Correspondencia a:
Silvia Romero-Contreras
Cordillera Karakórum 536. Lomas 3a. Sección. San Luis Potosí, SLP. 78216. México.
romerosil@gmail.com, silvia.romero@uaslp.mx
© 2021 PEL, http://www.pensamientoeducativo.org - http://www.pel.cl
ISSN:0719-0409 DDI:203.262, Santiago, Chile doi: 10.7764/PEL.58.2.2021.4
Investigaciones previas han encontrado que las habilidades del lenguaje académico predicen positivamente los resultados de comprensión de lectura en español de los adolescentes hispanohablantes más allá del conocimiento del vocabulario académico. Este estudio examina la contribución específica del vocabulario académico y de las habilidades de lenguaje académico a la comprensión lectora de estudiantes de primaria y secundaria en el noreste de México. Participaron en el estudio un total de 1103 estudiantes de escuelas públicas de 5º y 6º de primaria (n=671) y de 1º y 2º de secundaria (n=432). Los participantes fueron evaluados en vocabulario académico, otras habilidades de lenguaje académico y comprensión lectora. Asimismo, se obtuvieron datos demográficos y de nivel socioeconómico. En convergencia con investigaciones anteriores realizadas con hablantes del inglés en EE.UU. y hablantes de español en Chile, los hallazgos revelaron que tanto el conocimiento del vocabulario académico como las habilidades del lenguaje académico son cruciales para la comprensión lectora. Nuestro estudio se suma a la creciente evidencia de las habilidades del lenguaje académico y de vocabulario académico como predictores clave de la comprensión lectora de los adolescentes hispanohablantes en América Latina y amplía la muestra a estudiantes mexicanos.
Palabras clave: lenguaje académico, vocabulario académico, comprensión lectora, adolescentes, Latinoamérica
Prior studies suggest that academic language skills measures positively predicted reading comprehension outcomes of adolescents. Expanding on studies that have explored these relations in Spanish-speaking youth, this study examines the specific contribution of academic vocabulary knowledge and academic language skills to the Spanish reading comprehension of elementary as well as middle school students in Northeast Mexico. A total of 1103 public school students in 5th and 6th elementary grades (n=671) and 1st and 2nd middle school grades (n=432) took part in the study. Participants were assessed on academic vocabulary, academic language skills, and reading comprehension. Demographic and SES data were also obtained. Aligning with prior research conducted with English speakers in the U.S. and Spanish speakers in Chile, findings revealed that academic vocabulary knowledge and academic language skills are essential to reading comprehension outcomes. Our study adds to the growing evidence of academic language skills and academic vocabulary, as key predictors of text comprehension for Spanish-speaking adolescents in Latin America and expands the sample to Mexican students.
Keywords: academic language; academic vocabulary; reading comprehension; adolescents; Latin America
El desarrollo de una comprensión lectora competente es una tarea que dura toda la vida. Dado que la comprensión lectora es un mecanismo clave para el aprendizaje, la investigación sobre los primeros años de la enseñanza de la lectura ha proporcionado una gran cantidad de conocimientos (National Reading Panel, 2000; Snow, Burns, & Griffin, 1998). Sin embargo, en la actualidad existe un mayor interés por estudiar los factores que intervienen en el aprendizaje de la lectura y la escritura en las áreas de contenido (Horning, 2007) y un reconocimiento más amplio de que el desarrollo de la lectura más allá de esos años iniciales requiere más investigación (Snow, 2018). Este artículo se centra en dos factores lingüísticos, el vocabulario académico y las habilidades del lenguaje académico, que han reunido evidencias significativas de su papel en el desarrollo posterior de la lectura.
El rendimiento de los estudiantes en la evaluación de 2018 realizada por el Programa de Evaluación Internacional de los Alumnos (PISA, por sus siglas en inglés) en lectura, matemáticas y ciencias en México está entre 60 y 80 puntos por debajo de la media de los países de la OCDE (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos [OCDE], 2019) y estos resultados se han mantenido históricamente bajos desde el año 2000 (Márquez Jiménez, 2017). La mayoría de los estudiantes mexicanos (55%) tiene habilidades de lectura en el nivel 2, lo que significa que "Estos estudiantes pueden identificar la idea principal en un texto de extensión moderada, encontrar información basándose en criterios explícitos, aunque a veces complejos, y pueden reflexionar sobre el propósito y la forma de los textos cuando se les indica explícitamente que lo hagan" (OCDE, 2019, p. 3). Los puntajes de lectura están estrechamente relacionados con el NSE (nivel socioeconómico), una asociación reforzada por la segregación educativa que prevalece en el país: los estudiantes de contextos menos favorecidos tienden a asistir a escuelas de menor calidad, mientras que los estudiantes de hogares más favorecidos tienden a asistir a mejores escuelas (Backhoff, 2011; OCDE, 2019).
El Sistema Educativo Mexicano ofrece seis años de educación primaria para los estudiantes de 6 a 14 años, seguidos de tres años de educación secundaria para los estudiantes de 12 a 16 años. La educación básica también incluye tres años más de postsecundaria o bachillerato (Secretaría de Educación Pública [SEP], s.f.). Este artículo se centra en los últimos años de la educación primaria y los dos primeros años de la educación secundaria. La mayoría de las escuelas del sistema de educación pública ofrece a los estudiantes de primaria una jornada escolar de cuatro horas, dirigida por un docente que implementa el plan de estudios nacional. En cambio, en el nivel de secundaria, los estudiantes asisten a una jornada escolar más extensa y tienen sesiones de 45 a 50 minutos con un docente diferente para cada asignatura incluida en el plan de estudios. Como en la mayoría de los países, el lenguaje y las matemáticas son fundamentales en el plan de estudios mexicano en ambos niveles educativos.
El actual plan de estudios o currículo nacional para la enseñanza de la lengua materna, español, se basa en el concepto de prácticas sociales del lenguaje oral y escrito, y se organiza en tres ámbitos: estudio, participación social y literatura. El primer ámbito, estudio, incluye prácticas orales y escritas directamente relacionadas con el lenguaje académico, ya que se espera que los estudiantes participen en presentaciones orales, discusiones y debates formales, así como que lean, resuman, comparen, comenten y elaboren, y revisen textos expositivos-académicos (Secretaría de Educación Pública, 2017). Sin embargo, el concepto de lenguaje académico no es utilizado en todo currículo y no se prescribe la enseñanza intencional o explícita de vocabulario académico u otras formas de lenguaje académico. Cabe destacar que las prácticas relacionadas con dar una opinión fundamentada y la elaboración de un argumento solo se incluyen en el nivel de enseñanza media (7º grado en adelante). Para los primeros años, las prácticas de lenguaje oral y escrito se centran en la búsqueda, recuperación y presentación de información y opiniones sobre temas o conceptos específicos.
