Introducción ^[1]

La concepción simple de la lectura (CSL) es un modelo de comprensión lectora que propone que la comprensión lectora es el resultado de la interacción entre dos grandes grupos de procesos: los procesos de descodificación y los procesos de comprensión general del lenguaje.

La formulación original de esta idea (Gough y Tunmer, 1986; Hoover y Gough, 1990) propone que la comprensión lectora es el resultado de la interacción entre la descodificación, que puede ser evaluada mediante pruebas de lectura de palabras o de pseudopalabras, y la comprensión general del lenguaje, que puede ser evaluada mediante pruebas de comprensión oral con un contenido similar al empleado para evaluar la comprensión lectora.

Este modelo ha sido extensamente investigado hasta el punto de que se han publicado tres meta-análisis acerca de él. El primero de estos meta-análisis (Gough, Hoover y Peterson, 1996) revisó 17 estudios realizados con alumnos de primaria o universitarios hablantes de inglés, encontrando relaciones entre descodificación y comprensión lectora y entre comprensión del lenguaje y comprensión lectora, del mismo sentido que las propuestas por la CSL.

El segundo meta-análisis (Florit y Cain, 2011) comparó 20 estudios realizados con alumnos hablantes de inglés que se iniciaban a la lectura con 13 estudios realizados con alumnos que se iniciaban a la lectura en otras lenguas europeas con ortografías más transparentes, como el griego, holandés, francés o finés. En este trabajo se muestra cómo durante los primeros años de aprendizaje de la lectura se puede encontrar una diferencia entre el inglés y otras lenguas más transparentes. En inglés la habilidad de descodificación influye más en la comprensión lectora que la comprensión del lenguaje, mientras que, en otros idiomas, la comprensión del lenguaje se relaciona más con la comprensión lectora que la descodificación. Además, en esos lenguajes con ortografía transparente, la fluidez lectora parece relacionarse con la comprensión lectora en mayor medida que la precisión en la lectura de palabras.

El tercer meta-análisis es el de Ripoll, Aguado y Castilla-Earls (2014), que localizaron 62 estudios realizados con alumnos de primaria hablantes de inglés. Aunque confirma existencia de las relaciones entre descodificación y comprensión lectora y entre comprensión del lenguaje y comprensión lectora identificadas en los meta-análisis anteriores, Ripoll et al. encuentran que también existe una relación moderada entre descodificación y comprensión del lenguaje.

Tal como ha podido verse, la mayor parte de los estudios sobre la CSL se han realizado con hablantes de inglés. La lengua inglesa tiene un sistema ortográfico muy opaco por la complejidad de las correspondencias entre letras y sonidos. Por eso resulta muy aventurado trasladar un modelo de lectura basado en datos obtenidos de hablantes de inglés a otros idiomas (Share, 2008).

Respecto a la posible aplicación de la CSL a la comprensión lectora en español, el trabajo de Florit y Cain (2011) debe tomarse con cautela, ya que sólo uno de los estudios seleccionados (Proctor, Carlo, August y Snow, 2006) aportaba datos sobre el español. Además, los participantes en ese estudio eran alumnos de 4º de primaria bilingües en español e inglés.

Florit y Cain sugieren que la carencia de estudios en idiomas como el español se podría deber al hecho de que uno de sus criterios de selección era que los estudios hubieran sido publicados en inglés, de modo que podría haber otros estudios publicados en español no considerados en ese meta-análisis.

Ripoll (2011) sólo encontró tres estudios en los que se examinaban las relaciones entre descodificación, comprensión del lenguaje y comprensión lectora en alumnos con español como lengua materna (Cuetos, Rodríguez y Ruano, 2007; Morales, Verhoeven y van Leeuwe, 2008; Infante, 2011). La primera referencia en español a la CSL es de Alegría (2006), que la denomina “modelo simple de lectura”, pero hasta 2012 no se encuentran los primeros estudios que intentan analizar la utilidad de este modelo para explicar la comprensión lectora en hablantes nativos de español (Infante, Coloma y Himmel. 2012; Kim y Pallante, 2012).

La utilidad de la CSL para explicar la comprensión lectora de hablantes monolingües de español ha sido investigada con alumnos chilenos (Infante et al., 2012; Kim y Pallante, 2012), españoles (Mesa, Melgarejo y Saldaño, 2013) y peruanos (Morales, Verhoeven y van Leeuwe, 2008, 2011; Tapia, Aguado y Ripoll, 2016).

Una de las principales utilidades de este modelo es servir como guía para la enseñanza de la competencia lectora, para la detección temprana de problemas en esa competencia y para orientar la actuación ante esos problemas. En este sentido, frente a una orientación que considera que la comprensión de textos es un dominio de aprendizaje con entidad propia, como se puede ver en la educación ecuatoriana (Ministerio de Educación, 2012), la CSL establece que no tiene sentido separar el dominio de comprensión de textos escritos del dominio oral, puesto que la comprensión oral es un componente necesario para la comprensión lectora.

