Revista Polo del Conocimiento


Polo del Conocimiento

Validación psicométrica de las subescalas motivacionales del MSLQ en escolares de educación virtual en Cusco, Perú

Teresa Fernández Bringas, Francisco Sandoval Arteta, Giancarlo Ojeda Mercado, Cristóbal Suarez Guerrero

Resumen


La educación virtual escolar durante la pandemia por la COVID-19 ha replanteado tanto las estrategias pedagógicas, como los factores psicológicos involucrados en el aprendizaje, siendo uno de los más importantes la motivación. El Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ) ha sido validado en múltiples contextos y niveles educativos durante las últimas tres décadas. Sin embargo, su estructura teórica subyacente continúa en discusión. La finalidad de la presente investigación es determinar la validez y confiabilidad del MSLQ para escolares de Cusco en educación a distancia. El estudio es de enfoque cuantitativo, pre-experimental y psicométrico. La validez de contenido del MSLQ se determinó a través de jueces expertos (n = 7) evidenciando una alta claridad, coherencia y relevancia (p < 0.01). La validez de constructo y confiabilidad por consistencia interna se evaluó en una muestra de escolares de Cusco (n = 322). A través del Análisis Factorial Exploratorio (AFE) se eliminaron los ítems con cargas cruzadas y baja comunalidad. La estructura final fue de tres dimensiones con 23 ítems, explicando un 96.55% de la varianza. Al realizar el Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) se determinó la validez convergente y discriminante del instrumento, así como altos índices de bondad de ajuste (χ2/gl = 1.963, RMSEA = 0.055, SRMR = 0.054, CFI = 0.934, TLI = 0.927). Se determinó una alta confiabilidad por consistencia interna (α = 0.949, ω = 0.951) en el instrumento. Se discuten los resultados y utilidad en el contexto escolar de Cusco.


Palabras clave


Validación Psicométrica; Validez; Confiabilidad; MSLQ; Escolares; Perú.

Referencias


Aiken, L. R. (1985). Three coefficients for analyzing the reliability and validity of ratings. Educational and Psychological Measurement, 45(1), 131–142. https://doi.org/10.1177/0013164485451012

Alfaro Aucca, C. (2019). Motivación académica y estrategias de aprendizaje de los estudiantes de la escuela profesional de arquitectura de la universidad andina del Cusco, 2019 [Tesis de doctorado, Universidad Andina del Cusco]. Repositorio Universitario. https://bit.ly/3L6Fxpo

Bandura, A. (1977). Self-efficacy: Toward a unifying theory of behavioral change. Psychological Review, 84(2), 191-215. https://doi.org/10.1037/0033-295X.84.2.191

Campbell, D. T., & Stanley, J. C. (1963). Experimental and quasi-experimental designs for research. Rand McNally & Company. https://bit.ly/3d0eGyJ

Cardozo, A. (2008). Motivación, Aprendizajey rendimiento académico en Estudiantesdel primer año universitario. Laurus, 14(28), 209-237. http://www.redalyc.org/articulo.oa?i d=76111716011

CAST. (2018). Universal design for learning guidelines, version 2.2 [Organizador Gráfico]. CAST. https://bit.ly/3cNVqEE

Chakraborty, R., Haqyar, M., & Chechi, V. K. (2021). Validation of Motivated Strategies for Learning Questionnaire Among High School Students in Afghanistan. Pakistan Journal of Psychological Research, 36(4), 615-629. https://bit.ly/3RqVWYa

Cheung, G. W., & Wang, C. (2017). Current Approaches for Assessing Convergent and Discriminant Validity with SEM: Issues and Solutions. Academy of Management Proceedings, 2017(1). https://doi.org/10.5465/ambpp.2017.12706abstract

Chiu, T. K. F., Lin, T. J., & Lonka, K. (2021). Motivating Online Learning: The Challenges of COVID-19 and Beyond. The Asia-Pacific Education Researcher, 30, 187-190. https://doi.org/10.1007/s40299-021-00566-w

Comisión Europea. (2021). E-learning through lockdown [Artículo Web]. Comisión Europea. https://bit.ly/3wTCPOd

