Kelime tanıma - Word recognition

Okuryazarlık Bilgi ve İletişim Sistemine (LINCS) göre kelime tanıma , "bir okuyucunun yazılı kelimeleri doğru ve neredeyse zahmetsizce tanıma yeteneğidir". Bazen "izole kelime tanıma" olarak anılır, çünkü okuyucunun bağlamsal yardım için benzer kelimelere ihtiyaç duymadan bir listedeki kelimeleri tek tek tanıma yeteneğini içerir . LINCS o "hızlı ve zahmetsiz kelime tanıma akıcı okuma ana bileşenidir" ve bu beceriler "Practic ile [ing] geliştirilebilir olduğunu açıklar söylemeye devam ediyor Flashcards , listeleri ve kelime ızgaraları".

Psikolog Marilyn Jager Adams , 1990'da okumayı öğrenme bilimi üzerine yaptığı incelemede, "yetenekli okumayla ilgili değişmez ve isteğe bağlı olmayan tek gerçek, bunun, bireysel basılı harflerin nispeten eksiksiz bir şekilde işlenmesini içermesidir" diye yazdı. "Kelime Tanıma Bilimi" adlı makale, " bilişsel psikolojideki son 20 yıllık çalışmadan elde edilen kanıtlar, bir kelimeyi tanımak için bir kelimenin içindeki harfleri kullandığımızı gösteriyor" diyor. Zamanla, kelimelerin izole bir şekilde, ancak hem hız hem de doğrulukla tanınmasını sağlayan mekanizmaları öneren başka teoriler ortaya atıldı. Bu teoriler daha çok bireysel harflerin ve harf şekli tanımanın önemine odaklanır (örn. seri harf tanıma ve paralel harf tanıma). Sakkadik göz hareketleri ve harfler arasındaki doğrusal ilişki gibi diğer faktörler de kelimeleri tanıma şeklimizi etkiler.

ScienceDaily'deki bir makale , "erken kelime tanımanın yaşam boyu okuma becerilerinin anahtarı olduğunu" öne sürüyor. Bu becerileri geliştirmenin farklı yolları vardır. Örneğin, yüksek frekansta görünen kelimeler için flash kartlar oluşturmak, disleksinin üstesinden gelmek için bir araç olarak kabul edilir . İddia edilmiştir aruz , kullanılan ritim ve sesin desenler şiir , kelime tanıma artırabilir.

Kelime tanıma, tanıdık bir harf grubunun hangi kelimeyi temsil ettiğinin anında algılanmasına dayanan bir okuma şeklidir. Bu süreç , görsel dili (yani okuma) tanımanın ve sözlü olarak ifade etmenin farklı bir yöntemi olarak fonetik ve kelime analizinin aksine mevcuttur . Kelime tanıma, öncelikle otomatiklik üzerinde çalışır. Öte yandan, fonetik ve kelime analizi, harflerin, seslerin, grafik birimlerin ve biçim birimlerin harmanlanması için öğrenilmiş dilbilgisi kurallarının bilişsel olarak uygulanmasına dayanır .

Kelime tanıma, bir hız meselesi olarak ölçülür, öyle ki, yüksek düzeyde tanımaya sahip bir kelime, yeni bir kelimeden daha hızlı okunur. Bu test tarzı, okunan kelimelerin anlamlarının anlaşılmasının gerekli olmadığını, daha ziyade onları doğru telaffuza izin verecek şekilde tanıma yeteneğinin gerekli olduğunu göstermektedir. Bu nedenle, bağlam önemsizdir ve kelime tanıma genellikle flash kartlar gibi formatlarda yalıtılmış olarak sunulan kelimelerle değerlendirilir. Bununla birlikte, kelime tanımadaki kolaylık, akıcılıkta olduğu gibi, okunan metnin anlaşılmasını destekleyen yeterliliği sağlar.

