La etapa universitaria es desafiante y la evidencia empírica disponible ha demostrado que existen algunos elementos que intervienen satisfactoriamente en el desarrollo profesional (Cavazos & Encinas, 2016), siendo uno de ellos el engagement académico (EA) definido como un estado de activación motivacional positivo hacia los estímulos académicos, como una forma fructífera y diligente del uso de recursos, capacidades y virtudes académicas (Hinrichs, Ortiz, & Pérez, 2016).

El EA ha sido analizado en sus tres dimensiones: la dedicación, que se refiere al entusiasmo, alegría y gran identificación que se manifiesta ante los retos académicos; el vigor que está orientado a los altos niveles de energía física y mental; y la absorción, que representa el grado de concentración, esmero y sensación de que el tiempo juega un papel importante en el cumplimiento de los objetivos académicos planteados (Schaufeli & Salanova, 2007).

El EA no es un concepto aislado, dado que distintos estudios reportan su asociación con otras variables psicológicas o sociodemográficas (Caballero, Hederich, & García, 2015; Medrano, Moretti, & Ortiz, 2015), aunque existen dos variables relevantes al ámbito académico que deben mencionarse: burnout académico y autoeficacia académica. El primero, por ser un constructo estrechamente ligado al EA, al punto de resultar conceptualmente dependientes entre sí (Leon, Halbesleben, & Paustian-Underdahl, 2015); y el segundo por ser considerado como el motor del engagement (Salanova, Bresó, & Schaufeli, 2005).

El burnout académico (BA) se ha considerado como el opuesto del EA en vista de su relación con la incompetencia personal y bajos niveles motivacionales ante los estímulos académicos (Schaufeli, Martinez, Marques–Pinto, Salanova, & Bakker, 2002; Schaufeli & De Witte, 2017). Precisamente, el engagement, general o académico, se caracteriza por la energía, el involucramiento y la eficacia, opuestos directos de las tres dimensiones del SB, en donde la energía se convierte en agotamiento, el involucramiento en cinismo y la eficacia en ineficacia (Maslach & Leiter, 1997).

El agotamiento emocional académico es considerado la dimensión central y más importante del BA, al punto de considerar a este último como un constructo unidimensional con base en el agotamiento emocional (Dominguez-Lara & Merino-Soto, 2019; Nikodijević, Labrović, & Đoković, 2012) en vista que el BA se caracteriza por una sobrecarga emocional a causa de las actividades realizadas, y esto se asocia inversamente con el EA (e.g., Lovakova, Agadullina, & Schaufeli, 2017). La situación antes mencionada se puede explicar desde la teoría de conservación de recursos (Hobfoll, 1989) y el modelo demandas-recursos laborales (DRL; Schaufeli & Bakker, 2010), ya que mientras el burnout es considerado como un estado en el que el individuo pierde recursos a través del tiempo llevándolo así a un afrontamiento poco adaptativo y con consecuencias negativas a nivel emocional, con el engagement el individuo es capaz de crear más recursos en su entorno inmediato redundando esto en emociones positivas (Bakker, Demerouti, & Sanz-Vergel, 2014). Esta dinámica también puede observarse en el ámbito académico dado que se ha encontrado que el BA y EA se asocian con la ansiedad y depresión de forma directa e inversa, respectivamente (Caballero, González, & Palacio, 2015).

También es importante la autoeficacia académica por la evidencia de su relación directa con el EA (Schaufeli & Salanova, 2007), así como por la importancia que tiene en el logro de objetivos académicos y su rol en el ámbito universitario (Moreta-Herrera, Lara-Salazar, Camacho-Bonilla, & Sánchez-Guevera, 2019). Estas variables se comportan de manera dinámica cuando se unen, puesto que la autoeficacia académica se ha conceptualizado por investigadores como el motor del EA, es decir que, el éxito del pasado aumentaría las creencias positivas sobre el potencial para el desempeño académico y por consiguiente incrementaría el EA y el posible éxito en el futuro; sin embargo, el fracaso académico del pasado, las bajas expectativas y valoraciones sobre el potencial académico originarían un gran agotamiento personal (García-Renedo, Llorens, Cifré, & Salanova, 2006; Medrano et al., 2015; Salanova et al., 2005).

