El presente estudio examinó la comprensión de textos expositivos y narrativos en pantalla y su relación con las funciones ejecutiva, los hábitos lectores y el soporte preferido (papel o pantallas) para lectura de estudio o recreativa, en estudiantes universitarios. Participaron noventa y ocho estudiantes universitarios (76.8% mujeres, edad promedio: M = 20.6, DS = 5.24 años), quienes completaron una tarea de comprensión de un texto expositivo y uno narrativo presentados en pantalla, una evaluación computarizada de las funciones ejecutivas (memoria de trabajo, flexibilidad cognitiva, inhibición), una encuesta de hábitos lectores y un test de reconocimiento de autores. La memoria de trabajo fue un predictor de la comprensión en general, mientras que la flexibilidad se asoció al texto expositivo. La exposición a la ficción contribuyó específicamente al texto narrativo. Los alumnos acostumbrados a estudiar en pantalla tuvieron un mejor desempeño en el texto expositivo que quienes prefieren el papel. La contribución de las funciones ejecutivas a la comprensión en pantallas es similar a la observada en estudios de lectura en papel. El efecto del soporte preferido sugiere que la práctica podría compensar la modalidad de lectura más superficial que se observa típicamente en estudios de lectura en medios digitales.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Cómo citar
Tabullo, Ángel-J., & Pulifiato-Hamann, E.-S. (2024). Lectura digital en estudiantes universitarios: contribuciones del funcionamiento ejecutivo y hábitos lectores. Ocnos. Revista de estudios sobre lectura, 23(2). https://doi.org/10.18239/ocnos_2024.23.2.424
Tabullo and Pulifiato-Hamann: Lectura digital en estudiantes universitarios: contribuciones del funcionamiento ejecutivo
y hábitos lectores
Introducción
La comprensión de textos es una habilidad fundamental para el éxito académico (), pero un meta-análisis reciente indica que la mayoría de estudiantes latinoamericanos
universitarios sólo alcanza un nivel literal de comprensión del texto (). En Argentina, se encontró un rendimiento promedio inferior al 70% en una tarea
de comprensión de un texto de la carrera de psicología (). Por otro lado, las pruebas PISA señalan la tendencia a la penetración progresiva
de los medios digitales y el desplazamiento del libro. Este fenómeno se aceleró debido
a las restricciones a la presencialidad y el auge de las modalidades virtuales de
educación en la pandemia de Covid-19 (). Además, se observó un mejor desempeño para la lectura de textos presentados en
papel, y que la preferencia por este medio se asocia a mejor desempeño frecuencia
de lectura recreativa (). En este contexto, resulta de interés analizar los factores que explican las diferencias
individuales en la comprensión de textos presentados en un medio digital, en estudiantes
universitarios.
El modelo conocido como Concepción Simple de la Lectura () propone que la comprensión depende de la interacción coordinada de dos componentes:
el reconocimiento de palabras y la comprensión del lenguaje. Estos componentes representan
procesos vinculados a la detección y decodificación de la información ortográfica
y al acceso al significado y la integración con el conocimiento previo, respectivamente.
Se han identificado dos habilidades como las principales predictoras del éxito en
la comprensión: el vocabulario y la fluidez de lectura (para una revisión, véase ). A su vez, el enfoque multicomponencial () propone que la comprensión del texto depende de una serie de subcomponentes, cuya
interacción coordinada permite jerarquizar la información y construir un modelo mental
de su significado: contenido del texto (esquema básico del texto, hechos y secuencias
y semántica léxica), elaboración (estructura sintáctica, cohesión, inferencias) y
metacognición (género textual, estrategia flexible de lectura, detección de incongruencias).
Además de estas habilidades lingüísticas, la comprensión requiere de procesos cognitivos
de dominio general, como las funciones ejecutivas (), que han sido incorporadas formalmente a modelos teóricos de la lectura, como el
de la “Visión Activa de la Lectura” (). Por su parte, diferentes líneas de investigación indican un vínculo consistente
entre la experiencia individual de lectura (volumen, diversidad, frecuencia) y la
comprensión de textos (; ). En las secciones siguientes presentaremos brevemente la evidencia sobre las características
de la lectura en medios digitales y la contribución de las funciones ejecutivas y
los hábitos lectores a la comprensión.
La comprensión de textos en medios digitales
Se ha propuesto que la presentación de textos en pantalla promueve la lectura de vistazo
(skimming), el escaneo, el multi-tasking y la labilidad de la atención, favoreciendo una estrategia más superficial de lectura
(). Meta-análisis recientes han confirmado la existencia de una ventaja en la comprensión
de textos expositivos (pero no narrativos) al comparar la lectura en papel con las
pantallas, que se incrementa cuando aumenta la longitud de los textos o se impone
un límite de tiempo (; ). Además, el incremento del tamaño de este efecto en años recientes se ha interpretado
como una consecuencia del aumento de la frecuencia de la lectura en medios digitales
(). Por otra parte, se ha observado que la diferencia entre formatos se reduce o desaparece
cuando se interviene para aumentar la importancia percibida de la lectura por parte
de los alumnos () o se fomenta un procesamiento semántico más profundo (por ejemplo, sugiriendo realizar
resúmenes o identificar palabras clave) (). Es importante aclarar que estos estudios se refieren a la lectura de textos tradicionales
o de estructura lineal en pantalla, y no a formatos de hipertexto o entornos web,
que implican una serie de competencias y demandas cognitivas adicionales (véase para una revisión).
El rol de las funciones ejecutivas en la comprensión de textos
Se denomina funciones ejecutivas a un conjunto de procesos cognitivos involucrados
en la planificación, ejecución, monitoreo y adaptación de la conducta orientada a
fines (). El modelo de funciones ejecutivas que más ha influido en la investigación de la
lectura es el propuesto por , en el que son conceptualizadas como tres componentes o funciones principales: la
inhibición, la flexibilidad cognitiva y la memoria de trabajo (MT) (). La MT provee un espacio dinámico para integrar el input visual de texto con información evocada de los sistemas de memoria de largo plazo
y permitir el desarrollo de las representaciones mentales del texto en sus diferentes
niveles. La flexibilidad cognitiva permite alternar entre diferentes focos de atención
en el texto, estrategias de lectura y niveles mentales de representación, facilitando
la generación de inferencias. En relación con la inhibición, si bien se ha hipotetizado
que contribuye a liberar recursos de procesamiento suprimiendo interferencias de origen
interno o externo, los resultados han sido menos consistentes (), y se ha interpretado que estas variaciones dependen de la edad y el tipo de proceso
inhibitorio estudiado (). La contribución relativa de las funciones ejecutivas puede variar en función de
las características del texto. En el estudio de , la flexibilidad cognitiva fue un predictor significativo de la comprensión de textos
expositivos científicos con baja cohesión, mientras que la memoria de trabajo predijo
la comprensión de textos altamente cohesionados. Por su parte, encontraron que las funciones ejecutivas de dominio general tienen un efecto directo
sobre la comprensión de textos en estudiantes universitarios, y un efecto mediado
por habilidades lingüísticas (vocabulario y fluidez de lectura).
