Dyslexia in Higher Education:

Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing skills, and Metacognition Wim Tops

Promotor: Prof. Dr. Marc Brysbaert Proefschrift ingediend tot het behalen van de academische graad van Doctor in de Psychologie 2012

Contents

i

Contents

ix

Acknowledgements Chapter 1: Introduction • • • • • • • • •

Definitie van dyslexie 3 Prevalentie van dyslexie in het hoger onderwijs 5 Verklaringstheorieën van dyslexie 7 Neurobiologie van dyslexie 11 Erfelijkheid 14 Doelstellingen van dit onderzoeksproject 15 Huidig onderzoeksproject 19 Opbouw van het proefschrift 27 Referenties 32

Chapter 2: Cognitive profile of students who enter higher education with an indication of dyslexia • Introduction 43 »» The cognitive profile of students with dyslexia in higher education: Evidence from English 44 »» Factors that may prevent generalization to other languages 47 »» The cognitive profile of students with dyslexia in higher education: Evidence from non-English speaking countries 48 »» A new study 49 • Method 50 »» Participants 50 »» Cognitive measures and tests administered 52 -- Literacy 55 -- Processing skills 57 -- Phonological Skills 57 -- General Intelligence 57 -- Memory 58 -- Auditory perception 59 »» Procedure 59 • Results 60 • Discussion 65 • References 69

Contents

iii

iv

Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

Chapter 3: Identifying Students with Dyslexia in Higher Education • Introduction 77 • Method 80 »» Participants 80 »» Tests 82 »» Procedure 84 • Results 85 »» Differences in test scores between students with dyslexia and controls 85 »» Postdictive analysis to discriminate students with dyslexia from normal reader 86 »» Predictive model to discriminate students with dyslexia from normal reader 87 »» Prediction equation 91 • Discussion 91 • References 95

Chapter 4: Spelling in Dutch adolescents with dyslexia: Errors and modes of assessment • Introduction 103 • Method 107 »» Participants 107 »» Instruments 108 »» Procedure 110 • Results 111 • Discussion 116 • References 119 v Chapter 5: Beyond spelling: The writing skills of students with dyslexia in higher education • Introduction 127 • Method 131 »» Participants 131 »» Instruments 132 »» Procedure 132 • Results 134 • Discussion 139 • References 141

Contents

vi


Chapter 6: Academic metacognition in high functioning students with dyslexia • Introduction 147 • Method 149 »» Participants 149 »» Instruments 149 »» Procedure 152 »» Signal detection theory 153 • Results 154 »» Preliminary comparisons of intelligence, reading, and spelling 154 »» Metacognition 155 -- Metacognitive knowledge. 155 -- Metacognitive experiences. 156 -- Metacognitive skills. 159 »» Metacognition and academic outcome 161 • Discussion 163 • References 166 Chapter 7: General discussion • • • • •

Cognitief profiel van studenten met dyslexie in het hoger onderwijs 173 Diagnose van studenten met dyslexie 177 Schrijfvaardigheid van studenten met dyslexie 180 Metacognitief profiel van studenten met dyslexie 184 Bijzondere maatregelen en examenfaciliteiten voor studenten met dyslexie 186 • Aanpak en begeleiding van studenten met dyslexie 189 • Vervolgonderzoek 192 • Referenties 194 vii Dutch summary

203

Contents

Acknowledgements

Een proefschrift schrijven doe je nooit alleen. Iemand geeft je de kans als onderzoeker, studenten zijn bereid om aan jouw onderzoek mee te werken, je schrijft artikels samen met anderen, je krijgt feedback van collega’s, … tot het proefschrift zoals het hier vandaag voorligt een feit is. Daarom wil ik op deze plaats enkele bijzondere mensen bedanken die me met raad en daad hebben bijgestaan. Dit proefschrift steunt op de onderzoeksresultaten van 200 eerste bachelorstudenten die allen een flink aantal uren van hun tijd hebben vrijgemaakt om aan dit onderzoek mee te doen. In de eerste plaats wil ik hen dan ook van harte bedanken. Zij waren de drijvende kracht achter dit onderzoek. Heel goede herinneringen houd ik over aan de persoonlijke contacten met de studenten. Hun enthousiasme en hun interesse in dit onderzoek waren een enorme stimulans om door te gaan. Dankjewel ook aan Valérie Van Hees en Charlotte De Lange van vzw Cursief, de dienst voor studenten met een functiebeperking. Dankzij hun inspanningen hebben we voldoende studenten bereid gevonden om deel te nemen. Speciaal dankjewel aan Valérie. Je enthousiasme, je bruisende ideeën en je luisterend oor zijn heel belangrijk geweest voor het succes van mijn onderzoek. Verder wil ik Marc Brysbaert bedanken, mijn promotor. De weg naar deze promotie was er een met hobbels en scherpe bochten maar uiteindelijk is de finish bereikt. Jij maakte van mij een onderzoeker. Ook het vak van artikels schrijven heb ik van jou geleerd. Jouw vlotte pen en je kennis van de literatuur over alle aspecten van de psychologie zijn onovertroffen. Vaak was jouw mentale database nog sneller en beter dan Web of Science. Tegelijk gaf je me de vrijheid om eigen onderzoekspistes te ontwikkelen. Ik hoop dan ook dat onze samenwerking niet ophoudt bij het einde van dit proefschrift. Mijn collega Maaike wil ik ook speciaal bedanken. Als een goed afgestelde tandem zijn we samen door dit project gefietst. Soms moeizaam bergop, dan weer in volle vaart bergaf. Steeds heb ik van jou steun en vriendschap mogen ervaren. Dank voor de fijne samenwerking en veel succes met het afronden van je proefschrift. Ook mijn collega’s Lise, Michaël en Jan wil ik bedanken voor hun aangenaam gezelschap, voor hun waardevolle inhoudelijke suggesties en voor de ondersteuning bij het programmeren van experimenten of het verwerken van de data. Joke wil ik bedanken voor haar harde werk en de ondersteuning tijdens de testafnames. De vakgroep Experimentele Psychologie vormde met zijn speciale onderzoekscultuur een bijzonder uitdagende en inspirerende werkplek. Ik dank alle (ex-)collega’s en (ex-) studenten voor de interessante conversaties, voor de logistieke ondersteuning alsook voor de leuke koffiepauzes en lunchbreaks. Tijdens de voorbije twee jaar hebben de drie leden van mijn doctoraatsbegeleidingscommissie mijn onderzoek van nabij opgevolgd en bijgestuurd. Wim Fias wil ik bedanken voor zijn kritische vragen tijdens de bijeenkomsten. Hij stimuleerde me om steeds het beste uit mijn onderzoek te halen. Peter Mariën wil ik bedanken voor zijn waardevolle Acknowledgements

xi

feedback en voor zijn oprecht gevoel van interesse en betrokkenheid. Zijn persoonlijke aanpak, enthousiasme en aanmoedigingen hebben er zeker toe bijgedragen om dit proefschrift tot een goed einde te brengen. Hem wil ook speciaal bedanken om in de doctoraatsexamencommissie te zetelen. Roelien Bastiaanse kwam elk jaar speciaal uit Groningen om mijn vorderingen te evalueren. Haar aanwezigheid, optimisme en waardevolle suggesties waren voor mij steeds een bron van energie en een stimulans om verder te blijven doen. Een speciale dankjewel voor Annemie Desoete, omdat je je steeds zo belangeloos voor mij hebt ingezet en steeds in mij hebt geloofd. Ik kon steeds bij je terecht. Was er een probleem, dan gooide jij direct je agenda om om mij een helpende hand te bieden. Bedankt ook om te zetelen in de doctoraatsexamencommissie. Ook Prof. dr. Martin Valcke wil ik bedanken om zijn tijd en expertise ter beschikking te stellen en zitting te nemen in de doctoraatsexamencommissie. Tot slot wil ik nog een aantal mensen bedanken die veel voor mij hebben betekend tijdens mijn doctoraat. Mijn vrienden en vriendinnen wil ik bedanken voor hun steun, begrip, de leuke etentjes en hun bereidheid om steeds naar mijn doctoraatsavonturen te luisteren. Jullie zijn ieder op je eigen manier voor mij een rots in de branding. Lieve Bosmans wil ik bedanken voor haar collegialiteit en haar luisterend oor als het weer eens niet liep met het onderzoek of het schrijven. Tijs, Liesbeth en Bren, bedankt voor het verbeteren van mijn teksten. Dank ook aan Geert voor het verzorgen van de lay-out. Een speciale dankjewel is zeker op zijn plaats voor HannaH, mijn hospita uit Groningen, voor haar belangeloze inzet en steun. Zonder die bijzondere ontmoeting en haar uitzonderlijke gastvrijheid was ik nooit in Groningen beland en zou ik vandaag niet staan waar ik nu sta. Zonder het te beseffen heeft zij een heel groot aandeel gehad in het verloop van mijn loopbaan.

xii

Mijn ouders, mijn zus, en de rest van de familie wil ik van harte bedanken voor alle steun en zorg die ik altijd van hen heb gekregen. Ik zeg het misschien niet altijd met zoveel woorden, maar ik ben jullie ontzettend dankbaar voor alles. Jullie stonden altijd klaar om te helpen, te koken, op de kinderen te passen, … Zonder jullie had ik dit nooit klaargespeeld. Katleen, Nette en Flor, mijn allerliefste schatten, jullie optimisme is grenzeloos, net als jullie vertrouwen in mij. Jullie steun gaf me moed om door te zetten. Samen hebben we één promotie, twee opleidingen en een verbouwing doorstaan. Hopelijk breken nu iets rustiger tijden aan met meer tijd voor elkaar.


Chapter 1

Introduction

Hoewel vlot lezen en schrijven voor een groot aantal volwassenen vanzelfsprekend zijn, is het voor mensen met dyslexie vaak een bron van negatieve ervaringen en frustraties. Het zijn nochtans belangrijke vaardigheden die nodig zijn om op een succesvolle manier verder te studeren of een loopbaan uit te bouwen (Gerber, 2009; Leather, Hogh, Seiss, & Everatt, 2011; McLoughlin, Leather, & Springer, 2002; Snowling, 2000). Voor een grote meerderheid van mensen met dyslexie blijven de gevolgen niet beperkt tot het basis- en het secundair onderwijs, maar blijven ze voelbaar tot op volwassen leeftijd.

Def initie van dyslexie Dyslexie is een leerstoornis (net zoals dyscalculie) die thuishoort onder de noemer ontwikkelingsstoornissen. De wetenschappelijke opvattingen over wat dyslexie al dan niet is, blijven vandaag de dag nog steeds het onderwerp van een levendig debat. Het blijft dan ook moeilijk om een eenduidige definitie voor dyslexie te geven. Sinds het begin van het dyslexieonderzoek bestaat een paradox. Enerzijds is er een groep van mensen met duidelijk aantoonbare leesen/of spellingproblemen die niet kunnen worden toegeschreven aan externe problemen zoals socio-economische status, culturele achtergrond, of een visuele handicap. Anderzijds is er nog steeds geen eenduidige en objectief waarneembare oorzaak van dyslexie vastgesteld. Hoewel een specifieke cognitieve of neurobiologische oorzaak dus inherent lijkt aan het begrip ‘dyslexie’, bestaat er nog steeds geen consensus over de precieze oorzaak van dyslexie1 (Habib, 2000; Ghesquière, Boets, Gadeyne, & Vandewalle, 2011). Als gevolg van deze paradox onderscheiden we verschillende soorten definities van dyslexie: verklarende, beschrijvende en handelingsgerichte definities. In de klinische praktijk overlappen deze definities elkaar vaak. Zo kan de verklaring van beschrijvende kenmerken als spierpijn, koorts en hoofdpijn het griepvirus zijn. De handelingsgerichte definitie gaat dan over het bestrijden van het virus door te rusten of virusremmers te geven. In de verklarende definitie van dyslexie wordt de onderliggende oorzaak gezocht voor de ernstige beperking in het vlot leren lezen en/of spellen. Een voorbeeld van een verklarende definitie is één waarbij dyslexie wordt toegeschreven aan een tekort in de fonologische vaardigheden (o.a. Snowling, 2000; Van der Leij, 1998). In een beschrijvende definitie zal men dyslexie echter proberen te beschrijven aan de hand van uiterlijk waarneembare kenmerken. In 2005 formuleerde de Stichting Leerproblemen (nu het Netwerk Leerproblemen Vlaanderen) een visietekst over de diagnose van dyslexie die wordt gedragen door alle Vlaamse universiteiten. Het Netwerk Leerproblemen Vlaanderen sluit daarmee aan bij de verklarende definitie van dyslexie zoals opgesteld door de Stichting Dyslexie Nederland (Kleijnen et al., 2008, p. 11): D yslexie is een stoornis die gekenmerkt wordt door een hardnekkig probleem met het aanleren en het accuraat en/of vlot toepassen van het lezen en/of het spellen op woordniveau.

Er bestaan verschillende theorieën over de oorzaken van dyslexie. Momenteel is nog onduidelijk in hoeverre ze elkaar uitsluiten dan wel aanvullen (waarbij we aannemen dat dyslexie misschien meerdere oorzaken kan hebben).

1

Chapter 1 | Introduction

3

In Vlaanderen is er een consensus om op een beschrijvende manier (niet op een verklarende manier) over dyslexie te spreken (Desoete, Andries, & Ghesquière, 2009). Zowel bij kinderen als bij volwassenen met leesen/of spellingproblemen moet er voldaan zijn aan drie criteria alvorens van dyslexie te kunnen spreken (Kleijnen et al., 2008): 1. Er moet sprake zijn van een klinische score (≤ pc 10) op het gebied van het lezen en/of spellen (achterstandscriterium). Dit betekent dat studenten met dyslexie in vergelijking met een relevante referentiegroep (van leeftijds- en opleidingsgenoten) bij de zwakste 10 % presteren op valide, betrouwbare en voor het hoger onderwijs genormeerde leesen/of spellingtoetsen. 2. Het moet gaan om een onderpresteren dat niet helemaal te verklaren is vanuit een zintuiglijke problematiek, slecht onderwijs of andere ontwikkelings- of gedragsstoornissen (mild exclusiecriterium). Uiteraard kunnen personen met dyslexie ook bijkomende stoornissen hebben. In dat geval spreekt men van comorbiditeit of een dubbeldiagnose. Het exclusiecriterium impliceert dat het bijkomende probleem of de bijkomende stoornis de zwakke leesen spellingprestaties niet volledig kan verklaren. Vroeger sprak men in deze context ook wel van het discrepantiecriterium. Dyslexie werd dan vaak gedefinieerd als het verschil tussen de reële leesen spellingprestaties enerzijds en de verwachte leesen spellingprestaties op basis van de intellectuele mogelijkheden van een individu anderzijds. Onderzoek heeft echter aangetoond dat intelligentie geen al te goede maat blijkt te zijn om schools succes te voorspellen (Stanovich, 1996). Bovendien stelden Stanovich en Siegel (1994) vast dat de zwakke leesprestaties van kinderen met een laag IQ (TIQ < 85) vergelijkbaar zijn met die van kinderen met een leeftijdsadequaat IQ (TIQ > 85) en dat beide teruggaan op eenzelfde probleem met de fonologische verwerking. Hoewel er vandaag de dag meer stemmen opgaan om een zwak cognitief functioneren niet per definitie als een exclusiecriterium voor dyslexie te beschouwen, bestaat hierover internationaal nog geen consensus (voor een overzicht, zie Swanson en Hsieh, 2009).

4

3. Tenslotte verwijst het didactisch resistentiecriterium of het hardnekkigheidscriterium (gebrek aan ‘Response to Instruction’ of RTI) naar het feit dat de moeilijkheden op het vlak van lezen en/of spellen hardnekkig zijn ondanks degelijk onderwijs en extra remediëring (Haager, Klinger & Vaughn, 2007; Vaughn & Fuchs, 2003). Ondanks adequate instructie en taakspecifieke remediëring blijven de leesen/of spellingproblemen bestaan. De instructie en remediëring kunnen we op drie niveaus definiëren. Het eerste niveau is het niveau van de instructie en oefening in de klas. Er wordt nagegaan of die optimaal is verlopen en met de juiste intentie, expertise en inzet van de leerkracht gebeurde. Op het tweede niveau onderzoekt men of de handelingscyclus van signaleren, problemen analyseren en aanpassing van de methodiek ten aanzien van kinderen met leesen spellingproblemen, zorgvuldig is toegepast. Ten derde gaat men na of gerichte individuele remediërende leerhulp werd toegevoegd gedurende een voldoende lange periode. Er kan slechts sprake zijn van dyslexie wanneer aan al deze voorwaarden is voldaan (Kavale & Spaulding, 2008).


Prevalentie van dyslexie in het hoger onderwijs Mede dankzij een betere onderkenning van het probleem en een betere begeleiding van leerlingen met dyslexie in het basis- en het secundair onderwijs, is een vlottere doorstroming van studenten met dyslexie naar het hoger onderwijs mogelijk (Hatcher, Snowling, & Griffiths, 2002). Bovendien moet worden opgemerkt dat het Belgische onderwijssysteem substantieel verschilt van bijvoorbeeld het Angelsaksische onderwijsmodel. In Engelstalige landen worden strenge toelatingsvoorwaarden gesteld aan studenten (Nasser & Naimi, 2010). Toegang tot het hoger onderwijs is er onderworpen aan selectiecriteria gebaseerd op veeleisende vaardigheidsproeven waarbij leesen spellingvaardigheden een belangrijke rol spelen. Eenmaal een student wordt toegelaten, engageert de hogeschool of universiteit zich om de student in de gekozen studierichting te laten slagen. Dit wordt het master-apprenticemodel genoemd. In België zijn er echter geen specifieke toelatingsvoorwaarden voor het hoger onderwijs, behalve dat je een diploma secundair onderwijs (algemeen secundair onderwijs of technisch secundair onderwijs) moet hebben. Enkel voor de studies geneeskunde en tandheelkunde moet een student slagen voor een bijkomende toelatingsproef. Bijgevolg starten er in ons land meer studenten aan een opleiding in het hoger onderwijs maar liggen de slaagcijfers er ook een stuk lager. Het eerste jaar wordt vaak beschouwd als een selectiejaar waarbij maar ongeveer 50 % van de studenten slaagt. Mede dankzij de betere begeleiding en de soepele toegangsvoorwaarden beginnen meer studenten met dyslexie aan een studie in het hoger onderwijs. Volgens een rapport van de Vlaamse Onderwijsraad (2006) zouden ongeveer 4000 studenten met een leerstoornis hoger onderwijs volgen. Dit komt overeen met 2 tot 3 % van de studentenpopulatie in het hoger onderwijs. Dit cijfer is gebaseerd op een schatting uitgevoerd op basis van Engels en Nederlands onderzoek. In tegenstelling tot Engeland en Nederland ontbreken in België precieze statistieken met de exacte aantallen studenten met dyslexie. Hoewel hogescholen en universiteiten het aantal studenten met een leerstoornis elk jaar ontegensprekelijk zien stijgen, hebben we geen duidelijk zicht op hoe groot die groei momenteel precies is. Sinds het academiejaar 2008-2009 registreert de Arteveldehogeschool in Gent het aantal studenten met dyslexie nauwkeurig. De Arteveldehogeschool is een instelling voor hoger onderwijs met een ruim aanbod aan professionele bacheloropleidingen zoals management, onderwijs en zorg. Momenteel zijn er 11.350 studenten. Van dat aantal zijn 229 studenten ofwel 2 % bekend met dyslexie. Vier jaar geleden hadden slechts 51 studenten met dyslexie (ofwel 0,6 %) zich bekend gemaakt. Dit betekent een stijging van 1,4 % op vier jaar tijd. Hoewel deze cijfers niet veralgemeend mogen worden voor het hoger onderwijs in Vlaanderen, objectiveren ze wel de toename van het aantal studenten met dyslexie in het hoger onderwijs. Momenteel onderneemt de overheid een aantal initiatieven om meer zicht te krijgen op het aantal studenten met functiebeperkingen in het hoger onderwijs. Er zullen echter altijd een (misschien wel aanzienlijk) aantal studenten zijn die hun leerstoornis of andere functiebeperkingen niet kenbaar wensen te maken uit vrees dat dit hun slaagkansen negatief beïnvloedt. Chapter 1 | Introduction

5

Ondanks de toename van studenten met dyslexie in het hoger onderwijs neemt men aan dat het aantal personen met een leerstoornis op zich niet stijgt. Toch blijkt de vraag hoe vaak dyslexie voorkomt, niet zo eenvoudig te beantwoorden. Er bestaan verschillende definities die elk een eigen klemtoon leggen (vb. op cognitief, gedragsmatig of neurologisch vlak). Hierdoor vindt men ook verschillen in de prevalentiecijfers. De cijfers verschillen bovendien van taal tot taal. De manier waarop een schrijfsysteem de gesproken taal weergeeft, blijkt immers een belangrijke variabele te zijn bij het gemak waarmee men leert lezen. Het is geweten dat dyslexie een minder groot probleem is in talen met een duidelijke overeenkomst tussen de letters en de uitspraak. In talen met een minder duidelijke overeenkomst tussen klanken (fonemen) en tekens (grafemen) komt dyslexie meer voor (Ziegler & Goswami, 2005). In Spanje is er sprake van een prevalentie van 3,2 % ( Jimenez, Guzman, Rodrıguez, & Artiles, 2009). In Engelstalige gebieden varieert dit cijfer van 5 tot 10 % (Shaywitz, 1998), tot zelfs 17 % (Beier et al., 2003). Het Engels, in tegenstelling tot het Spaans, is een orthografisch inconsistente taal (er zijn grote verschillen in de uitspraak van de letters; vb. though versus tough). Het Nederlands ligt tussen de twee extremen in (je zegt ‘s’ ‘a’ ‘p’ bij het woord sap, maar ‘b’ ‘a’ ‘t’ bij het woord bad, en je hebt woorden als gevel en geval, bedrag en bedrand, papier en paren). De Nederlandse prevalentiecijfers voor dyslexie liggen lager dan die voor het Engels maar hoger dan die voor het Italiaans of het Spaans, met schattingen van 2 à 10 % (Gersons-Wolfensberger & Ruijssenaars, 1997). Over het algemeen worden meer jongens dan meisjes met dyslexie gediagnosticeerd. De verhouding ligt ergens tussen 1,2 tot 1,6 op 1 (voor een overzicht, zie Jimenez et al., 2011). Dit betekent dat nagenoeg 60 % van de personen met dyslexie mannen zijn. Er is echter een blijvende discussie of het hier om een echt geslachtsverschil gaat dan wel om het feit dat jongens vlugger gediagnosticeerd worden omdat ze sneller in contact komen met hulpverlening dan meisjes (Shaywitz, Shaywitz, & Fletcher, 1990).

Comorbiditeit 6

Een belangrijke groep van personen met dyslexie heeft bijkomende stoornissen (Ho, Chan, Leung, Lee, & Tsang, 2005). Dyslexie komt vaak samen voor met dyscalculie, ADHD en DCD. De meest voorkomende dubbeldiagnose is die van dyslexie en dyscalculie (Landerl & Moll, 2009; Light & Defries, 1995). Er is een sterke genetische overlap tussen beide leerstoornissen (Kovas et al., 2007). Dyscalculie wordt in Vlaanderen en Nederland omschreven als een stoornis die gekenmerkt wordt door hardnekkige problemen met het vlot/accuraat oproepen van rekenfeiten en/of het leren en vlot/accuraat toepassen van rekenprocedures (Desoete et al., 2010a). ADHD of Aandachtstekortstoornis met Hyperactiviteit (Attention Deficit Hyperactivity Disorder) is één van de meest voorkomende psychiatrische aandoeningen bij kinderen en jongeren. De stoornis wordt gekenmerkt door een aandachtstekort, impulsiviteit en hyperactiviteit (American Psychiatric Association, 2000). Al naargelang het type van Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

ADHD ondervindt men meer problemen met aandacht, hyperactiviteit en impulsiviteit, of met een combinatie van de drie. Comorbiditeit is bij ADHD meer regel dan uitzondering en wordt geschat tussen 50 en 80 % van de gevallen (Miller, Nigg, & Faraone, 2007). Coördinatieontwikkelingsstoornis of DCD (Developmental Coordination Disorder) komt voor bij 2 tot 6 % van de bevolking. Het kernprobleem is moeilijkheden met de coördinatie van fijnmotorische en/of grofmotorische handelingen. Er zijn weinig recente gegevens beschikbaar over de comorbiditeit tussen dyslexie en DCD (Pieters et al., 2012). Enkele studies gebaseerd op kleine steekproeven schatten het aantal dubbeldiagnoses dyslexie en DCD tussen 30 en 80 % (Miyahara et al. 1997; Kaplan et al. 1998).

Verklaringstheorieën van dyslexie Er bestaan verschillende causale theorieën over dyslexie. Op dit ogenblik is het nog niet duidelijk in hoeverre ze elkaar uitsluiten dan wel elkaar aanvullen (waarbij we aannemen dat dyslexie verschillende oorzaken kan hebben, zoals een slecht werkende computer ook verschillende oorzaken kan hebben). We geven een overzicht van de belangrijkste oorzaken. Dat dyslexie veroorzaakt wordt door een probleem met de fonologische verwerking, is intussen gemeengoed. Of de fonologische deficit hypothese (phonological deficit hypothesis), die veruit de meeste aanhang (Stanovich & Siegel, 1994; Snowling, 2000; Vellutino, Fletcher, Snowling, & Scanlon, 2004), alleen voldoende is om de heterogene verschijningsvormen van dyslexie te verklaren is veel minder zeker. Volgens deze theorie, zouden personen met dyslexie problemen hebben met het manipuleren van klanken. Dit wordt vaak benoemd als een verminderd fonologisch bewustzijn. Ze kunnen bijvoorbeeld moeilijker stukjes in woorden onderscheiden (vb. wat is de beginletter van bal?) en hebben moeite met het vinden van rijmwoorden en spoonerismtaken 2. Andere verklaringstheorieën benadrukken dat personen met dyslexie niet alleen problemen hebben met fonologische verwerking, maar ook met andere taken zoals het kortetermijngeheugen en snel serieel benoemen. Volgens sommige onderzoekers gaan de problemen met het verbale korte termijngeheugen en het snel benoemen echter terug op problemen met de onderliggende fonologische processenGhesquière et al., 2011; Vellutino et al., 2004). Niet alle onderzoekers zijn het er mee eens dat deze taken onder de noemer fonologie vallen. Volgens Wolf en Bowers (1999), de grondleggers van de dubbele-deficithypothese (double deficit hypothesis), is de lagere benoemsnelheid immers een aparte stoornis bij personen met dyslexie, die onaf hankelijk bestaat van het fonologische bewustzijn. De dubbele-deficithypothese gaat ervan uit dat er naast het fonologische tekort nog een bij-

Er worden woordparen aangeboden waarbij het eerste foneem van elk woord van plaats moet veranderd worden; rode tafel wordt bijvoorbeeld tode rafel.

2


7

komend tekort is in de vloeiendheid onaf hankelijk van de fonologische stoornis. Op basis van een review van longitudinaal en cross-linguistisch onderzoek, onderscheiden Wolf en Bowers (1999) drie subtypes van dyslexie: mensen met dyslexie die enkel fonologische problemen hebben en geen problemen met snel benoemen, individuen met dyslexie met vloeiendheidsproblemen zonder fonologische problemen, en mensen met dyslexie die zowel problemen hebben met snel serieel benoemen als met fonologische verwerking. Uit Duitstalig onderzoek bij jonge kinderen (n = 831) blijkt dat een snelbenoemtaak een betere voorspeller is voor leessnelheid dan taken voor het fonologische bewustzijn (Wimmer, Mayringer, & Landerl, 2000). Bovendien blijkt uit onderzoek dat werd uitgevoerd in Engeland bij 21 studenten met dyslexie dat het snel benoemen van alfanumerieke stimuli ook bij volwassenen met dyslexie gestoord kan zijn ( Jones, Branigan, & Kelly, 2009). De onderliggende mechanismen die de relatie tussen snel benoemen en leesvloeiendheid bepalen, blijven in veel studies onderbelicht. Dit is dan ook een wezenlijke uitdaging voor toekomstig onderzoek (o.a. Tops, Callens, Van der Haegen, Stevens, & Brysbaert, in voorbereiding).

8

Onderzoek naar de onderliggende oorzaak van dyslexie beperkt zich niet tot taalkundige processen, maar richt zich ook op meer algemene verwerkingsdeficits. Een voorbeeld hiervan is de temporele informatieverwerkingsdeficit hypothese (Livingstone, Rosen, Drislane, & Galaburda, 1991). Volgens deze theorie, ook wel de algemene magnocellulaire theorie genaamd, is dyslexie het gevolg van slecht functionerende zenuwbanen die instaan voor de verwerking van snelle, sensoriële stimuli. Door een deficiënte verwerking van deze temporele stimuli ontstaat een fonologisch deficit bij mensen met dyslexie. Personen met dyslexie ondervinden moeite met het verwerken van snel veranderende auditieve stimuli. Onze spraak wordt eveneens gekenmerkt door snelle auditieve veranderingen in tijd (Ghesquière et al., 2011). Het uitspreken van een eenvoudig woord als pop duurt minder lang en het houdt minder verschillende spraakklanken in dan bijvoorbeeld het woord trapezoïde. Er is evidentie dat mensen met dyslexie inderdaad subtiele problemen hebben met de spraakperceptie (Habib, 2000; Tallal, 1980; Vandermosten, Boets, Luts, Poelmans, Wouters, & Ghesquière, 2011). De problemen met spraakperceptie die individuen met dyslexie ervaren, bemoeilijken de ontwikkeling van de fonologische vaardigheden. De verminderde fonologische vaardigheden bemoeilijken dan weer op hun beurt de automatisering van het leesen spellingproces (McBride-Chang, 1995; Ghesquière et al., 2011). Personen met dyslexie kunnen hierdoor niet snel en vlot genoeg de relatie leggen tussen de geschreven tekst en de verklanking. Naast problemen met de verwerking van auditieve stimuli is ook aangetoond dat personen met dyslexie problemen kunnen hebben met de verwerking van snelle visuele stimuli (Stein & Walsh, 1997). Het magnocellulaire systeem is verantwoordelijk voor de temporele informatieverwerking van visuele stimuli. Het visuele systeem bestaat uit twee subsystemen: het parvocellulaire systeem met lage temporele resolutie en hoge spatiële resolutie dat instaat voor de detailperceptie, en het magnocellulaire systeem met een hoge temporele resolutie en lage spatiële resolutie dat verantwoordelijk is voor de perceptie van globale vormen en beweging (Stein & Walsh, 1997). Uit onderzoek in Engeland bij 33 lagereschoolkinderen met dyslexie is gebleken dat personen met dyslexie problemen ondervinden met het magnocellulaire systeem dat aan de basis ligt van visuele decodeervaardigheden Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

en bijgevolg ook van de ontwikkeling van de orthografische vaardigheden (Cornelissen, Richardson, Mason, Fowler, & Stein, 1995) ). Een andere theorie zoekt de oorzaak van dyslexie in het cerebellum ofwel de kleine hersenen. Deze theorie wordt ook wel de automatiseringsdeficithypothese of de cerebellaire-deficithypothese genoemd (Nicolson, Fawcett, & Dean, 2001). Nicolson et al. (2001) stellen dat dyslexie wordt veroorzaakt door een defect in het automatiseringsproces van verworven vaardigheden, een functie die hoofdzakelijk wordt gereguleerd door het cerebellum. Volgens deze hypothese zouden de automatiseringsproblemen die mensen met dyslexie ondervinden zich niet beperken tot de leesen/of spellingvaardigheid maar ook terug te vinden zijn in andere domeinen zoals fijnmotorische vaardigheden (vb. handschrift, stabiliteit, kralen rijgen). Op basis van deze hypothese ontwikkelden Fawcett en Nicolson (1996) twee tests om individuen met een risico op dyslexie op te sporen. De Dyslexia Screening Test (Fawcett & Nicolson, 1996) werd ontwikkeld voor kinderen en jongeren tot 16 jaar en is ook beschikbaar in het Nederlands (Kort et al., 2005). De Dyslexia Adult Screening Test is een screeninginstrument voor (jong)volwassenen vanaf 16 jaar (Nicolson & Fawcett, 1997). Deze test is nog niet beschikbaar in het Nederlands. Naast een aantal leesen spellinggerelateerde taken – vaak onder tijdsdruk – bevatten deze tests ook andere vaardigheden zoals het snel serieel benoemen van prentjes en letters, het snel rijgen van kralen aan een touw3, en een stabiliteitsonderzoek. Ondanks het bestaan van tegenstrijdige onderzoeksevidentie en de veelheid aan gebruikte onderzoeksmethodes is de betrokkenheid van het cerebellum bij dyslexie meermaals aangetoond (Beaton, 2002; Brown et al., 2001; Eckert et al., 2003; Rae et al., 2002). Baillieux et al. (2009) onderzochten als eersten de betrokkenheid van het cerebellum op basis van een semantische vloeiendheidstaak bij een groep Vlaamse kinderen met dyslexie (n = 15) en een controlegroep (n = 7) via een functioneel beeldvormend onderzoek. Ze vonden verschillende cerebellaire activatiepatronen in beide groepen. Op basis van de resultaten van dit kleinschalige maar veelbelovende onderzoek, formuleerden Baillieux et al. (2009) de hypothese dat een stoornis in de intracerebellaire transfer van informatie mee aan de basis kan liggen van het verstoorde automatiseringsproces bij dyslexie. Ten slotte wint de theorie die stelt dat executieve functies mee aan de basis zouden liggen van dyslexie aan belang. Executieve functies zijn een verzameling van verschillende vaardigheden die ons helpen om ons aan nieuwe of veranderende situaties aan te passen. Deze functies stellen ons in staat om flexibel te zijn in denken en doen. Ze zijn noodzakelijk om doelgericht en toekomstgericht gedrag op een effectieve manier uit te voeren. De hypothese dat executief disfunctioneren een mogelijke verklaring kan zijn voor zwakke leesen spellingprestaties is tot nu toe niet zo vaak onderzocht (Altemeier, Abbott, & Berninger, 2008; Swanson & Ashbaker, 2000; Reiter, Tucha, & Lange, 2005; Van De Voorde, Roeyers, Verté, & Wiersema, 2010). Nochtans is er evidentie dat executieve functies – vooral inhibitie, aandachtscontrole en werkgeheugen – de integratie van visuele en linguïstische informatie alsook het vlot oproepen van linguïstische informatie uit het geheugen beïnvloeden (Swanson & Ashbaker, 2000; van der Sluis, de Jong, & Van der Leij, 2007). De efficiëntie Deze subtest kwam enkel in de Dyslexia Screening Test voor (Fawcett & Nicolson, 1996).

3


9

van het oproepen van fonemen en overeenkomstige grafemen (of omgekeerd) lijkt samen te hangen met de manier waarop men irrelevante informatie kan onderdrukken en relevante informatie kan opzoeken en selecteren. Swanson en Ashbaker (2000) beargumenteerden dat deficiënt executief functioneren (vooral van het werkgeheugen) mee aan de basis kan liggen van dyslexie omdat personen met dyslexie vaak ernstige problemen hebben met het organiseren, automatiseren en integreren van complex samengestelde processen zoals lezen en schrijven. Deze auteurs (2000) toonden bij 50 Amerikaanse middelbare scholieren met dyslexie aan dat de werkgeheugenproblemen onaf hankelijk zijn van de fonologische problemen die personen met dyslexie kunnen ondervinden. Recent werd aangetoond dat bestaande theorieën over het geheugen nuttig kunnen zijn om een beter inzicht te krijgen in de etiologie van dyslexie. Aan de vakgroep Experimentele Psychologie van de Universiteit Gent deden Szmalec, Loncke, Page en Duyck onderzoek naar het Hebb-repetitie effect bij 16 studenten hoger onderwijs met dyslexie (Szmalec, Loncke, Page, & Duyck, 2011). Het Hebb-effect is een effect dat optreedt wanneer seriële-orde informatie van het kortetermijngeheugen zich gradueel ontwikkelt tot een stabiel spoor in het langetermijngeheugen. Dit wordt onderzocht door een serie van visuele, auditieve of visuomotorische stimuli aan te bieden waarbinnen een bepaalde sequentie van deze stimuli herhaaldelijk in dezelfde volgorde wordt gepresenteerd. De snelheid waarmee proefpersonen een herhaaldelijk aangeboden reeks kunnen oproepen, is doorgaans groter dan voor de niet-herhaaldelijk aangeboden reeksen. Uit het onderzoek van Szmalec et al. (2011) bleek echter dat studenten met dyslexie minder goed waren in seriële-orde leren dan leeftijdsgenoten zonder dyslexie. Dit gold niet enkel voor de visuele en auditieve stimuli maar ook voor de visuomotorische stimuli.

10

In de geheugenliteratuur wordt Hebb-leren beschouwd als een betrouwbare operationalisatie voor het aanleren van nieuwe woorden. Om nieuwe woorden te leren doen we hoofdzakelijk een beroep op twee geheugenprocessen. Enerzijds is er een geheugenproces dat de afzonderlijke letters of lettergrepen onthoudt. Anderzijds is er ook de interventie van een geheugenproces dat de volgorde tussen deze letters onthoudt. Szmalec et al. (2011) toonden aan dat mensen met dyslexie geen problemen ondervinden met het onthouden van de letters, maar eerder met het vasthouden van de volgorde van de letters. Daardoor leren individuen met dyslexie moeilijker nieuwe woorden, maar lezen ze bestaande woorden ook minder vlot. Als gevolg van minder solide sporen in het geheugen zullen ze woorden minder snel herkennen en dus ook trager lezen. Dit onderzoek biedt nieuwe perspectieven voor verder onderzoek naar de onderliggende oorzaken van dyslexie, alsook naar de behandeling ervan. Naast problemen met het (werk)geheugen werd ook aangetoond dat individuen met dyslexie zwakker scoren op andere executieve functies zoals inhibitie en aandachtscontrole of -switching (Berninger et al., 2006b). Kinderen met dyslexie bleken niet alleen trager te zijn bij een snelbenoemtaak, een woordleestaak, en een impulscontroletaak (Stroop), maar ze maakten ook meer fouten en zelfcorrecties (Reiter et al., 2005). Dit suggereert dat


kinderen met dyslexie aanzienlijk meer moeite hebben met impulscontrole dan hun normaal ontwikkelende leeftijdsgenootjes. De relatie tussen executieve functies en schrijven werd reeds onderzocht bij normaal ontwikkelende populaties (Altemeier, Jones, Abbott, & Berninger, 2006; Hooper, Swartz, Wakely, de Kruif, & Montgomery, 2002), waaronder ook de invloed van executieve functies op het handschrift (Berninger et al., 2006a). Bij schrijftaken zijn executieve functies verantwoordelijk voor het inzetten, sturen en controleren van gedachten, gevoelens en gedrag om bepaalde schrijfdoelen te bereiken (Altemeier et al., 2008). Volgens Hayes en Flower (1980) kunnen de executieve functies tijdens het schrijfproces in drie categorieën worden onderverdeeld: plannen, vertalen en controleren (monitoring). Onder plannen begrijpen Hayes en Flower (1980) het op gang brengen van een gedachtestroom die leidt tot ideeën en structuren om de gedachten die men wil neerschrijven coherent te ordenen. Vertalen is het proces dat deze ideeën omzet naar talige informatie (schrift). Tijdens zowel de planningfase als de vertaalfase is een controlemechanisme actief (de monitor) dat controleert en bijstuurt zodat het schrijfdoel kan worden bereikt. Aangezien executieve functies een sleutelrol vervullen bij schrijven, is het mogelijk dat ze ook betrokken zijn bij schrijf- en spellingproblemen. Sterker nog, volgens Swanson en Ashbaker (2000) liggen ze mee aan de basis ervan. Een geautomatiseerd handschrift veronderstelt immers executieve controle voor de integratie van verschillende processen zoals motorische planning, orthografische competentie, orthografisch-motorische integratie door middel van het werkgeheugen, en verwerkingssnelheid, die samen of afzonderlijk verstoord kunnen zijn in het geval van dyslexie.

Neurobiologie van dyslexie De enorme vooruitgang in hersenonderzoek leidt tot een groter begrip van de hersenprocessen die betrokken zijn bij het lezen. Zo krijgen we ook meer inzicht in de verstoorde leesprocessen bij dyslexie. De resultaten van deze onderzoeken zijn vaak tegenstrijdig door de verschillende methodes die gebruikt worden. Naast microscopisch hersenonderzoek onderscheiden we nog structureel en functioneel beeldvormend onderzoek. Onder structurele beeldvorming verstaan we het in kaart brengen van bepaalde anatomische structuren van de hersenen. In het geval van dyslexie gaat men onderzoeken of er anatomische verschillen zijn tussen de hersenen van mensen met dyslexie en zonder dyslexie. De meest gebruikte techniek is MRI (magnetische resonantie). Deze techniek wordt niet alleen gebruikt om de structuur van hersengebieden in kaart te brengen maar ook om de activiteit in een bepaald gebied te meten tijdens het uitvoeren van een taak. We spreken dan van functioneel MRI-onderzoek. In de hersenen zijn protonen actief die de energie geleverd door magnetische golven absorberen. De frequentie waarmee ze dit doen, is de resonantie (vandaar de naam magnetische resonantie). Wanneer het magnetische signaal onderbroken wordt, zenden de protonen een signaal uit waarvan de sterkte een indicatie is voor het aantal actieve protonen in dat gebied. Toch blijven de meeste beeldvormingstechnieken beperkt tot een indirecte meting van de neurale activiteit op een bepaalde plaats in de hersenen, Chapter 1 | Introduction

11

terwijl complexe cognitieve processen zoals lezen veeleer een beroep doen op ingewikkelde circuits waarbij verschillende delen van de hersenen tegelijk actief zijn. Recent zijn technieken ontwikkeld om deze neurale verbindingen in de hersenen in kaart te brengen. Dit wordt tractografie genoemd en gebeurt door middel van DTI (Diffusion Tensor Imaging), een MRI-techniek die gevoelig is voor de diffusie van watermoleculen in het lichaam, en daardoor de dikte van de witte stof kan meten. Witte stof bestaat uit gemyeliniseerde axonen die ervoor zorgen dat verschillende corticale gebieden in de hersenen op een efficiënte manier met elkaar kunnen ‘communiceren’. In wat volgt, bespreken we kort de belangrijkste bevindingen van beeldvormend onderzoek bij dyslexie. Wat de neuroanatomische onderbouw betreft, vonden onderzoekers dat het planum temporale links en rechts bij personen met dyslexie minder asymmetrisch was dan bij personen zonder dyslexie (Habib, 2000). Het planum temporale (zie Figuur 1) is het gebied in het bovenste deel van de temporale kwab van de hersenen en is bij de meeste mensen groter in de linkerhersenhelft dan in de rechter. Deze asymmetrie werd in verband gebracht met de dominantie van de linkerhemisfeer voor taal. Een symmetrie van het planum temportale kan een risicofactor betekenen voor dyslexie maar is op zichzelf geen voldoende verklaring aangezien een symmetrie van het planum temporale ook voorkomt bij een op drie mensen zonder dyslexie (Cohen, Campbell, & Yaghmai, 1989; Habib, 2000). Een ander hersendeel dat volgens sommige onderzoekers verschillend is bij mensen met en zonder dyslexie, is het corpus callosum. Dit is de hersenbalk die de twee hemisferen verbindt. Dit gebied werd al vaker in verband gebracht met ontwikkelingsstoornissen en ook met dyslexie. Door een verschil in de dikte van het corpus callosum ontstaat bij individuen met dyslexie mogelijk een andere (minder efficiënte) samenwerking of communicatie tussen beide hemisferen. Maar hierover bestaan tegenstrijdige onderzoeksresultaten (Habib, 2000; Shaywitz & Shaywitz, 2008).

12

Functioneel beeldvormend onderzoek leverde evidentie op dat de hersenactiviteit bij personen met dyslexie anders verloopt dan bij normaal ontwikkelde lezers. Hierbij maakte men een onderscheid tussen een posterieur leescircuit (temporo-pariëtale en occipito-temporale cortex) en een anterieur leescircuit (prefrontale cortex). Meer en meer onderzoek toont aan dat deze circuits verantwoordelijk zijn voor het verbinden van visuele informatie (grafemen) met de fonologische variant (fonemen) en de onderliggende semantische informatie (betekenis) (Cohen, Dehaene, Vinckier, Jobert, & Montavont, 2008).


Figuur 1. Overzicht van de hersengebieden die betrokken zijn bij het lezen (Desoete et al. 2010b).

Het voorste leescircuit (gyrus frontalis inferior) staat voornamelijk in voor het (covert) verklanken van visueel orthografische informatie alsook voor het tijdelijk opslaan van die informatie (werkgeheugen). Veel lezers “horen” immers een inwendige stem wanneer ze aan het lezen zijn. In het anterieure circuit wordt dikwijls een verhoogde activatie gevonden bij personen met dyslexie. Dit komt wellicht omdat zij vaker articulatie gebruiken als hulpmiddel tijdens het lezen. Het achterste circuit bevat twee stromen: een ventrale stroom en een dorsale stroom. De dorsale stroom (gyrus angularis, gyrus supramarginalis, en gyrus temporalis superior) wordt gebruikt voor het lezen van pseudowoorden (niet bestaande woorden die wel de regels van de Nederlandse klanktekenkoppeling volgen, bijvoorbeeld zapod) en laagfrequente woorden (woorden die in het Nederlands maar heel weinig voorkomen, bijvoorbeeld paroxisme). Omdat we deze woorden niet of weinig gelezen hebben, lezen we letter per letter. De ventrale stroom (gyrus fusiformis of visuele woordvormzone) anderzijds wordt gebruikt om bekende woorden vlot te lezen. Bij personen met dyslexie stelt men een verhoogde activiteit vast in de posterieure rechterhemisfeer. Een mogelijke verklaring is dat deze personen een groter hersengebied moeten activeren om de verminderde hersenactiviteit in het kerngebied te compenseren. Een andere verklaring is dat personen met dyslexie woorden op een andere manier proberen te verwerken en daarom andere hersengebieden activeren (Cohen et al., 2008; Ghesquière et al., 2011; Habib, 2000). Recent onderzoek heeft aangetoond dat ook het cerebellum een mogelijke rol vervult in het ontstaan van dyslexie (Baillieux et al., 2009; Brown et al., 2001; Eckert et al., 2003; Rae et al., 2002). Brookes en Stirling (2005) stelden bij een groep van 27 Engelse lagereschoolkinderen met dyslexie cerebellaire symptomen vast, zoals een dysgrafisch (slordig) Chapter 1 | Introduction

13

handschrift, verminderde spierspanning en coördinatiemoeilijkheden. Via beeldvormend onderzoek werden ook structurele afwijkingen ter hoogte van het cerebellum aangetoond (voor een overzicht, zie Habib, 2000).

Erfelijkheid Dyslexie is erfelijk. Indien één van de ouders dyslexie heeft, heeft een kind tot 30 % meer kans om zelf dyslexie te ontwikkelen. Als beide ouders dyslexie hebben, loopt die kans op tot meer dan 60 % (voor een overzicht, zie Cope et al., 2005). Hormonale schommelingen van het testosterongehalte tijdens de late zwangerschap zouden een rol kunnen spelen bij het ontstaan van dyslexie. Dit zou ook een mogelijke verklaring zijn waarom meer jongens dan meisjes dyslexie hebben. Er is echter onvoldoende empirisch bewijs hiervoor (o.a. Beech & Beauvois, 2006; Boets et al., 2007). Immuunfactoren zijn een andere vermoedelijke bron van invloed aangezien dyslexie meer voorkomt in families met immuunziektes (Hughdale, 1990). Uit genetisch onderzoek blijkt dat bepaalde afwijkingen op een aantal chromosomen tot een hogere gevoeligheid voor dyslexie kunnen leiden. De overerving is echter complex (polygenetisch) en niet-exclusief. De betrokkenheid van chromosoom 1, 6, 15 en 18 werd reeds overtuigend aangetoond, recenter ook de betrokkenheid van chromosoom 2 (Badian, 1999; Galaburda et al., 2006; Grigorenko, 2001; de Kovel, Franke, & Hol, 2008). Toch verklaren deze chromosomen niet helemaal de aanwezigheid van de spellingen/of leesstoornis bij een individu. Uit tweelingonderzoek blijkt dat slechts 50 % door genetische factoren verklaard wordt (Habib, 2000). De overige 50 % kan verklaard worden aan de hand van omgevingsfactoren zoals leeservaring, sociaal economische status (SES), kans op onderwijs en geletterdheid thuis (Castles, Datta, Gayan, & Olson, 1999). De verklaring van dyslexie moet dus gezocht worden in een complex samenspel van erfelijkheid en omgevingsfactoren. 14

Doelstellingen van dit onderzoeksproject Er werd in het Nederlandstalige gebied – voor zover bekend – niet eerder een grootschalig onderzoek gedaan naar (jong)volwassenen of studenten met dyslexie. Er bestonden wel enkele lovenswaardige projecten maar die zijn voornamelijk gebaseerd op bevindingen van praktijkdeskundigen zoals studiecoaches en trajectbegeleiders. Bijvoorbeeld in haar boek Studeren met dyslexie beschrijft Hofmeester (2002) de specifieke moeilijkheden waarmee studenten met dyslexie in het hoger onderwijs te maken krijgen. Ze gaat in op de signalering door docenten en mentoren, en het toekennen van compenserende maatregelen en examenfaciliteiten. Hofmeester (2002) reikt een inventarisatielijst voor studieproblemen en een checklist voor meervoudige intelligentie aan zodat studenten een sterkte-zwakteanalyse kunnen opstellen van zichzelf. De auteur beperkt zich niet tot de aanpak van leesen schrijfproblemen bij studenten met dyslexie, maar ze geeft ook tips over timemanageDyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

ment, concentratie, faalangst, omgaan met docenten, examenfaciliteiten, en het gebruik van hulpmiddelen zoals laptop en spraakherkenning (Hofmeester, 2002). Ondanks het bestaan van dit soort initiatieven blijft de nood groot aan een objectief en wetenschappelijk gefundeerd onderzoek bij (jong)volwassenen met dyslexie. Instellingen voor het hoger onderwijs worstelen nog steeds met de vraag of speciale regelingen voor deze studenten legitiem zijn en wat deze speciale regelingen dan wel of niet mogen inhouden. Voor ons taalgebied zijn hiervoor weinig of geen specifieke aanbevelingen gedaan. Er bestaat wel het VN-verdrag inzake de rechten van personen met een handicap (2006). In dit verdrag wordt echter niet expliciet over leerstoornissen gesproken maar over beperkingen en handicap. Het hebben van een beperking is een noodzakelijke maar geen voldoende voorwaarde voor het bestaan van een handicap (Van Den Broeck, 2012). Het verdrag pleit voor een maximale deelname in de gewone samenleving en niet voor speciale diensten. Een inclusief onderwijssysteem moet met andere woorden niet enkel de fysieke omgeving maar ook de leeromgeving geschikt maken voor een zo groot mogelijke doelgroep. Wanneer de leeromgeving door zoveel mogelijk mensen – ook mensen met een functiebeperking – gebruikt kan worden, zonder dat individuele aanpassingen nodig zijn, wordt er gesproken van een ‘universeel ontwerp’. We spreken pas van handicap als het ‘universeel ontwerp’ onvoldoende tegemoetkomt aan de noden van een individu. Voor sommige leerlingen (maar niet noodzakelijk voor allemaal) kan dyslexie beschouwd worden als een handicap door de ernstige belemmering in het schools functioneren. Het verdrag geeft aan personen met een handicap het recht om gebruik te maken van redelijke aanpassingen. Wat nu precies redelijke aanpassingen zijn, wordt onvoldoende geconcretiseerd in het verdrag. Bovendien mist het verdrag ook wetenschappelijk onderbouwde argumentatie hieromtrent. Een tweede belangrijk referentiekader om het functioneren van kinderen en jongeren met leerstoornissen te beschrijven is the International Classification of Functioning, Disability and Health for Children and Youth (ICF-CY; World Health Organisation, 2001). Het gaat om een conceptueel kader dat hulpverleners in staat stelt het functioneren van kinderen en jongeren op een dynamische manier te benaderen.

Figuur 2. International Classification of Functioning, Disability, and Health (ICF). (Word Health Organisation, 2001).


15

In Figuur 2 wordt het functioneren van een individu bepaald door verschillende interagerende factoren. Een verandering op één domein heeft onherroepelijk gevolgen voor andere domeinen. Het in kaart brengen van het probleem volgens dit model maakt het probleem en de aanpak transparant voor alle betrokkenen. Iedereen werkt aan eenzelfde doel, namelijk de kwaliteit van leven van het individu optimaliseren. Dit is ook toepasbaar op kinderen en jongeren met leerstoornissen. Een student met dyslexie kan dan wel problemen hebben met lezen en schrijven, zijn persoonlijke draagkracht en motivatie zullen ook bepalend zijn voor zijn schools succes. Hij kan hierin nog extra ondersteund worden door externe factoren zoals begeleidingsdiensten en het verlenen van (examen)faciliteiten. Dit kan een positief effect hebben op de participatie van een student binnen een studierichting maar ook daarbuiten (vb. tijd voor hobby’s). Naast het VN-verdrag en het ICF-model is er in Vlaanderen het gelijkekansen- en gelijkebehandelingsdecreet (2008). Dit decreet is gebaseerd op het VN-verdrag inzake rechten voor personen met een handicap (2006) en geeft personen met een handicap de mogelijkheid om redelijke aanpassingen te vragen, tenzij deze maatregelen voor de persoon die ze moet treffen een onevenredige belasting vormen (art. 19). Het toekennen van maatregelen is met andere woorden geen gunst maar een recht. Het niet verlenen van redelijke aanpassingen kan worden beschouwd als discriminatie van een persoon met een handicap (art. 15, 6° en 19). Ondanks het afdwingende karakter van dit decreet blijven de begrippen ‘redelijk’ en ‘onevenredig’ voor onduidelijkheid zorgen. Hierdoor vinden zowel het VN-verdrag inzake rechten voor personen met een handicap (2006) als het Vlaamse gelijkekansen- en gelijkebehandelingsdecreet (2008) onvoldoende ingang in het onderwijs.

