Usar diseños de caso único para evaluar y modificar las intervenciones educativas en niños con dislexia

Muchos niños muestran dificultades graves y persistentes para reconocer y decodificar las palabras escritas. Cuando esas dificultades persisten en el tiempo y en algún grado pese a una respuesta educativa bien fundamentada y no se deben a déficits sensoriales, socioculturales o cognitivos de dominio general algunos autores entienden que se cumplen los criterios para la detección de la dislexia (Fletcher y Miciak, 2019). No obstante, pese a que contamos con intervenciones bien fundamentadas para mejorar la decodificación en niños con dificultades, no todos parecen aprovecharlas de manera similar (Nelson, Benner y González, 2003). Los datos indican que muchos niños necesitan individualizar los agrupamientos (Gersten et al., 2020),  el diseño de la intervención (Connors et al., 2013), o el contenido de las sesiones (Denton et al, 2013) para mejorar su decodificación.

El paradigma DBI

El paradigma de individualización basada en datos (DBI; Lemons et al., 2014) parte de que la individualización de la respuesta educativa es enormemente necesaria en casos de dificultades graves y persistentes para decodificar. Por ello, trata de tomar decisiones basadas en datos de forma para que, en casos de dificultades graves y persistentes, los profesionales puedan ajustar de manera informada la respuesta educativa en función de la respuesta de los niños. Un metaanálisis reciente parece señalar que este paradigma de intervención puede resultar interesante para mejorar los resultados de niños con dificultades de aprendizaje (Jung et al., 2018).

Diseños de caso único en el desarrollo de intervenciones en decodificación

Recientemente, Riley-Tillman et al. (2020) publicaron un estupendo libro acerca de cómo utilizar diseños de caso único para implementar y evaluar intervenciones en niños con dificultades graves y persistentes en aprendizajes concretos como la decodificación. Estas son algunas de las características de los diseños de caso único:

1. La decodificación (variable dependiente) debe medirse de forma repetida y continuada. En nuestro caso, la variable dependiente tiene que ver con la habilidad de leer las palabras escritas de forma precisa y fluida. Sería necesario operativizar esta variable con un medida sencilla y objetiva, como la cantidad de palabras correctas leídas por minuto.  
2. Se realiza, de manera previa a la intervención, un registro inicial denominado línea base. Para que la línea base sea adecuada deben cumplirse tres requisitos: a) tendencia previa, es decir, que en las diferentes mediciones no se observe una mejora espontánea de la decodificación; b) no variabilidad de la conducta, en otras palabras, que no se observe una variabilidad inexplicable en la lectura de palabras c) mejora insuficiente, en definitiva, que los problemas lectores persistan sin que se observe ningún cambio. En la parte A de a imagen puede observarse cómo se desarrolla una línea base que tiene, aparentemente, estos requisitos.
3. La variable independiente suele ser la intervención. En este caso, la variable independiente será la intervención llevada a cabo para la mejora de la lectura. Podemos utilizar una intervención bien fundamentada que incorpore conciencia fonémica, instrucción de las reglas de conversión grafema fonema, decodificación de palabras polisilábicas, reconocimiento de palabras frecuentes y lecturas repetidas (Denton et al., 2013). 
4. En la imagen es posible ver cómo, una vez diseñada una línea base estable (Fase A) se aplica la intervención (Fase B) y trata de observarse si ello conlleva una mejora en la decodificación.

Por motivos didácticos, el diseño que se presenta en la imagen es un diseño AB, muy sencillo y que no puede justificar causalidad, esto es, no puede asegurar que los cambios se deban, expresamente a la intervención. Para ver otros diseños conviene revisar el libro de Riley-Tillman (2020)

Modificar la intervención en función de la respuesta

¿Cómo puede ayudarnos un diseño de caso único a tomar mejores decisiones en intervención? Vayamos por partes. Desde el paradigma DBI (Lemons et al., 2014; Espinas y Fuchs, 2022), en base a la literatura disponible se recomienda: a) calcular la mejora esperada multiplicando las medidas iniciales por 1,5, de tal manera que la intervención tenga un objetivo ambicioso, b) después de 4 medidas sin lograr la mejora esperada tratar de hacer cambios cuantitativos (aumentar la práctica, dar más feedback y de mayor calidad, focalizar la sesión en objetivos más concretos) o cualitativos (retirar o añadir actividades del programa de intervención, graduar la dificultad, dar andamiaje de diferentes formas...).