Si bien la evidencia empírica señala la contribución de las funciones ejecutivas a
la comprensión de textos en papel (para un meta-análisis, véase: ), aún no se han investigado de manera sistemática las demandas que la presentación
de textos lineales en pantalla podría plantear a los procesos ejecutivos. En este
sentido, se ha encontrado que el estudio de la lectura de hipertextos digitales (que
presentan una estructura típicamente no lineal), o en entornos de internet, genera
un costo adicional de procesamiento ejecutivo, vinculada a los desafíos que plantea
la navegación ().
Hábitos de lectura y comprensión de textos
Existe abundante evidencia del vínculo entre la experiencia de lectura (la cantidad
de tiempo o volumen y diversidad de textos leídos) y la habilidad para comprender
textos (véase los meta-análisis de ; ). Una de las medidas más utilizadas para evaluar objetivamente la exposición a la
literatura es el test de reconocimiento de autores (TRA) (), una tarea que examina cuántos nombres de autores de ficción (o no ficción) son
capaces de reconocer los sujetos. Estudios realizados en la población universitaria
Argentina mostraron que el TRA es un predictor robusto de la comprensión de textos
entre los estudiantes (Tabullo et al., , ). encontraron correlaciones moderadas a fuertes entre el puntaje en esta tarea y medidas
de comprensión de textos, efecto que se incrementó con la edad. Los resultados fueron
interpretados como indicadores de causalidad recíproca: así como los buenos comprendedores
eran lectores asiduos, su experiencia de lectura contribuía a mejorar sus habilidades
de lectura. Esta explicación se conoce como efecto Mateo (). Se han propuesto varios mecanismos para explicar la contribución de los hábitos
lectores a la comprensión: el incremento del vocabulario mejora las representaciones
lexicales (), la automatización de procesos de bajo nivel, como la descodificación de palabras
() o el entrenamiento en generación de inferencias (). En el caso de la lectura en medios digitales, se ha propuesto que la creciente
(y cada vez más temprana) exposición a pantallas podría tener un impacto negativo
en la comprensión (), y se han encontrado mejores desempeños en niños que prefieren el papel (). Sin embargo, un estudio a gran escala no encontró influencia de la frecuencia de
lectura en medios digitales sobre la comprensión de textos en adolescentes (). Por último, un meta-análisis reciente encontró una interacción entre la etapa educativa
y los hábitos de lectura digital: mientras que en la escuela primaria se observan
efectos negativos, en la escuela secundaria y la universidad la asociación se vuelve
positiva ().
A pesar de la amplia evidencia sobre el rol de las funciones ejecutivas y los hábitos
de lectura sobre la comprensión de textos, la contribución de estos factores a la
lectura en pantallas aún no ha sido examinada de manera sistemática en estudiantes
universitarios. El presente estudio se propuso analizar la relación entre la comprensión
de textos expositivos y narrativos presentados en pantalla, las funciones ejecutivas
y los hábitos de lectura en estudiantes universitarios, considerando en particular
su exposición a la ficción (medida con un test de reconocimiento de autores) y su
soporte preferido para leer con fines de estudio o recreativos (papel, pantalla de
celular o de computadora personal).
Método
Diseño
Para la presente investigación se aplicó un diseño cuantitativo, no experimental,
correlacional, de corte transversal.
Participantes
El método de selección de la muestra fue no probabilístico, por conveniencia. Participaron
del estudio 98 alumnos universitarios de primer año de la carrera de psicología de
la Pontificia Universidad Católica Argentina (sede Mendoza) (76.8% mujeres, edad promedio:
M = 20.6, DE= 5.24 años). Para verificar si la comprensión del texto presentado en
pantalla era similar a la lectura en papel, se comparó el desempeño de los participantes
con el de otro grupo que había participado previamente de un estudio similar, leyendo
los mismos textos en papel, en vez de hacerlo en pantalla (datos del grupo control
texto expositivo: n = 62, 74.2% mujeres, edad M = 19.9 años, DE = 4.3 años; grupo
control narrativo: n = 56, 69.6% mujeres, edad M = 20.4 años, DE = 6.36 años). Los
alumnos de estos grupos, incluidos a manera de control, también pertenecían a la misma
carrera y se encontraban en el mismo año de cursada al momento de participar del estudio,
y eran comparables a los participantes en edad (T(211) = 0.600, p = .549) y género
( = 0.707, p = .401). Todos ellos completaron un consentimiento informado en el que
se les explicó que la actividad era voluntaria y anónima, y podían retirarse en cualquier
momento sin ninguna consecuencia negativa. Este estudio se realizó de acuerdo con
la normativa ética 5344/99 del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas,
y todos los procedimientos observaron la declaración de Helsinki de 1975 y posteriores
enmiendas.
Instrumentos
Prueba de comprensión de textos expositivos y narrativos (). Se utilizó una prueba de lectura previamente aplicada en un estudio sobre la comprensión
de textos en medios digitales (). La tarea consistió en la lectura de un texto expositivo (el artículo “Matemáticas,
cerebro y discalculia” de Valeria Abusamra) y uno narrativo (el cuento Las tazas de café de Mario Benedetti). El texto narrativo tenía un total de 1117 palabras y se trataba
sobre el triángulo amoroso entre una mujer, su esposo y uno de sus amigos. Se aplicó
el instrumento INFLESZ () para estimar su dificultad de lectura, que fue en este caso categorizada como “bastante
fácil”. Por otro lado, el texto expositivo tenía una longitud de 1113 palabras y versaba
sobre el desarrollo cerebral infantil y su relación con las habilidades matemáticas.
El tópico se desarrolló de modo que resultara accesible para lectores no especializados.
De acuerdo con la escala INFLESZ, la dificultad de lectura del texto era “algo difícil”.
La lectura de cada texto fue seguida en ambos casos por 12 preguntas de opción múltiple
(una respuesta correcta y cuatro alternativas semánticamente relacionadas). Las preguntas
abarcan los aspectos más relevantes de la comprensión propuestos por el enfoque multicomponencial
de la comprensión de textos. La tarea fue presentada en la pantalla de una PC, a través
de la plataforma Google Forms.
