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LAFUNCIÓNEJECUTIVADEACTUALIZACIÓNYELRENDIMIENTOENCOMPRENSIÓNLECTORAENALUMNOSDE5ºCURSODEEDUCACIÓNPRIMARIA

CONFERENCEPAPER·JULY2013

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ValentínIglesias-Sarmiento

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NuriaCarriedoLópez

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LA FUNCIÓN EJECUTIVA DE ACTUALIZACIÓN Y EL RENDIMIENTO EN COMPRENSIÓN LECTORA EN ALUMNOS DE 5º CURSO DE

EDUCACIÓN PRIMARIA

Nuria Carriedo López1, Valentín Iglesias-Sarmiento2

1 Universidad Nacional de Educación a Distancia 2 Universidad de Vigo

ncarriedo@psi.uned.es, visarmiento@uvigo.es

Resumen

El principal propósito de este estudio fue comprobar la capacidad predictora de la función ejecutiva de actualización en el rendimiento en comprensión de textos en niños de 10-11 años. Un segundo objetivo fue analizar si esta relación es directa o está mediada por otras variables de dominio específico frecuentemente asociadas al rendimiento en comprensión –como los procesos léxicos– o de dominio general, como la inteligencia fluida. Con este propósito, se administró a 49 alumnos de 5ª de Educación Primarial test de Raven para evaluar la inteligencia fluida, la prueba de amplitud para la lectura de Daneman y Carpenter (1980) para medir la actualización de la información en la MO y el test de evaluación de los procesos lectores (PROLEC-SE) de Ramos y Cuetos (1999) para evaluar los procesos léxicos y la comprensión lectora. Los resultados del análisis correlacional rmuestran relaciones significativas entre la inteligencia fluida, la actualización y la comprensión lectora. Los análisis de regresión jerárquica señalan que la función ejecutiva de actualización se erige como único predictor de la comprensión lectora, cuando se controlan las habilidades de dominio específico –procesos léxicos– y de dominio general: inteligencia fluida.

Palabras clave: Comprensión lectora, funcionamiento ejecutivo, actualización de la información en la memoria opertiva, inteligencia fluida.

Updating executive function and performance in reading

comprehension in 5th-graders

Abstract The main goal of this study was to test the executive updating function predictive capacity over reading comprehension in 10-11 year-old children. A second objective was to analyse whether this relationship is direct or mediated by other specific domain variables frequently associated to reading achievement –as lexical processes—or domain general variables, as fluid intelligence. To achieve this goal, 5th grade students were tested in fluid intelligence (through Raven Test), updating information in working memory (through Reading Span Test; Daneman & Carpenter, 1980), lexical process and reading comprehension (through Assessing Reading Processes Test: PROLEC-SE; Cuetos & Ramos, 1999). Correlational analysis showed significant relationships among fluid intelligence, updating and reading comprehension. Hierarchical regression analysis showed that updating is the only predictor of reading comprehension when both domain specific abilities –lexical processes—and domain general abilities –fluid intelligence—were controlled. Keywords: Reading comprehension, executive functioning, updating information in working memory, fluid intelligence.

La presente investigación ha sido financiada con cargo a un proyecto del Ministerio de Ciencia e Innovación (MICINN) (EDU2011-22699)

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1. INTRODUCCIÓN

El concepto de funcionamiento ejecutivo ha estado ligado a la conceptualización de la Memoria Operativa, y más específicamente, al “ejecutivo central” propuesto por Baddeley y Hitch (1974). Éste sistema sería el responsable del control y de la regulación de los procesos cognitivos superiores, cuyas funciones se han asociado a menudo con la actividad de los lóbulos frontales, esenciales para para organizar la actividad como un todo, así como de la programación, control y supervisión de la ejecución de la actividad tanto a nivel cognitivo como comportamental (Luria, 1973)

