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Introducción
La inteligencia emocional (IE) y las competencias sociales (CS) han despertado gran interés en la sociedad en general y en la comunidad científica en particular (Fernández-Berrocal & Extremera, 2006). En el contexto escolar, la mayoría de los estudios realizados con niños/as se ha centrado en su impacto en la adaptación escolar, en los problemas de comportamiento, en el establecimiento de relaciones interpersonales (Puertas-Molero et al., 2020), y sobre todo en el desempeño académico (MacCann et al., 2020; Somaa et al., 2021). Es en esta última área que se centra el presente estudio.
Inteligencia Emocional
Los modelos de IE que más se destacan en la literatura, por el conjunto de evidencias que ya consiguieron reunir, son el modelo de habilidades de Mayer y Salovey y el modelo mixto de Bar-On (Fernández-Berrocal et al., 2017; Fernández-Berrocal & Extremera, 2006). Para Mayer y Salovey la IE es un conjunto de habilidades que facilitan la adaptación del individuo a las situaciones de vida que, muchas veces, se revisten de gran complejidad (Mayer et al., 2000). Este modelo es considerado un modelo de habilidades por privilegiar la descripción de procesos de tratamiento de información emocional (O'Connor et al., 2019). Sin embargo, el modelo de Mayer y Salovey ha sido utilizado mayoritariamente para describir la IE de la población adulta. Pons et al. (2004) desarrollaron un modelo de habilidades específico para el estudio de la IE de poblaciones infantiles que valora los procesos de tratamiento de información específicos de la comprensión emocional, distinguiendo nueve componentes: reconocimiento de emociones; comprensión de las causas externas de las emociones; comprensión del deseo despertado; comprensión del efecto de las creencias en las emociones; comprensión del recuerdo de emociones vividas; regulación emocional; capacidad de esconder un estado emocional; comprensión de respuestas emocionales ambivalentes; y comprensión de emociones morales.
Por otro lado, en el modelo de Bar-On (2006) la IE es vista en un contexto más alargado, en que el conocimiento emocional está íntimamente ligado y al servicio de las relaciones sociales, facilitando el afrontamiento de las diferentes circunstancias y exigencias de la vida. Bar-On (2006) defiende una dimensión instrumental, una dimensión ético-moral y una dimensión procedimental de las emociones, relacionada con la capacidad del individuo para articular el conocimiento emocional de si, de los otros y de las circunstancias con el comportamiento social. Es por eso por lo que el modelo de Bar-On es, muchas veces, descrito y clasificado como un modelo mixto de competencias sociales y emocionales (Fernández-Berrocal & Extremera, 2006; MacCann et al., 2020, O'Connor, 2019). En ese sentido, el modelo valora cinco dimensiones: adaptabilidad, capacidades intra e interpersonales, manejo del estrés y estado de ánimo general.
Competencias Sociales
Las competencias sociales pueden ser definidas como la capacidad para iniciar y mantener relaciones adecuadas con otras personas (Bisquerra & Pérez, 2007). De entre los diferentes modelos de competencias sociales, los más relevantes son los que presentan un enfoque funcional (Rose-Krasnor, 1997). En este enfoque se encuadra el modelo desarrollado por de D'Zurilla y Golfried (1971), que estudia las estrategias utilizadas por los individuos para encontrar soluciones eficaces a determinados problemas sociales específicos, desde la identificación y formulación del problema, hasta la implementación y verificación de las alternativas (Bell & D'Zurilla, 2009; McGuire, 2005). En los enfoques funcionales también se encuadra el modelo de Ford (1982) que distingue tres componentes de las CS: motivacionales, incluyendo la definición de los objetivos para la realización de las tareas, las creencias en relación a las capacidades personales y las reacciones a experiencias sociales anteriores; capacidades como el conocimiento social sobre los comportamientos, la codificación de información social y la planificación y solución de problemas sociales; y procesos contextuales como los recursos informativos y materiales del medio y su integración coherente con los objetivos y las capacidades (Candeias & Leandro, 2005, Dodge, 2014). Aunque las CS pueden ser estudiadas separadamente de la IE, ambos constructos son estrechamente interdependientes y se entrecruzan en múltiples aspectos, siendo muy difícil comprenderlas separadamente (Bisquerra & Pérez, 2007; Candeias & Almeida, 2005; Semrud-Clikeman, 2007).
