Aspectos sociodemográficos y autorregulación de estudiantes de nuevo ingreso a psicología en línea

José Manuel Meza Cano; Anabel De la Rosa Gómez; Judith Rivera Baños; Edith González Santiago

Aspectos sociodemográficos y autorregulación de estudiantes de nuevo ingreso a psicología en línea

Sociodemographic aspects and self-regulation of incoming online psychology students

José Manuel Meza Cano¹ https://orcid.org/0000-0002-9504-7906

Anabel De la Rosa Gómez¹ https://orcid.org/0000-0002-3527-1500

Judith Rivera Baños¹ https://orcid.org/0000-0002-7750-2477

Edith González Santiago¹ https://orcid.org/0000-0002-7876-6079

1. Universidad Nacional Autónoma de México

Resumen

Analizar los niveles de Aprendizaje Autorregulado de estudiantes de psicología en línea de nuevo ingreso y su relación con variables sociodemográficas en cuatro generaciones consecutivas fue el objetivo que impulso todo este trabajo. La muestra estuvo conformada por 896 estudiantes, de los cuales 242 fueron hombres y 654 mujeres con una media de edad de 32.2 años. Se trata de un estudio cuantitativo, longitudinal de tendencia, dado que se realizó una medición por cada grupo de nuevo ingreso a la licenciatura durante cuatro semestres. El alcance es correlacional, ya que se emplean variables sociodemográficas para establecer diferencias de medias y encontrar la influencia entre estas variables y la autorregulación. Para ello se empleó el Cuestionario de Motivación y Estrategias de Aprendizaje, el cual cuenta con la Escala de Motivación y la Escala de Estrategias de Aprendizaje, cada una con sub escalas. Se encontró que son las mujeres quienes reportan mayores niveles de orientación a metas extrínsecas y un mayor nivel de Estrategias de Aprendizaje, al igual que el grupo de estudiantes divorciados. Aquellos estudiantes con más de 36 años reportan mayores niveles de Estrategias de Aprendizaje; también se encontró que los estudiantes de semestres más actuales refieren una ligera tendencia a contar con mejores Estrategias de Aprendizaje.

Palabras Clave: Aprendizaje autorregulado, educación superior, educación en línea.

Abstract

Analyzing the levels of self-regulated learning of incoming online psychology students and their relationship with sociodemographic variables in four consecutive generations was the objective that promoted all this work. The sample consisted of 896 students, of whom 242 were men and 654 women with an average age of 32.2 years. It is a quantitative study with a longitudinal tendency given that a measurement was made for each incoming group to the degree program during four semesters. The scope is correlational, since sociodemographic variables are used to establish the average differences and find the influence between these variables and self-regulation. For this purpose, the Motivation and Learning Strategies Questionnaire was used, which has the Motivation Scale and the Learning Strategies Scale, each one with sub scales. It was found that women reported higher levels of orientation to extrinsic goals and a higher level of Learning Strategies, along with the group of divorced students. Those students who are more than 36 years old reported higher levels of Learning Strategies; It was also found that the most current semester students refer a slight tendency to have better Learning Strategies.

Keywords: Self-regulated learning, higher education, online education.

Introducción

La educación a distancia ha proporcionado oportunidades a sectores de poblaciones que por diversas razones no tienen acceso a la educación, sin embargo, a pesar de la oportunidad que significa la educación en línea en el nivel superior, aún se registran altos índices relacionados a la deserción o rezago asociados a factores como la falta de apoyo docente o tecnológico, falta de soporte organizacional de parte de la institución o carecer de un adecuado método de estudio y habilidades (Escanés, Herrero, Merlino & Ayllón, 2014).

Según Torrano, Fuentes & Soria (2017) a partir del surgimiento de esta forma de acceso al conocimiento se le dio un lugar preponderante al estudiante y la necesidad de que genere autonomía, que conozca sus procesos cognitivos y aprenda a controlar su proceso de aprendizaje, no limitándose a adquirir el conocimiento a través de otros, sino también de construirlo de manera personal, integrando la experiencia previa, desarrollando habilidades para aprender a aprender, y aprender a pensar. La inclusión de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) en el proceso educativo ha puesto el foco en las estrategias de Aprendizaje Autorregulado en los entornos virtuales tanto en diferentes niveles educativos (desde primaria hasta educación superior), así como en diferentes herramientas en Internet promoviendo a su vez estrategias cognitivas, metacognitivas vinculadas al aprendizaje colaborativo y situado.

En este contexto desde hace algunos años se incrementó la cantidad de investigaciones relacionadas con la Autorregulación en el marco académico, lo cual es descrito como el proceso en el que los estudiantes activan y mantienen su cognición, el afecto o emoción y conducta para orientarse al logro de metas, dando importancia a las habilidades de este tipo de aprendizaje tanto para el contexto escolar como para el aprendizaje a lo largo de la vida (Brandmo & Berger, 2013).