Norman y Shallice (1986), extendieron la idea de Luria sobre el funcionamiento del lóbulo frontal a su modelo de sistema de supervisión atencional (SAS), encargado de la programación, regulación y control de las actividades mentales y de la conducta. En el SAS diferenciaban un subsistema de supervisión atencional encargado de la regulación de conductas no rutinarias que implican, entre otros aspectos, acciones que requieren planificación, toma de decisiones, solución de problemas, corrección de errores, superación de la respuesta habitual prepotente, etc., cuya naturaleza es esencialmente ejecutiva. A partir de esta conceptualización, el ejecutivo central de Baddeley y Hitch ha sido considerado recurrentemente como un sistema de control atencional (Baddeley y Logie, 1999; Engle, Kane, y Tuholski, 1999; Miyake y Shah, 1999) con funciones de carácter ejecutivo que se han relacionado con las diferencias individuales en tareas cognitivas complejas que requieren planificación y control, como la comprensión del lenguaje o el razonamiento (Baddeley, 1992).

En un trabajo de gran impacto, Miyake et al. (2000) diferenciaron tres funciones ejecutivas que, aunque claramente diferenciables, compartirían ciertos componenetes ejecutivos comunes: la inhibición de respuesta (capacidad para inhibir información dominante, automática o preponderante); la actualización de las representaciones en la memoria operativa (capacidad para monitorizar y codificar y mantener la información entrante de acuerdo con su relevancia para la tarea, actualizando y remplazando la información antigua no relevante); y el cambio o alternancia (capacidad para realizar el cambio de estrategias cuando hay que atender a múltiples tareas o procesos mentales).

Concretamente, la función ejecutiva de actualización de la información ha sido postulada como una capacidad asociada con el ejecutivo central de la memoria de trabajo (Cheng y Li, 2007; Ecker, Lewandowky, Oberauer y Chee, 2010), una de cuyas tareas sería controlar y coordinar los recursos necesarios para llevar a cabo las tareas de procesamiento y almacenamiento de la información, para cuya medida se propusieron tareas de amplitud de memoria operativa complejas como la tarea de amplitud para la lectura de Daneman y Carpenter (1980) o la de amplitud de dígitos de Oakhill, Yuill y Parkin (1986).

Esta función ejecutiva de actualización, definida por Morris y Jones (1990), como la modificación y monitorización de las representaciones o esquemas de memoria ante una nueva información, requiere remplazar la información antigua no relevante para la tarea en curso por la información nueva que sí es relevante.

En el estudio ya citado, Miyake et al. (2000) observaron una altísima correlación entre las medidas complejas de amplitud de memoria operativa, utilizadas como medidas generales de funcionamiento ejecutivo, y otras tareas de actualización –como el recuerdo de letras (Morris y Jones, 1990) o la tarea n-back (Cohen et al., 1997) ––, por lo que para muchos autores ambos constructos —amplitud de memoria operativa y actualización—serían indistinguibles. Estos resultados fueron corroborados tanto en estudios conductuales con niños (e.g., St Clair-Thompson y Gathercole, 2006) y con adultos (e.g., Ecker et al., 2010; Schmiedek, Hildebrandt, Lövdén, Wilhelm y Lindenberger, 2009; Shamosh et al., 2008), como en estudios neuropsicológicos (e.g., Collette y van der Linden, 2002). Desde un punto de vista evolutivo, se ha señalado que la función ejecutiva de actualización de la información se desarrolla a partir del segundo año de vida (Alloway, Gathercole, Willis y Adams, 2004) y que a los 6 años de edad este componente ejecutivo ya está suficientemente desarrollado para resolver tareas de tipo complejo que requieren la intervención del ejecutivo central (Gathercole, Pickering, Ambridge y Wearing, 2004).

