Débora I. Burin

1. ¿Qué es la comprensión de texto digital?

Un saber popular afirma que hoy en día “la gente no lee”, pero ¡esto no es cierto! Desde principios del siglo XXI, leemos más (mensajes, chats, correos electrónicos, redes sociales, formularios y trámites, noticias e información general en diarios, blogs, textos profesionales o académicos…) y leemos distinto (en la pantalla del celular, en la computadora, en las tabletas, en las pantallas de objetos…).

Leer no solo es necesario dentro del sistema educativo, sino también un requisito para participar en la mayoría de las áreas de la vida adolescente y adulta (Ferreiro, 2011; OECD, 2019). La competencia lectora se define como “la capacidad para comprender, utilizar, reflexionar e interactuar con textos escritos para alcanzar objetivos, desarrollar conocimientos, y participar en la sociedad” (OECD, 2019). Según una de las principales exponentes de la perspectiva constructivista en lecto-escritura, Emilia Ferreiro,

hay múltiples puntos de convergencia entre lo que se proclama como ‘novedades introducidas por las TICs’ […] y lo que las tendencias progresistas en alfabetización […] vienen reclamando desde hace décadas […] Lectores y productores de la lengua escrita inteligentes, alertas, críticos (Ferreiro, 2011).

En la actual “sociedad de la información”, leer implica dar sentido a pantallas en dispositivos digitales, conectados a Internet. Las formas de lectura han cambiado con las del texto. El texto tradicional se caracteriza por ser estático, autocontenido, con un principio y un fin. Tiene un autor identificable y una fecha de edición puntual.

El texto digital se define no solo por su soporte digital, sino principalmente por que es dinámico, es decir, hipertexto, o hipermedia cuando incluye otros formatos, como imágenes, gráficos, videos, audio (Amadieu y Salmerón, 2014; OECD, 2009, 2018; Salmerón, Strømsø, Kammerer, Stadtler y van den Broek, 2018). Un texto digital no es un PDF estático, que es similar al texto impreso en cuanto a su estructura lineal y unidad. El texto digital se compone de nodos de información (páginas o pantallas) relacionadas por enlaces (links). En el texto digital la persona que lee va construyendo el texto por medio de la navegación en múltiples páginas: los lectores tienen que ir seleccionando e integrando contenidos a través de la navegación no lineal (Amadieu y Salmerón, 2014; Leu, Kinzer, Coiro, Castek y Henry, 2013; Leu, Kiili y Forzani, 2015; OECD, 2009, 2019; Salmerón et al., 2018). La lectura digital también permite presentar la información en múltiples formatos representacionales, ya que el soporte digital se presta especialmente para la inclusión de imágenes, gráficos, audio, videos y múltiples posibilidades de interacción.

Además, es fragmentario y dinámico en cuanto a su autoría. Quién es el autor no es algo obvio, hay que rastrearlo. Y no necesariamente el autor es el origen del texto, ya que una característica de Internet es “repostear” o diseminar textos de otras personas. El texto digital que se va construyendo a medida que se navega a través de múltiples pantallas es producto de varios autores, pero esto no es evidente para la persona que lee. Dependiendo de sus capacidades e intereses y objetivos de lectura, el lector podría representarse y reconstruir las marcas de autor (ver cap. siguiente del presente libro). “Cambian las ideas de ‘unidad de la obra’ e ‘identidad de autor’, ideas a las cuales nos hemos habituado desde la época moderna” (Ferreiro, 2011).

El concepto de “competencia lectora” se ha ampliado entonces a la capacidad de buscar, seleccionar, interpretar, integrar y evaluar información que se encuentra a través de múltiples páginas o pantallas en dispositivos digitales y online (Britt, Rouet y Durik, 2018; Leu et al., 2013; OECD, 2019; Salmerón et al., 2018). La competencia lectora es un factor crucial para manejar la enorme cantidad y complejidad de la información al alcance de cualquiera con un dispositivo digital en la mano.

2. ¿Qué efecto tiene el soporte de lectura? Papel vs. pantallas

La lectura en pantalla difiere además en otros aspectos respecto del papel. Entre las diferencias están los factores ergonómicos (por ejemplo, la iluminación de las pantallas produce cansancio visual) y contextos de uso (más casual y cotidiano). Por estos motivos se argumentó que la lectura en pantalla es más superficial y rápida, mientras que el papel permitiría una lectura más lenta y reflexiva. Las primeras investigaciones mostraron esta superioridad del papel en la comprensión profunda, pero a principios del siglo XXI también se encontró equivalencia de los soportes, controlando otras variables como navegación, capacidad verbal, tipo de texto (Delgado, Vargas, Ackerman y Salmerón, 2018; Piovano, Irrazabal y Burin, 2018).

¿Leer en pantallas es más fácil para los “nativos digitales”? Se argumentó que las nuevas tecnologías son parte de la vida de las generaciones criadas con computadoras, tablets, celulares y juegos digitales, y por lo tanto han desarrollado habilidades y conocimientos específicos relacionados. Incluso se especuló que piensan de manera diferente, y que hasta su cerebro tiene diferente configuración (p. ej., Prensky, 2001). Por esto, los nativos digitales sabrían usar los dispositivos digitales de forma diferente a las generaciones pasadas, de forma natural y espontánea. En particular, comprenderían mejor cualquier contenido presentado en soporte digital.