16

Het in kaart brengen van een sterkte- en zwakteprofiel van studenten met dyslexie in Vlaanderen is daarom één van de belangrijkste doelstellingen van dit project. Er is zoals gezegd weinig meer bekend dan wat we weten op basis van de klinische en pedagogische praktijk, namelijk de bevindingen van praktijkdeskundigen (logopedisten, studiecoaches, en docenten) die studenten met dyslexie begeleiden. Wat daarin vaak ontbreekt, is de referentie van een controlegroep van studenten zonder leesen spellingmoeilijkheden. Dankzij de vergelijking van beide onderzoeksgroepen komen we op een wetenschappelijk gefundeerde manier tot inzichten over het cognitief functioneren van studenten met dyslexie in het hoger onderwijs. Zo een referentiekader kan als basis dienen om adviezen te formuleren over efficiëntere diagnostische protocollen voor studenten met een vermoeden van dyslexie in het hoger onderwijs maar ook om het leerzorgkader in verband met dyslexie in het hoger onderwijs verder uit te bouwen en te optimaliseren. Verder kunnen deze bevindingen ook aanleiding geven tot het ontwikkelingen van gerichte interventieprogramma’s die tegemoetkomen aan de specifieke noden van studenten met dyslexie. Vroeger dacht men vaak dat de diagnose dyslexie of dyscalculie enkel in de lagere school kon gesteld worden omdat er voor oudere leerlingen geen normen beschikbaar waren. Tot voor kort was er in België inderdaad weinig Nederlandstalig testmateriaal beschikbaar om op een valide en betrouwbare manier dyslexie vast te stellen bij (jong)volwassenen. Voor jongeren tussen 13 en 16 jaar was er enkel de Nederlandstalige versie van de Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

Dyslexia Screening Test (Fawcett & Nicolson, 1996) bewerkt door Kort et al. (2005). Wackenier, Lapon, Van Borsel, De Deyn, en Mariën (2008) stelden echter vast dat een aantal kinderen met een diagnose van dyslexie gesteld op basis van de DSM-IV-TR-criteria niet gedetecteerd werden op basis van de DSTNL (Kort et al., 2005) omdat ze op deze test een normaal psycholinguïstisch quotiënt (M = 100, norm > 85) behaalden. Om de validiteit en de betrouwbaarheid van de DSTNL als screeninginstrument te onderzoeken, vergeleken ze de DSTNL resultaten van 77 kinderen met dyslexie met die van een aantal klassieke diagnostische leesen spellingtests waaronder de Een Minuut Test (Brus & Voeten, 1991) voor het lezen van woorden, de Klepel (van den Bos, Spelberg, Scheepsma, & de Vries, 1999) voor het lezen van nonwoorden, en het PI-woorddictee (Geelhoed & Reitsma, 1999) voor het spellen van woorden. Meer dan de helft van deze kinderen scoorde leeftijdsadequaat op de DSTNL (> 85). Door een hoog aantal vals negatieve observaties is het gevaar van een onderschatting van dyslexie via de DSTNL reëel. Aangezien de klassieke diagnostische tests zoals hierboven beschreven ontoereikend zijn voor jongeren ouder dan 12 jaar, bleef in Vlaanderen een lacune in het diagnostische materiaal voor een degelijke diagnose van dyslexie. Recent zijn er enkele initiatieven genomen om die leemte te vullen, zoals de Test voor Gevorderd Lezen en Schrijven (GL&SCHR; De Pessemier & Andries, 2009). De GL&SCHR operationaliseerde de kennis rond gevorderd lezen en spellen bij jongvolwassenen met een vermoeden van dyslexie in drie specifieke leesen spellingtests waarbij tegelijk ook de metacognitieve vaardigheden aangaande spelling onderzocht worden, meer bepaald de mate waarin iemand zeker is over de correcte spelling van een woord (metacognitieve ervaring). In een eerste test wordt de spellingvaardigheid op woordniveau onderzocht. Het dictee bestaat uit 30 woorden die de beginselen van de Nederlandse orthografie toetsen. In verhouding zijn er meer moeilijke woorden zoals leen- en bastaardwoorden opdat de test voldoende discriminatief zou zijn bij (jong)volwassenen. De woorden worden aangeboden met behulp van een geluidsopname om de uniformiteit van de afname te vergroten en om de schrijfsnelheid te kunnen bepalen. Naast het neerschrijven van de woorden moeten de studenten ook aangeven hoe zeker ze zijn van de correcte spelling van het geschreven woord met behulp van een driepuntenschaal (onzeker, bijna zeker, heel zeker). Om deze metacognitieve ervaring mee in rekening te brengen wordt er naast een reguliere score (1 punt indien goed gespeld, 0 punten indien fout gespeld) ook een gewogen score bepaald. Een goed gespeld woord waarvan men zeker is, levert zo meer punten op dan een goed gespeld woord waarvan men onzeker is. In een tweede taak wordt de kennis van de Nederlandse spellingregels over hoofdletters, woordtekens, leestekens en samenstellingen onderzocht. Er worden 20 items4 schriftelijk aangeboden. De deelnemer moet beoordelen of het item goed of fout geschreven is. Hij moet opnieuw aanduiden hoe zeker hij is dat het juist gespeld is. Voor de score wordt De items van de subtest Overige spellingregels bestaan uit één woord, enkele woorden of een zin waarin telkens één targetwoord fout is. De score wordt enkel bepaald op basis van de prestatie op dit targetwoord.

4


17

opnieuw een onderscheid gemaakt tussen een reguliere (aantal juiste antwoorden) en een gewogen score (metacognitieve ervaring). De derde taak bestaat uit een voorleestekst die de technische leesvaardigheid op tekstniveau meet. Zowel de totale leestijd als het aantal tijdsconsumerende (vb. haperingen en zelfcorrecties) en substantieve fouten worden bepaald. Het gaat om een informatieve tekst over faalangst met een stijgende moeilijkheidsgraad die hardop moet worden voorgelezen. Daarnaast werden in de GL&SCHR ook een aantal deelvaardigheidstests ontwikkeld om vaardigheden zoals het kortetermijngeheugen, het fonologische bewustzijn, het snel benoemen, de woordenschat, en het begrijpend lezen mee in kaart te brengen. Dit kan erg bruikbare informatie opleveren voor een handelingsgerichte aanpak van studenten met een vermoeden van dyslexie. Het draagt bovendien bij tot het opstellen van een sterktezwakteanalyse van een student zoals hierboven aangegeven. Met de ontwikkeling van de GL&SCHR is er voor het eerst een Vlaamse, genormeerde leesen spellingstest beschikbaar voor jongvolwassenen in de laatste graad van het secundair onderwijs (ASO en TSO) en de eerste twee bachelorjaren van het hoger onderwijs (zowel academisch als professioneel). Hoewel deze testbatterij een belangrijke leemte opvult, moet wel rekening gehouden worden met de beperkte steekproefgroottes voor een aantal van de deelvaardigheidstests.

18

Naast de GL&SCHR (De Pessemier & Andries, 2009) zijn er nog initiatieven omtrent de diagnostiek van leesen spellingproblemen bij jongvolwassenen. Ten eerste is er de Algemene Toets Gevorderde Spelling van het Nederlands (ATGSN; Ghesquière, 1998). Deze test werd ontwikkeld aan de Katholieke Universiteit Leuven waar ze wordt ingezet bij de diagnostiek van universiteitsstudenten met een vermoeden van dyslexie. De test bestaat uit 12 paragrafen (met telkens drie zinnen) waarin alle moeilijkheden van de Nederlandse spelling aan bod komen zoals werkwoordspelling, hoofdlettergebruik, en interpunctie. Deze test werd nog niet uitgegeven en wordt voorlopig enkel binnen de dienstverlening voor studenten met functiebeperkingen van de Katholieke Universiteit Leuven gebruikt en voor wetenschappelijke doeleinden. Het meest recente initiatief is de ontwikkeling van de Interactieve Dyslexietest Amsterdam-Antwerpen (IDAA; Van der Leij et al., 2012). De IDAA is ontstaan uit een samenwerking van Code, het expertisecentrum van de Lessius Hogeschool Antwerpen, de Vrije Universiteit Amsterdam, en Muiswerk Educatief. De IDAA is een computergestuurd instrument dat zich richt op de detectie van ernstige leesen/of spellingproblemen aan de hand van flitstaken waarin woorden (zowel Nederlands als Engels) en pseudowoorden voor korte tijd worden aangeboden en zo een beroep doen op geautomatiseerde processen. Deze operationalisatie kan zeker een meerwaarde bieden ten aanzien van de klassieke tests omdat dyslexie bij jongvolwassenen veeleer wordt gekenmerkt door problemen met snelheid dan met accuratesse5. Op het moment van dit proefschrift hadden we nog geen volledige toegang tot de resultaten van deze computergestuurde test. De resultaten waren enkel beschikbaar in procenten (niet in ruwe

5


Het onderzoek naar de inzetbaarheid en de bruikbaarheid van deze nieuwe testmaterialen in de diagnostiek van jongvolwassenen met (een vermoeden van) dyslexie, is dan ook één van de belangrijkste doelstellingen van dit werk. De onderzoeksresultaten van dit doctoraatsonderzoek kunnen een wezenlijke bijdrage leveren voor de validering van deze testinstrumenten. Tot slot willen wij nagaan welke impact dyslexie kan hebben op het schools functioneren en het academisch succes van studenten met dyslexie in het hoger onderwijs.

Huidig onderzoeksproject Situering. In het academiejaar 2009-2010 werd aan de Universiteit Gent gestart met een onderzoek naar de diagnostiek en de begeleiding van studenten met dyslexie in het hoger onderwijs. Het onderzoek wordt uitgevoerd in opdracht van het Centrum voor Leesonderzoek Vlaanderen. Deze onderzoeksgroep, onder leiding van Prof. dr. Marc Brysbaert, is verbonden aan het departement Experimentele Psychologie van de Universiteit Gent en wordt gefinancierd door een Odysseus-beurs van de Vlaamse regering. Er wordt gefocust op drie onderzoeksdomeinen: visuele woordherkenning, taaldominantie en lezen, en dyslexie in het hoger onderwijs. Maaike Callens en Wim Tops werken samen aan het onderzoek naar dyslexie in het hoger onderwijs. Bedoeling is dat beide doctorandi promoveren op dit onderzoeksdomein. Steekproefgrootte. Voor dit onderzoek werd een steekproef van 200 studenten getrokken, waarvan 100 studenten met dyslexie en 100 zonder dyslexie. Een probleem met kleine steekproeven binnen de gedragswetenschappen is dat er grote betrouwbaarheidsintervallen ontstaan rond de statistische maten, zeker wanneer het een between-groups design betreft dat twee groepen van individuen met elkaar vergelijkt. Enkel onderzoeksresultaten met heel grote effectgroottes (vaak uitgedrukt in Cohen’s d) kunnen dan betrouwbaar worden gerapporteerd. Onderzoekers zijn zich pas recent echt bewust geworden van dit probleem van statistische power bij de vergelijking van kleine steekproeven (zie http://www. stat.uiowa.edu/~rlenth/Power/, geraadpleegd op 28 februari 2012). Hoe kleiner de steekproeven, hoe groter het verschil tussen de groepen moet zijn op het niveau van de populatie alvorens het op een betrouwbare manier kan geobserveerd worden in een empirisch onderzoek. Als we bijvoorbeeld twee groepen van slechts 10 deelnemers vergelijken, heeft het geen zin om effecten kleiner dan d = 1.3 te onderzoeken op het niveau van de populatie. Als de effectgrootte kleiner is, zullen onderzoekers doorgaans geen significante verschillen vinden tussen beide onderzoeksgroepen (of anders gezegd, ze zullen nuleffecten genereren) of significante effecten als gevolg van een sampling error (Brysbaert, 2011). Om een effectgrootte te vinden van d = .8, heeft men twee groepen nodig van minstens 26 proefpersonen. Voor een effectgrootte van d = .5, twee groepen van 64 proefpersonen. Met twee groepen

scores). Om die reden wordt deze test verder niet meer uitvoerig besproken. Dit komt uitgebreid aan bod in het proefschrift van Maaike Callens. Chapter 1 | Introduction

19

van 100 proefpersonen kan men effectgroottes tot d = .4 op een betrouwbare manier vaststellen, zoals aangetoond in Figuur 3.

Figuur 3. P ower als een functie van steekproefgrootte en drie niveaus van effectgrootten (Cohen’s d) (Callens, Tops, & Brysbaert, 2012).

20

Grote groepen zijn niet enkel belangrijk om statistisch significante verschillen te vinden maar ook om een betrouwbare schatting te kunnen maken van de effectgrootte. Daarom is het statistische significantieniveau (en de overeenkomstige p-waarde) ondergeschikt aan de effectgrootte, aangezien statistische significantie evenveel af hangt van de grootte van de onderzoeksgroepen als van de verschillen tussen de groepen. De band tussen effectgrootte en praktische relevantie is veel duidelijker, zoals aangetoond in Figuur 4.


Figuur 4. De effectgrootte toont aan hoe sterk de verdelingen van twee groepen van elkaar verschillen. Als d = .2, is er een verschuiving van 2/10 van een standaardafwijking. Er is dan een grote overlap tussen beide verdelingen. Als d = 3.0, dan is er een verschil van 3 standaardafwijkingen. Er is nog maar weinig overlap. Bijna alle proefpersonen van de ene groep doen het beter dan de proefpersonen van de andere groep.

Figuur 4 toont ons hoe we effectgroottes (uitgedrukt als d-scores) moeten begrijpen. Bovenaan wordt de situatie voorgesteld als d = .2. Als we de linkse verdeling beschouwen als de groep van studenten met dyslexie en de rechter verdeling als de groep van studenten zonder leerstoornissen, zien we dat beide groepen slechts weinig van elkaar verschillen. Er vloeien uit dit resultaat met andere woorden weinig praktische implicaties voort wat betreft de populatie. Als we een at random gekozen individu met dyslexie selecteren en een at random gekozen individu uit de groep van studenten zonder dyslexie, dan verwachten we dat de persoon met dyslexie slechts in 56 % van de vergelijkingen slechter presteert dan de persoon zonder dyslexie. Als d = 1.0 gaan de verdelingen al wat meer uit elkaar en beginnen ze duidelijk van elkaar te verschillen. In dit geval doet iemand met dyslexie het in 76 % van de gerandomiseerde vergelijkingen slechter dan iemand zonder dyslexie. Ook al is er nog steeds overlap bij d = 2.0, toch kunnen we al in 92 % van de vergelijkingen stuChapter 1 | Introduction

21

denten met dyslexie en de controlestudenten correct classificeren. Bij d = 3.0 is de scheiding zo duidelijk dat we slechts in 2 % van de gevallen een classificatiefout zullen maken. Bij een grote steekproef van 100 deelnemers spreken we van een klinisch significant verschil vanaf d > .4. Dit betekent dat het verschil dat werd gevonden klinisch relevant is voor de populatie ( Jacobson & Truax, 1991). Deelnemers. Om praktisch relevante besluiten te kunnen trekken uit onze onderzoeksresultaten, besloten we om 100 studenten met dyslexie en 100 studenten zonder dyslexie in dit onderzoek op te nemen. Alle studenten zaten in het eerste jaar hoger onderwijs op het moment van hun deelname. Ze volgden ofwel een academische bacheloropleiding aan de Universiteit Gent, ofwel een professionele bacheloropleiding aan de Arteveldehogeschool, de Hogeschool Gent, de Hogeschool West-Vlaanderen, de Hogeschool voor Wetenschap & Kunst Sint-Lucas Gent, en de Katholieke Hogeschool Sint Lieven (Figuur 5). Alle studenten hadden Nederlands als moedertaal. Geen van de studenten had ernstige visusproblemen. De studenten ondertekenden een toestemmingsverklaring en werden geïnformeerd dat ze op elk moment hun deelname konden stopzetten als ze dat wensten. Geen van de deelnemende studenten heeft van deze mogelijkheid gebruikgemaakt. De studie werd goedgekeurd door het Ethisch Comité van de Universiteit Gent.

22

Figuur 5. Overzicht van de verschillende studierichtingen van de deelnemende studenten.

Voor de rekrutering van studenten met dyslexie deden wij een beroep op Cursief vzw, een dienst voor de begeleiding van studenten met een functiebeperking in Gent. Aan alle eerstebachelorstudenten met dyslexie die zich in het academiejaar 2009-2010 bij Cursief vzw aanmeldden met een vraag naar advies of met een aanvraag voor examenfaciliteiten, werd gevraagd om aan het onderzoek deel te nemen. De deelnemers kregen hiervoor een financiële compensatie. In totaal werden 120 studenten met dyslexie aangesproken van wie 100 studenten uiteindelijk aan het onderzoek deelnamen. Bij al deze studenten werd eerder een diagnose dyslexie gesteld volgens de criteria van de Stichting Dyslexie Nederland Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

(Kleijnen et al., 2008). Er was dus sprake van een significante achterstand op leesen/of spellingtests in vergelijking met leeftijdsgenoten (≤ Pc 10). Deze achterstand was hardnekkig gebleken na intensieve leesen/of spellingremediëring en was niet te verklaren vanuit andere factoren zoals socio-economische status, culturele achtergrond of een ernstig visuele of auditieve handicap. Indien de studenten niet aan deze voorwaarden voldeden, werd een herevaluatie uitgevoerd door ervaren diagnostici van Cursief vzw teneinde de diagnose van dyslexie te bevestigen. Voor elke student met dyslexie werd een controlestudent gezocht van hetzelfde geslacht, met dezelfde leeftijd, in dezelfde studierichting maar zonder leerstoornissen. Hiervoor werden verschillende oproepen gelanceerd via de digitale platformen van de verschillende onderwijsinstellingen. We deden ook een beroep op zorgcoördinatoren en trajectbegeleiders van de betreffende studierichtingen. Sporadisch werd ook aan de studenten met dyslexie zelf gevraagd of zij iemand kenden die aan de criteria voldeed. Na formele uitsluiting van een leerstoornis werd de student dan toegelaten tot de controlegroep. Als gevolg van de grootte van de steekproef en om een meer representatief beeld te krijgen van de populatie, was de aanwezigheid van dubbeldiagnose of comorbiditeit geen reden voor exclusie. In de controlegroep werden vanzelfsprekend geen studenten met leerstoornissen zoals dyslexie en/of dyscalculie toegelaten. Figuur 6 geeft een overzicht van comorbide stoornissen in de groep van studenten met dyslexie.

23

Figuur 6. Overzicht van de verschillende dubbeldiagnoses van de deelnemende studenten.

Zevenenzeventig studenten met dyslexie hebben enkel een diagnose dyslexie. Van de overige 23 studenten hebben 12 studenten ADHD (van wie tien van het attentionele type). Vier studenten hebben naast dyslexie ook een andere leerstoornis, namelijk dyscalculie. Er is één student met dyslexie en een autismespectrumstoornis (ASS) en twee studenten met dyslexie en een psychiatrische aandoening (bijvoorbeeld een eetstoornis). Vier studenten hebben meer dan één comorbide stoornis, namelijk ADHD en dyscalculie. Chapter 1 | Introduction

Test protocol. Van alle studenten werd een ruim cognitief onderzoek afgenomen. Dit onderzoek bestond uit een intelligentieonderzoek dat werd uitgevoerd ter bepaling van het verbale en non-verbale redeneervermogen van de studenten. Bijkomend werd onderzoek verricht naar het werkgeheugen, het kortetermijngeheugen, en het langetermijngeheugen. Verder werd er onderzoek gedaan naar woordenschatkennis, verwerkingssnelheid, fonologische verwerking, snel benoemen, en (snel) hoofdrekenen. Voor de evaluatie van de leesvaardigheid werden volgende tests afgenomen: een woordleestest, een pseudowoordleestest, een voorleestekst, een stilleestekst, en een test voor tekstbegrip. De schrijfvaardigheid werd onderzocht door middel van een woorddictee en een zinnendictee ter evaluatie van de spelling van het Nederlands. Bijkomend werden er twee proofreadingtaken (taken waarbij de deelnemer fouten in woorden en zinnen moest herkennen en verbeteren): één om de kennis van de Nederlandse spellingregels te toetsen en één om te peilen naar de kennis over morfologie en syntaxis. Aan de studenten werd ook gevraagd om een samenvatting te schrijven van een informatieve tekst (dezelfde tekst als die werd gebruikt voor de stilleestest). Tot slot werd ook een onderzoek naar moderne vreemde talen mee opgenomen in het protocol, namelijk een woordleestest met Engelse woorden en een Engels woorddictee. Er werd gekozen voor Engels omdat deze taal binnen het hoger onderwijs steeds belangrijker wordt. Naast het cognitief functioneren, werd ook een persoonlijkheidstest afgenomen en een vragenlijst ter evaluatie van de studiehouding en –motivatie bij alle studenten. Enkel van de studenten met dyslexie werd bijkomend een semi-gestructureerd diepte-interview afgenomen om een duidelijker beeld te krijgen van hun algemeen welbevinden, de gekregen begeleiding en/of therapie, en de effecten van (compenserende) hulpmiddelen en andere faciliteiten. In Tabel 1 geven we een overzicht van de tests die gebruikt werden in dit protocol. De inhoud van de tests, de validiteit en de betrouwbaarheid worden uitvoeriger besproken in de verschillende hoofdstukken van dit proefschrift. Tabel 1: Overzicht van de Onderzochte Vaardigheden

24

Lees- en schrijfvaardigheden Tekstbegrip

GL&SCHR (De Pessemier & Andries, 2009)

Woordleestest

Een Minuut Test (Brus & Voeten, 1991) Correct gelezen woorden Percentage fouten

Engelse woordleestest

One Minute Test (Kleijnen, & Loerts, 2006) Correct gelezen woorden Percentage fouten

Tekstlezen

GL&SCHR (De Pessemier & Andries, 2009) Substantieve fouten Tijdsfouten


Leestijd Stilleestekst

Tekenbeet (Henneman, Kleijnen, and Smits, 2004) Woorden per minuut

Pseudowoordleestest

De Klepel (van den Bos, Spelberg, Scheepsma, & de Vries, 1999) Correct gelezen woorden Percentage fouten

Woordspelling Woordspelling

GL&SCHR (De Pessemier & Andries, 2009) Gewogen score Aantal correct Schrijfsnelheid

Proofreading


Engelse woordspelling

WRAT-III English Word Dictation (Wilkinson, 1993) Aantal correct

Zinsdictee

AT-GSN (Ghesquière, 1998) Aantal fouten

Morfologie en syntaxis

GL&SCHR (De Pessemier & Andries, 2009) Gewogen score Aantal correct

Verwerkingsvaardigheden Verwerkingssnelheid

Cijfer Doorstreep Test (Dekker, Mulder, & Dekker, 2007) Aantal correct bewerkt Percentage fouten/gemist

Fonologische verwerking


Spoonersims Aantal correct Tijd

25

Omkeringen Aantal correct Tijd Snel benoemen

GL&SCHR (De Pessemier & Andries, 2009) Letters Cijfers Kleuren Plaatjes

Cognitief functioneren Rekenfeiten

Tempo Test Rekenen (De Vos, 1992) Aantal correcte bewerkingen


Optellingen Aftrekkingen Vermenigvuldigingen Delingen Gemengde bewerkingen Algemene intelligentie

KAIT (Dekker, Dekker, & Mulder, 2004) Totaal IQ Gekristalliseerd IQ Vloeiend IQ

Woordenschat Woordenschat GL&SCHR (De Pessemier & Andries, 2009) Definities KAIT (Dekker, Dekker, & Mulder, 2004) Dubbele betekenissen KAIT (Dekker, Dekker, & Mulder, 2004) Algemene informatie

KAIT (Dekker, Dekker, & Mulder, 2004)

Probleemoplossend vermogen

KAIT (Dekker, Dekker, & Mulder, 2004) Symbolen leren Logisch redeneren Geheime codes

Geheugen Korte termijngeheugen

GL&SCHR (De Pessemier & Andries, 2009) KTG fonemen KTG vormen Sorteertaak cijfers en letters

Verbaal geheugen

GL&SCHR (De Pessemier & Andries, 2009) KTG woorden

Auditief geheugen


Visueel geheugen


Uitgesteld geheugen symbolen leren

26

Blokpatronen Auditief begrip


Studiehouding en –motivatie

LASSI (Lacante & Lens, 2005)

Persoonlijkheid

NEO-PI-R (De Fruyt et al., 2000)

Procedure. Het complete testprotocol werd afgenomen gedurende twee sessies van ongeveer drie uur. Het protocol was verdeeld in twee gecontrabalanceerde delen. De volgorde van de tests was op voorhand bepaald. Er kwamen nooit twee gelijkaardige tests na elkaar en tests die dezelfde vaardigheid onderzochten, werden steeds in verschillende sessies afgenomen. Halverwege elke sessie werd een pauze voorzien. De studenten mochten zelf aangeven wanneer ze een extra pauze wensten. De studenten met dyslexie startten met het eerste of het tweede deel volgens een AB-design. De controlestudent startte steeds met hetzelfde deel. Alle tests werden individueel afgenomen door drie testleiders. De eerste Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

twee zijn de verantwoordelijken van het dyslexieproject, Maaike Callens en Wim Tops. Zij werden tijdens de intensieve testperiode drie maanden bijgestaan door een testpsychologe, Joke Lauwers. De tests werden afgenomen conform de aanbevelingen van de respectievelijke handleidingen. Om de afname van de tests over de testleiders heen zoveel mogelijk te standaardiseren, lazen de testleiders de verschillende handleidingen grondig door, deden ze minimum twee oefensessies en observeerden ze een andere testleider tijdens tien sessies. De tests werden afgenomen in een rustige kamer waarbij de testleider en de student tegenover elkaar zaten. Longitudinale opvolging. De studenten werden de voorbije twee academiejaren regelmatig opgevolgd. Na elke examenperiode werden de studenten opnieuw gecontacteerd. Dit gebeurde hoofdzakelijk via mail of via telefoon. Ze werden ondervraagd over hun studieresultaten, de gebruikte studiemethodes en hun ervaringen in verband met de examenfaciliteiten en het gebruik van (compenserende) hulpmiddelen. Deze opvolging zal duren tot en met het academiejaar 2011-2012, wanneer (althans een deel van) de studenten hun bachelorstudies beëindigd zullen hebben. De resultaten van dit longitudinaal onderzoek en de slaagkansen van de studenten met dyslexie maken grotendeels het onderwerp uit van het proefschrift van Maaike Callens en zullen in dit werk verder niet aan bod komen, met uitzondering van het laatste hoofdstuk.

Opbouw van het proefschrift In het tweede hoofdstuk van dit proefschrift gaan we dieper in op de algemene onderzoeksresultaten van het grootschalige onderzoek bij 200 studenten in het eerste jaar van het hoger onderwijs, waarvan 100 studenten met dyslexie. We vergeleken de studenten met dyslexie met de studenten zonder dyslexie op een aantal cognitieve taken zoals intelligentie, woordenschat, geheugen, verwerkingssnelheid, fonologisch bewustzijn, snel benoemen en hoofdrekenen. Daarnaast vergeleken we ook de resultaten van beide groepen op een aantal leesen spellingtests. Studenten met dyslexie hadden voornamelijk problemen met vlot lezen en spelling (1.0 < d < 2.0), hoofdrekenen (d ≈ 1.0), en fonologische verwerking (d ≈ 1.0). Uitgezonderd voor spelling waren deze verminderde prestaties hoofdzakelijk te wijten aan een lagere verwerkingssnelheid. De studenten met dyslexie scoorden ook significant lager voor gekristalliseerde intelligentie (d = .55) als gevolg van problemen met het (snel) oproepen van verbale informatie uit het langetermijngeheugen. Ondanks de verschillen in taal en in onderwijsorganisatie bleken deze resultaten opvallend gelijk aan die van een recente meta-analyse van (hoofdzakelijk) Engelstalige onderzoeken (Swanson & Hsieh, 2009). Dit doet vermoeden dat dit profiel overdraagbaar is naar alle alfabetische talen. In deze studie stonden we ook stil bij de praktische implicaties van de onderzoeksresultaten zoals het gebruik van compenserende maatregelen en het toekennen van examenfaciliteiten. In het derde hoofdstuk van dit proefschrift stellen we een evidence-based en efficiënt diagnostisch protocol voor, vertrekkend vanuit de resultaten van het eerste hoofdstuk. Onderzoek van Hatcher et al. (2002) suggereerde dat een klein aantal tests voldoende is om Chapter 1 | Introduction

27

dyslexie vast te stellen bij studenten met een vermoeden van leesen spellingproblemen. Deze studie was echter gebaseerd op de resultaten van een post hoc discriminantanalyse en beperkte zich opnieuw tot het Engels. Post hoc technieken hebben de neiging om het percentage systematische variantie te overschatten. In plaats daarvan selecteerden wij variabelen gebaseerd op predictie. Op basis van een predictief model ontwikkelden wij een diagnostisch protocol voor de classificatie van studenten hoger onderwijs met een vermoeden van dyslexie, dat inzetbaar is buiten het Angelsaksische onderwijsmodel en bovendien generaliseerbaar naar toekomstige populaties. De resultaten van deze studie toonden aan dat het niet nodig is om een groot aantal tests af te nemen om dyslexie vast te stellen bij (jong)volwassenen. Drie tests zijn voldoende, namelijk woorden lezen, woordspelling, en fonologisch bewustzijn. Dit bevestigt opnieuw dat studenten met dyslexie vooral problemen hebben met lezen en schrijven. Ons predictieve model had minder variabelen dan het postdictiemodel van Hatcher et al. (2002), maar in tegenstelling tot dit postdictiemodel kunnen de predictieve resultaten van ons onderzoek gegeneraliseerd worden naar nieuwe (vergelijkbare) steekproeven. Uitbreiding van het protocol had geen positieve invloed op de power van het predictieve model.

28

Het predictiemodel uit hoofdstuk drie leerde ons dat lezen en spellen op woordniveau belangrijke categorische variabelen zijn om studenten met dyslexie van studenten zonder dyslexie te onderscheiden. Over leesproblemen bij volwassenen met dyslexie is veel meer verschenen dan over spellingen schrijfproblemen (Swanson, 2012; Swanson & Hsieh, 2009). Daarom focusten wij ons in het vierde hoofdstuk op de spellingvaardigheden van studenten met dyslexie. Er werd een foutenanalyse uitgevoerd op een woorden zinnendictee, gebaseerd op het Verkort Utrechts Classificatiesysteem (Kleijnen, 1992; Vanderswalmen, Vrijders, & Desoete, 2010). Er worden drie soorten fouten onderscheiden voor het Nederlands. Fonologische fouten (of luisterfouten) zijn fouten die ontstaan door letterweglatingen, toevoegingen, omkeringen of een combinatie van vorige. Hierdoor kan iemand anders het woord niet meer correct lezen (vb. *vertappelen i.p.v. vertrappelen). Een tweede categorie betreft fouten tegen de spellingregels van het Nederlands. Het gaat hoofdzakelijk over morfosyntactische regels (vb. (hij) *houd i.p.v. (hij) houdt). Een laatste foutencategorie bestaat uit etymologische fouten (inprentfouten). Het gaat om fouten tegen woorden waarvoor geen specifieke regels bestaan en waarvan de spelling moet worden gememoriseerd. Dit soort fouten komt vaak voor bij leenwoorden (vb. *portefuille i.p.v. portefeuille). De resultaten van deze studie toonden aan dat studenten met dyslexie – zoals verwacht – veel meer fouten maakten, zowel in het woord- als in het zinnendictee. Studenten met dyslexie maakten meer fouten dan controlestudenten in alle drie de foutencategorieën, maar proportioneel maakten ze vooral meer fonologische fouten. Een zinnendictee voegde geen extra informatie toe aan een woorddictee in het correct classificeren van studenten met en zonder dyslexie. Schrijven op dictaat kan heel zinvol zijn in functie van een diagnostisch onderzoek naar dyslexie, de remediëring of een foutenanalyse van spellingproblemen, maar in het hoger onderwijs worden studenten er niet vaak meer mee geconfronteerd. Nochtans is schrijven een belangrijke vaardigheid in het hoger onderwijs. Studenten moeten snel en Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

efficiënt notities kunnen nemen tijdens een college. Ze moeten hun gedachten helder en gestructureerd op papier krijgen tijdens een schriftelijk examen. Bovendien moeten (bijna) alle studenten een schriftelijk eindwerk maken dat een belangrijk onderdeel uitmaakt van de eindevaluatie van de opleiding. Om deze redenen keken we in het vijfde hoofdstuk van dit proefschrift naar de kwaliteit van een vrije schrijfopdracht bij studenten met dyslexie, namelijk het schrijven van een samenvatting. In een eerste stap, analyseerden we de spellingfouten volgens dezelfde foutenanalyse als die van hoofdstuk vier. We vergeleken de spellingfouten die studenten maakten in het zinnendictee met de spellingfouten uit de samenvatting. De resultaten toonden medium tot grote effectgroottes voor de spellingfouten (d = .93 voor regelspellingen, d = .55 voor etymologische spellingen) en een medium effectgrootte voor fouten tegen interpunctie (d = .40). In een tweede stap lieten we beoordelaars die niet op de hoogte waren van de doelstellingen van het onderzoek, de kwaliteit van de teksten beoordelen met behulp van een vijfpuntenschaal. Eerst werden hiervoor alle schrijfstalen overgetypt en de spellingfouten verwijderd. We veranderden echter niks aan het hoofdlettergebruik, de interpunctie en de syntaxis van de zinnen. De teksten van studenten met dyslexie werden beoordeeld als van een lagere kwaliteit dan de teksten van studenten zonder dyslexie, vooral voor wat structuur (d = .61) en aangenaamheid (d = .56) betreft. Er was echter geen verschil in het aantal gebruikte woorden en in de lexicale diversiteit (het aantal verschillende woorden). In een derde stap werden de originele teksten aan de hand van een vijfpuntenschaal beoordeeld op de kwaliteit van het handschrift (zonder rekening te houden met de inhoud). Er werd geen verschil gevonden in het handschrift van studenten met en zonder dyslexie (d = .15). Deze resultaten suggereren dat specifieke interventieprogramma’s gericht op het verbeteren van schrijfvaardigheidsstrategieën de kwaliteit van teksten van studenten met dyslexie aanzienlijk kunnen verbeteren. In het zesde hoofdstuk onderzochten we de onderliggende mechanismen van de leesen spellingproblemen die studenten met dyslexie ervaren. We gingen na of studenten met dyslexie in het hoger onderwijs hun leesen spellingproblemen kunnen compenseren met behulp van metacognitie. Metacognitie kan worden beschouwd als de kennis en het besef van cognitieve processen (Flavell, 1976). We vergeleken de metacognitieve kennis, ervaring (gevoel van zekerheid), en vaardigheden zowel bij de groep van studenten met dyslexie als bij de controlegroep. Ook de resultaten van de studiehouding- en motivatievragenlijst worden besproken. Er bleek geen verschil tussen beide onderzoeksgroepen voor wat betreft motivatie, studiehouding en tijdsbeheer, maar wel voor hoofdideeën selecteren en teststrategieën in het nadeel van de studenten met dyslexie (metacognitieve kennis). Om te onderzoeken of studenten enkel orthografisch minder competent zijn dan wel ook meer problemen hebben met het inschatten van de correctheid van hun antwoorden dan controlestudenten (metacognitieve ervaring), pasten we een Signaal Detectie Theorie (SDT) analyse toe op een woordspelling- en proofreadingtaak om de sensitiviteit van de respons bias te scheiden. SDT verschilt daarin van de klassieke statistische paradigma’s. Proefpersonen moeten beslissen of er al dan niet een signaal is (hier foutdetectie). Dit oordeel kan juist of fout zijn. Als het signaal aanwezig is en het wordt herkend, spreken we van een hit. Als de


29

proefpersoon denkt een signaal te herkennen terwijl het niet aanwezig is, spreken we van een vals alarm. Dit wordt schematisch weergegeven in Tabel 2. Tabel 2: Hit en Vals Alarm volgens de Signaal Detectie Theorie Signaal

Detectie

Aanwezig

Afwezig

Aanwezig

Hit

Vals alarm

Afwezig

Misser

Terechte verwerping

In een SDT-analyse kan het signaal van de ruis worden gescheiden. Ruis en signaal worden voorgesteld als normale verdelingen die geheel of gedeeltelijk kunnen overlappen. Hoe meer overlap, hoe moeilijker een signaal kan worden herkend. De overlap wordt weergegeven als d’ zoals getoond in Figuur 7. Vervolgens bepaalt de proefpersoon een criterium. Hoe strikter hij dit criterium stelt (hoe meer opgeschoven naar rechts op de curve), hoe minder valse alarmen de proefpersoon zal maken, maar ook hoe minder kans op een hit. Een meer liberaal criterium (meer naar links op de curve) doet de kans op een hit toenemen, maar ook het aantal valse alarmen.

30

Figuur 7. Signaal Detectie Theorie verdelingen voor ruis alleen en signaal + ruis; De sensitiviteit wordt uitgedrukt in d’ (verschil tussen gemiddelden van de twee distributies); Response bias wordt bepaald door de plaats van het criterium (hier neutraal) (Oliver, Bjoertomt, Greenwood, & Rothwell, 2008).

De resultaten toonden aan dat studenten verschilden in hun orthografische competentie (sensitiviteit). Ze waren echter niet minder zeker over hun spelling (response bias). Ook op de resultaten van een monitoringtaak werd een SDT-analyse uitgevoerd. Hieruit bleek dat studenten met dyslexie blijk gaven van een efficiënte metacognitieve controle door


trager te werken dan de controlestudenten om de accuraatheid te waarborgen. Studenten met dyslexie verschilden ook niet in metacognitieve vaardigheden. Bovendien werd aangetoond dat het metacognitieve profiel een goede voorspeller kan zijn voor academisch succes, niet in het minst voor de studenten met dyslexie. Metacognitieve maten (zoals tijdsbeheer en teststrategieën) hadden een grotere voorspellende waarde dan cognitieve maten zoals intelligentie.

31


Referenties • Altemeier, L., Jones, J., Abbott, R. D., & Berninger, V. (2006). Executive functions in becoming writing readers and reading writers: Note-taking and report writing in third and fifth graders. Developmental Neuropsychology, 29, 161–173. doi: 10.1207/ s15326942dn2901_8 • Altemeier L., Abbott, R., & Berninger, V. (2008). Executive functions for reading and writing in typical literacy development and dyslexia. Journal of clinical and experimental neuropsychology, 30, 588-606. doi: 10.1080/13803390701562818 • American Psychiatric Association (2000). Diagnostic and Statistical Manual for mental disorders, fourth edition (DSM-IV), Text Revision. Washington, DC: American Psychiatric Press. • Badian, N. (1999). Reading disability defined as a discrepancy between listening and reading comprehension: A longitudinal study of stability, gender differences, and prevalence. Journal of learning disabilities, 32, 138-148. doi: 10.1177/002221949903200204 • Baillieux, H., Vandervliet E.J.M., Manto, M., Parizel, P.M., De Deyn, P.P., Marien, P. (2009). Developmental dyslexia and widespread activation across the cerebellar hemispheres. Brain and Language, 108, 122-132. doi: 10.1016/j.bandl.2008.10.001 • Beaton, A. (2002). Dyslexia and the cerebellar deficit hypothesis. (2002). Cortex, 38, 479-490 doi: 10.1016/S0010-9452(08)70017-0 • Beech, J.R., & Beauvois, M.W. (2006). Early experience of sex hormones as a predictor of reading, phonology, and auditory perception. Brain and Language, 96, 49-58. doi: 10.1016/j.bandl.2005.08.006

32

• Beier, J. I., Simos, P. G., Fletcher, J. M., Castillo, E. M., Zhang, W., & Papanicolaou, A. C. (2003). Abnormal activation of temporoparietal language areas during phonetic analysis in children with dyslexia. Neuropsychology, 17, 610–621. doi: 10.1037/08944105.17.4.610 • Berninger, V., Abbott, R., Jones, J., Wolf, B., Gould, L., Anderson-Youngstrom, M., et al. (2006a). Early development of language by hand: Composing-, reading-, listening-, and speaking- connections, three letter writing modes, and fast mapping in spelling. Developmental Neuropsychology, 29, 61–92. doi: 10.1207/s15326942dn2901_5 • Berninger, V., Abbott, R. D., Thomson, J., Wagner, R., Swanson, H. L., Wijsman, E., et al. (2006b). Modeling phonological core deficits within a working memory architecture in children and adults with developmental dyslexia. Scientific Studies of Reading,10, 165– 198. doi: 10.1207/s1532799xssr1002_3 • Boets, B., De Smedt, B., Wouters, J. et al. (2007). No relation between 2D : 4D fetal testosterone marker and dyslexia . Neuroreport, 18, 1487-1491. doi: 10.1097/ WNR.0b013e3282e9a754 Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

• Brookes, R.L., & Stirling, J. (2005). The cerebellar deficit hypothesis and dyslexic tendencies in a non-clinical sample. Dyslexia, 11, 174-185. doi: 10.1002/dys.293 • Brown, W. E., Eliez, S., Menon, V., Rumsey, J. M., White, C. D., & Reiss, A. L. (2001). Preliminary evidence of widespread morphological variations of the brain in dyslexia. Neurology, 56, 781–783. • Brus, B., & Voeten, M. (1991). Eén-minuut-test vorm A en B, schoolvorderingstest voor de technische leesvaardigheid bestemd voor groep 4 tot en met 8 van het basisonderwijs. Verantwoording en handleiding. Lisse, Nederland: Swets & Zeitlinger. • Brysbaert, M. (2011). Basic statistics for psychologists. London, United Kingdom: Palgrave Macmillan. • Callens, M., Tops, W., & Brysbaert, M. (2012). Cognitive profile of students who enter higher education with an indication of dyslexia. Manuscript aangeboden voor publicatie. • Castles, A., Datta, H., Gayan, J., & Olson, R.K. (1999). Journal of Experimental Child Psychology, 72, 73-94. doi: 10.1006/jecp.1998.2482 • Cohen, M., & Campbell, R., Yaghmai, F. (1989). Neuropathological abnormalities in developmental dysphasia. Annals of Neurology, 25, 567-570. doi: 10.1002/ana.410250607 • Cohen, L., Dehaene, S., Vinckier, F., Jobert, A., & Montavont, A. (2008). Reading normal and degraded words: contribution of the dorsal and ventral visual pathways. Neuroimage, 40, 353-66. doi: 10.1016/j.neuroimage.2007.11.036 • Cope, N., Harold, D., Hill, G., Moskvina, V., Stevenson, J., Holmans, P., Owen, M.J., O’Donovan, M.C. & Williams, J. (2005). Strong evidence that KIAA0319 on chromosome 6p is a susceptibility gene for developmental dyslexia. American Journal of Human Genetics, 76, 581-591. doi: 10.1086/429131 • Cornelissen, P., Richardson, A., Mason, A., Fowler, S., & Stein, J. (1995). Contrast sensitivityand coherent motion detection measured at photopic luminance levels in dyslexics and controls. Vision Research, 35, 1483-1494. doi: 10.1016/00426989(95)98728-R • De Fruyt, F., Mervielde, I., Hoekstra, H.A., Rolland, J. (2000). Assessing Adolescents’ Personality with the NEO PI-R. Assessment, 7, 329-345. doi: 10.1177/107319110000700403 • Dekker, R., Dekker, P.H., & Mulder, J.L., (2004). Kaufman Adolescent and Adult Intelligence Test – Nederlandstalige Versie: Handleiding. Leiden, Nederland: PITS. • Dekker, R., Mulder, J.L. & Dekker, P.H. (2007). De ontwikkeling van vijf nieuwe Nederlandstalige tests. Leiden, Nederland: PITS. • de Kovel, CGF., Franke, B., Hol, FA. (2008). Confirmation of dyslexia susceptibility loci on chromosomes 1p and 2p, but not 6p in a dutch sib-pair collection. American Chapter 1 | Introduction

33

Journal of Medical Genetics Part B – Neuropsychiatric Genetics, 147, 294-300. doi: 10.1002/ ajmg.b.30598 • De Pessemier, P., & Andries, C. (2009). GL&SCHR. Test voor Gevorderd Lezen & Schrijven. Antwerpen, België: Garant. • Desoete, A., Ghesquière, P., De Smedt, B., Andries, C., Van den Broeck, W. & Ruijssenaars, A.J.J.M. (2010a). Dyscalculie: Standpunt van onderzoekers in Vlaanderen en Nederland. Logopedie, 23, 4-9. • Desoete, A., Brysbaert, M., Tops, W., Callens, M., De Lange, C., & Van Hees, V. (2010b). Studeren met dyslexie. Gent, België: Universiteit Gent en vzw Cursief. Geraadpleegd op www.dyslexie.ugent.be • Desoete, A., Andries, C., & Ghesquière, P. (2009). Leerproblemen evidence-based voorspellen, onderkennen en aanpakken. Bijdragen uit onderzoek. Leuven, België: Acco. • de Vos, T. (1992). Tempo Test Rekenen. Amsterdam, Nederland: Pearson Education. • Eckert, M. A., Leonard, C. M., Richards, T. L., Aylward, E. H., Thomson, J., & Berninger, V. W. (2003). Anatomical correlates of dyslexia: Frontal and cerebellar findings. Brain, 126, 482–494. • Fawcett, A.J., & Nicolson, R.I. (1996). The Dyslexia Screening Test (DST). Manual. London, United Kingdom: Harcourt Assessment. • Flavell, J. H. (1976). Metacognitive aspects of problem solving. In L. B. Resnick (Ed.), The nature of intelligence (pp. 231-235). Hillsdale, NJ: Erlbaum. • Fuchs, D., Fuchs, L., Mathes, P. G., & Lipsey, M. (2000). Reading differences between low achieving students with and without learning disabilities. In R. Gersten, E. P. Schiller, & S. Vaughn (Eds.), Contemporary special education research: Synthesis of knowledge base of critical issues (pp. 81-104). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum. 34

• Galaburda, A.M., LoTurco, J., Ramus, F., et al. (2006). From genes to behavior in developmental dyslexia . Nature Neuroscience, 9, 1213-1217. doi: 10.1038/nn1772 • Geelhoed, J., & Reitsma, P. (1999). PI-dictee. Amsterdam, The Netherlands: Harcourt Test Publishers. • Gersons-Wolfensberger, D.C., & Ruijssenaars, W.A. (1997). Definition and treatment of dyslexia: a report by the Committee on Dyslexia of the Health Council of The Netherlands. Journal of Learning Disabilities, 30, 209-213. • Ghesquière, P., Boets, B., Gadeyne, E., Vandewalle, E. (2011). Dyslexie: Een beknopt wetenschappelijk overzicht. In A. Geudens, D. Baeyens, K. Schraeyen, K. Maetens, J. De Brauwer, M. Loncke (Eds.), Jongvolwassenen met dyslexie: diagnostiek en begeleiding in wetenschap en praktijk. Leuven, België: Acco.


• Grigorenko, E. L. (2001). Developmental dyslexie: an update on genes, brains and environments. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 42, 91-125. doi: 10.1016/S01602896(00)00043-X • Habib, M, (2000). The Neurological basis of developmental dyslexia. An overview and working hypothesis. Brain, 123, 2373-2399. doi: 10.1093/brain/123.12.2373 • Hayes , J.R., & Flower, L.S. (1980). Identifying the organisation of writing processes. In L.W. Gregg & E.R. Sternberg (Eds.), Cognitive processes in writing (pp. 3-30). Hillsdale, NY: Lawrence Erlbaum Associates, Inc. • Hofmeester, N. (2002). Studeren met dyslexie, druk 2 [Studying with dyslexia, 2e edition]. Apeldoorn, Nederland: Maklu Uitgevers nv. • Hooper, S. R., Swartz, C. W., Wakely, M. B., de Kruif, R., & Montgomery, J. W. (2002). Executive functions in elementary school children with and without problems in written expression. Journal of Learning Disabilities, 35, 57–68. doi: 10.1177/002221940203500105 • Hugdahl, K., Synnevag, B., & Satz, P. (1990). Immune and autoimmune-diseases in dyslexic children. Neuropsychologia, 28, 673-679. doi: 10.1016/0028-3932(90)90122-5 • Jacobson, N.S., & Truax, P. (1991). Clinical significance: A statistical approach to defining meaningful change in psychotherapy research. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 59, 12-19. doi: 10.1037//0022-006X.59.1.12 • Jimenez, J.E., de la Cadena C., Siegel L.S., O’Shanahan, I., Garcia, E., & Rodriguez, C. (2011). Gender ratio and cognitive profiles in dyslexia: a cross-national study . Reading and Writing, 24, 729-747. doi: 10.1007/s11145-009-9222-6 • Jimenez, J. E., Guzman, R., Rodriguez, C., & Artiles, C. (2009). Prevalencia de las dificultades especificas de aprendizaje: la dislexia en espanol. Anales de Psicologia, 25, 78–85. • Jones, M.W., Branigan, H.P., & Kelly, M.L. (2009). Dyslexic and non-dyslexic reading fluency: Rapid Automatized Naming and the importance of continuous lists. Psychonomic bulletin & review, 16, 567-572. doi:10.3758/PBR.16.3.567 • Kaplan, B. J., Wilson, B. N., Dewey, D. & Crawford, S. G. (1998) DCD may not be a discrete disorder. Human Movement Science, 17, 471–490. • Kavale, K.A., & Spaulding, L.S. (2008). Is response to intervention good policy for specific learning disabilities? Learning Disabilities Research & Practice, 23, 169-179. • Kleijnen, R. (1992). Hardnekkige spelling fouten. Een taalkundige analyse. Lisse, Nederland: Swets & Zeitlinger. • Kleijnen, R. & Loerts, M. (2006). Protocol Dyslexie Hoger Onderwijs. Apeldoorn, Nederland: Garant Uitgeverij. Chapter 1 | Introduction

35

• Kleijnen, R., Bosman, A., de Jong, P., Henneman, K., Pasman, J., Paternotte, A., et al. (2008). Diagnose en behandeling van dyslexie. Brochure van de Stichting Dyslexie Nederland. Bilthoven, Nederland: Stichting Dyslexie Nederland. • Kort, W., Schittekatte, M., van den Bos, K.P., Vermeir, G., Lutje Spelberg, H.C., Verhaeghe, P., & van der Wild, S. (2005). Dyslexie Screening Test (DST NL). Handleiding. London, United Kingdom: Harcourt Test Publishers. • Kovas, Y., Haworth, C.M.A., Harlaar, N., Petrill, S.A., Dale, P.S., & Plomin, R. (2007). Overlap and specificity of genetic and environmental influences on mathematics and reading disability in 10-year-old twins. Journal of child psychologic psychiatry, 48(9), 914922. doi: 10.1111/j.1469-7610.2007.01748.x • Lacante, M., & Lens, W. (2005). Nederlandstalige aanpassing van de Weinstein-Palmer LASSI-scales. Leuven, België: Katholieke Universiteit Leuven. • Landerl, K., & Moll, K. (2010). Comorbidity of learning disorders: prevalence and familial transmission. Journal of child psychology and psychiatry, 51(3), 287-294. doi: 10.1111/j.1469-7610.2009.02164.x • Leather, C., Hogh, H., Seiss, E., & Everatt, J. (2011). Cognitive functioning and work success in adults with dyslexia. Dyslexia, 17, 293–355. doi: 10.1002/dys.441 • Light, & Defries (1995). Comorbidity of reading and mathematics disabilities: genetic and environmental etiologies. Journal of learning disabilities, 28, 96-106. • Livingstone, M. S., Rosen, G. D., Drislane, F. W., & Galaburda, A. M. (1991). Physiological and anatomical evidence for a magnocellular deficit in developmental dyslexia. Proceedings of the National Academy of Sciences, 88, 7943–7947. • McBride-Chang, C. (1995). Phonological processing, speech perception and reading disability: An integrative review. Educational Psychologists, 30, 109-121. doi: 10.1207/ s15326985ep3003_2 36

• McLoughlin, D., Leather, C., & Stringer, P. (2002). The adult dyslexic: interventions & outcomes. London, United kingdom: Whurr Publishers. • Miller, T., Nigg, J. & Faraone, S. (2007). Axis I and II comorbidity in adults with ADHD. Journal of Abnormal Psychology, 116, 519-528. • Ministerie van Onderwijs en Vorming (2011). Hoger onderwijs in cijfers. Retrieved from http://www.ond.vlaanderen.be/hogeronderwijs/werken/studentadmin/studentengegeve ns/hoger_onderwijs_in_cijfers_2011-2012.pdf • Miyahara, M., Tsujii, M., Hori, M., Nakanishi, K., Kageyama, H. & Sugiyama, T. (1997) Brief report: motor incoordination in children with Asperger syndrome and learning disabilities. Journal of Autism and Developmental Disorders, 27, 595–603. doi: 10.1023/A:1025834211548


• Nasser, R.N. & Naimy, V. (2010). Using Regression to Establish Weights for a Set of Composite Equations through a Numerical Analysis Approach: A Case of Admission Criteria to a College. Journal of Mathematics and Statistics, 6, 300-305. doi: 10.3844/ jmssp.2010.300.305 • Nicolson, R.I. & Fawcett, J. A. (1997). Development of objective procedures for screening and assessment of dyslexic students in higher education. Journal of Research in Reading, 20, 77-83. doi: 10.1111/1467-9817.00022 • Nicolson, R.I., Fawcett, A.J., Dean, P. (2001). Developmental dyslexia: the cerebellar deficit hypothesis. Trends in Neurosciences, 24, 508-511. doi: 10.1016/S01662236(00)01896-8 • Oliver, R., Bjoertomt, O., Greenwood, R., & Rothwell, J. (2008). ‘Noisy patients’—can signal detection theory help? Nature Clinical Practice Neurology, 4, 306-316. doi:10.1038/ ncpneuro0794 • Pieters, S., De Block, K., Scheiris, J., Eyssen, M., Desoete, A., Deboutte, D., Van Waelvelde, H. & Roeyers, H. (2012). How common are motor problems in children with a developmental disorder: rule or exception? Child: Care, Health and Development, 38, 139-145. doi:10.1111/j.1365-2214.2011.01225.x • Rae, C., Harasty, J. A., Dzendrowskyj, T. E., Talcott, J. B., Simpson, J. M., Blamire, A. M., et al. (2002). Cerebellar morphology in developmental dyslexia. Neuropsychologia, 40, 1285–1292. • Reiter, A., Tucha, O., & Lange, K.W. (2005) Executive functions in children with dyslexia. Dyslexia, 11, 116-131. doi: 10.1002/dys.289 • Shaywitz, S. E. (1998). Dyslexia. The New England Journal of Medicine, 338, 307–312. • Shaywitz, S. E., Shaywitz, B. A., & Fletcher, J. M. (1990). Prevalence of readingdisability in boys and girls: Results of the Connecticut Longitudinal Study. Journal of the American Medical Association, 264, 998- 1002. doi: 10.1001/jama.264.8.998 • Shaywitz, S.S., & Shaywitz, B.A. (2008). Paying attention to reading: the neurobiology of reading and dyslexia. Development and Psychopathology, 20, 1329-1349. doi: 10.1017/ S0954579408000631 • Snowling, M. J. (2000). Dyslexia (2nd ed.). Oxford, United Kingdom: Blackwell. • Stanovich, K. E. (1996), Toward a more inclusive definition of dyslexia. Dyslexia, 2, 154– 166. doi: 10.1002/(SICI)1099-0909(199611)2:3<154::AID- DYS63>3.0.CO;2- B • Stanovich, K.E., & Siegel, L. (1994). Phenotypic performance profile of children with reading disabilities: A regression-based test of phonological-core variable-difference model. Journal of educational psychology, 86, 24 -53 • Stein, J., & Walsh, V. (1997). To see but not to read; the magnocellular theory of dyslexia. Trends in neuroscience, 20, 147-152. doi: 10.1016/S0166-2236(96)01005-3 Chapter 1 | Introduction

37

• Suk-Han Ho, C., Wai-Ock Chan, D., Leung, P.W.L., Lee, S.H., & Tsang, S.M. (2005). Reading-related cognitive deficits in developmental dyslexia, attentiondeficit/ hyperactivity disorder, and developmental coordination disorder among Chinese children. Reading research quarterly, 40, 318-337. doi: 10.1598/RRQ.40.3.2 • Swanson, H. L. & Ashbaker, M.H. (2000). Working memory, short-term memory, speech rate, word recognition and reading comprehension in learning disabled readers: Does the executive system have a role? Intelligence, 28, 1–30. doi: 10.1016/S01602896(99)00025-2 • Swanson, H.L., & Hsieh, C.J. (2009). Reading Disabilities in Adults: A Selective Meta- Analysis of the Literature. Review of educational Research, 79, 1362-1390. doi: 10.1348/000712603321661859 • Swanson, H.L. (2012). Adults with reading disabilities: Converting a meta-analysis to practice. Journal of learning disabilities, 45, 17-30. doi 10.1177/0022219411426856 • Szmalec, A., Loncke, M., Page, M.P. & Duyck, W. (2011). Order or disorder? Impaired Hebb learning in dyslexia. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 37, 1270–1279. doi: 10.1037/a0023820 • Tallal. P. (1980). Auditory temporal perception, phonics, and reading disabilities in children. Brain and Language, 9 , 182–198. • Tops, W., Callens, M., Van der Haegen, L., Stevens, M., & Brysbaert, M. Unraveling the mechanisms in naming deficits in adults with dyslexia. Manuscript in voorbereiding. • van den Bos, K., Spelberg, H., Scheepsma, A., & de Vries, J. (1999). De klepel vorm A en B, een test voor leesvaardigheid van pseudowoorden. Verantwoording, handleiding, diagnostiek en behandeling. Lisse, Nederland: Swets & Zeitlinger.

