El modelo directo y de la mediación inferencial (DIME) propone que la comprensión lectora es el resultado de las interacciones entre los conocimientos previos, la lectura de palabras, el vocabulario, las estrategias de comprensión y la habilidad inferencial. En este estudio se comprobó su ajuste a través del modelado de ecuaciones estructurales en una muestra de 241 estudiantes españoles de 5.º y 6.º de Educación Primaria. El modelo mostró un ajuste adecuado explicando el 60.5% de la varianza de la comprensión lectora de textos expositivos usando pruebas de dominio general para medir los componentes predictores. Los conocimientos previos fueron el componente con mayor efecto total sobre la comprensión lectora, seguido del vocabulario, la habilidad inferencial y las estrategias de comprensión. El efecto total de la lectura de palabras no fue significativo. Los efectos directos e indirectos sobre la comprensión lectora de los conocimientos previos, el vocabulario y las estrategias de comprensión fueron significativos. Los efectos directos desde los conocimientos previos hasta las estrategias de comprensión y desde el vocabulario hasta las estrategias de comprensión no fueron significativos. Los hallazgos encontrados tienen implicaciones importantes en el diseño de programas de intervención para la mejora de la comprensión lectora.
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Martínez-Cubelos, J., & Ripoll-Salceda, J.-C. (2026). Comprobación del modelo de comprensión lectora directo y de la mediación inferencial en alumnado español. Ocnos, 25(1). https://doi.org/10.18239/ocnos_2026.25.1.547
Martínez-Cubelos and Ripoll-Salceda: Comprobación del modelo de comprensión lectora directo y de la mediación inferencial
en alumnado español
Introducción
La comprensión lectora es una actividad cognitiva tremendamente compleja que consiste
en la construcción de una representación mental coherente de la información de los
textos (). Su desarrollo es una de las tareas más importantes de toda la escolaridad, ya que
es imprescindible para acceder a los conocimientos de las distintas áreas curriculares.
Sin embargo, en la práctica educativa no es fácil diseñar programas eficaces para
su mejora. Considerar las evidencias científicas es un primer paso necesario, pero
para la mayoría de docentes puede resultar complicado por dos razones: por un lado,
no han sido formados para analizar de forma crítica los estudios publicados y, por
otro, la cantidad de información que hay que revisar es abrumadora. Una forma de solventar
este problema, al menos en parte, es tener en cuenta los modelos de comprensión lectora
basados en componentes. Estos sintetizan los resultados de las investigaciones y describen
cuáles son las habilidades y los conocimientos sobre los que se debe incidir para
mejorar la comprensión lectora y que conviene evaluar en el caso de observar dificultades.
Un modelo que ha tenido gran repercusión por lo sencillo de su formulación y cercanía
a la acción docente es la concepción simple de la lectura (CSL).
La CSL () propone que la comprensión lectora es el resultado de la interacción entre dos componentes:
la descodificación y la comprensión general del lenguaje. El modelo DIME, aunque se
sustenta en la CSL, es más complejo, ya que además de la descodificación, denominada
lectura de palabras, y la comprensión general del lenguaje, representada por el vocabulario,
incluye otros componentes: los conocimientos previos, la habilidad inferencial y las
estrategias de comprensión (). En el ámbito educativo contar con un modelo que incorpora más variables y sus interrelaciones
es de gran interés porque podría ayudar a desarrollar programas de intervención más
precisos.
El modelo DIME () se define “directo” porque todos sus componentes influyen de forma directa en la
comprensión lectora y “de la mediación inferencial” porque la mayoría, a excepción
de la lectura de palabras, también lo hacen de forma indirecta a través de la habilidad
inferencial. El modelo presupone que los conocimientos previos tienen un efecto directo
sobre la comprensión lectora en el caso de la información literal, pero también indirecto
cuando el texto requiere la construcción de inferencias. El vocabulario tiene un efecto
directo sobre la comprensión lectora, ya que no saber el significado de una palabra
dificulta la comprensión literal, pero también indirecto, puesto que no conocer el
sinónimo de una palabra impide establecer una relación inferencial entre esa palabra
y su referente. Las estrategias de comprensión tienen un efecto directo e indirecto
sobre la comprensión lectora, puesto que realizar un resumen puede ayudar a construir
inferencias que conllevan una mejor comprensión.
