CAPITOLO QUINTO Risultati della ricerca
5. Introduzione al capitolo quinto
5.8 Comparazioni e correlazioni tra le variabil
In questo paragrafo verranno esplorate le comparazioni e correlazioni tra le variabili avvalendosi di specifiche analisi statistiche quali la correlazione, la regressione e l’ANOVA a una via274. L’obiettivo è di verificare, sulla base degli esiti approfonditi nei paragrafi precedenti del capitolo quinto, che tipo di relazione esiste tra le variabili. In particolare verrà presentato un modello di regressioni lineari che possa spiegare in che misura le abilità metacognitive, i fattori della motivazione alla lettura e, nel caso dell’e- book illustrato e interattivo, le strategie attivate durante la lettura possono contribuire a determinare i risultati di apprendimento, rilevati attraverso le prove di comprensione della lettura nei due formati di testo (a stampa e in digitale).
Correlazioni tra la Scheda Criteriale e le prove di comprensione della lettura
Come prima analisi si è verificata l’esistenza di una correlazione tra la Scheda Criteriale, che misura il livello delle abilità metacognitive in lettura, e le prove di comprensione della lettura nei due formati di testo. Di seguito viene riportata la Tabella n.36 che riporta le correlazioni.
Tabella n.36 Correlazioni tra Scheda Criteriale, prova di comprensione della lettura a stampa e in formato e-book
Scheda
Criteriale PCL stampa PCL e-book
Scheda
Criteriale Correlazione di Pearson 1
Sign. (a due code)
N 192
PCL stampa Correlazione di Pearson ,512** 1
Sign. (a due code) ,000
N 187 195
PCL e-book Correlazione di Pearson ,384** ,428** 1
Sign. (a due code) ,000 ,000
N 186 191 195
**. La correlazione è significativa al livello 0,01 (a due code).
Nota: le correlazioni presentate sono state analizzate attraverso la R di Pearson
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Dalla Tabella n.36 delle correlazioni emerge che la Scheda Criteriale correla significativamente con entrambe le prove sia sul testo a stampa sia nel formato e-book (p= ,000). Dalla Tabella è possibile anche riscontrare che anche i risultati di apprendimento nelle due tipologie di prove sono significativamente correlati tra di loro (p= ,000). Tenendo in considerazione il disegno della ricerca, l’ipotesi è che sia la Scheda Criteriale ad incidere sui livelli di apprendimento in lettura. Pertanto si è verificata la regressione tra Scheda Criteriale e la PCL a stampa e poi con la PCL e- book.
Nella Tabella n.37 viene riportato il riepilogo del modello di regressione tra Scheda Criteriale e PCL a stampa: dall’analisi dei dati è possibile confermare che la Scheda Criteriale contribuisce a determinare i risultati di apprendimento in lettura (p=,000; β= ,512; r2= ,26).
Tabella n.37 Modello di regressione tra Scheda Criteriale e PCL a stampa, r2=,26
Modello
Coefficienti non standardizzati
Coefficienti standardizzati t Sign. B Errore std. Beta 1 (Costante) 2,777 ,726 3,824 ,000 SchedaCriteriale ,713 ,088 ,512 8,098 ,000
a. Variabile dipendente: PcLstampa
Nota: il tipo di analisi scelto è la regressione lineare
Per approfondire in che misura la Scheda Criteriale incide sulla prova di comprensione si è proceduto con il test ANOVA (ANalysis Of VAriance) a una via275. Sono stati suddivisi i risultati ottenuti dagli studenti (nella prova di comprensione della lettura del testo a stampa) in tre gruppi276 attraverso il calcolo dei percentili sui dati raccolti. Dalla
275 «L’analisi della varianza è una tecnica di analisi dei dati che consente di verificare ipotesi relative a
differenze tra le medie di due o più popolazioni. (…) I modelli che prevedono una sola variabile indipendente vengono definiti disegni a una via.» (Barbaranelli, 2006, p.211).
276 I gruppi individuati attraverso il calcolo dei percentili sono così suddivisi: FASCIA BASSA: risultato
tra 0 e 7 punti; FASCIA MEDIA: risultato tra 8 e 10 punti; FASCIA ALTA: risultato uguale o maggiore a 11.