Kelime tanımanın içsel değeri, modern toplumda okuryazarlığın yaygınlığı nedeniyle açık olabilir. Bununla birlikte, okuryazarlık öğrenimi, ikinci dil öğrenimi ve okumada gelişimsel gecikmeler alanlarında rolü daha az belirgin olabilir. Kelime tanıma daha iyi anlaşıldıkça, birinci dil okuryazarlığını hem çocuklar hem de yetişkin öğrenenler için daha güvenilir ve verimli öğretim biçimleri keşfedilebilir. Bu tür bilgiler, yeni kelimeler ve harf karakterleri edinme konusunda ikinci dil öğrenenlere de fayda sağlayabilir. Ayrıca, kelime tanıma ile ilgili süreçlerin daha iyi anlaşılması, okuma güçlüğü çeken bireyler için daha spesifik tedavileri mümkün kılabilir.

teoriler

Buma şekli

Adını Hollandalı vizyon araştırmacısı Herman Bouma'dan alan Bouma şekli, bir kelimenin genel taslağını veya şeklini ifade eder. Herman Bouma, 1973'te yaptığı kelime tanıma deneyinde "küresel kelime şekli"nin rolünü tartıştı. Buma şekli teorileri kelime tanımada popüler hale geldi ve insanların kelimeleri birbirine göre bir grupta harflerin oluşturduğu şekilden tanıdıklarını öne sürdü. Bu, harflerin ayrı ayrı okunduğu fikriyle çelişir. Bunun yerine, önceden maruz kalma yoluyla, insanlar ana hatlara aşina olurlar ve böylece bir daha aynı kelime veya bouma ile sunulduğunda onları tanırlar.

İnsanların tamamen büyük harflerle veya değişen büyük ve küçük harflerle yazılmış kelimeleri okuma hızının yavaş olması, buma teorisini desteklemektedir. Teori, küçük harflerin büyük harfe dönüştürülmesiyle oluşturulan yeni bir buma şeklinin bir kişinin hatırlama yeteneğini engellediğini savunuyor. James Cattell de bu teoriyi, kelime üstünlüğü olarak adlandırdığı bir etki için kanıt veren çalışmasıyla destekledi. Bu, harflerin rastgele harflerin bir karışımından ziyade bir kelime içinde sunulması durumunda, insanların harfleri anlama yeteneklerinin artması anlamına geliyordu. Ayrıca, çok sayıda çalışma, okuyucuların benzer bir buuma şekline sahip yanlış yazılmış kelimeleri fark etme olasılığının, farklı bir buma şekline sahip yanlış yazılmış kelimelere göre daha az olduğunu göstermiştir.

Bu etkiler tutarlı bir şekilde çoğaltılmış olsa da, bulgularının çoğuna itiraz edildi. Bazıları, büyük harfli kelimeleri okuma yeteneğinin, bir kişinin onlarla yaptığı alıştırma miktarından kaynaklandığını öne sürdü. Pratik yapan insanlar, büyük harfli kelimeleri okumada daha hızlı olurlar ve bumanın önemine karşı çıkarlar. Ek olarak, psikolog James McClelland ve James Johnson'a göre, kelime üstünlüğü etkisi, kelimelerin ana hatlarından ziyade fonetik harf kombinasyonlarına aşinalıktan kaynaklanabilir.

Paralel tanıma ve seri tanıma

Paralel harf tanıma, günümüzde psikologlar tarafından en yaygın olarak kabul edilen kelime tanıma modelidir. 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 önerir. Tek bir harfin, bir kelimede olduğu gibi, birçok harfin bir araya gelmesinden daha hızlı ve daha doğru bir şekilde tanımlandığını tahmin eder. Bununla birlikte, bu model, okuyucuların harfleri tek başına değil, bir kelime bağlamında daha hızlı ve doğru bir şekilde tanımlayabileceğini belirten kelime üstünlüğü etkisini açıklayamadığı için reddedildi .

Nöral ağlar

Kelime tanımaya yönelik daha modern bir yaklaşım, nöron işleyişi üzerine yapılan son araştırmalara dayanmaktadır. Bir kelimenin yatay ve dikey çizgiler veya eğriler gibi görsel yönlerinin, kelime tanıma reseptörlerini aktive ettiği düşünülmektedir. Bu reseptörlerden, bir kişinin hafızasındaki diğer kelimelerle bağlantıları uyarmak veya engellemek için sinir sinyalleri gönderilir. Gözlenen kelimenin görsel temsiliyle eşleşen karakterlere sahip kelimeler, uyarıcı sinyaller alır. Zihin kelimenin görünümünü daha fazla işledikçe, engelleyici sinyaller aynı anda kişinin belleğindeki farklı bir görünüme sahip kelimelerin aktivasyonunu azaltır. İlgili harf ve kelimelere olan bağlantıların bu sinirsel güçlendirilmesi ve alakasız olanlarla olan çağrışımların aynı anda zayıflaması, sonunda sinir ağındaki kelime tanımanın bir parçası olarak doğru kelimeyi aktive eder.