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Del mismo modo, distintos estudios han señalado a la actualización de la MO como predictora de la inteligencia fluida (Bellaci, Carretti y Cornoldi, 2010; Friedman et al., 2008; Klauer, Wilmes y Phye, 2002), aunque también algunos autores cuestionan esta relación (Ackerman, Beier y Boyle, 2005) —o al menos, relativizan el papel de la MO respecto a la memoria a corto plazo— ya que en algunas investigaciones las diferencias individuales en inteligencia fluida se asocian tanto a la memoria a corto plazo como a la MO (Colom, Abad, Quiroga, Shih y Flores-Mendoza, 2008; Swanson, 2008). De forma específica, se ha señalado que la actualización de la MO es la función ejecutiva que mejor predice la inteligencia fluida (Friedman et al., 2008) y, además, se ha comprobado que esta relación es independiente de la naturaleza de la tarea empleada: verbal, numérica o espacial (Kane et al., 2004).

Por lo que se refiere a la influencia de la actualización de la información en el ámbito específico de la lectura, distintos investigadores han mostrado que en los niveles educativos iniciales, las dificultades a la hora de decodificar y procesar las palabras parecen influir negativamente en la comprensión lectora (Shankweiler, 1999; Sesma, Mahone, Levine, Eason y Cutting, 2009). De este modo, parece que la comprensión lectora y el procesamiento léxico están estrechamente relacionados en los primeros momentos (Byrne et al., 2007) pero, después, a medida que mejora la lectura de palabras y ésta se automatiza, la comprensión pasa a relacionarse más estrechamente con las habilidades generales de comprensión del lenguaje (Keenan, Betjemann y Olson, 2008; Vellutino, Tunmer, Jaccard y Chen, 2007). Por ello, a medida que se automatizan los procesos léxicos, los déficits asociados a la comprensión de la lectura parecen trascender a estas dificultades de procesamiento léxico más específicas de dominio, para pasar a vincularse con distintas funciones de dominio general, como las dificultades para mantener la información relevante en la MO, para inhibir la información no necesaria para la realización de la tarea en curso y para acceder a la memoria a largo plazo (Swanson, 2006). La relación entre MO y comprensión lectora está bien establecida en la literatura. Ya desde los trabajos iniciales de Daneman y Carpenter (1980), las pruebas de amplitud compleja, que actualmente se consideran una medida de la función ejecutiva de actualización, se han relacionado significativamente con distintas medidas de comprensión lectora (e.g., Carriedo, Elosúa y García-Madruga, 2011; Carriedo y Rucián, 2009; Daneman y Merikle, 1996; Just y Carpenter, 1992; McVay y Kane, 2011; Sesma et al., 2009) y con la lectura de palabras (e.g., Cristopher et al., 2012; Swanson y Berninger, 1995).

Por lo tanto, uno de los aspectos del debate no es tanto la relación entre MO (o actualización) y comprensión lectora, sino si el rendimiento curricular en lectura se relaciona con el dominio de lo que Tymms (1999) denomina “general developed abilities” --habilidades de dominio específico como la conversión fonema-grafema, el deletreo, el reconocimiento de letras o el conocimiento del vocabulario (Bull, Andrews-Spy y Wiebe, 2008; Fletcher et al., 1998 )— o con habilidades cognitivas básicas, como la inteligencia fluida, que no dependen tanto de aspectos ambientales y que proporcionan al individuo las oportunidades necesarias para adquirir habilidades y conocimientos durante su desarrollo (Bull et al., 2008; Geary, 2007). Por otra parte, Gathercole, Lamont y Alloway (2006) puntualizan que para que estas habilidades de dominio específico se desarrollen es necesario que interactúen con otras habilidades de dominio general, como el funcionamiento ejecutivo.

En este contexto, el principal propósito de este estudio fue comprobar la capacidad predictora de la función ejecutiva de actualización, en el rendimiento en comprensión de textos en niños de 10-11 años. Un segundo objetivo fue analizar si esta relación entre la función ejecutiva de actualización y el rendimiento en lectura es directa o está mediada por otras variables de dominio específico frecuentemente asociadas al rendimiento en comprensión –como el procesamiento léxico– o de dominio general, como la inteligencia fluida.

