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Rendimiento académico y autopercepción de inteligencias múltiples e inteligencia emocional en universitarios de primera generación

Academic achievement and self-perception of multiple intelligences and emotional intelligence in first-generation college

René Barraza López
Universidad Central de Chile, Chile
Mauricio González-A
Universidad de La Serena, Chile

Rendimiento académico y autopercepción de inteligencias múltiples e inteligencia emocional en universitarios de primera generación

Actualidades Investigativas en Educación, vol. 16, núm. 2, 2016

Instituto de Investigación en Educación, Universidad de Costa Rica

Recepción: 10 Agosto 2015

Aprobación: 31 Marzo 2016

Resumen.: El objetivo del presente artículo fue determinar la relación entre la autopercepción de inteligencias múltiples e inteligencia emocional y el rendimiento académico alcanzado por 252 estudiantes de nivel universitario de diversas carreras de la Universidad Santo Tomás-La Serena, tras el primer año de educación universitaria. Los antecedentes teóricos y empíricos establecen que el rendimiento académico se asociaría a variables novedosas como: ser primer miembro familiar en iniciar estudios universitarios y a la autopercepción de habilidad; no obstante, la evidencia disponible respecto de esta relación es aún escasa y contradictoria, más todavía si se considera que el grupo evaluado proviene mayoritariamente de familias con padres sin formación universitaria. Desde un enfoque cuantitativo se aplicó la escala TMMS-24 para la evaluación de la autopercepción de inteligencia emocional y la escala MIDAS-teens para la evaluación de la autopercepción de inteligencias múltiples. Los resultados revelan correlaciones débiles entre rendimiento académico y la autopercepción de las inteligencias: lingüística, lógico-matemática, además de una correlación inversa con la autopercepción de la rama atención de inteligencia emocional; de este modo, no evidencia correlación con la otras dimensiones de la inteligencia emocional y de las inteligencias múltiples. A partir del análisis de regresión múltiple se establece que no es posible explicar la varianza del rendimiento académico desde la autopercepción de las inteligencias mencionadas. Queda abierta la interrogante en cuanto al real efecto de la autovaloración de las propias capacidades en el rendimiento académico, como también el efecto de las formas de evaluación utilizadas en diversas áreas disciplinares respecto de estos resultados.

Palabras clave.: rendimiento académico, inteligencias múltiples, inteligencia emocional..

Abstract.: The aim of this paper was to determine the relationship between self-rated multiple intelligences and emotional intelligence, and academic performance achieved by 252 university students from different careers at the University St. Thomas-La Serena, after the first year of college. The theoretical and empirical data set that academic performance would be associated with novel variables, such as: being the first family member to start university studies and self-perceived ability; nevertheless, the evidence available regarding this relationship is still sparse and contradictory, even more if we consider that the evaluated group comes mainly from families with parents who do not have university training. From a quantitiative approach, we applied the TMMS-24 scale for assessing self-perceived emotional intelligence and MIDAS-teens to evaluate the perception of multiple intelligences scale; the results reveal weak correlations between academic performance and intelligences: linguistic, logical-mathematical, as well as an inverse correlation with the attention branch of emotional intelligence; in this way, it shows no correlation with the other dimensions of emotional intelligence and multiple intelligences. Using multiple regression analysis we state that it is not possible to explain the variance in academic performance from the perception of intelligence mentioned. The question related to the actual effect of the selfassessment of the own abilities in academic performance remains open, as does the effect of the valuation methods used in various subject areas regarding these results.

Keywords: Academic performance, multiple intelligences, emotional intelligence..

1. Introducción

La educación superior en Chile ha tenido un significativo incremento de la cobertura, especialmente en jóvenes de familias con padres sin formación universitaria provenientes de sectores con algún tipo de vulnerabilidad (Jil, Paredes y Sánchez, 2013). Este incremento de la cobertura no se ha seguido de un incremento en la calidad de los procesos de formación (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico - OCDE, 2009; Pressaco y Carbone 2010). Uno de los mayores desafíos de la educación superior chilena en la actualidad, es lograr que las personas jóvenes que ingresan a la universidad puedan titularse en forma oportuna, recibiendo una educación de calidad que asegure la permanencia además del logro de rendimientos y aprendizajes requeridos en las carreras que han escogido (Espinoza y González, 2012).

Sin embargo, lograr un buen rendimiento académico no es fácil para el alumnado y para los equipos de profesores en las diferentes carreras, considerando los diferentes factores que influyen en este (Fallahzadeh, 2011; García, Proestakis, Lillo, Muñoz, López y Guzmán, 2012; Cupani y Zalazar, 2014). A este respecto la literatura asume que considerar las calificaciones como indicador de logro de aprendizaje y/o rendimiento de un estudiante es una cuestión compleja (Winne y Nesbit, 2010) en la cual influyen una serie de factores (Caso-Niebla y Hernández-Guzmán, 2007) de orden: cognitivo, (Knouse, Feldman y Blevins, 2014; Rohde y Thompson, 2007), socioeducativo (Contreras, Corbalán y Redondo, 2007; Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico: OCDE, 2009; Komarraju, Ramsey y Rinella, 2013), y autoreferencial (Zuffianò, Alessandri, Gerbino, Luengo, Di Giunta, Milioni, Caprara, 2013; Cupani y Zalazar, 2014), entre otros. En este sentido dos variables relacionadas al rendimiento en la universidad que destacan por su novedad son: 1- el provenir de una familia donde el estudiante es la primera generación que ingresa a la universidad (Jury, Smeding, Court y Darnon, 2015) y 2- la autopercepción de habilidades que el estudiantado tiene (Chevalier, Gibbons, Thorpee, Snell y Hoskins, 2009; Chamorro, Harlaar, Greven, Plomin, 2010), siendo ambas cuestiones aún poco exploradas.