fizyolojik arka plan

Beyin

Pozitron emisyon tomografisi (PET) taramalarını ve olayla ilgili potansiyelleri kullanan araştırmacılar, fusiform girusta özellikle harf dizilerine yanıt veren iki ayrı alan belirlediler . Posterior fusiform girus, anlamsal bağlamlarından bağımsız olarak kelimelere ve kelime olmayanlara yanıt verir. Anterior fusiform gyrus, anlamsal bağlamdan ve harf kombinasyonlarının kelimeler mi yoksa sahte kelimeler mi (fonetik gelenekleri taklit eden yeni harf kombinasyonları, örn. shing) olup olmadığından etkilenir. Anterior fusiform girusun bu rolü, kelimenin kavramının ve anlamının daha yüksek işlenmesiyle ilişkili olabilir. Bu bölgelerin her ikisi de, yüzler veya renkli desenler gibi diğer karmaşık uyaran türlerine yanıt veren alanlardan farklıdır ve işlevsel olarak özelleşmiş bir ventral yolun parçasıdır. Bir kelimeye sabitlendikten sonra 100 milisaniye (ms) içinde, sol inferotemporal korteksin bir alanı yüzey yapısını işler. Semantik bilgi 150 ms sonra işlenmeye başlar ve yaygın olarak dağıtılmış kortikal ağ aktivasyonunu gösterir. 200 ms sonra, farklı bilgi türlerinin entegrasyonu gerçekleşir.

Okuyucuların sözcükleri tanıma doğruluğu, uyarılan retina alanına bağlıdır. İngilizce okumak, bu tür görsel bilgileri işlemek için sol hemiretinin belirli bölgelerini seçici olarak eğiterek, görsel alanın bu bölümünü kelime tanıma için en uygun hale getirir. Sözcükler bu optimal alandan uzaklaştıkça sözcük tanıma doğruluğu azalır. Bu eğitim nedeniyle, karşılık gelen sol beyin yarım küresinde etkili sinirsel organizasyon gelişir .

Sakkadik göz hareketleri ve fiksasyonlar

Gözler, saniyede yaklaşık üç ila dört kez sakkad adı verilen kısa, fark edilmeyen hareketler yapar . Sakkadlar, gözlerin hareket etmediği anlar olan fiksasyonlarla ayrılır. Sakkadlar sırasında, sakkadik bastırma adı verilen görsel hassasiyet azalır. Bu, görsel bilgi alımının çoğunluğunun fiksasyonlar sırasında gerçekleşmesini sağlar. Bununla birlikte, sözcük işleme, sakkadlar sırasında devam eder. Kelime tanımanın zamanlaması ve doğruluğu, gözün o anda kelimenin neresinde sabitlendiğine bağlıdır. Tanıma, kelimenin ortasına sabitlendiğinde en hızlı ve en doğrudur. Bunun nedeni, harflerin sabitlenmiş konumdan daha uzağa yerleştirilmesi ve görülmesi zorlaştıkça ortaya çıkan görme keskinliğinde bir azalmadır.

Frekans etkileri

Kelime frekans etkisi baskılı dilinde en görünen kelimeler daha az sıklıkla görünen kelimelerden daha tanımak için daha kolay olduğunu göstermektedir. Bu kelimelerin tanınması diğer kelimelere göre daha hızlı ve daha doğrudur. Kelime sıklığı etkisi, kelime tanıma konusundaki çağdaş literatürde en sağlam ve en yaygın olarak bildirilen etkilerden biridir. Buma şekli gibi birçok teorinin geliştirilmesinde rol oynamıştır . Ayrıca, komşu frekans etkisi, hedefin kendisinden daha yüksek bir ortografik komşuya sahip olduğunda kelime tanımanın daha yavaş ve daha az doğru olduğunu belirtir. Ortografik komşular, o kelimenin yalnızca bir harfiyle farklılık gösteren aynı uzunluktaki kelimelerdir.

Gerçek dünya uygulamaları

Harfler arası boşluk

Serif yazı tipleri , yani: vuruşların sonunda küçük uzantılara sahip yazı tipleri , sözcüksel erişimi engeller. Kelime tanıma, sans-serif yazı tipleriyle ortalama 8 ms daha hızlıdır . Bu yazı tiplerinde harfler arası boşluk önemli ölçüde daha fazladır ve araştırmalar, harf aralığının artmasıyla kelimelere verilen yanıtların, kelime sıklığı ve uzunluğundan bağımsız olarak daha hızlı olduğunu göstermiştir. Bu, büyük olasılıkla sinir ağındaki yanal inhibisyondaki azalmaya bağlı olarak, sabitleme süresi ile harfler arası boşluktaki küçük artışlar arasında ters bir ilişki olduğunu gösterir. Harfler birbirinden uzak olduğunda, bireylerin sabitliklerini kelimelerin başında odaklamaları daha olasıdır, oysa kelime işlemci yazılımındaki varsayılan harf aralığı, kelimelerin merkezinde sabitlenmeyi teşvik eder.

