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Introducción
El fracaso y la deserción académica en estudiantes universitarios, es un tema que merece ser atendido a fin de asegurar la permanencia de los estudiantes en el sistema y evitar demoras en la finalización de los estudios. En este sentido, las estadísticas locales argentinas actuales indican que el momento más crítico de la trayectoria académica de los estudiantes universitarios ocurre al inicio del ciclo. Así, puede mencionarse que el 58 % de los estudiantes abandona o cambia de carrera durante el primer año de estudios (Pintos, 2012). La niversidad de Buenos Aires (2015) informa que el 45.5 % de los alumnos inscritos aprueban el curso de ingreso en el tiempo esperable de un año, mientras que el 49.8 % concluye dicho curso pasado ese plazo, y solo el 4.7 % lo finaliza antes de lo esperado. En esta línea, un trabajo de la Universidad Tecnológica Nacional revela que entre el 20 % y 40 % de los estudiantes que llevan cursando tres años en la carrera desde el momento de su inscripción, aún continúa asistiendo a asignaturas del primer año (Celma, Adamoli, Gutiérrez y Santana, 2005).
Un estudio de la Universidad Nacional de Rosario (2012) identifica diversos factores promotores o bien protectores del fracaso y abandono académico en instancias iniciales del ciclo universitario. Según este trabajo, algunos de esos factores se vinculan con características inherentes a cada carrera como dificultad, materiales bibliográficos, y horas de estudio que requieren las asignaturas, entre otros. Otros, en cambio, se asocian con el aspecto económico pudiéndose mencionar la situación laboral, disponibilidad horaria para articular el trabajo con los estudios, o bien expectativa laboral al momento de graduarse. También se señalan factores individuales dentro de los que se incluyen expectativas, autoexclusión, esfuerzo, vocación, y las características psicológicas de los estudiantes. Particularmente, los factores psicológicos, han sido ampliamente investigados a través del examen de múltiples variables, entre las cuales están los enfoques de aprendizaje. Este constructo ha sido estudiado dentro del ámbito universitario con el fin de conocer las preferencias que tienen los estudiantes para aprender los contenidos académicos. En esta línea, varias investigaciones han examinado la relación entre los enfoques de aprendizaje y otras variables psicológicas (resiliencia, estrategias de afrontamiento), académicas (rendimiento académico, diferencias entre carreras, año en curso) y sociodemográficas (sexo, edad), entre otras (e.g., Beccaria, Kek, Huijser, Rose y Kimmins, 2014; Bonsaksen, Brown, Lim y Fong, 2017; de la Fuente et al., 2017; Hasnor, Ahmad y Nordin, 2013; McDonald, Reynolds, Bixley y Spronken-Smith, 2017). Todo esto ha posibilitado conocer los enfoques de aprendizaje y estudio de los estudiantes con el fin último de planificar acciones (pedagógicas, institucionales, y políticas, entre otras) orientadas a mejorar esos aprendizajes
Enfoques de aprendizaje
Los enfoques de aprendizaje describen modos, procedimientos o estrategias diferentes que los estudiantes emplean para procesar la información que deben aprender, hallándose tales enfoques determinados en gran medida por el tipo de contexto educativo (Biggs y Tang, 2011). Marton y Sӓljӧ (1976) fueron los primeros en clasificar, a partir de una situación experimental, las formas en que los sujetos aprenden, identificando dos tipos de procesamiento de la información a los que llamaron enfoques Profundo y Superficial. El enfoque Profundo remite al interés por comprender el contenido que se pretende aprender, identificando las ideas principales y articulando el conocimiento nuevo con el preexistente. El enfoque Superficial, por su parte, alude al interés por captar y memorizar la información para luego reproducirla pero sin establecer relación con los conocimientos previos. El modelo de Marton y Sӓljӧ (1976) fue retomado tiempo después por Biggs (1987), y Entwistle y Ramsden (1982), quienes incorporaron un tercer enfoque a los dos existentes y que denominaron de Logro en el caso del primer autor y Estratégico en el de los segundos. Este tercer enfoque remite a las habilidades de estudio asociadas al éxito académico, tales como el manejo del tiempo, concentración y organización del material de estudio, entre otras. Estos tres enfoques de aprendizaje fueron posteriormente operacionalizados por estos autores, dando lugar a dos de los instrumentos psicométricos más difundidos, siendo las versiones más actuales de ambos el R-SPQ-2F o Revised Two Factor Study Process Questionnaire (Biggs, Kember y Leung, 2001) y el ASSIST o Approaches and Study Skills Inventory for Students (Tait, Entwistle y McCune, 1998).
