É a leitura da mente? Interferência de inferência de interpretação
Postagem de Ben Seipel, Universidade de Wisconsin-River Falls / Universidade Estadual da Califórnia, Chico; com Gina Biancarosa, Universidade do Oregon; Sarah E. Carlson, Universidade Estadual da Georgia; e Mark L. Davison, da Universidade de Minnesota.
A leitura é uma construção incrivelmente simples, porém complexa, com um objetivo modesto: a compreensão.
Para a maioria dos estudantes, a capacidade de ler e entender texto e símbolos demonstra a integração perfeita de vários subskills. Essas habilidades fundamentais incluem as habilidades para reconhecer letras, mapear as letras para essas letras, juntar as palavras escritas fluentemente, entender o significado de palavras e frases individuais, usar conhecimento de fundo e gerar inferências. Quando qualquer um desses subscritos de leitura vacilar, o mesmo acontece com a compreensão. Conseqüentemente, para estudantes que lutam com a leitura, os educadores e os pais precisam saber por que a compreensão está vacilante. A finalidade desta publicação no blog é analisar questões atuais com as avaliações tradicionais de compreensão de leitura, descrever o desenvolvimento de ferramentas baseadas em pesquisa que abordem essas questões e apresentar uma nova avaliação diagnóstica que utiliza avanços na identificação de lutas de compreensão de leitura: MOCCA (Múltiplos – Avaliação de Compreensão Causal em linha -).
Durante décadas, houve medidas e intervenções confiáveis para ajudar os alunos que lutam com os componentes mais baixos da leitura. Por exemplo, os alunos que se esforçam para mapear sons de palavras para palavras escritas podem ser identificados com avaliações como a medida Woodcock-Johnson IV, os indicadores dinâmicos de habilidades de alfabetização básica (DIBELS), ou mesmo avaliações projetadas por professores. Depois de tomar tais avaliações, os alunos podem receber uma consciência fonológica adaptada ou instrução fonética para melhorar suas habilidades. Da mesma forma, os alunos identificados por um teste de vocabulário (por exemplo, Peabody Picture Vocabulary Test ou Expressive Vocabulary Test) como falta de vocabulário suficiente podem receber instruções de vocabulário. Para os componentes de nível superior da leitura – especificamente a compreensão de leitura – existem muitas medidas, como o Teste de leitura de Nelson-Denny, o Teste de habilidades básicas de Iowa ou praticamente qualquer teste de compreensão de leitura selecionado pelo estado. Tradicionalmente, essas medidas de compreensão de leitura foram capazes de determinar se um aluno luta ou não com a compreensão, mas incapaz de determinar a raiz da luta. Embora essas avaliações padronizadas sejam úteis para saber como os alunos estão se apresentando, eles não ajudam os professores a determinar como ajudar os leitores que estão se esforçando.
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Felizmente, os desenvolvimentos recentes em psicologia cognitiva e medição educacional levaram a novas ferramentas que estão acessando administradores, professores, alunos e seus pais na identificação de problemas de processamento de compreensão, a fim de desenvolver intervenções correspondentes ou modificar a instrução de compreensão.
Pesquisas recentes descobriram que os alunos que lutam com a compreensão, mas não lutam com os componentes de nível inferior da leitura (por exemplo, decodificação, fluência), não lutam da mesma maneira (Oakhill & Cain, 2012). Para entender como esses alunos lutam de forma diferente, é importante reconhecer que um componente-chave da compreensão ao ler um texto narrativo é a capacidade de seguir uma cadeia causal de eventos em uma história e gerar inferências causais. Por exemplo, considere as ações do personagem principal no seguinte mini-texto narrativo:
Carina, um bombeiro, estava relaxando e observando seu show favorito na Netflix. Ela também estava gostando da sua grande tigela de sorvete de morango quando de repente ela foi chamada para a estação de bombeiros para uma emergência. Antes de partir, ela foi ao congelador.
Ao ler a história, um bom comprador pode inferir que Carina não comeu todo o sorvete e teve que colocar o sorvete no congelador para evitar que ele derretesse. Um compreensor pobre pode não ser capaz de fazer essa conexão causal durante a leitura. Em vez disso, um compreensor pobre pode estar lendo o texto superficialmente e não encontrar lacunas que exigem conexões com informações faltantes ou que estejam tentando fazer conexões, mas as conexões são para informações extratextual (por exemplo, associações pessoais, elaborações). Em ambos os casos, uma inferência causal não seria gerada.
