Copyright 2019 Nadyezhda van Tuylen Domínguez
Recibido: 01 de febrero de 2019
Aceptado: 03 de agosto de 2019
Publicado: 30 de noviembre de 2019
No.2 Enero-Diciembre 2019
ISSN 2958-1648
Psicogt.org/index.php/riec
Escuela de Ciencias
Psicológicas de la Universidad
de San Carlos de Guatemala
https://doi.org/10.57247/riec.vi2.51
Perfiles neurocognitivos de escolares de 6 a 11 años con bajo
rendimiento escolar
Neurocognitive profiles of schoolchildren from 6 to 11 years old with
low school performance
Nadyezhda van Tuylen Domínguez
Escuela de Ciencias Psicológicas
Este trabajo fue financiado con recursos del autor. El autor no tiene ningún conflicto de interés al
haber hecho este trabajo. Correo electrónico: nvan@psicousac.edu.gt
Resumen: en este estudio se presenta el perfil de las funciones neurocognitivas (funciones ejecutivas,
funciones cognitivas y habilidades académicas) de los niños y niñas de 6 a 11 años que asisten al
Instituto de Servicio e Investigación Psicopedagógica “Mayra Vargas Fernández” ISIPs referidos por
dificultades en el aprendizaje y bajo rendimiento académico y escolar, en el año 2018. El objetivo de
este estudio fue describir por edad, el perfil neurocognitivo de los niños y niñas que presentan bajo
rendimiento escolar, a partir de la evaluación neuropsicológica de 30 niños y niñas (28 varones), con la
ENI 2. El rendimiento escolar y las habilidades académicas se han asociado a procesos neurocognitivos
con énfasis en ciertas funciones ejecutivas específicas, más que al cociente intelectual. Las funciones
ejecutivas son habilidades que actúan como un supervisor de la meta cognición. Estas tienen un
desarrollo más lento que el resto de habilidades cognitivas, sin embargo, su disfunción en cualquier
momento del desarrollo tiene consecuencias evidentes en los procesos de aprendizaje. Se ha
planteado que, hasta los seis años, estas se desarrollan incrementando aceleradamente y tienen otro
pico de desarrollo en la adolescencia. Sin embargo, para el aprendizaje de la lectura, la escritura y la
aritmética es necesario que hayan alcanzado cierto nivel de desarrollo. El sistema atencional funciona
asignando recursos al sistema ejecutivo que a su vez organiza, para el aprendizaje, el resto de las
funciones cognitivas como lenguaje, sistema perceptual y memoria. Los resultados llevan a concluir
que los niños con un bajo desempeño en tareas que evalúan las habilidades académicas presentan
también un bajo desempeño en las funciones ejecutivas en general y; específicamente, en la memoria
operativa, tal como se ha descrito en la literatura.
Abstract: This study presents the profile of neurocognitive functions (executive functions, cognitive
functions and academic skills) of boys and girls from 6 to 11 years of age who attend the "Mayra Vargas
Fernández" Institute of Psychopedagogical Service and Research ISIPs referred by learning difficulties
and low academic and school performance, in 2018. The objective of this study was to describe by age,
the neurocognitive profile of boys and girls who present low school performance, based on the
neuropsychological evaluation of 30 children and girls (28 boys), with ENI 2. School performance and
academic skills have been associated with neurocognitive processes with emphasis on certain specific
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executive functions, rather than IQ. Executive functions are abilities that act as a supervisor of
metacognition. These have a slower development than the rest of the cognitive abilities, however, their
dysfunction at any moment of development has obvious consequences in the learning processes. It
has been suggested that, up to the age of six, these develop rapidly and have another peak of
development in adolescence. However, learning to read, write and arithmetic requires that they have
reached a certain level of development. The attentional system works by assigning resources to the
executive system, which in turn organizes the rest of the cognitive functions such as language, the
perceptual system, and memory for learning. The results lead to the conclusion that children with low
performance in tasks that assess academic skills also have low performance in executive functions in
general and; specifically, in working memory, as described in the literature.
Palabras clave: aprendizaje, bajo rendimiento escolar, funciones ejecutivas, habilidades académicas.
Keywords: learning, low school performance, executive functions, academic skills.
