MOTIVACIÓN, ENFOQUES DE APRENDIZAJE Y RENDIMIENTO ACADÉMICO: IMPACTO DE METAS ACADÉMICAS Y ATRIBUCIONES CAUSALES EN ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS DE EDUCACIÓN DE LA REPÚBLICA DOMINICANA

Motivation, Approaches to Learning and Academic Achievement: Impact of Academic Goals and Causal Attributions on University Students of Education in the Dominican Republic

Barca-Lozano, Alfonso; Moreta, Yssa; Montes-Oca-Báez, Ginia

Alfonso Barca-Lozano

barca@udc.es

Universidade da Coruña España

Yssa Moreta

yssamoreta@inafocam.edu.do

Instituto Nacional de Formación y Capacitación del Magisterio República Dominicana

Ginia Montes-Oca-Báez

giniamontes@inafocam.edu.do

Instituto Nacional de Formación y Capacitación del Magisterio República Dominicana

Revista Caribeña de Investigación Educativa

Instituto Superior de Formación Docente Salomé Ureña, República Dominicana

ISSN: 2636-2139

ISSN-e: 2636-2147

Periodicidad: Semestral

vol. 3, núm. 1, 2019

recie@isfodosu.edu.do

Recepción: 10 Octubre 2018

Aprobación: 22 Mayo 2019

URL: http://portal.amelica.org/ameli/journal/530/53031815303181002/

DOI: https://doi.org/10.32541/recie.2019.v3i1.pp19-48

Modelo de publicación sin fines de lucro para conservar la naturaleza académica y abierta de la comunicación científica

ePub generado a partir de XML JATS4R

Resumen: En este trabajo se analiza la influencia de variables motivacionales en los Enfoques de Aprendizaje y el Rendimiento Académico del alumnado universitario de Educación. Con una muestra de 1,558 estudiantes (74.5% mujeres y 24.5% varones), con edad media de 21.7 años y pertenecientes a 22 centros universitarios de República Dominicana, se pretende conocer cómo los Procesos Atribucionales, las Metas Académicas y la Autoeficacia mantienen una incidencia y capacidad predictiva importante sobre los Enfoques de Aprendizaje y el Rendimiento Académico del alumnado de la muestra. Los resultados sugieren la existencia de correlaciones positivas y significativas de los principales factores motivacionales con los enfoques de aprendizaje al significado/comprensión, con los enfoques de orientación superficial y el rendimiento académico. Además, se ha comprobado que la atribución al esfuerzo y capacidad, las metas de aprendizaje y organización del estudio, las estrategias de aprendizaje y organización del trabajo académico, así como la autoeficacia, poseen una alta capacidad predictiva sobre ambos enfoques de aprendizaje y una baja incidencia sobre el rendimiento. Variables como Metas de valoración social, Metas de rendimiento y Metas de evitación de fracaso, así como atribuciones a las materias y a la suerte tienen una influencia media sobre los Enfoques superficiales de aprendizaje. Finalmente, estos resultados son relevantes y, en consecuencia, se presentan conclusiones para la mejora de los procesos de enseñanza/aprendizaje dirigidas al profesorado y alumnado de Educación de los centros universitarios de República Dominicana.

Palabras clave: aprendizaje, autoeficacia, rendimiento escolar, rendimiento académico, rendimiento estudiantil.

Abstract: This work analyzes the influence of motivational variables in the learning approaches and the academic achievement of university students of Education. With a sample of 1558 students (74.5% women and 24.5% males), with an average age of 21.7 years and belonging to 22 university centers in the Dominican Republic, the aim is to know how attributional processes, academic goals, and self-efficacy maintain an important incidence and predictive capacity on the Learning Approaches and the Academic Performance of the students of the simple. Findings suggest the existence of positive and significant correlations of the main motivational factors with the learning approaches to meaning/understanding, with the approaches of surface orientation and academic achievement. In addition, it has been proven that the attribution to effort and capacity, learning goals and organization of the study, learning strategies, and organization of academic work, as well as self-efficacy, have a high predictive capacity on both learning approaches and a low incidence on the achievement. Variables such as social evaluation goals, achievement targets and failure avoidance goals, as well as attributes to matters and fate, have a medium influence on the surface learning approaches. Finally, these results are relevant and, consequently, conclusions are presented for the improvement of the teaching/learning processes directed to the teaching staff and students of Education of the university centers of the Dominican Republic.

Keywords: learning, self efficacy, academic achievement, student achievement, academic performance.

1. Introducción

Desde mediados del siglo pasado, hace aproximadamente unos 70 años, varios autores como MacDougall, Atkinson, McClelland y, ya algo más tarde, Weiner, han desarrollado diferentes trabajos de investigación en los que han comprobado que los efectos de variables motivacionales sobre el aprendizaje y el rendimiento académico en alumnos de Educación Secundaria y de Educación Superior llegan a ser relevantes, destacando como elementos imprescindibles en la mejora de los procesos de enseñanza/aprendizaje, porque los resultados obtenidos y las conclusiones extraídas a raíz de la interacción motivacional demostraban que servían, entre otras funciones, para buscar nuevas vías de implicación y mejora del alumnado en sus procesos de aprendizaje y en su rendimiento académico. A partir de ahí, en la actualidad términos y constructos como motivación académica, enfoques de aprendizaje, motivo de logro, metas académicas, atribuciones causales, motivación extrínseca/intrínseca, etc., se utilizan diariamente en los centros de enseñanza de todos los niveles educativos.

Los enfoques de aprendizaje, tanto los superficiales como los orientados al significado o comprensión, son los ejes en torno a los cuales se afronta gran parte del trabajo académico y escolar desarrollado diariamente por los alumnos de los diferentes niveles educativos de Secundaria y Educación Superior para la ejecución de sus tareas de estudio y aprendizaje, de tal manera que la forma de abordar y afrontar directamente el trabajo académico del alumnado se representa y se puede medir a través de los enfoques de aprendizaje. Es decir, cuando un alumno aborda una tarea de estudio lo hace principalmente de dos formas de modo simultáneo: con un motivo que subyace a la acción del estudio o trabajo académico que desarrolla y, al mismo tiempo, lo hace con una estrategia determinada que acompaña al motivo.

Siempre habrá un motivo y una estrategia detrás de toda acción que empieza y termina en una conducta de estudio. Ese motivo y esa estrategia configuran e integran el enfoque de aprendizaje. Normalmente, la conducta de estudio, que es fruto del motivo y la estrategia que se desarrollan simultáneamente por el alumno, finaliza en una evaluación del aprendizaje que da lugar a una calificación y que, en general, se denomina rendimiento académico. Por eso en este trabajo es importante tratar de conocer la identificación de aquellas variables motivacionales que tienen una clara influencia en los enfoques de aprendizaje y, a su vez, en el rendimiento del alumnado universitario de Educación.

En consecuencia, se busca el análisis de varios factores relacionados con la motivación y los enfoques de aprendizaje y el rendimiento académico, y en concreto:

• proceder a la identificación y valoración de variables motivacionales relevantes que dirigen la conducta de estudio y realizar un análisis correlacional de interacción de variables como las Atribuciones causales, las Metas académicas y Autoeficacia y su correlación con los Enfoques de aprendizaje al significado (EORSG) y superficiales (EORSP), así como con el Rendimiento académico (RENDBACH);

• por otra parte, se busca conocer cuál es el potencial y la capacidad predictiva de cada una y del conjunto de las variables motivacionales, como las Atribuciones causales, las Metas académicas y Autoeficacia con influencia en los enfoques de aprendizaje (EORSG, EORSP) y en el Rendimiento académico (RENDBACH) en estudiantes universitarios dominicanos de Educación;

• finalmente, en función de los resultados obtenidos y de los dos objetivos anteriores, se trata de hacer algunas propuestas, sugerencias y recomendaciones para una mayor eficacia, tanto del aprendizaje del alumnado, como de enseñanza por parte del profesorado universitario dominicano de Educación.

2. Revisión de la literatura

2.1. Los enfoques de aprendizaje

El concepto de Enfoque de aprendizaje puede ser analizado a dos niveles: puede describir la combinación entre la intención y proceso del estudiante cuando emprende una tarea de aprendizaje en un momento dado, aunque también puede referirse a la forma en que el alumnado aborda y se enfrenta habitualmente la mayoría de sus tareas académicas de aprendizaje. Los estudios sobre las orientaciones y enfoques de tareas de estudio han coincidido en aportar una evidencia, aparentemente contradictoria, de que, por una parte, dichos enfoques son variables, tanto en función del contenido de la tarea de aprendizaje como del contexto en que se produce, pero además los alumnos suelen también mostrar una cierta consistencia en sus enfoques de aprendizaje (Porto, 1994).

Uno de los autores más importantes en el estudio de los enfoques de aprendizaje ha sido J. Biggs (1987a, 1987b). Sus estudios del análisis y evaluación de los procesos y enfoques de aprendizaje se remontan a los primeros trabajos realizados al principio de los años sesenta, tras confirmar la consistencia observada en la correlación existente entre las puntuaciones en factores de personalidad y el rendimiento académico de los alumnos, aunque la publicación de dichos trabajos se produce a finales de la década de los años 80 del siglo pasado. A partir de aquí, ha logrado confirmar la hipótesis de que la variabilidad en factores tales como el estilo cognitivo, el estilo personal y los valores, podrían generar formas diferentes de abordar la tarea de aprendizaje en los alumnos, tanto de Educación Secundaria como de Educación Superior.