Si bien se ha establecido que los factores intelectuales de tipo cognitivo asociados a habilidades lingüísticas y lógico-matemática son muy importantes para el éxito académico (Cerda-Etchepare, Ortega, Pérez, Flores y Melipillán, 2011; García et al., 2012; González, Leal, Segovia y Arancibia, 2012), las nuevas concepciones sobre la inteligencia han ampliado el concepto. De este modo, incorporan, además de los aspectos cognitivos clásicos, otros aspectos asociados al despliegue de habilidades -y a la autopercepción de habilidad-, tan diversas como las kinestésicas, espaciales, naturalistas y musicales, además de las de tipo relacional y afectivo (Salovey y Mayer, 1990; Mayer y Salovey 1997; Gardner, 2001; Gardner, 2005; Rosas, Boeto y Jordán, 2005).

En esta misma línea, Gardner (2001) propone que la inteligencia es un potencial biológico y psicológico que puede convertirse en realidad dependiendo de la cultura, la motivación y las consecuencias experimentadas por los sujetos. Para este autor, la inteligencia es la fusión de las capacidades existentes en diversas partes del cerebro, las cuales no se remiten a un coeficiente intelectual como se creía antes, sino más bien a un abanico de capacidades denominadas inteligencias, las cuales pueden operar relacionadas entre sí y/o como una sola.

El propio Gardner (2001, p. 24) señala que "hay evidencias persuasivas sobre la existencia de varias competencias intelectuales humanas relativamente autónomas, las que conforman un amplio espectro de inteligencias humanas". Pese a ser autónomas, actúan de manera interrelacionada, siendo la característica más importante que no son innatas, ni hereditarias, sino más bien crecen y maduran mediante la estimulación ambiental. En otras palabras, los seres humanos tienen la capacidad de ser más inteligentes y desarrollar todo su potencial dependiendo de las oportunidades que les brinde su entorno social y educativo de referencia (Beceren, 2010).

Gardner (2010) propuso inicialmente siete tipos distintos de inteligencias, luego amplió su definición original a nueve tipos de inteligencia, quedando conformado el cuadro de la siguiente manera: lingüístico-verbal, lógica-matemática, viso-espacial, corporal-kinestésica, musical, interpersonal, intrapersonal, naturalista y espiritual. Cada una de estas inteligencias puede definirse de la siguiente manera:

Existen, además de las recién mencionadas, dos inteligencias más, que fueron agregadas por el autor en los últimos años: la inteligencia naturalista y la inteligencia existencial. Esta última aún es considerada solo como una posibilidad, pues falta mayor investigación y evidencia acerca de ella (Gardner, 2010).

Respecto a las inteligencias de tipo relacional-afectivo, también denominadas inteligencia emocional, Fernández Berrocal y Extremera (2005) proponen que se puede establecer una distinción entre modelos mixtos de inteligencia emocional y modelos de habilidad de la misma basados en el procesamiento de la información. El modelo mixto entiende la inteligencia emocional como la conjunción de una serie de elementos entre los cuales se pueden encontrar: rasgos estables de personalidad (Sinclair y Feigenbaum, 2012), competencias socio-emocionales (Brackett, Mayer y Warner, 2004), aspectos motivacionales y un amplia gama de habilidades cognitivas (Davis y Humphrey, 2012).

Por otra parte, el modelo de habilidad es una concepción propuesta por Mayer y Salovey (1997), que entiende a la inteligencia emocional como una inteligencia genuina, basada en el uso adaptativo de las emociones y su aplicación a nuestro pensamiento. Esto implica un conjunto de competencias que contribuyen a la evaluación precisa y la expresión de las emociones, la regulación eficaz de las mismas, además del uso de las emociones para motivar, planificar y alcanzar logros personales en la vida. Partiendo de esta definición, la inteligencia emocional se considera una habilidad centrada en el procesamiento de la información emocional que unifica emociones y razonamiento, permitiendo utilizar nuestras emociones para facilitar un razonamiento más efectivo sobre nuestra vida emocional (Mayer y Salovey, 1997 en Fernández-Berrocal y Extremera, 2005, p. 91).

Desde el modelo de habilidad, se considera que la inteligencia emocional incluye cuatro habilidades: la facilitación emocional, la comprensión emocional, la regulación emocional y la percepción emocional; Fernández-Berrocal y Extremera (2005, pp. 92-93) ofrecen una definición detallada de cada una de estas habilidades, la cual se presenta a continuación:

En relación al vínculo entre estas nuevas formas de conceptualizar la inteligencia y el rendimiento académico, se evidencia que en los últimos años un importante número de publicaciones científicas han reportado la incidencia en el rendimiento académico de habilidades no cognitivas y variables socioemocionales, llegando a señalar que estas pudieran ser tanto o más importantes que las puramente cognitivas para alcanzar y mantener un desempeño exitoso (D' Antoni y Pacheco, 2004; Fernández-Berrocal y Extremera, 2005). Entre las variables socioemocionales estudiadas se encuentra la autopercepción de inteligencia emocional (Salovey y Mayer, 1990; Mayer y Salovey 1997; Parker, Summerfeldt, Hogan y Majeski, 2004; Fernández-Berrocal, Extremera y Ramos, 2004; Jiménez y López, 2009; yazici, Seyis y Altun, 2011; MacCann, Fogarty, Zeidner y Roberts, 2011), y la autopercepción de inteligencias múltiples como autoreporte de habilidades diversas (Contreras, Caballero, Palacio y Pérez, 2008; Özdilek, 2010; Rodríguez, Sánchez, Roldán y Franco, 2011; Lee, Shariffudin y Mislan, 2012; Hernández, Ferrándiz, Ferrando, Prieto y Fernández, 2014).

