1 前言

阅读理解是一项复杂的认知活动，是阅读者通过字词解码，与所激活的背景知识相互作用建构文本意义，是自下而上字词解码和自上而下意义建构的结合(Kintsch & Rawson, 2005)。对于初学阅读的儿童而言，字词解码还未达到快速且自动化的程度，因此，出声朗读是儿童阅读发展过程中不可或缺的阶段。口语流畅性作为衡量出声朗读质量的指标，是指阅读者准确、快速且有韵律阅读的能力(Hudson et al., 2005)。由于韵律难以量化，因此，一般以解码准确性和速度作为口语流畅性的指标(Kuhn et al., 2010)。口语流畅性从字词和篇章层面可以区分为字词阅读流畅性(word reading fluency, WRF)和篇章朗读流畅性(text reading fluency, TRF)两种。从儿童阅读发展阶段来看，小学阶段是儿童从“学会阅读”向“通过阅读学习”阶段转换的重要时期，在此过程中，儿童口语流畅性的发展对其阅读理解至关重要。认知资源和自动化理论(LaBerge & Samuels, 1974)认为，一旦字词解码达到自动化时，阅读者就可以更多地将认知资源投入到意义理解层面，从而促进阅读理解。既往研究与理论预期相一致，表明口语流畅性对阅读理解有显著的预测作用(Klauda & Guthrie, 2008; Kim & Wagner, 2015; 程亚华, 伍新春, 2018; 周雪莲等, 2016)。

Klauda和Guthrie(2008)的研究发现，小学五年级英语儿童的字词阅读流畅性和篇章朗读流畅性可以分别解释同时期阅读理解变异的10%和2%。不仅如此，对124名小学一年级汉语儿童的三年追踪研究发现，在控制了儿童的家庭社会经济地位、一般认知能力及多种阅读相关认知技能后，儿童一年级时的字词阅读流畅性可以分别解释其二、三年级时阅读理解测验成绩变异的5%和9%(程亚华, 伍新春, 2018)。莲等人(2016)对192名小学二年级汉语儿童的一年追踪发现，在控制了一般认知能力、汉字识别、口语词汇及阅读理解测验本身的自回归效应之后，二年级时的篇章朗读流畅性对三年级的阅读理解仍具有3%的独特预测作用。此外，一项大型追踪研究发现，在控制了人口学变量、口语词汇及阅读理解的自回归效应后，一、二年级的篇章朗读流畅性对三年级时的阅读理解成绩变异仍然分别有3%和6%的解释率(Kim et al., 2010)。

而另一方面，阅读者在阅读过程中将文本与先前知识联系起来理解，可以更好地根据上下文合理地推断出不熟悉词汇的意义，表现出更恰当的语气、停顿和情感。反之，阅读者如果断章取义的话，就很可能难以理解文本中出现的词汇，表现出不恰当的语气、停顿和情感(Fuchs et al., 2001)。因此，除口语流畅性对阅读理解的作用外，阅读理解也可能会影响儿童口语流畅性的发展。阅读的交互-补偿模型(Stanovich, 1980)认为，高水平加工如句法或篇章结构加工过程对字词解码也会有影响，阅读者的背景知识越丰富，其解码字词和识别句子结构也就越快。提高阅读理解的能力可能会影响口语流畅性的所有特征，即准确性、速度和韵律。因此有研究者提出不能简单将口语流畅性视为阅读理解的必要条件，需要深入地探索两者之间的关系(Paris et al., 2005)。而既往研究中，大多关注口语流畅性对阅读理解的预测作用，较少关注阅读理解对口语流畅性的影响。

