Abstract
El objetivo del estudio fue analizar la capacidad explicativa de los componentes de la memoria de trabajo (MT) en las habilidades académicas de comprensión lectora (CL) y cálculo matemático (CM) en niños de edad escolar. La muestra estuvo compuesta por 84 niños argentinos de ambos sexos, de 9 a 11 años de edad, seleccionados mediante un muestreo no probabilístico intencional. La MT se evaluó mediante la batería informatizada de Tareas de Autorregulación Cognitiva (TAC), la CL, con la prueba de screening del Test Leer para Comprender y el CM, con el sub-test Cálculo Matemático del WRAT-3. Se realizaron análisis de regresión lineal múltiple y se calculó el porcentaje único de varianza explicada por cada componente. Los resultados mostraron que los componentes de almacenamiento verbal y ejecutivo explicaron la CL, mientras que el almacenamiento verbal, visoespacial y el componente ejecutivo explicaron el CM. Estos resultados son de interés para profundizar en el conocimiento del rol de la MT en la CL y el CM en niños del medio local.
Highlights
The aim of the study was to analyze the explanatory power of the components of working memory (WM) with respect to reading comprehension (RC) and mathematical computation (MC) skills in school-age children
WM was assessed with the computer-based Tareas de Autorregulación Cognitiva [Cognitive Self-Regulation Tasks] (TAC) battery, RC with the screening task from the Leer para Comprender [Reading to Understand] Test, and MC with the Mathematical Computation sub-test from the WRAT-3
Results showed that verbal storage and the executive component explained RC, while both verbal and visuo-spatial storage and the executive component explained MC
Summary
Se calcularon los índices del componente ejecutivo y de CL. El índice del componente ejecutivo se obtuvo promediando las amplitudes obtenidas en las tareas con interferencia (verbal y visoespacial). Se realizaron análisis de regresión lineal múltiple para conocer el peso relativo de cada componente de MT sobre las habilidades académicas. Para controlar posibles relaciones espurias entre los componentes de la MT con las habilidades académicas que se pudieran deber a las diferencias de edad de los participantes, se optó por incluir en los modelos la edad como variable independiente. Para esto se realizaron análisis de porcentaje único de varianza explicada mediante modelos de regresión adicionales que poseían solo dos componentes, junto con la edad, como variables independientes y cuyos R2 fueron restados de los R2 de los modelos principales. Las diferencias entre ellos indican el porcentaje de varianza explicada única por cada uno de los componentes en cada una de las habilidades académicas
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