Introducción
El desempeño académico y el rendimiento escolar se han relacionado al desarrollo de
habilidades cognitivas básicas durante los años preescolares. El desempeño en habilidades
académicas en matemática y lectura se ha vinculado a la memoria de trabajo y otras funciones
ejecutivas. De hecho, los trastornos del neurodesarrollo (entre los cuales figuran los problemas
específicos de aprendizaje) que usualmente presentan bajo rendimiento académico han sido
asociados a deficiencias en las funciones ejecutivas (Best, Miller, y Naglieri, 2011; Bull, Espy, y Wiebe,
2008a). Los niños y niñas que muestran un rendimiento escolar reducido, también muestran algunos
déficits sociales y emocionales (Cowan, 2013a). Durante los primeros años (cuatro a seis) existe un
aumento rápido en la adquisición de destrezas sociales y ejecutivas determinadas por el desarrollo
neurológico. Si evaluamos y definimos perfiles de destrezas neurocognitivas en esta edad, podemos
tener una idea del rendimiento académico posterior identificando los niños que están en mayor riesgo
de bajo rendimiento o fracaso escolar. St Clair-Thompson y Gathercole (2006), han argumentado que
la memoria de trabajo está relacionada con el logro en inglés y matemáticas, mientras que la inhibición
está asociada con el logro en estos dos y también en la ciencia. Más específicamente Bull, Espy, y
Wiebe (2008b) así como Bull y Scerif (2001) proponen que la memoria operativa y otras funciones
ejecutivas en preescolares predicen una competencia posterior en habilidades matemáticas y de
lectura, el lapso de memoria a corto plazo visual y espacial es un predictor específico para la capacidad
matemática mientras que otras habilidades ejecutivas (inhibición, cambio y ejecutivo central) predicen
el aprendizaje en general en lugar de un dominio específico (Bull et al., 2008a). Más tarde (Best et al.,
2011) llegaron a la conclusión de que existe una relación de dominio general entre funciones ejecutivas
complejas y logros académicos y que, a pesar de que la relación entre funciones ejecutivas complejas
y logros académicos en matemáticas e inglés varía a través de las edades, la fuerza de la correlación
es persistente.
Los estudios de niños con discapacidades de aprendizaje también han apoyado la idea de una
relación sólida entre la memoria de trabajo y el rendimiento escolar. Los niños con bajo progreso
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académico han mostrado deficiencias en las tareas de la memoria central ejecutiva o de la memoria
espacial visual, lo que sugiere un vínculo estrecho entre las habilidades de la memoria operativa y el
logro del currículo (Gathercole y Pickering, 2000).
El Instituto de Servicio e Investigación Psicopedagógica “Mayra Vargas Fernández” de la
Escuela de Psicología de la Universidad de San Carlos de Guatemala (ISIPs), ha atendido durante más
de 20 años a niños y niñas entre seis y doce años referidos por bajo rendimiento académico y escolar
y dificultades en el aprendizaje. Sus programas están orientados al mejoramiento y la adquisición de
las habilidades académicas que permitan al niño y niña ajustarse a las demandas educativas de las
escuelas que los refieren. En el año 2017, el ISIPS, en el marco del Sistema Centroamericano de
Evaluación y Acreditación de la Educación Superior (SICEVAES), fortaleció el programa de
Investigación Neuropsicopedagógica con herramientas de evaluación neuropsicológica que permiten
definir de manera más objetiva el perfil neurocognitivo de los niños y niñas referidos, para construir
planes de trabajo más efectivos.
El objetivo fue identificar el perfil neurocognitivo por edad (6 a 12 años) de los niños asistentes
a ISIPs en el programa de abordaje psicopedagógico “Plan 24 A” referidos por bajo rendimiento
académico y dificultades en el aprendizaje en sus habilidades cognitivas, funciones ejecutivas y
habilidades académicas. Se presentan sus resultados en este estudio.
Métodos
Sujetos
30 niños y niñas (28 varones) con edades entre seis y doce años de edad inscritos en el
programa de “Plan 24 A”, con dificultades en el aprendizaje y bajo rendimiento académico, sin
diagnóstico neurológico, con un rango de CI desde inferior al término medio hasta superior.
Materiales e Instrumentos
Test de Inteligencia Raven versión niños:
El test de matrices progresivas de Raven consta de 60 matrices o dibujos. A cada uno de estos
dibujos le falta una parte. Estas matrices se agrupan en cinco series (A, B, C, D, E). Cada serie está
integrada por 12 ítems. Dentro de cada serie, a medida que avanza la tarea, aumenta el grado de
complejidad de la misma. La serie precedente siempre presenta menor complejidad que la siguiente,
aunque en cada nueva serie los primeros ítems tienen menor complejidad que los últimos que le
antecedieron de la serie anterior. Las series A y B presentan tareas más fáciles que requieren precisión
en la discriminación. Las series C, D y E son las que plantean problemas más difíciles de resolver. El
tipo de razonamiento implicado es el analógico, la permutación, la alteración del modelo y otras
relaciones lógicas. El test de matrices progresivas de Raven para niños es en colores y contempla tres
series A, B y C. Esta versión es aplicable a menores comprendidos entre los 5 y 11años de edad, también
se utiliza en adultos con deficiencia cognitiva. La fundamentación que sustenta la prueba es la teoría
de los factores de Spearman (1927) sobre el Factor G de la inteligencia. Por tratarse de un test no
verbal y por las funciones psicológicas que intervienen en la solución de los problemas se plantea que
el Raven es una prueba independiente de la cultura, no obstante, es evidente que el nivel de
instrucción y la experiencia del sujeto influyen en los resultados obtenidos en el test (Raven, 2003).
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Prueba Neuropsicológica ENI-2
La ENI 2 es una batería de pruebas neuropsicológicas desarrollada en el instituto de
Neurociencias de Guadalajara, México, (Matute, Rosseli, Ardila, y Ostrosky-Solís, 2014) cuyo objetivo es
examinar el desarrollo neuropsicológico de la población infantil entre los 5 y 16 años, de habla hispana.