Batería TAC (Tareas de autorregulación cognitiva; ). Se aplicaron las siguientes pruebas de esta batería neuropsicológica informatizada:
– búsqueda visual, que evalúa la inhibición a nivel perceptual, y
– tarea de dedos, que evalúa flexibilidad cognitiva.
La tarea de búsqueda visual requiere que los participantes indiquen la presencia (tecla
Z) o ausencia (tecla M) de un estímulo target (cuadrado azul) entre un número variable de distractores. El rendimiento se operacionaliza
como la diferencia en el promedio de tiempos de respuesta entre las condiciones con
mayor y menor carga cognitiva (32 vs 4 distractores), de manera que puntajes más altos
indican mayor costo cognitivo (y peor performance). La tarea de Dedos presenta en
cada ensayo una mano del lado izquierdo o derecho de la pantalla, con el índice apuntando
hacia abajo (mismo lado) o al lado contrario. Los participantes deben presionar una
tecla ubicada del mismo lado que la mano (ensayo congruente) o del lado opuesto (ensayo
incongruente). El rendimiento se operacionaliza como un puntaje de Eficiencia Inversa
(tiempos de respuesta / (1 – proporción de errores), calculado sobre aquellos ensayos
donde el tipo de respuesta (ipsilateral o contralateral) y el lado de respuesta (izquierdo,
derecho) cambian respecto del ensayo anterior. La prueba TAC ha presentado adecuada
validez interna y externa en adultos ().
Tarea running span (). Se utilizó una adaptación de la prueba computarizada running span, perteneciente a la batería BIMeT-V, para evaluar la MT verbal. La tarea requiere
que los participantes vean una secuencia de letras de longitud variable (presentadas
de a una por vez) y recuperen las últimas 2, 3, 4, 5 ó 6 letras presentadas. La longitud
de la secuencia es desconocida para el participante en cada ensayo. Cuando aparece
la palabra “recuerdo”, el participante debe ingresar las letras en el orden correspondiente
mediante el teclado. A medida que la tarea avanza, aumenta la cantidad de letras que
deben ser recordadas. El rendimiento se operacionalizó como la cantidad de secuencias
recordadas correctamente.
Encuesta de hábitos de lectura. Se utilizó una encuesta ad hoc para examinar los hábitos de lectura de los alumnos,
incluyendo: cantidad de libros en su biblioteca personal en formato físico y digital
(respuestas en escala Likert de 0 a 5: 0 = no posee, 1 = 1 a 10, 2 = 10 a 30, 3 = 30 a 50; 4 = 50 a 100, 5 = más de 100), cantidad de libros leídos con fines recreativos en los últimos seis meses (número).
La encuesta indagó también en la frecuencia semanal de realización de las siguientes
actividades vinculadas con la lectura : navegación en internet (lectura de sitios
web por motivos no relacionados con el estudio, no incluye redes sociales), redes
sociales (Facebook, Instagram, etc.), lectura recreativa (por ejemplo: novelas, cuentos,
lectura de ficción y no ficción no relacionada con el estudio), lectura por estudio
(respuestas en escala Likert de 0 a 6: 0 = No lo hace o casi no lo hace en la semana, 1 = Lo hace un par de días a la semana, 2 = a diario, menos de una hora por día, 3 = a diario, 1 a 2 horas por día, 4 = a diario, 2 a 3 horas por día, 5 = a diario, 3 a 4 horas por día, 6 = a diario, 4 o más horas por día). Los sujetos indicaron además el formato preferido de lectura con fines recreativos
y de estudio (papel, pantalla de PC/laptop, smartphone). La encuesta se basó en un estudio previo realizado en la población local universitaria
().
Test de reconocimiento de autores. Para evaluar la exposición a literatura de ficción, se utilizó una versión del Test
de Reconocimiento de autores (TRA) diseñada y validad para el ámbito nacional y aplicada
previamente en la población universitaria (Tabullo et al., ; ). El diseño de esta tarea se basó en el instrumento más utilizado y validado para
medir la exposición a la literatura de ficción, el TRA diseñado por , que ha demostrado ser un predictor consistente de la comprensión de textos y otras
habilidades lingüísticas (). La tarea consiste en identificar los nombres de diez autores literarios de ficción
(incluyendo ganadores del Nobel como Albert Camus, Haruki Murakami o Mario Vargas
Llosa) en una lista que incluye otros diez nombres falsos. El rendimiento se calcula
como la cantidad de autores correctamente seleccionados, menos la cantidad de autores
falsos elegidos incorrectamente.
Procedimiento
La tarea se realizó en la sala de computadoras de la universidad, en horario de clases.
Se les explicó a los estudiantes que el propósito del estudio era examinar la relación
entre la lectura de textos en pantalla y las habilidades cognitivas. Los alumnos realizaron
las tareas en el siguiente orden: tarea de comprensión de textos, pruebas de la batería
TAC, tarea de memoria de trabajo verbal, encuesta de lectura y TRA. El estudio se
realizó en una sola sesión y tuvo una duración de aproximadamente una hora. La prueba
de comprensión, la encuesta y el test de autores fueron administrados a través de
la plataforma Google Forms.
Análisis de datos
Para examinar si la comprensión del texto en pantalla fue similar a la lectura de
una versión en papel, se comparó el porcentaje de aciertos de los participantes del
estudio con el del grupo en papel mediante test de T. Se realizó un análisis exploratorio
de las asociaciones entre variables mediante correlaciones de Spearman. Se aplicó
un ANOVA para examinar las diferencias en la comprensión por género y tipo de texto,
y MANOVAs para analizar diferencias en la comprensión asociadas al soporte de preferido
para estudio y lectura. La contribución de las funciones ejecutivas y hábitos de lectura
a la comprensión del texto expositivo y narrativo se examinó mediante análisis jerárquicos
de regresión múltiple, ingresando en pasos sucesivos las variables demográficas (edad,
género), puntajes de MT verbal, inhibición y flexibilidad, puntaje en el TRA y la
variable de hábitos lectores cuya asociación hubiera resultado más significativa en
el análisis de correlación. Para el análisis de regresión, se verificaron los supuestos
de normalidad (Test Shapiro Wilk no significativo), homocedasticidad y linealidad
(inspección visual de gráficos de residuos). El supuesto de independencia de los errores
se confirmó mediante el coeficiente Durbin-Watson (1.91 < DW < 2.06), y el análisis
del factor de inflación de la varianza no indicó riesgo de multicolinealidad (1.05
< FIV < 1.20). El análisis estadístico se llevó a cabo en el software JAMOVI.