Instrumentos de evaluación de los enfoques de aprendizaje
La versión inicial que da origen al R-SPQ-2F corresponde al SPQ o Study Process Questionnaire (Biggs, 1987), el cual se compone de 42 ítems que permiten evaluar tres enfoques de aprendizaje (Superficial, Profundo, Logro) y estimar una medida combinada entre el enfoque Profundo y el de Logro (dada la elevada y positiva correlación interfactorial), relacionada positivamente con el rendimiento académico (Biggs, 1987). La estructura trifactorial del instrumento ha sido replicada en otras investigaciones (Andrews, Violato, Rabb y Hollingsworth, 1994; Burnett y Dart, 2000; Fox, McManus y Winder, 2001). No obstante un estudio comparativo que ha puesto a prueba distintos modelos factoriales del SPQ concluye sobre la pertinencia de considerar solo dos dimensiones (enfoque Profundo y enfoque Superficial), que pueden ser evaluadas por la herramienta. Basados en estos resultados, Biggs et al. (2001) efectuaron una revisión del SPQ dando lugar al Revised Two Factor Study Process Questionnaire (R-SPQ-2F). Esta nueva versión del cuestionario evalúa mediante 20 ítems dos enfoques de aprendizaje (Profundo y Superficial), suprimiendo la dimensión de Logro. Otros estudios han replicado esta estructura bifactorial en distintos contextos (Bati, Tetik y Gürpinar, 2010; Mogre y Amalba, 2014; Sohrabi, 2016), incluyendo el medio local argentino (Freiberg-Hoffmann y Fernández-Liporace, 2016).
En relación al ASSIST (Tait et al., 1998) puede decirse que es el resultado de un proceso de refinamiento del Approaches to Studying Inventory (ASI), instrumento que ha sufrido múltiples modificaciones en su estructura factorial desde su creación (e.g., Entwistle, 1979; Entwistle 1981; Entwistle, Hanley y Hounsell, 1979; Entwistle y Ramsden, 1982; Entwistle y Tait, 1994). Existen actualmente dos versiones del ASSIST, una extendida y otra abreviada, la primera se compone de 52 reactivos que permite evaluar 13 sub-escalas que a su vez se agrupan en tres dimensiones mayores, posibilitando estimar una medida global de los enfoques de aprendizaje (Superficial, Profundo, Estratégico). La modalidad abreviada del inventario, por su parte, consta de 18 ítems mediante los cuales es posible estimar una medida general de los tres enfoques de aprendizaje. Esta versión corta del instrumento resulta útil para arribar a una descripción rápida de los estudiantes en relación a sus modos de aprender, y su uso suele recomendarse fundamentalmente para evaluar a estudiantes universitarios que cursan el primer año de la carrera y que presentan un bajo rendimiento académico (Entwistle, McCune y Tait, 2013). Si bien la versión extendida (e.g., Abedin, Jaafar, Husain y Abdullah, 2013; Gadelrab, 2011; Valadas, Gonҫalves y Faísca, 2009), y breve (e.g., Romero-Medina et al., 2013; Simelane-Mnisi y Mji, 2017; Speth, Namuth y Lee, 2007) del instrumento ha sido adaptada en distintos países, no se registran estudios de validación de ambas herramientas en Argentina constituyendo ello un área no explorada.
Como puede apreciarse, tanto el R-SPQ-2F como el ASSIST son dos instrumentos que permiten medir los enfoques de aprendizaje en los estudiantes universitarios. Si bien el primero presenta adaptación al contexto local, el mismo no contempla la dimensión de enfoque Estratégico en su evaluación del constructo. Contrariamente el ASSIST, sí incorpora al enfoque Estratégico complementando la interpretación de los resultados correspondientes a los enfoques Profundo y Superficial.