Al respecto Cabero (2013) menciona que la autorregulación o aprendizaje atorregulado es la capacidad del alumno para gestionar y regular su aprendizaje, aplicando estrategias, autoevaluándolo y mejorando el proceso para alcanzar las metas, siendo el principal partícipe de su formación, estableciendo él mismo las metas y objetivos, además de tomar decisiones de forma consciente.

Para Hernández & Camargo (2017) la Autorregulación consiste en la organización intencional y motivada de actividades a nivel cognitivo, conductual y ambiental que conducen al éxito del estudiante en el aprendizaje, siendo el proceso mediante el cual el alumno configura y organiza el entorno para alcanzar los objetivos ya sea autoimpuestos o impuestos por un tercero.

A partir de la revisión de la literatura en el área se pueden encontrar modelos que permiten analizar los componentes que forman el constructo de autorregulación, mismos que serán revisados a continuación.

Modelos de Autorregulación

A lo largo de los últimos años surgieron varios modelos sobre autorregulación que comparten elementos similares, pero con distintos énfasis, entre los modelos más conocidos se encuentra el modelo de tres fases de Zimmerman (2000) y el modelo de áreas y fases de Pintrich (2000). Ambos modelos proponen fases similares respecto a la Autorregulación y tanto Zimmerman como Pintrich colocan al aprendiz como actor principal de su propio proceso de aprendizaje.

Pintrich (2000) menciona cuatro cualidades de estos modelos. La primera cualidad es el énfasis en el participante (alumno o aprendiz) como agentes activos y constructivos de su propio significado, objetivos y estrategias tanto del ambiente interno (mente) como externo (ambiente). La segunda es que los alumnos se encuentran inmersos en distintos procesos que la misma naturaleza del "ser activo" conlleva, a decir son capaces de monitorear, controlar y regular potencialmente ciertos aspectos de su propia razón, motivación y comportamiento, así como elementos del entorno. La tercera se encuentra relacionada con las metas del aprendizaje, pues asume que los alumnos son capaces de establecer el camino a seguir y sus ajustes basándose en estándares de referencia a través de los cuales se comparan para evaluar el progreso. La cuarta cualidad se relaciona con las actividades que fungen como mediadores entre la persona y el contexto, además del logro actual, en este sentido la autorregulación de la cognición, la motivación, la conducta son las que median las relaciones entre la persona, el contexto y el logro.

El modelo de Autorregulación de Pintrich (2000) contempla diferentes áreas como la cognición, metacognición, conducta y contexto que, aunque se enfocan a escenarios físicos, como el aula tradicional presencial, puede también aplicarse a escenarios virtuales (aula virtual) o escenarios en Internet. La descripción de las fases de manera breve son las siguientes: i. Planeación: Establece metas, objetivos y activa recursos cognitivos para alcanzarlos. ii. Monitoreo: Mientras realiza una tarea, se pregunta acerca de su propia ejecución, su necesidad de ayuda, tiempo invertido, etc. iii. Control: Selecciona y adapta estrategias, incrementa o disminuye el esfuerzo, negocia la tarea. iv. Reflexión: Realiza juicios y atribuciones sobre su ejecución, evalúa la tarea y el contexto.

Durante cada una de estas fases, el aprendiz organiza y administra distintos recursos en diferentes áreas como son la Cognitiva, es decir, lo que el estudiante piensa sobre la tarea y que incluye la recuperación y activación del conocimiento previo; el área Metacognitiva, que incluye los juicios de autoeficacia, los intereses del estudiante y la percepción de dificultad de la tarea; el área Conductual, que aborda las acciones que el estudiante realiza para llevar a cabo la tarea e implica la planeación, administración del tiempo, del esfuerzo, la motivación y la auto-observación, etc.; y el área Contextual, en donde se puede recurrir a la negociación de la tarea, el monitoreo de las condiciones físicas en donde la tarea se realiza, los aspectos emocionales mientras se realiza la tarea y la valoración del contexto en vías de realizar cambios para lograr el objetivo de aprendizaje.

A partir de estas fases y áreas puede vislumbrarse el énfasis en la motivación, así como a la orientación hacia las metas y objetivos del estudiante, diferenciando entre las metas intrínsecas y extrínsecas, lo cual caracteriza a este modelo de otros sobre Autorregulación (Winne, 2015).

Además de la importancia de apegarse a un modelo de Autorregulación es necesario revisar cómo se ha evaluado en los contextos académicos. Tradicional e históricamente en esta área Winne & Perry (2000, citado en Torrano & González, 2004) hacen una distinción entre dos formas de proceder, por un lado tomarlo como una aptitud y evaluar a través de instrumentos, por lo general autoinformes, que describen alguna de las cualidades o atributos relativamente estables del alumno que autorregula su aprendizaje con el fin de predecir su conducta, cognición y motivación en otros escenarios; y tomarlo como una actividad, evaluando a través de instrumentos que recogen información sobre los estados y procesos que el alumno despliega a lo largo del tiempo mientras se autorregula, por ejemplo, empleando protocolos en voz alta o medidas de observación. En este sentido, Hernández & Camargo (2017) realizaron un meta-análisis de 43 estudios empíricos con estudiantes universitarios, encontrando un fuerte interés en contar con instrumentos válidos y confiables en la literatura tomando como posición la Autorregulación como una aptitud.