Desde esta perspectiva, el enfoque de aprendizaje de Biggs difiere notablemente de los estilos de aprendizaje, tal como los formulan otros autores que asumen también los presupuestos de la teoría del procesamiento de información y de las estrategias de aprendizaje como elementos característicos del estilo de aprendizaje. Para autores como Schmeck, Geisler-Brenstein y Cercy (1991) el estilo es una estructura, no es un proceso. Según Riding y Cheema (1991), los estilos de aprendizaje no están influidos por el contexto, más bien son estáticos. La idea de la coherencia entre motivo y estrategia aproxima los estudios sobre enfoques del aprendizaje, como es el caso de Biggs, con las teorías recientes sobre el uso de las estrategias metacognitivas y con la descripción que hacen de enfoque superficial y profundo Marton y Säljö (1976).

Este aspecto de compromiso con el aprendizaje está detrás del concepto de enfoque que propone Biggs. Según Porto, Barca, Santorum y García Fernández (2009), las percepciones, creencias y expectativas que los estudiantes desarrollan sobre los objetivos y las tareas de aprendizaje son el fundamento de su motivación para adoptar compromisos diferentes con el aprendizaje y que no sólo llegan a definir su estilo de aprender, sino que también condicionan dichas estrategias que luego practican para estudiar y para el desarrollo de sus tareas académicas, siendo, en definitiva, esta actividad la principal causante del rendimiento que obtienen.

Por otra parte, se destaca que existen tres enfoques de aprendizaje predominantes y que se han elaborado a partir de las Escalas Cepea y Cepa (Barca, 1999a, 1999b), pruebas de evaluación adaptadas de las escalas originales de J. Biggs (1987a, 1987b). A partir de aquí se conoce que ejercen influencia e inciden en diferentes tipos de resultados de aprendizaje y de rendimiento académico. Así, ya se sabe que cuando en el proceso de estudio se adopta un Enfoque superficial, este hecho implica la retención/memorización mecánica de detalles y hechos/datos sin apenas tener en cuenta las relaciones estructurales inherentes a los datos que están siendo aprendidos, con resultados de insatisfacción, como de aburrimiento o un cierto rechazo por el trabajo y esfuerzo que ello supone. Cuando se adopta este tipo de enfoque, denominado EORSP o de orientación superficial, normalmente la incidencia en el rendimiento académico es baja o deficiente. Cuando se da la adopción por parte del alumnado de un Enfoque profundo de orientación al significado, denominado EORSG, entonces se dirige la conducta de estudio del alumno a una comprensión de las tareas o contenidos y hacia la sensación de sentimientos positivos con respecto a dicha actividad de aprendizaje, siendo su incidencia en el rendimiento media y alta (Porto, 1994; Porto et al., 2009).

2.2. Las atribuciones causales multidimensionales

De acuerdo con la definición de Weiner (1986), las atribuciones causales son los elementos primarios de la conducta que implican la motivación de logro, lo que hace que se generen expectativas nuevas y de aquí provienen las consecuencias positivas o negativas que llegan a implicar a los procesos cognitivos y la emocionalidad. Considera también que la atribución del éxito o del fracaso en situaciones educativas a ciertas causas como la experiencia pasada o condicionantes personales, familiares y académicos puede tener consecuencias para las expectativas del estudiante con respecto a su éxito o fracaso posterior.

Por eso las atribuciones causales que realiza un alumno van a tener importantes consecuencias tanto en las expectativas de éxito o de fracaso como en el autoconcepto, en la emocionalidad o en el rendimiento académico, punto en el que coinciden autores como González-Pienda et al. (2000) cuando consideran que las atribuciones hay que entenderlas como la inferencia de una causa, asumiendo que el nivel de motivación de una persona, en este caso hacia la conducta de estudio, está influida por los resultados inesperados obtenidos en el desempeño de esta actividad en situaciones anteriores y por las causas a las que el sujeto atribuye la aparición de esos resultados. Ahora se sabe también que, en función de cuáles sean las causas que generan una conducta de estudio y el control que se pueda ejercer sobre las mismas, así se afrontará la actividad académica en el futuro con una expectativa de éxito mayor o menor, y por lo tanto, su motivación de rendimiento será distinta y diferenciada (Ramudo, Barca, Brenlla & Barca, 2017).

En resumen, en las conductas de estudio se trata de descubrir espontáneamente cuáles son las causas que explican o subyacen en todo lo que ocurre a los alumnos cuando abordan las tareas de aprendizaje. En consecuencia, Weiner (1986, 1992) expone cuatro tipos de causas o factores determinantes del rendimiento del alumno: la habilidad/capacidad, el esfuerzo, la suerte o el azar y la dificultad de las tareas. En definitiva, se señalan como causas principales del logro o rendimiento la capacidad, el esfuerzo, la tarea y a la suerte, siendo las de mayor frecuencia de atribuciones a la capacidad y el esfuerzo (ver tabla 1). No obstante, investigaciones posteriores están ampliando estas causas a otras, como el profesor, el clima de clase, el interés del alumno, etc., ya que se observa que las atribuciones causales son de mayor complejidad y amplitud de lo que en un principio se consideraba (Fernández de Mejía, Arnáiz, Mejía & Barca, 2015; Rodríguez, Piñeiro, Regueiro, Gayo & Valle, 2014; Weiner, 2004).

Tabla 1

Dimensiones, causas, origen y tipos de atribuciones causales multidimensionales

En la actualidad se sabe que una causa, en cuanto origen de conducta, ya sea externa o interna, estable o inestable y controlable o incontrolable, tiene efectos diferenciados sobre aspectos motivacionales como en los enfoques de aprendizaje, las metas académicas, la autoeficacia o el rendimiento académico. Se ha comprobado, de acuerdo con investigaciones recientes, que el alumnado con rendimiento académico bajo presenta unos patrones atribucionales básicamente externos (atribución al contexto, a la suerte, a la dificultad de las tareas, al profesor...), mientras que el alumnado con rendimiento medio y alto suele presentar estilos atribucionales de carácter interno con atribución al esfuerzo y a la capacidad (Barca, Morán & Muñoz-Cadavid, 2006; Fernández de Mejía et al., 2015; Ramudo et al., 2017; Valle, González-Cabanach, Gómez, Rodríguez & Piñeiro, 1998).

2.3. Metas académicas: del enfoque bidimensional y tridimensional a múltiples metas

Diferentes autores que investigan en este campo motivacional proponen varias tipologías de metas académicas, inicialmente desde un enfoque bidimensional en el que se aportan dos tipos diferenciales: las metas de aprendizaje o de dominio y las metas de rendimiento o de resultado/logro, y aquí están autores como Dweck y Leggett (1988) y Nichols (1984). Sin embargo, otros autores, como Elliot y Harackiewicz (1996), Pintrich y Schunk (2006), distinguen entre metas de aprendizaje que estarían relacionadas con una forma de procesamiento profundo, y metas de rendimiento en las que, a su vez, se diferenciarían las de aproximación al buen rendimiento, obteniendo buenos resultados, y las de evitación de fracaso y que estarían relacionadas con el procesamiento superficial (Elliot, McGregor & Gablel, 1999).

El hecho de tener unas metas y otras hace que los estudiantes afronten sus tareas de estudio de una manera determinada según sus preferencias y/o su determinación sobre los resultados. Ramudo (2015) y Ramudo et al. (2017) refieren que por eso es posible que se incremente o disminuya la posibilidad de adquirir un adecuado nivel de conocimientos y competencias sobre una materia y de obtener mejores o peores resultados académicos. En consecuencia, debido a que cada meta tiene sus propias características, esto es lo que hace que resulte adaptativa en unos contextos determinados y no lo sea tanto en otros. Se ha descubierto además que los estudiantes no emplean una tipología única de metas, sino que optan por varias para implicarse en sus procesos de aprendizaje (Barca et al., 2006; Rodríguez et al., 2003). Por eso se sabe que en aquellas situaciones de estudio y aprendizaje en las que la actividad resulta poco interesante, siempre pueden ser útiles razones ajenas al propio interés por la tarea con el fin de motivar su actuación para lograr el dominio de contenidos de aprendizaje. Así, en estas situaciones, de acuerdo con el trabajo de Valle et al. (2007), es posible optar por distintas metas como, por ejemplo, lograr la aprobación de otros, conseguir premios y recompensas externas, valorarse ante el grupo de clase, demostrar que se utilizan adecuadamente las estrategias de adquisición y comprensión, tratar de obtener buenas notas, etc., de manera que pueden convertirse en un incentivo potencial para promover y mantener el compromiso e implicación académica (Alonso, 2005; Rodríguez et al., 2003).

Finalmente, cabe señalar que el hecho de que los estudiantes opten por combinaciones de metas en situaciones de aprendizaje significa una buena señal de permeabilidad y de flexibilidad que posibilita las metas académicas en función de los diferentes contextos, materias, intereses y objetivos perseguidos por los estudiantes. Con estas ideas, Pintrich (2003) coincidía plenamente, y por ello escribía que la futura investigación sobre metas de logro necesitará ir más allá de la diferenciación simplista entre metas de aprendizaje (buenas) y metas de rendimiento (malas) y considerar las múltiples metas, los múltiples resultados y los múltiples caminos para aprender y rendir en múltiples contextos (p.676).