Resultados
Estadística descriptiva y asociaciones entre variables
La estadística descriptiva de las variables del estudio se sintetiza en la tabla 1. Con el fin de examinar si la comprensión del texto en pantalla era similar al formato
en papel, se comparó mediante el test T de Students el porcentaje de respuestas correctas
en ambos textos con el de grupos controles de universitarios. No se encontraron diferencias
de rendimiento en el texto expositivo (T(158) = -0.334, p = .738) o en el narrativo (T(152) = -0.427, p = .670) en función del formato (tabla 2). Dado que en este caso la prueba Shapiro-Wilk indicó una violación del supuesto
de normalidad en la distribución de las variables (W = .968, p = .001), se aplicó la prueba U de Mann-Whitney para verificar los resultados del
test de T, una vez más sin encontrar diferencias significativas (Texto expositivo: U = 2920, p = .678; Texto narrativo: U = 2682, p = .756).
Tabla 1Estadísticos descriptivos de las variables de estudio
M / Med
DE / RIQ
Mínimo
Máximo
Expositivo
55.61
17.25
25.000
100.00
Narrativo
44.24
18.00
8.333
91.67
MT
4.86
2.44
0.500
12.00
Inhibición
566.99
299.99
71
2085
Flexibilidad
10.31
3.29
4.920
26.32
Libfísico
2.00
2.00
0.000
5.00
Libdigital
1.00
1.00
0.000
5.00
Lib6meses
2.00
2.50
0.000
10.00
Rsocial
4
2.00
0
6
Web
3
2.00
0
6
Lecrecreativa
2
3.00
0
6
Lecestudio
3
1.00
0
6
Nota: Se presentan media (M) y desvío estándar (DE) de las variables continuas (comprensión
de textos y funciones ejecutivas) y mediana (Med) y rango intercuartil (RIQ) de las
variables ordinales (hábitos de lectura). Expositivo: % de aciertos en el texto expositivo.
Narrativo: % de aciertos en el texto narrativo. MT: Memoria de trabajo verbal (cantidad
de respuestas correctas). Inhibición: puntaje en el test de búsqueda visual (diferencia
de tiempos de respuesta entre las condiciones de 32 y 4 distractores). Flexibilidad:
puntaje en la Tarea de Dedos (eficiencia inversa). Libfísico: Cantidad de libros de
papel en la biblioteca. Libdigital: cantidad de libros digitales en la biblioteca.
Lib6meses: cantidad de libros leídos en los últimos 6 meses. Rsocial: frecuencia semanal
de uso de redes sociales. Web: frecuencia semanal de navegación en la Web. Lecrecreativa:
frecuencia semanal de lectura recreativa. Lecestudio: frecuencia semanal de lectura
por estudio.
Tabla 2Porcentaje de aciertos en la tarea de comprensión de textos por formato de lectura
Texto
Formato
N
M
DE
Expositivo
pantalla
98
55.4
17.4
papel
62
56.3
18.2
Narrativo
pantalla
98
43.9
17.9
papel
57
45.2
17.9
Nota: Se presentan media (M) y desvío estándar (DE) de la variable % de respuestas
correctas en la tarea de comprensión para los grupos de sujetos que leyeron los textos
en pantalla y en papel.
La comprensión de ambos textos se comparó con un ANOVA de medidas repetidas texto
× género con edad como covariable. Se encontró una interacción significativa entre
género y tipo de texto (F(1,92) = 7.345, p = .008). Los varones tuvieron un desempeño significativamente mejor en el texto expositivo
(M = 56.4%, DE = 16.3%) que en el narrativo (M = 36.1%, DE = 16.5%) (p = .018), mientras que las mujeres tuvieron un desempeño superior al de
los varones en este último (M = 46.4%, DE = 18.4%) (p = .021).
La matriz de correlaciones de Spearman se presenta en la tabla 3. La comprensión del texto expositivo se asoció a: la MT (rho (96) = .247, p = .016), la flexibilidad cognitiva (rho (96) = -.214, p = .035) y la cantidad de libros digitales (rho (96) = .229, p = .025). La comprensión del narrativo se asoció a: la MT (rho (96) = .247, p = .040), el TRA (rho (96) = .348, p < .001), los libros leídos recientemente (rho (96) = .209, p = .042) y la frecuencia de lectura recreativa (rho (96) = .215, p = .037).
Tabla 3Matriz de correlaciones de Spearman entre variables
Nota: Expositivo: % de aciertos en el texto expositivo. Narrativo: % de aciertos en
el texto narrativo. MT: Memoria de trabajo verbal (cantidad de respuestas correctas).
Inhibición: puntaje en el test de búsqueda visual (diferencia de tiempos de respuesta
entre las condiciones de 32 y 4 distractores). Flexibilidad: puntaje en la Tarea de
Dedos (eficiencia inversa). Libfísico: Cantidad de libros de papel en la biblioteca.
Libdigital: cantidad de libros digitales en la biblioteca. Lib6meses: cantidad de
libros leídos en los últimos 6 meses. Rsocial: frecuencia semanal de uso de redes
sociales. Web: frecuencia semanal de navegación en la Web. Lecrecreativa: frecuencia
semanal de lectura recreativa. Lecestudio: frecuencia semanal de lectura por estudio.
* p < .05
** p < .01
*** p < .001
En relación con el soporte preferido para el estudio, la mayor parte de los alumnos
prefiere la computadora (58.2%), en segundo lugar, el papel (32.7%), y la menor proporción
utiliza el smartphone (9%). Para leer con fines recreativos, la mayoría prefirió el
papel (50%), en segundo lugar, el smartphone (29.6%), luego la computadora (9.2%)
y el 10.2% restante reportó no leer de manera recreativa. Con el fin de examinar la
asociación entre los formatos de lectura y el rendimiento en comprensión de textos,
se clasificó a los sujetos en grupos de: lectura por estudio en papel (n = 32) vs computadora (n = 57), y lectura recreativa en papel (n = 48) vs smartphone (n = 29). Se decidió seleccionar la categoría más frecuente en lugar de
colapsar a los grupos de lectura en ambas pantallas debido a las diferencias previamente
observadas en la comprensión de textos en celular y computadora (; ).