Araçlar ve ölçümler

Katılımcılar okumaya dayalı görevleri gerçekleştirirken beynin çeşitli bölümlerinin aktivasyonunu incelemek için hem PET hem de fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) kullanılır. Ancak manyetoensefalografi (MEG) ve elektroensefalografi (EEG), olayla ilgili potansiyelleri her milisaniyede kaydederek daha doğru bir zamansal ölçüm sağlar. Bir MEG ile elektriksel tepkilerin nerede meydana geldiğini belirlemek daha kolay olsa da, bir 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 hareketi izleme ile birleştirerek, araştırmacılar okumalar sırasındaki fiksasyonları beyinde gerçek zamanlı olarak kelime tanıma ile ilişkilendirebilirler. Sakkadlar ve fiksasyonlar kelime tanımanın göstergesi olduğundan, göz hareketlerini ve hedef kelimelere sözlüksel erişim için gereken süreyi ölçmek için elektrookülografi (EOG) kullanılır. Bu, daha uzun, daha az yaygın kelimelerin daha uzun saplantılara neden olduğu ve bir cümleyi okurken daha küçük, daha az önemli kelimelerin hiç sabitlenmeyebileceği çalışmalarla kanıtlanmıştır.

Öğrenme

LINCS web sitesine göre, kelime tanımanın rolü, yetişkinlerin alışkanlıkları ile çocukların okumayı öğrenme alışkanlıkları arasında farklılıklara neden oluyor. Okumayı öğrenen okuryazar olmayan yetişkinler için, çoğu kişi ses bilgisi ve kelime analizinden çok kelime tanımaya güvenir. Hedef sözcüklerle ilgili önceden bilgisi olan zayıf okuyucular, sözcükleri tanıyabilir ve önceden bilgisi olmayan zayıf okuyuculara göre daha az hata yapabilir. Bireysel harflerin seslerini karıştırmak yerine, yetişkin öğrencilerin kelimeleri otomatik olarak tanıması daha olasıdır. Bununla birlikte, benzer şekilde yazılmış, ancak farklı bir kelime, okuyucunun aşina olduğu bir kelimeyle karıştırıldığında, bu hatalara yol açabilir. Bu tür hataların öğrencinin deneyimlerinden ve maruz kalmasından kaynaklandığı düşünülmektedir. Daha genç ve daha yeni öğrenenler, metinden çıkarımlara daha fazla odaklanma ve arka plan bilgisine veya deneyimine daha az güvenme eğilimindedir. Ön bilgiye sahip zayıf okuyucular kelimenin semantik yönlerinden yararlanırken, yetkin okuyucular kelime tanıma için yalnızca grafik bilgilere güvenirler. Bununla birlikte, uygulama ve gelişmiş yeterlilik, etkili kelime tanıma için okuma yeteneği ve arka plan bilgisini birleştirmenin daha verimli bir şekilde kullanılmasına yol açma eğilimindedir.

Frekans etkisinin rolü büyük ölçüde öğrenme sürecine dahil edilmiştir. Kelime analizi yaklaşımı son derece faydalı olmakla birlikte, birçok kelime düzenli dilbilgisi yapılarına meydan okur ve otomatik kelime tanıma ile sözcüksel belleğe daha kolay dahil edilir. Bunu kolaylaştırmak için birçok eğitim uzmanı, kelime maruziyetinde 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, sesli okuma, kelimeyi hayal etme ve görsel metnin kelime hatırlama ile ilişkisini geliştiren diğer uygulama biçimleri şeklinde olabilir.

teknolojinin rolü

Teknolojideki gelişmeler, kelime tanıma konusundaki anlayış ve araştırmalardaki ilerlemelere büyük ölçüde katkıda bulunmuştur. Yeni kelime tanıma yetenekleri, bilgisayar tabanlı öğrenme programlarını daha etkili ve güvenilir hale getirdi. Geliştirilmiş teknoloji, bireylerin okurken sakkadik göz hareketlerini izleyen göz izlemeyi etkinleştirmiştir. Bu, belirli göz hareketi kalıplarının kelime tanıma ve işlemeyi nasıl artırdığının anlaşılmasını daha da ilerletti. Ayrıca, okuyucunun farkında olmadan, okuyucunun odak alanının hemen dışındaki metinde aynı anda değişiklikler yapılabilir. Bu, bir kişi okurken gözün nereye odaklandığı ve dikkat sınırlarının nerede olduğu hakkında daha fazla bilgi sağlamıştır.