3. Método

3.1. Participantes

En la investigación, se ha dispuesto de una muestra en tamaño y género con un número de sujetos importante, un tamaño con un total de 1,558 sujetos, de los cuales un 25.54% (n = 398) son varones y un 74.45% (n = 1,160) son mujeres (ver tabla 2). Por consiguiente, se cuenta con un tamaño algo mayor a las tres cuartas partes integrada por mujeres y una cuarta parte, aproximadamente, formada por alumnos varones. La distribución por sexos, edades y procedencia de centros universitarios se detalla a continuación (ver tablas 2 y 3).

Tabla 2

Distribución de la muestra de la investigación por sexos

Tabla 3

Distribución de la muestra por edades en porcentajes

En las edades de los sujetos, un 5.2% son menores de 18 años, otro 81.7%, la gran mayoría, están entre los 18 y 28 años (n = 1,275). Un 7.3% están entre las edades de 29 y 34 años; otro 4.3% se sitúan entre los 35 y 45 años y un .7% entre los 46 años y los 52 años, con un .8% de datos perdidos (ver tabla 3). (Por razones de confidencialidad se asignará a cada centro universitario un número de identificación, eludiendo su nombre).

Tabla 4

Centros Universitarios en los que cursan los estudios de Educación los alumnos de la muestra

En cuanto al Rendimiento académico durante los estudios de Bachillerato (RENDBACH), se observa cómo por debajo de la puntuación 60 está el .7% de la muestra (n = 11); en el intervalo de 61 a 70 está el 1% de los sujetos (n = 16); en el intervalo de 71 a 80 se encuentra el 11.6% de los alumnos de la muestra (n = 180); en el intervalo de 81 a 90 está el 59.9% de los sujetos (n = 933), y en el intervalo de 90 a 100 se encuentra el 26.8% de los alumnos que integran la investigación (n = 418).

Para operar con los datos, se transforman estos cinco niveles en tres, de manera que los intervalos que van de menos de 60, de 61 a 70 y de 71 a 80 se integran en el nivel 1 de rendimiento académico bajo; los sujetos que están en el intervalo que va desde 81 a 90 sería el nivel 2, de rendimiento medio, y los alumnos situados en el intervalo de 91 a 100 son los que se integran en el nivel 3 de rendimiento académico alto (ver tabla 5).

Tabla 5

Distribución de la muestra por intervalos y niveles de rendimiento académico durante el Bachillerato

En la variable Rendimiento académico actual, que se corresponde con el rendimiento obtenido ya en la universidad y que temporalmente coincide con el segundo semestre del año 2017, la muestra se distribuye de la siguiente manera (ver tabla 6):

• El rendimiento bajo (nivel 1) incluye al 15.75% (n=213) de los sujetos de la muestra con exclusión de los perdidos en esta variable y con intervalo 1.2-2.7).

• El rendimiento medio incluye al 55.54% (n=751) de los sujetos de la muestra excluyendo los 206 perdidos en esta variable y con intervalo de 2.8-3.4.

• El rendimiento alto incluye al 28.69 (n=388) de los sujetos de la muestra excluyendo los 206 perdidos y con intervalo de 3.5-5.

Tabla 6

Distribución de la muestra de la investigación por tipos y niveles de Rendimiento académico actual de los sujetos de la investigación

Para la realización de los análisis estadísticos se ha considerado la variable Rendimiento Académico en Bachillerato debido a una mejor distribución y ajuste a la normalidad estadística de los sujetos de la muestra, una vez comprobado que los resultados no variaban de forma significativa.

3.2. Variables e instrumentos de evaluación y medida

3.2.1. Enfoques de aprendizaje

Se han medido a través de la Escala de procesos y estrategias de aprendizaje (sub-escala CEPEA), original de Biggs (1987b) y adaptación de Barca (1999a, 1999b), escala que contiene tres dimensiones: Enfoque profundo (EP), Enfoque superficial (ES) y Enfoque de logro (EL).

Estas dimensiones se integran en dos de segundo orden denominadas Enfoque de orientación al significado (EORSG) y Enfoque de orientación superficial (EORSP), que son las que se utilizan preferentemente en este trabajo como variables dependientes.

Las propiedades psicométricas de la sub-escala CEPEA se exponen en las tablas 7 y 8. En la tabla 7 están las puntuaciones medias y desviaciones típicas de los factores y dimensiones de CEPEA, incluidos los dos factores compuestos EORSG y EORSP derivados de las dimensiones anteriores.

Tabla 7

Medias y desviaciones típicas de las dimensiones de la escala CEPEA

En la tabla 8 se exponen las puntuaciones correspondientes a la varianza por factores y el porcentaje de varianza total de la escala CEPEA, con el estadístico KMO como medida de la comparación de los coeficientes de correlación observados, con un valor de .856, además de coeficientes de fiabilidad (Alfa de Cronbach) por factores y el total de la escala.

Tabla 8

Propiedades psicométricas de la escala SIACEPEA, sub-escala CEPEA: factores, porcentaje de varianza por factores y total escala, el KMO y Alfa de Cronbach por factores y total escala

Obsérvese que los coeficientes de fiabilidad son de .905 para EORSG (Enfoque de orientación al significado) y .903 para EORSP (Enfoque de orientación superficial), siendo la confiabilidad total de .921 y una varianza del 41.7% para seis factores primarios y un total de 58.56% para los dos factores compuestos, con lo cual todas estas propiedades psicométricas se consideran muy aceptables (ver tablas 7 y 8).

3.2.2. Metas académicas y Autoeficacia

Estas variables se han evaluado a través de la escala ECEFA-92 (sub-escala MESTA de Metas académicas, Estrategias de aprendizaje y Autoeficacia), elaborada siguiendo los parámetros de investigación de Hayamizu y Weiner (1991).

La escala ECEFA92 (Barca, Porto & Santorum, 1997), adaptada a la República Dominicana (Barca, Montes de Oca & Moreta, 2018; Fernández de Mejía, 2010, 2017), mide las principales metas académicas, estrategias y la autoeficacia que desarrolla el alumnado de universidad en su abordaje de las tareas de estudio.

Las propiedades psicométricas de la sub-escala MESTA incluyen un KMO de .937, con alfa total de .884 y una varianza de 55.88% para seis factores (ver tabla 9).

Tabla 9

Escala ECEFA92-U. Estructura factorial de la sub-escala MESTA (Metas académicas, Estrategias, Autoeficacia y Aprendizaje), coeficientes de adecuación muestral (KMO), Alfa de Cronbach de la escala total y por factores

Nota: N = 1,558.

Los coeficientes de fiabilidad alfa en todos los demás factores de la sub-escala MESTA oscilan entre .802 y .640, lo que supone que tanto la varianza explicada total como los coeficientes de confiabilidad del total de MESTA, así como de sus diferentes dimensiones, se califican como altamente aceptables.

3.2.3. Atribuciones causales

Esta variable con sus dimensiones se ha medido con la Escala de Atribuciones Causales Multidimensionales (EACM), con un coeficiente alfa total de .70 y una varianza para seis factores de 48.34% (ver tabla 10).

La sub-escala EACM de atribuciones causales es una adaptación original de Barca, Peralbo y Brenlla (2004) y adaptada en República Dominicana (Barca, Montes de Oca & Moreta, 2018; Fernández de Mejía, 2010, 2017).

Tabla 10

Propiedades psicométricas de sub-escala EACM de Atribuciones causales: estructura factorial, coeficiente de adecuación muestral (KMO), porcentajes de varianza explicada, y coeficientes de confiabilidad (Alfa de Cronbach) del total escala y por factores

Nota: N = 1,558

El coeficiente alfa total es de .724 y en los demás factores oscilan entre .778 y .583, con una adecuación muestral (KMO) de .854, además de una varianza total de 47% para 5 factores de primer orden. Como factores de segundo orden hay dos dimensiones: Atribuciones internas (ATRIN) y Atribuciones externas (ATREX) con unos coeficientes alfa de .713 y .673, respectivamente. La varianza total para estos dos factores ha sido del 61.72%, considerándose propiedades psicométricas bastante aceptables (ver tabla 10).

3.3. Procedimiento

Se han administrado todas las escalas de medida informando a los alumnos del carácter de confidencialidad de los datos, con la autorización de los directores/decanos de los centros en los que se han administrado las pruebas. En cuanto a la variable de Rendimiento académico (ver tablas 5 y 6), se ha obtenido a partir de la percepción del rendimiento logrado por cada alumno y contrastado con sus expedientes de calificaciones de las principales materias estudiadas. Además, se procede a la elaboración de tres grupos de rendimiento: bajo, medio, alto. Para su obtención se hallan los percentiles que se le pueden asignar a cada sujeto en función de la proporción de puntuaciones obtenidas en su rendimiento global, correspondiente a los intervalos 1-2: bajo; 3-4: medio; 5-6: alto. Dichos intervalos representan las puntuaciones reales de sus expedientes académicos en el conjunto de las materias. El intervalo 1-2 representa a la categoría de muy deficiente y deficiente, el 3-4 a suficiente/ aprobado y el 4-5 a notable/sobresaliente, con lo cual se ha determinado que dichos intervalos se equiparen con los niveles de rendimiento bajo, medio y alto.

