3.4 Discussione dei risultati
3.4.1 Sviluppo tipico delle abilità di lettura
Nei bambini a sviluppo tipico del campione preso in esame, la lunghezza si conferma essere una variabile importante, il cui effetto sul tempo di lettura tende, però, a diminuire al crescere dell’età, e conseguentemente al crescere
CAPITOLO 3. ANALISI DEI PROFILI DI LETTURA 50 del grado di proficiency dei bambini (come già evidenziato in Figura 3.4). Ciò è in linea con l’evidenza sperimentale riportata in studi di riconoscimento les- sicale e denominazione di parole (ad esempio, Burani et al. 2002; Zoccolotti et al. 2005).
Quando si considera la frequenza di parola in interazione con la lunghezza, è interessante osservare come, per frequenze crescenti, sia avvantaggiata la lettura soprattutto delle parole più lunghe, nel raggruppamento di media lunghezza (6-7 caratteri ortografici) e di parole lunghe (8-10), come riportato nel pannello a sinistra di Figura 3.18. Viceversa, l’interazione tra lunghezza e gruppi di frequenza (Figura di destra) mette in evidenza l’effetto delle lunghezze crescenti sul tempo di lettura di parole a bassa frequenza più di quelle a frequenze alte.
tipici atipici 6 8 10 12 6 8 10 12 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 frequenza
tempo per token
4−5 6−7 8−9−10 tipici atipici 4 6 8 10 4 6 8 10 0.4 0.8 1.2 lunghezza
tempo per token
bassa media alta
Figura 3.18: Regressioni lineari della frequenza dei token per raggruppamenti di lunghezza (a sinistra), e della lunghezza per gruppi di frequenza (a destra) come variabili indipendenti per il tempo medio di lettura, per i due gruppi di bambini a sviluppo tipico e atipico.
Come già evidenziato (Figura 3.6), anche l’effetto della frequenza di pa- rola tende a diventare meno determinante al crescere della classe. Come è stato osservato (Zoccolotti et al. 2009), l’effetto di frequenza cresce fino al 3. anno di scolarità per poi decrescere gradualmente. Da una iniziale fa- se di decodifica grafema-fonema lettera per lettera, a sillaba per sillaba, il
CAPITOLO 3. ANALISI DEI PROFILI DI LETTURA 51 bambino arriva a leggere le parole nel loro insieme, inzialmente proprio in funzione della loro frequenza. Progressivamente, oltre all’effetto di lessicali- tà, il bambino sviluppa anche strategie di lettura sub-lessicale, basate sulla similarità ortografica delle parole (possibile in una lingua dall’ortografia tra- sparente come lo è l’italiano), che entrano in gioco per parole poco attestate o comunque non note al lettore.
Nei dati che ho analizzato, infatti, la frequenza di parola è significativa- mente correlata alla frequenza media del vicinato (r=0.49, p-value <0.001): al crescere della frequenza di una parola, cresce anche la frequenza media del suo vicinato. E mentre l’effetto della frequenza di parola diminuisce al crescere della classe, l’effetto della frequenza media del vicinato acquista progressivamente sempre più peso come predittore per il tempo di lettura (come evidenziato in Figura 3.15), per effetto della similarità ortografica di più parole in un lessico che progressivamente diventa sempre più ricco.
Si osservi l’interazione tra frequenza di parola e frequenza media del vi- cinato nel grafico riportato in Figura 3.19: nei bambini a sviluppo tipico la frequenza media del vicinato, e dunque la presenza di sotto-strutture condi- vise da più parole, agevola maggiormente la lettura di parole poco frequenti, con una progressiva diminuzione dell’effetto al crescere della frequenza.
CAPITOLO 3. ANALISI DEI PROFILI DI LETTURA 52 tipici atipici 0 2 4 6 0 2 4 6 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2
frequenza media del vicinato
tempo per token
bassa media alta
Figura 3.19: Regressioni lineari della frequenza media del vicinato per gruppi di frequenza (bassa, media, alta) come predittori del tempo medio di lettura, nei bambini a sviluppo tipico e a sviluppo atipico.