38

• Van Den Broeck, W. (2002). Dyslexie: naar een wetenschappelijk verantwoorde definitie. In A. J. Ruijssenaars & P. Ghesquière (Red.), Dyslexie en dyscalculie: ernstige problemen in het leren lezen en rekenen. Recente ontwikkelingen en onderkenning en aanpak (pp. 12-22). Leuven, België: Acco. • Van Den Broeck, W. (2012). Open brief naar aanleiding van de onderwijsregelgeving Sticordi. Teruggevonden op http://sticordibank.wikispaces.com/file/view/ Open+brief+regelgeving+sticordi.pdf • Van der Leij, A., Bekebrede, J.I., Geudens, A., Schraeyen, K., Schijf, G.M., Garst, H., Willems, H., Janssens, V., Meersschaert E., & Schijf, T. (2012). Interactieve Dyslexietest Amsterdam- Antwerpen: handleiding. Uithoorn, Nederland : Muiswerk Educatief. Manuscript in druk. • van der Leij, A. (1998). De definitie van dyslexie. Tijdschrift voor orthopedagogiek, 37, 278293.


• Vandermosten, M., Boets, B., Luts, H., Poelmans, H., Wouters, J., & Ghesquière, P. (2011). Impairments in speech and nonspeech sound categorization in children with dyslexia are driven by temporal processing difficulties. Research in developmental disabilities, 32, 593-603. doi: 10.1016/j.ridd.2010.12.015 • Van der Sluis, S., de Jong, P.F., & van der Leij, A. (2007). Executive functioning in children, and its relations with reasoning, reading, and arithmetic. Intelligence, 35, 427449 • Vanderswalmen, R., Vrijders, J., & Desoete, A. (2010). Metacognition and spelling performance in college students . In A. Ef klides & P. Misailidi (Eds.). Trends and Prospects in Metacognition Research (pp.367-394). New-York, NT: Springer. • Van De Voorde, S., Roeyers, H., Verté, S., & Wiersema, J.R. (2010). Working memory, response inhibition, and within-subject variability in children with attentiondeficit/hyperactivity disorder or reading disorder. Journal of clinical and experimental neuropsychology, 32, 366-379 doi: 10.1080/13803390903066865 • Vaughn, S., & Fuchs, L. S. (2003). Redefining learning disabilities as inadequate response to instruction: The promise and potential problems. Learning Disabilities Research & Practice, 18, 137-146. • Vellutino, F.R., Fletcher, J.M., Snowling, M.J. & Scanlon, D.M. (2004). Specific reading disability (dyslexia): what have we learned in the past four decades? Journal of Child Psychology and Psychiatry, 45, 2-40. doi: 10.1046/j.0021-9630.2003.00305.x • Wackenier, P., Lapon, S., Van Borsel, J., De Deyn, P.P., & Mariën, P. (2008). De detectie van dyslexie via de Dyslexie Screening Test. Tijdschrift voor Orthopedagogiek, Kinderpsychiatrie en Klinische Kinderpsychologie, 33, 58-64. • Wilkinson, G.S. (1993). Wide Range Achievement Test. Wilmington, DE: Jastak Assessment. • Wimmer, H., Mayringer, H., & Landerl, K. (2000). The double-deficit hypothesis and difficulties in learning to read a regular orthography. Journal of Educational Psychology, 92, 668- 680. doi: 10.1037//0022-0663.92.4.668 • Wolf, M., & Bowers, P. G. (1999). The double-deficit hypothesis for the developmental dyslexias. Journal of Educational Psychology, 91, 415-438. doi: 10.1037/0022- 0663.91.3.415 • World Health Organisation. (2008). International Classification of Functioning, Disability and Health for Children and Youth (ICF-CY) Nederlandse vertaling. Houten, Nederland: Bohn Stafleu van Loghum. • Ziegler, C. J., & Goswami, U. (2005). Reading acquisition, developmental dyslexia, and skilled reading across languages: A psycholiguistic grain size theory. Psychological Bulletin, 131, 3-29. doi: 10.1037/0033-2909.131.1.3


39

Chapter 2

Cognitive profile of students who enter higher education with an indication of dyslexia

Introduction An increasing number of students with dyslexia enter higher education, most likely due to better assessment, guidance and remediation in primary and secondary education (Hadjikakou & Hartas, 2008; Madriaga et al., 2010). This creates a need for information about the characteristics of these students and the best ways to support them. Higher education differs significantly from primary and secondary school. At this age education is no longer compulsory and students have a much wider range of options (certainly compared to primary education, which in most countries is inclusive, with nearly all children given the same curriculum). Therefore, students with dyslexia entering higher education can be expected to be a select group, with better than average coping skills and possibly less comorbidity (for the issue of comorbidity in dyslexia, see, e.g., Landerl & Moll, 2010; Pieters et al., 2012; Yoshimasu et al., 2010). Still, there is a need for scientific evidence about the cognitive profile of students with dyslexia in higher education, particularly for non-English speaking countries. There are a number of manuals about adult dyslexia and dyslexia in higher education (e.g., Du Pré, Gilroy, & Miles, 2008; Farmer, Riddick, & Sterling, 2002; Wolf, Schreiber, & Wasserstein, 2008), which contain valuable information for students with dyslexia and their counselors and tutors, but they mainly base their information and recommendations on clinical and educational practice and they focus on the state of affairs in English-speaking countries. Because of the scarcity of scientific data, at present there are no generally-accepted guidelines, regulations, and standards for compensatory measures. Instead, the clinical experience of the local office of disability services and their considerations tend to prevail (Sparks & Lovett, 2009b). As a result, the special arrangements differ between institutes and are not appreciated by all lecturers. In the absence of theoretical and empirical evidence for the efficacy of such measures lecturers fear that reading disabled students could be beneficiaries of needless exceptions, which create extra work and may be unfair to the other students. Exceptionally, some even doubt whether students with a diagnosis of dyslexia belong in higher education, questioning their cognitive skills and work attitude. Given the current situation, these reactions are not completely without grounds. Sparks and Lovett (2009a, 2009b), for instance, found that offices of disability services in American colleges often give learning disability certificates without empirical justification, and that these certificates tend to be popular when they are linked to course exemptions in colleges with foreign-language requirements. In the present paper we first discuss what is known about the cognitive profile of students with dyslexia in American and British higher education. Then, we discuss the reasons why generalization to other countries is not straightforward, and we present the data of a new study addressing the limitation.

Chapter 2 | Cognitive profile of students who enter higher education with an indication of dyslexia

43

The cognitive profile of students with dyslexia in higher education: Evidence from English A first series of studies in the 1990s (Everatt, 1997; Felton, Naylor, & Wood, 1990; Hanley, 1997; Lefly, & Pennington, 1991) addressed the question whether individuals with dyslexia continued to have problems with reading and spelling in adulthood, or whether remediation, teaching and reading practice in primary and secondary education were able to bridge the initial gap. They had a strong focus on reading and spelling and did not take into account other functions such as memory, attention, planning, and organization. These studies all came to the conclusion that dyslexia is an enduring problem with remaining suboptimal performance for reading and writing in university students with dyslexia.

44

A particularly interesting study was published in the UK by Hatcher, Snowling, and Griffiths (2002), because it investigated a broader range of skills. The authors compared the cognitive skills of 23 university students with dyslexia and 50 matched controls. Participants completed 17 tasks assessing literacy (reading and writing), processing skills (perceptual speed, memory span, and arithmetic), phonological skills (spoonerisms and rapid naming), verbal fluency, verbal abilities (vocabulary test), non-verbal abilities (Raven matrices), and self-reported problems in attention and organization. Surprisingly, the students with dyslexia performed worse on all but the two tasks of general cognitive abilities (Wechsler Adult Intelligence Scale Vocabulary and Raven matrices). They not only showed significant deficits in reading and writing and in reading-related phonological processes. Their processing rate was overall slower and their short-term memory spans were shorter. The students with dyslexia also had poorer arithmetic performance. Students with dyslexia further reported more problems with memory (“I easily forget about what has been said”), attention (“I lose track in required reading”), effort (“I do not work to my potential”), affect (“I am sensitive to criticism”), and – less so – organizing and activating (“I have difficulty getting organized and started”). Based on these results, Hatcher et al. (2002) doubted about the generality of the statement that higher education students with dyslexia have compensated for their problems. Surprisingly, Hatcher et al.’s (2002) rather pessimistic conclusion was not followed by other studies of the same standards. Subsequent studies again involved small numbers of tasks and small numbers of participants, making it difficult to obtain reliable estimates of the overall cognitive profile of students with dyslexia in higher education. A further step forward was made, however, when Swanson and Hsieh (2009) published the results of a meta-analysis. By applying such an analysis, researchers can distill a coherent pattern out of a multitude of heterogeneous, small-scale studies. Swanson and Hsieh’s meta-analysis was based on 52 published articles (but surprisingly without Hatcher et al., 2002) and 776 comparisons of participants with reading disabilities versus participants without reading disabilities. An additional advantage of meta-analyses is that the results are communicated as effect-sizes. Swanson and Hsieh used Cohen’s d statistic. This is a standardized measure with very much the same interpretation as a z-score (e.g., Brysbaert, 2011). As a rule of thumb, Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

d-values larger than .5 have practical value and d-values larger than .8 point to a substantial difference between the groups. These effect sizes make it easy to translate research findings to the counseling practice. In contrast, individual studies have a tendency to focus on the statistical significance of their effects, often overlooking issues of power and practical importance. Table 1: Effect Sizes (d) of Differences between Participants with Reading Disabilities and Participants without Reading Disabilities S&H09

HSG02

Literacy Reading comprehension

1.20

Word reading

1.37

Non-Word reading

1.33

1.47

Word spelling

1.57

1.31

Text writing

.72

1.12

1.14

Processing skills Perceptual speed

.89

Short-term memory span

1.05

Phonological skills Phonological processing

.87

1.32

Rapid naming

.96

1.19

Verbal fluency Semantic fluency

.46

Rhyme fluency

1.26

General intelligence Arithmetic

.75

Verbal memory

.20

Verbal intelligence

.63

Vocabulary

.71

General information

.47

Problem solving / reasoning

.11

Verbal memory

.62

Visuospatial memory

-.39

Cognitive monitoring

.27

Perceptual motor skills

-.13

Auditory perception

-.18

Visual perception

.13

Social and personal skills

.10

.58

.10 -.01

Other Personality

.28

Neuropsychological (e.g., EEG)

-.02

Ratings by third persons

-.23


45

Table 1 summarizes the findings reported in the meta-analysis of Swanson and Hsieh (2009, Table 2) as effect sizes (d) of differences between participants with reading disabilities and participants without reading disabilities. Positive values indicate poorer performance of participants with dyslexia; negative values indicate better performance of this group. For comparison purposes, we also include the data of Hatcher et al. (2002, Table 9) expressed as effect sizes. The convergences between both studies are clear. The top problems of adults with dyslexia are, not surprisingly: writing, reading, and phonological processing (non-word naming and spoonerisms, which involve exchanging the first sounds of two words, e.g., turning “Terry Wogan” into “Werry Togan”). The effect sizes are larger than 1. In addition, reading disabled adults seem to be poorer in retrieving verbal information from long-term memory, either because this information has been processed less frequently1 or because of an additional weakness in individuals with dyslexia. There was also poorer performance on arithmetic. This finding has recently been confirmed (De Smedt & Boets, 2010; Göbel & Snowling, 2010) and linked to the fact that arithmetic operations often depend on verbal fact retrieval, in particular for multiplication. This would explain why the difference between individuals with dyslexia and controls is larger for multiplication than subtraction (De Smedt & Boets, 2010). On the positive side, there were no differences of practical significance for general intelligence, problem solving / reasoning, cognitive monitoring, perceptuo-motor skills, auditory and visual perception, social and personal skills, personality, and neuropsychological measures (such as EEG patterns). Students with dyslexia slightly outperformed controls in visuo-spatial memory and tended to be rated more favorably by third persons than controls.

46

All in all, Swanson and Hsieh’s (2009) analysis paints a rather clear picture of the strengths and weaknesses of adults with dyslexia. Still, two caveats should be kept in mind. The first is that meta-analyses involve a combination of very heterogeneous studies, with varying degrees of methodological rigor. This is particularly a concern when the number of studies on which an effect size has been calculated is rather small. Then, the presence or absence of an effect could be due to a single unrepresentative study involving a less valid test or a less representative participant sample. This issue is known as the apples-and-oranges problem in meta-analyses (Sharpe, 1997). Although the convergence between Swanson and Hsieh (2009) and Hatcher et al. (2002) is reassuring in this respect, one would feel more confident if the picture were confirmed in an independent series of studies given to the same groups of participants. The second caveat with respect to Swanson and Hsieh’s (2009) conclusions is that they are almost entirely based on English-speaking adults. Only 5% of the data were from non-English studies. Below we discuss two reasons why generalization to other languages/ countries is not straightforward.

One of the most robust findings in cognitive psychology is the (word) frequency effect, the finding that the efficiency of information processing depends on the number of times the information has been processed before (e.g., Keuleers, Diependaele, & Brysbaert, 2010).

1


Factors that may prevent generalization to other languages A first factor that may hinder the generalization of English findings to other languages, such as Dutch, is that languages differ in the difficulty of the letter-sound mappings. This feature has been linked to the time children need for reading acquisition (Hanley, Masterson, Spencer, & Evans, 2004; Seymour, Aro, & Erskine, 2003; Ziegler & Goswami, 2005) and also to the prevalence of dyslexia (Lindgren, de Renzi, & Richman, 1985; see also Landerl, Wimmer, & Frith, 1997, and Share, 2008, for a discussion of the ways in which English differs from other languages and what impact this may have for dyslexia). Readers of languages with inconsistent mappings need more time to reach ceiling performance and also have higher chances of not succeeding. There are two types of mapping: from letters to sounds and from sounds to letters (particularly important for correct spelling but also involved in word reading; Stone, Vanhoy, & Van Orden, 1997). Alphabetical languages differ in the degree of complexity of these mappings (Borgwaldt, Hellwig, & de Groot, 2004; Van den Bosch, Content, Daelemans, & de Gelder, 1994) with English consistently being the most opaque for both directions, and Dutch more towards the transparent end of the continuum (the extent depending on the specific measure used). In the absence of empirical evidence, it is not clear what to expect as a result of the language differences in letter-sound mappings. On the one hand, one could imagine that dyslexia would be less of a problem in a transparent language; on the other hand, someone with dyslexia in a transparent language may on average have a stronger deficit than someone with dyslexia in an opaque language (if indeed differences in prevalence of dyslexia because of language transparency exist). Another factor that may limit the findings of Table 1 to English-speaking countries is the organization of the education system in different countries. In general, British-inspired education is characterized by ability-based selection at the entry together with a commitment to bring the selected candidates to a successful completion (the master-apprentice model). In many other countries, however, there are no hard entrance criteria for higher education, and selection occurs as part of the curriculum. In Belgium, for instance, everyone who has completed secondary education, is entitled to start whatever type of higher education they want (except for medicine and engineering, where an additional entrance exam must be passed). As a result, the number of students starting higher education tends to be higher and completion rates are lower. In particular, the first year is considered as a selection year with less than half of the student succeeding. Classes in the first year, therefore, tend to be plenary lectures before large groups, and exams often are multiple choice. Needless to say, ability-based admission criteria are likely to have implications for the cognitive profiles of the students, certainly in the first year of education. For instance, the observation that Swanson and Hsieh (2009) and Hatcher et al. (2002) found no differences in general intelligence or problem solving between students with and without reading problems may be a consequence of the fact that British and American universities select their students on the basis of SAT-scores (US) and A-levels (UK). Indeed, Lovett and Chapter 2 | Cognitive profile of students who enter higher education with an indication of dyslexia

47

Sparks (2010) noticed that a discrepancy between general intelligence and reading skills in American university students with reading disabilities is often due to average text reading skills combined with above-average IQ. Such a pattern might be a direct consequence of the admission criteria. As these criteria are not present in Belgium, students with quite different IQ-scores can start the same degree and there is no built-in guarantee that students who present themselves with a diagnosis of dyslexia have the same abilities as students without such an assessment. On the other hand, because students with a reading disability know of the selection taking place in the first year of higher education, they may be less inclined to start a degree that is perceived as demanding, given the chances of failure.

The cognitive profile of students with dyslexia in higher education: Evidence from non-English speaking countries

48

As stated before, literature on dyslexia in young adults who do not have English as mother tongue, is limited. In addition, in line with the first studies in English, they all focused on weaknesses rather than on the full pattern of strengths and weaknesses. Reid, Szczerbinski, Iskierka-Kasperek, and Hansen (2006) ran a study in Polish on 15 university students with dyslexia and 15 control students. As primary deficits they reported inferior word reading rate, pseudoword reading rate and text reading (both speed and accuracy). Spelling accuracy was also significantly lower. In relation to the underlying causes of dyslexia the authors observed impaired rapid automatized naming (pictures, colors, letters and digits) and phonological difficulties on a timed sound deletion task. However, group differences on spoonerism accuracy/ time and sound deletion accuracy only approached significance. Similar results were found in a French study by Szenkovitw and Ramus (2005). Students with dyslexia (n=17) performed worse than a control group on a text reading task when a combined time and accuracy measure was reported (but see Bruyer and Brysbaert, 2011, for difficulties with such combined measures). Orthographic skills were also significantly lower. Moreover, a combined RAN (colors, digits and letters) score revealed impaired automatized naming and working memory. Students with dyslexia also displayed phonological deficits. Wolff (2009) examined Swedish university students (n=40) on a range of reading, writing and phonological skills tasks. Significant differences with large effect sizes were reported for several tasks: spoonerisms, non-word reading and writing (time and accuracy), exception word spelling, and orthographic skills (time and accuracy). The above studies agree with the English studies showing that difficulties in reading and writing and phonological impairments persist into adulthood. However, none addressed abilities beyond reading and writing. Furthermore, they were all characterized by small sample sizes, making it dangerous to interpret the effect sizes.


A new study Given the limitations of the available evidence, we decided to run a new study, which would enable us to compare the American-British profile (Table 1) to the Belgian profile. In order to do things properly, we took into account the following methodological considerations.

A problem with small-scale studies for applied research is the large confidence intervals around the obtained statistics, certainly in between-groups designs involving the comparison of two samples of individuals. Only recently have researchers become sensitive to the power problem related to small-group comparisons (e.g., Campbell & Thompson, 2002; Faul, Erdfelder, Lang, & Buchner, 2007). The smaller the samples, the larger the difference between the groups at population level must be before it can be found reliably in an empirical study. As a rule of thumb, to assess effect sizes as small as d = .4, one requires two groups of 100 participants (Figure 1). Samples of this size also result in reasonably small confidence intervals, so that the observed effect sizes can be trusted and compared to those from the English studies (Table 1).

49

Figure 1. Power as a function of effect size (Cohen’s d) and sample size.

To further improve the relevance of our study for offices of disability studies, we ran the study on the first 100 students who were entitled to special educational support on the basis of dyslexia by a learning disability support office in the city of Ghent (Belgium) and who were willing to take part in our study. For each student we then searched a control student matched on age, gender, and degree taken. The local support office serves Ghent University as well as other colleges of higher education (including technical colleges), meaning that we could examine a wide range of students.


Method Participants This research was made possible by an Odysseus research grant from the Flemish Government to Marc Brysbaert and was approved by the Ethical commission of the University Ghent. Two hundred first-year undergraduate students of higher education participated in the study, both students of professional bachelors (in colleges for higher education) and academic bachelors (in some colleges for higher education and in university). They all attended higher education in Ghent, one of the major cities of Flanders (the Northern, Dutch-speaking half of Belgium) and had just graduated from secondary school. The group consisted of 100 students diagnosed with dyslexia and a control group of 100 students with no known neurological or functional deficiencies. All had normal or corrected-to normal vision and were native speakers of Dutch. Students were paid for their participation. The study followed the ethical protocol of Ghent University, meaning that students gave informed consent and were informed that they could stop at any time if they felt they were treated incorrectly.

50

The students with dyslexia had been diagnosed prior to our study by trained diagnosticians in accordance with the definition of SDN (Stichting Dyslexie Nederland [Foundation Dyslexia Netherlands], 2008). Because of the ongoing debate about the origin of dyslexia, the SDN uses a purely descriptive definition of dyslexia. In their guidelines dyslexia is defined as an impairment characterized by a persistent problem in learning to read and/ or write words or in the automatization of reading and writing. The level of reading and/ or writing has to be significantly lower then what can be expected based on the educational level and age of the individual. Finally, the resistance to instruction has to be confirmed by looking at the outcome of remedial teaching. Remedial teaching is considered adequate when it meets the requirements as stated in the “response to instruction” model (RTI; Vaughn & Fuchs, 2003) or the “response to intervention’ (Haager, Klinger & Vaughn, 2007) model. Also, the SDN definition requires ensuring that the reading and writing impairment cannot be attributed to external and/or individual factors such as socio-economic status, cultural background or intelligence. Students entering higher education in Ghent are assessed anew by the local support office (vzw Cursief ) if their previous assessment is older than three years. All students with dyslexia had (sub) clinical scores (< pc 10) on a word reading test (EMT [One Minute Test] (Brus, & Voeten, 1991) and/or, pseudo word reading test (De Klepel (van den Bos, Spelberg, Scheepsma, & de Vries, 1999) and/or word spelling test (De Pessemier, & Andries, 2009). These tests are addressed further in the text. They had all received individual tutoring in primary or secondary education for a period of minimum 6 months by either a speech-therapist or a remedial teacher. All students with dyslexia who applied for special facilities at the local support office in the academic year 2009-2010 were asked to participate in the study until we had a Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

total of one hundred. To find a group of 100 participants with dyslexia who completed the full study, we had to approach an initial cohort of some 120 students. Of these 120 students a small number of students chose not to cooperate once the study was explained to them. A few more students were lost because they failed to show up at appointments. When recruiting the subjects we tried to reflect the inflow in the first year of higher education as much as possible. Matching criteria for the control students were therefore restricted to field of study, gender and age. Because one of the goals of our project is to see how students with dyslexia succeed in higher education compared to their peers and to assess the impact of their disability on their study skills we matched them on field of study. We did add age and gender as matching criteria to construct homogenous groups. To recruit the control students we used different methods. We asked the students with dyslexia for several names of fellow classmates who would be interested in participating. Amongst these names we selected someone at random. In case the student with dyslexia failed to deliver any names (which was the case for about 50% of the participants), we recruited them ourselves by means of electronic platforms or the guidance counselors of the institution in question. Table 2 contains the general information on the two groups: mean age, gender, professional bachelor v. academic bachelor students and fields of study.

Table 2: General Information about the Student Groups With and Without Dyslexia Student groups Mean age Gender

students with dyslexia (n = 100):

19 years 4 months

control students (n = 100):

19 years 11 months

46 male students 54 female students

Degree taken

66 university students 34 non-university college students

Fields of study University students

Non-university college students

Educational sciences

16

0

Health and behavioral sciences

21

19

Management

9

0

Sciences and Engineering

19

10

Arts and humanities

0

5

Other

1

0


51

There was no difference between the two groups in socio-economical level based on the educational level of the mother, χ²(3) = 4.855, p = .183 and father, χ²(3) = 2.634, p = .452. Educational levels were: lower secondary education, higher secondary education, post secondary education either at university or non-university college.

Cognitive measures and tests administered In the following section, we group the tests as a function of cognitive skill. Although this is not 100% how the assessment happened (which was battery-based), it makes it easier to compare our data to those of Swanson and Hsieh (2009) and Hatcher and colleagues (2002). Most cognitive skills were assessed with validated and widely used Dutch-language screening instruments. We in particular used the Dutch version of the Kaufman Adolescent and Adult Intelligence Test (Dekker, Dekker, & Mulder, 2004) and an established test battery for diagnosis of dyslexia in young adults (GL&SCHR; De Pessemier & Andries, 2009). We tried to obtain converging evidence from a second test designed to measure the same skill when no data about reliability and validity were available. In particular, we compared the data to the IDAA or Interactive Dyslexia Test Amsterdam-Antwerp, a test battery that at the time of our testing was being normed and validated (Van der Leij, Bekebrede, Geudens, Schraeyen, Schijf, Garst, Willems, Janssens, Meersschaert, & Schijf, in press).

52

The American KAIT, developed in 1993 by Kaufman and Kaufman, was translated by Dekker, Dekker, and Mulder in 2004 and norms were collected on a standardization sample in the Netherlands and Flanders. The main goal of the KAIT is to evaluate analytic intelligence in individuals from 14 to 85 years. In our study the complete version was administered. It consists of ten subtests categorized into two types of intelligence: fluid and crystallized intelligence. The crystallized scale consists of four subtests: Word Definitions, Double Meanings, Auditory Comprehension, and Famous People (for more information see below). It reflects how well a person has learned concepts and knowledge that are part of the cultural and scholar context. It is influenced by verbal conceptual development and education. The fluid intelligence scale gives an indication of the person’s potential and flexibility to solve new problems, either verbal or non-verbal. The six subtests are Symbol Learning, Logical Reasoning, Secret Codes, Block Patterns, Delayed Auditory Memory, and Delayed Symbol Learning (for more information see below). The combination of fluid and crystallized IQ results in a total IQ-score. All three scores have a mean of 100 and a standard deviation of 15 points. Psychometric information can be found in Table 3.


Table 3: Reliability and Validity Indices for the Different Subtests of the KAIT (Dekker et al., 2004) Internal consistency Chronbach’s alpha for age groups 16-19

Test-retest reliability for age group 14-24

Content validity: correlation with WAIS –R Total IQ scores

.92

.80

.79

Definitions

.82

.81

Double Meanings

.81

.72

Auditory Comprehension

.81

.71

CIQ

Famous People FIQ

TIQ

.76

.87

.93

.84

Symbol Learning

.93

.85

Logical Reasoning

.81

.66

Secret Codes

.80

.61

Block Patterns

.80

.82

Delayed Auditory Comprehension

.55

.49

Delayed Symbol Learning

.93

.81

.95

.89

.76

.84

We used the KAIT instead of the Wechsler Adult Intelligence Scale III (Wechsler, 1997) to avoid retest effects. Many students with dyslexia had been tested previously with the WISC or the WAIS as part of their assessment. Other reasons for choosing the KAIT were the less rigorous time constraints, which we considered an advantage for students with learning disabilities, and the inclusion of two subtests of delayed memory, namely Delayed Symbol Learning and Delayed Auditory Memory. Both subtests are considered valid measures of long term memory capacities. We also administered the GL&SCHR, a Dutch reading and writing test battery for (young) adults (De Pessemier, & Andries, 2009). This test includes many of the tasks frequently administered in dyslexia assessment (e.g., Hatcher et al., 2002). There are three tests specifically designed to evaluate reading and writing skills, namely Word Spelling, Proofreading, and Text Reading (for more information see below). Seven additional tests focus on associated language deficits such as phonological processing, rapid naming, short term memory and working memory, morphology, and vocabulary (for more information see below). Information about reliability can be found in Table 4. For different subtests different methods were used, namely KR20, Guttman split-half, and a test-retest correlation.


53

Table 4: Reliability Indices for the Different Subtests of the GL&SCHR (Depessemier & Andries, 2009)

KR20

Guttman split half (γ) .77 < r < .90

Text Reading Word Spelling (Word Spelling

.69 < r <.80

and Proofreading) Reading Comprehension

.61

Morphology and Syntax

.65 .54 < r < .77

Short Term Memory Vocabulary

.90

Phonological Awareness (Spoonerisms and Reversals) Rapid naming

54

test-retest

.78 < r < .90 .62 < r < .84

The IDAA or Interactive Dyslexia Test Amsterdam-Antwerp (Van der Leij et al., in press) is a new diagnostic instrument for the diagnosis of dyslexia in secondary school children and students in higher education. It is a test battery developed by The University of Amsterdam, Lessius College for Higher Education (Antwerp), and Muiswerk for the screening of young adults. It focuses on core skills of reading and writing such as automatized word recognition, decoding at lexical and sublexical level, and orthographic and phonological competence. The individual administration is fully computer controlled. The battery consists of six tests. The first one is a questionnaire that assesses print exposure in Dutch and English. Next, phonological skills are evaluated with a reversal task where the participant has to state whether the second orally presented nonword is the reversal of the first (e.g. rol-lor). Then, four tests focus on orthographical skills : flash reading in Dutch, flash typing in Dutch, flash typing of nonwords in Dutch, and flash typing in English. In these tasks participants are presented with a word or nonword for 200 ms followed by a mask (###). Depending on the task the participant has to identify whether the target item was a word or nonword, or to type in the word/nonword. As the names indicate, this is done both for Dutch and English. As this instrument is still in development and copyright protected, the results can only be used as validation criterion for other measures. Finally, we also administered some standard tests for reading and calculation problems, used in the Dutch-speaking countries, such as word and nonword reading tests, and a standard arithmetic test. All in all, the following cognitive functions were assessed.


Literacy Reading comprehension. In this test from the GL&SCHR, a text is presented in printed form and at the same time read out by the computer. Afterwards, the participant has to answer questions about the text. These questions rely on either literal comprehension or deductive knowledge. Word reading. A classic word reading test in the Dutch-speaking countries is the EMT [One Minute Test] (Brus & Voeten, 1991). Parallel-form reliability ranges from .89 to .97 in various studies, whereas test-retest reliability lies between .82 and .92. For more psychometric information about the EMT we refer to the test’s manual. The list consists of 116 words of increasing difficulty printed in four columns. The participant has to read aloud as many words as possible in one minute trying to minimize reading errors. Raw scores are obtained for the total number of words read, the number of errors made, and the number of words read correctly. English word reading. We also administered an English version of the EMT, namely the One Minute Test or OMT (Kleijnen & Loerts, 2006). Validity and reliability data of the OMT have been collected by Kleijen, Steenbeek-Planting, and Verhoeven (2008). Test-retest reliability varies between .87 and .92. This test is in all aspects comparable to the Dutch EMT, except that English words are presented instead of Dutch ones. Text comprehension. In this test from the GL&SCHR participants are asked to read aloud a Dutch text which becomes increasingly difficult. Substantial errors (e.g. addition/substitution/omission of letters, syllables and/or words) and time consuming errors (e.g. repeating a word/sentence, spelling a word aloud) are registered as well as the total reading time. Silent text reading. The test that was used -“Hoe gevaarlijk is een Tekenbeet? [How Dangerous Can a Tick Be?] ”- is part of a screening instrument published by Henneman, Kleijnen, and Smits (2004). It provides an indication of silent reading speed and the ability to retain information. There are no norms for Flanders. So, we made use of the raw scores. To obtain further information about the validity of the test, we looked at the correlation with the EMT word reading test in our sample. A Pearson correlation coefficient of .66 (n = 200) was found. The silent reading test works as follows. Participants are instructed to silently read a text of 1023 words, taking into account that they will have to write a short summary afterwards. During reading participants have to indicate the word they just read when a signal is given after one, two, and three minutes. Afterwards, the average number of words read per minute is calculated. The written summary is evaluated based on measures of content, structure and syntax but the results of these analyses are beyond the scope of the present paper (see Tops, Callens, Van Cauwenberghe, Adriaens, & Brysbaert, 2012). Nonword reading. The standard Dutch nonword reading test is De Klepel (van den Bos, Spelberg, Scheepsma, & de Vries, 1999). The parallel-forms correlation varies between .89 and .95. In various studies, the results of the Klepel correlate between .74 and .91 Chapter 2 | Cognitive profile of students who enter higher education with an indication of dyslexia

55

with those of the EMT. For more psychometric information about the Klepel we refer to the test’s manual. The test contains 116 nonwords that follow the Dutch grapheme-phoneme correspondence rules. Administration and scoring are identical to the EMT. Word spelling. Word spelling was measured with two tests of the GL&SCHR: Word Spelling and Proofreading. In the Word Spelling test participants write down 30 words dictated on an audio file with three seconds between them. Afterwards they are given the opportunity to correct their answers. Half of the words follow the Dutch spelling rules; the other half are exception words (involving inconsistent sound-letter mappings that must be memorized). Participants are also asked to rate how certain they feel about each answer (certain, almost certain, uncertain). There is a score for the number of correct responses, one for the number of words written during dictation (speed of writing), and one total weighted score where the certainty per item is taken into account. When a correct answer is given and the participant is certain, the weighted item score is 5. When the word is spelled correctly but the participant is uncertain the score is only 2. The difference between the raw score and the weighted score can be considered as a measure of metacognitive experience (Desoete, & Roeyers, 2002). In the Proofreading test participants are given 20 sentences in which they have to correct possible spelling mistakes and rate their certainty per item. Two scores are given: one for the total number of correct responses and a weighted score (see Word Spelling).

56

English word spelling. Given the importance of English in higher education, we also included an English word dictation test. We used a standardized English test for word spelling: the WRAT-III English Word Dictation (Wilkinson, 1993). The internal consistency coefficients for the English age groups 17-18 and 19-24 are both .90. For more information on validity and reliability in English we refer to the manual. Because this test has not yet been validated for bilinguals with Dutch as mother tongue, we calculated the Pearson correlation with the English flash typing test of the IDAA (r = .69; n = 200). The test was administered according to the guidelines in the English manual. The examiner says a word, uses it in a significant context, and repeats the word. The participant writes it down. The test consists of 42 words. Sentence dictation. Because higher education involves academic language, we also administered an advanced spelling test (AT-GSN [General Test for Advanced Spelling in Dutch]), developed and used at the University of Leuven (Ghesquière, 1998). This test has been used in a number of scientific studies (Gauderis, Heirman, & Vandenhoof, 2004; Vanderswalmen, Vrijders, & Desoete, 2010). Further information about the validity was obtained by correlating the scores with those of the Word Spelling test of the GL&SCHR (r = .79) and with the Dutch flash typing test of the IDAA (r = .70). The test consists of 12 paragraphs with exception words and challenging spelling rules (e.g. for the verbs). The correct use of capitals and punctuation marks is also taken into account. The score is the total number of errors made.

Morphology and syntax. In this subtest of the GL&SCHR 20 sentences are presented, in which the participant has to identify the syntactical or grammatical errors. The Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

same principles as in the Proofreading test are applied. The total score gives the number of correct answers, whereas the weighted score takes into account the certainty of the participant about the answer given.

Processing skills Speed of processing. To measure the participants’ speed of processing, we used the CDT or Cijfer Doorstreep Test [Digit Crossing Test] (Dekker, Mulder, & Dekker, 2007). This is a standardized Dutch test to detect attentional deficits and measure the speed and accuracy of processing in a task of selective attention involving task-switching. It is one of the 23 tests of the DVMH [Differential Aptitude Tests for Middle and Higher Level], a test battery published in 2003 by Dekker and De Zeeuw. This test battery was developed according to Carroll’s (1993) Three Stratum Model in order to assess a large variety of cognitive skills such as verbal and numerical reasoning, attentional skills and language skills. The test – retest reliability scores vary between .79 and .95. The test can be administered from 14 years up to 80. There are 960 digits from 0 to 9 presented in 16 columns. Students have three minutes to underline as many fours and to cross out as many threes and sevens as possible. Scores for working pace (total numbers of items processed), concentration (total number of correct items), number of target errors, numbers of missed target digits and percentage of errors are obtained.

Phonological Skills Phonological processing. Phonological awareness was tested with 2 tests from the GL&SCHR: Spoonerisms and Reversals. In the Spoonerisms test the first letters of two orally presented words must be switched (e.g., Harry Potter becomes Parry Hotter). Accuracy and speed (measured with a stop-watch) are measured. In the Reversals test participants have to judge if two spoken words are reversals or not, e.g. rac-car). Again, accuracy and speed (measured with a stop-watch) are measured. Rapid naming. In the RAN test of the GL&SCHR participants are asked to rapidly name letters, digits, colors, or objects presented one-by-one on a computer screen (4 tests). The participant determines the pace by pressing the Enter button. Accuracy and speed are measured.

General Intelligence Arithmetic. We used the Tempo Test Rekenen (TTR; de Vos, 1992), a Dutch standardized test for mental calculations. It is designed to examine the rate at which participants mentally perform simple mathematical operations (single and double digits). There are five Chapter 2 | Cognitive profile of students who enter higher education with an indication of dyslexia

57

lists, consisting of additions, subtractions, multiplications, divisions below 100, and a random sequence of all four operations. Participants are given one minute per list to solve as many problems as possible. The score per subtest is the number of items minus the number of errors made. General intelligence. The scores for crystallized IQ, fluid IQ and total IQ of the KAIT give us measures of general intelligence. Vocabulary. We used three tests to evaluate this language function: Vocabulary from the GL&SCHR and Definitions and Double Meanings from the KAIT. In the Vocabulary test participants are asked to give definitions to low frequency words (e.g., the Dutch equivalents of anonymous or simultaneous). In the Definitions test the participant has to find a word based on a number of letters given and a short description of the word (e.g., “A dark color : .r..n”). In the Double Meanings test the participant has to find a word that is in some way connected to two word pairs (e.g., the connection between biology-body and jail-lock is the target word cell). General information. To have information about the participants’ non-verbal long-term memory, we used the Famous People test of the KAIT. In this test pictures of famous people are shown and participants have to name the person (e.g., Ghandi). Problem solving/reasoning. Three subtests for fluid intelligence of the KAIT (Dekker et al., 2004) were used to evaluate this cognitive skill: Symbol Learning, Logical Reasoning, and Secret Codes. In the Symbol Learning test, the participant has to remember and reproduce series of symbols in different sentence-like combinations. In the Logical Reasoning test, information is given about the relative location of a number of items (people or animals). By logical reasoning the participant has to infer the location of a target item. In the Secret Codes test three or four items are given a unique code consisting of different parts. Based on these codes the participant has to infer which codes new target items should get.

58

Memory Short-term memory span. The GL&SCHR contains a short-term memory test for phonemes and non-verbal shapes (which must be drawn), and a test in which participants have to reproduce randomly presented series of letters or digits in ascending order. The participant is placed in front of a computer screen. After pressing the enter button the participant sees a series of items presented one item per two seconds. At the end of each series the participant has to reproduce the items remembered. The number of items within a series increases steadily. Verbal Memory. The GL&SCHR contains a short-term memory test for words. Administration is identical to the short term memory spans test of the GL&SCHR described in the previous section.


Auditory memory. The Auditory Memory Test of the KAIT is a delayed memory task in which questions have to be answered about a text that was read out at the beginning of the administration of the KAIT (see the Auditory Comprehension Test discussed below). Visuo-spatial memory. Visual-spatial memory was tested with two subtests of the KAIT: Delayed Symbol Learning, and Block Patterns. The Delayed Symbol Learning test is a delayed retention task of the symbols used in the Symbol Learning test. In the Block Patterns test a yellow-black pattern has to be reproduced with cubes.

Auditory perception The Auditory Comprehension test of the KAIT comprises the presentation of short audio fragments about which the experimenter asks content questions, which the participant has to answer.

Procedure The complete test protocol was administered during two sessions of about three hours each. The protocol was divided into two counterbalanced parts. The order of tests in part one and two was fixed and chosen to avoid succession of similar tests. There was a break halfway each session. If necessary, students could take additional breaks. Students with dyslexia started with part one or two according to an AB-design. Their control student always started with the same part. All tests were administered individually by three test administrators2 according to the manual guidelines. Testing occurred in a quiet room with the test administrator seated in front of the student.

59

The test administrators were the two first authors and a test psychologist. To standardize the administration each administrator read the manuals of the tests, had a practice session, and was observed by the others during the first ten sessions. 2


Results To improve comparison with Table 1, results are given as Cohen’s d effect sizes (derived from parametric or non-parametric tests, see below). In line with the English studies (Table 1), the sign of the d-values was adapted so that positive d-values represent better performance of the controls and negative values better performance of the students with dyslexia. All data were first checked on normality and equality of variance between groups (dyslexic group and control group). When the constraints for parametric statistics were satisfied, means were compared using a Student’s t-test. Otherwise, the data were analyzed with the nonparametric Mann-Whitney-U test and converted into the appropriate d-value by means of the equation given in Field (2005, p. 530 on how to transform a U-value into an r-statistic) and an equation to derive the d-value from the r-statistic. Values of the t-statistics and Ustatistics are not given, as these can be calculated from the d-scores. Table 5 shows performances of students with dyslexia on literacy skills in comparison with their non-dyslexic peers. Parametric test results are marked with a. When the data violated the constraints for a parametric test, results are marked with b. For variables that were analyzed using with a t-test, confidence intervals for the effect sizes could be calculated with the use of the ESCICIdelta program (Cumming & Finch, 2001). In Table 6 the results of phonological skills and processing skills are listed. In Table 7 results on general intelligence measures are reported.

Table 5: Performances of Students with Dyslexia on Literacy Skills in Comparison With their Non-dyslexic Peers Students with

Students without

dyslexia M1 SD1

dyslexia M2 SD2

Cohen’s d

p

lower CI upper CI

d

Text comprehension (GL&SCHR)

60

Number correct responses

19.38

5.05

21.59

4.4

.47 b

**

Total number read words

79.08

14.32

101.33

10.6

1.87 b

**

Number of errors

2.05

2.10

.91

1.12

.67 b

**

Correctly read words

77.03

14.21

100.42

10.58

1.97 b

**

Percentage of errors

2.63

2.77

.90

1.08

.88

**


71.18

10.72

84.99

9.49

1.36 a

Word reading (EMT)

b

English word reading (OMT)

Number of errors

3.99

2.70

2.53

2.15

.59


66.52

10.2

82.49

10.20

1.40 a


5.64

3.98

3.07

2.71

.75

1.05

1.67

1.09

1.71

** **

b

b


** **

Students with

Students without

dyslexia M1 SD1

dyslexia M2 SD2

Cohen’s d

p

lower CI upper CI

d

Text reading (GL&SCHR) Substantial errors

15.71

10.80

7.81

5.19

.98b

**

Time consuming errors

14.29

8.72

9.17

4.91

.64

Reading time

311.14

51.97

258.53

25.26

1.29a

184.63

59.25

243.64

57.59

1.13b

**


46.07

9.84

63.26

12.90

1.50 b

** **

**

b

.98

1.59

**

Silent text reading (Tekenbeet) Words per minute Nonword reading (Klepel)

Number of errors

5.20

3.77

3.67

3.10

.44


40.88

10.46

59.72

13.10

1.59b

**


11.75

9.11

6.05

5.28

.88b

**

Weighted score word spelling

91.59

15.87

121.40

12.84

2.28b

**

Correct word spelling

17.49

4.02

24.60

2.81

2.05

**

Writing speed

24.89

4.01

26.50

3.40

.43

.15

.71

**

51.23

10.96

63.49

11.69

1.08a

.78

1.38

**

16.57

4.81

24.27

5.42

1.50 a

1.19

1.82

**

54.04

24.17

23.20

11.65

2.10 b

Weighted score

50.34

10.35

59.57

9.86

.91a

Total score

9.06

2.64

11.24

9.06

.87 b

b

Word spelling Word Spelling

Proofreading

b

a

English word spelling (WRAT) Correctly spelled words Sentence dictation (ATGSN) number of errors

**

Morphology and syntax

61

(GL&SCHR) .62

1.2

** **

Note: *p < .05; **p < .01; GL&SCHR = Dutch reading and writing test battery for (young) adults; EMT = Een Minuut Test [One Minute Test]; OMT = One Minute Test; WRAT = Wide range Achievement Test; AT-GSN = Algemene Test- Gevorderde Spelling Nederlands [General Test Advanced Spelling Dutch].

With respect to the literacy skills (Table 5), the following results stand out: 1. As in English speaking individuals, the deficiency of students with dyslexia tends to be worse in the writing tests than in the reading tests. In particular, the Word Spelling test of the GL&SCHR and the Sentence Dictation test resulted in large effect sizes (d ≈ 2). 2. Deficiencies in spelling are similar at the word level (d = 2) and at the sentence level (d = 2.1).


3. Dutch word reading (d = 1.97) seems to be more affected in students with dyslexia than nonword reading (d = 1.57), possibly because the former involved more instances of inconsistent spelling-sound mappings. 4. For our group of students in higher education deficiencies in reading and writing are not more pronounced in a second language (English) than in the first language. In English word reading the same pattern in effect sizes was found for the percentage of errors and the number of words read as in Dutch. 5. Reading deficiencies are most pronounced in speed (1.60 < d < 1.90). Smaller but still substantial effect sizes were found for percentage of number of errors made (d ≈ .80). 6. Text comprehension was nearly equivalent for both groups (d = .4) when the text was read aloud, and better than expected on the basis of the reading scores. Table 6: Performances of Students with Dyslexia on Phonological Skills and Processing Skills in Comparison With their Non-dyslexic Peers Students with dyslexia M1

Studentswithout dyslexia

Cohen’s d lower upper CI

p

SD1

M2

SD2

d

CI

Working pace 421.94

84.63

467.80

79.99

.62b

**

Concentration 119.25

**

Processing skills Speed of processing (CDT) 22.85

134.29

22.03

.51

Number of errors

.19

.56

.15

1.73

.23b

Number of missed digits

8.08

6.96

6.60

6.76

.19b

Percentage of errors/missed

2.03

1.49

1.60

1.51

.35b

*

16.72

2.50

18.19

1.67

.70b

**

Time 179.88

65.98

116.48

41.22

1.42b

**

2.41

17.72

2.03

1.00b

**

33.996

76.61

16.18

1.3

**

b


62

(GL&SCHR) Spoonersims Number correct responses Reversals Number correct responses

15.63

Time 106.00

b

Rapid naming (GL&SCHR) Letters

25.72

5.85

20.62

3.99

1.02b

** **

Digits

23.83

5.26

19.28

3.64

1.05

Colours

32.55

6.03

28.25

4.314

.81b

Objects

39.55

7.39

37.84

6.82

.24

b

b


**

Table 7: Performances of Students with Dyslexia on General Intelligence in Comparison With their Nondyslexic Peers Students with dyslexia

Students without dyslexia

Cohen’s d lower upper

M1

SD1

M2

SD2

d

Total number calculations

121.24

20.67

144.75

23.83

p

CI

CI

1.05a

.76

1.35

**

.67

1.26

**

General Intelligence Arithmetic (TTR) Addition

30.46

3.51

33.81

3.41

.97

Subtraction

27.31

4.17

30.14

3.98

.61b

Multiplication

21.74

5.02

26.78

Division

19.73

5.82

Mixed operations

22.93

4.45

Total IQ

105.50

Crystallized IQ Fluid IQ

a

**

6.19

.90

b

**

26.29

7.27

1.00

b

**

28.33

4.98

1.12b

**

12.97

109.83

9.29

.38a

106.66

8.11

111.31

8.83

.55

105.36

11.04

106.78

10.83

.13a

Vocabulary (GL&SCHR)

7.83

4.14

10.83

4.77

.67 b

**

Definitions (KAIT)

20.89

1.92

22.16

1.98

.75

b

**

Double meanings (KAIT)

14.44

3.91

16.10

3.71

.43

b

**

General information

7.26

3.14

8.41

3.25

.35b

soning (KAIT) Symbol learning

80.45

12.64

80.93

13.14

.07 b

Logical reasoning

11.32

3.48

11.78

3.18

.12b

Secret codes

26.78

5.49

27.46

4.91

-.13b

STM phonemes

20.11

4.7

23.23

4.56

.71b

**

STM shapes

10.44

4.00

11.84

5.05

.28

b

*

Memory with sorting

39.34

5.03

41.54

4.34

.45

b

**

35.41

5.78

37.24

5.37

.30a

4.99

1.40

5.54

1.50

.37 b

Delayed Symbol Learning

50.98

10.4

51.34

10.53

.03a

Block Patterns

12.23

2.71

11.71

2.97

-.17 b

General Intelligence (KAIT) a

.1

.66

**

.27

.83

**

- .14

.41

Vocabulary

*

(KAIT) Problem Solving / Rea-

63

Memory Short term memory span (GL&SCHR)

Verbal memory (GL&SCHR) STM words Auditory memory (KAIT)

.05

.61

* **

Visual Memory (KAIT) -.23

.32


Students with dyslexia


Cohen’s d lower upper

M1

SD1

M2

SD2

d

13.26

2.96

13.60

2.80

.09b

CI

p

CI

Auditory Perception (KAIT) Auditory comprehension

Note: *p < .05; **p < .01; EMT = Een Minuut Test [One Minute Test]; GL&SCHR = Dutch reading and writing test battery for (young) adults; AT-GSN = Algemene Test- Gevorderde Spelling Nederlands [General Test Advanced Spelling Dutch]; CDT = Cijfer Doorstreep Test [Digit Crossing Test]; TTR = TempoTest Rekenen [Speed Test Mental Calculations], KAIT = Kaufmann Adult Intelligence Test; STM = short term memory.

Turning to the wider cognitive skills (Table 6 and 7), the following are the most important findings: 1. The differences on the IQ test are negligible and particularly caused by definitions to words (d = .75), although there is also a small difference for the recognition of famous persons (d = .35). There are no differences in fluid intelligence (d = .1). 2. Students with dyslexia tend to be slower than controls in processing speed (as measured with the CDT; d = .6), and a small effect size can be noted for the percentage of errors (d = .35). 3. Except for phonological short-term memory (d = .71), memory spans are quite comparable (.28 < d < .45). 4. There is considerable dyslexia cost for arithmetic (d ≈ 1). 5. There is a non-negligible cost (d > 1.3) for phonological processing. This cost again is largely due to the speed of processing, and less to the accuracy of processing. 64

6. Students with dyslexia are slower at naming letters, digits and colors, but not at naming objects (d = .2). Finally, to facilitate comparison with English, Table 8 includes our results together with those of Swanson and Hsieh (2009) and Hatcher et al. (2002). In particular, the correspondence with Swanson and Hsieh (2009) is impressive. The Pearson correlation between both sets is r = .94 (n = 11, p < .001) 3. Correlation is lower with Hatcher et al. (2002), partly because of a lack of data in that study on aspects where students with dyslexia show good performance. The correlation coefficient is .67 and reaches significance (p < .05).

The correlation with Swanson and Hsieh is lower if we also include the reading comprehension difference of the present study (d = .5) and correlate it with the reading comprehension difference reported by Swanson and Hsieh (d = 1.2) Then the correlations drops to r = .74 (N = 12). However, this comparison is not really justified, because in our reading comprehension test the text was additionally read out by the computer.

3


Table 8: Correspondence between the Effect Sizes Reported in English and the Effect Sizes Found in the Current Study S&H09

HSG02

Dutch

Literacy Reading comprehension

1.2

Word reading

1.4

Non-Word Reading Word Spelling Text Writing

1.1

2.0 (EMT correctly read)

1.3

1.5

1.6 (Klepel correctly read)

1.6

1.3

2.0 (GL&SCHR, N correct)

.7

1.1

Sentence dictation

2.0 (AT-GSN)

Processing skills Perceptual speed

.9

.6 (CDT Time)


.9

1.3

1.4 (GL&SCHR time)

Rapid naming

1.0

1.2

1.0 (GL&SCHR, without objects)

General intelligence Arithmetic

.7

.6

1.0 (TTR)

Verbal memory

.2

1.1

.3 (GL&SCHR, STM words)

General intelligence

.2

Vocabulary

.7

.1

.4 (KAIT)

Problem solving / reasoning

.1

-.01

Auditory perception

-.2

.6 (KAIT, GL&SCHR) .1 (KAIT fluid) .1 (KAIT, aud.compr)

Note: EMT = Een Minuut Test [One Minute Test]; GL&SCHR = Dutch reading and writing test battery for (young) Adults; AT-GSN = Algemene Test- Gevorderde Spelling Nederlands [General Test Advanced Spelling Dutch]; CDT = Cijfer Doorstreep Test [Digit Crossing Test]; TTR = Tempo Test Rekenen [Speed Test Mental Calculations], KAIT = Kaufmann Adult Intelligence Test; STM = short term memory

Discussion We designed this study to obtain an empirically based cognitive profile of students with dyslexia in higher education in a language other than English. We started from the tests we thought worthwhile, making sure those of Hatcher et al. (2002) were included. Shortly after data collection began, Swanson and Hsieh (2009) published their meta-analysis, providing us with an even more complete image of English-speaking students. Despite the differences in language and educational context, our findings are remarkably similar to those in English: The pattern of strengths and weaknesses of students with reading disabilities is very much the same in Dutch as in English (Table 8). This is good news, because it means that the profile is likely to be applicable to all alphabetical languages. Chapter 2 | Cognitive profile of students who enter higher education with an indication of dyslexia

65

Also, different educational systems do not seem to play an important role in defining which students with dyslexia enter higher education. A further important conclusion from our findings is that the data agree very well with the traditional definition of dyslexia as a combination of normal intelligence with deficient reading and writing. This definition has been questioned in recent years, because it has proven difficult to find the discrepancy in all individuals. Researchers have disagreed about whether this has theoretical consequences for the relationship between reading/writing skills and other abilities, or whether it is simply a consequence of the notoriously low correlations one is bound to find for difference scores of highly correlated variables (e.g., Cotton, Crewther, & Crewther, 2005). Our data leave little doubt that, as a group, students with dyslexia entering higher education show exactly the profile predicted by the traditional definition of dyslexia, even though at an individual level the difference scores may show large variability. As such, our findings reinforce a similar, tentative conclusion reached by Swanson and Hsieh (2009). The affirmation of the traditional definition of dyslexia shows that some lecturers’ doubts about the existence of isolated reading disabilities in combination with normal intelligence are unjustified. For the group we tested, we found – just like the authors before us – a pattern of results that is extremely hard to obtain on the basis of deficient general abilities, motivation, or outright malingering. Although we cannot exclude the possibility that one or two of the students who refused to take part in our study did so because they wanted to play the system, our results emphatically testify that the vast majority of students entering higher education with a diagnosis of dyslexia are the same as the other students, except for a language-related deficiency that arguably hurts them most during the school years when they have to rapidly acquire and produce a lot of new information in written form.