Autorregulación y aspectos sociodemográficos

Existen diversas características que ostentan los estudiantes entre las cuales pueden encontrarse elementos de Autorregulación, entre ellas Dörrenbächer & Perels (2016) mencionan que el logro entendido como el alcance de las metas establecidas es alto en estudiantes con niveles altos de autorregulación y niveles altos de motivación, además de que estos estudiantes presentan niveles bajos de ansiedad, presentando niveles altos de extroversión.

Respecto a las diferencias de género Altun & Erden (2013) encontraron que en áreas que forman parte de la Autorregulación como la Autorregulación metacognitiva, la administración del tiempo y del ambiente y la regulación del esfuerzo fueron indicadores que se relacionaron con el logro de los hombres, mientras que la Regulación del esfuerzo el único elemento que pudo explicar el logro de las mujeres, lo cual puede deberse a un efecto cultural ya que las familias en esta región, apoyan más la autoeficacia de los hombres desde edades tempranas.

Por su parte Vives-Varela., Durán-Cárdenas, Varela-Ruíz & Fortoul Van Der Goes (2014) mencionan que aquellos estudiantes que tienen la capacidad de autorregularse suelen tener un mayor rendimiento académico, siendo estratégicos para

planear sus metas, monitoreando su propio progreso y autoevaluando su desempeño. Así mismo al tener mayor conciencia de cómo ellos aprenden obtienen mayor provecho del ambiente que les rodea, regulando el contexto, por ejemplo, beneficiándose del uso de la tecnología y del trabajo colaborativo.

Analizando estas investigaciones se encontraron aspectos asociados con la población que pueden incidir en los niveles de motivación y estrategias de aprendizaje, por ejemplo, Torrano & Soria (2017) mencionan que las mujeres presentan mejores estrategias y creencias sobre su desempeño al conocerse mejor como estudiantes. Cano-García (2000) menciona que los varones puntúan más alto en las escalas motivacionales que las mujeres en las carreras de ciencias sociales y puntúan con niveles más altos en estrategias de aprendizaje. Con respecto a variables relacionadas con aspectos demográficos, Areth-Estéves, Castro-Martínez & Rodríguez-Granobles (2015) mencionan que la edad es un factor importante dentro de un modelo que pretenda explicar la deserción, aspecto que además Camacho, Gómez & Pintor agregan el nivel de manejo de las competencias digitales, mientras que Ruiz-Palacios (2018) agrega factores inherentes al estilo de vida de los estudiantes adultos como la principal variable asociada con la deserción debido a viajes, familia, salud, tiempo, otras prioridades propias de estudiantes con un estado civil como el matrimonio.

Una vez que se han revisado los elementos sociodemográficos de los estudiantes que la literatura relaciona con la autorregulación se plantea como objetivo el analizar los niveles de autorregulación y las variables sociodemográficas que pueden relacionarse con él, en cuatro generaciones de estudiantes de nuevo ingreso de la carrera de psicología en línea y como hipótesis: H1 El nivel de Autorregulación se relaciona con las variables sociodemográficas como género, edad y estado civil de los estudiantes de nuevo ingreso de la carrera de psicología en línea.

H0 El nivel de Autorregulación no se relaciona con las variables sociodemográficas como género, edad y estado civil de los estudiantes de nuevo ingreso de la carrera de psicología en línea.

Materiales Y Métodos

Participantes

La selección de la muestra fue no aleatoria, conformada por 896 alumnos voluntarios que firmaron un consentimiento informado; de los semestres 2017-1, 2017-2, 2018-1 y 2018-2 de la licenciatura en psicología de la modalidad a distancia de la Facultad de Estudios Superiores Iztacala que en el momento de la medición estaban cursando el primer semestre. El 73% de la muestra estuvo conformada por mujeres y el rango de edad fue de 18 a 65 años, con una media de 32.2, con domicilio en diferentes estados de la República Mexicana y pertenecientes a zonas urbanas y rurales.

Instrumento

El Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ) evalúa Estrategias de Aprendizaje y Motivación, variables relacionadas a la Autorregulación en el estudiante.