Esta idea fue explorada en un metaanálisis (combinación cuantitativa de investigaciones) que comparó papel vs. pantallas (Delgado et al., 2018). Se analizaron estudios de entre 2000 y 2017, seleccionando aquellos que comparaban condiciones similares en cuanto a factores de tarea, como objetivo de lectura, navegación, contenido, estructura, imágenes. Los estudios seleccionados implican más de 160 000 participantes, más de la mitad de ellos databan desde 2011, e incluían diversos textos narrativos y expositivos, cortos y largos. En general hallaron superioridad del texto impreso, aunque con variabilidad del tamaño del efecto. En contra de la hipótesis de los “nativos digitales”, la ventaja para los textos impresos era mayor a medida que aumentaba el año del estudio. Una mayor inmersión en dispositivos digitales a más temprana edad no aumentaría la comprensión de textos digitales, sino que parecería ir en contra de ella. Delgado y cols. (2018) sostienen que, como la mayor parte del uso cotidiano de dispositivos digitales consiste en una lectura superficial y rápida en redes sociales orientada a interacciones con refuerzos inmediatos (como los likes de un posteo), puede ser difícil y contraintuitivo usar dispositivos digitales para una lectura reflexiva, atenta, deliberada con el fin de construir un modelo mental complejo y acabado de lo que se lee.

3. Cómo se investiga en comprensión de texto digital: tareas y escenarios

La comprensión lectora siempre se realiza en el marco de una tarea y objetivos de lectura. Un ejemplo típico de tarea escolar o académica es pedir a un estudiante que “busque y haga un trabajo” sobre un tema. Puede empezar haciendo una búsqueda en Internet (“googleando”). Obtiene una página de resultados que muestra una lista de posibles fuentes de información y tiene que entender lo que dice y evaluar la relevancia respecto de su tarea. Al entrar en ellas, además de comprender su contenido, tiene que darse cuenta de si la información añade algo, es complementaria con la anterior, o está en desacuerdo o contradicción. Tiene que hacer de estas dos o más fuentes un conjunto integrado y coherente. Además, o para ello, también puede considerar la calidad de la información y evaluar la confiabilidad de las fuentes.

O bien considere el caso de e-learning. A partir de la página inicial del curso, tiene que saber cómo navegar a través de la plataforma, dónde lo lleva cada uno de los enlaces de esta, localizar e identificar la secuencia de tareas. Acceder a cada uno de los contenidos presentados en formato texto o multimedia, comprender lo que dice cada uno de ellos. Sintetizar e integrar, hacerse un modelo mental del conjunto de información a fin de resolver las evaluaciones, lo que implica también estrategias de evaluación y selección del material.

El resto del presente capítulo se centra en casos similares a estos ejemplos: la comprensión de hipertextos/hipermedia expositivos o argumentativos, en el contexto de tareas de búsqueda de información, o tareas de recuerdo, aprendizaje y solución de problemas a partir del texto digital. Quedan fuera de espacio, aunque no son menos importantes, otros aspectos de comprensión y alfabetización digital.

¿Cómo son las investigaciones sobre comprensión de texto digital? Se han empleado distintas estrategias metodológicas: observaciones cualitativas y naturalistas, encuestas y cuestionarios de autoinforme, y estudios controlados en aula o laboratorio, que emplean escenarios complejos de evaluación (O’Reilly y Sabatini, 2013). En este último tipo de estudios, se crea un conjunto de páginas que remeda el entorno de Internet real de forma simplificada y cerrada. Esto hace posible, por un lado, captar la complejidad y variedad de procesos implicados en la lectura digital real, y, por otro lado, permite variaciones experimentales sistemáticas y estables de las condiciones de estudio, a diferencia de la observación directa de la conducta en el entorno abierto y cambiante de Internet, donde además la configuración específica de búsquedas y acceso a contenido varía según la historia de uso individual.

La evaluación mediante escenarios posibilita controlar el material que se presenta, introducir algún elemento y ver sus efectos. Por ejemplo, puede ser una página de resultados de búsqueda tipo Google, y las páginas a los que dichos enlaces llevan, o bien un sitio web (o app) con sus respectivas páginas, o un curso de e-learning con sus materiales y evaluaciones.

Las tareas pueden consistir en encontrar o verificar información específica, preguntas de comprensión en formato de opción múltiple o abiertas, hacer un resumen, comparar dos o más páginas, ver si dos o más fuentes acuerdan, y similares. Además, se puede tomar indicadores de navegación, como la cantidad de páginas visitadas, el número de visitas a una página en particular, el camino o patrón de navegación. En estos escenarios, la comprensión queda definida tanto por la búsqueda y/o navegación, como por la integración global y la evaluación de lo leído. Veamos algunos ejemplos.

La evaluación de la competencia lectora en el estudio internacional PISA (OECD 2009, 2019) ha implementado escenarios que presentan un conjunto de textos temáticamente relacionados (textos de literatura o escolares, blogs, páginas web, foros, etc.). Cada escenario se compone de una o más tareas que guían la lectura, desde preguntas tradicionales de comprensión, como localizar información o realizar una inferencia, hasta preguntas más complejas que requieran la síntesis e integración de textos múltiples, la evaluación de resultados de una búsqueda web o la corroboración de información a través de varias fuentes.

En el proyecto ORCA (Online Research and Comprehension Assessment; Coiro, 2011; Leu, Kiili y Forzani, 2015), se presenta un escenario en un espacio virtual estable y complejo (ORCA–Scenario I, ORCA–Scenario II), se propone la búsqueda de información y resolución de problemas en ciencia, en un escenario que incluye redes sociales, páginas de información, una wiki, un correo electrónico. Se evalúa localización (de páginas e información), evaluación (relevancia y fiabilidad de la información), síntesis (a partir de varias fuentes) y comunicación (posibilidad de reportar información y enlaces). Los ítems referidos a localizar, evaluar, sintetizar y comunicar la información requerida se sintetizan en un puntaje global de “comprensión lectora online” (Coiro, 2011).