Comprender cómo el vocabulario académico y las habilidades del lenguaje académico contribuyen a la comprensión lectora en los últimos años de la escuela primaria y los primeros de la secundaria podría ayudar a informar las prácticas de enseñanza para que estas se dirijan a las habilidades que los estudiantes requieren para convertirse en lectores competentes de maneras más directas y específicas.
La importancia del lenguaje en la lectura es reconocida desde hace tiempo y ha sido ampliamente estudiada en varias regiones del mundo (Kim, Lee, & Zuilkowski, 2020). La investigación en contextos hispanohablantes ha aumentado en los últimos años. En los primeros años escolares, el desarrollo del vocabulario, la conciencia fonológica y el entorno familiar han sido identificados como buenos predictores de la preparación para la lectura (Romero Contreras, Arias, & Chavarría, 2007; Strasser, Rolla, & Romero-Contreras, 2016). Los estudios descriptivos y de intervención con niños de jardín infantil en América Latina muestran que proporcionar una enseñanza directa y explícita en los componentes de la alfabetización emergente ofrece a los estudiantes un mejor comienzo para la enseñanza formal de la lectura (Pallante & Kim, 2013; Romero-Contreras, 2009; Strasser & Lissi, 2009; Villalón et al., 2011) y los primeros años de primaria (Rolla et al., 2019). Estas intervenciones incluyen el apoyo principalmente en el vocabulario, la comprensión oral a través de la lectura guiada-compartida, la conciencia fonológica, el conocimiento del nombre de las letras y el reconocimiento de las palabras.
El poder explicativo de la decodificación y la comprensión oral para la comprensión lectora (Hoover & Gough, 1990) ha demostrado ser bueno para los primeros años hasta el 3° (Language and Reading Research Consortium & Chiu, 2018), y hasta el 5º grado (Lonigan, Burgess, & Schatschneider, 2018). Sin embargo, el poder de estos dos factores parece disminuir en 7° y 9° (Tilstra, McMaster, Van den Broek, Kendeou, & Rapp, 2009). Hay un consenso cada vez mayor en que después de la escuela primaria se necesitan más elementos para conceptualizar la comprensión lectora en los estudiantes mayores, como las características del texto y del lector (Francis, Kulesz, & Benoit, 2018), los conocimientos previos y la inferencia (Ahmed et al., 2016), el vocabulario, la gramática, la memoria de trabajo verbal y la inferencia (Lervåg, Hulme, & Melby-Lervåg, 2018), y los recursos pragmáticos, semánticos y gramaticales del lenguaje (Snow & Uccelli, 2009), que son el foco de este trabajo.
La importancia del lenguaje no se ha estudiado tan extensamente para la lectura posterior como para los primeros grados, debido a la falta de conceptualizaciones sólidas de las habilidades del lenguaje requeridas. Según Lervåg y sus colegas (2018), la comprensión oral es una variable de segundo orden o un compuesto formado por el vocabulario, la gramática, la memoria de trabajo verbal y las habilidades de inferencia. Su estudio longitudinal (desde 2° y 7° grados) con niños hablantes de noruego demostró que estas habilidades, tomadas en conjunto, predicen fuertemente tanto la comprensión lectora temprana como la posterior. Este estudio sugiere que el input lingüístico y la práctica desempeñan un rol crucial en la comprensión lectora temprana y posterior de los estudiantes. Por lo tanto, los estudiantes necesitan desarrollar constantemente sus conocimientos lingüísticos hacia un vocabulario y un lenguaje más académicos, para hacer frente a los textos académicos que se exigen en cada etapa.
Según Snow y Uccelli (2009), aunque términos como lenguaje de la educación y lenguaje de la escuela se han utilizado durante mucho tiempo para referirse al tipo de habilidades de lenguaje que los estudiantes necesitan dominar para comprender mejor la clase de textos que encuentran en los años escolares posteriores, estos términos han sido definidos de forma relativamente vaga para orientar la investigación educativa. Por ello, proponen el término lenguaje académico y ofrecen un marco inicial pero exhaustivo para estudiarlo (Snow & Uccelli, 2009). Siguiendo esta línea, posteriormente, Uccelli y sus colegas propusieron el constructo de Habilidades Clave del Lenguaje Académico (CALS, por sus siglas en inglés, Uccelli et al., 2015a).
El constructo de Habilidades Clave del Lenguaje Académico (CALS) es un conjunto completo y claramente definido de habilidades de lenguaje que han demostrado ser útiles para predecir y apoyar la comprensión lectora de textos académicos en inglés por parte de estudiantes monolingües y bilingües inglés-español (Aguilar, Uccelli, & Phillips Galloway, 2020; Phillips Galloway, Uccelli, Aguilar, & Barr, 2020; Uccelli & Meneses, 2015; Uccelli et al., 2015a). En 2015, Uccelli y sus colegas definieron los siguientes dominios dentro de CALS: 1) descomponer palabras complejas; 2) comprender oraciones complejas; 3) conectar ideas; 4) reconocer temas; 5) organizar textos argumentativos; 6) conciencia del registro académico. También desarrollaron y midieron una serie de tareas de evaluación que, en conjunto, constituyeron el CALS-I (Uccelli et al., 2015a).
Posteriormente, se añadieron dos ámbitos al constructo CALS: comprender el vocabulario metalingüístico e interpretar los puntos de vista del escritor, y las áreas 1 y 2 se consolidaron en una sola: descomponer información densa (Uccelli, Phillips Galloway, Barr, Meneses, & Dobbs, 2015b). CALS, medido por el CALS-I, ha demostrado ser un constructo único, con una adecuada validez de criterio, alta confiabilidad y sensibilidad a la variación individual y aquella en función de los niveles educativos (Barr, Uccelli, & Phillips Galloway, 2019).