En cuanto a la inteligencia emocional, la literatura evidencia la relación de la autopercepción de inteligencia emocional con diferentes mediciones del rendimiento; yazici et al. (2011), estableció que la inteligencia emocional y las creencias de autoeficacia explicaban 19% de la varianza total del rendimiento académico, donde los componentes más significativos son "ser consciente de las emociones", que corresponde a un componente de la inteligencia emocional, además de la "perseverancia" como componente de la autoeficacia. Por su parte, Parker et al., (2004) compararon dos grupos de estudiantes de nivel universitario que habían alcanzado niveles muy altos y muy bajos de éxito académico al finalizar el primer año, evidenciándose la existencia de relación significativa entre el promedio de notas del primer año de universidad, y variables como: las habilidades intrapersonales, el manejo del estrés y la capacidad de adaptación. Otros estudios como los de MacCann et al. (2011) y Fallahzadeh (2011), llegaron a conclusiones similares, el primero con estudiantes de 8º grado y el segundo con estudiantes de medicina.

Pese a ello, otros estudios, como el de Homayouni (2011), ponen en tela de juicio la radicalidad de estos resultados, puesto que si bien su estudio reporta una fuerte relación entre todos los componentes de la inteligencia emocional y el aprendizaje del inglés, no se encontró correlaciones significativas entre el aprendizaje de las matemáticas y los componentes de la inteligencia emocional. Esto apoya lo planteado por Jiménez y LópezZafra (2009), quienes proponen que los estudios que han intentado vincular la inteligencia emocional con el rendimiento, entregan resultados controversiales dejando abierta la pregunta acerca de la relación entre estos constructos.

Por otra parte, los resultados de los estudios que vinculan la autopercepción de inteligencias múltiples y el rendimiento son escasos, focalizándose principalmente en educación secundaria. A este respecto, Douglas, Burton y Reese (2008), lograron establecer que el rendimiento en matemáticas para estudiantes expuestos a un modelo de enseñanza basado en la autopercepción de sus inteligencias múltiples, mostró un incremento considerable en comparación con el rendimiento del otro grupo que recibió una enseñanza basada en el paradigma de transmisión de conocimiento. Por su parte Lee et al. (2012) determinaron que el estudiantado con alto rendimiento se autoperciben con todas las inteligencias desarrolladas, siendo predominante la inteligencia intrapersonal, seguida por las inteligencias existencial, kinestésica, lógico-matemática, espacial, interpersonal, naturalista lingüística y musical en ese orden.

Özdilek (2010) refiere que la autopercepción de desarrollo de las inteligencias múltiples afecta el nivel de logro; si bien es posible apreciar correlaciones directas entre el nivel de logro académico alcanzado y la autopercepción de las inteligencias (lógico-matemática, visual/espacial, musical, e inter-personal) estas exhiben valores débiles, lo cual hace preguntarse por la estabilidad de esta relación.

Dados los antecedentes que establecen que el rendimiento académico se asociaría a variables como: ser la primera persona de una familia en iniciar estudios universitarios y a la autopercepción de habilidad, el presente trabajo analizó empíricamente la relación entre el rendimiento académico alcanzado por estudiantes de primera generación tras el primer año de educación universitaria y los componentes de la inteligencia emocional autoinformada y las inteligencias múltiples autopercibidas, dado que la evidencia disponible respecto de esta relación es escasa y contradictoria, más aún si se considera que el grupo evaluado proviene mayoritariamente de familias donde los padres no tienen formación universitaria.

2. Metodología

2.1. Participantes

La muestra estuvo compuesta de 252 participantes, estudiantes universitarios de primer año de ambos sexos (66 hombres y 186 mujeres), los cuales fueron reclutados mediante un muestreo no probabilístico, de participantes voluntarios (Hernández, Fernández y Baptista, 2014) y encuestados en una clase introductoria de sus respectivas carreras. La muestra de participantes seleccionada corresponde mayoritariamente a una población proveniente de familias perteneciente a los dos primeros quintiles de ingreso económico, donde la mayoría del estudiantado cumple con el requisito de ser primera generación de sus familias que inician estudios universitarios.

2.2. Instrumentos

Para la evaluación de las inteligencias múltiples se utilizó la segunda versión del MIDAS-Teens de Shearer (Shearer 2012a, Shearer 2012b), traducida y adaptada para Chile por Pizarro, Redondo, Castillo, Alarcón y Saavedra (2002). Esta escala es un instrumento de autorreporte que considera 119 ítems de escala likert con 5 opciones (a=1, B=2, c=3, d=4, e=5) más una opción "no sé; no corresponde o no me acuerdo" (f=6=0). Entrega un valor porcentual en cada una de las 8 inteligencias múltiples, repartidos en 8 sub escalas: musical, ítem 1 a 14; kinestésica corporal, ítem 15 a 27; lógica matemática, ítem 28 a 44; espacial, ítem 45 a 59; lingüística, ítem 60 al 79; interpersonal, ítem 80 a 97; intrapersonal, ítem 98 a 106; y finalmente la naturalista, ítem 107 a 119. La consistencia interna obtenida en la presente aplicación alcanzó un alfa de Cronbach total de 0,94, en tanto que este mismo indicador por sub-escala obtuvo valores de alfa que van desde α= 0,69 a α=0,85. Los parámetros de interpretación de la escala declarados por Shearer (2012a), están expresados en valores porcentuales que van de 0 a 100%, definiendo las siguientes categorías que dan cuenta del nivel de autopercepción de la habilidad:

Para el caso de la inteligencia emocional autoinformada, se utilizó la versión adaptada de la escala TMMS-24 (Trait Meta-MoodScale), la cual es una escala de autorreporte que se compone de 24 ítems: 8 ítems para atención, 8 para claridad y 8 para reparación (Fernández-Berrocal y Extremera, 2005). La consistencia interna obtenida en la presente aplicación alcanzó un alfa de Cronbach de 0,83 para la totalidad de la escala, en tanto que los valores alcanzados por las subescalas informaron valores alfa de Cronbach de: 0,802 para la subescala atención emocional, 0,75 para la subescala claridad emocional y 0,74 para la subescala reparación emocional.