Salmerón y cols. (Fajardo, Villalta y Salmerón, 2016; Naumann y Salmerón, 2016) emplearon un sitio tipo “portal” con contenidos adaptados a estudiantes adolescentes, como tecnología, salud, medio ambiente y deportes, con páginas de texto, imágenes y videos. Se tomaron indicadores de navegación y preguntas con formato de opción múltiple que evaluaban precisión en las búsquedas, integración e interpretación de la información, y reflexión sobre lo leído en formato de pregunta abierta. En otro estudio de Salmerón y cols. (Salmerón, Cerdán y Naumann, 2015), se construyó un hipertexto que simulaba páginas de Wikipedia relacionadas a la Revolución francesa, con páginas relevantes e irrelevantes respecto de las preguntas de comprensión.

Por nuestra parte, hemos explorado los procesos de comprensión en un escenario de e-learning (Burin, Irrazabal, Injoque Ricle, Saux y Barreyro, 2018). Diseñamos “cursos” (experimentales) en un formato estándar de e-learning (en la plataforma Moodle) que requieren al estudiante ir accediendo a distintas tareas, entre las que se incluyen la lectura de hipertextos con contenidos de ciencias naturales, para luego responder preguntas de comprensión literal e inferencial sobre lo leído, y también cuestionarios de estrategias y valoraciones sobre las lecturas (figuras 1 y 2).

Figura 1. Ejemplo de “curso” de e-learning (recortado) como escenario para el estudio de la comprensión

Figura 2. Ejemplo de página de contenido (recortada) dentro del escenario de e-learning

Variaciones experimentales en las tareas y las características de estos complejos textos digitales, conjuntamente con medidas de diferencias individuales, han permitido establecer qué factores influyen en la comprensión. La figura 3 sintetiza los procesos y factores que intervienen en la comprensión digital, y se desarrollan a continuación.

Figura 3. Factores que influyen en la comprensión digital

4. Procesos y habilidades compartidas con la comprensión de texto offline

La comprensión de texto digital es, antes que nada, comprensión. Depende en gran medida de los mismos procesos necesarios para la comprensión tradicional y de la comprensión multimedia (ver capítulos de Barreyro e Irrazabal en este volumen).

Las teorías cognitivas de la lectura enfatizan la naturaleza constructiva e interactiva de la comprensión, que implica procesos básicos de decodificación fluida, acceso a vocabulario, procesos inferenciales para establecer la coherencia local y global entre oraciones, y la construcción de la macroestructura a través de un conjunto de párrafos. La construcción de la macroestructura requiere recursos atencionales y de memoria de trabajo, así como la activación de información inferencial relevante de la memoria de largo plazo. Los estudiantes que tienen dificultades para la lectura fluida y automatizada necesitan concentrar sus recursos cognitivos (atención, memoria de trabajo, acceso a la memoria de largo plazo) para decodificar y acceder a las palabras y estructuras oracionales, y por lo tanto no tienen recursos disponibles para realizar inferencias y procesos de extracción de significado del texto en su conjunto. Para realizar inferencias, se requieren conocimientos previos temáticos y específicos de dominio, así como el conocimiento de claves textuales y paratextuales, como la estructura y tipo del texto.

En otro nivel, la lectura comprensiva exige competencias metacognitivas, habilidades y estrategias para establecer metas de lectura, monitorear la comprensión en pos de estas metas, y detectar y reparar errores o problemas en el proceso de comprensión.

El soporte digital facilita la presentación de la información en múltiples formatos y modalidades sensoriales: texto, imágenes y gráficos, audio, videos. El procesamiento de textos digitales exige la selección e integración entre ellos. El diseño del material incide en la comprensión, siguiendo los principios multimedia de coherencia, redundancia, señalización, modalidad, segmentación, personalización, voz, e imagen. Si el procesamiento excede la capacidad cognitiva del usuario, o lo distrae, o activa esquemas incorrectos de conocimiento, la inclusión de multimedia perjudica la comprensión (véase el capítulo de Irrazabal en el presente volumen).

Numerosos estudios con adolescentes y adultos universitarios han demostrado la influencia de los mismos factores en la comprensión de texto impreso y digital. Por ejemplo, se encontró una correlación general muy alta (r=.83) entre el rendimiento en comprensión lectora tradicional y lectura digital en el estudio multinacional a gran escala PISA de 2009 (OECD, 2011). La comprensión lectora medida con textos impresos (Fajardo et al., 2016; Wu, 2014) o lectura lineal en pantalla (Hahnel, Goldhammer, Naumann y Kröhne, 2016) se asoció fuertemente con la comprensión de texto digital. En el mismo sentido, Coiro (2011) encontró una contribución significativa de las habilidades de comprensión tradicionales, y también del conocimiento previo, a la comprensión digital.

También la metacognición en sentido tradicional se asoció con la comprensión digital en el estudio PISA de 2009 (OECD, 2011). El conocimiento de los estudiantes sobre la utilidad de determinadas estrategias metacognitivas típicas (resumir, leer y copiar, detenerse en palabras que no entienden) se asoció significativamente con el rendimiento en las tareas de comprensión digital, aun parcializando los efectos de la habilidad de comprensión tradicional (OECD, 2011).

También se han extendido los principios multimedia al caso de la comprensión digital online. Por ejemplo, es común incluir en páginas web imágenes decorativas pero irrelevantes (niña sonriendo, gatitos), porque se supone que tienen valor motivacional positivo. Sin embargo, según los principios multimedia, estas imágenes pueden distraer la atención, cargar la memoria de trabajo, o activar esquemas irrelevantes. En el escenario de comprensión en e-learning, la inclusión de imágenes decorativas pero irrelevantes condujo a una menor comprensión, especialmente para los estudiantes que tenían baja capacidad de inhibición atencional (Gonzalez, Saux y Burin, 2019).