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Tabella n.38277 emerge che la significatività del modello è ,000 e la F di Fisher278 ha un valore alto: dati che confermano la significatività presente nella differenza tra i gruppi.
Tabella n.38 Test ANOVA a una via: Scheda Criteriale e risultati di comprensione in lettura nel testo a stampa
Somma dei quadrati gl Media quadratica F Sign. Tra gruppi 215,011 2 107,506 34,272 ,000 Entro i gruppi 577,173 184 3,137 Totale 792,184 186
Per analizzare in che modo la Scheda Criteriale contribuisce a influenzare il livello di punteggio, vengono presentati di seguito, nelle Tabelle n.39 e n.40, gli esiti del Test Post hoc.
Tabella n.39 Differenze nei risultati della prova di comprensione della lettura del testo a stampa. Variabilie dipendente: Scheda Criteriale
(I) pclstampa_cat (J) pcl stampa_cat Differenza della media (I-J) Errore std. Sign. Intervallo di confidenza 95% Limite inferiore Limite superiore
1,00 2,00 -1,4718* ,3031 ,000 -2,188 -,756 3,00 -2,7855* ,3385 ,000 -3,585 -1,986 2,00 1,00 1,4718* ,3031 ,000 ,756 2,188 3,00 -1,3138* ,3245 ,000 -2,080 -,547 3,00 1,00 2,7855* ,3385 ,000 1,986 3,585 2,00 1,3138* ,3245 ,000 ,547 2,080
*. La differenza della media è significativa al livello 0.05.
277 Tutti gli esiti dei Test Post hoc presentati in questo paragrafo sono stati eseguiti con il metodo Tukey
HSD. «Tale metodo calcola la differenza tra due medie, e questa, per essere statisticamente significativa, deve essere maggiore in valore assoluto di un valore che tiene conto della probabilità di ottenere risultati significativi semplicemente a caso. Si tratta dunque di un metodo che corregge il livello nominale di alfa per evitare la “capitalizzazione sul caso”». (Barbaranelli, 2006, p.128).
278 L’analisi della varianza, utilizzata per verificare la differenza tra medie, è stato ideata da Ronald
Aylmer Fisher, da cui prende il nome la statistica “F” che si ottiene dividendo la varianza associata alla sorgente per la varianza dell’errore.
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Tabella n.40 Risultati delle medie suddivise per gruppi
pclstampa_cat
Sottoinsieme per alfa = 0.05
1 2 3
1,00 6,653
2,00 8,125
3,00 9,439
Sign. 1,000 1,000 1,000
Dalle tabelle si può verificare che la differenze della medie è significativa e che i tre gruppi di studenti, suddivisi sulla base dei punteggi ottenuti nella prova di comprensione della lettura del testo a stampa, si differenziano tra di loro sulla base del punteggio ottenuto nella Scheda Criteriale: gli studenti che sono andati meglio nella Scheda Criteriale sono gli stessi che hanno raggiunto punteggi significativamente più alti nella prova di comprensione.
La stessa analisi è stata condotta verificando il valore della regressione, inserendo come variabile indipendente la Scheda Criteriale e come variabile dipendente la prova di comprensione della lettura del testo nel formato e-book illustrato e interattivo.
Nella Tabella n.41 sono riportati i valori relativi alla regressione: p=,000; β=,384 e r2= ,15.
Tabella n.41 Modello di regressione tra Scheda Criteriale e PCL e-book, r2=,15
Modello
Coefficienti non standardizzati
Coefficienti standardizzati t Sign. B Errore std. Beta 1 (Costante) 4,101 ,636 6,445 ,000 SchedaCriteriale ,437 ,078 ,384 5,639 ,000
a. Variabile dipendente: PcLebook
Anche in questo caso è possibile confermare l’esistenza di una relazione positiva tra la Scheda Criteriale e la prova di comprensione della lettura nel formato e-book. I valori però dimostrano un legame più debole rispetto a quello rilevato nel caso della comprensione del testo a stampa. Il dato non sorprende, infatti la Scheda Criteriale
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utilizzata nella ricerca misura le abilità metacognitive in lettura con riferimento ai testi a stampa. È interessante comunque rilevare la presenza di questa relazione che rafforza l’ipotesi che le strategie utilizzate nella lettura a stampa sono necessarie e possono essere trasferite anche nella lettura in digitale.