Los parámetros de interpretación de la escala declarados por Fernández-Berrocal, Extremera y Ramos (2004) establecen el punto de corte que da cuenta del nivel de autopercepción de habilidad para cada una de las dimensiones de la inteligencia emocional.

Para la "atención emocional", un puntaje < 21 en el caso de los hombres y < 24 en el caso de las mujeres se considera bajo, por lo que debe mejorar su atención emocional; si el puntajes > a 33 en el caso de los hombres y > a 36 en el caso de las mujeres se considera como extremadamente alto, por lo que debe mejorar su percepción dado que presta demasiada atención a sus emociones. Para el componente "claridad emocional" un puntaje < 25 en el caso de los hombres y < 23 en el caso de las mujeres se considera bajo, por lo que debe mejorar su comprensión emocional; por su parte, si el puntajes > a 36 en el caso de los hombres y > a 35 en el caso de las mujeres, se considera como excelente, lo cual implica que tiene una muy buena comprensión de sus estados emocionales. Finalmente, para la "reparación emocional" un puntaje < 23 en el caso de los hombres y mujeres se considera bajo, por lo que debe mejorar la regulación de sus emociones, en tanto que si el puntajes > a 36 en el caso de los hombres y > a 35 en el caso de las mujeres se considera excelente, lo cual implica que es capaz de regular sus estados emocionales correctamente.

2.3. Procedimiento

Con la aprobación de las autoridades universitarias y del comité de ética de la universidad, se procedió a realizar la aplicación de las escalas de autorreporte, las cuales fueron explicadas y presentadas a los sujetos en formato lápiz papel. La aplicación se realizó previa lectura y firma del consentimiento informado por parte de cada persona participante. En este documento se les dio a conocer los fines del estudio, el carácter voluntario en cuanto a la participación en el mismo, además de explicitar las garantías referidas al anonimato de los protocolos y confidencialidad en el tratamiento de la información. Los instrumentos fueron aplicados de manera colectiva en la sala de clases por el investigador principal.

2.4. Análisis de datos

Para la descripción de las inteligencias se calcularon medidas de tendencia central, para establecer el grado de relación asociativa entre las inteligencias y el rendimiento académico se utilizó el coeficiente r de Pearson, considerando un criterio alfa ≤ 0,05.

Finalmente se aplicó un análisis de regresión lineal múltiple hacia atrás, para determinar la relación del rendimiento con la autopercepción de las diferentes inteligencias múltiples y las dimensiones de la inteligencia emocional autoinformada. Para la realización de estos análisis se utilizó el software SPSS versión 15.0.

3. Resultados

Los resultados referidos al rendimiento académico de la muestra estudiada dan cuenta de un rendimiento promedio homogéneo (ver Tabla 1), donde una alta proporción del estudiantado alcanzó un promedio final suficiente para aprobar el primer año (ver Gráfico 1).

Tabla 1:
Promedios obtenidos por los 252 estudiantes de la muestra en los distintos periodos del 1° año
Promedios obtenidos por los 252 estudiantes de la muestra en los distintos periodos del 1° año

Distribución porcentual de los/as 252 estudiantes de la muestra que aprobaron el primer año.
Gráfico1:
Distribución porcentual de los/as 252 estudiantes de la muestra que aprobaron el primer año.

Los promedios referidos al autorreporte de las inteligencias múltiples dan cuenta de un nivel de desarrollo medio para las inteligencias kinestésica, espacial, naturalista y lógicomatemática y un nivel alto para las inteligencias musical, lingüística, interpersonal e intrapersonal, según los parámetros descritos por Shearer (2012a). (ver Tabla 2)

Tabla 2:
Descriptivos autorreporte de inteligencias múltiples del grupo de 252 estudiantes de la muestra.
Descriptivos autorreporte de inteligencias múltiples del grupo de 252 estudiantes de la muestra.

En cuanto a los datos descriptivos para las dimensiones de la inteligencia emocional autoinformada, tanto los promedios de hombres como de mujeres se encuentran dentro del rango "adecuado" (ver Tabla 3).

Tabla 3:
Descriptivos inteligencia emocional percibida de 252 estudiantes que formaron parte del estudio.
Descriptivos inteligencia emocional percibida de 252 estudiantes que formaron parte del estudio.

Respecto al grado de correlación encontrado entre los componentes de la inteligencia emocional autoinformada y el rendimiento académico del estudiantado -expresado en el promedio de notas-, fue posible establecer que para la subdimensión atención se evidenció una correlación inversa de carácter débil con el promedio de notas (r= -0,127; p= 0,04). En cuanto a las inteligencias múltiples, fue posible apreciar la existencia de correlaciones directas de carácter débil, entre el promedio de notas de quienes fueron participantes y la inteligencia kinestésica (r= 0,132; p= 0,036), la inteligencia lógico matemática (r= 0,124; p= 0,049) y la inteligencia lingüística (r= 0,181; p= 0,004) (Ver tabla 4).

Tabla 4:
Niveles de entre promedio de notas del grupo de 252 participantes y algunas de Inteligencias múltiples y la dimensión atención de la inteligencia emocional autoinformada.
Niveles de entre promedio de notas del grupo de 252 participantes y algunas de Inteligencias múltiples y la dimensión atención de la inteligencia emocional autoinformada.

Finalmente, se aplicó un análisis de regresión lineal múltiple para determinar la potencial relación causal entre la autopercepción de las tres inteligencias múltiples y la dimensión de la atención de la inteligencia emocional, que se correlacionó con el rendimiento. Como se observa en la tabla 5, ninguna de las variables introducidas produjo un cambio significativo de R2. La ANOVA para el modelo arrojó una probabilidad (p= 0,389) muy superior al criterio alfa requerido (p>0,05). Por lo anterior, se puede establecer que no es posible explicar la varianza del rendimiento a partir de las variables del estudio.