Con ella se evalúan 12 procesos neuropsicológicos agrupados en 3 áreas: Habilidades Cognoscitivas
(Construccionales, Memoria (codificación y evocación diferida), Perceptuales, Lenguaje, Habilidades
metalingüísticas, Habilidades espaciales, Atención, Conceptuales) Habilidades Académicas (Lectura,
escritura y aritmética) y Funciones Ejecutivas. Además, consta de dos anexos; uno de ellos dirigido a
evaluar la lateralidad manual y el otro, la presencia de signos neurológicos blandos.
Procedimientos
Se seleccionó la muestra a conveniencia, dado que ISIPs tiene una población cautiva y el fin
era determinar el perfil neurocognitivo de los sujetos. El programa de “Admisión” aplicó la prueba de
Raven para determinar discapacidad intelectual, y envió a los sujetos para ser evaluados con la ENI-2.
Cada investigador tuvo a su cargo una sección de la ENI-2 y estuvieron distribuidos en
cubículos de evaluación. La aplicación de la prueba se realizó en10 sesiones de 15, 20 y 30 minutos en
donde los niños fueron evaluados en las diferentes áreas por el investigador a cargo. La distribución
de los investigadores se muestra en la tabla 1.
Tabla 1
Distribución de investigadores por prueba de la ENI 2
Responsable
Prueba
Investigador 1
Habilidades construccionales
Investigador 2
Memoria y percepción
Investigador 3
Habilidades conceptuales
Investigador 4
Habilidades espaciales
Investigador 5
Aritmética y metacognición
Investigador 6
Atención y flexibilidad cognitiva
Investigador 7
Planificación y control inhibitorio
Investigador 8
Lectura y escritura
Investigador 9
Lenguaje
Investigador 10
Historia clínica y cuestionario de padres
Nota. La tabla muestra los tiempos máximos de ejecución de las pruebas.
Los niños fueron citados en dos días en el mes de febrero 2018 para realizar la evaluación
completa, teniendo momentos de descanso entre las pruebas, como una variable de control de la
fatiga y la negativa a cooperar.
Al finalizar las evaluaciones las pruebas fueron calificadas electrónicamente e ingresadas en
una base de datos creada por los investigadores en el programa SPSS 24 para su posterior análisis. Los
perfiles generados fueron entregados al programa de abordaje psicopedagógico “Plan 24 A” para su
uso en el análisis individual de casos y su uso para la elaboración de planes terapéuticos.
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Análisis
Se hizo un análisis descriptivo de la población y se generó una media poblacional de respuestas
según la edad, para determinar el perfil neurocognitivo grupal, separado por áreas, ingresándolo en el
programa electrónico de calificación de la ENI-2, que muestra resultados en percentiles. Se eliminó del
análisis de perfil el grupo de 12 años ya que solo hubo 1 sujeto, lo cual no es representativo.
Aspectos Éticos
Los padres fueron informados acerca del objetivo de la investigación, los procedimientos, los
beneficios y riesgos a los que se podía enfrentar el niño durante el momento de la evaluación. Se les
dejó saber que la participación era voluntaria, tanto de los niños como la propia. Al estar de acuerdo
con lo que se presentó firmaron un consentimiento informado en donde autorizaron la utilización de
los datos de los niños para fines investigativos. Los niños participaron voluntariamente. Cuando un niño
se rehusaba a hacer la prueba, no se le forzó y los datos de esa prueba específica quedaron anulados.
De igual manera participaron de su intervención psicopedagógica en los programas de ISIPs.
Resultados
A continuación, se muestran los resultados obtenidos según análisis de:
Estadísticos descriptivos. En las tablas 1 y 2 puede observarse la distribución porcentual
poblacional de acuerdo a las variables edad, grado académico, nivel intelectual, sexo y condición
escolar de repitencia.
El perfil neurocognitivo por edades agrupado por las funciones: a) habilidades académicas, b)
habilidades cognoscitivas y c) funciones ejecutivas.
Estadísticos descriptivos
En la tabla 2 puede observarse la distribución porcentual poblacional respecto a las variables
edad, grado académico y capacidad intelectual en donde la mayoría de los niños están en la edad de
8 años, cursando el primer grado.
Acerca del nivel intelectual se muestra el 50% de los casos presentan capacidad intelectual
inferior al término medio y el otro 50% de los casos con capacidad intelectual promedio o superior al
promedio. Los casos están distribuidos según las categorías del Raven: I capacidad superior, Percentil
95; II+ superior al término medio, percentil 90; II superior al término medio percentil 75; III+ III III- término
medio (el símbolo + y representan el término medio alto y bajo respectivamente) Percentil 50; IV+
inferior al término medio, percentil 25, IV inferior al término medio, percentil 10; V Deficiente, percentil
5.
