SARA (Self-Applied Reading Assessment): una experiencia de éxito de Fondocyt

Abstract

La República Dominicana enfrenta una crisis lectora severa: el 79% de sus estudiantes no alcanza el nivel mínimo de comprensión en PISA 2018 y no se cuenta con herramientas de evaluación normadas y culturalmente adaptadas que cubran los componentes esenciales de la lectura. Se desarrolló SARA, una aplicación para tablet que administra ECLEC —batería basada en los modelos Simple View of Reading y Doble Ruta que abarca desde el reconocimiento de letras hasta la comprensión lectora— y puntúa respuestas orales mediante modelos de IA (CNN, Wav2Vec2, XGBoost). Se aplicó a 1,861 estudiantes de 2.º a 6.º grado de 34 escuelas públicas y privadas de Santo Domingo, con doble calificación humana independiente como referencia. Los subtests de decodificación mostraron consistencia interna buena a excelente (α = .86–.97); los modelos de ecuaciones estructurales confirmaron validez de constructo al replicar el desplazamiento evolutivo del factor de decodificación al de comprensión oral predicho teóricamente (β decodificación = .70 en 2.º a .16 en 6.º). La precisión de la IA osciló entre 73.9% y 96.2%, en el rango del 85.5% de acuerdo interjueces humanos. SARA constituye la primera herramienta de evaluación lectora basada en reconocimiento de voz validada en español y normada en un contexto latinoamericano de bajos recursos, con normas diferenciadas por grado y sistema escolar que permiten una interpretación cuantitativa del desempeño lector.