Tabla 5:
Análisis de regresión lineal inteligencias múltiples y la dimensión atención.
Análisis de regresión lineal inteligencias múltiples y la dimensión atención.

Conclusiones

El presente estudio tuvo como objetivo establecer la relación del rendimiento académico con el autorreporte de inteligencias múltiples y la inteligencia emocional autoinformada en estudiantes de primer año de universidad, cuya condición es provenir mayoritariamente de una familia sin miembros con estudios universitarios previos. A partir de los antecedentes previos, era posible hipotetizar que la autopercepción de habilidad en alguna de las inteligencias pudiera explicar el rendimiento académico; sin embargo, los resultados nos dan cuenta que esta relación causal es inexistente, al menos para la muestra estudiada.

Se esperaba que al menos algunas de las variables estudiadas pudiera predecir el rendimiento final de las alumnas y los alumnos, pero esto no fue refrendado por los datos. Es posible, que dicha relación no exista, al contrario de lo que se ha señalado en algunos hallazgos empíricos publicados (Özdilek, 2010; yazici et al., 2011; Lee et al., 2012; Lopes, Mestre, Guil, Pickard y Salovey, 2012) o no al menos en las condiciones educativas y evaluativas que el sistema ofrece a este grupo en particular.

En este sentido, es posible que la relación de estas variables pueda hacerse más notoria en niveles avanzados del currículo formativo que implican mayor exigencia emocional y académica. Otra explicación de estos resultados, puede estar en el hecho de lo poco estándar que es el rendimiento como indicador del logro o del éxito del estudiante (Winne y Nesbit, 2010), más aún si se considera que las formas de evaluación utilizadas para alcanzar dichos rendimientos, solo evalúan el aprendizaje de conocimientos y habilidades académicas (D' Antoni y Pacheco, 2004; García-Cepero y Mccoach, 2009), no considerando una evaluación auténtica del desempeño del estudiante que integre conocimientos, habilidades y actitudes (Pinilla-Roa, 2013).

A este respecto, la evidencia aportada por los estudios antes mencionados, da cuenta que la relación entre las distintas inteligencias y el rendimiento académico de estudiantes responde a diseños de clases y métodos de evaluación que consideran la percepción de habilidad del alumnado como un insumo importante para la planificación del trabajo en aula. Como proponen Douglas et al. (2008), el proceso de aprendizaje se sustenta en una forma de evaluación que es coherente con una metodología de enseñanza que considera las distintas formas de inteligencia del estudiantado, lo cual tendría una incidencia positiva en su rendimiento.

Pese a que no fue posible establecer la relación causal de las variables en estudio, sí fue posible establecer una relación asociativa de carácter débil entre el rendimiento académico y el componente atención emocional, además de la relación directa entre el rendimiento académico y la autopercepción de inteligencia lingüística, kinestésica y lógicomatemática.

En cuanto a la correlación inversa entre el promedio de notas y la escala de atención emocional -correspondiente a la autopercepción de inteligencia emocional-, es menester señalar que este resultado, se contrapone a lo reportado por estudios previos desarrollados por Parker et al. (2004), Fallahzadeh (2011) y yazici et al. (2011), quienes establecen que el ser consciente de las emociones se asocia predictiva y significativamente con el rendimiento académico. A este respecto, es necesario señalar -tal como lo plantean Fernández-Berrocal y Extremera (2005)- que presentar niveles elevados de atención emocional, pudiera afectar negativamente el rendimiento en distintos ámbitos, puesto que ello actuaría como un precursor de distress disminuyendo la eficiencia adaptativa y el procesamiento cognitivo de las emociones. En consecuencia con lo anterior, los resultados obtenidos en la presente investigación sí respaldan esta afirmación, puesto que al haber un rendimiento académico elevado es esperable que la atención emocional sea menor.

Por su parte, es importante mencionar que, tanto los estudios realizados por Parker et al. (2004) como los de Fallahzadeh (2011) y yazici et al. (2011), utilizaron escalas distintas entre sí y diferentes a la del presente estudio, lo cual hace que la contrastación de estos resultados deba hacerse con cautela y teniendo en cuenta que el ser consciente de las emociones, no necesariamente es análogo a atender a las emociones. A este respecto, es menester señalar que la atención emocional -es una de las dimensiones que conforman el modelo de habilidad de inteligencia emocional propuesto por Mayer y Salovey- y está referido al grado en el que los individuos pueden identificar convenientemente sus propias emociones, así como las sensaciones fisiológicas y cognitivas que estas conllevan. En tanto que conciencia emocional proviene del modelo mixto de Bar-On, e implica no solo el reconocimiento o identificación emocional, sino también la comprensión de las emociones propias; vale decir por qué se producen, lo cual en el caso del modelo de habilidad, está reservado para el componente comprensión emocional. En este sentido, la literatura advierte que la medición de la inteligencia emocional es altamente sensible al tipo de instrumento con el que se mide (Sánchez, Fernández-Berrocal, Montañés, y Latorre, 2008) dado que distintos instrumentos refieren a distintos modelos de conceptualización del constructo, lo cual podría explicar la disparidad de resultados y brindar un mayor sentido a la correlación negativa entre atención emocional y rendimiento académico.