Por otro lado, ciertas variables sociodemográficas, como el sexo se han relacionado con el EA en vista que se reporta que las mujeres presentan mayores puntuaciones en ese constructo (e.g., Martínez & Salanova, 2003; Parada & Pérez, 2014). Al desglosar los factores que constituyen el EA, se puede rescatar que la mujer posee mayores variables de compromiso y esfuerzo en la vida universitaria, comportamientos que pueden explicarse como el resultado de la permanente brecha ideológica que evidencia la dificultad que tienen las mujeres para acceder y terminar sus estudios académicos (Fuentes & Sánchez, 2010; Sánchez-Herrero, Sánchez-López, & Dresch, 2009), y pese a que los reportes universitarios acreditan que las mujeres tienen mayores probabilidades de culminar sus estudios universitarios (58%), a diferencia de los varones, ellas optan más por carreras en el ámbito de la educación o la salud, y son minoritarias en las ingenierías o los estudios de ciencias (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, 2015). De otro lado, si bien existe evidencia de que la medida del EA realizada con la UWES-S es equivalente entre hombres y mujeres de otros contextos (Carmona-Halty, Schaufeli, & Salanova, 2019; Serrano, Andreu, Murgui, & Martínez, 2019), no existe evidencia en Perú y el estudio de su invarianza factorial fue una recomendación de un trabajo realizado con universitarios peruanos (Dominguez-Lara, Sánchez-Villena, & Fernández-Arata, 2020) dado que es un procedimiento que podría acercar más a una medición libre de sesgos (Pendergast, von der Embse, Kilgus, & Eklund, 2017).

El EA se evalúa generalmente con la Utrech Work Engagement Scale – Student (UWES-S; Schaufeli et al., 2002) que tiene dos versiones conocidas, de 17 (UWES-17S) y nueve ítems (UWES-9S; Schaufeli, Bakker, & Salanova, 2006). Diversos estudios reportan una estructura multidimensional (e.g., Carmona-Halty et al., 2019; Meng & Jin, 2017), aunque ha recibido críticas respecto a los procedimientos empleados originalmente para la construcción de la escala (ver Mills, Culbertson, & Fullagar, 2012). Adicionalmente, frecuentemente no se aborda de forma metodológica el problema de las elevadas correlaciones interfactoriales observadas en algunos trabajos de corte psicométrico, excepto en los estudios llevados a cabo en España (Serrano et al., 2019) y Perú (Dominguez-Lara et al., 2020) donde se concluye que la alta asociación entre dimensiones es explicada en mayor medida por la presencia de un factor de orden superior. Esta situación suscita controversias en cuanto a la estructura del constructo, llevando en algunos casos a postular modelos alternativos centrados en dos de sus dimensiones (vigor y dedicación; Schaufeli & Salanova, 2011) o indicar que la estructura unidimensional es la correcta (Kulikowski, 2017).

En este orden de ideas, recientemente fue propuesta la UWES-3 para el ámbito laboral (Schaufeli, Shimazu, Hakanen, Salanova, & De Witte, 2019), permitiendo evaluar el engagement con tres ítems que fueron elegidos como marcadores teóricos de cada una de las dimensiones originales. El estudio de la equivalencia entre la UWES-9 y la UWES-3 fue desarrollado con trabajadores adultos de cinco países (Finlandia, Japón, Holanda, Bélgica, y España) y esta versión más breve reporta una confiabilidad equivalente a la UWES-9, además de una elevada correlación con esta (Schaufeli et al., 2019). Asimismo, se analizó la correlación entre las dos versiones con diversas variables psicológicas (e.g., burnout) y demográficas (e.g., sexo), reportando equivalencia entre estas asociaciones. No obstante, en todos los análisis correlacionales no se tomó en consideración que la UWES-9 y la UWES-3 comparten elementos, lo que eleva de forma espuria las correlaciones entre versiones, siendo imperativo realizar una corrección (Levy, 1967). Además, las correlaciones con los criterios externos fueron comparadas directamente y de forma descriptiva, dejando de lado una situación similar a la anterior: son correlaciones con elementos comunes y necesitan un análisis específico (Zou, 2007). Por último, no se valoró la equivalencia con la versión original más extensa (UWES-17).

En ese sentido, el estudio tuvo como objetivo analizar la equivalencia entre las dos versiones extensas de la UWES-S (17 y 9 ítems) con la UWES-3S, tanto a nivel interno como externo. En cuanto a lo interno, mediante la asociación entre las versiones extensas y la UWES-3; y con relación a lo externo, evaluando la correlación entre cada versión y otros constructos (e.g., autoeficacia académica), y luego analizar si esas correlaciones son estadísticamente similares (Schaufeli et al., 2019).