A partir de todo lo expuesto, se plantea la necesidad de contar con una versión válida y confiable del ASSIST breve que posibilite a los profesionales psicólogos conocer las características del contexto educativo a partir del modo en que los estudiantes procesan la información. Se espera así aportar una herramienta valiosa cuya aplicación posibilite planificar cambios vinculados tanto a los tipos de enseñanza y evaluación, como a nivel institucional y normativo, que promuevan mejoras en el aprendizaje de los alumnos y asegure su permanencia en el sistema universitario.
A partir de lo mencionado, la presente investigación se propone abordar en relación a la versión breve del ASSIST los siguientes objetivos: (a) adecuar lingüísticamente la versión española a estudiantes universitarios de Buenos Aires, Argentina, (b) analizar evidencias de validez de constructo y consistencia interna del instrumento, y (c) examinar evidencias de validez concurrente.
Método
Participantes
Adaptación lingüística: Participaron 20 estudiantes universitarios de las carreras de Psicología (50 %) e Ingeniería Industrial (50 %).
Análisis de evidencias de validez de constructo y consistencia interna: A fin de asegurar la independencia de los resultados de los estudios factoriales se recogieron dos muestras diferentes mediante un muestreo por conveniencia. La primera se empleó para efectuar el análisis factorial exploratorio y de consistencia interna. La segunda se utilizó para el análisis factorial confirmatorio, de invarianza factorial y de validez concurrente.
Análisis factorial exploratorio y de consistencia interna: tomando en cuenta la recomendación de alcanzar un tamaño muestral que respete la relación de cinco sujetos por cada ítem en análisis (Costello y Osborne, 2005), se trabajó con 100 estudiantes de la carrera de Psicología de Buenos Aires (75 % mujeres, 25 % varones) de entre 19 y 36 años (
), todos ellos provenientes de una universidad pública.
Análisis factorial confirmatorio, de invarianza factorial, y de validez concurrente: dada la simpleza del modelo testeado, se optó por recoger una muestra de 336 estudiantes universitarios (Harrington, 2009) de Buenos Aires (56.5 % mujeres, 43.5 % varones) de entre 17 y 39 años (
), pertenecientes a las carreras de Ingeniería (42.3 %) y Psicología (57.7 %) de dos universidades públicas.
Instrumentos de evaluación
Encuesta sociodemográfica y de datos académicos: se recogió información descriptiva de la muestra en variables tales como sexo, edad, facultad, carrera, tipo de universidad -pública o privada-.
Approaches and Study Skills Inventory for Students (ASSIST; Tait et al., 1998): se adoptó la versión española del instrumento (Romero-Medina et al., 2013). Si bien la adaptación española del inventario quedó reducida a 15 ítems, se decidió incluir en el presente estudio los tres reactivos eliminados durante el proceso de validación factorial a fin de testearlos en la población local. Así, el instrumento administrado se compone de 18 afirmaciones que debían ser respondidas mediante una escala Likert de cinco opciones que van del total desacuerdo al total acuerdo, y que permite medir tres enfoques de aprendizaje, que son: Profundo (2, 6, 10, 12, 15, 17), Superficial (1, 4, 8, 14, 16, 18), y Estratégico (3, 5, 7, 9, 11, 13).
Revised Two Factor Study Process Questionnaire (RSPQ-2F; Biggs et al., 2001): se aplicó la versión del cuestionario adaptada a estudiantes universitarios de Buenos Aires (Freiberg-Hoffmann y Fernández-Liporace, 2016). El mismo evalúa, mediante 20 ítems que deben contestarse en una escala Likert de cinco opciones de respuesta, dos enfoques de aprendizaje que son, el Profundo (1, 2, 5, 6, 9, 10, 13, 14, 17, 18) y el Superficial (3, 4, 7, 8, 11, 12, 15, 16, 19, 20). El instrumento validado localmente presenta evidencias de validez de contenido y aparente (juicio experto y prueba piloto), constructo (análisis de componentes principales y análisis factorial confirmatorio) y análisis de consistencia interna de sus dimensiones obteniendo alfas ordinales superiores a .80.