La primera formulación del modelo DIME fue propuesta por . En el procedimiento para su construcción se realizó una revisión bibliográfica en
la cual se admitieron estudios en los que participaban estudiantes de lengua inglesa
desde 4.º curso de Educación Primaria (EP). Para establecer los senderos unidireccionales,
o efectos directos, propusieron como criterio que al menos un estudio experimental
o cuasiexperimental debía mostrar que la intervención centrada en un componente del
modelo tenía un efecto sobre otro. En los casos en los cuales no fue posible establecer
un sendero unidireccional atendiendo a este criterio, se buscaron estudios para dar
soporte a un sendero bidireccional o correlacional. Los autores comprobaron el ajuste
de cuatro variaciones del modelo justificadas por los senderos unidireccionales en
los cuales las evidencias fueron débiles o contradictorias. En la figura 1 se puede consultar el modelo que mejor se ajustó a los datos de 177 estudiantes de
lengua inglesa de 3.º de Educación Secundaria Obligatoria (ESO).
Figura 1Modelo con mejor ajuste en
El modelo DIME se ha intentado reproducir en lengua española siguiendo un procedimiento
similar al utilizado por . Sin embargo, únicamente se han encontrado evidencias para los senderos unidireccionales
que van desde las estrategias de comprensión, la habilidad inferencial y el vocabulario
hasta la comprensión lectora; y desde los conocimientos previos y las estrategias
de comprensión hasta la habilidad inferencial ().
estudiaron la versión con mejor ajuste en comparándola con una modificación que incluía un nuevo sendero unidireccional desde
el vocabulario hasta las estrategias de comprensión. La versión modificada fue la
que mejor se ajustó a los datos de 737 estudiantes universitarios de lengua inglesa.
Se han encontrado resultados similares en otros tres estudios; dos en lengua inglesa
y uno en lengua alemana (; ; ).
De forma general, los hallazgos encontrados en las investigaciones previas indican
que el modelo DIME es útil para explicar la comprensión lectora de textos tanto narrativos
como expositivos; aun existiendo diferencias importantes entre sus características.
Los textos expositivos son más difíciles de comprender y se recuerdan peor, ya que
incluyen vocabulario específico y temas especializados (). Los resultados también muestran que los componentes predictores más importantes
son los conocimientos previos y el vocabulario. Sin embargo, se debe tener en cuenta
que en el estudio el predictor con mayor peso fue la lectura de palabras, probablemente, porque los
participantes presentaban dificultades de descodificación.
A pesar de los avances en el estudio de este modelo todavía no ha sido investigada
su aplicabilidad en alumnado de lengua española. Adoptar un modelo cuyas evidencias
se basan en otra lengua puede resultar aventurado, ya que pueden estar condicionadas
por las características del sistema ortográfico. En los sistemas irregulares, como
el inglés, la lectura de palabras presenta mayor relación con la comprensión lectora,
ya que los lectores requieren de más tiempo que en los transparentes, como el español,
para alcanzar altos niveles de precisión lectora (; ).
En esta investigación se comprobó el ajuste del modelo DIME en estudiantes españoles
de 5.º y 6.º curso de EP. Se tuvo en cuenta como modelo a priori el que mostró mejor
ajuste en . Los participantes se seleccionaron de estos cursos, ya que en la comprobación de
otros modelos como la CSL se ha encontrado que durante los primeros cursos de EP la
lectura de palabras es la variable que más contribuye a la comprensión lectora; mientras
que en cursos superiores es la comprensión general del lenguaje (; ; ). Debido a que el modelo DIME es más complejo que la CSL, su comprobación en cursos
superiores va a permitir saber de forma más específica qué variables, y en qué medidas,
contribuyen a la comprensión lectora más allá de la comprensión general del lenguaje.