Basándose en el constructo CALS y siguiendo la estructura general de CALS-I, Meneses y sus colegas (2018) elaboraron dos conjuntos de ítems para evaluar el vocabulario académico en español (S-AVoc) y las habilidades del lenguaje académico en español más allá del vocabulario (S-CALS) de estudiantes chilenos monolingües de 4° a 8°. Según Meneses y sus colegas (2018), la distinción entre el vocabulario y otras habilidades de lenguaje académico permitió analizar la contribución única de estas dimensiones a la comprensión lectora, ya que la investigación sobre el vocabulario académico en español es escasa en comparación con aquella en inglés. Estas evaluaciones se administraron, junto con otros instrumentos para medir la comprensión y la fluidez de la lectura, a una muestra de 810 estudiantes chilenos de 4° a 8° grados procedentes de diversos entornos socioeconómicos. El análisis factorial confirmatorio reveló que el S-CALS y el S-AVoc forman efectivamente parte del mismo constructo, lo que es coherente con el constructo CALS original en inglés, por lo que se integraron en un único instrumento S-CALS-I. Se realizaron tres análisis de regresión simultáneos para examinar la contribución de tres predictores distintos de la comprensión lectora después de controlar el grado, el NSE y la fluidez lectora: a) S-AVoc por sí sola; b) S-CALS por sí sola, y c) ambas variables juntas. El primer modelo mostró que S-AVoc solo daba cuenta de 15%, después de los controles. El segundo modelo mostró que el S-CALS explicaba 24% de la varianza en la comprensión lectora. El modelo final reveló que S-CALS y S-AVoc, cuando se introdujeron juntos (S-CALS-I), explicaban 25% de la varianza en la comprensión lectora con los mismos controles.
En este estudio, adoptamos la misma distinción de Meneses y sus colegas (2018) con el fin de ampliar la exploración de la contribución específica del vocabulario académico y las habilidades del lenguaje académico a la comprensión lectora en una muestra de estudiantes mexicanos de contexto NSE relativamente homogéneos.
Las siguientes preguntas de investigación guían el estudio:
Se evaluó un total de 1103 estudiantes que asisten a escuelas públicas ubicadas en zonas urbanas y marginalmente urbanas de San Luis Potosí, México: 671 estudiantes de primaria (5° y 6° grados) y 432 de secundaria (1° y 2° grados). La tabla 1 muestra la distribución de la muestra por grado, género y NSE (bajo, medio y alto).
Tabla 1
|
|||
|
Característica |
n |
Porcentaje |
|
|
Género |
|||
|
Femenino |
550 |
49,9% |
|
|
Masculino |
553 |
50,1% |
|
|
Grado de primaria |
671 |
60,83% |
|
|
5° |
462 |
41,89% |
|
|
6° |
209 |
18,95% |
|
|
Grado de secundaria |
432 |
39,17% |
|
|
1° |
144 |
13,06% |
|
|
2° |
288 |
26,11% |
|
|
NSE |
|||
|
ALTO: A/B |
114 |
10,34% |
|
|
Medio: |
811 |
73,53% |
|
|
C+ |
275 |
24,93% |
|
|
C |
244 |
22,12% |
|
|
C- |
178 |
16,14% |
|
|
D+ |
114 |
10,34% |
|
|
Bajo: |
82 |
7,43% |
|
|
D |
75 |
6,80% |
|
|
E |
7 |
0,63% |
|
|
Datos faltantes |
96 |
8,70% |
|
|
Fuente: Elaboración propia. |
|||
NSE
Para medir el NSE se utilizó la versión 2018 del cuestionario Índice de Nivel Socioeconómico, NSE AMAI, creado por la Asociación Mexicana de Agencias de Inteligencia de Mercados de Opinión (AMAI, 2018). La escala, que está en constante revisión, mide varios indicadores del NSE, como la educación de los padres, la infraestructura del hogar y el acceso a Internet, mediante preguntas de opción múltiple. Con base en los resultados, los encuestados se clasifican en siete categorías de NSE: la categoría A/B se considera de NSE alto, las categorías C+ C- D+ de NSE medio, y las categorías D y E, de NSE bajo.
Medición de la comprensión lectora
Se utilizaron dos pruebas diferentes de comprensión lectora: ACL para la primaria y CompLec para la secundaria.
La batería de evaluaciones Pruebas ACL (Català, Català, Molina, & Monclús, 2001) es una evaluación de la comprensión lectora en español que se realiza mediante lectura silenciosa y preguntas de opción múltiple, diseñada para identificar el nivel de lectura de los estudiantes de manera individual y grupal. Evalúa la comprensión literal, la capacidad de reorganización, la comprensión inferencial y evaluativa en 35 y 36 ítems para 5° y 6°, respectivamente. Las normas se adaptaron para los estudiantes de primaria en España. El ACL-5 tiene un índice de confiabilidad Kuder-Richarson 20 (KR-20) de 0,82, y el ACL-6, un índice de confiabilidad de 0,76. Dado que estas pruebas incluyen variaciones dialectales que no se conocen en México, se adaptaron las versiones de 5° y 6° para que tuvieran pertinencia cultural. Estas versiones adaptadas tienen unos índices de confiabilidad del KR-20 de ,69 y ,66 para 5° y 6° grados, respectivamente.
La Prueba de Comprensión Lectora para educación secundaria - CompLec (Tatay et al., 2011) es una prueba grupal de papel y lápiz de 60 minutos que mide la comprensión lectora por medio de tareas orientadas a situaciones de lectura siguiendo el modelo de la prueba PISA. Se les pide a los estudiantes que lean cinco textos y respondan una serie de preguntas después de cada texto, que son 20 en total. Las estructuras de los textos son expositivas, argumentativas y multimodales con texto, gráficos y diagramas. Cinco preguntas evalúan la capacidad de recuperar información, diez preguntas evalúan la capacidad de integrar la información relacionando ideas o la realización de inferencias, y cinco preguntas evalúan la capacidad de evaluar la relevancia o la calidad de la información del texto. La prueba CompLec contiene normas para estudiantes hispanohablantes de secundaria de España y un índice de confiabilidad alfa de Cronbach total de ,79. Tras la administración, se detectó un error de fotocopiado que invalidó cinco de las preguntas. Por esta razón, solo se puntuaron 15 ítems. El análisis de confiabilidad de estos 15 ítems en aquella muestra obtuvo un coeficiente alfa de Cronbach de ,74.
Medición de las habilidades del lenguaje académico
S-CALS-I. La Spanish-Core Academic Language Skills- I o Evaluación del Lenguaje Académico -ELA (Meneses et al., 2018) es una prueba grupal de una hora de duración desarrollada para los estudiantes chilenos de 4° y 8°. La estimación de la confiabilidad del instrumento original fue buena, con un alfa de Cronbach de ,88. (Meneses et al. 2018). Para esta investigación, se revisaron los ítems para que fueran apropiados desde el punto de vista contextual y sociolingüístico. Se hicieron ajustes siempre que fue necesario. Los autores de la versión chilena aprobaron todas las modificaciones. Esta prueba incluye dos variables principales: una sección de S-CALS de mayor extensión para medir las habilidades del lenguaje académico, compuesta por 53 ítems, y una sección corta para medir el vocabulario académico, denominada S-AVoc (ver más adelante). Se realizaron análisis de confiabilidad por separado de los ítems ajustados para estas dos variables. La fiabilidad de los ítemes de la S-CALS fue adecuada (alfa de Cronbach = ,89).
