Atribuciones causales un factor a considerar en la comprensión del abandono en educación superior: instrumento para su medición

Resumen

La investigación ha mostrado la importancia de contar con instrumentos que midan los factores relacionados con el abandono de los estudios en Educación Superior. Sin embargo, los métodos disponibles para la medición de atribuciones causales presentan limitaciones (Inglés, Rodríguez-Marín, & González-Pienda, 2008).

El objetivo de este trabajo es diseñar y determinar propiedades psicométricas de la Escala de Atribuciones Causales en estudiantes universitarios chilenos. Las atribuciones causales, en contexto educativo, implican un conjunto de creencias y causas a través de las cuales los estudiantes explican sus éxitos o fracaso de sus resultados académicos (Fernández, Arnaiz, Mejía, & Barca, 2015). Las atribuciones causales correlacionan significativamente con el éxito académico y su importancia se ha evidenciado en su capacidad para predecir la persistencia o el abandono de los estudios universitarios (Cheng & Chiou, 2010; Dong, Stupnisky, Obade, Gerszewski, & Ruthig, 2015). El modelo de Tinto (Tinto, 1997) identifica patrones atribucionales de los estudiantes, ya que estos definirán su actuación ante los resultados académicos y la persistencia en el estudio. Por tanto, es una necesidad contar con un instrumento válido y confiable que permita identificar patrones atribucionales inadecuados para desplegar estrategias de intervención oportuna.

Este estudio cuantitativo desarrolló un diseño instrumental. La muestra estuvo compuesta por 340 estudiantes universitarios chilenos. El muestreo de los participantes fue no probabilístico por conveniencia. El instrumento utilizado corresponde a la Escala de Atribuciones Causales, adaptada por la Sydney Attribution Scale (Inglés et al., 2008; Marsh, 1984), compuesta por 30 ítems, que representan a 6 subescalas, de 5 ítems cada una: atribuciones del éxito y fracaso al esfuerzo, la habilidad o factores externos. El procedimiento implicó:  validación de contenido del instrumento por jueces expertos, (2) entrevista cognitiva a estudiantes y (3) aplicación piloto para el estudio de las propiedades psicométricas. Respecto de los aspectos éticos, se solicitó autorización a las autoridades de las universidades y se aplicó procedimiento de consentimiento informado a los estudiantes. Se realizó análisis factorial exploratorio en software R, versión 3.

En el análisis de dimensionalidad, el índice KMO resultó de 0.90, y la prueba de esfericidad de Bartlett fue significativa (χ2=4302.703 (435), p<0.001), por tanto, se consideró la posible existencia de estructuras factoriales. El método paralelo de Horn mostró 6 factores en consistencia con la teoría, (atribuciones causales de éxito al esfuerzo, a la habilidad, y factores externos; y de fracaso al esfuerzo, la habilidad y factores externos). De forma iterativa se eliminaron 11 ítems, por tener una carga factorial inferior a 0.4 en algún factor. Este proceso implicó eliminar el factor de atribuciones de éxito a causas externas ya que sólo quedaba con 2 ítems. La solución final corresponde a 19 ítems en 5 factores, que explica un 53% de la varianza total. La confiabilidad es adecuada y se encuentra entre α=.59 y α=.85. En conclusión, el instrumento presenta adecuadas propiedades psicométricas para ser aplicado en formato de autoinforme, a distintos grupos de estudiantes de la universidad.