* Artículo desarrollado bajo la línea de investigación denominada Vida Estudiantil, adscrita al Departamento de Ciencia y Tecnología del Comportamiento
de la Universidad Simón Bolívar de Venezuela.
1 Doctora en Ciencias Sociales y Humanidades. Profesora Asistente e Investigadora. Universidad Simón Bolívar de Venezuela. Email: melvira@usb.ve
2 Doctora en Educación. Profesora Asociada e Investigadora. Universidad Simón Bolívar de Venezuela. Email: lpujol@usb.ve
Resumen
En este artículo de investigación se analizan las propiedades psicométricas y la estructura factorial
de la Escala de Aprendizaje Autorregulado (EAA), diseñada para medir atributos o dimensiones
autorregulatorias en el aprendizaje. La Escala fue aplicada a una muestra de 402 adolescentes,
estudiantes de los últimos años de secundaria. La fiabilidad del instrumento mostró valores sa-
tisfactorios, con un Alfa de Cronbach de ,842. Mediante el análisis factorial de componentes
principales, se identificaron cuatro factores consistentes con la teoría de la autorregulación. Los
resultados del análisis factorial confirmatorio mostraron índices de ajuste que apoyan el modelo
teórico de atributos del aprendizaje autorregulado y un modelo unifactorial para la medición del
constructo, cuyo ajuste adecuado puede permitir su uso con fines investigativos en el contexto
local y latinoamericano.
Abstract
Analyzed psychometric properties and factorial structures designed to measure learning dimen-
sions and attributes using self-regulated learning scale (EAA) are discussed in this research paper.
402 high school teenagers in high school were sampled; the test showed satisfactory results and
the reliability instrument was Cronbach Alpha: 842. Through a factorial analysis of main compo-
nents, four factors based on self regulation theory were indentified. The results of this factorial
analysis showed high rates of learning and self-regulated theoretical attributes along with a factor
model for measuring the building blocks for which appropriate adjustment may allow its use for
future research purposes in local and Latin environments.
Palabras clave:
Aprendizaje independiente,
Adolescentes,
Análisis estadístico, Validez.
Key words:
Independent learning,
Adolescents, Statistical analysis,
Validity.
Referencia de este artículo (APA):
Elvira-Valdés, M. & Pujol, L. (2015). Propiedades psicométricas y estructura factorial de la escala de aprendizaje autorregulado (EAA) en ado-
lescentes. Psicogente, 18(33), 66-77. http://doi.org/
10.17081/psico.18.33.56
PROPIEDADES PSICOMÉTRICAS Y ESTRUCTURA FACTORIAL
DE LA ESCALA DE APRENDIZAJE AUTORREGULADO (EAA)
EN ADOLESCENTES*
PSYCHOMETRIC PROPERTIES AND FACTORIAL STRUCTURE BASED ON
LEARNING TEENAGERS USING SELF-REGULATED SCALE (EAA)
Recibido: 18 de julio de 2014/Aceptado: 24 de noviembre de 2014
http://doi.org/10.17081/psico.18.33.56
MARÍA ANTONIETA ELVIRA-VALDÉS
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LYDIA PUJOL
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Universidad Simón Bolívar - Venezuela
Psicogente, 18 (33): pp. 66-77. Enero-Junio, 2015. Universidad Simón Bolívar. Barranquilla, Colombia. ISSN 0124-0137 EISSN 2027-212X
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INTRODUCCIÓN
En la actualidad, el aprendizaje autorregulado se
ha convertido en uno de los ejes principales de la acción
educativa. El tema despierta gran interés en quienes ven
la práctica de la educación como un desafío que debe
generar en los estudiantes su autonomía, capacidades
estratégicas, así como dirigir su motivación hacia metas
valiosas y alcanzables.