Entre los estudios que han usado este instrumento podemos citar al de Martínez & Galán (2000) y al de Ramírez, Canto, Bueno & Echazarreta (2013), ambos realizados en muestras mexicanas. En el primer estudio se indagaron correlaciones entre las estrategias de aprendizaje y motivación con la calificación de una asignatura, el instrumento indicó un alfa de .72 para las subescalas del área de motivación, y las subescalas de estrategias de aprendizaje obtuvieron un alfa de .65. En el segundo estudio citado se realizó la traducción y adaptación de la versión original del MSLQ, la traducción y adaptación se realizó al español mexicano, dicho proceso se encuentra puntualmente descrito en la publicación de Ramírez et al. (2013) en el cual se consideraron las directrices que establece la Comisión Internacional de Tests y los resultados obtenidos concluyen que los ítems se agruparon correctamente mediante la factorización de ejes principales y los índices de consistencia interna obtenidos con la versión en español fueron aceptables, alcanzando valores alfa de Cronbach de 0.90.

Según Curione & Huertas (2017) el MSLQ tiene una estructura teórica sólida que ha sido adaptada a distintas poblaciones, manteniendo o reforzando su estructura factorial y es sensible a variaciones contextuales de acuerdo con el tipo de conocimiento disciplinar de los estudiantes. Credé & Phillips (2011) indican que el instrumento MSLQ resalta entre otros por su adaptabilidad los aspectos contextuales en relación con la motivación y la autorregulación para el aprendizaje.

Respecto a la confiabilidad del instrumento Feiz & Hooman (2013) mencionan que los índices de confiabilidad de algunos estudios que emplean el MSLQ varían entre .52 y .80, en su estudio encontraron un alfa de .95 para todo el instrumento. Saks, Leijen, Edovald, & Õun (2015) adaptaron el MSLQ para su uso en el contexto de Estonia a través del método de traducción / retro-traducción obteniendo coeficientes de confiabilidad que variaron de .34 a .90 para los puntajes de escala y .92 como puntaje general. Por su parte Valentín et al. (2013) emplearon el MSLQ con estudiantes universitarios encontrando un coeficiente alfa de .80 para la escala de Motivación y de .89 para la escala de Estrategias de Aprendizaje, aunque afirman que es necesario revisar las propiedades psicométricas de las subescalas del instrumento.

Después de la información recabada al respecto, se decidió retomar y adaptar el MSLQ adaptado por Ramírez et al. (2013) para un contexto en línea y aplicarlo a estudiantes de nuevo ingreso de una licenciatura en psicología en la modalidad a distancia.

El MSLQ consta de 81 reactivos de escala tipo Likert del 1 al 7, donde 1 significa "nada cierto en mí" y 7 significa "totalmente cierto en mí", dividido en dos escalas: Estrategias de aprendizaje y Motivación. El índice de confiabilidad Alfa de Cronbach reportado por Ramírez et al. (2013) fue de .85 en la escala de Estrategias de aprendizaje y de .90 en la escala de Motivación. Para realizar esta evaluación, se adaptó a un contexto de estudio en línea, llevándolo a un formulario en línea a través de la aplicación de Google forms. Puede accederse a una versión del instrumento en el siguiente enlace. https://goo.gl/forms/Hkb3FYY4HABNuvGB3.

Una vez adaptado para la presente investigación se realizó el análisis de consistencia interna para ambas escalas a través de alfa de Cronbach, se encontró para la escala de Motivación un coeficiente de .61, por lo que la confiabilidad es moderada y para la escala de Estrategias de Aprendizaje un coeficiente de .84, por lo que la escala es confiable. Esta confiabilidad moderada es consistente con algunas de las investigaciones antes mencionadas, por lo que es necesario tomar los resultados con cierta cautela.

Para la presente investigación se modificaron algunos términos para contextualizarlo en el estudio de una carrera en línea. Se modificaron las palabras que hacen referencia a las clases presenciales para cambiarlas por asignaturas en línea, además de las referencias en los ítems al material impreso o texto impreso se cambiaron por recursos y materiales digitales como se muestra a continuación.

Original: 81. Las ideas de los temas que he estudiado, trato de aplicarlas en otras actividades de aprendizaje, como, por ejemplo, los debates.

Adaptado: 81. Las ideas de los temas que he estudiado, trato de aplicarlas en otras actividades de aprendizaje, como, por ejemplo, los debates o foros en línea.

Tipo y diseño de estudio

Se trata de un estudio no experimental dado que se observan situaciones ya existentes, mientras que el tipo de diseño es longitudinal, pues se analizan los cambios a través del tiempo de determinadas variables en un contexto y comunidad específica (Hernández, Fernández & Baptista, 2010). Dentro de este diseño se encuentra el de tendencia (trend) en el cual se analizan cambios a través del tiempo en las variables de interés dentro de alguna población, siendo ésta su principal característica, dado que los participantes del estudio no son los mismos, pero la población sí.

Procedimiento

Se invitó a participar a los alumnos de nuevo ingreso a través de medios de comunicación institucionales como es el correo electrónico, quienes dieron su consentimiento informado de manera voluntaria. La aplicación del instrumento se realizó a distancia a través de un sistema de encuestas en línea (Google forms).

