ABSTRAK
Menyebarkan kesempatan belajar dari waktu ke waktu meningkatkan retensi materi verbal dibandingkan dengan belajar berurutan, namun sedikit yang diketahui tentang pengaruh jarak temporal pada pembelajaran ortografis secara khusus. Studi saat ini membahas empat pertanyaan: (1) apakah gerakan mata pembaca selama pembelajaran ortografis berbeda dalam kondisi berjarak dan berkelompok? (2) apakah efek jarak diamati dalam uji coba offline? (3) dapatkah gerakan mata pembaca selama pembelajaran dikaitkan dengan keberhasilan pembelajaran dalam uji coba offline? (4) dapatkah EZ Reader mensimulasikan efek jarak selama pembelajaran ortografis? Delapan puluh orang dewasa membaca kalimat yang berisi kata-kata baru dalam hati sementara gerakan mata mereka dipantau. Kalimat dibacakan empat kali; setengah dari item diberi jarak sementara setengahnya berkelompok. Peserta menyelesaikan uji coba untuk menilai pembelajaran bentuk kata tertulis mereka (pilihan ortografis atau ejaan). Simulasi dengan EZ Reader digunakan untuk menginterpretasikan data manusia. Selama pembelajaran ortografis, item berkelompok memiliki waktu baca total yang lebih pendek daripada item yang diberi jarak. Keuntungan jarak dicatat dalam uji coba offline. Fiksasi yang lebih lama selama pembelajaran dikaitkan dengan akurasi respons yang lebih tinggi pada pasca-tes. Penerapan tenggat waktu pemrosesan memungkinkan EZ Reader untuk mensimulasikan gerakan mata peserta; simulasi menunjukkan bahwa item yang dipadatkan mungkin menerima lebih sedikit perhatian dalam pemrosesan daripada item yang diberi jarak selama pembelajaran. Jarak temporal menghasilkan fiksasi yang lebih lama selama pembelajaran dan hasil pembelajaran yang lebih baik menggunakan tes offline. Kombinasi gerakan mata manusia dan pemodelan komputasional memberikan wawasan yang berguna tentang bagaimana membaca dan memori saling berpotongan dan mengarah ke arah baru untuk penelitian di masa mendatang.

1
Membaca adalah pendorong yang kuat untuk pembelajaran kata tertulis, atau pembelajaran ortografis (Castles and Nation 2006 ; Nation and Castles 2017 ). Bentuk pembelajaran khusus ini secara umum dipandang sebagai kontributor penting untuk pengembangan membaca kata yang lancar dan akurat, dan karenanya transisi dari membaca tingkat pemula ke membaca terampil. Hipotesis belajar mandiri (Share 1995 ) berteori bahwa proses decoding fonologis memberikan kesempatan bagi pembaca untuk mempelajari ejaan kata-kata yang didekode dan dari sini, pengetahuan ortografis diperoleh. Pembelajaran ortografis dianggap beroperasi sepanjang hidup, pada tingkat kata-kata tertulis individu (Share 2008 ), dan dengan demikian, representasi memori dari kata-kata tertulis yang baru ditemukan dapat diperoleh oleh anak-anak dan orang dewasa melalui pembacaan mandiri mereka setiap kali kata baru ditemukan dalam bentuk cetak. Sementara decoding fonologis memberikan pengaruh yang kuat pada pembelajaran ortografis (de Jong dan Share 2007 ; Kyte dan Johnson 2006 ), sifat distribusional pengalaman pembaca dengan kata-kata, seperti frekuensi kata-kata itu terlihat di media cetak, juga memberikan kontribusi pada pembelajaran kata tertulis (untuk tinjauan lihat Brysbaert et al. 2018 ). Sifat distribusional kata-kata lainnya mungkin juga memengaruhi pembelajaran; jika demikian, manipulasi paparan kata-kata tertulis baru dalam konteks pendidikan mungkin berpotensi sebagai metode untuk meningkatkan efisiensi pembelajaran selama membaca mandiri. Faktor kandidat yang jelas adalah waktu kata-kata baru ditemui dalam membaca. Misalnya, kata baru mungkin ditemui beberapa kali dalam paragraf yang sama, yang berarti bahwa paparan kata baru ini sangat berdekatan dalam waktu. Atau, paparan kata tertulis baru dapat lebih tersebar dalam waktu, sehingga pembaca mungkin menemukan kata baru untuk pertama kalinya selama membaca kalimat, tetapi tidak menemukan kata itu lagi sampai beberapa menit, jam, atau hari kemudian.

Efek spasi mengacu pada temuan bahwa menyebarkan paparan informasi baru dari waktu ke waktu memberikan peningkatan kinerja pada pasca-tes daripada ketika informasi baru disajikan secara berurutan selama pembelajaran (Cepeda et al. 2006 ). Yang penting, dalam studi ini, jumlah paparan informasi baru tetap sama; hanya distribusinya dalam waktu yang berbeda. Banyak bukti mendukung kegunaan prinsip spasi untuk meningkatkan pembelajaran dalam konteks yang memerlukan pembelajaran fonologis dan semantik. Yang paling menonjol, spasi meningkatkan kinerja pada tugas pembelajaran verbal, sementara pekerjaan baru-baru ini menunjukkan kegunaan prinsip tersebut ketika diterapkan untuk mempelajari konten akademis dalam pengaturan laboratorium dan kelas (Cepeda et al. 2006 ; Wiseheart et al. 2019 ).

Sejumlah teori tentang efek spasi menunjukkan peran potensial beberapa faktor, baik secara independen maupun dalam kombinasi. Menurut penjelasan variabilitas pengkodean (Estes 1955 ; Glenberg 1979 ), efek spasi didorong oleh ketersediaan sejumlah besar isyarat pada titik pengkodean saat paparan disebarkan dalam waktu, yang pada gilirannya menyediakan lebih banyak rute untuk pengambilan pada pasca-tes daripada pertemuan massal. Menurut penjelasan pengambilan fase-studi (Thios dan D’Agostino 1976 ), efek spasi didorong oleh upaya untuk mengambil episode pembelajaran sebelumnya sehingga paparan massal cenderung tidak memerlukan pengambilan pertemuan masa lalu daripada paparan spasi. Menurut penjelasan pemrosesan yang kurang (Challis 1993 ; Cuddy dan Jacoby 1982 ), efek spasi didorong oleh faktor-faktor perhatian sehingga pengulangan yang dekat menarik lebih sedikit sumber daya perhatian daripada pengulangan spasi. Beralih ke membaca secara khusus, teori pengenalan kata visual (Coltheart et al. 2001 ; McClelland dan Rumelhart 1981 ; Morton 1969 ; Rumelhart dan McClelland 1982 ) menyarankan akun keempat. Teori-teori ini menyiratkan bahwa pertemuan massal dengan kata-kata hanya mendorong satu perubahan dalam tingkat aktivasi—yaitu, pada paparan visual pertama. Karena kedekatan waktu pertemuan yang berulang, tingkat aktivasi tetap tinggi, dan dengan demikian tidak berubah secara nyata dengan setiap paparan berikutnya. Sebaliknya, pertemuan dengan kata-kata yang berjarak mungkin mendorong beberapa perubahan dalam tingkat aktivasi—satu pada setiap paparan—karena penundaan antara paparan memungkinkan aktivasi naik dan turun sebelum pertemuan berikutnya dengan kata tersebut. Karena perubahan dalam tingkat aktivasi dikonseptualisasikan sebagai pendorong utama pembelajaran dalam teori aktivasi membaca kata, paparan berjarak karenanya harus menghasilkan pembelajaran yang lebih baik daripada paparan massal.

Baru-baru ini, Wegener, Wang, Beyersmann, Nation, dkk. ( 2022 ) mengamati bahwa hingga saat ini relatif sedikit penelitian yang menyelidiki peran spasi temporal dalam pembelajaran ortografi secara khusus. Paradigma pembelajaran ortografi eksperimental menanamkan kata-kata tertulis baru ke dalam kalimat-kalimat yang jika tidak demikian terdiri dari kata-kata tertulis yang dikenal, sehingga menciptakan analogi untuk pengalaman pembaca yang menemukan kata tertulis dalam bentuk cetak untuk pertama kalinya. Uji coba pembelajaran ortografi mengharuskan peserta untuk membaca kalimat baik dengan suara keras (paling umum) atau dalam hati. Hasil dari kesempatan belajar ini pada pembelajaran bentuk ortografi selanjutnya dinilai menggunakan tugas-tugas yang memanfaatkan pengenalan dan/atau mengingat ejaan kata baru. Karena efek spasi didefinisikan dalam hal hasil pembelajaran, keberadaan efek spasi dalam pembelajaran ortografi didukung jika, pada pasca-tes, peserta mengenali dan/atau mengingat ejaan kata-kata baru dengan lebih akurat ketika kata-kata itu disebarkan dalam waktu selama pembelajaran daripada ketika kata-kata itu terjadi secara berurutan.

Pengaruh spasi temporal pada ukuran pasca-tes pembelajaran bentuk ortografis setelah membaca mandiri telah diselidiki dalam tiga penelitian sebelumnya. Dalam eksperimen pembelajaran kosakata bahasa kedua yang disengaja dengan orang dewasa berbahasa Inggris, Koval ( 2019 ) menunjukkan kepada peserta sebuah kata bahasa Inggris (misalnya, bridge ) sebelum menyajikan kata baru dengan makna yang sama dalam bahasa Finlandia (misalnya, silta ) yang tertanam dalam kalimat bahasa Inggris. Setengah dari item tersebut dikumpulkan secara massal (dialami secara berurutan) selama pemaparan, sementara setengahnya diberi spasi (dialami sekali per blok eksperimen). Pada pasca-tes, pengenalan peserta terhadap bentuk ortografis baru dinilai menggunakan versi tugas pilihan ortografis. Keuntungan pengenalan yang signifikan ditemukan untuk item dalam kondisi spasi dibandingkan dengan kondisi dikumpulkan 15 menit setelah fase pembelajaran (pasca-tes langsung) dan 44–78 jam setelah fase pembelajaran (pasca-tes tertunda). Yang penting, pengalih perhatian dalam tugas ini dibentuk dengan mengacak huruf-huruf dalam kata target atau dengan mentransposisi suku katanya (misalnya, tasil ). Pendekatan ini berarti bahwa target dan pengalih memiliki pengucapan yang berbeda, sehingga membuka kemungkinan bahwa tugas tersebut dapat dilakukan dengan mengandalkan ingatan akan fonologi kata-kata baru yang didekodekan saat merespons, dan bukan ingatan akan ejaan kata-kata tersebut.

Wegener, Wang, Beyersmann, Nation, dkk. ( 2022 ) membandingkan paparan spasi dengan paparan massal terhadap kata-kata tertulis baru dalam studi pembelajaran ortografis dengan anak-anak di Kelas 3 dan 4, dan mengevaluasi pengaruh manipulasi ini pada dua ukuran hasil dalam peserta. Yang pertama adalah tugas pilihan ortografis tradisional di mana peserta disajikan dengan ejaan yang dipelajari (misalnya, sloak ) dan ejaan homofonik (misalnya, sloke ), bersama dengan dua ejaan pengalih satu huruf yang berbeda (misalnya, sloat dan slote ). Pendekatan ini memiliki keuntungan bahwa, untuk membedakan target dari foil homofoniknya, peserta harus mempelajari sesuatu tentang ejaan kata tersebut (Share 2004 ). Tugas kedua adalah tugas ejaan-ke-dikte di mana peserta diberikan fonologi kata-kata baru dan diminta untuk mereproduksi ejaan yang mereka lihat selama fase pembelajaran. Keunggulan jarak yang jelas ditemukan pada tugas pilihan ortografi, yang diberikan pertama kali, tetapi efeknya tidak ditemukan pada tugas ejaan-ke-dikte, yang diberikan kedua.