El aprendizaje autorregulado o autorregulación
académica (Self-Regulated Learning, SRL en sus siglas en
inglés) como constructo está relacionado con formas
de aprendizaje independientes y efectivas, que implican
procesos tales como metacognición, motivación intrín-
seca y acción estratégica, y busca explicar la forma en
que el individuo aumenta sus resultados académicos
usando un método de forma sistemática (Boekaerts &
Cascallar, 2006; Parres & Flores, 2011; Elvira-Valdés &
Pujol, 2012; Rosário, Lourenço, Paiva, Núñez, González-
Pienda & Valle, 2012).
Frecuentemente, la autorregulación académica
como variable se ha evaluado a través de instrumentos
de autoinforme, considerando las cualidades o atribu-
tos del estudiante (Rinaudo, Chiecher & Donolo, 2003;
Núñez, Solano, González-Pienda & Rosário, 2006;
Calderón & Casu, 2011). Para Gargallo, Suárez y Pérez
(2009), la información obtenida mediante una escala de
autoinforme resulta mucho más útil y precisa, además
que ayuda a promover el grado de conciencia del estu-
diante sobre los procesos de autorregulación académica.
Un análisis de los principales instrumentos de autoin-
forme utilizados en la medición de la autorregulación
académica, destaca los siguientes:
• Learning and Study Strategies Inventory (LASSI) de
Weinstein, Schulte y Palmer (1987). Inventario de
80 reactivos agrupados en tres factores: esfuerzo-
motivación-afectividad, orientación a la meta y
cognición. El LASSI ha sido adaptado y validado
en diferentes contextos y poblaciones (Cano &
Justicia, 1993; Badenier, 2003; Cortés, García &
García, 2006).
• Motivated Strategies Learning Questionnaire (MSLQ)
de Pintrich, Smith, García y McKeachie (1991).
Este cuestionario consta de 81 reactivos y evalúa
principalmente dos áreas: motivación y estrate-
gias de aprendizaje. Al igual que el LASSI, ha sido
ampliamente difundido y validado para distintas
poblaciones, entre las que se incluye la de estu-
diantes venezolanos (Roces, Tourón & González,
1995; Rinaudo et al., 2003; Cardozo, 2008; Sabo-
gal, Barraza, Hernández & Zapata, 2011).
• Escala de Estrategias de Aprendizaje (ACRA) de Ro-
mán y Gallego (1994) con 119 reactivos, que fue
adaptada bajo el nombre de ACRA-Abreviada
para estudiantes universitarios (De la Fuente y
Justicia, 2003). En esta adaptación resumida, los
ítems se redujeron a 44 y las dimensiones se sim-
plificaron a tres: estrategias cognitivas y metacog-
nitivas, estrategias de apoyo y técnicas de estudio.
• Cuestionario de aprendizaje autorregulado, el cual
consta de 20 reactivos y 4 factores: conciencia
metacognitiva, control, esfuerzo y procesamiento
activo (Torre, 2007).
• Cuestionario de Evaluación de las Estrategias de
Aprendizaje de los Estudiantes Universitarios (CE-
VEAPEU) de Gargallo et al. (2009). Consta de 88
reactivos, centrados en las estrategias de automa-
nejo y estrategias de procesamiento de informa-
ción.
• Escala de Aprendizaje Autorregulado (PCR) de Le-
zama (2005). Es un instrumento de 15 reactivos,
que evalúan las tres fases de autorregulación del
aprendizaje: planificación, control y evaluación
(Lezama, 2005; Elvira-Valdés & Pujol, 2012).
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Vale precisar que, en la mayoría de los casos, se
han diseñado instrumentos de medición para evaluar la
autorregulación del aprendizaje en estudiantes universi-
tarios, siendo menos estudiado el proceso autorregulato-
rio en la población adolescente. En este sentido, si bien
la adolescencia es una etapa de desarrollo y cambio en
la que varía continuamente la forma como se procesa la
información (Feldman, 2007; Martín & Moreno, 2007),
también es cierto que los cambios estructurales y funcio-
nales se manifiestan con el aumento en las capacidades
de la memoria y se relacionan con el aprendizaje y el
razonamiento. Por lo general, estos progresos y modifica-
ciones se subordinan a la motivación y el estado emocio-
nal que experimentan los adolescentes (Feldman, 2007;
Osés, Aguayo, Duarte & Ortega, 2011).