La grandezza del vicinato (inteso come numero dei vicini della parola tar- get), il cui effetto diminuisce leggermente col progredire della classe (3.16), può facilitare il compito di lettura e si correla positivamente sia alla frequen- za di parola (r=0.35, p-value <0.001) che alla frequenza media del vicinato (r=0.27, p-value <0.001). In particolare, come si può osservare dal grafico di regressione riportato a sinista di Figura 3.20 nei bambini a sviluppo tipico un vicinato ampio favorisce maggiormente la lettura di parole a bassa frequen- za, con una progressiva diminuzione dell’effetto al crescere della frequenza, seppur sempre significativo.
CAPITOLO 3. ANALISI DEI PROFILI DI LETTURA 53 tipici atipici 0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25 0.50 0.75 1.00
numero dei vicini
tempo per token
bassa media alta
Figura 3.20: Regressioni lineari dell’ampiezza del vicinato in base alla fre- quenza (bassa, media, alta) come predittori del tempo medio di lettura, bambini a sviluppo tipico e atipico.
Infine, all’aumentare della distanza media dal vicinato, generalmente la frequenza di parola diminuisce (r=-0.32, p-value <0.001) e aumenta la sua lunghezza (r=0.80, p-value <0.001): questa correlazione particolarmente alta potrebbe in parte spiegare il perchè la misura di Old20 abbia nettamente più peso nei bambini più piccoli, che sono anche i soggetti più sensibili alla varia- bile lunghezza. Si osservi inoltre il grafico di regressione lineare riportato in Figura 3.21: nei bambini a sviluppo tipico (grafico di sinistra) l’effetto inibi- torio della distanza dal vicinato diminuisce progressivamente all’aumentare della frequenza della parola.
CAPITOLO 3. ANALISI DEI PROFILI DI LETTURA 54 tipici atipici 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2
distanza media del vicinato
tempo per token
bassa media alta
Figura 3.21: Regressioni lineari della distanza media dal vicinato in base alla frequenza (bassa, media, alta) come predittori del tempo medio di lettura, bambini a sviluppo tipico e atipico.
L’età di acquisizione, il cui effetto diminuisce al crescere del grado di scola- rità (Figura 3.13), si correla negativamente alla frequenza di parola (r=-0.07, p-value <0.001): le parole acquisite più precocemente sono generalmente più frequenti, e tendono, inoltre, ad essere parte di un vicinato frequente (r = -0.33, p-value <0.001). Parole apprese prima sono, tra l’altro, solitamente più brevi (r=0.22, p-value <0.001): questo fatto potrebbe spiegare, in parte, il perchè l’età di acquisizione, o AoA, abbia più effetto sui bambini più pic- coli, i quali sono maggiormente messi in difficoltà dalla variabile lunghezza (Cfr. Figura 3.4). Ciò lascia supporre che, nei bambini a sviluppo tipico, la diminuzione dell’effetto inibitorio di AoA al crescere del grado di scola- rità sia coerente con il progressivo aumento del peso della frequenza media
CAPITOLO 3. ANALISI DEI PROFILI DI LETTURA 55 del vicinato: nei bambini con un maggior grado di proficiency, l’effetto del- la frequenza media del vicinato risulta più rilevante rispetto all’acquisizione tardiva di una parola. Ovvero, un vicinato ad alta frequenza renderebbe una parola così familiare (wordlike) da rendere trascurabile un suo eventuale ritardo nell’acquisizione rispetto ad altre parole.
Per avere una visione d’insieme, in Figura 3.22 sono riportate le corre- lazioni e le distribuzioni delle principali variabili considerate nei bambini a sviluppo tipico (tempo per token, lunghezza, frequenza di parola, ampiezza del vicinato, frequenza media del vicinato e distanza media da esso).
