Contar sílabas

Ficha automática · CF_CONTAR_SILABAS

Ficha automática (A · Precisión; clase de calidad A). Generada el 28/10/2026 con scripts/R/ficha_generica.R --tarea CF_CONTAR_SILABAS. Las cifras salen de los datos; el marco teórico es común a las tareas del mismo constructo. Falta la interpretación y la revisión del equipo.

En una frase. Mide conciencia silábica (segmentación) de 4 a 5 años (5.786 aplicaciones en 6 cohortes). Estabilidad entre momentos ρ = .33. AUC .64–.66 frente a la dificultad lectora persistente.

Descripción

Códigos	523
Batería	LEEDUCA
Formato	imágenes en pantalla
Ítems	20 (523) según la plataforma
Familia de ficha	A · Precisión
Puntuación	Aciertos
Consigna (plataforma)	El evaluador o evaluadora nombrará el dibujo que aparece en la pantalla y pedirá al niño o la niña que cuente el número de sílabas que tiene la palabra. Una vez obtenida la respuesta, el evaluador o evaluadora marcará el número correspondiente con el ratón.

Cómo está programada en la plataforma

La plataforma es la referencia: lo que reproduce la actividad es lo que se mide. Configuración leída de la propia actividad el 22/10/2026 (sin modificarla).

Código	Nombre en la plataforma	Presentación	Ítems de prueba	Ítems de práctica	Ejemplos de ítems	Límite de tiempo	Orden	Puntuación	Edad.trimestre (etiqueta 3)
523	Contar sílabas	Imagen + botones 1–5	20	0	caballo, tren	180 s en total	fijo	Aciertos	4, 4.1, 4.2, 5, 5.1, 6

Diferencias con el diccionario o las instrucciones:

• 523. 20 ítems de 1 a 4 sílabas, sin ejemplo, con límite de 180 s.

Edad.trimestre: lectura provisional de la etiqueta 3 de la actividad (3.ª cifra = edad, 4.ª = trimestre; 0 = anual), pendiente de confirmar con el ingeniero.

Así se ve en la plataforma (primer ítem o ejemplo; captura de 2026).

523 · Contar sílabas

Marco teórico

La conciencia fonológica es la capacidad de reflexionar sobre los sonidos del habla y manipularlos. Las tareas de la plataforma recorren un continuo de dificultad:

• por la unidad: sílaba o fonema;
• por la operación: contar, identificar, segmentar o suprimir;
• por la posición: inicial, final o cualquiera.

La versión «todas las posiciones» mezcla ítems y es la más exigente.

Qué dice la evidencia:

• El fonema y la manipulación son lo que más distingue a la dislexia. En 2.252 niños de seis lenguas europeas, la supresión de fonemas y el RAN fueron los predictores concurrentes más fuertes de la dislexia (Landerl et al. 2013). En ortografías consistentes, los niños con dislexia rinden por debajo incluso de lectores más pequeños de su mismo nivel en las tareas de manipular fonemas, pero no en las de sílabas (Parrila et al. 2020).
• En español, la conciencia fonológica se desarrolla por etapas, de la sílaba al fonema. La conciencia fonémica se apoya en el aprendizaje de la lectura y a la vez lo impulsa: la relación es recíproca (Denton et al. 2000). La conciencia fonológica predice sobre todo la lectura de sílabas complejas (Martínez y Goikoetxea 2020).
• Su valor predictivo es universal, pero cambia con la edad. La conciencia fonémica, las letras y el RAN predicen el crecimiento lector igual en español, checo e inglés (Caravolas et al. 2013). En cambio, su relación con la fluidez es más compleja y depende de la tarea y de la edad, mientras que el RAN predice la fluidez en todas las lenguas (Landerl et al. 2019). Es lo esperable según Catts, Haynes, y Joshi (2026): los precursores sirven para el pronóstico temprano y pierden peso cuando ya hay lectura que medir.

Las fichas piloto desarrollan este marco con más detalle: contar sílabas y denominación rápida.

Lo que muestran nuestros datos. El patrón coincide con la literatura:

• Lo que más predice. Las tareas de supresión en todas las posiciones son las que mejor predicen la baja fluidez de Woodcock-Muñoz (AUC mediano .72–.73, hasta .81).
• En un punto intermedio. Las demás tareas de supresión e identificación (.63–.68).
• Lo que menos predice. Segmentar fonemas y contar sílabas (.60–.62).
• Consistencia y estabilidad. La consistencia interna es buena (α = .82–.94), pero la estabilidad entre trimestres es baja (ρ = .27–.41). Muchas se aplicaron en solo una o dos sesiones y los niños cambian deprisa en estas edades. Para un diagnóstico individual conviene confirmar el resultado en dos momentos.