Respecto a las correlaciones encontradas entre el rendimiento académico y la autopercepción de las inteligencias múltiples, se constató que solo la autopercepción de inteligencia lógico-matemática, kinestésica y lingüística se asocia a los niveles de logro. Estos hallazgos son similares a los reportados por Özdilek, (2010), quien señaló correlaciones similares en la inteligencia lógico-matemática y el rendimiento académico en una materia específica. Lo que de momento queda claro es que se mantiene la tendencia reportada por otros estudios (Cerda et al., 2011; García et al., 2012; González et al., 2012), en cuanto a que la inteligencia lógico-matemática, en tanto habilidad o percepción de habilidad, pareciera ser la que más se relaciona al rendimiento académico. En cuanto a la relación encontrada entre la inteligencia kinestésica y el rendimiento académico, Lee et al. (2012) reportan que el estudiantado con alto rendimiento posee un desarrollo de todas la inteligencias siendo una de las predominantes la inteligencia kinestésica. De todas formas la evidencia a este respecto aún es escasa quedando abierta la pregunta para próximas investigaciones en cuanto a la estabilidad de este resultado en el tiempo y diversos grupos. A nivel descriptivo, llama la atención los altos niveles de aprobación en el primer año, lo cual concuerda con lo reportado por Jury et al., (2015), quienes refieren que los estudiantes de primera generación están motivados por el logro de una movilidad ascendente, lo que implica un mayor esfuerzo en alcanzar metas académicas que les permitan conseguir dicha movilidad. Esto permite proponer la discusión en relación a los procesos de movilidad que la universidad propicia y el efecto en las motivaciones del estudiantado para obtener logros académicos que le permitan este ascenso en la escala de reconocimiento social. No obstante lo anterior, si bien el promedio alcanzado por el grupo es suficiente para aprobar, no podría considerarse como un rendimiento alto o de excelencia según el criterio de clasificación informado por Lee et al., (2012). Una limitación del estudio guarda relación con lo homogéneo de la muestra en cuanto al rendimiento académico, por lo cual se sugiere que próximas investigaciones que aborden ésta línea puedan considerar el trabajo con muestras más heterogéneas en cuanto a rendimiento académico se refiere. Sin embargo, en cuanto a la descripción de las inteligencias múltiples, es posible constatar que en promedio todas ellas se encuentran en un nivel de desarrollo medio a alto, al igual que las dimensiones de la inteligencia emocional autoinformada, las cuales su ubican en un rango de adecuado. De acuerdo a lo planteado por Chevalier et al., (2009), Chamorro et al., (2010) y Zuffianò et al., (2013) el alumnado con una visión más positiva de sus habilidades presentaría una mayor predisposición a obtener buenos rendimientos académicos, donde la autopercepción de habilidad que cada estudiante haya desarrollado a lo largo de su proceso educativo puede constituirse en una limitante o un factor potenciador de la probabilidad de éxito en la etapa universitaria.

Lo anterior otorga sentido a la alta proporción de aprobación de estudiantes poniendo de relieve la importancia que tiene, para el trabajo formativo y evaluativo que realiza el cuerpo de docentes (García-Cepero et al., 2012), la incorporación y utilización activa de metodologías didácticas que recojan la autopercepción de las habilidades cognitivas, emocionales y otras no cognitivas presentes en estudiantes. Esto ha demostrado tener un efecto de incremento en el aprendizaje y motivación del alumnado (Douglas et al., 2008; Fallahzadeh, 2011; Khajehpour, 2011), se trata de aspectos que habitualmente no reciben suficiente atención por parte de quienes son docentes (Özdilek 2010).

Referencias

Beceren, Burcu Özdemir. (2010). Determining multiple intelligences pre-school children (4-6 age) in learning process. Procedia Social and Behavioral Sciences 2(2), 2473-2480. DOI http://dx.doi.org/10.1016/j.sbspro.2010.03.356

Brackett, Mark; Mayer, John y Warner, Rebecca. (2004). Emotional intelligence and its relation to everyday behavior. Personality and Individual Differences 36, 1387-1402. DOI 10.1016/S0191-8869(03)00236-8

Caso-Niebla, Joaquín y Hernández-Guzmán, Laura. (2007). Variables que inciden en el rendimiento académico de adolescentes mexicanos. Revista Latinoamericana de Psicología 39(3), 487-501. Recuperado de http://redalyc.org/articulo.oa?id=80539304

Cerda-Etchepare, Gamal; Ortega, Rosario; Pérez, Carlos; Flores, César y Melipillán, Roberto. (2011). Inteligencia lógica y rendimiento académico en matemáticas: un estudio con estudiantes de Educación Básica y Secundaria de Chile. Anales De Psicología27(2), 389-398. Recuperado de http://revistas.um.es/analesps/article/view/123011

Contreras, Katherine; Caballero, Carmen; Palacio, Jorge y Pérez, Ana María. (2008). Factores asociados al fracaso académico en estudiantes universitarios de Barranquilla (Colombia). Psicología desde el Caribe(22), 110-135. Recuperado de http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=21311866008

Contreras, Marisol; Corbalán, Francisca y Redondo, Jesús. (2007). Cuando la suerte está echada: estudio cuantitativo de los factores asociados al rendimiento en la PSU. Reice. Revista Iberoamericana sobre calidad, eficacia y cambio en educación5(5e), 259-263. Recuperado de http://www.redalyc.org/pdf/551/55121025031.pdf

Cupani, Marcos y Zalazar, Mauricio. (2014). Rasgos Complejos y Rendimiento Académico: Contribución de los Rasgos de Personalidad, Creencias de Autoeficacia e Intereses. Revista Colombiana de Psicología 23(1), 57-71. Recuperado de http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0121-54692014000100004&lng=es&tlng=es

Chamorro, Tomas; Harlaar, Nicole; Greven, Corina y Plomin, Robert. (2010). More than just IQ: A longitudinal examination of self-perceived abilities as predictors of academic performance in a large sample of UK twins. Intelligence 38(4), 385-392. DOI 10.1016/j.intell.2010.05.002

Chevalier, Arnaud; Gibbons, Steve; Thorpe, Andy; Snell, Martin y Hoskins, Sherria. (2009). Students' academic self-perception. Economics of Education Review28(6), 716-727. DOI 10.1016/j.econedurev.2009.06.007

D' Antoni, Maurizia y Pacheco, Xenia. (2004). Más inteligentes de lo que el colegio cree. Revista Electrónica Educare(7) 159-170. Recuperado de http://www.revistas.una.ac.cr/index.php/EDUCARE/article/view/1132