Riley-Tillman et al. (2020) dan una serie de orientaciones sobre cómo modificar la intervención en función del progreso observado que yo he tratado de adaptar. Pueden observarse en la foto.

Algunos apuntes sobre los diseños de caso único y el paradigma DBI

• Registrar la decodificación (variable dependiente) de forma frecuente es complejo por dos motivos: el primero tiene que ver con la ausencia de instrumentos diseñados para ello y disponibles en el mercado. En nuestro caso, hemos tenido que construirlo. Basándonos en lo hecho por otros autores, solemos emplear listas de palabras igualadas en número y frecuencia silábica y léxica, que hemos comprobado que tienen una adecuada consistencia interna y cuya ejecución habíamos observado que correlacionaban unas con otras muy fuertemente. El segundo tiene que ver con el tiempo que conlleva. Debe tratarse de tomar medidas que no se tomen en más de dos o tres minutos y que no supongan un cote excesivo ni en tiempo ni en recursos. 
• La intervención es mucho más que un diseño de caso único: es necesario conocer la ciencia de la lectura y los principios para enseñar a decodificar basados en investigación, dar a a los niños evaluación formativa, ser capaz de apoyar la intervención con programas que favorezcan la autorregulación... los diseños es necesarios llenarlos de contenidos y de buenas decisiones.
• Las intervenciones de calidad en niños con problemas persistentes en aprendizajes concretos necesita recursos e individualización. Puede que tengamos datos de que el paradigma DBI puede ayudar a niños con dificultades graves y persistentes para leer, que requieren un trabajo más personalizado y específico. Pero esos niveles de individualización necesitan recursos temporales, materiales, personales que son condición necesaria para que un diseño tan ajustado de la respuesta se haga efectivo.  Pienso que es necesario señalarlo.
• La respuesta educativa en dislexia es difícil: algunos niños tardan mucho en responder a la intervención, otros no responden en absoluto, otros responden mucho inicialmente, pero esa curva se aplana rápido. Pienso que estos diseños pueden ayudarnos a tratar de cuidar mejor el tiempo de los niños que reciben la intervención y orientarnos para tomar mejores decisiones en función de cómo ellos progresan. Parece que hay algunos datos de que apoyan que esto podría ser así (Espinas y Fuchs, 2022).

Referencias

Connor, C. M., Morrison, F. J., Fishman, B., Crowe, E. C., Al Otaiba, S. y Schatschneider, C. (2013). A longitudinal cluster-randomized controlled study on the accumulating effects of individualized literacy instruction on students’ reading from first through third grade. Psychological science, 24(8), 1408-1419.

Denton, C. A., Tolar, T. D., Fletcher, J. M., Barth, A. E., Vaughn, S. y Francis, D. J. (2013). Effects of tier 3 intervention for students with persistent reading difficulties and characteristics of inadequate responders. Journal of educational psychology, 105(3), 633.

Espinas, D. R. y Fuchs, L. S. (2022). Data-Based Individualization in Reading. The Reading League journal, 3(1), 4-13.

Fletcher, J. M. y Miciak, J. (2019). The Identification of Specific Learning Disabilities: A Summary of Research on Best Practices. Grantee Submission.

Gersten, R., Haymond, K., Newman-Gonchar, R., Dimino, J. y Jayanthi, M. (2020). Meta-analysis of the impact of reading interventions for students in the primary grades. Journal of Research on Educational Effectiveness, 13(2), 401-427.

Jung, P.-G., McMaster, K. L., Kunkel, A. K., Shin, J. y Stecker, P. M. (2018). Effects of data-based individualization for students with intensive learning needs. Learning Disabilities Research y Practice, 33, 144–155.

Lemons, C. J., Kearns, D. M. y Davidson, K. A. (2014). Data-based individualization in reading: Intensifying interventions for students with significant reading disabilities. Teaching Exceptional Children, 46(4), 20-29.

Nelson, J., Benner, G. J. t Gonzalez, J. (2003). Learner characteristics that influence the treatment effectiveness of early literacy interventions: A meta‐analytic review. Learning Disabilities Research & Practice, 18(4), 255-267.

Riley-Tillman, T. C., Burns, M. K. y Kilgus, S. P. (2020). Evaluating educational interventions: Single-case design for measuring response to intervention. Guilford Publications.