Anàlisi

Què falla quan falla la comprensió lectora?

Què vol dir exactament que un alumne “té problemes de comprensió lectora”? La resposta no és senzilla. Comprendre un text és una habilitat complexíssima en què intervenen simultàniament molts processos diferents. Un alumne pot ser capaç de trobar una informació explícita, però tenir dificultats quan aquesta mateixa informació apareix parafrasejada. O ser capaç de comprendre perfectament el sentit literal d’un text, però no saber fer les inferències necessàries per construir-ne una representació global. O entendre què és un text argumentatiu però no saber-ne identificar les parts.

Carl Hendrick explicava a Five Things I Wish I Knew When I Started Teaching una idea especialment rellevant per a l’ensenyament d’habilitats complexes: descompondre-les en components més petits permet practicar-los específicament i oferir feedback precís sobre cadascun d’ells.

Aquesta idea és especialment pertinent i, alhora, especialment difícil d’aplicar si parlem de comprensió lectora. El conegut model de la corda de Scarborough (Reading Rope) n’il·lustra molt bé la complexitat: la lectura competent és el resultat de l’entrellaçament progressiu de múltiples processos que, amb la pràctica, actuen més coordinadament cada vegada.

Si tractem la comprensió com una única habilitat, podem establir que un alumne comprèn “bé”, ”malament”, “una mica” un text, però ens costarà molt més identificar què hem d’ensenyar-li perquè millori. Quan el lector ha de dedicar molts recursos d’atenció a un procés, en té menys de disponibles per coordinar-ne simultàniament d’altres.

Fer visible allò que passa mentre comprenem

Amb aquest plantejament, i també des de l’experiència quotidiana de l’equip de docents en actiu que impulsa Aula Dictapp, ens vam plantejar el repte d’intentar segmentar, avaluar i treballar de manera específica els processos implicats en la comprensió lectora.

Primer vam establir cinc grans àmbits: primera ullada (l’anomenat skimming en anglès), comprensió literal, comprensió inferencial, reconeixement del tipus i l’estructura del text i identificació de les idees clau. I després, cadascun d’aquests àmbits es descompon, al seu torn, en passos més específics.

Aquest nivell de detall és important. Imaginem un alumne que comprèn perfectament el significat literal d’una frase, però té dificultats quan ha de combinar informació explícita que apareix en dues frases separades. Saber que falla en “comprensió literal” ens orienta; identificar que la dificultat apareix concretament en la comprensió literal complexa ens permet saber molt millor què necessita treballar.

En definitiva, aquesta segmentació té dos grans avantatges pedagògics: permet identificar amb molta més precisió què sap fer l’alumne i permet centrar l’atenció en un procés concret i així reduir la càrrega cognitiva durant l’aprenentatge.

Del diagnòstic a l’aprenentatge

Ara bé: avaluar amb més precisió només té sentit si aquesta informació serveix després per aprendre. Per això, les proves diagnòstiques del nou mòdul no acaben amb una puntuació: el motor de correcció analitza les respostes per intentar identificar què hi ha darrere dels errors. 

A partir d’aquí, el diagnòstic deixa de ser el final de l’avaluació i es converteix en el principi de l’aprenentatge. Aula Dictapp proposa activitats per treballar específicament i conscientment cadascun dels passos en què s’han detectat dificultats.

Si un alumne té problemes per integrar informació literal de diferents parts del text, no es tracta simplement de donar-li més textos amb preguntes. Es tracta de proposar-li activitats en què pugui practicar específicament aquesta operació. Aquesta és probablement la diferència més important entre avaluar si un alumne comprèn i ensenyar-li a comprendre.

Un retorn que ajudi a entendre l’error

La segmentació permet també oferir un feedback molt més específic. El feedback li arriba immediatament, quan encara té present el raonament que acaba de fer i pot ajudar-lo a descobrir quin pas ha omès, quina pista no ha tingut en compte o què podria fer diferent la propera vegada.

Al mateix temps, tota aquesta informació queda recollida i organitzada perquè el docent pugui veure què sap fer cada alumne, on apareixen les dificultats i com evoluciona.

I és aquí on la tecnologia pot resultar especialment útil. Per al professorat, diagnosticar amb aquest nivell de detall, corregir, detectar patrons i personalitzar el treball suposa una càrrega difícilment assumible. La plataforma pot automatitzar aquesta part sistemàtica i posar la informació a disposició del docent. La tecnologia aporta automatització i dades; el docent aporta el criteri pedagògic per interpretar-la, prendre decisions i acompanyar cada alumne.

És també el docent qui decideix com incorporar l’eina a la seva aula. Per exemple, les proves diagnòstiques es poden fer en paper o en pantalla, segons el format que consideri més adequat.

Però tornem a la pregunta inicial: què falla quan falla la comprensió lectora? No hi ha una única resposta. I precisament per això el percentatge d’encerts ens diu només una part de la història. La nostra idea és que si aconseguim identificar quin procés està generant la dificultat, podem deixar de demanar simplement a l’alumne que “comprengui millor” i començar a ensenyar-li què pot fer per aconseguir-ho.