Con el propósito de comprobar si las habilidades lingüísticas generales del alumnado
son suficientes para comprender los textos típicos del área de Conocimiento del Medio,
se utilizó una prueba de comprensión lectora de textos expositivos. Además, los componentes
predictores se evaluaron con pruebas de dominio general, puesto que no estaban relacionados
con los contenidos de los textos utilizados para medir la comprensión lectora. La
aplicabilidad del modelo DIME para explicar la comprensión de textos expositivos encontrada
en los estudios previos podría estar condicionada por la especificidad de las medidas
utilizadas. En se midieron todos los componentes predictores con pruebas de dominio específico,
ya que estaban relacionados con los contenidos del texto de la prueba de comprensión,
y en se evaluaron los conocimientos previos con una prueba de dominio específico. En investigaciones
no basadas en el modelo DIME, se ha encontrado que cuando se consideran conocimientos
de dominio específico la fuerza de la relación con la comprensión lectora es mayor
que si se valoran conocimientos de dominio general (; ). Además, la enseñanza de vocabulario de dominio específico tiene un efecto directo
sobre la comprensión lectora (); mientras que es irrelevante cuando el vocabulario es de dominio general ().
Para aportar evidencias sobre estas cuestiones se plantearon los siguientes objetivos:
− Comprobar si el modelo DIME se puede aplicar para explicar la comprensión lectora
de textos expositivos en alumnado español de 5.º y 6.º curso de EP.
− Conocer cuáles son los efectos sobre la comprensión lectora de los componentes predictores
del modelo DIME en estudiantes españoles de 5.º y 6.º curso de EP.
Método
Participantes
Se utilizó una muestra constituida por 122 niñas y 119 niños de 5.º (n = 135; M edad = 10.40 años; DT = 0.52) y 6.º curso de EP (n = 106; M edad = 11.43 años; DT = 0.54). La muestra se seleccionó de cuatro centros educativos públicos de la comunidad
autónoma de La Rioja (España) a través de la técnica de muestreo por conveniencia;
dos urbanos y dos centros rurales agrupados. Se excluyeron los datos de 11 participantes
debido a que no contaban con las habilidades elementales necesarias para realizar
las pruebas de evaluación escritas sin adaptaciones.
Medidas
− Test colectivo de eficacia lectora (TECLE) (). Está formado por 64 ítems que consisten en una oración a la cual le falta la última
palabra. Se debe elegir entre cuatro opciones la palabra que completa adecuadamente
la oración. El tiempo límite para completar el mayor número de ítems fue de 5 minutos.
Se otorgó 1 punto por cada ítem correcto siendo la puntuación mínima de 0 y la máxima
de 64. Para reducir el impacto de los aciertos obtenidos por azar, la puntuación final
se estimó como el número de aciertos menos el número de errores dividido entre tres
(). En el manual de la versión uruguaya se indica que la fiabilidad medida con el método
test-retest es de .88 y la validez convergente, usando como variable criterio un test
de fluidez lectora, de .80 (). En este estudio la fiabilidad fue de .95 medida con el alfa de Cronbach (AC), .96
con el coeficiente Omega McDonald (OM), .97 con el índice de Fiabilidad Compuesta
(FC) y .41 con la Varianza Media Extractada (VME). Aunque la VME fue inferior a .50,
se puede asumir que la fiabilidad fue adecuada, ya que se ha sugerido que un valor
de FC superior a .70 es suficiente. La VME es un indicador demasiado estricto y tiende
a rechazar modelos con cargas factoriales bajas ().
− Normas de conocimientos generales (). La prueba está constituida por 132 ítems que son preguntas abiertas de respuesta
corta. Debido a que está validada con estudiantes universitarios y que los ítems están
organizados en orden de dificultad creciente se utilizó una versión abreviada constituida
por los primeros 41 ítems. Se otorgó 1 punto por cada respuesta correcta siendo la
puntuación mínima de 0 y la máxima de 41. En un pilotaje realizado con estudiantes
españoles de 6.º curso de EP la fiabilidad medida a través del AC fue de .82 (n = 56). La validez convergente utilizando como variable criterio las calificaciones
de las áreas de Ciencias Naturales y Ciencias Sociales fue de .48 y .29 (n = 27). En este estudio se asume que la fiabilidad fue adecuada: AC = .86, OM = .86,
FC = .90 y VME = .20.