Evaluación de la Inteligencia Emocional y las Competencias Sociales
El tipo de instrumentos de medición utilizados para evaluar la IE y las CS ha sido importante en la definición de estos constructos porque ha permitido validar sus diferentes procesos y componentes (O'Connor et al., 2019; Weis & Süß, 2005). Por un lado, están las pruebas de habilidades que utilizan ítems comparables a los utilizados para la evaluación de la inteligencia, solicitando a los participantes que resuelvan problemas relacionados con aspectos emocionales o sociales, cuyas respuestas podrán ser o no correctas. Este tipo de pruebas sirve de indicadores del conocimiento teórico que el participante tiene sobre las emociones y como ellas funcionan, así como sus habilidades para decodificar pistas de comunicación no verbal o para concebir planos de acción para solucionar problemas relacionales y sociales (O'Connor et al., 2019; Weis & Süß, 2005). Por otro lado, están las escalas de auto o heteroinforme, configurados por una serie de enunciados verbales en los que el participante o un observador externo hace una valoración subjetiva de las competencias de un individuo. Estas escalas miden los comportamientos típicamente utilizados en diversas situaciones emocionales y sociales o el nivel de motivación o eficacia percibido para resolver esas situaciones (O'Connor et al, 2019).
Los estudios de IE que utilizan modelos centrados en los procesos de información como el de Mayer y Salovey (Mayer et al., 2000) o el de comprensión emocional de Pons et al. (2004), privilegian el uso de instrumentos de habilidades en su evaluación. Es el caso de la Prueba de Comprensión Emocional (Test of Emotional Comprehension – TEC) de Pons et al. (2004), que evalúa la comprensión emocional de niños/as entre los tres y los doce años. Por el contrario, la mayoría de los estudios fundamentados en el modelo de Bar-On (2006) privilegian el uso de instrumentos de auto o heteroinforme como el Inventario de Cociente Emocional (Emotional Quotient Inventory – EQi). Para la evaluación de las CS son utilizadas tanto pruebas de habilidades como de autoinforme. Por ejemplo, la Prueba Cognitiva de Inteligencia Social (Prova Cognitiva de Inteligência Social – PCIS), fundamentada en el modelo D'Zurilla y Golfried (1971), incluye tanto ítems de evaluación de habilidades como de autoinforme, mientras que la Prueba de Evaluación de Competencias Sociales (Prova de Avaliação de Competência Social – PACS), fundamentada en el modelo de Ford (1982), utiliza apenas escalas de auto y heteroinforme (Candeias & Almeida, 2005).
Inteligencia Emocional, Competencias sociales y Desempeño Académico
Una de las áreas de mayor interés en el estudio de la IE y las CS es la educación y dentro de ella su relación con el desempeño académico (Somaa et al., 2021). En la búsqueda de evidencias para sustentar esta relación, la comunidad científica de diferentes países y culturas ha realizado múltiples estudios. El volumen de estudios generado es tan elevado y diverso que ya existen varios metaanálisis que intentan sistematizar las contribuciones de los diferentes estudios y comprender de que forma la IE y las CS pueden estar asociadas al desempeño académico.
Uno de los primeros metaanálisis (K=11), realizado por Rooy y Viswesvaran (2004), ya señalaba una posible relación, aunque pequeña (r=.10), entre la IE y el desempeño académico. Diez años después, la revisión de Perera y DiGiacomo (2013) observó una asociación más fuerte entre estas variables (r=.20), aunque solo incluyó estudios que utilizaban escalas de autoinforme (K=48), entre ellos el EQi de Bar-On. Más recientemente, MacCann et al. (2020) realizaron un metaanálisis con una muestra amplia de estudios (K=158) que incluía una gran variedad de modelos teóricos y poblaciones (desde educación primaria hasta universitaria), encontrando también una relación entre la IE y el desempeño (ρ=.20). La relación era más fuerte cuando la IE era evaluada con pruebas de habilidades (ρ=.24) o escalas de autoinforme que incluían también competencias sociales y motivacionales relacionadas con las emociones, típicos de los modelos mixtos (ρ=.19). Sin embargo, una vez controlada la inteligencia y la personalidad de los/as alumnos/as, la importancia relativa de la IE para explicar el desempeño académico era mayor en los estudios que utilizaban modelos mixtos (explicando 15% de la varianza) que en los que utilizaban instrumentos de habilidad (4%). El metaanálisis más reciente (K=51) fue realizado por Somaa et al. (2021), que también encontraron una relación entre IE y el desempeño académico (ρ=.20), especialmente en estudios con modelos mixtos y de habilidades. Tanto Perera y DiGiacomo (2013) como Somaa et al. (2021) observaron que la relación entre la IE y el desempeño era más fuerte en los/as alumnos/as de primaria.
Sin embargo, continúan existiendo pocos estudios realizados con alumnos/as de primaria. MacCann et al. (2020) encontró solo 13 estudios con alumnos/as de primaria, y tanto Perera y DiGiacomo (2013) como Somaa et al. (2021) identificaron solo seis. Un metaanálisis reciente de Quílez-Robes et al. (2021) consiguió identificar ocho estudios de IE y seis de CS con alumnos/as entre los 6 y 12 años que indicaban que tanto la IE (r=.17) como las CS (r=.21) eran relevantes para el desempeño de los/as alumnos/as. Algunos estudios recurren a modelos de ecuaciones estructurales, sugiriendo que las CS tienen un impacto significativo en el desempeño académico y es un importante mediador de la relación entre la IE y el desempeño académico (Franco et al., 2017; McKown et al., 2016).