Klauda和Guthrie(2008)检验了流畅性与阅读理解的双向关系，该研究对278名小学五年级英语儿童进行了为期12周的追踪，结果发现，在控制了自回归效应后，T1时的句子默读流畅性对T2时的阅读理解有显著预测作用，T1时的阅读理解也能显著预测T2时的句子默读流畅性。还有研究者以151名小学二年级英语儿童为被试进行了三个时间点的追踪，以字词阅读和篇章朗读流畅性为指标抽取口语流畅性潜变量，探索口语流畅性与阅读理解的双向预测关系。结果发现，口语流畅性对阅读理解具有显著的预测作用，而阅读理解对口语流畅性则没有影响(Lai et al., 2014)。两项研究结果之间的差异，可能存在多种原因。一是两个研究所关注的流畅性层面并不相同。Klauda和Guthrie(2008)的研究出于便利考虑，流畅性的测量指标只选择了句子默读任务，而Lai等人(2014)的研究则使用了字词阅读流畅性和篇章朗读流畅性为指标抽取口语流畅性潜变量。二是被试的年龄有很大差异。Klauda和Guthrie(2008)的研究以小学五年级儿童为研究对象，Lai等人(2014)的研究则以小学二年级儿童为研究对象，研究对象的年龄不同，其流畅性与阅读理解所处的发展阶段也就不同，两者之间的关系可能也会有所不同。小学低年级阶段，儿童刚刚接受正规教学，字词解码技能正处于快速发展的关键时期，口语流畅性是其发展的主要目标，因为只有在出声朗读过程中，儿童逐渐拥有相应的阅读经验，掌握相关的阅读技巧，之后才能从出声朗读逐步过渡到默读，最终像成年人那样熟练地从事阅读活动。因此本研究以小学二年级儿童为对象，并在考察口语流畅性与阅读理解之间关系时，对字词阅读流畅性和篇章朗读流畅性加以区分，主要考虑到两者之间有很大的区别，不能合并处理。字词阅读流畅性是对独立字词解码速度的考察，篇章朗读流畅性是对一篇有意义文章中的字词解码速度的考察，既包括字词层面的加工(自下而上的文字驱动)也包括对语境意义的加工(自上而下的意义驱动)。最后，两项研究均未对可能影响流畅性和阅读理解的重要变量进行控制，大量研究表明汉字识别、口语词汇和快速命名对流畅性和阅读理解都有重要影响(Hoover & Gough, 1990; 张玉平等, 2017)，为此，本研究将其作为控制变量，进行更严格的考察。

此外，汉语是象形的表意文字，与拼音文字存在着很大差别。相关研究发现，在透明度较低(形音对应一致性较低)的语言系统中，儿童需要花费更多的时间掌握字词解码技能，而在透明度较高(形音对应一致性较高)的语言系统中，儿童可以更早地掌握字词解码技能(Seymour et al., 2003)。那么相对于拼音文字，对于汉语这种没有系统形音对应规则的文字而言，儿童的字词解码自动化程度与阅读理解的关系又会如何呢？与拼音文字不同的是，汉语字词之间没有空格，那么汉语的篇章朗读与阅读理解的关系又会如何呢？

综上所述，既往研究多关注口语流畅性对阅读理解的作用，较少探讨阅读理解对口语流畅性的影响。据笔者所知，目前还未有探讨汉语口语流畅性与阅读理解双向关系的研究。本研究对儿童汉语口语流畅性从字词层面和篇章层面进行测查，并分别探讨字词阅读流畅性和篇章朗读流畅性与阅读理解的关系。本研究选取二年级儿童进行三年的追踪，主要是考虑到小学三四年级是儿童阅读发展的关键阶段，在小学一二年级掌握字词的任务基本完成后，向“通过阅读学习”阶段转变。在这一阶段，儿童的口语流畅性与阅读理解均发展迅速，因此以开始掌握字词解码的二年级儿童为对象进行三年追踪。此外，为了探索口语流畅性与阅读理解之间纯粹的双向预测关系，本研究采用统计控制了可能对口语流畅性和阅读理解均有重要影响的相关变量，主要包括一般认知能力、汉字识别、口语词汇和快速命名。其中，一般认知能力采用瑞文推理任务，考察儿童非语言推理能力，汉字识别考察儿童字词解码的准确性，口语词汇采用词汇定义任务，考察儿童表达性词汇的大小，快速命名采用数字命名任务，考察儿童对熟悉符号语音通达的速度。