Para la realización de algunos análisis estadísticos, sin embargo, se ha trabajado con dos tipos de grupos de rendimiento: el bajo-medio y el medio-alto con la finalidad de obtener una mejor y mayor confiabilidad de la información, ya que se ajustaba con mayor precisión al rendimiento de este alumnado universitario representado en la muestra.

3.4. Diseño y técnicas de análisis de datos

La investigación responde a las características de un diseño de investigación de tipo descriptivo y correlacional, porque se pretende en un primer momento la descripción de variables motivacionales como las Metas Académicas, Atribuciones Causales y Autoeficacia, junto a los Enfoques de aprendizaje; es correlacional básico porque se busca analizar la relación entre dichas variables y, finalmente, es un diseño no experimental y ex post facto, dado que no se manipulan variables, aunque se busca la explicación de las relaciones que se establecen entre las mismas, especialmente de los efectos de las variables independientes sobre las dependientes. Los análisis de datos se realizan a través del paquete estadístico SPSS (versión 21.0).

Como variables independientes están las constituidas por las dimensiones de la Sub-escala MESTA como son las Metas académicas y Autoeficacia, y las dimensiones de la Sub-escala EACM de Atribuciones causales. Las variables dependientes han sido las integradas por las dimensiones/factores de segundo orden de los Enfoques de aprendizaje (EORSG y EORSP) y el Rendimiento académico del alumnado de la muestra en Bachillerato (RENDBACH).

Las principales técnicas de análisis se centraron en las medias estadísticas y desviaciones típicas, las varianzas y los análisis correlacionales entre variables motivacionales y enfoques de aprendizaje, pasando posteriormente a la realización de modelos predictivos de análisis de regresión lineal múltiple, para un análisis final de la capacidad predictiva de las variables independientes sobre las dependientes, en concreto sobre los Enfoques de aprendizaje al significado y el superficial (EORSG y EORSP, respectivamente), así como sobre el Rendimiento académico (RENDBACH).

4. Resultados

4.1. Análisis correlacionales

4.1.1. En relación con las atribuciones causales

En cuanto a los resultados, se pasa directamente al análisis de los coeficientes de correlación que se observan en la tabla 11. Dichos resultados coinciden casi plenamente con los hallados en otras investigaciones recientes realizadas sobre temáticas semejantes (ver tabla 11). Hay varios aspectos a considerar en estos coeficientes y valores de correlación que se señalan a continuación.

En primer lugar, se deben apreciar los coeficientes medio/altos, positivos y significativos, valores observados por el factor AEC (Atribución al esfuerzo y la capacidad) con los Enfoques de aprendizaje EORSG y EORSP y con el Rendimiento académico RENDBACH; estos datos son significativos puesto que se equipara la importancia que posee para el alumnado universitario de Educación de República Dominicana tanto el enfoque EORSG como el enfoque EORSP; ambos poseen la misma relevancia y uso en las tareas de estudio y aprendizaje (ver tabla 11).

Tabla 11

Medias, desviaciones típicas y coeficientes de correlación con Eorsg, Eorsp y Rendbach de variables motivacionales de la sub-escala EACM de Atribuciones causales

En segundo lugar, es preciso insistir en la misma apreciación que se acaba de considerar, pero ahora centrando el análisis en los Enfoques de aprendizaje superficiales (EORSP): se confirma la existencia de una correlación positiva y significativa que está en contradicción con otros estudios realizados desde hace varios años en otros contextos educativos y socio-culturales; dicho de otro modo, un buen número de alumnas y alumnos universitarios dominicanos atribuyen su rendimiento en el abordaje de sus tareas académicas en las que predominan los Enfoques de aprendizaje superficiales tanto a la capacidad como al esfuerzo (AEC). Por lo tanto, este alumnado dominicano piensa, de forma predominante, que es posible aprobar y pasar las materias sin profundizar en los contenidos, solo memorizando, sin comprenderlos y dedicándoles poco tiempo, lo cual se encuentra en contradicción con la mayor parte de los trabajos de investigación realizados hasta ahora.

En tercer lugar, obsérvense los valores de las correlaciones de FMS (Atribución a la facilidad de las materias) y BCBRA (Atribución a la baja capacidad del bajo rendimiento académico): las dos son muy semejantes; aquí se aprecia que las correlaciones con EORSG son, en ambos casos, negativas (excepto en una), y en las tres correlaciones se aprecia que son estadísticamente significativas (p <.01), lo cual quiere decir que, en la medida en que las atribuciones del rendimiento se hagan a las materias y a la baja capacidad, en esa medida no se utiliza el Enfoque de aprendizaje al significado (EORSG) y disminuye, en consecuencia, el Rendimiento académico y, sin embargo, se utiliza, en las tareas de estudio y aprendizaje, con mucha frecuencia, el Enfoque superficial (EORSP), de ahí vienen las correlaciones negativas y significativas.

En cuarto lugar, se aprecia cómo las variables FMS (Atribución a la facilidad de las materias y a la suerte) y BCBRA (Atribución a la baja capacidad del bajo rendimiento) guardan correlaciones positivas y estadísticamente significativas con el Enfoque de aprendizaje de orientación superficial (EORSP), interpretando este dato en la línea de que a medida que el alumnado atribuye su rendimiento a las materias/asignaturas (a su facilidad, a su complejidad o a su dificultad...), entonces se utiliza e incrementa el Enfoque superficial de EORSP.

En quinto lugar, obsérvese, en definitiva, considerando este dato de manera importante, cómo estas variables mencionadas, FMS y BCBRA, correlacionan positivamente y con significatividad (p < .01) con el Enfoque de orientación superficial (EORSP): a medida que exista atribución a las materias y a la baja capacidad, el Enfoque de aprendizaje será superficial (EORSP).

En definitiva, la atribución al escaso esfuerzo del bajo rendimiento académico (EEBRA) presenta unos coeficientes de acuerdo con la lógica natural de este tipo de atribuciones: correlación positiva y significativa con EORSG, EORSP, y simple correlación muy baja con Rendimiento académico (RENDBACH).

Por último, en las atribuciones compuestas de segundo orden, en concreto en ATRIN (Atribuciones internas, como capacidad y esfuerzo), se aprecia que la correlación es positiva con EORSG y EORSP, mientras que es negativa con el rendimiento académico. En ATREX (Atribuciones externas, como al azar/suerte, a las materias…) se observa que la correlación es positiva con EORSG (aunque es muy baja, casi mínima, r = .049) y con EORSP es positiva, es media/alta y es significativa, tal como se esperaba, y también coincidente con otros trabajos científicos realizados sobre esta temática (Barca & Peralbo, 2002; Brenlla, 2005; Mascarenhas, 2004; Morán, 2004; Ramudo, 2015).

4.1.2. En relación con las metas académicas

Se observan aquí los resultados de coeficientes de correlación en la tabla 12 y destacan por sus altas correlaciones positivas y significativas (p < .01) con el Enfoque de aprendizaje al significado (EORSG) y al Rendimiento académico (RENDBACH). Por este orden de prioridad resaltan las variables/factores siguientes: MAORE, EORTA, AEF y MR. Estas variables son dimensiones factoriales evaluadas en una buena parte del alumnado universitario dominicano de Educación de forma dominante a través de la escala ECEFA-92 (sub-escala Mesta). El factor MAORE, que hace referencia a Metas de aprendizaje y organización del estudio, guarda una buena correlación (positiva y significativa) con EORSG, lo cual informa de la buena afinidad que poseen ambas variables, de manera que, en la medida que exista en el alumnado de modo dominante una buena organización del estudio y se opte por metas de aprendizaje, del mismo modo se incrementa la utilización del Enfoque de aprendizaje al significado y comprensión (EORSG), así como el Rendimiento académico (RENDBACH) (ver tabla 12). De forma similar ocurre con la variable EORTA, es decir, cuando buena parte del alumnado desarrolla estrategias de organización y buen trabajo académico, en ese mismo nivel se acrecienta el Enfoque de aprendizaje al significado/comprensión (EORSG) y se obtiene un buen Rendimiento académico (RENDBACH). Por otra parte, del mismo modo ocurre también cuando se opta por las Metas de rendimiento (MR) o se desarrolla la Autoeficacia (AEF), en el sentido de que cuando este mismo alumnado asume que es necesario considerar la importancia del esfuerzo y la buena habilidad y capacidad percibida para realizar con éxito las tareas de estudio, entonces también se incrementa el Enfoque de aprendizaje al significado/comprensión (EORSG) y el buen Rendimiento académico (RENDBACH).

Tabla 12

Medias, desviaciones típicas y coeficientes de correlación Rho de Spearman de variables motivacionales en la sub-escala MESTA: Metas académicas, Estrategias y Autoeficacia

Sin embargo, cuando otra buena parte del alumnado opta en sus tareas de estudio por Metas de valoración social como dominantes (MVS), en el sentido de la búsqueda por demostrar el buen alumno/a que uno o una es…, o por su deseo por sobresalir a cambio de reconocimientos externos, familiares o académicos, es entonces cuando el rendimiento académico disminuye o se vuelve deficiente, es negativo (Rho = -.023). Del mismo modo pasa cuando de manera dominante se opta en las tareas de estudio por Metas de evitación de fracaso (MEF): ocurre que el Enfoque de aprendizaje al significado (EORSG) se vuelve negativo (Rho = -.028), por lo cual se aprecia que en la medida en que el alumnado opta por intentar no reprobar, simplemente memorizando lo imprescindible sin buscar un trasfondo de comprensión de los contenidos, es decir, cuando los alumnos pretenden pasar las materias sin profundizar y comprender, es entonces cuando el enfoque de aprendizaje se vuelve superficial y el rendimiento académico llega a ser deficiente (Rho = -.030) (ver tabla 12).