Conradty, C., & Bogner, F. X. (2022). Measuring Students’ School Motivation. Education Sciences, 12, 378. https://doi.org/10.3390/educsci12060378

Credé, M., & Phillips, L. A. (2011). A meta-analytic review of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire. Learning and Individual Differences, 21(4), 337–346. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2011.03.002

Curione, K. y Huertas, J. A. (2016). Revisión del MSLQ: veinticinco años de evaluación motivacional. Revista de Psicología, 12(24). https://bit.ly/3Iicfku

D'agostino, R. B., Belanger, A. & D'agostino Jr., R. B.(1990) A Suggestion for Using Powerful and Informative Tests of Normality. The American Statistician, 44(4), 316-321. http://doi.org/10.1080/00031305.1990.10475751

Deng, L., Yang, M., & Marcoulides K. M. (2018) Structural Equation Modeling With Many Variables: A Systematic Review of Issues and Developments. Frontiers in Psychology, 9(580). http://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.00580

Díaz-Noguera, M. D., Hervás-Gómez, C., De la Calle-Cabrera, A. M., & López-Meneses, E. (2022). Autonomy, Motivation, and Digital Pedagogy Are Key Factors in the Perceptions of Spanish Higher-Education Students toward Online Learning during the COVID-19 Pandemic. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(2), 654. https://doi.org/10.3390/ijerph19020654

Finn, B. (2015). Measuring Motivation in Low-Stakes Assessments. ETS Research Report Series, 2015(2), 1–17. http://doi.org/10.1002/ets2.12067

Fong, C. J. (2022). Academic motivation in a pandemic context: a conceptual review of prominent theories and an integrative model. Educational Psychology. https://doi.org/10.1080/01443410.2022.2026891

Gobierno Regional Cusco. (2022). Conectando la región: acceso gratuito a internet en zonas rurales para mejorar la educación [Nota de prensa]. Gobierno del Perú. https://bit.ly/3LcMu8B

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis, 8va edición. Cengage Learning.

Hernández, R., & Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill Education. https://bit.ly/3Ry0WKs

Hilpert, J. C., Stempien, J., van der Hoeven Kraft, K. J., & Husman, J. (2013). Evidence for the Latent Factor Structure of the MSLQ. SAGE Open, 3(4). https://doi.org/10.1177/2158244013510305

Holland, D. F., Kraha, A., Zientek, L. R., Nimon, K., Fulmore, J. A., Johnson, U. Y., Ponce, H. F., Aguilar, M. G., & Henson, R. K. (2018). Reliability Generalization of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire: A Meta-Analytic View of Reliability Estimates. SAGE Open, 8(3). https://doi.org/10.1177/2158244018802334

Hooper, D., Coughlan, J., & Mullen, M. R. (2008). Structural Equation Modelling: Guidelines for Determining Model Fit. The Electronic Journal of Business Research Methods, 6(1), 53-60. https://bit.ly/3BbN1CV

Instituto Nacional de Estadística e Informática [INEI]. (2018). Perú: Perfil sociodemográfico. Informe Nacional. INEI. https://bit.ly/2N9nTHc

Instituto Nacional de Estadística e Informática [INEI]. (2021a). Se incrementó población que utiliza Internet a diario [Nota de prensa]. INEI. https://bit.ly/3QNS8iu

Instituto Nacional de Estadística e Informática [INEI]. (2021b). El 55,0% de los hogares del país accedieron a internet en el tercer trimestre del 2021 [Nota de prensa]. INEI. https://bit.ly/3eEOfis

Instituto Nacional de Estadística e Informática [INEI]. Se incrementa asistencia de niñas y niños a clases virtuales de todos los niveles educativos [Nota de prensa virtual]. INEI. https://bit.ly/3cXFaRp

Inzunza, B., Pérez, C., Márquez, C., Ortiz, L., Marcellini, S., & Duk, S. (2018). Estructura factorial y confiabilidad del Cuestionario de Motivación y Estrategias de Aprendizaje, MSLQ, en Estudiantesuniversitarios chilenos de primer año. Revista Iberoamericana de Diagnóstico y Evaluación –e Avaliação Psicológica, 47(2), 21-35. https://doi.org/10.21865/ridep47.2.02

