Custom services
text in 
English (pdf)
Article in xml format
Article references
Automatic translation
Send this article by e-mail
Cited by SciELO 
Cited by Google 
Similars in
SciELO 
Similars in Google 
Permalink
El bienestar psicológico docente ha recibido una considerable atención investigadora. Este interés se ha focalizado, fundamentalmente, en la vertiente patológica (indicadores de baja salud), no en vano la docencia es una de las actividades profesionales más expuestas al burnout (Molero et al., 2019; Zhang, Zhang et al., 2019).
El burnout ha sido incluido recientemente en la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE-11, Organización Mundial de la Salud [OMS], 2019), definiéndose como un síndrome de estrés crónico. Tal y como expone el modelo de Demandas y Recursos Laborales (DRL; Schaufeli, 2017), el burnout derivaría de una prolongada descompensación entre las demandas laborales y los recursos personales y contextuales para hacerles frente. Este modelo ha recibido una amplia aceptación en el contexto docente (Granziera et al., 2021), habida cuenta de sus elevadas demandas. Entre ellas, la sobrecarga de trabajo, la presión de tiempo, la falta de apoyo o las conductas disruptivas del estudiantado (Gillet et al., 2022; Skaalvik y Skaalvik, 2020).
La conceptualización de burnout con mayor aval empírico es la propuesta por Maslach et al. (1996), basada en la manifestación de tres síntomas: (1) una intensa sensación de desbordamiento, cansancio y carencia de energía física y psicológica (agotamiento emocional); (2) el desarrollo de actitudes cínicas y apáticas hacia el entorno laboral y sus miembros (despersonalización); y (3) la percepción de estancamiento e incapacidad de progresar personal y profesionalmente (falta de realización personal).
El burnout docente ha sido relacionado con importantes perjuicios para la salud física -problemas respiratorios y gastrointestinales, trastornos del sueño (Esteras et al., 2019; Righi et al., 2021)- y psicológica -irritabilidad, ansiedad, sintomatología depresiva- (Burić et al., 2019; Martínez et al., 2020). Estos efectos repercutirían significativamente en el desempeño profesional, influyendo, entre otros aspectos, sobre la autoeficacia (Buonomo et al., 2019; Skaalvik y Skaalvik, 2010) y el enfoque de enseñanza (Burić y Frenzel, 2021; Pellerone et al., 2020).
Las nocivas consecuencias asociadas al burnout han acrecentado el interés por la identificación de los recursos personales que contribuirían a alimentar el funcionamiento positivo óptimo del docente (Brasfield et al., 2019; Collie y Perry, 2019). Dentro del amplio abanico de factores que la investigación ha analizado respecto a su papel protector frente al burnout docente, el capital psicológico y la satisfacción laboral adquieren un papel destacado (Schaufeli y Taris, 2014). Desde esta incipiente perspectiva, el presente estudio analizó el efecto de estos dos recursos sobre el burnout docente y cómo dicho efecto repercute en la autoeficacia y la metodología de enseñanza adoptada (véase Figura 1).
Nota: El modelo propuesto se basa en el modelo DRL (Schaufeli, 2017) y en las aportaciones de algunos trabajos que estudian la relación entre el burnout, la autoeficacia docente y el enfoque de enseñanza (Burić y Frenzel, 2021).
Figura 1. Modelo hipotetizado acerca de la relación entre capital psicológico, satisfacción laboral, burnout docente, autoeficacia y enfoques de enseñanza
Capital psicológico, satisfacción laboral y burnout
El capital psicológico se define como un estado psicológico individual positivo fruto de la conjugación de cuatro recursos (Luthans et al., 2015): (a) eficacia (confiar en la capacidad para asumir y realizar los esfuerzos necesarios para tener éxito en tareas desafiantes); (b) esperanza (perseverar en los objetivos y, cuando sea necesario, reorientarlos para alcanzar el éxito; (c) optimismo (tendencia a realizar atribuciones positivas sobre el rendimiento actual y a generar expectativas positivas sobre el éxito futuro); y (d) resiliencia (recuperarse y salir fortalecido de las adversidades para alcanzar los objetivos deseados). Varios estudios muestran que el capital psicológico se relaciona con bajos niveles de burnout en docentes de todas las etapas educativas (Freire et al., 2020; Li et al., 2019; Peng et al., 2019; Xie et al., 2022). Estos hallazgos suponen un refrendo empírico del modelo DRL, al evidenciar que el capital psicológico se erige en un recurso personal eficaz para reducir la vulnerabilidad al burnout en un contexto laboral altamente demandante (Schaufeli, 2017).