Por todo lo anterior, el presente estudio apunta
hacia el diseño, construcción y validación de un instru-
mento que pueda ser aplicado en una población adoles-
cente y que permita evaluar el aprendizaje autorregulado
del estudiante, a partir de los elementos atributos que
constituyen la autorregulación académica siguiendo el
modelo teórico de Zimmerman y Schunk (2001).
Un modelo teórico para la Escala de
Aprendizaje Autorregulado (EAA)
El aprendizaje autorregulado, definido por Zim-
merman y Schunk (2001) como un proceso activo, in-
dependiente, crítico y reflexivo, mediante el cual los
estudiantes establecen los objetivos que guían su propio
aprendizaje, hace referencia a una noción de aprendizaje
focalizada en los componentes cognitivos, motivaciona-
les y conductuales que realiza el alumno para aumentar
su habilidad y rendimiento, teniendo en cuenta el en-
torno.
Asumiendo las teorías explicativas del aprendizaje
autorregulado como un proceso multidimensional que
incluye un conjunto de variables cognitivas, emociona-
les, motivacionales, conductuales y ambientales, el mo-
delo de Zimmerman y Schunk (2001) resulta completo e
integrador, pues toma en cuenta todos los componentes
señalados (Tabla 1).
En la Tabla 1, la columna de la izquierda es una
lista de preguntas importantes, relacionadas con las con-
Tabla 1. Marco conceptual de la autorregulación en el aprendizaje
Tomado de Zimmerman y Schunk (2001)
Condiciones del
aprendizaje
Dimensiones del
aprendizaje
Condiciones del
estudiante
Atributos de
autorregulación
Subprocesos de
autorregulación
Por qué Motivo Elegir participar Automotivado
Autoeficacia y metas
personales
Cómo Método Elegir el método
Planeado o automati-
zado
Uso de estrategias
Cuándo Tiempo
Elegir el límite de tiem-
po
Oportuno y eficaz Manejo del tiempo
Qué Conducta
Elegir la conducta re-
sultante
Consciente del desem-
peño
Observaciones y reac-
ciones personales
Dónde Medio físico Elegir el entorno Sensible al entorno
Estructuración del am-
biente
Con quién Social
Elegir compañero o
maestro
Sensible al medio so-
cial
Busca selectiva de ayu-
da
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diciones del aprendizaje: ¿Por qué debo aprender? ¿Cómo
debo aprender? ¿Cuándo, qué, dónde y con quién aprenderé? La
segunda columna muestra las características personales
y ambientales que atañen a la autorregulación. La ter-
cera columna presenta las posibilidades de elección de
que disponen los alumnos, las cuales son fundamentales
para determinar el grado de autorregulación posible en
cada situación de aprendizaje. Las dos últimas columnas
muestran los atributos y los subprocesos importantes
que participan en cada dimensión de la autorregulación
en el estudiante.
Desde esta perspectiva, el aprendizaje autorregu-
lado es una actividad que los estudiantes realizan para
sí mismos de un modo proactivo, en vez de un acon-
tecimiento pasivo que solo ocurre cuando reaccionan
a las experiencias de enseñanza. Este aprendizaje no
se limita a la resolución de problemas por uno mismo,
sino que también incluye formas sociales de aprendizaje,
como solicitar ayuda (Zimmerman, Kitsantas y Campi-
llo, 2005). Partiendo de este marco conceptual, se con-
sideran cuatro atributos o dimensiones del aprendizaje
autorregulado: la autoeficacia, la orientación a las metas,
el uso de estrategias y la autoevaluación (Schunk, 1998;
Zimmerman & Schunk, 2001).