Per approfondire la significatività del modello rispetto ai livelli di punteggio, anche in questo caso i risultati della prova sono stati suddivisi in tre categorie di punteggio279. Il test dell’ANOVA a una via mostra significatività (,000) riportando un valore di F pari a 12,068 (Tabella n.42).
Tabella n.42 Test ANOVA a una via: Scheda Criteriale e gruppi di punteggio nella prova di comprensione della lettura nel testo e-book
Somma dei quadrati gl Media quadratica F Sign. Tra gruppi 91,757 2 45,879 12,068 ,000 Entro i gruppi 695,705 183 3,802 Totale 787,462 185
Anche in questo caso si è proceduto verificando i risultati emersi dai confronti multipli (Tabella n. 43).
Tabella n.43 Differenze nei risultati della prova di comprensione della lettura del testo e-book. Variabile dipendete: Scheda Criteriale
(I) PclEbook_cat (J) PclEbook_cat Differenza della media (I-J) Errore std. Sign. Intervallo di confidenza 95% Limite inferiore Limite superiore
1,00 2,00 -,9741* ,3313 ,010 -1,757 -,191 3,00 -1,7381* ,3670 ,000 -2,605 -,871 2,00 1,00 ,9741* ,3313 ,010 ,191 1,757 3,00 -,7640 ,3950 ,132 -1,697 ,170 3,00 1,00 1,7381* ,3670 ,000 ,871 2,605 2,00 ,7640 ,3950 ,132 -,170 1,697
*. La differenza della media è significativa al livello 0.05.
279 I gruppi individuati attraverso il calcolo dei percentili sono così suddivisi: FASCIA BASSA: risultato
tra 0 e 7 punti; FASCIA MEDIA: risultato tra 8 e 9 punti; FASCIA ALTA: risultato uguale o maggiore a 10.
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Tabella n.44 Risultati delle medie suddivise per gruppi
PcLEbook_cat
Sottoinsieme per alfa = 0.05
1 2
1,00 7,250
2,00 8,224
3,00 8,988
Sign. 1,000 ,095
Nel caso della prova di comprensione dell’e-book è possibile notare che la differenza nei gruppi non è in linea con quanto accade per la prova di comprensione del testo a stampa, infatti si vengono a creare solo due sottoinsiemi (e non tre, quante sono le categorie di punteggio) in cui solo la prima categoria di punteggio si discosta dalla seconda e dalla terza che vengono uniformate nello stesso sottogruppo. Questo dato sta a significare che esistono differenze significative nella Scheda Criteriale a seconda dei livelli di prestazione nella prova sull’e-book: chi ottiene punteggi bassi ha anche meno abilità metacognitive rispetto a chi ottiene punteggi medi o alti anche nel testo digitale. Come presentato nel paragrafo 4.4.3, la Scheda Criteriale misura le abilità metacognitive in lettura, suddividendole in quattro aree di competenza:
1) La capacità di valutare gli scopi della lettura; 2) Le conoscenze e l’uso di alcune strategie di lettura;
3) La capacità di cogliere incongruenze nel testo e controllare la propria comprensione;
4) La capacità di analizzare criticamente il testo.
Rispetto a queste abilità si è voluto approfondire il livello di analisi per verificare se e in che modo esistono differenze nei risultati di apprendimento, o meglio, se una di queste abilità è predominante nell’influenza che esercita sui risultati delle due prove di comprensione. Di seguito vengono presentati i due modelli di regressione lineare; il primo presenta i risultati relativi alle abilità metacognitive rispetto alla prova di comprensione del testo a stampa (Tabella n.45) il secondo invece rispetto alla prova di comprensione del testo e-book (Tabella n.46).