Como podemos ver, en la búsqueda de conocer la importancia que la IE y las CS tiene en el desempeño académico, la mayoría de los estudios utiliza un enfoque centrado en las variables (variable-centered approach). Este enfoque tiene como objetivo principal identificar y caracterizar las relaciones entre las variables, pero ofrecen muy poca especificidad, ya que un único conjunto de parámetros es utilizado para describir una muestra poblacional como un todo (Howard & Hoffman, 2017). En su búsqueda por una mayor especificidad, los estudios más recientes de IE han tratado de incorporar cada vez más un enfoque centrado en la persona (self-centered approaches). Este enfoque considera la posibilidad de que la muestra estudiada pueda incluir múltiples subpoblaciones, cada una de ellas caracterizadas por un conjunto diferente de parámetros. A través de análisis de clústeres o de perfiles latentes los investigadores/as consiguen identificar grupos dentro de la muestra que tienen perfiles diferentes, i.e., se diferencian en un cierto subconjunto de variables, siendo posible después analizar la relación entre la pertenencia a un grupo específico y una variedad de covariables (Howard & Hoffman, 2017). El estudio de los diferentes perfiles de IE y CS que existen en una población permitiría una comprensión más rica y holística del individuo al establecer como interactúan los diferentes componentes de estas competencias, así como su relación con aspectos diversos del contexto educativo, incluyendo el desempeño académico.
No obstante, todavía se observan pocos estudios que utilicen este enfoque para observar la relación entre la IE, las CS y el desempeño académico, lo que genera algunas lagunas en la comprensión de la relación entre estos tres aspectos. Entre los pocos estudios que identifican perfiles en el área de la IE y su relación con el desempeño académico, la mayoría utiliza muestras de estudiantes de los niveles secundario (García-Fernández et al., 2015; Inglés et al., 2017), universitario (Sánchez-Ruiz et al., 2010) o prescolar (Denham et al., 2012). Los estudios realizados con adolescentes utilizando el modelo de habilidades de Mayer y Salovey (García-Fernández et al., 2015; Inglés et al., 2017) mostraron que los diferentes tipos de perfiles encontrados tenían un impacto en el tipo de estrategias de aprendizaje utilizados por los/as alumnos/as. Los/as adolescentes con una elevada puntuación en todos los componentes de la IE o que tenian baja atención a las emociones pero alta capacidad de reparación, indicaron utilizar una mayor variedad de estrategias de aprendizaje (García-Fernández et al., 2015; Inglés et al., 2017). El estudio de Denham et al. (2012), identificó perfiles de competencias sociales y emocionales en niños en edad prescolar, mostrando que los/as alumnos/as que tenían una combinación de bajas competencias tanto sociales como emocionales tenían menos competencias lingüísticas, literarias, matemáticas y de conocimiento general.
No se encontraron estudios que observaran la relación entre los perfiles de IE y de CS con el desempeño académico de alumnos/as de primaria, a pesar de que los metaanálisis realizados indican que la relación entre estas variables es más fuerte en este nivel educativo (MacCann et al., 2020; Perera & DiGiacomo, 2013; Somaa et al., 2021). Por esta razón, este estudio tuvo como objetivo conocer y describir los perfiles de IE y CS de alumnos/as de primaria y sus características, así como explorar su relación con el desempeño académico. Pretendemos responder a las siguientes preguntas de investigación: ¿Cuáles son los perfiles de IE y CS de los/as alumnos/as de 1.º a 4.º año de escolaridad de la Región Autónoma de Madeira? ¿Los perfiles identificados difieren en cuanto a sus características sociodemográficas, autoconcepto y de inteligencia fluida? ¿Los perfiles son corroborados por la evaluación realizada por el profesorado de las competencias sociales y emocionales de los/as alumnos/as? ¿Cuál es la relación entre los perfiles identificados y el desempeño académico de los/as alumnos/as?
MÉTODO
Participantes
En este estudio participaron 251 alumnos/as (126 de sexo femenino) de dos escuelas primarias públicas de la Región Autónoma de Madeira (RAM), Portugal, seleccionadas a través de un muestreo por conveniencia. Eran estudiantes de los cuatro primeros años de la escolaridad obligatoria, que conforman, en Portugal, el primer ciclo de educación básica (24.7% de primero, 22.3% de segundo, 25.5% de tercero y 27.5% de cuarto). Tenían entre 6 y 13 años (M = 7.77, DE = 1.39). Adicionalmente, fue solicitada la participación de todos los/as profesores/as de estos alumnos/as (n = 10), que evaluaron las competencias de sus estudiantes. Sin embargo, solo seis profesores/as completaron esta evaluación para un total de 107 alumnos/as (42.6% de la muestra).