Análisis de regresión de la comprensión de textos
Comprensión de textos expositivos. La varianza explicada se incrementó con la inclusión de la flexibilidad (R2 = .051, p = .031) y la MT (R2 = .047, p = 0.034) (R2 = .071, F(5,86) = 2.397, p = 0.044), mientras que el TRA y el número de libros digitales no tuvieron efectos
significativos (ver Tabla 4). La comprensión de textos expositivos mejoró con los puntajes de flexibilidad ( = -.220, p = .034, IC [-0.424, -0.017]) y MT ( = .228, p = .029, [0.024, 0.433]).
Comprensión de textos narrativos. La varianza explicada se incrementó con la inclusión de la MT (R2 = .075, p = .007) y del TRA (R2 = .057, p = .015) (R2 = .165, .(6,85) = 4.00, p = 0.001), mientras que no se observaron efectos de otras FE o de la frecuencia de
lectura reciente (ver Tabla 4). La comprensión del texto narrativo mejoró con la MT ( = .273, p= .006, IC [0.079, 0.467]) y el TRA ( = .247,p = .015, IC [0.050, 0.442]), y fue peor en los varones ( = -.570, p = .017, IC [-1.035, -0.106]).
Tabla 4Análisis de regresión de la comprensión de textos
Nota: Expositivo: % de aciertos en el texto expositivo. Narrativo: % de aciertos en
el texto narrativo. MT: Memoria de trabajo verbal (cantidad de respuestas correctas).
Inhibición: puntaje en el test de búsqueda visual (diferencia de tiempos de respuesta
entre las condiciones de 32 y 4 distractores). Flexibilidad: puntaje en la Tarea de
Dedos (eficiencia inversa). Libdigital: cantidad de libros digitales en la biblioteca.
Lib6meses: cantidad de libros leídos en los últimos 6 meses.
* p < .05
** p < .01
*** p < .001
Efectos del soporte preferido de lectura en la comprensión de textos
Soporte preferido de estudio. Se encontró un efecto principal del soporte preferido de estudio (Wilk’s = .886, F(2,88) = 4.27, p = 0.017). La comprensión del texto expositivo fue mejor en aquellos estudiantes que
prefieren estudiar en computadora (M = 59.5%, SD = 43.6%) que en los que eligen papel (M = 51.2%, SD = 16.9%) (F(1, 89) = 5.066, p = .027), mientras que no se encontraron diferencias significativas para el texto
narrativo (F(1, 89) = 0.265, p = .608). Este efecto se mantuvo (Wilk’s = .906, F(2,79) = 4.12, p = .020) luego de controlar el género, la flexibilidad y la MT como covariables.
Soporte preferido de lectura recreativa. No se encontraron efectos del soporte preferido de lectura recreativa sobre la comprensión
de textos (Wilk’s = 0.996, F(2,75)= 0.15, p = .860).
Discusión
Este estudio ha sido el primero en analizar y comparar en forma conjunta la contribución
de las funciones ejecutivas y los hábitos de lectura a la comprensión de textos expositivos
y narrativos presentados en pantalla, en estudiantes universitarios. Los textos presentaron
una dificultad considerable para los alumnos, pero su rendimiento no fue significativamente
inferior al observado en un grupo que realizó la tarea en papel. Considerando las
FE, la memoria de trabajo contribuyó a la comprensión de ambos textos, mientras que
la flexibilidad cognitiva fue un predictor específico del texto expositivo. Entre
las variables que describían los hábitos lectores, la exposición a la ficción literaria
(TRA) fue el principal predictor de la comprensión del texto narrativo. Adicionalmente,
se encontró que los alumnos que eligen estudiar en pantallas tuvieron un mejor desempeño
para el texto expositivo que los que prefieren el papel, mientras que no se observaron
diferencias en función del formato de lectura recreativa. Estos hallazgos se discuten
a continuación.
El rol de las funciones ejecutivas en la comprensión de textos expositivos y narrativos
en pantalla
En concordancia con lo observado en estudios previos de lectura en papel (; ) e hipertextos digitales (), la comprensión de textos expositivos y narrativos lineales en pantalla se asoció
significativamente al funcionamiento ejecutivo de los estudiantes universitarios.
En particular, se observó una contribución general de la MT para ambos textos, y una
contribución específica de la flexibilidad para el texto expositivo.
La contribución de la MT a la comprensión de ambos tipos de texto es consistente con
modelos teóricos () y evidencia previa. El meta-análisis de indicó que este efecto se mantuvo a lo largo de todos los rangos de edad considerados
(niños, adolescentes, adultos). La MT provee un espacio de trabajo para integrar el
input textual con la representación mental en desarrollo del texto y la información
evocada de la memoria a largo plazo. Adicionalmente, el componente de actualización
de la MT (evaluado en nuestro trabajo a través de la tarea de running span) es un predictor aún más fuerte que las medidas más vinculadas a la capacidad (como
el span de dígitos), dado que considera la habilidad para sostener información relevante
y excluir activamente la irrelevante. La actualización de la MT contribuye a la construcción
de representaciones coherentes del texto (). Por otra parte, la actualización podría estar más íntimamente vinculada a procesos
específicos, como la generación de inferencias (). Por último, no podemos descartar que la contribución de la MT observada no esté
total o parcialmente mediada por habilidades lingüísticas como el vocabulario o la
fluidez de lectura, tal como se ha observado en adultos (), adolescentes y niños (; ).
La contribución de la flexibilidad a la comprensión de textos expositivos también
es consistente con la teoría () y la evidencia previa (). Diversos estudios han identificado la flexibilidad como un predictor de la comprensión
en niños (), adolescentes () y adultos (). También se han reportado asociaciones específicas con el desempeño en textos expositivos
en niños () y adultos (). Adicionalmente, una medida de la flexibilidad aplicada al procesamiento de aspectos
fonológicos y semánticos de las palabras explicó una porción adicional de la varianza
de la comprensión de textos respecto de las FE de dominio general en adultos (). La flexibilidad está implicada es la generación de inferencias, y se ha observado
que la comprensión inferencial es consistentemente más difícil en textos expositivos,
para todas las edades (véase el meta-análisis de ). Un estudio en adultos mostró que la flexibilidad cognitiva fue un mejor predictor
de la comprensión de textos científicos (por sobre otras FE) cuando estos presentaban
una menor cohesión referencial (). Por otra parte, al igual que en el caso de la MT, no podemos descartar la posibilidad
de una mediación total o parcial del efecto observado de la flexibilidad por parte
de habilidades linguísticas, tal como se vio en estudios previos (; ; ).