El propósito principal de este estudio es aportar nuevos datos, en este caso con alumnos ecuatorianos, acerca de la validez de la CSL para explicar la comprensión lectora en alumnos hablantes de español. Pero también se pretende analizar cómo varían las relaciones entre los componentes del modelo cuando la descodificación es evaluada mediante medidas de precisión o medidas de velocidad y cuando la comprensión lectora es evaluada mediante pruebas de comprensión de textos y mediante pruebas de comprensión de oraciones.

Fundamentación teórica y metodológica

Para conseguir los objetivos del estudio se ha empleado un método correlacional. Este método se ha elegido por un motivo teórico: que la CSL es un modelo que expone las relaciones entre sus componentes. Sin embargo, también hay una razón práctica: como consecuencia de lo anterior, la mayor parte de los estudios sobre la CSL tienen un enfoque correlacional, de modo que la adopción de este método permite establecer comparaciones.

A partir del modelo de la CSL se estableció la necesidad de evaluar el rendimiento de los alumnos en descodificación, comprensión oral y comprensión lectora, con el fin de cuantificar las relaciones existentes entre las tres variables. Para profundizar más en esas relaciones, la descodificación fue evaluada con medidas de precisión y velocidad y la comprensión lectora con medidas de comprensión de oraciones y comprensión de textos.

Los participantes evaluados fueron 87 alumnos de 4º grado de educación primaria de la Escuela Fiscal Mixta Costa Rica, ubicada en la Parroquia Nayón de la ciudad de Quito. Esta escuela colabora con el programa “Teatro de Lectores” en la Biblioteca Infantil UDLA Educa y las evaluaciones fueron realizadas como parte de ese programa.

Los alumnos fueron evaluados con el test de lectura PROLEC-R y el test de comprensión lectora CLP 4, forma A. El test PROLEC-R consta de varias subescalas que valoran procesos perceptivos, léxicos, sintácticos y semánticos de la lectura, concretamente, son pruebas de lectura de letras (Nombrar letras), discriminar pares de palabras iguales o diferentes (Igual-diferente), lectura de palabras, lectura de pseudopalabras, comprensión de estructuras gramaticales, interpretación de los signos de puntuación, comprensión de oraciones, comprensión lectora de textos y comprensión oral. En todas las pruebas, excepto las de comprensión, se consideran tanto la precisión (número de aciertos) como el tiempo que se emplea para realizarlas. En las pruebas de comprensión (Estructuras gramaticales, Comprensión de oraciones, Comprensión de textos y Comprensión oral) sólo se considera la precisión. El test PROLEC-R tiene una fiabilidad media, medida con el alfa de Cronbach, de 0,79.

El test CLP 4 valora la comprensión lectora mediante preguntas de elección múltiple y una tarea de clasificación, realizadas a partir de tres textos narrativos. La forma A del test CLP 4 tiene una fiabilidad, medida con la correlación producto-momento de Pearson. de 0,971.

Los alumnos fueron evaluados individualmente durante el mes de octubre de 2015 en las instalaciones de su centro escolar. Se evaluó a 89 alumnos, pero se descartaron los datos de dos de ellos que no pudieron completar las pruebas de evaluación.

Los alumnos fueron evaluados por 19 estudiantes de la carrera de Psicopedagogía de la Universidad de las Américas. Estos estudiantes recibieron una formación sobre la aplicación de los dos tests de evaluación que incluía prácticas previas de su uso. El proceso de evaluación de los alumnos fue supervisado por la coordinadora de la carrera de Psicopedagogía.

Análisis y resultados

Analizamos la estructura factorial de las pruebas de Nombrar letras, Igual-diferente, Lectura de palabras, Lectura de pseudopalabras, Signos de puntuación y Comprensión oral, tanto las medidas de precisión como las de tiempo. En el análisis factorial no se incluyeron los resultados de pruebas de comprensión lectora (CLP, Comprensión de textos, Comprensión de oraciones y Estructuras gramaticales) porque la CSL predice un solapamiento considerable entre estos resultados y los de pruebas de descodificación o comprensión oral.

En el análisis factorial comparamos tres modelos:

En primer lugar, un modelo con dos factores: descodificación y comprensión oral, que serían los dos predictores de la comprensión lectora propuestos originalmente por la CSL.