4.1.3. En cuanto a los Enfoques de aprendizaje

En las correlaciones de los factores de los Enfoques de aprendizaje con el Rendimiento académico se aprecia el resultado esperable y coincidente también con otras investigaciones a las que se hará referencia en el apartado de discusión de resultados, aunque se harán ahora algunas apreciaciones importantes que habrá que destacar por su trascendencia con dos caras: una, en la línea positiva, y la otra, en un devenir menos positivo, pero que se podrá mejorar con las conclusiones y propuestas que se hacen al final del trabajo de cara a lograr un buen aprendizaje para una parte del alumnado universitario dominicano de Educación, con su proyección de ser maestros en un futuro próximo, y que debería dirigirse en sus tareas de estudio en una línea más activa, más significativa y de mejor comprensión de los contenidos (ver tabla 13).

Se aprecia que enfoques de tipo profundo (EP) y de logro (EL) así como el Enfoque compuesto de orientación al significado (EORSG) correlacionan de manera positiva y estadísticamente significativa (Rho = .137 (p < .01), Rho = .086 (p < .05) y Rho = .118 (p < .01), respectivamente) con el Rendimiento académico (RENDBACH), mientras que el Enfoque superficial (ES) y el Enfoque compuesto de orientación superficial (EORSP) muestran una correlación negativa y una muy baja correlación con el Rendimiento (Rho = -.050 (p < .05), Rho = .028, respectivamente), tal como se aprecia en la tabla 13.

Tabla 13

Medias, desviaciones típicas y coeficientes de correlación Rho de las dimensiones/factores de Enfoques de aprendizaje y Compuestos de enfoques (EORSG y EORSP) con el Rendimiento Académico (RENDBACH: Rendimiento en bachillerato)

Con estos resultados se comprueba que lo que en otras investigaciones se ha descubierto en el sentido de que los Enfoques superficiales siempre muestran correlaciones negativas con el Rendimiento académico (medio y alto), aquí en los datos de esta investigación dominicana, sin embargo, el Enfoque de orientación superficial (EORSP) no llega a ser negativo, sino que es positivo y simplemente mantiene una baja correlación con el Rendimiento académico, con lo cual se confirma la línea que se viene observando en esta investigación de que EORSP es un enfoque de aprendizaje que se utiliza con excesiva frecuencia por el alumnado para afrontar sus tareas académicas, en detrimento de lo que sería deseable, es decir, en detrimento de un Enfoque de orientación al significado (EORSG).

4.2. Modelos predictivos de Análisis de regresión lineal múltiple

4.2.1. Modelos predictivos de variables motivacionales sobre el Enfoque de aprendizaje al significado (EORSG) y sobre el Enfoque de orientación superficial (EORSP)

Con las variables motivacionales que se analizan en los modelos predictivos se trata de dilucidar el potencial y la capacidad predictiva de las mismas sobre los Enfoques de aprendizaje y el Rendimiento académico. Se incluyen las Metas académicas, Estrategias de aprendizaje, Autoeficacia y Atribuciones causales y se realiza el Análisis de regresión lineal múltiple, por pasos sucesivos, introduciendo las dimensiones o factores de todas y cada una de dichas variables motivacionales. En definitiva, se trata de descubrir sus posibles efectos en las variables dependientes EORSG y EORSP (Enfoque de orientación al significado y Enfoque de orientación superficial, respectivamente), así como sobre el Rendimiento académico (RENDBACH).

Inicialmente se afirma que, una vez realizado el análisis de varianza (ANOVA), previo al análisis de regresión lineal múltiple, los resultados informan que los modelos que se presentan aquí resultaron ser estadísticamente significativos. Analizando ahora los datos que se presentan en las tablas 14 y 15, se observa en primer término que la varianza total sobre EORSG es de 53.7% y la varianza explicada total sobre EORSP es del 46.8%; ambas varianzas se consideran altas y de notable importancia. Del total de las variables motivacionales analizadas entran en las ecuaciones de regresión, en el primer caso (sobre EORSG), diez variables relevantes, y en el segundo caso (sobre EORSP) entran ocho variables (ver tablas 14 y 15).

Tabla 14

Modelo predictivo de Análisis de regresión lineal múltiple del impacto de variables motivacionales (Atribuciones causales, Metas académicas y Autoeficacia) sobre el Enfoque de orientación al significado (EORSG)

Nota: Varianza total explicada: 53.7%. N = 1,558.

En concreto, por orden de importancia y debido a su alta varianza explicada y capacidad predictiva, destaca la variable de Atribución al esfuerzo y la capacidad (AEC), tanto para EORSG (38.5% del total de la varianza) como para EORSP (23.2% del total de varianza). Se aprecia, por otra parte, que los coeficientes Beta (β) son positivos y, por lo tanto, con una buena asociación y de ahí que la influencia sea también positiva, en el sentido de que siempre y cuando los alumnos aprecien que el hecho de atribuir al esfuerzo y a la capacidad en sus tareas de estudio y aprendizaje supone una condición necesaria para el estudio…, y entonces, este tipo de consideración, atribución y convicción afecta también positivamente al buen aprendizaje y rendimiento (ver tabla 14).

Aunque la diferencia de varianzas explicadas en ambos modelos es de unos 5 puntos, sin embargo, la coincidencia de variables de Atribución al esfuerzo y la capacidad (AEC) que inciden en los dos enfoques de aprendizaje merece ser destacada con una reflexión. Cuando un alumno atribuye, en sus tareas de estudio y aprendizaje, a su esfuerzo y a su capacidad, que implican dedicación en profundidad, el uso de estrategias de relación y comprensión de contenidos, teóricamente ese mismo alumno no podría atribuir esfuerzo y capacidad a tareas de estudio que implican memorización mecánica de datos, una actitud de pasar las materias sin más, aunque no se comprendan, tanto tareas que conllevan superficialidad en el estudio. Pues bien, aquí en esta muestra de alumnos ocurre que una buena parte del alumnado universitario dominicano de Educación opta indistinta y simultáneamente por estas tareas de estudio de tipo profundo dirigidas a la comprensión y por las superficiales dirigidas a la memorización sin comprensión, y se hace de forma simultánea, atribuyendo esfuerzo y reconociendo sus buenas capacidades para el logro de sus aprendizajes y su tareas académicas, resultados que contradicen otros trabajos de investigación, como se podrá comprobar en la discusión de resultados de este trabajo (ver tabla 14).

Como era de esperar, se observa en la tabla 14 que las dos variables que siguen a la AEC como importantes en la incidencia e influencia sobre EORSG son las Estrategias de organización del trabajo académico (EORTA), con una varianza de un 8% (β = .310), y la Autoeficacia (AEF), con un 3% (β = .208), lo cual significa un 11% más a añadir al 38.5%, que suma un 41.5% del total de la varianza, que es del 53.7% (ver tabla 14). En conclusión, son tres importantes variables las que tienen una capacidad predictiva determinante sobre el Enfoque de orientación al significado (EORSG): la Atribución al esfuerzo y la capacidad (AEC), las Estrategias de organización del estudio (EORTA) y la Autoeficacia (AEF). Estas tres variables motivacionales son definitivas por su influencia en la adopción de enfoques EORSG, es decir, para un aprendizaje hacia la significatividad y la comprensión. Hay que destacar que este es un resultado excelente obtenido en este trabajo, porque nada mejor para un alumno/a que fomentar el esfuerzo y reconocer sus buenas capacidades para el desarrollo de sus tareas de estudio y su aprendizaje; también, para un alumno/a que posea una buena dosis de organización de las tareas y disponga de recursos en su trabajo académico y, finalmente, para un alumnado que reconozca que siempre es posible encarar las dificultades con una buena dosis de afrontamiento positivo, con la certeza de que las dificultades se superan siempre que uno se lo proponga, que es la definición de Autoeficacia.

Contrariamente, en el modelo predictivo sobre EORSP (ver tabla 15), las cuatro variables que siguen a la Atribución al esfuerzo y la capacidad (AEC) son las Metas de valoración social (MVS), con un 11.8% (β = .345), la Atribución a la baja capacidad del bajo rendimiento (BCBRA), con un 5% de varianza (β = .234), Metas de rendimiento (MR), con un 3.5% (β = .215), y Atribuciones externas (ATREX), con un 1.3% (β = .137), de manera que las tres variables suman un total de 21.3% de la varianza, contando siempre con la direccionalidad positiva (β+) en la asociación entre estas variables y EORSP. Estas cuatro variables mantienen una incidencia importante en el aprendizaje, aunque siempre en la dirección de la memorización, con poca comprensión y deficiente significatividad y, frecuentemente, con bastante superficialidad a la hora de afrontar las tareas de estudio y aprendizaje de una parte importante de alumnado universitario dominicano de Educación (ver tabla 15).