Davis, Sarah y Humphrey, Neil. (2012). Emotional intelligence predicts adolescent mental health beyond personality and cognitive ability. Personality and Individual Differences 52(2), 144-149. DOI http://dx.doi.org/10.1016/j.paid.2011.09.016

Douglas, Onika; Burton, Kimberly y Reese-Durham, Nancy. (2008). The effects of the multiple intelligence teaching strategy on the academic achievement of eighth grade math students. Journal of instructional psychology35(2), 182-187. Recuperado de. http://connection.ebscohost.com/c/articles/33405332/effects-multiple-intelligenceteaching-strategy-academic-achievement-eighth-grade-math-students

Espinoza, Oscar y González, Luis. (2012). Políticas de educación superior en Chile desde la perspectiva de la equidad. Sociedad y Economía, (22), 68-94. Recuperado de http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1657-63572012000100004&lng=en&tlng=es

Fallahzadeh, H. (2011). The Relationship between Emotional Intelligence and Academic Achievement in medical science students in Iran. Procedia - Social and Behavioral Sciences30 1461-1466. DOI http://dx.doi.org/10.1016/j.sbspro.2011.10.283

Fernández-Berrocal, Pablo; Extremera, Natalio y Ramos, Natalia. (2004). Validity and reliability of the Spanish modified version of the trait meta-mood scale. Psychological Reports94, 751-755. Recuperado de http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15217021

Fernández-Berrocal, Paulo y Extremera, Natalio. (2005). La Inteligencia Emocional y la educación de las emociones desde el Modelo de Mayer y Salovey. Revista interuniversitaria de formación del profesorado19(3), 63-94. Recuperado de http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=27411927005

García-Cepero, María y Mccoach, Betsy. (2009). Educators' Implicit Theories of Intelligence and Beliefs about the Identification of Gifted Students. Universitas Psychologica, 8(2), 295-310. Recuperado de http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=64712165002

García-Cepero, María; Proestakis, Alejandro; Lillo, América; Muñoz, Eduardo; López, Carolina y Guzmán, María. (2012). Caracterización de estudiantes desde sus potencialidades y talentos académicos en la región de Antofagasta, Chile. Universitas Psychologica , 11(4), 1327-1340. Recuperado de http://www.scielo.org.co/pdf/rups/v11n4/v11n4a25.pdf

Gardner, Howard. (2010). La inteligencia reformulada: Las inteligencias múltiples en el siglo XXI. Barcelona: Editorial Paidos.

Gardner, Howard. (2005). Las inteligencias múltiples. Revista de Psicología y Educación1(1), 27-34. Recuperado de http://www.revistadepsicologiayeducacion.es/index.php/volumenes/download/3-revistanumero-1-ao-2005/7-revistaparte6gardner2.html

Gardner, Howard. (2001). Estructuras de la Mente: La Teoría de las inteligencias múltiples (6° reimp.). Bogotá, Colombia: Fondo de Cultura Económica Ltda.

González, María; Leal, Daniela; Segovia, Carolina y Arancibia, Violeta. (2012). Autoconcepto y Talento: Una Relación que Favorece el Logro Académico. Psykhe (Santiago), 21(1), 37-53. DOI http://dx.doi.org/10.4067/S0718-22282012000100003

Homayouni, Alireza. (2011). Personality traits and emotional intelligence as predictors of learning english and math. Procedia Social and Behavioral Sciences , 30 839-843. DOI 10.1016/j.sbspro.2011.10.163

Hernández, Roberto; Fernández, Carlos y Baptista, Pilar. (2014) Metodología de la investigación (4° ed.). México: Mc Graw Hill.

Hernández, Daniel; Ferrándiz, Carmen; Ferrando, Mercedes; Prieto, Lola y Fernández, María. (2014). The theory of multiple intelligences in the identification of high-ability students. Anales de psicología30(1), 192-200. DOI http://dx.doi.org/10.6018/analesps.30.1.148271

Jil, Francisco; Paredes, Ricardo y Sánchez, Ignacio. (2013). El ranking de las notas: inclusión con excelencia. Centro de políticas públicas UC, Temas de la agenda pública8(60), 319.

Jiménez, María y López-Zafra, Esther. (2009). Inteligencia emocional y rendimiento escolar: estado actual de la cuestión. Revista Latinoamericana de Psicología 41(1), 69-79. Recuperado de http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=80511492005

Jury, Mickaël; Smeding, Annique; Court, Martine y Darnon, Céline. (2015). When firstgeneration students succeed at university: On the link between social class, academic performance, and performance-avoidance goals. Contemporary Educational Psychology, 41, 25-36. DOI http://dx.doi.org/10.1016/j.cedpsych.2014.11.001

Khajehpour, Milad. (2011). Relationship between emotional intelligence, parental involvement and academic performance of high school students. Procedia - Social and Behavioral Sciences 15, 1081-1086. DOI http://dx.doi.org/10.1016/j.sbspro.2011.03.242

Knouse, Laura; Feldman, Greg y Blevins, Emily. (2014). Executive functioning difficulties as predictors of academic performance: Examining the role of grade goals. Learning and Individual Differences, 36, 19-26. DOI http://dx.doi.org/10.1016/j.lindif.2014.07.001

Komarraju, Meera; Ramsey, Alex y Rinella Virginia. (2013). Cognitive and non-cognitive predictors of college readiness and performance: Role of academic discipline. Learning and Individual Differences , 24, 103-109. DOI 10.1016/j.lindif.2012.12.007

Lee, Ming; Sumarni Shariffudin, Rio; y Mislan, Nora. (2012). Pattern and Relationship Between Multiple Intelligences, Personality Traits and Critical Thinking Skills Among High Achievers in Malaysia. International Proceedings of Economics Development & Research27, 205. Recuperado de http://eprints.uthm.edu.my/2353/1/rp040_IC4E_2012-F10034.pdf