Otro de los factores personales que, con independencia de la etapa escolar, parece relacionarse negativamente con el burnout docente es la satisfacción laboral (Molero et al., 2019; Skaalvik y Skaalvik, 2020). Este constructo ha sido definido como un juicio valorativo positivo de los docentes respecto a sus condiciones laborales y su profesión, bien en términos generales, bien en cuanto a algunas dimensiones específicas (Hongying, 2007). Los docentes que se sienten laboralmente satisfechos experimentan altos niveles de bienestar psicológico (Dreer, 2021), evidenciando un mayor compromiso con su profesión y menor motivación de abandono (Skaalvik y Skaalvik, 2020).
Burnout y autoeficacia docente
La autoeficacia docente alude a la capacidad autopercibida para influir positivamente en la implicación y en el aprendizaje del estudiantado, incluso cuando este se encuentra poco motivado o atravesando dificultades (Hajovsky et al., 2020). La investigación precedente ofrece pocas dudas respecto a la relación negativa entre burnout y autoeficacia docente (McCullough et al., 2022; Pisanti et al., 2022). Sin embargo, no existe unanimidad respecto a la dirección de esta relación (Brouwers y Tomic, 2000; Skaalvik y Skaalvik, 2007, 2010). Así, el burnout ha sido considerado como una crisis o un colapso de eficacia (Leiter, 2002), de tal forma que la baja percepción de competencia docente acrecentaría el desarrollo de burnout, tanto en la etapa de Educación Primaria como de Educación Secundaria (Skaalvik y Skaalvik, 2007). En esta línea, Brouwers y Tomic (2000) evidenciaron que los docentes de Educación Secundaria que se perciben poco eficaces para favorecer la implicación académica del estudiantado acaban experimentando síntomas de despersonalización y baja realización personal. Sin embargo, estos mismos autores encontraron que el agotamiento emocional constituye un predictor de baja autoeficacia docente. El agotamiento emocional suele ocasionar una significativa disminución en el rendimiento (Klusmann et al., 2022), que se erige en una de las fuentes más importantes para la conformación de la autoeficacia (Bandura, 1997).
Por tanto, sin desdeñar la más que probable relación recíproca entre ambos constructos (Skaalvik y Skaalvik, 2010), en este trabajo se analizará el efecto del burnout docente sobre sus expectativas de autoeficacia. En concreto, y asumiendo que la autoeficacia docente puede divergir en función de la tarea, situación o faceta (Schwab, 2019), el interés se centra sobre la autoeficacia para la enseñanza de estrategias de autorregulación. La autorregulación constituye una metahabilidad clave en el proceso de aprendizaje y en el logro académico (De Bruijn-Smolders et al., 2016). El estudiantado autorregulado toma el control sobre su propio aprendizaje, planificando, supervisando y revisando sus pensamientos, motivaciones y conductas en aras de favorecer su implicación académica (Zimmerman, 2002). En un reciente metaanálisis, Jansen et al. (2019) evidenciaron que la autorregulación del estudiantado se ve favorecida mediante las prácticas docentes que promueven esta metahabilidad.
Burnout, autoeficacia y enfoque de enseñanza
A su vez, tanto el burnout como las expectativas de autoeficacia docente parecen influir significativamente en el enfoque de enseñanza (Burić y Frenzel, 2021; Zhang, Fu et al., 2019). Clásicamente, la investigación diferencia entre dos grandes enfoques (Hernández-Pina et al., 2012): transmisivo (o centrado en el docente) y constructivo (o centrado en el estudiante). En el primer caso, el docente adquiere un rol preponderante, basando su práctica en la organización del contenido para su transmisión al estudiante. Este adquiere un papel más activo en el enfoque constructivo, elaborando su propio aprendizaje, con la guía y orientación docente. En general, la adopción del enfoque transmisivo muestra una mayor prevalencia en los docentes de Primaria y Secundaria con altos niveles de burnout y una baja percepción de autoeficacia (Aelterman et al., 2019; Pellerone et al., 2020; Poulou et al., 2019).