Una vez recabados los datos, se analizaron utilizando una plantilla en Excel autocalificable, para posteriormente realizar los análisis estadísticos utilizando el programa SPSS versión 20.

Procedimiento

Confidencialidad o Consentimiento informado

Antes de contestar el instrumento vía el formulario de Google, cada estudiante aceptó el consentimiento informado, sin lo cual no podían acceder al instrumento mismo (ver anexo 1).

Resultados

Se realizaron análisis descriptivos sobre cómo estuvo conformada la muestra en cuanto a aspectos sociodemográficos como la cantidad de estudiantes por semestre, el estado civil y la edad. En la tabla 1 se describen estos datos.

Como puede notarse en la tabla 1 el semestre con menor cantidad de estudiantes casados fue el 2018-1 con 74, mientras que el semestre 20171 fue el que presentó mayor cantidad con 106, la menor cantidad de solteros se presentó en el semestre 2017-2 con 103 y la mayor cantidad se presentó tanto en el semestre 2017-1 como en el semestre 2018-2 con 129. La cantidad de divorciados fue relativamente baja en los cuatro semestres oscilando entre 10 y 15 por semestre. Respecto a la media de edad, se encontró en el semestre 2017-1 la media más baja con M=31.77 años, mientras que en el 2018-1 la media de edad fue la más alta con M=32.58.

Para conocer la distribución de estudiantes de acuerdo con el género y la edad se dividió a la muestra en tres cuartiles tomando en cuenta la edad, lo cual se muestra en la tabla 2.

Como puede notarse el grupo con mayor cantidad de hombres fue el que comprendía el rango de entre 28 y 36 años, mientras que el grupo con mayor cantidad de mujeres comprendía entre 18 y 27 años.

Una vez realizado este análisis se procedió a dividir a la muestra en edades de acuerdo con el estado civil, dicho ordenamiento se muestra en la tabla 3.

Al realizar este ordenamiento se encontró que el grupo más numeroso fueron los solteros entre 18 a 27 años con 252 participantes, seguido del grupo de participantes casados con edades entre 37 y 63 años con 168 participantes. El grupo menos numeroso fue el de estudiantes divorciados con una edad entre 18-27 años con sólo 3 participantes.

En este nuevo ordenamiento se encontró que el grupo más numeroso es el de mujeres solteras con 336, seguido de mujeres casadas con 282, del grupo de hombres el más numeroso es de hombres casados con 146. Del grupo de divorciados se puede notar que la mayoría eran mujeres con 36 participantes, como se muestra en la tabla 4.

Tomando en cuenta las escalas del instrumento MSLQ se realizó en primer lugar, un análisis descriptivo por cada escala, tomando en cuenta las subescalas que las componen. Los datos descriptivos de la Escala de motivación se encuentran en la tabla 5.

Como puede notarse la escala con mayor puntaje fue la de "Valor de la tarea" con una media de M=6.41 desv. tip.=0.67. Mientras que la subescala con menor puntaje fue "Ansiedad ante los exámenes" con una media de M=3.98 desv. tip.=1.44. Para toda la escala se encontró una media de M=5.41, desv. tip.=0.62, por lo que puede considerarse un puntaje medio-alto. Para el análisis descriptivo de la escala de Estrategias de Aprendizaje se muestra la tabla 6.

En esta escala la media más alta fue de la subescala de Organización M=5.70, desv. tip.=1.12. Mientras que la subescala con una media menor fue la de Búsqueda de ayuda con una media de M=3.76, desv. tip.=1.32. Para la escala total de Estrategias de Aprendizaje la media fue de M=4.78, desv. típ.=0.76, por lo que se considera un valor medio.

Para establecer las diferencias de acuerdo con variables sociodemográficas se tomaron en cuenta el género, la edad, el estado civil y el semestre de ingreso a la carrera.

A continuación se muestran únicamente las diferencias de medias significativas dentro de la muestra tomando como variable el género (tabla 7) empleando un análisis de diferencias de medias de muestras independientes a partir de una t de student.

Como se puede notar, en todas estas subescalas las medias favorecen al grupo de las mujeres, siendo la diferencia más importante la Ansiedad ante los Exámenes y la Regulación del esfuerzo. Todas las diferencias obtuvieron un nivel de significancia importante (p=00) por lo que las diferencias son significativas.

A continuación se muestran las diferencias estadísticamente significativas a partir de los análisis de diferencias de medias empleando ANOVA de un factor. Se muestra en la tabla 8 los resultados al tomar el semestre de ingreso como variable agrupadora.

Como se observa en la tabla 8 en la mayoría de las medias la generación que ingresó en el semestre 2018-1 presentó medias más altas, con excepción de la escala de regulación del esfuerzo, mientras que la generación con medias más bajas fue la del 2017-1.