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Tabla 2
Distribución porcentual de la población por edad, grado académico y capacidad intelectual
Edad
Porcentaje
Grado
Porcentaje
Nivel de capacidad intelectual
Porcentaje
6
años
13%
Preparatoria
3%
I capacidad superior
10%
7 años
23%
Primero
40%
II superior al término medio
10%
8 años
33%
Segundo
20%
III término medio
20%
9 años
10%
Tercero
13%
III+ término medio
7%
10
años
10%
Cuarto
20%
III- término medio
3%
11
años
7%
Quinto
3%
IV inferior al término medio
50%
12
años
3%
Nota. Se muestran 3 variables con su distribución en porcentajes con respecto a N=30
La tabla 3 muestra la distribución porcentual poblacional respecto al sexo y su condición de repitencia
en donde la mayoría de los escolares evaluados son niños y la minoría son repitentes de grado.
Tabla 3
Distribución porcentual de la población de acuerdo a sexo y condición de repitencia
Perfiles Neurocognitivos
En las siguientes tablas y figura se puede observar los resultados de los tres grupos de
funciones neuropsicológicas evaluadas con la ENI 2, presentado en percentiles. El espacio sombreado
indica los límites esperados con respecto a la norma general latinoamericana para los grupos etarios.
La figura 1 y la tabla 4 muestran el perfil de habilidades académicas de los diferentes grupos de edad.
Puede observarse claramente que todos los puntos caen por debajo del área sombreada lo que denota
un bajo desempeño en las habilidades de lectura, escritura y aritmética con respecto a la norma.
Variable
Porcentaje
Sexo
Masculino
93%
Femenino
7%
Condición escolar
Repitencia
30%
No repitencia
70%
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0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Precisión
Comprensión
Velocidad
Precisión
Composición narrativa
Velocidad
Conteo
Manejo numérico
Cálculo
Razonamiento lógico-matemático
Perfil de Habilidades Acamicas
6 años 7 años 8 años 9 años 10 años11 años
Lectura
EscrituraAritmética
Figura 1. Perfil Percentil de Habilidades académicas de escolares entre 6 y
11 años con bajo rendimiento escolar. Se muestran las tareas de lectura,
escritura y aritmética con sus sub áreas respectivas. El área sombreada
delimita el perfil esperado para su edad.
Habilidades Acamicas Tareas 6 años 7 años 8 años 9 años 10 años 11 años
Precisión 16 0.001 0.001 0.001 0.001 26
Comprensión 90.4 0.4 0.4 0.1 2
Velocidad0.001 0.001 0.4 0.001 0.001 2
Escritura Precisión 16 0.001 0.001 0.001 0.001 5
Composición narrativa 26 20.4 0.001 0.001 0.4
Velocidad 1 0.1 1.000 1 1 5
Aritmética Conteo 16 5 9 9 26 9
Manejo numérico 16 50.4 0.001 0.4 0.001
Cálculo16 20.4 0.1 0.1 0.1
Razonamiento l-m 9 26 16 9 2 0.4
N ota. La tarea razonamiento l-m se refiere a razonamiento lógico-matemático. La sombra gris remarca los
resultados que estan dentro de los límites esperados de acuerdo a la norma general latinoamericana.
Los resultados por debajo de 25 son considerados como bajos.
Tabla 4
Perfil de Habilidades Académicas por Edad Expr esado en Percentiles.
Grupos de Edad
Lectura
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La tabla 5 presenta los perfiles de funciones cognoscitivas, especificando las tareas que las
componen. Los grupos están distribuidos según su edad y se presentan para cada uno de ellos, el
percentil en donde se ubican. Puede observarse que en general, los niños con bajo rendimiento escolar
presentan un bajo rendimiento en las tareas de habilidades cognitivas
La tabla 6 hace referencia a las funciones ejecutivas, en donde pueden observarse dos tipos
de datos. El primero está relacionado con las funciones ejecutivas y el segundo con el nivel de error
específicamente la perseverancia en el error y la incapacidad para mantener la organización. Los
resultados muestran que todos los grupos etarios tienen un bajo desempeño en todas las tareas. Sin
embargo, los grupos muestran un nivel de error dentro de lo esperado para su edad o más alto lo que
denota dificultades en la flexibilidad cognitiva.
Funciones CognoscitivasTareas 6 años 7 años 8 años 9 años 10 años 11 años
Construcción con Palillos 16 16 2 5 9 0.1
Habilidades gráficas 16 526 16 26 9
Memoria Memoria verbal-auditiva Codificación 0.4 9 1 0.4 0.4 0.001
Memoria visual Codificación 9 9 9 2 26 1
Memoria verbal-auditiva Evocación 0.4 20.001 0.1 0.001 0.001
Memoria visual Evocación 5 1 2 0.001 50.1
Habilidades Perceptuales Percepción táctil 1 16 50 50 63 26
Percepción visual0.1 50 916 63 16
Percepción auditiva 226 2 5 16 9
Lenguaje Repetición 0.001 1 2 0.001 16 16
Expresión 37 37 16 963 0.4
Comprensión 916 916 37 9
Habilidades metalingüísticas 9 0.4 0.001 0.001 0.001 2
Habilidades espaciales 1 0.4 0.001 0.001 0.001 0.001
Habilidades conceptuales 16 16 5 1 5 1
Tabla 5
Perfil de Funciones Cognoscitivas por Edad Expr esado en Percentiles .
Grupos de Edad
Habilidades Construccionales
N ot a. La sombra gris remarca los resultados que estan dentro de los límites esperados de acuerdo a la norma general latinoamericana.