Jakešová, J. (2014). The validity and reliability study of the czech version of the motivated strategies for learning questionnaire (MSLQ). The New Educational Review, 35(1), 54-65. https://tner.polsl.pl/e35/a4.pdf

Jakesova, J., & Hrbackova, K. (2014). The Czech adaptation of motivated strategies for learning questionnaire (MSLQ). Asian Social Science, 40, 90–116. https://doi.org/10.5539/ass.v10n12p72

Lockee, B. B. (2021). Online education in the post-COVID era. Nature Electronics, 4, 5-6. https://doi.org/10.1038/s41928-020-00534-0

López-Aguado, M., & Gutiérrez-Provecho, L. (2019). Cómo realizar e interpretar un análisis factorial exploratorio utilizando SPSS. Revista d'Innovació i Recerca en Educació, 12(2), 1-14. http://doi.org/10.1344/reire2019.12.227057

Malá, I., Sladek, V., Bilkova, D. (2021). Power Comparisons of Normality Tests Based on L-moments and Classical Tests. Mathematics and Statistics, 9(6), 994-1003. http://doi.org/10.13189/ms.2021.090615

Mardia, K. V. (1970). Measures of multivariate skewness and kurtosis with applications. Biometrika, 57(3), 519–530. https://doi.org/10.1093/biomet/57.3.519

McKeachie, W. J., Pintrich, P. R., Lin, Y. y Smith, D. A. F. (1986). Teaching and Learning in the College Classroom. A Review of the Research Literature. University of Michigan. https://bit.ly/3L4FmKf

Ministerio de Educación del Perú [MINEDU]. (2016). Cusco: ¿Cómo vamos en educación?. ESCALE. https://bit.ly/3qW9XBH

Moneta Pizarro, A. y Tofful, C. M. (2019). La motivación de los alumnos y sus dimensiones en las carreras de grado a distancia de la FCA-UNDEF [Artículo de ponencia]. 8º Seminario Internacional Rueda 2019, Argentina. https://bit.ly/3PhdDJ0

National Center for Education Statistics. (2022). Impact of the coronavirus pandemic on the elementary and secondary education system. En The Condition of Education 2021. U.S. Department of Education, Institute of Education Sciences. https://bit.ly/3RAHywc

OCDE. (2020). La educación en tiempos de la pandemia de COVID-19 [Informe virtual]. CEPAL. https://bit.ly/3Rs1vpb

Pintrich, P. R., Smith, D. A. F., García, T. y McKeachie, W. J. (1991). A Manual for the Use of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ). University of Michigan. https://bit.ly/3Jia2qO

Puicaño, A. L. (2022). El uso del WhatsApp y el desempeño docente a nivel primario en el distrito de Ocoña, 2022. Horizontes. Revista de Investigación en Ciencias de la Educación, 6(24). https://doi.org/10.33996/revistahorizontes.v6i24.402

Quesada-Pallarès, C., Sánchez-Martí, A., Ciraso-Calí, A., & Pineda-Herrero, P. (2019). Online vs. Classroom Learning: Examining Motivational and Self-Regulated Learning Strategies Among Vocational Education and Training Students. Frontiers in Psychology, 10. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.02795

Rose, D. H., Gravel, J. W., & Gordon, D. T. (2013). Universal Design for Learning. En L. Florian (Eds.), The SAGE Handbook of Special Education, Volume One, 2nd edition (pp. 442-454). SAGE. https://bit.ly/3RhxwAn

Ruiz, M. A., Pardo, A., & San Martín, R. (2010). Modelos de ecuaciones estructurales. Papeles del Psicólogo, 31(1), 34-45. https://bit.ly/3BpmovK

Ryan, R. M. y Deci, E. L. (2000). Self-Determination Theory and the Facilitation of Intrinsic Motivation, Social Development, and Well-being. American Psychologist, 55(1), 68-78. http://doi.org/10.1037110003-066X.55.1.68

Schermelleh-Engel, K., Moosbrugger, H., & Müller, H. (2003). Evaluating the Fit of Structural Equation Models: Tests of Significance and Descriptive Goodness-of-Fit Measures. Methods of Psychological Research, 8(2), 23–74. https://bit.ly/3Dn7gAg

Schumacher, R. E., & Lomax, R. G. (2015). A Beginner’s Guide to Structural Equation, 4ta edición. Routledge.