Instrumentos
La IE y las CS fueron evaluadas utilizando dos pruebas de habilidades y dos escalas de autoinforme (completados por los mismos alumnos/as) y heteroinforme (completado por sus profesores/as). También fueron recolectadas las calificaciones de portugués y matemática del trimestre en que fueron recogidos los datos, las dos materias que de acuerdo con la legislación portuguesa (Portaria 233-A/2018), son esenciales para la decisión de promoción/repetición de curso de los/as alumnos/as.
La Prueba de Comprensión Emocional (TEC, adaptado y validado para la población portuguesa por Franco et al., 2020) y el Inventario del Cociente Emocional de Bar-On (EQi, adaptado y validado para la población portuguesa por Candeias & Rebocho 2007) fueron utilizados para evaluar la IE. El TEC evalúa las habilidades del alumno/a en nueve tareas de comprensión emocional (Pons et al., 2004) y mostró una consistencia interna adecuada en el presente estudio (KR-20=.72). El EQi evalúa, a través de 60 ítems con opciones de respuesta de tipo Likert de cuatro puntos, la percepción que los/as alumnos/as y profesores/as tienen de sus competencias de adaptabilidad, intrapersonales, interpersonales, manejo del estrés, y estado de ánimo general (esta última competencia incluida solamente en la escala de autoinforme completado por los/as alumnos/as). El instrumento mostró en el presente estudio índices de consistencia interna adecuados para todas las dimensiones y todas las versiones (autoinforme y heteroinforme) (α=[.73, .90]).
Las CS fueron evaluadas por medio de la Prueba Cognitiva de Inteligencia Social (PCIS) y la Prueba de Evaluación de Competencias Sociales (PACS), ambas diseñadas y validadas para la población portuguesa por Candeias (2007, 2008). La prueba PCIS consta de tres tareas de resolución de problemas en situaciones sociales que evalúan dos dimensiones cognitivas de resolución de problemas, específicamente la calidad de los componentes del proceso utilizado para resolver la situación (dimensión proceso) y el nivel de conocimiento interpersonal que el/la alumno/a revela (dimensión conocimiento). También incluye una escala de autoinforme que evalúa la familiaridad, autoconfianza y motivación que el/la alumno/a siente en la solución de las tareas presentadas (dimensión FAM). La consistencia interna del instrumento en este estudio fue adecuada en todas las dimensiones (α=[.75, .78]). La prueba PACS mide, a través de diez ítems con opciones de respuesta de tipo Likert de tres puntos, la percepción que el alumnado y el profesorado tienen de sus competencias sociales para enfrentar diversas situaciones sociales. En el presente estudio, la consistencia interna del instrumento fue adecuada (α=.75 para la escala de autoinforme y .97 para la de heteroinforme).
Para evaluar el autoconcepto de los/as alumnos/as, fue utilizada la escala de autoconcepto de Piers-Harris (Piers-Harris Children's Self-Concept Scale 2 – PHCSCS-2, validada para la población portuguesa por Veiga, 2006), constituida por 60 ítems dicotómicos (respuesta sí o no). La escala tuvo una consistencia interna adecuada en el presente estudio (KR-20=.86). También fue evaluada la inteligencia fluida con las matrices progresiva de Raven, escala coloreada (MPCR, validada por Simões, 2000), que también tuvo una consistencia adecuada en este estudio (KR-20=.88).
Procedimientos
El presente estudio utilizó un diseño cuantitativo correlacional exploratorio de corte transversal. El protocolo de investigación fue aprobado por el consejo directivo de las escuelas y después se obtuvieron los consentimientos informados de tutores/as y alumnos/as, de acuerdo con los principios éticos de las investigaciones con seres humanos. El protocolo fue ejecutado al principio del año escolar y para asegurar que las competencias de lectura de los/as alumnos/as no influían los resultados, psicólogos experimentados aplicaron individualmente los instrumentos (leyendo cada pregunta y escribiendo las respuestas). La aplicación de los instrumentos demoró aproximadamente 45 minutos, siendo realizados pequeños intervalos de descanso cuando necesario. A los profesores/as se les entregó un sobre cerrado con los cuestionarios individuales para cada alumno, que fue devuelto una semana después.
Análisis Estadístico
La puntuación bruta de cada una de las dimensiones evaluadas fue estandarizada (Z, media = 0, desviación estándar = 1), controlando la edad. La puntuación bruta de las MPCR fue estandarizada en puntuaciones T (media = 50, desviación estándar = 10) de acuerdo con los valores de referencias para la población portuguesa (Simões, 2000). Para asegurar la comparabilidad de las medidas de rendimiento académico de los/as alumnos/as de diferentes clases, las calificaciones fueron estandarizadas para cada clase de forma que un alumno/a con puntuación cero tendría un desempeño igual al de la media de su clase.
