análisis multivariante de los aspectos emocionales y las ... · a prueba en diferentes campos de...

234 RISTI, N.º E18, 02/2019

Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de InformaçãoIberian Journal of Information Systems and Technologies

Recebido/Submission: 10/11/2018 Aceitação/Acceptance: 15/12/2018

234

Análisis Multivariante de los Aspectos Emocionales y las Inteligencias Múltiples en la Era Digital

Juan Calderón Cisneros1, Karla Maribel Ortiz Chimbo2, Carlos Alcívar Trejo3, Karla Gabriela Espinoza Valdez4, José Luis Vicente Villardón5

[email protected], [email protected], [email protected], [email protected], [email protected]

1 Universidad Estatal de Milagro, 091701, Milagro, Ecuador2 Universidad de Guayaquil, 090112, Guayaquil, Ecuador3 Universidad Tecnológica Ecotec, 090112, Guayaquil, Ecuador4 Universidad de Guayaquil, 090112, Guayaquil, Ecuador5 Universidad de Salamanca, 37007, Salamanca, España

DOI: 10.17013/risti.n.234–244

Resumen: El nivel de emociones que se existe en la parte académica, en el diseño del aprendizaje como la eficacia de sus resultados. Presentar los resultados basados en los aspectos emocionales y las inteligencias multiplex que utiliza las universidades, una pública y una privada, más en discutir su potencial para ofrecer educación de calidad en la medición rigurosa de los resultados de aprendizaje. Participaron todos los estudiantes matriculados en el primer semestre 2018, la muestra aleatoria piloto contenía 417 participantes de un total de 3456 estudiantes de las universidades. Se aplicó en análisis Factorial Exploratorio, alfa de Cronbach y HJ-Biplot. Se concluye con introducir adaptaciones en la relación de dimensiones propuestas para medir características más precisas en el contexto de los modelos multinivel de factores asociados, adelantos científico-tecnológico.

Palabras-clave: Inteligencias Múltiples; Aspectos emocionales; HJ-Biplot; Factorial Exploratorio; Alpha de Cronbach.

Multivarian Analysis Of Emotional Aspects And Multiple Intelligences In The Digital Era

Abstract: The level of emotions that exists in the academic part, in the design of learning as the effectiveness of its results. Present the results based on the emotional aspects and the multiplex intelligences used by the universities, one public and one private, more in discussing their potential to offer quality education in the rigorous measurement of learning outcomes. All the students enrolled in the first semester of 2018 participated, the pilot random sample contained 417 participants out of a total of 3456 students of the universities. It was applied in Exploratory Factor analysis, Cronbach’s alpha and HJ-Biplot. It concludes with introducing adaptations in the

235RISTI, N.º E18, 02/2019

RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação

proposed dimension ratio to measure more precise characteristics in the context of multilevel models of associated factors, scientific-technological advances.

Keywords: Multiple intelligences; Emotional aspects; HJ-Biplot; Exploratory Factorial; Alpha of Cronbach.

1. IntroducciónEl presente artículo tiene como objetivo presentar los resultados de la expresión emocional, se define como la percepción de la propia capacidad para demostrar a los demás las emociones y sentimientos a través de palabras, gestos y/o posturas corporales. Implica la percepción de la propia capacidad para expresar adecuadamente los sentimientos y las necesidades asociadas a los mismos (Pérez Cusó, González Lorente, González Morga, & Martínez Juárez, 2017).

Para Hernández-Silva, et al. (2017), “los modelos de factores asociados muestran un tamaño del efecto pequeño al considerar las variables propias del nivel docente. Por ello, es importante contar con instrumentos estandarizados que permitan detectarla, de manera que sea incluida en los análisis estadísticos correspondientes, y puedan realizarse análisis más precisos” las herramientas de la web 2.0 están cada día más formalizados para una Educación de calidad (Méndez Vera & Gálvez Nieto, 2018).

El estrés, genera los llamados riesgos psicosociales en el trabajo o entornos de estudio, aluden a las condiciones directamente relacionadas con la organización del trabajo, el contenido del puesto, la realización de la tarea e incluso con el entorno (Augusto Ceballos-Ospino et al., 2017), que contribuyen deterioran la salud y calidad de vida laboral.