En síntesis, la comprensión de texto digital se ve influida por las habilidades de comprensión de texto tradicional o lineal, el nivel de conocimiento previo específico de dominio, la capacidad de memoria de trabajo y el conocimiento metacognitivo. Asimismo, la inclusión de imágenes y otras modalidades de presentación pueden ayudar o impactar negativamente en la comprensión.

5. Procesos y habilidades propias de la comprensión digital

Pero la comprensión digital no se agota en los procesos lectores tradicionales. Para poder construir un modelo mental integrado de la información que comprender, conforme va leyendo y navegando entre múltiples páginas, el lector necesita localizar, identificar y utilizar los diferentes enlaces incluidos en una página, ya sea en un navegador o como parte de la app, o embebidos en palabras o imágenes. A medida que va leyendo, debe poder integrar de manera coherente la información presentada a través de las páginas y en múltiples formatos representacionales, en el modelo mental en construcción. Además, en cada enlace y página debe tomar una serie de decisiones respecto a la calidad y utilidad de la información. Navegación, búsqueda, integración, y evaluación de contenidos y fuentes son procesos específicos del constructo de comprensión digital (Burin, Coccimiglio, González y Bulla, 2016; Salmerón et al., 2018) y requieren habilidades específicas. A continuación se caracterizan estos procesos y habilidades específicas, que, como se verá, interactúan con los procesos y habilidades de comprensión lectora tradicional.

5.1. Navegación

Si lo que caracteriza al texto digital es ser dinámico, construido a medida que la persona accede a las diferentes páginas, las habilidades de navegación son claves para la comprensión digital. Qué página se ve primero, cuál después, cuál después…. cuánto se detiene en cada una… a cuál se vuelve…. es la forma como se construye el modelo mental.

¿Qué es una navegación eficiente? Los lectores más hábiles localizan las páginas necesarias para los objetivos de lectura, minimizan sus visitas a páginas irrelevantes y pasan más tiempo procesando el contenido de páginas relevantes (Fajardo et al., 2016; Hahnel et al., 2016; Naumann, 2008; Naumann y Salmerón, 2016; Salmerón et al., 2015; Wu, 2014).

Esto se pone particularmente de manifiesto en los escenarios de lectura controlados descritos más arriba, donde por el diseño de la tarea hay páginas más relevantes, y otras tangenciales o directamente irrelevantes. En estos casos se puede estudiar el camino de navegación, y su eficiencia, accediendo a los log files (historial de registro) o analizando las fijaciones oculares.

Por ejemplo, Wu (2014) reanalizó los datos del estudio PISA 2009, tomando los casos para los que había medidas de logs durante las tareas de lectura digital, una submuestra de más de 30 000 participantes en diecinueve países. Como indicador de habilidades de navegación, tomó el número de visitas a páginas relevantes. La eficiencia en la navegación se asoció a mayor rendimiento en comprensión para todos los países. Del mismo modo, Naumann y Salmerón (2016), en una muestra de estudiantes españoles, encontraron que la eficiencia en la navegación (número de visitas a páginas relevantes o irrelevantes) predecía la comprensión digital.

La habilidad de navegación está, por un lado, relacionada con la experiencia en Internet y con dispositivos digitales, pero también depende de habilidades de comprensión lectora tradicional, de la capacidad de memoria de trabajo, y del conocimiento previo. Por ejemplo, en el estudio de Wu (2014), la eficiencia en la navegación se asociaba positivamente con la frecuencia de uso de Internet para actividades informacionales (usar correo electrónico, Wikipedia, buscar información online), así como con el rendimiento en pruebas de comprensión de texto impreso. En el de Naumann y Salmerón (2016), para los estudiantes que tenían alta comprensión lectora tradicional, la navegación eficiente llevaba a una mejor comprensión digital, pero, para los que tenían mala comprensión tradicional, el beneficio de la navegación eficiente se reducía en un 60 %. Este resultado sugiere que es necesario un umbral, un cierto nivel de comprensión lectora general, a partir del cual la navegación eficiente conduzca a una mejor comprensión digital. En la misma línea, se necesitaría una capacidad de trabajo adecuada a partir de la cual se pueden adquirir estrategias de navegación eficientes (Salmerón et al., 2018).

De igual forma, el conocimiento previo de dominio media la navegación (Amadieu, Tricot y Mariné, 2010; Burin, Barreyro, Saux y Irrazabal, 2015). La activación del conocimiento previo sobre un tema ayudaría a seleccionar qué páginas son relevantes y a organizar la navegación de las páginas.

Las características del diseño pueden facilitar la navegación mediante la señalización de la organización de las páginas. En las investigaciones sobre hipertexto, uno de los primeros emergentes fue el efecto del diseño de la interfase de presentación al usuario. Una presentación organizada ayuda a la navegación, a la localización de información y a la construcción de un modelo mental coherente de la información. Por el contrario, la comprensión se ve perjudicada con una presentación en red o desorganizada, o cuando no hay claridad en el camino de navegación (Amadieu y Salmerón, 2014; Amadieu et al., 2010; Burin et al., 2015). Un diseño sobrio y consistente ayuda a derivar un modelo mental integrado del contenido. Las páginas o apps abigarradas, sobrecargadas de texto, enlaces, imágenes… atentan contra la comprensión. Una forma como el diseño puede ayudar en este sentido es la presentación de un esquema organizador o mapa, preferentemente jerárquico. Cuando el esquema, mapa o presentación al usuario representa las relaciones básicas (por ejemplo, de subordinación), puede emplearse como base para navegar y construir una macroestructura global de las relaciones entre los nodos del hipertexto. Un mapa semántico en red, una nube de tags, o una lista llevan a una navegación más desorganizada y a menor comprensión, especialmente para aquellos lectores con menos capacidad de memoria de trabajo, o menor conocimiento previo (Amadieu y Salmerón, 2014; Amadieu et al., 2010; Burin et al., 2015; Potelle y Rouet, 2003).