Los perfiles de IE y CS fueron definidos mediante un análisis de perfiles latentes (latent profile analysis, LPA) en el programa estadístico MPlus (v. 8.6) de acuerdo con los procedimientos de Ferguson et al. (2020). Fueron comparados modelos con entre 1 y 8 perfiles para determinar el modelo que se ajustaba mejor a los datos, utilizando los siguientes parámetros: criterio de información bayesiana de Schwarz (Bayesian Information Criterion – BIC), el BIC ajustado por el tamaño de la muestra (Sample-Adjusted BIC – SABIC), y el criterio de información de Akaike (Akaike's Information Criterion – AIC). Valores más bajos en estos indicadores sugieren un mejor ajuste. También fue utilizada la prueba de Lo, Mendell y Rubin (LMR), cuyos valores significativos indican que el modelo testado tiene un mejor ajuste que el modelo con menos perfiles. No fueron considerados adecuados modelos que tuviesen perfiles espurios (menos de 5% de la muestra) o con valores de entropía y de probabilidad de clasificación posterior (average posterior classification probabilities – ALCP) inferiores a los valores recomendados (.80) (Ferguson et al., 2020).
Una vez escogido el mejor modelo, fueron comparados los perfiles en función de las características sociodemográficas (año de escolaridad, sexo, nivel socioeconómico), autoconcepto, inteligencia fluida, heteroinforme del profesorado y desempeño académico, utilizando el software SPSS (v. 26). Fueron utilizadas pruebas paramétricas después de confirmar que para todas las variables la razón de la asimetría y curtosis sobre su error estándar estaba en el intervalo [-2, 2], indicando distribución normal (Field, 2009). En consecuencia, fueron realizadas pruebas de chi cuadrado para las variables cualitativas (año de escolaridad, sexo, nivel socioeconómico), análisis de varianza (ANOVA) para las pruebas unidimensionales (TEC, PACS, autoconcepto, e inteligencia fluida) y un análisis multivariado de varianza (MANOVA) para las pruebas multidimensionales (EQi y desempeño de los/as alumnos/as). Para controlar los efectos del nivel socioeconómico y de la inteligencia sobre el desempeño académico, estas variables fueron incluidos como covariables en la MANOVA. Usamos la prueba Post-hoc Tukey para realizar las comparaciones múltiples.
RESULTADOS
Inteligencia emocional y competencias sociales de los/as alumnos/as
Los resultados del LPA sugirieron dos soluciones con valores de entropía y de ALCP adecuados. Los valores de la prueba de LMR recomendaron seleccionar un modelo con dos perfiles y los valores de BIC sugirieron una solución con seis perfiles. Fue seleccionado el modelo con seis perfiles por ser teóricamente más rico.
En la Figura 1 podemos encontrar una representación gráfica de las medias estandarizadas para cada una de las dimensiones de IE y CS evaluadas. Las puntuaciones también son descritas en la Tabla 1. Los perfiles fueron organizados en función del desempeño de los/as alumnos/as en las pruebas de habilidades sociales PCIS, donde las pruebas MANOVA indicaron diferencias significativas entre los perfiles – V = 0.75, F(25,1225) = 8.61, p < .001, ηp 2 = .15, π = .99. Los grupos no se diferenciaron significativamente en sus puntuaciones en la prueba de habilidades emocionales TEC – F(5,245) = 2.05, p = .072, ηp 2 = .04 – pero si se diferenciaron en las escalas de autopercepción EQi – V = 1.49, F(25,1225) = 20.77, p < .001, ηp 2 = .30, π = .99 – y PACS –F(5,245) = 10.28, p < .001, ηp 2 = .17.
Los/as alumnos/as de los Perfiles 1 y 2 tuvieron bajo desempeño en las dimensiones de proceso y conocimiento de la prueba PCIS. Sin embargo, mientras que los/as alumnos/as del Perfil 1 también se autoevaluaron como poco competentes en casi todas las otras dimensiones evaluadas (FAM, PACS, interpersonal, adaptabilidad, intrapersonal y estado de ánimo general), el grupo con el Perfil 2 se percibió como siendo medianamente competente en la mayoría de las dimensiones evaluadas (ver Tabla 1). Las personas que participaron de los Perfiles 3 y 4 también mostraron bajas competencias en la dimensión de proceso de la PCIS, pero más cercanos a la media de la muestra en la dimensión conocimiento. Los/as alumnos/as en estos dos perfiles se diferenciaban en la forma como se autoevaluaban. Los/as alumnos/as del Perfil 3 se percibieron como muy poco competentes, especialmente en las dimensiones interpersonal e intrapersonal, pero los del Perfil 4, contrariamente, se percibieron como siendo muy competentes. De hecho, comparado con todos los otros perfiles, el grupo con el Perfil 4 presentó las puntuaciones medias más altas en todos los instrumentos de autoinforme, con excepción de la dimensión manejo del estrés. Finalmente, los Perfiles 5 y 6 reunieron a los/as alumnos/as más competentes en las pruebas de desempeño de la PCIS, con el grupo con Perfil 5 presentando solo una puntuación media ligeramente inferior al grupo con Perfil 6 en la dimensión de proceso. Los/as alumnos/as de estos dos grupos también difirieron en su autopercepción, con el grupo con Perfil 6 autoevaluándose como más competentes, aunque no tan competentes como los participantes del Perfil 4. Por el contrario, los participantes del Perfil 5 se percibieron como medianamente competentes, con medias semejantes a las del Perfil 2, y en algunas dimensiones hasta se consideraron menos competente que este grupo (ver Tabla 1 y Figura 1).