Para Vallejo-Reyes, et al. (2018), “La depresión constituye una reacción común entre esta población y sus causas han sido atribuidas al bajo apoyo social, la demanda excesiva de trabajo y carencias tanto estructurales como didácticas, que agudiza los problemas que los docentes enfrentan en su vida laboral”.

Si bien las Teorías de la Autoeficacia y de las Inteligencias Múltiples se elaboraron con propósitos diferentes para Úbeda-Colomer, et al. (2018), “comparten dos aspectos comunes; por un lado, ambas están inscritas en el amplio campo del cognitivismo, y por otro, gozan de respaldo empírico puesto que sus deducciones han sido puestas a prueba en diferentes campos de la psicología, especialmente en la psicología” , las herramientas dentro del campo educacional virtual o en línea, pero sin duda, es casi imposible conseguir una buena educación sin tecnología, es el soporte para una correcta formación que está dentro de la malla con una constante actualización(Estrada Villa, E.; Boude Figueredo, 2015).

En su investigación Suárez y colaboradores, señalan que hablar de las TIC para favorecer la inclusión educativa es referirnos también a las posibilidades que nos ofrecen para mejorar las condiciones de vida (Suárez, Gargallo, Torrecilla, Marín, Morant, & Díaz, 2015).

Lo que se ha encontrado, es que hay evidencia sobre las diferencias neurales entre hombres y mujeres en el procesamiento de reactividad emocional y la capacidad de percibir, comprender y sentir los estados emocionales de los demás (Mesa Simpson, 2018).

236 RISTI, N.º E18, 02/2019


El objetivo de la educación emocional, de manera general, sería el de desarrollar las competencias emocionales, referidas a la conciencia emocional, la regulación emocional, la autogestión, la inteligencia interpersonal, las habilidades para la vida y el bienestar (Gutiérrez & Marín, 2017).

Para las mujeres muestran una activación neuronal más fuerte en las tareas de empatía en áreas relacionadas con la emoción, se auto califican más empáticas que los varones y confían en estrategias de procesamiento donde incluyen más emociones; mientras que los hombres (Arancibia Herrera, 2001).

Como la universidad, genera los escenarios idóneos para dar prioridad al proceso de comprensión, no obstante, en algunos casos es evidente la apatía y desinterés por parte de los estudiantes y algunos profesores, para esto Howard Gardner (2001), el cual define la inteligencia como la capacidad que posee un sujeto para razonar en forma crítica, resolver problemas y tomar decisiones que se le presentan en los diferentes contextos en los que se desenvuelve(Gallego-Álvarez, Galindo-Villardón, & Rodríguez-Rosa, 2015). Él mismo, propuso cambiar el enfoque tradicional con el que muchos educadores se enfrentan al proceso de enseñanza/aprendizaje, al reconocer que cada estudiante posee habilidades e inteligencias únicas, las cuales influyen en su disposición para el aprendizaje, “La cuestión más importante de la universidad actual es su adaptación a los cambios que la sociedad exige, tanto en relación a las enseñanzas que imparte como a la investigación que realiza” Bricall (2000).

2. Materiales y métodos Se realizó un estudio de tipo instrumental, dado que de acuerdo con la clasificación propuesta por Burga-León & Escurra-Mayaute(2017), en este tipo de diseños de investigación, se incluyen las propuestas de construcción y adaptación de instrumentos psicológicos, así como el análisis de sus propiedades psicométricas. En el estudio participaron todos los estudiantes matriculados en el primer semestre 2018, se encontraban en los salones al momento de la aplicación, y que cumplían los criterios de inclusión: a) edad mínima de 18 años; b) matriculados en sus respectivas universidades; y c) consentimiento voluntario para participar. La muestra aleatoria piloto contenía 417 participantes de un total de 3540 estudiantes de las universidades, mujeres (16.3%), hombres (83.7%) ver la (Tabla 1).

Variable Frecuencia Porcentaje

Hombre 349 83,7

Mujer 68 16,3

Total 417 100

Tabla 1 – Estadísticas Genero

Los entrevistados se efectuaron en las siguientes universidades, la Universidad de Guayaquil(UG) con (66,2%), ver la (Tabla 2).