El segundo modelo era de tres factores: precisión de la descodificación, velocidad de descodificación y comprensión oral. Este modelo parte de la constatación que realizaron Florit y Cain (2011) de que, en las lenguas transparentes, la fluidez lectora puede ser un predictor mejor que la precisión lectora. También trata de desarrollar esa constatación, ya que el meta-análisis no deja claro si la fluidez incorpora el efecto de la descodificación o pueden hacer contribuciones independientes a la predicción de la comprensión.

El tercer modelo contaba con cuatro factores: procesos perceptivos, procesos léxicos, procesos sintácticos y procesos semánticos. En este caso se trata de un modelo basado en la propia estructura del test PROLEC-R, al que pertenecían las pruebas.

El análisis se realizó mediante el método de la máxima verosimilitud, con rotación varimax.

Los datos no se ajustaban al modelo de dos factores (p = 0,03), además los factores obtenidos en este modelo estaban relacionados con la precisión de la descodificación y la velocidad de la descodificación, no con la descodificación y la comprensión oral.

Los datos sí que se ajustaban al modelo de tres factores (p = 0,63) y, además, se distribuían según lo previsto: precisión en la descodificación, velocidad en la descodificación y comprensión, con la peculiaridad de que el tiempo de la prueba de Igual-diferente y el número de aciertos de la prueba de Signos de puntuación tenían más peso en el factor en el que se situaba la comprensión oral que en los otros dos factores.

Los datos también se ajustaban al modelo de cuatro factores (p = 0,68), que además explicaba una parte de la varianza (55,9%) mayor que la explicada por el modelo de tres factores (47,8%). Sin embargo, los factores no se ajustaron a la estructura prevista, sino que aparecieron los tres mismos factores que en el modelo anterior (precisión y velocidad de descodificación y comprensión) y un cuarto factor formado por el número de aciertos en la prueba de Nombrar letras que quizá podría identificarse con la velocidad de denominación, una variable que ha sido propuesta como predictor de la comprensión tras tener en cuenta el efecto de la descodificación y de la comprensión oral (Ripoll et al., 2014).

Para no producir una tabla de correlaciones demasiado extensa agrupamos los resultados estableciendo: a) una variable de Comprensión lectora, formada por la suma de aciertos obtenidos en las pruebas CLP y Comprensión de textos del PROLEC-R, b) una variable de Comprensión de frases, formada por la suma de aciertos de las pruebas Estructuras gramaticales y Comprensión de oraciones, c) una variable de Precisión de descodificación, formada por el número de aciertos en las pruebas de Lectura de palabras y Lectura de pseudopalabras, d) una variable de Velocidad de descodificación, formada por el tiempo invertido en las pruebas de Lectura de palabras y Lectura de pseudopalabras y e) una variable de Comprensión oral. En la tabla 1 se puede ver la matriz de correlaciones.

Por su interés, al haber sido una cuestión debatida en trabajos anteriores, señalaremos que la correlación entre la precisión en la lectura de palabras y la comprensión lectora fue 0,19 (p = 0,08) y la correlación entre la precisión en la lectura de pseudopalabras y la comprensión lectora fue 0,36 (p < 0,01).

Calculamos una regresión múltiple para predecir la comprensión lectora a partir de la precisión en la descodificación, la velocidad de descodificación y la comprensión oral. La ecuación de regresión fue significativa (F(3,81) = 13,74, p < 0,01) con una R2 de 0,337. La comprensión lectora de los participantes era igual a 4,756 + 1,426*(Comprensión oral) + 0,119*(Precisión) – 0.01*(Velocidad).

Mediante otra regresión múltiple tratamos de predecir la comprensión de oraciones a partir de la precisión y velocidad de descodificación y de la comprensión oral. La ecuación de regresión también fue significativa (F(3,83) = 7,656, p < 0,01) con una R2 de 0,217. La comprensión de oraciones de los participantes era igual a 9,607 + 0,28*(Comprensión oral) + 0.209*(Precisión) – 0.003*(Velocidad).

Para determinar la contribución única de las variables predictoras en la explicación de la varianza de los resultados de comprensión lectora y de comprensión de oraciones, realizamos una serie de regresiones paso a paso. La comprensión oral explicaba un 19,3% único de la varianza de los resultados de comprensión lectora, la precisión de descodificación un 2,6% y la velocidad en la descodificación un 2,1%.

La contribución de la precisión y de la velocidad de descodificación era significativa si la regresión sólo incluía la comprensión oral y una de las dos medidas de descodificación. En cambio, cuando la regresión incluía la comprensión oral, la precisión de descodificación y la velocidad de descodificación, la contribución de las dos últimas medidas no era significativa.

La precisión en la descodificación explicaba un 14,9% único de la varianza de los resultados de comprensión de oraciones, mientras que la velocidad de descodificación y la comprensión oral explicaban menos de un 1% único de la varianza.

