Comprehension Skill, Inference Making and the Role of Knowledge (2)

Habilidad de comprensión, realización de inferencias y el rol del conocimiento

Danielle S. McNamara

Tenaha O'Reilly

Manuel de Vega

Explicación de la habilidad de comprensión basada en el conocimiento

La explicación basada en el conocimiento de la habilidad de comprensión lectora afirma que los mejores lectores usan el conocimiento previo de manera más activa y más eficiente para comprender el texto (Bereiter y Bird, 1985; Ericsson y Kintsch, 1995; McNamara, 1997; McNamara y McDaniel, 2004; McNamara y Scott, 2001; McDonald y Christiansen, 2002; Paris y Jacobs, 1984; Pressley y Afflerbach, 1995; Snow, Burns y Griffin, 1998)

Este uso del conocimiento puede surgir debido a que ellos poseen mayor conocimiento previo acerca del tema (McNamara y McDaniel, 2004) o debido a que conocen y utilizan una mayor cantidad de estrategias de lectura metacognitivas (McNamara y Scott, 2001).

Sin embargo, el supuesto subyacente a estas teorías es que lo que dirige o maneja la habilidad de comprensión es una mayor activación y uso del conocimiento, en lugar de la capacidad de la memoria de trabajo o mecanismos de supresión.

Existe amplia evidencia de que los lectores quienes tienen más conocimiento acerca del tema de un texto son también más capaces de comprender el material escrito (Chiesi, Spilich y Voss, 1979; Bransford y Johnson, 1972; Haenggi y Perfetti, 1994).

Los lectores con mayor conocimiento previo también son mejores para comprender textos que requieren de numerosas inferencias (McNamara, Kintsch, Songer y Kintsch, 1996; McNamara y Kintsch, 1996; O'Reilly y McNamara, 2007).

Estas últimas investigaciones demuestran también que las diferencias de comprensión entre lectores con alto y bajo conocimiento, se exagera aún más cuando se enfrentan a textos con más lagunas conceptuales (textos de baja coherencia).  Es más, los lectores con alto conocimiento muestran un efecto de cohesión revertida.  Se benefician al leer textos bajos en coherencia presumiblemente debido a que estos inducen al lector a generar una mayor cantidad de inferencias mientras leen.

Otros estudios han demostrado de manera similar las ventajas del procesamiento activo inducido por el texto (Einstein, McDaniel Owen & Cote, 1990; Mannes & Kintsch, 1987; McDaniel, Einstein, Dunay & Cobb, 1986; O'Brien & Myers, 1985; Rauenbusch & Bereiter, 1991).

En esencia, la comprensión se ve mejorada cuando se induce a los lectores por medio del texto a generar inferencias y estas inferencias son exitosas.

McNamara (2001) provee más evidencia de que el efecto de cohesión revertida  encontrado en lectores con alto conocimiento era el resultado del procesamiento activo inducido por la baja cohesión del texto.  En este estudio, participantes adultos leyeron versiones versiones con alta y baja cohesión de un texto referido a la mitosis celular.  La comprensión se vio aumentada solo para los participantes que leyeron la versión poco cohesiva, seguidos por la versión altamente cohesiva.  Este resultado mostró que los textos de baja cohesión indujeron la generación de inferencias producidas para completar las lagunas mientras los participantes leían los textos, y que fue este proceso en línea el cual mejoró la comprensión.

Cuando el lector fue expuesto a la versión altamente cohesiva primero, 

Graesser Petschonek 2005 - Automated Systems that Analyze Text and Discourse: QUAID, Coh-Metrix, and AutoTutor

Recent advances in the fields of computational linguistics, discourse processes, and computer technologies offer new avenues of improving measurement methodologies and clinical applications. 

This chapter describes three technologies, available on the web, that have been developed in the interdisciplinary Institute for Intelligent Systems at the University of Memphis. 

QUAID (Question Understanding Aid) critiques questions onsurveys and questionnaires as to whether the questions might pose comprehension difficulties for respondents. 

Coh-Metrix analyzes text on hundreds of metrics of cohesion and language characteristics; it can be used to analyze the readability andcoherence of documents in the health industry. 

AutoTutor is an animated conversational agent that helps individuals learn by holding a conversation in natural language. Although AutoTutor was originally developed as a learning environment for college students, it could be expanded from training to communicating with patients on health problems. 

These new technologies have not yet been assimilated into Quality of Life research and clinical practice so an important next direction is to explore their capabilities.

Enlace al artículo:

http://www.scribd.com/full/45830311?access_key=key-21yufajojat8npsvz14l

Graesser Mcnamara 2009 - Computational analysis of multilevel discourse comprehension

ABSTRACT

The proposed multilevel framework of discourse comprehension includes the surface code, the textbase, the situation model, the genre and rhetorical structure, and the pragmatic communication level.