Procedimiento
Los datos fueron recogidos durante el horario habitual de clases. Se contó con el aval de los profesores a cargo de los cursos, y de las autoridades de las instituciones universitarias. Previo a la administración de los instrumentos se informó a los estudiantes sobre el propósito de la investigación y el carácter voluntario de su participación, ofreciéndoles la posibilidad de cesar de responder en cualquier momento. Además, se le garantizó al alumnado su anonimato en todas las fases de la investigación. Se administró luego un consentimiento informado por escrito que debía ser firmado por los examinados.
En relación a los procedimientos relacionados con el tratamiento de la información, se detallan los mismos a continuación:
Adaptación lingüística: Se entregó la versión española del ASSIST a un grupo de estudiantes universitarios con la consigna de señalar críticamente aquellas terminologías o conceptos que según su criterio resultaran confusos o incomprensibles. Además se solicitó a los educandos que contestaran al inventario y expresaran su opinión respecto del número de opciones de respuestas utilizado. Se adoptó como criterio para efectuar modificaciones al instrumento que al menos un tercio de los alumnos señalasen un mismo aspecto que se debiera reformar (Snape et al., 2014).
Análisis de evidencias de validez de constructo y consistencia interna: Se aplicó una metodología robusta, dada la naturaleza ordinal de los ítems en estudio, que constó de la utilización de matrices de correlaciones policóricas, tanto para los análisis factoriales exploratorio y confirmatorio, como para el examen de la invarianza factorial y consistencia interna de las dimensiones (Garrido, Abad y Ponsoda, 2013).
Específicamente para el análisis factorial exploratorio se ejecutó, en primer lugar, un análisis paralelo a fin de examinar el número de factores a extraer (Merino-Soto y Domínguez-Lara, 2015). Luego se aplicó el análisis factorial exploratorio, adoptando dos criterios que debían cumplir los ítems para ser conservados en la estructura factorial: el primero, presentar una saturación por encima de .50 en un factor, y el segundo no poseer cargas factoriales iguales o superiores a dicho guarismo en dos o más factores simultáneamente (Costello y Osborne, 2005).
Con respecto al análisis factorial confirmatorio y de invarianza factorial se empleó el método de estimación de máxima verosimilitud robusto, siendo éste el recomendado para el tratamiento de variables ordinales (Raykov y Marcoulides, 2006). Para el análisis factorial confirmatorio, la valoración del ajuste del modelo teórico a los datos empíricos se efectuó a partir de los índices NNFI (Nonnormed fit index), CFI (Comparative fit index), IFI (Incremental fit index), MFI (McDonald fit index), y RMSEA (Root mean square error of approximation; Lévy-Mangin y González, 2006). Por otra parte, la comparación entre los distintos modelos anidados del procedimiento de invarianza factorial se efectuó a partir de los estadísticos Satorra-Bentler, CFI y RMSEA (Davidov, Schmidt, Billiet y Meuleman, 2018).
La consistencia interna, por su parte, se estimó mediante el coeficiente alfa ordinal, siendo este el índice recomendado para evitar infraestimaciones (Gadermann, Guhn y Zumbo, 2012). Con respecto al análisis de evidencias de validez concurrente, se aplicó el coeficiente r de Pearson dado el cumplimiento del supuesto de normalidad de las variables.
Análisis de datos
Para el análisis factorial exploratorio y de consistencia interna se empleó el software FACTOR 10.5, mientras que el análisis factorial confirmatorio y de invarianza factorial se realizó a través del programa EQS 6.3. Por su parte, el análisis de validez concurrente fue llevado a cabo mediante el aplicativo SPSS 21.
Resultados
Adaptación lingüística
Debido a que el estudio piloto no registró observaciones consensuadas entre los participantes sobre aspectos que se debieran modificar del inventario, tanto en lo que respecta a la consigna como en relación a los ítems, se decidió conservar la versión española sin efectuar alteraciones.
