Estrategias de Evaluacion y Medicion Del Comportamiento-En Psicologia - Aldo Bazan y Alvaro Arce

7/25/2019 Estrategias de Evaluacion y Medicion Del Comportamiento-En Psicologia - Aldo Bazan y Alvaro Arce

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Aldo Bazán Ramírez y Alvaro J. Arce Ferrer

(Editores)

Instituto Tecnológico Universidad Autónoma de Sonora de Yucatán



EDITORES : Aldo Bazán RamírezÁlvaro J. Arce Ferrer

CUIDADO EDITORIAL yREVISIÓN DE ESTILO : Beatriz A. Sánchez Hernández

EDICIÓN Y DISEÑO : Perseo Sánchez Fimbres

Primera Edición, Enero de 2002

La publicación de este libro fue financiada por el InstitutoTecnológico de Sonora (ITSON) y la Universidad Autónomade Yucatán (UADY), derivado de una colaboración académicaentre el Departamento de Psicología y Educación del ITSONy la Facultad de Educación de la UADY.

ISBN 97092889-2-X

Instituto Tecnológico de SonoraDivisión de Ciencias Sociales y Humanidades.Calle 5 de Febrero 818 SurCiudad Obregón, Sonora, MéxicoC.P. 85000www.itson.mx

Impreso en la República Mexicana

Esta obra se terminó de imprimir en enero de 2002 en los talleresgráficos del Instituto Tecnológico de Sonora. El tiraje consta de 1,000ejemplares.



INTRODUCCIÓN...........................................................................7

Capítulo 1:Hacia una evaluación de la actividad cotidiana y sucontexto: ¿presente o futuro para la metodología?. .........11María Teresa Anguera Universidad de Barcelona

Capítulo 2:Integración de teoría sustantiva, diseño de pruebas ymodelos de análisis en la medición psicológica. ..............87Rafael J. Martínez Cervantes y Rafael Moreno Rodríguez Universidad de Sevilla

Capítulo 3:Explorando la utilidad de los análisis clásicos y Raschen la determinación de la consistencia interna desubpruebas cortas de homogeneidad alta......................... 121Sandra Castañeda Figueiras Universidad Nacional Autónoma de México - Centro Nacional de Evaluación para la Educación Superior

Capítulo 4:La medición de la aptitud académica general: una

aplicación del análisis factorial confirmatorio jerárquico.135Alvaro J. Arce Ferrer, José E. Canto y Rodríguez y Zulema N. Aguilar Soberanis Universidad Autónoma de Yucatán

Capítulo 5:Un modelo estructural de la motivación intrínseca enestudiantes universitarios ..................................................... 165

Javier Aguilar Villalobos*, Alejandra Valencia Cruz*,Mario Martínez Jiménez*, y Alma Vallejo Casarín** *Universidad Nacional Autónoma de México, **Universidad Veracruzana



Capítulo 6:Temores y realidades en la evaluación en el periodode adquisición formal de la lengua escrita ...................... 187

Aldo Bazán Ramírez, Beatriz A. Sánchez Hernández,Cruz I. Corral Cárdenas y Cecilia Murrieta Quezada Instituto Tecnológico de Sonora

Capítulo 7:Influencia de la Orientación Motivacional, los Estilos deAprendizaje y los Factores de carrera sobre eldesempeño escolar. .............................................................. 201Daniel González Lomelí y Ma. de los Angeles Maytorena Noriega Universidad de Sonora

Capítulo 8:Sistema Computarizado de Exámenes ............................... 227Eduardo Backhoff Escudero y Martín Rosas Morales Universidad Autónoma de Baja California

Capítulo 9:Diagnosticidad e interpretabilidad: retos a la mediciónde resultados de aprendizaje .............................................. 247Sandra Castañeda Figueiras Centro Nacional de Evaluación para la Educación Superior – Universidad Nacional Autónoma de México

Capítulo 10:La escala de salud del niño, un método de detecciónpara instituciones de primer nivel en salud ..................... 269

Alberto Terrones González, Angélica María Lechuga Quiñónez y Jaime Salvador Moysen Universidad Autónoma de Durango

Capítulo 11:Congruencia de la estructura factorial de escalaspsicológicas: Validación vía procrustes. ............................. 283Álvaro J. Arce Ferrer Universidad Autónoma de Yucatán

Capítulo 12:Prueba de aptitudes y competencias para el aprendizajeescolar en el nivel de educación superior (PACES) ........ 305Carlos Ibáñez Bernal Universidad Autónoma de Chihuahua



La idea de elaborar el libro “Estrategias de Evaluación y Medicióndel Comportamiento en Psicología ” representa el siguiente pasodespués de la edición del libro “Aportes Conceptuales y Metodológicosen Psicología Aplicada” publicado en 1999 por el Instituto Tecnológicode Sonora, idea editorial a la que se sumó la Universidad Autónomade Yucatán, conjugando de esta forma los esfuerzos de cooperacióninterinstitucional en el fomento y difusión de investigaciones realizadaspor académicos de distintas universidades mexicanas.

Cabe destacar que este libro no sólo muestra una parte del estadodel arte de la investigación en evaluación y medición que se lleva acabo en México en las áreas de evaluación y medición, sino tambiénpresenta aplicaciones de teoría y métodos para estudiarcientíficamente variables importantes del comportamiento realizadaspor investigadores de dos universidades de España.

El presente libro constituye una fuente importante parainvestigadores, estudiantes de postgrado y estudiantes de pregradoen Psicología y disciplinas afines, y presenta característicasimportantes a considerar. Primero, la obra constituye una guíapráctica para el desarrollo de estrategias de evaluación queactualmente cuentan con el reconocimiento de la comunidad científicainternacional. Todos los capítulos del presente libro se avocan aestudiar los retos que conlleva la definición de constructos

psicológicos y educativos y el desarrollo de metodologías paravalorarlos.

Segundo, el libro contiene información que es valiosa parainvestigadores y estudiantes preocupados por el uso apropiado y eldesarrollo de procedimientos de evaluación y medición delcomportamiento, toda vez que los procesos de evaluación y demedición pueden introducir errores en los resultados de las

investigaciones. En ese sentido, el libro constituye una guía paraentender la importancia de evaluar los efectos de los métodos quese utilizan para construir el conocimiento científico. Los capítulos deMa. Teresa Anguera y de Rafael Martínez y Rafael Moreno reflejanla necesidad de un análisis crítico de los aspectos conceptuales ymetodológicos en la evaluación y medición del comportamiento.



Anguera aborda con mucha precisión la pertinencia de la evaluacióndel comportamiento en situaciones naturales o cotidianos, resaltandola importancia tanto de la metodología cualitativa como de la

metodología cuantitativa en la recolección de la información. Martínezy Moreno enfatizan que en la práctica de la medición no se debesustituir la función de la teoría psicológica por modelos estadísticosde análisis de items y tests. Los capítulos de Sandra Castañeda yde Álvaro Arce y colaboradores, representan un ejemplo del tipo deinvestigaciones en las que el objeto de estudio es el método en sí.

Tercero, otro aspecto importante del libro “Estrategias de

Evaluación y Medición del Comportamiento en Psicología” es ladiversidad de aproximaciones teóricas y metodológicas que presenta.Esta característica facilitará a los profesionales y estudiantes endisciplinas científico-prácticas la generación de investigacionesempíricas, sustentadas en la evaluación y medición en distintoscampos de aplicación del conocimiento psicológico. Por ejemplo, loscapítulos de Javier Aguilar, Alejandra Valencia, Mario Martínez y AlmaVallejo; Aldo Bazán, Beatriz Sánchez, Cruz I. Corral y CeciliaMurrieta, y de Daniel González y Ma. De los Ángeles Maytorena,muestran el uso de modelos estructurales en la evaluación delcomportamiento en el contexto educativo. Por otra parte, el capítulode Alberto Terrones, Angélica Lechuga y Jaime Salvador presentauna escala de evaluación infantil en el campo de la salud. Lasistematización de la evaluación para selección de aspirantes ainstituciones de educación superior es tratada en los capítulos de

Eduardo Backhoff y Martín Rosas, y de Carlos Ibáñez.

RECONOCIMIENTOS

La obra constituye un ejemplo de colaboración académica entreinvestigadores de distintas universidades públicas de México y deEspaña, por ello nuestro agradecimiento y reconocimiento a loscolegas que participan en este volumen con sus capítulos, y tambiénnuestro agradecimiento a los colegas que inicialmente participaronen la concepción de este proyecto a partir de dos simposia sobreevaluación y medición que presentamos en un congreso de Psicologíaen abril del 2001: John McArdle, Víctor Corral, Martha Frías e ImeldaGarcía.



Nuestro agradecimiento a las autoridades del Instituto Tecnológicode Sonora y de la Universidad Autónoma de Yucatán por el apoyomoral y material para la publicación de este libro. Así mismo, nuestra

gratitud a nuestros alumnos y colegas con quienes interactuamoscotidianamente y son nuestros referentes mas importantes.

Un reconocimiento especial a Beatriz López quien inició con lastrascripciones de los originales de estos capítulos.

Aldo Bazán Ramírez

Alvaro J. Arce Ferrer

Enero 2002





María Teresa Anguera.Universidad de Barcelona

1. ¿Qué entendemos por actividad cotidiana?

La aparente simpleza del término nos cautiva, precisamente porsu densidad y la carga semántica que puede albergar. En cualquierser humano algunos días de su vida han tenido un especial significado,en ellos han ocurrido eventos de su esfera personal, familiar,profesional o social que tienen una concreta ubicación en un

calendario y que frecuentemente han constituido un referente gozosoo desdichado, trascendente o que quisiéramos olvidar, pero casi nuncaindiferente.

Pero si separamos estas fechas concretas, miles de días ymillones de horas ocupan la actividad cotidiana de un individuo.Cotidianeidad que por supuesto no es estanqueidad en un quehacerconstante, no es quedarse anclado en un día “tipo”, y no es tampoco

–al menos no debiera serlo- sumirse en una atonía monocorde yaburrida que olvida el movimiento constante del péndulo y el avancede las manecillas del reloj.

La actividad cotidiana supone un avance continuado en el tiempoen donde se suceden diversas conductas, homogéneas o dispares, esun recorrido por el curso vital de cada uno, es un proceso dinámico

sumamente complejo del que en muchas ocasiones no somosconscientes de cuánto alberga. El análisis de la cotidianeidad implicauna contemplación de conductas diversas desde distintos niveles que

1 Discurso de ingreso como académica numeraria electa. Barcelona: ReialAcademia de Doctors. Depósito Legal: B-49153-1999. Reproducido en estelibro, bajo autorización.



12 Estrategias de Evaluación y Medición...

se sitúan en una estructura piramidal.

Si nos situamos en la cúspide de la pirámide, mediante la

cotidianeidad se avanza en la trayectoria vital de cualquier individuo deacuerdo o no con su potencial o real proyecto de vida, con todas lastonalidades de grises que quepan entre el blanco y el negro relativos ala presencia o ausencia de uno o varios proyectos. Al descender en lapirámide desglosamos la cotidianeidad en diferentes planos (familia,profesión, relaciones sociales, ocio, ...) y la contemplamos desdediferentes ámbitos transversales (salud, afecto, tensión, satisfacción,

conflictos).A medida que seguimos descendiendo, se va desvelando una

estructura arbórea que muestra cómo se siguen subdividiendo jerárquicamente los estratos que seccionan la pirámide,manifestándose un amplio espectro de posibilidades desdesituaciones en las que interrelacionan conductas tendentes a lamolaridad con los contextos en que se producen, hasta la base de la

pirámide, que se halla conformada por una infinita variedad deconductas perceptibles cada vez más moleculares.

Al pretender la evaluación de la actividad cotidiana y su contextose imponen dos claras acotaciones a tener en cuenta, una de caráctersustantivo o de contenido, mientras que la segunda seráprocedimental o metodológica.

La primera decisión a adoptar, la de carácter sustantivo, consistiráen la delimitación temática de la actividad cotidiana (comportamientoperceptible del día-a-día) que nos interese evaluar, y deberácontemplarse en interacción con el entorno. Es decir, al objetivoposible de evaluación le afectarán tres únicas restricciones: Sucarácter perceptible, el hecho de que forme parte de la vida cotidianade un individuo, y la relación interactiva ambiente-conducta (apartado

2). Cumplidas todas ellas, se puede ya delimitar el dominio temáticoque nos planteamos someter a evaluación. Como consecuencia, nospreguntamos ¿qué conductas?. Nos interesan todas las que tienen uncarácter perceptible, y, por consiguiente, las que captamos a través denuestros órganos sensoriales (esencialmente vista y oído), aunque esobvio que no cubren el contenido semántico de la cotidianeidad, pero



13I. Hacia una evaluación...

sí el de la cotidianeidad que percibimos. Ésta se halla conformada porinnumerables conductas de contenido sumamente diversificado y deamplitud igualmente diferenciada, haciendo gala del carácter relativode molaridad y molecularidad, así como de su ubicación en algúnlugar del rico espectro que contempla infinitas combinaciones entreellas.

La segunda acotación es metodológica, por lo que nosplanteamos para la evaluación de la actividad cotidiana la siempredifícil segmentación en unidades de conducta (apartado 3), conectada

indudablemente a una segunda decisión acerca de la vertientepredominante en la complementariedad entre lo cualitativo y locuantitativo, y asimismo piedra sillar de la actividad evaluadora haciala que nos dirigimos. Estas dificultades anunciadas nos llevan aformular serios interrogantes para los que no sabemos si existerespuesta, aunque lo intentaremos, así como a revisarposicionamientos tradicionalmente heterodoxos que posibiliten, desde

la metodología, combinar en un feliz anclaje una amplia flexibilidadpropia del análisis de lo cotidiano con el rigor del método científico.

2. La conducta cotidiana en interacción con el ambiente

Se parte de la consideración del ambiente en la Psicología actualcomo marco amplio de referencia que estudia las relacionesexistentes entre la conducta y el entorno físico, entendido éste comoel conjunto molar compuesto por los lugares definidos en el espacioen que ocurren diferentes actividades humanas que caracterizan elcomportamiento diario del individuo.

Este planteamiento da lugar al establecimiento de una serie depropuestas metodológicas de carácter general y otras específicas.Respecto a las primeras, se tiene en cuenta la aplicación concurrente

de varios criterios que permiten acotar enormemente la cuestiónrelativa a la interacción ambiente-conducta y, consecuentemente,reducir el problema, y además facilitan que el segundo tipo depropuestas metodológicas, las de carácter específico, se utilicen conmayor grado de adecuación.




2.1 Vicisitudes históricas de la conceptualización interactivaambiente-conducta

Como punto de partida, consideramos la Psicología Ambientalcomo marco amplio de referencia que estudia las relacionesexistentes entre el individuo y su medio ambiental, término éste muyamplio e impreciso, y que, según el Oxford Dictionary, es todo aquelloque nos envuelve, especialmente «los condicionantes e influencias enque se desenvuelve o vive una persona». De hecho, y según Craik(1973) y Lee (1981) resulta más informativo decir que la PsicologíaAmbiental se ocupa de los diferentes conceptos creados por elindividuo como representaciones del espacio y de las respuestas delser humano ante la multitud de estímulos a que se halla sometidocuando se desplaza selectivamente dentro de los intervaloscomprendidos entre los objetos, sean éstos atractivos o repulsivos.Profundizando más, el individuo no tiene una relación pasiva yunilateral con su medio ambiente, sea artificial o natural; es unorganismo activo, capaz tanto de seleccionarlo como de modificarloen su vida cotidiana.

A fin de especificar la primera expresión, puede afirmarse que laPsicología Ambiental permite estudiar las relaciones entre la conductay el entorno físico –y, por ende, la cotidianeidad-, entendido el entornofísico como el conjunto molar compuesto por los lugares definidos enel espacio en que ocurren diferentes actividades humanas que

caracterizan el comportamiento diario del individuo.Pero, precisamente por concretar más, resultan necesarias

varias matizaciones con el fin de evitar cualquier distorsión en suinterpretación. Esencialmente nos referiremos a dos de ellas: 1) Datos-que resultarán claves a nivel metodológico para la posteriorconfiguración de un esquema básico- que permiten trazar un sucintobosquejo a modo de marco amplio de referencia, y 2) caracterización

del entorno como marco en el cual se desarrolla la conducta cotidiana.

2.1.1 Marco amplio de referencia

Es precisamente la existencia de un marco amplio de referencia loque permite la coordinación de diferentes perspectivas. Precisamente




algunos datos que juzgamos especialmente significativos sobre lapropia trayectoria histórica (Anguera, 1991a) seguida han contribuidoa que se pueda poseer dicho marco de referencia sobre la base de unabanico de diferentes tendencias y orientaciones que han jalonado sucurso desde su inicio, que se sitúa hacia mitad del siglo XX.

Quizá porque en aquel momento la enfermedad mental era unproblema importante en el cual el espacio y la posibilidad de realizarciertas conductas eran elementos críticos, resultó que el hospitalpsiquiátrico se convirtió en un importante «locus» para tales

comienzos, y así, un grupo de psicólogos del Topeka State Hospitalen Topeka, Kansas, conjuntamente con un arquitecto, recogían datosobservacionales a partir de los pacientes y del personal comoelemento base para diseñar un nuevo hospital psiquiátrico. Al mismotiempo, Ittelson (1960), con Proshansky, Ittelson y Rivlin (1970),iniciaba un programa de investigación sobre la influencia del diseño deledificio (hospital mental) en la conducta de los sujetos. Estos primeros

pasos implicarían la revisión de literatura entonces relevante y eldesarrollo de otra nueva que, a su vez, iba guiando la formulaciónespecífica de problemas de esta índole, iniciándose ya en 1962 unaprimera investigación sistemática que dio lugar a la obra deProshansky, Ittelson y Rivlin (1970) de forma parecida a la llevada acabo por Osmond (1957) o por Sommers & Osmond (1961), ademásde otras centradas en el concepto de territorialidad (Sommers & Ross,

1958).También aproximadamente de forma simultánea, en Centroeuropa

surgían intereses paralelos, y se consolidaban equiposmultidisciplinares formados principalmente por psiquiatras yarquitectos que trabajaban en la misma dirección al servicio de laOrganización Mundial de la Salud (Baker, Davies & Sivadon, 1960). Deallí a la incorporación de psicólogos ya sólo distaba un pequeño paso

(Bailey, Branch & Taylor, 1961), así como científicos verdaderamentepreocupados por la enorme incidencia del espacio.

En efecto, Hall (1959, 1966), antropólogo, sensibilizaba de formacontundente respecto a la incidencia del marco físico en laconducta y la adquisición de un buen número de experiencias, con




las que se introducía el término de proxemia para definir lasobservaciones interrelacionadas sobre cómo los sujetosaprovechan el espacio, lo cual permitía distinguir entre losarquitectónicos o fijos, que actuaban de forma normativa para laorganización de actividades de los individuos y grupos,establecimiento de distancias, zonas y ángulos de orientación einteracción social, y, a su vez, de elemento desencadenante paranuevos intereses, que no eran otros que los del espacio urbano, contoda la problemática que conllevaría a nivel de su representación(Lynch, 1960; Appleyard, Lynch & Meyer, 1966) y de confección de

mapas cognitivos (Aragonés, 1983), así como de sus relacionescon los conductuales (Riba, 1985).

Ya en la década de los sesenta se desarrolló aceleradamente elcampo de la Psicología Ambiental («environmental psychology»),sustituyendo al de «man-environment relations» (Ittelson, 1964;Studer, 1966), y también al de Psicología Arquitectónica

(«architectural psychology»), a la vez que se deslindaban los ámbitosde forma mucho más matizada (Alexander, 1964; Fitch, 1965),implantándose la idea de que debían estudiarse los patrones deconducta a través de unidades de análisis correctas que incorporaranlos marcos físicos en la observación de la conducta cotidiana.

Mientras, el crecimiento de la Psicología Ambiental estabamovilizando tanto a científicos de la conducta como a arquitectos

respecto a problemas más específicos, como trabajos deterritorialidad y apiñamiento en ratas (Calhoun, 1962, 1964),interacción social, distribución del espacio en instituciones geriátricas,etc., a la vez que se incorporaban geógrafos que se interesaban poraspectos conductuales de marcos geográficos amplios, detectándoseun avance progresivo en el planteamiento y estrategia de talesinvestigaciones, pudiendo citar, como representativas, las de Gans

(1959, 1961), Winker & Sasonoff (1965), Altmann & Haythorn (1967),Lowenthal (1967), Izumi (1970), Esser (1971), Gutman (1972), ydebiendo aquí destacar, por su relevancia e incidencia posterior, laaportación de Barker (1963, 1968) y sus seguidores, dado que alhallarse la Psicología Ecológica muy relacionada con la definición demarcos como base para la organización de actividades humanas




desde los niveles social y cultural, empieza a recabar la atención lanecesidad de un estudio sistemático y más riguroso del "transcurrir"de los marcos naturales.

En 1967, un equipo de estudiosos del tema en la Universidad deUtah (Salt Lake City) iniciaron la publicación de ArchitecturalPsychology Newsletter, que posteriormente, con la incorporación deEsser y su pequeño grupo, dio lugar a la revista Man-EnvironmentSystems, publicada en Orangeburg (New Jersey), y que actuaba comoportavoz de la Association for the Study of Man-Environment Relations.

Sus aportaciones se complementaban con la publicación periódicainglesa Architectural Psychology Newsletter, que surgió en 1969, yla norteamericana Environmental Sociology Newsletter, desde1974. Dado que en los años inmediatamente anteriores los trabajosconceptuales y empíricos en Psicología Ambiental se habíanpublicado en revistas científicas diversas, como Journal of SocialIssues, Representative Research in Social Psychology, o incluso

en American Psychologist -el famoso trabajo de Wohlwill (1970)sobre «The emerging discipline of Environmental Psychology»-, enScience (Milgram, 1970), o en Annual Review of Psychology(Craik, 1973; Stokols, 1978), quedaba definitivamente establecida lanueva disciplina con posibilidades reales de difusión y un número depersonas interesadas en ella.

Un nuevo impulso se le daría al fin de la década de los sesenta y

comienzo de la siguiente con la aparición, en 1969, de nuevaspublicaciones periódicas de prestigio, como Environment andBehavior, de Design and Environment, el mismo año, y la posteriorde Nonverbal Behavior and Environmental Psychology. Se habíallegado ya a un punto en donde el proceso era irreversible, dada laeclosión de publicaciones que convergían desde ángulos diversos.

Otro factor interesante que compartía la responsabilidad en cuanto

al avance a producirse eran las conferencias, symposiums,

reuniones científicas o congresos que ponían en contacto a

científicos interesados y se propiciaban sus discusiones. Algunas

de ellas fueron especialmente relevantes, como la Second Conference

on Architectural Psychology (1966), la Dalandhui Conference on




Architectural Psychology (1970) (Canter, 1970), la Architectural

Psychology Conference at Kingston Polytechnic en 1971 (Honikman,

1971), la Architectural Psychology Conference at Surrey en 1974(Canter & Lee, 1974), la emergencia del grupo Environmental Design

Research Associates (EDRA), igualmente interesado en problemas de

la conducta en interacción con el entorno, y que se reuniría

periódicamente (Sanoff & Cohen, 1970). Y destacamos la celebración

en España en 1982 de la VII Conferencia Internacional sobre el

Hombre y su Entorno Físico (IAPS) (Pol, Morales y Muntañola, 1984).

Como fiel reflejo de la emergencia de esta nueva disciplina seformó el grupo Task Force on Environment and Behavior en 1973, que

impulsó la idea, y consiguió que se constituyera una División -División

34- en la American Psychological Association (A.P.A.), denominada

«Population and Environmental Psychology», que marca su definitiva

institucionalización.

De forma complementaria, entre 1960 y 1970 se introdujo laEnvironmental Psychology como especialización en diversas

Universidades (Utah, New York, Vancouver, Irvine, Arizona, Harvard,

North Carolina, Berkeley, Los Angeles, Clark, Lawrence, etc., en

E.E.U.U., y Surrey en Inglaterra) a nivel de Licenciatura, y también

líneas de especialización en Doctorado en New York, Pennsylvania y

Wisconsin.

En este primer gran tramo de su historia, se había constituido,pues, un sólido bagaje con un contenido rico y ciertamente

diversificado, y no sólo en Estados Unidos, sino también en Europa

(Pol, 1988). Con el fin de establecer la identidad de las diversas

direcciones que confluían, debía de partirse de una sistematización de

los conocimientos incorporados, y ello corrió especialmente a cargode Sommer (1969), Proshansky, Ittelson & Rivlin (1970), Wohlwill &

Carson (1972), Ittelson, Proshansky, Rivlin & Winkel (1974), Moos &

Insel (1974), Altman (1975), Stokols (1976), Altman & Wohlwill (1977),

Proshansky & O’Hanlon (1977), y otros.




2.1.2 Caracterización del entorno en la vida cotidiana

Además del entorno "físico" entendido de forma restringida,

como pudiera erróneamente parecer, existen otros niveles de entorno«físico», considerado con criterio lato, que se han referidotradicionalmente a cualquier elemento perceptible (variables decomportamiento, estructura organizativa, variables demográficas, etc.),e incluso de carácter encubierto al entenderlo como conjunto molarcompuesto por los lugares definidos en el espacio en queocurren diferentes actividades humanas que caracterizan en

cualquier caso el comportamiento diario del individuo.Ello sugiere que nos preguntemos brevemente por el propio

concepto de espacio.

A partir de la diferenciación antiquísima entre espacio absoluto yrelativo, se ha considerado como un marco que existeindependientemente de nada contenido en él, por una parte, y comoexpresión de una serie de relaciones entre objetivos por otra,

respectivamente. Desde este segundo punto de vista, resulta obvioque el espacio cambia a consecuencia de las alteraciones en laposición de los objetos.

En una rápida ojeada histórica desde las raíces filosóficas delproblema, el concepto de espacio absoluto ha estado representadopor los trabajos de Platón y Clarke, y el de espacio relativo por los

de Leibnitz y Kant, mientras que en Física se produjo igualmente uncambio evidente desde la noción de espacio absoluto sostenida porNewton hasta la de espacio relativo de Einstein.

Esta diferenciación ha tenido realmente tal importancia que se lapuede considerar como la segunda en lo que se refiere a lasdefiniciones de espacio (Cassirer, 1950; O’Keefe & Nadel, 1971), y esinteresante hacer notar que a pesar del pluralismo conceptual tanto en

Física como en Filosofía, buena parte del trabajo psicológico enconceptos espaciales (Piager & Inhelder, 1947) parece que asumaimplícitamente que el concepto maduro de espacio es (y tendría queser) un modelo absoluto y euclidiano.

Si, por otra parte, consideramos el espacio relativo, tiene que




incluirse la distinción adicional del "lugar", con lo que se derivará a lavez la diferenciación entre "entorno" y "abstracción espacial", es decir,entre los lugares o emplazamientos en particular, y los conceptosespaciales o abstracciones en general, lo cual es básico reconocer. Anivel ya propiamente psicológico, se deriva respectivamente unaconcomitancia con los términos de espacio psicológico y espaciofísico. En este sentido, O’Keefe & Nadel (1971, p. 6-7), definen elespacio psicológico como «cualquier espacio que se atribuye a lamente (...) y que no existiría si las mentes no existiesen (...). Encontraste, el espacio físico es cualquier espacio atribuido al mundo

externo independientemente de la existencia de mentes». A pesar dela dicotomía marcada, también el espacio físico tiene que incluirseen el objeto de estudio de los psicólogos que creen que el espaciopsicológico se aprehende directamente del espacio físico, perocomo éste no se puede medir independientemente de la mente, seesfuma en el sentido de la diferenciación entre ambos.

Como en muchas otras áreas, hay tres posicionesepistemológicas radicalmente distintas respecto a la ontogenia delespacio psicológico:

a) La empirista, según la cual el espacio psicológico derivaríadirectamente de la experiencia con el espacio físico, y, por tanto,el espacio psicológico sería una copia del físico, y de aquíisomórfico con él;

b) La nativista, por la que el desarrollo del espacio psicológicoestaría determinado por la dotación heredada del organismo, y, portanto, los individuos se hallarían genéticamente equipados (ya seade simples estructuras o de mecanismos sensorialesespecializados, según las diversas modalidades de esta posición);y

c) La constructivista, según la cual el espacio psicológico se hace(se construye) activamente por el sujeto, por lo que interactuaríanfactores heredados y experienciales. Es desde esta última, dondese halla el mayor arraigo de la Psicología Cognitiva, donde sederivarían conexiones relativas a la incidencia que puede tener larevisión de las teorías del esquema (en el ámbito de la memoria),




de las imágenes mentales y de los estilos cognitivos, así comosus interrelaciones.

Por lo que se refiere al entorno físico hay que tener en cuentaque la percepción, representación, diseño y uso del espaciosurgió espontáneamente de varias disciplinas. Mientras lospsicólogos cognitivos han estado interesados en cómo los individuosrepresentan su entorno espacial y cómo manipulan estasrepresentaciones, los psicólogos evolutivos han tratado de explicarel desarrollo de los cambios interpretativos a lo largo del ciclo vital, los

geógrafos se han centrado en cómo los sujetos construyenrepresentaciones internas de lo que les envuelve e interpretan y utilizanmapas ya elaborados, profesionales como urbanistas y arquitectostrabajan a partir del diseño actual de los distintos entornos, y cada vezcon mayor conciencia y sensibilización por la creciente necesidad detener en cuenta los factores psicológicos que influyen en cómo puedeser utilizado el espacio, y, por fin, los psicólogos ambientales tratan

de conocer cómo percibimos el hábitat que nos envuelve y la forma enque dichas percepciones afectan nuestra conducta desde perspectivasmuy variadas.

Dado que desafortunadamente no se han presentado más que deforma anecdótica ciertas oportunidades para un diálogo entreintegrantes de estas diversas disciplinas, muchas de lasconceptualizaciones, estrategias metodológicas y técnicas

propuestas que proceden de una de ellas han sido reinventadas pormiembros de otra(s).

2.2 Pautas para el estudio ambiente-conducta en la vidacotidiana

A lo largo de estos breves apuntes históricos es posible que se

genere la pregunta sobre la naturaleza de las demandasexistentes, cuestión muy relevante en relación a las metodologíasque mejor se adaptan a cada una de las posibles situaciones aplantear en el ámbito de la relación ambiente-conducta en la vidacotidiana.




Habría que encontrarse una respuesta a la necesidad, sentida deforma apremiante en instituciones como escuelas, hospitales, oficinas,factorías, teatros, etc., y también en zonas particulares, de abordar elestudio sobre cómo la distribución del espacio, las características delentorno, y su constancia o modificación ejercían una influencia sobrelas conductas manifiestas de los sujetos que las habitaban, uocupaban con asiduidad –y que denominamos actividad cotidiana-. Aello habría contribuido, esencialmente, el período que siguió a laSegunda Guerra Mundial, con una expansión del deseo de acrecentarla calidad de vida y los esfuerzos por operativizarlo.

De ahí que, como se ha indicado anteriormente, se formaranequipos multidisciplinares formados por psicólogos, arquitectos,geógrafos, psiquiatras, urbanistas, etc., dado que eran complejos losproblemas a resolver, tanto en lo que se refiere a su facetacomportamental (por tener que conceptualizar y explicar la conductahumana) como de espacio físico.

Se trataba de dos caras de una moneda que no tardarían enprovocar una crisis -de crecimiento, por supuesto- en torno a 1970,que permitió un avance en la clarificación de ideas y en definir demanera nítida la(s) orientación(es) de la interacción conducta-ambiente, muy influida por cuestiones sociales (Pol, 1988).

En efecto, sin que en este ámbito se acepte una diferenciaciónentre investigación básica y aplicada, se precisa de instrumentosmetodológicos adecuados que permitan delimitar y esclarecer lanaturaleza de las relaciones entre los sujetos y su entorno físico; setrata de definir, observar y analizar los eventos en el propiocontexto en que ocurren.

En primer lugar, habrá que fijar un listado de cuestiones a dirimirpara que sea más fácil -o menos complejo-, establecer unos ejes de

referencia en los que puedan ubicarse las innumerablescuestiones que se plantean en la interacción ambiente-conducta, así como articularse adecuadamente en su análisisevaluativo:

A) En cualquier caso, lo que si es cierto es que se requiere una




delimitación espacio-temporal-situacional del problema aestudiar:

a. Espacial —> Aunque la más en boga sea la de espacio natural/ construido, otras quizá han sido seguidas por poco número deinvestigadores, pero entiendo que funcionan, como la existenciavs. ausencia de límites con suficiente "opacidad" (ej.: casa deacogida, barrio de chabolas, etc., que, por supuesto, no sesustraen a la cotidianeidad de quienes residen allí), y, anidada enella, tanto atributos propios del espacio físico considerados

analíticamente, como configuraciones específicas de carácterespacial pero que se hallan revestidas de indudablesconnotaciones psicológicas a nivel de las transacciones sujeto-entorno; basta recordar en este sentido los denominados «espaciosociófugo» y «espacio sociópeto».

b. Temporal —> Si al estudiar el ambiente es obvio tener en cuentasu carácter intrínsecamente dinámico, como igualmente lo es la

sucesión de comportamientos, resulta evidente fijar unos límitestemporales que acoten el flujo interactivo conducta-ambiente,posibilitando un estudio diacrónico en su transcurso (al margen deque, como veremos más adelante, se sugiera la posibilidad deconsiderar, y mejor de complementar, las perspectivasretrospectiva y prospectiva).

c. Situacional —> Indudablemente se introduce aquí uncomponente de carácter psicológico, ausente en los casosanteriores. La delimitación situacional implica tanto elconocimiento de las personas presentes, actividad(es)realizada(s), como cualquier elemento característico que permitedefinir la situación de cotidianeidad.

Un ejemplo acerca de la triple delimitación lo pueden constituir los

«behavior settings» de Barker (1968), elementos centrales en laPsicología Ecológica que él propugnó, y estudiados con profusión(Hernández Hernández, 1985).

Así, tal como fue concebido por Barker, los «behavior settings»constituyen partes del medio físico-social, gozan de extraordinaria






naturaleza de los términos utilizados.

En sentido amplio, el entorno se compone de un número

virtualmente infinito de estímulos discriminables, y una de lasfunciones a desempeñar es la de conseguir clasificaciones delentorno por las cuales estímulos no idénticos puedan ser tratadoscomo equivalentes.

La categorización de la conducta complementada conmoduladores, por una parte, y la elaboración de formatos de campo,por otro, pueden considerarse en este sentido como los instrumentos

que permiten obtener la descripción del entorno en términosconductuales, cualquiera que sea su nivel de complejidad (Anguera,1990a, 1991b; Anguera y Losada, en prensa).

C) Con el fin de que la descripción de conductas cotidianas enrelación con el entorno se pueda llevar a cabo con una ciertafacilidad sugerimos la estructuración en forma de sistemajerárquico en cualquiera de los dos instrumentos adecuadospara el estudio de la cotidianeidad (sistema de categoríascon moduladores o formatos de campo), a los que nosreferiremos posteriormente, en los cuales se disponen distintosniveles homogéneos en cuanto a la naturaleza de las categorías ocódigos de formatos de campo, respectivamente, así comorespecto a su amplitud. La adopción de este sistemajerárquico implica una gradación en el "continuum" demolaridad (nivel más alto) a molecularidad (nivel más bajo).Las relaciones de inclusión no son taxativas, y así, en un estudiosobre el uso del espacio en un determinado barrio, a unacategoría o código relativo a mantenimiento de limpieza (en unnivel) le corresponderían, a otro nivel inferior, una serie (repertorio)de conductas específicas que corresponden a la función delimpieza antes indicada, si bien es de destacar que por la misma

razón habrá conductas que no queden exhaustivamente asignadasa una categoría o código más molar.

D) El grado de intervención es un criterio sumamente importante,y tradicionalmente la amplia gama de procedimientos que se sitúanentre la presencia y la ausencia de intervención del investigador o




profesional ha conllevado enormes posibilidades en los diseños,aunque consideremos útiles y necesarias ciertas restricciones:

La primera se sitúa a nivel de su habitual carácter deinvestigación naturalista, señalada enfáticamente por el propioBarker (1978, p. 36-37):

“Ecological problems and methods of science can be differentiatedwith precision from experimental problems and methods.Ecological phenomena occur without input from the investigator;they consist of things and events unchanged by the techniques

used to observe them or by conditions imposed by the investigator(...)”.

“Ecological approaches to scientific problems are not incompleteor defective experimental approaches. On the contrary, theyprovide knowledge that the best experimentation cannot provide,because experimentation by arranging conditions according to theconcerns of the experimenter destroys the very thing an ecologicalinvestigation seeks to determine”.

Ello no significa que en ocasiones pueda desarrollarse un estudioen situación provocada o artificial, pero a sabiendas de su repercusiónen la validez externa y ecológica, y máxime teniendo en cuenta elgrado elevado de complejidad en la practica totalidad de lassituaciones de vida cotidiana. En consecuencia, la metodología

observacional, a la que nos referiremos en un próximo apartado, y apesar de acertadas críticas que se le han formulado (en especial, la desu carácter periférico en el estudio del comportamiento humano, y, envirtud de la polémica existente en la actualidad, la todavía dudosaviabilidad de esta metodología en el análisis de conductas encubiertas),sigue siendo, con mucho, la que dispone de más posibilidades yofrece mayores y mejores recursos procedimentales en el estudio de

la cotidianeidad y las relaciones conducta-ambiente que en ella seestablecen.

En definitiva, el papel del investigador en el marco natural tendríaque ser cuidadosamente examinado con el fin de evitar cualquier tipode manipulación, el cual distorsionaría las relaciones que se pretenden








Mucho se ha discutido acerca de la incidencia que tiene una opcióndeterminada tendente hacia la molecularización o hacia lamolarización (Zeiler, 1986; Thompson, 1986; Meazzini & Ricci, 1986),

pero nuestra opción –contrastada en estudios diversos- se inclina pordisponer, en el nivel inferior de la estructura jerárquica piramidal a laque nos hemos referido, de las menores unidades posibles, perocon una triple restricción, fundada en que sean:

a) Identificables por sí mismas, y, por consiguiente, separables ydistinguibles de otras, con lo cual adquieren entidad propia.

b) Denominables, de forma que la asignación de un nombre, a suvez, permite materializar la distinción respecto de otras unidades.

c) Definibles, con lo cual se consolida la entidad diferenciada queadquieren, a la vez que se las dota de la base necesaria para suoperatividad en la actividad evaluativa posterior.

Mucho quedaría por añadir respecto a las modalidades deunidades de conducta identificables en el transcurso de la

cotidianeidad, y se han vertido ríos de tinta sobre ello (Scott, 1950;Delgado & Delgado, 1962; Lehner, 1979). Nos podríamos preguntaracerca de cadenas de unidades de conductas repetitivas, o deesquemas comportamentales complejos en los cuales se combinandiversas unidades, o de innumerables manifestaciones de conductainteractiva en donde la unidad de conducta será individual endeterminadas ocasiones, pero social (entre los individuos

interactuantes) en otras. Todavía podríamos particularizar más, y, deacuerdo al esquema básico de Delgado y Delgado (1962), cabríadistinguir entre un carácter estático o dinámico, y, en éste, entre unmovimiento localizado o generalizado. Y si hemos identificadounidades complejas formadas por un conglomerado de unidadessimples, éstas pueden tener una diferenciación temporal según seansimultáneas o secuenciales entre sí.

4. Enclave de opciones metodológicas para el estudio dela cotidianeidad

Se nos impone una honda reflexión a los investigadores yprofesionales de las Ciencias del Comportamiento. En muchos




momentos podemos tener una angustiosa sensación de que elestudio del comportamiento humano, en general, y el de laactividad cotidiana, en particular, nos aportará resultadoscontradictorios, o, cuando mínimo, distintos, precisamenteporque partimos de procedimientos encontrados entre sí, y, loque es más grave, porque nos situamos aún con relativafrecuencia en una posición o marco de referencia –que muchoshan denominado paradigma- cualitativo o cuantitativo, más allá deun uso prioritario –aunque no exclusivo-, que hemos justificado,de la metodología observacional. La radicalización a que se ha

llegado está comportando actitudes de mutuo desprecio, e inclusoinjuriosas, como si alguna de ambas opciones metodológicas fuesecapaz de resolver en su totalidad los problemas que surgen a diario.

Como reto metodológico nos hemos propuesto la evaluación de lacotidianeidad que percibimos y su entorno, y podrían plantearsecuestiones sumamente heterogéneas entre sí. Citamos algunas a

modo de ilustración: Cuestionario a amas de casa acerca de sudistribución diaria del tiempo en las labores del hogar; entrevista enprofundidad a un profesional liberal del ámbito artístico acerca de sutrabajo diario; recuento del número de veces que un profesional de unservicio de atención a la infancia cambia los pañales a los niñosacogidos de los cuales se encarga; medición del tiempo de reacciónal inicio de las sesiones de entrenamiento de un deportista; densidad

de ocupación del patio de una escuela durante el tiempo de recreomatutino; número de piezas supervisadas por un operario en unafábrica de componentes industriales; y seguiría un larguísimoetcétera. En cualquiera de estas situaciones -perceptibles todasellas- podemos plantearnos un estudio evaluativo, para lo cualserá necesario acudir a alguna de las formas específicas derecogida de datos que permite captar la riqueza informativarequerida, y que se adapta al contexto natural en que seproducen. Y en todas ellas también, se requerirá unacomplementariedad entre formas de proceder y técnicaspropias de las metodologías cualitativa y cuantitativa.

Tanto la contrastación empírica de los hechos, como lainterpretación y análisis de los discursos que se generan en la






en la actualidad parece comenzar a cambiar, aunque el paradigmavigente (en términos kuhnianos, pero sin el sentido excluyente que élle da) siga siendo el empírico positivo. Benoliel (1984, p. 3) describióla investigación cualitativa como “modos de cuestionamientosistemático enfocados a entender a los seres humanos y a lanaturaleza de sus interacciones con ellos mismos y con su entorno”.Con frecuencia, la investigación cualitativa se describe como holística,preocupándose por los seres humanos y su ambiente en toda sucomplejidad. Podríamos decir que, de entrada, se adaptaría al estudiode la cotidianeidad de un individuo, un grupo, o una organización

determinada, pero de forma altamente disciplinada.