Tabla 1. Características de los/as Alumnos/as de Cada Perfil (Media y Desviación Estándar).
* Medias (errores estándares) estimadas después de controlar el nivel socioeconómico y la inteligencia fluida. Medias etiquetadas con la misma letra no son significativamente diferentes entre ellas. Medias etiquetadas con letras diferentes son significativamente diferentes entre ellas de acuerdo con la prueba HSD de Tukey para α = .003 (con corrección Bonferroni)
Características de los/as alumnos/as en cada perfil
La distribución de los/as alumnos/as por perfiles fue semejante para todos los años de escolaridad (χ2(15) = 11.96, p = .682), para ambos sexos (χ2(5) = 4.71, p = .453) y para los diferentes niveles socioeconómicos, calculados con base en los años de escolaridad y el tipo de profesión de los padres (χ2(10) = 7.25, p = .712) (ver Tabla 2). Por otro lado, los grupos de alumnos/as con diferentes perfiles se diferenciaron en sus niveles de autoconcepto (F(5,177) = 10.53, p < .001). Como puede ser observado en la Tabla 1, los/as alumnos/as en los Perfiles 1 y 3 reportaron niveles de autoconcepto significativamente más bajos que los participantes de los Perfiles 2, 4 y 6 (p < .001). En la prueba de matrices las pruebas MANOVA indicaron diferencias significativas entre los perfiles (F(5,244) = 3.13, p = .009), pero las pruebas de Tukey, una vez realizada la corrección Bonferroni, indicaron que las diferencias entre los grupos no eran significativas. Todas las medias se encontraban cerca del punto medio de la escala (50).
Relación entre los perfiles y la evaluación del profesorado
Para comprender si existía alguna relación entre la heteroevaluación del profesorado y los perfiles identificados fueron comparadas las medias de los diferentes perfiles. La prueba de MANOVA indicó que el profesorado no difirió significativamente en las evaluaciones que hicieron de alumnos/as de diferentes perfiles en el cuestionario EQi – V = 0.28, Z(20,668) = 1.40, p = .117, ηp2 = .071, π = .91 – o en la prueba PACS – F(5,101) = 2.03, p = .081.
Relación entre perfiles y desempeño de los/as alumnos/as
Cuando se compararon las calificaciones de los/as alumnos/as de cada perfil, la prueba MANOVA reveló diferencias significativas, después de controlar la inteligencia fluida y el nivel socioeconómico de los/as alumnos/as (ambos relacionados significativamente con las calificaciones) – ΛRoy = 0.07, F(5,179) = 2.62, p = .026, ηp2 = .07, π = .80. Las diferencias fueron observadas solo en la materia de portugués – F(5,179) = 2.52, p = .031, ηp2 = .07, π = .78. Los/as alumnos/as del Perfil 3 tuvieron calificaciones en portugués significativamente más bajas que los del Perfil 4 y marginalmente más bajas que los del Perfil 6 (Tabla 1). Se observaron diferencias significativas en matemática – F(5,179) = 2.27, p = .0496, ηp2 = .06, π = .73, pero las pruebas de Post-Hoc no identificaron diferencias relevantes entre los grupos, talvez debido al bajo poder de análisis de estas pruebas (π < .33).
Discusión
Este estudio tuvo como objetivo conocer y describir los perfiles de IE y CS de alumnos/as de primaria y sus características, así como explorar su relación con el desempeño académico. Los análisis realizados señalaron seis tipos diferentes de alumnos/as con distintas combinaciones de IE y CS. De acuerdo con las habilidades demostradas en las pruebas de resolución de problemas sociales, fueron identificados dos grupos con bajo desempeño (Perfiles 1 y 2), dos grupos con un desempeño medio bajo (Perfiles 3 y 4) y dos grupos con un desempeño alto (Perfiles 5 y 6). A pesar de que cada uno de estos pares de grupos demostró habilidades semejantes, ellos se autoevaluaron de forma muy diferente, siendo este un factor diferenciador muy importante. El grupo con el Perfil 3 se consideró mucho menos competente que todos los otros grupos, especialmente a nivel interpersonal, intrapersonal y adaptativo. Después tenemos el grupo con el Perfil 1, que también se evaluó como poco competente, siendo esta autoevaluación más coherente con el desempeño demostrado. Los/as alumnos/as del Perfil 5, a pesar de haber demostrado altos niveles de desempeño, se evaluaron ligeramente por debajo de la media del grupo. Aunque las personas participantes del Perfil 2 presentaron un desempeño bajo, se evaluaron siempre ligeramente por encima de la media del grupo. Los/as alumnos/as Perfil 6 se evaluaron como competentes, coincidiendo con las habilidades demostradas, pero son los participantes del Perfil 4 los que se autoevaluaron como siendo los más competentes, a pesar de tener un desempeño medio bajo. Estos/as alumnos/as son los que presentan un estado de ánimo general más positivo, lo que parece permitirles tener una percepción positiva de sí mismos y de sus capacidades (Martínez-Monteagudo et al., 2021). Por el contrario, los/as alumnos/as de los Perfil 5 y 6 podrán haberse evaluado más modestamente porque cuanto más competente es un individuo, más rigurosamente tiende a evaluarse (Duckworth & Yeager, 2015).