66

At the same time, it is important to keep in mind that, although the differences are not large, all test scores tended to be lower for the students with dyslexia than for the controls. When looking at the full cognitive profile of students with dyslexia, it cannot be denied that there is a quite consistent deficiency on a wide range of tasks, predominantly those involving speed of processing and retrieval of verbal information from long term memory. It would be good if students with dyslexia were properly informed about this extra challenge they are facing. The most prominent example of such a “hidden” cost is the extra time they need for mental calculations (total of operations: d = 1), arguably because of the extra effort to retrieve arithmetic facts from memory (see the triple code model of Dehaene, Piazza, Pinel, & Cohen, 2003). This additional deficit was not mentioned by many students, but is likely to cause problems in courses involving the calculation of many elementary arithmetic operations (e.g., the calculation of a standard deviation in a course of statistics). Sometimes it has been hypothesized that successful individuals with dyslexia have fully compensated for their reading and writing difficulties (Snowling, 2000). Hatcher et al. (2002) raised doubts about this possibility, and our data confirm this to some extent, although the picture is much less pessimistic. What is encouraging is the finding that students with dyslexia tended to perform equally good on the reading comprehension test, in Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

which the text was additionally read out by the computer (see also their good scores on the auditory comprehension test). This suggests the usefulness of text-to-speech arrangements, although ideally we would have more data on this aspect, directly comparing text comprehension with and without text-to-speech assistance. A further interesting finding of our study is that the effect sizes are not larger for tests based on sentences than for tests based on individual words (word reading d = 1.87, text reading d = 1.29; word writing d = 2.05, text writing d = 2.10). This agrees with the descriptive definition of SDN (Stichting Dyslexie Nederland [Foundation Dyslexia Netherlands], 2008) arguing that the impairment in reading and spelling can be measured at the word level. Our data indicate that tests of reading and writing at the word level are enough to make a valid diagnosis. This is valuable information for diagnosticians, as it leads to a substantial time gain. Finally, our findings have clear implications for guidelines about special arrangements. We think the following arrangements are incontestable: 1. It is clear that students with dyslexia have a specific and pervasive problem with reading and writing. This means that they are entitled to arrangements that help them with these particular deficiencies, such as text-to-speech software (also during exams) and the use of spellcheckers and word completion software when spelling errors are likely to lead to lower marks (e.g., for essay-type questions). 2. Students with dyslexia are at a disadvantage under time constraints, meaning that situations should be avoided in which they are likely to suffer more (e.g., exams and tests with strict time limits). This does not mean that students with reading disabilities should be given extended deadlines for all tasks (e.g., for the submission of essays and lab reports, which can be planned well in advance), but it does entail that they are denied a fair chance if they have to complete an exam in the same time as their peers. 3. Many students with dyslexia have a pervasive problem with mathematical tables. This should be taken into account when an exam strongly relies on them (e.g., for problem solving, where different alternatives have to be tried out). This problem can easily be solved by allowing students to use a calculator. 4. Finally, there is scope for better feedback to the students themselves. It is important for them to know of the limitations they are confronted with, so that they can prepare themselves well and insist on having the arrangements outlined above. A better knowledge of their limitations may also help them not to overestimate their abilities. One cannot deny that the average performance of the students with dyslexia on nearly all tests tended to be lower than that of controls. Although these differences often are too small to justify special arrangements, students with reading disability should know about these differences, so that they can better organize their studies. For instance, many institutes of higher education nowadays provide their students with ways to spread the burden (e.g., by studying part-time or distributing the exams over extra sessions). It may be an idea to discuss these options with students (and their parents), certainly when their test perforChapter 2 | Cognitive profile of students who enter higher education with an indication of dyslexia

67

mances are below average, so that they can prepare themselves better in the light of the specific difficulties they will be confronted with. The above (minimal) arrangements are easy to implement if they are part of the general organization of exams, certainly with the current availability of text-to-speech software and text writing software with built-in spellcheckers. Additionally, these measures are so specifically tailored to the proven needs of students with dyslexia that they are unlikely to be contested or misused. To our knowledge there is no evidence that text-to-speech software, spellcheckers, and a few extra hours for exams are any good in compensating for a lack of knowledge, deficient intellectual abilities, or missing achievement motivation. However, our results strongly suggest that they will make a significant difference for students with dyslexia.

68


References • Borgwaldt, S., & Hellwig, F. (2004). Onset entropy matters: Cross-linguistic soundspelling analyses and empirical validation. Australian Journal of Psychology, 56, 106-107. • Brus, B., & Voeten, M. (1991). Eén-minuut-test vorm A en B, schoolvorderingstest voor de technische leesvaardigheid bestemd voor groep 4 tot en met 8 van het basisonderwijs. Verantwoording en handleiding. Lisse, The Netherlands: Swets & Zeitlinger. • Bruyer, R. & Brysbaert, M. (2011). Combining speed and accuracy in cognitive psychology: Is the Inverse Efficiency Score (IES) a better dependent variable than the mean Reaction Time (RT) and the Percentage of Errors (PE)? Psychologica Belgica, 51, 5-13. • Brysbaert, M. (2011). Basic statistics for psychologists. London, United Kingdom: Palgrave Macmillan. • Campbell, J.I.D., & Thompson, V.A. (2002). More power to you: Simple power calculations for treatment effects with one degree of freedom. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 34, 332-337. doi: 10.3758/BF03195460 • Carroll, J.B. (1993). Human Cognitive Abilities. A Survey of Factor-Analytic Studies. Cambridge, United Kingdom : Cambridge University Press. • Cotton, S.M., Crewther, D.P., & Crewether, S.G. (2005). Measurement error: Implications for diagnosis and discrepancy models of developmental dyslexia. Dyslexia, 11, 186-202. doi: 10.1002/dys.298 • Cumming, G., & Finch, S. (2001). A primer on the understanding, use and calculation of confidence intervals based on central and noncentral distributions. Educational and Psychological Measurement, 61, 530-572. doi: 10.1177/0013164401614002 • Dehaene, S., Piazza, M., Pinel, P. & Cohen, L. (2003). Three parietal circuits for number processing . Cognitive Neuropsychology, 20, 487-506. doi: 10.1080/02643290244000239 • Dekker, R., Dekker, P.H., & Mulder, J.L., (2004). Kaufman Adolescent and Adult Intelligence Test – Nederlandstalige Versie: Handleiding. Leiden, The Netherlands: PITS. • Dekker, R., Mulder, J.L. & Dekker, P.H. (2007). De ontwikkeling van vijf nieuwe Nederlandstalige tests. Leiden, The Netherlands: PITS. • Dekker, R. & De Zeeuw, J. (2003). DVMH: Differentiële Vaardighedentests voor Midden en Hoger Niveau. Leiden, The Netherlands: PITS. • De Pessemier, P., & Andries, C. (2009). Test voor Gevorderd Lezen en Schrijven. Antwerpen, Belgium: Garant.


69

• De Smedt, B. & Boets, B. (2010). Phonological processing and arithmetic fact retrieval: evidence from developmental dyslexia. Neuropsychologia, 48, 3973-3981. doi: 10.1016/j. neuropsychologia.2010.10.018 • Desoete, A., & Roeyers, H. (2002). Off-line metacognition. A domain-specific retardation in young children with learning disabilities? Learning Disability Quarterly, 25, 123-139. doi: 10.2307/1511279 • de Vos, T. (1992). Tempo Test Rekenen. Amsterdam: Pearson Education. • Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A.G., & Buchner, A. (2007). G*Power 3: A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behavior Research Methods, 39, 175-191. • Field, A. (2005). Discovering Statistics using SPSS. London, United Kingdom: SAGE Publications Ltd. • Gauderis, K., Heirman, E., & Vandenhoof, T. (2004). Normering van AT-GSN, TTR en CDR-5 bij leerlingen van het zesde jaar Algemeen Secundair Onderwijs [Standardisation of AT-GSN, TTR and CDR-5 among sixth-year students in General Secondary Education]. Unpublished bachelor thesis, University College Arteveldehogeschool, Ghent, Belgium. • Ghesquière, P. (1998). Algemene toets gevorderde spelling van het Nederlands (AT-GSN) : Verantwoording en handleiding. Rapport van een specialisatiejaar: Onderzoek AT-GSN- dictee. Leuven, Belgium: KULeuven. • Göbel, S.M., & Snowling, M.J. (2010). Number-processing skills in adults with dyslexia. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 63, 1361-1373. doi: 10.1080/17470210903359206 • Haager, D., Klinger J., & Vaughn, S. (2007). Evidence-based reading practices for response to intervention. Baltimore, MD: Brookes. 70

• Hadjikakou, K., & Hartas, D. (2008). Higher education provision for students with disabilities in Cyprus. Higher Education, 55, 103-119. doi: 10.1007/s10734-007-9070-8 • Hanley, J.R., Masterson, J., Spencer, L.H. & Evans, D. (2004). How long do the advantages of learning to read a transparent orthography last? An investigation of the reading skills and reading impairment of Welsh children at 10 years of age. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 57, 1393-1410. doi: 10.1080/02724980343000819 • Hatcher, J., Snowling, M.J. & Griffiths, Y.M. (2002). Cognitive assessment of dyslexic students in higher education. British Journal of Educational Psychology, 72, 199-133. doi: 10.1348/000709902158801 • Henneman, K., Kleijnen & R., Smits, A. (2004). Protocol Dyslexie Voortgezet Onderwijs : Deel 2 - Signalering, diagnose en begeleiding. Den Bosch, The Netherlands: KPC Groep.


• Henneman K. & Kleijnen R., (2005). Signaleringinstrument Protocol Dyslexie Voortgezet onderwijs. Den Bosch, The Netherlands: KPC-groep. • Keuleers, E., Diependaele, K., & Brysbaert, M. (2010). Practice effects in large-scale visual word recognition studies: a lexical decision study on 14,000 Dutch monoand disyllabic words and nonwords. Frontiers in Psychology, 1, 174. doi: 10.3389/ fpsyg.2010.00174 • Kleijnen, R. & Loerts, M. (2006). Protocol Dyslexie Hoger Onderwijs. Antwerpen/ Apeldoorn, Belgium/The Netherlands: Garant Uitgeverij. • Kleijen, R., Steenbeek-Planting, E., & Verhoeven, L. (2008). Toetsen en Interventies bij Dyslexie in het Voortgezet Onderwijs. Nederlands en Moderne Vreemde Talen. Apeldoorn, The Netherlands: Garant Uitgeverij. • Landerl, K., Wimmer, H., & Frith, U. (1997). The impact of orthographic consistency on dyslexia: A German-English comparison. Cognition, 63, 315-334. doi: 10.1016/S00100277(97)00005-X • Landerl, K., & Moll, K. (2010). Comorbidity of learning disorders: prevalence and familial transmission. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 51, 287-294. doi: 10.1111/j.1469-7610.2009.02164.x • Lindgren, S.D., De Renzi, E., & Richman, L.C. (1985). Cross-national comparisons of developmental dyslexia in Italy and the United-States. Child Development, 56, 1404 -1417. • Lovett, B.J., & Sparks, R.L. (2010). Exploring the diagnosis of “Gifted/LD”: Characterizing postsecondary students with learning disability diagnoses at different IQ levels. Journal of Psychoeducational Assessment, 28, 91-101. doi: 10.1177/0734282909341019 • Madriaga, M., Hanson, K., Heaton, C., Kay, H., Newitt, S., & Walker, A. (2010). Confronting similar challenges? Disabled and non-disabled students’ learning and assessment experiences. Studies in Higher Education, 35, 647-658. doi: 10.1080/03075070903222633 • Pieters, S., De Block, K., Scheiris, J., Eyssen, M., Desoete, A., Deboutte, D., Van Waelvelde, H. & Roeyers, H. (2012). How common are motor problems in children with a developmental disorder: rule or exception? Child: Care, Health and Development, 38, 139-145. doi:10.1111/j.1365-2214.2011.01225.x • Reid, A.A., Szczerbinski, M., Iskierka-Kasperek E, & Hansen, P. (2006). Cognitive Profile of Adult Developmental Dyslexics; Theoretical Implications. Dyslexia, 13 ,1-24. doi: 10.1002/dys.321 • Seymour, P.H.K., Aro, M ., Erskine, J.M., et al. (2003). Foundation literacy acquisition in European orthographies. British Journal of Psychology, 94, 143-174.


71

• Share, D.L. (2008). On the anglocentricities of current reading research and practice: The perils of overreliance on an “Outlier” orthography. Psychological Bulletin, 134, 584615. • Sharpe, D. (1997). Of Apples and Oranges, File Drawers and Garbage : Why Validity Issues in Meta-analysis Will Not Go Away. Clinical Psychology Review, 17, 881-901. • Snowling, M. J. (2000). Dyslexia (2nd edition.). Oxford, United Kingdom: Blackwell. • Sparks, R.L., & Lovett, B. (2009a). Objective Criteria for Classification of Postsecondary Students as Learning Disabled Effects on Prevalence Rates and Group Characteristics. Journal of Learning Disabilities, 42, 230-239. • Sparks, R.L., & Lovett, B. (2009b). College Students With Learning Disability Diagnoses Who Are They and How Do They Perform? Journal of Learning Disabilities, 42, 494-510. • Stichting Dyslexie Nederland (2008). Diagnose dyslexie. Brochure van de Stichting Dyslexie Nederland. Herziene versie. Bilthoven, The Netherlands: Stichting Dyslexie Nederland. • Stone, G.O., Vanhoy, M., & VanOrden, G.C. (1997). Perception is a two-way street: Feedforward and feedback phonology in visual word recognition. Journal of Memory and Language, 36, 337-359. doi: 10.1006/jmla.1996.2487 • Swanson, H.L., & Hsieh, C.J. (2009). Reading Disabilities in Adults: A Selective Meta-Analysis of the Literature. Review of Educational Research, 79, 1362-1390. doi: 10.1348/000712603321661859 • Tops, W., Callens, M., Van Cauwenberghe, E., Adriaens, J., & Brysbaert, M. (2012). Beyond spelling: the writing skills of students with dyslexia in higher education. Manuscript submitted for publication.

72

• van den Bos, K., Spelberg, H., Scheepsma, A., & de Vries, J. (1999). De klepel vorm A en B, een test voor leesvaardigheid van pseudowoorden. Verantwoording, handleiding, diagnostiek en behandeling. Lisse, The Netherlands: Swets & Zeitlinger. • Van den Bosch, A., Content A., Daelemans, W., & De Gelder, B. (1994). Measuring the complexity of Writing Systems. Journal of Quantitative Linguistics, 1, 178-188. • Van der Leij, A., Bekebrede, J.I., Geudens, A., Schraeyen, K., Schijf, G.M., Garst, H., Willems, H., Janssens, V., Meersschaert E., & Schijf, T. (in press). Interactieve Dyslexietest Amsterdam- Antwerpen [Interactive Dyslexia Test Amsterdam-Antwerp] : handleiding. Uithoorn, The Netherlands : Muiswerk Educatief. • Vanderswalmen, R., Vrijders, J., & Desoete, A. (2010). Metacognition and spelling performance in college students. In A. Ef klides & P. Misailidi (Eds.), Trends and Prospects in Metacognition Research (pp. 367-394). New York, NY: Springer.


• Vaughn, S., & Fuchs, L. S. (2003). Redefining learning disabilities as inadequate response to instruction: The promise and potential problems. Learning Disabilities Research & Practice, 18, 137-146. • Wechsler, D. (2001). WAIS-III, Nederlandstalige bewerking, technische handleiding. Lisse, The Netherlands: Swets & Zeitlinger. • Wilkinson, G.S. (1993). Wide Range Achievement Test. Wilmington, DE: Jastak Assessment. • Wolff, U. (2009). Phonological and Surface Subtypes among University Students with Dyslexia. International Journal of Disability, Development and Education, 59, 73- 91. doi: 10.1080/10349120802682083 • Yoshimasu, K., Barbaresi, W.J., Colligan, R.C., Killian, J.M., Voigt, R.G., Weaver, A.L., & Katusic, S.K. (2010). Gender, Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder, and Reading Disability in a Population-Based Birth Cohort . Pediatrics, 126, 788-795. doi: 10.1542/peds.2010-1187 • Ziegler, J.C., Goswami, U. (2005). Reading acquisition, developmental dyslexia, and skilled reading across languages: A psycholinguistic grain size theory. Psychological Bulletin, 131, 3-29. doi: 10.1037/0033-2909.131.1.3

73


Chapter 3

Identifying students with dyslexia in higher education

Introduction A growing group of students with dyslexia enter higher education. Guidance protocols and educational arrangements in primary and secondary education are optimized so that students can get past their difficulties and function according to their talents (Tzouveli, Schmidt, Schneider, Symvonis, & Kollias, 2008). As a result, there is an increasing need for standardized diagnosis of young adults. If institutions want to grant program adjustments and other compensatory measures to students with dyslexia, it is necessary to have objective criteria so that the measures are perceived as fair. Students come with a variety of indications of their learning disability and a subgroup may not have been formally examined at all. Also the students themselves often have questions about their strengths and weaknesses and how to best organize their studies. According to Mapou (2008) manifestations of adult learning disabilities may be subtle and remained manageable in secondary education because pupils developed compensatory strategies to mask their limitations. However, these limitations may become more of an issue in higher education because of the much higher study load. Finally, lecturers in higher education are proponents of valid and reliable assessment as well. It makes them more willing to grant special arrangements like extra exam facilities. Although considerable efforts have been made to develop relevant screening tests and diagnostic tools, there still is much uncertainty about how the screening can be organized efficiently. As a result, there is a lack of standardization across institutes ( Johnson, Humphrey, Mellard, Woods, & Swanson, 2010) and there remain many questions about the extent to which findings in English can be extrapolated to other languages (e.g., De Pessemier, & Andries, 2009). To have more information about the specificity of adult dyslexia, Hatcher, Snowling, and Griffiths (2002) compared the cognitive and literacy skills of 23 British university students with dyslexia to those of 50 matched control students. All participants completed 17 tasks assessing reading and writing, processing skills, phonological skills, verbal fluency, verbal abilities, non-verbal abilities and self-reported problems in attention and organization. Hatcher et al. (2002) found that the students with dyslexia performed worse on all but the two tasks measuring general cognitive abilities, namely the WAIS vocabulary test (Wechsler, 1997) and the Raven test of non-verbal reasoning (Raven, 1938). In order to determine which tests discriminated best between students with dyslexia or control students, Hatcher et al. (2002) ran a discriminant analysis. About 95 % of the students could be classified correctly on the basis of four tests only: spelling, word reading, verbal short term memory and writing speed. Thus, according to Hatcher et al. (2002) a short assessment with four tests is enough to classify adults with dyslexia. Another interesting study investigating a broad range of skills in students with dyslexia in higher education was the meta-analysis by Swanson and Hsieh (2009) based on 52 published articles. Swanson and Hsieh made a total of 776 comparisons between participants with and without dyslexia. The most important problems of adults with dyslexia were reading, spelling and phonological problems. Furthermore, adults with dyslexia also seemed to Chapter 3 | Identifying students with dyslexia in higher education

77

have difficulties with verbal long-term memory and arithmetic. Swanson and Hsieh (2009) did not find differences in general intelligence, non-verbal reasoning, cognitive monitoring, visuo-motor skills, verbal and visual perception, social and personal skills, or neuropsychological measures (e.g., EEG). The findings of Hatcher et al. (2002) and Swanson and Hsieh (2009) suggest that a limited number of tests may suffice to reliably assess dyslexia in higher education. However, the data are far from optimal. The number of students in Hatcher et al. (2002) was small and based on a single English university with rather high entrance requirements. Swanson and Hsieh’s (2009) analysis seems more secure to generalize but is also largely limited to the English language (only 5 % of the studies concerned another language) and is hampered by the fact that data from several different types of studies were aggregated. For instance, some of the perceptual data were based on psychophysical studies of low-level vision and auditory capacities, rather than on measures relevant for educational settings. Indeed, a caveat that must be kept in mind when reading the outcome of a meta-analysis is that it may be comparing apples and oranges given that data from very different sources have been combined (e.g., Sharpe, 1997). Because of the high stakes of correct assessment, one would like to have a broader empirical basis about the number of tests to be administered.

78

The question about which tests are needed for diagnosis further relates to the theoretical issue about whether students with dyslexia in higher education form a homogeneous group or comprise several subgroups. If different types of dyslexia exist, various criteria must be used. Several authors have indeed suggested the existence of subtypes (e.g., Castles and Coltheart, 1993; Lorusso, Facoetti, & Bakker, 2011), either on the basis of differences in performance on a series of tasks or on the basis of a theoretical analysis of the processes involved in successful reading. For instance, van der Schoot, Licht, Horsley, & Sergeant (2002) made a distinction between guessing readers and spelling readers, based upon performance criteria initially developed by Bakker (1981). Another typology was proposed by Castles and Coltheart (1993), who started from the assumption that words can be read aloud in two different ways, either by directly converting letters into sounds or by activating the written word in a mental lexicon and deriving the corresponding phonology. On the basis of this analysis, Castles and Coltheart predicted the existence of individuals with dyslexia who would have major problems with the reading of new words and non-words (phonological dyslexia) and individuals with dyslexia who would be mostly impaired on the reading of irregular words (surface dyslexia). The above distinctions strongly focus on impaired reading, whereas students with dyslexia in higher education mainly complain about their spelling difficulties. According to Fink (1998), high-performing adults with dyslexia can be divided in two groups. One group has a slow reading rate and difficulty in spelling, whereas the other group has compensated for their impaired reading and shows deficits in spelling only. Indeed, the writing tests were among the most informative in Hatcher et al. (2002; see also Holmes, & Carruthers, 1998; Shaywitz, Fletcher, Holahan, et al., 1999).


Finally, it must be kept in mind that although impaired reading and writing are the center problems of dyslexia, they probably are but the most visible impairments of a larger neuropsychological deficit (Habib, 2000). Neuropsychological research has provided evidence that, although the core deficit in dyslexia is phonological in nature, people with dyslexia often present associated problems in a wide range of neurocognitive domains, such as spoken language and auditory temporal processing (e.g., Heath, Hogben, & Clark, 1999), arithmetic (e.g., Perkin, & Croft, 2007), visual attention (e.g., Facoetti, Paganoni, Turatto, Valentina, & Gian, 2000), short term verbal memory and working memory (e.g., Swanson, 1999), time-estimation, automatization, and fine-grained motor skills (e.g., Nicolson, Fawcett, & Dean, 2001). It is not clear to what extent these deficits are a consequence of the difficulty to manipulate speech sounds, or whether they point to a larger variety of cognitive and neuropsychological impairments in individuals with dyslexia, requiring the identification of a more detailed pattern of weaknesses and strengths (Crew & D’Amato, 2010). For the above reasons we felt that a replication of the Hatcher et al. (2002) study was warranted. First, we wanted to see whether indeed a small number of tests sufficed to reliably diagnose higher education students with dyslexia, or whether an adequate assessment required a much wider battery of tests. Second, we wanted to make sure that Hatcher et al.’s (2002) findings applied to contexts outside British education. These involve a different language (Dutch) as well as differences in entrance requirements. Indeed, alphabetical languages differ in the degree of complexity in the mappings between spelling and sound (Borgwaldt & Hellwig, 2004; Van den Bosch, Content, Daelemans, & de Gelder, 1994) and countries differ in the entrance requirements they impose on students coming to higher education. As a rule, entrance requirements are lower in systems that see selection as part of the curriculum (as happens in Belgium, with more than half of the students not successfully completing their degree) than in systems based on the master-apprentice model (once admitted, the apprentice is expected to complete successfully, as happens in British higher education). Thirdly, we also wanted to know to what extent it is possible to generalize predictions made by our model (our selection of tests) to future populations. We do not want a model that is only valid for the data upon which it is based; we also want our model to perform well on new data too. An important limitation of the study of Hatcher et al. (2002) is that the results were based on a post hoc discriminant analysis. In such an analysis authors first administer a series of tests and then examine how well the scores allow them to classify the participants. In this type of analysis the more test scores one has the better the prediction becomes, because the test scores are combined in such a way that they optimally account for the pattern of performances observed in the specific group tested. The drawback of this procedure is that it tends to overestimate the percentage of systematic variance, because sample-specific variance (noise) is used for model fitting. As a result, using the same criteria for a new group of participants is likely to result in significantly worse assessment. In the present study we will select variables based on prediction results rather than “postdiction” results (Gauch, 2002). In such an analysis, one examines to what extent it Chapter 3 | Identifying students with dyslexia in higher education

79

is possible to use the scores of one group of participants (the training data) to predict the performance of another group (the test data). This avoids the problem of model overfitting. Both in a predictive and post-hoc model the model fit increases over the first few predictors included. However, whereas in a post-hoc model the fit keeps on increasing (because of overfitting), in a predictive model the fit starts to decrease after a few variables have been entered, a phenomenon which Gauch (2002) called “Ockham’s hill”. The reason for the decrease in performance is that after a certain point the model starts to explain noise in the group tested rather than variables systematically affecting performance. Therefore, the number of significant variables in a predictive model usually is lower than the number in a post-hoc analysis. Models with few parameters may be underfitting reality, but models with additional parameters tend to overfit spurious noise (Gauch, 2002). Following Hatcher et al. (2002), the main aim of the present study was to develop an efficient and optimal diagnostic protocol for the classification of students with dyslexia. By comparing the new data with those of Hatcher et al., we wanted to see to what extent the findings can be generalized to a non-English language. As far as we know, no similar studies have been published.

Method Participants

80

Two hundred first-year bachelor students in higher education participated in the study, both non-university college students and university students. They received a small financial compensation for their participation. All had normal or corrected-to normal vision and were native speakers of Dutch. The sample consisted of one hundred students with dyslexia and a control group of hundred students with no known neurological or functional deficiencies. The students in the dyslexia condition were students who had approached the institute at which they studied for special educational measurements because of dyslexia. The standard procedure in such cases was that the evidence was examined by a specialized remediation service, called Cursief, and that the students were retested if needed. So, all students in the dyslexia condition met the formal criteria of dyslexia in accordance with the definition of SDN (Stichting Dyslexie Nederland [Foundation Dyslexia Netherlands], 2008). According to this definition, dyslexia is defined as an impairment characterized by a persistent problem in learning to read and/or write words or in the automatization of reading and writing. The level of reading and/or writing has to be significantly lower than what can be expected based on the educational level and age of the individual. For many students, the deficit also proved resistant to instruction, given that they had taken remedial teaching in primary and secondary education. We ran our tests on the first 100 students who went to the special educational support service in the academic year 2009-2010, who were Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

confirmed as dyslexic, and who were willing to take part in our study (nearly all students did). The mean age of the group was 19 years and 4 months [18 – 23;5 years]. For each student in the dyslexia condition we searched for a control student matched on age, gender, and field of study. For the recruitment, we relied on the student with dyslexia or we contacted study coaches within the different departments. This action was repeated until all participants of the control group were found. The mean age of the control group was 19 years and 11 months [17;9 – 21;6 years]. There was no significant difference in age between the groups of students with and without dyslexia, t(198) = .91; p = .36. There were 46 male and 54 female subjects in each group, from whom 34 students were studying at Ghent University and 66 students took a (non-university) college program.

Table 1: General Information About the Student Groups With and Without Dyslexia Students with

Students without

dyslexia

dyslexia

Number of participants

100

100

Mean age

19 years 4 months (SD 1.0)

19 years 11 months

Gender

46 male

46 male

54 female

54 female

66

66

Educational sciences

16

16


21

21

Management

9

9


19

19

Other

1

1

34

34

Arts and humanities

5

5


19

19


10

10

(SD .7)

Number of college students College fields of study

Number of university students University fields of study

Chapter 3 | Identifying students with dyslexia in higher education

81

Tests In order to determine which tests contribute to an efficient diagnostic protocol for young adults with dyslexia, we administered a large number of tests, covering a wide variety of cognitive domains such as verbal and non-verbal reasoning, processing speed, reading and writing, phonological awareness, executive functions, and memory. All tests had been developed and tested previously for research with adults with dyslexia and were mostly adaptations of English tests.1 Verbal and non-verbal reasoning. We administered the Dutch version of the Kaufman Adolescent and Adult Intelligence Test, (KAIT) (Dekker, Dekker, & Mulder, 2004), which is a translated and standardized version of the American Kaufman Adolescent and Adult Intelligence. Both fluid IQ (problem solving) and crystallized IQ (reasoning and memory retrieval of stored information) were measured. Vocabulary We used a subtest from the Test for Advanced Reading and Writing, a recently developed test battery for the diagnosis of (young) adults with dyslexia, also called GL&SCHR (De Pessemier, & Andries, 2009). Participants are asked to give definitions of low frequency words like the Dutch equivalents of anonymous or simultaneous. Speed of processing. We used a paper and pencil test, called CDT (Dekker, Dekker, & Mulder, 2007), which contains 960 digits from 0 to 9 presented in 16 columns. Students had three minutes to underline as many fours and to cross out as many threes and sevens as possible. The aim of the test was to measure processing speed (the number of correctly processed digits) and accuracy (number of missed and incorrectly processed digits) in a task of selective attention with a considerable task-switching load.

82

Short-term memory. We used short-term memory span tests for phonological, visual, and lexical items, and a test in which the participants had to reproduce randomly presented series of letters and digits in ascending order (GL&SCHR; De Pessemier, & Andries, 2009). Phonological awareness We used a spoonerism task (two words were presented auditorily and the first letters had to be switched, e.g. Harry Potter became Parry Hotter) and a reversal task (participants had to judge if two spoken words were reversals or not, e.g. rac-car). Both time and accuracy were taken into account (GL&SCHR; De Pessemier, & Andries, 2009). Rapid naming. Letters, digits, colors, or objects were individually presented centrally on a computer screen and participants had to name them as rapidly as possible

Unfortunately, this excluded the Dyslexia Adult Screening Test (DAST), developed in the UK for our target population (Nicolson & Fawcett, 1997), because this test is not available in Dutch. The DAST includes 11 subtests, such as literacy measures, phonological processing, rapid naming, working memory, non-verbal reasoning, verbal fluency, and postural balance.

1


(GL&SCHR; De Pessemier, & Andries, 2009). The participant determines the pace by pressing the Enter button. Accuracy and speed are measured. Arithmetic. We used the Tempo Test Rekenen [Test for Fast Fact Retrieval] (TTR; de Vos, 1992), a standardized test of arithmetic in Flanders. It is designed to examine the rate at which participants mentally perform simple mathematical operations. There are five lists, consisting of addition, subtraction, multiplication, division below 100, and a random sequence of all four operations. Participants are given one minute per list to solve as many problems as possible.

Reading skills.

• Word reading was assessed using the EMT or One Minute Test (Brus & Voeten, 1991). The test consists of 116 Dutch words of increasing difficulty printed in four columns. The participant has to read aloud as many words as possible in one minute trying to minimize reading errors. The raw score is the number of words read correctly. We also administered an English version of the EMT, namely the One Minute Test or OMT (Kleijnen,& Loerts, 2006). This test is comparable to the Dutch version. • We administered a Dutch pseudoword reading test called De Klepel (van den Bos, Spelberg, Scheepsma, & de Vries, 1999). It contains 116 pseudowords that follow the Dutch grapheme-phoneme correspondence rules. The raw score is the number of pseudowords read correctly within two minutes. • The silent reading test (Henneman, Kleijnen, & Smits, 2004) consists of silently reading a simple Dutch text and making a précis of the text. The primary aim was to calculate the average number of words silently read per minute. • Text reading was investigated by a subtest of the GL&SCHR (De Pessemier & Andries, 2009). Participants had to read out loud a text about fear of failure with increasing difficulty. Both substantial errors and time consuming errors were taken into accounts as well as the total reading time. • For text comprehension, a text was read out by the computer and also presented in printed form. Afterwards, participants had to answer questions about the text (GL&SCHR; De Pessemier & Andries, 2009).

Writing skills.

• We made a distinction between the spelling of exception words and the knowledge of spelling rules. We used two subtests from the GL&SCHR (De Pessemier, & Andries, 2009). For Word Spelling 30 Dutch exception words were used. Spelling Rules were tested with a proofreading task consisting of 30 Dutch words or sentences which the participant had to correct. The Word Spelling subtest is computer paced. In the first phase, 20 words are read out loud at a rate of one word per two seconds. Students are asked to write down as many of the words as they can. If necessary, they can skip a word and continue with the next one. Afterwards, missed words and words they felt unsure about Chapter 3 | Identifying students with dyslexia in higher education

83

are repeated as often as required, so that students can correct and supplement their initial spellings without time limits. Because of the strong time constraints in the first phase, this test can also be used as an indication of writing speed. • Because higher education involves academic language, we also administered an advanced Dutch Sentence Dictation test, developed and used at the University of Leuven (Ghesquière, 1998). It consists of 12 paragraphs with exception words and difficult spelling rules (e.g. for the verbs). Also the correct use of capitals and punctuation marks is taken into consideration. • Given the importance of English in higher education, we also included an English word dictation test. We used WRAT-III English Word Dictation (Wilkinson, 1993), a commonly used test for English word spelling. • All students were asked to write a précis about the text which was used in the silent reading test. In this way, we gathered information about their free writing skills. • We also administered the subtest Morphology and Syntax from the GL&SCHR (De Pessemier & Andries). The same principles as in the Spelling Rules test are applied to sentence writing (e.g., the correct spelling of homophonic verb forms, correct use of punctuation and capitalization).

Procedure

84

The complete test protocol was administered during two sessions of about three hours each. The protocol was divided into two counterbalanced parts. The order of the tests in part one and two was fixed and chosen to avoid succession of similar tests. There was a break halfway each session. If necessary, students could take additional breaks. Students with dyslexia started with part one or two according to an AB-design. Their control student always started with the same part. All tests were administered individually by three test administrators2 according to the manual guidelines. Testing occurred in a quiet room with the test administrator seated in front of the student.

The test administrators were the two first authors and a test psychologist. To standardize the administration each administrator read the manuals of tests, had a practice session, and was observed by the others during the first ten sessions.

2


Results Differences in test scores between students with dyslexia and control students Table 2 shows the results of the ten variables with the biggest differences between the students with and without dyslexia. The results are reported as effect sizes. The sign of the d-values is so that positive d-values represent worse performance of the students with dyslexia compared to the control group. Table 2: Ten Variables With the Biggest Differences Between the Students With and Without Dyslexia Word Spelling Dutch Weighted score

2.28

Number correct words

2.05

Word Reading Dutch Correctly read words

1.97

Total number of read words

1.87

Sentence Dictation Dutch Number of errors

2.10

Pseudoword reading Dutch Correctly read items

1.59

Total number of read items

1.50

Word spelling English Number correct words

1.50

Phonological awareness Spoonerisms time

1.42

Word Reading English Correctly read words

1.40

Total number of read words

1.36

Phonological awareness Reversals time

1.30

Text reading Reading time

1.29

Mental calculation Mixed operations

1.13

Seven of the ten variables with the biggest differences between the two groups were reading and spelling related. Surprisingly, a big difference was also observed for an arithmetic test, namely rapid fact retrieval of mixed operations. Finally, there were big differences in the time students with dyslexia needed to perform the phonological awareness tasks like the spoonerism and the reversal task. Chapter 3 | Identifying students with dyslexia in higher education

85

Table 3: Five Variables With the Smallest Differences Between the Students With and Without Dyslexia Symbol memory (KAIT)

.03

Symbol learning (KAIT)

.07

Auditory comprehension (KAIT)

.09

Logical reasoning (KAIT)

.12

Fluid IQ (KAIT)

.13

Table 3 shows the five variables with the smallest differences between the students with dyslexia and the students without dyslexia, which were subtests of the KAIT. There was no difference between both groups for symbol memory, symbol learning, auditory comprehension, logical reasoning, and fluid intelligence. Overall, there was a large agreement with the outcomes of the meta-analysis by Swanson and Hsieh (2009).

Postdictive analysis to discriminate students with dyslexia from normal readers For the traditional, postdiction analysis, we used logistic regression (Peng, Lee, & Ingersoll, 2002) to fit a classification model to the data. That way, we could examine how well the participants could be classified as having dyslexia or not. To avoid multicolinearity we first calculated the variance inflation factor of all variables (tests) mentioned above (n = 29). Two variables were excluded, namely total IQ (because TIQ is the sum of CIQ and FIQ) and RAN letters (because that variable highly correlated with RAN digits). The remaining 27 variables were entered stepwise and removed backwards using the likelihood ratio statistic.

86

The results of the logistic regression analysis are reported in Table 4, using the log odds, the standard error, the level of significance and the adjusted odds ratios (with 95% confidence intervals). The best fit was a model with seven variables, including literacy skills (word dictation, sentence dictation, word reading), phonological awareness and verbal reasoning. Table 4: Results of the Stepwise Backwards LT Logistic Regression Analysis (postdiction) 95% CI for Odds Ratio B (SE)

Lower

Odds Ratio

Upper

Included Intercept

2.53 (7.37)

Dutch sentence dictation

.09 (.04)**

1.02

1.10

1.18

Dutch word spelling

-.13 (.04)**

.81

.88

.94

PA spoonerisms accuracy

.33 (.15)*

1.03

1.40

1.89

-.41 (.15)**

.50

.66

.89

PA reversals time

.05 (.02)**

1.01

1.05

1.09

Dutch word reading

-.10 (.03)**

.85

.91

.97

.12 (.05)*

1.02

1.13

1.25

PA reversals accuracy

CIQ


Note. CIQ = crystallized IQ (KAIT); PA = Phonological awareness; * p<.05; ** p<.01.

This model resulted in a correct classification of 93.8% of the participants as having dyslexia or not. This means that when the results of 27 variables were used to classify the participants into the two designated groups (with and without dyslexia) and when multicolinearlity was ruled out, a model with seven variables came out as the best and could assign 93,8% of the participants correctly. The classification table (Table 6) shows the number of students with and without dyslexia that could be predicted successfully on the basis of the logistic regression analysis (postdiction). Ninety-three out of 100 students with dyslexia were correctly classified (true positives), leaving seven false negatives. In the control group, the data of seven students could not be used because of missing values on one or the other test. Of the remaining participants, 88 students were correctly classified (true negatives) whereas five were false positives, who were classified as having dyslexia without ever having sought help for dyslexia.

Predictive model to discriminate students with dyslexia from normal readers Secondly, we constructed a predictive model that is capable of drawing more general conclusions about the population of higher education students with dyslexia. Before using statistical techniques to select variables for our predictive model, we manually selected promising variables out of the larger pool of available tests. From the tests mentioned earlier, we selected the 10 tests with the largest differences between the groups (Table 2). To avoid multicolinearity problems between highly intercorrelated variables, we inspected the correlations between the variables, as shown in Table 5. Table 5: Correlation matrix of the ten variables with the largest effect size

SD MC EWS DWSws DWSnc DTR PAspotime PArevtime DWRnc DWRtotal DPRnc DPRtotal

SD

MC

EWS

DWSws

DWSnc

DTR

PAspotime

PArevtime

DWRnc

DWRtotal

DPRnc

DPRtotal

EWRnc

EWRtotal

--

.482

.737

.794

.809

.608

.635

.476

.642

.670

.542

.603

.573

.561

--

.484

.516

.528

.258

.424

.403

.538

.543

.524

.533

.484

.495

--

.709

.708

.483

.584

.433

.618

.637

.581

.626

.698

.664

--

.949

.480

.528

.431

--

.479

.528

.414

.623

.648

.582

.626

.532

.523

.614

.639

.555

.609

.544

.526

--

.506

.414

.434

.484

.472

.563

.470

.442

--

.648

.515

.537

.543

.572

.504

.520

--

.463

.482

.538

.544

.400

.425

--

.995

.741

.744

.701

.790

--

.754

.767

.713

.795

--

.970

.635

.665

--

.644

.669


87

SD

MC

EWS

DWSws

DWSnc

DTR

PAspotime

PArevtime

DWRnc

DWRtotal

DPRnc

EWRnc EWRtotal

DPRtotal

EWRnc

EWRtotal

--

.981 --

Note. SD = Sentence Dictation (number of errors) ; MC = Mental Calculation (mixed operations); EWS = English Word Spelling (number of correct answers) ; DWSws = Dutch Word Spelling weighted score : DWSnc = Dutch Word Spelling number of correct responses ; DTR = Dutch Text Reading (reading time) ; PAspotime = Phonological Awareness (spoonerisms time) ; PArevtime = Phonological Awareness (reversals time) ; DWRnc= Dutch Word Reading (number of correct responses) ; DWRtotal = Dutch Word Reading (total number of responses) ; DPRnc = Dutch Pseudoword Reading (number of correct responses) ; DPRtotal = Dutch Word Reading (total number of response)s ; EWRnc= English Word Reading (number of correct responses); EWRtotal = English Word reading (total number of responses).

When the correlation between two variables was equal to or higher than .70, the variable with the lowest effect size was excluded. As a result, the following variables were omitted: Dutch sentence dictation, English word dictation, Dutch nonword reading, English word reading and text reading. Next, we added the variables corresponding to the best predictors in the study of Hatcher et al. (2002). These variables were verbal short term memory and writing speed. Together with these two variables of Hatcher et al. (2002), the five following variables were included: Dutch word spelling, Dutch word reading, phonological awareness (both spoonerisms time and reversals time) and mental calculation (mixed operations).

88

In the next step, we searched for a model that combined maximum predictive power (in terms of prediction accuracy) with the smallest number of predictors. To assure the generalizability of our model we used a resampling method called 10-fold cross validation (Kuhn, 2008). Cross validation is a technique in which the available data set is split up in a training set and a test set. The training set is used to fit a logistic regression model. The predictive power of this model is then tested using the test set. This method assures that data used for fitting the model is never used to test the model. Furthermore, all folds serve several times as training sets, but only once as test set. In our case, the initial dataset was split up in 10 sets (folds) of equal size. This way, the procedure of training and testing a model could be repeated 10 times. On each iteration the model was trained using 9 folds and the predictive power was tested on the remaining fold. Once all iterations were completed, the predictive measures obtained for each of the 10 iterations were averaged. Nested within the 10 fold cross validation iterations, we also tested models with less predictors than the seven initially selected. After the full logistic regression model with seven predictors was fit, the next model was fit with the same training and test data but with the least important predictor left out. This process was repeated until only one predictor was left in the model. The order by which predictors were left out of the model was based on the z-values of the predictors in the previous model. Based on these values a ranking was made indicating the importance of the variables in the model. Eventually, this resulted in 10 prediction scores for each of the seven variable subset sizes. For each subset size, the predictive score was averaged over the 10 folds. Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

Predictions were based on a preset probability cut-off value of .50, meaning that cases with a predicted probability larger or equal than .50 were classified as having dyslexia. The predictive power of the model was assessed using prediction accuracy (proportion of true positives and true negatives classifications to the total number of classifications). Out of all models tested, the model with three predictors, namely Dutch word reading, Dutch word spelling and a phonological awareness task (reversals time) came out as the best. For this subset of predictors, the average prediction accuracy on the test data was 90.9% (95% CI [87.1, 94.8]). Table 6 shows the classification outcomes of the prediction (and the postdiction) model. Ninety-one out of 100 students with dyslexia were correctly classified (true positives), leaving 8 false negatives. In the dyslexic group, the data of one student could not be used because of missing values on two variables. Of the remaining participants, 90 students were correctly classified (true negatives) whereas 10 were false positives (i.e., they were “detected” by the model as dyslexic without any other diagnosis of dyslexia).

Table 6: Classification Table Based on the Predictive Model with 3 Predictor Variables Versus the Postdictive Model with 7 Predictor Variables Reference

Prediction Dyslexia

No dyslexia

Dyslexia

Prediction (postdiction)

91 (93)

8 (7)

No dyslexia

Prediction (postdiction)

10 (5)

90 (88)

To further illustrate the predictive capabilities of our final model, we fitted a model with the three selected variables on the complete data set (see Table 7). Using the parameters of this model to predict all cases resulted in a sensitivity of .97 and a specificity of .87. When plotting the sensitivity versus 1 - the specificity (i.e. a ROC curve), the area under the curve equals .97, confirming the predictive quality of the model.

Table 7: Results of the Logistic Regression Using Dyslexia Group as Dependent Variable and the Three Selected Variables as Predictors

Included Intercept Dutch word spelling Dutch word reading Reversals time

Logg Odds (SE)

95% CI for Odds Ratio Lower Odds Ratio Upper

18.63 (3.86) -.14 (.03)** -.09 (.02)** .04 (.02)*

.82 .87 1.01

.87** .92** 1.04*

.91 .96 1.08

Note. *p < .05; ** p < .01; LRT χ2(3) = 187.71, p < .001 Chapter 3 | Identifying students with dyslexia in higher education

89

Figure 1. Classification distribution of the true negatives, true positives, false negatives and false positives.

90

To get a better idea of the classification distribution, we calculated the predicted probability scores for each of the participants on the basis of the parameter estimates obtained by this model. Figure 1 shows the distributions of the predicted probability score in the various classification conditions. For the true negatives and true positives, the data are as expected: A clear segregation is present between both groups, with quite extreme scores (either very low or very high). However, the data for the false negatives and the false positives are more surprising, because here we see data all over the range. It is not the case that all false negatives were participants slightly below the .5 criterion (two of the seven participants had a predicted probability below .2, bringing them very much in line with the control group). Similarly, not all false positives were students slightly above the .5 criterion. Five of the 10 participants had probabilities above .8, putting them squarely within the dyslexic range. It will be interesting to see whether these deviating scores are due to random measurement noise (in which case they should not be found in a replication with similar tests), could be the result of an initial


misclassification, or point to deviating patterns in a small percentage of individuals (both in those who seek compensation measures for dyslexia and those who do not). To examine whether some of the misclassifications could be explained on the basis of intelligence, in a final step we added total IQ, crystallized IQ and fluid IQ one-by-one to the model. These variables were of no influence. The same was true for another non-reading test we added, namely the test for processing speed (CDT; Dekker, Dekker, & Mulder, 2007; see above). This did not affect performance either. So, it looks like we cannot improve the power of the predictive model based on the three variables listed in Table 6.

Prediction equation A further interesting aspect of the analysis is that we can easily calculate a person’s predicted probability of dyslexia given the three test scores. All we need to do is to multiply the person’s scores with the parameter estimates from Table 7. This calculation involves two steps. First, the log-odds of dyslexia are calculated on the basis of the parameters. This is simply done by entering the test scores into the regression equation. For example, for a person with a score of 94 on the word spelling test, a score of 72 on the word reading test and a score of 116 on the phonological awareness test (reversals), the log odds value is 18.63079 - .13644*94 - .08514*72 + .03973*116 = 4.284. Second, from the log odds, two other values are calculated: the odds of having dyslexia and the probability of having dyslexia. The first value is given by the equation Odds_dyslexia = exp(log_odds). So, for our example the odds of the person having dyslexia equal exp(4.284) = 72.5, meaning that the person is 72.5 times more likely to be classified as dyslexic than not to be. The probability of having dyslexia is calculated with the equation: P(dyslexia) = exp(log_odds dys of person x) / (1 + exp(log_odds dys of person x)) So, the probability of the person in the example having dyslexia is exp(4.284) / (1 + exp(4.284)) = .986.

Discussion We designed a study to obtain an empirically based diagnostic protocol for young adults with dyslexia. We made a disctinction between postdiction and prediction. For postdiction, we used stepwise (backward) logistic regression analyses, whereas for prediction, we constructed a new model based on tenfold cross validation. By large our results replicate those of Hatcher et al. (2002). A small number of tests suffice to diagnose students with dyslexia in higher education. These tests involve word reading, word spelling, and phonological awareness (as assessed with the word reversal test, in which participants have to decide whether two words are each other’s reversal). It was expected that students with dyslexia required more time to identify the correct spelling. Chapter 3 | Identifying students with dyslexia in higher education

91

The fact that two of the three tests were literacy tests, confirms that undergraduate students with dyslexia continue to have serious problems with reading and writing into adulthood, as was also shown in previous research (Everatt, 1997; Erskine, & Seymour, 2005; Felton et al., 1990; Hanley, 1997; Hatcher et al. 2002; Lefly, & Pennington, 1991; Swanson, & Hsieh, 2009). Further interesting is that no extra information seems to be gained from tests involving sentences and coherent text material than from tests involving simple word reading and writing. This considerably simplifies the assessment. In addition, our data show that not only reading and spelling remain deficient in adulthood. Also a more underlying phonological deficit persists in highly functioning adults with dyslexia. We found that adults with dyslexia were not capable to compensate entirely for their phonological deficits. There is indeed a growing consensus that the primary deficit in dyslexia is phonological in nature (see Vellutino, Fletcher, Snowling, and Scanlon, 2004 for a review). However, there is little agreement about the exact underlying mechanisms making that someone with dyslexia can or cannot bypass poor phonology. Poor phonological awareness is responsible for establishing poor spelling–sound mappings and, further, phonological decoding deficits, which manifest themselves in slow and/or effortful word reading and poor spelling abilities (Kemp, Parilla, & Kirby, 2008). We further showed that a traditional postdiction analysis lists more variables of importance (seven) than a prediction analysis (three). At first sight, the fact that the former analysis classifies more participants appropriately (94%) than the latter (91%) may be taken as evidence that it is superior. However, this is not true, because the results of the analysis only apply to the specific groups of participants tested. If the equation from Table 4 were used to classify two new groups of 100 participants, it is not expected to result in better performance than the simpler equation from Table 6 (in all likelihood the reverse would be observed).

92

Postdiction models are data-driven. This means that their results are dataset dependent. Several factors contribute to this. First, the regression weights are adjusted to optimal fit the data at hand. Second, all variance is assumed to be systematic variance that can be predicted. Finally, the category demarkation value is adjusted to optimize the prediction. The impact of these factors becomes stronger the more variables one includes in a postdiction analysis. As it happens, we can further “improve” the postdiction performance by including all 24 variables in the regression analysis. Then we “correctly classify” 95.8% of the participants. However, the expected performance of such a model for new participants is quite bad, because of the instability of the regression weights (which can easily be noticed by comparing the SEs in Table 6 to those in Table 4). The fact that the postdiction model in Table 6 classifies fewer people correctly than maximally possible, is due to the fact that variable selection in logistic regression is based on the best fit of the model and not on the highest classification accuracy. The backward stepwise procedure stops from the moment the elimination of a variable results in a significanly reduction of model fit. It does not stop as soon as the prediction accuracy drops. This is the most important limitation of postdiction: the lack of generalizability to new (but similar) samples. When postdiction is used instead of prediction, chances are real Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

that in another study the dataset will lead to other variables selected, other weights given to these variables, and another demarkation value for categorisation. None of these elements are interesting for clinical practice. In contrast, our prediction analysis allows clinicians to enter the data of a new student from the same population into the equation of Table 6 and to obtain a valid combined estimate of dyslexia probability (as we showed in the example above). Furthermore, probability values above .50 can safely be interpreted as an indication of dyslexia, whereas lower values can be interpreted as an indication against dyslexia (i.e., the criterion is fixed). Although Hatcher et al. (2002) did not explain very much in detail the method they used to discriminate students with dyslexia from those without reading and spelling impairments, we can assume that it was postdictive. They were able to correctly categorize 95% of the students using four variables, close to what we observed in our postdiction analysis. Do the results of our prediction analysis imply that there are only three differences between students with dyslexia and controls? The study of Gauch (2002) suggests that this is not necessarily true. Simulations indicate that in data with a relatively large degree of noise, the best predictive model generally contains fewer variables than the model used to generate the data. Therefore, the results of the present study apply to the prediction of dyslexia in educational settings, but not to the causes of dyslexia. We show that we can reduce the initial battery of 24 variables to 3 without loss of predictive power. This is important information for educational settings (which can considerably simplify their procedures), but it does not mean that students with dyslexia differ on these variables only. In reality, there may be more variables and the measures we used may also turn out not to be the most optimal. This is particularly true for the variables that were highly intercorrelated (Appendix A). For instance, the high correlation between Dutch sentence dictation and Dutch word spelling (r = .8, close to the reliability of the tests) means that both tests can be swapped without much loss of predictive power. Such a finding is not problematic for pragmatic assessment purposes, but obviously is less optimal when it comes to discerning the “true” deficits underlying dyslexia. This relates to the question of how learning disabilities have to be diagnosed and what purpose is served by such a diagnosis. Another important message of our study is that more tests did not improve our classification quality. Although the postdiction analysis “suggested” that more students could be classified correctly if the full set of 27 variables was used, the prediction analysis clearly showed that such impression was an illusion, due to the fact that sample-specific variance was being modeled by the ever increasing number of predictors. This is a strong argument against the pressure clinicians sometimes experience from the authorities to add more and more tests to their assessment battery in order to achieve “better” assessment. Of the 24 extra tests we added, none made a significant contribution. At the same time, our data (together with those of Hatcher et al., 2002) form a firm basis for further research into valid predictors of dyslexia for higher education. The fact that our 24 extra variables did not improve the classification power, does not exclude the possibility that some variable may do so. Each study involves choices (which can be Chapter 3 | Identifying students with dyslexia in higher education

93

criticized). The same is true for the present study. Maybe we overlooked a critical variable or we operationalized it badly? Researchers thinking they have a better candidate can now severely reduce the number of tests they have to run in addition to one they are interested in. Moreover, we think we have brought for the first time in dyslexia research the expertise together that is needed to run prediction analyses (e.g., to make sure that the new variable is indeed making a difference) and to use the outcome in order to turn multiple test data into easy-to-interpret dyslexia probabilities (or odds). This is likely to be of profit to dyslexia researchers, clinical practitioners, students, and university authorities alike. 3 A final intriguing aspect of our study is that although the vast majority of students fall within the remit of the phonological deficit hypothesis of dyslexia, some 5 % have clearly deviating results. These are nearly equally divided over false positives and false negatives (see the two lower panels of Figure 1). It will be interesting to examine whether these exceptions are statistical errors, or whether indeed a small segment of individuals with dyslexia has a deficiency that consistently deviates from the general pattern. This is a typical example where case studies can augment the findings of a group analysis. It is also a reminder that student-centered facilities are more than the blind application of a series of tests (however useful they are for the initial assessment).

94

The remediation service in Ghent is already using the outcome of our study (Table 6) for the initial assessment of new students with a suspicion of dyslexia.