En un trabajo anterior nos atrevimos a definirla como "una

estrategia de investigación fundamentada en una depurada y rigurosa

descripción contextual del evento, conducta o situación que garantice

la máxima objetividad en la captación de la realidad, siempre

compleja, y preserve la espontánea continuidad temporal que le es

inherente, con el fin de que la correspondiente recogida sistemática de datos, categóricos por naturaleza, y con independencia de su

orientación preferentemente idiográfica y procesal, posibilite un

análisis (exploratorio, de reducción de datos, de toma de decisiones,

evaluativo, etc.) que dé lugar a la obtención de conocimiento válido

con suficiente potencia explicativa, acorde, en cualquier caso, con el

objetivo planteado y los descriptores e indicadores a los que se tuviera

acceso" (Anguera, 1986, p. 24).Se imponen varias matizaciones a esta conceptualización

(Anguera, 1985b, 1995a), que pueden estructurarse en torno a criteriosepistemológicos, metodológicos, técnicos y de contenido, los cualesfacilitan su justificación:

a) La vía hipotético-deductiva, implantada tradicionalmente enbuen número de líneas de investigación, ofrece graves dificultades

en la investigación cualitativa, ya que habitualmente conduce auna pérdida de flexibilidad en la descripción y a sudescontextualización. Por el contrario, y sin asumir de formageneralizada la vía inductiva, ésta se revela con mayor viabilidad,lo cual se halla en consonancia con el carácter previamente no




consolidado de los estudios temáticos a los que se dirige (Miles &Huberman, 1984).

b) Metodológicamente, los datos cualitativos deben ofrecer unaconsistencia suficiente, obteniéndose a partir de una descripcióny registro cuidadosos, aunque su contenido es variable y suanálisis difícil debido a la nula estandarización de las respuestasy su compleja sistematización. El papel fundamental lo juega elproceso de categorización o de elaboración de códigos (Lofland,1971), ya que no se puede aspirar a una adecuada «captación de

la realidad en sus propios términos» si no se logran elaborar lascategorías o sistemas de códigos que la hacen explicable y dancoherencia al flujo de eventos y/o conductas necesariamentecontextualizados. En este mismo sentido, Denzin (1970) y Patton(1980) están de acuerdo en que la tarea de un metodólogocualitativo es la de suministrar un marco dentro del cual lossujetos respondan de forma que se representen fielmente sus

puntos de vista respecto al mundo y su experiencia.c) A nivel genérico, las descripciones detalladas procedentes de

registros directos y datos documentales (Patton, 1980)constituyen el grueso de los datos cualitativos, que, por otra parte,requerirán diversos instrumentos de medida, a pesar delimportante papel jugado por lo interpretativo (Smith, 1983). Deforma particularizada, las técnicas que más propiamente abarca la

metodología cualitativa son el registro de conducta en observación-y de forma especial en observación participante (Becker & Geer,1970), entrevista, y material documental, entendiendo que la fasedefinitoria es la de recogida de datos (Blaxter, 1979), ya que nadaimpide que el análisis al cual se sometan los datos impliqueadentrarnos en lo cuantitativo (Blanco, 1983).

d) Desde un criterio de contenido, existe una primera gran

restricción relativa al nivel de perceptibilidad, y,consecuentemente, al de observabilidad (Norris, 1984), y aunquela posición oficial del cognitivismo rechaza los procedimientosintrospectivos (Nisbett & Wilson, 1977), se progresa en el caminoque pretende el acceso a los fenómenos mentales,




reconociéndose que los individuos tienen acceso directo a unagran cantidad de hechos privados. La necesaria contextualizacióninherente a la metodología cualitativa y sus implicaciones a nivelde los términos acuñados «ad hoc» en el proceso decategorización (Bulmer, 1979), así como la indudable tradición deinteraccionismo simbólico (Schwartz & Jacobs, 1984) que lo hapropiciado, muestran una inclinación o mejor predisposicióntemática con dicha orientación, sin dejar de relacionarse con lateoría de la titulación de Howard Becker, la inducción analítica deFlorian Znaniecki, la teoría fundamentada de Barney Glaser, o la

etnografía básica de John Lofland, por citar algunos de ellos. En laactualidad, y siguiendo a Punch (1986), la investigación cualitativase entronca, desarrolla y aplica principalmente en psicología,educación, sociología, antropología, relaciones humanas, y

justicia; hasta en medicina existen estudios exhaustivos sobre eltema (Donabedian, 1980).

La investigación cualitativa ha sido considerada desde el rango deparadigma en sentido kuhniano, cuyo punto básico de partida es eldesarrollo de conceptos y teorías derivados de los datos.Precisamente este interés por los significados sociales y lainsistencia en que tales significados sólo pueden ser examinados enel contexto de la interacción de los individuos es lo que caracteriza aeste paradigma (Filstead, 1986).

Erickson (1977) dice textualmente que "lo que la investigacióncualitativa hace mejor y más esencialmente es describir incidentesclave en términos descriptivos funcionalmente relevantes y situarlos enuna cierta relación con el más amplio contexto social, empleando elincidente clave como un ejemplo concreto del funcionamiento deprincipios abstractos de organización social" (p. 61).

Si pensáramos aplicarlo tal cual al estudio de la actividad

cotidiana, son innumerables las discusiones y polémicas que puedendesprenderse de estas palabras, y de forma especial la detección yplasmación de incidentes clave en términos descriptivos , así como elsituarlos en una cierta relación con el más amplio contexto social .¿Cómo se logra sin caer en una mera praxis acientífica y exenta de










recogida de datos, en el sentido de actor del proceso que implicala captación de la realidad, y con la capacidad para aportar datostan fiables como los generados por medios más objetivos. Entrelas principales ventajas que ello reporta, destacan:- Su adaptabilidad para registrar información simultánea sobre

múltiples factores y a varios niveles.- Visión holística, es decir, capacidad para captar el contexto

de forma global.- Mayor amplitud de conocimientos.- Posibilidad de explorar respuestas atípicas e idiosincráticas,

las cuales son difíciles de captar por medios ordinarios, ytienen una enorme relevancia para lograr una más óptimacomprensión.

c) Incorporación del conocimiento tácito , es decir, elcorrespondiente a intuiciones, aprehensiones o sentimientos queno se expresan de forma lingüística pero que se refieren a

aspectos conocidos de algún modo, aunque se debe actuar congran cautela, dado un indudable riesgo de inferencia. Muchos delos matices de la realidad sólo pueden ser captados por esta vía,a la vez que muchas de las interacciones entre investigador einvestigado ocurren en este nivel.

d) Aplicación de técnicas de recogida de datos de carácterdescriptivo, por adaptarse mejor a las influencias mutuas y ser

más sensibles para detectar patrones de comportamiento.e) Muestreo intencional. La selección de la muestra no pretende

representar a una población con el objeto de generalizar losresultados, sino que se propone ampliar el abanico y rango de losdatos tanto como sea posible, a fin de obtener la máximainformación de las múltiples realidades que pueden serdescubiertas.

f) Búsqueda de generalizaciones empíricas en los datos. Elloimplica una primera descripción de las situaciones de cada uno delos casos o eventos estudiados, con el fin de detectarprogresivamente la existencia de unas regularidades entre ellosque constituyen la base o germen de una futura teoría adecuada a






de sujetos acerca de sus experiencias, actitudes, creencias ypensamientos; y fragmentos o pasajes enteros de documentos,correspondencia, registros e historias de casos". Pero, ¿qué garantíaofrece este tipo de material?

Se pueden señalar diversos marcos de exigencias (Erickson,1986; Zabalza, 1991) respecto a las condiciones de legitimidadmetodológica:

A) Representatividad, relevancia y plausibilidad de los datos(validez semántica de la investigación). Este requisito implica

identificar las diversas perspectivas de significación, proceder auna correcta contextualización, y constatar con objetividad lossucesos, o eventos, o conductas que se presentan.

Ello significa -y en este sentido estamos de acuerdo con Zabalza(1991)- cumplir determinadas condiciones:

- Ampliar al máximo el contexto de análisis, de manera que

puedan incorporarse a la situación analizada todas las variables,sujetos o elementos que puedan aportar un papel clarificadorrespecto al ámbito estudiado. De aquí que se recomiende latriangulación , o uso complementario de varias -al menos tres-modalidades distintas de recogida de datos, lo cual minimizará lascarencias de alguna de ellas al complementarse con las virtudesde otras.

- Describir el propio proceso seguido en la obtención y análisis de lainformación. La investigación cualitativa tiene una naturalezadeliberativa, apenas existe estandarización, no existe uniformidaden los procesos seguidos, y algunos de los datos obtenidospueden ser considerados confusos o parciales; la debilidad queello comporta exige en contrapartida que el investigador dé cuentade cómo planteó y desarrolló cada uno de los pasos de su

investigación, de manera que ésta pueda ser valorada, y, en sucaso, replicada en otros contextos.

- Configurar la investigación como un auténtico proceso debúsqueda deliberativa, en el que se van presentando -y debenresolverse- cadenas de dilemas de muy diversos órdenes, y sobre






en su caso, información sobre el proceso de negociaciónprevia.

- Audiencias a las que se debe acudir, y que son los distintos

colectivos, o comunidades, o individuos, relacionados con la

cuestión que interesa. Resulta obvio considerar la incidencia

del colectivo, sea cual sea, así como el papel de los propios

participantes en la investigación como audiencia preferente.

4.1.2 Caracterización y aplicación de la metodología

cuantitativa en una segunda faseEl estudio sobre la cotidianeidad, que en una primera fase ha

requerido un especial cuidado para justificar el encaje de lametodología cualitativa, y donde la gran dificultad estribaba en la

obtención del dato, una vez éste se ha obtenido –y se ha llevado a

cabo su control de calidad para la detección de posibles errores y su

subsanación- en una segunda fase deberá someterse a los análisis

adecuados en función del diseño evaluativo adecuado.

Tradicionalmente se ha afirmado que los seguidores de lametodología cuantitativa tienden a traducir sus observaciones en

cifras, y estos valores numéricos proceden de conteo o recuento,

medida, o de constatación del iter u orden, permitiendo descubrir,

verificar o identificar relaciones simétricas o no entre conceptos que

derivan de un esquema teórico elaborado de acuerdo con los criteriosque rigen cada una de las situaciones de cotidianeidad que intereseestudiar.

Desde los planteamientos de la metodología cuantitativa,

para llevar a cabo el contraste de la hipótesis será preciso cumplir el

requisito de representatividad y aleatorización, lo cual comportará a su

vez unas adecuadas técnicas de muestreo, a la vez que pueden

proponerse sofisticadas técnicas de análisis.

Si nos circunscribimos al ámbito nacional, en España es justa lacrítica de una endémica debilidad metodológica de la gran

mayoría de los estudios en contextos naturales que son puestos en

práctica por parte de instituciones tanto públicas como privadas. En








resultado, potencia la vigorización mutua de los dos tipos deprocedimientos, y facilita la triangulación a través de operacionesconvergentes (Cook y Reichardt, 1986).

Diversos autores estudiosos de la cuestión coinciden enconsiderar que buena parte de las técnicas de recogida de datos sonpropias de una determinada metodología, o, lo que es lo mismo, queexisten instrumentos tanto cualitativos como cuantitativos.

En una primera aproximación, las entrevistas en profundidad,técnicas etnográficas, análisis histórico o historias de vida, son propias

de la metodología cualitativa, mientras que indicadores estadísticos,observación sistemática, escalas de apreciación o cuestionarios, loson de la cuantitativa.

No obstante, se puede elaborar una sistemática más completaacerca de la naturaleza de las diversas técnicas de recogida de datos,así como de las posibilidades de ser utilizadas desde una u otrametodología, para lo cual hemos partido de diversos autores (Cook yReichardt, 1986; Marshall & Rossman, 1989; Aguilar y Ander-Egg,1992) y de nuestra opinión. En este sentido reproducimos una Tablapublicada anteriormente (Anguera, 1995b, 1998).

La naturaleza de la cotidianeidad, su complejidad y su caráctermultifacético, suponen una diversidad metodológica en cuanto aformas de abordaje de la misma. Incluso los autores que más

claramente fueron tildados de cuantitativos reconocen que ningúnmétodo tiene patente de exclusividad científica.

Es innegable que habrá estudiosos de la cotidianeidad, así comoinvestigadores en general, que manifiestan una preferencia marcada ycasi excluyente por la evaluación cuantitativa, mientras que otrosprefieren la cualitativa. Pero cada vez es mayor el número deprofesionales e investigadores que optan por la combinación

de ambos planteamientos, contemplando la utilización detécnicas propias de uno y otro conforme a las características delestudio a realizar. Nosotros igualmente nos pronunciamos en estesentido, considerando que debería intentarse una redefinición deldebate, y eliminando lo que durante décadas se ha propuesto como














Lo que sí queremos puntualizar es que, al margen de la taxonomíaexistente en la metodología observacional, en el estudio de laactividad cotidiana y su contexto cabe partir de una distinta forma de

obtener información de la situación cotidiana estudiada y de sucontexto.

Resulta obvio que en estudios empíricos realizados bajo estacobertura se producen datos al traducir la realidad a sistemas denotación escrita. Pero surge una primera y provisional dicotomización(no una dicotomía real) en función de la manera de llevarlo a cabo, lacual, a su vez, se halla supeditada en buena medida a la propia

naturaleza del problema6 .de justicia constatar claramente que el control de la calidad del dato y elanálisis posterior de dicho dato requerirá de la contribución de “lo” cuantitativo.

c) Análisis de datos . No tendría ningún sentido realizar un análisis de datos sinhallarse vertebrado en un diseño determinado elaborado en función del estudioque interesa. Y decimos elaborado porque existen diseños estándar u noestándar, según, respectivamente, que se adapte o no el plan de investigacióna algunos de los diseños que existen preestablecidos como tales. Es enmetodología experimental en donde existe un amplio elenco de diseñosestándar (factoriales, intrasujeto, jerárquicos, etc.), mientras que la flexibilidadpropia de la metodología observacional y su especificidad impiden el uso de

diseños prototipo, por lo que, si bien marcaremos unas pautas básicas dediseño (diseños diacrónicos, sincrónicos, y diacrónico/sincrónicos), éstos no sonreactivos para el estudio de la actividad cotidiana y su contexto, y, en cambio,sí sugieren unos determinados análisis de datos que resultan especialmenteadecuados por sus características.

d) Interpretación de resultados . El análisis de datos aboca directamente a laobtención de resultados, que constituyen la respuesta al objeto de estudio, y,en consecuencia, deben ponerse en relación con el planteamiento delproblema que hizo en su día el profesional encargado de su estudio. Lo queahora se obtiene es el resultado del proceso, que, en determinadas ocasiones,puede constituir un punto de partida o base para iniciar una intervención, oadoptar una serie de decisiones.

6 El tipo o modalidad de descripción en el registro de conducta repercute deforma determinante. No existe criterio unánime en la literatura especializada,pero se ha ido imponiendo el criterio de los etólogos. Así, Lehner (1979) distingueentre descripción empírica o topográfica y descripción funcional, quecorresponden, respectivamente, a la “descripción por operación” y “descripción porconsecuencia”. Las categorías obtenidas a partir de una descripción topográfica intentan simplemente catalogar conductas -generalmente motoras- con finalidadnormativa, y no es muy habitual en psicología, aunque sí en etología. Un ejemplosería la lista suministrada por McGrew (que aparece en el apéndice de Hutt &Hutt, 1970) de 111 conductas motoras de niños en una guardería. Por otra parte,las descripciones funcionales suministran información que puede resultar másvaliosa, pero que implica más inferencia por parte del observador, así como más

suposiciones implícitas al elaborar las categorías. Por ejemplo, nadar, montar acaballo, etc.a) Con un ligero matiz diferencial, Martin & Bateson (1992) proponen tres tipos de

descripción: 1) Descripción de la estructura, apariencia, forma física o pautas temporales de la conducta . La conducta se describe en términos de postura ymovimientos de los sujetos, pudiendo alcanzar un gran detalle, y requiriéndose dela capacidad y habilidad del observador para percibir sutiles diferencias. 2)Descripción en función de las consecuencias , o efectos de la conducta en elcontexto (en sentido amplio, abarcando tanto a otros sujetos como a objetosmateriales, como a la especial disposición en que se hallan) en el que se produce






Tabla 2. Criterios taxonómicos en la recogida de datos en metodologíaobservacional.

OBSERVACI N DIRECTA Registro de conducta

CONDUCTA VERBALTRANSFORMABLE EN MATERIAL

DOCUMENTAL

Entrevistas en profundidad no estructuradasDiscusión de grupo

MATERIA DOCUMENTALDocumentos personalesRegistros biográficosRegistros proporcionados por terceras personas

Existe una gradación que recoge el abanico de posibilidades quese disponen ordenadas entre los datos procedentes del registro deconductas perceptibles -que serán los más fáciles de codificar ycuantificar posteriormente- y los propios de informes o «dossiers»documentales, en los que igualmente es posible la cuantificación, perose halla sujeta a un proceso más complejo.

5. Evaluación de baja intensidad interventiva

La evaluación ha experimentado en el último cuarto de siglo unproceso exponencial de expansión. Se ha constituido en disciplinacientífica sin lugar a dudas, y esta afirmación no es gratuita, sino quelo avalan multitud de publicaciones de todo tipo, eventos científicosnacionales, europeos e internacionales, constitución de sociedades

científicas, así como la puesta en marcha de proyectos de granenvergadura respaldados por instituciones públicas y privadas de lospaíses más desarrollados.

Se ha creado un ámbito de conocimiento que ha pasado ya porvicisitudes diversas, como un rápido crecimiento, una proliferación demodelos teóricos, una cierta parcelación posterior al desarrollarseaspectos fragmentarios de la evaluación (por ejemplo, estudiospsicométricos de altísimo nivel que se circunscriben a cuestionessumamente puntuales relativas a la elaboración o uso dedeterminados instrumentos de evaluación), y en la actualidad creemosnecesario un maduro proceso de reflexión y autocrítica que permitaoptimizar una estructura lógica del proceso en la cual se hayan








que en los diversos ámbitos del comportamiento humano consideradoen sentido amplio (sanitario, escolar, deportivo, laboral, serviciossociales, etc.), las mayores lagunas, muchas no superadas, son deprocedimiento, y no por falta de que se arbitren vías de solución, sinoporque no se han llevado a la práctica.

Ello se debe, en buena parte de los casos, a la complejidad queofrece la realidad social en que se inserta la actividad cotidiana, en lacual los individuos o colectivos sometidos a programas de intervenciónno sólo no constituyen una realidad compacta, sino que la dinámica

de los procesos seguidos no es uniforme, existen serias dudas sobrepresuntas relaciones de causalidad, y en ocasiones resultaverdaderamente difícil una recogida de datos que cumpla todos losrequisitos de rigurosidad requeridos.

5.1. Criterios básicos

El rápido desarrollo de los conocimientos y praxis de la evaluaciónha incidido en los planteamientos metodológicos. Chelimsky (1995)insiste en la necesidad de utilizar complementariamente variasposibilidades metodológicas con el fin de que se logre un aumento dela eficacia.

El esquema de partida lo estructuramos en tres grandesdimensiones: Usuarios del programa, naturaleza de los datos, y

momento temporal (Anguera, en preparación), que, respectivamente,se constituyen a modo de referentes desde una perspectivametodológica: 1) A quiénes va dirigido el programa, ya que de locontrario éste perdería su razón de ser, motivo por el que los usuarios

ocupan el primer lugar. 2) Tipo de información que se obtiene,habitualmente de carácter cambiante a lo largo del proceso deimplementación y en función de las diversas acciones que se llevan a

cabo, por lo que la naturaleza de los datos es un referente obligado. 3)Carácter diacrónico del proceso de evaluación.

A) Usuarios del programa

Los usuarios del programa son los individuos en los que sedetectó una necesidad y a quiénes van dirigidas las acciones del




programa. Dicho en otros términos, y de forma genérica, son losciudadanos a los que se implementa alguno de los programas a losque nos hemos referido, u otros. Habitualmente se trata de individuosque contestan las preguntas de las entrevistas, rellenan loscuestionarios, y, en algunos casos, aceptan que se observe sutrabajo, o que no permiten ninguna de estas formas de obtención deinformación, en cuyo caso no será posible la evaluación del programa.

El conjunto de personas al que se destina el proyecto se ledenomina usuarios, población-objetivo, población-meta, grupo-meta, o

grupo focal. Una vez establecida la población-objetivo y sulocalización espacial se pueden ya diferenciar los diferentessubcriterios desde los cuales se pueden fijar las características de losusuarios, así como delimitar el propio colectivo:

a) Impacto del programa. Se pueden distinguir:

- Usuarios directos: Individuo que recibe los efectos delprograma sin mediación de ningún tipo. Por ejemplo, enfermode cáncer que podría curarse al descubrirse un nuevomedicamento.

- Usuarios indirectos: Reciben impactos positivos de laimplementación del programa aún cuando su situación no sehaya tenido en cuenta en la toma de decisiones. En elejemplo anterior, serían los enfermos de cáncer que, al saberde la existencia de tratamiento, perderían miedo a laenfermedad. A su vez, podrían diferenciarse (Cohen y Franco,1992) en legítimos (cuando su favorecimiento concuerda con el“espíritu” del programa) e ilegítimos (cuando el beneficio quese logra no era lo buscado con el programa).

- Beneficiarios públicos: Cuando se beneficia toda la sociedad.Por ejemplo, en una campaña de vacunación contra lameningitis.

b) Nivel social. Es un subcriterio próximo a la implicación delusuario, aunque con matices diferenciales:- Usuario activo: Usuario que participa en las acciones del

programa. Por ejemplo, anciano en residencia geriátrica queda ideas y organiza actividades pertenecientes al programa de








una relación -no absoluta- con el carácter del instrumento utilizado,cuestión que interactúa frecuentemente con el carácter cualitativo,cuantitativo o de complementación entre ellos.

El evaluador dispone de una gama de técnicas de recogida dedatos que comprenden desde las que requieren una interacciónmínima con un programa (como medidas discretas o revisión de losdatos archivados) a las que implican una moderada interacciónpersonal con la situación (como escalas, tests y encuestas) y las querequieren una interacción activa con los usuarios del programa (como

observación y entrevistas poco estructuradas).C. Sistema de registro. Sin perder la vinculación con los

subcriterios anteriores, hay también que considerar la forma cómo serecoge la información (Hernández López, 1995), optando por unsistema escrito, oral, mecánico, automático, icónico, etc., que facilitesu almacenamiento.

El plano en que se sitúa el registro deberá permitir una necesariaelaboración posterior, y consecuentemente, la codificación haráposible la transformación de una información inicial, muchas vecesnarrativa, a un sistema de símbolos altamente estructurado y quepermita un tratamiento cuantitativo.

C) Momento temporal

La tercera dimensión hace referencia a cuándo se lleva a cabo la

recogida de datos, y las posibilidades más diferenciadas, al margende que quepan diversas posiciones intermedias relativas a puntos decorte en el proceso de implementación, son:

A. Puntual . La recogida de información tiene lugar sólo en unmomento temporal, que suele ser una vez se terminó de implementarel programa. Habitualmente se utilizan instrumentos estándar para darcuenta de los resultados.

B. Seguimiento . El seguimiento o continuidad prospectiva sigue elcurso de un proceso en la recogida de datos, y en cada fase delproceso cabe obtener y analizar los datos.

Asimismo, cabe distinguir el seguimiento intersesional y el










intervención. No siempre adquiere la misma relevancia, peroplantea importantes cuestiones a nivel metodológico (Posavac &Carey, 1986) según se trate de sujetos individualmenteconsiderados o de una colectividad (o muestra representativa deella), si atendemos a la propuesta clásica de Allport (1942) enrelación a los términos idiográfico vs. nomotético .

Ahora bien, a tal propuesta se han incorporado variantesadaptativas a las diversas situaciones evaluativas:

a. Se considerarán también como idiográficos estudios que

amplían o restringen la propuesta clásica consistente en un individuo.Por una parte, entre los primeros se hallarán todos aquellos casos enque los usuarios son varios individuos entre los cuales existe uncriterio de afinidad, agrupación, o reglas del juego a seguir; porejemplo, un programa de intervención familiar, independientemente decuántas personas componen aquella unidad familiar. Y, por otra parte,los que restringen el concepto clásico de idiográfico se centran en un

solo nivel de respuesta, sea de un individuo único, o de varios; porejemplo, si consideramos únicamente el nivel de conducta verbal, yevaluamos la resolución de un conflicto entre miembros de una familiaa partir de la discusión de los respectivos puntos de vista y balanceentre pros y contras de cada opción de solución.

b. Nomotéticas serán también aquellas variantes en que,independientemente de que tengamos un usuario o un grupo deusuarios, interesan varios niveles de respuesta. Así, en un programade atención psicológica a enfermos infartados y sus familiaresinteresan los niveles de respuesta verbal y no verbal. Luego,nomotéticos serán todos aquellos diseños evaluativos en que seconfigura un elemento de pluralidad de unidades, sean individuos(propuesta clásica) o niveles de respuesta (variante posteriormenteintroducida).

Una vez delimitado el número de participantes en un estudioevaluativo (individuos sobre los que se interviene), el evaluador deberádecidir si todos deberán formar parte o no de la correspondienteevaluación, o incluso vincular esta decisión a distintas fases delproceso.














afirmativa, ya que serán los propios usuarios, o sus allegados, olos responsables de Servicios Sociales de la zona, los que trataránde recabar la adscripción al programa. Aquí no cabe de plano elmuestreo probabilístico (los distintos casos no son equiproblables,ni se eligen al azar, y ni siquiera se puede afirmar, al menos deforma general, que sean representativos del colectivo afectado porla necesidad), independientemente de que exista o no undeterminado marco teórico relativo al problema y a su probableintervención, e independientemente también de que existansuficientes recursos (humanos, temporales, económicos, etc.)

para que todos ellos sean atendidos. En consecuencia, nopodemos hablar de equidad desde el mismo momento en que seplantease una selección mediante muestreo probabilístico deusuarios.

D. Uso de instrumentos. La tendencia habitual que se ha seguido por

la Administración y las instituciones ha sido la de utilizar

instrumentos preexistentes, incluso en aquellos casos en queresulta forzada o incluso inadecuada la adecuación de su uso. No

siempre se tienen en cuenta las garantías métricas, yfrecuentemente, en lugar de elaborar instrumentos específicos ad

hoc , se llevan a cabo traducciones simples de instrumentos

baremados en otros países. Además, en muchos programas de

baja intensidad la intervención se efectúa en contextos naturales,

en donde debe recogerse información en forma de registros deconducta o de material documental, y en estos casos, resultaimprescindible la elaboración de un instrumento ad hoc

(especialmente en forma de sistemas de categorías y de formatos

de campo), lo cual no se tiene en cuenta en numerosas ocasiones,

forzándose el uso de otros instrumentos ya elaborados que

carecerán, en consecuencia, del carácter sumamente específico

que se requiere.

E. Elaboración de estándares de calidad. En la actualidad se ha idoimponiendo la elaboración de estándares de calidad, pero sólo se

logra satisfactoriamente en pocas ocasiones. En muchas

instituciones se apuesta en este sentido, pero se carece de la








frutos. La depuración metodológica es una realidad tangible enmuchos aspectos, pero constituye igualmente un reto para el futuroque hay que vencer. La objetividad y rigurosidad sin concesiones enestudios sumamente complejos por su propia naturaleza debefructificar en pos del avance del conocimiento, sin duda, pero tambiény especialmente, revirtiendo en beneficio de la sociedad y de losciudadanos que la conforman.

REFERENCIAS

Aguilar, M.J. y Ander-Egg, E. (1992). Evaluación de servicios yprogramas sociales. Madrid: Siglo XXI.

Alberty, S. & Mihalik, B.J. (1989). The use of importance-performance analysis as an evaluative technique in adulteducation. Evaluation Review, 13 (1), 33-44.

Alexander, C. (1964) Notes on the synthesis of form. Cambridge,

Mass.: Harvard University Press.Allport, G.W. (1942). The use of personal documents in

psychological science. New York: Social Science Research.

Altman, I. (1975) Environment and social behavior: Privacy, personalspace, territory and crowding. Monterrey, Calif.: Brooks Cole.

Altman, I. & Haythorn, W. (1967) Ecology of isolated groups.

Behavioral Science, 12, 169-182.

Altman, I. & Wohlwill, J.F. (1977) Human behavior and environment:Advances in theory and research, vol. 2. New York: PlenumPress.

Altmann, J. (1965). Sociobiology of rhesus monkeys. II. Stochasticsof social communication. Journal of Theoretical Biology, 8, 490-

552.Alvira, F. (1983). Perspectiva cualitativa – Perspectiva cuantitativa

en la metodología sociológica. Revista Española deInvestigaciones Sociológicas, 22, 53-75.






Anguera, M.T. (1995b). Metodología de la evaluación: Evaluacióncualitativa frente a evaluación cuantitativa. En La evaluación... ¿Proceso final? Actas de las VI Jornadas Municipales dePsicopedagogía (pp. 27-36). Torrent (Valencia): GabinetePsicotécnico Municipal.

Anguera, M.T. (1998). Metodología de la investigación en programascomunitarios. En E Rebolloso (Ed.), Evaluación de programas.Ámbitos de intervención (pp. 77-103). Barcelona: TextosUniversitarios “Sant Jordi”.

Anguera, M.T. (2000). Diseños de evaluación de programas: ¿Unreto para la Administración y las instituciones? En A. Blanco,D. Rojas, L. de la Corte, J.D. Delius, J.J. Miguel Tobal, R.Fernández-Ballesteros, M.T. Anguera y M.J. Díaz-Aguado,Psicología y Sociedad (pp. 127-158). Valencia: Real SociedadEconómica de Amigos del País.

Anguera, M.T. (Ed.) (en preparación). Evaluación de programassociales y sanitarios. Abordaje metodológico.

Anguera, M.T. y Losada, J.L. (1999). Reducción de datos en marcosde conducta mediante la técnica de coordenadas polares. EnM.T. Anguera (Coord.). Observación de la conducta interactivaen marcos naturales: Aplicaciones (pp. 163-188). Barcelona:EUB.

Appleyard, D., Lynch, K. & Meyer, J. (1966) The view from theroad. Cambridge, Mass.: M.I.T. Press.

Aragonés, J.I. (1983) Marcos de referencia en el estudio de losmapas cognitivos de ambientes urbanos. Estudios dePsicología, 14-15, 36-84.

Bailey, T., Branch, C. & Taylor, C.W. (Eds.) (1961) Architecturalpsychology and psychiatry: An exploratory national researchconference. Salt Lake City: University of Utah.

Bakeman, R. y Gottman, J.M. (1989). Observación de la interacción:Introducción al análisis secuencial. Madrid: Morata (ed. orig.,1986).




Barker, R.G. (Ed.) (1963) The stream of behavior. New York:Appleton-Century-Crofts.

Barker, R.G. (1968) Ecological Psychology: Concepts and methodsfor studying the environment of human behavior. Stanford:Stanford University Press.

Barker, R.G. (1978) Behavior settings. In R.G. Barker (Ed.) Habitats,environments, and human behavior: Studies in ecologicalpsychology and ecobehavioral science from the MidwestPsychological Field Station, 1947-1972 (pp. 29-35). San

Francisco: Jossey-Bass.Becker, H. & Geer, G. (1957). Participant observation and

interviewing: A comparison. Human Organization, 16 (3), 28-32.

Benedict, M.B., Glasser, J.H. & Lee, E.S. (1989). Assessinghospital nursing staff retention and turnover. A life table

approach. Evaluation & Health Professions, 12 (1), 73-96.Benoliel, J.Q. (1984). Advancing nursing science: Qualitative

approaches. Western Journal of Nursing Research, 6, 1-8.

Bertrand, J.T., Stover, J. & Porter, R. (1989). Methodologies forevaluating the impact of contraceptive social marketingprograms. Evaluation Review, 13 (4), 323-354.

Blanco, A. (1983) Análisis cuantitativo de la conducta en suscontextos naturales: Desarrollo de un modelo de series dedatos para el establecimiento de tendencias, patrones ysecuencias. Tesis Doctoral no publicada. Barcelona:Universidad de Barcelona.

Blanco, A. (1997). Metodologies qualitatives en la investigaciónpsicológica. Barcelona: Edicions de la Universitat Oberta de

Catalunya.

Blanco, A. y Anguera, M.T. (1991). Sistemas de codificación. EnM.T. Anguera (Ed.), Metodología observacional en lainvestigación psicológica (pp. 193-239). Barcelona: P.P.U., Vol.I.




Blaxter, M. (1979). Symposium on the handling on qualitative data.Introduction. Sociological Review, 27 (4), 649-650.

Bogdan, R. & Taylor, S.J. (1975). Introduction to qualitative researchmethods. New York: Wiley & Sons.

Boruch, R.F. & Pearson, R.W. (1988). Assessing the quality oflongitudinal surveys. Evaluation Review, 12 (1), 3-58.

Bulmer, M. (1979). Concepts in the analysis of qualitative data.Sociological Review, 27 (4), 651-677.

Calhoun, J.B. (1962) Population density and social pathology.Scientific American, 206, 138-148.

Calhoun, J.B. (1964) The social use of space. In W. Mayer & R.Van Gelder (Eds.) Physiological mammalogy. New York:Academic Press.

Canter, D. (Ed.) (1970) Architectural Psychology: Proceedings of

the Dalandhui Conference. London: RIBA Publications.Canter, D. & Lee, T. (Eds.) (1974) Psychology and the built

environment. Proceedings of the Architectural PsychologyConference at Surrey, England. New York: Wiley.

Cassirer, E. (1950). The philosophy of symbolic forms. New Haven,Con.: Yale University Press.

Chacón, S. y López, J. (1993). La metodología de la evaluación deprogramas de intervención: Una aplicación en centrosasistenciales infantiles. Apuntes de Psicología, 37, 41-60.

Chacón, S. y López, J. (1995). La metodología de la evaluación deprogramas de intervención: Una aplicación en centrosasistenciales infantiles, II. Apuntes de Psicología, 45, 69-89.

Chelimsky, E. (1995). Where we stand today in the practice ofevaluation: Some reflections. Knowledge and Policy: TheInternational Journal of Knowledge Transfer and Utilization, 8(3), 8-19.

Cohen, E. y Franco, R. (1992). Evaluación de Proyectos Sociales.Buenos Aires: Grupo Editor Latinoamericano.









































97II. Integración de Teoría Sustantiva...

Generativa de Respuestas ya que implica que podemos clasificar acualquier ítem dentro de una taxonomía según sus distintas formasgenéricas. Significa además que no es necesario disponermaterialmente de todos los items de un determinado dominio sino tansolo de las reglas sobre cómo generar cualquier ítem de dichodominio. En el símil con la gramática generativa se podría decir que noes necesario tener almacenadas todas las frases gramaticalmenteposibles sino disponer de las reglas que nos indican cómo construircualquier frase. Como complemento necesario, la MGR se planteaademás la generación de la respuesta correcta a cada ítem mediante

reglas mecánicas automáticas. Volviendo al símil de la gramáticagenerativa, se trataría de ser capaz de evaluar la corrección gramaticalde cualquier posible frase generada mediante reglas automáticas.

La MGR aborda por tanto una cuestión como la metodologíaapropiada para la construcción de los items y su corrección, que nosuele ser tratada en los manuales más clásicos de Psicometría y

Teoría de los Tests. Para Prieto y Delgado (1996):"La raíz del problema podía encontrarse en las convicciones

mantenidas por los [psicómetras] clásicos de que la redacción de

items es una tarea más propia del especialista en una área sustantiva

que del metodólogo y de que es un arte dependiente de la creatividad

e inventiva que de la aplicación automática de unas reglas." (p. 108).

Estos planteamientos se aplican no sólo a la construcción decada ítem sino también a la de pruebas o tests. Un supuesto básicode estas construcciones es que existe un universo de contenido quedefine el constructo en estudio, del que lo preguntado en un test debeser una muestra representativa (Nunnally y Bernstein, 1995). En talsentido se pueden utilizar diversos modelos teóricos de muestreo deitems: desde la obtención de muestras no aleatorias consideradasequivalentes hasta el muestro aleatorio de un conjunto de items. Sin

embargo, en la práctica la construcción de un test entendida como unmuestreo del dominio rara vez es real puesto que no existe ununiverso identificado de items del cual muestrear (Prieto y Delgado,1996).

En el peor de los casos los tests son una colección arbitraria de






























teóricos, como la necesidad de mejorar la delimitación teórica deldominio evaluado que para nosotros es primordial.

En definitiva, si aceptamos que la delimitación teórica del rasgo ovariable psicológico a medir es de utilidad esencial en el logro de lavalidez del constructo teórico, y coincidiendo con Embretson(1993,1998) en que ésta debe ser una etapa básica en el desarrollo decualquier prueba psicológica, se puede considerar de nuevo a ladelimitación del constructo teórico como un componente fundamentaldel cual además se pueda derivar el logro de pruebas

unidimensionales. Esto exige mejorar nuestra comprensión delconstructo medido en una prueba que pretenda ser unidimensional ypor tanto la necesidad de incorporar a la teoría psicológica al diseño depruebas.

Epílogo

La integración que venimos defendiendo entre teoría sustantiva,diseño de las pruebas para evaluar un constructo psicológico ymodelos de análisis de las puntuaciones obtenidas puedeesquematizarse en una serie de fases como las representadas en lafigura 4. El proceso comienza con 1) la definición del constructopsicológico a evaluar mediante el estudio de los procesos psicológicosque interesan estudiar y las diversas teorías explicativas de dicho

fenómeno; 2) en una segunda fase de delimitación del dominiocomportamental sustantivo se trata de desarrollar un modelogenerativo derivado del constructo psicológico que mediante reglas, aser posible automáticas, nos permitan disponer virtualmente de todoun conjunto de items relativos a dicho dominio. Esto se puedeoperacionalizar mediante el establecimiento de esquemas de items oformas genéricas (ítem-form ), vacíos de contenido estimular concreto,que representan la tarea a nivel genérico del dominio; 3) en un tercermomento se han de elaborar pruebas psicológicas concretas de caraa estudiar el peso de los distintos factores implicados en la generaciónde los items sobre los parámetros psicométricos de éstos; 4) porúltimo el análisis psicométrico de estas pruebas permitirá no sóloestimar directamente sus propiedades (por ejemplo de dificultad y






la interpretación de las puntuaciones puesto que el proceso degenerar los items se establece explícitamente. En último término, lacapacidad para asignar anticipadamente una descripción psicométricaa cada ítem posibilita la predicción de las propiedades de las pruebaspsicológicas, como permiten por ejemplo los modelos de análisis queincorporan factores cognitivos en los modelos de medida para explicarla dificultad de los items; entre éstos puede citarse al LLTM (Linear -logistic- Latent Trait Model) que descompone el parámetro b dedificultad del modelo de Rasch en una suma ponderada del peso dedistintos componentes cognitivos (Fisher, 1973). Se vincula así la

construcción de items y el modelado de las respuestas en un sólopaquete de manera que ese vínculo, es decir, las predicciones sobrelas respuestas, es puesto a prueba cada vez que es administrado untest. De este modo, la administración de un test se convierte en unexperimento psicológico, lo que en contrapartida puede llevar a lamejora tanto de las teorías psicológicas como de los tests (Bejar,1993).

Junto a todas estas aportaciones como la TRI y la MGR, uno delos aspectos que han transformado el presente y futuro inmediato dela medición psicológica proviene de la aplicación de la tecnologíainformática en el desarrollo y aplicación de pruebas psicológicas. Lasposibilidades que ofrecen los ordenadores o computadoras lleva aconsiderar que el futuro de la psicometría estará marcado por el uso

de tests informatizados (Braum, 1993). Una de las razones se debe aque los ordenadores ofrecen nuevas posibilidades en el desarrollo detareas complejas, transferibles a los contextos académicos ylaborales, así como procedimientos de puntuación de la ejecuciónmediante rutinas automatizadas que simulan la conducta de unexperto (Bennet, 1993). Una de las grandes ventajas de lasaplicaciones informáticas de pruebas psicológicas se basa en el usode microcomputadoras que facilitan la observación individual intensivay la recogida de cientos o miles de datos en cortos períodos detiempo. Para Muñiz y Hambleton (1999) entre las ventajasinstrumentales que aporta el uso del ordenador para aplicar pruebasestán la presentación precisa y controlada de los items, la correccióny archivo automatizado de las respuestas, y la rapidez a la hora de






Bennett, R. E. (1993). Toward intelligent assessment: an integrationof constructed-response testing, artificial intelligence and modelbased measurement. En N. Frederiksen, R. Mislevy e I. I.

Bejar (Eds.). Test theory for a new generation of test (pp. 99-123). Hillsdale: Lawrence Erlbaum.

Braum, H. I. (1993). Comments on chapters 11-14. En N.Frederiksen, R. J. Mislevy y I. I. Bejar (Eds). Test theory for

a new generation of test (pp. 385-390). Hillsdale, NJ: LawrenceErlbaum

Butterfield, E. C., Nielsen, D., Tangen, K.L. y Richardson, M.B.(1985). Theoretically basic psychometric measures of inductivereasoning. En S. E. Embretson (ed.), Test design:

Developments in Psychology and Psychometrics. (pp. 77-147).Nueva York: Academic Press.

Campbell, N. R. (1921). What is Science? [reimpreso en 1952].

Nueva York: Dover.Castro, C. de (1987). Introducción a la medición axiomática en las

ciencias comportamentales I. Estructuras de ordenación.Theoria, 5-6, 401-426.

Cole, N. S. (1993). Comment on Chapters 1-3. En N. Frederiksen,R. J. Mislevy y I. I. Bejar (Eds). Test theory for a new

generation of test (pp. 72-77). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum.Crocker, L. y Algina, J. (1986). Introduction to classical and modern

test theory. Nueva York: Holt, Rinehart and Winston.

Cronbach, L. J. (1981). Las dos disciplinas de la psicologíacientífica. En F. Alvira, M. D. Avia, R. Calvo y J. F. Morales.(Comps.). Los dos métodos de las ciencias sociales (2ª ed)

(pp. 93-124). Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas.(Trabajo original publicado en 1957)

Cuesta, M. (1996). Unidimensionalidad. En J. Muñiz (Coord.).Psicometría (pp. 239-291). Madrid: Universitas.




Cuesta, M. y Muñiz, J. (1994). Utilización de modelosunidimensionales de teoría de respuesta a los items con datosmultifactoriales. Psicothema, 6 (2), 283-296.

Cuesta, M. y Muñiz, J. (1995). Efectos de la multidimensionalidaden la estimación de parámetros desde modelosunidimensionales de teoría de respuesta a los items.Psicológica, 16 (1), 65-86.

Embretson, S. E. (1983). Construct validity: Construct representationversus nomothetic span. Psychological Bulletin, 52, 179-197.

Embretson, S. E. (1985). Test design: Developments in psychology

and psychometrics. Orlando, FL: Academic Press.

Embretson, S. E. (1993). Psychometric models for learning andcognitive processes. En N. Frederiksen, R.J. Mislevy e I.I.Bejar (Eds.). Test theory for a new generation of test (pp.125-150). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum.

Embretson, S. E. (1998). A cognitive design system approach togenerating valid tests: application to abstract reasoning.Psychological Methods, 3 (3), 380-396.

Fidalgo, A. M. (1996). Funcionamiento diferencial de los items. EnJ. Muñiz (Coord.). Psicometría (pp. 371-455). Madrid:Universitas.

Fisher, G. H. (1973). Linear logistic test model as an instrument ineducational research. Acta Psychologica , 37, 359-374.

Fraser, C. O. (1998). Medición psicológica. En J. Muñiz (Comp.)Teoría Clásica de los Tests (pp. 281-295). Madrid: Pirámide.(original publicado en 1980)

Frederiksen, N., Mislevy, R. J. y Bejar, I. I. (1993). Test theory for

a new generation of tests. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum.García, E., Gil, J. y Rodríguez, G. (1999). Elaboración de un TAI

sobre contenidos escolares. En J. Olea, V. Ponsoda y G.Prieto (Eds.). Tests informatizados. Fundamentos y

aplicaciones (pp. 357-378). Madrid: Pirámide.




Gaviria, J. L. (1990). El supuesto de unidimensionalidad en la teoría

de rasgo latente: aportaciones metodológicas. Tesis Doctoralno publicada: Universidad Complutense de Madrid

Guttman, L. (1971). Integration of test design and analysis.Proceedings of the 1969 Invitational Conference on Testing

Problems, 1970. Princeton, NJ: Educational Testing Service.