El presente estudio se justifica en vista que contar con medidas que permitan evaluar mejor los aspectos positivos y negativos del EA contribuyen al desarrollo de intervenciones que faciliten y promuevan el EA, lo cual es un buen punto de partida para lograr el bienestar, y la medición apropiada del constructo es igualmente un buen punto de partida para enfocar las intervenciones individuales y grupales de manera eficaz, considerando que las personas con altos niveles de EA realizan activamente una tarea, son capaces de cambiar el entorno, de modificar su diseño y contenido, eligen tareas negociando contenidos y asignando significado a sus tareas, lo cual le permite adaptar sus trabajos a sus conocimientos personales, habilidades y a sus preferencias y necesidades (Bakker, Albrecht, & Leiter, 2011). Por el contrario, un inadecuado desarrollo del EA puede predisponer al estudiante al SB y al fracaso académico porque los estudiantes que dudan de sus capacidades y consideran el estudio como una valla muy alta poseerán creencias negativas de autoeficacia académica (Martínez & Marques, 2005), que son un elemento clave porque implica la percepción de las propias fortalezas para enfrentar las dificultades académicas.

Desde un punto de vista práctico, contar con una escala ultra-breve y unidimensional permitiría una valoración rápida y eficiente del EA y así se podrían plantear y estudiar modelos explicativos del mismo ya que al contar con versiones breves de determinados instrumentos es posible evaluar más constructos con escalas de pocos ítems dentro del mismo protocolo de evaluación. Asimismo, como todas las versiones breves, permiten afrontar satisfactoriamente las restricciones de tiempo inherentes a toda organización con horarios establecidos como las empresas o universidades, y al no generar aburrimiento o respuestas aleatorias en los encuestados, contribuye a la validez interna de la investigación.

El presente tiene un diseño instrumental (Ato, López, & Benavente, 2013) orientado al estudio de las propiedades psicométricas de la UWES-3S.

Se contó con una muestra intencional de 497 estudiantes universitarios de diversas carreras profesionales (administración: 13.08%; arquitectura: 7.65%; derecho: 20.32%; ingenierías: 16.10%; odontología: 24.35%; psicología: 15.69%; otras: 2.8%) de una universidad privada de Arequipa (región del sur del Perú), en su mayoría mujeres (63.4%), con 20.44 años en promedio (DE = 3.18; 91.8% entre 17 y 25 años), predominantemente solteros (94.8%) y poco más de la cuarta parte (27.4%) trabajaba.

Utrech Work Engagement Scale – Student (UWES-S; Schaufeli & Bakker, 2003). Se trata de un instrumento que evalúa el EA de forma multidimensional (dedicación, vigor y absorción). Está constituido por 17 ítems con siete opciones que van desde Nunca (0) hasta Siempre (6). De esta versión se extrajeron nueve ítems que configuran la UWES-9S (Schaufeli et al., 2006), la cual presenta evidencias psicométricas de universitarios peruanos que apuntan a una estructura unidimensional (Dominguez-Lara et al., 2020).

Utrech Work Engagement Scale – 3 (UWES-3; Schaufeli et al., 2019). Es una versión ultra-breve que evalúa el engagement de forma unidimensional con tres ítems que fueron elegidos con criterios teóricos. Para el presente estudio fueron seleccionados los ítems equivalentes del UWES en la versión académica (1: Mis tareas como estudiante me hacen sentir lleno de energía; 5: Estoy entusiasmado con mi carrera; 11: Estoy inmerso en mis estudios; Schaufeli & Bakker, 2003).

Escala de Cansancio Emocional (ECE; Fontana, 2011). Es una escala que evalúa de forma unidimensional el agotamiento emocional académico. Está estructurada con 10 ítems en formato de respuesta graduada de cinco opciones (desde raras veces [1] hasta siempre [5]). Se utilizó una versión adaptada a Perú (Dominguez-Lara, Fernández-Arata, Manrique-Millones, Alarcón-Parco, & Díaz-Peñaloza, 2018) y en el presente estudio presenta indicadores aceptables de confiabilidad (α = .888; IC95% .868 - .905).