Untuk mengklarifikasi temuan-temuan yang berbeda ini, sebuah studi lanjutan dengan pembaca terampil dilaporkan oleh Wegener, Wang, Beyersmann, Reichle, dkk. ( 2023 ). Setelah fase pembelajaran ortografis di mana spasi dimanipulasi, partisipan menyelesaikan satu dari tiga ukuran pasca-tes. Dua ukuran hasil pertama adalah pilihan ortografis (pengenalan) dan ejaan-ke-dikte (ingat-isyarat). Ukuran hasil ketiga adalah tugas ejaan isyarat huruf (ingat-isyarat) di mana partisipan diberikan huruf pertama dan terakhir dari kata-kata yang dilatih dan diminta untuk melengkapi ejaan kata tersebut (misalnya, jika partisipan telah membaca kata blawm mereka diberikan stimulus b_ _ _ m ). Penulis memberikan masing-masing dari tiga ukuran pasca-tes antara partisipan atas dasar bahwa ukuran pasca-tes apa pun yang diberikan pertama kali menawarkan tes paling langsung dari efek spasi temporal pada pembelajaran ortografis, menghalangi pengaruh potensial apa pun yang timbul dari urutan tes. Efek jarak yang signifikan ditemukan pada masing-masing dari tiga ukuran hasil, yang mengarahkan penulis untuk menyimpulkan bahwa jarak temporal meningkatkan hasil pembelajaran relatif terhadap massa terlepas dari sifat ukuran pasca-tes pembelajaran bentuk ortografis.

Jika penjarakan paparan kata-kata tertulis baru selama membaca meningkatkan pembelajaran bentuk ortografis, seperti yang disarankan oleh ketiga studi ini (Koval 2019 ; Wegener, Wang, Beyersmann, Nation, et al. 2022 ; Wegener, Wang, Beyersmann, Reichle, et al. 2023 ), hal ini menimbulkan pertanyaan tentang apakah mungkin juga ada perbedaan dalam sifat pemrosesan yang terjadi untuk item yang diberi jarak dan yang dipadatkan selama fase pembelajaran ortografis itu sendiri. Bukti dari tugas pembelajaran verbal (semantik) konsisten dengan kemungkinan ini. Misalnya, ketika peserta diizinkan untuk mengontrol waktu belajar mereka sendiri, lebih sedikit waktu cenderung dicurahkan untuk item yang dipadatkan daripada untuk yang diberi jarak (misalnya, Krug et al. 1990 ; Shaughnessy et al. 1972 ).

Metode informatif untuk mendapatkan wawasan tentang pemrosesan yang terjadi dari waktu ke waktu selama pembelajaran ortografi adalah pemantauan gerakan mata (Nation dan Castles 2017 ). Semakin banyak penelitian telah menggunakan gerakan mata selama paparan berulang terhadap kata-kata baru untuk mengeksplorasi evolusi perilaku gerakan mata, dengan mungkin temuan utama adalah bahwa durasi fiksasi (Ginestet et al. 2020 , 2021 ; Joseph et al. 2014 ; Joseph dan Nation 2018 ; Pellicer-Sánchez 2016 ; Wegener et al. 2020 ) dan jumlah fiksasi (Ginestet et al. 2020 , 2021 ; Pellicer-Sánchez 2016 ) berkurang dengan membangun pengalaman visual. Hanya dua penelitian sebelumnya, keduanya dengan pembaca terampil, yang telah merekam gerakan mata peserta selama pembelajaran ortografi kata-kata baru yang diberi spasi dan massa. Pagán dan Nation ( 2019 ) menanamkan kata-kata Bahasa Inggris yang langka ke dalam kalimat yang dibaca peserta dalam hati saat gerakan mata mereka dipantau. Peserta tidak diinstruksikan untuk mempelajari kata-kata baru tersebut secara sengaja; sebaliknya, pembelajaran makna bersifat insidental dan diperoleh melalui pengalaman. Setiap kata muncul empat kali dalam kondisi yang diberi jarak atau bermassa, tetapi pada titik analisis, data gerakan mata yang berkaitan dengan durasi fiksasi pada kata target selama pembelajaran diringkas di keempat uji paparan. Analisis pada tingkat global ini mengungkapkan bahwa paparan bermassa menarik durasi fiksasi yang lebih pendek daripada paparan yang diberi jarak baik dalam durasi tatapan maupun waktu berlalu.

Bahasa Indonesia: Selain ukuran offline yang dijelaskan sebelumnya, Koval ( 2019 ) juga menggunakan gerakan mata untuk mendapatkan wawasan tentang pemrosesan online selama pembelajaran ortografis. Tidak seperti Pagán dan Nation ( 2019 ), Koval ( 2019 ) menginstruksikan peserta untuk secara sengaja mencoba mempelajari kata-kata baru; dan, pada titik analisis, informasi tentang jumlah paparan dipertahankan. Temuan utama adalah bahwa total waktu membaca berkurang di seluruh paparan di kedua kondisi, tetapi pengurangan tersebut khususnya terlihat jelas pada kondisi massal dibandingkan dengan kondisi berjarak, dengan item massal menarik durasi fiksasi yang lebih pendek daripada item berjarak pada paparan ortografis kedua, ketiga, dan keempat. Pola yang serupa tetapi kurang jelas diamati pada fiksasi pertama dan durasi tatapan. Dalam analisis mediasi terpisah, paparan berjarak menarik fiksasi yang lebih lama daripada paparan massal, yang pada gilirannya dikaitkan dengan peningkatan kinerja pada ukuran keberhasilan pembelajaran pasca-tes. 1 Khususnya, ukuran keberhasilan pembelajaran pasca-tes merupakan gabungan dari dua ukuran pengenalan bentuk ortografis (langsung dan tertunda) dan dua ukuran pembelajaran semantik (langsung dan tertunda). Mengingat bahwa tugas pengenalan bentuk ortografis dalam eksperimen ini dapat diselesaikan berdasarkan ingatan peserta tentang fonologi yang didekodekan, ukuran keberhasilan pembelajaran yang digunakan oleh Koval ( 2019 ) dapat dilihat sebagai ukuran gabungan dari pembelajaran fonologis, semantik, dan mungkin ortografis. Apakah pola serupa dapat diamati menggunakan ukuran pembelajaran bentuk ortografis yang lebih murni masih harus dibuktikan.

Metode pelengkap yang berpotensi besar untuk memahami pemrosesan yang terjadi dari waktu ke waktu selama membaca adalah pemodelan komputasional gerakan mata. Model komputasional adalah perwujudan formal teori menggunakan persamaan matematika atau program komputer, yang dapat digunakan untuk mendeskripsikan, menjelaskan, dan membuat prediksi (Reichle 2021 ). Diterapkan pada gerakan mata selama membaca, model tersebut dapat digunakan untuk menginterogasi model membaca kata dan untuk menghasilkan dan menguji hipotesis tentang proses yang terlibat dalam membaca. Di sini, kami akan mendeskripsikan dan melaporkan simulasi menggunakan EZ Reader (Reichle et al. 1998 ; Reichle et al. 2003 ; Reichle et al. 2012 ; Veldre et al. 2023 ), yang merupakan model komputasional tentang bagaimana penglihatan dan kognisi berinteraksi dengan sistem okulomotor untuk memandu gerakan mata selama membaca.

Mungkin karena kompleksitasnya yang melekat, jenis membaca yang dicirikan dengan keterlibatan penuh dengan teks dan pemahaman apa pun yang sedang dibaca dapat dengan cepat bergeser dari mode “default” ini ke dalam kelalaian perhatian yang merupakan indikasi dari “membaca tanpa berpikir” (Reichle et al. 2010 ), di satu sisi, dan berbagai “strategi” yang canggih (misalnya, membaca sekilas subjudul yang ditampilkan dengan cepat; lihat Reichle et al. 2021 ), di sisi lain. Contoh yang terakhir yang akan dieksplorasi dalam simulasi yang dilaporkan di bawah ini melibatkan situasi yang cukup umum di mana seorang pembaca menemukan kata yang tidak dikenal dan kemudian mencoba untuk menyimpulkan sesuatu tentang maknanya dari konteks kalimat. Setidaknya tiga aspek dari situasi ini membuatnya menarik secara teoritis. Yang pertama adalah pertanyaan tentang bagaimana pembaca akan memperlakukan item-item baru ini ketika pertama kali ditemukan. Yang kedua adalah pertanyaan tentang bagaimana pembaca menggunakan informasi dalam kalimat untuk menyimpulkan kemungkinan makna dari item-item baru ini. Yang terakhir adalah pertanyaan tentang bagaimana pertemuan berulang dengan item-item baru ini dapat memengaruhi pembelajaran mereka. Meskipun pada prinsipnya pertanyaan-pertanyaan ini dapat dijawab dengan memeriksa pola gerakan mata yang dilakukan pembaca saat mereka menemukan kata-kata baru dalam kalimat, dalam praktiknya pola gerakan mata yang diamati selama membaca sangatlah rumit dan dengan demikian tidak mudah ditafsirkan. Oleh karena itu, strategi kami adalah menafsirkan pola gerakan mata yang diamati dalam eksperimen kami menggunakan model EZ Reader (Veldre et al. 2023 ). Dengan demikian, pendekatan kami memerlukan penggunaan model untuk mensimulasikan dan memahami proses mental yang mungkin terjadi saat pembaca menemukan dan memahami kata-kata baru.

1.1 Percobaan Saat Ini
Kami mengajukan empat pertanyaan dengan tujuan menyelidiki pengaruh jarak waktu pada pembelajaran bentuk ortografis orang dewasa selama membaca mandiri. Dalam fase pembelajaran ortografis, peserta membaca enam belas kalimat dalam hati sebanyak empat kali, dengan setiap kalimat berisi kata baru yang disematkan, dan gerakan mata mereka dipantau saat mereka membaca. Setengah dari item didistribusikan secara temporal (kalimat muncul sekali di masing-masing dari empat blok) sementara setengah lainnya dikumpulkan (disajikan secara berurutan dalam satu blok). Setelah interval retensi singkat, perolehan pengetahuan ortografis khusus kata dinilai antara subjek menggunakan tugas pilihan ortografis (memori pengenalan) atau tugas ejaan-ke-dikte (ingatan isyarat).

1.1.1 Pertanyaan Penelitian 1
Selama fase pembelajaran ortografis percobaan, apakah durasi fiksasi peserta (fiksasi pertama; durasi tatapan; total waktu membaca) selama membaca berbeda dalam kondisi spasi dan massa? Berdasarkan data yang dilaporkan oleh Koval ( 2019 ), ketika membandingkan percobaan pertama dan kedua, kami berharap untuk mengamati interaksi antara kondisi dan nomor percobaan, didorong oleh pengurangan durasi fiksasi yang lebih besar dalam kondisi massa daripada kondisi spasi. Untuk percobaan berikutnya, kami berharap untuk mengamati efek spasi pada durasi fiksasi, sehingga item massa menarik durasi fiksasi yang lebih pendek daripada item spasi. Kami juga menanyakan apakah probabilitas melewatkan kata target berbeda dalam kondisi spasi dan massa.

1.1.2 Pertanyaan Penelitian 2
Apakah bentuk ortografi baru yang dialami dengan spasi temporal selama fase pembelajaran lebih dikenali dan diingat daripada bentuk ortografi baru yang dialami secara berurutan selama pembelajaran? Kami berharap untuk mengamati efek spasi pada data akurasi pasca-tes, dengan item yang diberi spasi dipelajari lebih baik daripada item yang dipadatkan. Jika ditemukan, ini akan mereplikasi temuan Wegener, Wang, Beyersmann, Reichle, dkk. ( 2023 ) dengan menunjukkan bukti efek spasi pada pembelajaran bentuk ortografi di antara pembaca yang terampil. Kami tidak berharap untuk mengamati perbedaan yang signifikan dalam besarnya efek spasi untuk peserta yang menyelesaikan pilihan ortografi dibandingkan dengan tes ejaan-ke-dikte.

1.1.3 Pertanyaan Penelitian 3
Kami berusaha menghubungkan gerakan mata peserta selama fase pembelajaran dengan kinerja mereka pada ukuran hasil pembelajaran ortografis pada ujian dengan menanyakan apakah durasi fiksasi peserta selama fase pembelajaran merupakan prediktor signifikan dari pembelajaran bentuk ortografis mereka pada ujian? Kami berharap menemukan bahwa fiksasi yang lebih lama selama fase pembelajaran ortografis akan dikaitkan dengan pembelajaran bentuk ortografis baru yang lebih baik pada ujian.

1.1.4 Pertanyaan Penelitian 4
Kami menggunakan EZ Reader (Veldre et al. 2023 ), yang merupakan model komputasional gerakan mata saat membaca, untuk mensimulasikan pola gerakan mata yang diamati dalam eksperimen kami. Tujuan kami dalam melakukan ini adalah untuk menentukan asumsi teoritis tambahan apa—jika ada—yang mungkin diperlukan untuk menjelaskan hasil kami, dan dengan melakukan ini, memperoleh wawasan tentang proses mental yang mungkin terjadi saat pembaca menemukan kata-kata baru dalam kalimat tertulis dan mencoba mempelajari sesuatu tentangnya.