Muestra y descriptivos

Momento	Cohorte	Sesión	Curso escolar	N	Sin Preleo	Con Preleo	Colegios
4.1	2011	67	2015/16	928	0	928	34
4.1	2012	154	2016/17	387	387	0	17
4.1	2013	181	2017/18	575	567	8	24
4.1	2014	625	2018/19	446	49	397	20
4.1	2015	894	2019/20	495	0	495	22
5.1	2010	66	2015/16	956	261	693	36
5.1	2011	153	2016/17	904	0	899	34
5.1	2012	182	2017/18	319	315	0	16
5.1	2013	628	2018/19	776	513	263	33

Momento	N	Cohortes	Media	DT	Mediana	Asimetría	% suelo	% techo
4.1	1.003	2012, 2013, 2014	9,75	5,21	10	0,02	3,79	2,89
5.1	1.089	2010, 2012, 2013	13,61	5,04	14	-0,60	0,18	11,66

Rango de puntuaciones (grupo SIN, en aciertos). El rango habitual va del P1 al P99 (el 98 % de los niños). El mínimo–máximo es el observado tras la limpieza; el rango posible es 0–20 aciertos.

Momento	N	Rango habitual (P1–P99)	Mín.–máx.	Rango posible	Aviso
4.1	1.003	0–20	0–20	0–20
5.1	1.089	1–20	0–20	0–20

Fiabilidad

Estabilidad entre momentos en los mismos niños: ρ de .33–.40 (mediana .33, 3 pares de momentos). Consistencia interna en los análisis de 2021: α = .86.

Cohorte	Desde	Hasta	n	r	ρ
2011	4.1	5.1	804	0,33	0,33
2012	4.1	5.1	305	0,40	0,40
2013	4.1	5.1	401	0,35	0,33

Validez

Concurrente. Con otras tareas de su mismo dominio (Conciencia fonológica), r = .40–.46. Fuera de su dominio, la relación más alta es con: Morfosintaxis oral (4.1, r = .36); Morfosintaxis oral (5.1, r = .29).

Frente a la dificultad lectora y la comprensión. Frente a la dificultad persistente, AUC .64–.66. Frente a la baja comprensión uno o dos cursos después (criterio no circular), AUC .57–.65.

Validez: AUC con intervalo de confianza del 95 %.

Frente a un criterio externo, años después. Frente a la baja fluidez lectora de Woodcock-Muñoz en 2021/22 (capítulo), AUC .60–.61 (2 momentos; 472–767 niños).

Baremo provisional

Momento	N	Cohortes	P5	P10	P16	P25	P50	P75	P90
4.1	1.003	2012, 2013, 2014	1	3	4	6	10	14	17
5.1	1.089	2010, 2012, 2013	4	6	8	11	14	18	20

Baremo provisional (centros sin Preleo).

Variables que la afectan

Variable	Momento	n	Efecto	p
ISE del centro (ρ)	4.1	2.483	0,124	0,000
Sexo (d niña − niño; codificación en revisión)	4.1	2.653	0,140	0,000
Edad relativa (ρ con la edad en meses)	4.1	2.670	0,227	0,000
Colegio (CCI)	4.1	2.831	0,185
ISE del centro (ρ)	5.1	2.843	-0,020	0,295
Sexo (d niña − niño; codificación en revisión)	5.1	2.797	0,054	0,151
Edad relativa (ρ con la edad en meses)	5.1	2.790	0,131	0,000
Colegio (CCI)	5.1	2.955	0,136

Para publicaciones

Español. La tarea «Contar sílabas» de la plataforma LEEDUCA (código 523; batería LEEDUCA) evalúa la conciencia silábica (segmentación). Cada ítem se presenta con una imagen en la pantalla; el evaluador da la consigna oralmente y registra la respuesta del niño. Consta de 20 ítems. El tiempo máximo es de 120 segundos. Se aplica de forma individual, con ordenador, en el propio centro escolar. En las cohortes 2010, 2011, 2012, 2013, 2014 y 2015 se aplicó en 9 sesiones, de 4 a 5 años. La medida principal es el número de aciertos. En nuestros datos (análisis de 2021), la consistencia interna fue α = .86 (N = 2.202, 20 ítems). La estabilidad entre aplicaciones sucesivas (separadas por una mediana de 12 meses) fue ρ = .34 (mediana de 3 pares de sesiones; rango .32–.40). La estabilidad entre momentos fue ρ = .33–.40. Frente a la baja comprensión posterior, AUC = .57–.65.

English. The LEEDUCA platform task “Syllable counting” (code 523; LEEDUCA battery) assesses syllable awareness (segmentation). Each item is presented with a picture on the screen; the examiner gives the instruction orally and records the child’s response. It comprises 20 items. The time limit is 120 seconds. It is administered individually on a computer at school. In the 2010, 2011, 2012, 2013, 2014 and 2015 cohorts it was administered in 9 sessions, from 4 to 5 years of age. The main outcome is the number of correct responses. In our data (2021 analyses), internal consistency was α = .86 (N = 2,202, 20 items). Stability across successive administrations (median interval of 12 months) was ρ = .34 (median of 3 session pairs; range .32–.40). Stability across time points was ρ = .33–.40. Against later poor reading comprehension, AUC = .57–.65.