3


References • Alonso-Búa, B., Díaz, F., & Ferraces, M.J., (2006). The contribution of AERPs (MMN and LDN) to studying temporal versus linguistic processing deficits in children with learning difficulties. International Journal of Psychophysiology, 59, 159-167. doi:10.1016/j. ijpsycho.2005.03.020 • American Psychiatric Association. (2000). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (4th ed., text revision). Washington, DC: Author. • Bakker, D.J. (1981). A set of brains for learning to read. In K.C. Diller (Ed.), Individual differences and universals in language learning aptitude (pp. 56-71). Rowley, MA: Newbury House. • Borgwaldt, S., & Hellwig, F. (2004). Onset entropy matters: Cross-linguistic soundspelling analyses and empirical validation. Australian Journal of Psychology, 56, 106-107. • Brus, B., & Voeten, M. (1991). Eén-minuut-test vorm A en B, schoolvorderingstest voor de technische leesvaardigheid bestemd voor groep 4 tot en met 8 van het basisonderwijs. Verantwoording en handleiding. Lisse, The Netherlands: Swets & Zeitlinger. • Cumming, G., & Finch, S. (2001). A primer on the understanding, use and calculation of confidence intervals based on central and noncentral distributions. Educational and Psychological Measurement, 61, 530-572. doi: 10.1177/0013164401614002 • Dekker, R., Dekker, P.H., & Mulder, J.L. (2004). Kaufman Adolescent and Adult Intelligence Test – Nederlandstalige Versie: Handleiding. PITS: Leiden. • Dekker, R., Mulder, J.L. & Dekker, P.H. (2007) De ontwikkeling van vijf nieuwe Nederlandstalige tests. Leiden, The Netherlands: Pits. • De Pessemier, P., & Andries, C. (2009). Test voor Gevorderd Lezen en Schrijven. Antwerpen, Belgium –Apeldoorn, The Netherlands: Garant. • Desoete, A. (2009). Metacognitive prediction and evaluation skill and methematical learning in third-grade students. Educational Research and Evaluation, 15, 435-446. • de Vos, T. (1992). Tempo Test Rekenen. Amsterdam, The Netherlands: Pearson Education. • Dykman, R.A., & Ackerman, P.T. (1991). Attention-deficit disorder and specific reading disability: separate but often overlapping disorders. Journal of learning disabilities, 24, 95103. • Ef klides, A. (2008). Metacognition: Defining its facets and levels of functioning in relation to self- regulation and co-regulation. European Psychologist, 13, 277-287. doi: 10.1027/1016- 9040.13.4.277 • Everatt, J., Bradshaw, M.F., Hibbard, P.B., et al. (1997). Visual processing deficits and dyslexia. Perception, 26, 1330-1330. Chapter 3 | Identifying students with dyslexia in higher education

95

• Facoetti, A., Paganoni, P., Turatto, M., Valentina, M., & Gian, G.M. (2000). Visualspatial attention in developmental dyslexia. Cortex, 36, 109-123. doi: 10.1016/S00109452(08)70840-2 • Fawcett, A.J., & Nicolson, R.I. (1998). Dyslexia Adult Screening Test. London, United Kingdom: The Psychological Corporation. • Ferrari, M. (2009). A comparative assessment of the cognitive functioning of adults with childhood histories of learning disability and adults with noncognitive disorders. Journal of developmental and physical disabilities, 21, 355-368. doi: 10.1007/s10882- 009-9148-6 • Fink, R.P. (1998). Literacy development in successful men and women with dyslexia. Annals of Dyslexia, 48, 311-346. doi: 10.1007/s11881-998-0014-5 • Flavell, J. H. (1976). Metacognitive aspects of problem solving. In L. B. Resnick (Ed.), The nature of intelligence (pp. 231-235). Hillsdale, NJ: Erlbaum. • Flavell, J.H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive developmental inquiry. American Psychologist, 34, 906–911. doi: 10.1037/0003066X.34.10.906 • Fletcher, J.M., Francis, D.J., Morris, R.D., Lyon, G.R. (2005). Evidence-based assessment of learning disabilities in children and adolescents. Journal of Clinical Child and Adolescent Psychology, 34, 506-522. doi: 10.1207/s15374424jccp3403_7 • Gauch, H. G. 2002. Scientific Method in Practice. Cambridge, United Kingdom: Cambridge University Press. • Germano, E., Gagliona, A., & Curatolo, P. (2010). Comorbidity of ADHD and dyslexia. Developmental neuropsychology, 35, 475-493. doi: 10.1080/875656412010494748

96

• Ghesquière, P. (1998). Algemene toets gevorderde spelling van het Nederlands (AT- GSN), verantwoording en handleiding. Rapport van een specialisatiejaar: onderzoek AT-GSN-dictee [General Test in Dutch Advanced Spelling (AT-GSN), justification and manual. Report of a specialisation year: study on AT-GSN dictation]. Unpublished manuscript, University of Leuven, Belgium. • Habib, M. (2000). The neurological basis of developmental dyslexia: An overview and working hypothesis. Brain, 123, 2373-2399. doi: 10.1093/brain/123.12.2373 • Hatcher, J., Snowling, M.J. & Griffiths, Y.M. (2002). Cognitive assessment of dyslexic students in higher education. British Journal of Educational Psychology, 72, 199- 133. doi: 10.1348/000709902158801 • Heath, S.M., Hogben, J.H. & Clark, C.D. (1999). Auditory temporal processing in disabled readers with and without oral language delay. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 40, 637-647. doi: 10.1017/S0021963099003947


• Henneman, K., Kleijnen, R. & Smits, A. (2004). Protocol Dyslexie Voortgezet Onderwijs : Deel 2 - Signalering, diagnose en begeleiding. KPC Groep, Expertisecentrum Nederlands, Werkverband Opleidingen Speciaal Onderwijs. • Holmes, V.M., & Carruthers, J. (1998). The relation between reading and spelling in skilled adult readers. Journal of Memory and Language, 39, 264-289. doi: 10.1006/ jmla.1998.2583 • Johnson, E.S., Humphrey, M., Mellard, D.F., Woods, K., & Swanson, H.L. (2010). Cognitive processing deficits and students with selective learning disabilities: a selective meta- analysis of the literature. Learning disabilities Quarterly, 33, 3-18. • Jones, M.W., Obregón, M., Kelly, M.L, & Branigan, H.P. (2008). Elucidating the component processes involved in dyslexic and non-dyslexic reading fluency: an eyetracking study. Cognition, 109, 389-407. doi: 10.1016/j.cognition.2008.10.005 • Kemp, N., Parrila, R., & Kirby, J. R. (2009). Phonological and Orthographic Spelling in High- functioning Adult Dyslexics. Dyslexia, 15, 105-128. doi: 10.1002/dys.364 • Kuhn, M. (2008). Building Predictive Models in R Using the caret Package. Journal of statistical software, 28, 1-26. • Landerl, K., Wimmer, H., & Frith, U. (1997). The impact of orthographic consistency on dyslexia: A German-English comparison. Cognition, 63, 315-334. doi: 10.1016/S00100277(97)00005-X • Lefly, D.L., & Pennington, B.F. (1991). Spelling-errors and reading fluency in compensated adult dyslexics. Annals of dyslexia, 41, 143-162. • Livingstone, M. S., Rosen, G. D., Drislane, F. W., & Galaburda, A. M. (1991). Physiological and anatomical evidence for a magnocellular deficit in developmental dyslexia. Proceedings of the National Academy of Sciences, 88, 7943–7947. • Lorusso, M.L., Facoetti, A. & Bakker, D.J. (2011). Neuropsychological Treatment of Dyslexia: Does Type of Treatment Matter? Journal of Learning Disabilities, 44, 136149. doi: 10.1177/0022219410391186 • Mapou, R.L. (2008). Comprehensive evaluation of adults with learning disabilities. In L.E. Wolf, H.E. Schreiber, & J. Wasserstein (Eds.), Adult Learning Disorders. Contemporary Issues. (pp. 248-273). Hove, NY: Psychology Press, Taylor & Francis Group. • McLoughlin, D., Leather, C., & Stringer, P. (2002). The adult dyslexic. Interventions and outcomes. London, United Kingdom: Whurr Publishers. • Nicolson, R.I., Fawcett, A.J., & Dean, P. (2001). Developmental dyslexia: the cereballar deficit hypothesis. Trends in Neurosciences, 24, 508-511.


97

• Nicolson, R.I. & Fawcett, J. A. (1997). Development of objective procedures for screening and assessment of dyslexic students in higher education. Journal of Research in Reading, 20, 77-83. doi: 10.1111/1467-9817.00022 • Perkin, G., & Croft, T. (2007). The dyslexic student and mathematics in higher education. Dyslexia, 13, 193-210. doi: 10.1002/dys.334 • Raven, J.C. (1938). Progressive Matrices: a perceptual test of intelligence. Londen, United Kingdom: H.K. Lewis. • Sharpe, D. (1997). Of apples and oranges, file drawers and garbage: Why validity issues in meta-analysis will not go away. Clinical Psychology Review, 17, 881-901. • Shaywitz, S.E., Fletcher, J.M., Holahan, J.M., Shneider, A.E., Marchione, K.E., Stuebing, K.K., Francis, D.J., Pugh, K.R., & Shaywitz, B.A. (1999). Persistence of dyslexia: The Connecticut Longitudinal Study at Adolescence. Pediatrics, 104, 1351-1359. doi: 10.1542/peds.104.6.1351 • Smythe, I. & Everatt, J. (2001). A new dyslexia checklist for adults. In I, Smythe (Ed.), The Dyslexia Handbook 2001. (pp. 73-78). British Dyslexia Association, United Kingdom. • Snowling, M. J. (2000). Dyslexia (2e ed.). Oxford, United Kingdom: Blackwell. • Stichting Dyslexie Nederland (2008). Diagnose dyslexie. Brochure van de Stichting Dyslexie Nederland. Herziene versie [Diagnosis of dyslexie. Brochure of the Dyslexia Foundation of the Netherlands. Revision]. Bilthoven, The Netherlands: Stichting Dyslexie Nederland. • Swanson, H.L. (2009). Reading comprehension and working memory in learningdisabled readers: Is the phonological loop more important than the executive system? Journal of Experimental Psychology, 72, 1-31.

98

• Swanson, H.L., & Hsieh, C.J. (2009). Reading Disabilities in Adults: A Selective Meta- Analysis of the Literature. Review of educational Research, 79, 1362-1390. doi: 10.1348/000712603321661859 • Trainin, G., & Swanson, H.L. (2005). Cognition, metacognition, and achievement of college students with learning disabilities. Learning Disability Quarterly, 28, 261-272. doi: 10.2307/4126965 • Tzouveli, P., Schmidt, A., Schneider, M., Symvonis, A., & Kollias, S. (2008). Adaptive reading assistance for the inclusion of students with dyslexia: The AGENT- DYSL approach. In 8th IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, (pp. 167171). doi: 10.1109/ICALT.2008.236 • van den Bos, K., Spelberg, H., Scheepsma, A., & de Vries, J. (1999). De klepel vorm A en B, een test voor leesvaardigheid van pseudowoorden. Verantwoording, handleiding, diagnostiek en behandeling. Lisse, The Netherlands: Swets & Zeitlinger.


• Van den Bosch, A., Content A., Daelemans, W., & De Gelder, B. (1994). Measuring the complexity of Writing Systems. Journal of Quantitative Linguistics, 1, 178-188. • Van der Sluis, S., de Jong, P.F., & van der Leij, A. (2007). Executive functioning in children, and its relations with reasoning, reading and arithmetic. Intelligence, 35, 427449. doi:10.1016/j.intell.2006.09.001 • Vanderswalmen, R., Vrijders, J., & Desoete, A. (2010). Metacognition and spelling performance in college students. In A. Ef klides, & P. Misailidi (Eds.), Trends and Prospects in Metacognition Research. (pp. 367-394). New York, NY: Springer. • Vellutino, F.R., Fletcher, J.M., Snowling, M.J. & Scanlon, D.M. (2004). Specific reading disability (dyslexia): what have we learned in the past four decades? Journal of Child Psychology and Psychiatry, 45, 2-40. doi: 10.1046/j.0021- 9630.2003.00305.x • Wechsler, D. (1997). WAIS-III administration and scoring manual. San Antonio, TX: The Psychological Corporation. • Wilkinson, G.S. (1993). Wide Range Achievement Test. Wilmington, DE: Jastak Assessment. • Wolf, M., & Bowers, P. G. (1999). The double-deficit hypothesis for the developmental dyslexias. Journal of Educational Psychology, 91, 415-438. doi: 10.1037/0022- 0663.91.3.415

99


Chapter 4

Spelling in Dutch adolescents with dyslexia: Errors and modes of assessment

Introduction Each year the number of students with learning disabilities increases in colleges and universities. In Flanders, the Dutch speaking Northern half of Belgium, the number of students with dyslexia in higher education is estimated at 4,000 or 2 to 3% of the student population (Vlaamse Onderwijsraad, 2006). This is not necessarily due to a growing number of individuals with dyslexia, but to the development of better guidance protocols in primary and secondary education. Also the establishment of various support services for students with disabilities in higher education has ensured a better participation of this group in postsecondary education. Research has shown almost unequivocally that people with dyslexia continue to have serious problems with reading, spelling, and phonological skills into adulthood (Callens, Tops, & Brysbaert, 2012; Hatcher, Snowling, & Griffths, 2002; Swanson & Hsieh, 2009). However, it is our experience that in higher education accommodations are more easily granted for reading than for spelling problems, maybe because the latter have not yet been investigated as thoroughly. Effective support begins with a sound knowledge of the difficulties students with dyslexia are facing (Gerber, 2009; Henneman, 1994). In contrast to the many studies that investigated the reading and phonological problems of individuals with dyslexia, relatively few have looked at the nature of the spelling errors in (young) adults with dyslexia (Cassar, Treiman, Moats, Pollo, & Kessler, 2005). Nevertheless, spelling problems are a common characteristic of dyslexia both in languages with regular and irregular orthographies (Angelelli, Notarnicola, Judica, Zoccolotti, & Luzzatti, 2010) and can remain suboptimal throughout the life-span (Farmer, Riddick, & Sterling, 2002; Maughan et al., 2009). Spelling problems are particularly relevant for students because poor writing skills not only have implications for functioning in day-to-day tasks (Gerber, 2009; Maughan et al., 2009) but may also affect the marks they get on written reports, which often form the basis of student assessments and evaluations (Whitehurst & Lonigan, 1998). When children learn to spell, they learn that spoken words consist of individual sounds (phonemes), which can be represented by letters (Fischer, Shankweiler, & Liberman, 1985). Unfortunately, the mapping between sounds and letters is not always regular or predictable. This creates difficulties for all beginning spellers but is an additional burden for children with dyslexia whose poor phonological skills make the acquisition of inconsistent sound-to-letter mappings extra hard (Cassar et al., 2005). Alphabetic languages differ in the degree of transparency of the mappings between sounds and letters. These differences can be seen as a continuum from languages with a deep orthography, such as English, to languages with a shallow orthography, such as Italian or Spanish (Ise & Schulte-Körne, 2010; Ziegler & Goswami, 2005). Several cross-linguistic studies have demonstrated that in languages with a transparent orthography, children acquire basic spelling skills faster than in languages with a deep orthography (Ise & Schulte-Körne, 2010;

Chapter 4 | Spelling in Dutch adolescents with dyslexia: Errors and modes of assessment

103

Wimmer & Landerl, 1997). The language difference in sound-letter transparency is likely to affect performance of individuals with dyslexia as well (Patel, Snowling, & de Jong, 2004).

104

In the study below, we investigated the spelling performance of young adults who had Dutch as native language. Despite the fact that Dutch is moderately transparent and, therefore, more transparent than English, it has a comparable mapping system between sounds and letters as English. In particular, both languages try to match letters to sounds as much as possible, but sometimes fail because of morphological considerations or because of the word’s etymology. This explains why Dutch and English orthography can be broken down in a similar way, distinguishing between regular spellings and two types of irregular spellings (Fischer et al., 1985; Ise & Schulte-Körne, 2010). By regular spellings we mean that the spelling of a word has a one-to-one correspondence to the phonemic structure of the word, as in vis [ fish in English]. Regular words are more frequent in Dutch than in English because of the higher consistency between the phonemes and the graphemes. Irregular spellings complicate the letter-to-sound mappings and can be divided into two subtypes. On the one hand, we have words with irregularities that follow a pattern or a rule (Fisher et al., 1985). In this kind of words, the rule can be used to deal with the irregularity (Bourassa, Treiman, & Kessler, 2006). For instance, knowing in English that health shares a meaning unit (morpheme) with heal, can help one remember that it should be spelled with ea. A similar phenomenon occurs in Dutch, where the end letter of the word wind [wind] is pronounced /t/ (i.e., it is devoiced) but written “d”, because the voiced /d/ is audible in the plural form winden [winds]. Other examples of rules concern the use of capitals (e.g. January is spelled with a capital in English but not in Dutch). Not all irregular words follow rules, however. Some words complicate the letter-sound correspondences because of their origin. This is the case for foreign borrowings (Fischer et al., 1985). Examples in English are words like eunuch, slaughter, and rhododendron. Examples in Dutch are computer [computer] and papier [paper]. Another instance is the existence of two graphemes for the same phoneme. Although these spelling alternatives often have an historic origin, this is no longer clear to the reader. An example in English is the spelling of the /f/ sound (compare phial to file); an example in Dutch is the spelling of the diphthong /ei/ (as in play; this can be written with ei as in geit [goat] or with ij as in wijd [wide]). For these words, the spellings must be memorized because they are not governed by morphological rules and the phonological principle cannot be followed. The main purpose of the present study was to make a systematic analysis of the spelling skills of students with dyslexia in higher education, based on a classification of errors made at the word and the sentence level. Obviously, students with dyslexia are expected to make more errors than students without dyslexia, as spelling impairment is part of the definition of dyslexia and this impairment is known to continue in adulthood (Schatschneider & Torgesen, 2004; Vellutino, Fletcher, Snowling, & Scanlon, 2004). What is more interesting, however, is to examine the extent of the problem and whether adults with dyslexia show a different error pattern than controls without specific spelling problems. Such an analysis may provide us with a better insight in the spelling problems of students with dyslexia, which may result in better assessment and educational support. Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

A review of the literature shows that little is known for sure about the spelling problems of adults with dyslexia. Indeed, most research on spelling difficulties concerns children with dyslexia who are in the early stages of spelling instruction (Cassar et al., 2005; Bourassa et al., 2006). In addition, researchers have disagreed about the use of spelling errors for the diagnosis of dyslexia (Moats, 1996). A first series of studies focused on phonological spellings. Supporters of the phonological deficit hypothesis (a.o., Angelelli, Notarnicola, Judica, Zoccolotti, & Luzzatti, 2010; Campbell & Butterworth, 1985; Vellutino, Scanlon, & Chen, 1995) argued that individuals with dyslexia make more phonological errors (errors in the sound-to-letter mappings, e.g., *appeciate for appreciate) than controls without learning disabilities because of their poor phonological skills. McLoughlin, Leather and Stringer (2002) found some evidence for this claim in adult students. They reported that students with dyslexia made more phonological errors such as omitting or adding letters in a word or confusing sequences of letters (e.g., *headaigech for headache). Not everybody agrees with this conclusion, however. Several other studies showed no differences in the proportion of phonological errors between writers with and without dyslexia (Bourassa & Treiman, 2003; Nelson, 1980). Cassar et al. (2005), for instance, compared the spellings of English speaking children with dyslexia (mean age 11.7 years) with those of non-dyslexic children in primary education (mean age 6.8 years), using a spellinglevel match design. The authors argued that children with dyslexia had difficulties with the same linguistic structures as typically developing (but younger) spellers. Even experienced teachers were unable to reliably distinguish writers with dyslexia from the typical beginners, based on the children’s spellings alone. Children with dyslexia have indeed problems with phonological processing, leading to segmentation problems and problems with spelling, but older children with dyslexia have similar phonological processing skills as younger typical children and produce the same kinds of spelling errors. Along the same lines, Cassar et al. (2005) argued that the phonological skills of children with dyslexia are less abnormal than expected when compared to younger children without dyslexia. The authors concluded that phonology is more delayed than impaired and more critical in spelling than in reading. There is also little information about whether adults with dyslexia use morphology to the same extent to overcome spelling difficulties in irregular words. Carlisle (1987) used a spelling-level match design to compare the spellings of fourth, sixth, and eighth graders without learning disabilities with those of ninth graders with dyslexia. The group of students with dyslexia was more likely than the control group to spell the stem of a word correctly but to spell the derived form incorrectly (e.g., magic for magic but *magichan for magician). Since the students with dyslexia made few phonological errors, Carlisle (1987) assumed that their misspellings were not attributed primarily to poor phonological encoding, but to an inefficient use of morphemic structures in spelling. Along the same lines, Bourassa et al. (2006) found that both normally developing children (mean age 7.8 years) and children with dyslexia (mean age 11.5 years) used morphology in their spellings to some extent but neither group used it as much as they could Chapter 4 | Spelling in Dutch adolescents with dyslexia: Errors and modes of assessment

105

have given their knowledge of the stems. They concluded that older children with dyslexia have morphological awareness skills similar to those of younger normal children. Other spelling researchers reported that individuals with dyslexia make a higher number of both phonological and morphological errors than their peers without spelling difficulties. Moats (1996), for instance, analyzed the spelling errors in a free writing sample of young adults with persistent reading and spelling difficulties. The poorer spellers made proportionally more phonological and morphophonological errors than the controls. On the basis of this finding Moats (1996) concluded that, although poor spellers might eventually learn to spell, their spellings stay marked by persistent phonological and morphophonological errors. In contrast to the previous studies, Elbro and Arnbak (1996) found that children with dyslexia took more advantage of and benefitted more from the morphophonemic rules than the children with no spelling difficulties. They investigated the use of morphophonemic rules in the spellings of Danish teenagers with dyslexia (mean age 15.3 years), who were compared to younger children without dyslexia (mean age 9.4 years). This may suggest an impact of the language tested and/or the educational practices on the pattern of spelling errors observed.

106

Finally, it has been claimed that individuals with dyslexia have particular difficulties with memory-based spellings. Meyler and Breznits (2003) argued that exception words were particularly difficult for university students with dyslexia. Kemp, Parilla, and Kirby (2009) found that highly functioning students with dyslexia used simple phonological strategies relatively well but had difficulties with words that needed to be memorized. As a possible explanation for this weakness, Kemp et al. (2009) put forward that students with dyslexia – even if they are high functioning – lack reading experience or are less able to retain idiosyncratic orthographic representations. The difficulty of individuals with dyslexia to retain orthographic representations has been related by some researchers to weaker visual memory, especially for letters in sequence (Bell, McCallum, & Cox, 2003; Fischer et al., 1985; Tenney, 1980). Again, evidence is far from convergent in this domain. Fisher et al. (1985) investigated educated adults with dyslexia to see whether they differed from controls in their use of visual retention strategies. They observed that the students with dyslexia made more memory-related errors than the controls but that the magnitude of the difference was smaller than for rule-related errors. In the present study we conducted a thorough analysis of the spelling skills of Dutch-speaking students with dyslexia in higher education according to the three spelling principles listed above, by comparing the performance of 100 students with dyslexia to those of 100 matched controls. In addition, we analyzed the spelling errors both at the word and the sentence level. We tried to find answers to the following questions: (1) How many more spelling errors do students with dyslexia make than students without dyslexia?, (2) Do they make relatively more errors of a certain kind? , and (3) Is there a difference between the word and the sentence level? If adults with dyslexia show a different pattern in their spellings than typically achieving peers, with notable weaknesses in one area and strengths in Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

another, then this could offer new possible insights into the underlying causes of spelling deficits in dyslexia and the way these problems could be treated (Bourassa et al., 2006). The error classification we used was based on the end-product (i.e., the type of error made). It was not based on the (erroneous) strategy used by the writer. Classification based on spelling strategies – although very interesting – is beyond the scope of this study. It is based on think-aloud protocols and systematic observations and, therefore, very time consuming. As discussed above, we distinguished three types of errors, in line with other Dutch spelling research (Kleijnen, 1992; Vanderswalmen, Vrijders, & Desoete, 2010). First, a clear violation of the phonological principle is called a phonological error (e.g., *fy for fly, *gangstser for gangster). Second, an error against the morphological principle or an abstract spelling rule (in particular, the capitalization of letters) was scored as a rule-related error. Finally, the third category involved errors against spelling patterns that had to be remembered either because they are incompatible with the sound-letter correspondences or because there are several, arbitrary ways in which the word sounds can be written. Because correct spelling of these words relies on (visual) memory, we called these errors memory-related errors. In the present study, we investigated whether adults with dyslexia make similar proportions of phonological errors, rule-related errors, and memory-related errors as adults without spelling difficulties. It is further interesting to compare spelling performance at the word and the sentence level. Some definitions consider dyslexia as a persistent problem in reading and writing at the word level (e.g. Stichting Dyslexie Nederlands [Foundation Dyslexia Netherlands], 2008), whereas others do not specify the level at which the reading and/or spelling disorder is present (e.g. World Health Organisation, 1991; American Psychiatric Association, 1994). This difference in definition has direct implications for the assessment. Previous research regarding the assessment of dyslexia in adults (Hatcher et al., 2002; Swanson et al., 2009) showed that tests on word level were sufficient to correctly classify students with dyslexia. If dyslexia is indeed a problem at the word level, then spelling tests can be limited to the dictation of words. Otherwise, both the word and the sentence level have diagnostic value. A sentence dictation is then complementary to a word dictation and both writings contain valuable information for the assessment of spelling problems.

Method Participants This research is part of a longitudinal study about dyslexia in higher education in Flanders (Callens, Tops, & Brysbaert, 2012). One hundred first-year students with dyslexia were given a broad range of cognitive tasks, reading and spelling tests, and questionnaires about their study strategies and personality. All students studied at a profession-oriented Chapter 4 | Spelling in Dutch adolescents with dyslexia: Errors and modes of assessment

107

college or a university in the surroundings of Ghent (one of the main cities of Flanders) and were referred to us by the office for students with disabilities vzw Cursief. All students were tested by trained diagnosticians and were identified with dyslexia based on three criteria which are used by the Foundation Dyslexia Netherlands (2008): (1) reading and/or spelling abilities are significantly below the given age (< Pc 10); (2) resistance to instruction despite effective teaching; (3) impairment cannot be explained by extraneous factors, such as sensory deficits. The diagnosis was confirmed in the tests we administered. The average age of this group was 19 years and 4 months [18 – 23;5 years]. In addition, 100 control students without a learning disability were recruited and matched on age, gender and current field of study. The average age of the matched control group was 19 years and 11 months [17;9 – 21;6 years]. There was no significant difference in age between both groups, t (198) = .91; p = .36. In Table 1, a summary of the main characteristics of the sample group is presented. The 200 students spoke Dutch as their first language. All had normal or corrected vision. Every student was individually tested according to the official instructions. Table 1 General Information about the Student Groups With and Without Dyslexia

Characteristics Number

108

Students with Students without dyslexia dyslexia 100 100

Male/Female

46/54 46/54

Mean age

19; 4

19; 11

University/College for Higher Education

66/34

66/34

Instruments The word spelling dictation task used in the present study is part of the Test for Advanced Reading and Writing (De Pessemier & Andries, 2009). This is a recently developed test battery to diagnose dyslexia in Dutch-speaking (young) adults. The subtest Word Spelling contains the dictation of 30 words with increasing difficulty. The word dictation was computer paced. Each participant was given a blue pen and instructed to put on headphones. Words were presented with a regular interval of 3 seconds, so that the number of words written immediately after the first hearing could be seen as a measure of writing fluency. The results of this variable are beyond the scope of this paper and are not further discussed. After the first hearing, the headphones were put aside and the participant was given a green pen. The student was allowed to use this to correct any mistakes. In addition, any words the student had missed were read out again by the test leader and the participant used the green pen to write them down. For each word the participants were asked how sure they Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

were about the spelling of the word (not sure, almost sure or very sure). This last question was used as a measurement of metacognitive experience, but is not taken into account for the present study. About one third of the words of the Word Spelling subtest follow the regular Dutch phoneme-to-grapheme correspondence rules; one third of the words are irregular words with at least one segment of the words following a morphological spelling rule. The rest of the words are memory-based or exception words involving inconsistent sound-to-letter mappings that must be memorized. The total score of the test is the number of correctly spelled words. The sentence dictation test (Ghesquière, 1998) was developed to provide a spelling test for adolescents, more specifically for Dutch students in the final years of secondary education and the first years of higher education. The dictation consists of 12 paragraphs of three coherent sentences each, containing several phonological, morphological, and memory-based target words of low, medium and high frequency. As it concerns a sentence dictation, it is not limited to the spelling of individual words but also assesses the use of the morphosyntactic rules and prevalent spelling rules at the sentence level (Vanderswalmen et al. 2010). The score is the total number of errors made. To guaranty a standardized administration for all participants, we administered the sentence dictation according to the instructions of the manual. Participants were given a standard form to write on. Each sentence was initially read in full by the test leader. Secondly, parts of the sentence were read separately by the test leader in a uniform way. The paragraphs of the text were indicated by a line between them. At the request of the student sentences or parts of the sentence were repeated by the test leader. No additional information was given about punctuation or capitals. Besides the word and sentence dictation tests, which comprise the main focus of the present study, we also administered tests of general cognitive functioning, phonological awareness, and literacy. First, the complete Dutch version of the Kaufman Adolescent and Adult Intelligence Test (Dekker, Dekker, & Mulder, 2004) was administered. Here, the results will be limited to total IQ, fluid and crystallized IQ, and visual memory. We also added a spoonerism task as a measure of phonological processing (GL&SCHR; De Pessemier & Andries, 2009), in which the first letters of two orally presented words had to be switched (e.g., Harry Potter became Parry Hotter). Accuracy and speed (registered with a stop-watch) were measured. Next, a word reading test (EMT; Brus & Voeten, 1991) was completed, containing a list of 116 words of increasing difficulty. The participant had to read aloud as many words as possible in one minute trying to minimize reading errors. We also administered a pseudoword reading test (De Klepel; van den Bos, Spelberg, Scheepsma, & de Vries, 1999) which is comparable with the EMT. Information about the validity and the reliability of the various tests can be found in Table 2.


109

Table 2

Reliability and Validity Indexes for the Different Tests Used

Test Total IQ (KAIT) Fluid IQ Crystallized IQ Visual memory EMT De Klepel Spoonerisms (GL&SCHR) Word Spelling (GL&SCHR) Sentence dictation (AT-GSN) Morphology and Syntax

Parallel-form

Guttman split half (γ)

.89 < r < .97 .89 < r < .95

test-retest .89 .84 .80 .82 .82 < r < .92

Content validity .84* .76* .79*

.74 < r < .91** .78 < r < .90 .80 .75 .65

Note. *Correlation with WAIS-R total IQ; ** correlation with EMT

Procedure

110

The complete test protocol (which also contained other tests) was split into two counterbalanced parts that were administered during two different sessions. The test leader and the participant were seated in front of each other in a silent and well-lit space. The word and sentence dictation tasks were always in a different session. The order of the tests in part one and two were determined in such a way that two similar tests were never administered in the same part. There was always a break halfway each session. Students could ask for an extra pause if necessary. Half of the students started with the word dictation while the other half started with the sentence dictation, and each control student followed the same test sequence as the matched student with dyslexia. Order was of no influence on the results, neither for the students with dyslexia, t(98) = -.19, p = .17 nor for the control students, t(98) = .58, p = .56. The error classification primarily consisted of the three main spelling categories, namely phonological errors, rule-related errors, and memory-related errors (Kleijnen, 1992). A fourth category was added for non-spelling-related errors, which are errors that have nothing to do with orthography. This type of errors consists of word sequence errors and instructional errors (the incomplete writing of numbers, the use of abbreviations and wrong punctuation). It was possible that more than one error was made in a word. In that case, every error was counted and all errors were added up to a total score.


Results First we examined to what extent the scores on the word and the sentence tests were comparable by correlating them. The correlation between the total number of errors in word dictation and sentence dictation was high, r = .84 (n = 200, p < .0001), which suggests that both tests largely measured the same skills. It also indicates that the tests we used were reliable. We next assessed the severity of the spelling problems in students with dyslexia by computing the effect sizes and comparing them to the effects sizes of the other variables tested. Table 3 gives the results of the spelling tests, together with those of general intelligence (including a measure for visual memory), phonological awareness skills, and literacy skills. Effect sizes were measured as Cohen’s d to facilitate interpretation. The signs of the d-values are adjusted so that a positive sign represents a better result for the control students. Table 3 Performances of Students With Dyslexia on General Intelligence and Literacy Skills in comparison with their Non-dyslexic Peers

Tests

Students with dyslexia M1 SD1 [Interval]

General Intelligence (KAIT) Total IQ Crystallized IQ Fluid IQ Visual memory (KAIT) Phonological skills (GL&SCHR) Correct spoonerisms (max.20) Time (in sec) Word reading (EMT) Total number read words Correctly read words Percentage of errors Nonword reading (Klepel) Total number read words Correctly read words Percentage of errors Word spelling (GL&SCHR) Word Spelling

Students without dyslexia M2 SD2 [Interval]

d

p

105.50 106.66 105.36 12.23

12.97 8.11 11.04 2.71

[86-126] [89-128] [85-127] [5-17]

109.83 111.31 106.78 11.71

9.29 8.83 10.83 2.97

[93-135] [86-138] [85-131] [4-17]

.38a .55a .13a -.17b

* *

16.72

2.50

[7-20]

18.19

1.67

[13-20]

.70b

*

179.88

65.98

[82-500]

116.48

41.22

[35-397]

1.42b *

79.08 77.03 .90

14.32 14.21 1.08

[38-113] [34-110] --

101.33 100.42 2.63

10.6 10.58 2.77

[62-116] [62-116] --

1.87b * 1.97b * .88b *

46.07 40.88 6.05

9.84 10.46 5.28

[21-74] [13-70] --

63.26 59.72 11.75

12.90 13.10 9.11

[36-101] [32-96] --

1.50b * 1.59b * .88b *


111

Weighted score word spelling Correct word spelling (max. 30) Sentence dictation (AT-GSN) number of errors

91.59

15.87

[42-130]

121.40

12.84

[98-149]

2.28b *

17.49

4.02

[4-28]

24.60

2.81

[16-30]

2.05b *

52.47

22.43

[20-157]

23.48

11.54

[4-62]

1.96b *

Note. *p < .01; When parametric tests were applied, a Cohen’s d is reported (marked with a). When

data was non-parametric, a Mann-Whitney-U (Field, 2005, p.530) was calculated and transformed into a Cohen’s d (marked with b). Positive values indicate poorer performance of participants with dyslexia; negative values indicate better performance of this group. For variables that were analyzed using parametric statistics, confidence intervals for the effect sizes were calculated.

There was a difference in total IQ but with a small effect size, d = .38. This was almost entirely caused by a difference in the subtest Word Definitions1, which is part of the crystallized IQ scale and measures fast lexical retrieval. More importantly, we did not find a statistically significant difference in fluid intelligence, d = .13. Nor was there a difference in visual memory, d = -.17. There was a substantial cost for phonological processing, which was bigger for processing speed than for accuracy, d > 1.3. As for the literacy skills, students with dyslexia showed a big difference in comparison to their peers. Indeed, the effect sizes (d > 1.5) are larger than what is typically observed in psychological research. Interestingly, the spelling scores made an even larger difference (d ≥ 2), with similar effect sizes for word and sentence dictation. This agrees with the students’ complaints that spelling is their worst problem.

112

Next, we looked at the absolute number of errors per category in the word and sentence dictation. The mean error rates and standard deviations are presented in Table 4. Overall, the students with dyslexia made about twice as many errors as the students without dyslexia, both in the word dictation, F(15, 184) = 13.12; p < .001; d = 2.19 and in the sentence dictation, F(24, 175) = 8.46; p < .001; d = 1.96. All effect sizes were large2. For the interpretation of the d-values, it is important to keep in mind that they include the variability of the scores in the denominator. Because the variability increases when a measure is based on fewer observations, the values will be lower for the separate error categories than for the total score.

In this subtest a definition was read by the test leader and the participant had to come up with the correspondent word within 20 seconds. 2 Except for non-spelling related errors in the word dictation where this error type is rare. 1


Table 4 Mean Number of Errors in the Word and Sentence Dictation

Error type

Task

Rule-related errors

SD

M

SD

d

14.5

5.23

6.09

3.25

2.19*

Sentence

52.47

22.43

23.48

11.54

1.96*

Word

2.33

1.94

.66

.84

1.26*

Sentence

7.42

6.05

2.73

2.51

1.30*

Word

2.44

1.74

1.37

.97

.72*

Sentence

25.13

9.54

12.95

6.36

1.69*

9.71

3.54

4.06

2.57

1.92*

Sentence

15.5

8.43

5.92

3.6

1.97*

Word

.02

.14

.00

.00

.20

Sentence

4.42

3.51

1.88

2.47

.96*

Memory-related errors Word Non-spelling-related errors


M

Total number of errors Word Phonological errors

Students with dyslexia

*p < .001; We used Mann-Whitney-U to compare group means. To facilitate interpretation, r effect size was transformed into Cohen’s d. Positive values indicate poorer performance of participants with dyslexia.

To find out whether students with dyslexia made disproportionately more errors in one category than in the others, we looked at the proportions of errors (and their standard deviations) made for each type of word in word and sentence dictation. The analysis of these data should be treated with caution, because the numbers in the different conditions are not really independent (given that all proportions per participant add up to 1). Still, the data give us a good picture of whether students with dyslexia have a different error profile than the control students. As can be seen in Table 5, there are no really big differences between the proportions of errors of the students with dyslexia and those of the students without dyslexia. All effect sizes were small, except for the rule-related errors, where the effect size was medium. Students with dyslexia made proportionally less rule-related errors than their normally achieving peers, both in the word and sentence dictation. These were offset by higher proportions of phonological errors and – to a lesser extent – memory-related errors and nonspelling-related errors


113

Table 5 Mean percentages (and standard deviations) of Different Error Types in Word and Sentence Dictation

Error type

Task

Phonological

Word

15.11

9.68

10.05

12.94

.30

Sentence

13.36

6.44

10.61

7.40

.30

Word

17.26

10.71

24.77

18.55

-.38

Sentence

48.94

6.68

55.40

13.14

-.41

Word

67.50

13.03

65.20

18.59

.03

Sentence

29.41

7.28

26.70

12.85

.22

.16

1.17

.00

.00

.11

8.35

5.97

7.42

8.29

.10

Rule-related Memory-related

Non-spelling-related errors Word Sentence

Students with dyslexia Mean % SD

Students without dyslexia Mean % SD d

Note. Effect sizes are reported as Cohen’s d. Positive values indicate poorer performance of participants with dyslexia.

114

We ran a 2 (dyslexic versus control) x 2 (word level versus sentence level) x 3 (phonological versus rule-related versus memory-related errors) ANOVA on the error proportions. There was a main effect of error type, F(3, 582) = 930.89, p < .001 and a significant interaction between task and error type, F(3, 582) = 585.78, p < .001. In the word dictation test, memory-related errors were by far the most common type of error made by both groups; in the sentence dictation test, rule-related errors were the most common type (see Figure 1). We also observed a significant interaction between error type and group, but the size of this effect was much smaller than two previous sizes, F(3, 582) = 13.34, p < .001. As indicated above, the participants with dyslexia made proportionally more phonological errors and memory-related errors than the controls, and less rule-related errors. None of the other effects/interactions approached significance (all p’s >.17), indicating that the difference between the two groups was very similar for sentence dictation and word dictation.


115

Figure 1. Mean percentage of error types in word and sentence dictation.


Discussion In this study, the spelling performance of higher education students with dyslexia was compared to that of students without learning disabilities in a word dictation and sentence dictation task. We attempted to find answers to the following questions: (1) How many more spelling errors do students with dyslexia make relative to their non-dyslexic peer students?, (2) Is the pattern of spelling errors different for both groups?, and (3) Is there a difference between the spelling errors made in the sentence dictation task and in the word dictation task? To have sufficient power, two groups of 100 participants were compared. With respect to the first question, this study confirms that higher education students with dyslexia make substantially more spelling errors than their peers without dyslexia, both at the word and sentence level. This is in line with previous research showing that spelling problems persist for individuals with dyslexia, even for high functioning adults (Callens et al., 2012; Ehri, 1992; Hatcher et al. 2002; Swanson & Hsieh, 2009; Vanderswalmen, Vrijders, & Desoete, 2010; Vrijders, Vanderswalmen, & Beeckman, 2007). A higher number of errors was observed for the three main types of spelling errors (Table 4). Given that students in higher education perform at peak level, our findings suggest that the spelling errors are not simply due to delayed development (Cassar et al., 2005). Despite years of efforts (and often remedial teaching), the end-level of achievement remains lower for students with dyslexia than for other students. The effect sizes for spelling errors were the largest observed in all the tests we administered (Table 3; see also Callens et al., 2012, for more data), which is the most important message for institutes of higher education and their educational offices.

116

Further interesting is the question to what extent the error patterns differ for both groups. Little systematic empiric research has been done in this respect, certainly in adults with dyslexia (but see Fischer et al., 1985; Kemp et al., 2009; McLoughlin et al., 2002; Moats, 1996). Supporters of the phonological deficit hypothesis (e.g., Vellutino et al., 2004) are convinced that people with dyslexia make relatively more phonological errors than controls. Others have questioned this view. Arguably the most informative data for this question are the proportions of errors made by students with dyslexia and controls in the different categories (Table 5). These confirm that students with dyslexia indeed make proportionally more phonological errors, as argued by McLoughlin et al. (2002). Rule-based errors were relatively less frequent in students with dyslexia than in controls. This is in line with the findings of Elbro and Arnbak (1996), suggesting more similarity between Danish and Dutch than between these languages and English. At the same time, it should be kept in mind that students with dyslexia in absolute terms made almost twice as many rule-related errors as their normally achieving peers. So, the difference is one of a modulation of a pervasive spelling deficiency rather than an island of spared performance. Students with dyslexia are able to profit from morphological regulations to slightly offset their worse overall performance. An explanation of this may be that many of the students with dyslexia have taken remedial teaching in reading and spelling. This may Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

have been more effective for the correct application of morphophonemic rules than for the correct spelling of the memory-related words used in the dictation tasks. In contrast to the findings of Meyler and Breznitz (2003) and Kemp et al. (2009), we found rather small proportional differences for memory-related words between both groups (especially at the word level). As was put forward by Fischer et al. (1985), we found evidence that students with dyslexia make more memory-related errors than controls in absolute terms, but in relative terms the magnitude was in-between those of phonological errors and rule-related errors. Some authors have associated memory-related spelling errors with an overall deficient visual memory. This is contradicted by our finding that the individuals with dyslexia slightly outperformed the controls in a direct visual memory test (d = -.17). In their meta-analysis, Swanson and Hsieh (2009) also noticed that visual memory in adults with dyslexia is not impaired. Therefore, it seems unlikely that the difficulties with memory-based spellings can be explained by a general deficit in visual memory. Rather, the deficit seems to be spelling specific. In this respect, a possibly interesting theory was recently published by Szmalec, Loncke, Page and Duyck (2011). They showed that adults with dyslexia have a particular problem not with the information to be retained, but with the long-term learning of serial-order information. Not the visual retention of letters is problematic for individuals with dyslexia, but the order in which the letters must be written. This is especially a problem in idiosyncratic spelling patterns, for which no rules can be used to facilitate memorization. It could even be argued that the phonological errors made by adult students with dyslexia result from this lack of serial-order learning as well, since they often consist of letter additions, omissions or substitutions. The final research question we addressed was whether sentence dictation provides more information than word dictation in adults with dyslexia. Overall, this does not seem to be the case. The main difference between sentence dictation and word dictation is that sentence construction involves more syntactic rules, so that more errors can be made against these. However, as shown in Figure 1, this happened to very much the same degree in the dyslexic and non-dyslexic spellers. Similarly, word dictation relies more on spelling exceptions, which are prone to elicit memory-related errors, but the pattern was again similar for students with and without dyslexia. So, both word and sentence dictation have their strengths for a detailed spelling error analysis, but the differences were not exclusive to individuals with dyslexia. The fact that the sentence dictation task does not introduce new information also became clear when we tried to predict the student’s status (dyslexic or control) on the basis of all the tests we administered (Tops, Callens, Lammertyn, Van Hees, & Brysbaert, 2012). Only three tests were needed, after which the model was completely saturated. Of these tests, word dictation was one, but not sentence dictation because of its high correlation with word dictation and because its effect size was slightly smaller. So, for practical purposes sentence dictation does not add anything to word dictation. A more interesting alternative in this respect may be the précis writing assignment of Hatcher et al. (2002). In this task, the student first reads a text and is then asked to write a one-page summary. Such a free writing sample may be a more informative assessment of word order and punctuation errors. Chapter 4 | Spelling in Dutch adolescents with dyslexia: Errors and modes of assessment

117

Our findings have practical implications for the support and assessment of students with dyslexia in higher education, as they indicate that spelling accommodations such as spell checkers are more than justified. Even high performing, intelligent adults with dyslexia do not manage to reach a level of spelling proficiency that is unlikely to hurt them in written assessments. Specialized intervention programs focused on rule-related spellings have some effect, but not to such an extent that they offset the weakness students with dyslexia are confronted with. Overall, we conclude that higher-education students with dyslexia make more spelling mistakes than non-dyslexic peers, on average twice as many. When the errors were classified as phonological, rule-related, or memory-based, we found a relative predominance of phonological errors (mainly at the expense of rule-related errors). Sentence dictation did not provide more information than word dictation.

118


References • American Psychiatric Association. (1994). Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders 4, (DSM-IV). Washington, DC: American Psychiatric Association. • Angelelli, P., Notarnicola, A., Judica, A., Zoccolotti, P.L., & Luzzatti; C. (2010). Spelling impairments in Italian dyslexic children: Phenomenological changes in primary school. Cortex, 46, 1299-1311. doi: 10.1016/j.cortex.2010.06.015 • Badian, N. (1999). Reading disability defined as a discrepancy between listening and reading comprehension: A longitudinal study of stability, gender differences, and prevalence. Journal of learning disabilities, 32, 138-148. doi: 10.1177/002221949903200204 • Bell, S.M., McCallum, R.S., & Cox, E.A. (2003). Toward a research-based assessment of dyslexia: Using cognitive measures to identify reading disabilities . Journal of learning disabilities, 36, 505-516. • Bourassa, D., & Treiman, R. (2003). Spelling in children with dyslexia: Analyses from the Treiman-Bourassa Early Spelling Test. Scientific studies of reading, 7, 309- 333. doi: 10.1207/S1532799XSSR0704_1 • Bourassa, D., Treiman, R., & Kessler, B. (2006). Use of morphology in spelling by children with dyslexia and typically developing children. Memory and Cognition, 34, 703714. doi: 10.3758/BF03193589 • Bourassa, D., & Treiman, R. (2008). Morphological constancy in spelling: A comparison of children with dyslexia and typically developing children. Dyslexia, 14, 155- 169. doi: 10.1002/dys.368 • Callens, M., Tops, W., & Brysbaert, M. (2012). Cognitive profile of students who enter higher education with an indication of dyslexia. Manuscript submitted for publication. • Campbell, R., & Butterwoth, B. (1985). Phonological dyslexia and dysgraphia in a highly literate subject: A developmental case with associated deficits of phonemic processing and awareness. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 37, 435-475. • Carlisle, J.F. (1987). The use of morphological knowledge in spelling derived forms by learning-disabled and normal students. Annals of Dyslexia, 37, 90-108. doi: 10.1007/ BF02648061 • Cassar, M., Treiman, R., Moats, L., Pollo, T.C., & Kessler, B. (2005). How do the spellings of children with dyslexia compare with those of non-dyslexic children? Reading and Writing, 18, 27-49. • De Pessemier, P., & Andries, C. (2009). GL&SCHR. Test voor Gevorderd Lezen & Schrijven [Test for Advanced Reading and Spelling]. Antwerpen, Belgium: Garant.


119

• Ehri, L. C. (1992). Review and commentary: Stages of spelling development. In S. Templeton, & D. R. Bear (Eds.), Development of orthographic knowledge and the foundations of literacy: A memorial festschrift for Edmund H. Henderson (pp. 307–332). Hillsdale, NJ: Erlbaum. • Elbro, C., & Arnbak, E. (2006). The role of morpheme recognition and morphological awareness in dyslexia. Annals of Dyslexia, 46, 209-240. doi: 10.1007/BF02648177 • Farmer, M., Riddick, B., & Sterling, C. (2002). Dyslexia and inclusion, assessment and support in higher education. London, United Kingdom: Whurr Publishers. • Fischer, F.W., Shankweiler, D., & Liberman, I.Y. (1985). Spelling proficiency and sensitivity to word structure. Journal of memory and language, 24, 423-441. • Gauderis, K., Heirman, E., & Vandenhoof, T. (2004). Normering van AT-GSN, TTR en CDR-5 bij leerlingen van het zesde jaar Algemeen Secundair Onderwijs [Standardisation of ATGSN, TTR and CDR-5 among sixth-year students in General Secondary Education]. Unpublished bachelor thesis, University College Arteveldehogeschool, Ghent, Belgium. • Gerber, P.J. (2009). Impact of learning disabilities on adults. In J. M. Taymans (Ed.), Learning to achieve: A review of the research literature on serving adults with learning disabilities (pp. 231-252). Washington, DC: National Institute for Literacy. • Ghesquière, P. (1998). Algemene toets gevorderde spelling van het Nederlands (AT- GSN), verantwoording en handleiding. Rapport van een specialisatiejaar: onderzoek AT-GSN-dictee [General Test in Dutch Advanced Spelling (AT-GSN), justification and manual. Report of a specialisation year: study on AT-GSN dictation]. Unpublished manuscript, University of Leuven, Belgium. • Haeseryn, W., K. Romijn, G. Geerts, J. de Rooij & M.C. van den Toorn. (1997). Algemene Nederlandse Spraakkunst. Groningen, The Netherlands: Martinus Nijhoff uitgevers. 120

• Hatcher, J., Snowling, M. J., & Griffiths, Y. M. (2002). Cognitive assessment of dyslexic students in higher education. British Journal of Educational Psychology, 72, 119- 133. doi: 10.1348/000709902158801 • Henneman, K. (1994). Problemen van gevorderde spellers. Signalering, diagnostiek en begeleiding [Problems of advanced spellers. Screening, diagnosis and guidance]. Bussum, The Netherlands: Coutinho. • Henneman, K., Kleijnen, R., & Smits, A. (2004). Protocol dyslexie voortgezet onderwijs [Guidance and Diagnostic Protocol Dyslexia in higher education]. Tiburg, The Netherlands: KPC Groep. • Holmes, V.M., & Carruthers, J. (1998). The relation between reading and spelling in skilled adult readers. Journal of Memory and Language, 39, 264-289. doi: 10.1006/ jmla.1998.2583 Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

• Ise, E., & Schulte-Körne, G. (2010). Spelling deficits in dyslexia: evaluation of an orthographic spelling training. Annals of Dyslexia, 60, 18-39. doi: 10.1007/s1881- 0100035-8 • Kemp, N., Parrila, R., & Kirby, J. R. (2009). Phonological and orthographic spelling in high-functioning adult dyslexics. Dyslexia, 15, 105-128. doi: 10.1002/dys.364 • Kleijnen, R. (1992). Hardnekkige spelling fouten. Een taalkundige analyse [Persevering spelling errors. A linguistic analysis]. Lisse, The Netherlands: Swets & Zeitlinger. • Maughan, B., Messer, J., Collishaw, S., Pickles, A., Snowling, M., Yule, W., & Rutter, M. (2009). Persistence of literacy problems: spelling in adolescence and at mid- life. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 50, 893-901. doi: 10.1111/j.14697610.2009.02079.x • McLoughlin, D., Leather, C., & Stringer, P. (2002). The adult dyslexic: Interventions & outcomes. London, United Kingdom: Whurr Publishers. • Meyler, A., & Breznitz, Z. (2003). Processing of phonological, orthographic, and crossmodal word representations among adult dyslexic and normal readers. Reading and Writing, 16, 785–803. • Moats, L. (1996). Phonological spelling errors in the writing of dyslexic adolescents. Reading and Writing, 8, 105-119. doi: 10.1007/BF00423928 • Nelson, H.E. (1980) Analysis of spelling errors in normal and dyslexic children. In U. Frith (Ed.), Cognitive processes in spelling (pp. 475-493). New York, NY: Academic Press. • Patel, T.K., Snowling, M.J., & de Jong, P.F. (2004). A cross-linguistic comparison of children learning to read in English and Dutch. Journal of Educational Psychology, 96, 785797. doi: 10.1037/0022-0663.96.4.785 • Schatschneider, C., & Torgesen, J.K. (2004). Using our current understanding of dyslexia to support early identification and intervention. Journal of Child Neurology, 19, 759-765. • Stichting Dyslexie Nederland. (2008). Diagnose en Behandeling dyslexie. Brochure van de Stichting Dyslexie Nederland (SDN). Geheel herziene versie. [Diagnosis and treatment of the Foundation Dyslexie Netherlands. Revision]. Bilthoven, The Netherlands: Stichting Dyslexie Nederland. • Swanson, H.L., & Hsieh, C.J. (2009). Reading Disabilities in Adults: A Selective Meta- Analysis of the Literature. Review of educational Research, 79, 1362-1390. doi: 10.3102/0034654309350931 • Tenney, Y.I. (1980). Visual factors in spelling. In U. Frith (Ed.), Cognitive processes in spelling. New York, NY: Academic Press.


121

• Tops, W., Callens, M., Van Cauwenberghe, E., Adriaens, J., Van Hees, V., & Brysbaert, M. (2012). Beyond the spelling: the writing skills of students with dyslexia in higher education. Manuscript submitted for publication. • Tops, W., Callens, M., Lammertyn, J., & Brysbaert, M. (2012). Identifying students with dyslexia in higher education. Manuscript submitted for publication. • Van den Bos, K.P., Spelberg, H.C., Scheepstra, A.J.M., & de Vries, J.C. (1998). De klepel pseudowoordentest [Dutch pseudoword reading test]. Amsterdam, The Netherlands: Harcourt. • Vanderswalmen, R., Vrijders, J., & Desoete, A. (2010). Metacognition and spelling performance in college students . In A. Ef klides & P. Misailidi (Eds.). Trends and Prospects in Metacognition Research (pp. 367-394). Springer, NY: New York. • Vellutino, F.R., Scanlon, D.M., & Chen, R. (1995). The increasingly inextricable relationship between orthographic and phonological coding in learning to read: Some reservations about current methods of operationalizing orthographic coding. In V. Berninger (Ed.), The varieties of orthographic knowledge II: Relationships to phonology reading, and writing (pp. 47–111). Dordrecht, The Netherlands. • Vellutino, F.R., Fletcher, J.M., Snowling, M.J. & Scanlon, D.M. (2004). Specific reading disability (dyslexia): what have we learned in the past four decades? Journal of Child Psychology and Psychiatry, 45, 2-40. doi: 10.1046/j.0021- 9630.2003.00305.x • Vlaamse Onderwijsraad (2006). Participatie van studenten met functiebeperking aan het hoger onderwijs.[Participation of students with disabilities in higher education]. Downloaded from http://www.vlor.be/sites/www.vlor.be/files/advies/rho-adv004- 0506.pdf. • Whitehurst, G.J., & Lonigan, C.J. (1998). Child development and emergent literacy. Child development, 69, 848-872. doi: 10.1111/j.1467-8624.1998.00848.x 122

• Wimmer, H., & Landerl, K. (1997). How learning to spell German differs from learning to spell English. In C.A. Perfetti, L. Rieben, & M. Fayol (Eds.), Learning to spell: research, theory, and practice across languages. Mahwah, NY: Erlbaum. • World Health Organization. (1991). International Classification of Diseases (ICD-10) Geneva, Switzerland: World Health Organization. • Ziegler, C.J., & Goswami, U. (2005). Reading acquisition, developmental dyslexia, and skilled reading across languages: A psycholinguistic grain size theory. Psychological Bulletin, 131, 3-29. doi: 10.1037/0033-2909.131.1.3


123


Chapter 5

Beyond spelling: The writing skills of students with dyslexia in higher education

Introduction

A non-negligible percentage of students in mainstream higher education have learning difficulties (Hatcher, Snowling, & Griffiths, 2002). Because they are expected to reach the same objectives as their peers, it is important for them to know how they can optimize their performance and for education authorities to have information about which types of support are helpful and justifiable. For instance, students with dyslexia are known to have spelling problems in addition to reading difficulties (Swanson & Hsieh, 2009). Because written reports form the basis of many student assessments and evaluations (Farmer, Riddick, & Sterling, 2002) and because poor spelling is likely to influence marking, it is reasonable to provide these students with text-processing software that has a built-in spelling checker (Desoete, Brysbaert, Tops, Callens, De Lange, & Van Hees, 2010; Goldberg, Russell, & Cook, 2003). At the same time, it would be good to know whether the quality of spelling-corrected essays and summaries is equivalent for students with dyslexia as for controls, or whether this is another challenge students with dyslexia should take into account. Hayes and Flower (1980) proposed an influential cognitive model on skilled adult writing, analysing different components of the writing process and their interaction. In this model three linguistic processes, namely planning, translating, and reviewing, interact with one another. Writing is also influenced by non-linguistic processes such as long-termmemory and task environment, containing different aspects outside the writer, like the assignment, the goals, knowledge about the topic and the audience, and writing strategies. A final component of the model of Hayes et al. (1980) is monitoring, which is a metacognitive control processor or an executive function. In a modification of Hayes and Flower’s model, Berninger, Fuller, and Withaker (1996) added working memory to account for beginning and developing writing. There is evidence that in people with learning disabilities, some of these processes might be impaired. Translation of ideas into language and its orthographic representation invokes (among many other processes) phonological encoding. According to Vellutino, Fletcher, Snowling, and Scanlon (2004), impaired phonological coding is the core deficit in dyslexia. Besides the phonological deficit hypothesis, other theories claiming that impaired working memory or inefficient executive control contribute to the reading and spelling difficulties from people with dyslexia, gain importance (Van der Sluis, de Jong, & van der Leij, 2007). Executive functions are a number of skills that help us to adapt to new and changing situations. These functions allow acting in an effective and adequate way. Within this theory, week working memory capacities evoke reading and spelling deficits in individuals with dyslexia. This could also offer a possible explanation for the specific writing problems from these individuals and explain why we expect writing to be different in adults with dyslexia than in their non-dyslexic peers. A review of the literature returned surprisingly few empirical studies addressing this question, nearly all of them dealing with the English language. Results from English writing research cannot automatically be generalized to other languages, such as Dutch, for two important reasons. First, languages vary in the transparency of their correspondence Chapter 5 | Beyond spelling: The writing skills of students with dyslexia in higher education

127

rules. There are two types of correspondence rules: from letters to sounds and from sounds to letters. The latter are especially involved in correct spelling (Stone, Vanhoy, & Van Orden, 1997). Alphabetical languages differ in the degree of transparency of these correspondence rules (Van den Bosch, Content, Daelemans, & de Gelder, 1994) with English being more opaque, and Dutch more towards the transparent end of the continuum. Second, generalization of English findings to non-English-speaking countries may be hindered by the differences in the organization of the education system. British-inspired education is based on ability-based selection and a master-apprentice model. In many other countries, such as Belgium, there are no hard entrance criteria for higher education. Selection takes place as part of the curriculum (Callens, Tops, & Brysbaert, 2012). Ability-based admission criteria are likely to have implications for writing skills of the students since writing constitutes an important part of the SAT-scores in the US and of the A-levels in the UK. In addition, most publications reported clinical practices, based on teachers’ evaluations and self reports from students with dyslexia, rather than on a comparison of a group of students with dyslexia and a control group. Few studies included sample sizes large enough to have a sufficient power, and hardly any used blind scoring. Osborne (1999) reported a pilot study investigating the performance of higher education students with dyslexia in written assessments. She examined the marks of students with dyslexia in two types of written assessment: coursework and exams. The students known to have dyslexia had special provisions in the exams: They were allowed extra time and, if desired, could make use of a word processor. Despite these provisions, analysis of the marks showed that the students with dyslexia obtained lower scores than the control group, particularly on the exams.