Bu ek bilgilerle araştırmacılar, bilgisayarlara programlanabilecek yeni kelime tanıma modelleri önerdiler. Sonuç olarak, bilgisayarlar artık bir insanın dili ve yeni sözcükleri nasıl algılayacağını ve bunlara nasıl tepki vereceğini taklit edebilir. 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 açıklama içeren bir kelime listesine maruz kaldığında genel dil kurallarını uyarabilir. Bununla birlikte, henüz evrensel bir model üzerinde anlaşmaya varılmadığından, kelime tanıma modellerinin ve simülasyonlarının genellenebilirliği sınırlı olabilir.

Simülasyon tasarımlarındaki parametrelerle ilgili bu fikir birliği olmamasına rağmen, kelime tanıma alanındaki herhangi bir ilerleme, sınıflarda hangi öğrenme stillerinin en başarılı olabileceğine ilişkin gelecekteki araştırmalara yardımcı olacaktır. Okuma yeteneği, konuşma dili gelişimi ve öğrenme güçlükleri arasında da ilişkiler vardır. Bu nedenle, bu alanlardan herhangi birindeki ilerlemeler, birbiriyle ilişkili konuların anlaşılmasına yardımcı olabilir. Sonuç olarak, kelime tanımanın gelişimi, "okumayı öğrenmek" ve "öğrenmek için okumak" arasındaki atılımı kolaylaştırabilir.