Los resultados de Nombrar letras (precisión o velocidad) no hicieron una aportación significativa a la comprensión de textos o de oraciones tras tener en cuenta los efectos de la comprensión oral, la precisión y la velocidad en la descodificación.

Discusión y conclusiones

El análisis de los datos indica que, en la muestra evaluada, el principal predictor de la comprensión lectora de oraciones es la descodificación, mientras que el mejor predictor de la comprensión lectora de textos es la comprensión oral. La precisión de la descodificación y la velocidad de descodificación formaron factores separados y ambas variables explicaron una pequeña parte única de los resultados de comprensión de textos, tras tener en cuenta el efecto de la comprensión oral. Estos resultados indican que, para los alumnos evaluados, un modelo con tres predictores (comprensión oral, precisión en la descodificación y velocidad en la descodificación) puede explicar la comprensión lectora mejor que el modelo clásico de la CSL, que cuenta con dos predictores (precisión de la descodificación y comprensión oral).

Resulta interesante poner estos resultados en relación con otras investigaciones sobre las relaciones entre los componentes de la CSL en hablantes de lenguas con ortografía transparente y, especialmente, de español.

Al igual que en Florit y Cain (2011) y en varios estudios realizados en español (Infante, 2001, Morales et al. 2008, 2011; Mesa et al., 2013) la relación de la comprensión oral con la comprensión de textos fue mayor que la de la descodificación con la comprensión de textos. En cambio, Infante et al., (2012) encontraron que la relación entre descodificación y comprensión lectora fue mayor que la relación entre comprensión oral y comprensión lectora, que no llegó a ser significativa. En este estudio se ha encontrado un resultado parecido cuando la comprensión lectora se evalúa mediante pruebas de comprensión de oraciones. En ese caso, la descodificación se convierte en el mejor y prácticamente el único predictor. Es necesario destacar que Infante et al. no evaluaron la comprensión lectora con una prueba de comprensión de oraciones, sino de textos, narrativos y expositivos.

En contra de lo indicado en Florit y Cain (2011) o en Tapia et al. (2016), la velocidad de lectura no tuvo una relación con la comprensión de textos mayor que la de la precisión en la descodificación. Mesa et al. (2013) no tenían una medida de precisión de la descodificación para comparar con la de velocidad. Aun así, la relación entre velocidad lectora y comprensión lectora no llegó a ser significativa.

Por último, la parte de la varianza de los resultados de comprensión lectora explicada por la descodificación y la comprensión oral (un 34%) ha sido idéntica a la obtenida en Morales et al. (2011), pero menor que la que se ha obtenido en otros estudios: un 60% en Joshi, Tao, Aaron y Quiroz (2012) o un 50% en Tapia et al. (2016). Esto indica que existe una parte notable de la comprensión lectora que no se puede explicar o predecir a partir de la descodificación y la comprensión del lenguaje. Ripoll et al. (2014) señalan cómo se han propuesto algunas variables que podrían explicar una parte adicional de la comprensión lectora tras tener en cuenta los efectos de la descodificación y la comprensión del lenguaje. La mejor estudiada de estas variables es la velocidad de denominación, que podría explicar en torno a un 4% adicional de la varianza de los resultados de comprensión lectora. Aunque no era un objetivo de este estudio, se ha encontrado relación entre la comprensión lectora y los resultados en una prueba de velocidad de denominación de letras. Sin embargo, la velocidad de denominación no hizo ninguna contribución adicional a la explicación de la comprensión tras tener en cuenta los resultados de la descodificación y la comprensión del lenguaje.

Una conclusión muy importante de estos datos es que para una adecuada enseñanza de la competencia lectora habría que tener en cuenta tanto la precisión en la descodificación como la fluidez y la comprensión del lenguaje oral y, consecuentemente, ante dificultades de rendimiento en comprensión lectora convendría evaluar esos aspectos. Desde una perspectiva práctica, Ripoll y Aguado (2016) indican distintos recursos para evaluar y desarrollar esos tres componentes que han mostrado tener una relación significativa con la comprensión lectora.

No obstante, la dispersión en los resultados que se ha puesto de manifiesto en esta sección, indica que, además de otras investigaciones sobre las relaciones entre los predictores de la comprensión lectora, son necesarios estudios de síntesis en los que se establezca cómo la edad y otras características de los alumnos o el tipo de pruebas utilizadas para medir las distintas variables, afectan a las relaciones entre los componentes del modelo.

Referencias

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Notas

[1] Este trabajo ha sido realizado como parte del proyecto PR2015-196 (Eficacia del método “Teatro de Lectores” para mejorar la lectura de alumnos de 4º de primaria con bajo nivel socio-económico) de la Facultad de Educación y Carrera de Psicopedagogía de la Universidad de las Américas – Quito.