128

Farmer, Riddick, and Sterling (2002) compared the writing skills of four American higher education students with dyslexia with four age matched control students without learning problems. The students received various writing tasks including a free narrative task. The authors reported that the students with dyslexia scored worse than the control students with regard to multisyllabic words, the number of spelling and lexical errors, as well as the number of grammatical errors involving verbs and function words. However, they found no differences in the average number of written words, the number of text construction errors1, or punctuation errors. As for vocabulary and semantics, Farmer et al. reported that students with dyslexia were more prone to using simple and familiar words and sentences. Hatcher, Snowling, and Griffiths (2002) compared the performance of British university students with dyslexia to that of an age matched control group without learning problems. To measure writing performance, they asked participants to write a summary of a text. The assessment included measures of content, structure, and readability. The authors concluded that the contents of the summaries written by students with dyslexia were poorer, mainly because of a lack of structure in the text. In contrast, Connelly, Campbell, MacLean, These included unnecessary words, repetition, omission of proper nouns and sentence structure.

1


and Barnes (2006), after a comparison of 21 university students with dyslexia with 20 controls, argued that the students with dyslexia only differed in lower order transcription skills such as spelling and handwriting fluency. No differences were found in higher order variables, such as sentence length and lexical diversity. Although the holistic essay quality score of the group with dyslexia was significantly below that of the control, the authors argued that in absolute terms the divergence was not large and could be explained on the basis of differences in spelling abilities (the spelling errors were retained in the typed protocols and were judged by a single marker). On the basis of their findings, Connelly et al. (2006) concluded that students with dyslexia had poorer spelling and punctuation skills than their chronological-age controls, but were not lacking in ideas, organization, sentence construction, or grammar. More studies on writing and composition skills have been done with primary and secondary school children. However, writing is a complex process that is subject to a developmental perspective. Berninger, Fuller, and Whitaker (1996) modified the model of skilled adult writing from Hayes et al. (1980) to explain beginning and developing writing. Berninger et al. (1996) argued that the processes involved in skilled adult writing cannot fully account for beginning and developing writing. Planning, translating, and revising are not fully operative in young writers. These skills originate as writing develops. In beginning writers, these processes are still developing, each at its own rate (Berninger et al., 1996, p. 198). Therefore, generalisation of findings in the writing of young children to adolescents and adults should not be taken for granted. Nevertheless, we present the results of one study that is done with secondary school children, namely that of Therrien, Hughes, Kapelski, and Mokhtari (2009) because of its original design and its proof of effect of writing intervention. Therrien et al. (2009) compared essay-writing skills in 13-year olds (7th and 8th grade) with and without reading and writing difficulties. They examined the effectiveness of a 6-step special education program teaching the students how to analyze the essay prompt, to outline and write a response, and to review the answer. Therrien et al. reported a strong effect of the training program on the writing strategies taught , d = 1.7 but also a significant effect, d = .7 on a general essay measure consisting of six analytical traits: ideas and content, organization, voice, word choice, sentence fluency, and conventions. At the same time, the students with reading and writing difficulties after training still performed below the level of the control group on the general essay measure. However, the study involved major limitations. No IQ-measure was taken of the participants, the control group consisted of average achievers nominated by their teachers, and the essays were evaluated by two school psychology graduate students. Evaluation was blind but in all likelihood (this is not mentioned explicitly) happened on the basis of the original written forms. All in all, there is a body of research suggesting that students with dyslexia may have poorer writing skills, which are not limited to the well-documented spelling problems. However, the evidence is limited, based exclusively on the English language, and obtained with a highly varied methodology. Furthermore, the conclusions are not shared by all reChapter 5 | Beyond spelling: The writing skills of students with dyslexia in higher education

129

searchers involved (see in particular Connelly et al., 2006). Farmer et al. (2002) offered a number of reasons as to why there may be so little research in the field of writing aptitude. A first possibility is that writing is a highly complex activity, of which only a small part can be examined in a single study. Because most studies tend to focus on reading and spelling difficulties and on poor phonological proficiencies, the higher-order writing skills of students with dyslexia receive little attention. A second reason may be that most researchers assume that students with dyslexia in higher education are not deficient at producing a well-written text, given that they have successfully completed a multitude of written exams to reach this level. Finally, it might be that writing skills have been overlooked because most adults with dyslexia no longer find writing problems their most pressing concern. In the present study, we analyzed written reports of students with dyslexia in higher education to know whether they experience specific problems when they are faced with written assignments. This is done by comparing the output of students with dyslexia to that of an age and education matched control group. The results are based on two groups of 100 participants, so that we could reliably detect effect sizes as small as d = .40 (Cumming & Finch, 2001). In clinical practice, effect sizes from d = .50 become practically relevant, because then we start to see a clear difference between the two population distributions. The following research questions were addressed: 1. Do examiners who are blind to the nature of the study evaluate text summaries of students with dyslexia significantly differently from those of age and education matched students without learning problems, when the texts are typed and spelling errors are omitted? 2. If present, are such differences situated at the level of words, sentences, and/or text? 3. Does the handwriting of students with dyslexia differ from that of students without learning problems? 130

4. Is there a difference in writing quality of students with dyslexia on a dictation task as opposed to a text summary task?


Method Participants We recruited 100 higher education students with dyslexia. The students were all in the first year of an academic or professional bachelor’s program (34 university students in university and 66 students from non-university colleges). Recruitment happened with the help of a non-profit organization, Cursief, which is the main special education office for higher education in the city of Ghent, serving both the university and the other colleges. It provides assessment of learning disabilities and support to students having received such an assessment. All students were retested by us, to confirm the previously given clinical diagnosis. In addition to the 100 students with dyslexia, 100 control students were recruited to participate in the study. This group was matched on age, gender, and current education level. Reading and spelling tests were administered to all control students to rule out reading problems. These consisted of a word-reading test (the Een Minuut Test; Brus & Voeten, 1999), a non-word reading test (the Klepel; van den Bos, Spelberg, Scheepstra, & de Vries, 1994) and a word dictation (De Pessemier & Andries, 2009). None of the participants in the control group had other learning problems or a neurological disorder (such as autism, dyscalculia or ADHD). All participants spoke Dutch as their first language and had normal or corrected vision. They took part in two tests sessions of three hours in return for a monetary reward. The main features of the two groups are shown in Table 1. The students with dyslexia did not differ from their peers in fluid IQ. However, the participants with dyslexia were significantly slower in word and pseudoword reading and they made significantly more errors in a word dictation. More details about the full range of tests administered can be found in Callens, Tops, and Brysbaert (2012). Table 1: General Information About the Student Groups With and Without Dyslexia Dyslexia

No dyslexia

100

100

Male/Female

46/54

46/54

Mean age

19; 4

19; 11

University/Non-university

66/34

66/34

Fluid IQ (KAIT)

105.4

106.8

Number of words read in 1 min

79

101 *

Number of pseudowords read in 1 min

46

63 *

Number of words correctly spelled in a word dictation task (max = 30)

17

24*

Number

Note. * d > 1.5, p < .01; Fluid IQ: mean = 100, SD = 15 Chapter 5 | Beyond spelling: The writing skills of students with dyslexia in higher education

131

Instruments We took inspiration from Hatcher et al. (2002), who asked participants to silently read a text and write a summary. In the present study, we asked the students to write a summary of an informational text.The skills assessed by this free-writing task are central to higher education and form a nice compromise between dictation and essay-writing (the outcome of which may be quite variable). All students were asked to silently read the text ‘How Dangerous can a Tick be’ from the Protocol Dyslexia Voortgezet Onderwijs [Dyslexia Protocol Higher Education], a Dutch text used for the assessment of dyslexia (Kleijnen et al., 2008). This is a rather simple but informative text explaining the risks of a tick bite, Lyme disease, how to deal with a tick bite, and how to prevent this. The text was originally written to measure passage reading fluency in 13-year old pupils at the start of secondary education. We preferred a text that was too easy but still appealing in content but that could be fully understood by all the participants. We therefore believe to have met the problem of potential interference between the writing of the summary on the one hand and the reading and understanding of the text on the other hand. The students were asked to write a summary of the text on a specially designed answer sheet (lined). They were not allowed to use scrap paper or to consult the text again. There were no length limits, but the students were encouraged to make the summary as complete and clear as possible. Since it was shown that students with dyslexia need more time to read their texts and that their handwriting was slower than that of non-dyslexic peers (Hatcher et al., 2002; Swanson et al., 2009 ), there was no explicit time limit to optimize test conditions.

Procedure

132

To process the summaries, the handwritten texts were typed in a standard form using a conventional text processor by five students from Ghent University (Belgium) who were majoring in Speech Therapy. The text was typed without spelling errors (these were recorded and classified separately; see below), but retained the original syntax, punctuation, and capitalization of letters. The essays were typed according to these criteria to prevent the raters from being influenced by the handwriting or spelling errors. Previous research has shown that handwriting characteristics may influence the evaluation of the written product (Defrancq & Van Laecke, 2009). The quality of the handwriting was judged separately on the basis of the original written texts by raters asked not to take into account the quality of the text. To judge the quality of the texts and the handwriting, we contacted teachers from the final years of secondary education, who were not informed about the fact that the study investigated dyslexia. Farmer et al. (2002) argued that high school language teachers have homogeneous experiences and expectations, resulting in more reliable and comparable scores. Table 2 gives a summary of the profile of the teachers in terms of age and experience. Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

Table 2: Teachers’ Age and Experience Age

Experience

Mean

(SD)

Mean

(SD)

Teachers: readability

46;05 year

(13.68)

18;10 year

(9.93)

Teachers: handwriting

44;08 year

(9.62)

19;05 year

(14.29)

Readability of the texts was judged independently by ten language teachers. The teachers were given clear instructions on the assessment criteria. These were based on previous research (Defrancq & Van Laecke, 2009; Farmer et al., 2002). One of the criteria, for instance, was that a good summary requires little cognitive effort to read; it is a text that can be read quickly and without having to be reread (Defrancq & Van Laecke, 2009). For each criterion, a five-point Likert scale was used. Prior to the assessment process, the teachers were given five divergent writing products to judge, so that they could ask for clarifications and had a good idea of what we expected from them. Handwriting was rated by ten different language and science teachers, all teaching in the final year of secondary education. Handwriting characteristics included the visual aspects of a hand-written text, such as consistency in letter size and slant, neatness, transition between letters, consistency between lines, spacing between words, cross-outs, and so on. These are qualities which have nothing to do with the language or content of the text but nevertheless have a great influence on the readability of the product (Defrancq & Van Laecke, 2009). The teachers were asked to assign a rating to each piece of writing via a fivepoint Likert scale, ranging from very sloppy (1) to very good (5). The third component of our analysis involved the spelling errors. There is a welldocumented difference in the description of spelling and spelling errors between Dutch and English. In Dutch the individual graphemes matter, whereas in English in particular the distinction between onset and rhyme is important due to the many inconsistencies in the rhymes (Martensen, Maris, & Dijkstra, 2000). For this reason and because it is common practice in the Dutch-speaking psycholinguistic research community, we preferred to use the Verkort Utrechts Classificatiesysteem voor Spelfouten [Short Classification System of Spelling Errors] (Castelijns, Hamers, & De Koning, 1994; Kleijnen, 1992). This system classifies errors into three main categories: phonological, morphosyntactic, or memorybased spelling errors. Phonological errors are errors in which the simple phoneme-tographeme correspondence rules are violated. The student spells the word differently than it is pronounced. The most frequent examples of errors in this category are letter additions (e.g., *yorghurt instead of yoghurt), letter omissions (e.g., *delberate instead of deliberate) , and letter substitutions (e.g., * drakness instead of darkness). Morphosyntactic spelling errors are errors in which specific morphosyntactic rules regarding the Dutch word spelling are violated. In Dutch, the morphosyntactic rules that have the most influence on spelling concern the rules to write (homophonic) verb forms, and conventions about how to write short Chapter 5 | Beyond spelling: The writing skills of students with dyslexia in higher education

133

and long vowels in open and closed syllables (e.g., *boomen [trees] instead of bomen [trees]). Memory-based spelling errors involve exception words that must be memorized because they lack specific spelling rules and they do not respect the simple phoneme-to-grapheme correspondence rules (e.g., *autun instead of autumn). They are often loan words from other languages (French, English, and German). For a more detailed overview of spelling errors in Dutch, we refer to Vanderswalmen, Vrijders, and Desoete (2010). In addition to the above three categories, we also scored non-spelling-related errors, such as punctuation errors, word omissions, additions, word order errors, anaphoric errors, semantic errors, and neologisms. Punctuation errors also comprise capitalization errors. A word omissions is a word that is not written down (but dictated or needed in a sentence context) and is not replaced by another word or phrase (e.g., *The father gave children a present instead of The father gave his children a present). When a word or phrase is added but is not dictated or not appropriate in a sentence context, it is called a word addition. The use of improper word order whereby syntactic rules are violated is called a word order error. Next, anaphoric errors involve the erroneous use of reference words such as *The cow, he gives milk instead of The cow, she gives milk. A semantic error occurs when a word or statement is syntactically valid, but is not appropriate at the lexical semantic level (e.g., *tennis bat instead of tennis racquet). Making up a new word, or adding a redundant or prefix or suffix to an existing word is called a neologism (e.g., *subliminible instead of subliminal).

134

The spelling and the non-spelling errors of the summary task were compared to those made in a sentence dictation task (the Algemene Toets- Gevorderde Spelling van het Nederlands or AT-GSN [General Assessment of Advanced Dutch Spelling]; Ghesquiere, 1998). The sentence dictation task was a high-level spelling test, developed especially for students entering higher education (in particular, the University of Leuven, Belgium). It was taken by each student individually, according to the instructions in the handbook. Every sentence was first read out in its entirety and then broken down into sections and repeated in a uniform manner. No additional information was given by the examiner with regard to punctuation and capital letters. For the error analysis, the same classification system was used as for the text summary task.

Results The results are expressed as effect sizes, to facilitate the interpretation. The signs of the d-values are adjusted so that a positive sign represents a better result by the students without learning problems. In order to investigate significance of the differences, Multivariate Analyses of Variance (MANOVA) were run. Table 3 summarizes the group differences on the text summary task. We only found a significant difference for words longer than six letters, F(23, 157) = 5.81, p < .05. Thus students with dyslexia used fewer long words than age matched students without learning problems. Even then the difference in percentages was very small, 17 % vs. 18 %; d = .36. Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

Table 3: Differences Between Students With and Without Dyslexia on the Writing of Words, Sentences and Texts in the Text Summary Task Dyslexia

No dyslexia

F

d

2.09

.21

(49.04)

.47

.10

(25.21)

.72

.13

.11

.05

.07

.04

5.81*

.36

M

(SD)

M

(SD)

a word

1.5

(.10)

1.52

(.09)

Number of words

141.32

(50.72)

146.39

Number of syllables in

Number of unique words

90.7

(26.08)

93.93

Percentage highfrequency words

78.88

(3.30)

78.71

(3.26)

Type token ratio

.66

(.07)

.66

(.07)

Proportion words of > 6 characters

.17

(.04)

.18

(.03)

Number of sentences

9.86

(3.43)

9.9

(3.18)

.01

.01

14.57

(3.12)

15.08

(3.12)

1.24

.17

Mean number of words per sentence

Note. *p < .05

Table 4 gives an overview of the evaluations of the summaries by the teachers. Several points are noteworthy. First, the general assessment of the structure and content of the summaries differed significantly between the two groups, F (23,157) = 6.76, p < .01. The summaries of the group with dyslexia received a lower general score than those of the control group. The effect was small, however (d = .39), and mainly due to differences in the structure and the agreeability of the essays, F (23,157) = 16.66, p < .01 and F (23,157) = 14.39, p < .01 respectively. The teachers thought that the essays of the students with dyslexia were more poorly structured than those of the age matched students without dyslexia). The difference was of a medium effect size, d = .61. The work of the students with dyslexia was also found to be less enjoyable to read than that of the age-matched students without learning problems. This also had a medium effect size, d = .56. The remaining factors (conciseness, vocabulary, and sentence structure) did not differ significantly between the two groups. Finally, the quality of the handwriting did not differ significantly either. In other words, the teachers did not see it as different or less neat.

Chapter 5 | Beyond spelling: The writing skills of students with dyslexia in higher education

135

Table 4: Assessment of Content, Structure and Handwriting by the Panel of Teachers for the Text Summary Task Dyslexia

F

No dyslexia

d

M

(SD)

M

(SD)

General score (max = 10)

4.85

(2.21)

5.68

(2.09)

6.76*

.39

Conciseness

.81

(.79)

.97

(.80)

1.69

.19

Structure

1.62

(1.25)

2.37

(1.22)

16.66*

.61

Agreeability

1.55

(1.27)

2.28

(1.32)

14.39*

.56

Vocabulary

1.82

(.69)

1.99

(.63)

2.81

.25

Sentence structure

2.38

(1.22)

2.34

(1.17)

.05

-.03

Handwriting

2.63

(1.13)

2.79

(1.05)

1.00

.15

5-point Likert scales

Note. *p < .01

136

Table 5 gives the results of the error classification for the text summary task and the sentence dictation. The students with dyslexia made significantly more spelling and punctuation errors than the control students both in the text summary task and in the sentence dictation task. Effect sizes for phonological errors, morphosyntactic errors, and punctuation errors were medium (.30 < d ≤ .60) for the summary task, but were almost twice as large for the sentence dictation task (.60 < d ≤ 1.06). For the memory-related errors the effect size from the text summary (d = .36) was almost three times as high in the sentence dictation (d = 1.05). Not all non-spelling errors were present in both tasks because of the specificity of the assignment. The students with dyslexia omitted more words in the dictation task than their peers without learning disabilities, F (11, 188) = 5.12, p = .030. However, the effect size was small (d = .16). In the text summary, the students with dyslexia made more semantic errors than the control group without dyslexia, F (11, 188) = 2.45, p = .030. Again, the effect size was small (d = .23). No important differences were found in the other error categories. Table 5: Number and Type of Errors in the Text Summary Writing Task and the Sentence Dictation Error type

Task

Dyslexia

No dyslexia

M

(SD)

M

(SD)

F

d

Summary

1.21

(1.93)

.35

(.61)

51.29**

.43

Dictation

7.42

(6.05)

2.73

(2.51)

17.67**

.72

Morphosyntactic errors Summary

3.34

(2.37)

1.55

(1.78)

112.89**

.6

Dictation

25.13

(9.54)

12.95

(6.36)

36.41**

1.06

Phonological errors


Error type

Task

Memory-related errors

Punctuation

Word omission

Word addition

Word order

Anaphoric error

Semantic error

Neologism

Dyslexia

No dyslexia

M

(SD)

M

(SD)

F

d

Summary

.97

(1.18)

.44

(.88)

109.20**

.36

Dictation

15.50

(8.43)

5.92

(3.60)

13.02**

1.05

Summary

2.88

(2.71)

1.79

(2.30)

9.39**

.31

Dictation

4.39

(2.80)

2.50

(1.42)

32.84**

.60

Summary

.69

(2.01)

.38

(.69)

2.13

.15

Dictation

.60

(1.09)

.36

(1.08)

2.45*

.16

Summary

.27

(.69)

.16

(.53)

1.59

.13

Dictation

.09

(.35)

.03

(.17)

2.36

.15

Summary

.26

(.82)

.08

(.27)

4.30

.21

Dictation

--

--

--

--

--

--

Summary

.09

(.32)

.11

(.31)

.20

-.04

Dictation

--

--

--

--

--

--

Summary

.23

(.49)

.10

(.30)

5.12*

.23

Dictation

.47

(.75)

.42

(1.03)

.16

.04

Summary

.20

(.45)

.10

(.33)

3.19

.18

Dictation

--

--

--

--

--

--

Note. * p < .05; ** p < .01

To compare the profiles of spelling errors in the text summary task and the sentence dictation task, we first ran a 2 (Group) x 2 (Task) x 3 (type of Error) ANOVA on the raw scores (number of spelling errors). As could be expected from the fact that the dictation task comprised many words with difficult spellings, which could be avoided in the text summary task, the number of errors was much higher in the sentence dictation task than in the text summary task, F(1, 198) = 760.02, p < .01. This was true both for the students with dyslexia (48.1 vs. 5.7), F(1,99) = 446.21, p < .01 and the controls (21.5 vs. 2.3), F(1,99) = 383,09, p < .01. To have a better idea of the relative frequencies of the three types of errors, we recoded them into percentages per participant (Figure 1). This analysis showed that overall there was Chapter 5 | Beyond spelling: The writing skills of students with dyslexia in higher education

137

no interaction effect between group and error type, F (2, 177) = 13.65, p < .01. There was however a three way interaction between group, task and type of error, F (2, 177) = 3.84, p < .05. The participants with dyslexia showed relatively fewer morphosyntactic spelling errors in the sentence dictation and fewer memory-related errors in the text summary task than the control students. A possible explanation for these findings may be that the students with dyslexia had more experience with dictations which enabled them to correct or avoid some morphosyntactic spelling errors in the sentence dictation. It could also be that these students were more aware of their spelling difficulties and therefore avoided more complex memory-related spellings in the text summary task than their peers without dyslexia.

138

Figure 1. Comparison of the spelling error profiles of students with dyslexia and controls in percentages.


Discussion The aim of this study was to discover if the writing skills of students with dyslexia differed from those of peers without learning problems. This was done by asking the participants to write a sentence dictation and the summary of a text just read silently. Several variables were measured: 1. Spelling and punctuation errors in both tasks. 2. Words and syntax used in the text summary task. 3. Evaluation of the quality of the summaries when the spelling errors were removed. 4. Attractiveness of the handwriting. Despite the proficiency of our research groups (students in higher education), the spelling errors were much more frequent in the students with dyslexia than in the control students. As a matter of fact, the various spelling tests made the largest distinctions between both groups (with effect sizes of more than d = 2), even more than word or nonword reading tests. In addition, we observed that individuals with dyslexia find it difficult to use proper punctuation and capitalization. They also made more word order errors. Similar results were reported in an article by Gregg, Coleman, Davis, and Chalk (2007), but not in the study of Farmer et al. (2002). In the latter case, it should be taken into account, however, that the numbers of participants tested only allowed the authors to observe very large effect sizes. The only form-related parameter showing a significant difference in the text summary task was that of words longer than six letters. This corresponds with the preliminary findings of Farmer et al. (2002), who found a difference between the scores of students with dyslexia and controls for multi-syllable words as well. Apparently, students with dyslexia spontaneously tend to avoid long words. Other parameters such as sentence length and average word count showed no significant differences. In general, both students with dyslexia and control students tended to avoid words with tricky spellings in spontaneous writing, given that the number of errors was much lower in the text summary task than in the sentence dictation task. In addition to a quantitative analysis of the text summary products, we also had the writing samples evaluated by teachers blind to the nature of the study and on typed protocols without spelling errors. In line with the quantitative analysis, the teachers did not see differences in vocabulary or sentence structure, as displayed in Table 4. Still, the summaries of the students with dyslexia obtained lower marks than those of the control participants, d = .40, due to the overall structure of the text and the agreeability of the text. The essays of students with dyslexia were not as well structured and could not be read as fluently as those of the control group. This is likely to have implications for the evaluation of texts written by students with dyslexia as assigned work or for essay-type exams. They risk to be less highly regarded and therefore to get lower marks. Chapter 5 | Beyond spelling: The writing skills of students with dyslexia in higher education

139

In this study we found evidence that the difficulties that young adults with dyslexia have in writing are not limited to word and sentence level, but are also present at discourse level. Therefore, remedial teaching programs for high functioning young adults with dyslexia, should be multi-dimensional. Given that essay-writing skills and discourse organisation can be taught to some extent (Therrien et al., 2009; see the introduction), this merits evaluation and consideration in intervention programs for dyslexia. Furthermore, it would be worthwhile to investigate higher level language organisation and oral expression in individuals with dyslexia. Based on the finding that students with dyslexia fail to write essays of as high quality as control students, it could be expected that dyslexia interferes with discourse organisation in spoken language as well. With regard to handwriting, no significant differences were found between the two groups taking part in the study. In other words, the handwriting of students with dyslexia was not sloppier or less legible, according to the rating panel of teachers. This contrasts with previous studies showing a comorbidity of dyslexia with dysgraphia (Berninger et al., 2008; Iversen et al., 2005; Nicolson & Fawcett, 2011). A possible explanation is that comorbidity tends to be less prevalent among the students starting higher education. Indeed, our group of students showed a profile of strengths and weaknesses very much in line with that of pure dyslexia (Callens et al., 2011). All in all, our study confirms the persistent spelling problems of students with dyslexia and a significant difference in the coherence of the texts produced. We believe these are interesting aspects to focus on for educational support, given that spelling support software is easy to provide nowadays and that essay-writing skills can also be improved by a special education program.

140


References • Berninger, V.W., Fuller, F., & Withaker, D. (1996). A process model of writing development across the life span. Educational Psychology Review, 8, 193-218. doi: 10.1007/ BF01464073 • Berninger, V., Nielsen, K. H., Abbott, R. D., Wijsman, E., & Raskind, W. (2008). Writing problems in developmental dyslexia: Under-recognized and under-treated. Journal of School Psychology, 46, 1-21. doi: 10.1016/j.jsp.2006.11.008 • Brus, B. T., & Voeten, M. M. (1999). Eén-Minuut Test (EMT) [One Minute Test]. Lisse, The Netherlands: Swets. • Callens, M., Tops, W., & Brysbaert, M. (2012). Cognitive profile of higher education students with an indication of dyslexia. Manuscript submitted for publication. • Castelijns, J., Hamers, J., & De Koning, E. (1994). Verkort Utrechts Classificatiesyteem voor Spelfouten (V-UCS): Verantwoording en Handleiding [Shortened Utrecht classification system for spelling errors: Manual and validation]. Lisse, The Netherlands: Swets & Zeitlinger. • Connelly, V., Campbell, S., MacLean, M., & Barnes, J. (2006). Contribution of lower order skills to the written composition of college students with and without dyslexia. Developmental Neuropsychology, 29, 175-196. doi: 10.1207/s15326942dn2901_9 • Cumming, G., & Finch, S. (2001). A primer on the understanding, use and calculation of confidence intervals based on central and noncentral distributions. Educational and Psychological Measurement, 61, 530-572. doi: 10.1177/0013164401614002 • Defrancq, B., & Van Laecke, G. (2009). Leesbaar schrijven [Clear writing]. Antwerpen, Belgium: Garant. • Depessemier, P., & Andries, C. (2009). Gletschr, Dyslexie bij +16- jarigen [Gletschr, dyslexia in young adults]. Antwerp, Belgium: Garant. • Desoete, A., Brysbaert, M., Tops, W., Callens, M., De Lange, C., & Van Hees, V. (2010). Studeren met Dyslexie [Dyslexia in higher education]. Ghent, Belgium: Department of Diversity and Gender Ghent University. • Farmer, M., Riddick, B., & Sterling, C. (2002). Dyslexia and inclusion, assessment and support in higher education. Philadelphia, PA: Whurr Publishers. • Ghesquière, P. (1998). Algemene toets gevorderde spelling van het Nederlands (AT-GSN). Verantwoording en handleiding. Rapport van een specialisatiejaar: Onderzoek AT- GSN-dictee. [General Assessment of Advanced Dutch Spelling. Manual and validation. Research report of a specialised course]. Leuven, Belgium: Catholic University of Leuven.


141

• Goldberg, A., Russell, M., & Cook, A. (2003). The effect of computers on student writing: A meta-analysis of studies from 1992 to 2002. Journal of Technology, Learning, and Assessment, 2. 4-51. Retrieved from http://www.jtla.org. • Gregg, N., Coleman, C., Davis, M., & Chalk, J. C. (2007). Timed essay writing: Implications for high-stakes tests. Journal of Learning Disabilities, 40, 306-318. doi: 10.1177/00222194070400040201 • Hatcher, J., Snowling, M. J., & Griffiths, Y. M. (2002). Cognitive assessment of dyslexic students in higher education. British Journal of Educational Psychology, 72, 119-133. doi: 10.1348/000709902158801 • Hayes , J.R., & Flower, L.S. (1980). Identifying the organisation of writing processes. In L.W. Gregg & E.R. Sternberg (Eds.), Cognitive processes in writing (pp.3-30). Hillsdale, NY: Lawrence Erlbaum Associates, Inc. • Iversen, S., Berg, K., Ellertsen, B., & TØnnessen, F. (2005). Motor coordination difficulties in a municipality group and in a clinical sample of poor readers. Dyslexia, 11, 217- 231. doi: 10.1002/dys.297 • Kleijnen, R. (1992). Hardnekkige spelling fouten: Een taalkundige analyse [Persevering spelling errors: A linguistic analysis]. Lisse, The Netherlands: Swets & Zeitlinger. • Kleijnen, R., Bosman, A., De Jong, P., Henneman, K., Pasman, J., Paternotte, A. Ruijssenaars, A., et al. (2008). Diagnose en behandeling van dyslexie. Brochure van de Stichting Dyslexie Nederland. Geheel herziene versie [Diagnosis and treatment of dyslexia. Brochure of the Dutch Dyslexia Foundation. Revision]. Bilthoven, The Netherlands : Stichting Dyslexie Nederland. • Martensen, H., Maris, E. & Dijkstra, T. (2000). When does inconsistency hurt? On the relation between phonological consistency effects and the reliability of sublexical units. Memory and Cognition, 28, 648-656. doi: 10.3758/BF03201254 142

• Nicolson, R. I., & Fawcett, A. J. (2011). Dyslexia, dysgraphia, procedural learning and the cerebellum. Cortex, 47, 117-127. doi: 10.1016/j.cortex.2009.08.016 • Osborne, P. (1999). Pilot study to investigate the performance of dyslexic students in written assessments. Innovations in Education and Training International, 36, 155-160. doi: 10.1080/1355800990360208 • Stone, G.O., Vanhoy, M., & VanOrden, G.C. (1997). Perception is a two-way street: Feedforward and feedback phonology in visual word recognition. Journal of Memory and Language, 36, 337-359. doi: 10.1006/jmla.1996.2487 • Swanson, L., & Hsieh, C.-J. (2009). Reading disabilities in adults: A selective meta-analysis of the Literature. Review of Educational Research, 79, 1362-1390. doi: 10.3102/0034654309350931


• Therrien, W. J., Hughes, C., Kapelski, C., & Mokhtari, K. (2009). Effectiveness of a test- taking strategy on achievement in essay tests for students with learning disabilities. Journal of Learning Disabilities, 42, 14-23. doi: 10.1177/0022219408326218 • van den Bos, K., Spelberg, H., Scheepstra, A., & de Vries, J. (1994). De Klepel. Een test voor de leesvaardigheid van pseudowoorden: Vorm A en B [The Klepel. A reading test for pseudowords: Version A and B]. Nijmegen, The Netherlands: Berkhout. • Van den Bosch, A., Content, A., Daelemans, W., & De Gelder, B. (1994). Measuring the complexity of Writing Systems. Journal of Quantitative Linguistics, 1, 178-188. • Van der Sluis, S., de Jong, P.F., & van der Leij, A. (2007). Executive functioning in children, and its relations with reasoning, reading, and arithmetic. Intelligence, 35, 427449. doi: 10.1016/j.intell.2006.09.001 • Vanderswalmen, R., Vrijders, J., & Desoete, A. (2010). Metacognition and spelling performance in college students. In A. Ef klides & P. Misailidi (Eds.), Trends and prospects in metacognition research (pp. 367-394). New York, NY: Springer. • Vellutino, F., Fletcher, M., Snowling, M., & Scanlon, D. (2004). Specific reading disability (dyslexia): What have we learned in the past four decades? Journal of child psychology and psychiatry, 45, 2-40. doi: 10.1046/j.0021-9630.2003.00305.x

143


Chapter 6

Academic metacognition in high functioning students with dyslexia

Introduction Metacognition has been introduced to explain how people gain control over their learning and thinking, particularly in the case of cognitive failures and high demands of information processing and problem solving (Ef klides & Sideridis, 2009; Montague, 1998). Pintrich (1994) defined academic metacognition as a combination of the control over learning-related behaviours (such as when, how much, and with whom a student is learning), motivation, affect (control and adequate use of emotions), and various cognitive strategies for learning (e.g., rehearsal, memory strategies). A higher level of metacognition has been associated with lower text anxiety (Kesici, Baloglu, & Deniz, 2011) and more job satisfaction and self-efficacy (Leather, Hogh, Seiss, & Everatt, 2011). It is widely accepted that metacognition influences successful learning, reading, writing, and text studying (Chi, Bassok, Lewis, Reimann, & Glaser, 1989; Hacker, Keener, & Kircher, 2009; Pressley, 1995; Pugalee, 2001; Vanderswalmen, Vrijders, & Desoete, 2010; Veenman & Beishuizen, 2004; Zhang, 2001). Metacognition has been described as consisting of three main facets, namely metacognitive knowledge, metacognitive experiences and metacognitive skills (Ef klides, 2001, 2008; Flavell, 1979). Metacognitive knowledge can be seen as the knowledge and deeper understanding of cognitive processes and products (Flavell, 1976). Students may know, for example, that they have to check their spelling after writing a text. Metacognitive experiences, in essence, make a person aware of his or her cognition and trigger control processes that serve the pursued goal of the self-regulation process (Ef klides, 2008; Koriat, 2007). When people are asked to make a judgment about their confidence, there are two sources of information on which they rely, namely their estimate of solution/response correctness (as discrepancy of the response to the goals) and their feeling of difficulty (as cue that the response may not be correct). A person can feel highly confident, even if the outcome of the cognitive processing is not correct, just because the solution was produced fluently, thus endangering appropriate control decisions. This is particularly true for people who are unaware of their ignorance (Ef klides, 2008; Kruger & Dunning, 1999). Metacognitive skills, finally, refer to the use of strategies (procedural knowledge) in order to control cognition (Brown, 1982; Ef klides, 2008). There are different methods of assessing metacognition (Desoete, 2008; Sperling, Howard, Miller, & Murphy, 2002; Tobias & Everson, 2000; Veenman, Van Hout-Wolters, & Afflerbach, 2006). Self-report questionnaires are frequently used to assess metacognitive knowledge and self-ratings are usual measures of metacognitive experiences (Ef klides, 2008). An example of such a questionnaire is the Learning and Study Strategies Inventory (LASSI; Weinstein, Palmer, & Schulte,1987). Several studies have underlined the importance of questionnaires and ratings (Busato, Prins, Hamakers, & Visser, 1998; Zimmerman & Pons, 1986). However, Veenman et al. (2006) pointed out the limited explained variance towards learning outcomes by self-report questionnaires. Hence, think-aloud protocols and systematic observation of behaviour were proposed as alternatives. These were found to be Chapter 6 | Academic metacognition in high functioning students with dyslexia

147

more accurate, but very time-consuming (Pressley, 2000). Recently, multi-method techniques are also being used (Desoete, 2007a, b). There is limited research on metacognition in dyslexia, most of it suggesting a deficient use of metacognition. Sideridis, Morgan, Botsas, Padeliadu and Fuchs (2006) argued that metacognition is one of the strong predictors of learning disabilities. Some studies also suggested that children with dyslexia have less developed or sophisticated metacognitive skills than their peers (Borkowski & Thorpe, 1994; Geary, 1993; Wong, 1996). Kruger and Dunning (1999, 2002) showed that people who are unskilled in, for example, spelling suffer a dual burden. Not only do these people reach erroneous conclusions and make wrong choices in their spelling, but their lack of metacognitive competence also hinders them from realising it. In other words, the knowledge underlying the ability to write without errors is also the knowledge needed to make correct estimates about one’s spelling efficiency. On the other hand, there is also some evidence of the compensatory role of metacognition in the academic achievement of students with learning disabilities. Trainin and Swanson (2005), for instance, argued that successful college students with learning disabilities compensate for their cognitive difficulties and processing deficits by relying on their metacognitive skills (learning strategies, and help seeking).

148

In summary, the main purpose of the present study was to explore whether undergraduate students with dyslexia (both profession-oriented and academic bachelor degree) differ from age-matched peers on metacognitive knowledge, experiences and skills. Higher education differs from primary and secondary education, because it is no longer compulsory. So, students with dyslexia entering this type of education are a highly selective group. This raises the question whether they use more metacognition than their peers without dyslexia, or whether they are still hampered in one or the other aspect of metacognition. We also investigated Kruger and Dunning’s dual burden theory (2002) by using signal detection theory . This allowed us to separate sensitivity to specific spelling errors from response bias (Stanislaw & Todorov, 1999), and to see whether there is a difference when the words are self written (dictation) or written by someone else (proofreading). Finally, we predicted the academic outcome of the students with and without dyslexia who passed in their first year of bachelor studies based upon their (meta)cognitive profile. In the Belgian system, there is no selection criterion to enter higher education other than successful completion of secondary education. Selection is part of the system, with about half of the students not successfully completing their first year. We wanted to see which variables contribute to the prediction of the pass rate of students with dyslexia in comparison to non-dyslexic peers.


Method Participants Two hundred first-year undergraduate students of higher education participated in the study, both students of professional bachelors and students of university bachelors. The group consisted of 100 students diagnosed with dyslexia and a control group of 100 students with no known neurological or functional deficiencies. All had normal or corrected-to normal vision and were native speakers of Dutch. They all attended higher education in the Dutch-speaking part of Belgium. The students with dyslexia had been diagnosed with dyslexia prior to our study by trained diagnosticians in accordance with the definition of the Foundation Dyslexia Netherlands (Henneman, Kleijnen, & Smits, 2004). The mean age of the participating students with dyslexia was 19 years and 4 months. Matching criteria for the control group were gender, age and field of study. There were 46 male students and 54 female students in the study of whom 66 followed an academic bachelor program and 34 a professional bachelor program. The mean fluid IQ measured with the Kaufman Adolescent and Adult Intelligence Test, Dutch version (Dekker, Dekker, & Mulder, 2004) was 107 (SD = 10.8) for the control group and 105 (SD = 11.0) for the students with dyslexia. No significant differences were found between those students on intelligence, F (1, 198) = .84; p = .36.

Instruments Reading was assessed with a word reading test (a Dutch version of the One Minute Test: Een Minuut Test; Brus & Voeten, 1991) and a pseudoword reading test (De Klepel; van den Bos, Spelberg, Scheepsma, & de Vries, 1999). The OMT consists of 116 words of increasing difficulty printed in four columns. The participant had to read aloud as many words as possible in one minute trying to minimize reading errors. The Klepel contains 116 pseudowords that follow the Dutch grapheme-phoneme correspondence rules. The raw score is the number of pseudowords the participant reads correctly within two minutes. Spelling was assessed with two subtests of the Test for Advanced Reading and Spelling (Test voor Gevorderd lezen en schrijven or GL&SCHR; De Pessemier & Andries, 2009). These subtests were chosen to investigate word spelling as well as detection of mistakes made by someone else in words and sentences (proofreading). In the first subtest Wordspelling participants had to write 30 words. Half of the words were rule-based (i.e., their spelling required the correct application of the Dutch phoneme-grapheme and morphosyntactic spelling rules); the other half were memory-based words involving inconsistent sound-letter mappings that must be memorized (mostly because the word is a loan word from another language). Accuracy was measured. The second subtest Spelling rules was a proofreading task in which participants had to correct possible spelling mistakes in 20 words or sentences with

Chapter 6 | Academic metacognition in high functioning students with dyslexia

149

a target word. Scoring was defined on the basis of the number of correct responses to the target words and independent to the responses to the other words. We asked the participants to indicate their feeling of confidence (FOC) as a measure of metacognitive experience. This was done both in the word spelling task (production) and the proofreading task (detection of spelling mistakes made by someone else) of the GL&SCHR (De Pessemier & Andries, 2009). For Wordspelling the students had to write down 30 different words. Next, they had to indicate how certain they felt about the correctness of their answer. If they were for instance very certain and they spelled the word correctly, they received two points. The same was true if they were not certain and the word was spelled incorrectly. If they were almost certain, they were given one point. When they thought they had correctly spelled a word but it was in fact incorrect or vice versa, they received zero points. For Proofreading 20 words or statements were presented. In each of the 20 words or statements, there was one target word. The students were asked to search an error in the word or statement and to correct the target word. If they were very certain that they had discovered the error and corrected it well, they received two points. If they doubted about the target word or its correctness, they got one point. If they selected another item than the target word or if they corrected it wrongly, they received no points. Next, the FOC score was calculated as the sum of the scores per word spelled in the word spelling task (max. 60) or detected as an error in the proofreading task (max. 40). For the proofreading, scoring was limited to the target word. An answer was considered correct when the word was correctly spelled (Wordspelling) or when the critical item was detected and corrected (Proofreading). The scoring of the FOC score is shown in Table 1.

Table 1: Coding of the Feeling of Confidence (FOC) for Correct and Incorrect Answers

150

Very certain Almost certain Uncertain

Correct answer 2 points 1 point 0 points

Incorrect answer 0 points 1 point 2 points

In addition to the spelling and the proofreading tasks, all students rated their study motivation and study skills by means of a validated Dutch version of the Learning and Study Strategies Inventory (LASSI; Weinstein & Palmer, 2002), published by Lacante and Lens (2005). The test contains ten scales which can be subdivided in three domains of metacognitive knowledge or self-regulated learning (determination, knowledge of metacognitive regulation strategies, and knowledge of cognitive processing strategies). Each scale has eight items, except the 5-item scale ‘selecting main ideas’. -- Motivation (1) and attitude (2) can be considered as indicators of determination. Motivation measures the tendency to put effort in the studies and to persist when confronted with (e.g., “When work is difficult I either give up or study only the easy parts”). Attitude


examines one’s orientation towards education (e.g., “I feel confused and undecided as to what my educational goals should be”). -- Concentration (3), time management (4), and anxiety for failure (5) can be considered as measures of self-regulation. Time management investigates the ability of planning and efficient organising of school work (e.g., “When I decide to do schoolwork, I set aside a certain amount of time and stick with it”), whereas concentration focuses on the ability to direct and maintain attention when studying (e.g., “I fully pay attention when studying”). Anxiety for failure examines whether students suffer from fear of failure when faced with an academic task. -- Cognitive processing strategies consist of selecting main ideas (6), information elaboration (7), self-testing (8), the use of study techniques (9), and test strategies (10). Selecting main ideas gives an idea whether students are able to recognise and select the most important aspects of the learning material (e.g., “I have a hard time finding the important points in my reading”). The self-testing scale measures whether students make revisions, interrogate themselves when learning or preparing exams, attempt to use new information in a new situation and apply principles and methods. How well students make use of imagery, verbal elaborations, organization strategies, and reasoning skills to process new information, is assessed in study techniques (e.g., “I change the material I am studying into my own words”). Test strategies assessed whether students know how to prepare for examinations. Finally monitoring or task-switching (a metacognitive skill) was assessed with the CDT or Cijfer Doorstreep Test (Dekker, Mulder, & Dekker, 2007). In this test 960 digits from 0 to 9 are presented in 16 columns. Students had three minutes to underline as many fours and to cross out as many threes and sevens as possible. In this task, the students had to perform two tasks simultaneously (underline fours and cross out threes and sevens) and, hence, had to switch from one task to other. In addition, there was time pressure (3 minutes). The instruction was as follows: “Work as fast as you can but try to avoid errors and missed digits as much as possible. The aim is to make this task as accurately as possible”. In Table 2, we present an overview of the full assessment battery and the tests that were used.


151

Table 2: Overview of the Assessment Battery and the Tests Used

Tasks Intelligence

Test KAIT (Dekker et al., 2004) Fluid intelligence Symbol Learning, Logical Reasoning, Secret Codes, Block Patterns, Delayed Auditory Memory, and Delayed Symbol Learning Crystallized intelligence Definitions, Double Meanings, Auditory Comprehension , and Famous People

Literacy Word reading Nonword reading Word spelling Proofreading

EMT (Brus et al., 1991) Klepel (van den Bos et al., 1999) GL&SCHR (De Pessemier et al., 2009) GL&SCHR (De Pessemier et al., 2009)

Metacognition Metacognitive knowledge Determination Self-regulation Cognitive processing

LASSI (Lacante et al., 2005) Motivation and Attitude Concentration, Time management, and Anxiety for failure Selecting main ideas, Information elaboration, Self-testing, Study techniques Metacognitive experience GL&SCHR (De Pessemier et al., 2009) Feeling of confidence Word spelling and proof reading (spelling rules) Metacognitive skills Task switching CDT (Dekker et al., 2007)

Procedure 152

The complete test protocol (which involved additional tests and interviews) took two sessions. It was therefore split into two counterbalanced parts. The order of the tests in part one and two were determined in such a way that two similar tests were never administered in the same part. There was a pause halfway each session. If necessary, students could ask for additional breaks. The students with dyslexia started alternately with part one or two. The control student always started with the same part as the corresponding student with dyslexia. All tests were administered individually by three test administrators1 according to the manual guidelines. Students were seated in a quiet room with the test administrator seated in front of them.

The test administrators were the two first authors and a test psychologist. After getting through the manual guidelines, they observed each other during the ten first test sessions. Afterwards, there was always a little discussion to key the test administrations as far as possible to one another.

1


Signal Detection Theory To get more insight in the mechanisms underlying the Feeling of Confidence judgments, we ran a Signal Detection Theory (SDT) analysis. This approach allows one to separate the independent contributions of sensitivity and response bias (Stanislaw & Todorov, 1999). It has been shown (Decarlo, 1988) that the two main parameters of a signal detection analysis, sensitivity (the distance between the noise and noise plus signal distribution) and bias (and the position of the response criterion relative to the two distributions) correspond to the slope and the intercept of a probit regression (Probit regression is highly similar to logistic regression, but the regression weights can be interpreted as distances in a standard normal distribution). In our study we had three response categories (very certain, almost certain and certain). This means we had three parameters. First we had the distance between the noise and signal plus noise distribution. As the task was error detection, items with an error were the signal and items without errors were noise. Then we had two response criteria: one that distinguished ‘very certain’ from ‘almost certain’ responses and one that distinguished ‘almost certain’ from ‘certain’ responses. These three parameters correspond to the slope and the two intercepts of a cumulative probit regression with three ordered response categories (Agresti, 2002). The two response criteria are not independent from each other: They lie on a continuum covered by the two distributions, but the distance between the distributions is unique (Wickens, 2002). The cumulative probit regression model acknowledges this fact by estimating a single slope (for distance) and two intercepts (for the two criteria). Doing two separate analyses per participant where each analysis contrasts two response categories with the remaining response category yields similar results but is methodologically suboptimal as it does not take the dependence of the response criteria into account. Separate analyses also lead to two different estimates of d’ per participant, which does not make sense either: Participants have control over the response criteria, but not over the discriminability of the two distributions, which estimates their performance level. The three parameters were estimated for each participant separately. Then for each parameter the estimates of the control group were compared to the estimates of the dyslexia group using a simple regression model. The intercept of this model is an estimate of the mean of the parameter of interest for the control group. The slope of this model is an estimate of the difference between the dyslectia and the control group (this is identical to the result of a t-test).


153

Results To facilitate the interpretation, all results are given as Cohen’s d effect sizes (derived from parametric or non-parametric test). The sign of the d-values was adapted so that positive d-values represent better performance of the controls and negative values better performance of the students with dyslexia. All data were first controlled for normality and equality of variance between groups (dyslexic group and control group). When the constraints for normality were satisfied, means were compared using a Student’s t-test. Otherwise, we used the non-parametric Mann-Whitney-U test and converted the effect size into Cohen’ s d. Parametric test results are marked with a, non-parametric with b.

Preliminary comparisons of intelligence, reading, and spelling Both groups had the same fluid IQ (Table 3). There was a small disadvantage in crystallized IQ for the students with dyslexia, mainly caused by the subtest Definitions to words. The students with dyslexia had significantly lower scores than the control students on all the reading and spelling tests. They were much slower in reading (effect sizes around d =. 2) and also tended to make more errors (effect sizes around .6). They also made more errors in the spelling task (d = 2), but were less disadvantaged at detecting spelling mistakes in the proofreading task (d = .6). Table 3: Intelligence, Reading, and Spelling of the Students with Dyslexia in Comparison with Their Nondyslexic Peers

M

(SD)

M

(SD)

Effect size d

Total IQ1 Crystallized IQ1 Fluid IQ1

105.50 106.66 105.36

(12.97) (8.11) (11.04)

109.83 111.31 106.78

(9.29) (8.83) (10.83)

.38a .55a .13a

* *

Number of errors Correctly read words Pseudoword reading (Klepel) Number of errors Correctly read words Spelling(GL&SCHR) Wordspelling2 Proofreading3

2.05 77.03

(2.10) (14.21)

.91 100.42

(1.12) (10.58)

.67b 1.97b

* *

5.20 40.88

(3.77) (10.46)

3.67 59.72

(3.10) (13.10)

.44b 1.59 b

* *

17.49 10.03

(4.02) (4.90)

24.60 13.81

(2.81) (8.15)

2.05b .56 b

* *

Dyslexia

No dyslexia

Intelligence (KAIT) 154 Word reading (EMT)

Note. *p < .01; When parametric tests were applied, a Cohen’s d is reported (marked with a). When data was non-parametric, a Mann-Whitney-U was calculated and transformed into a Cohen’s d Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

(marked with b). Positive values indicate poorer performance of participants with dyslexia; negative values indicate better performance of this group. 1Population mean = 100, SD = 15; 2 Score on Word Spelling is the number of correctly spelled words (max. 30); 3Score on Proofreading is the number of well corrected items (max. 20).

Metacognition Metacognitive knowledge. Students with dyslexia did not differ significantly from peers without dyslexia on attitude and motivation, time management, concentration and anxiety for failure, as shown in Table 4. In the cluster measuring cognitive strategy knowledge we observed a significant difference for selecting main ideas in favour of the control group. The effect size was moderately small, however, d = .30, p < .05. A more robust difference was found for test strategies with a medium effect size, d = .63, p < .01. For all other components no significant differences were found, suggesting that the metacognitive knowledge of students with dyslexia was rather equal to that of peers without learning disabilities, except for test strategies. Table 4: Metacognitive Knowledge of Students With and Without Dyslexia: Results for the LASSI (Lacante & Lens, 2005), Non-parametric group comparison, and Effect Sizes

Dyslexia

No dyslexia

Effect size

M

(SD)

M

(SD)

d

Attitude

31.03

4.25

31.92

3.84

.20b

Motivation

27.00

4.99

26.71

4.41

-.20 b

Time management

23.09

5.41

22.83

5.5

-.08 b

Concentration

24.85

4.83

24.64

4.96

-.00 b

Anxiety for failure

24.71

5.06

26.08

5.46

.22 b

Selecting main ideas

16.85

3.11

17.58

3.54

.30 b

Study techniques

25.07

4.47

25.68

4.14

.12 b

29.10

4.45

27.94

4.61

-.24 b

Self-testing

24.13

3.77

23.84

4.58

-.06 b

Test strategies

26.73

4.25

29.39

4.10

.63 b

Determination

Self-regulation

155

Cognitive strategies *

Information elaboration

**

Note. * p < .05; ** p < .01; When parametric tests were applied, a Cohen’s d is reported (marked with a). When data was non-parametric, a Mann-Whitney-U was calculated and transformed into Chapter 6 | Academic metacognition in high functioning students with dyslexia

a Cohen’s d (marked with b). Positive values indicate poorer performance of participants with dyslexia; negative values indicate better performance of this group.

Metacognitive experiences. First, we present the results for Wordspelling. For one participant from the control group none of the SDT parameters could be estimated: she made no errors and responded ‘very certain’ to each and every item. For a few more participants, the estimates of the SDT parameters were not meaningful and were left out the analysis (n = 12)2 . Sometimes d’ could be negative. This was so for one participant with dyslexia and for seven participants from the control group. All of these participants made very few errors but responded ‘very certain’ to these errors. For three participants from the control group, c2 was overly large (more than 1.5 IQR above Q3). These participants also made very few errors and responded ‘almost certain’ to these errors. Mean sensitivity of the controls was 1.43, t(186) = 11.08, p < .001. There was a significant difference between these students and the students with dyslexia (-.66, t(186) = -3.69, p < .001). This means that erroneous items were discriminable from correct items and that the sensitivity of the students with dyslexia was lower than that of the controls.

156

The location of the first response criterion (between the response categories “very certain correctly written” and “almost certain correctly written”) was -.027 for the control group, t(186) = -.45, p = .65, as shown in Figure 1, and not significantly different for the group with dyslexia (the difference between the two groups was -.096, t(186) = -1.134, p =.26). The fact that both groups showed response criteria around zero means that that they were equally optimal in their positioning of the criterion. Neither group showed a bias in favor of ‘very certain’ or ‘almost certain’ responses; they optimally distinguished the error from the noise distribution. The location of the second response criterion (between “almost certain” and “uncertain”) was 1.34 for the control group, t(186) = 12.91, p <.001, and significantly lower for the group with dyslexia, -.28, t(186) = -1.99, p < .05. To investigate whether the lower second response criterion in students with dyslexia was suboptimal or a sensible adaptation to their lower sensitivity, we computed the distance from the second criterion to the modes of the noise and signal distributions. The distance from the second criterion to the mode of the signal distribution was .62 in the control group, t(186) = 4.87, p <.001 and not significantly different in the group with dyslexia (.042, t(186) = .24, p = .81), meaning that both groups respond ‘uncertain’ to about 27 percent of the items they had written incorrectly.

Outliers were defined per participant, using a method commonly applied for box plots: First the interquartile distance (the distance between quartile 1 and quartile 3) was computed; RTs were then defined as outliers when they were higher than 1.5 interquartile distances above quartile 3 or lower than 1.5 interquartile distances below quartile 1.

2


The distance from the second criterion to the mode of the error distribution was 2.067 in the control group, t(186) = 17.17, p < .001, and significantly lower in the group with dyslexia(-.61, t(186) = -3.83, p < .001). The control group responded ‘uncertain’ to about 2 percent of the items they had written correctly, whereas the group with dyslexia responded ‘uncertain’ to about 7.5 percent of these items (see Figure 1). (1) Wordspelling: dyslexia group

(2) Wordspelling: control group

157

Figure 1. (1 + 2) SDT analysis for Wordspelling, including d’ and both criteria c1 and c2.