Escala de Autoeficacia Percibida Específica de Situaciones Académicas (EAPESA; Palenzuela, 1983). Esta escala mide unidimensionalmente la autoeficacia académica por medio de nueve ítems escalados en formato Likert de cuatro opciones de respuesta (desde Nunca [1] hasta Siempre [4]). Fue usada la versión adaptada a Perú (Dominguez-Lara, 2016) y fueron hallados indicadores aceptables de confiabilidad con los datos del presente trabajo (α = .918; IC95% .903 - .931)

El reporte fue desarrollado dentro de un proyecto de investigación aprobado por la universidad de los autores, y se ejecutó en el marco de la declaración de Helsinki (Asociación Médica Mundial, 1964) y del código de ética del Colegio de Psicólogos del Perú (2017). Posteriormente, previa coordinación y consentimiento informado de los estudiantes, se procedió a administrar el instrumento en diversas escuelas profesionales, en horarios de clase.

En cuanto al análisis estadístico, se llevó a cabo un análisis descriptivo para valorar la aproximación a la normalidad univariada (asimetría y curtosis), y multivariada con el coeficiente G2 de Mardia (< 70).

Para comenzar, fueron analizadas las evidencias de validez de la estructura interna de la UWES-17S y UWES-9S en hombres y mujeres, y dada la evidencia encontrada en un estudio preliminar desarrollado en Perú (Dominguez-Lara et al., 2020) se partió del supuesto de que ambas versiones, de 17 y nueve ítems, presentan un factor general (FG) de EA que explica la mayor parte de la varianza de los ítems y son medidas esencialmente unidimensionales.

En esta línea de argumentación, se implementaron análisis bifactor (Rodriguez, Reise, & Haviland, 2016) desde el modelamiento exploratorio de ecuaciones estructurales (Bifactor-ESEM). Este análisis se realizó en el marco del método de estimación por Mínimos Cuadrados Ponderados por Media y Varianza Ajustada (WLSMV, por sus siglas en inglés), tomando como base la matriz de correlaciones policóricas entre los ítems. El ajuste de los modelos se valoró según la magnitud del CFI (> .90; McDonald & Ho, 2002), si el límite superior del intervalo de confianza del RMSEA es menor que .10 (West, Taylor, & Wu, 2012), y si el WRMR es menor que la unidad (DiStefano, Liu, Jiang, & Shi, 2018). Los análisis se realizaron con el software Mplus versión 7.0 (Muthén & Muthén, 1998-2015).

Del mismo modo, se evaluó la fortaleza de las dimensiones específicas (dedicación, vigor y absorción) en presencia del FG de EA. En este punto se consideró el cálculo del omega jerárquico general (ω_h) y el omega jerárquico por cada dimensión (ω_hs), donde si este último es mayor que .30 y la varianza común explicada (ECV) es menor que .50, significa que los factores específicos son interpretables (Gignac, & Kretzschmar, 2017).

Los procedimientos se realizaron de forma independiente con la UWES-17S y la UWES-9S, en hombres y mujeres, y luego se ejecutó un análisis de invarianza de medición también en ambas versiones (Pendergast et al., 2017). Se evaluó la invarianza configural, métrica y fuerte. Un grado de invarianza aceptable se relaciona con determinada variación en la magnitud del CFI (ΔCFI > -.01) y RMSEA (ΔRMSEA ≤ .015) (Chen, 2007) así como del χ² (Asparouhov & Muthén, 2006).

Luego de ello, se analizaron las evidencias de equivalencia entre la UWES-17S, UWES-9S y UWES-3S con la muestra completa haciendo uso de análisis correlacionales. En primer lugar, se asoció cada par de versiones (e.g., UWES-17S con UWES-3S) pero al contener elementos comunes la correlación se corrigió (Levy, 1967).

En segundo lugar, la equivalencia de la asociación de las tres versiones con una medida de agotamiento emocional académico y autoeficacia académica fue analizada mediante dos enfoques basados en la comparación estadística de cada par de correlaciones (e.g., UWES-17S con AE y UWES-3S con AE). El primer enfoque consiste en un método que estima el intervalo de confianza (IC) para la diferencia entre correlaciones dependientes, es decir, que tienen elementos en común (Zou, 2007), siendo en este caso el elemento común la medida de agotamiento emocional académico o de autoeficacia académica. Entonces, si el IC incluye al cero es un indicador de que no existen diferencias entre las correlaciones; y el segundo enfoque hace uso de la . (Cohen, 1992) que estima la magnitud de las diferencias para dos correlaciones, siendo triviales aquellos indicadores menores que .10.

En tercer lugar, la equivalencia de las diferencias de EA (evaluado con la UWES-17S, UWES-9S y UWES-3S) según el sexo fue analizada mediante la d (Cohen, 1992), posteriormente transformada a un coeficiente de correlación (r) para compararlo con la q.