Desain eksperimen, hipotesis, dan rencana analisis untuk Pertanyaan Penelitian 1–3 telah didaftarkan sebelumnya: https://aspredicted.org/LCW_7Z1 . Simulasi yang digunakan untuk menjawab Pertanyaan Penelitian 4 bersifat eksploratif dan karenanya tidak didaftarkan sebelumnya.

2 Metode
Ada dua rancangan eksperimen yang berbeda dalam eksperimen pembelajaran ortografi. Yang pertama terkait dengan fase pembelajaran dan berbentuk rancangan 2 (manipulasi spasi dalam subjek: massal vs. spasi) × 4 (manipulasi nomor percobaan dalam subjek: 1–4). Yang kedua terkait dengan fase pengujian di mana peserta menyelesaikan tugas hasil yang mengukur pengenalan atau ingatan mereka terhadap ortografi baru. Ini berbentuk rancangan 2 (manipulasi spasi dalam subjek: massal vs. spasi) × 2 (manipulasi jenis pengujian antar subjek: pilihan ortografi vs. ejaan hingga dikte) + 1 (variabel kontinu yang mencerminkan durasi fiksasi pada kata target yang dibuat selama fase pembelajaran).

2.1 Peserta
Delapan puluh mahasiswa sarjana berpartisipasi dalam eksperimen untuk mendapatkan kredit mata kuliah. Semuanya adalah penutur asli bahasa Inggris; 26% dari sampel melaporkan bahwa mereka fasih berbicara setidaknya satu bahasa tambahan. Usia rata-rata peserta adalah 20,5 tahun (SD = 0,61) dan 60 adalah perempuan (75%). Peserta dialokasikan secara acak oleh program komputer ke salah satu dari dua kondisi jenis tes: 39 peserta menerima tugas pilihan ortografis; 41 peserta menerima tugas ejaan-ke-dikte.

2.2 Bahan
2.2.1 Kata-kata Baru
Stimuli diambil dari Wegener, Wang, Beyersmann, Reichle, dkk. ( 2023 ). Ada 16 pasangan homofonik (misalnya, smaup/smawp ) dari pseudoword bersuku kata satu, 4 hingga 5 huruf dengan pengucapan reguler menurut aturan grafem-fonem (Rastle dan Coltheart 1999 ). Satu item dari setiap pasangan dialokasikan ke daftar eksperimen 1 dan yang lainnya dialokasikan ke daftar eksperimen 2 (lihat Lampiran A ). Setiap grafem yang dimanipulasi muncul dengan ejaan yang berbeda dalam dua pseudoword dalam setiap daftar. Misalnya, peserta yang mempelajari daftar 1 menemukan smaup dan blawm ; peserta yang mempelajari daftar 2 menemukan smawp dan blaum . Ini dilakukan untuk mengontrol preferensi apa pun yang mungkin dimiliki peserta untuk ejaan tertentu. Grafem yang dimanipulasi berada pada posisi vokal untuk 62,5% item (misalnya, smaup / smawp ) dan pada posisi konsonan untuk 37,5% item (misalnya, sleff / sleph ). Selain itu, setiap daftar dibagi menjadi dua subset sehingga alokasi item ke kondisi dapat diseimbangkan (misalnya, beberapa peserta mempelajari smaup dalam kondisi massal dan blawm dalam kondisi berjarak, sedangkan yang lain mempelajari smaup dalam kondisi berjarak dan blawm dalam kondisi massal). Prosedur ini menghasilkan empat versi fase pembelajaran percobaan, dan peserta dialokasikan secara acak ke satu versi.

2.2.2 Kalimat Eksperimental
Kalimat baris tunggal dari Wegener, Wang, Beyersmann, Reichle, dkk. ( 2023 ) disajikan dengan kata-kata baru yang disematkan sebagai kata benda di posisi tengah kalimat (lihat Lampiran B ). Kalimat-kalimat tersebut memiliki panjang rata-rata 12,13 kata (SD = 1,86); masing-masing merujuk pada penemuan yang diciptakan oleh karakter fiksi (Profesor Parsnip; Wang dkk. 2011 ) dan berisi satu penyajian kata baru.

2.3 Prosedur
Ada dua fase dalam percobaan perilaku: fase pembelajaran dan fase pengujian.

2.3.1 Tugas Pembelajaran Ortografi
EZ Reader (Veldre et al. 2023 ) adalah model komputasional gerakan mata selama membaca dalam hati. Oleh karena itu, partisipan diinstruksikan untuk membaca dalam hati serangkaian kalimat yang merujuk pada penemuan fiksi sementara gerakan mata mereka dipantau. Mereka diberi tahu bahwa mereka akan membaca setiap kalimat beberapa kali dan bahwa mereka harus mencoba mengingat apa yang mereka baca. Setiap percobaan dimulai dengan target drift correct, yang difiksasi oleh partisipan sebelum percobaan dimulai oleh peneliti. Partisipan kemudian membaca kalimat dalam hati dan menggunakan kotak tombol untuk mengakhiri setiap percobaan. Kalibrasi ulang dilakukan sesuai kebutuhan. Gerakan mata direkam dengan pelacak mata desktop SR Research Ltd. Eyelink 1000 dalam mode kepala stabil, dengan laju pengambilan sampel 1000 Hz. Partisipan membaca dengan binokular, tetapi hanya gerakan mata kanan yang direkam. Kalimat baris tunggal ditampilkan pada latar belakang putih dalam font Courier New 14 poin pada jarak pandang 104 cm. Setiap karakter menutupi sekitar 0,24° sudut pandang.

Seperti dalam Wegener et al. ( 2023 ), setengah dari kalimat dalam tugas pembelajaran ortografis berisi item yang disajikan dalam mode massal (kalimat yang sama dibacakan empat kali pada percobaan berturut-turut) sementara setengahnya muncul dalam kondisi berjarak (kalimat yang sama dibacakan empat kali, sekali di masing-masing dari empat blok eksperimen). Ada 16 percobaan di masing-masing dari empat blok eksperimen acak. Item dari kondisi berjarak dan massal muncul di setiap blok; urutan percobaan ditetapkan dalam blok untuk mempertahankan jeda antar kalimat dalam kondisi berjarak. Blok satu hingga empat dipisahkan oleh jeda dua setengah menit di mana peserta menonton kartun nonverbal.

2.3.2 Tahap Pengujian
Interval retensi tujuh menit terjadi antara akhir dari empat blok pembelajaran ortografi dan fase pengujian. Peserta menonton kartun nonverbal selama penundaan ini. Peserta secara acak dialokasikan ke salah satu dari dua jenis tes yang dirancang untuk menilai pembelajaran mereka tentang bentuk ortografi baru yang telah mereka baca selama fase pembelajaran. Data pengujian dikumpulkan menggunakan platform eksperimen daring Gorilla (Anwyl-Irvine et al. 2020 ).

2.3.2.1 Kondisi Pilihan Ortografis
Empat kata tertulis disusun secara horizontal pada layar komputer, dan peserta diminta untuk memilih, melalui klik mouse, ejaan yang mereka baca selama fase pembelajaran ortografi. Empat kata tertulis tersebut adalah ejaan target, ejaan homofoniknya dari daftar yang belum dilatih, dan dua pengalih visual yang merupakan homofon satu sama lain. Target muncul di setiap lokasi dengan jumlah yang sama. Urutan percobaan diacak untuk setiap peserta. Variabel dependennya adalah akurasi pengenalan target. Nilai 1 diberikan oleh program komputer jika peserta memilih ejaan yang mereka lihat selama fase pembelajaran dengan benar, dan nilai 0 diberikan jika salah satu dari tiga ejaan lainnya dipilih.

2.3.2.2 Kondisi Ejaan ke Dikte
Kata-kata target yang diucapkan direkam secara audio. Setiap peserta mendengarkan item-item tersebut dalam urutan acak dan mencoba mengejanya dengan mengetik di kotak teks sebelum menekan “Enter” untuk mengirimkan respons mereka. Nilai 1 diberikan oleh program komputer jika ejaan peserta sesuai dengan bentuk ortografis yang mereka alami selama pembelajaran, dan nilai 0 diberikan jika ejaan yang tepat tidak dihasilkan. Variabel dependennya adalah akurasi ejaan.

3 Hasil
Data dan skrip tersedia di: https://osf.io/mwhr2/ . Data dianalisis dalam lingkungan komputasi R (R Core Team 2021 ).

3.1 Tahap Pembelajaran
Model data fase pembelajaran memiliki struktur efek tetap berikut: manipulasi kondisi dalam subjek (massa; spasi), manipulasi jumlah paparan dalam subjek (1–4), dan interaksinya. Area yang diminati adalah kata target itu sendiri. Pembersihan data dilakukan menggunakan perangkat lunak DataViewer (SR Research Ltd.). Fiksasi < 80 ms atau > 1200 ms digabungkan dengan fiksasi dalam satu spasi karakter, atau dihapus jika tidak ada fiksasi di dekatnya. Uji coba di mana kedipan terjadi pada kata target dihapus sebelum analisis (97,71% dari data eksperimen tetap ada). Faktor kondisi dikodekan deviasi (massa: −0,5; spasi: +0,5), sedangkan paket MASS (Ripley et al. 2019 ) digunakan untuk mengkodekan faktor jumlah paparan menggunakan kontras perbedaan yang berurutan (yaitu, paparan ke-2 vs. ke-1; paparan ke-3 vs. ke-2; paparan ke-4 vs. ke-3). Model diimplementasikan menggunakan paket lme4 (Bates et al. 2020 ), dan nilai- p diperoleh menggunakan paket lmerTest (Kuznetsova et al. 2017 ). Model menyertakan intersepsi acak berdasarkan partisipan dan item. Model maksimal menyertakan kemiringan acak berdasarkan kondisi dan paparan; namun, model-model ini bersifat singular dan/atau gagal konvergen. Oleh karena itu, pendekatan berbasis data untuk pemilihan model diadopsi, dimulai dengan model intersepsi acak dan secara bertahap menambahkan kemiringan acak. Mengikuti Matuschek et al. ( 2017 ), kemiringan acak dipertahankan jika penambahannya secara signifikan meningkatkan kesesuaian model ( p  < 0,20). Sesuai praregistrasi, model dijalankan untuk durasi fiksasi pertama (durasi fiksasi awal pada kata target), durasi tatapan (jumlah semua fiksasi first-pass pada kata target), total waktu membaca (jumlah semua fiksasi pada kata target, termasuk pengembalian apa pun ke target), dan tingkat lompatan. Interaksi yang signifikan dibongkar menggunakan paket emmeans (Lenth et al. 2019 ). Rata-rata aritmatika dan kesalahan standar untuk setiap variabel dependen muncul pada Gambar 1. Data waktu baca diubah menjadi logaritma untuk meningkatkan distribusi residual model.

Hasil model yang mencerminkan durasi fiksasi pertama ditunjukkan pada Tabel 1. Tidak ada efek tetap yang signifikan dari kondisi jarak. Memang, satu-satunya perbedaan signifikan terjadi antara paparan 3 dan 4, dengan durasi fiksasi yang semakin pendek antara kedua paparan ini. Tidak ada interaksi dua arah antara kondisi dan jumlah paparan yang signifikan.

TABEL 1. Hasil model efek campuran linier untuk durasi fiksasi pertama.

 

Kondisi × Paparan 2 vs. 1	Kondisi × Paparan 3 vs. 2	Kondisi × Paparan 4 vs. 3
Interaksi dua arah
B	-0,03	0,03	-0,02
Bahasa Inggris	0.30	0,03	0,03
T	-1,10	0,98	-0,51
P	0.271	0.326	0.609

a Menunjukkan signifikansi statistik.

Hasil model yang mencerminkan durasi tatapan ditunjukkan pada Tabel 2. Tidak ada efek tetap yang signifikan dari kondisi spasi. Namun, ada efek tetap yang signifikan saat paparan 2 dibandingkan dengan paparan 1; saat paparan 3 dibandingkan dengan paparan 2; dan saat paparan 4 dibandingkan dengan paparan 3. Secara keseluruhan, temuan ini menunjukkan bahwa durasi tatapan peserta berkurang dengan setiap paparan terhadap kata-kata target. Satu-satunya interaksi dua arah yang signifikan adalah antara kondisi spasi dan paparan 2 dibandingkan dengan paparan 1. Saat dibongkar, satu-satunya efek sederhana yang signifikan adalah paparan 2 vs. paparan 1 untuk item berjarak sehingga durasi tatapan pada item dalam kondisi berjarak berkurang lebih banyak dari paparan pertama ke paparan kedua daripada item dalam kondisi massal ( z  = 4,46, p  < 0,001).