Análisis de evidencias de validez de constructo y consistencia interna
Análisis factorial exploratorio
Se ejecutó primeramente un análisis paralelo. Para ello, se generaron 500 matrices de correlaciones policóricas aleatorias para ser comparadas con los datos reales, interpretándose los resultados a partir del percentil 95 de las varianzas aleatorizadas, ya que arroja una lectura más conservadora de la media de las varianzas evitando incurrir en el error de Tipo I. Este procedimiento sugirió la extracción de tres factores (Tabla 1).
Tabla 1. Análisis paralelo
| Variable | % de varianza Datosreales | Media aleato- rizada % de varianza |
Percentil 95 aleatorizado % de varianza |
|---|---|---|---|
| 1 | 30.9 | 12.3 | 13.8 |
| 2 | 13.8 | 10.9 | 11.9 |
| 3 | 11.9 | 9.9 | 10.7 |
Seguidamente, se ejecutó un análisis factorial exploratorio forzando la extracción a tres factores. Se aplicó el método de rotación Varimax y normalización Kaiser que mostró un adecuado ajuste entre el número de sujetos e ítems a analizar (KMO= .738; test de esfericidad de Bartlett: χ2(153)= 574.6, p < .01). La solución resultante conservó 14 de los 18 elementos analizados, eliminándose los ítems 4, 5, 11 y 17. La estructura trifactorial explicó una varianza común del 60 %, correspondiéndole el 29.7 % al Factor 1, el 15.9 % al Factor 2 y 14.4 % al Factor 3. Tomando en cuenta el modo en que los ítems fueron agrupados, se puede etiquetar el Factor 1 como enfoque Superficial, el Factor 2 como enfoque Profundo y el Factor 3 como enfoque Estratégico (Tabla 2).
Tabla 2. Estructura factorial del ASSIST
| Items | Factores | ||
|---|---|---|---|
| Factor 1 (Enfoque Superficial) | Factor 2 (Enfoque Profundo) | Factor 3 (Enfoque Estratégico) | |
| Item1 | .580 | ||
| Item8 | .568 | ||
| Item14 | .504 | ||
| Item16 | .715 | ||
| Item18 | .658 | ||
| Item2 | .696 | ||
| Item6 | .595 | ||
| Item10 | .589 | ||
| Item12 | .771 | ||
| Item15 | .787 | ||
| Item3 | .802 | ||
| Item7 | .506 | ||
| Item9 | .824 | ||
| Item13 | .650 | ||
Análisis de consistencia interna
Se estimó la consistencia interna para cada dimensión extraída del estudio exploratorio mediante el cálculo del estadístico alfa ordinal obteniéndose índices de .828 para el Factor 1, .899 para el Factor 2, y .892 para el Factor 3.
Análisis factorial confirmatorio
El modelo extraído del análisis factorial exploratorio fue puesto a prueba mediante un análisis factorial confirmatorio (ver Figura 1).
El análisis arrojó índices NNFI (.934), CFI (.946), IFI (.947) y MFI (.915) con valores superiores a .90 siendo ello indicador de un buen ajuste (Mueller, 2012). Por su parte el índice RMSEA también ha alcanzado un guarismo apropiado de .049 [.035-.062], inferior al sugerido de .06 (Schumacker y Lomax, 2015).
Los parámetros estimados, por otra parte, fueron todos estadísticamente significativos (p < .05) y moderados, superando el valor mínimo aceptable de .40 para muestras de más de 200 casos (Hair, Tatham, Anderson y Black, 2009).
Análisis de invarianza factorial
Con el propósito de analizar la invarianza factorial del modelo resultante de los procedimientos anteriores entre estudiantes de Psicología e Ingeniería, se testearon tres modelos anidados con distintos niveles de restricción. Para ello, se segmentó la muestra empleada en el análisis factorial confirmatorio según la variable facultad. Primeramente se propuso un modelo configural (Modelo 1), sin restricciones. En segundo término, se planteó un modelo métrico (Modelo 2), restringiendo los coeficientes de regresión. Y en tercer lugar, se testeó un modelo estructural (Modelo 3), restringiendo las varianzas y covarianzas entre los factores (Tabla 3).