La navegación responde asimismo a la estrategia metacognitiva. Cuando la meta es de coherencia, los electores buscan mantener una relación semántica alta entre lo que ya leyeron y la próxima página, tratando de evitar grandes saltos semánticos entre páginas; en cambio, otros lectores se guían por el interés o novedad de la página (Salmerón, Cañas, Kintsch y Fajardo, 2005; Leu et al., 2015). Salmerón y cols. (2005) encontraron mejor comprensión en los que seguían la estrategia de coherencia, posiblemente porque lograban una mejor integración de lo que iban leyendo, a diferencia de los lectores “exploradores”, que saltaban de un lado a otro.

5.2. Búsqueda y localización

La lectura online puede tener distintos fines, y frecuentemente se lleva a cabo para encontrar un dato específico o responder una pregunta puntual, sin tener en cuenta la coherencia global de varios nodos de información. Por ejemplo, puede consistir en buscar e identificar información literal a través de un buscador, o también dentro de una página específica de un sitio o app. En otros casos, la localización y selección de información constituye un paso intermedio en tareas más complejas, que requieren la construcción de una representación más elaborada. Cuando la tarea de lectura es responder a preguntas inferenciales, hacer un resumen, resolver un problema, el lector debe formarse un modelo mental integrado a partir de varias páginas, cada una con varios enlaces. Para cada enlace y página, la persona que lee debe decidir si lleva a información relevante o útil.

Cuando se realiza una búsqueda en Internet, el resultado suele ser una lista larga de opciones, sobre las que se tiene el nombre de la página o sitio, y poca información en forma de texto o gráfico. Distintas investigaciones muestran que las personas se guían por criterios simples para seleccionar a qué página acceder, en particular la posición en el ranking de resultados, y la coincidencia literal con los términos de búsqueda. Los primeros dos o tres resultados son los más consultados, y raramente se accede a la segunda página de resultados de la búsqueda. Se eligen más los enlaces que coinciden de forma literal, más que por su significado semántico. Y además, se suelen elegir fuentes que resultaron útiles en la experiencia individual (como Wikipedia, un foro, páginas conocidas), pero no parece haber una evaluación en profundidad de la autoría en cuanto a experticia y confiabilidad (ver Salmerón et al., 2018).

El vocabulario y el conocimiento previo inciden en la selección de enlaces (Naumann et al., 2008; Rouet, Ros, Goumi, Macedo-Rouet y Dinet, 2011; Salmerón et al., 2015). Por ejemplo, en el estudio de Salmerón et al. (2015), los estudiantes que tenían peor comprensión tradicional elegían más los enlaces por una coincidencia literal con las preguntas de la tarea a resolver, y menos los enlaces con relevancia semántica pero no solapamiento léxico. Imagínese en el contexto de clase de ciencias naturales, los resultados de una búsqueda sobre “cristales” que ilustra la fig. 4.: se necesita atención, vocabulario y conocimiento previo para determinar qué es lo que queremos. Esto va en contra de la idea de que no hay que aprender contenidos (vocabulario, conocimiento previo) porque “todo es googleable”.

Figura 4. Ejemplo de búsqueda (“cristales”)

5.3. Integración

En las investigaciones iniciales sobre hipertexto, se advertía sobre el fenómeno de “perderse en el hiperespacio” (Conklin, 1987), saltar de un nodo a otro de forma superficial y desorientada, sin una representación integral de la tarea y los contenidos leídos. ¿Cómo se relaciona esto que estoy leyendo en esta página con la inmediata anterior, la anterior a esa… y con el objetivo de la lectura?

Las prácticas cotidianas asociadas a la lectura digital, caracterizada como más extensiva en temas pero rápida y superficial, contrastan con los requerimientos necesarios para la integración. La selección de enlaces y la navegación pueden ser rápidas, pero en cada página relevante el lector debe detenerse, extraer la información y sintetizarla con otras páginas, para construir un modelo mental integrado del tema. Debe formarse una idea del contenido, para enhebrarlo con el contenido de otras páginas en función de la tarea de comprensión. Debe darse cuenta de si la información se solapa total o parcialmente, es complementaria, o contradictoria. Además, debe hacerlo a través de distintas fuentes de información, que pueden ser incluso diferentes sitios o apps con distinta navegación. Las fuentes también pueden diferir en experticia y credibilidad. Un modelo para este tipo de procesamiento fue propuesto por Britt y Rouet (Britt y Rouet, 2012; Britt, Rouet, y Durik, 2018) y se presenta en el capítulo de Saux del presente volumen.

Como los otros procesos propios de la comprensión digital, la integración interactúa con procesos y habilidades de base. El vocabulario y las habilidades generales de comprensión, o bien un conocimiento previo alto específico de dominio, dan marco y soporte a la integración. Cuando el lector tiene una comprensión superficial de aquello que trata el texto digital, no puede extraer la macroestructura de cada uno de los nodos, y tampoco organizar la información entrante en un todo coherente, por lo que se queda con información aislada y sin elaborar. La integración se pone de manifiesto en un escenario de e-learning, con una estructura de navegación consistente y sin multiplicidad de fuentes y autores, de manera que se minimiza entonces las exigencias de selección y evaluación. En este escenario, los estudiantes con menor aptitud verbal tenían peor comprensión (Burin, Gonzalez, Barreyro e Injoque, 2019). Asimismo, la comprensión era mejor para aquellos que empleaban estrategias activas orientadas a la integración, como tomar notas en papel, anotador o Word, y para los que desplegaban mayor actividad metacognitiva de planificación y monitoreo (Burin et al., 2019).

