Post by Panayiota (Pani) Kendeou & Kristen McMaster, Universidade de Minnesota
Apesar dos persistentes esforços de pesquisadores, decisores políticos e educadores para melhorar o desempenho de leitura de todas as crianças em todos os níveis, ano após ano, a Avaliação Nacional de Progresso Educacional (NAEP) divulga estatísticas que mostram uma porcentagem significativa de estudantes norte-americanos que atuam abaixo dos níveis básicos de proficiência em leitura. Por exemplo, o último Relatório da Nação indica que aproximadamente 31% dos alunos da 4ª série lêem abaixo um nível básico de proficiência (NAEP, 2015) – isto é, eles não conseguem inferências simples e entendem o significado geral dos textos . Os estudantes que vivenciam tais dificuldades são susceptíveis de lutar ao longo de sua educação e emprego.
No contexto da compreensão de leitura, uma inferência é informação que é recuperada da memória ou gerada durante a leitura para preencher informações que não estão em um texto. Pesquisadores de leitura examinaram as condições em que as inferências são geradas, a natureza e os tipos de inferências que os leitores geram e os correlatos neurais da geração de inferência. As descobertas revelaram que a determinação de inferência é um dos preditores únicos e significativos de compreensão de leitura, com alguns estudos que indicam um vínculo causal de uma fração de inferência fraca para uma compreensão de leitura fraca (Oakhill & Cain, 2012). Consideramos a inferência como a pedra angular da compreensão de leitura.
Como desenvolvemos a capacidade de fazer inferências? O desenvolvimento das habilidades de inferência começa bem antes de iniciar a instrução formal de leitura. Por exemplo, crianças de 2 anos podem gerar inferências causais entre eventos seqüenciais; Os filhos de 4 anos podem gerar inferências causais dos eventos que experimentam ou ouvem; e os jovens de 6 anos podem gerar inferências causais durante a compreensão de histórias apresentadas auditivamente ou televisadas. Assim, mesmo crianças muito jovens se envolvem em processos inferenciais para compreender os eventos que eles experimentam em suas vidas cotidianas. À medida que as crianças envelhecem, elas geram um número maior e maior variedade de inferências durante as experiências cotidianas e através da compreensão auditiva e de leitura.
Nosso foco nas habilidades de inferência também é motivado por fortes evidências de que a capacidade de extrair inferências é uma habilidade geral – não é específica para a leitura (Kendeou, 2015). Forte evidência de estudos de desenvolvimento que examinaram habilidades de inferência em crianças muito pequenas (mesmo crianças de dois anos) apóiam essa afirmação. Por exemplo, as crianças fazem inferências causais do que vêem e ouvem (por exemplo, empurraram o vaso e ouviram um som – inferência de que o vaso quebrou); inferências espaciais pertencentes à localização de diferentes objetos e inferências emocionais das expressões faciais das pessoas (por exemplo, dar flores de mãe, sorrisos de mãe – inferência de que a mãe está feliz). Há evidências diretas para a generalização das habilidades de inferência em crianças e adultos mais velhos. Por exemplo, em um de nossos estudos, avaliamos as habilidades de inferência usando histórias auditivas, televisivas e escritas em crianças de 4, 6 e 8 anos e descobrimos que as crianças geraram inferências de ponte e elaborativas em diferentes mídias que predisseram significativamente a leitura compreensão independente dos tipos de mídia (Kendeou et al., 2008).
O que são os Sistemas de Suporte Multi-Tiered? Os sistemas de suporte de vários níveis (MTSS) foram desenvolvidos em um esforço para fornecer instrução de alta qualidade e suporte diferenciado para todos os alunos (Fuchs, Fuchs e Compton, 2012). Eles consistem em modelos baseados em prevenção que minimizam o risco de falha respondendo rapidamente com abordagens baseadas em evidências para atender às necessidades dos alunos.
Dentro desses sistemas, a ênfase é em uma hierarquia de suporte que é diferenciada através de tomada de decisão baseada em dados. Neste contexto, as instruções variam cada vez mais em intensidade, freqüência e individualização em três níveis ou níveis. A instrução de nível 1 inclui instrução básica de alta qualidade para todos os alunos da sala de aula de educação geral. Este nível é freqüentemente denominado "nível de prevenção" e geralmente aborda com sucesso as necessidades de aproximadamente 80% dos alunos. A instrução Nível 2 inclui intervenções específicas de grupos pequenos para os alunos identificados como em risco. Este nível aborda as necessidades de aproximadamente 15% dos alunos. A instrução Nível 3 inclui intervenção intensiva e individualizada e serve aproximadamente 5% dos alunos. Em todos os níveis, os professores precisam de ferramentas de instrução e avaliações que atendam a uma ampla gama de necessidades de alunos e são eficientes para implementar. Além disso, a hierarquia sugere que a instrução de Nível 1 de alta qualidade reduza a probabilidade e a necessidade da intervenção direcionada de Nível 2 e, de igual forma, a intervenção de Nível 2 orientada para a alta qualidade reduzirá a probabilidade e a necessidade de intervenção individualizada de alta intensidade Nível 3. Em nosso trabalho, situamos o treinamento de inferência dentro do MTSS e focamos especificamente nos níveis 1 e 2.