2 研究方法 2.1 研究对象

本研究来自一项儿童汉语阅读能力发展的追踪研究项目。以北京市某普通小学196名二年级儿童(男生100名, 女生96名, 平均年龄90.97±3.62月)为研究对象，首次测试(T1)为二年级秋季学期，第二次测试(T2)为三年级秋季学期，第三次测试(T3)为四年级秋季学期，两次测试间隔均为一年。由于转学或生病缺席等原因，第二次测试时流失了2名被试，第三次测试时流失了6名被试，故共有8名儿童未参加全部测试。经统计检验发现，继续参与研究的被试与流失的被试在第一次测试时的各项任务上均无显著差异(p>0.05)。Little(1988)完全随机缺失(MCAR)检验表明缺失数据为完全随机缺失，χ²=60.96(df=69), p=0.74。在后续的交叉滞后分析中，允许追踪数据的缺失值，模型估计采用极大似然估计法进行参数估计。

2.2 研究工具 2.2.1 口语流畅性测验

字词阅读流畅性测验采用词表阅读任务(程亚华, 伍新春, 2018)，材料为100个双字词组成的10×10矩阵，字词选自小学低年级语文教科书，如白云、太阳，并经过小学低年级老师的评定，在预测中，一年级儿童的准确率达到了99%。测验要求儿童从上到下，从左到右准确且快速的朗读词语，主试记录朗读时间和出现的错误个数。计分方法为正确阅读的词数除以阅读时间，得到每分钟正确阅读的词数。T1、T2、T3时，阅读字词的正确率分别为98%、99%、99%。

篇章朗读流畅性测验采用篇章朗读任务(周雪莲等, 2016)，材料为两篇适合低年级儿童朗读文章，分别为265字的记叙文和234字的说明文。测验要求儿童准确且快速地朗读，主试记录朗读时间和出现的错误个数。计分方法为每篇文章正确朗读的字数除以朗读时间，得到每分钟正确朗读的汉字数，取两篇文章的均值作为篇章朗读流畅性的指标。T1、T2、T3时，朗读文章的正确率分别为98%、99%、99%，两篇文章之间的相关分别为0.87、0.89、0.72。

2.2.2 阅读理解测验

T1阅读理解测验为一篇文章阅读理解测验，采用温鸿博(2005)编制的适合小学一、二年级儿童使用的阅读理解测验，该测验文本字数438字，内容节选自《哪咤闹海》，为故事体文章，文章后共18道客观选择题，每题计1分，故T1总分为18分。T1的内部一致性α系数为0.79。

T2阅读理解测验在T1基础上增加了两篇文章(Song et al., 2015)，两篇文章均为记叙文，一篇423字，另一篇394字，每篇文章后面有10道客观选择题，每题计1分，故T2总分为38分。T2的内部一致性α系数为0.81。

T3阅读理解测验在T2新增加的两篇文章基础上再增加了两篇文章，其中一篇选用了PIRLS测验(PIRLS台湾报告，2006)，文章为记叙文，共1203字，文章后共12道题目，其中客观选择题7道，主观简答题5道，总分16分。另外一篇来自以往阅读追踪项目中使用的适合小学四、五年级儿童使用的阅读测验(Song et al., 2015)，文章为记叙文，共374字，文章后共10道客观选择题，每题计1分，故T3总分为46分。T3的内部一致性α系数为0.75。

2.2.3 一般认知能力测验

采用瑞文推理任务，要求儿童在6~8个选择项中，通过推理选择图形所缺部分(张厚粲, 王晓平, 1989)，共60题，每题1分，内部一致性α系数为0.89。

2.2.4 汉字识别测验

采用汉字识别任务，材料为由易到难排列的150个汉字(Li et al., 2012)，要求儿童依次命名，连续15个错误或不会即停止，每读对一个计1分，总分150分。内部一致性α系数为0.99。

