Adaptación argentina de dos medidas de autoeficacia en el ámbito académico universitario

Autores/as

  • Valeria Estefania Moran Instituto de Investigaciones Psicologicas (IIPsi- CONICET-UNC)- Universidad Nacional de Cordoba- Argentina
  • Mauricio Federico Zalazar-Jaime Instituto de Investigaciones Psicologicas (IIPsi- CONICET-UNC)- Universidad Nacional de Cordoba- Argentina
  • Marcos Cupani Instituto de Investigaciones Psicologicas (IIPsi- CONICET-UNC)- Universidad Nacional de Cordoba- Argentina

DOI:

https://doi.org/10.18172/con.3622

Palabras clave:

Autoeficacia, objetivos académicos, afrontamiento académico, universitarios argentinos

Resumen

Los estudios sobre la autoeficacia académica han demostrado su rol en el éxito el desarrollo de la carrera de formación profesional. A pesar de ello, en Argentina no se reportan instrumentos de medida de diferentes creencias de autoeficacia para el contexto universitario. El objetivo de este trabajo fue adaptar la Escala de Autoeficacia para el logro de objetivos académicos y la Escala de Autoeficacia para el afrontamiento académico en estudiantes universitarios argentinos. La muestra estuvo compuesta de 498 estudiantes de diferentes carreras dictadas en la Universidad Nacional de Córdoba (Argentina). Se comprobó la adecuación cultural del contenido de los ítems de ambos instrumentos y se logró replicar la estructura original de cada medida mediante análisis factorial confirmatorio. Los resultados indicaron también valores satisfactorios de consistencia interna. Se discuten las limitaciones y se sugieren nuevas líneas de estudio.

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Biografía del autor/a

Valeria Estefania Moran, Instituto de Investigaciones Psicologicas (IIPsi- CONICET-UNC)- Universidad Nacional de Cordoba- Argentina

Dra. en Psicología

Marcos Cupani, Instituto de Investigaciones Psicologicas (IIPsi- CONICET-UNC)- Universidad Nacional de Cordoba- Argentina

Dr. en Psicologia

Citas

American Educational Research Association, American Psychological Association, y National Council on Measurement in Education AERA, APA, y NCME. (2014). Standards for educational and psychological testing. Washington, DC: American Educational Research Association.

Bandura, A. (1997). Self-Efficacy: The exercise of control [Autoeficacia: El ejercicio de control]. Nueva York, NY: W. H. Freeman and Company.

Bandura, A. (2012). Social cognitive theory. En P. M. Van Lange, A. W. Kruglanski, E. Higgins (Eds.), Handbook of theories of social psychology (Vol 1) (pp. 349-373). Thousand Oaks, CA: Sage Publications Ltd.

Bean, J. P. (1990). Why students leave: Insights from research. En D. Hossler (Ed.), The strategic management of college enrolment (pp. 147-169). San Francisco: Jossey-Bass.

Blascovich, J. y Mendes, W. B. (2001). Challenge and threat appraisals: The role of affective cues. En J. Forgas (Ed.), Feeling and thinking: The role of affect in social cognition. Nueva York: Cambridge University Press

Brown, T. A. y Moore, M. (2015). Confirmatory factor analysis for applied research. Nueva York: Guilford Publications.

Chemers, M. M., Hu, L. T. y Garcia, B. F. (2001). Academic Self-efficacy and First-year College Student Performance and Adjustment. Journal of Educational Psychology, 93(1), 55-64. https://doi.org/10.1037//0022-0663.93.1.55. DOI: https://doi.org/10.1037//0022-0663.93.1.55

Chen, F. F. (2007). Sensitivity of goodness of fit indexes to lack of measurement invariance. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 14(3), 464-504. https://doi:org/10.1080/10705510701301834. DOI: https://doi.org/10.1080/10705510701301834

Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Erlbaum.