Los resultados por debajo de 25 son considerados como bajos.
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Discusión
En los resultados se observa que la mayor cantidad de niños referidos por bajo rendimiento
escolar son niños de siete y ocho años y cursan el primer grado. Esto puede estar relacionado con que
al momento de calificar los aprendizajes de los niños y definir su rendimiento muchos colegios privados
y escuelas piden que los niños ya sepan leer y escribir al ingreso a la primaria. Aquellos que n no
saben leer ni escribir se encuentran en desventaja porque el currículo nacional base no exige el
aprendizaje de la lectoescritura sino hasta concluir el primer grado de primaria. Además, es durante
esta primera etapa que se hacen evidentes las deficiencias en las funciones cognitivas, y sobre todo
en las funciones ejecutivas ya que la preprimaria, en donde se desarrollan estas habilidades básicas,
no es obligatoria y muchos niños ingresan al primer grado sin la preparación necesaria. Se evidencia
que en la distribución por grados existe una tendencia similar a la matriculación que presenta el
Ministerio de Educación de Guatemala (MINEDUC) en donde hay un decrecimiento de la matriculación
inversamente proporcional al aumento de grado académico.
La capacidad intelectual, sirvió como una variable de control, para definir un perfil cognitivo
homogéneo, pues ante la existencia de deficiencias intelectuales más severas, se espera encontrar
perfiles neurocognitivos con diferencias evidentes. En principio, sólo se tomarían en cuenta los niños y
niñas que presentaran capacidad intelectual promedio o superior. Sin embargo, tuvo que tomarse en
cuenta a niños y niñas con capacidad intelectual inferior (percentil 25) ya que el objetivo es definir el
perfil de los consultantes para construir planes apropiados para ellos. Al hacer una comparación entre
las respuestas de los niños con capacidad intelectual media y superior, contra los niños que
presentaron capacidad intelectual inferior (IV+) no se encontraron diferencias significativas. Razón por
la cual no se hace separación de estos grupos en los resultados presentados.
Se muestra, además, una mayor incidencia de niños sobre niñas en este programa, lo cual
puede estar definido por factores sociales relacionados a la diferencia en las oportunidades educativas
y expectativas de los padres y maestros a favor de los niños. Latinoamérica se caracteriza por tener
Funciones Ejecutivas
6 años 7 años 8 años 9 años 10 años 11 años
FunciónFluidez verbal 9 2 5 2 5 9
Fluidez gráfica 9 5 5 2 2 5
Flexibilidad Cognitiva 26 916 5 5 26
Planificación 9 9 16 90.4 9
Atención 9 9 9 1 1 1
Memoria Operativa 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 0.1
Nivel de error Perseveración 50 63 37 26 91 63
Desorganización 5 16 16 63 0.40.1
N ota. La sombra gris remarca los resultados que estan dentro de los límites esperados de acuerdo a la norma
general latinoamericana. Los resultados por debajo de 25 son considerados como bajos. El nivel de
errores más favorable cuando es mas bajo, aunque entre 25 y 75 es considerado dentro de la norma.
Tabla 6
Perfil de Funciones Ejecutivas por Edad Expresado en Percentiles .
Grupos de Edad
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menos oportunidades de desarrollo si una persona es mujer, vive en contextos de pobreza, y/o
pertenece a una etnia indígena (Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la
Cultura [UNESCO], 2003). Para el año 2013 en Guatemala, la matrícula escolar en primaria fue del 52%
para niños y 48% para las niñas, (INE, 2013). En este sentido, si existen más niños que niñas en el
ambiente escolar, la posibilidad de consulta por bajo rendimiento escolar en las instituciones como
ISIPs, también es mayor para los niños que para las niñas. De Olivera (2004) sostiene que “Las
diferencias de rendimiento están estrechamente ligadas con las desigualdades sociales, las que se
pueden dar a través de la organización institucional, del tipo de interacción, de los métodos
pedagógicos, de las creencias docentes, y a través de los materiales y recursos económicos de la
institución” (en Mathiesen, Castro, Merino, Mora y Navarro, 2013, p. 203)
Por otro lado, inglés, Benavides, Redondo, García Fernández, Ruiz Esteban, Estévez y Huescar
(2009), afirman que las niñas presentan mayor adaptación socioemocional y conducta pro social y
tienen, además, mayor motivación académica.
Ambas posturas pueden dar soporte al por qué existe menos niñas que niños en la consulta
del programa “Plan 24A”. Las niñas tienen menos oportunidades educativas y las que acceden a la
educación tienden a ser más dedicadas, pero si su rendimiento es bajo, dada la expectativa de los
padres y el estereotipo, son propensas a ser retiradas, en lugar de buscar apoyo remedial para ellas.
