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universitarios de primer curso, quienes debían subrayar la información pertinente del
texto para responder a las preguntas.
Todas las auto-explicaciones iban precedidas por el siguiente enunciado: “Explica
el fragmento resaltado en negrita teniendo en cuenta toda la información del texto que
consideres necesaria”. De este modo, se intentó fomentar que el estudiante no se limitase
a
la

frase-objetivo

y

realizase

las

inferencias

oportunas

entre

información

textual

y
conocimientos previos.
Este texto ha sido ampliamente utilizado por el grupo ERI-Lectura en relación a la
tarea
de

RPA,

reportando

un

nivel

de

consistencia

interna

de

.72

en

función

de

la
puntuación obtenida en la respuesta a las preguntas (máximo 12 puntos). En el presente
estudio se categorizaron las estrategias de procesamiento de todas las respuestas, tanto de
RPA como de AE, por acuerdo de interjueces, obteniendo índices Kappa (k) de Cohen de
.88 y .75, respectivamente. Posteriormente, se debatieron y resolvieron los desacuerdos
existentes.
Software: Read&Learn (Vidal-Abarca et al., 2018). Es un software-web diseñado
por ERI-Lectura (Universidad de Valencia) que no requiere la instalación previa de ningún
programa. La condición de RPA se caracteriza por el uso de dos pantallas, una para el
texto
y

otra

para

las

preguntas

(véase

Figura

1);

mientras

que

en

AE,

texto

y

AE

se
encuentran en una misma pantalla (véase Figura 2).
Figura 1. Plantilla de dos pantallas de RPA con la pantalla de texto (izquierda) y la
pantalla de preguntas (derecha)