Referanslar

alıntılar

Bouma, H. ve Bouwhuis, D. (1979). Oluşturan harflerin tanınmasından türetilen üç harfli kelimelerin görsel kelime tanıması " Perception & Psychophysics 25(1), 12-22. http://alexandria.tue.nl/repository/freearticles/734512.pdf adresinden alınmıştır.
Campbell, JR, Kelly, DL, Mullis, IVS, Martin, MO ve Sainsbury, M. (2001). Pirls değerlendirmesi 2001 için çerçeve ve spesifikasyonlar . (2. baskı, s. 6). Chestnut Hill, MA, ABD: International Study Centre, Lynch School of Education, Boston College. http://timssandpirls.bc.edu/pirls2001i/pdf/PIRLS_frame2.pdf adresinden alındı
Davis, SB; Mermelstein, P. (1980). "Sürekli konuşulan cümlelerde tek heceli kelime tanıma için parametrik temsillerin karşılaştırılması". Akustik, Konuşma ve Sinyal İşleme Üzerine IEEE İşlemleri . 28 (4): 357–366. CiteSeerX 10.1.1.462.5073 . doi : 10.1109/tassp.1980.1163420 .
Everson, BEN (2011). "Yabancı dil olarak Çince öğrenenler arasında kelime tanıma: Adlandırma ve bilme arasındaki ilişkinin araştırılması". Modern Dil Dergisi . 82 (2): 194–204. doi : 10.1111/j.1540-4781.1998.tb01192.x .
Grainger, J (1990). "Sözcüksel karar ve adlandırmada kelime sıklığı ve komşuluk sıklığı etkileri" (PDF) . Bellek ve Dil Dergisi . 29 (2): 228–244. doi : 10.1016/0749-596x(90)90074-a .
Hauk, Ö.; Davis, MH; Ford, M.; Pulvermüller, F.; Marslen-Wilson, WD (2006). "Erp verilerinin doğrusal regresyon analizi ile ortaya konan görsel kelime tanımanın zaman süreci" (PDF) . NeuroImage . 30 (4): 1383–1400. doi : 10.1016/j.neuroimage.2005.11.048 . PMID 16460964 . S2CID 17367093 .
Irwin, D (1998). "Sakkadik göz hareketleri sırasında sözcük işleme". Bilişsel Psikoloji . 36 (1): 1-27. doi : 10.1006/cogp.1998.0682 . PMID 9679075 . S2CID 25066325 .
Kruidenier, K. (2002). Yetişkin temel eğitim okuma öğretimi için araştırmaya dayalı ilkeler (Sözleşme no. ED-01-PO-1037). Ulusal Okuryazarlık Enstitüsü web sitesinden alındı: http://lincs.ed.gov/publications/pdf/adult_ed_02.pdf
Larsen, K. (2004, Temmuz). Kelime tanıma bilimi. Advanced Reading Technology, Microsoft Corporation, http://www.microsoft.com/typography/ctfonts/wordrecognition.aspx adresinden alındı
Okuryazarlık Bilgi ve İletişim Sistemi. (n). Baskı becerileri (alfabetik). http://lincs.ed.gov/readingprofiles/MC_Word_Recognition.htm adresinden alındı
Luckner, JL; Urbach, J. (2012). "Akıcı okuma ve sağır veya işitme güçlüğü çeken öğrenciler: Araştırmanın sentezi". İletişim Bozuklukları Üç Aylık . 33 (4): 230–241. doi : 10.1177/1525740111412582 . S2CID 145617612 .
McClelland, JL; Johnston, JC (1977). "Kelimelerin ve sözsüz kelimelerin algılanmasında tanıdık birimlerin rolü" (PDF) . Algı ve Psikofizik . 22 (3): 249–261. doi : 10.3758/bf03199687 . S2CID 144497014 .
Mishkin, Mortimer; Forgay'lar; Donald (1952). "Bir fonksiyon veya retina lokus olarak kelime tanıma" . Deneysel Psikoloji Dergisi . 43 (1): 43-48. doi : 10.1037/h0061361 . PMID 14907990 .
Moret-Tatay, C.; Perea, M. (2011). "Serifler, yazılı sözcüklerin tanınmasında bir avantaj sağlar mı?" (PDF) . Bilişsel Psikoloji Dergisi . 23 (5): 619-624. doi : 10.1080/20445911.2011.546781 . S2CID 8427809 .
Nazir, TA; Heller, D.; Sussman, C. (1992). "Harf görünürlüğü ve sözcük tanıma: Basılı sözcüklerde en uygun görüntüleme konumu" . Algı ve Psikofizik . 52 (3): 315-328. doi : 10.3758/bf03209148 . PMID 1408642 .
Nobre, A.; Truett, A.; McCarthy, G. (1994). "İnsan alt temporal lobunda kelime tanıma" (PDF) . Doğa . 372 (6503): 260–3. Bibcode : 1994Natur.372..260N . doi : 10.1038/372260a0 . PMID 7969469 . S2CID 11167389 .
Perea, M; Gomez, P (2012). "Harfler Arası Boşluktaki İnce Artışlar, Normal Okuma Sırasında Kelimelerin Kodlanmasını Kolaylaştırıyor" . PLOS BİR . 7 (10): e47568. Bibcode : 2012PLoSO...747568P . doi : 10.1371/journal.pone.0047568 . PMC 3474730 . PMID 23082178 .
Pereaa, M.; Moret-Tataya, C.; Gomezc, P. (2011). "Görsel-kelime tanımada harf aralığının etkileri". Acta Psychological . 137 (3): 345–351. CiteSeerX 10.1.1.389.137 . doi : 10.1016/j.actpsy.2011.04.003 . PMID 21545978 .
Priebe, SJ; Keenan, JM; Miller, AC (2010). "Ön bilgi kelime tanımlama ve anlama nasıl etkiler" . Okuma ve Yazma . 7 : 581–6. doi : 10.1007/s11145-010-9260-0 . PMC 3142886 . PMID 21799586 .
Ranum, O. (1998). Paul saenger'in "kelimeler arasındaki boşluk". http://www.ranumspanat.com/html page/saenger.html adresinden alındı
Scarborough, HS (2009). Erken dil ve okuryazarlığı sonraki okuma (engelli)lerle ilişkilendirmek: Kanıt, teori ve uygulama. F. Fletcher-Campbell, J. Soler & G. Reid'de (Eds.), Yaklaşım güçlükleri in okuryazarlık gelişimi: Değerlendirme, pedagoji ve programlar (1 ed., s. 23–38). https://books.google.com/books?hl=tr&lr=&id=sfKpsYBGX2MC&oi=fnd&pg=PA23&dq=okuma gecikmeleri ve dil&ots=rwlKKbBdkp&sig=CfBJDpub7IyfHyf9Et6B9Tlp adresinden alındı
Sereno, SC; Rayner, K. (2003). "Okumada kelime tanımayı ölçme: Göz hareketleri ve olayla ilgili potansiyeller". Bilişsel Bilimlerde Eğilimler . 7 (11): 489-493. doi : 10.1016/j.tics.2003.09.010 . PMID 14585445 . S2CID 7156916 .

Languages

In other projects