− Subprueba de vocabulario de la batería de pruebas de evaluación analítica de lengua
escrita (PEALE) (). Se compone de 42 ítems formados por una palabra objetivo y tres palabras que son
las opciones de respuesta. El participante debe seleccionar la palabra con el significado
más parecido a la palabra objetivo. Se otorgó 1 punto por cada ítem correcto siendo
la puntuación mínima de 0 y la máxima de 42. Para reducir el impacto de los aciertos
obtenidos por azar, la puntuación final se estimó como el número de aciertos menos
el número de errores dividido entre dos (). Esta prueba ha sido utilizada en distintas investigaciones obteniéndose una fiabilidad
de .90 y .97 con el AC y de .90 y .99 con la prueba de dos mitades (; ). En este estudio se asume que la fiabilidad fue adecuada: AC = .75, OM = .86, FC
= .87 y VME = .17.
− Escala de conciencia lectora (ESCOLA) (). Se trata de una prueba de autoinforme que utiliza un formato de selección múltiple
con tres alternativas para evaluar las estrategias de comprensión. Permiten conocer
“cómo los lectores se perciben” y “cómo creen que actuarían” ante una determinada
situación. En esta investigación se aplicó la versión abreviada 28B, ya que el manual
recomienda no usar la versión completa cuando los participantes tienen 10 o menos
años. La puntuación mínima que se puede obtener es de 0 y la máxima de 56. En el manual
se indica que la fiabilidad medida con el AC es de .81 y la validez convergente, usando
como variable criterio un test de metacognición, de .72. En este estudio se asume
que la fiabilidad fue pobre: AC = .56, OM = .56, FC = .67 y VME = .10.
− Prueba oral de inferencias. Debido a que no existe una prueba de referencia o comúnmente
utilizada para evaluar la habilidad inferencial en español, fue diseñada por el segundo
autor de este estudio. La versión completa está formada por 38 ítems que incluyen
un breve enunciado seguido de una pregunta abierta de respuesta corta. Los ocho primeros
ítems requieren la construcción de inferencias para establecer relaciones entre referencias
y referentes, los siguientes 11 ítems para identificar relaciones causa-efecto no
explícitas, los siguientes 13 ítems para hacer predicciones sobre los sucesos del
texto y los últimos seis ítems para responder a preguntas cuya respuesta no aparece
en el enunciado de forma explícita. Se concedió 1 punto por cada respuesta correcta,
siendo la puntuación mínima de 0 y la máxima de 38. En un pilotaje realizado con 71
estudiantes peruanos de 5.º y 6.º curso de EP la fiabilidad evaluada con el AC fue
de .74. En este estudio se asume que la fiabilidad fue pobre: AC = .62, OM = .63,
FC = .70 y VME = .10. La validez convergente fue de .46 utilizando como variable criterio
las preguntas inferenciales de la subprueba de comprensión de textos de la batería
de evaluación de los procesos lectores (PROLEC-SE) ().
− PROLEC-SE (). Esta prueba consta de dos textos expositivos; cada uno seguido de cinco preguntas
literales y cinco inferenciales. Se otorgó 1 punto por cada respuesta correcta siendo
la puntuación mínima de 0 y la máxima de 20. En el manual se expone que la fiabilidad
es de .85 evaluada con el AC y la validez convergente de .23 utilizando como variable
criterio la puntuación otorgada por los profesores en una escala sobre la capacidad
lectora de los estudiantes. En este estudio se asume que la fiabilidad fue adecuada:
AC = .76, OM = .77, FC = .80 y VME = .18.
Procedimiento
Los datos se recopilaron durante los meses de marzo, abril y mayo de 2019 previa autorización
de la Consejería de Educación de La Rioja (España), el Comité de Ética para la Investigación
de la Universidad de Navarra (España) y las familias. Los instrumentos de evaluación
fueron aplicados de forma grupal por el investigador principal de este estudio en
dos sesiones de aproximadamente 60 minutos.
Análisis de datos
Antes de probar el ajuste del modelo, se inspeccionó la base de datos para identificar
y gestionar los valores atípicos. Además, se comprobó que los datos cumplían los supuestos
requeridos en los análisis de ruta. Los valores atípicos univariados se identificaron
usando la desviación absoluta de la mediana y los multivariados el determinante de
covarianza mínima (). El supuesto de normalidad univariada se verificó examinando los coeficientes de
asimetría y curtosis, la normalidad multivariada a través del coeficiente de curtosis
Mardia, la homocedasticidad con las pruebas estadísticas de Breusch-Pagan y White,
la ausencia de multicolinealidad a través del factor de inflación de la varianza (VIF)
y la linealidad por medio de un diagrama de dispersión de los residuos y los valores
predichos estandarizados de la variable dependiente.