A diferencia de lo observado en otros trabajos (, ), no encontramos efectos de la inhibición sobre la comprensión de ninguno de los
textos. Esta diferencia podría deberse a que estos estudios utilizaron una medida
específica de inhibición de respuestas verbales (test de Hayling), mientras que nosotros
examinamos la inhibición a nivel perceptual (atención selectiva visual). Por otra
parte, se ha propuesto que las inconsistencias encontradas en la contribución de la
inhibición podrían deberse a la variabilidad de medidas y procesos considerados, así
como a la especificidad verbal de los procesos ().
Efectos de los hábitos de lectura en la comprensión de textos expositivos y narrativos
A pesar del bajo rendimiento de la muestra, no se encontraron diferencias respecto
de los controles que leyeron en papel. En el caso del texto expositivo, esto no concuerda
con lo observado en los meta-análisis de y . Se ha propuesto que las pantallas favorecen una modalidad de lectura más superficial,
menos concentrada y sesgada por el exceso de confianza y falta de automonitoreo. Por
otro lado, este efecto se observa más claramente cuando se examinan textos más largos
(Singer y Alexander, ; ) o se trabaja con límite de tiempo (), lo cual podría explicar la ausencia de diferencias en nuestro caso, ya que no introdujimos
estas condiciones. Adicionalmente, otro estudio realizado en adultos () tampoco encontró diferencias en la comprensión entre los formatos.
En el análisis de los hábitos de lectura se observaron correlaciones significativas
entre las medidas de: la exposición a la ficción escrita, la frecuencia de lectura
recreativa, el volumen de lectura reciente y la comprensión del texto narrativo en
pantalla; mientras que el análisis de regresión señaló al TRA como el principal predictor
del desempeño. Existe amplia evidencia de que la experiencia de lectura de ficción
medida a través del TRA es un predictor robusto de la comprensión de textos a lo largo
de la vida (; ). Dado que la mayoría de estos trabajos han examinado la lectura de textos presentados
en papel, nuestros resultados permiten extender estas conclusiones a la comprensión
de textos narrativos presentados en pantalla. En cuanto a la exclusividad de la ventaja
observada para los textos narrativos, es posible que una mayor experiencia previa
con literatura de ficción facilite la comprensión de los personajes, acciones, eventos
y el contexto del relato presentado, contribuyendo así a la construcción del modelo
de situación del texto (). Cabe destacar que no se encontraron para el texto narrativo efectos de la frecuencia
de lectura en medios digitales (redes sociales, navegación en la web, tamaño de biblioteca
digital). En el caso del texto expositivo (que versaba sobre psicología del desarrollo),
la especificidad de sus demandas en términos de vocabulario técnico y conocimiento
previo del tema podría haber limitado la contribución de la exposición a la ficción
al desempeño.
Si bien no encontramos efectos consistentes de los hábitos de lectura sobre la comprensión
del texto expositivo, sí observamos efectos interesantes del soporte de lectura: aquellos
estudiantes que acostumbran a estudiar en pantallas exhibieron un mejor desempeño.
A primera vista, este resultado podría parecer contrario al efecto negativo de las
pantallas para la comprensión de textos expositivos observado en los meta-análisis
de y . Por otra parte, se ha observado que la diferencia entre el formato digital y el
papel se reduce o desaparece cuando se interviene para aumentar la importancia percibida
de la lectura por parte de los alumnos () o se fomenta un procesamiento semántico más profundo (por ejemplo, sugiriendo realizar
resúmenes o identificar palabras clave) (). Podría proponerse entonces que aquellos alumnos acostumbrados a estudiar los contenidos
de la currícula universitaria en pantalla (de computadora) tendrían más desarrolladas
estas estrategias compensatorias (focalización de la atención, procesamiento profundo,
lectura estratégica), resultando más exitosos al momento de realizar una lectura comprensiva
de un texto expositivo en este formato. Los alumnos acostumbrados a estudiar en papel,
en cambio, podrían experimentar el efecto inverso: mayores dificultades para identificar
y retener información relevante debido a las propiedades del formato en pantalla que
entorpecen la profundidad de la lectura. Este mecanismo de familiaridad o adaptación
al medio sería similar al rol de las habilidades de navegación en internet como predictoras
de la comprensión de hipertextos digitales ().
Limitaciones del estudio
Entre las limitaciones del presente estudio, debemos señalar el tamaño relativamente
pequeño de muestra y la baja proporción de varones. Adicionalmente, la participación
voluntaria sugiere posible sesgo de selección. Con respecto al texto expositivo, no
se controló el conocimiento previo de los alumnos sobre el tema, pero todos se encontraban
en el primer año de la carrera y ninguno había cursado aún psicología del desarrollo
u otra asignatura relevante (en el caso del texto narrativo, en cambio, ninguno había
leído el cuento previamente). Por otro lado, no se evaluó sistemáticamente el tiempo
de lectura y su posible relación con el rendimiento en la comprensión. Las medidas
de frecuencia de lectura (para actividades en pantallas, o lectura de libros recreativa
o por estudio) fueron de autoreporte, y podrían ser más precisas si se complementaran
con variables más objetivas. Tampoco se consideraron otras variables posiblemente
relevantes, como el grado de interés por el texto o la motivación. Por último, si
bien se incluyó un grupo control para verificar que el rendimiento de la lectura en
pantallas fuera similar al del papel, futuras investigaciones deberían comparar la
contribución de FE y hábitos de lectura a la lectura de textos en papel y pantalla,
a fin de poder detectar posibles diferencias en los procesos cognitivos involucrados.
Conclusión
Se encontraron contribuciones diferentes de las FE y los hábitos de lectura a la comprensión
de textos expositivos y narrativos en pantallas. Tanto la asociación general con la
memoria de trabajo como el rol específico de la flexibilidad en el texto expositivo,
así como el efecto de la exposición a la ficción son consistentes con estudios previos
de lectura en papel. No se encontraron efectos de la frecuencia de lectura en medios
digitales (redes sociales, web) sobre la comprensión. El efecto del formato de lectura
de estudio sobre la comprensión de textos expositivos en pantalla resulta interesante
y relevante para el ámbito académico, por lo que debería ser replicado en una muestra
más grande y analizado con mayor profundidad en investigaciones futuras. Asimismo,
teniendo en cuenta las dificultades de lectura encontradas a nivel secundario en el
contexto local y latinoamericano, el estudio comparativo de la demanda cognitiva de
la lectura en papel y digital en universitarios y adolescentes podría informar la
toma de decisiones y las intervenciones pedagógicas orientadas a compensar este déficit
y mejorar el rendimiento académico. Por último, se recomienda intentar replicar estos
hallazgos en muestras de mayor magnitud, un rango etario más amplio mayor y representatividad
de ambos géneros para afianzar nuestras conclusiones.