Cupani, M. y Cortez, F. D. (2016). Análisis psicométricos del Subtest de Razonamiento Numérico utilizando el Modelo de Rasch. Revista de psicología (Santiago), 25(2), 01-16. DOI: https://doi.org/10.5354/0719-0581.2016.44558

Cupani, M. y Pautassi, R. M. (2013). Predictive contribution of personality traits in a sociocognitive model of academic performance in mathematics. Journal of Career Assessment, 21(3), 395-413. https://doi.org/10.1177/1069072712475177. DOI: https://doi.org/10.1177/1069072712475177

Cupani, M. y Zalazar-Jaime, M. F. (2014). Rasgos complejos y rendimiento académico: contribución de los rasgos de personalidad, creencias de autoeficacia e intereses. Rev. colomb. psicol, 23(1), 57-71. https://doi.org/10.15446/rcp.v23n1.39774. DOI: https://doi.org/10.15446/rcp.v23n1.39774

Elias, S. M. y MacDonald, S. (2007). Using past performance, proxy efficacy, and academic self-efficacy to predict college performance. Journal of Applied Social Psychology, 37, 2518-2531. https://doi.org/10.1111/j.1559-1816.2007.00268.x. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1559-1816.2007.00268.x

Galla, B. M., Wood, J. J., Tsukayama, E., Har, K., Chiu, A. W. y Langer, D. A. (2014). A longitudinal multilevel model analysis of the within-person and between-person effect of effortful engagement and academic self-efficacy on academic performance. Journal of School Psychology, 52(3), 295-308. https://doi.org/10.1016/j.jsp.2014.04.001. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jsp.2014.04.001

Honicke, T. y Broadbent, J. (2016). The influence of academic self-efficacy on academic performance: A systematic review. Educational Research Review, 17, 63-84. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2015.11.002. DOI: https://doi.org/10.1016/j.edurev.2015.11.002

Horn, J. (1965). A rationales and test for the number of factor in factor analysis. Psychometrika, 30, 179-185. https://doi.org/10.1007/bf02289447. DOI: https://doi.org/10.1007/BF02289447

Lent, R. (2004). Toward a Unifying Theoretical and Practical Perspective on Well-Being and Psychosocial Adjustment. Journal of Counseling Psychology, 51(4), 482-509. https://doi.org/10.1037/0022-0167.51.4.482. DOI: https://doi.org/10.1037/0022-0167.51.4.482

Lent, R. W., Brown, S. D., Brenner, B., Chopra, S. B., Davis, T., Talleyrand, R. y Suthakaran, V. (2001). The Role of Contextual Supports and Barriers in the Choice of Math/science Educational Options. Journal of Counseling Psychology, 48(4), 474-483. https://doi.org/10.1037/0022-0167.48.4.474. DOI: https://doi.org/10.1037//0022-0167.48.4.474

Lent, R. W., Brown, S. D. y Hackett, G. (1994). Toward a unifying social cognitive theory of career and academic interest, choice, and performance. Journal of vocational behavior, 45(1), 79-122. https://doi.org/10.1006/jvbe.1994.1027. DOI: https://doi.org/10.1006/jvbe.1994.1027

Lent, R. W., Brown, S. D. y Larkin, K. C. (1986). Self-efficacy in the Prediction of Academic Performance and Perceived Career Options. Journal of Counseling Psychology, 33(3), 265-269. https://doi.org/10.1037//0022-0167.33.3.265. DOI: https://doi.org/10.1037//0022-0167.33.3.265

Lent, R. W., Brown, S. D., Sheu, H. B., Schmidt, J., Brenner, B. R., Gloster, C. S., ... y Lyons, H. (2005). Social Cognitive Predictors of Academic Interests and Goals in Engineering: Utility for Women and Students at Historically Black Universities. Journal of Counseling Psychology, 52(1), 84-92. https://doi: 10.1037/0022-0167.52.1.84. DOI: https://doi.org/10.1037/0022-0167.52.1.84