Corr: 0.273*** Corr: −0.134*** Corr: −0.391*** Corr: −0.202*** Corr: −0.715*** Corr: 0.354*** Corr: −0.142*** Corr: −0.396*** Corr: 0.494*** Corr: 0.273*** Corr: 0.255*** Corr: 0.801*** Corr: −0.320*** Corr: −0.844*** Corr: −0.332***
dt len WF_Subtlex OrtNB M_WF_OrtNB OLD20_Subtlex
dt len WF_Subtle x Or tNB M_WF_Or tNBOLD20_Subtle x 0.0 2.5 5.0 7.5 4 6 8 10 6 8 10 12 0 5 10 15 20 25 0 2 4 61.01.52.02.53.0 0.0 0.5 1.0 1.5 4 6 8 10 6 8 10 12 0 5 10 15 20 25 0 2 4 6 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0
Figura 3.22: Correlazioni e distribuzioni delle principali variabili considerate per i bambini a sviluppo tipico.
Infine, nel modello riportato in Tabella 3.5 ho inserito le variabili con- siderate fino ad ora per i bambini a sviluppo tipico, senza includere le loro interazioni.10
10Nel modello non ho inserito la variabile ampiezza del vicinato, poichè si verificherebbe
CAPITOLO 3. ANALISI DEI PROFILI DI LETTURA 56
Parametric coefficients Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
Intercetta 0.585652 0.077978 7.511 6.60e-14 ***
Lunghezza 0.060928 0.006624 9.199 < 2e-16 ***
Frequenza -0.009032 0.003883 -2.326 0.020059 *
AoA 0.015884 0.004219 3.764 0.000168 ***
Frequenza media vicinato -0.022681 0.006434 -3.525 0.000426 ***
Classe -0.085230 0.010964 -7.774 8.68e-15 ***
Old20 0.069445 0.020312 3.419 0.000632 ***
effetto random: bambini <2e-16 ***
R2(conditional) =24.8%
Tabella 3.5: Coefficienti e significatività relative al modello non lineare a ef- fetti misti gam (tempo per token ~ lunghezza + frequenza + AoA + frequenza media vicinato + classe + Old20 + s(bambini, effetto random)).
Tutte le variabili sono statisticamente significative, con p-value <0.001, e per la frequenza di parola p-value <0.05. In sintesi, la frequenza di parola, la frequenza media del vicinato e una età di acquisizione precoce inducono una diminuzione del tempo di lettura medio per token, in una misura che decresce all’aumentare della classe, ovvero per livelli crescenti di proficiency. Di contro, la lunghezza e la distanza dal vicinato crescenti inducono l’effetto opposto di aumentare il tempo di lettura.
Lettura silente e lettura ad alta voce
Quanto mostrato fino ad ora tiene conto di tutti i dati relativi ai bambini a sviluppo tipico indipendentemente dal compito di lettura. A questo punto, può essere utile riassumere il profilo comportamentale in base allo specifico compito di lettura, silente o a voce alta.11
Tutte le variabili principali (lunghezza, frequenza di parola, frequenza media del vicinato, ampiezza del vicinato, distanza media dal vicinato, età di acquisizione) sono maggiormente correlate al tempo medio di lettura per parola nel compito di lettura ad alta voce. In particolare, le variabili con una
11Ricordo che ai bambini partecipanti all’esperimento sono stati sottoposti un testo di
narrativa da leggere a voce alta e un testo di narrativa da leggere in modalità silente, quest’ultimo comprensivo di un brevissimo questionario con domande di comprensione del testo al fine di verificarne l’effettiva lettura e comprensione.