Contribución autores
Ángel Javier Tabullo: Administración del proyecto; Análisis formal; Conceptualización; Curación de datos;
Escritura - borrador original; Escritura - revisión y edición; Investigación; Metodología;
Recursos; Software; Supervisión; Validación; Visualización.
Abusamra, V., Cartoceti, R., Ferreres, A., De-Beni, R., & Cornoldi, C. (2009). La
comprensión de textos desde un enfoque multicomponencial. El Test “Leer para comprender”.
Ciencias Psicológicas, 3(2), 193-200. https://doi.org/10.22235/cp.v3i2.151
2
Abusamra, V., Difalcis, M., Martínez, G., Low, D. M., & Formoso, J. (2020). Cognitive
skills involved in reading comprehension of adolescents with low educational opportunities.
Languages, 5(3), 34. https://doi.org/10.3390/languages5030034
3
Acheson, D. J., Wells, J. B., & MacDonald, M. C. (2008). New and updated tests of
print exposure and reading abilities in college students. Behavior Research Methods, 40(1), 278-289. https://doi.org/10.3758/BRM.40.1.278
4
Ackerman, R., & Lauterman, T. (2012). Taking reading comprehension exams on screen
or on paper? A metacognitive analysis of learning texts under time pressure. Computers in Human Behavior, 28(5), 1816-1828. https://doi.org/10.1016/j.chb.2012.04.023
5
Alrizq, M., Mehmood, S., Mahoto, N. A., Alqahtani, A., Hamdi, M., Alghamdi, A., &
Shaikh, A. (2021). Analysis of skim reading on desktop versus mobile screen. Applied Sciences, 11(16), 7398. https://doi.org/10.3390/app11167398
6
Altamura, L., Vargas, C., & Salmerón, L. (2023). Do new forms of reading pay off?
A meta-analysis on the relationship between leisure digital reading habits and text
comprehension. Review of Educational Research, online first. https://doi.org/10.3102/00346543231216463
7
Ball, R., & Hourcade, J. P. (2011). Rethinking reading for age from paper and computers.
International Journal of Human–Computer Interaction, 27(11), 1066-1082. https://doi.org/10.1080/10447318.2011.555319
8
Barreyro, J. P., Injoque-Ricle, I., Formoso, J., & Burin, D. I. (2019). Computerized
working memory battery (BIMeT-V): Studying the relation between working memory, verbal
reasoning and reading comprehension. Trends in Psychology, 27(1), 53-67 https://doi.org/10.9788/TP2019.1-05
9
Barrio-Cantalejo, I.M., Simón-Lorda, P., Melguizo, M., Escalona, I., Marijuán, M.I.,
& Hernando, P. (2008). Validación de la Escala INFLESZ para evaluar la legibilidad
de los textos dirigidos a pacientes. Anales del Sistema Sanitario de Navarra, 31(2), 135-152. https://recyt.fecyt.es/index.php/ASSN/article/view/1953/1390
Butterfuss, R., & Kendeou, P. (2018). The role of executive functions in reading comprehension.
Educational Psychology Review, 30(3), 801-826. https://doi.org/10.1007/s10648-017-9422-6
13
Cartwright, K. B., Lee, S. A., Barber, A. T., DeWyngaert, L. U., Lane, A. B., & Singleton,
T. (2020). Contributions of executive function and cognitive intrinsic motivation
to university students’ reading comprehension. Reading Research Quarterly, 55(3), 345-369. https://doi.org/10.1002/rrq.273
14
Clinton-Lisell, V. (2019). Reading from paper compared to screens: A systematic review
and meta-analysis. Journal of Research in Reading, 42(2), 288-325. https://doi.org/10.1111/1467-9817.12269
15
Clinton-Lisell, V., Taylor, T., Carlson, S. E., Davison, M. L., & Seipel, B. (2022).
Performance on reading comprehension assessments and college achievement: A meta-analysis.
Journal of College Reading and Learning, 52(3), 191-211. https://doi.org/10.1080/10790195.2022.2062626
16
Cotton, A., Benedetti, P., & Abusamra, V. (2023). Reading comprehension on smartphones:
A comparison with computers. Cuadernos de Lingüística Hispánica, 41, e16032. https://doi.org/10.19053/0121053X.n41.2023.16032
17
De-la-Peña, C., & Luque-Rojas, M. J. (2021). Levels of reading comprehension in higher
education: Systematic review and meta-analysis. Frontiers in Psychology, 12. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.712901
18
Delgado, P., Vargas, C., Ackerman, R., & Salmerón, L. (2018). Don't throw away your
printed books: A meta-analysis on the effects of reading media on reading comprehension.
Educational Research Review, 25, 23-38. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2018.09.003
19
Demagistri, M. S., Richards, M. M., & Canet-Juric, L. (2014). Incidencia del funcionamiento
ejecutivo en el rendimiento en comprensión lectora en adolescentes. Electronic Journal of Research in Educational Psychology, 12, 343-370. https://doi.org/10.25115/ejrep.33.13146
20
Duke, N. K., & Cartwright, K. B. (2021). The science of reading progresses: Communicating
advances beyond the simple view of reading. Reading Research Quarterly, 56(S1), S25–S44. https://doi.org/10.1002/rrq.411
21
Duncan, L. G., McGeown, S. P., Griffiths, Y. M., Stothard, S. E., & Dobai, A. (2016).
Adolescent reading skill and engagement with digital and traditional literacies as
predictors of reading comprehension. British Journal of Psychology, 107(2), 209-238. https://doi.org/10.1111/bjop.12134
Follmer, D. J., & Sperling, R. A. (2018). Interactions between reader and text: Contributions
of cognitive processes, strategy use, and text cohesion to comprehension of expository
science text. Learning and Individual Differences, 67, 177-187. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2018.08.005
24
Georgiou, G. K., & Das, J. P. (2016). Direct and indirect effects of executive function
on reading comprehension in young adults. Journal of Research in Reading, 41(2), 243-258. https://doi.org/10.1111/1467-9817.12091
25
Hahnel, C., Goldhammer, F., Naumann, J., & Kröhne, U. (2016). Effects of linear reading,
basic computer skills, evaluating online information, and navigation on reading digital
text. Computers in Human Behavior, 55 (Part A), 486-500. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.09.042
26
Hoover, W. A., & Tunmer, W. E. (2018). The simple view of reading: Three assessments
of its adequacy. Remedial and Special Education, 39(5), 304-312. https://doi.org/10.1177/0741932518773154
27
Introzzi, I., & Canet-Juric, L. (2019). TAC: Tareas de Autorregulación Cognitiva. https://tac.com.ar
28
Kieffer, M. J., Vukovic, R. K., & Berry, D. (2013). Roles of attention shifting and
inhibitory control in fourth-grade reading comprehension. Reading Research Quarterly, 48(4), 333-348. https://doi.org/10.1002/rrq.54
29
Kieffer, M. J., Mancilla-Martinez, J., & Logan, J. K. (2021). Executive functions
and English reading comprehension growth in Spanish-English bilingual adolescents.