Mediciones del vocabulario académico
Se utilizaron dos pruebas para medir el vocabulario académico: S-AVoc y WordGenM-Voc.
S-AVoc es una sección de 15 ítems del S-CALS-I, que también fue revisada y ajustada para los estudiantes mexicanos. La confiabilidad de esta sección también fue adecuada (alfa de Cronbach = ,70).
Por otro lado, WordGenM-Voc es una evaluación experimental de vocabulario con 28 palabras de vocabulario académico de opción múltiple de seis unidades seleccionadas del programa Word Generation (Generación de Palabras https://www.serpinstitute.org/wordgen-weekly) que se utilizarían con los estudiantes en esta investigación. Una de las palabras, interpretar, se repitió en esta prueba y en la tarea S-AVoc, por lo que se eliminó de esta evaluación para los análisis. Un análisis de confiabilidad para esta evaluación sin la repetición de esta palabra dio como resultado un coeficiente alfa de Cronbach de ,80.
Todos los instrumentos, excepto el cuestionario NSE, se administraron en las escuelas, durante el horario escolar, en las aulas de los estudiantes, siguiendo los procedimientos de las pruebas estandarizadas y tras obtener el consentimiento informado de los participantes y los padres1. A los estudiantes de primaria se les aplicó la escala ACL, mientras que a los de secundaria se les aplicó la escala CompLec para evaluar la comprensión lectora. El cuestionario NSE se envió a los domicilios para que los padres lo contestaran y devolvieran.
Se calcularon estadísticas descriptivas para todas las variables en los puntajes brutos totales y el porcentaje de respuestas correctas a modo de análisis preliminar. Para examinar la variable NSE, las clasificaciones de letras se convirtieron en números con el número más alto, 7, para la clasificación más alta, A/B. A continuación, se realizó una tabla de correlación para examinar las correlaciones bivariadas entre todas las medidas y el grado y el NSE, a modo de un segundo análisis preliminar. Para preparar los análisis de regresión, se calcularon los diagnósticos de colinealidad. Finalmente, se realizó un análisis de regresión jerárquica para predecir la comprensión lectora a partir del grado, el NSE, el vocabulario académico, y el lenguaje académico.
Para examinar el nivel de competencia de los estudiantes de primaria y secundaria en el vocabulario académico y las habilidades del lenguaje académico, en la tabla 2 se muestran las estadísticas descriptivas de los puntajes brutos de las cuatro evaluaciones: vocabulario académico en WordGen (WordGenM-Voc), vocabulario académico (S-AVoc), habilidades del lenguaje académico (S-CALS) y comprensión lectora (ACL o CompLec).
Las comparaciones entre los grados de los distintos instrumentos con el porcentaje promedio de los puntajes brutos (tabla 2) muestran diferencias en el vocabulario académico entre 5° de primaria y 1° de secundaria. Los puntajes promedio de los dos grupos de escuela secundaria son equivalentes. El mismo patrón se observa para el lenguaje académico promedio en S-CALS. Para la comprensión lectora, se utilizaron tres instrumentos diferentes, dos ACL para 5° y otro para 6° y CompLec, por lo que no son directamente comparables. Si se comparan los dos grados de secundaria medidos con CompLec, su rendimiento promedio es bastante similar.
Tabla 2
|
|||||||||
|
Mediciones de vocabulario académico |
Lenguaje académico |
Comprensión lectora |
|||||||
|
WordGenM- Voc |
S-AVoc |
S-CALS |
|||||||
|
Puntaje máximo |
27 |
15 |
53 |
ACL-5: 35 ACL-6: 36 CompLec a: 15 |
|||||
|
Grado |
n |
M (% C)b |
DE |
M (% C) |
DE |
M (% C) |
DE |
M (% C) |
DE |
|
5° grado de primaria |
462 |
13,10 |
4,88 |
6,14 |
2,85 |
19,11 |
8,97 |
11,02 |
4,62 |
|
48,50% |
|
40,96% |
|
36,06% |
|
31,50% |
|||
|
6° grado de primaria |
209 |
14,09 |
4,67 |
7,00 |
3,29 |
22,06 |
9,58 |
9,93 |
4,27 |
|
52,17% |
|
46,67% |
|
41,63% |
|
27,58% |
|||
|
1° grado de escuela secundaria |
144 |
16,10 |
4,34 |
8,14 |
3,13 |
25,72 |
9,90 |
4,8 |
2,13 |
|
59,62% |
|
54,26% |
|
48,54% |
|
32,01% |
|||
|
2° grado de escuela secundaria |
288 |
15,88 |
5,16 |
8,47 |
2,89 |
25,41 |
9,69 |
4,88 |
2,30 |
|
58,81% |
56,48% |
47,95% |
32,53% |
||||||
|
Nota: a = Puntaje ajustado; b: %C = porcentaje promedio de respuestas brutas correctas. Fuente: Elaboración propia. |
|||||||||
Las dos mediciones de vocabulario no son comparables. La evaluación de WordGen-Voc fue una medición experimental, por lo que no había resultados anteriores para comparar. Los resultados publicados del vocabulario académico (Meneses et al. 2018) que usaron la medición S-AVoc de 5° a 8° grados oscilaban entre 50% y 70%, mientras que en la presente muestra el rango fue de 41% a 56%. Entretanto, para el lenguaje académico, medido por S-CALS para los mismos grados; los puntajes promedios publicados de las pruebas se ubicaban entre 46% y 68%, en comparación con el rango de 36% a 48% de la presente muestra. Los puntajes promedio para la comprensión lectora de 5° grado son equivalentes al puntaje estándar de 3 (de una escala de 10), que Català y sus colegas (2001) clasifican como nivel bajo. Los puntajes de los estudiantes de 6° grado son equivalentes a puntajes normales de 2, clasificado como nivel muy bajo. De igual forma, los puntajes de comprensión lectora de las escuelas secundarias en la muestra actual oscilan entre 32% y 32.5%, lo que corresponde a un nivel de desempeño por debajo de la media, de acuerdo con los resultados publicados de comprensión lectora para los estudiantes de España (puntaje promedio total calculado con los datos publicados para cada ítem en la tabla 2 de Tatay et al., 2011). Sin embargo, se deben tener en cuenta dos consideraciones: a) cinco preguntas no fueron incluidas en los puntajes finales de comprensión lectora; b) la muestra española incluyó a estudiantes de 3° de secundaria.