En cuanto a la autoeficacia, se han realizado nu-
merosos y variados estudios que incluyen la aplicación
de la teoría al respecto de Bandura, quien la define como
las creencias en la propia capacidad para organizar y eje-
cutar las acciones requeridas para manejar situaciones
futuras (Zimmerman, Bandura & Martínez-Pons, 1992;
Zimmerman & Bandura, 1994). En su aplicación al
ámbito educativo y en relación con el aprendizaje auto-
rregulado, Zimmerman la define como las creencias que
tienen los estudiantes sobre su capacidad de aprender y
rendir efectivamente (Zimmerman, 2002; Zimmerman
et al., 1992; 2005), es decir, aprender a través de la reali-
zación de las tareas y obtener un alto rendimiento en su
promedio de notas (Artino, 2012; Rosário et al., 2012).
Por otra parte, la teoría de las metas destaca la
función activa de los estudiantes para elegir, estructurar,
modificar e interpretar sus propias experiencias de lo-
gros (Gaeta, Teruel & Orejudo, 2012). Los estudiantes
motivados a alcanzar sus metas de aprendizaje, realizan
actividades autorreguladoras que creen que les ayudarán.
Para Zimmerman (1990; 2002), en efecto, la autorregu-
lación académica es inherente al aprendizaje guiado por
metas de diferentes tipos. La orientación a las metas se
define, entonces, como los propósitos o razones que si-
guen los estudiantes para elegir, estructurar, modificar
e interpretar sus experiencias de logros (Rinaudo et al.,
2003; Gaeta et al., 2012).
A propósito de la orientación a las metas, Schunk
(1998) distingue entre las metas centradas en el aprendi-
zaje o dominio (orientan a los alumnos hacia un enfo-
que de aprendizaje caracterizado por la satisfacción en el
dominio y realización de la tarea) y las metas centradas
en el desempeño o rendimiento (orientan a los alumnos
a una mayor preocupación por su habilidad frente a
otros). Los estudiantes orientados a las primeras se plan-
tean metas relacionadas con la búsqueda de conocimien-
tos, pues se mueven por el deseo de saber y mejorar su
dominio en la tarea, mientras que los que tienen metas
de desempeño buscan la obtención de notas, recompen-
sas y juicios positivos (Zimmerman & Schunk, 2001;
Zimmerman, 2002).
Según la atención se centre en metas de aprendi-
zaje, para incrementar la propia competencia en la tarea,
o en metas de rendimiento para tener éxito, se utilizan
estrategias motivacionales más intrínsecas o más extrín-
secas (Cardozo, 2008; Lamas, 2008).
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Como puede verse, existen controversias con rela-
ción a la teoría de orientación de metas, pero algunas in-
vestigaciones demuestran que tanto las metas de apren-
dizaje como las de rendimiento conforman una variable
que define las estrategias de regulación motivacional de
los estudiantes (Zimmerman, 1990; Wolters, 1998).
En este sentido, Schunk (1998) considera que el
estudio eficaz requiere que los alumnos comprendan,
retengan, recuperen y utilicen información. Los estu-
diantes que controlan su propio aprendizaje son capaces
de aplicar varias estrategias para lograr sus metas aca-
démicas y, además, se sienten eficaces en el uso de las
mismas, pues eligen las que consideran más provechosas
(Zimmerman, 1990; 2002). Por tanto, los autores asu-
men que las estrategias de aprendizaje son las destrezas
que ayudan a adquirir información, integrarla al cono-
cimiento ya existente y luego recuperarla (Cortés et al.,
2006; Calderón & Casu, 2011).
Entre otras muchas, Schunk (1998) considera las
siguientes estrategias: seleccionar y organizar la informa-
ción (selección de material relevante para el aprendizaje,
así como su ordenamiento en representaciones que sean
coherentes y con sentido para el estudiante), repasar el
material aprendido (permiten la consolidación de la in-
formación adquirida) y mantener una actitud crítica y
reflexiva ante la información (en general, adoptar una
actitud personal ante las ideas, a partir de un análisis).
Las descripciones de los estudiantes autorregulados in-
sisten en que quienes aplican las estrategias de aprendi-
zaje adecuadas suelen enfrentarse a las tareas académicas
con confianza y diligencia. Estos estudiantes se distin-
guen por realizar una búsqueda activa de información
relevante para el aprendizaje y por su disposición a ven-
cer los obstáculos que se presentan en el desarrollo de
las tareas (Zimmerman, 1990; 2002).