Journal of Applied Developmental Psychology, 73, 101238. https://doi.org/10.1016/j.appdev.2021.101238
30
Kintsch, W. (1988). The role of knowledge in discourse comprehension: A construction-integration
model. Psychological Review, 95(2), 163-182. https://doi.org/10.1037/0033-295X.95.2.163
31
Lauterman, T., & Ackerman, R. (2014). Overcoming screen inferiority in learning and
calibration. Computers in Human Behavior, 35, 455-463. https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.02.046
32
Mani, N., & Huettig, F. (2014). Word reading skill predicts anticipation of upcoming
spoken language input: A study of children developing proficiency in reading. Journal of Experimental Child Psychology, 126, 264–279. https://doi.org/10.1016/j.jecp.2014.05.004
33
Mar, R. A., Li, J., Nguyen, A. T. P., & Ta, C. P. (2021). Memory and comprehension
of narrative versus expository texts: A meta-analysis. Psychonomic Bulletin & Review, 28(3), 732-749. https://doi.org/10.3758/s13423-020-01853-1
34
Miyake, A., Friedman, N. P., Emerson, M. J., Witzki, A. H., & Howerter, A. (2000).
The unity and diversity of executive functions and their contributions to complex
"frontal lobe" tasks: A latent variable analysis. Cognitive Psychology, 41(1), 49-100. https://doi.org/10.1006/cogp.1999.0734
35
Mol, S. E., & Bus, A. G. (2011). To read or not to read: A meta-analysis of print
exposure from infancy to early adulthood. Psychological Bulletin, 137(2), 267-296. https://doi.org/10.1037/a0021890
36
Ober, T. M., Brooks, P. J., Plass, J. L., & Homer, B. D. (2019). Distinguishing direct
and indirect effects of executive functions on reading comprehension in adolescents.
Reading Psychology, 40(6), 551-581. https://doi.org/10.1080/02702711.2019.1635239
37
OECD (2021). 21st-Century Readers: Developing literacy skills in a digital world. PISA, OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/a83d84cb-en
Potocki, A., Sánchez, M., Ecalle, J., & Magnan, A. (2017). Linguistic and cognitive
profiles of 8- to 15-year-old children with specific reading comprehension difficulties:
The role of executive functions. Journal of Learning Disabilities, 50(2), 128-142. https://doi.org/10.1177/0022219415613080
40
Rayner, K., & Reichle, E. D. (2010). Models of the reading process. Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science, 1(6), 787-799. https://doi.org/10.1002/wcs.68
41
Richards, M. M., Krzemien, D., Valentina, V., Vernucci, S., Zamora, E. V., Comesaña,
A., García Coni, A., & Introzzi, I. (2021). Cognitive flexibility in adulthood and
advanced age: Evidence of internal and external validity. Applied Neuropsychology: Adult, 28(4), 464-478. https://doi.org/10.1080/23279095.2019.1652176
42
Sidi, Y., Shpigelman, M., Zalmanov, H., & Ackerman, R. (2017). Understanding metacognitive
inferiority on screen by exposing cues for depth of processing. Learning and Instruction, 51, 61-73. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2017.01.002
43
Singer, L. M., & Alexander, P. A. (2017a). Reading on paper and digitally: What the
past decades of empirical research reveal. Review of Educational Research, 87(6), 1007-1041. https://doi.org/10.3102/0034654317722961
44
Singer, L. M., & Alexander, P. A. (2017b). Reading across mediums: Effects of reading
digital and print texts on comprehension and calibration. Journal of Experimental Education, 85(1), 155-172. https://doi.org/10.1080/00220973.2016.1143794
45
Spencer, M., Richmond, M. C., & Cutting, L. E. (2020). Considering the role of executive
function in reading comprehension: A structural equation modeling approach. Scientific Studies of Reading, 24(3), 179-199. https://doi.org/10.1080/10888438.2019.1643868
46
Stanovich, K. E. (1986). Matthew effects in reading: Some consequences of individual
differences in the acquisition of literacy. Reading Research Quarterly, 21(4), 360-407. https://www.jstor.org/stable/747612
47
Stanovich, K. E., & West, R. F. (1989). Exposure to print and orthographic processing.
Reading Research Quarterly, 24(4), 402-433. https://doi.org/10.2307/747605
48
Tabullo, Á. J., Chiófalo, M. F., & Wainselboim, A. J. (2024). Reading comprehension
in undergraduates during the Covid-19 pandemic: Associations with executive function
difficulties, reading habits, and screen times. Reading Psychology, 45(1), 1-30. https://doi.org/10.1080/02702711.2023.2246972
49
Tabullo, A. J., Navas-Jiménez, V. A., & García, C. S. (2018). Associations between
fiction reading, trait empathy, and theory of mind ability. International Journal of Psychology & Psychological Therapy, 18(3), 357-370. https://psycnet.apa.org/record/2019-31832-008
50
Tabullo, A. J., Pithod, M., & Moreno, C. B. (2020). Associations between reading,
comprehension, print exposure, executive functions, and academic achievement in Argentinean
university students. Revista Neuropsicología, Neuropsiquiatría y Neurociencias, 20(2), 15-48. http://revistaneurociencias.com/index.php/RNNN/article/view/117
51
Wylie, J., Thomson, J. M., Leppänen, P. H. T., Ackerman, R., Kanniainen, L., & Prieler,
T. (2018). Cognitive processes and digital reading. In M. Barzillai, J. Thomson, S.
Schroeder, & P. Van-den-Broek (Eds.), Learning to read in a digital world (pp. 57-90). John Benjamins Publishing Co. https://doi.org/10.1075/swll.17.03wyl
52
Wu, Y., Barquero, L. A., Pickren, S. E., Barber, A. T., & Cutting, L. E. (2020). The
relationship between cognitive skills and reading comprehension of narrative and expository
texts: A longitudinal study from Grade 1 to Grade 4. Learning and Individual Differences, 80, 101848. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2020.101848