Haertel, E. H. y Wiley, D. E. (1993). Representations of abilitystructures: implications for testing. En N. Frederiksen, R.J.Mislevy y I.I. Bejar (Eds). Test theory for a new generation of

test (pp. 359-384). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum.

Hambleton, R. K. (1997). Perspectivas futuras y aplicaciones. EnJ. Muñiz, Introducción a la teoría de respuesta a los items

(pp. 203-213). Madrid: Pirámide.

Hanson, N. R. (1977). Patrones de descubrimiento. Observación y

explicación. Madrid: Alianza. (trabajo original publicado en 1958)

Harré, R., Clarke, D. y DeCarlo, N. (1989). Motivos y mecanismos.

Introducción a la psicología de la acción. Barcelona: Paidós.

Houts, A. C. (1994). Operational Analysis, Behavior Analysis, andEpistemology in Science and Technology Studies. Revista

Mexicana de Análisis de la Conducta, 20 (monográfico), 101-143.

Lohman, D. F. y Ippel, M. J. (1993). Cognitive diagnosis: fromstatistically based assessment toward theory-basedassessment. En N. Frederiksen, R. J. Mislevy y I. I. Bejar(Eds.). Test theory for a new generation of test (pp. 41-71).Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum.

Losee, J. (1985). Introducción histórica a la filosofía de la ciencia

(4ª ed.). Madrid: Alianza. (Trabajo original publicado en 1972)

Martínez, R. J. (2000). Diseño de items y niveles de interacción

psicológica. Universidad de Sevilla: Tesis Doctoral nopublicada.




Martínez, R. J., Moreno, R. y Carmona, J. (pendiente de dictamen).Generación y corrección automáticas de items de una tarea

de discriminación condicional de segundo orden.

McIver, J. P. y Carmines, E. G. (1986). Unidimensional scaling.

Beverly Hills, CA: Sage.

Mislevy, R. J. (1993). Foundations of a new test theory. En N.Frederiksen, R.J. Mislevy y I.I Bejar (Eds.). Test theory for a

new generation of test (pp. 11-39). Hillsdale, NJ: LawrenceErlbaum.

Muñiz, J. (1992). Teoría de respuesta a los items. Un nuevo enfoque

en la evaluación psicológica y educativa. Madrid: Pirámide

Muñiz, J. (1997). Introducción a la teoría de respuesta a los items.

Madrid: Pirámide

Muñiz, J. (1998a). La medición de lo psicológico. Psicothema, 10(1), 1-21.

Muñiz, J. (1998b). Teoría clásica de los tests. Madrid: Pirámide.

Muñiz, J. y Hambleton, R. K. (1999). Evaluación psicométrica delos tests informatizados. En J. Olea, V. Ponsoda y G. Prieto(Eds.) Tests informatizados. Fundamentos y aplicaciones (pp.23-52). Madrid: Pirámide.

Navas, M. J. (1996). Equiparación de puntuaciones. En J. Muñiz(Coord.). Psicometría (pp. 293-369). Madrid: Universitas.

Nunnally, J. C. y Bernstein, I. H. (1995). Teoría psicométrica (2ªed.). México: McGraw-Hill.

Oort. F. J. (1993). Theory of violators: assessing unidimensionalityof psychological measures. En R. Steyer, K.F. Wender y K.F.Widaman (Eds.). Psychometric methodology. Proceedings of

the 7th European Meeting of Psychometric Society in Trier

(pp. 377-381). Sttutgart: Gustav Fischer Verlag.

Paz, M. D. (1998). Teoría de la Generalizabilidad. En J. MuñizTeoría clásica de los tests (pp. 80-98). Madrid: Pirámide.







Sandra Castañeda FigueirasUniversidad Nacional Autónoma de México -

Centro Nacional de Evaluación para la Educación Superior

Toda vez que el especialista administró el examen piloto a unamuestra de sujetos, una variedad de marcos de trabajo y técnicas deanálisis para controlar la calidad de los componentes que utilizará enla construcción del examen final, le serán provistos por la extensaliteratura disponible de las aproximaciones psicométricas existentes.

A lo largo del proceso de construcción del examen, variaspreocupaciones aparecen en el panorama del especialista, entre otras:a) identificar items particulares que fallan por no contribuir coninformación importante acerca de la variable que está siendo medida;b) identificar items que fallan por no discriminar adecuadamente entresustentantes del grupo superior y el inferior; c) identificar laconsistencia interna que los items exitosos guardan con el resto del

examen, en vías de asegurar la precisión en la medición, así como d)estimar la longitud del instrumento y las de las porciones específicasdel mismo.

En vías de resolver lo que le preocupa, el especialista deberáelegir la aproximación que le asegure el mayor control en todos ycada uno de los pasos que constituyen el proceso de construcción delexamen. Esta tarea no es fácil, el especialista requiere conocer los

supuestos que subyacen a las diversas aproximaciones. Revisaremosalgunos de ellos, en función de las aproximaciones de la TeoríaClásica de los Tests (TCT, Anastasi, 1967) y de la Teoría deRespuesta al ítem (TRI, Hambleton, Swaminathan y Rogers, 1991).








Así, las estimaciones del modelo Rasch y, por lo tanto, su ajuste, seven poco afectadas por la presencia de aciertos al azar y menos aúnpor la de índices de discriminación variables.

Esta ventaja resulta particularmente importante cuando eldiseñador de exámenes debe tomar en cuenta la incidencia delnúmero de items y sujetos, así como los valores y distribuciones de Fy de “b ”

Coeficiente de consistencia interna

La TCT establece que los coeficientes de confiabilidad seránmenores en tanto los grupos sean homogéneos. Esta relaciónesperada se basa en el supuesto de constancia en el error estándarde medida (EEM): se asume que el EEM está distribuidonormalmente y es igual para todos los niveles de puntajes. Entonces,una baja varianza en los puntajes observados, es el resultado de unavarianza baja en los puntajes verdaderos.

Sin embargo, esta noción ha sido vulnerada por estudios de TCTque han examinado tanto la estabilidad del EEM, como la relaciónentre los coeficientes de confiabilidad y la varianza de los puntajesverdaderos, así como los de error.

Feldt y Qualls (1999), exploraron empíricamente 170 distritosescolares, dentro de un estado de la unión americana. Encontraron

que el coeficiente de confiabilidad no es sólo una función de lamagnitud de la varianza verdadera, sino que también depende de lavarianza de error, particularmente de la razón entre ambas varianzas.Como consecuencia de esta evidencia, Feldt y Qualls (op. cit.)recomiendan reportar en los manuales de exámenes a gran escala, loscoeficientes de consistencia interna con base en los coeficienteslocales y el error estándar de medida local.

En este sentido y, desde la perspectiva de la Teoría deRespuesta al ítem, se han revisado algunas reglas de medición, entreellas, la referida al error estándar de medida.

La regla clásica establece que el EEM aplica a todos los puntajesen una población particular; en cambio, la nueva regla establece que el



125III. Explorando la Utilidad de...

error estándar de medida difiere a lo largo de los puntajes (o patronesde respuesta), pero se generaliza entre poblaciones.

Embretson (1996) graficó, en puntajes z , resultados de EEM, porlos niveles en tendencia latente observada en dos poblacionesdiferentes, sobre una prueba de 30 items, con un rango de dificultadnormal y 1,000 casos por población (véase la figura 1).

-3 -2 -1 0 1 2 3

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

0

**

**

++ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

* * * * * ** * * * * * * * * * ** *

**

*

Error estándar de m edida

* TRI, todos + TCT, población 1 . TCT, población 2

Niveles en la tendencia observada

-3 -2 -1 0 1 2 3

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

0

**

**

++ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

* * * * * ** * * * * * * * * * ** *

**

*

Error estándar de m edida

* TRI, todos + TCT, población 1 . TCT, población 2

Niveles en la tendencia observada

Figura 1. Dos versiones de medición de error: TRI y TCT.

Como puede verse en la figura 1, los valores TRI para EEM sonidénticos en las dos poblaciones, dado que tanto el nivel en latendencia latente observada, como su EEM estimado dependensolamente del patrón de respuesta del sustentante.

Sin embargo, EEM no es constante entre los diversos niveles dela tendencia o atributo observado: son bajos para niveles moderadosen la tendencia observada (por ejemplo, puntajes cercanos a cero) y

más altos para niveles extremos. Las diferencias de los EEM entre losniveles de la tendencia observada, refleja la distribución de la dificultaddel ítem. TRI estima valores altos de EEM para puntajes extremos.

Este error típico tiene una característica notable respecto al de lateoría clásica: su valor no es el mismo para todos los sujetos, está en






los requerimientos psicométricos aun cuando los especialistas encontenido y los de redacción técnica los consideraron adecuados eindispensables para las finalidades de lo que se quiere evaluar.Entonces, el especialista enfrenta, entre otros muchos, dosproblemas a resolver: ¿desechar un buen número de reactivoscalificados como adecuados e indispensables por los expertos? y¿cómo y dónde disponer de más sustentantes? Obviamente,desechar reactivos técnicamente adecuados y conseguir sustentantesa toda prisa representan opciones a seguir, sin embargo, queda poraclarar si los índices psicométricos mostrados por esos reactivos se

deban a las asunciones del modelo psicométrico utilizado, en otraspalabras ¿el problema detectado es un problema inherente al clavo oal martillo que se usó?

Método

Sujetos: 742 voluntarios, hombres (15.79%) y mujeres (82.85%),

egresados de la licenciatura en Psicología en el país, con una media

de edad de 31.5 años, 62.82% solteros y 35.99% casados, que en su

mayoría no interrumpió sus estudios (91.68) y no estaban titulados al

momento del estudio (95.84%).

Instrumentos: Cinco subpruebas objetivas, sobre fundamentos

teóricos, técnicos y valorales en Psicología, de lápiz y papel, con

reactivos de opción múltiple, con cuatro distractores verosímiles, delos cuales sólo uno es la respuesta correcta.

La extensión de reactivos en cada subprueba y el número de

sustentantes en cada una de ella se muestra en la tabla No. 1.

Todos los reactivos habían satisfecho los requisitos de calibraciónestablecidos tanto por TCT como por TRI, en el estudio piloto.

Procedimiento

Con las respuestas de los 742 sustentantes, se corrieron análisisfundamentados en Teoría Clásica de los Tests usando tres paquetes:Kalt-C (Tristán, 1999); Iteman (Assessment Systems Co. , 1993) y el








sujetos bajó considerablemente, los índices de consistencia interna

se vieron sensiblemente afectados, tal y como se ha postulado para

los coeficientes de correlación.

Tabla 4. Índices de consistencia interna obtenidos en ambasaproximaciones.

ANÁLISIS TRI

EXTENSIÓN DESUBPRUEBAS

KALT-C ITEMAS SPSS RASCAL No. SUJETOS

186 reactivos 0.9 0.9 0.87 0.97 742

65 reactivos 0.76 0.77 0.76 0.92 742

19 reactivos 0.64 0.59 0.64 0.76 742

17 reactivos 0.18 0.18 0.07 0.81 375

17 reactivos 0.21 0.2 0.04 0.73 64

ANÁLISIS TCT

Por el contrario, los índices obtenidos por el análisis Raschmostraron ser más resistentes a variaciones en el número de reactivosy en el de sujetos. Al usar la estimación estadística de la magnitud

del rasgo latente observado, simbolizada como F y, correlacionar los

reactivos con esta estimación, en los diversos niveles de la habilidad

evaluada, fue capaz de representar, con mayor precisión, lo que se

mide en las diferentes porciones de un examen.

Para tal fin, usa la inclinación de la línea de trazo para describir la

discriminación, al igual que se usa en psicofísica. Al haber ciertacantidad de personas en cada punto de la línea de trazo, los atributos

son continuos, de modo que, en teoría, es posible hacer

discriminaciones más precisas. Así, la línea de trazo mostró la

probabilidad de respuesta esperada para las personas en ese nivel del

atributo o tendencia latente observada, tal y como se observó en lagráfica 1. Esta característica de los modelos TRI, constituye uno desus puntos más fuertes: permite elegir reactivos, en un rango amplio

de dificultades, a fin de poder discriminar entre los diversos niveles de

F, lo que maximiza la confiabilidad.




Esta ventaja es de gran utilidad cuando el especialista necesita

construir subpruebas cortas de homogeneidad alta, como los

presentados aquí, esto sucede, con mucha frecuencia, en exámenes

de certificación de competencias laborales y profesionales. También,

apoya al especialista a tomar decisiones sobre reactivos particulares

que, por experiencia son difíciles de lograr, en los exámenes de

certificación de resultados de aprendizaje, como el aquí citado.

Esta ventaja se asocia, también, con la longitud de las

subpruebas. Por ejemplo, un calibrador TCT prescribió las siguientes

longitudes para que las subpruebas analizadas en este trabajo

obtuvieran una confiabilidad de .90 (véase la tabla 5).

Tabla 5. Extensión de subpruebas para lograr confiabilidad de .90. *Estasubprueba ya había logrado el .90 de confiabilidad

EXTENSI N DE

SUPRUEBAS

EXTENSI N

PRESCRITA

186 reactivos* 233 reactivos

65 reactivos 184 reactivos




Los datos son reveladores de que aun cuando la profecía

Spearman-Brown establece que manteniendo otras cosas iguales, el

incremento de la extensión de una prueba, con partes paralelas,

producirá un incremento en la confiabilidad, consideración

situacionales como el tiempo disponible, la producción innecesaria de

fatiga, así como consideraciones teóricas, como la complejidadcognitiva entre las diferentes tareas y la capacidad de los modelos

TRI para construir subpruebas cortas de homogeneidad alta deberán

ser tomadas en cuenta por los especialistas para elegir la extensión

adecuada de las subpruebas.




Comentarios concluyentes

Las aproximaciones aquí revisadas proveen de información útil para

el establecimiento de la consistencia interna de los instrumentos. Elreto para los constructores de exámenes a gran escala es poderutilizar estratégicamente los supuestos que le permitan, antediferentes extensiones de subpruebas en los exámenes y ladisponibilidad de sujetos suficientes, asegurar la precisión en lasdiferentes porciones de un instrumento.

En las dos últimas décadas se ha visto que los profesionales de la

medición se han movido de la Teoría Clásica de los Tests hacia laTeoría de Respuesta al ítem, debido a los beneficios que ésta últimaha mostrado en la calibración de los reactivos que constituyen unexamen. En este trabajo, se ha mostrado su utilidad para la toma dedecisiones sobre índices de consistencia interna basados en F y noen estimaciones clásicas que muestran dependencia del número dereactivos y de sujetos disponibles. La determinación racional de la

longitud de las pruebas constituye otro aspecto atendido brevementeen el trabajo.

Queda en la agenda establecer los índices de consistencia internapara la medición de los gradientes de complejidad cognitiva queconstituyen las diferentes porciones de los exámenes.

REFERENCIASAnastasi, A. (1967). Psychology, psychologists, and psychological

testing. American Psychologist, 22 (4), 297-306.

Cronbach, L.J. (1990), Essentials of psychological testing (5a. ed.),Harper y Row: Nueva York.

Embretson, S. E. (1996). The New Rules of Measurement.

Psychological Assessment, 8 (4), 341-349.Feldt, L. S. y Qualls, A. L. (1999). Variability in Reliability

Coefficients and Standard Error of Measurement From SchoolDistrict to District. Applied Measurement in Education, 12 (4),367-381.







Alvaro J. Arce Ferrer, José E. Canto y Rodríguez y

Zulema N. Aguilar SoberanisUniversidad Autónoma de Yucatán

Las pruebas estandarizadas han sido un elemento familiar en losprocesos de desarrollo profesional y selección de estudiantes delicenciatura y postgrado en los Estados Unidos (Adams, 1988; Linn,1990). Aunque la entrega de calificaciones de pruebas estandarizadasno es un requisito para todas las universidades, la gran mayoría de losestudiantes que solicitan ingreso requieren de tomar las pruebas

externas como la batería de pruebas académicas del "AmericanCollege Testing Program (ACT)" o la prueba "College Board'sScholastic Aptitude Test (SAT)" (Donlon, 1984). De manera similar alos estudios de pregrado, los estudiantes que solicitan ingreso aprogramas de postgrado necesitan incluir muestras de susdesempeños en pruebas estandarizadas, como el "Graduate RecordExaminations (GRE) General Tests" (Adams, 1988; American College

Testing, 1973; Braun, Ragosta, y Kaplan, 1988; Breland, 1979; Linn,1990).

En México también se han utilizado las pruebas estandarizadasen los procesos de selección de estudiantes a las universidades;éstas han elegido sistemas de evaluación externos para auxiliar susprocesos. Por ejemplo, la Universidad Autónoma de Guanajuato

administra el Examen de Habilidades y Conocimientos Básicos(Backhoff y Tirado, 1992), mientras que la Universidad de QuintanaRoo administra el Examen Nacional de Ingreso a la EducaciónSuperior (Ceneval, 1999). Otras universidades, dependen más del usode pruebas desarrolladas internamente, como por ejemplo, laUniversidad Autónoma de Yucatán (UADY) quien utiliza la Prueba de




Aptitud Académica General (PAAG).

Independiente de la modalidad de contratación de los servicios de

medición (externos o internos a las universidades), los exámenes quese utilizan en la toma de decisiones de ingreso deben estarrespaldados por un cúmulo de evidencias que apoyen no sólo elsignificado de sus puntuaciones sino también el uso que se les darán(APA, AERA, NCME, 1999; CENEVAL, 2000).

Las líneas de evidencias varían dependiendo del nivel de desarrolloteórico del atributo que pretende medir la prueba. La mayoría de las

pruebas utilizan la idea del dominio para identificar y describir lanaturaleza de las tareas vinculadas con el atributo que se planeamedir. La definición del dominio de una prueba estandarizada deaptitudes es un componente esencial al momento de interpretar yutilizar las puntuaciones (Crocker & Algina, 1986; Ebel & Frisbie,1991; McDonald, 1999, Mesick, 1989). Así como una muestrarepresentativa de personas conduce a inferencias propias en una

población, una muestra representativa de tareas definidas a partir deun dominio puede contribuir al entendimiento del concepto medido.

El dominio que concretiza la definición de un atributo, en este casola aptitud académica, usualmente se caracteriza por áreas. Lacantidad de éstas así como su naturaleza depende de los propósitosde la prueba y de una teoría que la sustente. Mientras que el dominiode la parte común del Examen Nacional de Ingreso a la EducaciónSuperior se divide en un área de razonamiento y otra área deconocimientos específicos, el dominio de la Prueba de AptitudAcadémica General se divide en un área de lenguaje y otra decapacidad para el razonamiento matemático básico (CENEVAL, 1999;UADY, 1998).

Es importante resaltar que la documentación del dominio de una

prueba es un aspecto fundamental en la medición (APA, AERA,NCME, 1999; CENEVAL, 2000). El contar con esta documentaciónpermite obtener, entre otros, información acerca de los propósitos dela prueba, una caracterización de lo que se esperara medir y elproceso que se espera seguir para medir. El análisis del dominio deuna prueba provee información del esfuerzo puesto en construir una







139IV. La Medición de la Aptitud..

- Demostrar la precisión con la que las tareas definen lo general dela aptitud.

En el contexto de la teoría de la medición, un atributo psicológicoes general si proviene de un grupo homogéneo de tareas que puedenser modeladas a partir de una estructura jerárquica (McDonald, 1999).En dicha estructura cada tarea se encuentra anidada en su respectivogrupo de tareas, a un nivel intermedio en un área y a un nivel mayor degeneralización dentro de un factor general.

Sin embargo, la generalidad de la aptitud académica también se

puede vincular con la cobertura que se desee tenga la prueba. En estecaso, se puede pensar que lo general en la aptitud académica provienemás de la selección de una palabra que denote que los resultados dela prueba pueden ser de utilidad para cualquier carrera en cualquieruniversidad. Si ésta fuese la intención, líneas de evidencias deben sergeneradas para investigar en que medida se cumple.

Probar lo general de un constructo bajo la perspectiva decobertura requiere de contar con dos líneas de evidencias queprovengan de sendos estudios de validación. La primera requiere dedemostrar la generalidad de la aptitud académica como constructopsicológico. Esta línea de evidencia se basa en la investigación de lahomogeneidad, la naturaleza jerárquica y la precisión de las tareasincluidas en el dominio. La segunda línea requiere la demostración deuna correspondencia alta entre las tareas incluidas en la prueba y losperfiles de ingreso para cualquier carrera en cualquier universidad y laexistencia de una discrepancia baja entre los perfiles de ingreso adichas carreras.

El estudio que se discute en lo que resta de este capítulo tuvocomo propósito principal genera líneas de evidencias para darsustento a la naturaleza general de la aptitud académica desde la

perspectiva de la medición. En este estudio también se investigó laposibilidad de reportar un único puntaje para medir la aptitud general.Los propósitos secundarios del estudio fueron derivar información paravalidar el éxito obtenido en la medición de la aptitud académicageneral mediante el uso de tareas vinculadas con el lenguaje y elrazonamiento matemático básico. Particularmente, se buscaron las




evidencias que se requieren de establecer para apoyar lo general deun constructo desde la perspectiva de la medición, siendo lassiguientes:

- Precisión de cada uno de los grupos de tareas en la medición desus respectivas dimensiones (i.e., lenguaje y razonamientomatemático básico);

- Homogeneidad de los grupos de tareas dentro de cada dimensión;- Modelo de medición que da sustento a la Prueba de Aptitud

Académica General;

- Puntuaciones generales y/o puntuaciones específicas por áreasde la prueba para apoyar decisiones de admisión a los estudiossuperiores.

En este estudio se trabajó con la Prueba de Aptitud AcadémicaGeneral; sin embargo, estudios similares pueden ser llevados a cabocon otras pruebas de ingreso sean internas o externas a lasuniversidades.

MÉTODO

Población y Muestra

La población en este estudio está definida por 3892 estudiantesque solicitaron ingreso a las licenciaturas de la UADY durante el cicloescolar 1998-1999. Del total de estudiantes 51.8% son masculinos y48.2% son femeninos. Con respecto a la edad de los estudiantes, el 33% indicó tener alrededor de 18 años y el 18.8% 21 años o más.Respecto del bachillerato de procedencia, la especialidad deBiológicas contribuyó con la mayor cantidad de estudiantes (36.7% deltotal), y la especialidad de Matemáticas contribuyó con el menornúmero (14.4%). Los especialidades de Sociales y Socioeconómicascontribuyeron con cantidades relativamente iguales de estudiantes,siendo éstas 23% y 24% , respectivamente (UADY, 1998).

La Prueba de Aptitud Académica General (PAAG)

Para definir la habilidad del uso del lenguaje y el razonamiento




matemático básico, la PAAG utiliza 90 tareas correspondientes a lasáreas de español y matemáticas (UADY, 1998). Las Tablas 1 y 2describen el contenido para las dos áreas mencionadas.

Variables e Indicadores

Las variables en este estudio son de dos tipos: las latentes y lasmanifiestas. Las variables latentes describen cada uno de losatributos medidos en su forma pura, es decir libres de error (Bollen,1989). Las variables manifiestas describen los atributos en su forma

operativa; es decir, parte pura y parte de error.

Las variables latentes que se han considerado en este estudio sonla habilidad verbal y la habilidad numérica. La primera se ha definidocomo la capacidad del estudiante para entender lo que lee y suamplitud de vocabulario.

Tabla 1. Contenido del Area del Dominio del Lenguaje de la PAAG.Comprensión de la Lectura: Incluye la capacidad para entender

lo que se lee y para entender lasinferencias lógicas de la lectura.

Completar Oraciones: Incluye relaciones entre partes de laoración y significado de las palabras.

Detección de Errores: Bajo esta rúbrica se ubican losreactivos orientados a la detecciónde errores de construcción deoraciones y selección de palabras.

Antónimos: Los reactivos aquí incluidos seorientan a la identificación delsignificado de palabras a partir de

palabras con significados opuestos.

Analogías: Ésta incluye relaciones entrepalabras y significado de laspalabras.






Información obtenida de la Dirección General de AsuntosAcadémicos de la UADY.

Los indicadores de la habilidad verbal son las puntuacionesobservadas para cada uno de los cinco conglomerados de tareas enel área de Español de la PAAG: (1) comprensión de la lectura, (2)completar oraciones, (3) detección de errores, (4) antónimos y (5)analogías (vea la Tabla 1).

La habilidad numérica es la capacidad para resolver problemasutilizando conceptos derivados de la aritmética, del álgebra, de la

geometría y de la estadística aplicada. Los indicadores de estavariable son las puntuaciones observadas en cada uno de los cuatroconglomerados de tareas en el área de Matemáticas de la PAAG: (1)aritmética, (2) álgebra, (3) geometría y (4) estadística descriptiva (veala Tabla 2).

Procedimiento

Los noventa reactivos de la PAAG fueron agrupados mediante elmétodo de parcelas (Bandalos & Finney, 2001). Las parcelas fueroncreadas para mantener la representatividad del contenido de la pruebapara cada una de las variables que marcan las dos dimensiones. Elprocedimiento para obtener las parcelas consistió en clasificar a losreactivos del área verbal en cuatro componentes. Es decir, las tareasvinculadas con antónimos fueron asignadas a una parcela, aquellasvinculadas con la comprensión de lectura a otra parcela, los reactivosde sinónimos a otra parcela y finalmente los reactivos de completar aotra parcela. Un procedimiento similar fue seguido para el áreanumérica, sólo que en este caso las parcelas formadas hacíanreferencia a aritmética, álgebra, geometría y probabilidad y estadística.La motivación para generar cuatro parcelas por área surge de lanecesidad de tener por lo menos tres variables marcadoras por cada

dimensión (Bollen, 1989; Loehlin, 1992). En la Tabla 3 se presenta losresultados del proceso de parcelación de reactivos.

Modelos factoriales confirmatorios de primer orden

La existencia de una estructura factorial de primer orden bien




definida es una condición necesaria para investigar estructurasfactoriales complejas. Los modelos jerárquicos se basan en losmodelos de primer orden y la bondad de ajuste de éstos constituye ellímite superior para la bondad de ajuste de los modelos jerárquicos.Tres modelos factoriales de primer orden fueron propuestos a prioripara estudiar la estructura del constructo sobre el cual la PAAG fuedesarrollada (vea Tabla 4).

Tabla 3. Número de reactivos y contenidos para las ocho parcelasmarcadoras de las áreas verbal y numérica

ParcelaI

ParcelaII

ParcelaIII

ParcelaIV

ParcelaI

ParcelaII

ParcelaIII

ParcelaIV

Antónimos 8 0 0 0 Aritmética 14 0 0 0

Lectura Comp. 0 17 0 0 Álgebra 0 13 0 0

Analogías 0 0 15 0 Geometría 0 0 10 0

Completar 0 0 0 10 Prob. y Est. 0 0 0 3

ÁREA NUMÉRICAÁREA VERBAL

Tabla 4. Descripción de los modelos confirmatorios factoriales de primerorden y superiores utilizados en el estudio.

MODELO DESCRIPCIÓN USO

1A 2 factores correlacionados de primer ordenque recrean una estructura simple.

Hipótesis a priori de la estructurafactorial de primer orden de la PAAG.

1B Igual al modelo 1A con factorescorrelacionados perfectamente.


1C Igual al modelo 1A con indicadores consimilares características.


2A 1 factor de orden superior definido por dosfactores de primer orden.

Hipótesis a priori de la estructurafactorial superior de la PAAG.

0 Modelo nulo (produce un matriz diagonal). Obtener un escenario del caso másextremo de falta de ajuste para losmodelos de primer orden.

I Modelo de dos factores independientes. Comparar el modelo de primer ordencon el modelo de orden superior.

El primer modelo (Modelo 1A) define a la aptitud académica comoel resultado de dos habilidades correlacionadas. La primera, habilidadverbal, mide la aptitud para manejar símbolos lingüísticos mediante eluso de cuatro categorías de estímulos: antónimos, lectura decomprensión, analogías y completar oraciones. La segunda, habilidad




numérica, mide la aptitud para manejar símbolos numéricos y resolverproblemas que requieran de conceptos y operaciones básicas. Lamedición de esta habilidad se lleva a cabo por medio de cuatrocategorías de estímulos: aritmética, álgebra, geometría y probabilidady estadística.

El Modelo 1A representa una estructura de primer orden simple.Cada variable medida fue indicadora del factor que fue planeado mediry sus cargas en los restantes factores fueron fijadas a cero. 17parámetros fueron estimados: 8 cargas factoriales de primer orden, 1

covarianza entre los factores y 8 varianzas únicas para las variablesobservadas. La representación formal del modelo se encuentra en laTabla 5.

Tabla 5. Ecuaciones estructurales que definen los modelos de primerorden y superiores.

MODELO ECUACIONES

1AV1= L11 F1 + E1; V2= L21 F1 + E2; V3= L31 F1 + E3; V4= L41 F1 + E4;V5= L52 F2 + E5; V6= L62 F2 + E6; V7= L72 F2 + E7; V8= L82 F2 + E8Cov(F1,F2) = Phi;

1BV1= L11 F1 + E1; V2= L21 F1 + E2; V3= L31 F1 + E3; V4= L41 F1 + E4;V5= L52 F2 + E5; V6= L62 F2 + E6; V7= L72 F2 + E7; V8= L82 F2 + E8;Cov(F1,F2) = 1

1C

V1= L11 F1 + E1; V2= L21 F1 + E2; V3= L31 F1 + E3; V4= L41 F1 + E4;V5= L52 F2 + E5; V6= L62 F2 + E6; V7= L72 F2 + E7; V8= L82 F2 + E8;L11=L21=L31=L41; L52=L62; L72=L82;Cov(F1,F2) = Phi

2AV1= L11 F1 + E1; V2= L21 F1 + E2; V3= L31 F1 + E3; V4= L41 F1 + E4;V5= L52 F2 + E5; V6= L62 F2 + E6; V7= L72 F2 + E7; V8= L82 F2 + E8;F1= G11 F3 + E9; F2= G21 F3 + E10;

0

V1= L11 F1 + E1; V2= L21 F1 + E2; V3= L31 F1 + E3; V4= L41 F1 + E4;V5= L52 F2 + E5; V6= L62 F2 + E6; V7= L72 F2 + E7; V8= L82 F2 + E8;L11= L21= L31= L41= L52= L62= L72=L82= 0;Var(F1)= 1

I V1= L11 F1 + E1; V2= L21 F1 + E2; V3= L31 F1 + E3; V4= L41 F1 + E4;V5= L52 F2 + E5; V6= L62 F2 + E6; V7= L72 F2 + E7; V8= L82 F2 + E8;Cov(F1,F2) = 0

El segundo modelo (Modelo 1B) define la estructura delconstructo habilidad general en términos de un modelo congenérico.Este modelo de medición establece que las dos habilidades que




definen a la aptitud académica pueden ser reemplazadas por unfactor. El Modelo 1B se obtuvo al imponer la restricción de unacorrelación perfecta entre las dos habilidades en el Modelo 1A. Aligual que el modelo 1A, el modelo 1B representa una estructurafactorial simple de primer orden en la que se estiman 16 parámetros(vea la Tabla 5).

El tercer modelo (Modelo 1C) define a la aptitud académica como

el resultado de dos habilidades y las tareas que las definen siguen el

comportamiento de pruebas paralelas. Dos o más pruebas son

paralelas cuando las contribuciones de sus variables indicadoras soniguales y los residuales de las variables indicadoras son iguales. El

Modelo 1C se obtuvo al imponer la restricción de igualdad de (1)

contribución a las variables indicadoras que definen cada habilidad y

de igualdad de (2) residuales al Modelo 1A. La estructura factorial

definida es simple y se estiman 9 parámetros (vea la Tabla 5).

Dos modelos de primer orden, adicionales a los tres anteriores,fueron utilizados para propósitos de estudiar la bondad de ajuste. El

primer modelo, (Modelo nulo), considera que el constructo aptitud

académica es el resultado de los errores de medición. Este modelo

intenta explicar las covarianzas entre los indicadores a partir de una

matriz diagonal de residuales. La bondad de ajuste del modelo nulo

constituye el límite inferior del ajuste de los tres modelos de primer

orden investigados. El modelo nulo se obtuvo de restringir a cero losparámetros que identifican la contribución de las variables indicadoras

a las dimensiones del constructo. El modelo nulo requiere de la

estimación de ocho parámetros.

Bondad de ajuste

No obstante que métodos diferentes para evaluar la bondad de

ajuste global de los modelos estructurales han sido propuestos, estosmétodos están asociados con ventajas y desventajas (e.g., Wheaton,

1987). Basado en las propiedades estadísticas y en el trabajo de otros

investigadores, los índices empleados en esta investigación incluyenla 2 χ , la razón entre la

2 χ y sus grados de libertad (Wheaton, 1987),




La raíz de la media de cuadrados de los residuos ( RMSR; Joreskog

& Sorbom, 1985), índice de la bondad de ajuste (GFI; Joreskog &

Sorbom, 1985), índice de la bondad de ajuste corregido (AGFI;Joreskog & Sorbom, 1985), delta y rho (Bentler, 1990), y el parsimonio

índice de la bondad de ajuste (PGFI; Mulaik, James, Van Alstine,

Bennett, Lind & Stilwell, 1989).

De manera adicional se consideraron los índices subjetivos de la

bondad de ajuste de los modelos establecidos a priori (Bentler, 1990;

Tanaka, 1987). Particularmente se estudió la proporción de la varianza

de los indicadores explicada por el modelo. Finalmente, el procesopara juzgar la calidad del ajuste del modelo tomó en consideración la

apreciación de los estimados de los parámetros. Específicamente, se

buscaron por estimados de parámetros que salieran de su rango

permisible de valores.

Modelo factorial confirmatorio de orden superiorEl modelo factorial de orden superior (Modelo 2A), fue propuesto

para explicar la covarianza entre los factores en el modelo de primerorden (vea Tabla 4). A partir de este modelo se pondrá a prueba la

presencia de un factor general asociado con la aptitud académica

como la define la PAAG. El Modelo 2A define a la aptitud académica

como el resultado de dos habilidades que tiene su origen en una

habilidad general. Este modelo plantea que el constructo de la aptitud

académica en la PAAG se comporta de manera similar a unaestructura jerárquica con un factor primario y dos factores

secundarios. El Modelo 2A se definió a partir del Modelo 1A,

imponiendo una restricción estructural a la correlación entre las dos

habilidades de primer orden. El Modelo 2A también puede ser visto

como un nuevo arreglo del modelo 1A para denotar la presencia de un

factor superior. Éste representa una clasificación jerárquica o"anidada" de las tareas en las que cada grupo de tareas está anidada

en su factor y a un nivel de generalización mayor anidadas dentro de

un factor general. La parametrización del modelo de orden superior se

presenta en la Tabla 5.






la razón entre la 2 χ que se observa para el modelo de primer orden

con factores correlacionados y la 2 χ que se observa para el modelo de

orden superior. Los valores que puede tomar este coeficiente varían

entre 0 y 1. Valores del índice cercanos a la unidad indican la

similitud en el ajuste de los modelos de primer orden y orden superior.

Es importante también considerar conjuntamente los valores del

índice y los estimados de la bondad de ajuste del modelo de orden

superior. Esta comparación permitirá al investigador separar la bondad

de ajuste que proviene de la estimación del modelo de primer orden de

la del modelo de orden superior. Por ejemplo, un coeficiente alto y un

estimado bajo de la bondad de ajuste, indicarían que la covariación de

los factores de primer orden está siendo bien explicada por el modelo

de orden superior y que la falta de ajuste del modelo proviene de la

definición de los factores de primer orden.

Varianza de los factores de primer orden explicada por losfactores de orden superior

Los factores de primer orden son explicados en la medida en que

sus residuales se aproximen a cero. Los modelos factoriales

confirmatorios de orden superior, por el otro lado, fallan de explicar el

comportamiento de los factores de primer orden cuando los residuales

de éstos resultan elevados. En esta situación se puede afirmar quelos factores de primer orden están débilmente representados por los

factores de orden superior. Marsh (1987) propuso la Razón Explicada

de Varianza (REV) como una medida para cuantificar la varianza de

factores de primer orden explicada por factores de orden superior. El

índice se calcula de substraer la proporción de varianza no explicada

del total de la varianza. El resultado se interpreta en términos del

porcentaje de varianza explicada de manera análoga como seinterpreta el coeficiente de determinación en la regresión. De hecho, la

razón REV es una expresión simplificada del coeficiente de regresión

con variables latentes.






con la información de sus dos momentos, debido a que laspuntuaciones fueron estandarizadas, los dos primeros momentos delas distribuciones, media y varianza, son constantes e iguales a 0 y 1,respectivamente.

Con respecto a la habilidad verbal, el comportamiento de lasdistribuciones de los puntajes de completamiento de oraciones seaproximó a los valores teóricos de la distribución normalestandarizada. Los valores estimados del sesgo y la kurtosis en lasdistribuciones de las parcelas con reactivos de antónimos y analogías

que se observan en la Tabla 6 son indicativos de distribucionesasimétricas negativas. Este tipo de distribución se encuentra enpruebas que contienen reactivos cuyas dificultades se encuentran pordebajo de la habilidad promedio de quienes toman las pruebas.

Tabla 6. Estadística descriptiva para las variables marcadorasestandarizadas. (Nota: La media y varianza de las variables fue de 0 y 1,respectivamente)

M NIMO M XIMO SESGO KURTOSIS

VERBAL

Antónimos -2.52 1.63 -0.45 -0.43

Lectura -2.23 2.94 0.246 -0.46

Analogías -2.53 1.74 -0.31 -0.72Completar -2.05 2.05 0.09 -0.79

NUM RICO

Aritmética -2.04 2.05 0.004 -1.08

Algebra -1.93 2.06 0.259 -0.806

Geometría -1.78 1.97 0.226 -0.968

Probabilidad -1.38 2.00 0.18 -0.785

Con respecto a la distribución de puntajes en la sección de lecturade comprensión, ésta es asimétrica teniendo a la mayoría de laspuntuaciones en la región con puntuaciones menores.




Para la habilidad numérica un comportamiento similar a losanteriores se observó. De la Tabla 6 se observa que la parcela conproblemas de aritmética es simétrica y sigue la forma de unadistribución acampanada. El comportamiento de las demás parcelas(álgebra, geometría y probabilidad) es indicativo de aquellas pruebascon reactivos cuyas dificultades exceden el nivel promedio de habilidadde quienes las toman.

La Tabla 7 contiene información descriptiva de la distribuciones decovarianzas de los ocho indicadores. La tabla estructura esta

información tanto para los coeficientes de correlación observadoscomo para los predichos a partir de cada uno de los cuatro modelosinvestigados.

Tabla 7. Mediana y valores mínimo y máximo de las correlacionesobservadas y predichas para las parcelas que definen las habilidades dela PAAG.

MEDIANA M NIMO M XIMO

OBSERVADOVerbal 0.53 0.446 0.643Matemático 0.62 0.449 0.768

PREDICHOModelo 1A

Verbal 0.534 0.447 0.636Matemático 0.616 0.477 0.765

Modelo 1BVerbal 0.398 0.339 0.465Matemático 0.593 0.459 0.737

Modelo 1CVerbal 0.553 0.425 0.52Matemático 0.697 0.468 0.75

Con respecto a las correlaciones observadas, los valores mínimosy máximos fueron 0.446 y 0.643, respectivamente para la habilidadverbal. Los límites de las correlaciones para la habilidad numéricafueron 0.449 y 0.768. Los valores máximos y mínimos observados paralas dos habilidades resultan significativos con a=0.05.








Las mayores discrepancias entre los tres modelos factorialesconfirmatorios se observaron para el modelo 1C. Este modelosubestimó de manera considerable la varianza del indicadorprobabilidad y la covarianza de éste con el indicador geometría. ElModelo 1B tuvo un desempeño intermedio, más sin embargo su ajustea los datos resultó menor que el observado para el Modelo 1A.

Tabla 9. Las diez diferencias mayores entre los valores predichos yobservados de varianza y covarianza por cada uno de los modelosfactoriales confirmatorios de primer orden de la PAAG.

V7, V2 0.0523 V4,V1 0.1908 V8,V8 -0.4244

V6,V1 -0.0461 V4,V3 0.1785 V8,V7 -0.2477

V6,V2 0.0453 V3,V1 0.1427 V8,V1 -0.2475

V7,V1 -0.0419 V4,V2 0.129 V8,V6 -0.2047

V8,V1 -0.0405 V2,V1 0.1067 V8,V5 -0.1767

V7,V4 -0.0391 V3,V2 0.0737 V8,V2 -0.1635

V5,V2 -0.0375 V7,V4 -0.0648 V8,V4 -0.1605

V8,V5 0.0372 V6,V1 -0.061 V8,V3 -0.1485

V6,V4 -0.0345 V6,V4 -0.0594 V1,V1 -0.1337

V3,V2 -0.034 V7,V1 -0.0575 V2,V1 -0.1067

1A 1B 1C

MODELOS

Nota: V1= antónimos V5= aritmética2= lectura de comprensión V6= álgebra3= analogías V7= geometría4= completar oraciones V8= probabilidad

Otra línea de evidencia ha ser explorada en busca de apoyar orefutar al Modelo 1A se relaciona con los parámetros estimados;

éstos fueron analizados a través del análisis factorial confirmatorio deprimer orden. La Tabla 10 y la Tabla 11 resumen los valoresestimados de las contribuciones de cada indicador a sus respectivosfactores y la varianza única de los indicadores, respectivamente.

En la tabla 10 se corrobora la superioridad, en términos de los






Tabla 11. Porcentaje de la varianza única de los indicadores en losmodelos factoriales confirmatorios de primer orden de la PAAG*

1A 1B 1C

Verbal:

Antónimos 59.51 72.55 58.10

Comp. Lect. 50.65 58.06 49.18

Analogías 35.77 50.58 38.35

Completar 37.01 56.32 38.75

Numérico:

Aritmética 25.41 27.34 25.51

Algebra 21.5 25.23 23.29

Geometría 27.23 30.28 27.78

Probabilidad 68.75 69.85 72.78

MODELOSINDICADORES

(Nota: Todos los residuales resultaron significativos con p<0.05

Se utilizaron negrillas para resaltar valores mayores de 50)

Modelos factoriales confirmatorios de orden superior

Determinar la presencia de una estructura factorial de primer ordenconstituyó el primer requisito para poner a prueba la presencia de unaestructura factorial jerárquica. En la sección anterior se obtuvoevidencia de la superioridad del Modelo 1A. En este modelo seencontró una correlación de 0.77 entre los factores de primer orden.

La presencia de una covarianza significativa y moderadamentealta entre factores sugiere la posible presencia de un factor de ordensuperior (verbal/cuantitativo). Particularmente, si se considera que lamagnitud observada de la covarianza entre los factores primarios en elModelo 1A refleja no sólo la covarianza entre éstos sino también laabsorción de la varianza del factor superior omitido en dicho modelo.




En la Tabla 12 se observa una discrepancia considerable entre lasbondades de ajuste de los modelos 1A e I. La discrepancia (2632unidades) es indicadora de la magnitud de covariación entre los dosfactores de primer orden que puede ser explicada a partir de un factorde orden mayor. De la tabla anterior se observa que la inclusión de unfactor de orden superior explicó toda la discrepancia observada entreel Modelo 1A y el Modelo I. La fuerza con la que se encuentrapresente la jerarquía y los parámetros estimados a partir de laestructura jerárquica constituyen información relevante. La Tabla 13presenta la proporción de la varianza en los factores de primer orden

explicada a partir de un factor de orden superior. De esta tabla seobserva una fuerza moderada en la presencia de la jerarquía. Elporcentaje de la varianza de los factores de primer orden explicados apartir de un factor de orden superior fue en promedio igual a lacovarianza entre estos factores.