Las demandas cognitivas y metacognitivas de la integración en texto digital son grandes, aún más que en el texto tradicional. Es una habilidad difícil y requiere esfuerzo y estrategias específicas. De lo contrario, la consigna de “hacer un trabajo buscando en Internet” se resuelve con la copia más o menos literal de una o dos fuentes.

5.4. Evaluación

Si bien la comprensión tradicional requiere pensamiento crítico de alto nivel, la comprensión online hace manifiesto este requerimiento y lo intensifica (Ferreiro, 2011; Leu et al., 2015; Salmerón et al., 2018). En Internet todas las personas pueden publicar información, comentarios, opiniones… En cada enlace y página que encuentra, el lector tiene que evaluar la relevancia, la utilidad para la meta de lectura y la credibilidad de la información que encuentra. ¿Quién dice esto que estoy leyendo, quién es el autor de esta página o nodo de información? Esto que estoy leyendo ¿es congruente, contradictorio, complementario con lo que leí antes? La persona tiene que decidir si va a procesar de modo más profundo lo que está leyendo. Asimismo, entender quién es el autor de una página o contenido puede aportar a la evaluación de relevancia y confiabilidad. La evaluación de fuentes y contenidos ha cobrado especial relevancia en el momento de escribir este capítulo, dadas las revelaciones sobre campañas “sucias” y “noticias falsas” orquestadas a fin de manipular la opinión pública sobre temas políticos, sociales y científicos. Aquí se caracteriza de forma breve el proceso de evaluación, que se trata más en profundidad en el capítulo de Saux en este volumen.

Las investigaciones sugieren que los lectores digitales se suelen basar en el conocimiento previo y las creencias para decidir sobre la utilidad y confiabilidad de la información presentada (ver Salmerón et al., 2018). Raramente usan información de la fuente para realizar juicios de confiabilidad, y tienden a fijarse en claves superficiales, por ejemplo, si el diseño parece profesional, o el autor es conocido. Las apelaciones a la experiencia personal y la congruencia con creencias personales también generan evaluaciones positivas.

Un fenómeno interesante sobre la habilidad de evaluación es que, a pesar de la falta de conocimiento previo y de conocimiento sobre las fuentes, las personas tienen un alto grado de confianza en su capacidad de evaluación, que luego no se muestra tal en medidas de ejecución (ver Salmeron et al., 2018). En cuestionarios de autoinforme sobre habilidades de Internet, los estudiantes puntuaron una frecuencia relativamente alta (“siempre” o “casi siempre”) ítems como “chequear la veracidad del contenido, de información que encontraste en un sitio” y “evaluar la fuente o el contenido de información en un sitio” (Burin et al., 2018). Es una forma particular de efecto Dunning-Krueger, por el cual los lectores digitales “no saben que no saben”.

6. Habilidades operacionales y comprensión digital

Se denomina “habilidades operacionales digitales” al conocimiento que permiten utilizar las herramientas de medios digitales, tales como tipos de archivos, menús y barras de navegación, elementos accionables o enlaces, modos de ingresar información en campos o páginas, posibilidades de descargar o guardar archivos, y similares (Burin et al., 2016; van Deursen y van Dijk, 2016). Es el button knowledge, el conocimiento, la identificación y ejecución perceptivo-motora en el funcionamiento de los dispositivos digitales, cuya aparente eficacia se supone en los “nativos digitales”. Un alto nivel de habilidades operacionales implica conocimiento y ejecución automatizada en entornos digitales, independientemente del aparato específico o versión del software.

¿Qué relación tienen las habilidades operacionales con la comprensión digital? Distintas investigaciones han mostrado una correlación positiva entre ellas (Hahnel et al., 2016; Fajardo et al., 2016). Por ejemplo, en la investigación de Fajardo et al. (2016), se utilizó un test de ejecución donde los participantes debían realizar, en un entorno controlado, una serie de tareas tales como usar el botón de atrás del navegador, archivar páginas en favoritos, seleccionar los enlaces activos de una página web, seleccionar una sección en un menú dinámico, o enviar un e-mail con copia. Los estudiantes disponían de 60 segundos para completar cada una de las tareas. Encontraron una relación positiva entre las habilidades operacionales y la lectura digital, así como entre las habilidades operacionales y la eficiencia en la navegación, medida como número de visitas y tiempo promedio en páginas relevantes.

Las habilidades digitales operacionales facilitan la lectura digital, ya que el conocimiento, en parte automatizado, de cómo funcionan los dispositivos digitales permite liberar recursos cognitivos (atención, memoria de trabajo, acceso a memoria de largo plazo) hacia las tareas de comprensión. Por el contrario, si la persona tiene que detenerse a pensar cómo acceder a determinado enlace, o no se da cuenta de que dicho enlace existe, o cómo ir para atrás o adelante con el navegador, cómo abrir varias pestañas o apps, etc., se restringen en gran medida los recursos orientados a tareas específicas de navegación y comprensión.

Se suele atribuir a los “nativos digitales” habilidades operacionales por la simple pertenencia generacional. Sin embargo, las investigaciones muestran gran variabilidad en estas habilidades aun dentro de un mismo rango etario. Estas habilidades dependen de la posesión de experiencia concreta con los dispositivos, y el acceso a computadoras se asocia a factores socioeconómicos. A nivel internacional, la evaluación PISA encontró diferencias significativas en la comprensión digital entre los estudiantes que usaban una computadora en casa y aquellos que no (OECD, 2011). Las políticas públicas tendientes a lograr experiencia con la computadora en la escuela o de dar computadoras (netbooks) a los chicos en entornos escolares (por ejemplo, Plan Conectar Igualdad en Argentina, Plan Ceibal en Uruguay) constituirían avances positivos en este sentido.