La conceptualización teórica de Zimmerman y
Schunk incluye el uso de estrategias en el manejo de
recursos; estas estrategias se asumen como la toma de
decisiones, conscientes e intencionales, por medio de las
cuales el estudiante elige el cómo, cuándo y con quién de
su disposición al estudio (Zimmerman, 1990; Schunk,
1998). Estas estrategias se constituyen en un plan de ac-
ción deliberado acerca de la organización y manejo del
tiempo (programar y planear los momentos de estudio),
del manejo del ambiente (determinación, por parte del
estudiante, de su lugar de estudio) y de la búsqueda de
ayuda (solicitar y recibir asistencia cuando la tarea es di-
fícil y el estudiante considera que la necesita).
Otra dimensión que se incluyen en la autorregu-
lación del aprendizaje es la autoevaluación, definida por
Zimmerman (1990; 2002) como la comparación entre
el nivel de desempeño real del estudiante y las metas
académicas establecidas. La retroalimentación, a través
de la obtención de logros de aprendizaje (notas, juicios
positivos, recompensas), permite al estudiante estimar
sus progresos académicos y cualificar su propio desem-
peño en función de sus metas (Lamas, 2008; Calderón
& Casu, 2011; Savelyeva, 2011; Suárez, Anaya & Fernán-
dez, 2006).
MÉTODO
Diseño
En esta investigación, se llevó a cabo un estudio
no experimental, descriptivo y transversal, sin un con-
trol directo sobre las variables, y orientado hacia la des-
cripción de las mismas mediante la aplicación de instru-
mentos y recogida de datos en un único momento en el
tiempo (Kerlinger & Lee, 2002; Hernández, Fernández
& Baptista, 2004).
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Participantes
La muestra del estudio estuvo conformada por
402 adolescentes, cursantes de los últimos años de se-
cundaria de cinco instituciones educativas del Estado
Miranda (tres públicas y dos privadas), en específico,
222 mujeres (55,2 %) y 180 hombres (44,8 %). Además,
217 (53,8 %) estudiantes cursan sus estudios en insti-
tuciones públicas y 185 (46,2 %), en privadas. 224 son
cursantes de 4° año (55,7 %) y 178 de 5° año (44,3 %),
con edades comprendidas entre los 15 y 19 años, siendo
16,03 la edad promedio. La selección de la muestra se
realizó de forma intencionada y no probabilística (Her-
nández et al., 2004).
Instrumento
Para el diseño y construcción de la Escala de
Aprendizaje Autorregulado (EAA), se partió de un in-
ventario de 28 reactivos, distribuidos en forma diferen-
cial en cuatro subescalas o dimensiones, siguiendo el
modelo de Zimmerman y Schunk (2001): Autoeficacia,
Orientación a las metas, Uso de estrategias y Autoeva-
luación. Fue sometido a juicio de cinco expertos en Psi-
cología y Educación para evaluar la validez de contenido
y la correspondencia teórica ítem-dimensión, siendo reti-
rados aquellos en los que al menos tres expertos no coin-
cidieran con las autoras en dicha correspondencia. Tras
la valoración de los expertos, el instrumento resultante
quedó conformado por 20 reactivos con una escala de
respuestas de gradación tipo Likert de cinco puntos, que
va desde 1 (Totalmente en desacuerdo) hasta 5 (Totalmente
de acuerdo).
Procedimiento
En una primera fase y una vez diseñado el ins-
trumento, se tramitaron las autorizaciones necesarias en
las instituciones de educación media de San Antonio de
Los Altos (Estado Miranda) para administrar las prue-
bas, obteniéndose el permiso en cinco establecimientos
educativos (tres públicos y dos privados). Previo con-
senso en cuanto a las fechas para la aplicación de los
instrumentos a los estudiantes de los últimos años de
educación media (4° y 5° año), y ubicados los mismos en
sus respectivos horarios y secciones, fueron informados
acerca del alcance del estudio e invitados a participar
de manera voluntaria, explicándose que la información
sería empleada de manera confidencial. La recolección
de los datos duró un aproximado de 20 minutos en cada
sección (12 en total).