Tabla 12. Comparación de modelos factoriales confirmatorios de primer

orden y de orden superior de la PAAG

GFI AGFI RMSR PGFI

1A 270.86 19 0.99 0.97 0.03 0.98 0.99 0.67

1 2903 145 0.88 0.80 0.31 0.78 0.85 0.63

2A 270.86 18 0.99 0.97 0.03 0.98 0.99 0.63

MODELO

NDICES DE BONDAD DE AJUSTE

df

2 χ 2 χ ρ ∆

Tabla 13. Razón explicada de varianza de los factores de primer orden apartir de un factor de segundo orden de la PAAG

MODELO 2a.

NICA TOTAL REV

Verbal 1.00 4.875 0.79Numérico 1.00 4.167 0.76

VARIANZAFACTOR PRIMERORDEN

La Tabla 14 resume los parámetros estimados para el modelo jerárquico y para el modelo de primer orden. El Modelo 1A se incluyepara efectos de comparación. Los parámetros en el Modelo 2A




describen el comportamiento de los efectos totales de las variablesexógenas en las variables endógenas. El Modelo 2A fue definido conun total de 10 variables endógenas (8 variables manifiestas y 2variables latentes de primer orden) y 11 variables exógenas (8 residuosde las variables manifiestas, 2 residuos de las variables latentes deprimer orden y 1 variable latente de orden superior).

Tabla 14. Parámetros estimados en modelos factoriales confirmatoriosde primer orden y de orden superior de la prueba PAGG

ORDEN SUPERIOR

Verbal/Numérico

(F1) (F2) (F1) (F2) (F3)

Antónimos 0.567

Comp. 0.636 0.000 0.288 0.626

Lect. 0.703 0.000 0.000 0.715

Analogías 0.802 0.000 0.318 0.708

Completar 0.794 0.000 0.000 0.753

Aritmética 0.000 0.864 0.363 0.772

lgebra 0.000 0.886 0.000 0.744

Geometría 0.000 0.853 0.359 0.487

Probabilidad 0.000 0.559 0.000

0.000

0.423 0.8921

FACTORES 0.000 0.8721

F1 0.434

F2 0.000

0.418

0.000

0.274

MODELO 1A MODELO 2A

INDICADORESVerbal Numérico Verbal Numérico

PRIMER ORDEN PRIMER ORDEN

(1) coeficientes estandarizados.

Los valores de los parámetros estimados reflejan la fuerzamoderada de la jerarquía. Para el Modelo 2A se observa la precisióncon la que cada grupo de tareas mide el factor de orden superior.Debido a que los parámetros que definen la precisión de cada grupo










Snow, R. & Lohman, D. (1989). Implications of Cognitive Psychologyfor Educational Measurement. In Robert Linn (Ed.). Educational

Measurement. Macmillan Publishing Company, New York, NY.

UADY. (1999). Acta del H. Consejo Universitario. Mérida, Yucatán,México: Autor.

UADY. (1998). Prueba de Aptitud Académica General. Mérida,Yucatán, México: autor.

UADY. (1993). Reglamento de Admisión. Mérida, Yucatán, México:Autor.

Wheaton, B. (1987). Assessment of fit of overidentified models withlatent variables. Sociological Methods and Research, 16, 118-154.

Wiley, D. E. (1973). The identification problem for structural equationmodels with unmeasured variables. In A.S. Goldberger and O.D. Duncan (Eds.). Structural equation models in social

sciences. Academic Press: New York, NY.





Javier Aguilar Villalobos*, Alejandra Valencia Cruz*, Mario Martínez Jiménez*, Alma Vallejo Casarín**

*Universidad Nacional Autónoma de México**Universidad Veracruzana

En este capítulo se presenta en forma sucinta los resultados de lainvestigación sobre motivación intrínseca contenidos en dos trabajosprevios (Aguilar y cols., 2001a, 2001b), así como los obtenidos en unainvestigación subsiguiente.

La motivación intrínseca se define como el interés y el disfrute enuna actividad por sí misma. Las sensaciones de dominio, eficacia y

autonomía son inherentes al interés intrínseco en la tarea. Elconstructo de motivación intrínseca describe la tendencia a lamaestría, el interés espontáneo y la exploración que es esencial aldesarrollo cognitivo y social, y representa la principal fuente de gozo yvitalidad a lo largo de la vida (Ryan y Deci, 2000). Muchas de lasacciones del individuo que son controladas inicialmente por eventosexternos, posteriormente pasan a ser reguladas por eventos internosa través de un proceso de internalización que ocurre generalmente envarias etapas (Deci y Ryan, 1985; Ryan y Deci, 2000).

Se ha demostrado que la motivación intrínseca se puedeincrementar mediante el automonitoreo (Brophy, 1983; Pintrich yDeGroot, 1990), la retroalimentación positiva (Harackiewicz, 1979;Karniol y Ross, 1977), actividades desafiantes (Gottfried, 1983; Harter,1978) y se decrementan por efecto de premios y presiones (Cameron

y Pierce, 1994, Deci, 1975, Woolfolk, 1990).Aunque muchos estudios han demostrado los efectos positivos de

la retroalimentación sobre la motivación, solamente unos cuantosestudios han evaluado la competencia percibida, la cual media dichosefectos. La competencia percibida representa el grado en que una



166 Estrategias de Evaluación y Medición…

persona cree que puede realizar bien una tarea (Bandura, 1986;Harter, 1981). Cuando se miden las percepciones de competencia, lasrelaciones entre la retroalimentación y la motivación intrínseca no sontan claras como se ha propuesto (Harackiewicz y Larson, 1986;Sansone, 1986; Elliot y Harackiewicz, 1994).

Por ejemplo, Bandura y Schunk (1981) mostraron que el aumentode la autoeficacia de un grupo de estudiantes con desempeñodeficiente en matemáticas, a través de la solución de una serie deproblemas de dificultad creciente, incrementó su interés en la materia

medido al término del trabajo.Un estudio realizado por Harackiewicz, Sansone y Manderlink

(1985) mostró que el efecto mediador de la autoeficacia sobre elinterés intrínseco solamente se presentó en aquellos sujetos queinicialmente tuvieron percepciones bajas de autoeficacia.

La evaluación de la competencia, es decir, el grado en que lapersona se esmera por realizar bien la actividad también se haconsiderado como un mediador importante de la motivación intrínseca(Reeve y Deci, 1996; Epstein y Harackiewicz, 1992).

Otra variable que se ha relacionado con el interés intrínseco es elvalor de la tarea. En un estudio realizado con estudiantes universitariosse midieron varias variables motivacionales y cognoscitivas medianteun cuestionario aplicado al principio y al final de un periodo semestral,

Pintrich y García (1991) encontraron que las puntuaciones de valorcorrelacionaron con las de orientación intrínseca .28 y .47 en las dosocasiones. Asimismo, encontraron que las puntuaciones deautoeficacia correlacionaron con las de orientación intrínseca .22 y.36, respectivamente.

Con el propósito de desarrollar un modelo comprensivo demotivación intrínseca se realizó una búsqueda en la literatura de

variables que pudieran relacionarse con ella. Los resultados de estabúsqueda fueron los siguientes.

El interés intrínseco también se ha relacionado con el esfuerzo yla dedicación en una actividad a tal punto que se han tomado comosus indicadores más confiables. Renninger (1990,1992) ha definido el



167V. Un Modelo de la Motivación...

interés en una actividad no sólo en términos de la preferencia por unaactividad o tópico sino también por el tiempo invertido en su ejecucióny el conocimiento acumulado acerca de ella. Esta medida de interésse relaciona positivamente con el uso de estrategias más profundasde procesamiento de información tales como elaboración, búsquedade información en la solución de problemas, pensamiento crítico ytiempo y esfuerzo invertidos (Schiefele, 1991).

En base a los hallazgos anteriores se formuló la hipótesis de queel costo de los estudios, definido en términos del esfuerzo y las

restricciones que imponen, afecta el nivel de motivación intrínseca.Asimismo, de la relación entre interés intrínseco y esfuerzo se

puede inferir que la disposición general a posponer o demorar larealización de esfuerzos (morosidad) afectará el desarrollo del interésen actividades específicas. Dicha hipótesis será probada en estainvestigación.

La morosidad se ha asociado con puntuaciones altas de ansiedadde prueba y baja autorregulación (Milgram, Dangour y Raviv, 1992);también se ha encontrado que las puntuaciones de morosidadcorrelacionan negativamente con puntuaciones de autoeficacia(Tuckman, 1991), y correlacionan positivamente con puntuaciones detemor al fracaso (Aguilar y Valencia, 1994).

La certeza vocacional, es decir, la seguridad que el estudiante

tiene en la carrera que ha elegido se ha relacionado positivamente conuna medida de motivación de logro en un estudio realizado conestudiantes de bachillerato (Aguilar, Valencia y Martínez, 1998).

Es razonable suponer que la indecisión respecto a la elección deuna tarea afectará negativamente el valor que se le asigna yconsecuentemente disminuirá el interés en ella. A partir de ello seplanteó la hipótesis acerca de la influencia negativa de la certeza

vocacional sobre la motivación intrínseca.

Finalmente, se supuso que la percepción escolar, es decir, laapreciación estudiantil de la calidad del desempeño de los profesoresy de la calidad de la enseñanza afectaría su motivación intrínseca.






acuerdo; las de valor, costos y certeza vocacional van desde 1.

muchísimo hasta 5. casi nada, y las opciones de los reactivos de

percepción escolar van desde 1. muy pocos hasta 5. todos.

1. Autoeficacia. Está formada por 8 reactivos que se refieren a la

valoración que hace el propio estudiante de su competencia para

completar la carrera y ejercer la profesión. Ejemplo: "Creo tener la

capacidad necesaria para completar la carrera".

2. Morosidad. Está compuesta por 10 reactivos que valoran la

tendencia a posponer la realización de tareas y deberes escolares.Ejemplo: "En general le doy muchas vueltas a las cosas antes de

empezar a hacerlas". Esta escala fue desarrollada por Aguilar y

Valencia (1994).

3. Valor de la carrera. Consta de 4 reactivos que evalúan la

importancia que tiene para el estudiante el estudio de la carrera y

el ejercicio de la profesión. Ejemplo: "Qué tan importante es para

tí la carrera que estás estudiando".

4. Certeza vocacional. Consta de 4 reactivos que miden la seguridad

en la elección de la carrera y la disposición a terminarla. Ejemplo:

"Mi interés en la carrera es lo suficientemente fuerte para

terminarla".

5. Percepción escolar. Consta de 5 reactivos que evalúan lapercepción que tienen los estudiantes de sus profesores, de sus

compañeros y de la escuela. Ejemplo: "Cuántos de tus profesores

asisten con regularidad".

6. Motivación intrínseca. Consta de 13 reactivos que valoran el

interés en el aprendizaje y en la adquisición de nuevos

conocimientos. Ejemplo: "Varios cursos han despertado mi deseo

de profundizar en algunos temas".

7. Costos. Está formado por 6 reactivos que se refieren a las

restricciones que les impone el estudio de la carrera en términos

de tiempo, esfuerzo y la realización de actividades sociales.


















puede verse en la tabla 5 las puntuaciones de autoeficacia, morosidady seguridad vocacional con motivación intrínseca fueron relativamentealtas, así como las de evitación del trabajo y temor al fracaso con

autoeficacia.

Tabla 4. Estadística descriptiva, alfa de Cronbach y número de reactivosde cada escala.

ESCALA MEDIA D.E. MIN MAX ASIMETRÍA CURTOSIS ALFA REACTIVOS

AUTOEFICACIA 29.56 4.18 18 42 -.58 -.04 .73 7

VALOR 18.45 2.51 4 20 -2.75 9.60 .81 4

EVITACIÓN 21.27 4.86 10 36 .21 -.29 .73 8

TEMOR 41.89 8.56 16 68 -.19 .37 .80 14

MOROSIDAD 25.75 5.96 13 43 .06 -.48 .78 9

M. LOGRO 36.11 4.80 20 45 -.50 .26 .79 9

CERT. V. 22.00 3.26 9 25 -1.23 1.07 .75 5

COSTOS 10.53 4.04 5 24 .80 .52 66 5

PERCEPCIÓN 21.12 3.70 11 28 -.58 -.33 .74 6

M. INTRÍNSECA 48.68 5.46 30 60 -.65 .64 .73 12

Tabla 5. Intercorrelaciones entre las escalas.

A U T O

E F I C A C I A

V A L O R

E V I T A C I Ó N

T E M O R

M O R O S I D A D

L O G R O

C E R T . V .

C O S T O S

P E R C E P C I Ó N

M .

I N T R Í N S E C A

AUTOEFICACIA 1.00

VALOR .32* 1.00

EVITACI N -.45* -.16* 1.00

TEMOR -.25* -.03 .55* 1.00

MOROSIDAD -.30* -.08 .60* .48* 1.00

LOGRO .49* .16* -.45* -.04 -.41* 1.00

CERT. V. .44* .66* -.28* -.18* -.27 .34* 1.00

COSTOS -.25* -.36* .19* .27* .35* -.25* -.38* 1.00

PERCEPCI N 0.08 .05 -.07 -.22* -.21* .06 .08 -.22* 1.00

M. INTRÍNSECA .54* .28* -.35* -.21* -.43* .54* .46* -.32* .20* 1.00

p<.01



178 Estrategias de Evaluación y Medición…

Al poner a prueba el modelo estructural de motivación propuestofue necesario corregir las relaciones esperadas de la variable costoscon motivación y certeza vocacional cancelando la primera e

invirtiendo la dirección de la relación entre decisión y costos;asimismo, fue necesario especificar correlaciones entre algunoserrores, y entre autoeficacia y el error de temor al fracaso, para queajustara el modelo. Las medidas de ajuste del modelo fueronadecuadas, X2 = 5.33, gl=11, p=.91; NFI=.99; RMSEA= 0.0. Laproporción de varianza explicada de motivación intrínseca fue R2=.48.Los efectos directos de unas variables sobre otras registrados en la

figura 2 son significativos al menos al nivel de .05, exceptuando losindicados con las iniciales NS. Los efectos totales de unas variablessobre otras se registran en la tabla 6.

Tabla 6. Efectos totales de las variables.

T E M O R

E V I T A C I Ó

N

A U T O E F I C A

C I A

V A L O R

C E R T . V

.

C O S T O S

M O R O S I D

A D

P E R C E P C I Ó N

EVITACIÓN .316 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000

AUTOEFICACIA -.124 -.394 .000 .000 .000 .000 .000 .000

VALOR -.024 -.077 .196 .000 .000 .000 .000 .000

CERT. V. -.039 -.123 .314 .758 .000 .000 .000 .000COSTOS .027 .086 -.217 -.525 -.693 .000 .000 .000

MOROSIDAD .339 .018 -.047 .000 .000 .000 .000 .000

LOGRO -.166 -.165 .420 .000 .000 .000 -.342 .000

PERCEPCIÓN -.006 -.018 .045 .108 .143 -.206 .000 .000

M. INTRÍNSECA -.158 -.233 .592 .281 .346 -.035 -.253 .168

Los efectos totales sobre motivación intrínseca más grandesfueron los de autoeficacia (.59), certeza vocacional (.35) y logro (.31).Los efectos directos sobre motivación intrínseca más grandes fueronlos de autoeficacia (.34), seguridad vocacional (.32) y logro (.31). Losefectos indirectos más grandes sobre motivación intrínseca fueron los




de valor (.26) seguidos por los de autoeficacia (.25) y evitación deltrabajo (-.23).

AUTOEFICACIA

MOTIVACION INTRINSECA

MOROSIDAD

CERTEZA

VOCACIONAL

0, 1

E1

0, 1

E2

0, 1

E3

VALOR

0, 1E4

EVITACIONDEL TRABAJO

0, 1

E5

PERCEPCIONESCOLAR

0, 1

E6

TEMOR AL FRACASO

0, 1

E8

MOTIVACION DE LOGRO

0, 1

E7

COSTOS

E9

0,1

Figura 2. Modelo estructural ampliado de motivación intrínseca.

DISCUSIÓN

El modelo de motivación intrínseca integró un buen número de las

variables relacionadas directa o indirectamente con ellaproporcionando así una comprensión más amplia y profunda de lascondiciones en que se produce la motivación intrínseca. La proporciónde varianza explicada se elevó de .35 obtenida en el modelo inicial a.48 en el segundo. En la literatura no se encontró un modelo de laamplitud y capacidad explicativa del presente.

El modelo corroboró las interrelaciones entre las variables

consideradas en el modelo inicial (Aguilar, Martínez, Valencia, Romeroy Vargas, 2001a, en prensa), con excepción del efecto directo de valorsobre motivación intrínseca y la significación del efecto deautoeficacia sobre morosidad.

Una contribución del estudio fue corroborar la hipótesis acerca de






manifiesto que las creencias en las propias capacidades, la capacidadvolitiva y el compromiso con la decisión vocacional son determinantesimportantes del interés y dedicación a los estudios.

La autoeficacia, además de su importante efecto directo sobre lamotivación intrínseca tiene un efecto indirecto sobre ella pormediación de otras variables: valor, morosidad, certeza vocacional,motivación de logro, costos y percepción escolar.

La certeza vocacional es afectada fuertemente por valor y a su vezafecta a la motivación intrínseca en forma directa e indirecta por

intermedio de costos y percepción escolar.

El valor tuvo un efecto directo no significativo sobre la motivaciónintrínseca pero su efecto indirecto fue sustancial.

Además, la dirección de la relación entre costos y certezavocacional indica que la apreciación de la magnitud de lasrestricciones y exigencias en los estudios de una carrera es

consecuencia y no causa del grado de certeza vocacional, como sesupuso al principio. Asimismo, costo tuvo una influencia negativasobre la percepción del medio escolar, la cual afectó positivamente ala motivación intrínseca.

La realización de investigaciones subsiguientes sobre los cambioseventuales en las interrelaciones entre las variables consideradas,desde el inicio del estudio de la carrera hasta la conclusión del primer

año, nos puede revelar el carácter dinámico de las mismas y aportarinformación adicional sobre su validez.

Del modelo construido pueden derivarse algunas prescripcionespara promover e incrementar la motivación intrínseca.

En primer término, hay que subrayar la necesidad de mejorar losprogramas de orientación y consejería vocacional de tal forma que

incidan en los factores asociados a la indecisión vocacional, como sonla necesidad de información, la autoeficacia, la necesidad deautoconocimiento, la indecisión generalizada y la ansiedad en laelección de carrera (Aguilar y cols., 1993). En segundo lugar,reestructurar los programas de estudio de modo tal que sefundamenten en las competencias y conocimientos adquiridos por los













Aldo Bazán Ramírez, Beatriz Sánchez Hernández, Cruz Idalia

Corral Cárdenas y Cecilia Murrieta Quezada. Instituto Tecnológico de Sonora,

El tema de la evaluación de las competencias académicasespecialmente en la fase inicial de la alfabetización formal hadespertado grandes controversias entre los especialistas y estudiosos,y desconfianza entre los maestros que trabajan en la enseñanza delespañol.

Una de las principales razones fue el rechazo al uso desmedido

de tests psicométricos en la evaluación del desempeño académico,que en gran medida fue justificado ya que muchas decisiones que setomaban respecto del futuro de los estudiantes se hacían sobre labase de los puntajes obtenidos en los tests.

En la mayoría de los casos, los puntajes de los tests fueronutilizados para decidir la aceptación o rechazo del ingreso de losniños a la escuela primaria, y/o para ubicar a los estudiantes en

grupos o niveles jerárquicos de habilidad o dominio (Falk, 1998). SegúnFerreiro (1990,1999), mientras que la lengua escrita no estédemocráticamente distribuida entre la población, el acceso a lainformación vinculada a la lengua escrita tampoco es accesible de unamanera igualitaria. Por ello, cualquier prueba de conocimiento sobre lalengua escrita aplicada en el comienzo de la primaria, tendría unefecto discriminador.

1 Esta investigación se llevó acabo con fondos otorgados por el Consejo Nacionalde Ciencia y Tecnología de México (Convenio N. 29370-H). Una versión deeste trabajo se encuentra en prensa en la Revista Bordón publicada por laSociedad Española de Pedagogía, bajo el título: “EFLE: instrumento para laevaluación en el periodo de adquisición formal de la lengua escrita”. Seincluye en este libro con autorización de los editores.





189VI. Temores y Realidades de ...

enseñanza de la lengua escrita, y en cómo se estructuran ypromueven las competencias de leer y escribir, tienen mucho que vercon la creencia de que se pueden desarrollar y aplicar técnicas einstrumentos psicológicos independientemente de las categorías ymétodos de una ciencia básica sobre el comportamiento (Ribes,1999). Pero, en el contexto de garantizar la adquisición y dominio dela lengua escrita por parte de los niños, se hace necesario conoceraquellas características y propiedades implicadas en lo que se quiereque los niños dominen, además de conocer las características de loseventos y objetos involucrados en la situación de enseñanza-

aprendizaje del español. Por ello, la evaluación de la lectura y laescritura no puede reducirse sólo al uso de tests de comprensión yvocabulario, tests de velocidad o exactitud lectora, o pruebas paramedir el éxito del aprendizaje, ni a instrumentos para determinardeficiencias a fin de instaurar programas remediales, amén de lostests de madurez de la lectura y la escritura.

En medio de este panorama fueron surgiendo alternativas masintegrales para la comprensión de la lectura y la escritura, por ejemploasumir que el lector tiene un rol activo en la construcción designificados cuando lee un texto, basado en su propia experiencia y enel contexto (Barr, Blachowics y Wagman-Sadow,1985). Lo resaltantede esta postura es que se considera a la lectura como una situacióninteractiva en la cual la dimensión afectiva está relacionada con los

intereses y sentimientos de los lectores. Estos argumentos se basanen el supuesto de que el aprendizaje es construido a través de lasinteracciones de los alumnos con una variedad de experiencias, ideasy relaciones (Falk, 1998).

Aunque desde otra perspectiva epistemológica y conceptual,Kantor (1978, 1990) ha planteado algo similar, puesto que consideraque los eventos psicológicos consisten en campos multifactoriales, en

los cuales diversos factores -biológicos, históricos, contextuales,normativos- se influyen entre sí de diversas formas de modo tal que uncomportamiento implica la interacción de los individuos con objetos,eventos u otros individuos, así como con sus cualidades y relacionesespecíficas.














En la tabla 2 se presentan las medias de los resultados de losniños por cada nivel, las desviaciones estándar, el total de puntosobtenidos por los 122 niños en cada una de las 25 tareas, y losíndices del alfa de Cronbach por cada nivel funcional y por cadamorfología. Cabe destacar que el índice general de consistenciainterna fue igual a .90.

Tabla 2. Media, desviación estándar y puntajes por ejercicio e índices del

coeficiente de alfa de Cronbach por tipo de tarea y por nivel funcional(Tomado de Bazán y corral, en prensa).

NIVELFUNCIONAL

V A R I A B L E

M E D I A

D E S V .

E S T A N D A R

T O T A L

P T O S .

P U N T .

M Í N I M O

P U N T .

M Á X I M O ALFAS DE

CRONBACHPOR NIVEL Y

MORFOLOGÍA

V1 CONLPAL1 3.86 0.61 487 0 4

V2 CONLPAL2 3.84 0.63 485 0 4

V3 CONLPAL3 3.84 0.69 485 0 4

V4 CONEDIB2 3.77 0.5 476 1 4

V5 CONEDIB3 3.58 0.71 452 1 4

V6 SUPLORA1 3.37 0.75 425 1 4

V7 SUPLORA2 3.41 0.77 430 0 4

V8 SUPLORA3 3.31 0.81 418 0 4

V9 SUPEACO1 3.42 0.95 431 1 4

V10 SUPEACO3 2.53 0.99 320 0 4

V11 SELCORA2 3.43 1.28 433 0 4

V12 SELCORA3 2.72 1.06 343 0 4

V13 SELEAPA1 2.51 1.17 317 0 4

V14 SELEAPA2 2.48 1.08 313 0 4

V15 SELEAPA3 2.53 1.2 319 0 4

V16 SUSLCUE1 1.81 0.98 229 0 4

V17 SUSLCUE2 2.05 0.94 259 0 4

V18 SUSLCUE3 1.76 0.85 223 0 4

V19 SUSESIT2 1.01 0.52 128 0 3

V20 SUSESIT3 1.34 0.84 170 0 4

V21 NORLHIS1 1.96 1.36 247 0 4

V22 NORLHIS2 1.84 1.34 233 0 4

V23 NORLHIS3 1.87 1.34 236 0 4

V24 NORESIM1 1.64 0.99 207 0 4

V25 NORESIM3 1.25 0.93 158 0 4

CONTEXTUALLECTURA

CONTEXTUALESCRITURA

SUPLEMENTARIOLECTURA

0.86

0.76

0.92

SUPLEMENTARIOESCRITURA

SELECTORLECTURA

SELECTORESCRITURA

SUSTITUTIVOREFERENCIAL

LECTURA

0.77

0.96

0.78

SUSTITUTIVO NOREFERENCIALLECTURA

SUSTITUTIVO NOREFERENCIAL

ESCRITURA

SUSTITUTIVOREFERENCIAL

ESCRITURA

0.65

0.85

0.8

0.69






Tabla 3. Resultados del análisis multifunción-multimorfología de lastareas de lectura y escritura. Todos los pesos factoriales sonsignificativos a p <.05, excepto los que se indican con “n.s.” Bondad deajuste del modelo: X2 = 218.2 (239 g.l.), p=.82; Índice de Ajuste NoNormado = 1.17; Índice de Ajuste Comparativo = 1.00. (tomado de Bazány Corral, en prensa).

INDICADORES

C O N T E X T U A L

S U P

L E M E N T A R I A

S E L E C T O R

S U S T . R E F .

S U S T . N O R E F .

L E C T U R A

E

S C R I T U R A

CONLPAL1 0.69 0.37CONLPAL2 0.82 0.18CONLPAL3 0.85 0.28CONEDIB2 0.38 0.56CONEDIB3 0.41 0.71SUPLORA1 0.57 0.68SUPLORA2 0.77 0.54SUPLORA3 0.73 0.60SUPEACO1 0.18 0.76

SUPEACO3 n.s. 0.54SELCORA2 n.s. 0.70SELCORA3 0.21 0.63SELEAPA1 0.41 0.58SELEAPA2 0.69 0.57SELEAPA3 0.64 0.65SUSLCUE1 0.75 0.34SUSLCUE2 0.82 0.39SUSLCUE3 0.52 0.45SUSESIT2 0.24 0.48

SUSESIT3 n.s. 0.36NORLHIS1 0.83 0.43NORLHIS2 0.90 0.37NORLHIS3 0.84 0.43NORESIM1 0.41 0.51NORESIM3 0.30 0.52

MATRIZ PHI:CORRELACIONES ENTRE NIVELES FUNCIONALES:

CONTEX SUPLEMEN SELEC SUSREF

SUPLEM .53 *

SELECT 0.12 0.16SUSREF 0.22 0.06 0.07SUSNOREF 0.18 0.13 -0.05 0.10 CORRELACION ENTRE MORFOLOGIAS:

ESCRITURA-LECTURA .91*

* Significativas a p < .05

MORFOLOGIASFUNCIONES

MATRIZ LAMBDA (RELACIONES ENTRE FACTORES E INDICADORES):



198 Estrategias de Evaluación y Medición ...

Este instrumento es una propuesta, entre otras, para la evaluaciónde la lectura y escritura, que puede ser utilizado como complementoa los diversos métodos e instrumentos que utilizan los especialistas ymaestros en la práctica educativa, y sólo en la medida que seaaplicado y evaluado por distintos usuarios podrá enriquecerse, pueslos esfuerzos en el mejoramiento de la calidad de la alfabetizaciónformal requiere diversas propuestas que permitan recogerinformaciones confiables del desempeño de los niños en la lectura yescritura.

REFERENCIAS

Barr, R., Blachowicz, C., y Wagman-Sadow, M. (1985). Reading

diagnosis for teachers. An instructional approach . Nueva York:Longman

Bazán, A. (1999). La enseñanza de la lectura y la escritura en laescuela primaria pública. En A. Bazán (comp.), Aportes

conceptuales y metodológicos en psicología aplicada . CiudadObregón: Instituto Tecnológico de Sonora.

Bazán,A. (en prensa). Un instrumento de Evaluación Funcional dela Lectura y la Escritura en el primer ciclo de primaria (EFLE).En A. Bazán (Ed.) Enseñanza y Evaluación de la Lectura yla Escritura, algunos aportes de la investigación en psicología.

Ciudad Obregón: ITSON-CONACYT.Bazán, A., y Corral, V. (en prensa). Aplicación del modelamiento

de variables latentes en la clasificación funcional de la lecturay la escritura en niños de segundo grado de primaria. Acta

Comportamentalia .

Bazán, A. Rojas, G. y Zavala, M. (2000). Elaboración y validaciónde un instrumento de evaluación de la lectura y la escritura

en el primer grado de primaria. Revista Latinoamericana de

Estudios Educativos . 30 (2), 115-132.

Bentler, P. M., (1995). EQS. Structural Equations Program Manual .Los Ángeles, BMDP Statistical Software, Inc.




Condemarín, M. (1995). Uso de carpetas dentro del enfoque deevaluación auténtica. PRONALEES . 3 (1-2), 5-13.

Corral, V., Bazán, A., y Sánchez, B. (2000). Validez de constructosfuncionales y morfológicos en tareas de lecto-escritura: unestudio con niños de educación básica. Acta

Comportamentalia . 8 (2), 226-252.

Eisner, E. W. (1991). What really counts in schools. Educational

leadership , 48, 10-17.

Falk, B. (1998). Testing the way children learn: principles for validliteracy assessments. Lenguage Arts. 76 (1), 57-65.

Fernández-Ballesteros, R. (1997). Evaluación Psicológica y tests.En A. Cordero (Coord.), La evaluación psicológica en el año

2000 . Madrid: TEA Ediciones.

Ferreiro, E. (1990). Alternativas de la comprensión del analfabetismoen la región. TAREA, Revista de Educación . 24, 5-10.

Ferreiro, E. (1999). Cultura escrita y educación. Conversaciones

con Emilia Ferreiro . México: Fondo de Cultura Económica.

Gillet, J. W., y Temple Ch. (1986). Understanding reading problems.

Assessment and instruction . Boston: Little, Brown andCompany.

Gómez-Palacio, M. (1995). Español. Sugerencias para su

enseñanza. Primer grado . México: Secretaría de EducaciónPública.

Goodman, K. S. (1982). El proceso de lectura: consideraciones através de las lenguas y del desarrollo. En E. Ferreiro y M.Gómez Palacio (Comps.), Nuevas perspectivas sobre los

procesos de lectura y escritura . México: Siglo XXI.

Kantor, J., R. (1936). An objetive psychology of grammar.Bloomington: Principia Press.

Kantor, J., R. (1978). Psicología interconductual . México: Trillas.

Kantor, J. R. (1990). La evolución científica de la psicología . México:Trillas.



200 Estrategias de Evaluación y Medición ...

Lira, J. (1998). Aprender a leer. Una evaluación de los distintosmétodos de enseñanza de la lengua. Revista Educación 2001.5 (44), 28-31.

Moss, P. A. (1994). Can there be validity without reliability.Educational Researcher 23, 5-12.

Quintana, H. (1996). El portafolios como estrategia para la evaluaciónde la redacción. PRONALEES . 3 (1-2), 15-22.

Ribes, E., y López, F. (1985). Teoría de la conducta: un análisis

de campo y paramétrico . México: Trillas.

Ribes, E. (1999). Prólogo. En A. Bazán (comp.), Aportes

conceptuales y metodológicos en psicología aplicada . CiudadObregón: Instituto Tecnológico de Sonora.



Daniel González Lomelí, Ma. de los Angeles Maytorena Noriega.Universidad de Sonora

Los resultados de diversas investigaciones en Psicologíaorientadas al estudio de los procesos afectivos, motivacionales ycognoscitivos, dan cuenta de la importancia de estudiar el desempeñoescolar y su relación con una serie de variables que van desde lacerteza vocacional (Chartrand, Robbins, Morril y Boggs, 1990; Aguilar,Pacheco, Andrade, Vargas, Gutiérrez y Zetina, 1992, Aguilar, Peña yDe la Paz, 1993) hasta los perfiles motivación de los alumnos (Aguilar,

Martínez, Valencia, Conroy y Girardo, 1997; Castañeda, 1996; Pintrichy De Groot, 1990; Pintrich, De Groot y García, 1992), pasando por sushabilidades para aprender (Castañeda, 1998; Castañeda y Martínez,1998; Pintrich, 1998; Weinstein, Powdrill, Husman, Roska y Dierking,1998).

Modelos de certeza vocacional. El comportamiento de losalumnos dentro y fuera del aula puede ser influido por el proceso de

toma de decisión vocacional, por el que pasan los individuos dentro desu contexto social. Chartrand, Robbins, Morril y Boggs (1990)presentaron un modelo estructural de indecisión vocacional creado apartir de una serie de estudios con alumnos de bachillerato yuniversitarios, en un contexto de recuperación de autorreporte, queincluyeron un análisis factorial confirmatorio. Inicialmenteespecificaron variables como a) Autoestima, ya que tiene relación con

la formación del autoconcepto vocacional, b) Ansiedad en laelección de Carrera, porque fue identificada como un antecedentede la indecisión vocacional, c) Indecisión generalizada fue

1 Ponencia incluida en el Simposio: factores relacionados con la motivación yel desempeño escolar, presentada en el IX Congreso Mexicano de Psicología,realizado del 5 al 7 de febrero del 2001 en la Ciudad de México, D.F.











206 Estrategias de Evaluación y Medición....

por los índices (conjunto de variable observadas) deAutoconocimiento, Información sobre la Carrera, Autoeficacia,Ansiedad en la Elección de Carrera e Indecisión Generalizada.

3. La variable latente "Estilos de Aprendizaje" está integrada por losíndices (conjunto de variables observadas) Estrategias deAdquisición, Estrategias de Recuperación y Estrategias deProcesamiento de la Información.

4. Por último, la variable latente "Orientación Motivacional" seconforma por los índices (conjunto de variables observadas)

Autorregulación de Persona, Autorregulación de tarea yAutorregulación de Materiales.

MÉTODO

Sujetos. La muestra estuvo integrada por 335 alumnos de primersemestre de las licenciaturas en administración pública (n=79),

enfermería (n=71), psicología (n=99) y químico-biólogo (n=86) de laUniversidad de Sonora. La edad promedio de los alumnos fue de 19años (D.E.=2.5 años), 68% son mujeres y son alumnos regulares62% del total de la muestra.

Instrumentos. Los estudiantes respondieron a dos pruebapreviamente validadas (González, 2000) en muestras de alumnos de laUniversidad de Sonora:

1. El Inventario de Factores de Carrera Ampliado (IFCA) de Aguilar ycols. (1992) en su versión UNISON para población universitaria,está constituido por tres escalas de información, tipo Likert:Necesidad de Información, Necesidad de Autoconocimiento yAutoeficacia y; por dos escalas emocionales, tipo diferencialsemántico: Indecisión generalizada y Ansiedad en la elección de

Carrera (ver Tabla 2).2. Para obtener las puntuaciones en habilidades y estrategias de

estudio se utilizó la versión UNISON del inventario de Estilos deAprendizaje y Orientación Motivacional (EDAOM) de Castañeda(1995). La versión UNISON del EDAOM es un instrumento de lápizy papel que contiene 38 reactivos en una escala tipo Likert con



207VII. Influencia de la Orientación...

tres opciones de respuesta, en cada reactivo se le solicita alestudiante que proporcione información acerca del uso de cadaestrategia, el esfuerzo que le supone hacerlo y el resultadoobtenido (ver Tablas 3 y 4).

(+ )

(-)

(-)

(+ )

(+ )

(+ )

(+ )

C E R T E Z AV O C A C I O N A L

E S TILOSD E

A P R E N D I Z A J E

O R I EN TA C I NM O T I V A C I O N A L

(+ )

(+ )

D E S E M P E Ñ OE S C O L A R

P R O M

E D I O S

E M

E S T R A L

C R E D I T O S A

P R O B A D O

S

E S T A T U S A

C A D É M

I C O

PR OC ESAM IEN TO

(+

)

I N DE C IS I NGEN ER AL IZAD A

AN SIED AD EN L AE LE C CI N

A D Q U IS IC I N

R E C U P ER A C I N

TAREA

P E R S O N A

MATERIALES

(+ )

(+ )

(+ )

(+ )

(+ ) (+ ) (+ )

(+)

(+)

(+)

Figura 1. Modelo teórico de relaciones estructurales entre factores decarrera, estilos de aprendizaje y orientación motivacional con eldesempeño escolar universitario.

Procedimiento. Se aplicaron los inventarios IFCA y EDAOM a losalumnos de primer ingreso, de manera grupal y voluntaria en sus

salones de clase, presentando la tarea como parte de las actividadesdel programa de servicios estudiantiles de la Universidad.

Análisis y síntesis de datos. Se realizaron análisis de frecuenciapara las variables descriptivas sociodemográficas de sexo, estado civil,trabajo, lugar de origen, materias reprobadas y grado de estudio de los






1. Cuando pienso en si sigo o no estudiando la carrera queactualmente estudio me siento:

a. TENSO ____________________ NO TENSOF. Ejemplo de reactivo de la dimensión Indecisión Generalizada

1. En general tomar decisiones me resulta:

a. CONFUSO ____________________ NO CONFUSO

Tabla 3. Ejemplo de reactivos de estilos de aprendizaje del EDAOM-

UNISON

A. Ejemplo de reactivos de la dimensión Adquisición:

1. Comprendo el vocabulario y las expresiones técnicas utilizadasen las materias que he cursado.

¿Lo haces o no lo haces?

( ) Sí lo hago ( ) No lo hago

¿El resultado que obtienes es?( ) Muy pobre ( ) Regular ( ) Muy bueno

¿Con qué dificultad lo haces?

( ) Muy poca ( ) Regular ( ) Mucha

2. Traduzco a mis propias palabras lo que quiero aprender.



¿El resultado que obtienes es?

( ) Muy pobre ( ) Regula ( ) Muy bueno



B. Ejemplo de reactivos de la dimensión Recuperación:

3. Para mejorar la retención de un material lo releo y/o lo repito,varias veces.




( ) Muy pobre ( ) Regular ( ) Muy bueno






4. Elaboro preguntas sobre lo que creo va a venir en el examen.¿Lo haces o no lo haces?


¿Con qué dificultad lo haces?( ) Muy poca ( ) Regular ( ) Mucha¿El resultado que obtienes es?( ) Muy pobre ( ) Regular ( ) Muy bueno

C. Ejemplo de reactivos de la dimensión Procesamiento de lainformación:

5. Cuando el estudio lo requiere, identifico cuáles son las causasque producen efectos específicos.


( ) Sí lo hago ( ) No lo hago¿Con qué dificultad lo haces?

( ) Mucha ( ) Regular ( ) Muy poca¿El resultado que obtienes es?( ) Muy bueno ( ) Regular ( ) Muy pobre

6. Cuando estudio, analizo las ideas importantes del material,tratando de encontrar diferentes puntos de vista sobre el mismotema.¿Lo haces o no lo haces?

( ) Sí lo hago ( ) No lo hago¿El resultado que obtienes es?

( ) Muy bueno ( ) Regular ( ) Muy pobre¿Con qué dificultad lo haces?( ) Mucha ( ) Regular ( ) Muy poca

Tabla 4. Ejemplo de reactivos de estilos de orientación Motivacional del

EDAOM-UNISONA. Ejemplo de reactivos de la dimensión Auto-regulación de

Persona:

7. Sé administrar mi tiempo de estudio y organizar el material deacuerdo a lo que necesito.







( ) Muy pobre ( ) Regular ( ) Muy bueno



12. Trato de mantener el interés aún cuando los materiales deestudio sean complicados o confusos.¿Lo haces o no lo haces?



( ) Muy poca ( ) Regular ( ) Mucha¿El resultado que obtienes es?

( ) Muy pobre ( ) Regular ( ) Muy buen

Además, se realizó un Análisis Factorial Confirmatorio (AFC), y laprueba del modelo incluyó la medición de bondad de ajuste entre elmodelo inclusivo y el modelo restringido (o modelo propuesto). El

modelo inclusivo refiere una interrelación total de factores y variablesobservadas y a pesar de que se acepte que ese tipo de relacionesexiste aunque sea en forma mínima en la realidad, en ciencia sebusca, sobre la base del principio de parsimonia, modelos simplesque expliquen lo más posible. Para contrastar ambos modelos seutilizará el estadígrafo de X2 el cual compara el grado de diferenciasentre dos modelos; aquí una X2 alta y significativa refiere que los dos

modelos son diferentes, por lo cual debemos buscar una X2 nosignificativa, es decir que su probabilidad asociada sea mayor a 0.05,de tal manera que nos muestre que el modelo restringido no esdiferente del modelo inclusivo, en términos de poder explicativo.

Otros índices de ajuste son el Indice Bentler-Bonet de AjusteNormado (IBBAN), el Indice Bentler-Bonet de Ajuste No Normado(IBBANN) y el Indice de Ajuste Comparativo (IAC), incluidos dentro del

programa EQS (Bentler, 1993); estos índices producen resultados quevan de 0 al 1.0 y se acepta .90 como índice de ajuste adecuado.

Posteriormente se estimaron las correlaciones entre las variablesmedidas y los factores, y las covarianzas de las variables latentesentre sí, así como de los errores correspondientes a cada factor; Se




busca que las relaciones entre variables observadas y las variableslatentes correspondientes sean altas y significativas, con el fin de quela teoría y la validez de constructo convergente de las medidas seanconfirmadas; además se buscará validez de constructo divergente odiscriminante, mostrando que las correlaciones entre algunasvariables observadas y uno o más factores que no corresponden -según la teoría- con estas variables observadas sean menores y talvez no significativa (Corral, 1995).

RESULTADOSVariables sociodemográficas. Del total de la muestra poco más

de 23% proceden del subsistema federal Colegio de BachilleresTécnico e Industrial (Cbtis), 45% proceden del subsistema estatalColegio de Bachilleres del Estado de Sonora y Centro de Estudios delEstado de Sonora (Cobach y Cecytes) y 31% proceden delsubsistema particular (ver tabla 5).

Tabla 5. Bachillerato de procedencia de los alumnos de la muestra enestudio.

ESCUELA FRECUENCIA PORCENTAJE

Cbatis 80 23.9

Cobach 117 34.9

Cecytes 34 10.1

Particular 55 16.4

Otra 49 14.6

Al final del primer semestre (1999-2) los estudiantes de la muestraobtuvieron un promedio general de 75 de calificación (D.E.=14) en una

escala de cero a cien. Para cada submuestra tenemos que a)Administración pública obtuvo una media de 70.8 de calificación; b)Enfermería alcanzó 76 de calificación promedio; c) Psicología obtuvo80.83 de calificación promedio y; d) Químico-biólogo logró un promediode 72.6 de calificación.




En las cuatro submuestras se observa una tendencia a obtenermenor calificación (y mayor dispersión de las mismas) en lasasignaturas con mayor número de créditos.