Lopes, Paulo; Mestre, José; Guil, Rocío; Pickard, Janet y Salovey, Peter. (2012). The Role of Knowledge and Skills for Managing Emotions in Adaptation to School: Social Behavior and Misconduct in the Classroom. American Educational Research Journal, 49(4), 710742. DOI 10.3102/0002831212443077

Mayer, John y Salovey, Peter. (1997). What is emotional intelligence?. In Emotional development and emotional intelligence: educational implications (pp. 3-34). New york: Basic Books. Recuperado de http://unh.edu/emotional_intelligence/EIAssets/EmotionalIntelligenceProper/EI1997MS WhatIsEI.pdf

MacCann, Carolyn; Fogarty, Gerard; Zeidner, Moshe y Roberts, Richard. (2011). Coping mediates the relationship between emotional intelligence (EI) and academic achievement. Contemporary Educational Psychology 36(1), 60-70. http://dx.doi.org/10.1016/j.cedpsych.2010.11.002

Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico - OCDE. (2009). Revisión de políticas nacionales de educación. La Educación Superior en Chile. Recuperado de http://www.oecd-ilibrary.org/education/revision-de-politicas-nacionales-deeducacion_1990021x

Özdilek, Zehra. (2010). To what extent do different multiple intelligences affect sixth grade students' achievement level on the particle model of matter?. Procedia Social and Behavioral Sciences 2(2), 4858-4862. DOI http://dx.doi.org/10.1016/j.sbspro.2010.03.784

Parker, James; Creque, Ronald; Barnhart, David; Harris, Jan; Majeski, Sarah; Wood, Laura y Hogan, Marjorie. (2004). Academic achievement in high school: does emotional intelligence matter? Personality and Individual Differences 37(7), 1321-1330. DOI http://dx.doi.org/10.1016/j.paid.2004.01.002

Parker, James; Summerfeldt, Laura; Hogan, Marjorie y Majeski, Sarah. (2004). Emotional intelligence and academic success: examining the transition from high school to university. Personality and Individual Differences 36(1), 163-172. DOI http://dx.doi.org/10.1016/S0191-8869(03)00076-X

Pinilla-Roa, Análida. (2013). Evaluación de competencias profesionales en salud. Revista de la Facultad de Medicina, 61(1), 53-70. Recuperado de http://www.scielo.org.co/pdf/rfmun/v61n1/v61n1a08.pdf

Pizarro, Raúl; Redondo, Jesús; Castillo, Julio; Alarcón, Dina y Saavedra, María de los Ángeles. (2002). Análisis Psicométrico de las Escalas de Inteligencias Múltiples MidasTeens. Enfoques Educacionales4(1).

Pressacco, Carlos y Carbone, Ricardo. (2010). Educación superior en Chile: tensiones y actores relevantes en torno al eje calidad-equidad. Papel Político15(2), 537-570. Recuperado de http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=77721289007

Rohde, Treena y Thompson, Lee. (2007). Predicting academic achievement with cognitive ability. Intelligence 35(1), 83-92. DOI http://dx.doi.org/10.1016/j.intell.2006.05.004

Rodríguez, Ayolaida; Sánchez, Gerardo; Roldán, Olga y Franco, Mercedes. (2011) Percepción de autoeficacia en inteligencias múltiples de los estudiantes de nuevo ingreso al Decanato de Ciencias de la Salud. Ucla. Académica2(3), 141-154. Recuperado de http://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=3748211

Rosas, Ricardo; Boeto, Carolina y Jordán, Verónica. (2005). Introducción a la psicología de la inteligencia. Santiago, Chile: Ediciones Universidad Católica.

Salovey, Peter y Mayer, John. (1990). Emotional intelligence. Imagination, Cognition and Personality 9(3), 185-211. Recuperado de http://ica.sagepub.com/content/9/3/185.full.pdf+html

Sánchez Núñez, Ma. Trinidad; Fernández-Berrocal, Pablo; Montañés, Juan y Latorre, José Miguel. (2008). Does emotional intelligence depend on gender? The socialization of emotional competencies in men and women and its implications. Electronic Journal of Research in Educational Psychology6(2), 455-474. Recuperado de http://www.investigacion-psicopedagogica.org/revista/articulos/15/english/Art_15_253.pdf

Shearer, Branton. (2012). An Inter-rater Reliability Study of a Self-assessment for the Multiple Intelligences. International Journal of Psychological Studies4(3), 131-138. DOI: 10.5539/ijps.v4n3p131

Shearer, Branton. (2012b). Cross Cultural Factor Analytic Studies of a Multiple Intelligence s Self-Assessment. International Journal of Psychological Studies , 12(1). Recuperado de http://v2.miresearch.org/wp-content/uploads/2013/12/Cross_Cultural_Validity_IJEP.pdf

Sinclair, Hellen y Feigenbaum, Janet. (2012). Trait Emotional Intelligence and Borderline Personality Disorder. Personality and Individual Differences 52(6), 674-679. DOI http://dx.doi.org/10.1016/j.paid.2011.12.022

Winne, Philip y Nesbit, John. (2010). The psychology of academic achievement. Annual Review of Psychology, 61, 653-678. DOI 10.1146/annurev.psych.093008.100348

yazici, Hikmet; Seyis, Sevda y Altun, Fatma. (2011). Emotional intelligence and self-efficacy beliefs as predictors of academic achievement among high school students. Procedia Social and Behavioral Sciences 152319-2323. DOI http://dx.doi.org/10.1016/j.sbspro.2011.04.100

Zuffianò, Antonio; Alessandri, Guido; Gerbino, María; Luengo, Bernardette; Di Giunta, Laura; Milioni, Michaela y Caprara, Gian. (2013). Academic achievement: The unique contribution of self-efficacy beliefs in self-regulated learning beyond intelligence, personality traits, and self-esteem. Learning and Individual Differences 23, 158-162. DOI http://dx.doi.org/10.1016/j.lindif.2012.07.010

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