237RISTI, N.º E18, 02/2019



ECOTEC 24 5,8

UG 276 66,2

ESPOL 11 2,6

UPSE 3 ,7

UNEMI 103 24,7

Total 417 100

Tabla 2 – Estadísticas Universidades

Los estudiantes matriculados por tipo de universidad pública (942%), y el 5,8% en la privada, ver la (Tabla 3).


Publica 393 94,2

Privada 24 5,8

Total 417 100

Tabla 3 – Tipo de Universidad

Para los resultados se procedió a formar 5 grupos de estudiantes de cada universidad del año académico 2018-SEMESTRE I (N = 417). El cuestionario fue administrado en grupos. Se explicaron los objetivos del estudio y los requisitos de participación a cada grupo; a aquellos que salieron en la muestra aleatoria para participar se les habilito una versión electrónica del cuestionario con el software de Google drive (formulario electrónico). Se procedió a dar la indicación que enlaza las categorías en cuanto a sus propiedades y dimensiones(Augusto Ceballos-Ospino et al., 2017). En este sentido se busca que los datos obtenidos en la codificación deductiva puedan ser reagrupados, analizados y relacionados en busca de explicar la relación entre categorías (percepción, conocimiento del entorno de aprendizaje, reconocimiento emocional y solución de problemas), (Huéscar Hernández & Moreno-Murcia, 2017). Una vez finalizado el proceso de recogida de información, fueron exportados los datos brutos a un fichero csv, para su posterior importación y tratamiento estadístico en SPSS V22.

3. ResultadosLos métodos de Estadística Descriptiva y Análisis Multivariante, HJ- Biplot(Vega-Hernández, Patino-Alonso, & Galindo-Villardón, 2018), ayudan a comprender la estructura de los datos, de manera de detectar tanto un patrón de comportamiento general como apartamientos del mismo, sobre las dimensiones del estudio(Calderón Cisneros, Ortiz Chimbo, & Alcívar Trejo, 2018).

La consistencia interna, tanto de la prueba global, fue estimada usando el Alfa de Cronbach, la validez de constructo fue determinada mediante el método de componentes

238 RISTI, N.º E18, 02/2019


principal con rotación varimax para cada subescala y los componentes principales con rotación oblicua para la escala global (Casal Santoveña, 2010), el Alfa de Cronbach tiene un valor de 0.848 que señala la confiabilidad del instrumento usado ver la (Tabla 4).

Alfa de Cronbach Alfa de Cronbach basada en elementos estandarizados N Elementos

0,848 0,846 16

Tabla 4 – Fiabilidad

Con objeto de esclarecer la pertinencia y posibilidad de un análisis factorial en base a los datos obtenidos a través del cuestionario original se verificó la adecuación muestral KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)(Leon, 2008). Los resultados evidenciaron una bondad de ajuste aceptable con un coeficiente superior a 0.5. Los resultados de la prueba de esfericidad de Barlett (p = .000) evidenciaron que la matriz de correlación es distinta a la matriz de identidad. Los resultados anteriores demuestran la idoneidad de la aplicación del análisis factorial. La bondad del ajuste es aceptable, justificando el análisis factorial, dado que la medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin (0,848) toma un valor superior a 0.5, y la prueba de esfericidad de Bartlett evidencia por tanto que la matriz de correlación es distinta a la matriz de identidad ver la (Tabla 5).

Prueba de Kmo Valor

Medida Kaiser-Meyer-Olkin de adecuación de muestreo 0,848

Aprox. Chi-cuadrado 2494,498

Prueba de esfericidad de Bartlett gl 120

Sig. 000

Tabla 5 – Prueba de KMO

Se prosiguió a la extracción de los factores a través de un análisis factorial de componentes principales y rotación Varimax. Los resultados de la regla Kaiser evidenciaron 3 componentes principales que explicaron el 53.71% de la varianza total ver la (Tabla 6), el modelo con más restricciones (Brown, 2006), a las cuales se aplicaron a las pruebas de invariancia de los ítems, de acuerdo al número de variables latentes(López Castro, Pantoja Vallejo, & Juan, 2018), ver la (Tabla 6).