Pendientes e incidencias

• Escribir el marco teórico y la interpretación; revisar con el equipo.

Tablas completas datos/agregados/AUTO_CF_CONTAR_SILABAS/

0 Ficha datos/agregados/AUTO_CF_CONTAR_SILABAS/0_Ficha.csv

tarea_canonica	tarea	familia	puntuacion	codigos	clase	items	circular_con_etiqueta
CF_CONTAR_SILABAS	Contar sílabas	A	Aciertos	523	A	20	FALSE

0 Limpieza datos/agregados/AUTO_CF_CONTAR_SILABAS/0_Limpieza.csv

cohorte	mom	n	motivo
2010	5.1	4	sin aciertos válidos
2011	4.1	4	sin aciertos válidos
2011	5.1	1	sin aciertos válidos
2012	4.1	2	sin aciertos válidos
2012	5.1	1	sin aciertos válidos

1 Muestra datos/agregados/AUTO_CF_CONTAR_SILABAS/1_Muestra.csv

mom	cohorte	sesion	curso_escolar	plataforma	N	SIN	CON	colegios	pct_con_ISE
4.1	2011	67	2015/16	antigua	928	0	928	34	100
4.1	2012	154	2016/17	antigua	387	387	0	17	71
4.1	2013	181	2017/18	antigua	575	567	8	24	100
4.1	2014	625	2018/19	nueva	446	49	397	20	82
4.1	2015	894	2019/20	nueva	495	0	495	22	69
5.1	2010	66	2015/16	antigua	956	261	693	36	100
5.1	2011	153	2016/17	antigua	904	0	899	34	100
5.1	2012	182	2017/18	antigua	319	315	0	16	85
5.1	2013	628	2018/19	nueva	776	513	263	33	92

2 Descriptivos SIN datos/agregados/AUTO_CF_CONTAR_SILABAS/2_Descriptivos_SIN.csv

mom	N	cohortes	M	DT	Md	asimetria	minimo	P1	P99	maximo	pct_suelo	pct_techo
4.1	1.003	2012, 2013, 2014	9,75	5,21	10	0,02	0	0	20	20	3,79	2,89
5.1	1.089	2010, 2012, 2013	13,61	5,04	14	-0,60	0	1	20	20	0,18	11,66

2b Descriptivos por cohorte datos/agregados/AUTO_CF_CONTAR_SILABAS/2b_Descriptivos_por_cohorte.csv

mom	cohorte	plataforma	N	cohortes	M	DT	Md	asimetria	minimo	P1	P99	maximo	pct_suelo	pct_techo
4.1	2011	antigua	928	2011	9,71	5,17	10	0,11	0	0	20	20	2,16	2,05
4.1	2012	antigua	387	2012	9,49	5,22	10	0,13	0	0	20	20	3,62	2,33
4.1	2013	antigua	575	2013	9,50	5,11	9	0,04	0	0	20	20	4,17	2,78
4.1	2014	nueva	446	2014	10,67	5,32	11	-0,09	0	0	20	20	1,57	4,04
4.1	2015	nueva	495	2015	9,76	5,65	10	0,17	0	0	20	20	2,02	4,65
5.1	2010	antigua	956	2010	14,47	4,87	15	-0,76	0	2	20	20	0,10	17,78
5.1	2011	antigua	904	2011	13,26	5,06	14	-0,48	0	1	20	20	0,55	11,39
5.1	2012	antigua	319	2012	13,41	5,30	15	-0,61	0	1	20	20	0,31	9,72
5.1	2013	nueva	776	2013	13,59	4,97	14	-0,55	0	2	20	20	0,52	12,89

3 Fiabilidad estabilidad datos/agregados/AUTO_CF_CONTAR_SILABAS/3_Fiabilidad_estabilidad.csv

cohorte	desde	hasta	n	r	rho
2011	4.1	5.1	804	0,33	0,33
2012	4.1	5.1	305	0,40	0,40
2013	4.1	5.1	401	0,35	0,33