El presente estudio
La investigación precedente únicamente ofrece evidencias indirectas respecto a la relación entre los recursos psicológicos adaptativos, el burnout docente y su desempeño instruccional. Por consiguiente, el presente estudio propone un modelo de ecuaciones estructurales con un doble objetivo: (1) analizar el efecto del capital psicológico y la satisfacción laboral sobre el burnout docente; y (2) determinar cómo este efecto repercute en su propia práctica instruccional, definida por las creencias de autoeficacia para la enseñanza de estrategias de autorregulación del aprendizaje y el enfoque de enseñanza adoptado (centrado en el docente vs. centrado en el estudiantado). Al respecto de este segundo objetivo, como se muestra en la Figura 1, se pretende evaluar el posible papel mediador de la autoeficacia entre el burnout y el enfoque de enseñanza. El modelo propuesto de ecuaciones estructurales toma como referencia las aportaciones del modelo DRL (Schaufeli, 2017), relativo al efecto de los recursos psicológicos sobre el burnout, así como las de algunos trabajos que muestran la influencia del burnout y la autoeficacia docente sobre el enfoque de enseñanza (Burić y Frenzel, 2021; Zhang, Fu et al., 2019).
De conformidad con los estudios revisados, se plantean las siguientes hipótesis de investigación: la H1 recoge que el capital psicológico y la satisfacción laboral docente ejercerán un efecto negativo directo sobre el burnout. La H2 establece que el burnout docente mostrará un efecto directo negativo sobre las creencias de autoeficacia para la enseñanza de estrategias de autorregulación del aprendizaje. La H3 afirma que la autoeficacia para la enseñanza de estrategias de autorregulación del aprendizaje ejercerá un efecto directo positivo sobre el enfoque de enseñanza centrado en el estudiantado, así como un efecto directo negativo sobre el enfoque de enseñanza centrado en el docente. La H4 recoge que la autoeficacia para la enseñanza de estrategias de autorregulación del aprendizaje ejercerá como variable mediadora parcial entre el burnout docente y el enfoque de enseñanza: menores niveles de burnout docente se relacionarán directamente con una mayor implicación en el enfoque de enseñanza centrado en el estudiantado y una menor implicación en el enfoque de enseñanza centrado en el docente. Este efecto también se ejercerá de forma indirecta, a través de la autoeficacia para la enseñanza de estrategias de autorregulación del aprendizaje.
Método
Participantes
En el estudio han participado 113 docentes (90.3% mujeres, n = 102; 9.7% hombres, n = 11) de las distintas etapas educativas: 18.6% de Infantil (n = 21, 100% mujeres); 38.1% de Primaria (n = 43, 93% mujeres); 28.3% de Secundaria (n = 32, 84.4% mujeres); 15% de Bachillerato (n = 17, 82.4% mujeres). Todos impartían docencia en centros públicos. La edad media de los participantes era de 38.13 años (DT = 11.01), con una media de experiencia laboral como docente de 10.86 años (DT = 10.61).
Instrumentos
Capital psicológico. Se utilizó el Cuestionario de Capital Psicológico (PCQ; Luthans et al., 2007), en su versión validada al español (Azanza et al., 2014). El PCQ incluye 24 ítems que evalúan los cuatro descriptores del capital psicológico: (1) autoeficacia (ej.: “Me siento seguro presentando información a un grupo de compañeros”); (2) esperanza (ej.: “Si me encontrara estancado/a en el trabajo, podría pensar muchas maneras de salir de esa situación”); (3) optimismo (ej.: “Soy optimista acerca de lo que me sucederá en el futuro en lo que respecta al trabajo”); (4) resiliencia (ej.: “Puedo superar épocas laborales difíciles porque ya me he enfrentado antes a las dificultades”). Las respuestas se registraron en una escala de 6 puntos (1 = Muy en desacuerdo hasta 6 = Muy de acuerdo). Dado que estos cuatro atributos funcionan sinérgicamente, de tal forma que su contribución es superior cuando se toman conjuntamente (Luthans y Youssef-Morgan, 2017), en el presente estudio se utilizó la medida general de la escala (capital psicológico), evidenciando una fiabilidad excelente (α = .92).
Satisfacción docente. El grado de satisfacción con la profesión docente se valoró mediante la pregunta “Grado de satisfacción en el trabajo”. Los participantes respondieron a esta pregunta mediante una escala de seis puntos (0 = Poco o nada; 5 = Alto).