Para ello, siguiendo la metodología establecida por Swanson, Jerman y Zeng (2008) se utilizó un análisis de regresión jerárquica para analizar si la inteligencia fluida o las habilidades de dominio específico median la relación entre la función ejecutiva de actualización de la MO y la comprensión lectora. Se asume que si la relación entre la actualización y la variable criterio (comprensión lectora) está mediada por la inteligencia fluida o por las variables de dominio específico, la relación con la actualización no sería significativa al introducir las variables mediadoras en el análisis. Por otro lado, si es la actualización la variable predictora del rendimiento en comprensión lectora, esta variable continuará

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siendo significativa cuando se introduzcan en el análisis las variables inteligencia fluida o las de dominio específico (procesos léxicos).

2. MÉTODO

2.1. Participantes

La muestra de este estudio se seleccionó del total de niños escolarizados en el 5º curso en el colegio plurilungue Divina Pastora en Ourense. La selección inicial se realizó a partir de los informes proporcionados por los orientadores y profesores del centro en los que se señalaba que ninguno de los niños mostraba trastornos del desarrollo, ni déficits sensoriales, cognitivos o necesidades educativas especiales resultantes de aspectos socio-culturales. Una vez realizada esta criba inicial, se solicitó el consentimiento de los padres. La muestra final comprendía un total de 49 alumnos (16 niños y 33 niñas) con edades comprendidas entre los 10 y 11 años.

2.2. Materiales

Comprensión lectora. Para la evaluación de la comprensión lectora se utilizó la prueba de Evaluación de los Procesos Lectores: PROLEC-SE (Ramos y Cuetos, 1999). Esta tarea incluye dos textos de tipo expositivo sobre los que se plantean distintas preguntas de tipo literal e inferencial. La puntuación final de la prueba oscila entre 0 y 20 puntos. Inteligencia fluida. El test Raven Matrices Progresivas: SPM (General) de Raven, Court y Raven (1996) En el presente estudio se utilizó la Escala General o SPM, que consta de un Cuadernillo con cinco conjuntos de 12 ítems cada uno. Los individuos han de completar series de figuras complejas y establecer analogías para resolver cada ítem. La puntuación final fue la suma del número de problemas resueltos correctamente. Actualización de la información en la MO. Para medir la capacidad ejecutiva para actualizar la información en la MO se utilizó la prueba de Amplitud de Lectura para Niños (PAL-N; Carriedo y Rucián, 2009) adaptada de Daneman y Carpenter (1980). La prueba, como la original, implica la presentación de series de frases no relacionadas semánticamente. El niño debe, simultáneamente, leer en voz alta cada una de las 60 frases y recordar la última palabra de cada una de ellas en el orden en que fueron presentadas. Las frases se presentaron agrupadas en series de 2, 3, 4, 5 y 6 frases. Por lo tanto, el número de frases en cada serie y el número de palabras a recordar va aumentando de forma progresiva. Al final de cada una de las series se les hacía a los niños una pregunta de comprensión para controlar que no sólo fuesen leyendo en voz alta, sino, también, comprendiendo lo que leían. Para la puntuación de la prueba se siguió el criterio integrado desarrollado por Elosúa, García-Madruga, Gutiérrez, Luque y Gárate (1997) que pondera el rendimiento del niño en cada uno de los niveles establecidos. Procesos léxicos. Los procesos léxicos se evaluaron mediante dos subpruebas de la prueba PROLEC-SE (Ramos y Cuetos, 1999): lectura de pseudopalabras y lectura de palabras aisladas, es decir, sin un contexto específico. La prueba de lectura de pseudopalabras requiere la lectura en voz alta de 40 pseudopalabras de distinta complejidad grafémica y longitud. De las 40 pseudopalabras, 20 están formadas por sílabas simples con estructura CV (consonante vocal) y otras 20 por sílabas de estructura compleja (CCV, CCVC y CVVC). Asimismo, la mitad de las pseudopalabras son largas (4-5 estructuras silábicas) y la otra mitad cortas (2 estructuras silábicas). La puntuación final de la prueba fue el número de palabras leídas correctamente. En la prueba de Lectura de Palabras los niños deben leer una lista de 40 palabras formada por 20 palabras de uso frecuente y 20 poco frecuentes. En cada caso la mitad de las palabras son de longitud corta (dos sílabas) y la otra mitad de longitud larga (4 y 5 sílabas). La puntuación obtenida fue la suma de las palabras leídas de forma correcta.