Se calcularon los coeficientes de correlación de Pearson para examinar las correlaciones bivariadas entre todas las evaluaciones y entre estos puntajes con el grado y el NSE operacionalizado como una variable numérica. Estos se muestran en la tabla 3.
Tabla 3
|
|||||
|
Grado |
NSE |
Evaluación experimental de vocabulario WordGenM- Voc |
Vocabulario académico S-AVoc |
Lenguaje académico S-CALS |
|
|
Grado |
-- |
||||
|
Nivel socioeconómico (NSE) |
-0,01 |
-- |
|||
|
Evaluación experimental de vocabulario. WordGenM- Voc |
,24** |
,17** |
-- |
||
|
Vocabulario académico S-AVoc |
,31** |
,16** |
,65** |
-- |
|
|
Lenguaje académico S-CALS |
,28** |
,11** |
,69** |
,71** |
-- |
|
Comprensión lectora (primaria). ACL |
-,11** |
0,07 |
,55** |
,50** |
,65** |
|
Comprensión lectora ajustada (secundaria) CompLec |
0,01 |
0,02 |
,38** |
,35** |
,46** |
|
Nota: **p<,01 Fuente: Elaboración propia. |
|||||
Como se puede ver en la tabla 3, hubo correlaciones altas entre algunas variables, especialmente entre las dos dimensiones de S-CALS-I: vocabulario académico (S-AVoc) y habilidades de lenguaje académico (S-CALS), con un coeficiente de correlación de r = ,71. Estas altas correlaciones sugerían que podían existir algunas cuestiones de multicolinealidad. Con el fin de identificar si este era el caso, se realizó un diagnóstico de colinealidad, y los criterios mencionados por Myers (1990) y Menard (2002) indicaron que no existía colinealidad: el factor más grande de inflación de la varianza (FIV) fue 2,31 y, por lo tanto, no era mayor a 10, lo que indicaría un motivo de preocupación (Myers, 1990), y todos los coeficientes de tolerancia se encontraban en el rango entre 0,43 y 0,99, muy por encima de 0,2. Un valor más bajo a este podría indicar dificultad (Menard, 2002).
En la tabla 3 también se aprecian dos resultados interesantes respecto de NSE. Un resultado inesperado fue que la comprensión lectora no se correlacionó con el NSE. Otro, más acorde con las expectativas, fue que las medidas de vocabulario académico y el lenguaje académico sí se correlacionaron de forma significativa con el NSE.
El principal objetivo de este estudio fue determinar si las habilidades de vocabulario académico y de lenguaje académico realizan aportes distintivos a la comprensión lectora de los estudiantes de primaria y secundaria.
Para identificar la importancia relativa de las habilidades de vocabulario académico y de lenguaje académico, se efectuaron dos análisis de regresión jerárquica para predecir la comprensión lectora de forma separada para estudiantes de primaria y secundaria, dado que los instrumentos de evaluación eran distintos. También se incluyó el NSE, puesto que los análisis correlacionales mostraron que guardaba una relación con las variables lingüísticas. Dado que los estudiantes de primaria y secundaria fueron examinados de forma separada, en los modelos, el grado fue ingresado como una variable binaria (dummy) para dar cuenta de su cualidad dicotómica. Las dos medidas de vocabulario fueron ingresadas de forma separada para examinar la importancia relativa de cada una, pero dentro del mismo paso, porque pertenecían al mismo constructo. En la tabla 4 se muestra el análisis de regresión para predecir la comprensión lectora en estudiantes de primaria para estos dos constructos lingüísticos.
Tabla 4
|
||||||||||
|
Primaria (n=671) |
Secundaria (n= 432) |
|||||||||
|
Variable del predictor |
b |
SE B |
β |
R2 |
ΔR2 |
b |
SE B |
β |
R2 |
ΔR2 |
|
Modelo 1 |
,007 |
,000 |
||||||||
|
(Constante) |
10,86 |
,22 |
4,80 |
,18 |
||||||
|
Grado |
-,83 |
,41 |
-,08* |
,08 |
,23 |
,01 |
||||
|
Modelo 2 |
,009 |
,002 |
,001 |
,001 |
||||||
|
(Constante) |
10,08 |
,85 |
4,90 |
,59 |
||||||
|
Grado |
-,83 |
,41 |
-,08* |
,08 |
,23 |
,01 |
||||
|
NSE |
,38 |
,41 |
,04 |
-,05 |
,26 |
-,01 |
||||
|
Modelo 3 |
,392 |
,383*** |
,173 |
,172*** |
||||||
|
(Constante) |
4,26 |
,74 |
|
2,32 |
,60 |
|||||
|
Grado |
-1,77 |
,33 |
-,18*** |
,06 |
,21 |
,01 |
||||
|
NSE |
-,47 |
,32 |
-,04 |
-,32 |
,24 |
-,05 |
||||
|
WordGenM- Voc |
,38 |
,03 |
,42*** |
,13 |
,02 |
,29*** |
||||
|
Vocabulario académico (S-Avoc) |
,41 |
,06 |
,28*** |
,11 |
,04 |
,15** |
||||
|
Modelo 4 |
,504 |
,111*** |
,226 |
,053*** |
||||||
|
(Constante) |
4,48 |
,67 |
1,83 |
,59 |
||||||
|
Grado |
-1,99 |
,29 |
-,20*** |
,12 |
,20 |
,02 |
||||
|
NSE |
-0,67 |
,29 |
-,07* |
-,15 |
,24 |
-,02 |
||||
|
WordGenM- Voc |
0,19 |
,03 |
,21*** |
,07 |
,02 |
,15* |
||||
|
Vocabulario académico (S-Avoc) |
0,07 |
,06 |
,05 |
,00 |
,04 |
,00 |
||||
|
Lenguaje académico (S-CALS) |
0,24 |
,02 |
,51*** |
,08 |
,01 |
,35*** |
||||
|
Nota: *p<,05, **p<,01, ***p<,001 Fuente: Elaboración propia. |
||||||||||
Como se muestra en la tabla 4, Modelo 1, el grado explica cierta varianza significativa en los puntajes de comprensión lectora de los estudiantes de primaria. Entretanto, el NSE no es responsable de ninguna varianza significativa en ningún grupo de estudiantes cuando se considera el grado, como se muestra en el modelo 2. Posteriormente, en el modelo 3 –el vocabulario académico– medido con las pruebas WordGenM-Voc y la S-AVoc, representa el 38,3% de la varianza en lectura. Controlando por vocabulario académico en el último modelo, el lenguaje académico medido por S-CALS aportó un 11,1% adicional de la varianza en comprensión lectora. En conjunto, las variables explican un considerable 50,4% de las habilidades de comprensión lectora de los estudiantes de primaria.