Burnout. El grado de burnout docente se evaluó mediante el Maslach Burnout Inventory para docentes (MBI-Ed; Maslach et al., 1996), en su validación al español (Seisdedos, 1997). La escala consta de 22 ítems para medir tres dimensiones: agotamiento emocional (ej.: “Al final de la jornada me siento agotado”), despersonalización (ej.: “Creo que tengo un comportamiento más insensible con la gente desde que hago este trabajo”) y realización personal (ej.: “He realizado muchas cosas que merecen la pena en este trabajo”). Las respuestas a los ítems se registraron en una escala de seis puntos (1 = Nunca hasta 6 = A diario). En el presente estudio, se obtuvieron índices de consistencia interna aceptables en agotamiento emocional (α = .91) y realización personal (α = .77) y bajo en despersonalización (α = .41). No obstante, estos índices son similares a los del trabajo de Ferradás et al. (2019).
Autoeficacia para la enseñanza de estrategias de autorregulación del aprendizaje. Esta variable ha sido evaluada con la escala Teachers Self-Efficacy Scale to implement Self-Regulated Learning (TSES-SRL) (De Smul et al., 2018). El instrumento mide la creencia de los docentes respecto a su propia competencia para enseñar al estudiantado a ser autorregulado en su aprendizaje. El TSES-SRL está constituido por 20 ítems (ej.: “¿En qué medida se siente capaz de enseñar a sus alumnos a usar y aplicar diferentes estrategias de aprendizaje autorregulado?”) que se introducen mediante la pregunta “¿En qué medida cree que puede realizar las siguientes acciones?”, y cuyas opciones de respuesta fueron cinco (1 = No puedo hacer nada; 5 = Con mucha seguridad). No se dispone de versión española del TSES-SRL, por lo que en este estudio se ha traducido al español (inicialmente, dos expertos en inglés lo tradujeron al español. Posteriormente, se intercambiaron ambas traducciones y se volvieron a traducir al inglés para comprobar la adecuación de la versión española). La fiabilidad de la escala en el presente estudio fue excelente (α = .93), al igual que en el estudio original (Heirweg et al., 2018).
Enfoque de enseñanza. El modo en que se afronta el proceso instruccional se evaluó con la escala S-ATI-20 (Spanish Approaches to Teaching Inventory) (González-Geraldo y Hernández-Pina, 2015). Este instrumento cuenta con un total de 20 ítems, de los cuales 10 evalúan el enfoque centrado en el estudiantado (ej.: “En mi interacción con los estudiantes, en esta asignatura intento desarrollar una conversación sobre los temas que estamos estudiando”) y 10, el enfoque centrado en el docente (ej.: “Es importante que esta asignatura se describa en su totalidad en función de los objetivos específicos relacionados con lo que los estudiantes han de saber con respecto a la evaluación”). Las respuestas se registraron en una escala Likert con cinco valores (1 = Raramente o nunca; 5 = Casi siempre o siempre). La fiabilidad del S-ATI-20 en este estudio (α = .64, en la dimensión enfoque centrado en el docente; y α = .78, en la dimensión enfoque centrado en el estudiantado) fue semejante a la obtenida en estudios previos (por ejemplo, Monroy et al., 2014).
Procedimiento
El estudio fue aprobado por el Comité de Ética del Principado de Asturias (Código: Proyecto 70/19), y todas las instrucciones del protocolo se realizaron de acuerdo con las directrices institucionales de dicho comité. La selección de participantes se realizó mediante un muestreo por conveniencia. Los ítems de los cuestionarios se volcaron en Google, a través de la aplicación de Google Forms, y se enviaron a varios equipos directivos de centros educativos para que lo distribuyeran entre los docentes. Se incluyó un formulario en el que se explicaban los objetivos del estudio y se informaba de la voluntariedad, anonimato y confidencialidad de la participación. Se adjuntó también un documento de consentimiento informado, de acuerdo con las directrices éticas establecidas en la Declaración de Helsinki. La participación carecía de incentivo económico, y los participantes podían renunciar a formar parte del estudio en cualquier momento.