CAPITOLO 3. ANALISI DEI PROFILI DI LETTURA 57 maggiore differenziazione degli indici di correlazione tra i due compiti sono: la lunghezza (r=0.33 in lettura a voce alta, r=0.23 in lettura silente, p-value <0.001); la frequenza media del vicinato (r=-0.30 in lettura a voce alta, r=- 0.04 in lettura silente, p-value <0.001); l’ampiezza del vicinato (r=-0.29 in lettura a voce alta, r=-0.14 in lettura silente, p-value <0.001); e la distanza media dal vicinato (r=0.32 in lettura a voce alta, r=0.21 in lettura silente, p-value <0.001). Pertanto, sia le variabili che tendono a facilitare il compito di lettura, che quelle che lo inibiscono, hanno un effetto maggiore in lettura ad alta voce.
Infatti, se si osservano le regressioni lineari della frequenza media del vicinato in base al task come predittori del tempo di lettura (Figura 3.23), notiamo come nei bambini a sviluppo tipico la frequenza media del vicinato abbia più peso in lettura a voce alta, mentre nei bambini a sviluppo atipico è vero il contrario, con un maggiore effetto in lettura silente.12
12Si noti che la classificazione dei bambini a sviluppo atipico non tiene conto della
specifica difficoltà: all’interno di questo gruppo figurano indistintamente soggetti dislessici (con eventuali differenze tra loro, e.g. superficiale, profonda) e soggetti con qualsiasi altra problematica (deficit attentivi, bisogni educativi speciali, ritardi cognitivi, e altri).
CAPITOLO 3. ANALISI DEI PROFILI DI LETTURA 58 tipici atipici 0 2 4 6 0 2 4 6 0.4 0.6 0.8 1.0
frequenza media del vicinato
tempo per token
voce alta silente
Figura 3.23: Regressioni lineari della frequenza media del vicinato in base al compito di lettura come predittori del tempo di lettura dei bambini a sviluppo tipico e atipico. Le aree in grigio indicano il 95% dell’intervallo di confidenza.
Un maggiore effetto della frequenza del vicinato in lettura ad alta voce suggerisce che in questo compito risulti efficace una strategia di lettura sub- lessicale, che possa beneficiare della ridondanza di sotto-strutture condivise tra più parole. Ciò è coerente con i risultati presentati in Vorstius et al. 2014, dove gli autori mostrano che le dimensioni delle saccadi, ovvero dei movimenti dell’occhio da un punto di fissazione all’altro, variano in base al compito di lettura: più piccole in lettura a voce alta, più ampie in lettura silente. Non a caso, la lettura a voce alta si configura come un compito molto complesso, in cui co-occorrono coordinazione tra movimenti oculari e movimenti degli organi fonatori, pianificazione del discorso e attenzione al
CAPITOLO 3. ANALISI DEI PROFILI DI LETTURA 59 ritmo prosodico.
Nel corso della mia argomentazione ho già citato l’accuratezza delle ri- sposte date nel questionario finale dei testi da leggere silenziosamente come fattore discriminante i bambini a sviluppo tipico da quelli a sviluppo atipico: se in questi ultimi infatti non c’è correlazione tra le due variabili, nei bam- bini a sviluppo tipico, invece, il tempo di lettura si correla negativamente all’accuratezza delle risposte, indicando come i bambini più veloci a leggere diano anche le risposte più accurate alle domande di comprensione del te- sto (Figura 3.12). In particolare, nei modelli di lettura silente l’accuratezza risulta essere una variabile significativa, come nel modello additivo a effetti misti riportato in Tabella 3.6.
Parametric coefficients Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
Intercetta 0.430289 0.098172 4.383 1.20e-05 ***
Accuratezza -0.318568 0.107309 -2.969 0.00301**
Lunghezza 0.074938 0.005836 12.841 <2e-16 ***
Frequenza -0.024106 0.005318 -4.533 5.97e-06 ***
AoA 0.023165 0.005253 4.410 1.06e-05 ***
effetto random: bambini <2e-16 ***
R2(conditional) =24.1%
Tabella 3.6: Coefficienti e significatività relative al modello non lineare a effetti misti gam relativo alla modalità di lettura silente (tempo per token ~ accuratezza + len + frequenza + AoA + s(bambini, effetto random)).