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Macarena Sol Quiroga, Celia Renata Rosemberg, Florencia Alam
Introducción: El vocabulario es un aspecto central en el desarrollo cognitivo y lingüístico de los niños, además de estar relacionado con la alfabetización y el éxito académico. Investigaciones recientes han observado diferencias en el conocimiento del vocabulario en función de las circunstancias socioeconómicas en las que viven los niños. Objetivos. El objetivo de este trabajo es identificar eventuales diferencias en la comprensión del vocabulario en niños de cuatro años de dos grupos socioeconómicos distintos. Metodología. Se evaluaron 30 niños (16 varones y 13 mujeres) que residen en circunstancias socioeconómicas vulneradas, y 38 niños (17 varones y 21 mujeres) que residen en circunstancias no vulneradas. Se utilizó una adaptación de la Computerised Comprehension Task; los estímulos estuvieron conformados por sustantivos, adjetivos y verbos, de dificultad fácil, moderada y difícil. Se realizó una regresión logística multinivel para evaluar el impacto de la clase de palabra y las circunstancias socioeconómicas del hogar en la precisión de la respuesta, y una regresión lineal multinivel para evaluar el impacto de esas variables independientes en el tiempo de respuesta. Resultados: Los resultados preliminares indican que los niños reconocieron significativamente más sustantivos que adjetivos y verbos, y que los niños que viven en circunstancias socioeconómicas no vulneradas mostraron una mayor precisión en sus respuestas. En cuanto al tiempo de respuesta; los sustantivos fueron reconocidos más rápido que los verbos y que los adjetivos; no hubo diferencias significativas en los tiempos de respuesta en función de la condición de vulnerabilidad del hogar del niño. Discusión. El hecho de que la precisión de la respuesta y el tiempo de reacción tuvieran perfiles distintos aporta evidencia que indica que el conocimiento de las palabras constituye un fenómeno gradual: entre las respuestas correctas, aquellas representaciones más estables y definidas darían lugar a latencias más cortas. Se ampliará este análisis con diferentes modelos para las distintas clases de palabras.
