Preditores da habilidade leitora: modelagem por equações estruturais com variáveis linguísticas, comportamentais, demográficas e desenvolvimentais VILHENA, Douglas de Araújo – douglasvilhena@gmail.com PINHEIRO, Ângela Maria Vieira – pinheiroamva@gmail.com GOMES, Cristiano Mauro Assis – cristianomaurogomes@gmail.com Universidade Federal de Minas Gerais – Brasil Palavras-chave: avaliação de leitura, modelagem por equações estruturais, validação, Strengths & Difficulties Questionnaires, Matrizes Progressivas Coloridas de Raven. Introdução Resultados Tabela 1. Matriz correlacional de variáveis ​​sócio-demográficas, de medidas de leitura e comportamentais (destacadas separadamente em blocos cinzas). Técnica: Robust Maximum Likelihood Estimator Legenda – %: medida de precisão; acc: medida de acurácia; SE: sintomas emocionais; PC: problemas de comportamento; PRC: problemas de relacionamento com os colegas; CPS: comportamento pró-social; SDAH: sintomas de déficit de atenção e hiperatividade. A técnica estatística de Modelagem por Equações Estruturais é uma valiosa ferramenta que considera um conjunto de variáveis dependentes. Por meio de análise confirmatória, permite testar, se plausível, a causalidade entre os itens. Ou seja, permite investigar até que ponto uma variável preditora pode explicar uma outra variável. Dessa forma, pode-se criar um amplo modelo relacional com estimativas de forças para todas as relações hipotetizadas em um esquema teórico.   Ano Idade Sexo Raven AEL PROLEC PLP % PLP acc PLPP acc SE PC PRC CPS Age .925 1.00 Sex -.033 -.014 .424 .399 -.079 .517 .507 .035 .452 .315 .312 -.024 .414 .515 .245 .243 .018 .295 .563 .516 .522 .540 .019 .376 .818 .454 .616 .472 .492 -.041 .372 .764 .590 .891 -.044 -.002 .014 -.140 -.255 -.176 -.179 -.233 -.219 -.019 -.004 -.144 -.138 -.190 -.193 -.162 -.174 .294 .115 .130 -.169 -.058 -.105 -.047 -.117 -.106 -.102 .356 .481 .060 .215 .112 .161 .086 .109 .179 .160 -.149 -.479 -.506 SDAH -.035 -.010 -.204 -.206 -.345 -.259 -.309 -.289 .413 .704   .406 -.400 Objetivo Investigar: o padrão de relação entre as variáveis ​​de leitura, comportamentais, demográficas e cognitivas; até que ponto essas variáveis predizem a habilidade de leitura. 90 inter-correlações: 32 moderadas (0.30 - 0.79) e 3 fortes (0.818 – 0.925). Idade e ano escolar mostram correlações moderadas com as medidas de leitura e com a inteligência não-verbal. Sexo não se correlaciona de forma moderada ou forte com nenhuma variável. Método Análise estatística Técnica: Modelagem por equações estruturais Software: Mplus VERSION 5.2 Modelo elaborado por estratégias confirmatórias e exploratórias, de acordo com as seguintes etapas: Seleção do melhor modelo para as variáveis de leitura. Adição das variáveis ​​comportamentais e as ​​sócio-demográficas. Modelo final representa o esforço de encontrar o melhor índice de modificação (↓ qui-quadrado; ↑ ajuste). O modelo final apresenta bom ajuste: χ² (52) = 69.820; p = 0.050; CFI = 0.993; RMSEA = 0.029; χ²/grau de liberdade= 1.343. Amostra Turmas do 2º ao 5º ano do EF de 8 escolas públicas Estaduais de BH: 72 professores 422 alunos Instrumentos Acurácia: Leitura de Pseudopalavras Acurácia: Leitura de Palavras Eficiência de Leitura Compreensão de Texto Raven Problemas com colegas Sintomas emocionais Atenção e Hiperatividade Comportamento pró-social Ano escolar Problemas de comportamento Precisão: Leitura de Palavras Idade Sexo 79% 9% 12% 2% 35% 6% 38% 10% 3% 1% 7% 4% 13% 16% 50% 5% 14% 