Se dividió a la muestra en tres cuartiles a partir de la edad, lo cual generó tres rangos: de 18 a 27 años, de 28 a 36 años y de 36 a 63 años. Al agrupar la muestra para realizar el análisis por rangos de edad se obtuvieron los datos estadísticamente significativos de la tabla 9.

Como se observa en la tabla 9 las diferencias significativas favorecen al grupo de mayor edad (37 a 63 años) alcanzando valores considerados altos en subescalas como Valor de la tarea (M=6.54, desv. típ.=0.56) y con excepción de Orientación a metas extrínsecas en donde los participantes de 18 a 27 años obtuvieron medias más altas (M=5.31, desv. típ.=1.30) y Ansiedad ante los exámenes que también favorecen al grupo de participantes de 18 a 27 años (M=4.21, desv. típ.=1.40). El grupo de 28 a 36 años no obtuvo ninguna media superior a las de los otros grupos de edad. Por último se realizó un análisis de diferencias de medias tomando como variable agrupadora el estado civil, los resultados se muestran en la tabla 10.

Como puede verse en la tabla anterior, todas las diferencias significativas favorecen al grupo de los divorciados quienes alcanzaron medias con valores altos en subescalas como Organización (M=5.89, desv. típ.= 1.12), mientras que en la mayoría de las subescalas el grupo de solteros presentó medias bajas, sobre todo en la escala de Estrategias de aprendizaje (M=4.71, desv. típ.=0.78.)

Discusión y Conclusiones

Conservando el enfoque y orientación inicial, el cual fue analizar los niveles de Autorregulación y las variables sociodemográficas que pueden relacionarse con él, en cuatro generaciones de estudiantes de nuevo ingreso de la carrera de psicología en línea. Una vez que se han encontrado diferencias estadísticamente significativas se acepta la hipótesis de que el nivel de Autorregulación se relaciona con las variables sociodemográficas como género, edad y estado civil de los estudiantes de nuevo ingreso de la carrera de psicología en línea.

Los hallazgos de la población en cuanto a Autorregulación a partir de sus componentes de Motivación y Estrategias de Aprendizaje dejan ver un panorama importante sobre qué aspectos son aquellos en los que se necesita incidir para incrementar dichos niveles. Los hallazgos muestran en su mayoría niveles altos de orientación a metas intrínsecas, lo que concuerda con los hallazgos de autores como Martín (2018), por lo que los estudiantes están más preocupados por el aprendizaje en sí mismo que en comparar su rendimiento con otros estudiantes o en aspectos extrínsecos, asignando especialmente un alto valor a las tareas de la carrera que recién comienzan.

En cuanto a Estrategias de Aprendizaje, mostraron altos niveles de estrategias de Organización, lo cual refiere a la capacidad para emplear estrategias como el subrayado, el uso de esquemas gráficos para la selección y uso de la información relevante para el estudio.

A diferencia de los hallazgos de Martín (2018) en donde los estudiantes universitarios en un sistema tradicional-presencial obtuvieron valores altos en administración del tiempo y del ambiente, aprendizaje con compañeros y búsqueda de ayuda, en nuestro caso, con estudiantes en línea, se obtuvieron valores considerados medios en estos componentes. Al respecto Broadbent & Poon (2015) afirman que resulta importante incrementar el aprendizaje entre iguales especialmente en la educación en línea por lo que es un hallazgo a tomar en cuenta para ser fomentado en un segundo momento.

En cuanto a los hallazgos encontrados al comparar las características sociodemográficas de la población, llama la atención que existan diferencias de medias que favorecen al grupo de las mujeres cuando se toma el género como variable, tanto en la escala de Motivación como en la escala de Estrategias de Aprendizaje. Esto confirma los hallazgos de Torrano & Soria (2017) quienes encontraron que las mujeres muestran mejores niveles de Estrategias de Aprendizaje mientras que los hombres mostraron mejores niveles de motivación, ellos explicaron las diferencias en estos puntajes debido al mayor entendimiento de sí mismas, en el caso de las mujeres, por lo que hacen un mayor uso de estrategias.

Al hablar de motivación respecto a las mujeres se confirman los hallazgos del estudio de Cano-García (2000) en donde las mujeres superaron a los hombres en cuanto a motivación intrínseca, interés y actitud para estudiar, administrar el tiempo y uso de estrategias, mientras que la motivación extrínseca y de logro favoreció a los varones. Cano-García (2000) lo atribuyen a un mayor nivel de ansiedad de las alumnas, favoreciendo el uso de estrategias y la motivación intrínseca. Lo anterior no ocurrió así en el estudio aquí presentado, puesto que no se hallaron diferencias en cuanto al género en los niveles de orientación a metas intrínsecas, pero sí en los de orientación a metas extrínsecas, favoreciendo a las mujeres. Esto puede estar relacionado con el tipo de muestra en donde el 73% son mujeres que frecuentemente buscan mejores condiciones de vida actualizando su estatus académico. A pesar de estos hallazgos en la literatura se encuentran datos no concluyentes respecto al género puesto que en el estudio de Altun & Erden (2013) las medias de autorregulación favorecen a los hombres, mientras tanto en los hallazgos de Zimmerman & Kitsantas (2014) con estudiantes universitarios no se encontraron diferencias de género.