2.2.5 口语词汇知识测验

采用词汇定义任务(李虹等, 2009)，材料为由易到难排列的32个双字词词汇，如勇敢、宽恕。主试口语呈现词汇，要求儿童口头解释，并记录其口语反应。再由两位受过训练的评分者进行0、1、2的独立评分，总分64分。如果连续5个答错或不会即停止。评分者一致性系数为0.94，内部一致性α系数为0.72。

2.2.6 快速命名测验

采用数字命名任务(Li et al., 2012)，材料为1、3、4、5、8五个数字各重复出现5次的5×5随机矩阵，要求儿童又快又好地读出所有数字，主试记录时间和错误个数。共测试两次，取平均时间作为快速命名的指标，重测信度为0.78。

2.3 测试程序

所有测验由经过训练的主试在统一指导语下进行施测。瑞文推理测验和阅读理解采用集体施测，其余测验均采用个别施测。瑞文推理测验、汉字识别、口语词汇和快速命名测验只在T1时使用，口语流畅性和阅读理解测验三次均使用。

3 结果 3.1 描述性统计

表 1列出了三次测验中儿童各项任务的成绩及重复测量方差分析的结果。为了考察儿童口语流畅性的发展，分别以三次测验中儿童的字词阅读流畅性和篇章朗读流畅性成绩为因变量，测试时间点为自变量进行重复测量方差分析，结果发现字词阅读流畅性和篇章朗读流畅性在三次测验中有显著的提高，F≥248.97, p < 0.001。由于三次阅读理解测验均不相同，因此无法进行三个年级的阅读理解发展状况的检验。

3.2 相关性分析

为了分析各个测验之间的相互关系，计算了3次测试中各测验之间的相关，结果见表 2。

如表 2所示，儿童的字词阅读流畅性和篇章朗读流畅性的3次测试之间均相关显著，相关系数在0.53~0.83之间，说明口语流畅性的两个层面在3次测试中的相关关系比较稳定。三次阅读理解之间均相关显著，相关系数在0.58~0.66之间，说明3次测试之间相关稳定。整体而言，字词阅读流畅性、篇章朗读流畅性与阅读理解在三次测量中都有显著正相关。其中，字词阅读流畅性与阅读理解的相关系数在0.22~0.45之间，篇章朗读流畅性与阅读理解的相关系数在0.33~0.52之间，表明字词阅读流畅性、篇章朗读流畅性与阅读理解之间关系密切。此外，一般认知能力、T1时的汉字识别、口语词汇和快速命名均与3次口语流畅性和阅读理解之间有显著相关。

3.3 儿童口语流畅性与阅读理解的关系

为了考察儿童口语流畅性与阅读理解之间的关系，采用模型竞争比较的方法，分别构建了四个理论模型。此外，基于理论假设，区分了字词阅读流畅性和篇章朗读流畅性，分别构建了字词阅读流畅性与阅读理解的竞争性模型和篇章朗读流畅性与阅读理解的竞争性模型。整体而言，四个理论模型分别是：模型1，口语流畅性与阅读理解之间互相没有预测，作为模型比较的基线模型(M₁)；模型2，口语流畅性对阅读理解的单向预测模型(M₂)；模型3，阅读理解对口语流畅性的单向预测模型(M₃)；模型4，口语流畅性与阅读理解之间的双向预测模型(M₄)。此外，通过统计控制一般认知能力、汉字识别、口语词汇和快速命名分别对口语流畅性和阅读理解的影响。通过这个设定，排除可能的第三变量的影响。最后，在模型估计时，为了探讨口语流畅性与阅读理解的稳定关系，限定口语流畅性预测阅读理解的两条路径系数相等，以及阅读理解预测口语流畅性的两条路径系数相等，进行模型比较。