0,7% 78% 15% 0,4% Azul: medidas de leitura Vermelho: variáveis desenvolvimental e ​​sócio-demográficas Verde: Comportamento Linha Amarela: relação causal Linha Azul: relação correlacional Figura 1 – Modelo e porcentagens de variância entre as relações das variáveis. p < 0.05 para todas as medidas. Conclusão Avaliação da Eficiência de Leitura: medida que serve tanto para o componente semântico (compreensão de sentenças) quanto do reconhecimento de palavras (decisão lexical)8. Prova de Leitura de Palavras (PLP): leitura em voz alta de 88 palavras isoladas, que variam em relação a frequência de ocorrência, regularidade bidirecional, comprimento5,6. Prova de Leitura de Pseudopalavras (PLPP): leitura em voz alta de 88 pseudopalavras isoladas, construídas com estrutura ortográfica e comprimento das palavras da PLP2,7. Subteste Compreensão de Textos (PROLEC): 4 pequenos textos (dois narrativos e dois expositivos) com quatro perguntas cada3. Questionário de Capacidades e Dificuldades (SDQ-pt): breve triagem do comportamento4. Matrizes Progressivas Coloridas (Raven): avaliação da inteligência não-verbal1. O modelo final sugere vasta relação causal e correlacional entre as variáveis: Leitura de palavras isoladas é a base para a compreensão de texto. Sintomas de Déficit de Atenção e Hiperatividade (SDAH) funcionam como uma central de ligações entre todas as habilidades de leitura e as variáveis comportamentais. SDAH prejudicam todas as medidas de leitura e é fortemente responsável por Problemas de Comportamento e Sintomas Emocionais. O ano escolar é melhor estimador da habilidade de leitura e de inteligência fluida do que a idade cronológica. Inteligência não-verbal se correlaciona com a leitura de palavras e é importante para uma boa compreensão de texto e eficiência leitora. O presente trabalho prove validação concorrente e discriminante para todos os instrumentos aqui utilizados. Referências Angelini, A. L.; Alves, I. C. B.; Custódio, E. M. & Duarte, W. F. (1999). Manual. Matrizes Progressivas Coloridas de Raven. São Paulo: Casa do Psicólogo. Cogo-Moreira, H.; Ploubidis, G.; De Avila, C.; Mari, J. & Pinheiro, A.M.V. (2012). EACOL (scale of evaluation of reading competency by the teacher): Evidence of concurrent and discriminant validity. Neuropsychiatric Diseases and Treatment, (8): 443–454. Cuetos, F., Rodrigues, B., & Ruano, E. (2012). PROLEC - Provas de Avaliação dos Processos de Leitura. Adaptação para o português S. A. Capellini, A. M. Oliveira, & F. Cuetos. 2 ed. revisada e ampliada. São Paulo: Casa do Psicólogo. Goodman R. (1997). The Strengths and Difficulties Questionnaire: a research note. J Child Psychol Psychiatry. 38(5):581-586. Pinheiro, A. M. V. (1996). Contagem de Frequência de Ocorrência de Palavras Expostas a crianças na faixa pré-escolar e séries iniciais do 1º grau. São Paulo (SP): Associação Brasileira de Dislexia. Pinheiro, A. M. V. (2007). Lista de palavras. In: Inês Sim-Sim; Fernanda Leopoldina Viana. (Org.). Para a Avaliação do desempenho de leitura. Lisboa: Gabinete de Estatística e Planejamento da Educação (GEPE), p. 120-130. Pinheiro, A. M. V. (2012) Validação e estabelecimento de normas de uma prova computadorizada de reconhecimento de palavras para crianças. Relatório de pesquisa submetido à FAPEMIG (ref. SHA - APQ-01914-09). Vilhena, D. A. & Pinheiro, A. M. V. (em adaptação). Adaptação e Validação da Avaliação da Eficiência de Leitura. Apoio: Aprovação do Comitê de Ética da UFMG: CAAE - 17754514.6.0000.5149