El alumno superdotado y sus problemas de aprendizaje validación del OEQ-II como prueba de diagnóstico
- Pardo de Santayana Sanz, Raquel
- María Victoria Gordillo Álvarez-Valdés Directeur/trice
Université de défendre: Universidad Complutense de Madrid
Fecha de defensa: 29 novembre 2002
- Narciso García Nieto President
- Laura Oliveros Martín-Varés Secrétaire
- María Rosario Bermejo García Rapporteur
- Luz Pérez Sánchez Rapporteur
- Antoni Castelló Tarrida Rapporteur
Type: Thèses
Résumé
En la primera parte se presenta un recorrido teórico en donde se hace referencia a los ámbitos de definición, identificación y comprensión del fenómeno de la superdotación intelectual. Por otra parte, se analizan aquellos factores tanto externos como internos que pueden estar afectando negativamente al rendimiento académico del alumno superdotado. Por último, se expone una somera revisión de los presupuestos básicos de la Teoría de la Desintegración Positiva de Kazimier Dabrowski. En la segunda parte, dedicada al estudio empírico, se realiza el abordaje de la investigación desarrollada con una muestra de 102 superdotados y 102 no superdotados de diferentes provincias del ámbito nacional. El estudio se centra en dilucidar la capacidad discriminante de las sobre-excitabilidades entre superdotados y no superdotados (las cuales constituyen uno de los postulados básicos de la teoría dabrowskiana) medidas con el instrumento denominado OEQ-11, valorando así su posible capacidad diagnóstica en fase de "screening". Para ello, además del OEQ-11 se emplean un cuestionario para padres y el EPQ-J (cuestionario de personalidad de Eysenck & Eysenck, 2000). Finalmente, se propone un modelo de diagnóstico de la superdotación para la identificación en "screening" sencilla y, por tanto, aplicable por todos los profesionales del mundo educativo. Este modelo se basa en la información aportada por las sobreexcitabilidades y se completa con las variables de personalidad (EPQ-J) y las sociodemográficas (cuestionario para padres). En la prospectiva se señala la necesidad de depurar el modelo obviando algunas de estas variables para la mejora del mismo, logrando su independencia respecto de factores asociados.