We describe these five levels when comprehension succeeds and also when there are communication misalignments and comprehension breakdowns. A computer tool has been developed, called Coh-Metrix, that scales discourse (oral or print) on dozens of measures associated with the first four discourse levels. The measurement of these levels with an automated tool helps researchers track and better understand multilevel discourse comprehension.

Two sets of analyses illustrate the utility of Coh-Metrix in discourse theory and educational practice. First, Coh-Metrix was used to measure the cohesion of the text base and situation model, as well as potential extraneous variables, in a sample of published studies that manipulated text cohesion. This analysis helped us better understand what was precisely manipulated in these studies and the implications for discourse comprehension mechanisms. Second, Coh-Metrix analyses are reported for samples of narrative and science texts in order to advance the argument that traditional text difficulty measures are limited because they fail to accommodate most of the levels of the multilevel discourse comprehension framework.

ARTÍCULO:
http://www.scribd.com/full/45830296?access_key=key-23o2acpt1tyi1jf3obls

Baretta Braga MacNair Kwan Waldie 2009 - Inference making while reading narrative and expository texts

Realización de inferencias al leer textos expositivos y narrativos 

Mucha de la investigación reciente en comprensión del discurso se ha centrado en la habilidad del lector para construir representaciones mentales coherentes de los textos leídos.

Con el objetivo de formarse una representación unificada de un texto dado, un lector debe ser capaz de unir la información presentada en el texto con su conocimiento previo (background knowledge), para así, a través de la generación de inferencias, construir el significado que puede no estar expresado explícitamente.

En este estudio, se investigó el proceso de generación de inferencias en hablantes nativos del inglés mientras estos leían dos textos de diferente tipo, usando la encefalografía (EEG).  Los sujetos leyeron párrafos narrativos y expositivos, y juzgaron la plausibilidad de la oración final de cada párrafo de 4 oraciones con referencia a la información previa.

El análisis de los datos se centró en el componente N400 y en la precisión de las respuestas comportamentales (behavioral responses).  Las amplitudes de N400 revelaron que la exposición era más demandante que la narración en términos de procesamiento semántico, mientras que los datos comportamentales mostraron que los sujetos se encontraban más propensos a generar inferencias cuando leían exposiciones.

En general, este estudio sugiere que estos dos tipos de texto se procesan de maneras diferentes en el cerebro, como lo revelan los cambios en el componente N400 en las últimas oraciones de los párrafos.

Comentario:
No me siento muy cómoda al hablar de narración y textos narrativos indistintamente, lo mismo de exposición y textos expositivos.  Los autores usan estos términos de manera intercambiable, sin embargo me parece que es preciso realizar la distinción entre la actividad de narración y los textos narrativos y lo mismo con la actividad de exponer y los textos expositivos.
-kami

Abstract
Much of the recent research on discourse comprehension has centered on the readers’ ability to construct coherent mental representations of texts. In order to form a unified representation of a given text, a reader must be able to join the information presented in the text with his/her background knowledge to construe the meaning that may not be explicitly stated, through the generation of inferences.

In this study, the process of inference making by native speakers of English while reading two different types of text was investigated using electroencephalography (EEG). Subjects read narrative and expository paragraphs,and judged the plausibility of the final sentence of each four-sentence long paragraph by reference to the previous information.

The analysis of data focused on the N400 component and on accuracy of behavioral responses. N400 amplitudes revealed that exposition was more demanding than narration in terms of semantic processing, whereas the behavioral data showed that subjects were more prone to generate inferences when reading exposition.

Overall, this study suggests that these two types of text are processed differently by the brain, as revealed by the changes in the N400 component across the last sentences of the paragraphs.

ARTÍCULO:
http://www.scribd.com/full/45848589?access_key=key-ymv41kr91vpqv63ic3u

Comprensión del discurso escrito

1. Psicolingüística y comprensión

2. Lengua oral y lengua escrita

3. Modelos de comprensión del discurso:
Kintsch y van Dijk 1978
van Dijk y Kintsch 1983

4. Inferencias: Concepto

5. Inferencias: Clasificaciones

6. Modelo de Construcción-Integración
Kintsch 1988, 1998

7. Estrategias de comprensión: concepto y clasificaciones

8. Modelo de Indexación de Eventos

9. Corporeidad y comprensión del discurso: Experimentador Inmerso

10. Modelo de comprensión Gómez Macker y Peronard

11. Aprender a partir del texto: Kintsch y McNamara

12. Aprender a partir del texto: Goldman y ELV

13: Metacognición y metacomprensión