四个竞争模型的概念图分别见图 1至图 4。需要特别说明的是，为了更清晰地呈现口语流畅性与阅读理解的关系，控制变量(一般认知能力、汉字识别、口语词汇和快速命名)未在图中显现，但在模型估计时，这些路径均进行了估计。

3.3.1 儿童字词阅读流畅性与阅读理解的关系

首先对字词阅读流畅性与阅读理解的关系进行检验。M₁到M₄的模型拟合指数，以及嵌套模型的比较结果见表 3。从表中可以看出，M₂和M₁卡方差值显著，而M₃和M₁卡方差值及M₄和M₁卡方差值均不显著，说明相对于M₁，接受M₂，不接受M₃和M₄。结果说明相对于基线模型，字词阅读流畅性对阅读理解作用的单向模型M₂显著提升模型的拟合指数，而阅读理解对字词阅读流畅性的单向模型M₃，以及双向作用模型M₄并没有显著提升模型的拟合指数。因此，模型的竞争比较支持字词阅读流畅性对阅读理解作用的单向模型。

字词阅读流畅性对阅读理解的单向预测模型结果见图 5，可以看出，前一个测量时间点的字词阅读流畅性可以稳定地预测后一个测量时间点的阅读理解，二年级时的字词阅读流畅性可以显著预测三年级时的阅读理解(β=0.10, p < 0.05)，三年级时的字词阅读流畅性可以显著预测四年级时的阅读理解(β=0.10, p < 0.05)。结果说明，字词阅读流畅性对阅读理解存在显著的单向预测作用。

3.3.2 儿童篇章朗读流畅性与阅读理解的关系

同样采用交叉滞后模型对篇章朗读流畅性与阅读理解的关系进行检验。M₁到M₄的模型拟合指数，以及嵌套模型的比较结果见表 4。从表中可以看出，M₂和M₁卡方差值，M₃和M₁卡方差值，以及M₄和M₁卡方差值均显著，说明相对于M₁，接受M₂、M₃和M₄。M₄和M₂、M₃的卡方差值均显著，说明相对于篇章朗读流畅性对阅读理解作用的单向模型M₂及阅读理解对篇章朗读流畅性的单向模型M₃，双向作用模型M₄显著提升模型的拟合指数。因此，模型的竞争比较支持篇章朗读流畅性与阅读理解关系的双向模型。

篇章朗读流畅性与阅读理解的双向关系模型结果见图 6，可以看出，前一个测量时间点的篇章朗读流畅性可以稳定地预测后一个测量时间点的阅读理解，二年级时的篇章朗读流畅性可以显著预测三年级时的阅读理解(β=0.17, p < 0.01)，三年级时的篇章朗读流畅性可以显著预测四年级时的阅读理解(β=0.15, p < 0.01)。同时，前一个测量时间点的阅读理解也可以稳定地预测后一个测量时间点的篇章朗读流畅性，二年级时的阅读理解可以显著预测三年级时的篇章朗读流畅性(β=0.09, p < 0.05)，三年级时的阅读理解可以显著预测四年级时的篇章朗读流畅性(β=0.11, p < 0.05)。结果说明，篇章朗读流畅性与阅读理解存在双向预测关系。

4 讨论

本研究对196名二年级汉语儿童进行了三年追踪，采用交叉滞后模型考察了不同层面的口语流畅性与阅读理解之间的关系，结果发现：(1)模型竞争比较的结果支持了字词阅读流畅性对阅读理解的单向预测模型，在控制了一般认知能力、汉字识别、口语词汇和快速命名的影响以及自回归效应之后，字词阅读流畅性对阅读理解有显著的单向预测作用；(2) 模型竞争比较的结果支持了篇章朗读流畅性与阅读理解的双向预测模型，在排除了自回归效应和其他重要变量的作用之后，儿童的篇章朗读流畅性对阅读理解有显著的预测作用，同时，儿童的阅读理解也能显著预测其篇章朗读流畅性。结果表明，口语流畅性与阅读理解的关系中，只存在字词阅读流畅性对阅读理解的单向预测关系，而篇章朗读流畅性与阅读理解之间存在着双向预测关系。