Pesquisas indicam que, quando se questiona sobre as conexões causais em uma história, eles lutam em pelo menos duas maneiras específicas (Carlson, Seipel e McMaster, 2014; Rapp, et al, 2007; Seipel, Carlson e Clinton, 2017) . Os achados de estudos de opinião em voz alta (onde um aluno lê um texto em voz alta e depois declara o que ele / ela está pensando) mostram que um grupo de compreensores pobres tende a gerar paráfrases ou repetir textos textualmente, mas não geram conexões causais. Assim, durante uma opinião em voz alta com o exemplo de texto acima, um "parafraseador" pode indicar que Carina foi ao congelador "sem indicar o porquê (uma paráfrase geralmente não é considerada uma inferência, mas é baseada em texto). O outro grupo de compreensores pobres tende a elaborar (aka, conexões laterais), conexões idiossincráticas ao seu conhecimento de fundo pessoal (ou seja, informações extratextual). No exemplo de texto acima, um "conector lateral" ou "elaborador" pode indicar que "o sorvete de morango geralmente tem morangos reais e aromatizantes artificiais". Além disso, há evidências de que esses dois grupos de alunos respondem de forma diferente às instruções de toda a classe e intervenção (McMaster et al., 2012). A estratégia de instrução que é melhor para parafraseadores precisa ser modificada para conectores laterais. Assim, quando se trata de intervenções, um tamanho não corresponde a todos e, com ferramentas de avaliação adequadas, os professores podem escolher a intervenção mais apropriada para cada aluno.
É importante notar que as paráfrases, repetições de texto, associações pessoais e elaborações não são processos ou estratégias de compreensão inadequados – mesmo os bons compradores usam esses processos durante a leitura. De fato, as estratégias de leitura instrucional específicas da sala de aula, como leitura próxima, dependem de algumas dessas habilidades. No entanto, quando esses processos são usados em detrimento do desenvolvimento e manutenção de conexões causais em um texto, a compreensão irá diminuir. Além disso, quando um leitor faz isso repetidamente, eles precisam de uma intervenção. Também é importante notar que o uso de protocolos de opinião para identificar os problemas de compreensão dos alunos é o tempo e a energia proibidos. Os professores de sala de aula geralmente não têm tempo ou recursos para coletar, codificar e analisar pensar em voz alta para uma classe inteira para entender como os alunos estão processando um texto.
Outro conjunto de avanços que ocorreram no campo é o refinamento de testes on-line, testes de diagnóstico cognitivo e modelos estatísticos. O maior acesso a computadores e testes on-line tornou os testes mais fáceis de administrar com resultados mais rápidos. Além disso, os testes de diagnóstico cognitivo fizeram avanços demonstrando que os processos cognitivos podem ser identificados e classificados de forma confiável com avaliações de escolha múltipla orientadas por distracadores e hierarquicamente ordenadas. Conseqüentemente, modelos estatísticos novos e refinados permitem aos pesquisadores classificar os alunos com base em padrões de respostas incorretas.
Com essas progressões no campo, desenvolvemos e criamos o MOCCA como uma avaliação diagnóstica fácil de usar e sem valor para o uso da sala de aula com base na estrutura do item e no conteúdo do processamento de compreensão.
Primeiro, no que diz respeito à estrutura do item, o MOCCA usa um formato de escolha múltipla familiar que é fácil de administrar, marcar e interpretar. Também capitaliza a estrutura e a validade preditiva das tarefas de labirinto de leitura. Em uma tarefa de labirinto tradicional, cada n ª palavra é excluída e substituída por três opções. Uma escolha é a palavra correta, e as outras duas palavras são geradas aleatoriamente. MOCCA leva essa abordagem de labirinto para o próximo nível, excluindo uma frase completa de um parágrafo. A partir de três respostas cuidadosamente elaboradas (descritas abaixo: inferência causalmente coerente, parafraseando, conexão lateral), o aluno deve selecionar a frase que melhor conclua o parágrafo. Para responder um item de labirinto tradicional corretamente, um aluno precisa apenas compreender o texto no nível da sentença. No entanto, com o MOCCA, um aluno deve compreender o texto no nível do discurso. A Figura 1 mostra um item de prática a partir das instruções de teste.
Em segundo lugar, no que diz respeito ao conteúdo do item, o MOCCA foi projetado em torno de décadas de pesquisa em voz alta em processos cognitivos usados durante a compreensão de leitura de textos narrativos. Especificamente, cada item MOCCA é uma história separada de sete frases construída em torno de uma cadeia causal de eventos. Conforme indicado acima, a sexta frase de cada história é excluída e substituída por três opções de resposta. As três respostas são projetadas para imitar os tipos de respostas encontradas em pensar em voz alta que são típicas de bons compradores (uma inferência causalmente coerente) ou os processos dos compradores de dificuldade acima mencionados (uma paráfrase ou uma conexão lateral).
A resposta "correta" completa a cadeia causal de uma história (ou seja, fecha a lacuna quando a sentença está faltando no texto). A segunda escolha é uma paráfrase do objetivo principal ou atualizado da história. A terceira escolha é uma conexão lateral ou elaboração da quinta frase na história, mas não completa a cadeia causal da história. Como cada item é uma história independente com tipos de resposta consistentes, o MOCCA fornece três pontuações separadas que podem ajudar a diagnosticar dificuldades de compreensão: uma pontuação correta, uma pontuação parafraseadora e um escore de conexão lateral. Por sua vez, essas pontuações podem ser usadas para distinguir estudantes que usam predominantemente parafrases ou usam conexões laterais predominantemente e podem precisar de diferentes estratégias de instrução. Como cada item contém todos os três tipos de resposta, as pontuações brutas e as subcategorias podem ser calculadas para determinar a propensão a um processo de compreensão durante a leitura.