Tabla 15

Modelo predictivo de análisis de regresión lineal múltiple del impacto de variables motivacionales (Atribuciones causales, Metas académicas, Autoeficacia) sobre el Enfoque de orientación superficial (EORSP)

Nota: Varianza total explicada: 46.8%. N = 1,558.

Las demás variables que siguen a las mencionadas hasta aquí, y que entran en la ecuación en ambos modelos, apenas tienen importancia en su incidencia y determinación en los enfoques de aprendizaje, tanto por su baja capacidad predictiva como por sus asociaciones con dichos enfoques.

4.2.2. Modelo predictivo de variables motivacionales sobre el Rendimiento académico (RENDBACH)

Para realizar los análisis estadísticos se ha trabajado con la variable RENDBACH (Rendimiento en el Bachillerato) porque ofrecía una mayor garantía de seguridad para dichos análisis. En este caso se han tenido en cuenta dos grupos: nivel de rendimiento académico bajo/medio (nivel 1) y nivel de rendimiento medio/alto (nivel 2). Para ello se ha dividido la muestra en un 35% de rendimiento bajo/medio y un 65% de rendimiento medio/alto, de acuerdo con los datos obtenidos en la administración de las pruebas aplicadas. Con ello se da respuesta adecuada a los datos originales en los que se observa un cierto sesgo hacia las calificaciones medias y altas, de ahí la proporción 35%-65%. En conclusión, se ha utilizado por estas razones, como variable dependiente, la variable RENDBACH (Rendimiento en Bachillerato) con los dos niveles de rendimiento bajo/medio (nivel 1) y rendimiento medio/alto (nivel 2), sobre todo para los análisis diferenciales Kruskal-Walis de los niveles de rendimiento académico y sexo en función de diferentes variables, tema que se debería abordar en otro trabajo de estas características, como continuación del presente estudio.

Tabla 16

Modelo predictivo de análisis de regresión lineal múltiple del impacto de variables motivacionales (Atribuciones causales, Metas académicas, Autoeficacia y Aprendizaje) sobre Rendimiento académico en Bachillerato (RENDBACH).

Nota: Varianza total explicada: 3.4%. N = 1,558.

De acuerdo con los datos que refleja la tabla 16, se aprecia en este modelo predictivo que la varianza explicada total es de 3.4%, una varianza muy baja que creemos se puede deber a las características de la variable Rendimiento académico que se acaba de comentar. En todo caso, se debe tener en cuenta que la Autoeficacia es la variable importante y determinante, con el 2.3% de la varianza, a la que sigue la variable MAORE (Metas de aprendizaje y organización del estudio), con un 05% de la varianza. Las otras dos variables que entran en la ecuación MVS y PFBRA son meramente testimoniales, con unas varianzas muy bajas.

5. Discusión de resultados y conclusiones

Como se ha visto en los modelos predictivos, cabe destacar en la mayor parte del alumnado universitario dominicano de Educación la existencia de variables motivacionales de excelencia y con influencia relevante en los Enfoques de aprendizaje y en el Rendimiento académico y, por eso, dichas variables son muy importantes para sus tareas académicas y de estudio, y por el hecho de que los enfoques de aprendizaje dominantes sean los de orientación profunda al significado/comprensión (EORSG), que las metas académicas sean las de Aprendizaje y Rendimiento, que las Estrategias de aprendizaje dominantes sean las de organización y comprensión del trabajo académico, que las Atribuciones causales dominantes se hagan a la capacidad y al esfuerzo, que el Autoconcepto y Autoestima dominantes sean las de valoración de sus personas en sí mismas y como alumnos, que la Autoeficacia dominante sea siempre su propia valoración de sus capacidades y su convicción de realizar bien su trabajo académico y su aprendizaje. Todas estas variables motivacionales tienen una alta relevancia para el desarrollo del trabajo académico diario del alumnado universitario dominicano de Educación.

En relación con los análisis correlacionales, especialmente los relacionados con los Enfoques de aprendizaje (EORSG y EORSP) y el Rendimiento académico (RENDBACH), hay que destacar los valores que se consideran normales frente a otros que, como ya se ha expuesto en el apartado correspondiente, sorprenden por sus resultados, contrarios a los obtenidos por la mayoría de los investigadores sobre este tema.

A continuación se presentan, en la tabla 16, a partir de una serie de investigaciones realizadas en diferentes contextos socioculturales y educativos, los resultados de las correlaciones de los dos Enfoques de aprendizaje (EORSG y EORSP) con el rendimiento académico global en las investigaciones realizadas. ¿Por qué se presentan los datos y resultados de las correlaciones de estas investigaciones (desde el año 2002 hasta ahora), en 2018? Con ello se pretende lograr, a la vez que se elaboran las principales conclusiones de este trabajo, una discusión de resultados de otros trabajos semejantes con los obtenidos en esta investigación con alumnado dominicano universitario de Educación, recién finalizada en julio de 2018.

En la mayoría de las investigaciones realizadas se aprecia que el Enfoque de aprendizaje de orientación al significado y comprensión (EORSG), en sus correlaciones con el Rendimiento académico, tanto en niveles de Educación Secundaria, como de Bachillerato y/o Educación Superior, aparece siempre con coeficientes de correlación positivos y significativos, de manera que se observa que, en la medida en que el alumnado afronta las tareas de estudio con enfoques profundos al significado y comprensión (EORSG), tratando de profundizar en las materias, buscando la significatividad y utilizando la comprensión, dedicándole tiempo y esfuerzo, en esa misma medida el rendimiento académico es positivo o alto; en definitiva, es un buen rendimiento. Por lo tanto, una conclusión muy importante que se obtiene a partir de esta secuencia de investigaciones realizadas (ver tabla 17) es la de que existe una relación estrecha, siempre con valores y coeficientes de correlación positivos, casi siempre significativos, entre la adopción de Enfoques de aprendizaje al significado (EORSG) y el buen Rendimiento académico, tanto en el alumnado de Educación Secundaria, Bachillerato y Formación Profesional, como en Educación Superior.

Tabla 17

Medias, Desviaciones típicas y coeficientes de correlación de EORSG y EORSP con el Rendimiento Académico (NMG: Nota media global) en diferentes investigaciones realizadas desde el año 2001 a 2018.

Sin embargo, como segunda conclusión relevante a raíz de la secuencia de investigaciones realizadas, se comprueba que, en la medida en que el alumnado en sus tareas de estudio y trabajo académico utilice preferentemente Enfoques superficiales (EORSP), memorizando los contenidos, aunque no los comprenda, tratando de pasar y aprobar las materias de estudio sin más dedicación…, entonces las correlaciones son siempre negativas y significativas —excepto en esta última investigación con alumnado universitario dominicano de Educación—, de manera que el rendimiento académico será negativo, bajo o deficiente (ver tabla 17).

Analizando los datos, se aprecian los coeficientes de correlación correspondientes a un total de ocho investigaciones realizadas desde el año 2002 hasta el actual año 2018. Todas las investigaciones se corresponden con tesis doctorales realizadas y valoradas con las mejores calificaciones posibles, y con proyectos de investigación, siempre procedentes de convocatorias públicas competitivas. En el año 2002 en el Proyecto de Investigación con Fondos de la Comunidad Europea (Barca & Peralbo, 2002) se utilizan las Escalas CEPEA de evaluación de enfoques de aprendizaje y los resultados son relevantes: el coeficiente de correlación de EORSG con Rendimiento académico es positivo y significativo (r = .170; p < .05) y el EORSP con Rendimiento es negativo y significativo (r = -.353; p < .01).

En el año 2004, en dos tesis doctorales realizadas, se utilizan también los enfoques de aprendizaje en muestras de alumnado de Educación Secundaria de Brasil, en el estado de Rondônia, y se obtienen resultados en los que de nuevo los Enfoques EORSG en su correlación con el Rendimiento obtienen coeficientes positivos, aunque no significativos, mientras que con EORSP el coeficiente es negativo (r = -.047) (Mascarenhas, 2004).

Del mismo modo ocurre en la tesis doctoral realizada por el profesor Morán con alumnado de Formación Profesional en Galicia (España). Obsérvese cómo el Enfoque EORSG mantiene una correlación positiva, aunque baja, con el Rendimiento (r = .016) y el EORSP presenta coeficiente negativo (r = -.187; p < .05) (Morán, 2004).

En el año 2005, otra tesis doctoral realizada, por el profesor Brenlla con muestras representativas de Galicia (España) del alumnado de Educación Secundaria y Bachillerato, obtiene coeficientes entre Enfoques y Rendimiento en la misma dirección que las anteriores, aunque con valores más claros y altos: EORSG y Rendimiento (r = .174; p < .01) y con EORSP y Rendimiento (r = -.262; p < .01) (Brenlla, 2005).