4a Validez concurrente datos/agregados/AUTO_CF_CONTAR_SILABAS/4a_Validez_concurrente.csv

mom	dominio	n	r	rho
4.1	Conciencia fonológica	2.819	0,40	0,39
4.1	Morfosintaxis oral	1.449	0,36	0,35
4.1	Memoria verbal	2.815	0,28	0,28
4.1	Vocabulario y comprensión oral	1.454	0,25	0,26
4.1	Denominación rápida (RAN)	2.789	0,08	0,13
5.1	Conciencia fonológica	2.953	0,46	0,44
5.1	Morfosintaxis oral	1.221	0,29	0,26
5.1	Conocimiento de letras	775	0,29	0,30
5.1	Lectura de palabras y texto	773	0,23	0,30
5.1	Memoria verbal	2.175	0,23	0,22
5.1	Denominación rápida (RAN)	2.947	0,16	0,16
5.1	Vocabulario y comprensión oral	1.223	0,11	0,10

4b Validez frente etiqueta datos/agregados/AUTO_CF_CONTAR_SILABAS/4b_Validez_frente_etiqueta.csv

mom	n	casos	AUC	IC_inf	IC_sup	sens_p25	esp_p25	lectura
4.1	940	152	0,66	0,61	0,71	0,41	0,79	Predictiva o concurrente (la etiqueta no usa esta tarea)
5.1	1.800	267	0,64	0,61	0,68	0,40	0,80	Predictiva o concurrente (la etiqueta no usa esta tarea)

4c Baja comprension posterior datos/agregados/AUTO_CF_CONTAR_SILABAS/4c_Baja_comprension_posterior.csv

desde	criterio	n	casos	AUC	IC_inf	IC_sup
4.1	Baja comprensión (≤ p25) a los 6 años	679	171	0,65	0,60	0,70
5.1	Baja comprensión (≤ p25) a los 6 años	1.522	391	0,57	0,54	0,61
5.1	Baja comprensión (≤ p25) a los 7 años	1.370	359	0,60	0,57	0,63

5 Baremo SIN datos/agregados/AUTO_CF_CONTAR_SILABAS/5_Baremo_SIN.csv

mom	referencia	N	cohortes	P5	P10	P16	P25	P50	P75	P90	P95
4.1	SIN Preleo	1.003	2012, 2013, 2014	1	3	4	6	10	14	17	18
5.1	SIN Preleo	1.089	2010, 2012, 2013	4	6	8	11	14	18	20	20

6 Efectos variables datos/agregados/AUTO_CF_CONTAR_SILABAS/6_Efectos_variables.csv

variable	mom	n	efecto	p
ISE del centro (ρ)	4.1	2.483	0,12	0,00
Sexo (d niña − niño; codificación en revisión)	4.1	2.653	0,14	0,00
Edad relativa (ρ con la edad en meses)	4.1	2.670	0,23	0,00
Colegio (CCI)	4.1	2.831	0,18
ISE del centro (ρ)	5.1	2.843	-0,02	0,29
Sexo (d niña − niño; codificación en revisión)	5.1	2.797	0,05	0,15
Edad relativa (ρ con la edad en meses)	5.1	2.790	0,13	0,00
Colegio (CCI)	5.1	2.955	0,14

Caravolas, Markéta, Arne Lervåg, Sylvia Defior, Gabriela Seidlová Málková, y Charles Hulme. 2013. «Different patterns, but equivalent predictors, of growth in reading in consistent and inconsistent orthographies». Psychological Science 24 (8): 1398-1407. https://doi.org/10.1177/0956797612473122.

Catts, Hugh W., Charles W. Haynes, y R. Malatesha Joshi. 2026. «Defining dyslexia: 2025 revision». Annals of Dyslexia. https://doi.org/10.1007/s11881-026-00363-4.

Denton, Carolyn A., Jan E. Hasbrouck, Laurie R. Weaver, y Cynthia A. Riccio. 2000. «What do we know about phonological awareness in Spanish?» Reading Psychology 21 (4): 335-52. https://doi.org/10.1080/027027100750061958.

Landerl, Karin, H. Harald Freudenthaler, Moritz Heene, Peter F. de Jong, Alain Desrochers, George Manolitsis, Rauno Parrila, y George K. Georgiou. 2019. «Phonological awareness and rapid automatized naming as longitudinal predictors of reading in five alphabetic orthographies with varying degrees of consistency». Scientific Studies of Reading 23 (3): 220-34. https://doi.org/10.1080/10888438.2018.1510936.

Landerl, Karin, Franck Ramus, Kristina Moll, et al. 2013. «Predictors of developmental dyslexia in European orthographies with varying complexity». Journal of Child Psychology and Psychiatry 54 (6): 686-94. https://doi.org/10.1111/jcpp.12029.

Martínez, Naroa, y Edurne Goikoetxea. 2020. «Los predictores de la lectura y escritura de palabras varían en función de la estructura silábica en español». Psicología Educativa 26.

Parrila, Rauno, Dean Dudley, Shuang Song, y George K. Georgiou. 2020. «A meta-analysis of reading-level match dyslexia studies in consistent alphabetic orthographies». Annals of Dyslexia 70 (1): 1-26. https://doi.org/10.1007/s11881-019-00187-5.