TABEL 2. Hasil model efek campuran linier untuk durasi tatapan.

 

Kondisi × Paparan 2 vs. 1	Kondisi × Paparan 3 vs. 2	Kondisi × Paparan 4 vs. 3
Interaksi dua arah
B	-0,11	0.00	-0,00
Bahasa Inggris	0,04	0,04	0,04
T	-2,77	0,03	-0,11
P	0,006 satuan	0,978 tahun	0.913

a Menunjukkan signifikansi statistik.

Hasil model yang mencerminkan total waktu membaca disajikan dalam Tabel 3. Ada efek signifikan dari kondisi spasi dalam model ini, yang menunjukkan bahwa item yang diberi spasi selama pembelajaran ortografi menerima total waktu lebih lama daripada item dalam kondisi massa. Efek tetap yang membandingkan durasi fiksasi pada setiap paparan ortografi (2 vs. 1; 3 vs. 2; dan 4 vs. 3) semuanya signifikan, yang menunjukkan bahwa total waktu menurun dengan setiap pembacaan kata target berikutnya. Tidak ada interaksi dua arah antara kondisi dan jumlah paparan yang signifikan.

TABEL 3. Hasil model efek campuran linier untuk total waktu membaca.

 

Kondisi × Paparan 2 vs. 1	Kondisi × Paparan 3 vs. 2	Kondisi × Paparan 4 vs. 3
Interaksi dua arah
B	-0,04	0,06	0.00
Bahasa Inggris	0,04	0,04	0,04
T	-0,95	1.37	-0,02
P	0.343	0.170	0,987

a Menunjukkan signifikansi statistik.

Hasil dari model efek campuran logistik yang mencerminkan lompatan first-pass disajikan dalam Tabel 4. Efek tetap dari kondisi spasi tidak signifikan, yang menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan keseluruhan dalam tingkat lompatan untuk item yang dialami dalam kondisi massal versus kondisi spasi. Efek tetap yang membandingkan lompatan pada setiap paparan ortografis (2 vs. 1; 3 vs. 2; dan 4 vs. 3) semuanya signifikan, yang menunjukkan bahwa tingkat lompatan meningkat di seluruh paparan ortografis pada kata-kata baru. Satu-satunya interaksi dua arah yang signifikan antara kondisi dan nomor paparan adalah ketika paparan 4 dibandingkan dengan paparan 3. Ketika dibongkar, satu-satunya efek sederhana yang signifikan adalah kondisi pada paparan 4 ( z  = 4,00, p  < 0,001), yang menunjukkan bahwa item yang diberi spasi memiliki probabilitas lebih rendah untuk dilewati daripada item yang massal pada paparan ortografis keempat. Efek sederhana dari kondisi pada paparan 3 tidaklah signifikan ( z  = 2,18, p  = 0,088), begitu pula efek sederhana dari paparan 4 hingga 3 untuk item yang disusun secara masal ( z  = −1,10, p  = 0,546) atau paparan 4 hingga 3 untuk item yang diberi jarak ( z  = 0,94, p  = 0,546).

TABEL 4. Hasil model efek campuran linier logistik untuk lompatan.

 

Kondisi × Paparan 2 vs. 1	Kondisi × Paparan 3 vs. 2	Kondisi × Paparan 4 vs. 3
Interaksi dua arah
B	0,06	-0,25	0.57
Bahasa Inggris	0.24	0.24	0.24
dari	0.23	-1,05	-2,38
P	0.815	0.293	0,018 satu

a Menunjukkan signifikansi statistik.

3.2 Tahap Uji Coba
Dua model efek campuran linier logistik dibangun. Model pertama tidak didaftarkan sebelumnya, tetapi kami memilih untuk menjalankannya dan melaporkannya karena menggunakan kumpulan data lengkap (disebut sebagai kumpulan data lengkap dalam repositori OSF); yaitu, model tersebut berisi respons setiap peserta untuk semua item (8 item yang dikumpulkan selama pembelajaran dan 8 item yang diberi jarak). Model ini berisi struktur efek tetap berikut: manipulasi kondisi dalam subjek (dikumpulkan; diberi jarak) dan manipulasi jenis tes antar subjek (pilihan ortografis; ejaan hingga dikte). Model tersebut diimplementasikan menggunakan paket lme4 (Bates et al. 2020 ), dan nilai- p diperoleh menggunakan paket lmerTest (Kuznetsova et al. 2017 ). Model tersebut menyertakan intersep acak menurut peserta dan item. Ketika kemiringan acak menurut kondisi disertakan, itu menghasilkan kecocokan singular, sehingga model intersep acak dilaporkan di sini. Penyimpangan terhadap pra-registrasi ini ditentukan dalam Data S1 , sesuai rekomendasi Willroth dan Atherton ( 2024 ).

Statistik deskriptif disediakan dalam Tabel 5 , sementara Gambar 2 memvisualisasikan distribusi data dan skor total per partisipan dalam setiap kondisi. Model tersebut mengungkapkan efek tetap yang signifikan dari kondisi tersebut sehingga item yang dipelajari dengan spasi temporal diperoleh lebih baik daripada item yang dialami dalam kalimat berurutan ( b  = 0,95; SE = 0,13; z  = 7,33; p  < 0,001). Ada juga efek signifikan dari jenis tes sehingga akurasi respons lebih tinggi untuk pilihan ortografis daripada tugas ejaan-ke-dikte ( b  = −1,14; SE = 0,19; z  = −6,03; p  < 0,001). Sebaliknya, interaksi dua arah antara kondisi dan jenis tes tidaklah signifikan, yang menunjukkan bahwa besarnya efek spasi tidak berbeda secara signifikan sebagai fungsi dari apakah partisipan menyelesaikan pilihan ortografis atau tugas ejaan-ke-dikte pada tes ( b  = −0,27; SE = 0,25; z  = −1,06; p  = 0,290).

TABEL 5. Rata-rata akurasi dan kesalahan standar untuk setiap kondisi eksperimen menggunakan kumpulan data lengkap.

a Analisis kesalahan mengungkapkan bahwa, dalam kondisi massal tugas pilihan ortografi, 28% kesalahan merupakan kesalahan homofon, sementara 72% kesalahan merupakan kesalahan pengalih.
b Analisis kesalahan mengungkapkan bahwa, dalam kondisi spasi pada tugas pilihan ortografi, 32% kesalahan merupakan kesalahan homofon, sementara 68% kesalahan merupakan kesalahan pengalih.

Model kedua yang berkaitan dengan data fase uji telah didaftarkan sebelumnya tetapi menyertakan langkah persiapan data tambahan (lihat Data S1 untuk perincian lebih lanjut). Model tersebut berisi struktur efek tetap yang sama seperti sebelumnya, yaitu manipulasi kondisi dalam subjek (massa; spasi) dan manipulasi jenis tes antar subjek (pilihan ortografis; ejaan-ke-dikte) dengan penambahan pengukuran berkelanjutan tingkat item dari durasi fiksasi selama fase pembelajaran. Pengukuran durasi fiksasi ini mencerminkan jumlah total durasi fiksasi waktu membaca yang dibuat pada kata target di masing-masing dari empat paparan selama fase pembelajaran. Jika salah satu dari empat uji coba pembelajaran ortografis item berisi kedipan pada pembacaan lintasan pertama, item tersebut dihapus dari analisis (7,89% data dihapus), yang berarti bahwa model tersebut dihitung pada kumpulan data yang sedikit lebih kecil daripada yang digunakan untuk analisis sebelumnya (ini disebut sebagai ‘kumpulan data yang diperkecil’ dalam repositori OSF). Jika kata target tidak difiksasi pada satu atau lebih dari empat paparan, kata tersebut memberikan nilai nol pada jumlahnya, dan item tersebut dipertahankan untuk tujuan analisis. Pendekatan ini diambil karena merupakan refleksi paling akurat dari total waktu yang dihabiskan peserta untuk memfiksasi masing-masing kata target di empat paparan visual. Durasi fiksasi dipusatkan. Model diimplementasikan menggunakan paket lme4 (Bates et al. 2020 ) dan nilai p diperoleh menggunakan paket lmerTest (Kuznetsova et al. 2017 ). Variabel dependen adalah akurasi.

Model tersebut menyertakan intersepsi acak menurut peserta dan item. Ketika kemiringan acak menurut kondisi disertakan, model tersebut menghasilkan kecocokan tunggal, sehingga model intersepsi acak dilaporkan di sini. Konsisten dengan model yang dihasilkan menggunakan set data lengkap, terdapat efek kondisi sedemikian rupa sehingga pembelajaran lebih baik untuk item yang diberi jarak selama pembelajaran daripada item yang dialami dalam kalimat berurutan ( b  = 0,84; SE = 0,14; z  = 6,22; p  < 0,001); akurasi respons lebih tinggi untuk pilihan ortografis daripada tugas ejaan-ke-dikte ( b  = −1,14; SE = 0,19; z  = −6,01; p  < 0,001); dan besarnya efek spasi tidak berbeda secara signifikan sebagai fungsi dari apakah peserta menyelesaikan pilihan ortografis atau tugas ejaan-ke-dikte pada ujian ( b  = −0,17; SE = 0,27; z  = −0,62; p  = 0,533). Model ini mencakup ujian tambahan di mana akurasi respons diprediksi oleh durasi fiksasi selama fase pembelajaran; ujian ini menunjukkan bahwa akurasi respons meningkat seiring dengan peningkatan durasi fiksasi ( b  = 0,25; SE = 0,08; z  = 3,22; p  = 0,001).

4 Simulasi
Lima simulasi diselesaikan menggunakan model EZ Reader untuk kendali gerakan mata saat membaca (Veldre et al. 2023 ). Tujuan dari latihan ini adalah untuk pertama-tama menginterpretasikan temuan-temuan utama kami, khususnya pola durasi fiksasi dan probabilitas yang diamati pada kata-kata baru yang digunakan dalam percobaan kami, dan kemudian memberikan penjelasan sementara tentang manipulasi spasi kami, menggunakan model untuk menjelaskan bagaimana manipulasi tersebut mungkin telah memengaruhi pola gerakan mata yang diamati dalam percobaan kami. Namun, sebelum kita melakukan ini, pertama-tama perlu untuk mendeskripsikan model EZ Reader. Deskripsi ini hanya akan cukup untuk memahami logika simulasi dan implikasi dari hasilnya; deskripsi yang lebih lengkap tentang model dan bagaimana simulasi diselesaikan disajikan dalam Data S1 dan S2 , dan untuk pembahasan mendalam tentang asumsi model dan ruang lingkup teoritis, lihat Reichle ( 2011 , 2021 ).

4.1 Pembaca EZ
Gambar 3 adalah diagram skema model. Model ini terdiri dari beberapa persamaan yang menentukan berapa lama proses ini harus diselesaikan, serta faktor-faktor yang memengaruhi keakuratan gerakan mata. Dengan demikian, model ini hanya memberikan deskripsi tingkat tinggi tentang proses yang memandu mata selama membaca dan tidak memberikan penjelasan terperinci tentang identifikasi kata atau pemrosesan bahasa tingkat tinggi.

Seperti yang ditunjukkan Gambar 3 , model tersebut memiliki dua asumsi inti: (1) perhatian dialokasikan secara serial untuk mendukung pemrosesan leksikal hanya satu kata pada satu waktu, dan (2) penyelesaian tahap awal pemrosesan leksikal, yang disebut pemeriksaan keakraban , pada sebuah kata memicu pemrograman sakade untuk menggerakkan mata ke kata berikutnya. Dengan penjelasan ini, pemeriksaan keakraban menunjukkan bahwa sebuah kata ada dalam leksikon pembaca (lihat Reichle dan Perfetti 2003 ) dan bahwa sakade dapat diprogram untuk menggerakkan mata ke kata berikutnya, sedangkan akses leksikal memungkinkan integrasi pasca-leksikal dari kata yang diidentifikasi dan menyebabkan perhatian bergeser ke kata berikutnya.

Dalam formalisme model, waktu (dalam ms) yang diperlukan untuk menyelesaikan pemeriksaan keakraban, t ( L 1 ), diberikan oleh Persamaan ( 1 ), di mana parameter α 1 (=124), α 2 (=11.1), dan α 3 (= 76) masing-masing menentukan waktu maksimum untuk menyelesaikan t ( L 1 ) dan bagaimana waktu itu berkurang sebagai fungsi logaritma frekuensi kemunculan kata n dalam teks cetak dan prediktabilitas cloze dalam kalimat. Jadi, jika semua hal lain sama, kata-kata umum dan/atau dapat diprediksi memerlukan waktu lebih sedikit untuk diproses daripada kata-kata yang tidak umum atau tidak dapat diprediksi, konsisten dengan apa yang telah diamati (misalnya, Rayner et al. 2004 ). Demikian pula, waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan akses leksikal, t ( L 2 ), adalah kelipatan tetap dari t ( L 1 ), seperti yang ditentukan oleh parameter Δ (=1.68) dalam Persamaan ( 2 ).