Schunk, D. H., Meece, J. R., & Pintrich, P. R. (2014). Motivation in Education: Theory, Research and Applications. Pearson. https://bit.ly/3wVw6Dg

Torres Valladares, M. (2002). Influencia de la motivación y estrategias de aprendizaje en el rendimiento académico de estudiantes universitarios [Investigación académica]. CONCYTEC. https://bit.ly/3Qx6K5K

UNESCO. (2020, 16 de diciembre). From COVID-19 learning disruption to recovery: A snapshot of UNESCO’s work in education in 2020 [Artículo web]. UNESCO. https://bit.ly/3cNXpsA

UNICEF. (2021). Reimaginar la educación en América Latina y el Caribe [Artículo web]. UNICEF. https://uni.cf/3Qg9Afo

Vaculíkova, J. (2016). The Third Round of the Czech Validation of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ). International Education Studies, 9(7), 35-46. http://dx.doi.org/10.5539/ies.v9n7p35

VandenBos, G. R. (2015). APA dictionary of psychology, segunda edición. American Psychological Association. https://doi.org/10.1037/14646-000

Vegas, E. (2020, 14 de Abril). School closures, government responses, and learning inequality around the world during COVID-19 [Reporte virtual]. Brookings. https://brook.gs/3QfyWKr

Veliz M, Nieva J, Soto L, Robalino P, Musso M. (2021). Validación de un cuestionario de motivación y estrategias de aprendizaje (MSLQ) para la modalidad virtual durante la pandemia COVID-19 [Artículo de ponencia]. Reuniones AACC, XVIII Reunión Nacional y VII Encuentro Internacional de la AACC. https://bit.ly/3qhGWzZ

Villarreal-Fernández, J. E., & Arroyave-Giraldo, D. I. (2022). Adaptación y Validez de la Escala de Motivación del Motivated Scale Learning Questionnaire (MSLQ) en Universitarios Colombianos. Electronic Journal of Research in Educational Psychology, 20(1), 119-150. https://doi.org/10.25115/ejrep.v20i56.4394

Wigfield, A. y Eccles, J. S. (2000). Expectancy–Value Theory of Achievement Motivation. Contemporary Educational Psychology 25, 68–81. http://doi.org/10.1006/ceps.1999.1015

Williams, M. K. (2017). John Dewey in the 21st Century. Journal of Inquiry & Action in Education, 9(1), 91-102. https://bit.ly/3KJuiTw

Yábar Calderón, V. (2021). Correlación entre inteligencia emocional y motivación en estudiantes de docencia universitaria de posgrado de la universidad andina Cusco 2019 [Tesis de maestría, Universidad Andina del Cusco]. Repositorio Institucional. https://bit.ly/3qv0zET

Yáñez, S., Jaramillo, M. C., & Correa, J. C. (1999). Una revisión de medidas multivariadas de asimetría y Kurtosis para pruebas de multinormalidad. Revista Colombiana de Estadística, 22(2), 5-16. https://bit.ly/3RWuKQI


Texto completo: PDF HTML

DOI: 10.23857/pc.v7i9.4667

Enlaces de Referencia

  • Por el momento, no existen enlaces de referencia




Polo del Conocimiento              

Revista Científico-Académica Multidisciplinaria

ISSN: 2550-682X

Casa Editora del Polo                                                 

Manta - Ecuador       

Dirección: Ciudadela El Palmar, II Etapa,  Manta - Manabí - Ecuador.

Código Postal: 130801

Teléfonos: 056051775/0991871420

Email: [email protected][email protected]

URL: https://www.polodelconocimiento.com/

 

 

            



Top