Componente 1 2 3

1 ,911 ,368 ,187

2 ,054 -,555 ,830

3 -,409 ,746 ,526

Tabla 6 – Componentes Principales

239RISTI, N.º E18, 02/2019


En una lectura aproximativa de la matriz de componentes rotados se observa que la cantidad de componentes se ajusta a los propuestos inicialmente por la estructura del cuestionario original. Sin embargo, la observación detallada evidenció que numerosos reactivos no se situaban en las dimensiones propuestas. La lectura del gráfico de sedimentación (Figura 1) reforzó la idea de proponer otra agrupación de ítems, mostrando un fuerte cambio de pendiente a partir del cuarto ítems.

Figura 1 – Componentes Rotados

Esta lectura condujo al análisis de los ítems en función de su saturación con otras dimensiones. Se procedió a realizar los ajustes y extraer únicamente los tres componentes principales a través de un análisis de segundo orden La lectura del gráfico de rotación (Figura 2) reforzó la idea de proponer otra agrupación de ítems rotados.

Figura 2 – Análisis de los Ítems

240 RISTI, N.º E18, 02/2019


Los resultados de la nueva extracción de componentes y la lectura de los reactivos evidenciaron que la nueva agrupación de ítems resultaba más acorde y simplificada, pasando de los 16 ítems originales, ver la (Tabla 7)(Julia, Galindo, & Villardón, 2014).

Axis Eigenvalue Expl. Var. Cummulative

Axis 1 2.018.098 30.32 30.32

Axis 2 865.666 13.006 43.326

Axis 3 602.711 9.055 52.381

Axis 4 423.129 6.357 58.738

Axis 5 358.857 5.391 64.13

Axis 6 305.087 4.584 68.713

Axis 7 297.142 4.464 73.177

Axis 8 266.015 3.997 77.174

Axis 9 255.579 3.84 81.014

Axis 10 236.304 3.55 84.564

Axis 11 220.301 3.31 87.874

Axis 12 195.388 2.936 90.809

Axis 13 183.385 2.755 93.565

Axis 14 163.52 2.457 96.021

Axis 15 149.568 2.247 98.268

Axis 16 115.25 1.732 100

Tabla 7 – Biplot Principal Normalization (Baricentric Scaling)

La lectura del gráfico de Biplot: Principal Normalization (Baricentric Scaling) (Figura 3) reforzó la idea de la diferencia entre género y características de la universidad(Vicente-Villardón, 2014). También es necesario conocer que algunos de los males de la evaluación tradicional se corrigen mediante la llevada a cabo a través de la web. Así, frente a la evaluación única del estudiante, la realizada con nuevas tecnologías permite una evaluación más global implicando a profesores, tutores, objetivos, contenidos, actividades, etc.

En estos últimos diez años, se ha dado un cambió de rumbo sobre educación, aparece lo que se denomina la sociedad del conocimiento, según su investigación María-Slusarczyk , exponen que como estamos viviendo en una época a la cual se dio diferentes nombres como: sociedad postindustrial, nueva economía, capitalismo cognitivo, sociedad de la información, sociedad del conocimiento, economía del conocimiento, Ecuador tiene diferentes retos para enfrentar los dilemas de esta nueva sociedad, caracterizada básicamente por el masivo uso de Internet y las TIC. (Slusarczyk, Sorhegui, 2014).

Las emociones en el ámbito del profesor universitario y su relación con la salud del docente, sobre todo porque el efecto negativo de condiciones emocionalmente estresantes o altamente demandantes en el trabajo han probado su relación con la mala salud y el deterioro de la calidad de vida a causa de estudiante(Brunner, 2008).

241RISTI, N.º E18, 02/2019


Figura 3 – HJ-Biplot

En efecto, más allá de los aspectos sociales e individuales que llegan a sistematizar y preparar un programa de trabajo para la utilización efectivamente transdisciplinaria de la Informática Educativa(Demey, Pla, Vicente-villardón, Rienzo, & Casanoves, 2014). Esta es nuestra deuda, que autoasumimos; pretendemos trabajar en ello; al menos creemos haber sembrado una duda, una incertidumbre, sobre cómo se está trabajando con este recurso tecnológico(Mikulic, Crespi, & Caballero, 2018).