Los perfiles neurocognitivos muestran un pobre desempeño en las habilidades académicas,
las funciones cognoscitivas y las funciones ejecutivas, indistintamente de la edad o la capacidad
intelectual. El desempeño en las tareas de lectura (precisión, comprensión y velocidad) se encuentran
en el percentil 20, indicando que el 80% de los niños de esa edad se desempeñan mejor que la muestra
evaluada. Cabe resaltar que las tareas de velocidad lectora se muestran en el percentil 0.01 revelando
que la fluidez lectora es una de las competencias que presentan mayor reto. Existe una relación
directamente proporcional entre fluidez y comprensión lectora, que puede verse claramente reflejada
en el bajo rendimiento de ambas tareas. La fluidez está compuesta por la precisión en la lectura y la
velocidad, por lo que la fluidez se considera un proceso superior. De esta cuenta requiere de mayores
recursos atencionales. Cuando la lectura de palabras se automatiza, pueden asignarse estos recursos
a la comprensión de lectura (De Mier, Borzone, y Cupani, 2012). Sin embargo, dicha relación solo explica
una parte de la comprensión ya que existen otros factores que intervienen. Existe una asociación entre
habilidades verbales y comprensión lectora (Canet-Juric, y Urquijo, Richard’s, & Burin, 2009; Demagistri,
Richards, y Canet-Juric, 2014; Ramírez-Benítez, 2014) además de la atención (Sesma, Mahone, Levine,
Eason, y Cutting, 2009) y la fluidez lectora (Swanson y Jerman, 2007).
Los resultados evidencian que, en las habilidades aritméticas, existe un deficiente desempeño
comparado con lo esperado para su edad y grado académico, encontrándose por debajo del percentil
25. De la misma manera, las tareas de escritura muestran una fuerte deficiencia en la habilidad para
copia (precisión) y la velocidad, siendo la tarea de composición narrativa la más comprometida. Los
resultados de las habilidades académicas están íntimamente relacionados con el desempeño en las
habilidades cognoscitivas (que son base para el aprendizaje de la lectura, escritura y la matemática)
pero sobre todo con las funciones ejecutivas, como se menciona más adelante.
Puede observarse en los perfiles de habilidades cognoscitivas que, en el área del lenguaje, los
niños puntean en un percentil inferior a 5 en todas las edades evidenciando así dificultades en la
conciencia fonémica, además de una fuerte deficiencia en las habilidades metalingüísticas que ayudan
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a comprender las unidades estructurales y funcionales del lenguaje. Por otro lado, vemos que la
memoria (función indispensable para el aprendizaje) perfila por debajo del percentil 10. Esto significa
que existen dificultades para la codificación de la información, pero además para la evocación, lo cual
tiene lógica ya que lo que no se almacena, no puede recuperarse. Dentro de las funciones cognitivas,
en el lenguaje específicamente, la conciencia fonológica juega un papel importante en la adquisición
de la lectura (Preilowski, & Matute, 2011). Niños con dificultades en la repetición de fonemas muestran
dificultades en la comprensión de la relación fonema grafema, indispensable para la lectura en
español.
Al observar el perfil de funciones ejecutivas, resalta la deficiencia en el desempeño de tareas
de memoria operativa encontrándose, todos los grupos en un percentil 0.0001, lo que indica una
imposibilidad total para realizar las tareas. El desempeño en tareas de atención está por debajo del
percentil 10 lo que indica para cada grupo de edad, que hay un 90% de escolares que tienen niveles
atencionales mejores. Según la literatura, las funciones ejecutivas en general están relacionadas con
la velocidad y la comprensión lectora, así como con el rendimiento académico en general (St Clair-
Thompson & Gathercole, 2006). Sin embargo, para los procesos lectores, específicamente para la
comprensión, se ha encontrado que la memoria operativa y la fluidez verbal semántica la predicen
significativamente (Filippetti y López, 2016).
Al conjugar los hallazgos en el desempeño de las tareas de memoria operativa
específicamente, el desempeño en las tareas de funciones ejecutivas en general y la atención, puede
entenderse claramente por qué los resultados en procesos de lectura perfilen tan bajo.
Los resultados concuerdan con lo que estudios previos han evidenciado con respecto a la relación
entre funciones cognoscitivas y funciones ejecutivas y el rendimiento académico.
Las habilidades aritméticas y aprendizaje de las matemáticas se han asociado a diferentes funciones
cognitivas. En estudios comparativos entre niños con desarrollo neurotípico y niños con dificultades en
el aprendizaje de las matemáticas se ha encontrado que las habilidades espaciales, la memoria
semántica en su fase de evocación, las habilidades lingüísticas, perceptuales y atencionales están
relacionadas con el desempeño en tareas aritméticas. (Rosselli, Ardila, & Matute, 2010; APA, 2003; Geary
& Hoard, 2001).
Las funciones ejecutivas, como en la lectura, en las habilidades aritméticas también juegan un papel
determinante. Bull & Scerif (2001) han reportado problemas de inhibición en niños con déficit en el
aprendizaje de la matemática. En consecuencia, la memoria operativa se encuentra aminorada por la
incapacidad de inhibir información irrelevante (Geary y Hoard, 2005).
Se ha propuesto además que la competencia en habilidades matemáticas y de lectura en la
primaria está determinada por la memoria operativa y otras funciones ejecutivas en preescolares y
que, aunque la edad no influye en la fuerza de la correlación entre funciones ejecutivas complejas y
logros académicos en lenguaje y matemática (Best et al., 2011).