Nilai-nilai parameter yang disebutkan di atas (dan yang lain yang akan segera diperkenalkan) dan interpretasinya ditunjukkan pada Tabel 6 untuk masing-masing dari lima simulasi yang akan dilaporkan di bawah ini. Simulasi 1 dan 2 adalah upaya kami untuk menjelaskan gerakan mata pembaca ketika mereka pertama kali menemukan kata-kata baru dalam kalimat. Simulasi 3, 4, dan 5 kemudian memberikan penjelasan tentatif tentang perbedaan utama antara kondisi yang diberi jarak dan yang bermassa. Logika dari simulasi ini adalah untuk pertama-tama menyesuaikan model dengan data eksperimen kami untuk memperkirakan nilai-nilai dari empat atau lebih parameter model dan kemudian menggunakan nilai-nilai parameter tersebut untuk membuat kesimpulan yang tepat tentang apa yang mungkin terjadi dalam pikiran para peserta kami. Logika dari pendekatan ini dengan demikian mirip dengan bagaimana seseorang dapat menggunakan waktu yang dibutuhkan kereta api untuk melakukan perjalanan antara dua kota yang dipisahkan oleh jarak yang diketahui untuk memperkirakan kecepatan rata-rata kereta api.

TABEL 6. Parameter, interpretasi, nilai, dan kebaikan kesesuaian (RMSD) EZ Reader.

Catatan: Tanda hubung menunjukkan parameter yang tidak digunakan dalam simulasi tertentu.

Semua simulasi kami diselesaikan dengan menggunakan bahan-bahan aktual dari percobaan kami (lihat Data S1 dan S2 ) dan di bawah ini kami fokus pada penjelasan enam ukuran dependen: (1) durasi fiksasi pertama ( FFD ), atau durasi fiksasi pertama pada sebuah kata selama membaca first-pass: (2) durasi fiksasi tunggal ( SFD ), atau durasi fiksasi pada sebuah kata yang hanya menerima satu fiksasi selama first pass; (3) durasi tatapan ( GD ), atau jumlah semua fiksasi first-pass pada sebuah kata; dan probabilitas (4) memfiksasi sebuah kata sekali ( Pr1 ); (5) membuat dua atau lebih fiksasi pada sebuah kata ( Pr2 ); atau (6) melewatkan sebuah kata ( PrS ). Ukuran-ukuran ini secara kolektif memberikan rekaman yang cukup lengkap dari gerakan mata pembaca selama membaca first-pass. Kami tidak mensimulasikan ukuran second-pass (misalnya, total waktu membaca) karena EZ Reader tidak memberikan penjelasan terperinci tentang pemrosesan bahasa tingkat tinggi atau bagaimana pembaca dapat terlibat dalam membaca ulang teks. Model tersebut tidak memberikan prediksi akurat tentang ukuran second-pass. Kecocokan antara mean yang diamati dan disimulasikan dari enam ukuran tersebut dikuantifikasi menggunakan deviasi root mean squared ( RMSD ; seperti yang dijelaskan dalam lampiran A dari Reichle et al. 2012 ) antara mean yang diamati dan disimulasikan, dengan nilai RMSD yang lebih kecil menunjukkan kecocokan model yang lebih baik (misalnya, nilai 0 menunjukkan kecocokan sempurna dengan mean yang diamati dan disimulasikan yang identik). Akhirnya, simulasi yang dilaporkan di bawah ini diselesaikan menggunakan 10.000 subjek statistik per kondisi untuk memastikan stabilitas hasil, sehingga tidak perlu menggunakan statistik inferensial untuk menentukan apakah dua nilai RMSD berbeda.

4.2 Simulasi 1
Simulasi ini menggunakan versi standar EZ Reader untuk mensimulasikan pembacaan kalimat-kalimat kami selama blok percobaan pertama. Gambar 4 menunjukkan nilai rata-rata yang diamati dari enam ukuran dependen kami untuk semua kata dalam korpus kami (yaitu, kata-kata yang dikenal dan baru), yang diorganisasikan ke dalam enam kelas yang ditentukan oleh log 10 (frekuensi) 2 . Rata-rata yang diamati ini dihitung menggunakan data gerakan mata dari blok percobaan pertama. Kata-kata dikelompokkan ke dalam kelas frekuensi karena kapasitas untuk secara akurat mensimulasikan efek frekuensi kata merupakan “tolok ukur” penting yang sering digunakan untuk mengevaluasi kinerja model gerakan mata (misalnya, lihat Engbert et al. 2005 , gambar 9; Liu et al. 2024 , gambar 7; McDonald et al. 2005 , gambar 3; Reichle et al. 2012 , gambar A2).

Karena kata-kata baru tersebut menurut definisinya benar-benar baru dan dengan demikian juga tidak dapat diprediksi, asumsi awal kami dalam Simulasi 1 adalah bahwa waktu rata-rata untuk menyelesaikan pemeriksaan keakraban pada item-item ini, t ( L 1 ), akan sama dengan α 1 (lihat Persamaan 1 ), waktu maksimum untuk menyelesaikan L 1 . Hasil simulasi menggunakan parameter model yang paling sesuai (lihat Tabel 6 ) juga ditunjukkan pada Gambar 4 . Seperti yang dapat dilihat, model tersebut mensimulasikan ukuran dependen untuk kata-kata frekuensi menengah dan tinggi dengan cukup baik tetapi kurang berhasil dengan kata-kata frekuensi terendah dan kata-kata baru (RMSD = 0,590). (Untuk memberikan beberapa dasar untuk mengevaluasi kesesuaian ini, pertimbangkan bahwa kecocokan model yang baik biasanya menghasilkan RMSD ~ 0,3; lihat Veldre et al. 2023 ).

Untuk kata-kata yang diketahui, model tersebut secara sistematis meremehkan proporsi fiksasi tunggal dan melebih-lebihkan proporsi lompatan. Meskipun perbedaan antara nilai yang diamati dan disimulasikan untuk kata-kata log 10 (frekuensi) = 3 membingungkan, kami menduga bahwa nilai yang disimulasikan lebih sesuai dengan apa yang diharapkan karena, dalam materi kami, jumlah kata dalam kelas ini cukup kecil ( N  = 3 vs. N  ≥ 14 di setiap kelas frekuensi lainnya), dan karena keberadaan efek frekuensi kata di mana-mana , atau temuan bahwa kata-kata dengan frekuensi lebih rendah biasanya menerima fiksasi yang lebih banyak dan lebih lama daripada kata-kata dengan frekuensi lebih tinggi (lihat Rayner 1998 , 2009 ).

Untuk kata-kata baru, model tersebut kurang memprediksi ukuran durasi fiksasi (misalnya, durasi fiksasi pertama yang disimulasikan 18 ms lebih pendek dari yang diamati) dan proporsi fiksasi tunggal (sebesar 0,12) tetapi lebih memprediksi proporsi fiksasi ulang (sebesar 0,14). Kesesuaian yang buruk dengan kata-kata baru diantisipasi mengingat tujuan dari latihan pemodelan ini adalah untuk membuat kesimpulan tentang pemrosesannya, tetapi dengan praanggapan bahwa pembaca mungkin akan memperlakukan kata-kata yang dikenal dan baru secara berbeda.

Kecocokan model yang buruk dalam Simulasi 1 disebabkan oleh fakta bahwa satu set nilai parameter harus secara simultan mengakomodasi kata-kata yang dikenal dan baru. Sifat masalah ini dapat dipahami dengan mempertimbangkan α1 , parameter yang mengendalikan waktu maksimum yang diperlukan untuk menyelesaikan tahap awal pemrosesan leksikal, t ( L1 ), pada kata tertentu. Karena nilai α1 sangat menentukan durasi t ( L1 ) dan dengan demikian berapa lama kata akan difiksasi (lihat Persamaan 1 ), nilai α1 harus cukup kecil untuk memastikan bahwa kata-kata baru tidak menerima fiksasi yang sangat panjang tetapi cukup besar untuk memastikan bahwa kata-kata yang dikenal tidak menerima fiksasi yang sangat pendek. Meskipun nilai paling sesuai dari parameter ini ( α1 = 92  ms; lihat Tabel 6 ) dengan demikian mencoba mengakomodasi kedua tujuan yang bertentangan ini, Gambar 4 menunjukkan bahwa nilai paling sesuai dari α1 tidak cukup untuk secara akurat mensimulasikan ukuran gerakan mata pada dua jenis kata. Hal ini menunjukkan keterbatasan mendasar dari model EZ Reader standar—bahwa model ini tidak dapat menjelaskan secara bersamaan mengapa fiksasi pada kata-kata yang dikenal sepanjang itu sementara fiksasi pada kata-kata baru tidak terlalu panjang. Tujuan dari Simulasi 2 adalah untuk mengatasi keterbatasan ini.

4.3 Simulasi 2
Bahasa Indonesia: Untuk mengatasi batasan yang diidentifikasi dalam Simulasi 1, kami menyelesaikan simulasi kedua untuk lebih eksplisit membahas apa yang mungkin terjadi ketika pembaca menemukan kata-kata yang sama sekali baru. Simulasi kedua ini memperkenalkan asumsi tenggat waktu pemrosesan leksikal. Dengan penjelasan ini, setiap kali pemrosesan leksikal gagal untuk diselesaikan (seperti ketika kata baru ditemukan) setelah beberapa waktu, diwakili oleh parameter θ , perhatian beralih ke kata berikutnya, dan program saccadic juga dimulai untuk menggerakkan mata ke kata berikutnya. Setiap nilai t ( L 1 ) yang melebihi θ dengan demikian ditetapkan sama dengan θ ms. Meskipun sifat tepat dari pemrosesan yang terjadi hingga tenggat waktu pemrosesan tidak akan ditentukan secara rinci di sini, itu mungkin akan mencakup pengodean bentuk kata baru dan informasi apa pun tentang maknanya yang telah diperoleh dari konteks kalimat sebelumnya, yang memungkinkan representasi awal dari item tersebut untuk dibentuk dalam leksikon mental. Pemrosesan normal kemudian akan dilanjutkan, memungkinkan perhatian dan mata beralih ke kata berikutnya dan mungkin sejumlah integrasi pasca-leksikal dari kata baru tersebut.

Untuk menguji kelayakan penjelasan sederhana tentang kata-kata baru ini, kami mereplikasi simulasi sebelumnya menggunakan nilai parameter pemrosesan leksikal dan θ (lihat Tabel 6 ) yang memaksimalkan kebaikan-kesesuaian antara rata-rata yang diamati dan disimulasikan, kelas frekuensi, dan ukuran dependen (RMSD = 0,458). Perbandingan Simulasi 1 dan 2 menunjukkan bahwa pengenalan tenggat waktu pemrosesan leksikal meningkatkan kesesuaian model: Seperti yang ditunjukkan Gambar 4 , model sekarang menyediakan kesesuaian yang wajar dari kata-kata yang dikenal dan yang baru. Misalnya, Simulasi 2 sekarang memprediksi tingkat fiksasi tunggal dan refiksasi yang jauh lebih dekat dengan yang diamati dengan kata-kata yang dikenal. Dan untuk kata-kata baru, Simulasi 2 sekarang hanya memprediksi deviasi 3 ms antara durasi fiksasi pertama yang diamati dan disimulasikan, deviasi 0,01 dalam proporsi fiksasi tunggal, dan tidak ada deviasi signifikan dalam proporsi refiksasi.