En secundaria, los resultados son más modestos. Ni el grado ni el NSE aportan una varianza significativa en comprensión lectora. El vocabulario académico constituyó un 17,2% de esta varianza. Sin embargo, el lenguaje académico contribuyó solo a un 5,3% de la varianza en los puntajes de comprensión lectora cuando se controló el vocabulario académico. En conjunto, vocabulario y lenguaje académicos dan cuenta de 22,6% de la varianza en los puntajes de comprensión lectora en secundaria.
Vale destacar que la contribución de una medición para vocabulario académico (S-AVoc) se vuelve no significativa al momento de agregar el lenguaje académico en el modelo 4, tanto para estudiantes de primaria como de secundaria.
Sin embargo, se debe reconocer que la comparación entre estudiantes de primaria y secundaria no es directa, debido a que los instrumentos utilizados para medir la comprensión lectora eran diferentes.
Este estudio aborda la influencia del vocabulario académico y del lenguaje académico en la comprensión lectora en primaria y secundaria, equivalentes a los grados 5° al 8°, en una muestra de estudiantes mexicanos que asisten a escuelas públicas. Nuestros resultados descriptivos indican que, mientras que los niveles de competencia de los estudiantes en todas las áreas muestran diferencias positivas moderadas entre estudiantes de primaria y secundaria, estos últimos no muestran o muestran muy poco progreso de un grado al otro. En general, nuestros niveles de competencia son menores que los puntajes promedio publicados para otras poblaciones hispanohablantes (Català et al., 2011; Meneses et al., 2018; Tatay et al., 2011), en las se ha administrado y validado las pruebas.
El principal foco del estudio fue analizar el aporte de las habilidades vocabulario académico y lenguaje académico a la comprensión lectora. Los análisis de regresión revelaron que, después de incluir grado y NSE, las tres mediciones de lenguaje académico predijeron una gran proporción de varianza en la comprensión lectora (CL) de los estudiantes de primaria y una proporción moderada para los puntajes de CL de los estudiantes de secundaria. Sin embargo, las habilidades del lenguaje académico (S-CALS), cuando se ingresan en el mismo modelo junto con el vocabulario académico, toman gran parte de la varianza. Estos resultados ofrecen un fuerte sustento al constructo CALS-I para inglés (Uccelli et al., 2015a) y S-CALS-I para español (Meneses et al., 2018), pues proveen evidencia de que la comprensión lectora en estos niveles educativos implica el entendimiento de estructuras textuales gramaticales y académicas complejas más allá del vocabulario (Lervåg et al., 2018; Snow & Uccelli, 2009).
Sin embargo, los resultados de vocabulario académico sugieren que, para los estudiantes de primaria y secundaria, un pequeño grupo de palabras académicas (un total de 42 en ambas prueba) son esenciales para obtener el significado de un texto. El hallazgo de que más de un tercio de la varianza en la comprensión lectora en primaria y sobre un sexto en secundaria proviene de estas palabras transdisciplinares demuestra una influencia del vocabulario académico reportado en un estudio anterior para una muestra chilena por Meneses y sus colegas (2018), quienes encontraron que el vocabulario académico evaluado únicamente desde la medición de vocabulario de 15 palabras en S-AVoc correspondía a 15% de la varianza única después de controles estrictos para grado, NSE medido a nivel escolar y fluidez lectora.
Además, en relación con los resultados de lenguaje académico, los hallazgos actuales de 11% de varianza única en primaria y de 5,3% de varianza única en secundaria convergen con el 12% de incremento en la varianza única explicada reportada para el inglés después de incluir grado, NSE, fluidez verbal y vocabulario académico (Uccelli et al., 2015b). Se debe reconocer que la evaluación de comprensión lectora fue ajustada. En un estudio chileno en español (Meneses et al., 2018), 24% de la varianza correspondía a lenguaje académico después de los mismos controles. Además, el vocabulario académico y el lenguaje académico comparten la mayoría de la varianza cuando se consideran al mismo tiempo. Entretanto, este estudio demostró que el lenguaje académico todavía explica gran parte de la varianza única después de incluir un conjunto más amplio de palabras de vocabulario que el usado en el estudio chileno. Aunque no son precisamente comparables debido a estas diferencias, estos hallazgos sobre lenguaje académico en el último modelo de regresión, en conjunto con la pérdida de significancia para uno de los coeficientes de vocabulario, enfatizan la necesidad de incluir apoyo para las habilidades del lenguaje académico en todos los programas de comprensión lectora y el plan de estudios de lengua española.
Un resultado inesperado de nuestro estudio es el hecho de que el NSE no resultó predictivo para la CL, dado que estudios realizados en México indican que los logros de los estudiantes se ven altamente influenciados por su entorno familiar (Backhoff, 2011; OECD, 2019). La recolección de datos de NSE a nivel individual buscaba obtener una medición más fina de las relaciones entre NSE y CL. Se puede considerar que este extraño resultado se debe al rango limitado de los datos (Thumin, 1993), ya que dos tercios de los participantes vienen de contextos de NSE medio. Por otro lado, la distribución y el resultado del NSE no sorprenden, dado que el estudio fue realizado en escuelas públicas en la misma área geográfica; en México, estas dos características, tipo de escuela y ubicación, están altamente asociadas con el NSE y la calidad de la enseñanza (Backhoff, 2011).
Además, son intrigantes los hallazgos convergentes con Meneses et al. (2018) que muestran que la varianza única explicada por el lenguaje académico en comprensión lectora tanto en primaria como secundaria, a pesar de las diferencias en las evaluaciones de comprensión lectora en estos niveles. Es evidente que el estudio se tiene que replicar, de preferencia con un mismo instrumento de comprensión lectora tanto para primaria como secundaria, e incluyendo más estudiantes en ambos polos del espectro del NSE.
El que estos resultados muestren menores niveles de vocabulario y lenguaje en los estudiantes de la muestra, justifican claramente la importancia de enseñarlos explícitamente, dado que estos tipos de estudiantes son los que probablemente más se beneficiarían de la instrucción explícita (Lawrence et al., 2012).