A pesar de que los niños evaluados no han sido diagnosticados con trastornos específicos del
aprendizaje, sus perfiles cognitivos evidencian una estrecha relación entre el pobre desempeño en
funciones ejecutivas y habilidades cognitivas y sus habilidades académicas. Los estudios de niños con
discapacidades de aprendizaje también han apoyado la idea de una relación sólida entre la memoria
de trabajo y el rendimiento escolar. Los niños con bajo progreso académico han mostrado deficiencias
en las tareas de la memoria central ejecutiva o de la memoria espacial visual, lo que sugiere un vínculo
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estrecho entre las habilidades de la memoria operativa y el logro del currículo (Gathercole & Pickering,
2000).
El rendimiento escolar de los niños está determinado por su desempeño en las materias que
implican habilidades académicas de lectura escritura y aritmética. En Guatemala, además del
contenido específico de estas, también se toma en cuenta el comportamiento, la asistencia, entrega
de tareas, puntualidad: en resumen, todo el comportamiento escolar del niño. Sin embargo, al evaluar
sus habilidades de lectura, escritura y aritmética puede notarse que los otros factores que dictan la
calificación, no influyen en ese rendimiento escolar. En general, estas habilidades académicas están
determinadas por diferentes funciones cognitivas y las funciones ejecutivas que se evidencian en los
resultados obtenidos. Ese rendimiento global está relacionado con la memoria de trabajo, la inhibición
y la flexibilidad cognitiva y ejecutivo central. (St Clair-Thompson y Gathercole 2006; Bull et al., 2008).
Conclusión
En conclusión, los perfiles de habilidades académicas son el reflejo del bajo funcionamiento
de las habilidades cognitivas que revelan un pobre desempeño cognitivo general. Además, las
funciones ejecutivas que son determinantes en el rendimiento escolar general y en tareas académicas
(lectura y matemática) específicamente, también presentan un perfil pobre, sobre todo la memoria
operativa que ha sido ampliamente estudiada y ligada a procesos de aprendizaje de lectura y
matemática específicamente. El bajo rendimiento académico que presentan los niños evaluados está
más relacionado con un perfil neurocognitivo deficiente que con su capacidad intelectual.
Referencias
American Psychiatric Association. (2003). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (text
rev.). Washington, DC: Author
Arán Filippetti, V., & López, M. B. (2016). Predictores de la Comprensión Lectora en Niños y
Adolescentes: El papel de la Edad, el Sexo y las Funciones Ejecutivas.
Best, J. R., Miller, P. H., & Naglieri, J. A. (2011). Relations between Executive Function and Academic
Achievement from Ages 5 to 17 in a Large, Representative National Sample. Learning and
Individual Differences, 21(4), 327-336. http://doi.org/10.1016/j.lindif.2011.01.007
Bing, E. (1963). Effects of child-rearing practices on development of differential cognitive abilities. Child
development, vol. 34, n. 3, 631-648
Bull, R., Espy, K. A., & Wiebe, S. A. (2008). Short-Term Memory, Working Memory, and Executive
Functioning in Preschoolers: Longitudinal Predictors of Mathematical Achievement at Age 7
Years.
Bull, R., & Scerif, G. (2001). Executive Functioning as a Predictor of Children’s Mathematics Ability:
Inhibition, Switching, and Working Memory. Developmental Neuropsychology, 19(3), 273-293.
http://doi.org/10.1207/S15326942DN1903_3
Bull, R., Espy, K. A., & Wiebe, S. A. (2008a). Short-Term Memory, Working Memory, and Executive
Functioning in Preschoolers: Longitudinal Predictors of Mathematical Achievement at Age 7
Years. Developmental neuropsychology, 33(3), 205-228.
25
No.2 Enero-Diciembre 2019
ISSN 2958-1648
Psicogt.org/index.php/riec
Escuela de Ciencias
Psicológicas de la Universidad
de San Carlos de Guatemala
https://doi.org/10.57247/riec.vi2.51
http://doi.org/10.1080/87565640801982312
Bull, R., Espy, K. A., & Wiebe, S. A. (2008b). Short-Term Memory, Working Memory, and Executive
Functioning in Preschoolers: Longitudinal Predictors of Mathematical Achievement at Age 7
Years.
Cowan, N. (1998). The Development of Memory in Childhood. Psychology Press.
Canet-Juric, L., & Urquijo, S., Richard’s, M. M, & Burin, D. (2009). Predictores cognitivos de niveles de
comprensión lectora mediante análisis discriminante. International Journal of
Canet-Juric, L., Burin, D., Andrés, M. L., & Urquijo, S. (2013). Perfil cognitivo de niños con rendimientos
bajos en comprensión lectora. Anales de psicología, 29, 996-1005.
De Mier, M. V., Borzone, A. M., & Cupani, M. (2012). La fluidez lectora en los primeros grados: relación
entre habilidades de decodificación, características textuales y comprensión. Un estudio piloto
con niños hablantes de español. Neuropsicologia Latinoamericana, 4(1).