Existen tres tesis doctorales vinculadas con el enfoque EORSG y el enfoque EORSP, elaboradas por la profesora Monteiro (2011), con una muestra del alumnado de Educación Secundaria de Portugal; por el profesor Ramudo (2015), con una muestra del alumnado de Bachillerato de Galicia (España), y la de la profesora Fernández de Mejía (2010), con una muestra de alumnos universitarios dominicanos. En estas tres tesis doctorales se repiten resultados semejantes obtenidos en las anteriores investigaciones: el enfoque EORSG correlaciona con el Rendimiento, en muestras de alumnos universitarios dominicanos, con un coeficiente de r = .042 y el coeficiente de EORSP es de r = -.086 (p < .05). Con muestras de alumnos portugueses el coeficiente en EORSG con Rendimiento es de r = .035 y en EORSP con Rendimiento es de r = -.148 (p < .01) (ver tabla 17). Con alumnos de Bachillerato de Galicia el coeficiente de correlación de EORSG con Rendimiento es de r = .322 (p < .01), y la correlación de EORSP con Rendimiento presenta un coeficiente de r = -.217 (p < .01). Finalmente, en la investigación actual (Barca, Montes de Oca & Moreta, 2018) con alumnado universitario de Educación de República Dominicana, los resultados obtenidos se corresponden con los coeficientes de correlación, en EORSG y Rendimiento, coeficiente Rho = .118 (p < .01) y la correlación de EORSP con Rendimiento el coeficiente es de Rho = .028, positivo, aunque no significativo. Aquí está la diferencia con todas las demás investigaciones realizadas.

No obstante, en primer lugar, se debe resaltar el hecho de que, como resultado de esta investigación, se ha comprobado que una buena parte del alumnado universitario dominicano de Educación desarrolla las conductas y secuencias de trabajo académico deseables en sus procesos de estudio y aprendizaje de las diferentes materias, es decir, afronta las tareas de estudio con Enfoques de aprendizaje profundos orientados al significado y la comprensión, con Metas académicas de aprendizaje y rendimiento, con Estrategias de organización y comprensión, con una buena capacidad de Autoeficacia, con Atribuciones causales a la capacidad y al esfuerzo, con un buen Autoconcepto general, académico, social y privado. Se aprecia, además, cómo en la mayor parte de estas variables motivacionales obtienen puntuaciones más altas y diferenciales de forma estadísticamente significativas las alumnas-mujeres frente a los varones.

Sin embargo, en segundo lugar, otra parte, que se podría cifrar en torno a un tercio aproximado del alumnado universitario dominicano de Educación, desarrolla pautas y secuencias de aprendizaje con ciertas deficiencias, a nuestro juicio importantes: secuencias de estudio y trabajo académico que son mejorables y que sería bueno tratar de reconducir para un mejor aprovechamiento de recursos, técnicas y procesos motivacionales que favorezcan un buen aprendizaje y un buen rendimiento académico para esta parte del alumnado.

Es por ello, en tercer lugar, que ahora se imponen otras consideraciones y sugerencias, a modo de conclusiones, y que se hacen dirigidas a varios ámbitos, como es el propio alumnado y profesorado universitario de Educación, consideraciones y sugerencias pensadas en pro de una mejora de los procesos de aprendizaje y métodos de enseñanza y estudio desarrollados en las aulas de las universidades con titulaciones en Educación, así como consideraciones y propuestas dirigidas a la propia administración educativa como última responsable de la Enseñanza Superior en República Dominicana.

En definitiva, a raíz de los resultados, se considera que se debería afrontar una formación continuada y actualizada en áreas de tipo motivacional, de procesos didáctico-instruccionales y técnicas para el personal docente de las facultades y centros superiores de Educación en República Dominicana. Se afirma que estas consideraciones y propuestas podrían ir dirigidas, también, a otros sistemas educativos, dado que necesariamente es responsabilidad de las administraciones educativas públicas velar por la actualización didáctica e instruccional, motivacional y técnica de sus profesores, a fin de que lleguen a dirigir con eficacia todo el proceso de enseñanza y aprendizaje, siempre planificado, intencional y sistémico, y que acontece diariamente en las aulas de todos los niveles educativos.

Pero también la administración pública educativa debería sensibilizarse en la apertura de varios frentes que ayuden a la mejora real y renovación activa de la formación de maestros. Por eso las propuestas van en la dirección de ofrecer la posibilidad de una formación y actualización permanente y continuada del profesorado universitario de Educación, así como de los maestros y, de modo paralelo, exigir que a la formación de maestros accedan las personas que lo deseen, pero siempre con los mejores expedientes académicos posibles, elevando así el nivel curricular y académico de acceso con la propuesta de un punto de corte que se considere óptimo para tal fin.

En la investigación recién finalizada se obtuvieron resultados indicativos de que tanto las Metas académicas de aprendizaje y de Rendimiento, las Estrategias de organización del trabajo académico y la Autoeficacia, así como las Atribuciones causales a la capacidad y al esfuerzo tenían una influencia importante en los Enfoques de aprendizaje superficial (EORSP); en consecuencia, es preciso incrementar los períodos de formación de los alumnos en prácticas en los centros de enseñanza, siempre tutelados, dirigidos y evaluados por personal docente experto, puesto que los resultados de esta investigación aconsejan estas tres propuestas que se acaban de señalar anteriormente. Con ello se logra, además, la actividad participante del alumnado y del profesorado en el proceso diario instruccional-didáctico sobre el hecho educativo de cómo se aprende y cómo se enseña en las situaciones educativas formales, como son las escuelas y los demás centros de enseñanza. Es preciso vivenciar y experimentar en la formación inicial del profesorado, especialmente, de parte de los maestros dominicanos, el proceso de enseñar y aprender, ya que también se aprende observando y haciendo. Por otra parte, como propuesta, se recuerda la necesidad existente en los centros educativos públicos dominicanos de provisión de materiales y recursos didácticos y técnicos, así como de medios informáticos y digitales necesarios para la creación, modificación, re-elaboración, cambios y actualización de contenidos para el aprendizaje. Además, es preciso mantener una estrecha relación práctica con las nuevas tecnologías de la información y la comunicación, ya que en la actualidad pueden llamarse tecnologías nuevas de la información y del aprendizaje. Asistiremos en breve lapso temporal a la necesidad imperiosa de acudir a los medios y soportes digitales como instrumentos básicos y necesarios, no solo de la información y la comunicación, sino como herramientas imprescindibles “de” y “para” el aprendizaje.

Otra propuesta se dirige a potenciar los llamados métodos y técnicas de enseñanza que deberían cuidarse mucho en todos los sistemas educativos y, por tanto, en República Dominicana. Es un tema controvertido todavía en la actualidad sobre cuáles son los mejores métodos para un buen aprendizaje. Sin embargo, autores como Hattie (2012), Rosenshine (2012), Gröschner, Seidel y Shavelson (2013) y Castejón (2014) consideran que los mejores métodos de enseñanza son aquellos que posibilitan una metodología directa, activa y participativa. Es buena una metodología directa, porque el profesorado expone, genera buenas expectativas, representa, modela y enseña estrategias de solución de tareas y de aprendizaje, y porque elabora y transmite los contenidos con todos los elementos necesarios para que puedan ser captados y comprendidos en su totalidad.

Metodología activa, ya que es el profesor quien posibilita que el alumnado esté vigilante, con sus recursos cognitivo-psicológicos básicos (percepción, atención, memoria) y los superiores, además de sus metas y enfoques de aprendizaje, su autoestima, sus atribuciones causales y su autoeficacia sobre su rendimiento académico, siempre dispuestos a entrar en actividad/acción para la aprehensión de la información, la selección y esencialización de los datos/información y para la memorización y comprensión de la misma: el profesor deberá facilitar siempre estos procesos de interacción cognitivos y psicológico-motivacionales en sus alumnos. También se habla de metodología participativa porque es preciso que todo lo que se programe, todo lo que esté en el pensamiento de los profesores para el aula y se planifique para hacer realidad en las actividades de aprendizaje…, todo se hará siempre pensando en el alumnado y haciéndole partícipe directo de todas las actividades. No se puede olvidar nunca que aprender implica, también, hacer.

Una última propuesta y recomendación para una mejor calidad en el aprendizaje trata de potenciar los Departamentos de Orientación en los centros, atribuyéndoles cada vez más responsabilidades en el ámbito de sus competencias a los profesionales de la Psicología, Psicopedagogía y Pedagogía que forman parte de los mismos. Estarán siempre al lado de los profesores para facilitarles la labor docente y de aprendizaje del alumnado, ayudándoles en la resolución de problemas o conflictos y dándoles soporte y ayuda en las tutorías, y al servicio de las necesidades evolutivas personales y de orientación educativa y profesional del alumnado universitario dominicano.

Como principales limitaciones de este este trabajo señalamos las escasas referencias a otras variables motivacionales como son el Autoconcepto y Autovalía, así como la escasez de análisis estadísticos diferenciales por sexos y por niveles de rendimiento del alumnado de esta investigación. Además, en trabajos posteriores, se deberán tener en cuenta también variables personales y familiares del alumnado como moduladoras de los Enfoques de aprendizaje y el Rendimiento académico.

Agradecimientos

Los autores agradecen la total colaboración y disponibilidad con la investigación realizada de parte de las autoridades de los dos ministerios del ámbito educativo dominicano, en especial al Instituto Nacional de Formación y Capacitación del Magisterio (Inafocam). Nuestro agradecimiento va también dirigido a las autoridades de las universidades que han participado en este trabajo y a todo el alumnado participante que estuvo dispuesto con su trabajo y dedicación para la realización de este proyecto. El agradecimiento final se extiende especialmente a la doctora Amparo Fernández de Mejía, no solamente por ser inspiradora y gestora del proyecto, sino por su constante ayuda y colaboración en esta investigación.

Referencias

Alonso, J. (2005). Motivaciones, expectativas y valores-intereses relacionados con el aprendizaje: El cuestionario MEVA. Psicothema, 17(3), 404-411.