Estos resultados demuestran la diversidad de combinaciones de competencias que los/as alumnos/as pueden tener, y que el hecho de que los participantes demuestren conocimiento o capacidad de procesamiento de información social y emocional no quiere decir que se autoevalúen como competentes en la utilización de esa información. Como otros estudios sugieren, las competencias evaluadas a través de pruebas de habilidades y escalas de autoinforme parecen capturar constructos diferentes, no necesariamente estando relacionadas la una con la otra (MacCann et al., 2020; O'Connor et al., 2019).
Con respecto a las características de los/as alumnos/as incluidos en cada uno de los perfiles, nuestros resultados indicaron que ellos no se diferenciaban en sus características sociodemográficas (sexo, año de escolaridad o nivel socioeconómico) o su inteligencia fluida, pero sí se diferenciaban en sus niveles de autoconcepto. Los/as alumnos/as de los Perfiles 1 y 3, precisamente los/as alumnos/as que se autoevaluaron como menos competentes social y emocionalmente, tenían un autoconcepto mucho más bajo que los/as alumnos/as de los Perfiles 2, 4 y 6, que se percibieron como más social y emocionalmente competentes. Los/as participantes del Perfil 5 presentaron un autoconcepto ligeramente inferior a la media del grupo, lo que también parece reflejarse en su autopercepción de competencias sociales y emocionales, ya que se autoevaluaron como menos competentes de lo que sería de esperar, considerando el desempeño que demostraron en las pruebas de habilidades. Los sentimientos de autoeficacia en el conocimiento de sus propias emociones y en su capacidad para relacionarse socialmente parece permitir a los participantes de los Perfiles 2, 4 y 6 negociar exitosamente intercambios sociales, alcanzar sus objetivos y sentirse satisfechos con su propia imagen (Bisquerra & Pérez, 2007; Martínez-Monteagudo et al., 2021; Semrud-Clikeman, 2007). Otros estudios que utilizaron instrumentos de autoinforme ya habían encontrado resultados semejantes, observando que alumnos con perfiles caracterizados por una inteligencia emocional elevada tenían un mejor autoconcepto (Casino-García et al., 2021; Martínez-Monteagudo et al., 2021).
La evaluación del profesorado no corroboró los perfiles identificados. Observando las medias, los/as alumnos/as de Perfil 6 parecen ser identificados por el profesorado como más competentes en casi todas las dimensiones del EQi, mientras que los/as alumnos/as del Perfil 3 son evaluados como los menos competentes. Pero fueron observadas desviaciones estándar elevadas que sugieren que la evaluación que el profesorado hace de los alumnos que pertenecían a un mismo perfil no era muy consistente. Existe la posibilidad de que los/as profesores/as interpreten incorrectamente el comportamiento del alumno, confundiendo aspectos motivacionales y de personalidad con IE o CS (Duckworth & Yeager, 2015). Por ejemplo, Duckworth y Yeager (2015) indican que algunos alumnos/as intrínsecamente motivados para las situaciones de aprendizaje pueden ser evaluados por el profesorado como teniendo elevado autocontrol porque cumplen sus tareas, cuando en realidad estos alumnos/as no están realmente interesados en otras actividades. Duckworth y Yeager (2015) también sugieren que es posible que el profesorado evalúe a los/as alumnos/as con base en evaluaciones globales. En ese caso un “mal” alumno (con bajo desempeño académico), puede ser evaluado como teniendo poca IE.
Comparando el desempeño académico de los/as alumnos/as de cada perfil, observamos alguna coherencia entre la evaluación realizada por los/as alumnos/as de su IE y CS con sus calificaciones, pero solo en la materia de portugués. No pudimos confirmar que existiera una relación entre los perfiles y el desempeño en matemática, talvez porque el poder estadístico de los análisis fue limitado por el número reducido de participantes. Futuros estudios deberán replicar este estudio con una muestra más amplia. Sin embargo, nuestros resultados son equivalentes a los encontrados en el metaanálisis realizado por MacCann et al. (2020), donde se observó una relación más fuerte entre la IE y el desempeño académico en las materias de humanidades (como portugués) que en las de ciencias (como matemática). Los autores sugieren que para comprender un texto muchas veces se requiere la comprensión de emociones y motivaciones de los personajes, por lo que existe alguna sobreposición entre la IE y las competencias académicas necesarias para tener un buen desempeño en materias como portugués. Semrud-Clikeman (2007) también señala que un elemento clave de las CS son las capacidades lingüísticas, muchas de las cuales son trabajadas en la materia de portugués. Creencias, deseos y necesidades son todos expresados a través del lenguaje y este juega un papel esencial en los intercambios sociales y en el aprendizaje de los comportamientos apropiados (Semrud-Clikeman, 2007). Por lo tanto, existe también una sobreposición entre las CS y la materia de portugués.