Una vez verificados los supuestos de la base de datos se realizó un análisis de ruta
para comprobar si el modelo DIME se puede aplicar para explicar la comprensión lectora
de textos expositivos en alumnado de lengua española de 5.º y 6.º curso de EP. Se
puso a prueba un modelo de ecuaciones estructurales con variables observadas. Los
análisis estadísticos se realizaron con el programa informático SPSS Amos (versión
23). Se usó el método de máxima verosimilitud, ya que es el más habitual cuando los
datos son continuos y siguen una distribución multivariada normal. Para verificar
el ajuste del modelo se tuvo en cuenta el índice de ajuste chi-cuadrado/grados de
libertad (/gl), el error de aproximación cuadrático medio (RMSEA), el residuo cuadrático medio
estandarizado (SRMR), el índice de ajuste comparativo (CFI) y el índice de Tucker
Lewis (TLI). Se consideró que el modelo era una aproximación plausible a los datos
cuando: /gl < 3, RMSEA ≤ .08, SRMR ≤ .08, CFI ≥ .90 y TLI ≥ .90 ().
Para conocer los efectos sobre la comprensión de los componentes predictores, los
valores de los senderos bidireccionales se calcularon como correlaciones (r) y los valores de los senderos unidireccionales, o efectos directos, como coeficientes
de regresión estandarizados (β). Este coeficiente indica la cantidad de cambio, en
puntuaciones típicas, que se produce en la variable dependiente por cada cambio de
una unidad en la correspondiente variable independiente manteniendo constantes el
resto (). También se estimaron como β los efectos indirectos sobre la comprensión lectora,
es decir, aquellos que estaban mediados por otros componentes, y los efectos totales,
siendo estos la suma de los efectos directos e indirectos. Debido a que el programa
SPSS Amos no calcula los errores estándar, los intervalos de confianza y los valores
p asociados a los parámetros mencionados, para conocer su significación se utilizó
el método bootstrapping configurando los intervalos de confianza al 95% y el número de muestras de arranque
en 1499 ().
Resultados
Inspección de la base de datos
Para garantizar que la posible presencia de valores atípicos no era consecuencia de
errores en la corrección de las pruebas de evaluación, se valoró la fiabilidad de
este procedimiento considerando los datos de la habilidad inferencial y la comprensión
lectora, puesto que su corrección requiere la interpretación de las respuestas. Se
estimó el grado de acuerdo entre evaluadores a través del coeficiente de correlación
intraclase, obteniéndose valores excelentes (.98 y .97). Además, se revisó la base
de datos para identificar errores al introducir las puntuaciones y se examinaron los
estadísticos descriptivos para detectar puntuaciones fuera de rango en las escalas
de las pruebas de evaluación. En la tabla 1 se puede observar que en todos los casos las puntuaciones mínimas y máximas obtenidas
se encontraban dentro de los rangos esperados.
Tabla 1Estadísticos descriptivos
P. mínima
P. máxima
M
DT
Lectura de palabras
17
64
45.01
11.58
Conocimientos previos
1
32
14.29
6.32
Vocabulario
9
39
29.15
5.93
Estrategias de comprensión
20
53
40.96
5.20
Habilidad inferencial
13
27
21.47
2.74
Comprensión lectora
0
17
7.63
3.89
Nota M = media; DT = desviación típica.
Se identificaron 15 valores atípicos univariados que fueron recodificados a las puntuaciones
mínimas y máximas aceptadas y seis valores atípicos multivariados que se retuvieron
en la base de datos, ya que se comprobó que no eran problemáticos a través de un análisis
multigrupo de invariancia (). Los coeficientes de asimetría y curtosis se situaron entre −0.83 y 0.23, el coeficiente
de curtosis Mardia fue −2.5613, los valores p asociados a los estadísticos de las pruebas de Breusch-Pagan y White fueron .11 y
.41 y los valores del VIF variaron entre 1.068 y 1.945. Por tanto, los datos cumplían
los supuestos de normalidad univariada, normalidad multivariada, homocedasticidad
y multicolinealidad. También cumplían el supuesto de linealidad, ya que en el diagrama
los residuos se dispersaban de forma aleatoria alrededor de la línea horizontal de
los valores estandarizados predichos de la variable dependiente.