Cabe hacer notar que las habilidades operacionales que una persona obtiene con una computadora, notebook o similar son distintas de las que se derivan de un teléfono celular o tableta. La interacción con el primer tipo de dispositivos es a partir de teclado con los segundos, elementos (íconos, menús) en la pantalla. Los primeros permiten mostrar múltiples ventanas, tabs, o pestañas, que implican distintos programas o apps y documentos al mismo tiempo. En los celulares es más difícil la visualización de múltiples elementos activos; están, pero en segundo plano, o hay que desplegarlos. En la computadora generalmente se accede a Internet mediante un navegador (Google Chrome, Mozilla Firefox, Safari o similares, que tienen elementos parecidos entre ellos); dentro del navegador están los sitios con su respectiva navegación. En cambio, en el celular generalmente la navegación consiste en abrir una app que es el sitio en sí. Las computadoras permiten mayor elaboración activa de los contenidos mediante el teclado (editar texto, usar hojas de cálculo, hacer presentaciones tipo Powerpoint, incluso programar), mientras que la pantalla y el teclado de los celulares son poco ergonómicos y no se prestan a estos usos, sino que están más orientados a la comunicación multimedia (fotos, videos y audio en mensajería y redes sociales).

A fines de la segunda década del siglo XXI, es creciente el acceso a Internet mediante celulares, más que mediante computadoras (Statcounter, 2019). Esto conlleva un cambio en las habilidades operacionales dadas por la experiencia con estos dispositivos, y puede impactar en las habilidades necesarias para la comprensión digital.

7. Síntesis

Desde principios del siglo XXI, leemos más que antes, en dispositivos digitales. El texto digital se compone de nodos de información (páginas o pantallas) relacionadas por enlaces (links).

La comprensión de texto digital depende en gran medida de los mismos procesos necesarios para la comprensión tradicional y de la comprensión multimedia. Pero la comprensión digital no se agota en los procesos lectores tradicionales: navegación, búsqueda, integración y evaluación de contenidos y fuentes son procesos específicos.

Los lectores más hábiles localizan las páginas necesarias para los objetivos de lectura, minimizan sus visitas a páginas irrelevantes y pasan más tiempo procesando el contenido de páginas relevantes.

Las características del diseño pueden facilitar la navegación señalizando la organización del contenido.

Son necesarios un cierto nivel de comprensión lectora general, capacidad de memoria de trabajo y conocimiento previo para la selección de enlaces, para la navegación eficiente y para la integración en un modelo mental organizado del contenido a través de múltiples páginas.

La integración es especialmente exigente, y contrasta con la lectura rápida y superficial propia del uso cotidiano. Requiere estrategias activas y regulación metacognitiva.

Por otro lado, en contenidos digitales los lectores raramente evalúan detenidamente la confiabilidad de la información, o quién es el autor.

Es creciente el acceso a Internet mediante celulares, más que computadoras. Esto implica un cambio en las habilidades operacionales y en las habilidades necesarias para la comprensión digital.

No es cierto que los “nativos digitales” saben y usan espontáneamente de forma correcta dispositivos digitales para la comprensión y el aprendizaje. A la hora de introducir dispositivos digitales como vehículo para la información en la educación media y superior, el diseño pedagógico debería acompañar y sostener la lectura online con estrategias y prácticas que promuevan la búsqueda activa, la navegación eficiente, la elaboración e integración de la información a través de múltiples páginas, y la evaluación de esta.

Referencias

Amadieu, F. & Salmerón, L. (2014). Concept maps for comprehension and navigation of hypertexts. In R. Hanewald y D. Ifenthaler (Eds). Digital Knowledge Maps in Education (pp. 41-59). New York: Springer.

Amadieu, F., van Gog, T., Paas, F., Tricot, A. & Mariné, C. (2009). Effects of prior knowledge and concept-map structure on disorientation, cognitive load, and learning. Learning and Instruction, 19, 376-386. https://bit.ly/2u8GZVo.

Britt, M. A. & Rouet, J. F. (2012). Learning with multiple documents: Component skills and their acquisition. In J. R. Kirby y M. J. Lawson (Eds.). Enhancing the Quality of Learning: Dispositions, Instruction, and Learning Processes (pp. 276-314).

Britt, M. A., Rouet, J. F., & Durik, A. M. (2018). Literacy beyond Text Comprehension: A Theory of Purposeful Reading. New York, NY: Routledge.

Burin, D. I., Barreyro, J. P., Saux, G. & Irrazabal, N. (2015). Navigation and comprehension of digital expository texts: Hypertext structure, previous domain knowledge, and working memory capacity. Electronic Journal of Research in Educational Psychology, 13(3), 529-550. https://bit.ly/36XJxTk.

Burin, D., Coccimiglio, Y., González, F. & Bulla, J. (2016). Desarrollos recientes sobre habilidades digitales y comprensión lectora en entornos digitales. Psicología, Conocimiento y Sociedad, 6(1), 191-206. https://bit.ly/2uh59No.

Burin, D. I., Injoque Ricle, I., Irrazabal, N., Saux, G. & Barreyro, J.P. (2018). Self-reported internet skills, previous knowledge and working memory in text comprehension in E-learning. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 15(1), 18. https://bit.ly/36RlzsV.

