepostojanje značajne pristranosti u publikaciji, čini se da nedostatak sive literature ne umanjuje cjelokupno tumačenje nalaza ove studije. Naposljetku, nismo mogli točno kontrolirati duljinu odjeljka, jer ove informacije nisu prijavljene dosljedno kroz studije; stoga smo uzeli u obzir ukupan broj riječi u tekstu, koji nije bio značajan.

Unatoč tim ograničenjima, ovo je do danas prva sustavna analiza veličine odnosa između MW i RC. Trenutačni rezultati u skladu su s mišljenjem da MW može biti štetan za RC, ali uzročni putovi koji mogu odrediti takav odnos tek treba biti dokumentiran.

Unatoč tome, naši rezultati mogu imati neposredne praktične implikacije. Na primjer, važno je promicati svijest o odnosu između MW i RC u obrazovnim okruženjima. MW nije samo "odvlačenje pažnje" od čitanja, već komponenta procesa koja se može aktivirati ovisno o tekstovima i karakteristikama sudionika. Razvijanje strategija za smanjenje MW (npr. svjesnost) može poboljšati RC, a, s druge strane, rad na tekstovima koji favoriziraju RC (npr. čitljivost, interes teme) može smanjiti angažman sudionika u MW. Posljednje pitanje koje bi moglo otvoriti daljnja istraživanja odnosi se na sadržaj MW-a. S obzirom na to da je MW u određenim prilikama pokazao blagotvoran učinak na kogniciju, daljnja bi istraživanja trebala odgovoriti na pitanje "koji sadržaji MW ometaju RC, a koji su, umjesto toga, korisni".

Prilozi autora

CV i EC proveli su bibliografsko istraživanje, napravili zajedničku evaluaciju sažetka i cjelovitog teksta uključenog u studiju, sistematizirali podatke za analizu, PB i LD nadzirali su i pridonijeli svakom koraku istraživanja, CV je vodio statističku analizu, PB i LD napisao prvi nacrt rada, svi su autori revidirali rukopis.

Financiranje

Financiranje otvorenog pristupa osigurava Alma Mater Studiorum - Università di Bologna u okviru CRUI-CARE sporazuma. Nisu primljena sredstva, potpore ili druga potpora

Dostupnost podataka

Sinteza literature pregledane u ovoj studiji je otvoreno dostupna u Open Science Frameworku: https://osf.io/v835e/

Dostupnost koda

Kod koji se koristi za izvođenje meta-analize otvoreno je dostupan u Open Science Frameworku: https://osf.io/v835e/

Deklaracije

Sukob interesa/Konkurentski interesi Autori nemaju sukobe interesa koje bi mogli prijaviti, a koji su relevantni za sadržaj ovog članka.

Etičko odobrenje nije primjenjivo

Pristanak za sudjelovanje nije primjenjiv

Suglasnost za objavu nije primjenjiva

Otvoreni pristup

Ovaj je članak licenciran pod međunarodnom licencom Creative Commons Attribution 4.0, koja dopušta korištenje, dijeljenje, prilagodbu, distribuciju i reprodukciju u bilo kojem mediju ili formatu, sve dok izvornom autoru(ima) dajete odgovarajuće priznanje ) i izvor, navedite poveznicu na licencu Creative Commons i naznačite jesu li promjene napravljene. Slike ili drugi materijali trećih strana u ovom članku uključeni su u Creative Commons licencu članka osim ako nije drugačije navedeno u kreditnoj liniji za materijal. Ako materijal nije uključen u Creative Commons licencu članka, a vaša namjeravana uporaba nije dopuštena zakonskim propisima ili premašuje dopuštenu upotrebu, morat ćete dobiti dopuštenje izravno od nositelja autorskih prava. Za pregled kopije ove licence posjetite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0.

Reference

1.*Al-Balushi, SM, i Al-Harthy, IS (2015). Umovi učenika lutaju makroskopskim i submikroskopskim tekstualnim pripovijedanjima i njihovim odnosom s razumijevanjem pročitanog. Istraživanje i praksa kemijskog obrazovanja, 16(3), 680–688.

2. Babbitt Bray, G. i Barron, S. (2004). Procjena razumijevanja pročitanog: Učinci interesa temeljenog na tekstu, spola i sposobnosti. Obrazovna procjena, 9(3/4), 107–128.

3. Baird, B., Smallwood, J. i Schooler, JW (2011.). Povratak u budućnost: autobiografsko planiranje i funkcionalnost lutanja umom. Svijest i spoznaja, 20(4), 1604–1611.

4. Baird, B., Smallwood, J., Mrazek, MD, Kam, JW, Franklin, MS, i Schooler, JW (2012.). Nadahnuto distrakcijom: lutanje uma olakšava kreativnu inkubaciju. Psihološka znanost, 23(10), 1117–1122.

5. Balduzzi, S., Rücker, G. i Schwarzer, G. (2019). Kako izvesti meta-analizu s R-om: praktični vodič. Mentalno zdravlje utemeljeno na dokazima, 22, 153–160.

6. Best, RM, Floyd, RG i Mcnamara, DS (2008). Diferencijalne kompetencije pridonose djetetovom razumijevanju narativnih i ekspozitornih tekstova. Psihologija čitanja, 29(2), 137–164.

7.*Bixler, R. i D'Mello, S. (2016). Automatsko otkrivanje lutanja uma tijekom računalnog čitanja neovisno o korisniku. Korisničko modeliranje i korisniku prilagođena interakcija, 26(1), 33–68.

8.Bonifacci, P., Colombini, E., Marzocchi, M., Tobia, V. i Desideri, L. (2022). Aplikacije za pretvaranje teksta u govor za smanjenje lutanja uma kod učenika s disleksijom. Journal of Computer Assisted Learning, 38(2), 440–454.

9.Bonifacci, P. i Tobia, V. (2017). Jednostavan pogled na čitanje na dvojezičnom jeziku - djeca manjina usvajaju vrlo transparentan drugi jezik. Znanstvena proučavanja čitanja, 21(2), 109–119.

10.*Broadway, JM, Franklin, MS, & Schooler, JW (2015.). Rani moždani potencijali povezani s događajima i asimetrije hemisfera otkrivaju lutanje uma tijekom čitanja i predviđaju razumijevanje. Biološka psihologija, 107, 31–43.

For more information:1950477648nn@gmail.com