4.1 儿童字词阅读流畅性与阅读理解的关系

在控制了相关重要变量和自回归效应后，二年级儿童字词阅读流畅性可以显著预测三年级的阅读理解，三年级的字词阅读流畅性对四年级阅读理解也有显著的预测作用。早期字词阅读流畅性对后期阅读理解的预测作用，与以往研究结论相一致(Klauda & Guthrie, 2008; 程亚华, 伍新春, 2018)。本研究结果支持了认知资源和自动化理论(LaBerge & Samuels, 1974)，在从“学会阅读”向“通过阅读学习”转变的关键阶段，儿童如果能够对字词解码有快速且自动化的加工，那么就能把更多的认知资源用于理解层面，在阅读理解任务中会表现得更好。

另一方面，模型竞争比较的结果没有支持阅读理解对字词阅读流畅性的预测模型，可能的原因在于阅读理解对流畅性的作用主要不在独立字词层面，因此阅读理解对字词阅读流畅性没有预测作用。Lai等人(2014)的研究也未发现阅读理解对阅读流畅性的预测作用，但在该研究中流畅性既包括了字词阅读流畅性也包括了篇章朗读流畅性，因此未能具体说明阅读理解对哪个层面的流畅性没有预测作用。字词阅读流畅性主要是对独立字词解码速度的考察，独立字词之间没有语义、语法和句法的关联，只存在对单独字词的加工，不存在文本意义的理解，在字词阅读中只需将字词的书写形式快速转换为相应的语音形式，因此阅读理解对字词阅读流畅性没有预测作用。

4.2 儿童篇章朗读流畅性与阅读理解的关系

本研究发现，篇章朗读流畅性与阅读理解之间存在双向预测关系，这一结果扩展了Klauda和Guthrie(2008)关于句子默读流畅性与阅读理解之间双向预测关系的研究发现。此外，本研究对可能影响篇章朗读流畅性和阅读理解的重要变量如一般认知能力、汉字识别、口语词汇知识、快速命名以及自回归效应进行了统计控制，而Klauda和Guthrie(2008)仅控制了自回归效应，据笔者所知，这可能是目前关于两者关系最严格的检验。阅读理解是一项复杂的认知活动，通过语音激活和联结获取意义，考虑到儿童阅读发展的阶段，在转向“通过阅读学习”阶段过程中，篇章朗读流畅性对于二至四年级儿童尤为重要。早期篇章阅读流畅性对后期阅读理解的预测作用，与以往研究结论相一致(Kim et al., 2010; Klauda & Guthrie, 2008; 周雪莲等, 2016)。本研究结果说明了流畅性对阅读理解的预测关系不仅在字词层面，而且还涉及到语义、语法、句法和篇章加工层面，儿童如果能够有效利用语义、语法和句法线索，在阅读过程中就能够对更高水平的语言结构如句子的分层、停顿、句意之间的关联等进行分析，从而在阅读理解中表现会更好。此外，本研究除控制了重要的阅读认知技能外，还控制了阅读理解的自回归效应，这说明儿童篇章朗读流畅性对于阅读理解的预测作用不仅不依赖于其已有的汉字识字量和口语词汇知识等重要阅读技能，甚至也不依赖于儿童原有的阅读理解水平。