Coiro, J. (2011). Predicting reading comprehension on the Internet: Contributions of offline reading skills, online reading skills, and prior knowledge. Journal of Literacy Research, 43(4), 352-392. https://bit.ly/2OsdcxH.

Coiro, J., Knobel, M., Lankshear, C. & Leu, D. J. (2008). Central issues in new literacies and new literacies research. The Handbook of Research in New Literacies (pp. 1-18). New York: Routledge.

Conklin, J. (1987). Hypertext: An introduction and survey. Computer, 20(9), 17-41. https://bit.ly/3be2Vik.

Delgado, P., Vargas, C., Ackerman, R. & Salmerón, L. (2018). Don’t throw away your printed books: A meta-analysis on the effects of reading media on reading comprehension. Educational Research Review, 25, 23-38. https://bit.ly/3867No0.

Fajardo, I., Villalta, E. & Salmerón, L. (2016). ¿Son realmente tan buenos los nativos digitales?: relación entre las habilidades digitales y la lectura digital. Anales de Psicología, 32(1), 89-97. https://bit.ly/2vJE9q2.

Ferreiro, E. (2011). Alfabetización digital. ¿De qué estamos hablando? Educação e Pesquisa, 37 (2). https://bit.ly/2Sm36zp.

González, F. M., Saux, G. & Burin, D. (2019). The decorative images’ seductive effect in e-learning depends on attentional inhibition. Australasian Journal of Educational Technology, 35(3). https://bit.ly/31rsF6i.

Hahnel, C., Goldhammer, F., Naumann, J. & Kröhne, U. (2016). Effects of linear reading, basic computer skills, evaluating online information, and navigation on reading digital text. Computers in Human Behavior, 55, 486-500. https://bit.ly/2OsR5qZ.

Leu, D. J., Kiili, C. & Forzani, E. (2015). Individual differences in the new literacies of online research and comprehension. In P. Afflerbach (Ed.). Handbook of Individual Differences in Reading: Reader, Text, and Context. New York: Routledge.

Leu, D. J., Kinzer, C. K., Coiro, J., Castek, J. & Henry, L. A. (2013, 6.º ed.). New literacies and the new literacies of online reading comprehension: A dual level theory. In Unrau, N., Alvermann, D. (Eds.). Theoretical Models and Processes of Reading (pp. 1150-1181). Newark, DE: International Reading Association.

Naumann, J. (2008). Log file analysis in hypertext research: An overview, a meta-analysis, and some suggestions for future research. In J. J. Cañas (Ed.). Workshop on Cognition and the Web: Information Processing, Comprehension and Learning (pp. 53-56). Granada, Spain: University of Granada.

Naumann, J., Richter, T., Christmann, U. & Groeben, N. (2008). Working memory capacity and reading skill moderate the effectiveness of strategy training in learning from hypertext. Learning and Individual Differences, 18, 197-213. https://bit.ly/383npbN.

Naumann, J. & Salmerón, L. (2016). Does navigation always predict performance? Effects of relevant page selection on digital reading performance are moderated by offline comprehension skills. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, 17, 42-59.  https://bit.ly/383KRW6.

OECD (2009). PISA 2009 Assessment Framework. Key Competencies in Reading, Mathematics, and Science. Paris: OECD.

OECD (2011). PISA 2009 Results: Students on Line: Digital Technologies and Performance (Volume VI). https://bit.ly/31vUpqp.

OECD (2019). PISA 2018 Reading Framework, In PISA 2018 Assessment and Analytical Framework. Paris: OECD. https://bit.ly/2OKXqOP.

O’Reilly, T. & Sabatini, J. (2013). Reading for understanding: How performance moderators and scenarios impact assessment design. ETS Research Report Series, 2013(2).

Piovano, S., Irrazabal, N. & Burin, D. I. (2018). Comprensión de textos expositivos académicos en e-book Reader y en papel: influencia del conocimiento previo de dominio y la aptitud verbal. Ciencias Psicológicas, 12, 177-185. https://bit.ly/3bdyI35.

Prensky, M. (2001). Digital natives, digital inmigrants. On the Horizon, 9, 1-6.https://bit.ly/3bgl13q.

Rouet, J. F., Ros, C., Goumi, A., Macedo-Rouet, M. & Dinet, J. (2011). The influence of surface and deep cues on primary and secondary school students’ assessment of relevance in Web menus. Learning and Instruction, 21, 205-219. https://bit.ly/2S23Fzv.

Salmerón, L., Cañas, J. J., Kintsch, W. J. & Fajardo, I. (2005). Reading strategies and hypertext comprehension. Discourse Processes, 40, 171-191. https://bit.ly/31r0sgb.

Salmerón, L., Cerdán, R. & Naumann, J. (2015). How adolescents navigate Wikipedia to answer questions. Infancia y aprendizaje: Journal for the Study of Education and Development, 38, 435-471.

Salmerón, L., Strømsø, H. I., Kammerer, Y., Stadtler, M. & van den Broek, P. (2018). Comprehension processes in digital reading. En M. Barzillai, J. Thomson, S. Schroeder & P. van den Broek (Eds.). Learning to Read in a Digital World (pp. 91-120). Amsterdam: John Benjamins.

Statcounter (2019). Desktop vs Mobile vs Tablet Market Share Worldwide. https://bit.ly/2GWyFeb.

van Deursen, A. J. A. M. & van Dijk, J. A. G. M. (2016). Modeling traditional literacy, Internet skills and Internet usage: An empirical study. Interacting with Computers, 28(1). https://bit.ly/31uWfYO.

Wu, J. Y. (2014). Gender differences in online reading engagement, metacognitive strategies, navigation skills and reading literacy. Journal of Computer Assisted Learning, 30, 252-271. https://bit.ly/3batJQN.