Aplicabilidad del modelo DIME en español
Los hallazgos sugieren que el modelo DIME se puede aplicar para explicar la comprensión
lectora de textos expositivos en estudiantes españoles de 5.º y 6.º de EP, puesto
que los índices de ajuste cumplían los criterios de corte propuestos habitualmente
para aceptar un modelo: /gl = 2.6, RMSEA = .08, SRMR = .03, CFI = .90 y TLI = .95. El modelo explicó el 60.5%
de la varianza de la comprensión lectora.
Efectos sobre la comprensión lectora
Los efectos directos (β), asociados a los senderos unidireccionales, sobre la comprensión
lectora fueron significativos, exceptuando el correspondiente a la lectura de palabras,
con valores desde pequeños (≥ .02 y < .15) a grandes (≥ .35). Los efectos indirectos
(β) fueron todos significativos siendo sus valores pequeños (≥ .02 y < .15). Los efectos
totales (β) también fueron todos significativos con valores desde pequeños (≥ .02
y < .15) a grandes (≥ .35) (). En la Tabla 2 se pueden consultar de forma detallada los efectos directos, indirectos y totales.
En el diagrama de ruta de la figura 2 se presentan los valores de los senderos bidireccionales (r) y de los senderos unidireccionales (β).
Tabla 2Efectos estandarizados sobre la comprensión lectora
Figura 2Valores de las correlaciones y de los efectos directos
Discusión
El ajuste del modelo DIME fue adecuado mostrando que las habilidades lingüísticas
generales del alumnado de 5.º y 6.º curso de EP son suficientes para comprender los
textos típicos del área de Conocimiento del Medio. El modelo explicó el 60.5% de la
varianza de la comprensión lectora, resultado superior al encontrado en con el análisis de ruta (entre el 36 y el 58%) y en en 3.º de EP (57%). Sin embargo, fue levemente inferior al hallado en con la versión que mejor se ajustó a los datos (65.7%) y en en 4.º de EP (61%). En la modificación de (92.8%) y en en 5.º de EP (100%), la varianza explicada fue sustancialmente superior. No se pueden
hacer comparaciones con el estudio de , puesto que no se aporta información sobre el porcentaje explicado por el modelo.
Estos hallazgos sugieren que cuando se consideran habilidades lingüísticas de dominio
específico la fuerza de la relación con la comprensión lectora es mayor que si se
valoran habilidades de dominio general. En el modelo explicó el 92.8% de la varianza utilizando únicamente pruebas de domino
específico; mientras que en esta investigación dio cuenta del 60.5% usando medidas
de dominio general.
Por otra parte, el efecto total más importante sobre la comprensión lectora se asoció
a los conocimientos previos. Además, su efecto directo y efecto indirecto, mediado
por la habilidad inferencial, fueron significativos. Estos hallazgos sugieren que
los conocimientos previos contribuyen directamente a la comprensión lectora cuando
el texto no requiere ir más allá de la información explícita y de forma indirecta
cuando requiere la construcción de inferencias. Una explicación plausible de la importancia
de contar con conocimientos sobre el tema del texto, cuando no requiere la construcción
de inferencias, es que permiten al lector centrar la atención en las ideas importantes;
en aquellos casos en los cuales son necesarias, facilitan integrar la información
estableciendo relaciones entre partes del texto que parecen inconexas. Se debe tener
en cuenta que en esta investigación el efecto directo de los conocimientos previos
sobre las estrategias de comprensión no fue significativo.
En se encontraron resultados similares, puesto que el efecto total más importante sobre
la comprensión lectora también se asoció a los conocimientos previos. En no se aporta información sobre los efectos totales, sin embargo, de la misma forma
que en este estudio, el efecto directo de los conocimientos previos sobre la comprensión
lectora fue el más relevante. Los resultados hallados también concuerdan, parcialmente,
con los de . En este estudio los conocimientos previos fueron el segundo predictor más importante
después del vocabulario. No obstante, en contraste con el resultado no significativo
obtenido en este estudio, en las tres investigaciones mencionadas el efecto directo
de los conocimientos previos sobre las estrategias de comprensión fue significativo.