En cuanto al nivel educativo de los padres de los alumnos de lamuestra tenemos que 72.5% de los papás poseen hasta el nivel depreparatoria y que 88.5% de las mamás se encuentran en ese mismonivel educativo, 25% de los papás poseen estudios de licenciatura y2.5% estudios de postgrado, mientras que sólo 11.5% de las madrestiene estudios de licenciatura y ninguna posee estudios de postgrado

(ver Tabla 6).

Tabla 6. Distribución de padres de familia por nivel educativo.

Variable: Educación de los padres

FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIA PORCENTAJE

Ninguno 5 01.6 6 01.8

Primaria 97 30.3 103 31.3

Secundaria 69 21.6 91 27.6

Técnica/Comercio 19 05.9 54 16.4

Preparatoria 42 13.1 37 11.2

Licenciatura 80 25.0 38 11.5Posgrado 8 02.5 0 00.0

DEL PADRE DE LA MADRE

Consistencia Interna del IFCA. El indicador de confiabilidad delos factores de carrera así como la media para cada uno de losreactivos que los constituyen se muestran en la Tabla 7.

El coeficiente de consistencia interna (alfa de Cronbach) es de .70

para la escala de Autoconocimiento; un alfa de .74 para la escala deInformación sobre la Carrera; para la escala de Autoeficacia es de .60;alfa de .71 para la escala de Ansiedad en la elección de Carrera;mientras que la escala de Indecisión Generalizada presentó uncoeficiente de consistencia interna (alfa de Cronbach) de .72. Laconsistencia interna (alfa de Cronbach) para el total de reactivos que






Tabla 8. Análisis de confiabilidad (consistencia interna) de la medida deesfuerzo de estilos de aprendizaje del EDAOM-UNISON

VARIABLES MEDIA D.E.ALFA DE

CRONBACH

Adquisición 1.70 0.73

Vocabulario 1.75 0.64

Significados 1.72 69.00

Término substituto 1.74 0.72

Traducir 1.56 0.82

Discutir 1.75 0.75

Preguntarse 1.71 0.76

Recuperación 1.64 0.78

Elaborar dibujos 1.54 0.67

Usar claves tipográficas 1.66 0.79

Releer 1.64 0.81

Elaborar preguntas/examen 1.56 0.79

Estudiar/comprensión total 1.78 0.71

Organizar material 1.68 0.71

Procesamiento 1.69 0.78Identificar causas y efectos 1.85 0.74

Identificar componentes 1.80 0.67

Interpretar situaciones 1.65 0.74

Analizar ideas importantes 1.64 0.68

Elaborar ejemplos/conclusiones 1.71 0.77

Pensar crítico 1.58 0.72

Decidir ampliar conocimientos 1.61 0.65






es de .72; un alfa de .82 para la escala de Autorregulación de Tarea y;la escala de Autorregulación de Materiales tiene un coeficiente deconsistencia interna (alfa de Cronbach) de .67. La consistencia interna(alfa de Cronbach) para el total de reactivos que miden laautopercepción de esfuerzo que le requieren las estrategias deOrientación Motivacional del EDAOM es de .92.

Validación Empírica del Modelo de Desempeño Escolar. LaFigura 2 muestra la estructura multifactorial de relaciones entre losfactores de carrera y el aprendizaje estratégico, y su relación con el

desempeño escolar, construida a partir del autorreporte de estudiantesde primer ingreso a una universidad pública, en el cual se aplicó elprincipio de agregación (formación de índices con los reactivos queintegran a cada una de las escalas, con apoyo en la teoría y en losresultados del estudio piloto).

En cuanto a las variables latentes de primer orden queconstituyen el modelo, éstas quedaron integradas de la siguiente

manera.

La dimensión llamada Factores de Carrera, quedó integrada porlos indicadores "información sobre la carrera" (.49), "autoeficacia" (.84),"ansiedad en la elección de carrera" (-.41) e "indecisión generalizada"(-.49).

Mientras que el factor de Estilos de Aprendizaje se conformó con

los indicadores "dificultad de adquisición de información" (.70),"dificultad de recuperación de información" (.74) y "dificultad deprocesamiento de información" (.79).

El factor Orientación Motivacional lo conformaron los indicadores"dificultad de autorregulación de persona" (.55), "dificultad deautorregulación de tareas" (.74) y "dificultad de autorregulación demateriales" (.70).

La variable latente de segundo orden aprendizaje estratégico seconstruyó de las variables latentes de primer orden Estilos deAprendizaje (.99) y Orientación Motivacional (.99).






dependiente de interés.

Los constructos factores de carrera y aprendizaje estratégico en

el modelo poseen validez convergente de constructo, lo cual semanifiesta en pesos factoriales altos y significativos (p<0.05) entrecada una de las variables latentes con sus respectivos indicadoresobservados (Gorsuch, 1983).

Se encontró una correlación significativa (p<0.05) entre lasvariables latentes "factores de carrera" y "aprendizaje estratégico" de.41, la cual, aunque significativa, es menor a los pesos factoriales de

los indicadores y sus respectivos constructos, lo que indica validez deconstructo divergente o discriminante (Byrne, 1994; Corral, 1995;Schumacker y Lomax, 1996).

Los indicadores de bondad de ajuste muestran que el modelo estárespaldado por los datos. La X2 resultante fue de 17 (22 gl), asociadaa una p=0.73, el IBBAN es igual a .96, el IBBANN es igual a 1.0 y elIAC es de 1.0. Esto significa que este modelo teórico sin ser

necesariamente el óptimo no es significativamente diferente delmodelo saturado, en cuanto a poder de explicación.

CONCLUSIONES

1. Se construyó un modelo de relaciones estructurales dedesempeño escolar en estudiantes de primer ingreso a las

licenciaturas de Administración Pública, Enfermería, Psicología yCiencias Químicas, con la generación 1999-2, a partir de laspropuestas de Aguilar (Aguilar y cols., 1993) y Castañeda (1995).Dado que los estilos de aprendizaje, por una parte y, los deautorregulación, por la otra, mostraron relaciones estructuralessignificativas con el promedio de calificaciones y que ademáspresentaron correlaciones altas entre sí, se integraron en un factor alque se le denominó Aprendizaje Estratégico.

2. El modelo multifactorial construido explicó 13% de la varianzadel desempeño escolar de los estudiantes, medido en el primersemestre de sus estudios de licenciatura. La relación estructural entrelos factores de carrera y el desempeño escolar fue mayor que larelación estructural entre el aprendizaje estratégico y la variable



















VIII. Sistema Computarizado de... 229

examen electrónico se ha utilizado en otras instituciones deeducación superior (IES) (Centro Científico y de Educación Superior deEnsenada, Universidad de Sonora, Universidad de Guanajuato,Universidad Nacional Autónoma de México, entre otras).

Siendo el EXHCOBA un examen normativo cuyo propósitoprincipal es la selección de estudiantes, no proporciona informaciónsuficiente para conocer con precisión el nivel académico de losestudiantes que egresan del bachillerato, en cada una de lastemáticas que se requieren en el nivel superior. Por ello, muchos

directores de escuelas y facultades, coordinadores de carrera yprofesores universitarios solicitan constantemente informaciónsuficiente para conocer con precisión las competencias académicasdel estudiante; conocimiento necesario para mejorar las funcioneseducativas de la institución y garantizar la permanencia de los jóvenesen sus estudios universitarios.

En este sentido, es importante decir que las matemáticas son

esenciales para desarrollar las habilidades de razonamiento numéricoy que están presentes en todo el currículum escolar: desde la primariahasta el bachillerato. Aún en el nivel superior, se encuentran presentesen una mayoría de las carreras universitarias: desde las cienciassociales hasta las ingenierías. Así, aproximadamente, el 80% de laoferta educativa de la UABC requiere que el estudiante domine elconocimiento matemático básico al ingresar a la universidad.

Con estos antecedentes, en 1996, iniciamos el desarrollo delExamen de Ubicación de Matemáticas (EXUMAT), el cual sefundamenta en la Teoría de Respuestas al Ítem, con el modelo de dosparámetros. Para administrar este examen, paralelamente,desarrollamos el Sistema de Exámenes Adaptativos (SEA) que escapaz de calificar preguntas de respuesta construida, especialmentenuméricas y algebraicas.

El propósito de este trabajo es triple: (1) explicar la concepción ylógica del EXUMAT, (2) describir las funciones y elementos de suinterfaz computarizada y adaptativa (SEA) y (3) describir losresultados de un estudio piloto realizado con estudiantes del nivelmedio superior.







Estrategia de Evaluación y Medición...232

Tabla 1. Estructura de contenidos del EXUMAT

REAS SUB REAS

I. Aritmética 1. Sistemas numéricos

2. Razones y proporciones

II. Álgebra 1. Lenguaje algebraico

2. Polinomios

3. Fracciones racionales

4. Ecuaciones

5. Inecuaciones

III. Geometría Euclidiana 1. Conceptos básicos

2. Recta

3. Ángulos

4. Triángulos

5. Polígonos6. Circunferencia

IV. Trigonometría 1. Relaciones trigonométricas

2. Funciones trigonométricas

3. Identidades trigonométricas

4. Triángulos oblicuos

V. Geometría analítica 1. Coordenadas cartesianas

2. Recta

3. Circunferencia

4. Parábola

5. Elipse

6. Hipérbola

VI. Cálculo diferencial 1. Funciones

2. Límites3. Derivación de funciones

4. Análisis de funciones








El Módulo de ayuda contiene básicamente: (1) las instrucciones

para responder a cada tipo de pregunta, (2) una calculadora digital que

se activa cuando la pregunta lo permite, y (3) un formulario con lasecuaciones que se requieren para contestar el examen.

El módulo de respuesta numérica es flexible y posibilita la

introducción de cualquier tipo de expresión matemática requerida en

este examen. No permite que se introduzcan errores de sintaxis,

como el de repetir operadores, cerrar signos de agrupación

asincrónicamente y otros. Además, no permite los errores de sintaxis,como se muestran en la tabla 3.

Tabla 3. Errores de sintaxis que no permite el SEA

RESPUESTA DESCRIPCI N

12+ Falta un término

x+y/(x-y Hay un paréntesis sin cerrar

3y^ Falta un exponente

Sen[3.14 Falta cerrar un corchete

3x+5= Ecuación incompleta

La respuesta no puede ser vacía

La verificación de las respuestas se realiza de acuerdo al tipo depregunta. Cuando la respuesta es de tipo entero o fraccionaria,simplemente se convierte la cadena alfanumérica de entrada a su valorcorrespondiente numérico y se compara con la respuesta de la base

de datos. Por ejemplo, si la pregunta requirió hacer una suma defracciones (ej. 4/8 + 3/5), el sistema convierte el valor final adecimales y lo compara con la respuesta dada, igualmente convertidaa decimales. La comparación tiene un margen de error de 10-4.

Cuando la respuesta es de tipo algebraica se le dan valores a








reactivo que contestará la persona. Para poder decidir dóndeempezar, se debe hacer una estimación inicial de la habilidad delexaminado.

2. Selección de reactivos. Procedimiento para seleccionar losreactivos que se le administrarán a la persona. Con base en susrespuestas, se van seleccionando los siguientes reactivos,procurando obtener la máxima información para el nivel dehabilidad estimado. Se administrará un reactivo más difícil o másfácil, escogiendo aquél que maximice la información actualizada

del examinado.3. Estimación de la habilidad. Procedimiento para calcular la

habilidad de la persona en cualquier etapa del examen. Seactualiza la habilidad estimada del examinado después de cadapregunta que conteste. Los métodos más utilizados para realizareste paso son: Estimación de la Habilidad Secuencial Bayesiana(Owen, 1969, 1975), Estimación de la Habilidad más Parecida

(Birnbaum, 1968; Lord, 1977), Algoritmo Esperado A Posteriori(Bock y Aitkin, 1981) y Estimación Bayesiana de Doble Peso(Bock y Mislevy, 1982).

4. Terminación del examen. Criterio(s) para terminar el examen.El proceso de presentación de reactivos continúa hasta que secumple uno o más criterios para terminar la evaluación: (a)alcanzar un valor mínimo en el error estándar y (b) administrar unnúmero máximo de reactivos.

Siguiendo esta lógica, el SEA opera como se muestra en la tabla5. Un aspecto central de los exámenes adaptativos es la estimaciónde la habilidad del examinado, ya que de ello depende la selección delos reactivos que se le irán presentando. Como ya se mencionó,existen diferentes métodos para calcular la habilidad de la persona

durante el desarrollo de un examen adaptativo. El SEA utiliza elmétodo bayesiano, arriba señalado.

Las fórmulas para la Estimación más Parecida de theta

(Birnbaum, 1968) inician con un valor aleatorio cercano a 0 para theta ,y fijan su varianza, V(theta ) en 1. Así el primer reactivo a presentar es












estudiante, así como el nivel de escolaridad que le corresponde.

Figura 5. Función de información y error de medida del EXUMAT.

Sin embargo, este examen no está completamente terminado: lefaltan preguntas de mayor dificultad y otras de dificultad intermedia queno cubre. Asimismo, es necesario conocer si el nivel de dificultad delas preguntas corresponde al nivel de dificultad lógico de los contenidosmatemáticos y niveles escolares.

Por otro lado, el SEA representa un avance importante para laevaluación computarizada ya que no sólo administra reactivos enforma adaptativa, sino que permite presentar y calificar preguntas derespuesta construida, con lo cual se elimina prácticamente el factor delazar de las pruebas objetivas.

El sistema trabaja eficientemente, tanto para la elaboración yedición de los reactivos, como para su administración y calificación.

Sin embargo, a diferencia de otros exámenes (Backhoff, Ibarra yRosas, 1995) el estudiante requiere un mínimo de conocimientos decomputación para poder contestar esta prueba; al menos debe estarfamiliarizado con el sistema Windows, en sus versiones másrecientes.




Finalmente, debemos mencionar que incursionamos en lasegunda generación de la evaluación computarizada debido a lasventajas que se han reportado y que hemos constatado con nuestraexperiencia. Posiblemente, las más importantes son:

1. Reduce el tiempo de evaluación. Algunos autores reportan quelas pruebas adaptativas pueden ahorrar entre el 30% y el 50% dela longitud de una prueba estandarizada y seguir manteniendo sunivel de precisión (Olsen, Maynes, Ho y Slawson, 1986; Ward,1984; 1986), ya que los examinados contestan sólo los reactivos

con un nivel de dificultad equivalente a su nivel de habilidad,evitando así los reactivos muy fáciles o muy difíciles.

2. Mejora la precisión de la evaluación. Las pruebastradicionales de longitud fija tienen una precisión máxima demedida en la parte media de la prueba, y una precisión muy bajao nula en los extremos. En contraste, las pruebas adaptativasmantienen su alta precisión de medición en todos los puntos de

la escala (Bunderson, Inouye y Olsen, 1993).

3. Mejora la seguridad del examen. La evaluación adaptativamejora la seguridad de los contenidos de un examen, ya que cadapersona responde a un examen distinto, según su nivel dehabilidad y el patrón de respuestas en el examen.

REFERENCIASBackhoff, E., Ibarra, M.A. y Rosas, M. (1995). Sistema

Computarizado de Exámenes (SICODEX). Revista Mexicana

de Psicología , 12(1), 55-62.

Backhoff, E. Ibarra, M.A. y Rosas, M. (1994, julio). Versióncomputarizada del Examen de Habilidades y Conocimientos

Básicos. Trabajo presentado en el 23o

Congreso Internacionalde Psicología Aplicada. Madrid, España.

Birnbaum, A. (1968). Some latent trait models and their uses ininferring examinee’s ability. In F.M. Lord y M.R. Novick (Eds.):Statistical theories of mental test scores . Reading, MA:Addison-Wesley.




Bock, R.D. y Aitkin, M. (1981). Marginal maximum likelihoodestimation of item parameters: Application of an EM algorithm.Psychometrika , 46, 443-459.

Bock, R.D. y Milevy, R.J. (1982). Biweight estimates of latent ability.Educational and Psychological Measurement , 42, 725-737.

Bunderson, C.V., Inouye, D.K. y Olsen, J.B. (1993). The FourGenerations of Computerized Educational Measurement. En:R.L. Linn (Ed.) Educational Measurement (3rd ed.). New York:MacMillan Publishing Co., 367-403.

De la Torre-Sánchez, R. (1996). Un paradigma para la mediciónadaptada por computadora. En Memorias del Foro Nacional

de Evaluación Educativa . México: Centro Nacional deEvaluación de la Educación Superior, 169-174.

Drasgow, F. y Parsons, C.K. (1983). Applications of unidimensionalitem response theory models to multidimensional data. Applied

Psychological Measurement , 7, 189-199.

Hambleton, R.K. (1993). Principles and selected applications of itemresponse theory. En: R.L. Linn (Ed.), Educational measurement

(3rd ed.), 147-200. New York: MacMillan Publishing Co.

Hambleton, R.K y Swaminathan, H. (1985). Item response theory:principles and applications. Boston, MA: Kluwer AcademicPublishers

Heppner, F., Anderson, J. Farstrup, A., y Weiderman, N. (1985).Reading performance on a standardized test is better fromprint than from computer display. Journal of Reading , 28, 321-325.

Katz, L. y Dalby, J. (1985). Computer and manual administrationof Eysenk

Personality Inventory. Journal of Clinical Psychology, 37, 586-588.Kobak, K.A., Reynolds, W.M. y Greist, J.H. (1993). Development

and validation of a computer-administered version of theHamilton Anxiety Scale. Psychological Assessment , 5(4), 487-492.





Sandra Castañeda Figueiras

Universidad Nacional Autónoma de México-Centro Nacional deEvaluación para la Educación Superior

INTRODUCCIÓN

Es innegable que la calidad educativa y la evaluación de losproductos del aprendizaje son interdependientes y están íntimamenteligadas. Los puntajes de las pruebas muestran la urgente necesidadde efectuar reformas substanciales en la política y la práctica

educativas, en vías de apoyar el mejoramiento de la ejecución deprofesores y estudiantes; mejorar la efectividad de planes y programasde estudio, apoyar la toma fundamentada de decisiones para el diseñoy la implantación de sistemas educativos, así como el fomento deldesarrollo personal y profesional.

La calidad de los productos de la enseñanza se ha convertido enun aspecto central de la evaluación educativa en los principales

centros y grupos de expertos en Educación: el National Assessmentof Educational Progress, en los Estados Unidos de Norteamérica,tiene el propósito de recopilar y evaluar información sobre el nivel deeducación logrado en todo el país y realizar comparacionesinternacionales que le permitan identificar avances y limitaciones en susistema educativo; la Organización para la Cooperación y el DesarrolloEconómico (OCDE) y el Instituto Internacional de Planeación de la

Educación de la UNESCO han patrocinado evaluaciones comparativasque no sólo miden los aprendizajes escolares sino, también,competencias esenciales para toda la vida y la InternationalAssociation for the Evaluation of Education (IEA) ha apoyado estudioscomparativos sobre el nivel de aprendizaje en distintas disciplinas en







Estrategias de Evaluación y Medición...250

separar los efectos de la escuela de los derivados de factores noescolares. La medición de resultados de aprendizaje puede tomarformas diversas y puede ser usada, también, de maneras diversaspor los sistemas de rendición de cuentas con la intención demejorar la educación. De aquí que sea importante identificar tantoen los sistemas de medición, como en los de rendición decuentas, aquellas características que aseguren la veracidad de lainformación provista y el impacto que los resultados obtenidos enla medición puedan tener sobre las prácticas docentes y elaprendizaje del alumno.

Entonces, el interés por conocer los principios y mecanismos quecontrolan el aprendizaje, la enseñanza y la medición de resultados deaprendizaje se constituyen en un tema educativo central. Hay buenasrazones que fundamentan este interés, entre otras, que el nivel deescolaridad parece NO tener una influencia fuerte sobre lasoportunidades en la vida; que el crecimiento económico obviamente

impone demandas a la formación de cuadros cada vez mejorpreparados y competitivos, capaces de tomar decisiones oportunas ybien fundamentadas, así como de resolver problemas de la maneramás adecuada, lo que implica un proceso de aceleración intelectual yde modificación continua del conocimiento; los padres de familia y losempleadores buscan acelerar cambios en sus hijos y en susempleados para que logren mejores oportunidades en la vida, en el

primer caso y para que realicen su labor lo más eficiente einteligentemente posible, en el segundo.

Así, se reconoce que los sistemas de evaluación pueden y debeninfluir no nada más en aquello que es enseñado, sino también encómo es enseñado . Lograrlo requiere evaluar aquellos componentesque han mostrado determinar el éxito académico con base enhallazgos de investigación en aprendizaje, desarrollo e instrucción.

Resulta esencial, entonces, explicitar las suposiciones utilizadas paradescribir lo que un estudiante debe usar para tener éxito en el dominiode conocimiento que está aprendiendo, tanto como establecer conclaridad cómo y en qué difieren los más competentes de los menoscompetentes. Estos planteamientos significan algo más que un simplereemplazo de métodos viejos por nuevos. Supone un conocimiento







IX. Diagnostibilidad e Interpretabilidad... 253

promuevan hábitos de procesamiento cognitivo activos y auto-regulados, capaces de fomentar el aprendizaje efectivo, seconstituye en una meta deseable en los escenarios educativos.

3. Conocimiento y habilidades de autorregulación. Gracias alconocimiento autorregulatorio y la operación de las habilidades deautorregulación, el estudiante puede satisfacer el requisito deestablecer, evaluar, planear y regular si se han cumplido las metasde su aprendizaje, evaluar el grado en el que se han logrado y, sies el caso, establecer la modificación, selección o construcción

de las estrategias necesarias para el logro de las metasdeseadas. Tal tipo de conocimiento puede ser medido conindicadores que evalúen si es que el estudiante monitorea, planificay regula lo que aprende, cómo lo aprende y para qué lo aprende.La Autorregulación es un proceso interactivo complejo queinvolucra, no sólo autorregulación metacognitiva, sino tambiénmetamotivacional. Ambas se entrelazan y afectan la inversión del

esfuerzo del estudiante y la calidad del aprendizaje. De aquí elinterés por medir y fomentar su desarrollo.

4. Cognición distribuida. El aprendizaje es visto como un asuntode internalizar procesos inicialmente practicados en interaccionescon los otros (Vygostki, 1978), entonces una parte crucial deltrabajo del docente es, por una parte, diseñar interacciones quepromuevan la internalización de estrategias particulares, formas de

razonamiento y estándares conceptuales a partir del aprendizajecooperativo y, por la otra, medir de la capacidad potencial deaprender a partir de condiciones de prueba que ayuden alexaminando a lograr la maestría, apoyándolo con situaciones deprueba que estimulen su desarrollo cognitivo al provocar y crearuna nueva zona de desarrollo proximal.

5. Interfase afectivo-motivacional en escenarios educativos. El

aprendizaje, como actividad compleja, requiere, también, de unainterfase afectivo-motivacional que dispare, mantenga y controle laactividad del estudiante. La habilidad cognitiva para aprender es,solamente, una porción del problema. La otra, es la inclinación a

aprender . Toda vez que el estudiante aprendió a ver las tareas y










decir, requiere de invarianza de parámetros, un problema no resueltopor la Teoría Clásica de los Tests pero sí por la Teoría de Respuesta alÍtem (Castañeda, en esta obra).

Modelo Multicomponencial de Medición de Resultados deAprendizaje

Con base en lo planteado arriba, se desarrolló en el Laboratorio deDesarrollo Cognitivo e Innovación Tecnológica de la Facultad dePsicología de la UNAM, a lo largo de varios años, el Modelo

Multicomponencial de Medición de Resultados de Aprendizaje.Constituye un auxiliar para el especialista en construcción deexámenes de resultados de aprendizaje. Lo guía en el diseño de losmodelos de observación y medición. Su base teórica se sustenta enavances en cognición aplicada al campo educativo y ha sido validadoa partir de evidencia empírica extensa.

El modelo tiene una doble finalidad, por un lado, apoyar alevaluador en la identificación, representación y organizaciónsistemática de los conocimientos, las habilidades y lasautovaloraciones que hipotéticamente subyacen a la ejecución quedesea evaluarse y apoyarlo en el diseño de las tareas y losindicadores que hipotéticamente interactúan con esos conocimientos,habilidades y autovaloraciones.

En un inicio, la base del modelo la constituyó el análisis cognitivo de tareas (ACT). Este procedimiento permite analizar la actividad a serevaluada en pasos específicos en los que se identifican, en unasecuencia progresiva de mayor nivel de detalle y precisión, losconocimientos, las habilidades y las autovaloraciones asociadas acada paso.

Requiere establecer descripciones claras del conocimiento

semántico (conceptual), del procedimental (cómo llevar a caboacciones) y del estratégico (establecer metas, seleccionarprocedimientos y controlar avances), mediante una descomposiciónrecursiva de las tareas involucradas considerando los nivelesdiferenciales de complejidad incluidos en cada tipo de conocimiento(Castañeda, 1993).




Mediante este análisis es posible identificar, por capas, niveles decomplejidad creciente (CC) en: a) los tipos de conocimientocontenidos en lo que va a ser evaluado; b) los procesos cognitivossubyacentes a la ejecución esperada, c) los contextos de evaluaciónen los que tareas criterio y reactivos deberán medir, de maneracongruente y sistemática, lo que se desea evaluar y lasautovaloraciones que realizan los estudiantes sobre su capacidad.

Permite una aproximación de construcción por bloques quefavorece, por una parte, la revisión de las posibles fallas que presente

el examinando en las diferentes capas o momentos de la secuenciade medición y, por la otra, la prescripción de la instrucción requeridaen los diversos momentos y niveles de complejidad, dentro de uncontexto planeado, sistemático, dinámico e interactivo entreevaluación e instrucción.

Utiliza dimensiones fuertemente relacionadas con el aprendizajeestudiantil (Glaser, Lesgold y Lajoie, 1987; Castañeda, 1993,

Boekaerts, 1995). Éstas son:

El gradiente de complejidad de los contextos de medición. Suprimer nivel es el reconocimiento , asume mecanismos de memoriaa los que subyace un simple proceso de comparación de larespuesta correcta con una huella almacenada en memoria, seaésta literal o parafraseada. El segundo, el de recuerdo, asumemecanismos para la generación de los indicadores derecuperación y para la construcción misma de la respuesta(incluye procesos de categorización, razonamiento y solución deproblemas, entre otros).

La clasificación por niveles de complejidad de los contextos de

medición resulta particularmente útil al examinador cuando deseaidentificar efectos diferenciales derivados de los formatos de reactivos

(opción múltiple vs. respuesta construida, por ejemplo) sobre el logroalcanzado por el examinando. También, cuando su interés seaconocer los efectos derivados de los tipos de pruebas posibles(objetivas vs. de demostración o auténticas). En los escenarioseducativos y laborales (salones de clases, talleres, laboratorios yotros similares) el contexto utilizado para medir resultados de




aprendizaje constituye un aspecto central que debe ser consideradoen la construcción de pruebas.

La segunda dimensión analizada en el ACT es el gradiente de complejidad de los conocimientos a evaluar . El nivel más concretolo constituye el conocimiento factual (hechos, símbolos,nombres, lugares, fórmulas), su contenido es de naturalezaespecífica y no permite mayor generalización; un nivel deabstracción mayor al anterior, el conocimiento semántico

( conceptos, principios y reglas que constituyen el corpus de un

campo de dominio específico) permite y requiere de la utilizaciónde procesos psicológicos múltiples (desde merasdiscriminaciones hasta generalizaciones, categorizaciones,razonamiento y resolución de problemas); el conocimiento

procedimental , por otra parte, es útil para reconocer patrones demuy diversa índole y seguir secuencias de acciones con diferentesniveles de complejidad, permite y requiere procesos de

discriminación, generalización e igualación a la muestra, entreotros básicos. Finalmente, el nivel de mayor complejidad, el de losmodelos mentales , requiere integrar los conocimientos anteriores,de una manera articulada, con habilidades de toma de decisiones,de resolución de problemas y el conocimiento estratégicorequerido para poder identificar cuándo y por qué deben aplicarsediferentes procedimientos y decisiones ante una situación

específica.La clasificación por niveles de complejidad del contenido también

resulta de particular utilidad al examinador porque: a) le auxilia aidentificar los tipos de conocimientos contenidos en el universo demedida que va a evaluar; b) le orienta a identificar los niveles dedificultad que representan; c) lo guía en la toma de decisionesfundamentada para adaptar la dificultad intrínseca de cada reactivo con

el nivel con el que desea evaluar ese contenido particular y d) lepermite diversificar (y en el mejor de los casos) equilibrar la mediciónde los tipos de conocimiento que deberían ser evaluados a la luz deldesarrollo esperado por los objetivos de aprendizaje establecidoscomo deseables.




La tercera dimensión analizada en el ACT la constituye elgradiente de complejidad de los procesos psicológicos

subyacentes a la ejecución solicitada en la medición, por ejemplo,discriminación , el más simple, para mostrar pericia en diferenciarentre los contenidos que están siendo evaluados; generalización ,para establecer el rango en el que lo diferenciado es aplicable aotras instancias; categorización (horizontal y vertical) paraestablecer relaciones de clase y mostrar capacidad en organizar yestructurar el conocimiento, hasta procesos de razonamiento,

toma de decisiones y resolución de problemas variados.

Considerar los diversos niveles de complejidad de los procesos

suby acentes a la ejecución resulta útil porque permite alexaminador: a) identificar la progresión del aprendizaje en lasdiversas capas que lo constituyen y b) diseñar la medición integralde la progresión del estudiante en las etapas y capas que debanser medidas.

La cuarta dimensión la constituyen las autovaloraciones de los estudiantes sobre sus habilidades académicas (autoeficacia ) y

sobre variables asociadas a la tarea (esfuerzo invertido en ella y el

control percibido sobre ella). La auto-eficacia, actual y futura, esimportante porque mantiene la consistencia, determina cómointerpretar las experiencias y provee un conjunto de expectativas.Contribuye a la generación de estándares internos (juicios

personales más o menos conscientes, más o menos habituales ymás o menos razonados que incluyen una definición de lo que esuna buena ejecución). Tales estándares internos apoyan alestudiante a formar la base de juicios de autoeficacia antes deempezar la tarea; formar la base para auto-asesoría después dela tarea y fomentar el incremento y progreso para constituir elautoconcepto futuro. Si el resultado de la valoración es positivo onulo, se estimula la tendencia a actuar hacia el modo de maestría.Si por el contrario el resultado es negativo, se inclinará hacia elmodo de afrontamiento y el estudiante cumplirá con la función dereducir la tensión durante el periodo estresante para así mantenero restaurar el bienestar, más que perseguir la maestría en lo quedebe aprender. Con base en una evaluación de su percepción




sobre la tarea, de sus conocimientos y habilidades relacionadoscon ella y de ciertos rasgos de su personalidad, el estudiantevalorará la situación de aprendizaje. Dependiendo del resultado deésta, decidirá qué tanto se comprometerá con la tarea y si estecompromiso estará dirigido a obtener la maestría en ella.

En síntesis, con base en el procedimiento ACT, el examinadorpuede construir un diseño de observación del objeto a evaluar, capazde identificar, de una manera flexible y sistemática, la estructura de labase de conocimientos a ser evaluada, las habilidades subyacentes

(incluyendo los modelos mentales asociados) y las autovaloracionesdel estudiante, de forma integrada. Derivado de este diseño, es másfácil construir un diseño de medición donde contextos, tareas yreactivos son organizados sistemáticamente, en vías de hacerexplícitas las demandas que sobre conocimientos, habilidades yautovaloraciones se hayan hipotetizado. Además, este arreglo lo poneen capacidad de poder prescribir las acciones remediales necesarias

con una aproximación de grano fino, si ese es el caso. (Véase figura1).

Mediante ACT, identificar mecanismos significativos en:componentes clave en niveles de complejidad crecientecapas de desarrollo de pericia

• Mediciones múltiples, suficientemente variadas, significativas, cruzadas,transparentes, que no atomicen la estimación y usen contextospertinentes a lo que se desea evaluar.

• Tareas criterio organizadas en secuencias progresivas de nivelesde complejidad variada.

• Reacti vos que garanticen:• Validez ecológica de lo evaluado.• Concreción de conocimientos y mecanismos subyacentes.

• Identificación estrategias diferenciales para responder.

c) Operacionalizarlos en:

Organizarlos sistemáticamente conforme a las operaciones que hipotética-mente los examinados deberán realizar

En vías de controlar avances y prescribir mejoría

O b s e r v a c i ó n

M e d i c i ó n

Figura 1. Objetivos de los diseños de observación y medición.

Sin embargo, aun cuando el ACT permite identificar, de una




manera flexible, la microestructura de la base de conocimientos y la delos procesos superiores, la medición de resultados de aprendizajerequiere, también, de un análisis que identifique los componentesmacroestructurales de lo que se desea medir. Esto es particularmenteimportante cuando la medición se interesa en la evaluación de lascompetencias generadas por la formación académica y/o profesional,dado que se requiere organizar las estructuras "micro" identificadaspor el ACT. Atendiendo a esta necesidad se incorporó al modeloinicial el análisis funcional de competencias (Wolf, 1995). El análisisfuncional de competencias (AFC) especifica un número reducido de

desempeños críticos, de gran importancia, que abarcan a otros máselementales y que posibilitan la interpretación de los resultados deaprendizaje en un conjunto significativo y comprensible, más que enla mera descripción de un conjunto atomizado de datos. Así, en laactualidad, el modelo permite establecer componentes a un nivel degrano fino, sin perder las ligas que los conectan con las dimensionesmacroestructurales de las cuales forman parte. Los efectos de esta

propiedad del diseño de observación han impactado al diseño demedición, de forma tal que las medidas y su interpretación superan elproblema de atomización en la medición (Castañeda, 1998). Esto hahecho posible la generación de una visión comprensiva de losresultados del aprendizaje, superando las concepciones tradicionalesde la evaluación en donde se miden de manera aislada ydesarticulada conocimientos y habilidades, sin considerar el papel

que unos y otros cumplen en el logro de resultados de aprendizaje. Lafigura 2, muestra el modelo en su conjunto. En la porción superiorizquierda se representa el ACT y en la derecha el AFC. La parteinferior representa el modelo de medición y los componentesutilizados para investigar el proceso de responder reactivos.

Los análisis micro y macroestructurales del dominio a evaluar soncomplementados con categorías de clasificación del examinando y delos recursos utilizados en los exámenes, tal como se muestra en lafigura 2, para estudiar el proceso de responder reactivos.

Se puede decir que la medición educativa es una forma demedición cognitiva donde el producto que el examinando generacuando se enfrenta a los reactivos de la prueba es lo que el




examinador usa como evidencia para determinar el logro alcanzado.Entender los productos de la medición depende, entonces, decomprender lo que sucede en el proceso de responder a los reactivosdel examen. Este aspecto de la validez del constructo esesencialmente intrínseco: dada la comprensión de lo que el examen sepropone medir, es necesario arreglar sistemáticamente losprocedimientos de medición de tal forma que las operacionescognitivas de los examinados durante el examen correspondan, tancercanamente como sea posible, a las actividades mentales que unapersona utilizará en la vida real o en el dominio de conocimiento que

se está evaluando.

Teoría re lev ante

Diseño de o bservación

Anális is Macro Anális is m icro

Indicadores

Input Procesamiento Output

Diseño de m edición

•Instrucciones y andamiaje

• Conten idos (declara tivo , p roced imen-tal y estratégico)

• Gradientes de com plej idad léxica,inferencial, con textual, etc.

•Carac terísticas del

sustentante:

• Necesidades especia les

• Factores socioculturales

• Orientación motivacional

• Est ilos de ap render

•Demandas p lan teadas :

• atencionales,

•perceptuales,•visomotoras,

•decisionales,

•analógicas,

• tranferenciales,

•creativas,

•críticas,

•Otras similares.

•Formato í temes: O M, construido, etc.

•Tipo de contexto de recuperación:

recuerdo l ibre, guiado , recon ocim iento•Tipo y naturaleza de tareas: igualación,construcción nuevas variables, discri-

minación, generaliza ción, etc.

• Disponibil idad consulta

• Tendenc ia la ten te , c r ite r ios de dom in io ,zona desarrollo p róximo, puntos d e co rte ,

normas, etc .

Modelo M ulticom ponencial de Medición de Resu ltados de Aprendizaje

Teoría re lev ante

Diseño de o bservación

Anális is Macro Anális is m icroAnális is m icro

Indicadores

Input Procesamiento Output

Diseño de m ediciónDiseño de m edición

•Instrucciones y andamiaje

• Conten idos (declara tivo , p roced imen-tal y estratégico)

• Gradientes de com plej idad léxica,inferencial, con textual, etc.

•Carac terísticas del

sustentante:

• Necesidades especia les

• Factores socioculturales

• Orientación motivacional

• Est ilos de ap render

•Demandas p lan teadas :

• atencionales,

•perceptuales,•visomotoras,

•decisionales,

•analógicas,

• tranferenciales,

•creativas,

•críticas,

•Otras similares.

•Formato í temes: O M, construido, etc.

•Tipo de contexto de recuperación:

recuerdo l ibre, guiado , recon ocim iento•Tipo y naturaleza de tareas: igualación,construcción nuevas variables, discri-

minación, generaliza ción, etc.

• Disponibil idad consulta

• Tendenc ia la ten te , c r ite r ios de dom in io ,zona desarrollo p róximo, puntos d e co rte ,

normas, etc .

Modelo Multicom

ponencial de Med ición de Resultados de A prendizaje

Figura 2. Modelo Multicomponencial Resultados de Aprendizaje.

Arreglos diferenciales entre características específicas delexaminando, las de las tareas en las que se le evalúa y las de losrecursos utilizados en los reactivos nos permite entender cómo fueadquirido el conocimiento evaluado; cómo es que el examinandoatiende a aquella información relevante que en el reactivo estimula lasestructuras de conocimiento específicas, útiles para entender lo que




se le está solicitando; cómo sé reinterpreta este conocimientoalmacenado para ajustarse a las demandas planteadas en lapregunta; cómo se genera la respuesta y cuáles mecanismospermiten elaborar una composición escrita de la respuesta completa.

A la luz de los planteamientos anteriores, el Modelo ha apoyado la

generación de una variedad importante de exámenes en diferentescampos. Entre otros, los exámenes de ingreso al Bachillerato y las

licenciaturas de la UNAM (López y Castañeda, 1996); el Examen

Nacional de Ingreso al Bachillerato (Hernández, Castañeda, Castro,

Smet, Zaragoza, Mendoza, López y Ramos, 1998); el examen generalde egreso de la licenciatura en Psicología (Castañeda, 1998) y el de

Pedagogía y Ciencias de la Educación (2000), así como unamultiplicidad de exámenes de contenido específico (matemáticas,

química, inglés, comprensión de textos, historia, física, biología,

etcétera) en diferentes niveles educativos.

Para la interpretación de los datos, el Modelo utiliza evaluación

sensible al progreso logrado por los estudiantes, evaluación referida al

criterio o centrada en el examinando. Evalúa el nivel de logroalcanzado por el sustentante en los conocimientos, las habilidades y

los valores asociados a una tarea determinada. El o los criterios son

establecidos y validados, previamente, por un número de especialistas

en los dominios de conocimiento que cubre el examen. Cada

sustentante es evaluado con relación al logro de esos criterios, de talmanera que se pueda establecer, con claridad, el nivel que hayaalcanzado. La interpretación se establece con referencia a los

estándares de ejecución competente que representan los niveles

aceptados. Se evalúa la posición que logra el sustentante en el

continuo no-aprovechamiento a total aprovechamiento. Con esto, se

evitan sesgos indeseables, derivados de comparar al evaluado con un

grupo de referencia que no lo represente adecuadamente y segarantiza que tanto el individuo como su grupo hayan cumplido los

estándares de calidad definidos.

El modelo también tiene la capacidad de integrar la medición de

dos niveles de desarrollo: el actual y el potencial. El desarrollo actual




se refiere a aquellas ejecuciones que el examinando puede realizar de

manera independiente y que es el resultado de ciclos ya

completados. En cambio, el desarrollo potencial se refiere a ladistancia entre el nivel de desarrollo actual, determinada por la

capacidad del examinando para la solución independiente de

problemas y la solución de problemas bajo guía determinada por

compañeros más capaces o el mismo evaluador-profesor (Vygostki,

1978). No resultaría útil orientar el aprendizaje y la instrucción sólo a

evaluaciones que midan el desarrollo actual dado que sólo se lograría

conocer lo que el examinando ya sabe y sabe hacer.En síntesis, el modelo recomienda medir:

Si la base de conocimientos (símbolos, fórmulas, algoritmos,conceptos, principios y procedimientos) está organizada, esaccesible y es flexible (Evaluar el qué)

Si el desarrollo de las habilidades relevantes para adquirir,

transformar, recuperar y aplicar lo aprendido incrementan laprobabilidad de la solución correcta (Evaluar el cómo).

Tarea de seriaciónEjemplo: nombres de presidentes en los últimos tres gobiernosDeterminar si el orden es creciente o decreciente o de mayor a menor o viceversaIdentificar cuál es el número de elementos a ordenarEstablecer si un mismo lugar puede ser ocupado por dos o más miembrosEstablecer qué es lo que define la serieOrdenar la serie

Si el autoconocimiento del funcionamiento cognitivo y el desarrollode habilidades autorregulatorias permiten al examinando hacerexplícitas y manipulables rutinas de aprendizaje para hacer losajustes necesarios. (Evaluar el aprendizaje con conciencia).

¿De qué se trata el problema? ¿Qué puedo decir de él? ¿Existe algo que puedeser eliminado o algo que haga falta? ¿Dónde podría encontrar la información que

necesito? ¿Existe un patrón? ¿Cuáles serían sus partes?¿Qué pasaría sicambiara esta parte? ¿Trabajaría igual o mejor otro método?¿Podría explicar loque sé hasta ahora? ¿Cómo explicaría este proceso a un niño pequeño?¿Es estala única respuesta posible?

Si la interfase afectivo-motivacional permite disparar, mantener ycontrolar la actividad y fomentar el progreso de la autoeficacia




futura para conseguir un aprendizaje adaptable eficaz. (Evaluar elpara qué).

Determina los estilos afectivos-motivacionales de los estudiantes y la generaciónde estándares internos .

COMENTARIOS CONCLUYENTES

La calidad de los resultados de aprendizaje puede mejorarsesubstancialmente introduciendo en las prácticas educativas aquellamedición que permita identificar problemas y prescribir mejorías,mediante índices que reflejen aprendizajes de calidad.

La racional subyacente al modelo apoya al especialista aincrementar tanto la utilidad educativa de los exámenes, como a hacermás transparente la veracidad de las dimensiones molar y molecularque utiliza en sus diseños, apoyándolo a hacer más explícitos el qué,cómo, cuándo, hasta dónde y para qué se está midiendo. También, le

podrá servir para optimizar una rendición de cuentas veraz y el usomás instrumentable de los resultados obtenidos en los exámenes.

Es necesario ampliar la investigación sobre mecanismossignificativos del aprendizaje mediante la generación de índices útiles,a fin de analizar el impacto y extender la comprensión de factores queinfluyan en la utilización de los resultados, de manera tal que nosconduzcan a la aplicación directa de lo que ya haya sido probado y

sea factible derivar tecnología útil a la medición de los resultados deaprendizaje en los escenarios educativos.

REFERENCIAS

Boekaerts, M. (1995). The interface between intelligence andpersonality as determinants of classroom learning, 161-183.