4.4 Diskusi Sementara
Pengenalan batas waktu pemrosesan memungkinkan EZ Reader untuk mensimulasikan temuan bahwa baik kata-kata yang dikenal maupun kata-kata baru bukanlah penerima fiksasi yang terlalu panjang atau pendek. Selain itu, gagasan batas waktu pemrosesan untuk memulai sakade bukanlah hal baru; gagasan ini telah diusulkan dalam model lain dari kontrol gerakan mata (misalnya, Engbert et al. 2005 ; Henderson dan Ferreira 1990 ; Li dan Pollatsek 2020 ; Reilly 1993 ; Reilly dan Radach 2006 ) dan sebelumnya juga telah digunakan dalam kerangka kerja EZ Reader (Reichle et al. 2012 ) untuk menjelaskan fiksasi panjang yang diamati dalam “membaca” z -string, paradigma eksperimental di mana partisipan diinstruksikan untuk “berpura-pura” membaca teks di mana semua huruf telah diganti dengan z (misalnya, lihat Rayner dan Fischer 1996 ). Meskipun masih belum jelas apakah asumsi ini diperlukan untuk menjelaskan gerakan mata yang diamati dengan kata-kata baru kami, simulasi kami menunjukkan bahwa asumsi tersebut cukup . Dan dapat dikatakan, asumsi tersebut cukup masuk akal karena melibatkan operasi kognitif yang mungkin berada di bawah beberapa tingkat kendali strategis (misalnya, dengan demikian memungkinkan perilaku membaca adaptif seperti membaca sekilas teks terjemahan yang ditampilkan dengan cepat dalam film; lihat Reichle et al. 2021), berbeda dengan asumsi dan/atau parameter yang mengendalikan pemrograman dan eksekusi saccadic, yang cenderung ditetapkan di seluruh tugas dan dengan demikian berada di luar kendali strategis.

Mengingat penjelasan sementara kami tentang bagaimana pembaca menghadapi kata-kata baru saat pertama kali ditemui, rangkaian simulasi kedua kami merupakan upaya untuk menjelaskan bagaimana pembaca menanggapi kata-kata baru saat ditemui selama paparan keempat (yaitu, selama blok uji coba terakhir). Selain itu, rangkaian simulasi kedua ini berupaya untuk lebih memahami bagaimana manipulasi spasi kami dapat memengaruhi pembelajaran kata-kata baru sebagaimana diindeks oleh pola gerakan mata peserta kami.

Seperti yang disebutkan sebelumnya, ada empat alasan yang tidak saling eksklusif tentang mengapa penjarakan uji coba pembelajaran bermanfaat. Yang pertama adalah bahwa efek penjarakan mencerminkan biaya yang terkait dengan uji coba pembelajaran massal yang berasal dari materi yang akan dipelajari menjadi lebih familiar ketika terjadi secara berurutan, yang menyebabkan materi yang diulang menjadi kurang diperhatikan dan/atau dikodekan. Yang kedua adalah bahwa efek penjarakan mencerminkan keuntungan inheren yang berasal dari pengodean materi yang akan dipelajari di berbagai konteks, yang lebih mungkin bervariasi dengan presentasi yang dijarakkan versus massal. Yang ketiga adalah bahwa setiap representasi materi yang akan dipelajari memiliki ambang aktivasi istirahat yang harus dilampaui untuk menjadi aktif dalam memori kerja, dan bahwa pengulangan yang dijarakkan lebih mungkin memberikan peluang untuk menurunkan ambang batas istirahat dengan memungkinkan mereka mencapai nilai minimalnya di antara pengulangan. Terakhir, efek spasi mungkin mencerminkan keuntungan tambahan yang diperoleh dari dipaksa mengingat materi yang akan diingat dari memori jangka panjang daripada, misalnya, sekadar mempertahankan materi dalam memori kerja selama interval retensi pendek dalam kondisi massal. Meskipun simulasi kami tidak sepenuhnya diagnostik tentang akun mana di atas yang paling baik menjelaskan eksperimen kami, seperti yang akan ditunjukkan di bawah ini, simulasi tersebut menawarkan beberapa wawasan tentang bagaimana kata-kata baru dipelajari selama membaca di seluruh presentasi spasi versus massal.

Simulasi yang dilaporkan di bawah ini diselesaikan dengan menggunakan model seperti yang dijelaskan sebelumnya, tetapi menyesuaikan model dengan data gerakan mata yang dikumpulkan dari blok keempat percobaan. Hal ini dilakukan untuk memfokuskan upaya kami dalam menjelaskan efek maksimal pembelajaran dengan membandingkan pertemuan pertama dengan kata-kata baru dengan pertemuan keempat dan terakhir. Selain itu, simulasi diselesaikan dua kali, dengan menggunakan data gerakan mata dari percobaan spasi dalam Simulasi 3 dan percobaan massa dalam Simulasi 4. Hal ini diperlukan karena efek manipulasi spasi tidak terlokalisasi pada kata-kata baru, tetapi terlihat jelas di semua kata dalam kalimat kami. Dengan demikian, tujuan kami adalah untuk memberikan gambaran global tentang bagaimana penyajian spasi versus massa kata-kata baru dapat memengaruhi perilaku membaca peserta kami dan sifat dari apa yang dipelajari tentang kata-kata baru sebagai akibat dari pengalaman ini. Karena tidak mungkin untuk memastikan seberapa banyak peserta belajar tentang kata-kata baru selama percobaan, kami menggunakan model untuk mengukur efek pembelajaran dengan memperkenalkan dua asumsi model akhir. Kedua asumsi ini dimotivasi oleh intuisi bahwa peserta kami mungkin bervariasi dalam hal seberapa banyak mereka belajar tentang kata-kata baru individual dari pengalaman mereka.

Oleh karena itu, asumsi pertama ini adalah bahwa beberapa kata baru mungkin belum cukup dipelajari bahkan setelah tiga kali pertemuan, yang secara efektif mengakibatkan batas waktu pemrosesan leksikal ditimbulkan dengan beberapa probabilitas bukan nol, yang direpresentasikan oleh parameter p ( θ ). Asumsi kedua adalah, untuk kata-kata baru yang dipelajari, kualitas atau kekuatan representasinya mungkin bervariasi di antara peserta dan/atau item. Asumsi kedua ini diwujudkan dengan membiarkan frekuensi rata-rata kata-kata baru yang dipelajari, frekuensi novel , untuk mengambil nilai apa pun antara 1 dan 3. (Nilai parameter ini dengan demikian menandakan seberapa baik kata-kata baru direpresentasikan dalam memori setelah pertemuan ketiga, dengan nilai tersebut kemudian digunakan dalam Persamaan ( 1 )). Dengan demikian, dalam Simulasi 3 dan 4, nilai dari kedua parameter ini, serta nilai yang mengendalikan laju pemrosesan leksikal dan batas waktu pemrosesan leksikal, dipilih lagi untuk memaksimalkan kebaikan-kesesuaian antara rata-rata ukuran gerakan mata yang diamati dan disimulasikan (lihat Data S1 dan S2 ). Nilai parameter yang paling sesuai ditunjukkan pada Tabel 6 .

4.5 Simulasi 3
Seperti yang ditunjukkan, simulasi ini adalah tentang pertemuan terakhir para peserta dengan kata-kata baru dalam kondisi penyajian berjarak. Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5 , model tersebut memberikan penjelasan yang memadai tentang data gerakan mata (RMSD = 0,364). Seperti yang ditunjukkan Tabel 6 , nilai parameter yang paling sesuai dalam simulasi ini dan Simulasi 2 tidak berbeda, dengan perbedaan yang paling mencolok adalah pengurangan dalam tingkat keseluruhan pemrosesan leksikal (lih., α 1  = 98 vs. 84 ms dalam Sim. 2 vs. 3, masing-masing). Pengurangan dalam tingkat pemrosesan leksikal selama blok terakhir percobaan eksperimental ini konsisten dengan hipotesis bahwa para peserta belajar lebih banyak dari pengalaman mereka daripada sekadar kata-kata baru; dengan kata lain, simulasi menunjukkan bahwa pembacaan kalimat-kalimat yang di dalamnya kata-kata baru tertanam juga tampak mendapat manfaat dari pengulangan, dengan pengurangan dalam waktu membaca keseluruhan mereka dari pertemuan pertama hingga keempat, mungkin karena priming pengulangan (misalnya, lihat Drieghe dan Chan Seem 2022 ). Akan tetapi, perlu dicatat juga bahwa, selain dari pengurangan waktu membaca secara keseluruhan ini, bukti untuk pembelajaran kata-kata baru itu sendiri cukup sederhana. Seperti yang ditunjukkan Tabel 6 , parameter yang paling sesuai menunjukkan bahwa, rata-rata, kata-kata baru dikodekan/diwakili hanya sekali di tiga pengulangan (frekuensi baru  = 1), dan bahwa mayoritas kata-kata baru tidak benar-benar diproses seperti kata-kata yang dikenal, tetapi sebaliknya membangkitkan tenggat waktu pemrosesan leksikal 63% dari waktu [ p ( θ ) = 0,63]. Meskipun temuan terakhir ini tampaknya menunjukkan bahwa peserta kami mempelajari sedikit tentang kata-kata baru dalam percobaan kami, hasil perilaku kami menunjukkan sebaliknya. Perbedaan yang tampak ini mungkin disebabkan oleh fakta bahwa ukuran pelacakan mata kami lebih peka terhadap keuntungan apa pun dalam kefasihan pengkodean kata yang diperoleh dari pembelajaran ortografis daripada isi pembelajaran itu. Selain itu, sejumlah pembelajaran mungkin telah terjadi selama blok uji coba terakhir—pembelajaran yang akan berkontribusi pada hasil perilaku tetapi bukan pelacakan mata kami.

4.6 Simulasi 4
Simulasi berikutnya adalah tentang pertemuan terakhir peserta kami dengan kata-kata baru dalam kondisi penyajian massal. Seperti yang ditunjukkan Gambar 6 , meskipun model memberikan gambaran yang memadai tentang data gerakan mata, kesesuaian keseluruhan tidak seakurat simulasi sebelumnya (RMSD = 0,560). Seperti yang ditunjukkan Tabel 6 , parameter yang paling sesuai dalam simulasi ini cukup mirip dengan yang ada dalam Simulasi 3, tetapi dengan pengurangan yang jelas dalam nilai parameter yang menentukan bagaimana frekuensi kata memengaruhi laju pemrosesan leksikal (lih., α 2  = 6,4 vs. 1,7 untuk Simulasi 3 vs. 4, masing-masing). Dan mungkin bertentangan dengan intuisi, ada lebih banyak bukti untuk pembelajaran kata baru dalam simulasi ini. Seperti yang ditunjukkan Tabel 6 , parameter yang paling sesuai menunjukkan bahwa, rata-rata, kata-kata baru dikodekan/diwakili tiga kali dalam tiga pengulangan (frekuensi baru  = 3), dan bahwa kata-kata tersebut memunculkan batas waktu pemrosesan leksikal lebih jarang dibandingkan dengan Simulasi 3 [lih., p ( θ ) = 0,49 vs. 0,63 untuk Simulasi 3 vs. 4, masing-masing].

4.7 Diskusi Sementara
Latihan pemodelan sebelumnya dimaksudkan untuk menjelaskan tiga pertanyaan dasar: (1) Bagaimana kata-kata baru yang tidak dikenal diproses saat pertama kali ditemukan? (2) Bagaimana kata-kata baru dipelajari melalui pertemuan berikutnya? (3) Apakah pembelajaran ini dipengaruhi oleh apakah kata-kata baru ditemukan secara terpisah atau massal? Kami berpendapat bahwa simulasi tersebut bermanfaat karena memberikan informasi yang berkaitan dengan dua pertanyaan pertama. Namun, kami juga mengakui bahwa simulasi tersebut kurang meyakinkan terkait pertanyaan terakhir.

Pertama, penting untuk dicatat bahwa, hingga saat ini, semua model kontrol gerakan mata selama membaca telah berbagi asumsi tambahan bahwa semua kata yang “dibaca” diketahui (yaitu, dalam kosakata model) dan dengan demikian dapat diidentifikasi (lihat Reichle 2021 ). Meskipun model sebelumnya telah memasukkan tenggat waktu pemrosesan leksikal yang mirip dengan yang diadopsi di sini (misalnya, Henderson dan Ferreira 1990 ), itu digunakan di sini untuk menjelaskan bagaimana pembaca mengatasi situasi menemukan kata yang tidak dikenal (yaitu, kata baru)—situasi yang terlalu umum, terutama dalam lingkungan pendidikan. Akun yang diberikan sederhana dan cukup untuk menjelaskan temuan utama percobaan kami. Akun ini adalah bahwa, ketika pembaca menemukan kata baru, mereka melepaskan diri dari “mode” membaca normal (yaitu, urutan proses yang dijelaskan oleh versi standar EZ Reader) dan sebaliknya memfokuskan perhatian mereka pada menyimpulkan arti kata baru dari konteks kalimat sebelumnya dan/atau mengodekan informasi tentang kata baru ke dalam memori. Pernyataan terakhir didukung oleh fakta bahwa, di seluruh pengulangan, indikator pemrosesan gerakan mata menunjukkan bahwa kata-kata baru menjadi lebih mudah dikodekan dan/atau diidentifikasi.