ELCII é projetado para apoiar a compreensão de leitura através do desenvolvimento de inferências para todos os alunos do jardim de infância . Para atingir esse objetivo, a ELCII não depende das habilidades de decodificação. É um sistema de tutoria inteligente (ITS) com 24 módulos, que envolve os alunos para:
TeLCI é projetado para melhorar a compreensão de leitura, desenvolvendo a inferência para alunos que experimentam dificuldades de compreensão na segunda e segunda séries. Nós identificamos compradores difíceis como aqueles que obtêm ao percentil 25 ou abaixo do percentil 25, tanto na linguagem quanto nas medidas de compreensão de leitura. TeLCI não depende das habilidades de decodificação. É um ITS com 24 módulos, que envolve os alunos para:
ELCII e TeLCI desenvolvem as principais descobertas de trabalhos cognitivos, de desenvolvimento, de instrução e de avaliação realizados pela nossa equipe de pesquisa, destacando que (a) habilidades de compreensão de linguagem precoce desenvolvidas em contextos de não leitura (por exemplo, compreensão de vídeo) contribuem significativamente para (b) habilidades de compreensão da linguagem – e especificamente habilidades de inferência – transferência em diferentes meios de comunicação, (c) habilidades de inferência das crianças podem ser melhoradas usando questionamentos que incluem andaimes e feedback específico (McMaster et al., 2012) e (d ) tecnologia fornece uma entrega de mão-de-obra econômica, padronizada e padronizada em configurações de sala de aula.
Cada módulo de aprendizagem em ELCII e TeLCI é incorporado em um aplicativo de software baseado em nuvem que é individualizado, totalmente automatizado e interativo. É individualizado com algoritmos adaptativos de computador já estabelecidos em FAST ™, que facilitam o uso de ramificações sofisticadas em andaimes e feedback. A interatividade é suportada por um agente , que é o "rosto e voz" das instruções, perguntas e comentários em cada módulo de aprendizagem. O agente foi projetado para funcionar como um parceiro fictício e mais experiente cuja missão é ajudar cada criança a aprender como fazer inferências. O aplicativo de software também possui um banco de dados embutido e relatórios automatizados para uso do professor.
Nossa equipe está envolvida em pesquisas em andamento para testar a usabilidade, a viabilidade e a promessa de implementação dessas ITS pelo pessoal da escola. Nós já desenvolvemos o TeLCI e testamos sua usabilidade e viabilidade. Seguimos uma abordagem de desenvolvimento de baixo para cima, durante a qual solicitamos a contribuição dos professores e dos pais em diferentes pontos de tempo em relação à funcionalidade, conteúdo e adequação do software (cultural, idade). Os resultados preliminares sugerem altos níveis de aceitação e viabilidade para a implementação em contextos escolares autênticos, e agora estamos trabalhando na revisão da ferramenta para que possamos examinar sua promessa em um estudo de eficácia. O desenvolvimento do ELCII também está começando em breve. Você pode acompanhar este trabalho aqui.
Uma questão importante que também abordaremos é se a eficácia do questionamento pode variar dependendo de quando as perguntas são feitas. É mais benéfico solicitar aos alunos durante (ou seja, online) ou depois (ou seja, offline) a tarefa de compreensão (observando o vídeo)? O raciocínio para uma abordagem de questionamento on-line é o foco nos processos cognitivos que operam durante a compreensão, porque é durante esses processos momento a momento que a compreensão é bem sucedida ou falha. De fato, pesquisas recentes indicaram que os questionamentos on-line mostram promessa de melhorar a compreensão de leitura dos leitores que lutam na quarta série (McMaster et al., 2012), mas ainda não foi explorado com leitores mais jovens. O raciocínio para uma abordagem de questionamento off-line é que isso pode ajudar os jovens a fazerem inferências, sem excessivamente taxar a atenção e trabalhar a memória devido às interrupções.
ELCII e TeLCI são apenas alguns exemplos de tecnologias educacionais que têm potencial para melhorar a prática educacional. Nos últimos anos, a comunidade científica fez progressos significativos nessa direção, pois há evidências de que a tecnologia educacional (por exemplo, jogos, sistemas de tutoria inteligentes) melhora uma variedade de resultados de aprendizagem dos alunos. Com o apoio contínuo através do financiamento federal, os avanços tecnológicos irão além disso soluções para problemas de compreensão de leitura. Dada a importância da compreensão da leitura para o desempenho acadêmico e o sucesso ao longo da vida – e, em particular, para fechar lacunas de realização – nossos esforços devem continuar a prevenir e melhorar as dificuldades de compreensão de leitura.
Reconhecimentos
A pesquisa aqui relatada foi financiada por números de concessão R324A160064 e R305A170242 do Departamento de Educação dos EUA para a Universidade de Minnesota. As opiniões são as dos autores e não representam as políticas do Departamento de Educação dos EUA.
Esta publicação faz parte de uma série especial com curadoria da 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.