De acuerdo con los resultados, las diferencias en las calificaciones de portugués parecen ser más claras entre los/as alumnos/as que se autoevalúan como muy poco competentes social y emocionalmente (Perfil 3) y los que se autoevalúan más competentes (Perfiles 6 y 4). El grupo en el Perfil 3, a pesar de que presenta algún conocimiento de las emociones y de las estrategias más adecuadas para resolver problemas de tipo social, parece sentirse social y emocionalmente poco eficaz para implementar las estrategias que son capaces de identificar, no poseyendo recursos para lidiar con tareas desafiantes y persistir en tareas de aprendizaje difíciles (O'Conor et al., 2019; Schonert-Reichl, 2017). Por el contrario, los/as alumnos/as de los Perfiles 4, que no demostraron tener más habilidades sociales y emocionales que los participantes agrupados en el Perfil 3, parecen sentirse más eficaces en la implementación de sus habilidades, persistiendo en sus tareas de aprendizaje y demostrando un mejor desempeño. Finalmente, los/as alumnos/as del Perfil 6 tienen las habilidades y el sentimiento de autoeficacia necesarios para identificar e implementar soluciones a problemas interpersonales, lo que les permite establecer buenas relaciones con profesores y colegas, las cuales son esenciales para el aprendizaje (MacCann et al., 2020). Parece ser necesario que exista una combinación de bajas habilidades y baja autopercepción de IE y CS para que la falta de competencias se refleje en un bajo desempeño académico en portugués.
Es importante señalar algunas limitaciones de este estudio. Además de contar con una muestra limitada, el desempeño académico de los/as alumnos/as fue evaluado solo a través de las calificaciones del profesorado que reportan una medida compuesta por múltiples formas de evaluación que pueden incluir pruebas formales, ensayos, tareas, discusiones en grupo, proyectos, entre otros, donde el profesor tiene un mayor control sobre el contenido y la forma como va a evaluar. Estas calificaciones pueden ser más influenciadas por la capacidad del alumno para mantener relaciones adecuadas con el profesor (MacCann et al., 2020). Futuros estudios serán necesarios para identificar como los/as alumnos/as de diferentes perfiles se desempeñan en pruebas académicas estandarizadas. Otra limitación de este estudio fue la ausencia de datos sobre las características del profesorado que evaluó la IE, las CS y el desempeño de los alumnos. Las características del profesorado, especialmente sus propias competencias sociales y emocionales y su bienestar, pueden afectar la evaluación que ellos hacen de las competencias de sus alumnos (Duckworth & Yeager, 2015; Schonert-Reichl, 2017). Adicionalmente, el carácter correlacional y el corte transversal del estudio no permiten determinar relaciones de causa-efecto, ni comprender si realmente el perfil de IE y CS tiene un efecto significativo en el desempeño de los/as alumnos/as. Son necesarios nuevos estudios, preferentemente de corte longitudinal, para comprobar si los perfiles identificados son replicables, si son estables a lo largo del tiempo y si perfiles adaptativos pueden ser adquiridos a través de programas de intervención con consecuencias positivas para el bienestar y el éxito escolar de los/as alumnos/as.
A pesar de estas limitaciones, el presente estudio es relevante para la investigación de la IE y CS, pues contribuye para una nueva forma de analizar los datos, centrado no en el estudio de cada variable aisladamente, sino en cómo estas se combinan en los/as alumnos/as. Este tipo de análisis permitió detectar interacciones complejas entre las habilidades de IE y CS de los/as alumnos/as y la evaluación que ellos hacen de sí mismos, interacciones que hubieran sido difíciles de detectar o interpretar utilizando un enfoque centrado en la variable. Comprender como las habilidades y autoevaluaciones de los/as alumnos/as se combinan en diversos perfiles permite identificar el conjunto de características de IE y CS que podrán tener un efecto relevante en su desempeño académico. Este conocimiento permitirá promover el desarrollo de un perfil más adecuado, que, de acuerdo con los resultados de este estudio, parece estar caracterizado no solo por un conjunto mínimo de habilidades emocionales y sociales, pero también por una elevada autopercepción de competencias intra e interpersonales y de un estado de ánimo general más positivo. Es importante que los programas de intervención procuren evaluar no solo si las actividades desarrollan competencias individuales, sino también si son capaces de alterar los perfiles de los participantes para un perfil más adaptativo.