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Tabella n.45 Modello: come le abilità metacognitive incidono sulla comprensione della lettura nel testo a stampa r2=0,27
Modello
Coefficienti non standardizzati
Coefficienti standardizzati t Sign. B Errore std. Beta (Costante) 2,836 ,774 3,666 ,000 1) Valutare_scopi ,781 ,251 ,205 3,112 ,002 2) Uso_strategie ,526 ,189 ,183 2,784 ,006 3) Controllare_comprensione ,752 ,192 ,261 3,906 ,000 4) Analizzare_criticamente ,794 ,270 ,196 2,944 ,004
a. Variabile dipendente: PcLstampa
Tabella n.46 Modello: come le abilità metacognitive incidono sulla comprensione della lettura nel testo e-book, r2=0,21
Modello Coefficienti non standardizzati Coefficienti standardizzati t Sign. B Errore std. Beta (Costante) 3,907 ,667 5,854 ,000 1) Valutare_scopi 1,174 ,217 ,367 5,411 ,000 2) Uso_strategie ,416 ,163 ,173 2,546 ,012 3) Controllare_comprensione ,197 ,166 ,082 1,186 ,237 4) Analizzare_criticamente ,200 ,232 ,059 ,864 ,389
a. Variabile dipendente: PcLebook
Utilizzando il metodo di regressione lineare è stato verificato che le abilità misurate con la Scheda Criteriale incidono tutte e quattro in maniera significativa nel caso della prova sul testo a stampa (Tabella n. 45) mentre nel caso del testo e-book le due abilità che risultano avere valori significativi sono la capacità di valutare gli scopi della lettura e il conoscere e utilizzare alcune strategie di lettura (Tabella n. 46).
Correlazione tra il MRQ e le prove di comprensione della lettura
Un’altra correlazione che si è voluta verificare riguarda i quattro fattori del Motivation for Reading Questionnaire e i livelli di comprensione della lettura nei due formati di testo. Nella Tabella n.47 vengono riportati gli esiti delle correlazioni tra le prove di
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comprensione e i fattori della motivazione alla lettura: riconoscimento, engagement, competizione e ragioni sociali per leggere.
Tabella n.47 Correlazioni tra le prove di comprensione e i fattori della motivazione alla lettura
Dalla Tabella emerge che dei quattro fattori propri della motivazione alla lettura, solo il fattore chiamato “engagement” correla con i risultati di entrambe le prove di comprensione della lettura, e in particolare con la prova di comprensione relativa all’e- book (p=,004). Il fattore “competizione” correla solo con la prova di comprensione della lettura del testo a stampa ma con punteggi al limite della significatività (p=,042).
PCL stampa
PCL
e-book riconoscimento engagement competizione
ragioni sociali PCLstampa Correlazione di Pearson 1
Sign. (a due code)
N 195
PCLebook Correlazione di Pearson ,428** 1 Sign. (a due code) ,000
N 191 195
riconosciment o
Correlazione di Pearson ,087 ,030 1
Sign. (a due code) ,229 ,677
N 195 195 201
engagement Correlazione di Pearson ,196** ,204** ,357** 1
Sign. (a due code) ,006 ,004 ,000
N 194 194 200 200
competizione Correlazione di Pearson -,146* -,113 ,506** ,138 1
Sign. (a due code) ,042 ,115 ,000 ,051
N 195 195 201 200 201
ragioni sociali
Correlazione di Pearson -,062 ,031 ,283** ,370** ,150* 1
Sign. (a due code) ,387 ,663 ,000 ,000 ,034
N 194 194 200 199 200 200
**. La correlazione è significativa a livello 0,01 (a due code). *. La correlazione è significativa a livello 0,05 (a due code).
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Il dato è stato verificato anche attraverso il Test dell’ANOVA e dal modello di regressione inserendo come variabile dipendente la prova di comprensione del testo a stampa e come predittori i fattori del Questionario sulla motivazione alla lettura (Tabella n.48). I dati sono confermati per i due fattori: engagement (p= ,005; β=,222) e competizione (p=,002 e β= -,248).