Es razonable asumir que los conocimientos previos cumplen un papel importante en la
puesta en marcha de algunas estrategias de comprensión lectora, por ejemplo, para
detectar información incoherente en un texto es necesario contar con ciertos conocimientos
sobre los contenidos tratados. Una posible explicación del efecto directo no significativo
encontrado en este estudio son las pruebas de evaluación utilizadas para medir las
estrategias de comprensión y los conocimientos previos, ya que no estaban relacionadas.
Esta hipótesis se ve reforzada considerando que los efectos directos fueron significativos
tanto en como en utilizando pruebas relacionadas. En ambos estudios, los lectores tenían que aplicar
estrategias de comprensión sobre textos relacionados con los contenidos de la prueba
de conocimientos. No obstante, se debe tener en cuenta que la justificación planteada
no se sustenta considerando los hallazgos de , puesto que el efecto directo fue significativo utilizando una medida no relacionada.
En esta investigación el segundo predictor con mayor efecto total sobre la comprensión
lectora fue el vocabulario. Además, su efecto directo y efecto indirecto, mediado
por la habilidad inferencial, fueron significativos. Estos hallazgos apoyan la hipótesis
de que los lectores necesitan conocer el significado de las palabras no solo para
comprender la información literal; sino también para dar cohesión al texto construyendo
inferencias en las cuales se establecen relaciones semánticas entre referencias y
referentes. Se debe considerar que el efecto directo del vocabulario sobre las estrategias
de comprensión encontrado en este estudio no fue significativo.
Estos resultados concuerdan con los encontrados en , puesto que el efecto total sobre la comprensión lectora más importante también se
asoció al vocabulario. En , de la misma forma que en esta investigación, el efecto directo sobre la comprensión
lectora más relevante se vinculó al vocabulario. Los resultados coinciden parcialmente
con los obtenidos en y , puesto que en ambos casos el vocabulario fue el componente con mayor efecto total.
Del mismo que en este estudio, en el efecto directo del vocabulario sobre las estrategias de comprensión no fue significativo
en ninguno de los cursos; mientras que en fue significativo únicamente en uno de los cursos. Estos resultados contrastan con
los efectos directos significativos hallados tanto en como en . Actualmente pocas investigaciones, más allá de las centradas en el modelo DIME,
se han interesado en explicar los motivos por los cuales el vocabulario es importante
para usar determinadas estrategias de comprensión. No obstante, se puede asumir que
conocer el significado de las palabras de un texto juega un papel determinante para
realizar un resumen coherente del mismo. Igualmente, es necesario conocer el significado
de las palabras que constituyen el título de un texto para poder predecir su contenido
o activar conocimientos previos.
Una posible explicación del efecto directo no significativo del vocabulario sobre
las estrategias de comprensión encontrado en este estudio, y son las pruebas de evaluación utilizadas, puesto que no estaban relacionadas. Esta
idea toma mayor fuerza al considerar que en el efecto fue significativo usando pruebas relacionadas, ya que el vocabulario evaluado
eran palabras que formaban parte de los textos en los cuales los lectores tenían que
aplicar estrategias de comprensión. No obstante, se debe considerar que esta explicación
no se sustenta considerando los hallazgos de , ya que se usaron pruebas no relacionadas siendo el efecto directo significativo.
En esta investigación el tercer efecto total más importante sobre la comprensión lectora
se asoció a la habilidad inferencial. Se debe considerar que este efecto se corresponde
con el efecto directo, puesto que este componente no tiene efectos mediados por otros.
El resultado encontrado coincide con y , pero no con , ya que, inesperadamente, el efecto no fue significativo. Probablemente se pueda
explicar porque este componente se midió usando una prueba de analogías visuales.
Tanto en este estudio como en y , el cuarto predictor con mayor efecto total sobre la comprensión lectora fueron las
estrategias de comprensión. Además, su efecto directo y efecto indirecto, a través
de la habilidad inferencial, fueron significativos. Estos hallazgos apoyan la idea
de que las estrategias de comprensión no solo facilitan la comprensión literal; sino
también la comprensión inferencial. Se puede pensar que elaborar resúmenes, organizadores
gráficos o volver a leer una parte del texto cuando se identifican errores de comprensión,
permite realizar inferencias que se pasaron por alto durante la primera lectura del
texto.