En Donald H. Sakloske y Moshe Zeidner (Eds.) InternationalHandbook of Personality and Intelligence, New York: PlenumPress.

Castañeda, S. (1993). Procesos Cognitivos y Educación Médica.Serie Seminarios Institucionales de Medicina. UNAM.






Glaser, R., Lesgold, A. y Lajoie, S. (1987). Toward a cognitivetheory for the measurement of achievement, 966-1031. En R.Ronning, J. Glover, J. C. Conoly, y J. Witt (Eds.), The influenceof cognitive psychology on testing and measurement, Hillsdale,NJ: Erlbaum.

Hernández, J., Castañeda, S., Castro, L., Smet, M., Zaragoza, T.,Mendoza, J., López, P. y Ramos, Ma. Teresa (1998). Modelosde Evaluación a gran escala en México, 583-616. En S.Castañeda (Ed.), Evaluación y fomento del desarrollo

intelectual en la enseñanza de ciencias, artes y técnicas enel umbral del siglo XXI, Colección Problemas Educativos deMéxico. México: UNAM-CONACYT-PORRÚA.

López, M. y Castañeda, S. (1996). Modelo de evaluación deldesempeño académico. En Castañón, R. R. (Ed). MemoriaTécnica del Proyecto Procedimiento de Evaluación para elIngreso al Bachillerato, pp. 41-56, México, UNAM.

Piaget, J. (1970). L' epistemologie genetique. Paris: PressesUniversitaires de France.

UNESCO (1990). Conferencia Mundial sobre Educación para Todos.Satisfacción de las Necesidades Básicas de Aprendizaje: Unavisión para el decenio de 1990. Nueva York.

Vygostki, L S. (1978). Mind in Society: The Development of Higher

Psychological Processes. Harvard University Press. Cambridge,Massachusetts.

Wolf, A. (1995). Competence based assessment. Buckingham,Open University Press.



Alberto Terrones González, Angélica María Lechuga Quiñónez y Jaime Salvador Moysen

Universidad Autónoma de Durango

En la actualidad, la atención en salud mental para los niñosdepende de los servicios especializados de salud mental y de cuánefectivamente los proveedores de atención primaria identifican, tratany refieren a niños con problemas emocionales, conductuales yadaptativos (Costello, 1986).

Son los servicios de medicina pediátrica en las instituciones de

primer nivel de atención a la salud, quienes hacen un primer contactoal problema psicológico del niño, por esto, Regier et.al (1978) se hanreferido a los pediatras como el "servicio de salud mental de facto" (p.685) para la mayoría de los niños que lo necesitan, lo que pone demanifiesto la necesidad de asistir a aquellos trabajadores de atenciónprimaria para el desarrollo de estrategias adecuadas en la deteccióntemprana, manejo y referencia de aquellos niños con problemas

psicosociales.Los estudios epidemiológicos muestran una realidad

incuestionable: los problemas psicológicos y psiquiátricos son unasde las principales causas de consulta en las instituciones de primernivel en salud. Además, los síntomas psicológicos acompañan a ungran número de trastornos médicos (e.g., los trastornossomatomorfos), causando malestar, sufrimiento e incapacidad,

circunstancias éstas que afectan de manera fundamental tanto elpronóstico del paciente como su respuesta terapéutica.

Pensamos que la psiquiatría es una actividad médica cuyo marcode referencia es un concepto integral de la persona, en la que secontemplan sus aspectos tanto biológicos o físicos, como los




psicológicos y sociales. La detección de una psicopatología en unaconsulta en una institución de primer nivel en salud no nos parece unproblema banal y que pueda olvidarse, como ha sucedido hastafechas recientes, sino que en gran parte de los esfuerzos en otrospaíses se ha encauzado a proporcionar a los profesionales de lamedicina de base instrumentos de screening de trastornospsicológicos en sus pacientes vistos diariamente. Dichosinstrumentos deben ser sencillos y rápidos en su aplicación, estar asu alcance, basarse en criterios científicos y ser gratificantes, i.e.útiles, válidos y confiables.

Varios investigadores (Cubi y Bernardo, 1989; Lobo, 1987) handemostrado la alta prevalencia de trastornos psiquiatrico-psicológicosen pacientes de instituciones de medicina general y de especialidad(medicoquirúrgicos, oncológicos, medicina rural, endocrinológicos,ambulatorios, etc.). Se puede resumir acerca de estas revisionesafirmando que, aproximadamente, la mitad de los enfermos asistidos

por médicos no psiquiatras presentaban diversos desordenesemocionales y adaptativos significativos. Los trastornos suelen sercasi siempre leves en medios ambulatorios, mientras que en loshospitalizados la gravedad es mayor. Además, las alteraciones de laesfera cognitiva son más frecuentes en los últimos y orientan haciauna mayor gravedad del problema orgánico.

Detección de trastornos psicológicos en niños

Diversos estudios de investigaciones han revelado que entre el 5 yel 15% de los niños y niñas en edad escolar presentan algún tipo detrastorno psiquiátrico o psicológico, pero sólo un pequeño porcentajede ellos son identificados por los dispositivos de atención primaria a lasalud (Giel et. al, 1988; Prieto, 1985; Schwartz-Gould & Wunsch-Hitzing, 1981; Verhulst, 1985; Costello, 1986). Además, cuando sonidentificados los trastornos en niños sólo el 50% de ellos sonderivados a los servicios especializados (Costello, 1989; Goldberg,1984; Jellinek y Murphy, 1988; Starfield, 1980).

En Latinoamérica, investigadores de Colombia y Brasilparticiparon en esfuerzos conjuntos, apoyados por la Organización



271X. La Escala de Salud del Niño...

Mundial de la Salud (OMS) para desarrollar métodos de investigacióne instrumentos pertinentes para la detección, el diagnóstico y laclasificación de trastornos psiquiátricos en los servicios de atenciónprimaria a la salud, e.g., el Cuestionario de Autorreporte para Adultos(Self Reporting Questionnaire, SRQ) y el Cuestionario de Reporte paraNiños (Reporting Questionnaire for Children, RQC) (Harding, et. al,

1983).

Por otra parte, otros investigadores latinoamericanos hancontribuido al desarrollo de instrumentos de detección, diagnóstico y

registro de trastornos mentales en atención primaria. En México,Medina-Mora, Padilla y Mas (1985) validaron y estandarizaron elCuestionario General de Salud, un instrumento de tamizaje depsicopatología en el adulto. En Nicaragua, Penayo (1989), Mezzich yCaldera (1991) y Caldera y Mezzich (1991) han reportado importantesavances en el desarrollo de estrategias de tamizaje y clasificación detrastornos mentales en los niveles de atención primaria a la salud.

Dos sistemas taxonómicos

Debido a que dentro de la investigación epidemiológica también sebusca la comparación de los resultados con estudios realizados enotras regiones, así como la comunicación de experiencias entrediferentes grupos de investigadores y clínicos, se hace necesario elempleo de un lenguaje común para definir los fenómenosinvestigados. En este sentido, parece ser una meta justificada elajustar los diferentes métodos de evaluación a criterios comunes dedefinición operativa. En los últimos años, dos sistemas taxonómicosde trastornos psiquiátricos han cobrado reconocimiento mundial porsus esfuerzos en incrementar la validez y confiabilidad de sus criteriosdefinitorios, éstos son: a) el sistema de diagnóstico de la AsociaciónPsiquiátrica Americana, contenido en el Manual Diagnóstico yEstadístico de los trastornos Mentales (American PsychiatricAssociation, 1987; y b) el sistema de clasificación internacional queforma parte de la Clasificación Internacional de Enfermedades (WorldHealth Organization, 1992).

Con la aparición reciente de estos dos sistemas taxonómicos se




ha dado un gran impulso dentro del incremento en la efectividad einterés en la detección y el diagnóstico de estos trastornos en laclínica de atención primaria. La correspondencia de estos sistemasdiagnósticos en niños y adolescentes han derivado a estudios deinvestigación para examinar síndromes dentro de etapas tempranasen el desarrollo (Gould et. al, 1993; Heerlain, 1993; Fristad et. al,

1998; Jablensky, 1999).

Dos etapas parecen pertinentes para la investigaciónepidemiológica en el área de la salud mental: a) el establecimiento de

las tasas de categorías o trastornos específicos; y b) el nivel dedisfunción de los sujetos afectados por estos trastornos. Ejemplos deescalas que investigan este primer aspecto lo constituyen lasescalas de Rutter (Rutter, Tizard y Whitmore, 1970, citado por Offord,1985). El Cuestionario de Reporte de Niños (Giel, et. al , 1981) y elInventario Psiquiátrico de Niños de Stony Brook (Stony Brook ChildPsychiatric Checklist) desarrollado por Dadow y Sprafkin en 1987

(Grayson y Carlson, 1991). De éstos, sin embargo, únicamente elInventario Psiquiátrico de Niños de Stony Brook se ajusta a loscriterios diagnósticos de uno de los sistemas taxonómicos másmodernos. Por otro lado, el nivel de inadaptación psicosocial loinvestiga el Inventario Pediátrico de Síntomas (Pediatric SymptomChecklist, PSC), desarrollado por el grupo de Jellineck en 1988(Murphy et. al, 1992). Este inventario busca establecer niveles de

disfunción (puntos de corte) que permitan la identificación de sujetosdisfuncionales que deban ser objeto de una evaluación psicosocial másminuciosa (Murphy et. al , 1992). Una nueva segunda generación deentrevistas y constructos psicométricos en la evaluación a niños yadolescentes está siendo revisada para su aplicabilidad en eldiagnóstico y utilidad en centros de atención de primer nivel a la salud(Aguilar y Berganza, 1990; Bird et. al, 1991; Ezpeleta, et. al , 1997;Teare, et. al, 1998; Reich, 2000; Sherrill y Kovacs, 2000).

La necesidad de contar con instrumentos de tamizaje para ladetección oportuna de niños que pudieran desarrollar desórdenes y/opatologías de mayor severidad a nivel psicológico determinó el evaluar,dentro de un estudio inicial de pilotaje, la Escala de Salud del Niño(Berganza, et. al, 1991; Berganza et al, 1996) en la Ciudad de




Durango. El objetivo de esta fase inicial de evaluación fue el establecerun estudio comparativo de la Escala de Salud del Niño en tres gruposde niños escolares (Terrones et al 2001) con el realizado por Berganzaen la Ciudad de Guatemala, Centro América.

Material y métodos

Se utilizó la Escala de Salud del Niño para evaluar doce síntomasy signos observables de disfunción psicosocial en escolares. Estaescala se encuentra basada en su construcción de sistemas

taxonómicos como el Manual Diagnóstico y estadístico de losTrastornos Mentales (DSM-IV) y de la décima revisión de laClasificación Internacional de Enfermedades (ICD-10).

Se trata de una escala de doce reactivos de exploración amplia

en diversos aspectos del funcionamiento conductual, emocional,

social y académico del niño, e incluye la percepción global del

adulto responsable del niño, o del que estando en contacto con el

niño, puede ofrecer información sobre él. Las doce áreas a evaluar

en esta escala son las siguientes:

1. Conductas problema

2. Hábitos

3. Depresión4. Ansiedad

5. Problemas de desarrollo

6. Síntomas físicos

7. Pérdidas en el último año

8. Experiencia traumática en el último año

9. Problemas escolares10. Problemas con familiares

11. Problemas con coetáneos

12. Impresión global del adulto






0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

Psicológico Pediátrico Escolar

Dentro de los resultados obtenidos en el Grupo Psicológico de losescolares que asistieron a la Unidad de Salud Mental del HospitalGeneral se observaron por el estudio intercorrelacional (Tabla 1)asociaciones positivas entre diferentes áreas evaluadas por este

constructo. La confiabilidad interna de la Escala de Salud del Niño fueevaluada para la totalidad de los grupos, obteniéndose un coeficientede confiabilidad (alfa de Cronbach) de .91.

Discusión

Los desórdenes psiquiátricos en niños y adolescentes de los

Estados Unidos se presentan en un rango que va del 14% al 20%(Cassidy y Jellineck; 1998). Esta situación determina en esta poblaciónen riesgo diversas causas de desadaptabilidad entre ellos, pero,solamente uno de cinco niños son detectados y reconocidos. Entre losproblemas psiquiátricos más comunes que se les presenta a lospediatras incluyen a los desordenes de ansiedad, trastornos porhiperactividad, depresión, abuso de substancias y trastornos de

conducta.Los resultados de este estudio piloto deben de tomarse con

cautela debido al bajo número de casos evaluados en los tres gruposde estudio. Basados en estos resultados, parece razonable elproponer que la Escala de Salud del Niño es un instrumento confiable




cuando menos para la población urbana psicológica, pediátrica yescolar para medir los niveles de disfunción psicosocial. Esta escalapuede ser un instrumento útil para aplicarse en poblaciones normalescon fines de tamizaje, y en poblaciones disfuncionales con el fin demonitorizar la efectividad de los tratamientos o de seguimiento engeneral.

Tabla 1. Intercorrelaciones de las áreas evaluadas en la Escala de Saluddel Niño (n=31; escolares con problemas psicosociales). Unidad deSalud Mental del Hospital General de Durango.

HAB DEP AMS DES SINT PERD TRAUM ESC FAM COET IMPR

COND .05 .36* .15 .17 .1 0 -.02 .3 .36 .19 .46**

HAB .19 .50*** .01 .64**** .22 .19 -.3 .04 .09 .23

DEP .28 .02 .3 -.24 -.26 .18 .53*** .13 .38*

AMS .21 .59*** .29 .1 -.06 .24 -.21 .17

DES -.14 .08 .27 .62**** .17 -.02 .08

SINT .24 .03 -.39 .03 .02 .08

PERD .42* .04 -.21 -.1 .29

TRAUM .19 -.11 -.05 0

ESC .35* -.06 -.14

FAM .2 .26

COET .53****

IMPR

* p<.04 ** p<.008 *** p<.003 **** p<.001

Los cuestionarios de screening en salud mental infantil permitenacercarse a la detección de posibles casos psiquiátricos en lainfancia. También, es recomendable y se requieren más estudiosepidemiológicos de seguimiento longitudinal de los trastornosdetectados en la infancia y adolescencia. Se sugiere que en lautilización de un registro acumulativo de casos psiquiátricos, aplicadoa la infancia y adolescencia, puede ser el instrumento adecuado parallevar a cabo este tipo de investigaciones.




REFERENCIAS

Aguilar, G. y Berganza, C.E. (1990). Validación de la Escala de

Depresión para Niños y Adolescentes del Centro de EstudiosEpidemiológicos (CES-DC) para el diagnóstico de la depresiónen adolescentes guatemaltecos. Avances en Psicología ClínicaLatinoamericana, 8, 75-84.

American Psychiatric Association (1987). Diagnostic and statisticalmanual of mental disorders. Third edition, revised. Washington.

Berganza, C.E., Mezzich, J.E., Gaitán, Y., Aguilar, G. y CalderaT. (1991). Descripción psicopatológica infantil en atenciónprimaria: Desarrollo de un inventario de problemas del niño.Presentado en el Simposium sobre Clasificación Psiquiátricaen Atención Primaria. Congreso Regional de la AsociaciónMundial de Psiquiatría y XII Congreso de la Sociedad Mexicanade Psiquiatría. Acapulco, México.

Berganza, C.E., Cazali, L. y Gaitán, I. (1996). Validez de criteriode la Escala de Salud del Niño. Revista Latinoamericana dePsicología, 28(2), 317-339.

Bird, H.R., Gould, M.S., Rubio-Stipec, M., Staghezza, B.M. yCanino, G. (1991). Screening for childhood psychopathologyin the community using the Child Behavior Checklist. Journalof the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry,

30, 116-123.

Caldera, J.T. y Mezzich, J.E. (1991). Una validación preliminar dela Escala de Salud Personal. Presentado como parte delSimposium sobre Clasificación Psiquiátrica en AtenciónPrimaria. Congreso Regional de la Asociación Mundial dePsiquiatría y XII Congreso de la Sociedad Mexicana dePsiquiatría, Acapulco, México.

Cassidy, L.J. y Jellineck, M.S. (1998). Approaches to recognitionand management of childhood psychiatric disorders in pediatricprimary care. Pediatric Clinic of North America, 45(5), 1037-1052.




Costello, E.J. (1986). Primary care pediatrics and childpsychopathology: A review of diagnostic, treatment and referalpractices. Pediatrics, 78, 1044-1051.

Costello, E.J. (1989). Child psychiatric disorders and their correlates:A primary care pediatric sample. Journal of the Academy ofChild and Adolescent Psychiatry, 28(6), 851-855.

Cubí, R. y Bernardo, M. (1989). Los trastornos psicopatológicosen la atención primaria. Aspectos epidemiológicos. En CubíR, Bernardo M, eds. Detección de trastornos psicopatológicos

en atención primaria. Barcelona: Knoll; 35-48.

Ezpeleta, L., de la Osa, N., Domenech, J.M., Navarro, J.B., Losilla,J.M., Judez, J. (1997). Diagnostic agreement between cliniciansand the Diagnostic Interview for Children and Adolescent--DICA-R-- in an outpatient sample. Journal of Child Psychology andPsychiatry, 38(4), 431-440.

Fristad, M.A., Cummins, J., Verducci, J.S., Teare, M., Weller, E.B.,Weller, R.A. (1998). Study IV: concurrent validity of the DSM-IV revised Children's Interview for Psychiatric Syndromes(ChIPS). Journal of Child and Adolescent Psychopharmacology,8(4); 227-236.

Giel, R., de Arango, M.V., Climent, C.E., Harding, T.W., Ibrahim,H.H.A., Ladrido-Ignacio, L. , Srinivasa-Murphy, R., Salazar,

M.C., Wig, N.N. y Younis, Y.O.A. (1981). Childhood mentaldisorders in primary health care results of observations in fourdeveloping countries. Pediatrics, 68, 677-683.

Giel, R. et. al (1988). The detection of childhood mental disordersin primary care in some developing countries. En HendersonA.S., Burrows G.D. eds. Handbook of social psychiatry.Amsterdam: Elsevier.

Goldberg, I.D. et. al (1984). Mental health problems among childrenseen in pediatric practice: Prevalence and management.Pediatrics; 73(3), 189-196.




Gould, M.S., Bird, H., Jaramillo, B.S. (1993). Correspondencebetween statistically derived behavior problem syndromes andchild psychiatric diagnoses in a community sample. Journalof Abnormal Child Psychology; 21(3), 297-313.

Grayson, P. Y Carlson, G.A. (1991). The utility of a DSM-III Rbased checklist in screening child psychiatric patients. Journalof the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry,30, 669-673.

Harding, T.W., Climent, C.E., Diap, M., Giel, R., Ibrahim, H.H.A.,

Srinivasa-Murphy, R., Suleiman, M.A. y Wig, N.N. (1983). TheWHO collaborative study on strategies for extending mentalhealth care, II: The development of new research methods.The American Journal of Psychiatry, 112, 201-209.

Heerlain, A. (1993). ICD-10 and DSM IV: towards a confluence?.Acta Psiquiátrica y Psicológica de América Latina; 39(2), 49-53.

Jablensky, A. (1999). The nature of psychiatric classification: issuesbeyond ICD-10 and DSM-IV. Australia and New Zealand Journalof Psychiatry; 33(2), 137-144.

Jellinek, M.S. y Murphy, J.M. (1988). Screening for psychologicaldisorders in pediatrics practice. American Journal of Diseasesof Children, 142, 1153-1157.

Lobo, A. (1987). Screening de trastornos psíquicos en la prácticamédica. Zaragoza: Secretariado de Publicaciones.

Medina-Mora, M.E., Padilla, G.P., y Mas, C.C. (1985). Prevalenciade trastornos mentales y factores de riesgo en una poblaciónde práctica médica general. Acta Psiquiátrica y Psicológicade América Latina, 31, 53-61.

Mezzich, J. y Caldera, J.T. (1991). La Escala de Salud Personal:Un nuevo enfoque para la detección de problemas mentalesen servicios de atención primaria. Presentado ante el VCongreso Centroamericano de Psiquiatría, Guatemala,Guatemala.




Murphy, J.M., Reede, J., Jellineck, M.S. y bischop, S.J. (1992).Screening for psychosocial dysfunction in inner-city children:Further validation of the Pediatric Symptom Checklist. Journalof the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry,31, 1105-1111.

Offord, D.R. (1985). Child psychiatric disorders: Prevalence andperspectives. Psychiatric Clinics of North America, 8, 637-652.

Penayo, V. (1989). Experiences of psychiatric outpatient teams inNicaragua: Mental health problems seen in a primary care

setting. Social Psychiatry and Epidemiology, 24, 151-155.

Prieto, A. (1985). Salud mental y atención primaria. Tesis deLicenciatura, Facultad de Medicina. Universidad de Salamanca.

Regier, D.A., Goldberg, I.D. y Taube, C.A. (1978). The de factomental health service system. Archives of General Psychiatry,25, 685-693.

Reich, W. (2000). Diagnostic interview for children and adolescent(DICA). Journal of the American Academy of Child andAdolescent Psychiatry, 39,(1), 59-66.

Schwartz-Gould, M. y Wunsch-Hitzig, M. (1981). Estimating theprevalence of childhood psychopathology: A critical review.Journal of the Academy of Child and Adolescent Psychiatry,

28(5), 830-835.Sherrill, J.T., Kovacs, M. (2000). Interview schedule for children and

adolescents (ISCA). Journal of the Academy of Child andAdolescent Psychiatry, 39(1), 67-75.

Starfield, B. (1980). Psychosocial and psychosomatic diagnoses inprimary care of children. Pediatrics, 66(2), 159-167.

Teare, M., Fristad, M.A., Weller, E.B., Weller, R.A., Salmon, P.(1998). StudyI: development and criterion validity of theChildren's Interview for Psychiatric Syndromes (ChIPS). Journalof Child and Adolescent Psychopharmacology, 8(4), 205-211.




Terrones, G.A., Lechuga, Q.A.M. y Salvador, M.J. (2001). La Escalade Salud del Niño: Un método de detección para institucionesde primer nivel en salud. Trabajo presentado para el SimposiumEstrategias de Evaluación I del XXVII Congreso del ConsejoNacional para la Enseñanza e Investigación en Psicología(CNEIP). Memorias. Instituto Tecnológico de Sonora. CiudadObregón, Sonora; México.

Verhulst, F. (1985). Mental health in dutch children. Rotterdam:University of Rotterdam.

World Health Organization (1992). International statisticalclassification of diseases and related health problems. 10ªrevisión. Ginebra.





Álvaro J. Arce Ferrer.Universidad Autónoma de Yucatán

El propósito de este Capítulo es, primero, presentar un análisisdel estado actual de los retos que enfrentan los métodos fundados enel análisis factorial para validar decisiones de generalización deconstructos psicológicos en múltiples poblaciones. El segundopropósito de este estudio es el de describir la aplicación de la rotaciónprocrustes para investigar la similitud del constructo de auto eficaciapara la elección de carrera.

Investigadores en psicología y educación frecuentemente estudian

las diferencias entre grupos (e.g., diferentes culturas, edades, sexo) apartir de los resultados de procesos de medición. Lo mismo enMéxico como en otros países existe una incidencia alta en el uso deinstrumentos de medición (e.g., encuestas, escalas de actitudes,tests) para investigar las diferencias entre grupos (Álvarez, Vázquez,Mancilla, Caballero, Santoncini, Raich, 2000; Díaz y Balderas, 2000;Ibarra, González y Reyes, 2000).

Mediante el análisis de las discrepancias y/o similitudes de lasmediciones efectuadas en contextos socioculturales diferentes y/ovariables demográficas de interés, el investigador procede a recolectarevidencias que apoyen la generalización de un constructo teórico. Porejemplo, Álvarez et al. (2000) compararon la sintomatología detrastornos alimentarios entre la población de control y la poblaciónclínica en México y en España. Carrillo, Cortés, Flores y Reyes

(2000) estudió el efecto de la cultura en el perfil de masculinidad-feminidad en una muestra y las diferencias entre hombres y mujeres yen diferentes grupos de edades.

En este tipo de investigaciones, la necesidad es la de conocer enqué grado los integrantes de un grupo se asemejan o difieren respecto



de los integrantes en otros grupos en variables psicológicas deinterés. Las diferencias detectadas pueden ser indicativas de múltiplescausas, entre las cuales destacan las siguientes: (1) cambios en lanaturaleza del constructo, (2) diferencias en la manera como losgrupos interpretan el significado de las preguntas y (3) diferenciasindividuales en otras variables aleatorias (e.g., veracidad de larespuesta, estilos de respuestas). La fluctuación del significado de laspreguntas parece suceder con frecuencia como se encontró en elestudio del primer factor de la filosofía de vida (Díaz y Balderas, 2000).En este estudio la magnitud de los pesos factoriales de los reactivos

y las contribuciones de los factores cambiaron entre grupos depersonas. Por ejemplo, el reactivo «quien no supo triunfar no supovivir» obtuvo pesos factoriales de 0.52 y 0.36 para las aplicaciones delaño 2000 y 19993, respectivamente.

Uno de los problemas a los que se enfrentan los investigadores enPsicología y Educación es el de estudiar procesos en los que la

variabilidad puede estar confundida con otras fuentes las cuales sonajenas al constructo de interés. Principalmente en los estudios entregrupos y/o sub-culturas, los investigadores han tratado de minimizarlos efectos de las diferencias en interpretación manteniendo constantea través de las versiones del instrumento de medición el formato de laspreguntas, las instrucciones y las opciones de respuesta. Más aún, seha tratado de buscar equivalencias lingüísticas mediante la traducción

y retraducción del instrumento de medida y el uso de instrumentosconstruidos con reactivos «émicos» y reactivos «éticos» (Arce,Cisneros y Castillo, 2001; Brislin, Lonner y Thorndike, 1973). Sinembargo, ninguna de estos procedimientos ha llegado a asegurar «aprima facie» la igualdad del significado de los reactivos entre losgrupos o culturas investigadas.

El establecimiento de la equivalencia de un constructo en

múltiples poblaciones requiere de un proceso secuencial degeneración de evidencias. Primero, se requiere demostrar laexistencia de una similitud factorial, la cual implica demostrar que lacovarianza entre los grupos puede ser modelada a partir de una únicaestructura del constructo (Jöreskog y Sörbom, 1993). Esta evidenciaes fundamental cuando se investiga la consistencia en el significado



285XI. Congruencia de la Estructura...

de los reactivos en las poblaciones estudiadas.

Segundo, después de verificar la similitud del constructo a través

de los grupos, se procede a estudiar las discrepancias en losestimados de confiabilidad. En el contexto del análisis factorial, laevidencia es recolectada mediante el análisis de los componentesúnicos de las variables en sus respectivas poblaciones (Drasgow,1984; Drasgow & Kanfer, 1985). Note que este análisis es posible si ysólo si el constructo posee el mismo significado en las poblaciones.Finalmente, para el establecimiento de la equivalencia total se requiere

demostrar la consistencia en la varianza y la covarianza de losconstructos. La Tabla 1 describe los grados de similitud en lasmediciones en estudios con múltiples grupos.

Tabla 1. Grados de similitud en las mediciones con grupos múltiples.

GRADO CLASE DE SIMILITUD HIPÓTESIS(a) SIGNIFICADO

I Equivalencia factorial

H0: Cuando existe, el investigador

puede estar seguro de que elsignificado de los reactivos esel mismo entre los grupos.

II Equivalencia del error

H0: De existir, se observaríanniveles comparables deconfiabilidad de losinstrumentos en los grupos.

III Equivalencia de lavarianza de las variableslatentes

H0: Cuando existe, el investigador

puede proceder a comparar lascorrelaciones entre lasvariables latentes en los gruposestudiados.

)2()1( Λ=Λ

)2()1(δ δ θ θ =

)2()1( Φ=Φ

(a) Las hipótesis están planteadas en términos del modelo de Jöreskog y Sörbom

(1993).

Desde la teoría del análisis factorial exploratorio y confirmatorio sehan derivado varios métodos para investigar la equivalencia de un

constructo en grupos múltiples. Investigadores en psicología y

educación han utilizado el análisis factorial exploratorio para estudiar

la posible presencia de un comportamiento invariante en los reactivos

(Van der Vijver & Harveld, 1994). Un procedimiento común consiste

en llevar a cabo un análisis exploratorio con los datos de una muestra



286 Estrategia de Evaluación y Medición...

para luego evaluar cualitativamente la similitud con una estructura

conocida u obtenida en una segunda muestra.

Desde la perspectiva confirmatoria, la equivalencia puede serinvestigada para establecer niveles de similitud entre los grupos (VeaTabla 1). Por ejemplo, evidencias de Nivel «I» se han investigado

evaluando la significancia estadística de las diferencias en las cargas

factoriales de los reactivos en los grupos (Janssens, Brett & Smith,

1995). Otros han examinado los índices de modificación e

interpretado valores grandes de éstos como indicativos de varianza en

el significado de los reactivos entre los grupos (Reise, Widamann &Pugh, 1993; Riordan & Vandenberg, 1994).

El uso del análisis factorial exploratorio para investigar el grado de

similitud de constructos en múltiples grupos no se encuentra libre de

críticas. Entre las más citadas se encuentran las siguientes:

- La prueba de la chi-cuadrada para la selección del número de

factores con frecuencia produce una sobre extracción del númerode éstos (Gorsuch, 1983).

- La práctica de comparar las matrices con rotación varimax

obtenidas de análisis independientes provee nula evidencia de la

consistencia cuando un número diferente de factores es

encontrado en cada grupo.

- Si bien la extracción de factores pudiera estar guiada con teoría, larotación de los mismos no lo está (Livneh & Livneh, 1989).Soluciones que lucen bastante diferente pueden deberse a

diferencias pequeñas en las covarianzas de las variables

observadas (McCrae & Costa, 1989).

Por su parte, el análisis factorial confirmatorio tampoco seencuentra exento de limitaciones. Entre las limitaciones másfrecuentes se encuentran las siguientes:

- Los índices estadísticos consistentemente rechazan modelos queson empíricamente reproducibles y aceptan modelos que no lo son(McCrae, Zonderman, Costa, Bond & Paunonen, 1996).




- Con bastante frecuencia se investiga la hipótesis de estructurasimple. Es decir, las variables son vistas como cargando en unsólo factor y sus cargas en los otros factores son fijadas a un valorde cero. En datos reales, sin embargo, las variables presentancargas secundarias mayores que cero. No obstante, cuando seinvestiga la estructura simple se asume que las cargassecundarias fluctúan como una variable aleatoria con media iguala cero. Si bien es posible fijar cargas secundarias diferentes acero; es difícil justificar la elección de un valor particular para dichatarea (Church & Burke, 1994).

- El uso de los índices de bondad de ajuste basados en la chicuadrada es controversial (Bentler y Bonett, 1980; Hu, Bentler &Kano, 1992; Marsh, Balla & McDonald, 1988). El estadísticodepende del tamaño de la muestra de tal forma que modelospueden ser rechazados si el tamaño de la muestra fuese losuficientemente grande. Si bien existen métodos alternativos para

juzgar la bondad de ajuste, su interpretación no es del todo claray carecen de pruebas de significancia estadística.

- La especificación de la métrica crea dilemas. Para propósitos deidentificación del modelo se requiere asumir de manera a priori lainvarianza de las variables marcadoras del constructo o bien laestandarización del constructo (i.e., varianza 1). Sin embargo,esto es precisamente lo que se desea conocer.

Dada las limitaciones observadas en las modalidadesexploratorias y confirmatorias, la rotación procrustes se ve como unmétodo promisorio. En esta modalidad, los datos que sonexaminados son rotados para lograr un ajuste máximo con unaestructura predeterminada (Digman, 1967; Schönemann, 1966).Conceptualmente, este procedimiento se localiza en un puntointermedio entre los análisis exploratorio y confirmatorio.

En una forma abreviada el procedimiento para investigar lasimilitud factorial mediante la rotación procrustes está compuesto portres etapas (Chan, Ho, Leung, Chan y Yung, 1999; McCrae et al.,1996). Primero, la estructura factorial obtenida en una de laspoblaciones se rota ortogonalmente para conformar una estructura




factorial predeterminada (e.g., la estructura "blanco"). El algoritmopropuesto por Schönemann (1966) ha sido utilizado para conducir larotación (McCrae et. al., 1996).

Segundo, se calcula los coeficientes de congruencia paraexaminar el grado de similitud entre la estructura "blanco" y laestructura rotada. McCrae et al. (1996) han propuesto las Ecuaciones1 y 2 para estimar el coeficiente de congruencia entre variables y lacongruencia total, respectivamente.

∑∑∑

==

=

βλ

βλ

=k

j

ij

k

j

ij

k

j

ijij

ir

1

2

1

2

1

(Ecuación1)

∑∑∑∑

∑∑

= == =

= =

βλ

βλ=

k

j

p

i

ij

k

j

p

i

ij

k

j

p

i

ijij

r

1 1

2

1 1

2

1 1

(Ecuación 2)

Donde:i es el subíndice para denotar una variable

j es el subíndice para denotar un factorp representa el total de variablesk representa el total de factoresri representa la congruencia para la variable ir representa la congruencia total

Tercero, se evalúa la significancia estadística de los índicesobtenidos en la etapa anterior. Se han propuesto dos procedimientosal respecto (Chan, et al., 1999). El primero requiere de laconstrucción de una distribución empírica para cada estimador debidoa que los coeficientes no poseen distribuciones de muestreoconocidas. Este procedimiento se conoce en la literatura como elmétodo de las permutaciones y ha sido utilizado en diversos estudios(Paunonen, Jackson, Trzebinski y Forsterling, 1992).

En esencia, el segundo procedimiento es similar al anterior encuanto a suplir la falta de información en cuanto a la distribución




empírica de los estimadores. La diferencia con respecto alprocedimiento anterior se encuentra en el uso de heurísticos derivadosde investigaciones previas. La Tabla 2 contiene información de labondad de ajuste esperada para cada medida de congruenciabasándose en estudios previos (McCrae, et al., 1996; Barrett, 1986;Mulaik, 1972; Kaiser, Hunka y Bianchini, 1971)

Tabla 2. Heurísticos para la interpretación de los coeficientes de similitudestructural.

TIPO DESIMILITUD

DESCRIPCIÓN MAGNITUD

Coeficiente decongruencia parafactores

Pone a prueba la congruenciaentre factores. Utiliza la suma deproductos cruzados de las cargasfactoriales normalizadas encolumnas.

Coeficientes con magnitudesmayores o iguales a 0.90 sonnecesarios para establecercongruencia entre los factores.

Coeficiente decongruencia paralos reactivos

Pone a prueba la congruenciaentre las cargas factoriales de lasvariables individuales. Utiliza lasuma de productos cruzados delas cargas factorialesnormalizadas en filas.

Coeficientes con magnitudesmayores o iguales a 0.86 sonnecesarios para establecercongruencia para los reactivos.

Coeficiente decongruencia paratoda la estructura

Pone a prueba la congruenciaentre los resultados de dosanálisis factoriales. Utiliza lasuma de productos cruzados detodos los elementos normalizados

de las matrices.

Coeficientes con magnitudesmayores o iguales a 0.42 sontípicamente necesarios paraestablecer reproducción de unamatriz factorial a partir de otra.

METODO

PARTICIPANTES

Se consideró una muestra con 247 estudiantes de preparatoriacuyas edades oscilaban entre 16 y 18 años. El 66% es femenino y elrestante 37% masculino. Los estudiantes fueron seleccionados conbase en el promedio de preparatoria y su interés por seguir unacarrera relacionada con la docencia.






factorial se llevó a cabo con el método de Procrustes (Digman, 1967;

Korth y Tucker, 1976; McCrae et al. 1996; Schönemann, 1966).

El procedimiento propuesto por McCrae et al. (1996) fue seguidoen cada una de las etapas siguientes:

(1) Las dos estructuras factoriales de la escala, para las mediciones

previas y posteriores, se obtuvieron independientemente mediante

sendos análisis factoriales exploratorios utilizando el método de

máxima verosimilitud. La rotación procrustes desarrollada por

Schönemann (1966), se utilizó para aproximar la estructura

identificada en las mediciones previas a la estructura identificada

en las mediciones posteriores (i.e., «blanco»).

(2) Se calculó los coeficientes de congruencia para los factores, los

reactivos y para la estructura total. Se utilizaron las ecuaciones

proporcionadas por McCrae et al. (1996).

(3) Se evaluó la significancia estadística de los coeficientes mediante

los heurísticos descritos en la Tabla 2.

Las etapas 1 y 2 del procedimiento se llevaron a cabo con el

procedimiento FACTOR y con el Lenguaje Matricial Iterativo (IML) del

SAS, respectivamente (SAS Institute, 1989).

RESULTADOS

Del análisis de la matriz de correlaciones calculada a partir de lasmediciones previas, se observó que estas correlaciones varían entre -0.28134 y 0.75957. Los valores típicos de las correlaciones selocalizaron alrededor de 0.30 y 0.40. Para la matriz de correlaciones

calculada a partir de las mediciones posteriores, se observó quevariaban entre 0.32933 y 0.8594. La mayor concentración de loscoeficientes de correlación estuvo entre 0.30 y 0.40.

Las estructuras factoriales para las mediciones previas yposteriores se estimaron mediante el algoritmo de máximaverosimilitud con estimados iniciales de las comunalidades iguales a




los estimados de las correlaciones múltiples de los reactivos. De laestructura factorial de las mediciones previas se observó que el factor1 se correlaciona positivamente con cada una de las 44 variables.También se observó que en los factores 2, 3, 4, aproximadamente el60% de las variables cargaron negativamente. Resultados similaresse observaron para las mediciones posteriores.

En la Tabla 4 se observa que para las mediciones previas, loscuatro autovalores (“eigen values”) de la matriz de varianza-covarianzaexplican el 43.24 de la varianza.

Tabla 4. Varianza explicada por cada factor de la estructura factorial paramediciones previas y posteriores al tratamiento.

GRUPOFACTOR

1FACTOR

2FACTOR

3FACTOR

4SUMA RMS

Previa 22.17 12.07 5.28 3.69 43.24 0.049

Posterior 20.59 9.00 6.73 3.59 40.73 0.052

Los primeros tres factores explican más del 85% de la varianzaexplicada por todos los factores. La raíz cuadrada de la media decuadrados de los residuos (RMS) fuera de la diagonal principal esigual a 0.049, lo cual indica que el modelo con cuatro factorescomunes recrea la matriz observada de varianza-covarianza de una

manera aceptable. Asimismo, puede verse que para las medicionesposteriores, los cuatro factores explican el 40.73% de la varianza. Laraíz cuadrada de la media de cuadrados de los residuos (RMS) fuerade la diagonal principal es igual a 0.0521, lo cual indica un gradoaceptable de ajuste del modelo con cinco factores.

Una segunda información que merece ser analizada es ladistribución de los valores finales de las comunalidades. La

distribución de frecuencias y las variables para cada categoría y grupose presentan en la Tabla 5. Para objetos de simplificación, lascomunalidades fueron agrupadas en cuatro categorías (1.00 - 0.75,0.74 - 0.50, 0.49 - 0.25 y 0.24 - 0.00).




Tabla 5. Distribución de frecuencias de las estimaciones de lascomunalidades finales para mediciones previas y posteriores altratamiento.

GRUPO CATEGOR A FRECUENCIA REACTIVO

1.0 - 0.75 2 1, 9

0.74 - 0.50 12 2, 3, 4, 5, 6, 8, 14, 22,27, 30, 34, 35

0.49 - 0.25 28 7, 10, 11, 12, 13, 15,16, 17, 18, 19, 20, 21,23, 24, 25, 26, 28, 29,

31, 33, 36, 37, 38, 39,40, 42

0.24 - 0.00 1 43, 4441

1.0 - 0.75 2 1, 9

0.74 - 0.50 9 5, 6, 8, 14, 16, 22, 24,0.49 - 0.25

0.24 - 0.00

29

4

30, 34,

2, 3, 4, 7, 10, 11, 12,13, 15,17, 18, 19, 20, 21, 23,26, 27, 28, 29, 31, 33,35, 36, 37, 39, 40, 41,42, 4325, 32, 38, 44

Previa

Posterior

Como se muestra en la Tabla 5, el rango de las comunalidadesentre 0.49 y 0.25 incluye más del 65% de las comunalidades. Lapresencia de una tasa alta de comunalidades con valores bajos indicaque tanto los aspectos únicos como los errores aleatorios en lasvariables son relativamente altos.

De la Tabla 5 se puede observar la presencia de un patrón en lascomunalidades de las mediciones previas y posteriores. Para ambos

grupos de datos, la mayor parte de las variables se distribuyen en losmismos intervalos. Por ejemplo, para las mediciones previas yposteriores, 23 reactivos obtuvieron comunalidades en el rango 0.49 -0.25. Es relevante recalcar que las cargas factoriales de éstos en lasmediciones previas no son necesariamente idénticas a aquellas de la




posprueba. Esto es, es posible que el reactivo «j» tenga una cargafactorial diferente en la administración previa y en la posterior.También es posible, aunque no deseable, que el reactivo «j» cargue en

el factor 1 de la medición previa y en el factor 2 de la mediciónposterior.

Con la finalidad de comparar la similitud entre las dos estructurasfactoriales, se calcularon los coeficientes de congruencia para losfactores, los reactivos y toda la estructura. La Tabla 6 y la Tabla 7resumen los resultados de los coeficientes de similitud para losfactores y para la estructura total y para los reactivos,respectivamente.

Como puede observarse en la Tabla 6, y tomando enconsideración los valores críticos que puede alcanzar el coeficiente desimilitud, la estructura factorial total del instrumento puede serreproducible en cualquiera de los dos grupos. Sin embargo, elanálisis de los coeficientes de similitud indican que dos de los cuatrofactores son reproducibles. De la misma tabla se observa que existeevidencia que apoya la generalización de los factores 1 y 2 a través delas dos ocasiones. Desafortunadamente, lo anterior no puede serdicho para los restantes factores.

Tabla 6. Coeficientes de similitud para los factores y para la estructura.

FACTOR 1 FACTOR 2 FACTOR 3 FACTOR 4 TOTAL0.97 0.97 0.86 0.76 0.90

Con respecto a los coeficientes de similitud para los reactivos, lascargas factoriales de 32 de los 44 reactivos resultaron similares en losdos grupos. Sin embargo, los restantes 12 reactivos presentaroncargas factoriales significativamente diferentes en cada grupo. La Tabla7 resume los resultados de la rotación procrustes.

En la Tabla 7 las cargas factoriales iguales o mayores que 0.40están resaltadas. Para la dimensión de evaluación de sí mismo, delos doce reactivos incluidos en la escala, ocho reactivos presentancoeficientes de congruencias mayores a los observados por simpleazar. Es importante resaltar que de estos ocho reactivos, el 60%




(n=6) cargaron significativamente en su respectivo factor. Por su parte,de los cuatro reactivos que presentaron congruencias no mayores alas observadas por azar, uno cargó en su respectivo factor, dos

definieron otros factores y el restante no definió ninguno de los cuatrofactores.

Para la dimensión que describe el deseo de ser maestro, de losnueve reactivos siete presentaron congruencias significativas. Deéstos, tres reactivos definieron a la mencionada dimensión y losrestantes a dimensiones ajenas. De los dos reactivos que presentaroncongruencias no significativas, uno definió su respectivo factor y elrestante se encontró definiendo otro factor.

Para las restantes dos dimensiones, percepción de sí mismo yconocimiento, el comportamiento de los reactivos fue bastanteirregular. Este resultado es congruente con la falta de significanciaobservada para estas dos dimensiones.