Para las carreras en una especialidad en los estudios universitarios y también cuando se desea realizar orientación académica de los estudiantes a partir un perfil cognitivo (como un diagnóstico de sus fortalezas y debilidades autopercibidas); del mismo modo, podría ser útil para desarrollar potencialidades cognitivas a través de programas de intervención(Augusto Ceballos-Ospino et al., 2017).

4. ConclusionesEn consecuencia, a pesar de todo la actitud y compromiso de la comunidad universitaria mejorará si se consigue potenciar un modelo integral de tutoría que dé una respuesta globalizada e integradora a todas las necesidades de orientación del, desde el punto de ser un todo para poder crear ciencia y tecnología y fomentar una educación de calidad.

Lo que resulta necesario tomarlo en cuenta especialmente cuando se realizan evaluaciones de los factores propios de los estudiantes y de los docentes con la finalidad de obtener resultados más precisos en el contexto de los modelos multinivel de factores asociados, adelantos científico-tecnológicos, grandes inversiones en el capital intangible, en la educación, investigación, innovación y salud es la propuesta de Gobierno señala en el Plan del buen Vivir, que indica como uno de sus principales objetivos el acceso a las nuevas tecnologías.

242 RISTI, N.º E18, 02/2019


En este momento el principal objetivo de Estado Ecuatoriano es introducir al docente de esa adecuada planificación se podrá ofrecer una respuesta comprensiva e integral a los estudiantes, potenciando y fortaleciendo su formación y desarrollo como futuros profesionales con mayor valor agregado y transformar la matriz productiva del país.

ReferenciasArancibia Herrera, M. (2001). Reflexiones En Torno a La Aplicabilidad Pedagogica

De La Informatica: Apuntes Para Un Trabajo Transdisciplinario En El Curriculo Escolar. Estudios Pedagógicos (Valdivia), (27), 75–95. https://doi.org/10.4067/S0718-07052001000100006

Augusto Ceballos-Ospino, G., Paba-Barbosa, C., Suescún, J., Celina Oviedo, H., Herazo, E., & Campo-Arias, A. (2017). Validity and Dimensionality of the Rosenberg Self-esteem Scale Among College Students. Pensamiento Psicológico, 15(2), 29–39. https://doi.org/10.11144/Javerianacali.PPSI15-2.vdea

Brunner, J. J. (2008). Educación Superior Y Mundo Del Trabajo: Horizontes De Indagación. Calidad En La Educación, 29, 230–240.

Burga-León, A., & Escurra-Mayaute, M. (2017). Propiedades psicométricas de la escala de deseabilidad social de Marlowe y Crowne en docentes peruanos Psychometric properties of the Marlowe-Crowne social desirability scale in peruvian teachers, 23(2), 2223–7666. https://doi.org/10.24265/liberabit.2017.v23n2.03

Calderón Cisneros, J., Ortiz Chimbo, K. M., & Alcívar Trejo, C. (2018). Análisis factorial exploratorio como método multivariante para validación de datos académicos en plataformas virtuales. Revista Lasallista de Investigación, 15(2), 10–19. https://doi.org/10.22507/rli.v15n2a1

Casal Santoveña, M. S. (2010). la UNED Quality Evaluation Questionnaire of Virtual Courses at UNED. RED - Revista de Educación a Distancia, 25(Diciembre), 1–22. Retrieved from http://www.um.es/ead/red/25/

Demey, J. R., Pla, L., Vicente-villardón, J. L., Rienzo, J. A. Di, & Casanoves, F. (2014). Valoración y análisis. Catie.

Estrada Villa, E.; Boude Figueredo, O. (2015). Hacia una propuesta para evaluar ambientes virtuales de aprendizaje. Revista Academia y Virtualidad 8(2):, 8(2011 – 0731), 14–23.