另一方面，早期的阅读理解对后期篇章朗读流畅性也有显著的预测作用，说明对文本的高水平理解能够帮助儿童更快速地进行字词解码，识别句子结构，从而在篇章朗读的准确性、速度以及停顿、情感表现等方面表现更好，而较差的阅读理解水平则会阻碍口语流畅性的发展(Fuchs et al., 2001)。Klauda和Guthrie(2008)发现了阅读理解对句子默读流畅性的预测作用，本研究发现阅读理解不仅在句子层面，而且在篇章层面对流畅性的发展也有影响。因此本研究的发现在一定程度上丰富并拓展了Klauda和Guthrie(2008)的研究结果。而在Lai等人(2014)的研究中，由于未能区分开字词阅读流畅性与篇章朗读流畅性，因此未发现阅读理解对篇章朗读流畅性的预测作用。既往研究多关注篇章朗读流畅性对阅读理解的影响而忽视其反向预测关系，本研究结果表明阅读理解水平对篇章朗读流畅性也有着重要影响，进一步支持了阅读的交互-补偿模型(Stanovich, 1980)，在儿童阅读发展的关键阶段，快速自动化的篇章朗读对阅读理解至关重要，反过来，对文本意义的高水平理解也能够帮助儿童发展其篇章朗读的流畅性水平。

4.3 研究意义、实践启示及研究不足和展望

本研究通过较为严格的设计对汉语儿童口语流畅性与阅读理解的发展关系进行了较为深入的探究，有助于加深对口语流畅性与阅读理解关系的理论理解，因而是对Klauda和Guthrie(2008)以及Lai等人(2014)研究的拓展和深化。研究结果支持了认知资源和自动化理论(LaBerge & Samuels, 1974)，发现不仅在字词层面而且在篇章层面，当字词解码达到快速且自动化后，可以促进阅读理解。同时，研究结果对阅读的交互-补偿模型(Stanovich, 1980)进行了验证和补充，阅读理解仅对篇章层面的流畅性有促进作用，而对字词层面的流畅性没有促进作用。

基于本研究的发现，一方面，建议一线教师在儿童阅读发展的初期注意口语流畅性的训练。教师可以定期要求儿童进行字词阅读和篇章朗读练习，在练习过程中记录阅读时间，注意字词阅读的准确性，关注阅读中出现的错误类型，留意篇章朗读中词切分和断句是否合适，情感表现是否恰当等，还可以鼓励学生之间互相检查，记录时间等合作活动，提升字词和篇章阅读的兴趣，以逐步达到字词解码的自动化，进而促进儿童的阅读理解水平。另一方面，教学中注意增加儿童的阅读量，培养他们的阅读兴趣。通过诸如概括大意、角色扮演、补充文章结尾、讨论文中人物内心想法等练习方法，帮助儿童深入理解文本，将自身生活经历与文本理解相结合，从而提高阅读理解水平，让儿童成为独立的阅读者，进而促进口语流畅性的发展。

然而，本研究仍存在一些不足，需要在未来研究中加以完善。首先，本研究以二年级儿童为研究对象，进行了为期三年的追踪，然而，对于小学阶段儿童而言，其口语流畅性与阅读理解一直处于快速发展之中，两者间的关系可能会随着发展阶段的不同而发生动态变化，因此，未来研究仍需进一步探讨两者间的发展关系。其次，尽管本研究中对可能影响口语流畅性和阅读理解的相关阅读认知变量进行了统计控制，但仍然还存在着一些变量，如语素意识(Cheng et al., 2017)、阅读动机(Paris & Paris, 2001)等，对口语流畅性与阅读理解均有重要影响。未来研究中需进一步考察这些变量对口语流畅性与阅读理解关系的可能影响。第三，本研究中，三个时间点所采用的阅读理解测验并不相同，因此不能使用像潜变量增长曲线模型的统计方法对口语流畅性与阅读理解的关系建模，以深入探讨两者发展变化的关系。在未来研究中，我们希望能够发展出适合多个时间点测试的阅读理解测验，以此刻画阅读理解的发展变化及与其他变量发展变化的关系。

5 结论

(1) 模型比较的结果支持字词阅读流畅性对阅读理解作用的单向预测模型，在控制了儿童的一般认知能力、汉字识别、口语词汇、快速命名及自回归效应后，只存在字词阅读流畅性对阅读理解的单向预测关系。

(2) 模型比较的结果支持篇章朗读流畅性与阅读理解的双向预测模型，在排除了自回归效应和其他变量的作用之后，篇章朗读流畅性与阅读理解之间存在着双向预测关系。