Análisis de datos
Los datos se analizaron en dos etapas. En primer lugar, en términos de análisis preliminares, se calcularon los estadísticos descriptivos y las correlaciones entre las variables para decidir el enfoque analítico más adecuado al objetivo del estudio. En segundo lugar, se ajustó un modelo de ecuaciones estructurales (SEM), con AMOS24 (ver Figura 2). Dado que se observó normalidad en la distribución de las variables, se ajustó el modelo mediante el método de máxima verosimilitud. La bondad de ajuste de los datos se determinó a través de los estadísticos más ampliamente recomendados por la investigación (Hu y Bentler, 1999): Chi-cuadrado, GFI (Goodness-of-Fit Index), AGFI (Adjusted Goodness-of-Fit Index), TLI (Tucker-Lewis Index), CFI (Comparative Fit Index), RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) y ECVI (Expected Cross Validation Index). Mientras que los seis primeros parámetros aportan información sobre la bondad de ajuste del modelo teórico a los datos empíricos, el ECVI nos informa de la medida en que estos resultados podrían replicarse en una muestra independiente o en estudios futuros. Existe evidencia de un buen ajuste cuando Chi-cuadrado tiene un valor p > .05; GFI, AGFI y TLI ≥ .90; CFI ≥ .95 y RMSEA ≤ .06 (Arbuckle, 2013). Asimismo, los datos son robustos cuando el ECVI del modelo seleccionado es inferior al del modelo saturado. El tamaño del efecto se calculó a partir del estadístico CR proporcionado por AMOS (CR muestra una distribución similar a la del estadístico z), usando el software desarrollado por Lenhard y Lenhard (2016). De acuerdo con la d de Cohen (Cohen, 1988): efecto nulo (d ≤ 0.09); pequeño (d = 0.10 - 0.49); mediano (d = 0.50 - 0.79); grande (d ≥ 0.80).
Resultados
Análisis preliminares
Aunque la muestra de docentes incluye las etapas de Infantil (n = 21), Primaria (n = 43), Secundaria (n = 32) y Bachillerato (n = 17), en este estudio se trabajó con el total (N = 113), ya que no se han encontrado diferencias estadísticamente significativas en ninguna de las variables incluidas en el modelo, excepto para el enfoque de enseñanza centrado el docente (p < .01). En la Tabla 1 se aportan los estadísticos descriptivos (media, desviación típica, asimetría y curtosis) y la matriz de correlaciones de Pearson entre las variables incluidas en el modelo. Como se puede observar, según los criterios establecidos por Finney y DiStefano (2006) (As ≤ ± 2; Ku ≤ ± 7), todas las variables se ajustan a una distribución normal. Asimismo, las variables se mostraron suficientemente correlacionadas, dado que ello es una condición necesaria para la realización de análisis multivariados (KMO = 0.75; χ 2 de Bartlett = 252.73, p < .001).
Tabla 1. Estadísticos descriptivos y matriz de correlaciones de las variables del estudio
| CAP_PSI | SAT_DOC | AE | D | RP | AU_SRL | ENF_CONS | ENF_TRAN | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| CAP_PSI | − | |||||||
| SAT_DOC | .42** | − | ||||||
| AE | -.58** | -.53** | − | |||||
| D | -.30** | -.28** | .39** | − | ||||
| RP | .58** | .52** | -.51** | -.26** | − | |||
| AU_SRL | .48** | .26** | -.20* | -.30** | .43** | − | ||
| ENF_CONS | .29** | .38** | -.10 | -.07 | .26** | .32** | − | |
| ENF_TRAN | .08 | .10 | -.20* | -.05 | .01 | .08 | .06 | − |
| M | 4.62 | 4.15 | 23.67 | 6.76 | 40.42 | 3.55 | 3.89 | 3.12 |
| DT | 0.58 | 0.83 | 8.87 | 2.01 | 5.07 | 0.60 | 0.59 | 0.55 |
| Asimetría | -0.57 | -0.87 | 0.85 | 1.13 | -0.59 | -0.17 | -0.78 | -0.25 |
| Curtosis | 0.41 | 0.42 | 0.12 | 0.29 | -0.24 | 0.01 | 0.27 | -0.45 |
Nota. CAP_PSI (Capital Psicológico), SAT_DOC (Satisfacción Docente), AE (Agotamiento Emocional), D (Despersonalización), RP (Realización Personal), AU_SRL (Autoeficacia para la enseñanza de estrategias de autorregulación), ENF_TRAN (Enfoque de enseñanza centrado en el docente -centrado en la transmisión de información-), ENF_CONS (Enfoque de enseñanza centrado en el estudiantado -centrado en la construcción del conocimiento-). Las variables AE, D y RP serán utilizadas para construir la variable latente (burnout) del modelo. *p < .05; **p < .01.