De Oliveira, M. L. (2004). Las diferencias de género y color en las escuelas de Brasil: Los maestros y la
evaluación de los alumnos. En: Winkler, D.R. y Cueto, S. (Eds.), Etnicidad, Raza, Género y
Educación en América Latina (pp. 373-391). Washington, DC: PREAL.
Gathercole, S. E., & Pickering, S. J. (2000a). Working memory deficits in children with low achievements
in the national curriculum at 7 years of age. British Journal of Educational Psychology, 70(2), 177-
194.
Gathercole, S. E., & Pickering, S. J. (2000b). Assessment of working memory in six-and seven-year-old
children. Journal of educational psychology, 92(2), 377
Gathercole, S. E., Alloway, T. P., Willis, C., & Adams, A. M. (2006). Working memory in children with
reading disabilities. Journal of experimental child psychology, 93(3), 265-281.
Gathercole, S. E., Pickering, S. J., Knight, C., & Stegmann, Z. (2004). Working memory skills and
educational attainment: Evidence from national curriculum assessments at 7 and 14 years of
age. Applied Cognitive Psychology: The Official Journal of the Society for Applied Research in
Memory and Cognition, 18(1), 1-16.
Geary, D. C., & Hoard, M. K. (2001). Numerical and arithmetical deficits in learning-disabled children:
Relation to dyscalculia and dyslexia. Aphasiology, 15, 635-647.
Geary, D. C., & Hoard, M. K. (2005). Learning disabilities in arithmetic and mathematics: Theoretical and
empirical perspectives. En J. I. D. Campbell (Ed.), Handbook of mathematical cognition (pp. 253-
267). New York: Psychology Press.
Herrera, M.O., Mathiesen, M.E., Morales, M., Proust, P. y Vergara, M. (2006). Actitud del adulto a cargo de
la sala cuna hacia el género y su relación con la calidad del ambiente educativo. Estudios
Pedagógicos, vol. 32, n. 1, 7-19.
Inglés, C., Benavides, G., Redondo, J., García-Fernández, J., Ruiz-Esteban, C., Estévez, C. y Huescar, E.
(2009). Conducta prosocial y rendimiento académico en estudiantes españoles de Educación
Secundaria Obligatoria. Anales de psicología, vol. 25, n. 1., 93-101.
Mathiesen, M. E., Merino, J.M., Castro, G., Mora, O. y Navarro, G. (2011). Adaptación socioemocional en
escolares: evaluación de un instrumento nuevo en la provincia de Concepción. Estudios
Pedagógicos, vol. 37, n. 2, 61-75.
26
No.2 Enero-Diciembre 2019
ISSN 2958-1648
Psicogt.org/index.php/riec
Escuela de Ciencias
Psicológicas de la Universidad
de San Carlos de Guatemala
https://doi.org/10.57247/riec.vi2.51
Mathiesen, M., & Castro Yánez, G., & Merino, J., & Mora Mardones, O., & Navarro Saldaña, G. (2013).
Diferencias en el desarrollo cognitivo y socioemocional según sexo. Estudios Pedagógicos, XXXIX
(2), 199-211.
Morales, M., Mathiesen De G., M.E. y Navarro, G. (2008). Diferencia entre el desarrollo de niños y el
desarrollo de niñas que asisten a primer ciclo de educación parvularia en la provincia de
Concepción. ¿Las niñas se desarrollan igual que los niños? Investigaciones en Educación, vol. 8, n.
1, 85-100.
Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. (2003). Gender and
education for all: The leap to equality. Paris: UNESCO
Preilowski, B., & Matute, E. (2011). Diagnóstico neuropsicológico y terapia del trastorno de lectura-
escritura (dislexia del desarrollo). Revista Neuropsicología, Neuropsiquiatría y Neurociencias, 11(1),
95-122.
Programa de Promoción de la Reforma Educativa en América Latina y el Caribe (2004). Etnicidad, Raza,
Género y Educación en América Latina. Santiago: PREAL
Psychological Research, 2, 99-111.
Ramírez-Benítez, Y. (2014). Predictores neuropsicológicos de las habilidades académicas. Cuadernos
de Neuropsicología, 8, 155-170
Raven, J. C. (2003). Test de Matrices Progresivas. Buenos Aires: Editorial Paidós.
Rosselli, M., Ardila, A., & Matute, E. (2010). Trastornos del cálculo y otros aprendizajes. Neuropsicología
del desarrollo infantil. México: Manual Moderno.
Sesma, H. W., Mahone, E. M., Levine, T., Eason, S. H., & Cutting, L. E. (2009). The contribution of executive
skills to reading comprehension. Child Neuropsychology, 15, 232246.
http://dx.doi.org/10.1080/09297040802220029
Spearman, C. (1946). THEORY OF GENERAL FACTOR 1. British Journal of Psychology. General
Section, 36(3), 117-131.
St Clair-Thompson, H. L., & Gathercole, S. E. (2006). Executive functions and achievements in school:
Shifting, updating, inhibition, and working memory. The Quarterly Journal of Experimental
Psychology, 59(4), 745-759. http://doi.org/10.1080/17470210500162854
Swanson, H. L., & Jerman, O. (2007). The influence of working memory on reading growth in subgroups
of children with reading disabilities. Journal of experimental child psychology, 96, 249-283.
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