DISCUSIÓNEl creciente uso de software comercial para resolver sistemas de

ecuaciones que imponen restricciones (e.g., EQS, LISREL, COSAN,AMOS) ha despertado la necesidad de investigar el comportamientode constructos en diversas ocasiones o en diversos grupos y conducirpruebas de significancia estadística de los resultados. Previos aestos desarrollos estadísticos, la similitud de un constructo a través

de ocasiones y/o grupos se exploraba de manera cualitativa mediantela estimación de la confiabilidad de las puntuaciones, el cálculo de lapuntuación en la escala por cada grupo de interés y el contraste demedias de puntuaciones observadas. El resultado de esteprocedimiento no está exento de crítica. Por ejemplo, Cheung yRensvold (1998) reconocen que las diferencias significativas quepudiesen resultar del contraste de medias son ambiguas. Es

imposible llegara a establecer el origen de las diferencias. Es decir, nose puede establecer si las diferencias son el resultado de aspectossubstantivos al constructo estudiado o se deben a factores externoscomo la interpretación que se le da a los reactivos de las escalas.




Tabla 7. Índices de congruencia al nivel de variable obtenidos de larotación procrustes entre la estructura factorial blanco y la estructurafactorial réplica.

FACTORESVARIABLES

EVAL. DESEO AUTOPER. CONOC. CONGRU. SIGNIF.

Eval_1. 0.68 0.39 0.01 -0.12 0.98 **Eval_2. 0.14 0.17 0.39 0.45 0.75Eval_3. 0.27 0.43 0.42 -0.11 0.97 **Eval_4. 0.54 0.38 -0.06 0.35 0.97 **Eval_5. 0.77 0.14 0.03 0.06 0.99 **Eval_6. 0.56 0.29 -0.07 -0.19 0.94 *Eval_7. -0.01 0.23 0.46 0.17 0.97 **Eval_8. 0.71 -0.02 0.18 -0.19 0.96 **

Eval_9. 0.68 -0.01 0.15 0.01 0.99 **Eval_10. 0.43 -0.13 -0.01 0.35 0.71Eval_11. -0.20 0.32 0.33 -0.45 0.80Eval_12. 0.02 0.35 0.37 0.00 0.92 *Deseo_1. 0.18 0.85 0.13 0.25 0.99 **Deseo_2. 0.11 0.50 -0.02 0.17 0.82Deseo_3. 0.01 0.78 0.19 0.14 0.98 **Deseo_4. 0.00 0.86 0.21 0.17 0.99 **Deseo_5. 0.55 0.33 -0.11 0.15 0.98 **Deseo_6. 0.42 0.14 0.28 0.32 0.95 **Deseo_7. 0.12 0.37 0.49 0.22 0.99 **

Deseo_8. 0.04 0.33 0.54 0.34 0.96 **Deseo_9. 0.15 0.15 0.32 0.37 0.80Autoper_1. 0.03 0.37 0.59 0.27 0.99 **Autoper_2. -0.05 0.22 0.61 0.15 0.99 **Autoper_3. 0.15 0.31 0.48 0.17 0.96 **Autoper_4. -0.05 0.11 0.55 0.20 0.95 **Autoper_5. 0.00 0.17 0.46 0.34 0.79Autoper_6. 0.63 -0.08 0.05 0.28 0.87 *Autoper_7. 0.07 0.27 0.36 0.10 0.91 *Autoper_8. 0.24 0.00 0.19 0.15 0.90 *

Autoper_9. 0.05 0.08 0.39 0.30 0.88 *Autoper_10. -0.04 0.41 0.01 0.38 0.41Autoper_11. 0.54 -0.04 0.14 -0.22 0.87 *Autoper_12. 0.06 0.52 0.04 0.23 0.62Conoc_1. 0.07 0.38 0.29 0.28 0.93 *Conoc_2. -0.06 0.29 0.37 0.47 0.93 *Conoc_3. 0.17 0.27 0.37 0.39 0.98 **Conoc_4. 0.55 -0.09 0.21 0.26 0.81Conoc_5. -0.02 0.26 0.48 0.24 0.69Conoc_6. 0.52 0.00 0.33 0.34 0.97 **Conoc_7. 0.02 0.34 0.23 0.14 0.79Conoc_8. 0.43 0.03 0.43 0.25 0.96 **Conoc_9. 0.25 0.22 0.46 0.30 0.94 *Conoc_10. 0.55 -0.35 0.21 -0.09 0.97 **Conoc_11. 0.37 -0.10 0.07 0.29 0.82

* Congruencia mayor que el 95% de rotaciones con datos aleatorios.** Congruencia mayor que el 99% de rotaciones con datos aleatorios.




Los resultados de este estudio permiten entender la complejidadinherente en la validación de constructos en psicología y educación.Los métodos para el estudio de la congruencia factorial basados en elanálisis factorial tanto en su modalidad exploratoria como confirmatoriapresentan dificultades teóricas (Cheung & Rensvold, 1998). El métododenominado «Procrustes» ha sido utilizado parea investigar lainvarianza de constructos en estudios de la personalidad. Porejemplo, McCrae et al. (1996) lo utilizaron para validar la estructura decinco factores de la personalidad en el inventario de personalidaddenominado NEO (i.e., «Revised Neo Personality Inventory»)

Los resultados del presente estudio indicaron que dos de loscuatro factores fueron reproducibles entre las dos ocasiones en lasque se administró la escala. Además, se encontró queaproximadamente dos tercios de los reactivos presentaroncoeficientes de congruencia mayores a los obtenidos por el simpleazar. Sin embargo un análisis posterior indicó que menos de la mitad

de los reactivos se encontraban definiendo sus respectivasdimensiones tanto en la primera como en la segunda administraciónde la escala.

Los hallazgos anteriores presentan ciertas implicaciones para lainvestigación en Psicología y Educación. Como parte de laexperimentación, los investigadores en psicología y educación cuentancon un repertorio de diseños. En su concepción más simple, el

experimento consta de tres etapas: (1) administrar una prueba previaal tratamiento (de aquí en adelante se referirá como pre prueba), (2)administrar el tratamiento y (3) administrar la misma prueba o unaequivalente después del tratamiento (de aquí en adelante se referirácomo pos prueba). Diseños más elaborados contemplanadministraciones posteriores del mismo instrumento o equivalentespara estimar la latencia de los efectos del tratamiento.

Tradicionalmente en los estudios experimentales que involucran eluso de pre prueba y pos prueba, el tratamiento se diseña para movera un grupo de un punto a otro en el continuo de la conducta amodificar. Bajo esta perspectiva, el investigador se enfoca a la tareade estudiar el efecto del tratamiento a través del cambio en las




medias de las mediciones mediante un encuadre teórico en el que seasume la estabilidad del constructo a través de las mediciones.Típicamente, la invarianza tiene que ser establecida de antemano sise desea establecer comparaciones que tengan significado (Chan etal., 1999; Harman, 1976; Mulaik, 1972).

A continuación se definen los siguientes términos para explicaralgunas de las consecuencias debidas a la falta de congruencia en laestructura de un constructo psicológico medido por los instrumentosen la pre prueba y en la pos prueba. Sea ija A = una matriz que

tiene p filas y k columnas; donde p representa el número de reactivosdel instrumento de medición y k el número de dimensiones quedelimitan al constructo psicológico medido por el instrumento. Porejemplo, para un instrumento, digamos con 9 reactivos construidospara medir tres dimensiones de un constructo psicológico, ija A =estará definida por una matriz con 9 filas y tres columnas. Loselementos de A , es decir, ija indica la contribución de cada uno de

los reactivos a la definición de cada dimensión. Por ejemplo,supóngase, que los reactivos 1,2 y 3 fueron construidos para medir unaspecto del atributo psicológico, los reactivos 4,5 y 6 para medir otroaspecto del atributo psicológico y finalmente los reactivos 7, 8 y 9para medir el tercer aspecto del atributo psicológico:

−−

−−

−−

−−

−−

−−−−

−−

−−

=

93

83

73

62

52

42

31

21

11

a

a

a

a

a

a

a

a

a

A

Obsérvese que el significado de cada atributo está dado a partir dela naturaleza de los reactivos que definen dicho atributo. Por ejemplo,el atributo 1 significará lo que signifiquen los reactivos 1, 2 y 3.

El supuesto de que la estructura factorial del instrumento es




invariante implica que la estructura definida en ija A = permaneceráconstante tanto en el pre prueba como en la pos prueba. Es decir,

[ ]ij pos pre a A A ==

El supuesto de que la estructura factorial del instrumento varíaimplica que la estructura definida en ija A = diferirá si lasmediciones provienen de la pre prueba o de la pos prueba. Esdecir,

pos pre

A A ≠Una estructura factorial variante tiene implicaciones en el

significado de los atributos que se deriven a partir de las puntuacionesobservadas en el instrumento. Por ejemplo, si se supone que laestructura factorial varió entre la pre prueba y la pos prueba de lamanera siguiente.

−−

−−

−−

−−

−−

−−

−−

−− −−

=

93

83

73

62

52

42

31

21

11

a

a

a

a

a

a

a

aa

A pre

−−

−−

−−

−−

−−

−−

−−

−− −−

=

93

83

73

61

51

41

32

22

12

a

a

a

a

a

a

a

aa

A pos

En la pre prueba, el atributo 1 (i.e., columna 1) está definido porlos reactivos 1, 2 y 3; mientras que para la pos prueba dichos reactivosahora definen al atributo 2 (i.e., columna 2). Se puede observar quepara la pos prueba, el significado del atributo 2 ya no se define a partirde los reactivos 4, 5 y 6, sino a partir de los reactivos 1, 2 y 3.Cuando el investigador compare las medias para el atributo 1 entre la

pre prueba y la pos prueba, pudiera estar equivocadamenteinterpretando dicha diferencia en términos del estado inicial y final delgrupo con respecto al atributo 1. La diferencia, desde luegorepresenta una diferencia entre el estado inicial del atributo 1 y elestado final del atributo 2. Esta diferencia, no obstante cuantificable,carece de significado y contradice la naturaleza del experimento.




Una segunda implicación de falta de congruencia factorial de uninstrumento de medición psicológica se encuentra en el grado degeneralización del concepto psicológico. La ciencia tiene como unode sus principales fines la creación de teorías que puedan sergeneralizables más allá de las unidades experimentales, losinstrumentos, los tratamientos y los contextos. Encontrar que elconcepto psicológico y su significado varía entre los resultados de lapre prueba y los de la pos prueba contradicen el ideal de la ciencia.

Una tercera implicación de la falta de congruencia factorial de un

constructo se relaciona con el aspecto práctico de informar acerca delas propiedades psicométricas del instrumento de medición. De

encontrarse variabilidad en las estructuras factoriales, el investigador

tiene que decidir entre informar una de ellas o ambas. La pregunta

sería ¿cuál?

Los resultados del presente estudio podrían tener algunas

implicaciones como las siguientes:

1. Estudiar los efectos potenciales que los tratamientos podrían tener

en la estructura factorial de instrumentos de medición psicológica

podría proveer de un mejor entendimiento de la estabilidad de los

atributos medidos por éstos. Esto es, dado que típicamente en undiseño experimental los mismos individuos son medidos con el

mismo instrumento en dos puntos del tiempo diferentes, el

análisis de la invarianza factorial provee información acerca de losefectos de los errores de muestreo y errores de medición que se

asocian con la estructura factorial del instrumento.

2. Mejorar la interpretación de los resultados derivados de la

investigación experimental en la que se utilicen diseños con preprueba y pos prueba. Por ejemplo, en los casos en que se

corroborara la congruencia entre estructuras factoriales, esto

permitiría generalizar el significado del atributo estudiado.

3. Contribuir al debate acerca de la naturaleza de la congruencia

factorial de instrumentos de medición psicológica cuando el

mismo grupo de unidades experimentales toma el mismoinstrumento previo y posterior al tratamiento. El estudio de la




congruencia se ha centrado en el estudio de grupos intactos (e.g.,

hombres y mujeres) (McCrae et al., 1996; Chan, Ho, Leung,

Chan, y Yung, 1999). En la literatura no se ha reportado estudiosen los que se analicen la congruencia factorial de instrumentos de

medición psicológica cuando éstos son utilizados como parte de

un diseño experimental.

REFERENCIAS

Álvarez Rayón, G., Vázquez Arévalo, R., Mancilla Díaz, J., CaballeroRomo, A., Santoncini, C., y Raich, Escursell, R. (2000).Sintomatología en jóvenes con trastorno alimentario: Estudiotranscultural México-España. La Psicología Social en México .Vol. VIII, 582-589.

Arce Ferrer, A., Cisneros Chacón, E. & Castillo Cocom, J. (2001).Standardized assessment in Mexico: Issues on interpretation

and use of assessment results . Paper presented at DivisionD of the American Educational Research Association. Seattle,Washington.

Bandura, A. (1986). Social foundations of thought and action.

Englewood Cliff, NJ: Prentice Hall.

Barrett, P. (1986). Factor comparison: An examination of threemethods. Personality and Individual Differences , 7, 327-340.

Bentler, P. & Bonett, D. (1980). Significance tests of goodness offit in the analysis of covariance structures. Psychological

Bulletin , 88, 588-606.

Brislin, R., Lonner, W., y Thorndike, R. (1973). Cross-cultural

research methods. New York: John Wiley & Sons.

Carrillo Trujillo, C., Cortés Ayala, L., Flores Galaz y Reyes Lagunes,I. (2000). La Psicología Social en México. Vol. VIII, 114-120.

Chan, W., Ho, R., Leung, K., Chan, D., & Yung, Y. (1999). Analternative method for evaluating congruence coefficient withprocrustes rotation: A bootstrap procedure. Psychological

Methods. December 1999, Vol. 4, N. 4.




Cheung, G., & Rensvold, R. (1998). Testing factorial invarianceacross groups: A reconceptualization and proposed newmethod. Journal of Management , 48, 434-445.

Church, A. & Burke, P. (1994). Exploratory and confirmatorytests of the Big Five and Tellegen’s three- and four-dimensionalmodels. Journal of Personality and Social Psychology , 66,93-114.

Diaz, Guerrero, R. y Balderas, González, A. (2000). Amor versuspoder, el nuevo primer factor de la filosofía de vida. La

Psicología Social en México . Vol. VIII, 134-142.

Digman, J. (1967). The procrustes class of factor-analytictransformations. Multivariate Behavioral Research , 2, 89-94.

Drasgow, F. (1984). Scrutinizing psychological tests: Measurementequivalence and equivalence relations with external variablesare the central issues. Psychological Bulletin , 95, 134-135.

Drasgow, F., & Kanfer, R. (1985). Equivalence of psychologicalmeasurement in heterogeneous populations. Journal of Applied

Psychology , 70, 662-680.

Gorsuch, R. (1983). Factor analysis . Hillsdale, NJ:Earlbaum.

Hackett, G., & Betz, N. (1995). Self-efficacy and career choiceand development. En J. E. Maddux (Editor), Self-efficacy,

adaptation, and adjustment. Theory, research, and application (pp. 249-279). New York:Plenum Press.

Harman, H. (1976). Modern factor analysis (3rd ed.). Chicago, IL:The University Press.

Hu, L., Bentler, P. & Kano, Y. (1992). Can test statistics incovariance structure analysis be trusted? Psychological

Bulletin , 112, 351-362.Ibarra Sagasta, P., González Lomelí, D. y Reyes Lagunes, I. (2000).

Análisis confirmatorio de masculinidad y feminidad. La

Psicología Social en México . Vol. VIII, 173-177.




Janssens, M., Brett, J., & Smith, F. (1995). Confirmatory corss-cultural research: Testing the viability of a corporation-widesafety policy. Academy of Management Journal , 38, 364-382.

Jöreskog, K. & Sörbom, D. (1993). LISREL 8: Structural equation

modeling with the SIMPLIS command language . Hillsdale,NJ: Erlbaum.

Kaiser, H., Hunka, S. & Bianchini, J. (1971). Relating factorsbetween studies based upon different individuals. Multivariate

Behavioral Research , 6, 409-422.

Korth, B., & Tucker, L. (1976). Procrustes matching by congruencycoefficients. Psychometrika, Vol. 41, (4).

Livneh, H. & Livneh, C. (1989). The five-factor model of personality:Is evidence of its cross-measure validity premature?Personality and Individual Differences , 10, 75-80.

Marsh, H., Balla, J., & McDonald, R. (1988). Goodness-of-fit

indexes in confirmatory factor analysis: The effect of samplesize. Psychological Bulletin , 103, 391-410.

McCrae, R., Zonderman, A., Costa, P., Bond, M., & Paunonen, S.(1996) Evaluating replicability of factors in the revised NEOPersonality Inventory: Confirmatory factor analysis versusProcrustes Rotation. Journal of Personality and Social

Psychology, Vol. 70, No. 3, 552-566.

McCrae, R., & Costa, P. (1989). The structure of intepersonaltraits: Wiggins’ circumplex and the five-factor model. Journal

of Personality and Social Psychology , 56, 430-446.

Mullaik, S. (1972). The foundations of factor analysis. New York:McGraw-Hill.

Paunonen, S., Jackson, D., Trzebinski, J., y Forsterling, F. (1992).

Personality structure across cultures: A multimethod evaluation.Journal of Personality and Social Psychology, 62, 447-456.

Reise, S., Widaman, K., & Pugh, R. (1993). Confirmatory factoranalysis and item response theory: Two approaches toexploring measurement invariance. Psychological Bulletin, 114,552-566.




Riordan, C., & Vandenberg, R. (1994). A central question in cross-cultural research: Do employees of different cultures interpretwork-related measures in an equivalent manner? Journal of

Management , 20, 643-671.

SAS Institute, Inc. (1989). SAS/IML software: Usage and reference,

Version 6. Cary, NC:Author.

Schönemann, P. (1966). A generalized solution of the orthogonalprocrustes problem. Psychometrika , 31, 1-10.

Van de Vijver, F. & Harsveld, M. (1994). The incompleteequivalence of the paper and pencil and computerized versionof the General Aptitud test Battery. Journal of Applied

Psychology , 79, 852-859.

Yarbrough, D., Siddens, S., Arce-Ferrer, A., Chun, B. & Kerney, J.(1998). Evaluation results of a nine-site national program to

recruit precollege minority students for teaching careers.

Annual Meeting of the American Educational ResearchAssociation. San Diego, California.



Carlos Ibáñez BernalUniversidad Autónoma de Chihuahua.

El proceso de selección de aspirantes para ingresar a laeducación superior en nuestro país se ha venido basandolamentablemente en la enorme diversidad de criterios y métodos quecreemos ha provocado el descuido de la práctica psicológica sobreesta problemática. Los sistemas de diagnóstico para admisión deaspirantes que se utilizan en la mayoría de nuestras institucionesconsisten de "exámenes de conocimientos" elaborados ad hoc, quedifícilmente cumplen con los mínimos requisitos que deben tener los

instrumentos para ofrecer una valoración justa, válida y confiable delos atributos conductuales adoptados como criterio para considerarcomo "apto" a un aspirante. En el caso particular de la UniversidadAutónoma de Chihuahua, al indagar con el personal encargado deaplicar los procedimientos de admisión sobre cuáles son las basesteóricas o metodológicas en las que se sustentan los métodos oinstrumentos de diagnóstico o selección que utilizan, no existe

respuesta alguna o se hace referencia a una práctica habitual deoscuros orígenes.

Hoy en día son pocas las universidades mexicanas que se hanpreocupado por este difícil problema que aparentemente es sólo decarácter técnico, pero también lo es de naturaleza científica,metodológica y moral, además de ser un problema común a cualquier

institución de educación superior que enfrente sobredemanda de susservicios. La Universidad Autónoma de Baja California (UABC), de

1 Este trabajo fue publicado bajo el título "El diagnóstico de aptitudes funcionalesy competencias para el aprendizaje escolar", en A. Bazán (Comp.), AportesConceptuales y Metodológicos en Psicología Aplicada, Sonora: ITSON, 1999.Se reproduce en este libro por tratar un caso de suma importancia para laevaluación del comportamiento; la selección de aspirantes para la educaciónsuperior.





307XII. Sistema Computarizado de ...

educativas de ese país: El General Educational Development(DGE), el Scholastic Aptitud Test (SAT) y el Graduate RecordExamination (GRE)". Este punto deja un enorme vacío técnico,teórico y metodológico precisamente en aspectos fundamentalesde los procedimientos de evaluación.

2. Por otra parte, creemos que el SICODEX aprovecha sólo lasmínimas oportunidades que brinda la aplicación computarizada deun sistema de admisión, puesto que se restringe a lapresentación del examen, introducción de datos y su

procesamiento; sin aprovechar al máximo las posibilidades quebrindan los sistemas computacionales para la simulación desituaciones conductuales típicas, de invaluable interés para lainvestigación psicológica y pedagógica.

3. En ocasiones, en las que prevalece cierto desinterés sobre losfundamentos e implicaciones de los procedimientos dediagnóstico, selección y admisión de aspirantes a la educación

superior, el problema se ha resuelto mediante la contratación deagencias externas a la institución, como el CENEVAL, e inclusoextranjeras como el College Board, las que se restringenúnicamente a aplicar sus instrumentos y reportar resultados,ignorándose en la mayoría de los casos los fundamentos ypropósitos, los procedimientos de estandarización, validación, odel propio análisis y calificación de los desempeños de los

aspirantes.Pensamos que un sistema de diagnóstico, para que cumpla

verdaderamente con los requisitos idóneos a fin de lograr una

evaluación justa, válida y fiable, debe generarse desde un principio de

la reflexión profunda sobre sus bases, objetivos, métodos e impactomoral, así como de una investigación cuidadosa de sus factores y

parámetros. Éste ha sido el propósito fundamental para desarrollar un

original sistema de diagnóstico de aptitudes funcionales y

competencias para el aprendizaje escolar en el nivel de la Educación

Superior, con miras a diagnosticar y/o seleccionar a los aspirantes a

las carreras donde ocurre sobredemanda de los servicios que presta lainstitución.




I. CONSIDERACIONES PRELIMINARES SOBRE ELDIAGNÓSTICO PSICOPEDAGÓGICO DE LOS ASPIRANTES A LAEDUCACIÓN SUPERIOR CON FINES DE SELECCIÓN.

Es un hecho que si no se presentara la sobredemanda -o unalimitada oferta- de los servicios de educación superior en algunas delas carreras, el problema de seccionar aspirantes no existiría. En estoscasos la institución selecciona y admite sólo a un númeropredeterminado de aspirantes que, bajo determinados criterios -los queciertamente son debatibles-, se consideran como los alumnos más

idóneos o viables.En las instancias en las que la selección no es aplicable, aún se

presenta la necesidad de realizar diagnósticos, aunque sus finesobedecerán a propósitos más académicos y menos de carácteradministrativo. En esta propuesta nos enfocaremos al desarrollo de unsistema de diagnóstico con fines explícitos de selección, por ser ésteel caso que más nos preocupa por razones del impacto moral que

significa la exclusión de personas con potencialidades desconocidascomo profesionales. Por lo demás, se puede decir que los mismosmétodos de diagnóstico que resulten de esta reflexión y estudio seríanaplicables en su totalidad al caso alterno de propósitos más"académicos".

En esta sección analizaremos y discutiremos algunos hechos ycreencias sobre el diagnóstico psicopedagógico que nos lleven aproponer algunos criterios esenciales que deberá cumplir nuestrapropuesta. Primeramente intentaremos caracterizar al aspirante entérminos del perfil de competencias y aptitudes que el sistemamexicano busca como producto terminal de la educación oficial; estonos dará una idea de los enfoques y acentos que el sistema oficialcoloca sobre el desarrollo de determinadas competencias y aptitudesen el estudiante y que de alguna forma el aspirante a la educación

superior puede exhibir ante un examen psicopedagógico. En segundolugar, examinaremos el objetivo central de una evaluación diagnósticacon fines de selección, de tal manera de ir definiendo los elementos ocaracterísticas que tomará en cuenta nuestro sistema acerca deldesempeño -bajo condiciones de prueba- que deberá presentar el




aspirante. Por último, analizaremos y plantearemos el procedimientoque nos parece más idóneo para la determinación de los criterios deselección, a la luz de la tecnología actualmente disponible.

A. El perfil del aspirante a la educación superior.

Con el afán de tener una idea sintética del aspirante a la educaciónsuperior que ha cursado los distintos niveles mencionados, podríamosdecir que se trata de un individuo socializado -es decir que haadquirido los patrones mínimos de conducta que le permiten convivircon los demás- gracias a la formación recibida durante el nivel deeducación inicial y preescolar. También se trata de un ser capaz debrindarse a sí mismo los cuidados más elementales para sobrevivir enla comunidad, debido a la importancia que se da en el nivel preescolarpara que logre su relativa autonomía. En primaria y secundaria, elindividuo entra en contacto con los lenguajes en general -español,matemáticas, ciencias, etc.- los que le hacen posible trascender elaquí y ahora al permitirle hablar de lo aparente, pero también entrar al

mundo de lo no-aparente, del pasado, y lo posible. Por último, elbachillerato intenta concretar una visión del individuo como persona enrelación concreta con el mundo social y sus distintas dimensiones: elde la técnica, la ciencia y las humanidades. Sin embargo, lacapacitación centrada en los aspectos particulares que hemosmencionado para cada uno de los niveles se encuentra enmarcadapor un denominador común: el énfasis que el sistema educativo en

general pone en el desarrollo de habilidades y competencias dellenguaje, al que parece dársele la categoría de ser único instrumentoposible de expresión, comunicación, contacto con la realidad, perosobretodo como única vía de aprendizaje. El lenguaje ordinario oreferencial aparentemente subyace a cualquier metodología para laenseñanza de cualquier disciplina, por lo que convendría reflexionarsobre su verdadera y real importancia en la educación de todos los

niveles.

B. Objetivos de un sistema de diagnóstico con fines deselección de aspirantes.

El desarrollo de un sistema de diagnóstico con fines de selecciónrequiere de una profunda reflexión sobre sus objetivos, de tal manera




que podamos definir criterios que cumplan lógica y empíricamente sufunción.

Todo mundo estará de acuerdo en que un sistema diagnóstico confines selectivos busca en primera instancia la detección de individuoscapaces. Sin embargo, también sabemos que existen múltiplesformas de "ser capaces" y, ante la enorme diversidad que se nospresenta, no es de extrañarnos que surja la duda y el desacuerdo; poresto mismo creemos que es imprescindible darse a la tarea dereflexionar con la determinación de llegar a una respuesta clara,

imparcial y pertinente al problema que nos ocupa.Intentaremos a continuación dar algunas pautas:

1. La evaluación diagnóstica y sus diferentes modalidadesmetodológicas.

¿A quién debe preferir una institución de educación superior paraque forme parte de su estudiantado en aquellas carreras que existe

una sobredemanda de aspirantes? Para responder a esta cuestión,podemos primeramente señalar distintas formas de hablar sobre eldesempeño de un individuo que están dadas esencialmente por elpropósito explícito o implícito que se tiene al obtener determinadosdatos sobre su desempeño.

Desde una perspectiva metodológica se puede decir que la tareade diagnosticar a un aspirante se puede hacer preguntándose sobre

sus capacidades de dos maneras distintas: como productos de unproceso histórico, o como posibilidad de ser según las tendencias quehayan seguido los procesos que las conforman.

La primera aproximación, que llamaremos descriptiva, se haría lapregunta: ¿Qué es capaz de hacer, decir o pensar este aspirante? Enesta aproximación el interés del evaluador se enfoca a detectaraquellas características del desempeño que el aspirante puedamanifestar actualmente, como producto de su formación educativahasta ahora. Para ello es necesario diseñar un instrumento en el queel aspirante manifieste qué sabe hacer, decir o pensar. A manera decomentario, queremos señalar que la respuesta metodológica a estamodalidad diagnóstica se conoce actualmente en el mundo de las




evaluaciones como prueba de aprovechamiento (achievement test),examen de "conocimientos", "destrezas" o "habilidades".

La segunda forma de diagnosticar al aspirante, que llamaremospredictiva, se interesa por caracterizar los procesos que han llegado aconformar determinadas capacidades, de tal forma de intentar conocerlas posibles capacidades del aspirante en un futuro. Bajo estaaproximación se preguntaría: ¿Qué puede ser capaz de hacer, decir opensar este aspirante? Para responderla, se requiere de uninstrumento que detecte cómo sabe hacer, decir o pensar lo que dice,

sabe o piensa el aspirante bajo diagnóstico. Como manifestaciónmetodológica a estos cuestionamientos se han desarrollado algunaspruebas(1) de "competencia" o de "aptitud" (aptitud test).

Como puede advertirse, descripción y predicción no son la mismacosa. No es lo mismo aventurarse a conocer el futuro (predecir) quedeterminar las características actuales del producto de un procesohistórico (describir). En virtud de ello, es ineludible determinar

primeramente qué es lo que se desea que un sistema de admisiónpara la universidad detecte en un aspirante: (a) sus capacidadesactuales, lo que hasta ahora ha aprendido; o (b) lo que puede sercapaz de aprender como estudiante y lograr como profesional.

En función de lo expuesto hasta ahora, nos atreveremos a decirque un sistema ideal de diagnóstico con fines de selección debepermitirnos saber si un aspirante tiene más posibilidades que otro delograr mejores estándares académicos y profesionales; dicho en otraspalabras, queremos que a través de un sistema diagnóstico se puedapredecir el "éxito" escolar y profesional de un aspirante. Es obvio quelo dicho implica la toma de una postura a favor de la aproximaciónpredictiva del diagnóstico de aspirantes, y por ello queremos ser másexplícitos en nuestra opinión desfavorable a la opción descriptiva, laque creemos adolece de varios problemas de tipo lógico y práctico.

Señalaremos brevemente algunos de ellos:

En primer lugar, el diagnóstico de conocimientos hasta ahoraadquiridos resulta ser excesivamente redundante si se toma en cuentaque los aspirantes provienen de un sistema de educación oficial quepor lo menos formalmente garantiza el dominio de ciertas




competencias (información o contenidos básicos), necesarias para serefectivos en el nivel de educación superior, así como de ciertasaptitudes (modos o niveles funcionales), bajo las cuales se organizanlas competencias antedichas. También el aspirante ha adquiridodeterminadas actitudes hacia el entorno ambiental, la sociedad yhacia sí mismo. El sistema de educación oficial, decimos, "garantiza"dicha formación en virtud de los métodos y prácticas de evaluaciónque se establecen a lo largo de su trayecto. El sistema extiendecertificados de los niveles educativos cursados en los que seespecifica que el individuo ha sido aprobado por cumplir con los

criterios u objetivos del nivel educativo, es decir, ha adquirido lascompetencias y actitudes deseables. Dado lo anterior, esincongruente que la institución de educación superior, y en general decualquier nivel educativo, exija al estudiante someterse a un examende competencias específicas (conocimientos) que debió haberadquirido en el nivel próximo anterior, salvo que se dudeexplícitamente de los procedimientos de evaluación del sistema oficial

o se desconozca en qué medida el sistema oficial forma en lascompetencias que el nivel requiere como repertorio inicial en susestudiantes. En todo caso a la educación superior debe interesarleconocer cuáles son los conocimientos que se supone que elestudiante ya posee por el simple hecho de haber cubierto los nivelesde educación previos (lo que quisimos nosotros hacer en el apartadosobre el perfil del aspirante), de tal forma que las deficiencias

detectadas -quizás a través de un examen de conocimientos- seanatendidas mediante un programa formulado específicamente paraatacar esas lagunas, pero esto no justifica su empleo como un criteriode admisión.

Asimismo, resulta demasiado pretensioso el que en un examende conocimientos -desarrollado por una institución de educaciónsuperior en busca de objetivos diferentes a la valoración de nivelesescolares previos- que ha de resolver un aspirante en un tiempomáximo de 4 horas, se pueda obtener un índice válido y confiable delos conocimientos que ha adquirido a lo largo de aproximadamente 15años de escolaridad.

Por otra parte, la aplicación de un examen para valorar el grado en




que un estudiante posee ciertos conocimientos para ser admitido a uncierto nivel educativo obedece claramente a una postura educativa -fuertemente criticada desde el siglo pasado- que considera al alumnocomo receptor pasivo de información, y su aprendizaje como"adquisición" de conocimientos, por lo que naturalmente su evaluaciónconsiste en conocer cuánta de esa información es capaz de recordarel alumno. Es la educación memorística, informativa -opuesta a laformativa-, dogmática y heteroestructurada. En muchos tratados depedagogía y discursos de política educativa, se presenta estatendencia educativa -arraigada fuertemente en nuestro natural

tradicionalismo y costumbres- como un enemigo a vencer a través deuna visión formativa, interactiva y crítica de las prácticas educativas.

Además de las anteriores consideraciones, es necesario examinara la luz de los resultados reales de la aplicación de los exámenes deconocimientos y habilidades como procedimiento de admisión, lafuncionalidad que éstos tienen en verdad, sobretodo cuando no existe

seguimiento, ni se procede a la validación de estos instrumentos. Escomún escuchar que las calificaciones globales que se obtienen enestos exámenes son trágicas, pues sólo un mínimo porcentaje de losaspirantes que lo presentan obtienen calificaciones aprobatorias ymenores al "siete" de calificación. Además de que esto es un malsíntoma -no necesariamente de que los estudiantes estén malpreparados, sino que el propio instrumento de medida está sin lugar a

dudas mal diseñado, el proceso de admisión resulta contradictorio. Sedice que sólo se admitirán alumnos que aprueben el examen deconocimientos, pero quizás por el deficiente diseño técnico de losexámenes, se tiene que admitir a aspirantes que de hecho obtuvieroncalificaciones reprobatorias (menores al 5 convencional). La preguntaobligada ante esto sería: ¿Está cumpliendo el examen deconocimientos con la función que se supone debe cumplir comocriterio de selección?

El argumento más importante, pues se fundamenta en la razónmisma de tener un sistema de diagnóstico con fines de selección, esque la aplicación de un examen de conocimientos, por suscaracterísticas metodológicas, está necesariamente enfocado aevaluar los aprendizajes adquiridos hasta ahora; no nos informa




directamente de los procesos de los cuales esos conocimientos sonresultado. En consecuencia, no nos permite cumplir con el propósitode diagnosticar a un aspirante para predecir sus posibilidades de éxitocomo escolar o profesional, que es la meta más importante a lograrcon un sistema con fines de selección.

Después de argumentar lo anterior, resultará evidente que unsistema ideal de diagnóstico con fines de selección debe enfocarse ala obtención de datos con los que podamos predecir el éxitoeducacional y profesional de un aspirante.

En este punto es importante describir lo que aquí entendemos por"éxito" educacional y profesional, por tratarse de un concepto centralen torno al cual giran los objetivos y propuestas metodológicas de esteproyecto.

2. La noción de "éxito" educacional y profesional

Según Cole (1990), son dos las principales concepciones de logro

educacional (educational achievement, en el original): el logro dehabilidades básicas y hechos (manejo de información, lectura,escritura, realización de operaciones aritméticas, etc.) en oposición ala noción de logro de habilidades superiores y conocimiento avanzado(pensamiento crítico, comprensión, solución de problemas, etc.). Dicela autora que estas concepciones son las que han tenido impacto enlos tópicos que abordan los investigadores, las maneras como los

maestros piensan acerca de sus actividades de enseñanza, y el puntode vista del público sobre las metas que debe alcanzar la educación.No obstante el dominio público de estas nociones, la autora en suartículo argumenta que estos modos de concebir el logro escolar soninadecuados dada la importancia real que tienen en los ámbitosmencionados. Para ella sería de enorme trascendencia contar con unpunto de vista que fuera capaz de integrar estas concepciones

divergentes acerca del logro, que además generara implicacionesinstruccionales claras y que adicionalmente posibilitara un mayorapego hacia las metas educativas de largo plazo.

Las observaciones que hace Cole sobre la noción de logroeducacional son acertadas evidentemente, sin embargo la autora no






desarrollar un sistema diagnóstico del desempeño de los aspirantes,nos encontramos ante la pregunta: ¿De qué factores psicológicos(2)depende el éxito escolar y profesional de un individuo?

Desafortunadamente mucha de la investigación realizada en estesentido, al apoyarse en concepciones ambiguas de logro escolarcomo ya hemos visto, arrojan resultados que, aunque soninteresantes y esclarecedores para algunas cuestiones, no dejan deprovocar dudas y preguntas sobre las bases conceptuales que dieronorigen a la investigación. Sin embargo, a manera de ejemplo citaremos

algunos datos que tienden a responder la pregunta que hemosplanteado.

Según una revisión hecha por Marrero, Espino y Gámez (1989)sobre los resultados que se han obtenido en algunos estudiosbasados en la aproximación factorial a la inteligencia humana, laaptitud verbal es la que generalmente se considera como el predictormás poderoso de la totalidad del rendimiento académico. En voz de

sus autores: "la aptitud verbal, por un lado, implica una buenacomprensión de la información transmitida oralmente, y estáasociada, por ello, al éxito escolar global. El proceso educativo y suscontenidos otorgan a la aptitud verbal un papel importante, lo quecontribuye a incrementar su poder predictor"(pág. 27).

En otras investigaciones, sintetizadas por Lavin (op. cit.), se hadetectado que ciertos rasgos de la personalidad de los estudiantesestán correlacionados fuertemente con el éxito escolar, entre ellos lospertenecientes a la dimensión de "Madurez Social en el Papel deEstudiante", entre los que se mencionan mejores hábitos de estudio,actitudes positivas hacia la escuela, y menor hostilidad.

También, se ha encontrado que los estudiantes que muestran elllamado "Síndrome de Motivación de Logro" obtienen mayores índices

de logro académico. Este síndrome se define en términos de un mayorinterés en las áreas disciplinarias de los cursos, mayor claridad ensus intereses, habiéndolos elegido independientemente de la influenciade otras personas, y donde el estudiante se muestra másindependiente, exhibe un mejor control de sus impulsos, es decir, escapaz de demorar las gratificaciones inmediatas en el interés de




metas a largo plazo. Del mismo modo, el estudiante de altos logrosacadémicos presenta menos ansiedad ante situaciones de examen y,por lo menos superficialmente, parece ser más introvertido que elestudiante de bajos desempeños escolares (Lavin, op.cit.).

Por nuestra parte, queremos insistir en lo poco concluyentes quepueden ser estos resultados a la luz de la ambigüedad con la que seentienden los términos de "logro" y "éxito" escolar y profesional. Esindudable que se requiere de una investigación sistemática dondeestas nociones tengan un referente técnico y teórico sólido, para

acercarnos un poco más a la difícil tarea de determinar los factores delos que depende el logro educacional.

3. Factores a diagnosticar en una prueba con fines deselección de aspirantes.

4. A pesar de la oscuridad que prevalece aún en el ámbito de latarea de predecir el éxito escolar, es evidente que éste es elresultado natural de ciertos rasgos o características de losdesempeños de los estudiantes. Con la intención de proponer unreferente general hacia la determinación de dichos rasgos,podemos basarnos en las tres características disposicionalesesenciales que muestra todo tipo de desempeño de un individuo:

a. Nivel o tipo de logro.- Esta característica se origina cuando losdesempeños de un mismo individuo o de diferentes individuos

son comparados entre ellos de acuerdo con los resultados ologros alcanzados.

b. Dirección o selectividad.- Esta característica surge deequiparar los desempeños de un mismo individuo en distintosmomentos o de diferentes individuos en relación con losaspectos ambientales hacia los cuales se dirige.

c. Singularidad.- Característica que resulta de comparar eldesempeño de un individuo en particular con el de otrosindividuos para establecer su unicidad.

A partir de estas características de los desempeños se puedehablar de Competencias, Motivos y Estilos Interactivos,respectivamente, los que se constituyen por necesidad lógica en los




factores a diagnosticar en el desempeño de un aspirante. Paracompartir mejor estas nociones, a continuación se describe con másdetalle en qué consiste cada uno de ellos.

Las competencias.

Un criterio de eficiencia de un desempeño es el logro deresultados deseados, es decir, el ajuste del desempeño a lascircunstancias específicas y particulares de un estado de cosas, detal manera de producir un cambio en él, donde dicho cambio ocurre enuna dirección preestablecida. El concepto de competencia propuesto

por Ribes (1990: 239-240) capta con precisión esta idea. Lascompetencias se refieren a:

...capacidades, es decir, a acciones que producen resultados o

logros específicos en situaciones en las que se requiere de alguna

destreza o habilidad específica para alcanzar dichos logros. Las

competencias se aplican, como términos pertinentes, a condiciones

en que se definen problemas por resolver o resultados por producir.

En las competencias, por consiguiente, se requiere de una

correspondencia entre la morfología de la conducta y la morfología de

los objetos o eventos situacionales con los que se interactúa.

Así pues, la primera dimensión que debe definirse en eldesempeño de un aspirante ante una situación de prueba es lacompetencia que nos da (o pide) el criterio de logro del desempeño.

En el habla habitual se hace referencia a lo que el individuo debe sabero aprender, como información y capacidad, para desempeñarseadecuada o correctamente en una tarea o solucionar un problema.Para hablar de competencia se requiere de tres elementosinseparables: (1) El desempeño, es decir, la realización de unaactividad, (2) en una situación-problema o tarea que determina lo quedebe alcanzarse o lograrse con un desempeño específico, producto de

(3) un sistema de contingencias que, puede decirse, regula eldesempeño, da estructura y organización a las acciones que definenel desempeño. Bajo esta perspectiva, si la estructura conductual deldesempeño no corresponde a la estructura de la tarea-problema (nocumple con los criterios de logro), entonces no puede hablarse decompetencia. Así, sólo puede hablarse de competencia en tanto




existe una tarea que posee criterios de logro definidos. Lacompetencia es entonces el desempeño efectivo; es lacorrespondencia de lo que se hace con los objetivos o criterios de logrode una tarea.

La competencia es entonces el desempeño eficaz; es lacorrespondencia de lo que se hace con los objetivos o criterios de logrode una tarea. Una clasificación de competencias puede entoncestratar de captar aquello que las competencias de distinto nivel deaptitud implican o exigen como para que la conducta se organice de

una u otra manera y entonces pueda ajustarse al criterio de logro.Ribes, Moreno y Padilla (1996) presentan una clasificación decompetencias y sus criterios de cumplimiento, ajuste o logro, los quecorresponden a los distintos niveles de aptitud de acuerdo con lataxonomía de procesos interconductuales (Ribes y López (op. cit.). Heaquí la descripción que estos autores hacen de las distintascategorías de competencia:

1. Interacciones intrasituacionales diferenciales, en las que elindividuo se ajusta respondiendo a las propiedades de los eventosque se relacionan en tiempo y espacio dentro de una situación,donde el criterio funcional de cumplimiento es la diferencialidad delajuste.

2. Interacciones intrasituacionales efectivas, en las que el individuose ajusta produciendo cambios en los objetos y relaciones entreeventos dentro de una situación, donde el criterio funcional decumplimiento es la efectividad del ajuste.

3. Interacciones intrasituacionales variables, en las que el individuose ajusta respondiendo con precisión a condiciones cambiantesen las propiedades de los objetos o sus relaciones para producirefectos en una situación, donde el criterio funcional de

cumplimiento es la precisión del ajuste.4. Interacciones extrasituacionales, en las que el individuo se ajusta

alterando las relaciones entre objetos y funciones de la situaciónpresente con base en las relaciones y funciones de una situacióndiferente, para lo cual se requiere necesariamente de




comportamiento lingüístico. El criterio funcional del cumplimientoes la congruencia del ajuste.