Kedua, seperti yang ditunjukkan, percobaan kami memberikan bukti bahwa kata-kata baru dipelajari karena, di seluruh pengulangan, kata-kata baru tersebut menerima fiksasi yang lebih sedikit dan lebih pendek. Namun, yang sama pentingnya adalah bahwa percobaan kami memberikan bukti bahwa peserta kami juga mempelajari tentang kalimat-kalimat yang di dalamnya terdapat kata-kata baru. Di seluruh pengulangan, kata-kata dalam kalimat tersebut juga menerima fiksasi yang lebih sedikit dan lebih pendek. Fakta bahwa EZ Reader mengakomodasi efek pengulangan ini melalui pengurangan kecil dalam nilai parameter pemrosesan leksikalnya menunjukkan bahwa laju pemrosesan leksikal mungkin tidak statis dalam individu tetapi mungkin berubah dalam interval waktu yang pendek atau beradaptasi dengan cepat terhadap tuntutan tugas yang berubah.

Akhirnya, meskipun bukti untuk efek diferensial dari penyajian kata-kata baru yang diberi jarak versus yang dipadatkan masih samar-samar, hasil simulasi patut diperhatikan karena apa yang disarankannya. Misalnya, fakta bahwa model memberikan penjelasan kuantitatif yang lebih baik tentang kondisi yang diberi jarak versus yang dipadatkan (RMSD = 0,364 vs. 0,560 untuk Sim. 3 vs. 4, masing-masing) menunjukkan bahwa ada faktor-faktor di luar cakupan model dalam kondisi yang terakhir—faktor-faktor yang memengaruhi gerakan mata peserta dengan cara yang tidak dijelaskan dengan baik oleh EZ Reader. Salah satu faktor tersebut mungkin adalah beberapa derajat kurangnya perhatian dalam kondisi yang dipadatkan, di mana kalimat yang berisi kata baru tertentu disajikan empat kali secara berurutan. Jika benar, maka pengurangan waktu membaca kalimat yang mungkin dikaitkan dengan pembelajaran (sebagaimana penjelasan kami tentang Sim. 3) mungkin mencerminkan perilaku yang lebih mirip dengan skimming (lihat Reichle et al. 2021 ), dengan fiksasi yang lebih pendek dan gerakan mata yang lebih panjang. Dan sejauh perilaku ini bersifat global, perilaku tersebut seharusnya berlaku juga untuk kata-kata baru, sehingga membesar-besarkan efek nyata pembelajaran melalui penyertaan perilaku yang benar-benar mencerminkan kurangnya perhatian dan/atau usaha. Ini mungkin memungkinkan bacaan yang “cukup baik” bagi peserta untuk mematuhi tuntutan tugas percobaan kami (lihat Ferreira dan Patson 2007 ). Meskipun akun ini bersifat spekulatif dan post hoc, pengurangan durasi tatapan dan peningkatan tingkat lompatan dalam kondisi presentasi massal konsisten dengan gagasan bahwa presentasi kalimat yang berulang mungkin telah menyebabkan peserta melepaskan diri dari kalimat-kalimat ini dan/atau mengerahkan lebih sedikit usaha dalam mengodekan kata-kata baru. Untuk menguji hipotesis ini, satu simulasi akhir diselesaikan.

4.8 Simulasi 5
Simulasi terakhir ini juga merupakan pertemuan terakhir partisipan dengan kata-kata baru dalam kondisi presentasi massal, sesuai Simulasi 4. Namun, daripada membiarkan kata-kata baru mengambil beberapa nilai frekuensi (yaitu, sebagaimana ditentukan oleh parameter frekuensi novel ), prediktabilitas cloze kata-kata baru dibiarkan bervariasi dengan memperkenalkan parameter prediktabilitas novel , konsisten dengan asumsi bahwa kata-kata baru ini sangat dapat diprediksi dengan konteks kalimatnya karena kalimat dan kata-kata tersebut secara aktif dipertahankan dalam memori kerja partisipan di seluruh pertemuan berturut-turut dengan kalimat-kalimat tersebut. Seperti yang ditunjukkan Gambar 6 , asumsi ini menghasilkan kebaikan-kesesuaian keseluruhan (RMSD = 0,505) yang sedikit lebih baik daripada yang diperoleh dalam Simulasi 4. Seperti yang ditunjukkan Tabel 6 , parameter paling sesuai dalam simulasi ini juga sangat mirip dengan yang ada dalam Simulasi 4, dengan nilai-nilainya menunjukkan bahwa, rata-rata, kata-kata baru dikodekan hanya sekali (frekuensi novel  = 1) tetapi memiliki prediktabilitas cloze yang tinggi (prediktabilitas novel  = 0,85). Akhirnya, meskipun fakta bahwa nilai frekuensi novel yang sama diperoleh untuk kondisi spasi (Sim. 3) dan massa (Sim. 5) mungkin tampak bertentangan dengan bukti perilaku kami yang menunjukkan bahwa ada lebih banyak pembelajaran ortografis dalam kondisi sebelumnya daripada kondisi terakhir, penting untuk dicatat bahwa efek keseluruhan frekuensi kata juga lebih jelas dalam simulasi kondisi sebelumnya daripada kondisi terakhir (yaitu, α 2  = 6,4 vs. 1,6 untuk Sims. 3 vs. 5, masing-masing). Ini menunjukkan bahwa, dalam memilih nilai parameter yang paling sesuai untuk dua simulasi, kata-kata baru diperlakukan lebih seperti kata-kata yang dikenal dalam kondisi massa daripada kondisi spasi karena model tersebut dapat menggunakan atau mengambil keuntungan dari rentang penuh nilai frekuensi yang mungkin dalam kondisi sebelumnya tetapi tidak yang terakhir. Akun ini jelas spekulatif tetapi tetap saja sugestif.

5 Diskusi Umum
Meskipun efek spasi temporal adalah salah satu yang paling mapan dalam psikologi kognitif (Wiseheart et al. 2019 ), penerapannya pada pembelajaran bentuk ortografi selama membaca mandiri relatif diabaikan. Memahami bagaimana spasi temporal memengaruhi pembelajaran bentuk ortografi secara khusus penting karena, sebagai properti distribusi kata-kata tertulis, hal itu dapat berpotensi untuk meningkatkan efisiensi pembelajaran kata-kata tertulis dalam lingkungan pendidikan. Eksperimen saat ini menyelidiki pengaruh spasi temporal pada pembelajaran bentuk ortografi pembaca terampil dari dua perspektif utama: pendekatan pertama adalah mengumpulkan data empiris dari gerakan mata subjek manusia selama pembelajaran ortografi, sebagai tambahan terhadap ukuran hasil dari peristiwa pembelajaran tersebut sebagaimana dinilai oleh dua pasca-tes pengetahuan bentuk ortografi (pilihan ortografi dan ejaan-ke-dikte); pendekatan komplementer kedua menggunakan model komputer gerakan mata pembaca untuk melakukan simulasi dengan tujuan mendapatkan wawasan tentang proses mental yang mungkin terlibat ketika pembaca menemukan kata-kata baru dalam kalimat tertulis.

5.1 Tahap Pembelajaran Ortografi
Selama fase pembelajaran ortografi, gerakan mata dipantau saat peserta membaca kalimat bermakna yang berisi kata-kata baru yang disematkan sebanyak empat kali; setengah dari kalimat disajikan secara massal dan setengahnya disajikan secara berjarak. Empat temuan utama dari fase pembelajaran ortografi dalam eksperimen tersebut dicatat.

Pertama, mengacu pada data yang dilaporkan oleh Koval ( 2019 ), kami memperkirakan bahwa durasi fiksasi pada item yang padat akan berkurang lebih cepat daripada durasi fiksasi pada item yang diberi jarak antara paparan visual pertama dan kedua. Namun, kami hanya menemukan interaksi dua arah pada durasi tatapan; tidak ada interaksi seperti itu pada durasi fiksasi pertama atau total waktu membaca. Lebih jauh, ketika diperiksa lebih dekat, interaksi dua arah pada durasi tatapan mengungkapkan pola yang berlawanan dengan yang diharapkan: fiksasi pada item yang diberi jarak berkurang dari paparan visual pertama ke kedua, tetapi fiksasi pada item yang padat tidak. Dengan demikian, pola durasi fiksasi pada paparan visual awal dalam eksperimen saat ini tidak selaras dengan yang dilaporkan oleh Koval ( 2019 ), satu-satunya eksperimen pembelajaran ortografis lainnya di mana ukuran gerakan mata digunakan untuk memeriksa efek jarak pada tingkat percobaan individu.

Kedua, kami mengantisipasi bahwa item yang diberi spasi, secara umum, akan menarik durasi fiksasi yang lebih lama daripada item yang dimassa. Untuk menjawab pertanyaan ini, kami akan mempertimbangkan temuan kami berkenaan dengan ukuran durasi fiksasi awal secara terpisah dari ukuran akhir. Durasi fiksasi pertama dan durasi tatapan adalah ukuran pemrosesan awal yang sering ditafsirkan sebagai mencerminkan proses identifikasi leksikal (Rayner 1998 , 2009 ). Temuan yang jelas dalam penelitian ini adalah tidak adanya efek spasi temporal pada ukuran ini (dengan pengecualian interaksi dua arah tunggal yang dijelaskan di atas). Pola ini tidak diharapkan mengingat temuan sebelumnya. Misalnya, Koval ( 2019 ) menemukan perbedaan dalam durasi fiksasi pertama dan durasi tatapan, dan Pagán dan Nation ( 2019 ) menemukan perbedaan dalam durasi tatapan. Beralih ke total waktu membaca, efek kondisi diamati pada ukuran pemrosesan akhir ini. Seperti yang diantisipasi, paparan berjarak selama pembelajaran menarik waktu baca total yang lebih lama daripada paparan massal, konsisten dengan pola yang diamati oleh Pagán dan Nation ( 2019 ) dan Koval ( 2019 ), dan juga dengan penelitian sebelumnya tentang pembelajaran semantik yang menunjukkan bahwa peserta memilih untuk menghabiskan lebih sedikit waktu selama pembelajaran item massal daripada item berjarak (Krug et al. 1990 ; Shaughnessy et al. 1972 ).

Dengan demikian, sementara hasil eksperimen saat ini untuk total waktu membaca selaras dengan pekerjaan sebelumnya yang menunjukkan bahwa item yang diberi jarak menarik lebih banyak pemrosesan daripada item yang dipadatkan, tidak adanya efek ini pada ukuran durasi fiksasi awal kami kontras dengan temuan sebelumnya. Apa yang mungkin menjelaskan perbedaan ini tidak jelas. Namun, satu kemungkinan penting untuk dipertimbangkan adalah bahwa variasi dalam tuntutan tugas antara studi mungkin telah berkontribusi pada pola hasil yang berbeda. Misalnya, Pagán dan Nation ( 2019 ) menggunakan paradigma pembelajaran ortografi insidental di mana keakraban dengan bentuk dan makna ortografi baru dibiarkan terbentuk secara bertahap. Koval ( 2019 ), di sisi lain, menggunakan paradigma pembelajaran yang disengaja di mana makna kata target diberikan kepada peserta sebelum setiap percobaan, sebuah pendekatan yang seharusnya berarti bahwa pembaca tidak harus bekerja keras selama membaca kalimat untuk mengabstraksikan makna untuk kata-kata baru; sebaliknya, mereka hanya harus mengaitkan makna yang diberikan kepada mereka dengan kata baru yang mereka lihat selama membaca kalimat. Dalam eksperimen saat ini, kami menggunakan paradigma pembelajaran yang disengaja dengan instruksi umum kepada peserta bahwa mereka harus mencoba mempelajari apa yang mereka baca. Makna kata baru hanya tersedia bagi peserta dari konteks kalimat yang mengelilinginya. Sementara minat kami adalah pada pembelajaran bentuk ortografis, karena kami tidak menentukan sifat kata baru apa yang harus dipelajari peserta, kemungkinan besar mereka mencoba untuk menyimpulkan makna selama membaca dengan mengacu pada konteks kalimat di sekitarnya dan untuk memperoleh bentuk ortografisnya. Dengan demikian, ada kemungkinan bahwa variasi dalam tuntutan tugas dapat memunculkan penerapan “mode” membaca strategis yang dimaksudkan untuk memaksimalkan penyandian bentuk dan makna. Durasi fiksasi yang sangat lama dari peserta dalam eksperimen saat ini, khususnya pada total waktu membaca, mendukung kemungkinan interpretasi ini. Memang, dalam konteks lain, pengaruh tuntutan tugas pada kinerja telah diakui memengaruhi gerakan mata selama membaca; misalnya, membaca ‘tanpa berpikir’ dan membaca sekilas (lihat Reichle 2021 ). Selain itu, ada beberapa bukti bahwa mengharuskan peserta untuk menyimpulkan makna kata baru selama pembelajaran memunculkan durasi fiksasi yang lebih lama daripada saat tidak diperlukan kesimpulan seperti itu (Elgort et al. 2024 ). Mengingat hal ini, penting bagi penelitian mendatang untuk memberikan perhatian khusus pada tuntutan tugas pembelajaran ortografis, terutama pada faktor-faktor seperti intensionalitas pembelajaran dan sejauh mana peserta perlu mengabstraksi makna selama membaca. Penelitian mendatang mungkin berusaha untuk membandingkan paradigma pembelajaran intensional dengan pembelajaran insidental sebagai sarana untuk mengevaluasi penjelasan ini.