En una segunda fase, se diseñó la base de datos en
una página del programa Excel y posteriormente se pro-
cesó la información, realizando los análisis factoriales
(exploratorio y confirmatorio) correspondientes. Para
ello se emplearon los paquetes estadísticos SPSS versión
18.0 (PASW Statistic 18) y LISREL (versión 8.80).
RESULTADOS
Análisis factorial exploratorio
Inicialmente y con el fin de evaluar la pertinencia
del análisis factorial exploratorio, se calculó el estadístico
de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO),
obteniéndose un valor cercano a la unidad (,856). Este
dato se complementó con el Test de Esfericidad de Bart-
lett, que arrojó un resultado de 1774,18 (p=,000), signifi-
cativo desde el punto de vista estadístico. Los resultados
de ambas pruebas se consideraron favorables e indicado-
res de la adecuación de los datos al modelo de análisis
factorial (Hair, Anderson, Tatham & Black, 1999).
Al realizar una verificación preliminar de la di-
mensionalidad de la escala, el análisis factorial explora-
torio mostró una varianza explicada inicial de 48,76 %
y cuatro factores con autovalor >1. En este análisis, los
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reactivos 4 y 8 no correspondieron a la subescala Uso
de estrategias propuesta originalmente (“considero im-
portante elaborar un horario de estudio” y “tomo notas
de todo lo que me parece importante”). En un análisis
posterior con 18 ítems, eliminando los reactivos 4 y 8
por no ajustarse al modelo teórico propuesto, como que-
da dicho, y utilizando igualmente el análisis factorial de
componentes principales, se obtuvo una varianza total
explicada de 50,75 % con un valor mayor que en el aná-
lisis inicial. La solución rotada con el método Varimax
alcanzó la convergencia de seis iteraciones, resultando
una estructura de cuatro factores. La matriz de compo-
nentes rotados (Tabla 2) muestra las cargas factoriales co-
rrespondientes a todos los reactivos, observándose que
todos los valores son mayores a ,40, lo que sugiere una
alta consistencia entre los datos, y muestra que todos los
reactivos explican la covariación de la escala.
La estructura factorial obtenida muestra los cua-
tro componentes, que explican el 50,75 % de la varianza
total y cuyo ajuste con el diseño original para cada reac-
tivo, según el modelo teórico propuesto (Zimmerman &
Schunk, 2001), presenta total coincidencia. El primer
componente incluye los reactivos 13, 17, 16, 11 y 20, que
miden la Autoevaluación, constituyéndose en el princi-
pal según el peso factorial y explicando el 27,58 % de la
varianza total de la escala; en concreto, este componente
evalúa la comparación del desempeño real en función
de las metas establecidas. En el segundo componente,
se agruparon los reactivos 6, 1, 3, 5 y 2, que miden el
factor de Orientación a las metas, con un 9,71 % de la
varianza; este examina la posibilidad de elegir, estructu-
rar, interpretar y modificar las experiencias de logro. El
tercer componente agrupó los reactivos 18, 10, 7 y 12,
que evalúan la Autoeficacia y explican el 6,85 %, que se
refiere a la creencia en la propia capacidad para apren-
der y rendir efectivamente. Por último, el cuarto compo-
nente lo integran los reactivos 15, 9, 19 y 14, que miden
Uso de estrategias y explican el 6,62 % de la varianza;
mide la utilización de destrezas que ayudan a adquirir,
organizar, integrar y recuperar información.
A fin de verificar la consistencia interna de la esca-
la, se procedió a calcular el coeficiente Alfa de Cronbach,
arrojando un alfa de ,842 para la totalidad de la escala y
los siguientes valores para cada una de las dimensiones
o subescalas: Autoeficacia ,741; Orientación a las metas
,691; Uso de estrategias ,644; Autoevaluación ,685. Los
resultados iniciales mostraron una fiabilidad aceptable
y apropiada de la escala para el propósito con el que se
elaboró, algunos muy cercanos y otros por encima del
criterio recomendado (,70) (Nunnaly & Berstein, 1995).