5. Interacciones transituacionales, en las que el individuo se ajustaante objetos convencionales mediante respuestas tambiénconvencionales que modifican, relacionan o transforman dichosobjetos, consistentes en alguna forma de lenguaje, natural osimbólico. El criterio funcional de cumplimiento es la coherenciadel ajuste.

En esta clasificación de tipos de competencia, cada una de ellas

y sus relaciones, se plantean como inclusivas y el grado deflexibilidad en el ajuste ante diferentes situaciones ambientales esmayor conforme se avanza del primero al último. Otra característicaque debe tomarse en cuenta es que los primeros tres tipos decompetencia no requieren por necesidad del empleo de "lenguajesespeciales", mientras que en los dos últimos éste es un requisitoindispensable, característica sine qua non de los procesos

substitutivos de acuerdo con la taxonomía interconductual.

Los motivos.

Un segundo aspecto a considerar en la definición de aspectos adiagnosticar en los desempeños de los aspirantes bajo una situaciónde prueba es la natural selectividad circunstancial del comportamientoindividual. Sabemos que no todas las personas muestran el mismo

interés o inclinación hacia una cierta área de desempeño, a pesar depoderse considerar igualmente aptas para una tarea. De acuerdo conRibes (1990:239), los motivos:

...se refieren a tendencias de comportamiento que se manifiestan

como opciones o preferencias frente a los objetos y eventos de la

situación. Se habla de un motivo cuando se describe la

direccionalidad de la conducta relativa a circunstancias que permiten

optar por diferentes consecuencias socialmente valoradas.

Nótese que cuando se habla de motivos, no hacemos referencia aestados transitorios, sino a disposiciones relativamente invariantes enrelación con sus circunstancias. Los Estados se refieren a unconjunto de reacciones, acciones o actividades de alguna persona que




se presentan bajo una situación definida y que está sujeto a loscambios que influyen en su condición, incluso bajo una mismacircunstancia, por ejemplo, "enojado", "distraído", "triste","interesado", etc. Por su parte, los Motivos son inclinaciones opreferencias relativamente estables vinculadas a determinadassituaciones en las que puede desempeñarse un individuo. Los motivosse modifican si varían las circunstancias y son estables antecircunstancias estables. Hacen referencia a actitudes, intereses,gustos o creencias. Son, en general, disposiciones que determinan oregulan el momento y el lugar del hacer. En el lenguaje ordinario a

veces se hace referencia a los motivos cuando se alude a lo quealguien debe tener, funcionalmente hablando, para iniciar o mantenerun cierto nivel de desempeño (p. ejem., se dice que alguien debetener gusto por la lectura para ser buen estudiante de una carrera enletras, o tener valor para ser buen policía).

Ahora, dada la infinidad de circunstancias posibles en las que un

individuo puede optar por objetos, eventos o situaciones, podríaresultar ocioso clasificar específicamente a los motivos. Sin embargo,para el diagnóstico específico de intereses disciplinarios o"vocacionales", este ejercicio teórico es imprescindible. Dichaclasificación puede surgir de un análisis de aquellas áreas deincidencia de los desempeños en los que se tiene interés,determinando su naturaleza y condición, de tal manera de poder

plantear áreas que sean lógicamente excluyentes y que representen laespecificidad de los desempeños, para que en consecuencia puedanconstituirse propiamente como opciones de desempeño. En el casode un sistema para diagnosticar intereses disciplinarios, dichas áreasestarían determinadas por los diferentes campos del conocimiento queagruparían a profesiones particulares.

Los estilos interactivos.

El tercer aspecto a tomar en cuenta al definir un sistema dediagnóstico de los desempeños es la modalidad del hacer. Losindividuos al desempeñarse en una tarea difieren en cuanto al modopersonal o estilo con el que entran en contacto con los objetos,eventos y situaciones. Algunos conceptos relacionados con los




estilos interactivos son, por ejemplo, "precavido", "arriesgado","nervioso", "agresivo" o "meticuloso", todos ellos empleados parahacer referencia a características disposicionales modales deldesempeño individual. En determinadas áreas de desempeño, (porejemplo, escolar o profesional) se da un especial énfasis a la maneracomo debieran ser los individuos para ejecutar una cierta tarea. Seprefiere, por ejemplo, a un médico "meticuloso" para realizar unacirugía cerebral; o a un boxeador "audaz" para una competenciadeportiva.

En el contexto de una teoría de la personalidad, Ribes (1990:240),define el estilo interactivo como "...la manera en que un individuoenfrenta un tipo de contingencia". Desde su punto de vista:

La función específica de cada individuo describe su estiloparticular. Habrá tantos estilos como funciones que describan lainteracción paramétrica de los individuos respecto de cada arreglocontingencial. Dada esta perspectiva, no tiene sentido clasificar al

individuo como poseedor o no de un estilo; por lo tanto se describesiempre una función interactiva consistente que difícilmente seráreplicada por otro individuo. Por ello, el estilo se identifica a posteriori,a diferencia de las teorías tradicionales que predeterminan lascategorías de clasificación como categorías excluyentes ydiscontinuas. En la aproximación que proponemos, los estilos sedescriben como variaciones en dimensiones continuas.

Sin embargo, y por decirlo llanamente, el diagnóstico decaracterísticas del desempeño relacionadas a un perfil deseable esuna tarea que requiere de modelar disposiciones. Por ejemplo, sepuede describir a un individuo como "nervioso" o "tímido". Tambiénpuede decirse que Fulano y Zutano, ambos, son "nerviosos" antesituaciones similares o diferentes, refiriéndose a estilos interactivoscomunes, aunque se reconozca que la manera de ser "nervioso" de

uno no sea idéntica a la del otro. No obstante, al decir que ambos son"nerviosos" se hace referencia a características comunes en susestilos de interactuar, las que permiten especificar tipos de estilosinteractivos en la tarea de definir perfiles.

Los tres componentes que hemos señalado para la




caracterización de un desempeño, de ninguna manera deben deconcebirse aislados e independientes en cuanto al papel que jugaríanpara determinar la calidad de un desempeño. Las relaciones que éstostienen entre sí, aunque no hayan sido investigadas explícitamente,deben ser complejas. Ribes (1990) ha planteado algunas importantesinfluencias recíprocas que los tres tipos de tendencia pueden ejercerentre sí. Según él, los estilos interactivos deben conformarse comoefecto de invariantes funcionales en la adquisición y ejercicio decompetencias para responder a demandas y motivos socialesespecíficos. También menciona que una vez establecidos los estilos

interactivos éstos se vuelven relativamente constantes eindependientes de las demandas circunstanciales, jugando asimismoun papel regulador en la adquisición y ejercicio de las competencias ymotivos.

Ahora, al intentar definir un cierto Perfil de Desempeño específicoque debiera presentar un aspirante que desea ingresar a alguna área

o carrera en particular, lo que hemos planteado puede servir como unaguía para explorar aquello que consideramos deseable en él: Cómodebe "ser", qué debe "saber" (o qué debe ser capaz de aprender) y quédebe "tener". En otras palabras: Qué tipo de estilo interactivo, quécompetencias y qué motivos son deseables para el desempeño en esaárea.

Las respuestas a estas preguntas requieren de conocer con la

mayor claridad posible:a. El área de incidencia del desempeño, es decir, el conjunto de

problemáticas actuales y posibles sobre las que deberá actuar elindividuo. Más generalmente, el campo fenomenológico sobre elcual pueden incidir sus acciones.

b. Las normas, políticas, leyes, reglas o cualquier otro sistema de

convenciones que rigen o guían las acciones destinadas a afectaruna determinada área de incidencia.

c. Las condiciones o factores situacionales actuales y posibles quefacilitarían o impedirían en un momento dado la efectividad yeficiencia de los desempeños.




d. El último aspecto, y el más importante, es la determinación delpapel o función del individuo en relación con el área de incidencia,por ser éste el resultado del análisis y la síntesis de los puntosanteriores, además de ser guía para la definición del Perfil deDesempeño.

Resumiendo entonces, los factores a los que por necesidad lógicase habrán de dirigir los intentos por caracterizar con fines dediagnóstico el desempeño de un aspirante son: competencias dedistinto nivel de aptitud, motivos y estilo interactivo. Estos factores en

conjunto serán la base sobre la cual el sistema diagnóstico adesarrollar nos permitirá cualificar el desempeño del aspirante entérminos de lo que sabe y es capaz de aprender (competencias), losintereses particulares que presenta en relación con distintos camposdel conocimiento y profesionales (motivos), y el modo personal deenfrentar una situación de prueba en la que se simulan situaciones deaprendizaje (estilo interactivo). A continuación explicaremos la forma

en la que metodológicamente será posible implementar un sistemacapaz de detectar estas particulares características del desempeñode los aspirantes.

5. Procedimientos metodológicos idóneos para ladeterminación de los criterios de admisión.

La determinación de los criterios de admisión en los desempeñosde los aspirantes debe cimentarse sin lugar a dudas en la mejor delas metodologías disponibles en la actualidad. Para tener criterioscomunes y valorar con elementos cualquier procedimientometodológico que se proponga, es necesario ir a las bases de lageneralidad de las técnicas de prueba bajo las que se logran datospertinentes, confiables y válidos.

Por lo común, la necesidad de obtener datos acerca de algún

fenómeno o proceso natural en un tiempo determinado, es decir, avoluntad, lleva a los investigadores a diseñar situaciones artificialesque provoquen la ocurrencia del fenómeno o el proceso bajo estudio,de tal forma que se tenga la oportunidad de registrarlo y describirlocuantas veces sea necesario. Es un principio de todos conocido quedichas situaciones artificiales o situaciones de prueba deben reunir los




requisitos necesarios para garantizar que se obtenga un fenómeno oproceso lo más parecido posible a cuando éste ocurre bajocircunstancias naturales. Por ello, las situaciones de prueba másidóneas son aquellas que contienen los elementos o variables másimportantes que sirven como condición necesaria y suficiente para laocurrencia del fenómeno. En términos ordinarios, estamos diciendoque la mejor situación de prueba es aquella que más se asemeja,modela o simula la realidad.

Aplicando estos principios a una situación de prueba en la que el

aspirante se debe desempeñar de tal modo que se pueda registrar ydescribir sus características, es imprescindible determinar la "realidad"que queremos que dicha situación simule o modele.

En primer lugar, queremos conocer las características deldesempeño de un aspirante frente a situaciones escolares típicas, lasque podemos resumir en las siguientes acciones y condiciones:

Proporcionar información.

Presentar problemas a solucionar a partir de la informaciónproporcionada.

Dar retroinformación sobre el éxito o fracaso en la solución alproblema.

Proveer una disponibilidad limitada de consultar la fuente de

información. Proveer una disponibilidad limitada de corregir errores.

En segundo lugar, necesitamos conocer el desempeño antesituaciones problema a las que se enfrenta comúnmente unprofesional y que ha de resolver a través de determinadasherramientas conceptuales que, como hemos visto, puedencorresponder a distintos niveles de exigencia aptitudinal. Por ello, a

las anteriores acciones y condiciones agregaríamos dos más:

Que los problemas que se presenten al aspirante para susolución sean prácticos y realistas, cuyo tipo se definirásistemáticamente en términos de los distintos niveles de exigenciaaptitudinal.




Que los problemas sean pertinentes a la realidad de la institución,es decir, que pertenezcan a una amplia gama de disciplinas,principalmente de aquellas carreras profesionales que imparte lainstitución.

Con los puntos anteriores queda claro que la situación de pruebapara el diagnóstico de aspirantes deberá ser una situación típica deaprendizaje escolar, en la que se enseñará al aspirante a solucionarproblemas de distintas áreas disciplinarias y de distinto nivel deexigencia aptitudinal, a través de:

Proporcionar la información necesaria para resolverlos,concediendo una disponibilidad limitada a dicha fuente deinformación;

Proveer de retroinformación sobre la corrección o incorrección desus soluciones, y dando una disponibilidad limitada para rectificarlas soluciones incorrectas.

Las condiciones de prueba que hemos señalado se podrían lograrsi un único examinador evaluara individualmente a los miles deaspirantes que recibe la institución en los períodos de alta demanda,lo que sencillamente hace imposible realizar dicha empresa. Sinembargo, los actuales sistemas informáticos, no sólo permitensimular situaciones escolares y profesionales con un máximo deeficiencia en tiempo costo y recurso humano, sino que permiten

también presentar adquirir guardar y procesar información en elmismo sistema, elevando el grado de confiabilidad de los datos. Lossistemas informáticos tienen la ventaja adicional de permitir diversificarlos métodos y formas de análisis de datos, reduciendo a muy pocotiempo la complicada tarea de validación estadística del instrumento.Por lo demás, resultan ser altamente atractivos para los usuarios.

II. PROPUESTA DE UN SISTEMA PARA EL DIAGNÓSTICO DE

ASPIRANTES CON FINES DE SELECCIÓN:

Con las bases conceptuales que hasta aquí hemos presentado,no resulta difícil imaginarse las características que pudiera tener unapropuesta concreta y viable de un sistema para el diagnóstico deaspirantes a ingresar a la universidad con fines de selección. En esta




sección describimos nuestra sugerencia.

Se trata de la Prueba de Aptitudes y Competencias para la

Educación Superior (PACES), un sistema computarizado dediagnóstico interactivo de aptitudes funcionales y competencias parael aprendizaje escolar de este nivel educativo. Esta prueba se aplicóen la Universidad Autónoma de Chihuahua (UACh) por primera vez endiciembre 1996, obteniéndose desde entonces resultadoshalagadores.

A. Objetivo del Sistema PACES.

El objetivo de este Sistema es predecir la efectividad de losdesempeños individuales en distintas situaciones problema dediferentes niveles de exigencia aptitudinal, con la finalidad dediagnosticar potencialidades académicas y profesionales de losaspirantes a ingresar a la UACh o a cualquier otra institución deeducación superior.

Otros objetivos adicionales contemplan el poner a los aspirantesen igualdad de condiciones, ya que los resultados de la evaluación nodescansan en primera instancia en los conocimientos impartidos enuna u otra institución de educación media superior. Al aspirante se leda toda la información necesaria para resolver las tareas problema, ysu desempeño dependerá de las competencias que haya desarrolladohasta el momento para aprender.

B. Factores y variables del ambiente del Sistema PACES.

El Sistema PACES, en principio, está constituido por un conjuntode 20 campos disciplinarios de prueba, distribuidos en 5 áreasgenéricas del conocimiento; sin embargo, tanto la cualidad de lasÁreas como el número de Campos disciplinarios pueden cambiarde acuerdo a las necesidades particulares de evaluación de unainstitución de educación superior.

A continuación se mencionan estos componentes.

I. ARTE Y HUMANIDADES1. Literatura Española2. Lengua Inglesa




3. Artes Escénicas4. Filosofía

II. CIENCIAS AGROPECUARIAS Y ECOLOGÍA5. Agricultura6. Ecología

III. INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA7. Sistemas Computacionales8. Geología9. Construcción

10. Industria Minera y Metalurgia11. Industria Química

IV. CIENCIAS SOCIALES Y ADMINISTRATIVAS

12. Derecho

13. Administración

14. Sistemas Computacionales Administrativos

15. Educación Física

16. Ciencias de la Información

V. SALUD

17. Medicina

18. Bacterias y Parásitos

19. Nutrición

20. Odontología

Al entrar a la prueba, el aspirante tiene que responder inicialmentea 3 campos que denominamos "prioritarios", por ser los máscercanamente relacionados con la carrera; posteriormente y sólosi el aspirante lo desea, podrá entrar a cuantos campos quiera enel tiempo que aún le reste.

Durante la prueba, en cada Campo Disciplinario el aspirantetendrá acceso a una pantalla de Consulta, la que contendrá lainformación necesaria para dar solución a los problemasplanteados. El texto que allí se presenta tiene un número máximode 1,500 palabras. El acceso a dicha pantalla estará limitado a 2




ocasiones para cada Campo Disciplinario, sin límite de tiempo.Asimismo, para que los aspirantes se encuentren en la mayorigualdad de circunstancias ante la información que se maneja enlos textos, se les permite consultar un diccionario que ellosmismos llevan a la prueba.

La PACES es una prueba de las llamadas de "opción múltiple",donde el número de opciones de respuesta es de 4 ó 5. El númerototal de reactivos de la prueba es de 285, y cada CampoDisciplinario de prueba está formado por un número variable en un

rango de 8 a 20 reactivos. Para cada Campo, los reactivos estándivididos en 5 subconjuntos, cada uno de ellos diseñado paraevaluar 5 tipos de competencias de importancia fundamental enlos objetivos de la educación superior, que corresponden a losdistintos niveles de aptitud funcional: Perceptivas (la capacidad derelacionar objetos o eventos que ocurren asociados en undeterminado contexto, fundamental para los procesos de

memorización); Técnicas (la capacidad de seguir instruccionessimples para lograr un resultado); Metódicas (la capacidad detomar en cuenta condiciones particulares para la aplicación de unatécnica o procedimiento); Teóricas (la capacidad de explicar ypredecir fenómenos a partir de leyes o principios); y Analíticas (lacapacidad de aplicar criterios a los hechos o los lenguajes paradeterminar su condición).

El Sistema PACES está diseñado para dar retroinformación alaspirante sobre la corrección o incorrección de su respuesta enforma inmediata después de cada uno de los problemas; además,el aspirante tiene oportunidad de corregir la respuesta incorrectaprecedente en sólo 1 ocasión.

El aspirante puede salir de un Campo Disciplinario para entrar aotro, ya sea de la misma área o una distinta, en cualquier

momento de la prueba; sin embargo no puede volver a entrar alCampo Disciplinario del que haya salido, independientemente dehaber terminado o no de responder a todos los problemas.También el aspirante puede salir de la prueba en cualquiermomento que lo desee, pero no puede volver a entrar a ella.




El aspirante cuenta con 2 horas a partir de su entrada al primerCampo Disciplinario para responder a la mayor cantidad dereactivos de los distintos campos disciplinarios que le sea posible.

El Sistema PACES proporciona en pantalla al aspiranteinformación sobre su ejecución en cada campo y áreadisciplinaria, porcentaje de avance, tiempo de reserva y porcentajede respuestas correctas al momento.

FACTORES Y VARIABLES DEL DESEMPEÑO INDIVIDUAL A

DETERMINAR BAJO EL SISTEMA PACES:

El Sistema PACES está diseñado para monitorear momento amomento el desempeño de aspirante, de tal manera de reunir la mayorcantidad de datos posibles que nos permitan conocer su nivel decompetencia, motivos y estilo interactivo. Los datos que se obtienenbajo el Sistema son los siguientes:

No. de FichaNombre del Aspirante

Carrera y Facultad

Áreas del Conocimiento a las que "entró", en orden consecutivo.

Campos del Conocimiento a los que "entró", también en ordensecuencial.

Datos sobre las Consultas del aspirante a los Textos: número,momento y duración.

Datos del Abandono (salida) posible del Campo: momento en queocurre.

Datos sobre la ejecución del aspirante en cada Reactivo: duración,resultados en cada intento programado (acierto/error), tipo de reactivo(nivel de competencia) y su resultado (acierto/error) y puntaje delreactivo (equivalente al índice de dificultad del reactivo, si fue correcto).

Datos específicos para cada Campo del Conocimiento: tiempoempleado en el Campo; Número de reactivos correctos en cada uno delos intentos programados; Número Absoluto y Porcentaje de reactivos




referentes a los 5 niveles de Competencia; Sumatoria de los puntajesobtenidos por reactivo; valor del Factor Perfilar para ese Campo deacuerdo con la Carrera Específica a la que desea entrar el aspirante,y el Puntaje Prorrateado para ese Campo (producto del puntajeobtenido y el Factor Perfilar)

Datos Generales de la ejecución del aspirante: Tiempo total en laPrueba; Número de reactivos con acierto en cada uno de los Intentosprogramados; Nivel General de Competencia (dado por el porcentajede reactivos de cada tipo resueltos correctamente); y el Puntaje Total

obtenido en la prueba.Criterios para calificar el desempeño individual y criterios para la

selección y admisión de aspirantes:

Aunque los datos que se obtienen a través del Sistema PACESson todos los mencionados, los criterios de calificación y selecciónpueden restringirse de tal manera que se consideren sólo los másesenciales, o ampliarlos a modo de contar con más factores que, conbase en investigaciones cuidadosas, demuestren su potencialpredictivo. Esperando reunir en un corto plazo resultados de unainvestigación escrupulosa y sistemática de la aportación de cada unode los factores mencionados a la predicción del éxito escolar yprofesional de los aspirantes, por el momento nuestra propuesta seremite básicamente al desempeño competencial y secundariamente alos aspectos motivacionales de su ejecución, bajo las siguientescondiciones:

Se cuenta con un Perfil de la Carrera o Criterio de lascompetencias particulares que debe tener un profesional de unadeterminada carrera profesional. Este Perfil proporciona pesosdiferenciales a cada uno de los campos disciplinarios de la prueba.Con base en este perfil, se definen 3 Campos Prioritarios a los que

el aspirante debe entrar antes de poder responder a cualquier otro. Se obtiene un puntaje base del aspirante para cada uno de los

campos disciplinarios, que se calcula en función de lasrespuestas correctas que haya logrado en la prueba y en términosdel índice de dificultad que cada reactivo obtiene en la actualaplicación de la prueba. Este punto es muy importante ya que el




individuo es calificado a partir de los parámetros que genera elconjunto particular de aspirantes en cada ciclo escolar.

El puntaje base se prorreatea de acuerdo con los pesosdiferenciales que otorga el perfil de la carrera para cada uno de loscampos disciplinarios, de tal modo de obtener el puntajeprorrateado del aspirante en cada Campo Disciplinario.

La sumatoria de los puntajes prorrateados es el que determina laposición ordinal de un aspirante dentro del conjuntocorrespondiente a una carrera en particular. El aspirante que

obtiene el mayor puntaje prorrateado de todos los aspirantes a lacarrera en cuestión será quien ocupe el primer lugar.

La posición ordinal del aspirante sería el criterio de selección, deacuerdo con el número de aspirantes que cada una de lasFacultades y Escuelas estimen como viable. La viabilidad deadmisión de un cierto número de aspirantes, está determinada porcada una de las Facultades y Escuelas, con base en unaestimación objetiva de sus recursos e infraestructura.

C. Plan para la Validación de la PACES.

La validación del Sistema en lo que se refiere a sus propiedadespredictivas y de constructo está siendo objeto de una investigacióncuidadosa, continua y sistemática, con metas a corto, mediano y largoplazo, fundamentada en múltiples estudios previos y posteriores a su

primera aplicación. A continuación se exponen los fundamentos yelementos básicos para la validación del sistema.

VALIDACIÓN DE CONSTRUCTO:

De acuerdo con Nunnally y Bernstein (1995:96), el punto de vistamás prevaleciente es que existen tres aspectos de importancia para

la validación de constructo: 1) especificar el dominio de observablesrelacionados con el constructo, 2) determinar el grado en que lasobservables tienden a medir lo mismo, varias cosas diferentes omuchas cosas diferentes por medio de investigación empírica yanálisis estadísticos, y 3) realizar estudios subsecuentes y/oexperimentos de diferencias individuales para determinar el grado en




que las supuestas medidas del constructo son consistentes con "lasmejores conjeturas" acerca del constructo.

En el caso del sistema PACES, el constructo que se pretendeevaluar es la capacidad de un individuo para resolver 5 diferentes tiposde problemas a partir de información diversa que se le presenta porescrito, y que corresponderían a los 5 tipos de competencia que seseñalaron anteriormente.

VALIDACIÓN PREDICTIVA:

La validación en estos términos se determina mediante lacorrelación de las medidas de la ejecución en la prueba con el criterio,en este caso el "éxito escolar o profesional"; el que aún debedefinirse con especial atención en los perfiles de los estudiantes yprofesionales considerados "exitosos". En este estudio deberemoscontar con perfiles diferenciales entre por lo menos tres categorías deestudiantes y profesionales: Exitoso, medianamente exitoso, noexitoso.

III. CONCLUSIONES

En este documento se ha querido plantear la problemáticarelacionada con los procedimientos de evaluación para la selección deaspirantes a ingresar a la educación superior en nuestro país. Aunque

para muchos estos problemas se reducen a un simple procesoadministrativo en el que se aplica un examen con el cual justificar lainclusión o exclusión de un aspirante al sistema, la magnitud de laresponsabilidad moral que encierran estas acciones haceimprescindible revisar los fundamentos de los procedimientos einstrumentos que se aplican con este propósito.

Los principales argumentos que se manejaron a lo largo de estarevisión fueron los siguientes:

1. La gran mayoría de los instrumentos que se utilizan para laselección de aspirantes están constituidos por exámenes de losconocimientos que supuestamente debieron haber adquiridodurante su formación educativa preuniversitaria. En general estos




exámenes son elaborados ad hoc, carentes de los mínimosrequisitos técnicos y de la fundamentación teórica y metodológicanecesaria para garantizar una evaluación lo más justa y objetivaposible.

2. Los exámenes de conocimientos pueden ser de utilidad parainformarnos qué sabe un individuo, pero poco o nada nos informasobre cómo aprende. Este último aspecto, el proceso a través delcual una persona adquiere una competencia, es fundamental paradeterminar las posibilidades de éxito del individuo en el ambiente

escolar. Por ello, los esfuerzos evaluativos con fines de seleccióndeben encaminarse a detectar índices de este proceso degeneración de competencias conductuales.

3. Es evidente la necesidad de sustentar cualquier propuestametodológica para la evaluación diagnóstica en una teoríacientífica de procesos conductuales, que guíe sistemáticamentesu desarrollo y ofrezca bases firmes que den mayor seguridad o

garantía de certidumbre e imparcialidad. En este sentido, elmodelo de procesos interconductuales de Ribes y López (1985)brinda una excelente opción por tratarse de un desarrollo teóricobasado en datos de estudios e investigaciones experimentales. Elmodelo ofrece la posibilidad de clasificar competencias decualquier dominio conductual en cinco distintos niveles de aptitudfuncional, además de proporcionar una referencia general sobre

las condiciones necesarias y suficientes para que éstas seestablezcan.

4. Si el propósito de evaluar a los aspirantes con fines de selecciónes el de identificar a aquellos individuos con mayoresposibilidades de éxito en su desempeño escolar, nos parece lógicoque los esfuerzos en este sentido deban encaminarse adeterminar las competencias de los aspirantes para aprender a

partir de situaciones escolares típicas. Actualmente se trabaja enla definición de un paradigma metodológico en el que serepresenten los factores básicos que entran en juego en lasinteracciones escolares, cuyas variaciones nos permitan hacercontacto con las situaciones escolares como ocurren en la




realidad. De esta manera, es factible realizar investigacionesexperimentales para determinar el papel que cada factor juega parapromover la efectividad de una situación de enseñanza-aprendizaje.

5. La propuesta que aquí se describe bajo el nombre de Prueba deAptitudes y Competencias para la Educación Superior (PACES),concentra algunos resultados de la reflexión sobre estos tópicos,los que hemos intentado presentar aquí de manera sucinta anuestros lectores. Constituye también un esfuerzo por incorporar

la tecnología computacional a la evaluación interactiva de lo quehace una persona cuando estudia y de la efectividad de estedesempeño para adquirir competencias de distinto nivel de aptitud.

Aunque estos esfuerzos son relativamente recientes y falta aúncorroborar su efectividad con datos derivados de estudios pertinentes,creemos que cualquier impacto que estas reflexiones tengan paramotivar el análisis y la crítica sobre los procedimientos de selección

de aspirantes que se emplean actualmente en muchas institucionesde educación superior, será suficiente para compensar nuestradedicación a este sencillo trabajo.

REFERENCIAS

Backoff, E. & Tirado, F. (1992). Desarrollo del Examen de

Habilidades y Conocimientos Básicos (EXHCOBA). Revistade la Educación Superior. 83, 95-117.

Backoff, E.; Ibarra, M.A. & Rosas M. (1995a). SistemaComputarizado de Exámenes (SICODEX). Revista Mexicanade Psicología. 12,1,55-62.

Backoff, E.; Ibarra, M.A. & Rosas M. (1995b). Desarrollo y validación

del Sistema Computarizado de Exámenes (SICODEX). Trabajopresentado en el VII Congreso Mexicano de Psicología, febrerode 1995, México, D.F.

Cole, Nancy S. (1990). Conceptions of Educational Achievement.Educational Researcher. 19, 3, 2-7.




Ibáñez, C. (1994). Pedagogía y Psicología Interconductual. RevistaMexicana de Análisis de la Conducta. 20,1,99-112.

Lavin, D. (1965). The Prediction of Academic Performance. ScienceEditions, John Wiley & Sons, Inc., New York.

Marrero, H., Espino, O. & Gámez, E. (1989). La Crisis de laAproximación Factorial. En H. Marrero, G. Buela, F. Navarro& L. Fernández (Eds.) Inteligencia Humana: Más allá de loque miden los tests. Barcelona: Labor.

Nunnally, J. C. & Bernstain, I. J. (1995), "Teoría Psicométrica".México: McGraw Hill.

Ribes, E. & López, F. (1985). Teoría de la Conducta. México:Trillas.

Ribes, E. (1981). Reflexiones sobre el concepto de inteligencia ysu desarrollo. Revista Mexicana de Análisis de la Conducta.7,107-116.

Ribes, E. (1990). Aptitudes sustitutivas y planeación delcomportamiento inteligente en las instituciones educativas. EnE. Ribes. Psicología General. México: Trillas.



Zulema N. Aguilar Soberanis.Especialización en docencia por la Universidad Autónoma de

Yucatán. Es profesor asociado de la Facultad de Educación de laUniversidad Autónoma de Yucatán (UADY). Es coautora de un libroy sus áreas de interés son la administración de la educación superior,la evaluación de la educación superior y la toma de decisiones enprocesos de admisión a las instituciones de educación superior.

E-mail: [email protected].

Javier Aguilar Villalobos.

Doctor en Psicología Social. Docente e investigador en la Facultadde Psicología UNAM. Área de interés: Motivación escolar y social.Ha publicado mas de 50 trabajos en revistas especializadasnacionales e internacionales sobre evaluación escolar, comprensiónde textos, motivación y protestas sociales. Ha colaborado en 6 libros.

Es miembro de la Sociedad Mexicana de Psicología y del ConsejoMexicano de Investigación Educativa.E-mail: [email protected]

Ma. Teresa Anguera Argilaga.

Doctor en Psicología y académica en la Universidad de Barcelona,Departamento de Metodología de las Ciencias del comportamiento.Tutor en el doctorado Diseños, Evaluación y Tecnología Informática

en Ciencias del Comportamiento de la U de B. Ha publicadonumerosos libros y capítulos en libros, y alrededor de 100 artículosen revistas especializadas, en metodología de investigación,evaluación, entre otras áreas.

E-mail: [email protected]

Alvaro J. Arce Ferrer.

Doctor en Medición y Estadística por la Universidad de Iowa. Es

profesor titular en la Universidad Autónoma de Yucatán, y profesorvisitante en Jacksonville State University. Pertenece al «NationalCouncil of Measurement in Education» y al Sistema Nacional deInvestigadores de México. Tiene publicaciones científicas en revistasnacionales e internacionales, capítulos en libros y proyectosfinanciados. Sus áreas de interés en medición son validez,




confiabilidad, igualación de exámenes, teoría de la respuesta alreactivo y teoría de la generalización.


Eduardo Backhoff Escudero.

Director e investigador del Instituto de Investigación y DesarrolloEducativo de la Universidad Autónoma de Baja California (UABC).Miembro del Sistema Nacional de Investigadores, Nivel I, desde 1990.Licenciado en Psicología por la Universidad Nacional Autónoma deMéxico (UNAM), Maestro en Educación por la Universidad deWashington (U of W) y Doctor en Educación por la UniversidadAutónoma de Aguascalientes (UAA). Ha desarrollado y validadopruebas de gran escala de rendimiento académico para el ingreso ala educación superior y ha publicado diversos textos en el área deevaluación computarizada.


Aldo Bazán Ramírez.

Profesor investigador en el Instituto Tecnológico de Sonora,licenciaturas de Psicología y de Educación, y unidades deinvestigación en Procesos Educativos, y en Aprendizaje y Desarrollo.Licenciado en Psicología por la Universidad Federico Villarreal (Perú),Maestro en Psicología por la Universidad Nacional Autónoma deMéxico, y estudiante del doctorado en Psicología en la UNAM. Hasido editor, compilador y colaborador en varios libros de Psicologíay ciencias afines, tiene publicaciones en revistas especializadas

nacionales e internacionales. La líneas de investigación de su interésson: Adquisición y dominio funcional de la lengua escrita, evaluacióny medición, enseñanza de la ciencia.


José Enrique Canto y Rodríguez.Profesor-investigador titular de la Facultad de Psicología de la

Universidad Autónoma de Yucatán (UADY). Licenciado en Psicología,

especialista en docencia, maestro en Educación Superior y doctoren Educación Superior por la UADY. Ha realizado investigaciones enel área de psicología educativa y publicado, diversos artículos enrevistas nacionales. Su línea de investigación es: autoeficacia,ansiedad ante los exámenes, y relaciones de pareja.




339Acerca de los Autores...

Sandra Castañeda Figueiras.Realizó estudios en Psicología Experimental en la UNAM, con

mención honorífica y medalla al mérito universitario. Es profesora titular

del posgrado en la misma institución, ganó la Cátedra «José Gómez Robleda» y asesora a doctorantes en programas de Psicología y deEducación en varias universidades. Representó a la InternationalAssociation of Applied Psychology en Latinoamérica y es Presidentade la Sociedad Iberoamericana de Pensamiento y Lenguaje. Haeditado tres libros y dos números monográficos sobre Cognición eInstrucción y publicado más de 70 trabajos en revistas y librosespecializados. Ha generado exámenes de egreso e ingreso albachillerato y las licenciaturas de diversas instituciones y fundó elLaboratorio de Desarrollo Cognitivo e Innovación Tecnológica de laUNAM. Pertenece al SNI y a la cartera de evaluadores del CONACYTy de los CIESS. Coordina los Exámenes Generales de Egreso delas licenciaturas en Psicología, Pedagogía y Ciencias de la Educacióndel Centro Nacional de Evaluación para la Educación Superior(CENEVAL).

E-mail: [email protected];[email protected]

Cruz Idalia Corral.Licenciada en Ciencias de la Educación por el Instituto

Tecnológico de Sonora, México. Profesora en el nivel básico elementaldel Instituto Bella Vista en Ciudad Obregón, Sonora. Ha sido becariapara estudios de licenciatura de la Fundación TELMEX (Teléfonos de

México), y para tesis de licenciatura del Consejo Nacional de Cienciay Tecnología de México. Tiene publicaciones en libros y revistasespecializadas. Su línea de investigación se centra en el área de lalecto-escritura.

Daniel González Lomelí.Profesor-Investigador en la Universidad de Sonora, Departamento

de Psicología. Obtuvo el grado de maestro en Psicología en la

Universidad de Sonora y el grado de doctor en Psicología en laUniversidad Nacional Autónoma de México. Ha sido autor de varioscapítulos de libros y ha publicado en revistas especializadasnacionales y extranjeras. Se interesa en la evaluación del desempeñoacadémico, orientación educativa, entre otros.





Carlos Ibáñez Bernal.

Profesor-Investigador en la Universidad Autónoma de Chihuahua,Facultad de Medicina. Obtuvo el grado de maestro en Psicología enUniversidad Nacional Autónoma de México, y el grado de doctor enPsicología en la Universidad de Guadalajara. Tiene publicaciones envarios libros y en revistas especializadas nacionales e internacionales.Su área de interés es la evaluación de competencias y desempeñoacadémicos.


Angélica María Lechuga Quiñónez.Licenciada en Psicología. Becaria del Programa de Posgrado en

Ciencias Sociales en el Colegio de Sonora. Áreas de investigación:adolescencia y embarazo, suicidio y conductas autodestructivas,estresores y soporte psicosocial. Autora y coautora en artículos enrevistas especializadas.

Rafael Jesús Martínez Cervantes.

Doctor en Psicología; Profesor Asociado del Área de Metodologíade las Ciencias del Comportamiento de la Universidad de Sevilla.Intereses de investigación actuales: aspectos relacionados con eldiseño y la construcción de items, como elemento básico paraconseguir pruebas psicológicas válidas. Publicaciones en revistasespecializadas.

E-mail: [email protected],

Mario Martínez Jiménez.

Profesor-investigador en la Universidad Nacional Autónoma deMéxico, Facultad de Contaduría y Administración. Es licenciado enPsicología por la UNAM. Área de interés: desarrollo de recursoshumanos.

María de Los Ángeles Maytorena Noriega.Profesora de Psicología en la Universidad de Sonora, licenciada

en Psicología y estudiante de la maestría en innovación educativaen la Universidad de Sonora. Se interesa por la investigación enestrategias de aprendizaje y la orientación educativa.



341Acerca de los Autores...

Rafael Moreno Rodríguez.

Doctor en Psicología y Profesor Titular del Área de Metodologíade las Ciencias del Comportamiento en la Universidad de Sevilla ydirector del Grupo de investigación Metodología Básica y Tecnológicade la Ciencia. En los últimos años ha trabajado sobre todo en eldesarrollo de una sistemática para la tarea de definir o delimitarconceptos, habiéndolo aplicado a diversos temas metodológicos(como noción de causalidad, items de cuestionarios, diseños,métodos y técnicas de investigación) y psicológicos (como reglasgobernadoras de conducta, variabilidad comportamental y conductade abuso sexual). Publicaciones en revistas especializas y capítulosde libros.


Cecilia Murrieta Quezada.

Profesora en la sección Primaria del Instituto Bella Vista enCiudad Obregón Sonora. Licenciada en Ciencias de la Educación porel Instituto Tecnológico de Sonora, México. Gozó de una beca de

tesis de licenciatura otorgada por el Consejo Nacional de Ciencia yTecnología de México. Tiene publicaciones en libros y revistasespecializadas.

Martín Rosas Morales.

Académico del Instituto de Investigación y Desarrollo Educativo,de la Universidad Autónoma de Baja California (UABC). Licenciadoen oceanología en la UABC, maestro en computación en el InstitutoTecnológico de Tijuana. Ha colaborado en el desarrollo de distintossistemas computarizados para evaluar el aprendizaje de losestudiantes, como es el caso del Examen de Habilidades yConocimientos Básicos (EXHCOBA) y el Examen de Egreso delIdioma Inglés (EXEDII). Actualmente, trabaja en el desarrollo de unsistema computarizado para administrar exámenes adaptativos. Sustrabajos se han presentado en foros nacionales e internacionales y

ha publicado varios artículos y capítulos de investigación. Jaime Salvador Moysén.

Maestro en Ciencias. Investigador titular TC en el Instituto deInvestigación Científica, Universidad Juárez del Estado de Durango.Áreas de interés: adolescencia y embarazo, predictores de conducta




autodestructiva, desarrollo humano, características psicosociales yadaptativas del suicidio. Publicaciones en revistas especializadas.

Beatriz Sánchez Hernández.Maestra en Psicología por la Universidad Nacional Autónoma de

México. Ha laborado como ayudante de investigación en la UNAM-Iztacala y como docente en las licenciaturas de Psicología y deEducación, y en la Maestría de Educación, en el Instituto Tecnológicode Sonora. Actualmente es docente de asignatura en la Universidaddel Valle de México - Lomas Verdes. Área de interés: evaluación de

repertorios de lecto-escritura; metodología y estadística.E-mail: [email protected]

Alberto Terrones González.

Jefe de la Unidad de Salud Mental del Hospital de Durango.Investigador en el Instituto de Investigación Científica de la UniversidadJuárez del Estado de Durando. Áreas de interés: Adolescencia yembarazo, violencia doméstica, conductas autodestructivas,desempeño escolar y motivación. Autor de varios artículos en revistasespecializadas.


Alejandra Valencia Cruz.

Profesor-investigador y estudiante del Doctorado en Psicología enla Universidad Nacional Autónoma de México. Área de interés:

motivación escolar y social. Cuenta con 13 artículos publicados enrevistas nacionales e internacionales, 4 artículos en memorias y uncapitulo de libro sobre personalidad, aspectos motivacionales yparticipación política.


Alma Vallejo Casarín.

Profesor-investigador en la Facultad de Psicología-Poza Rica dela Universidad Veracruzana. Candidata a Doctor en Psicología por laUniversidad Nacional Autónoma de México. Áreas de interés: estilosde paternidad y conflictos de autoridad en adolescentes.




1. Fundamentos Metodológicos en Psicología y Cienciasafines. Madrid: Pirámide.Autores: Moreno, R. Martínez, R. J. y Chacón, S. (2000).

Breve reseña

La metodología de la ciencia ha venido ocupándosepreferentemente de aspectos tecnológicos, desarrollando

procedimientos cada vez más adecuados de recogida y análisis dedatos. En cambio ha prestado menor atención a los desarrollosconceptuales y teóricos. En esta obra se plantea una solución a talsituación mediante la integración de numerosas nocionesmetodológicas en un conjunto menor de otras más generales. Suestructuración está inspirada en una noción darwinista de la ciencia,en la que tras una sucesión de variaciones conceptuales se

seleccionan las de mayores garantías posibles de corrección o validez.

2. Publicaciones de la Colección de Ciencias Sociales yHumanidades del Instituto Tecnológico de Sonora:

Aportes Conceptuales y Metodológicos en PsicologíaAplicada. ITSON, 1999.

Compilación realizada por Aldo Bazán, Incluye 13 capítulosorganizadas en tres secciones: 1) Aspectos conceptuales ymetodológicos; 2) Psicología y Educación; 3) Psicología, Salud ySociedad.

Autores de capítulos: Carlos Santoyo; Arturo Silva y LauraAragón; Francisco Obregón, Juan Irigoyen y Víctor corral; CarlosIbáñez; Claudio Carpio, Virginia Pacheco, Carlos Flores y César

Canales; Sonia Echeverría, Juan Irigoyen y Míriam Jiménez;Walter Capa; Eugenio Díaz-González; William Montgomery; Ma.De Lourdes Rodríguez y Patricia Landa; Aldo Bazán.



MEFLE. Enseñanza funcional de la lectura y la escritura enel primer grado de primaria. ITSON-CONACYT, 2001.

El MEFLE sugiere una serie de estrategias para la adquisiciónfuncional de la lengua escrita y está dirigido a niños entre 5 y 7años de edad. El libro incluye una guía de instrucciones para eladulto (maestro y/o familiares) y un apartado de actividades para elniño.

Enseñanza y Evaluación de la Lectura y la Escritura:Algunos aportes de la investigación en Psicología. ITSON-

CONACYT, 2001. Editor, Aldo Bazán.

El libro incluye tres secciones: 1) Acerca de la enseñanza de lalectura y la escritura; 2) la evaluación de la lectura y la escritura, y3) la comprensión de textos en la educación básica y superior.

Participan con capítulos: Julio Varela; Cecilia Thorne y TeresaNakano; Berta Cortés, Rosa del Carmen Flores y Silvia Macotela;

Enrique Farfán; Ángel Vera y Sandra Domínguez; Luis Zarzosa;Sandra Castañeda; Carlos Santoyo; Aldo Bazán, Imelda García,Librada Acuña y Yuvany Vega.



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Estrategias de Evaluacion y Medicion Del Comportamiento-En Psicologia - Aldo Bazan y Alvaro Arce