Tabla 3. Análisis de invarianza factorial
| S-B | gl | Δ S-B | p | RMSEA [IC 90%] | ΔRMSEA | CFI | Δ CFI | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Modelo 1 | 186.77 | 142 | - | - | .044 [.024-.060] | - | .959 | - |
| Modelo 2 | 203.13 | 156 | 15.22 | .363 | .043 [.023-.058] | .001 | .956 | .003 |
| Modelo 3 | 203.24 | 159 | 15.22 | .579 | .041 [.021-.057] | .003 | .959 | .000 |
Como puede observarse, los índices CFI y RMSEA alcanzaron en todos los modelos valores óptimos (CFI > .95 y RMSEA < .06). Por otro lado, la comparación entre los distintos modelos anidados indicó que no existen diferencias estadísticamente significativas entre ellos dado que, en primer lugar el Δ CFI tanto del Modelo 2 como del 3 resulta inferior a .01 guarismo establecido como punto de corte para determinar una correcta invarianza entre grupos. Asimismo, al comparar los modelos a partir del estadístico Satorra-Bentler tampoco se registraron diferencias significativas (p > .05) entre los modelos testeados. Por último, las diferencias entre los valores de RMSEA fueron para todos los modelos inferiores a .015, siendo ello otro indicador de invarianza (Davidov et al., 2018).
Análisis de evidencias de validez concurrente
Finalmente, se procedió a correlacionar las dimensiones del ASSIST con las del R-SPQ-2F con el fin de examinar evidencias de validez concurrente, registrándose todas las asociaciones estadísticamente significativas (p <.01) (Tabla 4).
Discusión
Esta investigación se propuso el objetivo de adaptar localmente una herramienta que posibilite a los profesionales del ámbito educativo evaluar de forma válida y confiable los enfoques de aprendizaje en estudiantes universitarios. Para ello, se procedió en primer lugar a examinar lingüísticamente tanto, la consigna, como los reactivos del inventario de la versión española mediante un estudio piloto. Como resultado se conservó el instrumento sin efectuar modificaciones. Luego, se pasó a analizar la dimensionalidad de la herramienta mediante un análisis paralelo y posterior análisis factorial exploratorio replicando la estructura de tres factores (Superficial, Profundo, Estratégico) propuesta por los autores del inventario (Tait et al., 1998) y reproducida en la versión española (Romero-Medina et al., 2013). El procedimiento exploratorio conservó, además, 14 de los 18 reactivos testeados, eliminando los elementos 4 (Me concentro en estudiar solamente la información que necesito saber para aprobar ), 5 (Leo atentamente los comentarios de los profesores sobre los trabajos de clase para ver cómo puedo obtener notas más altas la próxima vez), 17 (Cuando leo, examino los datos con atención para ver como encajan con lo que se ha dicho) y 11 (No me resulta difícil automotivarme) por no alcanzar una carga factorial aceptable en ninguno de los factores extraídos (Costello y Osborne, 2005). Los tres primeros reactivos concuerdan con los suprimidos en la adaptación española, no así el ítem 11. La coincidencia en cuanto a los elementos eliminados podría estar indicando la necesidad de revisar su contenido ya que no parecerían representar fuertemente a ningún factor (Yong y Pearce, 2013). Siguiendo con el análisis de los ítems puede decirse que los 14 reactivos conservados presentan una elevada saturación (> .50) indicando que cada uno de ellos realiza un aporte importante a la explicación del factor al que reportan (Frías-Navarro y Pascual-Soler, 2012).
Por otra parte, la solución aislada en el análisis exploratorio explicó una varianza común del 60 %, recibiendo el mayor aporte de la dimensión de enfoque Superficial (29.7 %), seguido por el Profundo (15.9 %) y en último lugar el Estratégico (14.4 %).