Tabla 2. Matriz de componentes rotados
Reactivos
Componentes
1234
R 13 ,778
R 17 ,635
R 16 ,538
R 11 ,517
R 20 ,516
R 6 ,741
R 1 ,711
R 3 ,673
R 5 ,634
R 2 ,477
R 18 ,689
R 10 ,675
R 7 ,632
R 12 ,582
R 15 ,732
R 9 ,615
R 19 ,580
R 14 ,457
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Análisis factorial confirmatorio
Como se aprecia en los resultados obtenidos en
el análisis factorial exploratorio, las propiedades psico-
métricas que presenta la Escala pueden considerarse
satisfactorias y aceptables. Sin embargo, con el fin de
corroborar las relaciones entre las dimensiones, profun-
dizar en el análisis factorial de la Escala y ratificar que
los reactivos se orientan según el modelo teórico pro-
puesto (Hair et al., 1999; Flora & Curran, 2004; Curran
& Bauer, 2007), se llevó a cabo un análisis factorial con-
firmatorio.
En este análisis se contrastaron cuatro modelos
diferentes: los modelos 1 y 2, que suponen una estruc-
tura de 4 factores; el primero (18 reactivos) corresponde
al modelo teórico que postulan los autores (Zimmerman
y Schunk, 2001), y el segundo (20 reactivos) respeta el
modelo observado en la estructura factorial del análisis
de componentes principales. Los modelos restantes (3 y
4) son de segundo nivel (modelos 1 y 2, respectivamente)
y se propusieron según un único factor en el que satura-
rían todos los reactivos.
La bondad de ajuste de cada uno de los modelos
contrastados se evaluó mediante diversos indicadores
(Tabla 3). Una de las principales medidas utilizadas es
el chi cuadrado (X
2
) dividido por los grados de libertad
(gl), el cual de todos modos no debe emplearse como
único indicador, ya que se encuentra afectado por el ta-
maño muestral (García-Cueto, Gallo & Miranda, 1998).
Otros indicadores empleados, aunque menos afectados
por la muestra, pero recomendados por diversos autores
(Hair et al., 1999; Byrne, 2001; Flora & Curran, 2004;
Curran & Bauer, 2007) fueron: el Índice de bondad de
ajuste (GFI), que representa el grado de ajuste conjunto;
el Error de aproximación cuadrático medio (RMSEA) o
discrepancia por grados de libertad en términos de la po-
blación; el Índice de bondad de ajuste ajustado (AGFI),
que es en sí una extensión del GFI pero ajustado; el Ín-
dice de bondad de ajuste no normado (NNFI), que sirve
para comparar entre modelos alternativos; el Índice de
ajuste normado (NFI), también una comparación relati-
va; el Índice de ajuste normado de parsimonia (PNFI); y
el Índice de calidad de ajuste de parsimonia (PGFI), me-
didas que relacionan la calidad del ajuste del modelo con
el número de coeficientes estimados para conseguirlo.
Los resultados observados en los diferentes indi-
cadores de ajuste empleados, confirman que el modelo
1 o teórico (4 factores, 18 reactivos correlacionados entre
sí), así como el modelo 3 (unifactorial, 18 reactivos) son
los que mejor se ajustan a los datos. Por una parte, los
valores GFI (,93), AGFI (,91), NNFI (,95) y NFI (,93)
superan el valor de ,90 recomendado (Hair et al.; Byrne,
2001; Curran & Bauer, 2007). De igual forma, los índi-
ces RMSEA se ubican entre el ,05 y ,08 recomendado,
siendo más bajo en los modelos 1 y 3 (,053) y, por lo
tanto, más aceptable. Además, el resultado de dividir el
chi cuadrado (X
2
) entre los grados de libertad (gl) arrojó
Nota: El modelo 4 no converge
Tabla 3. Índices de bondad de ajuste de los modelos
Modelos X
2
gl X
2
/gl GFI RMSEA AGFI NNFI NFI PNFI PGFI
1 277,24 129 2,15 ,93 ,053 ,91 ,95 ,93 ,79 ,7
2 1200,13 428 2,8 ,82 ,075 ,79 ,9 ,87 ,8 ,71
3 279,21 131 2,13 ,93 ,053 ,91 ,95 ,93 ,79 ,71
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valores más cercanos a 2 y por lo tanto más ajustados en
el modelo 3 (unifactorial), seguido por el modelo 1. Por
último, el RMSEA arrojó valores muy similares entre los
modelos (,7 y ,71). Considerando que Hair et al. (1999)
recomiendan diferencias entre ,06 a ,09 entre los mode-
los, es claro que aun cuando existen diferencias entre los
modelos contrastados, las mismas no son sustanciales.