Cuando se realizó el análisis por rangos de edad se encontró que en la escala de Motivación, las subescalas de Orientación a metas intrínsecas y el Valor de la tarea favorecieron al grupo de mayor edad (37 a 63 años) mientras que la Orientación a metas extrínsecas y Ansiedad ante los exámenes favoreció al grupo de menor edad (18 a 27 años), al respecto existe la posibilidad de que los estudiantes jóvenes estén orientados a la búsqueda de beneficios externos como un mejor puesto de trabajo o la mejora de la calidad de vida a partir de sus estudios como psicólogos, siendo también cercanos a una situación escolar tradicional en la preparatoria siendo evaluados con exámenes, lo cual les genera mayor ansiedad que a los estudiantes mayores quienes ya no han estado en contacto con esta situación.

En las subescalas sobre Estrategias de Aprendizaje son los estudiantes de mayor edad quienes tuvieron niveles significativamente más altos en Estrategias de Elaboración, Organización, Autorregulación metacognitiva, Administración del tiempo y del ambiente y en la Regulación del esfuerzo. Si se toma en cuenta que la población con menor edad obtuvo altos niveles de Ansiedad ante los Exámenes entonces se confirman los hallazgos de Furlan, Rosas, Heredia, Illbele & Martínez (2012) quienes mencionan que los alumnos con alta Ansiedad ante los Exámenes hacen mayor uso de estrategias de aprendizaje superficiales, mientras que los que tienen baja ansiedad recurren a estrategias críticas y reflexivas. Al parecer un alto nivel de ansiedad y falta de confianza se asocia con conductas de evitación y disminución de estrategias de aprendizaje, mientras que un nivel adecuado de preocupación por el buen desempeño promueve la movilización de recursos cognitivos que preparan al estudiante al uso de estrategias para administrar el esfuerzo, aprovechar el tiempo, afrontar problemas y mayor autoeficacia para la regulación del aprendizaje.

Una aparente contradicción relacionada con la edad y su impacto en la autorregulación es que en la mayoría de las subescalas relacionadas con las Estrategias de Aprendizaje los puntajes favorecieron al grupo de mayor edad (37 a 63 años). Al respecto Rovai (2003), citado en Areth, Castro-Martínez & Rodríguez (2015) mencionan que los adultos se encuentran en un mayor riesgo de deserción dado el contexto laboral y social en el que se desenvuelven al ser padres y madres de familia, sin embargo, en los hallazgos de este estudio se perciben como buenos usuarios de Estrategias de Aprendizaje entre mayor edad presentan esta característica.

Al respecto Yuni (2018) menciona que los adultos de edad media y de vejez temprana tienden a mantener creencias favorables sobre el estudio, manteniendo una visión individualista del aprendizaje y favoreciendo el reconocimiento de las propias habilidades, por lo tanto es posible que se perciban a sí mismos como estudiantes que han ostentado buenas Estrategias de Aprendizaje a lo largo de su vida, lo que concuerda con la postura de Vives-Varela et al. (2014) quienes afirman que los estudiantes que se perciben como autorregulados son conscientes de cómo aprenden, volviéndose estratégicos.

De lo anterior se desprenden dos acciones importantes a llevar a cabo, por un lado enfatizar y consolidar las creencias del grupo con mayor rango de edad sobre sus propias habilidades además de promover en ellos el aprendizaje colaborativo y el uso de la tecnología, mientras que por otro lado es necesario incentivar en la población joven a que desarrollen un nivel óptimo de auto-conocimiento; esto es relevante puesto que es probable que se enfrenten a un escenario de estudio en línea por primera vez.

Al hablar de variables que inciden en la deserción en Educación a Distancia Escanés, Herrero, Merlino & Ayllón (2014) mencionan las dificultades de gestión del tiempo de individuos que tienen a cargo obligaciones familiares, como es el caso de estudiantes padres de familia, por lo que estos factores de índole personal suelen ser determinantes para elegir este tipo de modalidades para retomar o continuar los estudios, pero a su vez son elementos que tienen un impacto en el rendimiento académico. Esto queda confirmado parcialmente por los datos encontrados, puesto que, a pesar de ser un grupo pequeño, son los estudiantes divorciados, en su mayoría mujeres, los que reportaron mayores niveles de Estrategias de Aprendizaje. Esto llama la atención, dado que es probable que sean buenos gestores de su tiempo, su espacio y por tanto de la dedicación al estudio, mientras que los estudiantes casados y solteros mostraron niveles por debajo de los divorciados.