Lent, R. W., Brown, S. D., Schmidt, J., Brenner, B., Lyons, H. y Treistman, D. (2003). Relation of contextual supports and barriers to choice behavior in engineering majors: Test of alternative social cognitive models. Journal of Counseling Psychology, 50(4), 458-465. https://doi.org/10.1037/0022-0167.50.4.458. DOI: https://doi.org/10.1037/0022-0167.50.4.458

Lent, R. W., Lopez, A. M., Lopez, F. G. y Sheu, H. B. (2008). Social cognitive career theory and the prediction of interests and choice goals in the computing disciplines. Journal of Vocational Behavior, 73(1), 52-62. https://doi: 10.1016/j.jvb.2008.01.002. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jvb.2008.01.002

Lent, R. W., Lopez, F. G., Sheu, H. B. y Lopez, A. M. (2011). Social cognitive predictors of the interests and choices of computing majors: Applicability to underrepresented students. Journal of Vocational Behavior, 78(2), 184-192. https://doi.org/10.1016/j.jvb.2010.10.006. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jvb.2010.10.006

Lent, R. W., Miller, M. J., Smith, P. E., Watford, B. A., Lim, R. H., Hui, K., ... y Williams, K. (2013). Social cognitive predictors of adjustment to engineering majors across gender and race/ethnicity. Journal of Vocational Behavior, 83(1), 22-30. https://doi.org/10.1016/j.jvb.2013.02.006. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jvb.2013.02.006

Lent, R. W., Singley, D., Sheu, H. B., Gainor, K. A., Brenner, B. R., Treistman, D., y Ades, L. (2005). Social Cognitive Predictors of Domain and Life Satisfaction. Journal of Counseling Psychology, 52(3), 429-442. https://doi.org/10.1037/0022-0167.52.3.429. DOI: https://doi.org/10.1037/0022-0167.52.3.429

Lent, R. W., Singley, D., Sheu, H. B., Schmidt, J. A. y Schmidt, L. C. (2007). Relation of social-cognitive factors to academic satisfaction in engineering students. Journal of Career Assessment, 15(1), 87-97. https://doi.org/10.1177/1069072706294518. DOI: https://doi.org/10.1177/1069072706294518

Lloret-Segura, S., Ferreres-Traver, A., Hernández-Baeza, A. y Tomás-Marco, I. (2014). El análisis factorial exploratorio de los ítems: una guía práctica, revisada y actualizada. Anales de psicología, 30(3), 1151-1169. DOI: https://doi.org/10.6018/analesps.30.3.199361

MacPhee, D., Farro, S. y Canetto, S. S. (2013). Academic self‐efficacy and performance of underrepresented STEM majors: Gender, ethnic, and social class patterns. Analyses of Social Issues and Public Policy, 13(1), 347-369. https://doi.org/10.1111/asap.12033. DOI: https://doi.org/10.1111/asap.12033

Mangeaud, A., Maccagno A., Somazzi, C., Oehlenschäger, A. y Esbry, N. (2017). Anuario Estadístico UNC 2016. Córdoba: Universidad Nacional de Córdoba.

Muñiz, J., Elosua, P. y Hambleton, R. K. (2013). Directrices para la traducción y adaptación de los tests: segunda edición. Psicothema, 25(2), 151-157. DOI: https://doi.org/10.7334/psicothema2013.24

Parker, P. D., Marsh, H. W., Ciarrochi, J., Marshall, S. y Abduljabbar, A. S. (2014). Juxtaposing math self-efficacy and self-concept as predictors of long-term achievement outcomes. Educational Psychology, 34(1), 29-48. https://doi.org/10.1080/01443410.2013.797339. DOI: https://doi.org/10.1080/01443410.2013.797339

Pérez, E., Cupani, M. y Ayllón, S. (2005). Predictores de rendimiento académico en la escuela media: habilidades, autoeficacia y rasgos de personalidad. Avaliação Psicológica, 4(1), 01-11.