DISCUSIÓN
El presente estudio muestra los resultados del di-
seño, construcción y validación de la Escala de Aprendi-
zaje Autorregulado (EAA), fundamentada en el modelo
teórico de Zimmerman y Schunk (2001) para la autorre-
gulación en el aprendizaje, analizando sus propiedades
psicométricas y su estructura factorial, al ser aplicada a
una muestra de adolescentes cursantes de los últimos
años de secundaria. Los resultados indicaron valores
satisfactorios de fiabilidad y consistencia interna, tanto
para la totalidad de la Escala como para las 4 subescalas,
sugiriendo un instrumento de medición válido y con-
fiable.
Siguiendo una de las explicaciones teóricas más
integradoras y completas (Suárez et al., 2006; Martín &
Moreno, 2007; Osés et al., 2011; Gaeta et al., 2012; Ro-
sário et al., 2012), la construcción de esta Escala permite
formular el proceso de autorregulación como multidi-
mensional y fundamentado en los aspectos y atributos
que constituyen el aprendizaje autorregulado, en vez de
estructurarlo en función de las áreas y fases del proceso.
En este sentido, las dimensiones de la Escala, en térmi-
nos propios de un estudiante autorregulado, quedaron
conformadas como sigue: Autoeficacia (“me siento capaz
de tener un buen promedio de notas”), Orientación a
las metas (“a medida que avanza el curso sé si estoy cum-
pliendo mis objetivos de aprendizaje”), Uso de estrate-
gias (“me gusta seleccionar y ordenar la información de
estudio que considero importante”) y Autoevaluación
(“por las observaciones de mis profesores sé si estoy lo-
grando mis objetivos de aprendizaje”).
Los resultados de ajuste del análisis factorial con-
firmatorio mostraron que, tras eliminar los reactivos 4
y 8 de la Escala inicialmente planteada, los valores se
ajustaron adecuadamente a los modelos unifactorial y
de 4 factores con 18 reactivos. Esto último sugiere que la
autorregulación como proceso puede ser medida a través
de los atributos del aprendiz en cada una de las dimen-
siones o subescalas, y que a través de esto, se pueden esta-
blecer aquellas que requieren mayor atención y refuerzo
del estudiante. Por otra parte, los índices de ajuste obser-
vados en el modelo unifactorial apoyan la consolidación
de la autorregulación del aprendizaje como constructo
y posibilitan la evaluación del proceso autorregulatorio
con una sola medida. Con otras palabras, hacen posible
considerar si un estudiante es más o menos autorregula-
do según la puntuación total obtenida en la Escala.
Esta investigación también muestra la impor-
tancia del estudio del aprendizaje autorregulado en la
población adolescente; no obstante, existen amplias po-
sibilidades para explorar la adecuación de la Escala de
Aprendizaje Autorregulado (EAA) en la población uni-
versitaria y extender su rango de aplicación. Para todas
las poblaciones en estudio, se considera que la Escala
puede contribuir en la medición del proceso autorregu-
latorio a nivel local y regional. Con todo ello se pueden
precisar las condiciones particulares de los estudiantes,
y dirigir los resultados en la búsqueda de decisiones per-
tinentes.
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