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2.3. Procedimiento

La evaluación de cada niño se efectuó en su colegio de origen, tras la recepción de los permisos correspondientes de la familia y las autoridades educativas. Se emplearon dos sesiones distintas para la valoración de cada niño. La prueba de Raven, que admite una administración colectiva, se pasó en una sesión. Las tareas restantes se aplicaron de forma individual en otra sesión diferente. La duración de cada sesión se situó entre 30 y 45 minutos. El orden de administración de las pruebas entre los dos grupos fue contrabalanceado.

3. RESULTADOS Los resultados descriptivos se presentan en la Tabla 1. Para su análisis se organizan en dos secciones. En la primera se analizan las relaciones entre las variables seleccionadas y el rendimiento en lectura. En la segunda sección, finalmente, se evalúa, a partir de un análisis de regresión jerárquico, la capacidad predictiva de las variables seleccionadas respecto a la comprensión lectora.

Tabla 1

Medias y desviaciones típicas de cada una de las variables estudiadas

3.1. Análisis correlacionales

Para analizar las relaciones entre las distintas variables se realizó la correlación de Pearson. Como se puede apreciar en la Tabla 2, la medida de la inteligencia fluida correlaciona significativamente con la comprensión de textos (r = .43, p < .01). Del mismo modo, se relaciona de forma significativa con la medida de actualización de la MO que proporciona la PAL-N (r =.49, p < .0005). No se obtuvieron relaciones significativas de la inteligencia fluida con las otras dos variables que miden los procesos superficiales de la lectura, como la lectura de palabras y de pseudopalabras.

En lo que se refiere a la medida de actualización, se obtuvo un patrón similar de robustas relaciones con la comprensión de textos (r = .61, p < .0005). Por lo demás, la relaciones de la función ejecutiva de actualización con las tareas de procesamiento léxico no alcanzaron significación estadística (p > .05). Finalmente, las variables que miden la lectura de palabras y pseudopalabras se relacionaron de forma significativa entre sí (r = .33, p < .05) pero no con la medida de comprensión de textos (p > .05).

Variable M SD

1. Inteligencia fluida 40.37 7.79

2. Actualización MO 2.96 .49

3. Comprensión textos 6.22 4.53

4. Lectura de pseudopalabras 36.55 4.78

5. Lectura de palabras 38.86 1.28

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Tabla 2

Correlaciones entre las diferentes variables

Nota: *p < .05; **p < .01; ***p < .0005

3.2. Análisis de regresión

Con el fin de analizar la contribución al rendimiento académico en comprensión lectora de las distintas variables seleccionadas, se realizó un análisis de regresión jerárquico con el fin de comprobar la capacidad predictora de la medida de la función ejecutiva en presencia de otras variables con las que ha sido relacionada en la literatura y que miden inteligencia fluida y habilidades específicas de dominio. Para ello, en un primer paso se introdujo la variable relacionada con actualización de la información en la memoria de trabajo, posteriormente se fueron incluyendo las variables relacionadas con el procesamiento léxico y, finalmente, se introdujo la medida del Raven. En la Tabla 3 se presentan los resultados de los análisis de regresión jerárquica. En el modelo 1 se introdujo como variable predictora la función ejecutiva de actualización, lo que explica el 37.1% de la

varianza en la comprensión lectora ( = .61, t(47) = 5.26, p < .0005). La introducción de las variables de procesamiento léxico en el modelo 2 hace que el porcentaje de varianza explicado aumente hasta el 43.7%; y la introducción de la inteligencia fluida en el modelo 3 hace que el porcentaje de varianza explicado sea del 44.6%. Sin embargo, estos incrementos en la varianza explicada no son significativos por lo que todos los modelos señalan a la actualización de la MO como único predictor de la comprensión lectora (p < .0005).