Varias limitaciones restringen la extrapolación de estos hallazgos. En primer lugar, una limitación metodológica apunta a que los estudiantes de primaria y secundaria rindieron distintas evaluaciones de lectura diseñadas de acuerdo con sus niveles educacionales. Aunque esto fue hecho para garantizar la adecuación de estas evaluaciones, restringió los análisis entre edades que podrían haberse realizado. Además, se ha constatado que las diferencias en las evaluaciones influyen en los resultados (Cutting & Scarborough, 2006; Keenan, Betjemann, & Olson, 2008). Las pruebas ACL fueron diseñadas para evaluar cuatro tipos de procesos cognitivos: comprensión literal, reorganización, comprensión de inferencias y comprensión evaluativa en distintos géneros, tales como narración, exposición, interpretación de datos, interpretación de gráficos e interpretación poética. A su vez, la evaluación CompLec fue creada para reflejar tres tipos de preguntas (recuperación/literal, integración/inferencial y reflexiva/evaluativa) organizadas en tres géneros principales: expositivos, argumentativos y lo que los autores llaman textos discontinuos, donde los estudiantes deben integrar información entre textos y figuras. Se puede ver que las evaluaciones no son distintas en su conceptualización, pero todavía puede haber diferencias en la operacionalización, lo que podría jugar un rol en los resultados obtenidos.
Además, la medición de lectura para los estudiantes de secundaria se tuvo que ajustar debido a un error de procedimiento, lo que podría haber afectado los resultados de formas desconocidas. La medición para la comprensión lectora (ACL) tenía baja confiabilidad con esta muestra. Además, dado que se trataba de un estudio transversal, las comparaciones entre cohortes son solo ilustrativas. Un estudio longitudinal sería capaz de registrar los cambios en el tiempo en los mismos participantes.
A diferencia del estudio de Meneses y sus colegas (2018), este estudio no consideró la fluidez. Esta puede ser un control importante, dado que se ha demostrado que puede tener una función en las habilidades de comprensión lectora en algunos estudiantes de primaria en España (Calet, Gutiérrez-Palma, & Defior, 2015). Una limitación final es que la restricción de rango haya influenciado los hallazgos nulos para el NSE. Garantizar la inclusión de más estudiantes con y sin ventaja social podría mejorar nuestra comprensión de estos fenómenos para todo tipo de lector, como sugieren los hallazgos de Francis y sus colegas (2018).
Financiamiento: México Innovation Fund 2018. David Rockefeller Center for Latin American Studies
Agradecimientos: las autoras desean agradecer a Itzen Hernández-Guerra y Alma Viridiana Hermosillo-Mendoza por su valiosa contribución en la coordinación y supervisión del trabajo de campo de este proyecto.
Aguilar, G., Uccelli, P. & Phillips Galloway, E. (2020). Toward biliteracy: Unpacking the contribution of mid-adolescent dual language learners’ Spanish and English academic language skills to English reading comprehension. TESOL Quarterly, 54(4), 1010-1036. https://doi.org/10.1002/tesq.570
Ahmed, Y., Francis, D. J., York, M., Fletcher, J. M., Barnes, M. & Kulesz, P. (2016). Validation of the direct and inferential mediation (DIME) model of reading comprehension in grades 7 through 12. Contemporary educational Psychology, 44-45, 68-82. https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2016.02.002
Asociación Mexicana de Agencias de Inteligencia de Mercado y Opinión [AMAI]. (2018). Cuestionario para la aplicación de la regla AMAI 2018 y tabla de clasificación. https://www.amai.org/descargas/Cuestionario-NSE-2018.pdf
Backhoff, E. (2011). La inequidad educativa en México: Diferencias en el aprendizaje de la comprensión lectora en educación básica. Profesorado. Revista de currículum y formación de profesorado, 15(3), 87-102. Recuperado de https://revistaseug.ugr.es/index.php/profesorado/article/view/20412
Barr, C. D., Uccelli, P. & Phillips Galloway, E. (2019). Specifying the academic language skills that support text understanding in the middle grades: The design and validation of the core academic language skills construct and instrument. Language learning, 69(4), 978-1021. https://doi.org/10.1111/lang.12365
Calet, N., Gutiérrez‐Palma, N. & Defior, S. (2015). A cross-sectional study of fluency and reading comprehension in Spanish primary school children. Journal of Research in Reading, 38(3), 272-285. https://doi.org/10.1111/1467-9817.12019
Català, G., Català, M., Molina, E. & Monclús, R. (2001). Evaluación de la comprensión lectora: Pruebas ACL (1o – 6o de primaria). Barcelona, España: Graó.
Cutting, L. E. & Scarborough, H. S. (2006). Prediction of reading comprehension: Relative contributions of word recognition, language proficiency, and other cognitive skills can depend on how comprehension is measured. Scientific Studies of Reading, 10(3), 277-299. https://doi.org/10.1207/s1532799xssr1003_5
Francis, D. J., Kulesz, P. A. & Benoit, J. S. (2018). Extending the simple view of reading to account for variation within readers and across texts: The complete view of reading (CVRi). Remedial and special education, 39(5), 274-288. https://doi.org/10.1177/0741932518772904
Hoover, W. A. & Gough, P. B. (1990). The simple view of reading. Reading and Writing, 2(2), 127-160. https://doi.org/10.1007/BF00401799
Horning, A. S. (2007). Reading across the curriculum as the key to student success. Across the Disciplines, 4(1). https://doi.org/10.37514/ATD-J.2007.4.1.08
Keenan, J. M., Betjemann, R. S. & Olson, R. K. (2008). Reading comprehension tests vary in the skills they assess: Differential dependence on decoding and oral comprehension. Scientific Studies of Reading, 12(3), 281-300. https://doi.org/10.1080/10888430802132279
Kim, Y. S. G., Lee, H. & Zuilkowski, S. S. (2020). Impact of literacy interventions on reading skills in low‐and middle‐income countries: A meta‐analysis. Child development, 91(2), 638-660. https://doi.org/10.1111/cdev.13204
Language and Reading Research Consortium & Chiu, Y. D. (2018). The simple view of reading across development: Prediction of grade 3 reading comprehension from prekindergarten skills. Remedial and Special Education, 39(5), 289-303. https://doi.org/10.1177/0741932518762055
Lawrence, J. F., Capotosto, L., Branum-Martin, L., White, C., & Snow, C. E. (2012). Language proficiency, home-language status, and English vocabulary development: A longitudinal follow-up of the Word Generation program. Bilingualism: Language and cognition, 15(3), 437-451
Lervåg, A., Hulme, C. & Melby‐Lervåg, M. (2018). Unpicking the developmental relationship between oral language skills and reading comprehension: It’s simple, but complex. Child Development, 89(5), 1821-1838. https://doi.org/10.1111/cdev.12861
Lonigan, C. J., Burgess, S. R. & Schatschneider, C. (2018). Examining the simple view of reading with elementary school children: Still simple after all these years. Remedial and Special Education, 39(5), 260-273. https://doi.org/10.1177/0741932518764833
Márquez Jiménez, A. (2017). A 15 años de PISA: resultados y polémicas. Perfiles educativos, 39(156), 3-15. https://doi.org/10.22201/iisue.24486167e.2017.156.58280
Menard, S. (2002). Applied logistic regression analysis. Thousand Oaks, CA: Sage. https://doi.org/10.4135/9781412983433
Meneses, A., Uccelli, P., Santelices, M. V., Ruiz, M., Acevedo, D. & Figueroa, J. (2018). Academic language as a predictor of reading comprehension in monolingual Spanish-speaking readers: Evidence from Chilean early adolescents. Reading research quarterly, 53(2), 223–247. https://doi.org/10.1002/rrq.192
Myers, R. H. (1990). Classical and modern regression with applications (2nd ed.). Boston, MA: Duxbury Press.