O MOCCA foi cuidadosamente construído ao longo de um período de três anos. Começamos pela construção de 160 itens em cada nível de escolaridade. Todos os itens foram examinados e revisados por professores de 3ª , 4ª e 5ª série para garantir que o conteúdo, vocabulário e legibilidade fossem apropriados e imparcial. Também corroboramos e ampliamos essas descobertas usando Coh-Metrix (McNamara, Louwerse, Cai e Graesser, 2013). A Coh-Metrix é uma ferramenta automatizada para calcular uma variedade de características linguísticas, como legibilidade, diversidade lexical e coesão. Em seguida, com base em estatísticas de um estudo piloto na primavera de 2015, o conjunto de itens foi reduzido para 120 em cada série e alguns desses itens foram reescritos. Após um teste de campo que incluiu uma avaliação da equidade do item por gênero e etnia, os itens foram revisados ainda mais na primavera de 2016. O MOCCA tem três formas cada uma para os graus 3 a 5. Com base em dados de uma amostra normativa, os formulários serão equiparados dentro e entre graus na primavera de 2018 para que, para fins de monitoramento do progresso, os alunos possam ser rastreados longitudinalmente sem administrar o mesmo formulário duas vezes. Dentro de uma série, as histórias são atribuídas aos formulários para que o nível médio de leitura da história e o número de palavras seja o mais próximo possível. Dentro do nível de leitura e do número de restrição de palavras, as histórias foram distribuídas aleatoriamente para formas dentro de uma nota. Todas as formas têm 40 histórias (itens) e todas as histórias têm exatamente sete frases com uma ausente (ou seja, a sexta frase). Para cada grau, os níveis de leitura da história variam de um nível abaixo do grau a um nível acima do grau. Por exemplo, as formas de Grau 3 contêm histórias com níveis de leitura das notas 2 a 4 com uma média de 3,0 na escala Flesch-Kincaid.
Dada a administração on-line baseada em computador, somos capazes de monitorar a eficiência de compreensão. Embora a medição da eficiência de compreensão não fosse uma característica de design original do MOCCA, rapidamente se tornou uma ferramenta desejada para nossa equipe de pesquisa e para professores. Conseqüentemente, desenvolvemos recursos para determinar se um bom comprador é rápido ou lento. Isso é importante porque os leitores tradicionalmente lentos foram assumidos como pobres compreensores, mas esse não é o caso. As pontuações do MOCCA e a taxa de eficiência de compreensão ajudaram os professores a identificar os alunos que estão compreendendo bem, mas podem precisar de ajuda para desenvolver a fluência de compreensão. Finalmente, um processo contínuo é o procedimento para identificar e classificar compreensores difíceis através do desenvolvimento de modelos de Teoria de Resposta de Item (IRT). Como o MOCCA produz três pontuações distintas (causal coerente, parafraseador e conexão lateral), isso levou ao desenvolvimento de novos e complexos modelos IRT que usam múltiplas pontuações. Atualmente, estamos no estágio final de uma amostra nacional, demográfica e regionalmente representativa para validar o MOCCA. Testar fadiga e resistência ao uso de mais testes nas escolas de professores e administradores é um desafio que enfrentamos atualmente. Embora isso seja compreensível, é lamentável porque limita a capacidade de validar novas avaliações como o MOCCA. Somente através de avaliação validada (padronizada, diagnóstica ou de outra forma), os alunos podem ser identificados para os serviços e as intervenções de que precisam. Continuaremos a comunicar e colaborar com professores e administradores, a fim de ajudar a aliviar suas preocupações.
Além desse desafio, esperamos que o MOCCA seja útil e usado pelos professores. Nós antecipamos que as futuras iterações do MOCCA serão mais eficientes (por exemplo, adaptação ao computador), mais gênero inclusivo (por exemplo, textos narrativos e de informação) e servem uma população maior (por exemplo, notas 2 para adultos). As pesquisas futuras serão direcionadas para melhorar o próprio MOCCA e desenvolver orientações para professores, alunos e pais sobre como a instrução e a aprendizagem podem ser otimizadas com os dados fornecidos pelo MOCCA.
Por favor, veja o nosso Canal do YouTube para uma prévia de vídeo do MOCCA. Os interessados também podem acompanhar o MOCCA no Twitter para novidades e atualizações à medida que elas se tornam disponíveis.
Esta publicação faz parte de uma série especial com curadoria da ex-presidente da Divisão 15 da APA Bonnie JF Meyer. A série, centrada em torno de seu tema presidencial de "Acolhimento e Avançando Pesquisa em Psicologia Educacional: Impactantes Aprendizes, Professores e Escolas", é projetada para difundir a disseminação e o impacto de pesquisa de psicologia educacional significativa. Os interessados podem aprender mais sobre este tema na Newsletter de Verão 2016 da Divisão 15.