Tabella n.48 Modello di regressione MRQ e PCL stampa, r2= ,10
ANOVAa Modello Somma dei quadrati gl Media quadratica F Sign. 1 Regressione 167,508 4 41,877 5,549 ,000b Residuo 1418,679 188 7,546 Totale 1586,187 192
a. Variabile dipendente: PCLstampa
b. Predittori: (costante), ragioni_sociali, competizione, engagement, riconoscimento
Tabella n.49 Coefficienti di regressione nel modello MRQ e PCL stampa
Modello
Coefficienti non standardizzati
Coefficienti standardizzati t Sign. B Errore std. Beta 1 (Costante) 5,901 1,553 3,800 ,000 riconoscimento ,926 ,459 ,173 2,019 ,045 engagement 1,230 ,431 ,222 2,857 ,005 competizione -1,064 ,344 -,248 -3,098 ,002 ragioni_sociali -,641 ,309 -,157 -2,077 ,039
a. Variabile dipendente: PCLstampa
Nella prova di comprensione dell’ e-book, il modello di regressione conferma un’incidenza solo del fattore engagement (p=,004; β=,227).
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Tabella n.50 Modello di regressione MRQ e PCLe-book (r2= 0,06).
ANOVAa Modello Somma dei quadrati gl Media quadratica F Sign. 1 Regressione 68,626 4 17,157 3,237 ,013b Residuo 996,514 188 5,301 Totale 1065,140 192
a. Variabile dipendente: PcLebook
b. Predittori: (costante), ragioni_sociali, competizione, engagement, riconoscimento
Tabella n.51 Coefficienti di regressione nel modello MRQ e PCL e-book
Modello
Coefficienti non standardizzati
Coefficienti standardizzati t Sign. B Errore std. Beta 1 (Costante) 5,527 1,287 4,296 ,000 riconoscimento ,164 ,382 ,038 ,430 ,668 engagement 1,019 ,354 ,227 2,877 ,004 competizione -,552 ,285 -,158 -1,936 ,054 ragioni_sociali -,109 ,260 -,032 -,421 ,674
a. Variabile dipendente: PcLebook
Si è voluto verificare anche se i fattori della motivazione alla lettura potessero determinare il comportamento degli studenti durante la lettura dell’e-book in termini di uso di strategie, attivazione delle interazioni e tempo di lettura (dati rilevati attraverso la griglia di osservazione individuale della lettura). Dall’analisi dei dati emerge che non c’è nessun tipo di correlazione tra queste variabili.
Dall’analisi delle correlazioni risulta quindi che solo alcuni fattori della motivazione alla lettura hanno un’influenza sui risultati di apprendimento, in particolare il fattore engagement è l’unico presente in entrambi i modelli di regressione: sia in quello che analizza il rapporto tra MRQ e prova di comprensione a stampa sia con la prova di comprensione nel formato e-book.
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Correlazioni tra la griglia di osservazione della lettura dell’e-book e i risultati di apprendimento
Tra gli strumenti utilizzati per raccogliere i dati relativi all’introduzione degli e-book, ci si è avvalsi di una griglia di osservazione individuale (i cui esiti sono stati descritti nel paragrafo 5.6), con la quale si è potuto rilevare il comportamento avuto dai singoli studenti durante la lettura dell’e-book Fantavolieri, sulla quale è stata in seguito proposta la prova di comprensione. Attraverso i dati raccolti con la griglia, come precedentemente riportato, è stato possibile rilevare il numero di interazioni attivate dagli studenti, il tempo di lettura e la qualità dell’interazione.
L’interesse è stato quello di verificare se fosse presente una correlazione tra il comportamento degli studenti e i risultati di apprendimento.
Dalla Tabella n.52 si evidenzia che i fattori che hanno una correlazione significativa rispetto alla prova di comprensione sono la qualità dell’interazione e il numero di interazioni attivate.
Tabella n.52 Correlazioni tra la griglia di osservazione e i risultati nella prova di comprensione PCL ebook Numero interazioni Tempo qualità_inter _cat
PCL e-book Correlazione di Pearson 1
Sign. (a due code)
N 195
Numero interazioni
Correlazione di Pearson ,202** 1
Sign. (a due code) ,010
N 163 163
Tempo Correlazione di Pearson ,131 ,740** 1
Sign. (a due code) ,074 ,000
N 188 162 188
qualità_inter_cat Correlazione di Pearson ,270** ,857** ,660** 1
Sign. (a due code) ,000 ,000 ,000
N 187 161 187 187