Dyslexia in Higher Education - Center for Reading Research

Transcription

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
Erfelijkheid14
Doelstellingen van dit onderzoeksproject
15
Huidig onderzoeksproject
19
Opbouw van het proefschrift
27
Referenties32
Chapter 2: Cognitive profile of students who enter higher education with an
indication of dyslexia
• Introduction43
»» 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
• Method50
»» Participants
50
»» Cognitive measures and tests administered
52
-- Literacy55
-- Processing skills
57
-- Phonological Skills
57
-- General Intelligence
57
-- Memory
58
-- Auditory perception
59
»» Procedure
59
• Results60
• Discussion65
• References69
Contents
iii
iv
Dyslexia in Higher Education: Research in Assessment, Writing Skills, and Metacognition
Chapter 3: Identifying Students with Dyslexia in Higher Education
• Introduction77
• Method80
»» Participants
80
»» Tests
82
»» Procedure
84
• Results85
»» Differences in test scores between students with dyslexia and controls85
»» 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
• Discussion91
• References95
Chapter 4: Spelling in Dutch adolescents with dyslexia: Errors and modes of
assessment
• Introduction103
• Method107
»» Participants107
»» Instruments108
»» Procedure110
• Results111
• Discussion116
• References119
v
Chapter 5: Beyond spelling: The writing skills of students with dyslexia in
higher education
• Introduction127
• Method131
»» Participants
131
»» Instruments
132
»» Procedure
132
• Results134
• Discussion139
• References141
Contents
vi
Chapter 6: Academic metacognition in high functioning students with dyslexia
• Introduction147
• Method149
»» Participants
149
»» Instruments
149
»» Procedure
152
»» Signal detection theory
153
• Results154
»» Preliminary comparisons of intelligence, reading, and spelling
154
»» Metacognition
155
-- Metacognitive knowledge. 155
-- Metacognitive experiences. 156
-- Metacognitive skills. 159
»» Metacognition and academic outcome
161
• Discussion163
• References166
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
• Vervolgonderzoek192
• Referenties194
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.
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
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
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,
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)
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 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.
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
(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.
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)
Percentage fouten
Tekstlezen
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)
Percentage fouten
Woordspelling
Woordspelling
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
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
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
Probleemoplossend vermogen
Symbolen leren
Logisch redeneren
Geheime codes
Geheugen
Korte termijngeheugen
KTG fonemen
KTG vormen
Sorteertaak cijfers en letters
Verbaal geheugen
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
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
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
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
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.
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
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,
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
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
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
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
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
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
Phonological skills
62
(GL&SCHR)
Spoonersims
Reversals
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
**
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
(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
Students without
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)
Phonological skills
.9
1.3
1.4 (GL&SCHR time)
Rapid naming
1.0
1.2
1.0 (GL&SCHR, without
objects)
Arithmetic
.7
.6
1.0 (TTR)
Verbal memory
.2
1.1
.3 (GL&SCHR, STM
words)
.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.
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
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
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.
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.
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
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
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
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
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
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
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.
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.
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
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.
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
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
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.
•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.
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. (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
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
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
•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
performance in college students. In A. Ef klides, & P. Misailidi (Eds.), Trends and Prospects
in Metacognition Research. (pp. 367-394). New York, NY: Springer.
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.
Assessment.
•Wolf, M., & Bowers, P. G. (1999). The double-deficit hypothesis for the developmental
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.
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
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
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
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
dyslexiadyslexia
100100
Male/Female
46/5446/54
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
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]
(KAIT)
Total IQ
Crystallized IQ
Fluid IQ
Visual memory (KAIT)
Phonological skills
(GL&SCHR)
Correct spoonerisms
(max.20)
Time (in sec)
Word reading (EMT)
Nonword reading
(Klepel)
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
Students
without dyslexia
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
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.
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
•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.
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.
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.
•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
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.
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
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.
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.
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
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.
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
•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
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
•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
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
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
Pseudoword reading (Klepel)
Number of errors
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
(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
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.
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
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
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.
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. (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
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
**
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
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
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 <ise> op
het einde van een woord wanneer het deel uitmaakt van het stammorfeem (vb. advise, exercise), en <ize> als suffix met de betekenis van ‘maken’ (vb. magnetize, dramatize). De [i:] wordt
in het Engels op veel verschillende manieren geschreven. Zo schrijf <ie> in chief en brief
maar <ei> na een <c> 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 <ou> of <au>, <ij> 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
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
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.
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
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.
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
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.
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.
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
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.
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.
•Wolf, M., & Bowers, P. G. (1999). The double-deficit hypothesis for the developmental
•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 - Center for Reading Research

Transcription

Similar documents

ozobot inleiding

programme 2009

monthly newsletter - International School Eindhoven

Cursor 21

`Lezen stopt nooit`. - Beter Onderwijs Nederland

Current Affairs - Christiaan Huygens

Language use and coalitional place frames

Open en online onderwijs

de stralende lezer

BIJLAGE Preventie van intergenerationeel geweld Nederland en EU