National Reading Panel (EE.UU.). (2000). Report of the National Reading Panel: Teaching children to read: An evidence-based assessment of the scientific research literature on reading and its implications for reading instruction: Reports of the subgroups. National Institute of Child Health and Human Development, National Institutes of Health.
Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos. [OCDE]. (2019). Nota de país. Programa para la Evaluación Internacional de Alumnos (PISA). Resultados de PISA 2018. Recuperado de
https://www.oecd.org/pisa/publications/PISA2018_CN_MEX.pdf
Pallante, D. H. & Kim, Y. S. (2013). The effect of a multicomponent literacy instruction model on literacy growth for kindergartners and first-grade students in Chile. International journal of psychology, 48(5), 747-761. https://doi.org/10.1080/00207594.2012.719628
Phillips Galloway, E. P., Uccelli, P., Aguilar, G. & Barr, C. D. (2020). Exploring the cross-linguistic contribution of Spanish and English academic language skills to English text comprehension for middle-grade dual language learners. AERA Open, 6(1), https://doi.org/10.1177/2332858419892575
Rolla, A., Alvarado, M., Atuesta, B., Marzolo, M., Treviño, E., Yoshikawa, H. & Arbour, M. (2019). The relationship between early childhood development and later elementary school performance in Chile. Learning through language: Towards an educationally informed theory of language learning, 74-83. https://doi.org/10.1017/9781316718537.008
Romero-Contreras, S. (2009). Experiencia Temprana, Desarrollo y Aprendizaje Escolar: Interacciones, Influencias y Posibles Compensaciones. En López, O. (Comp.), La investigación educativa: Lente, espejo y propuesta para la acción (pp. 161-188), San Luis Potosí, México: UASLP.
Romero Contreras, S., Arias, M. & Chavarría, M.M. (2007). Identificación de prácticas relacionadas con el lenguaje, la lectura y la escritura en familias costarricenses/Identifying language-and literacy-related practices in Costa Rican families. Actualidades investigativas en educación, 7(3). https://doi.org/10.15517/AIE.V7I3.9284
Secretaría de Educación Pública [SEP]. (n.d.). La estructura del Sistema Educativo Mexicano. Ciudad de México, México: SEP. Recuperado de https://www.sep.gob.mx/work/models/sep1/Resource/1447/1/images/sistemaedumex09_01.pdf
Secretaría de Educación Pública [SEP]. (2017). Aprendizajes clave para la educación integral. Plan y programas de estudio para la Educación Básica. Ciudad de México, México: SEP. Recuperado de
https://www.planyprogramasdestudio.sep.gob.mx/index-Descargas.html
Snow, C. E. (2018). Simple and not-so-simple views of reading. Remedial and Special Education, 39(5), 313-316.
Snow, C. E., Burns, S. & Griffin, P. (1998). Preventing reading difficulties in young children. Washington, D.C.: National Academy Press.
Snow, C. E. & Uccelli, P. (2009). The challenge of academic language. En D. R. Olson & N. Torrance, The Cambridge Handbook of Literacy (pp. 112-133). Nueva York, NY: Cambridge University Press.
Strasser, K. & Lissi, M. R. (2009). Home and instruction effects on emergent literacy in a sample of Chilean kindergarten children. Scientific studies of reading, 13(2), 175-204. https://doi.org/10.1080/10888430902769525
Strasser, K., Rolla, A. & Romero-Contreras, S. (2016). School readiness research in Latin America: Findings and challenges. New directions for child and adolescent development, 2016(152), 31-44. https://doi.org/10.1002/cad.20160
Tatay, A. C. L., Pelluch, L. G., Gámez, E. V. A., Giménez, T. M., Lloriá, A. M. & Pérez, R. G. (2011). Prueba De Competencia Lectora Para Educación Secundaria (ComPLEC). Psicothema, 23(4), 808-817. Recuperado de http://www.psicothema.com/psicothema.asp?id=3960
Thumin, F. J. (1993). Predictor validity as related to criterion relevance, restriction of range, and ethnicity. The Journal of Psychology, 127(5), 553-563. https://doi.org/10.1080/00223980.1993.9914893
Tilstra, J., McMaster, K., Van den Broek, P., Kendeou, P. & Rapp, D. (2009). Simple but complex: Components of the simple view of reading across grade levels. Journal of Research in Reading, 32(4), 383-401. https://doi.org/10.1111/j.1467-9817.2009.01401.x
Uccelli, P., Barr, C. D., Dobbs, C. L., Phillips Galloway, E., Meneses, A. & Sánchez, E. (2015a). Core academic language skills: An expanded operational construct and a novel instrument to chart school-relevant language proficiency in preadolescent and adolescent learners. Applied Psycholinguistics, 36(5), 1077-1109. https://doi.org/10.1017/S014271641400006X
Uccelli, P. & Meneses, A. (2015). Habilidades de lenguaje académico y su asociación con la comprensión de lectura en la escuela primaria y media: un nuevo constructo operacional. Mirada hispánica, 10, 179-206.
Uccelli, P., Phillips Galloway, E. P., Barr, C. D., Meneses, A. & Dobbs, C. L. (2015b). Beyond vocabulary: Exploring cross-disciplinary academic-language proficiency and its association with reading comprehension. Reading research quarterly, 50(3), 337–356. https://doi.org/10.1002/rrq.104
Villalón, M., Rojas-Barahona, C. A., Förster, C. E., Valencia, E., Cox, P. & Volante, P. (2011). Resultados de la enseñanza de estrategias de lectura y escritura en la alfabetización temprana de niños con riesgo social. Estudios sobre educación, 21, 159-179. Recuperado de https://revistas.unav.edu/index.php/estudios-sobre-educacion/article/view/4428
1. Este estudio forma parte de un proyecto más amplio aprobado por los comités de ética de las instituciones de los autores.