Next, we analyzed the results of the Proofreading. In this task there was no clear distinction between signal and noise trials. On each trial there was an error. The participants were free to leave the word as it was (if they thought it was spelled correctly) or to suggest a correction (if they thought it was spelled incorrectly). Then they could indicate how certain they were about either the spelling they left as it was or about their correction. Even though this procedure is somewhat different from a classical signal detection procedure, it is still possible to estimate the distance from the ‘uncorrected’ to the ‘corrected’ trials and about the response criteria the participants used to decide if they were ‘very certain’, ‘almost certain’ or ‘uncertain’ about the final spelling of the word. Chapter 6 | Academic metacognition in high functioning students with dyslexia

Again the distance and criteria could not be estimated meaningfully for all participants. For three students without dyslexia and one control group d’ was negative. These participants were more uncertain about items whose spelling they left untouched. For all other participants d’ was positive: They were more certain about items they left untouched (I feel this spelling is correct) than about items they corrected (I feel the item is spelled incorrectly but I am not so sure about my correction). For quite a lot of subjects c1 was extremely low (two students without dyslexia and ten controls). All of these tended not to mark their corrections with ‘very certain’). For two students with dyslexia c1 was extremely high (in combination with a very large d’). These two participants tended to make a large number of corrections but were very uncertain about them. Then there were four students with dyslexia and ten control peers where c2 was extremely high. These participants tended to use the ‘uncertain’ response very infrequently. In total, the data of 29 participants were removed from the analysis. The mean distance between the two distributions was 1.31 for the controls, t(169) = 6.91, p < .001), and not significantly different for the group with dyslexia (-.19, t(169) = -.74, p =.46). So both groups tended to be more certain about the items they left untouched than about the ones they corrected. As stated before this corresponds to feeling that something is wrong but not quite knowing how to correct it. The first response criterion was -.43 for the control group, t(169)= -.015, p < .001), and not significantly different for the group with dyslexia (-.12, t(169)= -1.43, p = .152). The second response criterion was 1.06 for the control group (t(169) = 15.36, p < .001) and not significantly different between the two groups (-.03, t(169) = -.35, p = .726). As can be seen on Figure 1, the first criterion (very certain vs. uncertain) splits the distribution for the uncorrected trials about halfway, which is the optimal position (see Figure 2).

(3) Proofreading: dyslexia group 158


(4) Proofreading: control group

Figure 2. (3 + 4) SDT analysis for Proofreading, including d’ and both criteria c1 and c2.

Metacognitive skills. To examine whether students with dyslexia differed from students without dyslexia on metacognitive skills or the use of (control) strategies, we used the CDT (Dekker et al., 2007). To perform well on this task, a good metacognitive strategy is to slow down, so that not too many mistakes are made. A bad strategy is to keep the same pace and make many more mistakes. The number of correctly processed digits is therefore not an interesting measure for metacognitive skills because it does not inform about the quality of the processing, but about the speed of processing. As was already demonstrated in previous research, we expect adults with dyslexia to be slower in this kind of task switching task (Callens et al., 2012; Hatcher et al., 2002). We wanted to know whether adults with dyslexia were aware of their slower speed of processing, and can adapt the use of strategies to optimize their performance accuracy. In Table 5, we present the results on the CDT in the form of true positives, false positives, true negatives, and false negatives. By true positive, we understand the number of fours, threes and sevens (targets) that were correctly processed. A false positive occurs when the participant crossed out another digit instead of three and seven or underlined another digit than four (fillers). The number of fillers that were correctly processed, are the true negatives. Finally, false negatives are the number of targets that were missed and hence not correctly processed. Table 5: Metacognitive Skills of Students With and Without Dyslexia: Results of the task switching task (CDT; Dekker et al., 2007)

Dyslexia

No dyslexia

Positive

Negative

Positive

Negative

True

119.25b (22.82)**

294.42 b (59.41)*

134.29 b (22.03)**

326.12 b (58.08)*

False

8.08 b (6.60)

.56 b (.25)

7.09 b (7.16)

.30 b (1.65)


159

Note. Mean values are displayed and standard deviation between brackets. Group differences are displayed with * when p <. 01 and with ** when p < .001; When parametric tests were applied, a Cohen’s d is reported (marked with a). When data was non-parametric, a Mann-Whitney-U was calculated and transformed into a Cohen’s d (marked with b). Positive values indicate poorer performance of participants with dyslexia; negative values indicate better performance of this group.

The number of true positives of the students with dyslexia was significantly lower than the control students. The effect size was medium, d = .62, p < .001. The same was true for the true negatives, d = .49, p < .01. As could be expected, the students with dyslexia processed less digits than their peers within the given time constraint. So, their processing speed was slower. More importantly, there were no significant differences for the false positives, d = .18, p = .19, and for the false negatives, d = .20, p = .18. This suggests that the students with dyslexia slowed indeed down but worked nearly as accurately as the controls. We expected someone who does not do this to his/her best, to process fast but with a lot of missed targets. These results show that the number of missed digits – although somewhat higher for the students with dyslexia – did not differ significantly between groups. When we look at the accuracy as the percentage of the missed digits and errors (in function to the number of processed digits), this ratio was higher for the students with dyslexia (M = 1.89; SD = 1.36) than for the control students (M = 1.53; SD = 1.38). Effect size was small however, d = .30, p < .05. After removing outliers similarly to the first SDT analysis, we ran again a SDT analysis, using the data of 169 participants. The results for the SDT analysis are shown in Figure 2. The distance between the distributions is considerably larger than in the SDT analyses for spelling, meaning that the CDT was easier to perform than error detection in the spelling tasks.

160

Mean sensitivity of the controls was 7.99, t(167) = 169.902, p < .001.The difference between the control students and the students with dyslexia was significant but modest in effect size (-.167, t(167) = -2.49, p < .05, d = .27). This means that the target items were discriminable from the filler items and that the sensitivity of the students with dyslexia was slightly lower than that of the controls. Hence, the discrimination between target items and filler items was slightly more difficult for students with dyslexia than for the controls. The location of the response criterion was 2.23 for the control group, t(167) = 155.48, p < .001, as shown in Figure 2. The difference between both groups was again significant (.05, t(167) = 2.52, p < .05) with a small effect size (d = .27). The students with dyslexia used a more severe criterion (more to the right side of the distribution) than the control students. The more severe the criterion, the less false alarms will be made but also the less signals will be detected. All in all, the main finding is that students with dyslexia largely adapted their strategies to achieve a similar level of accuracy as the control participants, at the expense of speed. Within the context of the task (which required accurate performance), this is an effective metacognitive skill.


(1) CDT: Dyslexia Group

(2) CDT: Control Group

Figure 2. SDT analysis for CDT, including d’ and c.

Metacognition and academic outcome Little is known about the impact of learning disabilities on the academic outcome of (young) adults with dyslexia. In Table 6, we present the pass rate of both groups of students in the first year of their bachelor studies. About 40% of the students with dyslexia passed in their first year of higher education. For the students without learning disabilities, this was 53 %. The difference in pass rate is significant, F(1, 192) = 3.98, p = .048.


161

Table 6: Pass Rate of Students with Dyslexia in Comparison to Their Non-dyslexic Peers in First Year of Higher Education

Students with dyslexia Students without dyslexia

Passed 39 % 53 %

Confidence Interval 29.44 – 48.56 % 43.22 – 62.78 %

We ran a logistic regression analysis (Peng, Lee, & Ingersoll, 2002) to examine how well the academic outcome of higher education students with and without dyslexia could be predicted on the basis of their (meta)cognitive processing. We used a hierarchical regression model with backwards stepwise variable exclusion, using the likelihood ratio statistic. In a first step, we entered fluid IQ (KAIT; Dekker et al., 2004) as a measure of general cognitive functioning, word reading (EMT, Brus & Voeten, 1991) and wordspelling (GL&SCHR, De Pessemier & Andries, 2009) as measures of literacy. For metacognitive knowledge, we entered all subscales of the LASSI in the regression model (Lacante & Lens, 2005). The percentage of missed digits and errors on the CDT (Dekker et al., 2007) was entered a measure of metacognitive skills. Measures of metacognitive experience were not taken into account in this analysis. The results of the logistic regression analysis are shown in Table 7. We include the percentage of passed students that were correctly classified, as well as the variables used to make this prediction. The best fit for the students with dyslexia was a model with two variables, including word reading and time-management. Based on these variables, about 72 % of the students with dyslexia who passed could be correctly classified. For the control group, 79 % could be classified correctly using the variables motivation and test strategies. In total, it was possible to classify 78 % of all students, using two variables: spelling and time management. Performance measures of general cognitive functioning (IQ) as well as measures of processing speed did not seem to be predictors of academic achievement once the measures of metacognitive knowledge, time management and literacy were taken into account. 162

Table 7: Classification of the Students With and Without Dyslexia who passed based on a Backward Logistic Regression Model

Group Dyslexia No dyslexia Both groups

Passes predicted 72 % 81 % 78 %

Variables Word reading, time management, Motivation, test strategies Word spelling, time management

Note. Percentage of students who passed in the first year of their bachelor studies is predicted using logistic regression; Variables used in the equation are displayed.


Discussion This study assessed whether undergraduate students with dyslexia differ from their non-dyslexic peers in metacognition. Solid metacognitive knowledge, experiences and skills can support students to compensate for their reading and spelling difficulties. Reis, McGuire, and New (2000) described qualitative patterns focusing on motivational aspects in support of the hypothesis that metacognition plays a major role in the success of students with learning disabilities. In our study the results of a self-report questionnaire (LASSI; Lacante & Lens, 2005) showed that high functioning students with dyslexia did not differ much in their responses to questions about metacognitive knowledge. There was no difference for attitude and motivation. Both groups were also equal in their responses to questions about selfdiscipline, motivation, and students’ attitudes and interest in college and academic success. All students believed that college is relevant or important to them and developed sufficient understanding of how college and their academic performance related to their future life goals. Moreover, students with dyslexia responded in the same way as their peers to questions on the knowledge about time management and concentration. Both groups of students reported to have similar effective scheduling and monitoring techniques in order to assure timely completion of academic tasks and to avoid procrastination while realistically including non-academic activities in their schedule. They both had the ability to direct and maintain attention on academic tasks. They learned to monitor their level of concentration and developed techniques to redirect attention and eliminate interfering thoughts or feelings so that they could be more effective and efficient learners. Nor did high functioning students with dyslexia worry more about their academic performance. They seemed to have developed as many techniques for coping with anxiety and reducing worry as peers without learning disabilities so that attention can be focused on the task at hand. The only differences in favour of students without dyslexia were found for selecting main ideas and test strategies. Students with dyslexia reported having more problems with separating critical information from details. They also thought they had less effective techniques for preparing for and taking tests. In addition to the responses to the LASSI questionnaire we also examined the students’ performance in tasks measuring task-switching and word spelling. The students with dyslexia seemed to exert appropriate cognitive control in the task switching test by working more slowly, so that they did not make many more errors than their peers. Proportionally, the students with dyslexia made slightly more errors and missed more digits than the control students, but the difference was rather small. So, it seems that students with dyslexia were aware of the difficulty of the task and adapted the use of metacognitive control mechanisms to optimize their performance. This can be considered an efficient metacognitive strategy, suggesting that students with dyslexia do not differ in metacognitive skills. To see whether students with dyslexia differed from their peers in metacognitive experience, we used a Signal Detection Theory analysis of spelling tasks. This allowed us to Chapter 6 | Academic metacognition in high functioning students with dyslexia

163

separate the sensitivity from the response bias. Students with dyslexia showed a significantly lower sensitivity, more so in word spelling than in proofreading. More importantly, both groups seemed to place their response criteria equally well (Figure 1 + 2), indicating that students with dyslexia adapted appropriately to their difference in sensitivity. This finding goes against the dual burden theory of Kruger and Dunning (1999, 2002), according to which students with dyslexia would not only be less able to detect spelling errors but in addition would not be responsive to them. We believe that by using the technique of Signal Detection Theory, we were able to separate spelling performance from metacognitive experience. We showed that despite the differences in spelling performance, students with dyslexia did not differ significantly in metacognitive experience. This shows that adult students with dyslexia who entered higher education have developed adequate metacognitive knowledge to help them to compensate for their spelling difficulties. We also looked at the academic success rate of the student groups. Although students with dyslexia had a significantly lower probability to pass their first year of bachelor studies, a group of 40 % did succeed, which is not so bad in the context of Belgian education. A large part of the students with dyslexia seem to cope with the extra demands and challenges in higher education. We tried to isolate the variables important to predict this academic success. For students with dyslexia, these were word reading performance and time management. For the control group, motivation and test strategies were important. The fact that metacognitive measures were better predictors than measures of general cognitive functioning (e.g., fluid IQ) attests to the importance of good metacognitive skills for all students in higher education.

164

In addition to the theoretical importance of our study, we believe that the methodology we used, Signal Detection Theory, is a promising addition for future research in the domain of metacognition, because it allows researcher to study how people adapt to differences in performance levels (sensitivity). Indeed, a difficulty in research on metacognition is how to disentangle optimal adjustment to the test situation from differences in performance levels. Given that students with dyslexia have more difficulty deciding whether a word is written correctly or not, how can we know whether they nevertheless gained a good degree of control over their learning and thinking? After we finished data collection, we ran into a very interesting study of Maniscalco and Lau (2012) that takes the same approach. These authors employed a new method derived from classical SDT to isolate metacognitive evaluation from task performance on the basis of correct and incorrect decisions. They plead for the use of a relative sensitivity measure instead of an absolute sensitivity measure. Relative sensitivity makes it also possible to separate the quality of the information being metacognitively evaluated from the quality of the metacognitive evaluation itself. This (new) type of sensitivity, called meta-d’, is another interesting measure to reveal the efficacy of a person’s metacognitive processing. We believe that our results also have implications for the support of students with dyslexia in higher education. They clearly show the importance of metacognitive control for academic success in higher education (Table 7). At the same time, they alert proponents Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

of metacognitive education that metacognitive control cannot be taught independently of performance level. In our study, we saw that students with dyslexia had to adapt their response criteria to the smaller difference between the signal and noise distributions. We also saw that the students with dyslexia worked more slowly in order to achieve a performance level that was not much below that of the controls. This was appropriate as our instructions stressed accuracy, but there are limits to this strategy. From a certain point on, increases in working time no longer compensate (enough) for differences in accuracy. This is a factor metacognitive education cannot deny. Teaching good study strategies has to take into account the capacities of the student and is unlikely to be a matter of “one size fits all”. Finding the optimal strategies for different groups of students is, therefore, another challenge in metacognition research.

165


References • Afflerbach, P. (1990). The influence of prior knowledge on expert readers’ main idea construction strategies. Reading Research Quarterly, 25, 31-46. doi: 10.2307/747986 • Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (second edition). Wiley Series in Probability and Statistics (Ch 7: Logit Models for Multinomial Responses) (pp. 267-313) . Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc. • Borkowski, J.G. & Thorpe, P.K. (1994) Self-regulation and motivation: a life-span perspective on underachievement. In D.H. Schunk & B.J. Zimmerman (Eds.), Selfregulation of learning and performance (pp. 45- 73). Hillsdale, NJ, Lawrence Erlbaum Associates. • Brown, A. L. (1980). Metacognitive development and reading. In R. J. Spiro, B. C. Bruce, & W. F. Brewer (Eds.), Theoretical issues in reading comprehension (pp. 453-481). Hillsdale, NJ: Erlbaum. • Busato, V. V., Prins, F. J., Elshout, J. J., & Hamaker, C. (1998). Learning styles: A cross-sectional and longitudinal study in higher education. British Journal of Educational Psychology, 68, 427-441. • Chi, M., T., H., Bassok, M., Lewis, M.W., Reimann, P., & Glaser, R. (1989). Selfexplanations: How students study and use examples in learning to solve problems. Cognitive Science, 13, 145-182. doi: 10.1207/s15516709cog1302_1 • Decarlo, L. T. (1998). Signal Detection Theory and Generalized Linear Models. Psychological methods, 3, 186-205. • Dekker, R., Mulder, J.L., & Dekker, P.H. (2007). De ontwikkeling van vijf nieuwe Nederlandstalige tests. Leiden, The Netherlands: PITS. 166

• Desoete, A. (2007a). Evaluating and improving the mathematics teaching-learning process through metacognition. Electronic Journal of Research in Educational Psychology, 5, 705-730. • Desoete, A. (2007b). Students with mathematical disabilities in Belgium: From definition, classification and assessment to STICORDI device. In T. E. Scruggs & M. A. Mastropieri (Eds.), Advances in learning and behavioural disabilities: Vol. 20. International perspectives (pp. 181-222). Oxford, England: Elsevier. • Desoete, A. (2008). Multi-method assessment of metacognitive skills in elementary school children: How you test is what you get. Metacognition Learning, 3, 189-206. doi: 10.1007/s11409-008-9026-0 • Ef klides, A. (2001). Metacognitive experiences in problem solving: Metacognition, motivation, and self-regulation. In A. Ef klides, J. Kuhl, & R. M. Sorrentino (Eds.),


Trends and prospects in motivation research (pp. 297-323). Dordrecht, The Netherlands: Kluwer. • Ef klides, A. (2008). Metacognition: Defining its facets and levels of functioning in relation to self-regulation and co-regulation. European Psychologist, 13, 277-287. doi: 10.1027/1016-9040.13.4.277 • Ef klides, A., & Sideridis, G. D. (2009). Assessing cognitive failures. European Journal of Psychological Assessment, 25, 69-72. doi: 10.1027/1015-5759.25.2.69 • Flavell, J. H. (1976). Metacognitive aspects of problem solving. In L. B. Resnick (Ed.), The nature of intelligence (pp. 231-235). Hillsdale, NJ: Erlbaum. • Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive developmental inquiry. American Psychologist, 34, 906-911. doi: 10.1037/0003066X.34.10.906 • Geary, D. C. (1993). Mathematical disabilities: Cognitive, neuropsychological, and genetic components. Psychological Bulletin, 114, 345–362. doi: 10.1037//00332909.114.2.345 • Hacker, D. J., Keener, M. C., & Kircher, J. C. (2009). Writing is applied metacognition. In D. J. Hacker, J. Dunlosky, & A. C. Graesser (Eds.), Handbook of metacognition in education (pp. 154-172). New York: Routledge. • Henneman, K., Kleijnen, R. & Smits, A. (2004). Protocol Dyslexie Voortgezet Onderwijs : Deel 2 - Signalering, diagnose en begeleiding. Den Bosch, The Netherlands: KPC Groep. • Kesici, S., Baloglu, M., & Deniz, M.E. (2011). Self-regulated learning strategies in relation with statistics anxiety. Learning and Individual Differences, 21, 472-477. doi: 10.1016/j.lindif.2011.02.006 • Kruger, J., & Dunning, D. (1999). Unskilled and unaware of it: How difficulties in recognizing one’s own incompetence lead to inflated self-assessments. Journal of Personality and Social Psychology, 77, 1121-1134. doi: 10.1037//0022- 3514.77.6.1121 • Kruger, J., & Dunning, D. (2002). Unskilled and unaware – but why? A reply to Krueger and Mueller. Journal of Personality and Social psychology, 82, 189-192. doi: 10.1037//00223514.82.2.189 • Koriat, A. (2007). Metacognition and consciousness. In P. D. Zelazo, M. Moscovitch, & E. Thompson (Eds.), The Cambridge handbook of consciousness (pp. 289-325). Cambridge, UK: Cambridge University Press. • Lacante, M., & Lens, W. (2005). Nederlandstalige aanpassing van de Weinstein-Palmer LASSI-scales [Dutch adaptation of the Weinstein-Palmer LASSI-scales]. Unpublished research paper. University of Leuven, Department of Psychology. Leuven, Belgium.


167

• Leather, C., Hogh, H., Seiss, E., & Everatt, J. (2011). Dyslexia, 17, 327-338. doi: 10.1002/ dys.441 • Maniscalco, B., & Lau, H. (2012). A signal detection theoric approach for estimating metacognitive sensitivity form confidence ratings. Consciousness and cognition, 21, 422430. doi: 10.1016/j.concog.2011.09.021 • Montague, M. (1998). Research on metacognition in special education. In T. E. Scruggs & M. A. Mastropieri (Eds.), Advances in learning and behavioural disabilities (pp.151- 183). Greenwich, CT: JAI. • Pressley, M. (2000). Development of grounded theories of complex cognitive processing: Exhaustive within- and between study analyses of thinking-aloud data. In G. Schraw & J. C. Impara (Eds.), Issues in the measurement of metacognition (pp. 262-296). Lincoln, NE: Buros Institute of Mental Measurements. • Pressley, M. (1995). More about the development of self-regulation: complex, longterm, and thoroughly social. Educational Psychologist, 30, 207-212. doi: 10.1207/ s15326985ep3004_6 • Pintrich, P. R. (1994). Student motivation in the college classroom. In K.W. Prichard & R.McLaran Sawyer (Eds.), Handbook of college teaching: theory and applications (pp. 23-43). Westport, CT: Greenwood Press. • Pugalee, D. K. (2001). Writing, mathematics, and metacognition: Looking for connections through students’ work in mathematical problem solving. School Science and Mathematics, 101, 236-245. • Sperling, R. A., Howard, B. C., Miller, L. A., & Murphy, C. (2002). Measures of children’s knowledge and regulation of cognition. Contemporary Educational Psychology, 27, 51-79. doi: 10.1006/ceps.2001.1091 168

• Stanislaw, H., & Todorov, N. (1999). Calculation of signal detection theory measures. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 31, 137-149. doi: 10.3758/ BF03207704 • Tobias, S., & Everson, H. (2000). Assessing metacognitive knowledge monitoring.New York, NY: College Entrance Examination Board. • Trainin, G., & Swanson, H.L. (2005). Cognition, metacognition, and achievement of college students with learning disabilities. Learning Disability Quarterly, 28, 261-272. doi: 10.2307/4126965 • Vanderswalmen, R., Vrijders, J., & Desoete, A. (2010). Metacognition and spelling performance in college students. In Ef klides, A., & Misailidi, P. (Eds.). Trends and prospects in metacognition research. (pp. 367-394) New York: Springer


• Veenman, M. V. J. (2003, August). The assessment of metacognitive skills: What can be learned from multi-method designs? Paper presented at the 10th Conference of the European Association for Research on Learning and Instruction, Padova, Italy. • Veenman, M. V. J., & Beishuizen, J. J. (2004). Intellectual and metacognitive skills of novices while studying texts under conditions of text difficulty and time constraint. Learning and Instruction, 14, 619-638. doi: 10.1016/j.learninstruc.2004.09.004 • Veenman, M.V.J., Kok, R., & Blote, A.W. (2005). The relation between intellectual and metacognitive skills in early adolescence. Instructional Science, 33, 193-211. doi: 10.1007/s11251-004-2274-8 • Veenman, M. V. J., Van Hout-Wolters, B. H. A. M., & Afflerbach, P. (2006). Metacognition and learning. Conceptual and methodological considerations. Metacognition Learning, 1, 3-14. doi: 10.1007/s11409-006-6893-0 • Veenman, M.V.J., Wilhelm, P., & Beishuizen, J.J. (2004). The relation between intellectual and metacognitive skills from a developmental perspective. Learning and Instruction, 14, 89-109. doi: 10.1016/j.learninstruc.2003.10.004 • Weinstein, C. E., & Palmer, D. (2002). LASSI User’s Manual (2nd ed.), Clearwater, Florida: H&H Publishing Inc. • Wong, B.Y.L. (1996). The ADC’s of learning disabilities (1st ed.). San Diego, CA: Academic Press. • Wickens, T. D. (2002). Elementary Signal Detection Theory. New York, NY: Oxford University Press. • Zhang, L. J. (2001). Awareness in reading: EFL students’ metacognitive knowledge of reading strategies in an acquisition-poor environment. Language Awareness, 10, 268- 288.

169


Chapter 7

General discussion

Cognitief prof iel van studenten met dyslexie in het hoger onderwijs De laatste jaren wordt er steeds meer onderzoek gedaan naar het cognitief profiel van volwassenen met dyslexie. Toch blijft de evidentie in andere talen dan het Engels schaars1. Bovendien vindt deze informatie maar moeilijk ingang in het (hoger) onderwijs. Aanbevelingen voor (examen)faciliteiten voor studenten met dyslexie zijn vaak gebaseerd op ervaringen van praktijkdeskundigen . Hoe waardevol de inbreng van deze praktijkdeskundigen ook moge zijn, zij baseren zich alleen op de ervaringen met studenten met dyslexie, terwijl een controlegroep ontbreekt. Daarom beslisten we om in dit onderzoek de resultaten van een groep studenten met dyslexie te vergelijken met die van studenten zonder dyslexie. We vonden inspiratie voor ons eerste onderzoek bij de studie van Hatcher, Snowling en Griffiths (2002). We hebben een grootschalige studie opgezet bij 100 eerste bachelorstudenten met dyslexie en 100 gematchte controlestudenten. Het voordeel van grote steekproeven is dat er relatief kleine betrouwbaarheidsintervallen ontstaan rond de effectgroottes. De resultaten kunnen op een betrouwbaardere manier geïnterpreteerd worden. Ondanks de verschillen in taal en onderwijscontext waren de overeenkomsten tussen de resultaten van ons onderzoek en de Engelstalige resultaten van Hatcher et al. (2002) en de meta-analyse van Swanson en Hsieh (2009) verrassend groot. De studenten met dyslexie uit ons onderzoek hadden eveneens vooral problemen met lezen, spellen en fonologische verwerking (zie Tabel 1). Tabel 1: Overzicht van de Onderzochte Vaardigheden, het Significantieniveau en de Effectgrootte d

Lees- en schrijfvaardigheden Tekstbegrip (GL&SCHR)

.47

**

Correct gelezen woorden

1.97

**

Percentage fouten

.88

**


1.40

**

Percentage fouten

.75

**

Substantieve fouten

.98

**

Tijdsfouten

.64

**

Leestijd

1.29

**

Woordleestest (EMT)

173

Engelse woordleestest (OMT)

Tekstlezen (GL&SCHR)

Het is vaak moeilijk om niet-Engelstalige resultaten gepubliceerd te krijgen. Slechts weinig reviewers zijn (voldoende) vertrouwd met het Nederlands. Bovendien worden de resultaten regelmatig – ten onrechte ons inziens – niet interessant genoeg of onvoldoende generaliseerbaar bevonden voor de internationale literatuur.

1

Chapter 7 | General discussion

d

Stilleestekst (Tekenbeet, SDN) Woorden per minuut

1.13

**


1.59

**

Percentage fouten

.88

**

Gewogen score

2.28

**

Aantal correct

2.05

**

Pseudowoordleestest (de Klepel)

Woordspelling Woordspelling

Schrijfsnelheid

.43

**

1.08

**

Aantal correct

1.50

**

Aantal fouten

2.10

**

Gewogen score

.91

**

Aantal correct

.87

**

Aantal correct bewerkt

.62

**

Percentage fouten/gemist

.35

*

Aantal correct

.70

**

Tijd

1.42

**

Aantal correct

1.00

**

Tijd

1.30

**

Letters

1.02

**

Proofreading Engelse woordspelling (WRAT) Zinsdictee (AT-GSN) Morfologie en syntaxis (GL&SCHR)

Verwerkingsvaardigheden Verwerkingssnelheid (CDT)

Fonologische verwerking (GL&SCHR) Spoonersims

174

Omkeringen

Snel benoemen (GL&SCHR) Cijfers

1.05

**

Kleuren

.81

**

Plaatjes

.24

Aantal correcte bewerkingen

1.05

**

Cognitief functioneren Rekenfeiten (TTR) Optellingen

.97

**

Aftrekkingen

.61

**

Vermenigvuldigingen

.90

**


d

Delingen

1.00

**

Gemengde bewerkingen

1.12

**

Totaal IQ

.38

**

Gekristalliseerd IQ

.55

**

Vloeiend IQ

.13

Woordenschat (GL&SCHR)

.67

**

Definities (KAIT)

.75

**

Dubbele betekenissen

.43

**

.35

*

Algemene intelligentie

Woordenschat

Algemene informatie (KAIT) Probleemoplossend vermogen (KAIT) Symbolen leren

.07

Logisch redeneren

.12

Geheime codes

-.13

KTG fonemen

.71

**

KTG vormen

.28

*

Sorteertaak cijfers en letters

.45

**

.30

*

.37

**

Geheugen Korte termijngeheugen (GL&SCHR)

Verbaal geheugen (GL&SCHR) KTG woorden Auditief geheugen (KAIT) Visueel geheugen (KAIT) Uitgesteld geheugen symbolen leren

.03

Blokpatronen

-.17

Auditief begrip (KAIT)

.09

175

* p < .05; ** p < .01

Uit de resultaten van Tabel 1 blijkt dat studenten met dyslexie meer moeite hadden met spelling dan met lezen. Wat lezen betreft, zagen we dat studenten met dyslexie meer problemen hadden met het leestempo dan met de accuraatheid. We vonden geen verschillen tussen leesen spellingtests op woorden zinsniveau. Als een tekst niet alleen schriftelijk werd aangeboden, maar bovendien luidop werd voorgelezen (Tekstbegrip GL&SCHR), ondervonden de studenten minder hinder van hun leesproblemen dan verwacht. Hun tekstbegrip was dan niet veel slechter dan dat van studenten zonder dyslexie (d = .47). We stelden vast dat er bijna geen verschil was in de intelligentie tussen de twee groepen. De vloeiende intelligentie of het probleemoplossend vermogen was gelijk voor de twee groepen. Er was wel een verschil in de gekristalliseerde intelligentie, wat voornamelijk werd veroorzaakt door een taak die sterk beroep doet op het snel oproepen van verbale inChapter 7 | General discussion

formatie uit het lange termijngeheugen (Definities, KAIT). Behalve het fonologische korte termijngeheugen, waren de geheugenfuncties van studenten met dyslexie verder vergelijkbaar met die van studenten zonder dyslexie. Voor hoofdrekenen vonden we grote verschillen in het nadeel van de studenten met dyslexie. De sterktezwakteanalyse die we uit de resultaten van dit onderzoek distilleerden kan een belangrijke bijdrage betekenen voor de diagnostiek en de begeleiding van studenten met dyslexie in het hoger onderwijs in Vlaanderen. Er werd in Vlaanderen nooit eerder een steekproef van studenten met dyslexie van die omvang systematisch onderzocht op leesen schrijfvaardigheid en algemeen cognitief functioneren. Recent werden wel enkele waardevolle initiatieven genomen, zoals de ontwikkeling van een film en een informatiebrochure over studeren met dyslexie door de Beleidscel Diversiteit en Gender van Ugent in samenwerking met Cursief en met de verantwoordelijken van dit onderzoeksproject (Desoete, Brysbaert, Tops, Callens, De Lange, & Van Hees, 2010). In 2011 verscheen ook het boek Jongvolwassenen met dyslexie. Diagnostiek en begeleiding in wetenschap en praktijk (Geudens, Baeyens, Schraeyen, Maetens, De Brauwer, & Loncke, 2011). De resultaten van onze eerste studie (hoofdstuk 2) bevestigen een klassieke, beschrijvende definitie van dyslexie, namelijk het bestaan van een hardnekkige en geïsoleerde leesen/of spellingstoornis op woordniveau ondanks gemiddelde cognitieve mogelijkheden. De grote meerderheid van studenten met dyslexie in het hoger onderwijs verschilt niet sterk van studenten zonder leerstoornissen voor wat algemeen cognitieve vermogens betreft. De studenten met dyslexie scoorden wel veel zwakker voor lezen en schrijven. De impact hiervan op het academisch functioneren van studenten in het hoger onderwijs is echter aanzienlijk aangezien het (snel) verwerken van grote leerstofgehelen en het schriftelijk formuleren van ideeën twee hooggewaardeerde studievaardigheden in het hoger onderwijs zijn.

176

Anderzijds is het belangrijk om de naakte testresultaten van onze eerste studie niet te negeren. Als groep presteerden de studenten met dyslexie voor alle testonderdelen onder het niveau van de studenten zonder dyslexie, ook al waren de verschillen vaak erg klein. Het valt dan ook niet te ontkennen dat er duidelijke zwaktes aanwezig zijn in het profiel van studenten met dyslexie in vergelijking met studenten zonder dyslexie, vooral voor de verwerkingssnelheid en het oproepen van verbale informatie uit het lange termijngeheugen. Het zou de realiteit echter oneer aandoen om dit profiel van studenten met dyslexie te vertalen naar of te verengen tot een cumulatie van tekorten. Er zijn immers ook sterktes in dit profiel aanwezig, zoals het visueel korte termijngeheugen. Ook voor het probleemoplossend denken werden geen verschillen tussen beide groepen gevonden. Het lijkt ons daarom belangrijk te investeren in de sensibilisering van zowel docenten als studenten met dyslexie. Zo worden studenten met dyslexie meer bewust gemaakt van de extra uitdagingen waarvoor ze staan bij de aanvang van het hoger onderwijs. Vaak zijn studenten zich onvoldoende bewust van de extra moeilijkheden die ze moeten overwinnen bij hun studies. Uit ons onderzoek bleek dat veel studenten met dyslexie bijvoorbeeld problemen hadden met het


snel oproepen van rekenfeiten uit het geheugen, hoewel velen zich hiervan niet echt bewust waren. Bovendien is een student – ongeacht of hij dyslexie heeft – niet te herleiden tot enkel zijn cognitief functioneren. Ook het metacognitief profiel van een student dat is opgebouwd uit factoren als motivatie, studiehouding, en leerstrategieën, is van invloed op het academisch functioneren van studenten in het hoger onderwijs (hoofdstuk 6). Ook moeten we voorzichtig blijven met het spreken van profielen. Het is helemaal niet onze bedoeling om dit profiel door te trekken naar elke individuele student met dyslexie. Dyslexie is een heterogene stoornis die voorkomt op alle niveaus van het cognitief functioneren. Zelfs binnen een groep hoogfunctionerende studenten blijven grote individuele verschillen bestaan.

Diagnose van studenten met dyslexie Eerder Engelstalig onderzoek suggereerde dat slechts een klein aantal tests voldoende is om studenten op een betrouwbare manier op dyslexie te screenen (Hatcher et al., 2002; Swanson & Hsieh, 2009, Nicolson & Fawcett, 1997). Deze studies gebruikten echter een postdictie methode, terwijl wij daarentegen een predictiemodel ontwierpen voor de classificatie van studenten met dyslexie in het hoger onderwijs. Het grote voordeel van een predictieve methode is dat de uitkomsten ervan generaliseerbaar zijn naar vergelijkbare, toekomstige populaties van studenten met dyslexie. De resultaten van onze tweede studie (hoofdstuk 3) toonden aan dat een groot aantal studenten (91 %) correct gediagnosticeerd kunnen worden op basis van drie tests, namelijk woorden spellen, woorden lezen en fonologisch bewustzijn (omkeringen tijd). Opvallend is dat bij de twee laatste tests de (verwerkings)snelheid een belangrijke rol speelde. Deze bevindingen steunen de stelling dat dyslexie zich bij volwassenen vaker manifesteert als een probleem van verwerkingssnelheid dan een probleem van accuraatheid (o.a. Conlon, Sanders, & Zapart, 2004). Vanuit ons onderzoek vinden we hiervoor evidentie voor wat betreft leesen fonologische verwerkingstaken, maar ook voor meer algemene cognitieve verwerkingstaken (bijvoorbeeld een monitoringtaak). Dit gold echter niet voor spelling waar we wel grote verschillen vonden in de accuratesse tussen studenten met en zonder dyslexie. Zowel de beknoptheid als de generaliseerbaarheid naar toekomstige studentenpopulaties met (een vermoeden van) dyslexie dragen bij tot de praktische bruikbaarheid van dit diagnostisch protocol. Studiebegeleidingsdiensten voor studenten met functiebeperkingen zien immers het aantal aanvragen voor (examen)faciliteiten op basis van een (vermoedelijke) leerstoornis jaar na jaar stijgen. Deze diensten zijn uitdrukkelijk vragende partij voor snelle en betrouwbare diagnostische protocollen. Dit wetenschappelijk onderbouwd protocol voor dyslexie kan een handvat zijn voor begeleidingsdiensten in binnen- en buitenland. Immers de resultaten van dit onderzoek lijken heel sterk aan te sluiten bij de resultaten van eerder Engelstalig onderzoek. Het predictieve karakter van onze studie kan echter een toegevoegChapter 7 | General discussion

177

de waarde betekenen binnen het internationaal onderzoek naar de diagnostiek bij (jong) volwassenen met dyslexie. In de huidige psychopedagogische praktijk zien we dat studenten met dyslexie vaak onderworpen worden aan uitgebreide testbatterijen waarbij niet alleen leesen spellingvaardigheden onderzocht worden, maar ook het ruimer cognitief functioneren zoals woordenschat, verbaal en niet-verbaal redeneren, korte- en langetermijngeheugen, werkgeheugen, enz. Dit soort van onderzoeken is niet alleen belastend voor studenten, het is bovendien tijdrovend en duur. Het leidt soms zelfs tot discriminerende praktijken waarbij enkel die studenten die dit soort onderzoek kunnen betalen en kunnen ‘verdragen’, toegang krijgen tot een diagnose dyslexie. Onze resultaten, in lijn met de uitkomsten van Hatcher et al. (2002), toonden echter aan dat het in deze context niet altijd noodzakelijk is om een uitgebreide testing te doen als men enkel wil weten of een student dyslexie heeft of niet. Het uitbreiden van het testprotocol leverde geen extra predictieve waarde op. Een kort, maar efficiënt protocol maakt het niet alleen mogelijk om meer studenten met een vermoeden van dyslexie te onderzoeken, maar de vrijgekomen tijd en financiële middelen kunnen ook geïnvesteerd worden in de begeleiding van studenten met dyslexie. Het kan echter zinvol zijn om aan dit protocol een test toe te voegen die informatie geeft over het algemeen cognitief functioneren van een student. Dit geeft onderzoekers een beperkte, maar toch duidelijke indicatie over het niveau van een student. Het stelt hen ook in staat om specifieke sterktes op te merken. Op basis van onze bevindingen lijken enkele subtests van de vloeiende IQ-schaal van de KAIT hiervoor heel geschikt, zoals Symbool Leren, Logisch Redeneren of Blokpatronen. Van die subtests is immers geweten dat ze niet verschilden tussen studenten met of zonder dyslexie. De score op deze tests kan dan ook hetzelfde geïnterpreteerd worden voor zowel studenten met dyslexie als studenten zonder dyslexie.

178

Wij hebben in onze studies een groot aantal vaardigheden geselecteerd en geoperationaliseerd door middel van bestaande tests. Wij hebben met andere woorden keuzes gemaakt. Het valt niet uit te sluiten dat andere variabelen betere predictoren zijn dan degene die wij selecteerden. Onze resultaten geven alleszins een goede basis om van te vertrekken. Vandaaruit kunnen in vervolgstudies nieuwe en andere vaardigheden en/of tests worden toegevoegd. Naar het model van Nederland (Stichting Dyslexie Nederland; Kleijnen et al., 2008) gebeurt een diagnosestelling voor dyslexie in Vlaanderen traditiegetrouw op drie niveaus. Ten eerste is er de onderkennende diagnose waarbij zowel de ernst van de leesen/ of spellingproblemen bepaald wordt als de didactische resistentie2 ervan. Het tweede niveau is de verklarende diagnostiek waarbij men vaardigheden onderzoekt die centraal staan in de cognitieve theorieën over de oorzaken van dyslexie. Hierover bestaat tot op vandaag echter

De geldigheid en de bruikbaarheid van dit criterium wordt bij volwassenen soms in vraag gesteld. Voor meer informatie hieromtrent, zie Geudens et al. (2011, pp. 81-107).

2


geen consensus. Ten derde is er de handelingsgerichte diagnostiek waarbij men streeft naar een verantwoord en bruikbaar advies op maat van de cliënt. Ondanks een internationaal pleidooi voor een verantwoord handelen of Evidencebased Practice (EPB) in de diagnostiek van leerstoornissen (Geudens et al., 2011; Levant & Hasan, 2008) is er tot op heden weinig wetenschappelijke evidentie geleverd voor deze drievoudige criteria binnen de definitie van dyslexie, in het bijzonder bij (jong)volwassenen. De beperkte wetenschappelijke evidentie die beschikbaar is (o.a. Hatcher et al., 2002; Swanson & Hsieh, 2009; Tops, Callens, Lammertyn, Van Hees, & Brysbaert, 2012), pleit veeleer voor het inzetten van beperkte testprotocollen die focussen op de spellingen leesvaardigheid op woordniveau (waarbij snelheid in rekening wordt gebracht), veeleer dan het afnemen van een uitgebreide testbatterij voor algemene cognitieve vaardigheden zoals intelligentie, geheugen en fonologisch bewustzijn. Niettegenstaande geloven wij in het belang van een handelingsgerichte diagnostiek op het niveau van de individuele student met (een vermoeden van) dyslexie zolang de hulpvraag van de student centraal staat. Het bevragen en scherpstellen van de individuele noden van een student binnen een diagnostisch proces, veeleer dan het blind inzetten van diagnostische protocollen – zij het eng of breed – is voor ons een goed voorbeeld van handelingsgericht werken. Tot slot willen we stilstaan bij het feit dat twee van de drie tests van ons protocol af komstig zijn van een recent ontwikkelde test voor gevorderd lezen en schrijven, namelijk de GL&SCHR (De Pessemier & Andries, 2009). Het gaat om de subtests Woordspelling en Fonologische Verwerking (Omkeringen Tijd). De subtest Woordspelling – die één van de drie hoofdtests van de GL&SCHR uitmaakt – heeft zowel een gewone score (aantal juiste antwoorden) als een gewogen score (zekerheidsscore of metacognitieve ervaring). Voor het diagnostisch protocol van studie 2 was de predictieve waarde van de gewogen score net iets beter dan de zuivere score. Uit studie 1 was al gebleken dat de effectgrootte van de gewogen score (d = 2.28) iets groter was dan die van de gewone score (d = 2.05), maar dit verschil was klein. De subtest voor fonologische verwerking was een taak met omkeringen (vb. rut – tur) waarbij de snelheid in rekening gebracht werd, veeleer dan de accuraatheid. Die focus op verwerkingssnelheid is een sterk punt in de diagnostische testbatterij van de GL&SCHR. Hoewel deze taak niet tot de drie hoofdtests van de GL&SCHR behoort, heeft ze volgens onze studie meer predictieve waarde dan twee van de drie hoofdtests. Het toont ook aan dat volwassenen met dyslexie nog steeds problemen hebben met de snelle verwerking van fonologische informatie. Naast leessnelheid en fonologische verwerkingssnelheid, wordt in de GL&SCHR ook een maat voor schrijfsnelheid afgeleid van de woordspellingtest.


179

Schrijfvaardigheid van studenten met dyslexie In de derde en vierde studie van dit proefschrift werd de schrijfvaardigheid van studenten met dyslexie onderzocht, zowel op niveau van spelling (hoofdstuk 4) als op niveau van redactionele vaardigheden (hoofdstuk 5). In hoofdstuk 4 vergeleken we de spellingfouten van een woorden zinnendictee. Voor de foutenclassificatie baseerden wij ons op drie soorten fouten, namelijk fouten tegen het fonologische principe (de Nederlandse klanktekenkoppeling), fouten tegen het morfologische principe (spellingregels gebaseerd op morfologische principes, bijvoorbeeld prefixen en suffixen), en fouten tegen het etymologische principe (onthoudwoorden). Algemeen stelden we vast dat studenten met dyslexie bijna dubbel zoveel fouten maakten dan hun leeftijdsgenoten zonder dyslexie, en dit voor alle foutencategorieën. Studenten met dyslexie hebben dus niet alleen meer problemen met het toepassen van de Nederlandse klanktekenkoppeling (fonologisch principe), maar ook met het toepassen van het morfologisch principe, en met de spelling van woorden waarvoor geen specifieke regels gelden en waarvan de orthografie uit het hoofd moet worden geleerd. Proportioneel gezien maakten de studenten met dyslexie meer fonologische fouten dan de studenten zonder dyslexie. Ondanks hun vorderingen voor lezen en spelling, blijven ze problemen hebben met de fonologische verwerking. De Nederlandse klanktekenkoppeling van hoogfunctionerende studenten met dyslexie is minder goed geautomatiseerd dan die van studenten zonder dyslexie, waardoor zij in verhouding meer fouten maakten tegen het fonologisch principe.

180

Anderzijds maakten studenten met dyslexie verhoudingsgewijs minder fouten tegen het morfologische principe. Dit wil echter niet zeggen dat ze hier beter presteerden dan de controlestudenten, aangezien we hier niet over absolute foutenaantallen spreken, maar over verhoudingen. Vermoedelijk grijpen studenten met dyslexie het morfologisch regelsysteem vaker aan ter compensatie van hun zwakkere fonologische vaardigheden. Dankzij het bestaan van morfologische wetmatigheden in het Nederlands, kunnen zij zich een aantal regels eigen maken en een aantal fouten in hun eigen spelling voorkomen. Twee voorbeelden van morfologische regels zijn de regel van de gelijkvormigheid en de regel van de analogie. Het beginsel van de gelijkvormigheid schrijft voor dat we woorden en woorddelen zoveel mogelijk op dezelfde manier schrijven. Zo schrijven we hand altijd met d omdat we een /d/ horen in vormen als handen en handeling. De regel van de analogie houdt in dat woorden die op eenzelfde manier worden gevormd, ook op eenzelfde manier worden geschreven. Bij vermeldde wordt achter vermeld nog /de/ geschreven, omdat dat bij wurgde ook het geval is. Ook wordt dorpsschool met een /s/ geschreven tussen dorp en school omdat we ook spreken van een dorp/s/plein. Studenten met dyslexie lijken deze regels dus in zekere mate onder de knie te krijgen en te kunnen toepassen in hun spelling. Dit is mogelijk het gevolg van de extra remediëring en/of therapie die studenten met dyslexie in het verleden gevolgd hebben. Alle Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

proefpersonen met dyslexie hebben remediëring gevolgd voor hun leesen/of spellingmoeilijkheden. In de spellingremediëring die kinderen met dyslexie vaak aangeboden krijgen via (taak)leerkrachten en/of logopedisten, staat het expliciteren en geïsoleerd inslijpen van deze regels immers centraal. Dit is een hoopvol signaal in verband met de effectiviteit van dit soort remediëring. Er zijn in ons taalgebied weinig studies uitgevoerd naar de effecten van leesen spellingremediëring bij kinderen met dyslexie. Recent komt dit thema echter meer onder de aandacht van zowel het onderwijs, het wetenschappelijk onderzoek alsook de therapeutische setting. Dit houdt ook verband met de vraag of studenten met dyslexie beschikken over compenserende vaardigheden om de gevolgen van hun leesen of spellingproblemen op hun studievaardigheden efficiënt aan te pakken. Dit was de directe aanleiding voor het onderzoek van onze vijfde studie naar de metacognitieve vaardigheden van studenten met dyslexie, meer bepaald de metacognitieve ervaring bij spelling (hoofdstuk 6). In hoofdstuk 4 toonden wij ook aan dat een zinnendictee geen extra informatie toevoegt aan de informatie verkregen uit een woorddictee. Een mogelijke verklaring is dat het in beide gevallen om schrijven op dictaat gaat. Daarom leek het ons interessant om te kijken of dit profiel ook terug te vinden zou zijn in een redactieopgave waarbij een informatieve tekst moest worden samengevat. In het vijfde hoofdstuk van dit proefschrift vergeleken we de schrijf kwaliteit van een samenvatting van studenten met en zonder dyslexie. We analyseerden de fouten die beide groepen maakten op basis van dezelfde foutenclassificatie als in hoofdstuk 4. In absolute aantallen maakten de studenten met dyslexie veel meer fouten: zowel fonologische fouten, regelfouten als inprentfouten. Procentueel gezien waren er maar kleine verschillen tussen de verschillende foutencategorieën van studenten met en zonder dyslexie. De studenten met dyslexie maakten in verhouding iets minder fouten tegen het etymologische principe dan de controlestudenten. Een mogelijke verklaring hiervoor is dat studenten met dyslexie zich erg bewust zijn van hun spellingmoeilijkheden en daarom complexe onthoudwoorden proberen te vermijden waar het kan, bijvoorbeeld in een essay. Dit kan bijvoorbeeld niet in een dictee. Studenten met dyslexie lijken andere schrijf- en spellingstrategieën in te zetten al naargelang de schrijfopdracht. Bij dictees gebruiken ze vaker morfologisch regels om hun spellingproblemen te compenseren en in een essay vermijden ze langere, complexe woorden waarvoor geen duidelijke regels bestaan. Ook bleek uit de resultaten dat studenten met dyslexie meer problemen hebben met het (correct) gebruik van hoofdletters en interpunctie. De teksten van studenten met dyslexie verschilden niet wat betreft zinslengte en woordgebruik. Ook het handschrift van studenten met dyslexie werd niet anders beoordeeld dan dat van studenten zonder dyslexie. De leerkrachten die de teksten beoordeelden, gaven algemeen wel lagere scores aan de studenten met dyslexie, zelfs als de teksten overgetypt waren en de spellingfouten verwijderd. Als reden hiervoor gaven de leerkrachten aan dat de teksten van studenten met dyslexie minder gestructureerd zijn en minder aangenaam om te lezen.


181

De resultaten van de beoordeling van de schrijfvaardigheid van studenten met dyslexie, doet vermoeden dat deze studenten misschien wel even goede ideeën kunnen genereren als hun leeftijdsgenoten zonder dyslexie, ondanks evidentie voor een verminderde (of beter vertraagde) toegang tot het mentale lexicon (zie hoofdstuk 2). Studenten met dyslexie beschikken bovendien over een voldoende gevarieerde woordenschat om deze ideeën vorm te geven. Maar als groep lijken zij meer moeite te hebben om deze ideeën af te bakenen binnen de traditionele zinsgrenzen. De studenten met dyslexie uit ons onderzoek vergaten heel vaak een hoofdletter aan het begin van de zin en gebruikten veel minder interpunctie dan studenten zonder dyslexie, waardoor zinnen in elkaar leken over te vloeien. Bovendien leken ze ook meer moeite te hebben om de verschillende ideeën vlot en duidelijk met elkaar te verbinden. Dit verklaart mogelijk het gebrek aan structuur dat werd ervaren door de beoordelaars van deze teksten. Het is voor studenten met dyslexie moeilijk om zowel met de inhoud van de tekst bezig te zijn als met de vorm. Vormelijk wordt hun aandacht misschien te sterk opgeëist door de spelling van individuele woorden. Een argument voor deze hypothese is het feit studenten met dyslexie systematisch minder lange woorden gebruiken en complexe onthoudwoorden, waarvan de orthografie soms moeilijker is omwille van onder andere complexere consonantclusters, vermijden. Studenten met dyslexie lijken zich van deze zwakte bewust te zijn en gaan op zoek naar synoniemen of alternatieve woorden om aan hun ideeën uitdrukking te geven. Dit compensatiemechanisme kan mee verantwoordelijk zijn voor de verminderde aandacht voor de syntactische vereisten van een goede Nederlandse zin. We kunnen deze redenering misschien opnieuw doortrekken naar de remediëring of therapie die studenten met dyslexie gehad hebben. Zoals gezegd staat in remediëring vaak het technisch lezen en/of de spelling centraal. Er is echter (te) weinig aandacht voor de redactionele schrijfvaardigheden in de remediëring van individuen met dyslexie, in het bijzonder van jongvolwassenen.

182

Hetzelfde geldt voor het wetenschappelijk onderzoek in dit domein. Interventiestudies over schrijfvaardigheid bij dyslexie focussen sterk op het remediëren van de spellingvaardigheid. Remediëring gebaseerd op directe instructie ter bevordering van het fonologisch, orthografisch en morfologisch bewustzijn blijkt het meest efficiënt (o.a. Bear, Ivernizzi, Templeton, & Johnson, 2000; Bourassa, Treiman, & Kessler, 2006; Bourassa, & Treiman, 2008; Cassar, Treiman, Moats, Pollo, & Kessler, 2005; Ise, & Schulte-Körne, 2010). Er is ook evidentie – zij het veel beperkter – voor de trainbaarheid van redactionele schrijfvaardigheid (Berninger, Nielsen, Abbott, Wijsman, & Raskind, 2008a; Berninger et al., 2008b; Carlisle, 1996; Graham, Berninger, Abbott, Abbott, & Whitaker, 1997; Graham & Harris, 2005). Ondanks de lacune binnen het onderzoek naar deze vorm van schrijfvaardigheid, blijft schrijfvaardigheid een belangrijke studievaardigheid in een onderwijssysteem waarin evaluaties hoofdzakelijk gebeuren op basis van geschreven taal. Meer onderzoek naar de effecten van dit soort interventieprogramma’s is dan ook zeker aangewezen. In een aantal hoofdstukken van dit proefschrift, maar in het bijzonder in de hoofdstukken over schrijfvaardigheid, hebben we stilgestaan bij de verschillen tussen Nederlands Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

en Engels. De literatuur over dyslexie bij (jong)volwassenen is grotendeels gebaseerd op Engelstalige onderzoeksresultaten. Generalisatie naar andere alfabetische talen is niet vanzelfsprekend omwille van de verschillen in transparantie van de klanktekenkoppeling. De meeste van onze Nederlandstalige resultaten sluiten echter naadloos aan bij de resultaten voor het Engels. Waar we in het tweede hoofdstuk de verschillen tussen het Nederlands en het Engels (en de organisatie van het onderwijs in landen waar men deze talen spreekt) hebben verduidelijkt, zijn we in het vierde en vijfde hoofdstuk ook ingegaan op de gelijkenissen tussen deze twee talen. Engels en Nederlands zijn beide alfabetische talen die bovendien teruggaan op een gemeenschappelijke Germaanse taal. Daarom delen ze een aantal belangrijke taalstructuren en -principes. Ten eerste is er het fonemisch beginsel, waarbij elk foneem door een apart grafeem wordt weergegeven. Woorden die dit beginsel respecteren worden ook wel eens klankzuiver genoemd. Het Engels heeft meer fonemen dan het Nederlands (44 in plaats van 33). Al die fonemen moeten echter wel met dezelfde 26 lettertekens worden weergegeven. Hierdoor is het aantal éénduidige klanktekenkoppelingen in het Engels kleiner dan het in Nederlands (van der Leij, Bekebrede, Schijf, Geudens, Schraeyen, & Schijf, 2011). Toch is het misschien een brug te ver om te zeggen dat Engels volledig opaak is. Immers, zowel het Engels als het Nederlands volgen het morfo(fono)logische beginsel, wat betekent dat er specifieke regels bestaan die gebaseerd zijn op morfemen en/of fonemen om de klanktekenkoppeling te verduidelijken. In het Engels gebruik je bijvoorbeeld op het einde van een woord wanneer het deel uitmaakt van het stammorfeem (vb. advise, exercise), en als suffix met de betekenis van ‘maken’ (vb. magnetize, dramatize). De [i:] wordt in het Engels op veel verschillende manieren geschreven. Zo schrijf in chief en brief maar <ei> na een in ceiling en receipt. In het Nederlands heb je nog een derde principe, namelijk het syllabisch principe dat aan de basis ligt van de regel van de verenkeling en de verdubbeling van de medeklinkers. In Engelse woorden kunnen ook lettergrepen worden onderscheiden. Klanktekenkoppeling is in het Engels weinig gebonden aan deze strikte en artificiële grenzen en houdt meer rekening met de interne structuur van de syllabes, namelijk onset en rime (voor meer informatie, zie Martensen, Maris enDijkstra, 2000). Het laatste beginsel is het etymologische beginsel. Het gaat om woorden waarvoor geen specifieke regels bestaan en waarvan de spelling (of uitspraak) moet worden ingeprent (vandaar de term inprentwoorden die soms ook gebruikt wordt). In het Nederlands geldt dit principe voor het gebruik van of , of <ei> voor hetzelfde foneem (vb. mouw, pauw, vermijd, geheim). Dit principe geldt niet alleen voor woorden van Nederlandse oorsprong, maar ook voor leenwoorden zoals portefeuille of chauffeur. Het Engels bevat meer leenwoorden dan het Nederlands waardoor dit principe ook voor veel Engelse woorden van toepassing is (vb. rhododendron, camouflage). We besluiten dat ondanks de verschillen in de klanktekenkoppeling van beide talen, beide talen zijn opgebouwd vanuit dezelfde principes en taalbeginselen.