Para finalizar, en cuanto a la confiabilidad, el coeficiente α fue estimado con sus IC, esperando magnitudes mayores que .60 (ver Ponterotto & Charter, 2009). Complementariamente, fue utilizada la correlación inter-ítem promedio (r_ij), que no depende del número de ítems (r_ij> .40; Clark & Watson, 1995) y la fórmula de Spearman-Brown (SB) para predecir el coeficiente α de la UWES-3S si su extensión se hace similar a la de la UWES-17S y UWES-9S. La evaluación de la equivalencia entre versiones fue realizada en base a la comparación descriptiva de los IC de los r_ij de cada versión y la cercanía de la predicción de la fórmula de SB.

En todos los ítems predominan las respuestas a las opciones más elevadas, evidenciando además indicadores adecuados de asimetría y curtosis (Tabla 1). En cuanto a la normalidad multivariada, la UWES-17S muestra indicadores desfavorables en ambos grupos (G2_hombres = 92.172; G2_mujeres = 121.399), mientras que la UWES-9S se desempeña mejor a ese nivel (G2_hombres = 38.202; G2_mujeres = 54.001).

Tabla 1
Análisis descriptivo de los ítems de la UWES

Nota M: Media; DE: Desviación estándar; g1: asimetría; g2: curtosis; D: Distribución.

En cuanto al análisis bifactor-ESEM llevado a cabo con cada grupo, el ajuste fue favorable en hombres (UWES-17S: CFI₁₇ = .986; RMSEA₁₇ = .067, IC90% = .049, .085; WRMR₁₇ = .414; UWES-9S: CFI. = 1.000; RMSEA. = .000, IC90% = .000, .092; WRMR. = .125) y mujeres (UWES-17S: CFI₁₇ = .979; RMSEA₁₇ = .074, IC90% = .062, .086; WRMR₁₇ = .538; UWES-9S: CFI. = 1.000; RMSEA. = .000, IC90% = .000, .051; WRMR. = .098), destacando la versión de nueve ítems con mejores estadísticas. Asimismo, en todos los casos las magnitudes del ω_h, ω_hs y ECV indican que el FG de EA recibe suficiente respaldo y que las dimensiones específicas no serían interpretables (Tabla 2).

Tabla 2
Índices estadísticos de modelos bifactor en hombres y mujeres

Nota FG: Factor general de engagement académico; VI: Vigor; DE: Dedicación; ABS: Absorción; ω_h: Omega jerárquico; ω_hs: Omega jerárquico por dimensión; ECV: Varianza común explicada.

Por otro lado, en cuanto a la invarianza de medición, ambas versiones (17 y 9 ítems) son prácticamente equivalentes entre hombres y mujeres en vista de la magnitud de sus índices de ajuste, así como su variabilidad entre modelos anidados (Tabla 2).

Tabla 3
Invarianza de medición del modelamiento bifactor-ESEM de la UWES-17S y UWES-9S

Nota CFI: Índice de ajuste comparativo; RMSEA: Error cuadrático medio de aproximación; WRMR = Raíz cuadrática media residual ponderada; χ² = estadístico chi-cuadrado.

La asociación entre las diversas versiones de la UWES fue elevada, y luego de corregir las correlaciones estas se mantuvieron en gran magnitud (> .80), llegando a compartir más del 65% de varianza (Tabla 4). Del mismo modo, las tres versiones presentaron asociaciones significativas con la medida de agotamiento emocional académico y autoeficacia académica; y la magnitud de cada correlación no se diferenció estadísticamente entre las tres versiones ya que los IC de la diferencia de correlaciones incluye el cero, y el . es menor que .10, lo que representa una diferencia insignificante (Tabla 4). Por último, se hallaron diferencias pequeñas y significativas entre hombres y mujeres (d ≈ .20) a favor del segundo grupo, las cuales fueron equivalentes en las tres versiones (q < .10).

Los coeficientes de confiabilidad de las versiones extensas fueron elevados (> .90), y aunque el de la versión de tres ítems fue aceptable para una medida breve (> .65), al calcular la r_ij como medida de consistencia interna para las tres versiones, las magnitudes podrían considerarse equivalentes (Tabla 5). Del mismo modo, la magnitud del coeficiente α estimada con la fórmula de Spearman-Brown es aceptable y muy cercana a las versiones extensas, lo que permite reafirmar su equivalencia.

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