Barca, A., Porto, A., & Santorum, R. (1997). C.D.P.F.A. Cuestionario de datos persoais, familiares e académicos. En A. Barca, (1999). Análise causal e transcultural dos enfoques e estratexias de aprendizaxe no alumnado de educación secundaria en Galicia e Porto Rico. Proxecto de Investigación (Proxecto XUGA, Código: 10601B97). Santiago de Compostela: Consellería de Educación. Dirección Xeral de Universidades. Xunta de Galicia (Memoria final inédita del Proyecto de Investigación. 2 Vols.).

Barca, A. (1999a). Escala CEPEA: Manual del Cuestionario de Evaluación de Procesos de Estudio y Aprendizaje para el Alumnado Universitario. A Coruña: Publicaciones de la Revista Galego-Portuguesa de Psicoloxía e Educación.

Barca, A. (1999b). Escala CEPA: Manual del Cuestionario de Evaluación de Procesos y Estrategias de Aprendizaje para el Alumnado de Educación Secundaria. A Coruña: Publicaciones de la Revistá Galego-Portuguesa de Psicoloxía e Educación.

Barca, A., & Peralbo, M. (2002). Informe Final del Proyecto FEDER/ESOG-Galicia (1FD97-0283). Los contextos de aprendizaje y desarrollo en la Educación Secundaria Obligatoria (ESO): Perspectivas de intervención psicoeducativa sobre el Fracaso escolar en la Comunidad Autónoma de Galicia. Madrid: Dirección General de Investigación (I+D). Ministerio de Ciencia y Tecnología.

Barca, A., Peralbo, M., & Brenlla, J. C. (2004). Atribuciones causales y enfoques de aprendizaje: la Escala SIACEPA. Psicothema, 16(1), 94-103.

Barca, A., Morán, H., & Muñoz-Cadavid, M. A. (2006). As atribuzóns causais e as metas acadêmicas: o seu papel nos procesos e nos resultados da aprendizaxe no alumnado de formación profesional de grau médio. Revista Galego-Portuguesa de Psicoloxia e Educacion, 13(11-12), 425-440.

Barca, A., Montes de Oca, G., & Moreta, Y. (2018). Influencia de los factores contextuales-familiares, académicos y motivacionales en el aprendizaje y rendimiento académico del alumnado universitario de Educación de República Dominicana. República Dominicana: Mescyt-Inafocam y Universidade da Coruña (Edición interna).

Biggs, J. B. (1987a). Learning Process Questionnaire (LPQ) Manual. Melbourne: Australian Council for Educational Research.

Biggs, J. B. (1987b). Study Process Questionnaire (SPQ) Manual. Melbourne: Australian Council for Educational Research.

Brenlla, J. C. (2005). Atribuciones causales, enfoques de aprendizaje, rendimiento académico y competencias bilingües en alumnos de educación secundaria. Un análisis multivariable (Tesis doctoral). Universidade da Coruña.

Castejón, J. L. (2014). Investigación y mejora de la educación. Hacia una práctica y política educativa basadas en la evidencia. Alicante: Universidad de Alicante.

Dweck, C. S., & Leggett, E. (1988). A social-cognitive approach to motivation and personality. Psychological Review, 95, 256-273.

Elliot, A., & Harackiewicz, J. (1996). Approach and avoidance achievement goals and intrisic motivation: A mediational analysis. Journal of Personality and Social Psychology, 70, 461- 475.

Elliot, A. J., McGregor, H. A., & Gable, S. (1999). Achievement goals, study strategies, and exam performance: A mediational analysis. Journal of Educational Psychology, 91, 549-563.

Fernández de Mejía, A. (2010). Motivación, aprendizaje y rendimiento académico en estudiantes de primer año de universidad en la República Dominicana (Tesis doctoral). Universidad de Murcia.

Fernández de Mejía, A. (2017). Motivación y rendimiento académico en la universidad. Santo Domingo, República Dominicana: Ministerio de Educación Superior, Ciencia y Tecnología.

Fernández de Mejía, A., Arnáiz, P., Mejía, R., & Barca, A. (2015). Atribuciones causales del alumnado universitario de República Dominicana con alto y bajo rendimiento académico. Revista de Estudios e Investigación en Psicología y Educación, 2(1), 19-29.

González-Pienda, J. A., Núñez, J. C., González-Pumariega, S., Alvarez, L., Roces, C., González, P., Cabanach, R. G. & Valle, A. (2000). Autoconcepto, proceso de atribución causal y metas académicas en niños con y sin dificultades de aprendizaje. Psicothema, 15, 548-556.

Gröschner, A., Seidel, T., & Shavelson, R. J. (2013). Methods for studyng teacher and teaching effectiveness. En J. Hattie y E. M. Anderman (Eds). International guide to student achievement (pp. 240-242). Nueva York: Routledge.

Hattie, J. A. (2012). Visible learning for teachers. Maximizing impact on learning. Londres: Routledge.

Hayamizu, T., & Weiner, B. (1991). A test Dweck’s model of achievement goals as related to perceptions of ability. Journal of Experimental Education, 59, 226-234.

Mascarenhas, S. (2004). Avaliaçao dos processos, estilos e abordagens de aprendizagem dos alunos do ensino médio do Estado de Rondônia (Brasil) (Tesis doctoral). Universidade da Coruña, A Coruña.

Marton, F., & Säljó, R. (1976). Learning process and strategies. British Journal of Educational Psychology, 46, 115-127.

Monteiro, L. (2011). Estilos de aprendizagem e metas académicas dos alunos de ensino secundário do Norte de Portugal (Tesis doctoral). Universidad de Extremadura, Badajoz.

Morán, H. (2004). Autoconcepto, enfoques de aprendizaje y rendimiento académico en alumnos de formación profesional de Galicia (Tesis doctoral). Universidade da Coruña, A Coruña.

Nichols, J. G. (1984). Achievement motivation: Conceptions of ability, subjective experience, task choice, and performance. Psychological Review, 91, 328-346.

Pintrich, P. R. (2003). A motivational science perspective on the role of student motivation in learning and teaching contexts. Journal of Educational Psychology, 95(4), 667-686.

Pintrich, P. R. & Schunk, D. H. (2006). Motivación en contextos educativos. Teoría, investigación y aplicaciones. Madrid: Pearson, Prentice Hall.

Porto, A. (1994). Procesos de aprendizaje en estudiantes universitarios (Tesis doctoral). Universidad de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela.

Porto, A., Barca, A., Santorum, R., & García Fernández, M. (2009). Las teorías sobre los enfoques de aprendizaje. En A. Barca (Ed.). Motivación y aprendizaje en contextos educativos (pp. 223- 280). Granada: Grupo Editorial Universitario.

Ramudo, I. (2015). Variables motivacionais, autoeficacia e enfoques de aprendizaxe en relación co rendemento académico do alumnado de bacharelato (Tesis doctoral). Universidade da Coruña, A Coruña.

Ramudo, I., Brenlla, J. C., Barca, A., & Peralbo, M. (2017). Enfoques de aprendizaje, autoeficacia y rendimiento académico. Revista de estudios e investigación en psicología y educación. Extra, 1, 138-142.

Ramudo, I., Barca, A., Brenlla, J. C., & Barca, E. (2017). Metas académicas, atribuciones causales y género: su determinación en el rendimiento académico del alumnado de Bachillerato. Revista de Estudios e Investigación en Psicología y Educación. Extra, 1, 143-147.

Riding, R. & Cheema, I. (1991). Cognitive Styles: An overview and integration. Educational Psychology, 11, 193-215.

Rodríguez, S., González, R, Piñeiro, I., Valle, A, Núñez, J. C., & González-Pienda, J. A. (2003). Metas de aproximación, metas de evitación y múltiples metas académicas. Psicothema, 13(4), 546-550.

Rodriguez, S., Piñeiro, I., Regueiro, B., Gayo, E., & Valle, A. (2014). Metas académicas, estrategias de aprendizaje y rendimiento académico en educación secundaria. Magíster, 26, 1-9.

Rosenshine, B. (2012). Principles of instruction. Research-based strategies that all teachers should know. American Educator, 36(1). 12-39. Recuperado de https://bit.ly/2wl9IDK

Schmeck R., Geisler-Brenstein E., & Cercy S. (1991). The Revised Inventory of Learning Processes. Educational Psychology, 11, 343-362.

Valle, A., González-Cabanach, R., Gómez, M. L., Rodríguez, S., & Piñeiro, I. (1998). Influencia de las atribuciones causales internas y externas sobre las metas académicas. Bordón, 50(4), 405-413.

Valle, A., Cabanach, R., Rodríguez, S., Núñez, J. C., González-Pienda, J. A., Solano, P., & Rosario, P. (2007). A motivational perspective on the self-regulated learning in higher education. En P. B. Richards (Ed). Global issues in higher education (pp. 99-125). New York: Nova Scienece Publishers.

Weiner, B. (1986). An attributional theory of motivation and emotion. New York: Springer Verlag.

Weiner, B. (1992). Human motivation. Methaphors, theories and research. California: Sage Publications.

Weiner, B. (2004). Attribution theory revisited: Transforming cultural plurality into theoretical unity. En D. M. McInerney & S. Van Etten (Eds.). Big theories revisited (pp. 13-29). Greenwich, Conn.: Information Age Publishing.