Ajuste del modelo inicial
La evaluación inicial del modelo, representado en la Figura 2, no evidenció un ajuste adecuado (χ 2 18 = 45.30; p < .001; GFI = .919; AGFI = .837; TLI = .817; CFI = .883; RMSEA = .115). Revisados los índices de ajuste y los residuos, se observó la conveniencia de incluir el efecto directo de satisfacción como docente sobre el enfoque de enseñanza centrado en la construcción del conocimiento, lo cual es teóricamente justificable. Modificado el modelo con la inclusión de dicho efecto, el ajuste del modelo modificado mejoró sensiblemente respecto al modelo inicial (AIC del modelo inicial 81.296 y AIC del modelo final 70.621), obteniendo un ajuste final aceptable (χ 2 17 = 32.621; p < .05; GFI = .939; AGFI = .871; TLI = .889; CFI = .933; RMSEA = .089). Cabe señalar que la evaluación de los residuos y los índices de modificación sugieren una mejora sustancial en el ajuste del modelo incluyendo un segundo efecto, de la autoeficacia hacia el burnout, lo cual implica estimar una relación recíproca que, aunque tiene sentido a nivel teórico, el diseño transversal utilizado en esta investigación no lo permite. Por este motivo, no se modifica el modelo. Finalmente, el modelo final alcanzó un ECVI menor que el modelo de referencia (.614/.626). En la Tabla 2 se aportan los resultados completos del ajuste del modelo.
Tabla 2. Resultados del ajuste del modelo (efectos directos)
| SRW | SE | t | p | d | |
|---|---|---|---|---|---|
| CAP_PSI → BURNOUT | -.641 | .990 | -7.000 | <.001 | 1.750 |
| SAT_DOC → BURNOUT | -.441 | .640 | -5.254 | <.001 | 1.137 |
| BURNOUT → AU_SRL | -.490 | .010 | -4.855 | <.001 | 1.027 |
| AU_SRL → ENF_TRAN | .081 | .085 | 0.857 | .392 | − |
| AU_SRL→ ENF_CONS | .233 | .088 | 2.593 | .010 | 0.503 |
| SAT_DOC→ ENF_CONS | .319 | .064 | 3.561 | <.001 | 0.711 |
Nota. CAP_PSI (Capital Psicológico), SAT_DOC (Satisfacción Docente), AU_SRL (Autoeficacia para la enseñanza de estrategias de autorregulación), ENF_TRAN (Enfoque de enseñanza centrado en el docente -centrado en la transmisión de información-), ENF_CONS (Enfoque de enseñanza centrado en el estudiantado -centrado en la construcción del conocimiento-), SRW (coeficientes de regresión estandarizados), SE (errores de estimación), t (t de Student), p (probabilidad), d (d de Cohen). *p < .05; **p < .01.
Evaluación del modelo final
Los datos obtenidos muestran que el burnout docente se encuentra directa y negativamente explicado por el capital psicológico y por el nivel de satisfacción laboral docente (con un nivel muy alto de varianza explicada: 84.1%). Por otra parte, el nivel de burnout predice negativamente la autoeficacia docente para la enseñanza de estrategias de autorregulación del aprendizaje (24.1% de varianza).
Respecto a la relación entre autoeficacia y enfoque de enseñanza, mientras que la autoeficacia se mostró como un predictor positivo del enfoque de enseñanza centrado en el estudiantado (21% de la varianza; tamaño del efecto medio, d = 0.52), no mostró un efecto significativo sobre la enseñanza centrada en el docente (0.09% de la varianza). Finalmente, se observó que la satisfacción docente predice directa y positivamente el enfoque de enseñanza centrado en el estudiantado, con un tamaño del efecto medio (d = 0.70).
Por último, en la Tabla 3 se aportan los efectos indirectos encontrados. Como se puede observar, el capital psicológico y el grado de satisfacción con la docencia influyen indirectamente, a través del nivel de burnout, tanto sobre la autoeficacia (31.3% y 21.6% de la varianza total explicada, respectivamente) como sobre el enfoque de enseñanza centrada en el estudiantado (varianza explicada del 7.6%, en el caso del capital psicológico, y del 5.4%, en el caso de la satisfacción docente). Por último, el nivel de burnout, a través de la autoeficacia, ejerce un efecto indirecto negativo (11.9% de la varianza) sobre el enfoque de enseñanza centrado en el estudiantado.