183

Metacognitief prof iel van studenten met dyslexie In het laatste hoofdstuk van dit proefschrift onderzochten we het metacognitieve profiel van studenten met dyslexie. Metacognitie wordt vaak opgedeeld in metacognitieve kennis, ervaring, en vaardigheden (Ef klides, 2001, 2008; Flavell, 1979). Studenten met dyslexie mogen dan wel niet in staat om hun zwakke leesen spellingprestaties rechtstreeks te compenseren, op basis van onze bevindingen in dit hoofdstuk hebben we goede redenen om aan te nemen dat ze dit onrechtstreeks wel doen. Er zijn in de literatuur verschillende tegenstrijdige hypotheses geformuleerd over de vraag of studenten met dyslexie al dan niet in staat zijn om hun zwakke leesen spellingprestaties te compenseren. Snowling (2000) geloofde sterk in de compenserende mogelijkheden van hoog functionerende individuen met dyslexie. Volgens Snowling zijn er heel wat individuen die als kind klinisch scoren op leesen spellingtests, maar waarvan de leesen spellingprestaties op volwassen leeftijd binnen de normale grenzen vallen (> Pc 25). Hatcher et al. (2002) twijfelden echter aan deze compensatiemogelijkheden van volwassenen met dyslexie. Op basis van onze bevindingen sluiten wij aan bij de mening van Hatcher et al. (2002) voor wat betreft het rechtstreeks compenseren van (technisch) lezen en spelling. Studenten met dyslexie presteerden opvallend minder op leesen spellingtests. Onze visie is echter minder pessimistisch dan die van Hatcher et al. (2002). De resultaten van het derde en het vierde hoofdstuk suggereren dat studenten met dyslexie in staat zijn hun schrijf- en spellingstrategieën te variëren naargelang de schrijfopdracht. Bij dictees gebruiken ze verhoudingsgewijs meer morfologische regels. In essays vermijden ze vaker langere woorden en moeilijke onthoudwoorden. Dit doet vermoeden dat studenten met dyslexie – ondanks hun moeilijkheden met spelling – over goede metacognitieve vaardigheden beschikken.

184

Ook op een monitoringtaak (CDT; Dekker, Mulder, & Dekker, 2007) met een meervoudige opdracht waarbij zowel accuraatheid als snelheid bepalend waren, gaven de studenten met dyslexie blijk van goede metacognitieve vaardigheden. De studenten werkten trager dan de controlegroep. Een mogelijke verklaring hiervoor was dat ze probeerden om hun accuraatheid zo optimaal mogelijk te houden. Desondanks vonden we een verschil in accuraatheid tussen beide groepen, maar de effectgrootte hiervan was klein. Studenten met dyslexie hanteerden mogelijks bewust een tragere verwerkingssnelheid om hun accuraatheid te vergroten. Ze zetten met andere woorden mogelijks juist die strategieën in die ertoe bijdragen om een taak tot een goed einde te brengen. Ons onderzoek naar de metacognitieve kennis van studenten met dyslexie toonde aan dat de kennis van studievaardigheden bij beide groepen ongeveer vergelijkbaar is. Op basis van een zelfrapportagevragenlijst (LASSI; Lacente & Lens, 2005) vonden we geen verschillen in de motivatie, de attitude en het tijdsbeheer van studenten met of zonder dyslexie, maar wel in het selecteren van hoofdideeën en in teststrategieën.


Tot slot bestudeerden we ook de metacognitieve ervaring van beide groepen bij een spellingtaak waarbij ze moesten aangeven hoe zeker ze waren van de correcte spelling. Om te bepalen of het verminderde zekerheidsgevoel van studenten met dyslexie (feeling of confidence) het gevolg is van een zuiver spellingprobleem, dan wel van een probleem met het maken van correcte beslissingen (ook bij andere taken dan spelling), hebben we een signaaldetectieanalyse uitgevoerd, waarbij de sensitiviteit van de response bias kan worden gescheiden. De sensitiviteit van studenten met dyslexie lag beduidend lager dan die van van studenten zonder dyslexie, vooral bij woordspelling. Response bias was vergelijkbaar voor beide groepen van studenten. Dit toont aan dat studenten met dyslexie over adequate metacognitieve kennis beschikken die hen in staat stellen hun leesen spellingproblemen te helpen compenseren. In tegenstelling tot wat eerder in enkele studies aangetoond is, vonden wij relatief kleine verschillen in het metacognitief profiel van studenten met dyslexie. Dit heeft waarschijnlijk te maken met het feit dat onze steekproef bestaat uit hoogfunctionerende studenten met dyslexie. Studenten met dyslexie die zich aanbieden in het hoger onderwijs zijn studenten die in het verleden al heel wat moeilijkheden op school hebben weten te overwinnen. De meesten van de studenten met dyslexie zijn erin geslaagd om tijdens de basisschool een voldoende niveau van technische leesvaardigheid en spelling te bereiken om door te kunnen stromen naar het secundair onderwijs. In het secundair onderwijs komen doorgaans meer vakken aan bod die studenten met dyslexie voor extra uitdagingen stellen, zoals moderne vreemde talen, Nederlands, algebra en algemene vakken waarbij veel gelezen moet worden (vb. geschiedenis en biologie). Wij geloven dat deze extra uitdagingen de metacognitieve ontwikkeling van studenten met dyslexie kunnen stimuleren. Bovendien wisten we uit de resultaten van onze eerste studie dat er geen verschillen zijn in de vloeiende intelligentie tussen beide groepen. Het totaal IQ van de studenten met dyslexie lag algemeen lager dan dat van de controles, maar dat was grotendeels te wijten aan één subtest waarbij studenten een beroep moesten doen op fast lexical retrieval. Ook de geheugenfuncties van beide groepen waren vergelijkbaar. We mogen dan ook stellen dat studenten met dyslexie intrinsiek beschikken over dezelfde mogelijkheden als studenten zonder dyslexie om deze metacognitieve vaardigheden te ontwikkelen. Het zijn misschien precies de studenten die deze uitdaging aangrijpen en metacognitief sterker worden die hun secundaire loopbaan succesvol beëindigen en beslissen om verder te studeren in het hoger onderwijs. Jammer genoeg hebben we geen gegevens van studenten die niet verder studeren in het hoger onderwijs. Wij zijn wel van mening dat deze hypothese het exploreren meer dan waard is. We zien echter onmiddellijk enkele praktische moeilijkheden voor een dergelijk onderzoek. Het is immers heel moeilijk om deze studenten te bereiken en zeker om ze voor een aantal variabelen te controleren zoals sociaal-economische achtergrond, intelligentie en geslacht.


185

Bijzondere maatregelen en examenfaciliteiten voor studenten met dyslexie Er bestaan geen pasklare lijsten met faciliteiten die nuttig zijn voor alle studenten met dyslexie. Maatregelen die bij de ene student zinvol zijn, kunnen bij een andere student niet aangewezen zijn. Zo heeft de ene student met dyslexie meer tijd nodig om een samenhangend antwoord te formuleren of om een moeilijke tekst te begrijpen. Een andere student zal dan weer niet snel in tijdsnood komen, maar wel ernstige woordvindingsproblemen of problemen met hoofdrekenen hebben. Het toekennen van faciliteiten is met andere woorden maatwerk. Maatregelen worden best afgestemd op de specifieke behoeftes van een student. Voor de aanvraag van faciliteiten moet een student wel over een geldige diagnose beschikken. Op basis van de informatie uit het diagnostisch verslag (of attest) en een adviesgesprek, kan vervolgens een verantwoord advies op maat geformuleerd worden. Tot vandaag bestaat er maar weinig evidentie voor de inhoudelijke invulling van faciliteiten, zeker bij volwassenen. Steeds opnieuw worden deze faciliteiten in vraag gesteld. In het hoger onderwijs stelt dit probleem zich misschien nog sterker, omdat deze vorm van onderwijs niet verplicht is. De slaagkansen in het hoger onderwijs worden vaak afgemeten op basis van de intellectuele mogelijkheden en de inzet van een student. Vakken in het (hoger) onderwijs waar leesen schrijfvaardigheid geen belangrijke rol spelen, zijn bijna onbestaande. Studenten met dyslexie lopen daarom een groter risico om niet het diploma te behalen waartoe ze cognitief wel in staat zijn.

186

Recent zijn er nationale en internationale initiatieven genomen om een beter kader te schetsen voor de begeleiding van studenten met leerstoornissen en/of andere functiebeperkingen (zie hoofdstuk 1). Bijna alle instellingen voor het hoger onderwijs in Vlaanderen doen inspanningen om deze nationale en internationale aanbevelingen te integreren in hun beleid, bijvoorbeeld the International Classification of Functioning, Disability and Health for Children and Youth (ICF-CY; Word Health Organisation, 2001) en het VN-verdrag (2006). In dit laatste wordt het recht op redelijke aanpassingen voor personen met een handicap in een onderwijssysteem beschreven. Bij de aanvraag van faciliteiten is het belangrijk dat het begrip ‘redelijkheid’ bewaakt wordt. De redelijkheid hangt doorgaans af van de mate van aanvaardbaarheid voor de instelling, de haalbaarheid voor de student en de verdedigbaarheid ten aanzien van medestudenten en de instelling. We benadrukken dat de redelijkheid sterk af hangt van de te verwerven eindcompetenties van een opleidingsonderdeel (vb. zijn de maatregelen verdedigbaar ten opzichte van de andere studenten) en van de onderwijsomstandigheden (vb. maatregelen zijn gemakkelijker door te voeren in kleine groepen dan in grote groepen). Leerstoornissen hoeven met andere woorden geen handicap te zijn, maar kunnen leiden tot een handicapsituatie wanneer redelijke aanpassingen ontbreken (zie hoofdstuk 1). Een van de belangrijkste doelstellingen van onze eerste studie was het vertalen van de onderzoeksresultaten naar wetenschappelijk gefundeerde aanbevelingen voor faciliteiten. De resultaten van dit onderzoek toonden aan dat studenten met dyslexie bijna even goed Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

waren als studenten zonder dyslexie in het begrijpen van een tekst als die werd voorgelezen. Eerder onderzoek toonde al aan dat voorleessoftware een probaat hulpmiddel kan zijn voor studenten om het leesbegrip te bevorderen (Elkind, 1998; Goldfus& Gotesman, 2010; Husni & Jamaluddin, 2008; Trugman & Gotesman, 2007; Lundberg, & Olofssona, 1993). Het gebruik van spraaktechnologie is bovendien efficiënt gebleken in verschillende andere domeinen van de leesen schrijfvaardigheid (Edyburn, 2004; Okolo, Cavalier, Ferretti, & MacArthur, 2000). Zo is aangetoond dat het niet alleen de decodeervaardigheden en de leesvloeiendheid van individuen met dyslexie positief kan beïnvloeden (Elkind, Cohen, & Murray 1993, Higgins & Raskind, 2000), maar ook de woordherkenning, de spelling, het gebruik van leesen spellingstrategieën kunnen door het gebruik van dit soort hulpmiddelen gestimuleerd worden (Anderson, Inman, Knox-Quinn, & Szymanski, 1999; Raskind & Higgins, 1995, 1999). Er gebeurde tot op heden echter maar weinig experimenteel onderzoek naar het gebruik van tekst-naar-spraak software. Het gevolg hiervan is dat inzicht in de werkzame mechanismes van dit soort ondersteuning in ruime mate ontbreekt. Recent onderzoek toonde echter aan dat het gebruik van voorleessoftware ook nadelige gevolgen kan hebben op het leesleerproces van jonge lezers, omdat kinderen als het ware de klanktekenkoppeling gaan verwaarlozen en minder efficiënte fonologische vaardigheden ontwikkelen (Van Den Broeck & Staels, 2012). Het is misschien niet aangewezen om voorleessoftware voortdurend in te zetten bij jonge kinderen die nog in de beginfase zitten van het leren lezen. Desondanks kan voorleessoftware vanaf jonge leeftijd een zinvol compenserend hulpmiddel zijn. Door het gebruik van voorleessoftware kan het tekstbegrip van kinderen leeftijdsadequaat ontwikkelen in verhouding tot hun algemene mogelijkheden. Hun (gebrek aan) technische leesvaardigheid heeft dan geen directe invloed op de ontwikkeling van hun leesbegrip. Bovendien is een combinatie van ‘lezen zonder voorleessoftware’ in vakken zoals taal, en ‘lezen met voorleessoftware’ in vakken waar informatie moet opgenomen en verwerkt worden (wereldoriëntatie) misschien wel de beste oplossing. Zo ontstaat er geen achterstand bij die vakken en wordt het lezen toch nog verder geoefend op andere momenten. Begrijpende leesstrategieën zoals hypothesevorming en -toetsing, interferenties en contextuele afleidingen kunnen door het gebruik van voorleessoftware gestimuleerd worden. In een latere fase van de leesontwikkeling kunnen kinderen met dyslexie deze aangeleerde leesstrategieën dan weer inzetten om hun zwakkere technische leesvaardigheid te compenseren. Deze redenering lijkt voorlopig speculatief en voor zover wij weten is dit niet eerder onderzocht. Wij pleiten dan ook voor meer onderzoek naar de (langetermijn)effecten van voorleessoftware zowel voor technisch lezen als voor leesbegrip. Het is duidelijk aangetoond dat studenten met dyslexie hardnekkige problemen ondervinden met lezen en spellen. Hulpmiddelen die tegemoetkomen aan deze specifieke zwaktes zijn dan ook gelegitimeerd, zoals voorleessoftware (ook tijdens de examens), maar ook spellingcontrole en woordvoorspellers kunnen studenten ondersteunen in het vermijden van spellingfouten. Dit is zeker aangewezen in situaties waarbij spellingfouten kunnen leiden tot lagere punten (vb. bij examens met open vragen). Studenten met dyslexie zijn ook benadeeld bij (strenge) tijdslimieten. Op basis van onze leesresultaten, kunnen we stellen dat studenten met dyslexie ongeveer 20% meer Chapter 7 | General discussion

187

tijd nodig hebben om hetzelfde aantal woorden of dezelfde hoeveelheid tekst te lezen als studenten zonder dyslexie. Situaties waarin deze problemen in hun nadeel kunnen spelen, worden dan ook beter vermeden (zoals examens en toetsen met strikte tijdslimieten). Dit betekent niet dat alle deadlines moeten worden aangepast voor studenten met dyslexie, maar het houdt wel in dat ze geen eerlijke kans krijgen als ze een toets of examen op dezelfde tijd moet afwerken als iemand zonder dyslexie. Veel leerlingen met dyslexie hebben ook problemen met rekenfeiten (hoofdrekenen). Hiermee wordt ook best rekening gehouden bij toetsen of examens die daar sterk beroep op doen. Het probleem kan ondervangen worden door studenten hiervoor een compenserend hulpmiddel te laten gebruiken zoals een zakrekenmachine of een formularium.

188

We moeten echter voor ogen blijven houden dat interventies ook een zeker risico met zich meebrengen. Het toekennen van faciliteiten is mogelijk een tweesnijdend zwaard. Aan de ene kant heeft een persoon met een zwakte recht op aanpassingen. Aan de andere kant houdt dit ook een risico in op verzwakking van de persoon zodat de persoon minder gemotiveerd zal zijn om iets aan de eigen zwakte te doen. Daarom willen we even ingaan op de operationalisering van deze faciliteiten. In het onderwijs (vooral lager en secundair onderwijs) spreekt men vaak van StiCoRDi-maatregelen. StiCoRDi staat voor stimuleren, compenseren, remediëren en dispenseren (vrijstellen). Dit begrip is af komstig van Henneman (1989). Stimuleren heeft als doel leerlingen te motiveren voor lezen en (correct) spellen. Remediëren is erop gericht de leesen spellingvaardigheid maximaal te stimuleren om een voor de leerling in kwestie optimaal niveau te bereiken in functie van zijn verdere schoolloopbaan. Dit betekent echter niet dat de problemen zullen opgelost worden en na een tijd volledig zullen verdwijnen. Via Compenseren proberen we het lezen en spellen te vergemakkelijken en de hinder die leerlingen ondervinden zoveel mogelijk weg te nemen. Dispenseren heeft tot doel leerlingen vrij te stellen van bepaalde curriculumvereisten, zodat de leerling naar een volgend leerjaar kan overgaan of zijn diploma kan behalen. Met uitzondering de dispenserende maatregelen, blijven de leerdoelen voor leerlingen met StiCoRDi-maatregelen dezelfde. Voor de duidelijkheid van dit betoog verdelen we de overige maatregelen in twee groepen. Enerzijds zijn er maatregelen die opgesteld worden vanuit een leerkrachtperspectief. Hierbij compenseert de leerkracht de problemen van de leerling. Een leerkracht trekt bijvoorbeeld geen of minder punten af voor spellingfouten bij een dictee of alleen bij een aantal woorden (die vooraf aangegeven worden). Anderzijds zijn er maatregelen die de leerling met dyslexie zelf centraal stellen. Van de leerling wordt verwacht dat die zijn eigen ‘zwakte’ compenseert. Een leerling maakt bijvoorbeeld gebruik van een computer met spellingcontrole om een dictee te maken. Aangezien er al gecompenseerd is voor de spellingproblemen van deze leerling, kan de leerkracht het dictee verbeteren zoals dat van de andere leerlingen. Wij pleiten voor het gebruik van maatregelen vanuit het leerlingperspectief, omdat we geloven dat dit soort maatregelen de metacognitieve ontwikkeling van leerlingen stimuleert, eerder dan hen verzwakt. Er moet in deze context wel rekening gehouden worden met een groeiperspectief. Leerlingen moeten leren groeien in hun zelfredzaamheid. Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

Faciliteiten voor een leerling uit het derde leerjaar zullen er helemaal anders uitzien dan maatregelen voor een student aan de universiteit. Er kan dus gestart worden vanuit een leerkrachtperspectief, maar naarmate een leerling vordert in zijn schoolloopbaan, kan er meer en meer opgeschoven worden naar het leerlingperspectief. In het hoger onderwijs pleiten we dan ook voor het inzetten van maatregelen vanuit het perspectief van de student zelf. Steenbeek-Planting en Kleijnen (2011) spreken in deze context van een oplossingsgerichte aanpak bij (jong)volwassenen met dyslexie. Deze aanpak legt sterk de nadruk op de verantwoordelijkheid van de jongere zelf en is eerder gericht op zijn sterktes dan op zijn belemmeringen. De auteurs pleiten ervoor om jongeren met dyslexie als experts te zien in het oplossen van problemen en om ze daarom zelf actief te laten zijn in het formuleren van oplossingen. Steenbeek-Planting en Kleijnen (2011) zijn geen voorstanders van het loskoppelen of isoleren van de zwaktes binnen het profiel van een student. Zij beschouwen het omgaan met moeilijkheden als een integraal onderdeel van het leerproces dat studenten met dyslexie moeten doorlopen. Doelen worden met deze benadering beter, sneller en prettiger bereikt, aldus de auteurs (Steenbeek-planting et al., 2011, p. 150). De oplossingen voor de problemen die studenten met dyslexie ondervinden zijn dus in de eerste plaats de verantwoordelijkheid van de student zelf. Daarnaast dragen het onderwijs en de omgeving ook hun verantwoordelijkheid. Vooral de gezamenlijke inzet van alle betrokken partijen bepaalt het succes van de aanpak. Het positief resultaat van die gezamenlijke inzet kan nog vergroot worden door het gebruik van een oplossingsgerichte aanpak waarbij iedereen de student met dyslexie ondersteunt en stimuleert om zijn doelstellingen goed en efficiënt te bereiken.

Aanpak en begeleiding van studenten met dyslexie Hierboven hebben we beschreven welke ondersteuningsmaatregelen en examenfaciliteiten het onderwijs kan verlenen aan studenten met dyslexie om hen te ondersteunen in de aanpak van hun leesen spellingmoeilijkheden. In dit deel willen we stilstaan bij de initiatieven die een student met dyslexie kan nemen om zichzelf te versterken, al dan niet met hulp van de omgeving (ouders, familie, studiegenoten, vrienden, externe hulpverleners). We proberen daarbij te vertrekken vanuit een Evidence-based Practice (Levant & Hasan, 2008) en maken een onderscheid tussen een taakgerichte en niet-taakgerichte aanpak van studenten met dyslexie. Taakgerichte begeleiding van jongvolwassenen met dyslexie richt zich hoofdzakelijk op het adequaat selecteren en efficiënt inzetten van leesen schrijfstrategieën (Steenbeek-Planting & Kleijnen, 2011). Leesstrategieën worden gebruikt om tot (beter) leesbegrip te komen. Deze strategieën zijn heel belangrijk voor studenten met dyslexie, omdat hun leesbegrip soms gehypothekeerd wordt door hun zwakkere technische leesvaardigheid. Effectstudies van Nederlandstalige studenten met dyslexie in het voortgezet onderwijs toonden aan dat een goede kennis van deze strategieën en het efficiënt inzetten ervan, de zwakkere technische leesvaardigheden kunnen helpen compenseren (voor een overzicht zie Steenbeek-Planting, Kleijnen en Verhoeven, 2008). Terwijl studenten zonder dyslexie Chapter 7 | General discussion

189

deze strategieën vaak onbewust inzetten en aanscherpen in functie van steeds complexere teksten, gebeurt dit bij een aantal studenten met dyslexie minder spontaan omwille van de problemen die ze nog steeds ondervinden bij het (technisch) lezen. Deze studenten maken dan ook onvoldoende transfers van nieuw geleerde strategieën naar nieuwe leersituaties. Via rolwisselend leren (reciprocal learning) kunnen deze strategieën aangeleerd, ingeoefend en geautomatiseerd worden (Aarnoutse, Hissink, & van Bon, 2003). Een familielid, een professional of – nog beter – een studiegenoot kan samen met de student met dyslexie door de tekst gaan en alle strategieën die hij inzet bij het lezen expliciet benoemen. Deze interactieve manier van lezen waarbij afwisselend vragen en antwoorden worden gegeven, kan voor studenten met dyslexie heel verhelderend zijn en kan de ontwikkeling van goede leesstrategieën bevorderen. Ook de kwaliteit van de schrijfvaardigheid van studenten met dyslexie kan volgens ons verbeterd worden door een taakgerichte begeleiding. We denken daarbij niet alleen aan het inzetten van compenserende hulpmiddelen zoals spellingcontrole om het aantal spellingfouten te verminderen, maar ook aan het onderrichten van redactionele schrijfvaardigheden. Voor zover we weten zijn er geen resultaten bekend van interventiestudies over de redactionele vaardigheden van Nederlandstalige studenten met dyslexie. Hofmeester (2004) adviseert echter vanuit haar praktijkervaring studenten met dyslexie om bij het schrijven van een tekst omgekeerd te werk te gaan en te beginnen met het schrijven van een samenvatting. Van daaruit kunnen de verschillende tekstonderdelen verder gespecificeerd en ingevuld worden. Zo vermijden studenten met dyslexie dat ze uitwaaieren en worden ze aangemoedigd om beknopte formuleringen te hanteren.

190

In de Engelstalige literatuur vinden we wel – zij het ook beperkt – enkele evidencebased interventiestudies uitgevoerd ter verbetering van de redactionele schrijfvaardigheid van adolescenten met dyslexie. Wong, Butler, Ficzere en Kuperis (1996) onderzochten bijvoorbeeld de effectiviteit van een interventie waarbij aan adolescenten met dyslexie (n = 18) een strategie aangeleerd werd die hen helpt bij de planning, het schrijven en het reviseren van essays. Er werd gebruik gemaakt van hulpkaarten met directe instructies in verband met planning en revisie. Zij vonden significante effecten van deze interventie bij studenten met dyslexie in vergelijking met een controlegroep. Page-Voth en Graham (1999) deden een soortgelijke studie bij 30 jongvolwassenen met dyslexie (gemiddelde leeftijd 13;9 jaar). De interventie werd opgedeeld in twee condities. Een eerste groep werd ondersteund in het stellen van duidelijke schrijfdoelen. Een andere groep kreeg bovenop de ondersteuning van de schrijfdoelen ook een aantal schrijfstrategieën aangeleerd zoals brainstormen, het omzetten van ideeën naar tekst, en het ordenen van de ideeën. Daarnaast was er een controlegroep die geen specifieke interventie kreeg. De resultaten toonden aan dat het expliciteren van doelstellingen het grootste effect had op de schrijf kwaliteit van de studenten met leerstoornissen. De La Paz (1999) onderzocht de schrijfvaardigheid van kinderen van 14-15 jaar met (n = 6) en zonder dyslexie (n = 16). Hij leerde hen een aantal strategieën aan waaronder planning, hoofdideeën en bijzaken scheiden, het gebruik van signaalwoorden tussen paragrafen en het gebruik van verschillende zinstypes. De studenten met dyslexie verbeterden op alle onderdelen, maar hun scores bleven beneden het gemiddelde van de controlegroep. Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

Therrien, Hughes, Kapelski en Mokhtari (2009) tot slot onderzochten de effecten van een interventieprogramma bij 42 kinderen van 13 jaar met en zonder dyslexie. Het programma was ontwikkeld voor het schrijven van een samenvatting van een informatieve tekst en was opgebouwd uit zes stappen: ideeën en inhoud, organisatie van de tekst, stijl, woordkeuze, vloeiendheid en interpunctie. Therrien et al. (2009) vonden medium tot grote effecten voor alle aspecten van de interventie. Na de interventie scoorden de studenten echter nog steeds beneden het gemiddelde van de controlegroep. Op basis van onze resultaten willen we ter aanvulling enkele aanbevelingen formuleren voor specifieke schrijfinterventieprogramma’s voor studenten met dyslexie in het hoger onderwijs. Teksten van studenten met dyslexie missen vaak structuur, omdat ze problemen hebben met het aangeven van duidelijke zinsgrenzen. Het kan hen helpen de regels voor het gebruik van hoofdletters en interpunctie systematisch te herhalen. Dit kan vervolgens geïsoleerd ingeoefend worden (bijvoorbeeld aan de hand van teksten waarbij zowel hoofdletters als leestekens weggelaten worden). Op die manier worden studenten met dyslexie meer bewust gemaakt hoe ze zinnen moeten opbouwen. Daarna kunnen ze dit zelf gaan toepassen in hun teksten. Vervolgens is het belangrijk dat studenten leren om teksten te structureren. Dit kan geoefend worden met behulp van signaalwoorden die de structuur van teksten aangeven. Opnieuw kan het zinvol zijn om dit eerst geïsoleerd in te oefenen. Bijvoorbeeld door het herkennen van signaalwoorden in zakelijke teksten, en vervolgens door het toevoegen van signaalwoorden in een tekst. Een overzicht van welke signaalwoorden er zijn en welke relatie ze uitdrukken kan hierbij een handig hulpmiddel zijn. Daarna is het weer aan de student om dit in zijn eigen teksten te gaan toepassen. Tot slot is het belangrijk dat studenten veel (korte) teksten schrijven en daarop individuele feedback krijgen. Op die manier kunnen ze hun schrijfstijl aanpassen en verbeteren. Net zoals bij leesinstructie, geldt hier de gouden regel: oefening baart kunst. Voor een (klein) aantal studenten met dyslexie zal een taakgerichte aanpak niet voldoende zijn om hun problemen doelgericht aan te pakken. Dit kan onder meer te maken hebben met de ernst van de dyslexie of met de aanwezigheid van een dubbeldiagnose (vb. ADHD). Daarom kan voor deze studenten een niet-taakgerichte begeleiding zinvol zijn. Een voorbeeld hiervan is psycho-educatie waarbij voorlichting over de stoornis op de voorgrond staat (o.a. Poleij & Stikkelbroek, 2009). Dit helpt om inzicht te krijgen in de impact van een functiebeperking, waardoor ook de problemen beter aanvaard en aangepakt kunnen worden. Naast psycho-educatie kan een aantal studenten met dyslexie ook baat hebben bij psychotherapie of coaching. Een niet-taakgerichte begeleiding moet steeds afgestemd zijn op de noden van de student zelf. Het is belangrijk om te kijken waar de knelpunten zitten en welke vormen van begeleiding nodig zijn. Dit vraagt vaak een gespecialiseerde aanpak van (schoolexterne) professionals.


191

Vervolgonderzoek Zowel de 100 studenten met dyslexie als de 100 controlesstudenten volgen we longitudinaal op tot (minstens) het einde van hun bachelorstudies. De studenten werden de afgelopen twee academiejaren regelmatig bevraagd over de voorbereiding van hun examens (studiemethode en –planning), de ervaringen met (examen)faciliteiten en de examenresultaten zelf. We zullen dit blijven doen tot het einde van het academiejaar 2011-2012, wanneer althans een deel van de studenten een academisch of professioneel bachelordiploma behaald zal hebben. De verwerking van deze gegevens zal een belangrijk deel uitmaken van het proefschrift van Maaike Callens. Uiteraard zou het jammer zijn om deze nauwkeurig samengestelde en bereidwillige onderzoeksgroep daarna uit het oog te verliezen, want ook hun ervaringen tijdens volgende jaren kunnen heel interessante informatie opleveren: kiezen deze studenten even vaak voor een aanvullende opleiding of een masterprogramma als studenten zonder dyslexie? Stelt het schrijven van eindwerken hen voor extra uitdagingen? Kan extra ondersteuning in de vorm van een schrijfvaardigheidscursus hen daarbij helpen? Daarna kunnen hun intrede op de arbeidsmarkt en hun werkervaringen eveneens zinvolle informatie opleveren: hoe verloopt hun zoektocht naar een geschikte betrekking precies? Ervaren ze problemen met hun dyslexie eenmaal ze aan het werk zijn? Antwoorden op deze vragen kunnen niet alleen bruikbare informatie opleveren voor de begeleiding van studenten met dyslexie, maar ook voor de voorbereiding van toekomstige werknemers met dyslexie. Recent wordt er meer onderzoek gedaan naar werkervaringen bij volwassenen met dyslexie (o.a. Leather, Hogh, Seiss, & Everatt, 2011). In Vlaanderen zijn hierover – voor zover wij weten – nog geen gegevens gepubliceerd.

192

In de nabije toekomst willen we ook het kwantitatief onderzoek aanvullen met kwalitatieve gegevens af komstig uit 100 diepte-interviews van studenten met dyslexie, die inmiddels werden uitgetikt en gecodeerd in NVIVO 9 met behulp van masterstudenten in de Pedagogische Wetenschappen die hierover een scriptie maakten bij Prof. dr. Desoete. In deze interviews werd dieper ingegaan op de beleving van dyslexie, het omgaan met faciliteiten doorheen de schoolloopbaan, de studiehouding en –motivatie en het gebruik van compenserende hulpmiddelen. We geloven dat de resultaten van dit kwalitatief onderzoek een zinvolle aanvulling en uitdieping kunnen betekenen voor het theoretisch profiel dat we opstelden van de studenten met dyslexie op basis van de kwantitatieve studies in dit proefschrift. Het kan ons bovendien inzichten verschaffen over bepaalde bevindingen die op hun beurt aanleiding kunnen geven tot vervolgonderzoek. We zijn van plan om na een eerste analyse enkele focusgroepen van studenten met dyslexie samen te stellen om bepaalde inhoudelijke thema’s zoals studiehouding en –motivatie verder te bevragen. We willen ook bijkomend onderzoek doen naar het gebruik van faciliteiten en de wetenschappelijke onderbouwing ervan. De resultaten van de eerste studie geven hiervoor reeds een goede aanzet, maar zijn naar ons aanvoelen nog te weinig concreet om ze te vertalen naar praktisch inzetbare maatregelen bij studenten in het (hoger) onderwijs. We denken Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

bijvoorbeeld aan het gebruik van voorleessoftware. Op basis van onze bevindingen, kunnen we veronderstellen dat dit een positief effect heeft op het leesbegrip van studenten met dyslexie in het hoger onderwijs, maar we hebben dit slechts onrechtstreeks afgeleid. Hetzelfde geldt voor extra examentijd en het gebruik van een laptop met spellingcontrole. Er gaan stemmen op om deze maatregelen mee te verankeren in de onderwijswetgeving zodat ze afdwingbaar worden. Hiervan zijn duidelijke voorstanders, maar zeker ook tegenstanders. Veeleer dan ons te mengen in deze theoretische discussie willen we onderzoek doen naar de effecten van deze faciliteiten zodat we wetenschappelijke resultaten kunnen aanwenden om hierover adviezen te formuleren. Tot slot voelen we een sterke behoefte om de resultaten van dit proefschrift te vertalen naar een praktisch bruikbaar instrument voor studenten met dyslexie. We willen onze bevindingen heel graag delen met hen die dit werk mogelijk gemaakt hebben, namelijk de studenten met dyslexie zelf, maar ook met docenten, ouders, trajectbegeleiders en zorgcoaches. Met een toegankelijk Nederlandstalig boek over studeren met dyslexie in het hoger onderwijs, willen we aantonen dat verder studeren met dyslexie zeker mogelijk is, maar dat studenten voor extra uitdagingen zullen komen te staan. De overgang naar het hoger onderwijs is voor alle studenten een grote aanpassing, zowel vakinhoudelijk als organisatorisch. De leerstof wordt niet alleen groter, maar vaak ook moeilijker. Studenten komen bovendien in contact met geheel nieuwe vakken en lesonderwerpen waarvoor hun studiemethode vaak ontoereikend is. Meer nog dan in het secundair onderwijs zullen ze de schriftelijke taal als communicatiemiddel moeten gaan gebruiken om docenten te overtuigen van hun nieuw verworven kennis en vaardigheden. We geloven dat een goede sensibilisering van studenten, maar ook van mensen in hun omgeving veel duidelijkheid kan scheppen en een openheid kan creëren voor dialoog en overleg.

193


Referentielijst • Aarnoutse, C., Hissink, E., & van Bon, W. (2003). Lessen in begrijpend lezen in het speciaal basisonderwijs. Tijdschrift voor orthopedagogiek, 5, 241-252. • Anderson-Inman, L., Knox-Quinn, C., & Szymanski, M. (1999). Computer-supported studying: Stories of successful transition to postsecondary education. Career Development for Exceptional Children, 22, 185-212. • Bear, D., Ivernizzi, M., Templeton, S., & Johnson, F. (2000). Words their way. Word study for phonics, vocabulary,and spelling instruction, (2nd ed.). Upper Saddle River, NJ: Merrill (Prentice Hall). • Berninger, V., Nielsen, K., Abott, R., Wijsman, E., Raskind, W. (2008a). Writing problems in developmental dyslexia: Under-recognized and under-treated . Journal of School Psychology, 46, 1-21. doi:10.1016/j.jsp.2006.11.008 • Berninger, V., Winn, W., Stock, P., Abbott, R., Eschen, K., Cindy Lin., et al. (2008b). Tier 3 specialized writing instruction for students with dyslexia. Reading and Writing, 21, 95- 129. doi: 10.1007/s11145-007-9066-x • Bourassa, D., Treiman, R., & Kessler, B. (2006). Use of morphology in spelling by children with dyslexia and typically developing children. Memory and Cognition, 34, 703714. doi: 10.3758/BF03193589 • Bourassa, D., & Treiman, R. (2008). Morphological constancy in spelling: A comparison of children with dyslexia and typically developing children. Dyslexia, 14, 155-169. doi: 10.1002/dys.368 • Cassar, M., Treiman, R., Moats, L., Pollo, T.C., & Kessler, B. (2005). How do the spellings of children with dyslexia compare with those of nondyslexic children? Reading and Writing, 18, 27-49. 194

• Conlon, E., Sanders, M., & Zapart, S. (2004). Temporal processing in poor adult readers Neuropsychologia, 42, 142-157. doi: 10.1016/j.neuropsychologia.2003.07.004 • Dekker, R., Mulder, J.L. & Dekker, P.H. (2007). De ontwikkeling van vijf nieuwe Nederlandstalige tests. Leiden, Nederland: PITS. • De La Paz, S. (1999). Self-regulated strategy instruction in regular education settings: Improving outcomes for students with and without learning disabilities. Learning Disabilities Research & Practice, 14, 92–106. • Denckla, M. B., & Rudel, R. G. (1976). Rapid “automatized” naming (R.A.N.): Dyslexia differentiated from other learning disabilities. Neuropsychologia, 14 , 471479. doi: 10.1016/0028-3932(76)90075-0


• De Pessemier, P., & Andries, C. (2009). GL&SCHR. Test voor Gevorderd Lezen & Schrijven. Antwerpen, België: Garant. • Desoete, A., Brysbaert, M., Tops, W., Callens, M., De Lange, C., & Van Hees, V. (2010). Studeren met dyslexie. Gent, België: Cursief vzw, Universiteit Gent. Geraadpleegd op www.dyslexie.ugent.be. • Edyburn, D. L. (2004). 2003 in review: A synthesis of the special education technology literature. Journal of Special Education Technology, 19, 57–80. • Ef klides, A. (2001). Metacognitive experiences in problem solving: Metacognition, motivation, and self-regulation. In A. Ef klides, J. Kuhl, & R. M. Sorrentino (Eds.), Trends and prospects in motivation research (pp. 297-323). Dordrecht, The Netherlands: Kluwer. • Ef klides, A. (2008). Metacognition: Defining its facets and levels of functioning in relation to self-regulation and co-regulation. European Psychologist, 13, 277-287. doi: 10.1027/1016-9040.13.4.277 • Elkind, J, (1998) Computer reading machines for poor readers. Perspectives, 24, 4-6. • Elkind, J., Cohen, C., & Murray, C. (1993). Using computer based readers to improve reading comprehension of students with dyslexia. Annals of Dyslexia, 43, 238-259. doi: 10.1007/BF02928184 • Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive developmental inquiry. American Psychologist, 34, 906-911. doi: 10.1037/0003066X.34.10.906 • Geudens, A., Baeyens, D., Schraeyen, K., Maetens, K., De Brauwer, J., & Loncke, M. (2011). Jongvolwassenen met dyslexie. Diagnostiek en begeleiding in wetenschap en praktijk. Leuven, België: Acco. • Goldfus C., & Gotesman, E. (2010). The impact of assistive technologies on the reading outcomes of college students with dyslexia . Educational Technology, 50, 21-28. • Graham, S., Berninger, V., Abbott, R., Abbott, S., & Whitaker, D. (1997). The role of mechanics in composing of elementary school students: A new methodological approach. Journal of Educational Psychology, 89,170−182. doi: 10.1037/0022-0663.89.1.170 • Graham, S., & Harris, K. (2005). Writing better. Effective strategies for teaching students with learning difficulties. Baltimore, MD: Paul H. Brookes. • Hatcher, J., Snowling, M. J., & Griffiths, Y. M. (2002). Cognitive assessment of dyslexic students in higher education. British Journal of Educational Psychology, 72, 119-133. doi: 10.1348/000709902158801


195

• Henneman, K. (1989). Methoden voor behandeling van spellingproblemen bij oudere kinderen. In L. Coppens (Ed.), Nieuwsbrief Leren. Retrieved from http://sticordibank. wikispaces.com/Belangrijke+documenten • Higgins, E. L., & Raskind, M. H. (2005). The compensatory effectiveness of the quicktionary reading pen II on the reading comprehension of students with learning disabilities. Journal of Special Education Technology, 20. Retrieved from http://www.tamcec. org • Higgins, E. L., & Raskind, M. H. (2000). Speaking to read: The effects of continuous vs. discrete speech recognition systems on the reading and spelling of children with learning disabilities. Journal of Special Education Technology, 15, 19-30. • Hofmeester, N. (2004). Studeren met dyslexie. Informatie, praktische aanpak, noodzakelijke ontwikkelingen. Apeldoorn, Nederland: Garant • Husni, H., & Jamaluddin, Z. (2008). A Retrospective and Future Look at Speech Recognition Applications in Assisting Children with Reading Disabilities In World Congress on Engineering and Computer Science (WCECS 2008), Lecture Notes in Engineering and Computer Sciences (pp. 555-558). San Francisco, CA: Int. Assoc. Engineers. • Ise, E., & Schulte-Körne, G. (2010). Spelling deficits in dyslexia: evaluation of an orthographic spelling training. Annals of Dyslexia, 60, 18-39. doi: 10.1007/s1881- 0100035-8 • Jones, M.W., Obregón, M., Kelly, M.L, & Branigan, H.P. (2008). Elucidating the component processes involved in dyslexic and non-dyslexic reading fluency: an eyetracking study. Cognition, 109, 389-407. doi: 10.1016/j.cognition.2008.10.005 • Kemp, N., Parrila, R., & Kirby, J. R. (2009). Phonological and Orthographic Spelling in High- functioning Adult Dyslexics. Dyslexia, 15, 105-128. doi: 10.1002/dys.364 196

• Kleijnen, R., Bosman, A., de Jong, P., Henneman, K., Pasman, J., Paternotte, A., et al. (2008). Diagnose en behandeling van dyslexie. Brochure van de Stichting Dyslexie Nederland. Bilthoven, Nederland: Stichting Dyslexie Nederland. • Lacante, M., & Lens, W. (2005). Nederlandstalige aanpassing van de Weinstein-Palmer LASSI-scales. Unpublished research paper. University of Leuven, Department of Psychology. Leuven, Belgium. • Leather, C., Hogh, H., Seiss, E., & Everatt, J. (2011). Cognitive Functioning and Work Success in Adults with Dyslexia. Dyslexia, 17, 293-355. doi: 10.1002/dys.441 • Levant, R.F., & Hasan, N.T. (2008). Evidence-based Practice in psychology. Professional Psychology: Research and Practice, 39, 658-662. doi: 10.1037/0003-066X.61.4.271 • Lundberg, I., & Olofssona, A., (1993). Can computer speech support reading comprehension? Computer in Human Behaviour, 9, 283-293. doi: 10.1016/07475632(93)90012-H Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

• Martensen, H., Maris, E., & Dijkstra, T. (2000). When does inconsistency hurt? On the relation between phonological consistency effects and the reliability of sublexical units. Memory and Cognition, 28, 648-656. doi: 10.3758/BF03201254 • Nicolson, R.I. & Fawcett, J. A. (1997). Development of objective procedures for screening and assessment of dyslexic students in higher education. Journal of Research in Reading, 20, 77-83. doi: 10.1111/1467-9817.00022 • Okolo, C. M., Cavalier, A. R., Ferretti, R. P., & MacArthur, C. A. (2000). Technology literacy and disabilities: A review of the research. In R. Gersten, E. P. Schiller, & S. Vaughn (Eds.), Contemporary specialeducation research: Syntheses of the knowledge base on critical instructional issues (pp. 179–250). Mahwah, NJ: Erlbaum. • Page-Voth, V., & Graham, S. (1999). Effects of goal setting and strategy use on the writing performance and self-efficacy of students with writing and learning problems. Journal of Educational Psychology, 91, 230–240. doi: 10.1037/0022-0663.91.2.230 • Poleij, C., & Stikkelbroek, Y. (2009). Dyslexie de baas: De aanpak van psychosociale problemen van jongeren met dyslexie. Houten, Nederland: Bohn Stafleu van Loghum. • Raskind, M. H., & Higgins, E. (1995). Effects of speech synthesis on the proofreading efficiency of Postsecondary students with learning disabilities. Learning Disability Quarterly, 18, 141-158. doi: 10.2307/1511201 • Savage, R., Pillay, V., & Melidona, S. (2008). Rapid serial naming is a unique predictor of spelling in children. Journal of Learning Disabilities, 41, 235-250. doi: 10.1177/0022219408315814 • Snowling, M. J. (2000). Dyslexia (2e uitgave.). Oxford, Verenigd Koninkrijk : Blackwell. • Steenbeek-Planting E., & Kleijnen, R. (2011). Begeleiding van jongvolwassenen met dyslexie in studie- en beroepspraktijk. In A. Geudens, D. Baeyens, K. Schraeyen, K. Maetens, J. De Brauwer, & M. Loncke (Red.), Jongvolwassenen met dyslexie. Diagnostiek en begeleiding in wetenschap en praktijk (pp. 145-168). Leuven, België: Acco. • Steenbeek-Planting, E. G., Kleijnen, R., & Verhoeven, L. (2008). Interventieprogramma’s in het Nederlands en het Engels in het voortgezet onderwijs. In L. Verhoeven & H. Wentink (Red.), Onderkenning en aanpak van leesproblemen en dyslexie (pp. 201-227). Apeldoorn, Nederland: Garant. • Swanson, H.L., & Hsieh, C.J. (2009). Reading Disabilities in Adults: A Selective Meta- Analysis of the Literature. Review of educational Research, 79, 1362-1390. doi: 10.3102/0034654309350931 • Therrien, W. J., Hughes, C., Kapelski, C., & Mokhtari, K. (2009). Effectiveness of a test- taking strategy on achievement in essay tests for students with learning disabilities. Journal of Learning Disabilities, 42, 14-23. doi: 10.1177/0022219408326218


197

• Tops, W., Callens, M., Lammertyn, J., Van Hees, V., & Brysbaert, M. (2012). Identifying students with dyslexia in higher education. Manuscript aangeboden voor publicatie. • Tops, W. Callens, M. Van der Haegen, L. Stevens, M. & Brysbaert, M. Unraveling the mechanisms in naming deficits in adults with dyslexia. Manuscript in voorbereiding. • Trugman, H., & Gotesman, E. (2007) Computer-assisted language teaching for students with learning disabilities. In D., Remenyi (Ed.), 6th European Conference on e-Learning (pp. 639-648). Copenhagen, Denmark. • Van Den Broeck, W., & Staels, E. (2012). Orthographic learning and the role of text-to-speech software in Dutch disabled readers. Manuscript aangeboden ter publicatie. • van der Leij, A., Bekebrede, J., Schijf, T., Geudens, A., Schraeyen, K., & Schijf, T. (2011).Achtergronden bij de ontwikkeling en normering van de Interactieve Dyslexie test Amsterdam-Antwerpen (IDAA). In A. Geudens, D. Baeyens, K. Schraeyen, K. Maetens, J. De Brauwer, & M. Loncke (Red.), Jongvolwassenen met dyslexie. Diagnostiek en begeleiding in wetenschap en praktijk (pp. 109-134). Leuven, België: Acco. • Vellutino, F.R., Fletcher, J.M., Snowling, M.J. & Scanlon, D.M. (2004). Specific reading disability (dyslexia): what have we learned in the past four decades? Journal of Child Psychology and Psychiatry, 45, 2-40. doi: 10.1046/j.0021- 9630.2003.00305.x • Wolf, M., & Bowers, P. G. (1999). The double-deficit hypothesis for the developmental dyslexias. Journal of Educational Psychology, 91, 415-438. doi: 10.1037/0022- 0663.91.3.415 • Wong, B. Y. L., Butler, D. L., Ficzere, S. A., & Kuperis, S. (1996). Teaching low achievers and students with learning disabilities to plan, write, and revise opinion essays. Journal of Learning Disabilities, 29, 197–212.

198

• World Health Organisation. (2008). International Classification of Functioning, Disability and Health for Children and Youth (ICF-CY) Nederlandse vertaling. Houten, Nederland: Bohn Stafleu van Loghum.


199


Dutch summary

Samenvatting In het tweede hoofdstuk van dit proefschrift beschreven we de resultaten van een grootschalig onderzoek bij 200 studenten in het eerste jaar van het hoger onderwijs, van wie 100 studenten met dyslexie. We vergeleken beide groepen van studenten op een aantal cognitieve taken zoals intelligentie, woordenschat, geheugen, verwerkingssnelheid, fonologisch bewustzijn, snel benoemen en hoofdrekenen. Daarnaast vergeleken we ook de resultaten van beide groepen op een aantal leesen spellingtests. Studenten met dyslexie hadden voornamelijk problemen hebben met vlot lezen en spelling (1.0 < d < 2.0), hoofdrekenen (d ≈ 1.0) en fonologische verwerking (d ≈ 1.0). Uitgezonderd voor spelling waren deze verminderde prestaties hoofdzakelijk te wijten aan een lagere verwerkingssnelheid. Studenten met dyslexie scoorden ook significant lager voor gekristalliseerde intelligentie als gevolg van problemen met het (snel) oproepen van verbale informatie uit het langetermijngeheugen. Ondanks de verschillen in taal en in onderwijsorganisatie bleken deze resultaten opvallend gelijk aan die van een recente meta-analyse van (hoofdzakelijk) Engelstalige onderzoeken (Swanson & Hsieh, 2009). Dit doet vermoeden dat dit profiel overdraagbaar is naar alle alfabetische talen. In deze studie stonden we ook stil bij de praktische implicaties van de onderzoeksresultaten zoals het gebruik van compenserende maatregelen en het toekennen van examenfaciliteiten. Omwille van het groeiend aantal studenten met een vermoeden van dyslexie in het hoger onderwijs, is er een groeiende nood aan een gestandaardiseerd diagnostisch protocol voor jongvolwassenen. In Vlaanderen waren tot voor kort weinig of geen genormeerde leesen spellingtests beschikbaar voor (jong)volwassenen. Recent werden enkele nieuwe diagnostische instrumenten ontwikkeld om de gevorderde leesen spellingvaardigheden te onderzoeken. In het derde hoofdstuk van dit proefschrift werd een evidence-based en efficiënt diagnostisch protocol voorgesteld. Onderzoek van Hatcher, Griffiths, en Snowling (2002) suggereerde dat een klein aantal tests voldoende is om dyslexie vast te stellen bij studenten met een vermoeden van leesen spellingproblemen. De studie van Hatcher et al. (2002) was echter gebaseerd op de resultaten van een post hoc discriminantanalyse en beperkte zich opnieuw tot het Engels. Post hoc technieken hebben de neiging om het percentage systematische variantie te overschatten. In plaats daarvan selecteerden wij variabelen gebaseerd op predictie. Gebaseerd op een predictiemodel ontwikkelden wij een diagnostisch protocol voor de classificatie van studenten hoger onderwijs met een vermoeden van dyslexie, dat inzetbaar is buiten het Angelsaksisch onderwijsmodel en bovendien generaliseerbaar naar toekomstige populaties. De resultaten van onze studie toonden aan dat het niet nodig is om een groot aantal tests af te nemen om dyslexie vast te stellen bij (jong)volwassenen. Drie testen waren voldoende, namelijk woorden lezen, woordspelling, en fonologisch bewustzijn. Dit bevestigt opnieuw dat studenten met dyslexie vooral problemen hebben met lezen en schrijven. Ons predictiemodel had minder variabelen dan het postdictiemodel van Hatcher et al. (2002), maar in tegenstelling tot dit postdictiemodel, kunnen de predictieve resultaten van ons onderzoek gegeneraliseerd worden naar nieuwe

Dutch summary

203

(vergelijkbare) steekproeven. Uitbreiding van het protocol had geen positieve invloed op de power van het predictiemodel. In het vierde hoofdstuk focusten wij ons op de spellingvaardigheden van studenten met dyslexie. Er werd een foutenanalyse uitgevoerd op een woorden zinnendictee waarbij we drie soorten fouten onderscheiden. Fonologische fouten (luisterfouten) zijn fouten die ontstaan door letterweglatingen, -toevoegingen, -omkeringen of een combinatie van vorige. Hierdoor kan iemand anders het woord niet meer correct lezen (vb. *vertappelen i.p.v. vertrappelen). Een tweede categorie betreft fouten tegen de spellingregels van het Nederlands. Het gaat hoofdzakelijk over morfosyntactische regels (vb. (hij) *houd i.p.v. (hij) houdt). Een laatste foutencategorie bestaat uit etymologische fouten (inprentfouten). Het gaat om fouten tegen woorden waarvoor geen specifieke regels bestaan en waarvan de spelling moet worden gememoriseerd. Dit soort fouten komt vaak voor bij leenwoorden (vb. *portefuille i.p.v. portefeuille). De resultaten van deze studie toonden aan dat studenten met dyslexie – zoals verwacht – veel meer fouten maakten, zowel in het woord- als in het zinnendictee. Studenten met dyslexie maakten meer fouten dan controles in alle drie de foutencategorieën, maar proportioneel maakten ze vooral meer fonologische fouten. Een zinnendictee voegde geen extra informatie toe aan een woorddictee in het correct classificeren van studenten met en zonder dyslexie.

204

In het vijfde hoofdstuk van dit proefschrift onderzochten wij de kwaliteit van een vrije schrijfopdracht bij studenten met dyslexie, namelijk het schrijven van een samenvatting. In een eerste stap analyseerden we de spellingfouten volgens dezelfde foutenanalyse als die van hoofdstuk 4. We vergeleken de spellingfouten die studenten maakten in het zinnendictee met de spellingfouten uit de samenvatting. De resultaten toonden medium tot grote effectgroottes voor de spellingfouten (d = .93 voor regelspellingen, d = .55 voor etymologische spellingen) en een medium effectgrootte voor fouten tegen interpunctie (d = .40). In een tweede stap lieten we beoordelaars die niet op de hoogte waren van de doelstellingen van het onderzoek, de kwaliteit van de teksten beoordelen met behulp van een vijfpuntenschaal. Eerst werden hiervoor alle schrijfstalen overgetypt en de spellingfouten verwijderd. We veranderden echter niks aan het hoofdlettergebruik, de interpunctie en de syntaxis van de zinnen. De teksten van studenten met dyslexie werden beoordeeld als van een lagere kwaliteit dan de teksten van studenten zonder dyslexie, vooral voor wat structuur (d = .61) en aangenaamheid (d = .56) betreft. Er was echter geen verschil in het aantal gebruikte woorden en in de lexicale diversiteit (het aantal verschillende woorden). In een derde stap werden de originele teksten aan de hand van een vijfpuntenschaal beoordeeld op de kwaliteit van het handschrift (zonder rekening te houden met de inhoud). Er werd geen verschil gevonden in het handschrift van studenten met en zonder dyslexie (d = .15). Deze resultaten suggereren dat het aanleren en inoefenen van een aantal basisprincipes van schrijfvaardigheid, zoals het correct gebruik van interpunctie en hoofdletters, de kwaliteit van teksten van studenten met dyslexie aanzienlijk kan verbeteren. In het zesde hoofdstuk van dit proefschrift bestudeerden we de metacognitieve vaardigheden van studenten met dyslexie. Metacognitie kan worden beschouwd als de kenDyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition

nis en het besef van cognitieve processen. We vergeleken de metacognitieve kennis, ervaring (gevoel van zekerheid) en vaardigheden zowel bij de groep van studenten met dyslexie als bij de controlegroep. De resultaten van een studiehouding- en studiemotivatievragenlijst werden besproken. Er bleek geen verschil tussen beide onderzoeksgroepen voor wat betreft motivatie, studiehouding en tijdsbeheer, maar wel voor hoofdideeën selecteren en teststrategieën in het nadeel van de studenten met dyslexie (metacognitieve kennis). Studenten met dyslexie verschilden niet in metacognitieve vaardigheden. Op een monitoringtaak gaven de studenten met dyslexie blijk van een efficiënte metacognitieve controle door trager te werken dan de controlestudenten om de accuraatheid te waarborgen (metacognitieve vaardigheden). Studenten met dyslexie werkten iets minder accuraat dan de controlestudenten, maar omwille van de kleine effectgrootte (d = .30) is dit verschil niet erg relevant voor de populatie. Met behulp van een signaaldetectietheorieanalyse toonden we bovendien aan dat studenten enkel verschilden in hun orthografische competentie (sensitiviteit) en niet in hun metacognitieve ervaring (response bias). Bovendien bleek het metacognitief profiel van beide onderzoeksgroepen een goede voorspeller te zijn voor het academisch succes, niet in het minst voor studenten met dyslexie. Metacognitieve maten (in het bijzonder tijdsbeheer), samen met een maat voor leesen spellingvaardigheid, hadden een grotere voorspellende waarde dan cognitieve maten als IQ en verwerkingssnelheid.

205

Dutch summary

Dyslexia in Higher Education:

Recommend Documents