Pérez-Gil, J. A., Chacón, S. M. y Moreno, R. R. (2000). Validez de constructo: el uso de análisis factorial exploratorio-confirmatorio para obtener evidencias de validez. Psicothema, 12(Suplemento), 442-446.

Pintrich, P. R. y De Groot, E. V. (1990). Motivational and Self-Regulated Learning Components of Classroom Academic Performance. Journal of Educational Psychology, 82(1), 33-40. https://doi.org/10.1037//0022-0663.82.1.33. DOI: https://doi.org/10.1037//0022-0663.82.1.33

Sánchez, R. y Echeverry, J. (2004). Validación de escalas de medición en salud. Revista de Salud pública, 6, 302-318. DOI: https://doi.org/10.1590/S0124-00642004000300006

Schunk, D. H. (1991). Self-efficacy and academic motivation. Educational Psychologist, 26, 207-231. https://doi.org/10.1207/s15326985ep2603y4_2. DOI: https://doi.org/10.1207/s15326985ep2603&4_2

Schunk, D. H. y Pajares, F. (2002). The development of academic self-efficacy. En A. Wigfield, J. S. Eccles (Eds.), Development of Achievement Motivation (pp. 15-31). San Diego, CA, US: Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-012750053-9/50003-6. DOI: https://doi.org/10.1016/B978-012750053-9/50003-6

Schunk, D. H. y Usher, E. L. (2012). Social Cognitive Theory and Motivation. Oxford Handbooks Online. https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780195399820.013.0002. DOI: https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780195399820.013.0002

Tinto, V. (1993). Leaving college: Rethinking causes and cures of student attrition (2nd ed.). Chicago: University of Chicago Press. DOI: https://doi.org/10.7208/chicago/9780226922461.001.0001

Urrutia Egaña, M., Barrios Araya, S., Núñez, M. G. y Camus, M. M. (2014). Métodos óptimos para determinar validez de contenido. Revista Cubana de Educación Médica Superior, 28(3), 547-558.

Widaman, K. F. (2012). Exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis. En H. Cooper, P. M. Camic, D. L. Long, A. T. Panter, D. Rindskopf, K. J. Sher, J. Kenneth (Eds), APA handbook of research methods in Psychology, Vol 3: Data analysis and research publication (pp. 361-389). Washington: American Psychological Association. DOI: https://doi.org/10.1037/13621-018

Yu, C. Y. y Muthén, B. (2002). Evaluation of model fit indices for latent variable models with categorical and continuous outcomes (Technical report). Los Angeles: UCLA, Graduate School of Education & Information Studies.

Zalazar-Jaime, M. F. y Cupani, M. (2018). Adaptación de las escalas de expectativas de resultado, metas de progreso y satisfacción académica en estudiantes universitarios. REDIE: Revista Electrónica de Investigación Educativa, 20(3), 105-114. DOI: https://doi.org/10.24320/redie.2018.20.3.1675

Zalazar-Jaime, M. F., Cupani, M. y Azpilicueta, A. E. (2017). Adaptación de tres variables contextuales en estudiantes universitarios argentinos. Avaliação Psicológica, 16(4), 436-443. DOI: https://doi.org/10.15689/ap.2017.1604.12790

Zalazar-Jaime, M. F., Cupani, M. y De Mier, V. (2015). Evaluation of the performance model of Social Cognitive Theory of Career: contributions of differential learning experiences. Bordón. Revista de Pedagogía, 67(4), 153-168. https://doi.org/10.13042/bordon.2015.67410. DOI: https://doi.org/10.13042/Bordon.2015.67410

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Publicado

24-10-2019

Cómo citar

Moran, V. E., Zalazar-Jaime, M. F., & Cupani, M. (2019). Adaptación argentina de dos medidas de autoeficacia en el ámbito académico universitario. Contextos Educativos. Revista De Educación, (24), 197–211. https://doi.org/10.18172/con.3622