Rendimiento Académico y Otras Variables Psicosocio-Familiares en Alumnos de Educación Secundaria Obligatoria

Broc Cavero, Miguel Ángel (Universidad de Zaragoza)

Resumen: Este trabajo intenta concienciar de la necesidad de trasladar la investigación que relaciona el rendimiento académico con variables principalmente personales y endógenas (intrapsíquicas), hacia otras de tipo familiar, social y contextual, con objeto de ampliar y complementar con nuevos datos algunas de las insuficiencias obtenidas en los resultados de investigaciones basadas en las teorías de los rasgos y factores, el enfoque diferencial-factorial de la inteligencia y en modelos clínicos. Se aportan datos empíricos significativos en variables que aportan una “constelación óptima de variables” en la que puede ser más probable alcanzar un mejor rendimiento académico. 317 alumnos de Educación Secundaria Obligatoria formaron parte de esta investigación en un centro pu´blico de Zaragoza (Aragón-España) con un alto nivel de inmigración (53%), a quienes se les administró un cuestionario “ad hoc” de Configuraciones Familiares, Psicosociales y Contextuales” cuyo análisis factorial arrojó tres factores: Contexto de Inmigración, Configuración Familiar e Historia autobiográfica académica y Hábitos de estudio. Otros análisis de varianza, de correlación y regresión permiten vislumbrar una configuración de las variables más relevantes que apuntan hacia un hipotético “éxito académico” con unos índices moderados pero significativos, que aportan nuevos datos que permitan progresar en la construcción de modelos teóricos más integradores en este campo educativo donde existe gran diversidad étnica y cultural, que requiere de mayor investigación. No obstante, la necesidad de volver hacia la inclusión de evaluaciones generales de la inteligencia general y del tiempo de estudio efectivo por parte de los estudiantes es replanteada para futuras investigaciones, dadas las bajas competencias académicas con las que vienen muchos alumnos inmigrantes, con objeto de obtener mejores modelos de predicción del rendimiento, basándose en modelos lineales jerárquicos y análisis multinivel (MLwin), que permitan analizar relaciones entre variables de distintos niveles así como los efectos fijos, aleatorios y las covariables en el modelo predictor.

This paper attempts to raise awareness of the need to transfer the research linking academic performance mainly personal and endogenous variables (intra-psychic), to other family, social and contextual, in order to expand and add with new data some of the shortcomings obtained on the results of research based on the theories of traits and factors, the differential- factorial approach to intelligence and clinical models. Significant empirical data were obtained in some variables, which provide an “optimal constellation of variables” which may be more likely to achieve better academic achievement. 317 students of Secondary Education were part of this research in a public center of Zaragoza (Aragon-Spain) with a high level of immigration (53%), who were given an “ad hoc” Family Settings, Psychosocial and Contextual Questionnaire” whose factorial analysis yielded three factors: Context Immigration, Family Settings and academic autobiographical history and study habits. Further analysis of variance, correlation and regression allow us to glimpse a configuration of the most important variables that point to a hypothetical “academic success” with moderate but significant indices, which provide new information that may allow progress in the construction of better theoretical models in this educational field where there is great ethnic and cultural diversity, which requires further research in the future. However, the need to return to the inclusion of general assessments of general intelligence and effective study time by students is redesigned for further research, given the low level of academic skills and competence shown by a large majority of immigrant students, in order to obtain better performance prediction models, based on hierarchical linear models and multilevel analysis, with programs like MLwin that analyze the relationships between variables of different levels or other including fixed, random effects and covariates in the model predictor.

Idioma: Español

DOI: 10.19044/esj.2017.v13n5p50

Año: 2017

Publicado en: European Scientific Journal 13, 5 (2017), 50-69
ISSN:

Tipo y forma: Article (Published version)

Área (Departamento): Área Psicolog.Evolut.Educac (Dpto. Psicología y Sociología)