Al realizar la comparación de medias por generación se encontró que los niveles de Aprendizaje Autorregulado reportado se incrementan con cada generación, siendo la media más baja el primer semestre evaluado (2017-1) y la media más alta el penúltimo (2018-1) con medias similares con respecto al último semestre evaluado (20182). La diferencia significativa entre estas generaciones se puede encontrar especialmente en el área de Estrategias de Aprendizaje. Al notar que las edades no difieren significativamente entre las generaciones se descartó ésta como variable influyente, también se encontró un ligero incremen to de estudiantes solteros y una disminución de estudiantes casados, una diferencia ligera y poco significativa. Al respecto se ha especulado sobre la cercanía de cada generación al uso de herramientas de Internet para el aprendizaje y la vida cotidiana, sin embargo, no se tienen insumos ni datos para establecer la correlación dado que no se han aplicado instrumentos para conocer el nivel de conocimiento, manejo y uso de las Tecnologías en esta población, sin embargo, sería pertinente su posterior evaluación dado que es una variable que estudios como el de Camacho, Gómez & Pintor (2015) resaltan como determinante para lograr un buen desempeño de un estudiante adulto trabajador de nivel licenciatura en la modalidad en línea especialmente para el manejo de información, la comunicación, administración del tiempo y el uso básico de la plataforma.

Como conclusión se puede describir a los estudiantes de la licenciatura en línea como estudiantes con una media de edad de 32 años, en su mayoría mujeres (70%), con niveles altos de Motivación y Estrategias de Aprendizaje como factores importantes del Aprendizaje Autorregulado. Específicamente son las mujeres las que presentan niveles más altos de Aprendizaje Autorregulado que los hombres, mientras que son los estudiantes divorciados los que reportan niveles más altos de Estrategias de Aprendizaje al igual que los estudiantes de más de 37 años; mientras que las generaciones más recientes muestran mayores niveles de Organización, Búsqueda de ayuda y Regulación del tiempo y del ambiente, como parte de las Estrategias de Aprendizaje.

Entre los aportes se puede resaltar el uso y adaptación del MSLQ de Ramírez et al. (2013) a un contexto de estudio en línea, aspecto que ya había mencionado Curione & Huertas (2012) que era un área que no había sido tomada en cuenta. Se decidió que en vez de aumentar escalas relacionadas con TIC se modificaran ligeramente los ítems para hacer referencia a materiales digitales, a una plataforma en línea y al tiempo asincrónico para así abarcar los escenarios a los que se enfrenta la población que participó en este estudio, por lo que la situación de aprendizaje quedó contextualizada, sin embargo, es importante revisar algunos aspectos del instrumento para mejorar su confiabilidad en la escala de Motivación.

Por otra parte, el conocer a la población que ingresa al sistema en línea permitirá generar estrategias de intervención para incidir en aquellos elementos que restringen sus niveles de autorregulación en vías de poder tener un buen desempeño en esta modalidad. Sobre estas estrategias Escanés, Herrero, Merlino & Ayllón (2014) sugieren a tomar en cuenta por las instituciones universitarias la implementación de un plan de tutorías, el compromiso de la plantilla docente y su profesionalización, la generación de contenidos y planes de estudio relevantes para los alumnos y la motivación e integración social de la población estudiantil a la universidad. Esto concuerda con la propuesta de De Smul, Heirweg, Van Keer, Devos & Vandevelde (2018) quienes sugieren que es importante evaluar y formar en situaciones instruccionales a los docentes para que favorezcan el desarrollo de la Autorregulación de los alumnos.

Agradecimiento

Investigación financiada por el proyecto PAPIME PE304218.

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a. Profesor de asignatura del Sistema de Universidad Abierta y Educación a Distancia (SUAyED) de la FES Iztacala, UNAM. Miembro del Grupo de Comunidad de Habilidades y Aprendizaje con Tecnología CHAT, manuel.meza@iztacala.unam.mx

b. Profesora de carrera Asociada C, TC. del Sistema de Universidad Abierta y Educación a Distancia (SUAyED) de la FES Iztacala, Coordinadora de Educación a Distancia, anabel.delarosa@iztacala.unam.mx

c. Profesora de asignatura del Sistema de Universidad Abierta y Educación a Distancia (SUAyED) de la FES Iztacala, responsable de evaluación en el Centro de Atención Psicológica y Educativa a Distancia (CAPED), judith.rivera@iztacala.unam.mx

d. Profesora de asignatura del Sistema de Universidad Abierta y Educación a Distancia (SUAyED) de la FES Iztacala, supervisora educativa en el Centro de Atención Psicológica y Educativa a Distancia (CAPED), edith.gonzalez@iztacala.unam.mx

Recibido: 22-07-2018

Aceptado: 16-11-2018

Anexo

Consentimiento informado previo al ingreso al instrumento MSLQ empleado en la modalidad en línea.