En relación a la consistencia interna, se registró para todos los factores coeficientes alfas ordinales óptimos, superiores a .80, siendo ello un indicador de la coherencia que mantienen los ítems conservados en cada dimensión. Yendo ahora al análisis factorial confirmatorio, el mismo verificó el correcto ajuste del modelo extraído del procedimiento exploratorio a los datos empíricos. Los parámetros estimados fueron estadísticamente significativos, y sus valores aceptables de acuerdo al tamaño de la muestra (Hair et al., 2009). Del examen de las covarianzas entre los distintos enfoques, se aprecia que existe una asociación positiva entre el tipo Profundo y Estratégico, y al mismo tiempo ambos enfoques se relacionan negativamente con el Superficial. Este resultado se orienta en la misma dirección que el arrojado por otras investigaciones (Gadelrab, 2011; Simelane-Mnisi y Mji, 2017; Valadas et al., 2009). Acerca de esta relación, Entwistle y Ramsden (1982) argumentan que la misma coincidía con el desempeño académico de los estudiantes, pudiéndose adoptar como característica discriminante. Así los educandos con un buen rendimiento académico, presentan una preferencia elevada de los enfoques Estratégico y Profundo y baja del tipo Superficial, a diferencia de los alumnos con bajo desempeño.
En lo que concierne al análisis de invarianza factorial, este procedimiento aportó evidencias a favor de la generalización del modelo resultante de la investigación. Así, la ausencia de diferencias del modelo entre muestras de estudiantes de distintas facultades, posibilita hipotetizar su independencia del tipo de orientación académica.
Con respecto al análisis de evidencias de validez concurrente en el que se ha correlacionado las dimensiones del ASSIST con las del R-SPQ-2F, se observó que por un lado los enfoques Profundo y Estratégico del ASSIST correlacionaron positivamente con la dimensión Profunda y negativamente con la Superficial del R-SPQ-2F. Por otro lado, se registró una asociación positiva entre los enfoques Superficiales de ambos instrumentos. Sobre este resultado puede decirse, en primer lugar, que coincide con la lectura de las covarianzas arrojada por el análisis factorial confirmatorio, y en segundo término, que correlaciones similares entre ambos instrumentos han sido informadas en el estudio de validación española del inventario (RomeroMedina et al., 2013).
Pasando ahora a las limitaciones, cabe destacar el no haber analizado evidencias de validez concurrente adoptando como criterio al rendimiento académico, aspecto que fue analizado en otros estudios de validación (e.g., Entwistle y Ramsden, 1982; Gadelrab, 2011). En este mismo sentido, también sería importante analizar evidencias de validez predictiva con el fin de verificar la influencia del contexto, mediante la aplicación de un instrumento que evalúe el nivel Profundo, Superficial o Estratégico del programa de enseñanza utilizado en las asignaturas del curso recién acabado por el estudiante, sobre los enfoques de aprendizaje. También se destaca la baja diversidad de la muestra en cuanto a disciplinas académicas que posibilite realizar un análisis de invarianza factorial según facultad o tipo de carrera o estudios. Se espera contar en el futuro con muestras más heterogéneas que permitan analizar la equivalencia métrica del instrumento entre las distintas especialidades académicas.
Concluyendo, esta investigación buscó validar localmente el ASSIST para poner a disposición de los profesionales del ámbito educativo universitario una herramienta que posibilite conocer las preferencias que tienen los estudiantes para aprender. Se espera que el instrumento pueda ser empleado principalmente en instancias iniciales del ciclo académico para detectar tempranamente potenciales dificultades en los alumnos para incorporar y consolidar conocimientos novedosos. Se pretende así contribuir con la mejora de los aprendizajes de los estudiantes al momento de su ingreso, considerado este un período crítico en el que se registran mayores fracasos y deserciones académicas. Además, se espera poder prevenir a las autoridades académicas y a profesores sobre la necesidad de establecer metodologías docentes y actividades formativas y sistemas de evaluación que fomente la comprensión, el razonamiento y la adquisición de competencias. En continuidad con esta línea de trabajo se examinará en el corto plazo los enfoques de aprendizaje en estudiantes de distintas disciplinas académicas para describir sus perfiles de enfoques y adicionalmente se confeccionaran normas estadísticas que faciliten la interpretación de los resultados.