Tabla 3

Análisis de regresión jerárquico: predictores de rendimiento en comprensión lectora

Variable 1 2 3 4 5

1. Inteligencia fluida -

2. Actualización MO .49*** -

3. Comprensión textos .43** .61*** -

4. Lectura de pseudopalabras -.07 -06 -.19 -

5. Lectura de palabras .24 .08 .19 .33* -

Variable R2 ∆ R2 t p

Modelo 1 .371 - Actualización MO .61 5.26 .000

Modelo 2 .437 .066 Actualización MO .58 5.12 .000 Lectura de palabras .22 1.87 .069 Lectura de pseudopalabras -.22 -1.90 .064

Modelo 3 .446 .009 Actualización MO .52 4.07 .000 Lectura de palabras .19 1.58 .121 Lectura de pseudopalabras -.21 -1.76 .084 Inteligencia fluida .07 .82 .412

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4. DISCUSIÓN

El propósito inicial de este estudio se centraba en analizar la relación entre la función ejecutiva de actualización de la MO y el rendimiento académico en comprensión lectora en el 5º nivel de Educación Primaria. Esta premisa inicial se explicitó analizando la naturaleza y direccionalidad de la relación. Sobre esta base se discuten las implicaciones de los resultados obtenidos y se establecen algunas conclusiones. Por lo que se refiere a la relación entre la función ejecutiva de actualización de la información en la MO y la comprensión lectora, cabe indicar, en primer lugar, que los resultados apoyan los resultados de otras investigaciones respecto a la capacidad predictiva de las pruebas de amplitud compleja respecto a las diferencias individuales en comprensión lectora (e.g., Berninger et al., 2009, Daneman y Carpenter, 1980; De Beni, Borella y Carreti, 2007; Swanson y Jerman, 2007). Además, nuestros resultados corroboran, también, los resultados de algunas investigacions rescientes respecto al valor predictivo de la función ejecutiva de actualización en el rendimiento en comprensión lectora en este momento evolutivo (Carriedo y Rucián, 2009; Christopher et al., 2012; Sesma et al., 2009). El principal interés de nuestro trabajo se refiere a que la función ejecutiva de actualización se erige como único predictor de la comprensión lectora, cuando se controlan las habilidades de dominio específico –procesos léxicos– y de dominio general, inteligencia fluida. Estos resultados extienden los datos de Seigneuric y Ehrlich (2005) con niños de tercer curso de primaria y también proporcionan soporte a los resultados de Cristopher et al. (2012) en lo referido al papel de la MO en la comprensión lectora, aunque estos autores, a diferencia de los datos de nuestro estudio, sí encontraron relaciones significativas entre la MO y la lectura de palabras. Una explicación posible de los resultados podría vincularse a que la comprensión lectora, en estos niveles educativos, demanda recursos cognitivos que van más allá de la decodificación fonológica y de la identificación de letras (Sesma et al., 2009). El funcionamiento ejecutivo, por tanto, no comenzaría a predecir la comprensión lectora hasta que el niño domine la lectura de palabras (Hoover y Tunmer, 1993; Seigneuric y Ehrlich, 2005) y por tanto, estén automatizados los procesos léxicos (Keenan et al., 2008). La divergencia entre los resultados, entonces, parecen depender del nivel de desarrollo lector de los niños y, posiblemente, de las pruebas utilizadas en cada estudio. En resumen, este estudio extiende los resultados de investigaciones anteriores respecto al papel del funcionamiento ejecutivo y, específicamente, de la amplitud de la MO, en actividades cognitivas de alto nivel como la comprensión lectora. Los resultados parecen señalar a la actualización de la MO el único predictor en este momento educativo.

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