Tabla 3. Predictores y consecuentes del burnout docente (efectos indirectos)
| b | p | |
|---|---|---|
| SAT_DOC → AU_SRL | .216 | < .001 |
| SAT_DOC → ENF_CONS | .050 | .009 |
| SAT_DOC → ENF_TRAN | .017 | .403 |
| CAP_PSI → AU_SRL | .314 | < .001 |
| CAP_PSI → ENF_CONS | .073 | .008 |
| CAP_PSI → ENF_TRAN | .025 | .419 |
| BURNOUT → ENF_CONS | -.114 | .011 |
| BURNOUT → ENF_TRAN | -.040 | .425 |
Nota. b (coeficiente de regresión), p (probabilidad). CAP_PSI (Capital Psicológico), SAT_DOC (Satisfacción Docente), AU_SRL (Autoeficacia para la enseñanza de estrategias de autorregulación), ENF_TRAN (Enfoque de enseñanza centrado en el docente -centrado en la transmisión de información-), ENF_CONS (Enfoque de enseñanza centrado en el estudiantado -centrado en la construcción del conocimiento-). * p < .05; ** p < .01.
Discusión
En consonancia con el creciente énfasis en el bienestar docente, el presente estudio pretendía analizar el efecto del capital psicológico y la satisfacción laboral sobre el burnout, y en cómo este efecto repercute sobre la práctica instruccional docente, tanto en lo que respecta a la autoeficacia para la enseñanza de estrategias de autorregulación como en el enfoque de enseñanza adoptado.
Los resultados obtenidos confirman varias de las hipótesis inicialmente establecidas. Así, de conformidad con la primera hipótesis (H1), y en línea con otros estudios (Freire et al., 2020; Li et al., 2019; Molero et al., 2019; Peng et al., 2019; Skaalvik y Skaalvik, 2020; Xie et al., 2022), tanto el capital psicológico como la satisfacción laboral docente se mostraron como predictores directos negativos del burnout, con un importante tamaño del efecto. De acuerdo con el Modelo DRL (Schaufeli, 2017), la disponibilidad de buenos recursos personales, incluso en entornos altamente demandantes, reduciría significativamente la probabilidad de experimentar estados psicopatológicos. Los hallazgos encontrados son consistentes con esta tesis, confirmando el relevante papel adquirido por el capital psicológico y la satisfacción laboral en la disminución del burnout docente (Granziera et al., 2021). El modelo DRL señala, además, la positiva aportación de los recursos personales al funcionamiento psicológico adaptativo. Desde esta consideración, es posible que el capital psicológico y la satisfacción laboral actúen sinérgicamente, no solo frente al burnout, sino contribuyendo también al bienestar psicológico docente, como evidenciaron Kurt y Demirbolat (2019) en profesores de Educación Secundaria.
También resultó confirmada la hipótesis (H2) respecto al efecto directo negativo del nivel de burnout docente sobre la autoeficacia para la enseñanza de estrategias de autorregulación. Asumiendo la más que plausible relación bidireccional entre autoeficacia y burnout docente (Skaalvik y Skaalvik, 2010), este último puede erigirse en un predictor de las creencias de competencia para el desempeño profesional (Brouwers y Tomic, 2000). De acuerdo con ello, es probable que los docentes afectos de burnout tengan pocas experiencias de dominio en su práctica cotidiana (Skaalvik y Skaalvik, 2007) y sus estados fisiológicos y somáticos internos sean desadaptativos (Melamed et al., 1999). Habida cuenta de que estas (experiencias de dominio y estados fisiológicos internos) son dos de las fuentes que contribuyen en mayor medida a la conformación de la autoeficacia (Bandura, 1997), ello podría constituir una explicación plausible respecto al decremento la competencia autopercibida observado en los docentes con alto burnout.
La relación directa hipotetizada entre la autoeficacia para la enseñanza de estrategias de autorregulación y el enfoque de enseñanza (H3) resultó parcialmente corroborada. De esta forma, la autoeficacia docente evidenció una relación positiva directa con la implementación de una enseñanza centrada en el estudiantado. Parece, pues, confirmarse que los docentes que se perciben altamente competentes para enseñar estrategias de autorregulación son más proclives a adoptar un enfoque instruccional focalizado en el estudiantado como constructor de su propio conocimiento (Czerniak y Schriver, 1994), en el que el rol docente está eminentemente orientado a la provisión de apoyo y guía (Fong et al., 2019).
Asimismo, como se hipotetizaba (H4), la autoeficacia también se mostró como variable mediadora entre el nivel de burnout docente y la adopción de un enfoque de enseñanza centrado en el estudiantado. Estos hallazgos sugieren, en línea con otros estudios (Burić y Frenzel, 2021; Pellerone et al., 2020), que, cuando los niveles de burnout son bajos, en los docentes crece la tendencia a adoptar un enfoque de enseñanza que estimula al estudiantado a construir activamente su aprendizaje. Esta relación, además, se encontraría mediada por la autoeficacia para la enseñanza de estrategias de autorregulación. Ello parece indicar que, en ausencia del síndrome, los docentes se percibirían más competentes para fomentar en el estudiantado la adopción de estrategias de planificación, supervisión y valoración de su propio aprendizaje, adoptando un enfoque de enseñanza acorde con dicha creencia.