La lectura de palabras fue el único predictor de la comprensión lectora con un efecto
total no significativo. Se debe tener en cuenta que este efecto se corresponde con
el efecto directo, puesto que este componente no tiene efectos mediados por otros.
Este resultado replica los encontrados en y, parcialmente, en , puesto que el efecto fue significativo, pero el menos importante. No obstante, estos
hallazgos contrastan con los encontrados en , puesto que la lectura de palabras fue el predictor más importante en dos de los
tres cursos. Probablemente la razón es que los estudiantes cursaban niveles educativos
inferiores a los considerados en el resto de estudios sobre el modelo DIME. Hay numerosas
evidencias que indican que en los primeros cursos de EP el efecto de la lectura de
palabras sobre la comprensión es mayor en comparación con el de otros componentes
como la habilidad inferencial, el vocabulario, las estrategias de comprensión o la
comprensión general del lenguaje; mientras que en cursos posteriores ocurre lo contrario
(; ; ; ). Otro motivo que puede arrojar luz sobre estos hallazgos es que en los participantes presentaban bajos niveles de precisión y velocidad lectora lo que
conlleva que la relación con la comprensión lectora sea más fuerte que en lectores
más competentes.
Limitaciones de la investigación
Los resultados hallados se deben interpretar con cautela debido a posibles limitaciones
metodológicas. Los cinco componentes predictores podrían estar capturando parte de
la varianza de otras variables que han sido identificadas como importantes en la investigación:
la conciencia morfológica, la motivación, la atención, la memoria de trabajo o la
flexibilidad cognitiva grafofonológica-semántica. La fiabilidad calculada para la
Prueba oral de inferencias y para ESCOLA fue pobre. Además, las medidas de autoinforme
han sido cuestionadas debido a que en ocasiones la percepción que tienen los lectores
sobre lo que hacen no se ajusta a la realidad (). Para medir la lectura de palabras se utilizó el TECLE, ya que se puede aplicar
de forma grupal destinando menos tiempo a la recogida de datos. No obstante, se debe
considerar que tiene un componente importante de comprensión lectora, puesto que para
seleccionar la respuesta correcta es necesario entender la oración.
Recomendaciones para investigaciones futuras
En investigaciones futuras sobre el modelo DIME en español se recomienda que participen
estudiantes de diferentes niveles educativos a los considerados en este estudio, ya
que permitiría ir completando los datos sobre su ajuste en distintas edades. Se deberían
usar pruebas de ejecución o protocolos de pensamiento en voz alta para solventar las
limitaciones relacionadas con las pruebas de autoinforme. Sería conveniente usar distintas
medidas de lectura de palabras, puesto que parece que en español se alcanzan rápidamente
altas tasas de precisión, pero la velocidad sigue mejorando a lo largo de la etapa
de EP. Se debería comprobar si existen diferencias utilizando textos narrativos y
expositivos, ya que presentan distintas características. Sería interesante utilizar
un análisis de regresión estructural con múltiples indicadores de cada componente
para reducir el error de medida.
Implicaciones prácticas
Aunque se sabe que la lectura de palabras es importante para la comprensión lectora,
los resultados encontrados sugieren que en los últimos cursos de EP no debe ser un
objetivo prioritario. En contraste con enfoques pedagógicos que se centran en la enseñanza
de habilidades para buscar o procesar información, el repertorio de conocimientos
del alumnado tiene una relación notable con la comprensión lectora, sugiriendo que
la formación de una cultura general extensa puede ser una forma de favorecer la comprensión
de textos.
Contribución de los autores
Juan Martínez-Cubelos: Administración del proyecto; Análisis formal; Conceptualización; Curación de datos;
Escritura - borrador original; Escritura - revisión y edición; Investigación; Metodología;
Recursos; Software; Supervisión; Validación; Visualización.
Juan-Cruz Ripoll-Salceda: Administración del proyecto; Análisis formal; Conceptualización; Curación de datos;
Escritura - revisión y edición; Metodología; Recursos; Software; Supervisión; Validación;
Visualización.
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