Gallego-Álvarez, I., Galindo-Villardón, M. P., & Rodríguez-Rosa, M. (2015). Analysis of the Sustainable Society Index Worldwide: A Study from the Biplot Perspective. Social Indicators Research, 120(1), 29–65. https://doi.org/10.1007/s11205-014-0579-9

Gutiérrez, E., & Marín, G. (2017). Conductas apropiadas en Educación Física y el deporte en la escuela y validación de la escala. Cuadernos de Psicología Del Deporte, 17(1578–8423), 99–110. Retrieved from http://revistas.um.es/cpd

243RISTI, N.º E18, 02/2019


Hernández-Silva, C., Pavez-Lizarraga, A., González-Donoso, A., & Tecpan-Flores, S. (2017). ¿Se sienten valorados los profesores en Chile? Educación y Educadores;, 20. https://doi.org/10.5294/edu.2017.20.3.6

Huéscar Hernández, E., & Moreno-Murcia, J. A. (2017). Apoyo a la autonomía entre estudiantes, estrés percibido y miedo a la evaluación negativa: relaciones con la satisfacción con la vida 1. Behavioral Psychology / Psicología Conductual (Vol. 25). Retrieved from https://search.proquest.com/docview/1975570145/fulltextPDF/8E5F465B03AF4071PQ/12?accountid=17252

Julia, D. C., Galindo, P. V., & Villardón, M. P. G. (2014). Grupos de discusión y HJ-Biplot: Una nueva forma de análisis textual. RISTI - Revista Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao, (E2), 19–35. https://doi.org/10.17013/risti.e2.19-35

Leon, B. (2008). Atención plena y rendimiento académico en estudiantes de enseñanza secundaria, 1(relación entre atención plena y rendimiento académico,), 17–26. Retrieved from http://www.redalyc.org/pdf/1293/129318720002.pdf

López Castro, M., Pantoja Vallejo, A., & Juan, S. (2018). Escala para valorar la percepción y grado de satisfacción del profesorado de Educación Primaria de la Comunidad Autónoma de Andalucía respecto a los procesos tutoriales. Rev. Complut. Educ, 29(1), 287–306. https://doi.org/10.5209/RCED.52286

Méndez Vera, J., & Gálvez Nieto, J. L. (2018). Propiedades psicométricas de la Escala de Autoconcepto Académico (EAA) en estudiantes universitarios chilenos. Liberabit. Revista Peruana de Psicología. https://doi.org/10.24265/liberabit.2018.v24n1.09

Mesa Simpson, C. E. (2018). Caracterización de las inteligencias múltiples de estudiantes de 2do año de la carrera de Medicina. Centro Provincial de Información de Ciencias Médicas (Cuba), 40(2), 298–310. Retrieved from http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1684-18242018000200007

Mikulic, I. M., Crespi, M., & Caballero, R. (2018). Construcción de un inventario de inteligencia emocional percibida para adultos. Ciencias Psicológicas. https://doi.org/10.22235/cp.v12i1.1602

Pérez Cusó, F. J., González Lorente, C., González Morga, N., & Martínez Juárez, M. (2017). Tutoría en la Universidad: un estudio de caso en la Facultad de Educación de la Universidad de Murcia. Educatio Siglo XXI, 35(2 Julio), 91. https://doi.org/10.6018/j/298531

Úbeda-Colomer, J; Pérez-Samaniego, V; Devís-Devís, J. (2018). Propiedades psicométricas de un cuestionario de Teoría de la Conducta Planeada en la actividad física en alumnado universitario con discapacidad. Cuadernos de Psicología Del Deporte, 18(1989–5879), 3–18. Retrieved from https://search.proquest.com/docview/2053261531/fulltextPDF/8E5F465B03AF4071PQ/31?accountid=17252

Vallejo-Reyes, F A; Campbell, J I Mena; Lochbaum, M R; Duclos-Bastías, D M; Guerrero-Santana, I. et al. . (2018). Adaptación y validez de la escala de motivación en el deporte 2 (EMD-2) para estudiantes universitarios chilenos. Cuadernos de Psicología Del Deporte, 18(1989–5879), 63–74. Retrieved from https://search.proquest.com/docview/2009505334/fulltextPDF/8E5F465B03AF4071PQ/33?accountid=17252

244 RISTI, N.º E18, 02/2019


Vega-Hernández, M. C., Patino-Alonso, M. C., & Galindo-Villardón, M. P. (2018). Multivariate characterization of university students using the ICT for learning. Computers and Education, 121(June 2017), 124–130. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2018.03.004

Vicente-Villardón, J. L. (2014). Los Metodos Biplot. Universidad de Salamanca, 1–48.

análisis multivariante de los aspectos emocionales y las ... · a prueba en diferentes campos de...

Documents