Ketiga, pada durasi tatapan dan total waktu membaca, ada bukti pengurangan dalam durasi fiksasi di keempat paparan, terlepas dari apakah item tersebut dialami secara berurutan atau tersebar dalam waktu. Kami tidak mendaftarkan hipotesis sebelumnya mengenai pengaruh jumlah percobaan, tetapi temuan ini sesuai dengan beberapa lainnya. Misalnya, penelitian dengan anak-anak (Joseph dan Nation 2018 ; Wegener et al. 2020 ) dan orang dewasa (Elgort et al. 2018 ; Ginestet et al. 2020 , 2021 ; Joseph et al. 2014 ) telah melaporkan bahwa ketika pengalaman visual dengan kata-kata tertulis baru meningkat, durasi fiksasi memendek, yang menunjukkan bahwa efisiensi membaca meningkat dengan keakraban yang terkumpul dan kemungkinan mencerminkan pengaruh pembelajaran.

Akhirnya, kami mengamati sejumlah besar kata target yang terlewati selama fase pembelajaran ortografi. Menariknya, meskipun tidak ada perbedaan keseluruhan dalam tingkat penghilangan kata sebagai fungsi dari apakah item tersebut telah disusun secara massal atau diberi jarak, tingkat penghilangan kata meningkat pada paparan 1–3 dalam kedua kondisi; namun, pada paparan 4, tingkat penghilangan kata untuk item yang disusun secara massal lebih besar daripada tingkat penghilangan kata untuk item yang diberi jarak.

5.2 Tahap Uji Coba
Setelah penundaan singkat setelah fase pembelajaran ortografis, partisipan menyelesaikan pilihan ortografis (memori pengenalan) atau tes akhir ejaan-ke-diktean (memori ingatan-isyarat). Mengacu pada literatur substansial yang berkaitan dengan efek spasi (Cepeda et al. 2006 ; Wiseheart et al. 2019 ), selain bukti yang muncul dari studi yang menyelidiki bagaimana spasi memengaruhi pembelajaran bentuk ortografis selama membaca (Koval 2019 ; Wegener, Wang, Beyersmann, Nation, et al. 2022 ; Wegener, Wang, Beyersmann, Reichle, et al. 2023 ), kami mengantisipasi bahwa menyebarkan paparan ke kata-kata baru akan menghasilkan performa yang lebih kuat pada tes pengenalan dan ingatan isyarat bentuk ortografis selanjutnya daripada paparan berurutan. Hipotesis ini didukung. Pada tugas pilihan ortografis, peserta mengidentifikasi ejaan yang benar dari serangkaian pengalih perhatian dengan lebih akurat ketika item telah disebarkan selama pembelajaran (rata-rata = 70%) daripada ketika kata-kata muncul dalam kalimat berurutan (rata-rata = 48%), sebuah temuan yang konsisten dengan keberadaan efek spasi dalam memori pengenalan. Pola yang sama terjadi pada tugas ejaan-ke-dikte, dengan akurasi yang lebih tinggi dalam kondisi spasi (rata-rata = 44%) daripada kondisi massa (rata-rata = 28%), sebuah temuan yang konsisten dengan keberadaan efek spasi dalam memori mengingat-isyarat. Temuan efek spasi pada ukuran spesifik pembelajaran bentuk ortografis menambah kumpulan karya yang berkembang di area ini (Koval 2019 ; Wegener, Wang, Beyersmann, Nation, et al. 2022 ; Wegener, Wang, Beyersmann, Reichle, et al. 2023 ; Wegener et al. 2023) dan selaras dengan temuan dalam domain luas pembelajaran verbal (terutama semantik) (Cepeda et al. 2006 ; Wiseheart et al. 2019 ). Lebih jauh, besarnya keuntungan item yang diberi spasi temporal dibandingkan item yang dimassa tidak berbeda secara signifikan sebagai fungsi dari ukuran hasil yang digunakan, konsisten dengan temuan terbaru yang berkaitan dengan pembelajaran bentuk ortografis setelah membaca mandiri (Wegener, Wang, Beyersmann, Reichle, et al. 2023 ). Bersama-sama, temuan ini mendukung sensitivitas kedua ukuran—pilihan ortografi dan ejaan-ke-dikte—terhadap efek spasi dalam paradigma pembelajaran ortografi.

Dalam analisis terpisah, kami berusaha untuk menghubungkan gerakan mata peserta selama fase pembelajaran dengan kinerja mereka pada pasca-tes pembelajaran bentuk ortografis. Skor dibuat yang mencerminkan total waktu yang dihabiskan peserta untuk memfiksasi pada kata-kata target di masing-masing dari empat paparan visual untuk setiap item, yang kemudian digunakan sebagai prediktor akurasi respons pasca-tes pada tugas pilihan ortografis dan ejaan-ke-dikte. Kami mengantisipasi bahwa item yang menerima waktu total lebih lama selama fase pembelajaran ortografis akan lebih mungkin ditanggapi secara akurat daripada item yang menerima waktu total lebih pendek selama pembelajaran. Hipotesis yang berkaitan dengan pembelajaran bentuk ortografis ini didukung dan selaras dengan pekerjaan sebelumnya yang menunjukkan bahwa fiksasi yang lebih lama selama membaca dikaitkan dengan ingatan makna yang lebih baik (Chaffin et al. 2001 ; Williams dan Morris 2004 ). Satu-satunya upaya lain untuk menghubungkan gerakan mata selama pembelajaran item yang diberi jarak dan dimassa dengan kinerja selanjutnya pada tes pasca yang mengevaluasi hasil pembelajaran itu (Koval 2019 ) sulit ditafsirkan sehubungan dengan pembelajaran bentuk ortografis khususnya karena ukuran hasilnya tidak murni: ukuran komposit digunakan yang dapat mencerminkan pengaruh gabungan dari fonologi, semantik, dan ortografi. Hasil saat ini, menggunakan ukuran pembelajaran bentuk ortografis yang lebih murni, memberikan bukti yang lebih jelas yang menghubungkan waktu yang dihabiskan selama membaca dengan keberhasilan pembelajaran bentuk ortografis. Pekerjaan di masa depan mungkin menyelidiki apakah dan bagaimana waktu yang dihabiskan selama membaca berinteraksi dengan jarak untuk memengaruhi pembelajaran bentuk ortografis.

5.3 Simulasi
Simulasi kami menggunakan model EZ Reader tidak dimaksudkan untuk memberikan gambaran pasti tentang hasil kami, tetapi sebaliknya dimaksudkan untuk menyoroti kompleksitas penggunaan gerakan mata untuk memahami temuan penting yang terkait dengan membaca dan memori—bagaimana pembaca mempelajari kata-kata dari konteksnya melalui pengulangan yang berjarak versus yang padat. Meskipun rincian simulasi tersebut memang rumit, logika dan interpretasi yang mendasarinya cukup mudah dipahami dan dapat diringkas sebagai berikut.

Simulasi 1 pertama kali menunjukkan bahwa versi standar EZ Reader tidak dapat mensimulasikan ukuran gerakan mata utama pada kata-kata baru saat kata-kata tersebut pertama kali ditemukan. Namun, hasil ini tidak mengejutkan karena salah satu asumsi tambahan dari model tersebut adalah bahwa semua kata yang dibaca diketahui oleh pembaca. Simulasi 2 kemudian menunjukkan bagaimana satu asumsi sederhana, pengenalan tenggat waktu pemrosesan leksikal yang menyebabkan perhatian dan mata menjauh dari kata-kata baru setelah beberapa waktu, memungkinkan model untuk mensimulasikan temuan yang tampaknya paradoks bahwa baik kata-kata yang dikenal maupun kata-kata baru bukanlah penerima fiksasi yang terlalu panjang atau pendek.

Simulasi 3 dan 4 selanjutnya menggunakan model sebagai kerangka kerja untuk memperkirakan jumlah pembelajaran kata baru yang telah terjadi pada pertemuan keempat mereka dalam kondisi penyajian berjarak versus penyajian massal, masing-masing. Meskipun perbandingan langsung parameter model dalam kedua kondisi ini menunjukkan bahwa (bertentangan dengan eksperimen kami) lebih banyak pembelajaran terjadi dalam kondisi massal, Simulasi 5 memberikan interpretasi alternatif dari temuan ini—bahwa penyajian massal kata-kata baru mungkin telah menyebabkan kata-kata tersebut dipertahankan secara aktif dalam memori kerja di seluruh pertemuan berturut-turut, sehingga menyebabkan kata-kata tersebut menjadi lebih dapat diprediksi dan kurang layak untuk diperhatikan. Interpretasi alternatif ini menjelaskan mengapa kata-kata baru dalam kondisi massal menerima pemrosesan yang lebih dangkal dan kurang diingat daripada kata-kata baru dalam kondisi berjarak. Interpretasi ini juga paling konsisten dengan penjelasan pemrosesan yang kurang dari efek jarak (Cuddy dan Jacoby 1982 ; Challis 1993 ) karena kata-kata baru dalam kondisi berjarak, berdasarkan dipertahankan secara aktif dalam memori kerja, mungkin mengalami lebih sedikit pemrosesan atau menjalani pengodean yang lebih dangkal.

Akhirnya, penting untuk dicatat bahwa simulasi tersebut mewakili aplikasi model gerakan mata yang baru dan menarik pada topik di persimpangan penelitian dalam dua domain—memori dan membaca. Kami mengantisipasi bahwa upaya masa depan dalam arah ini mungkin berguna karena berbagai alasan, termasuk memutuskan antara model identifikasi kata yang menjelaskan perolehan kosakata melalui pembelajaran pengalaman kata baru (misalnya, Reichle dan Perfetti 2003 ) versus penyesuaian ambang aktivasi (misalnya, Coltheart et al. 2001 ) versus penguatan koneksi di antara simpul representasional (misalnya, Plaut et al. 1996 ). Pekerjaan tersebut mungkin juga menginformasikan keputusan tentang cara menanamkan model tersebut dalam model kontrol gerakan mata dan dengan demikian memfasilitasi tren yang sudah berlangsung (misalnya, Li dan Pollatsek 2020 ; Reichle 2021 ; Reilly dan Radach 2006 ; Snell et al. 2018 ).

6 Kesimpulan
Di awal artikel ini, kami menyarankan agar pembaca sering kali mempelajari kata-kata baru selama membaca mandiri dan bahwa memiliki pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana hal ini terjadi dapat memiliki implikasi pendidikan yang penting. Hasil eksperimen kami menunjukkan bahwa bagaimana kata-kata baru diulang di seluruh pertemuan (yaitu, secara massal vs. secara berkala) memiliki efek langsung dan berkelanjutan pada perilaku, memengaruhi bagaimana pembaca terlibat dengan kata-kata selama membaca dan kecenderungan untuk mengingat informasi tentang kata-kata tersebut di kemudian hari. Simulasi kami berguna dalam menafsirkan hasil tersebut dengan menunjukkan bagaimana penyajian kata-kata baru secara massal dapat mengurangi jumlah perhatian atau upaya yang mungkin diarahkan untuk mempelajari kata-kata tersebut, sehingga menghasilkan pemrosesan yang lebih dangkal dan karenanya lebih sedikit informasi yang diingat tentang kata-kata baru tersebut. Oleh karena itu, kami berpendapat bahwa pendekatan “dua cabang” kami dengan menggunakan gerakan mata dan model komputer untuk memahami pembelajaran kata-kata baru dalam konteks merupakan inovasi metodologis penting yang menjanjikan untuk menjelaskan lebih lanjut tentang proses yang penting tetapi rumit ini.