Sin embargo, contrariamente a lo hipotetizado, los resultados del presente estudio no han mostrado una relación consistente entre la autoeficacia para la enseñanza de estrategias de autorregulación y el enfoque centrado en el docente, ni de forma directa (H3) ni como variable mediadora de la relación entre el nivel de burnout y este enfoque de enseñanza (H4). Varias razones podrían explicar estos inesperados hallazgos. Una posibilidad es que la adopción de un enfoque transmisivo no dependa tanto de una dimensión de autoeficacia tan específica como la enseñanza de estrategias autorregulatorias como de otras facetas asociadas a la competencia autopercibida del docente (por ejemplo, gestión del aula, implicación del estudiantado, otras estrategias instruccionales), tal y como han evidenciado otros estudios (González et al., 2018; Poulou et al., 2019). También resulta plausible que sean otros factores, como el tipo de motivación docente (controlada, autónoma o amotivada) o sus creencias acerca de la maleabilidad de la inteligencia del estudiantado (mentalidad fija o de crecimiento), los que expliquen en mayor medida el enfoque de enseñanza adoptado (Vermote et al., 2020). De hecho, aunque inicialmente no se había hipotetizado esta relación, los resultados del presente estudio muestran que tanto la satisfacción laboral como el capital psicológico evidenciaron un efecto positivo significativo sobre el enfoque de enseñanza centrado en el estudiantado. En ambos casos, este efecto sería indirecto (a través de la autoeficacia), aunque en el caso de la satisfacción laboral también se encontró un efecto directo. Estos hallazgos refrendan la creciente línea de investigaciones que vinculan el bienestar docente con la adopción de estrategias instruccionales adaptativas (Turner y Thielking, 2019).
Implicaciones prácticas
Una importante implicación de estos hallazgos apunta a la conveniencia de desarrollar intervenciones tendentes a potenciar específicamente el capital psicológico y la satisfacción laboral docente. Estas intervenciones requieren, ineludiblemente, el desarrollo de un clima institucional comprometido con la innovación, el trabajo colaborativo y la instauración de canales para la participación de los docentes en la toma de decisiones.
Limitaciones del estudio y futuras líneas de investigación
A pesar de que los resultados obtenidos obtienen apoyo de replicación en estudios futuros, este presenta algunas limitaciones. En primer lugar, el escaso tamaño de la muestra, y el claro predominio de mujeres en ella, restringen la posible generalización de los resultados. En segundo lugar, la dimensión despersonalización, incluida en el instrumento MBI-Ed, presenta una pobre consistencia interna. Esta limitación ya ha sido advertida en múltiples estudios con muestras de habla no inglesa. Finalmente, cabe señalar los posibles sesgos que entraña la recolección de datos exclusivamente mediante procedimientos de autoinforme.
Dadas estas limitaciones, sería conveniente el desarrollo de nuevos estudios que utilicen procedimientos y tamaños de muestreo representativos de la población docente, tomando en consideración variables como el sexo, los años de experiencia laboral o la titularidad (pública vs. privada) de los centros escolares. Asimismo, la utilización de otros instrumentos de medida, especialmente en el caso del burnout, podría proporcionar evidencias adicionales de la validez y fiabilidad de los resultados del presente estudio. En esta línea, la realización de nuevos estudios que contemplen otros métodos (observaciones, entrevistas con docentes y estudiantado) podría suponer una contribución valiosa al estudio del bienestar docente y sus implicaciones sobre el burnout y el desempeño profesional. Igualmente, podría resultar de interés científico que futuros trabajos analicen específicamente la contribución de cada componente del capital psicológico a la reducción del burnout docente.
Conclusiones
La principal aportación de este estudio se encuentra en la identificación del capital psicológico y de la satisfacción laboral docente como valiosos recursos personales, ya no solo de cara a reducir la tendencia a experimentar burnout, sino para estimular creencias (autoeficacia para la enseñanza de estrategias de autorregulación) y conductas (enfoque de enseñanza centrado en la construcción del conocimiento por parte del estudiantado) adaptativas en su práctica cotidiana en las aulas.
