El involucramiento escolar refiere a una conexión significativa del niño con el proceso educativo, que influye tanto en el rendimiento académico como en el grado de bienestar en el centro escolar (Veiga et al., 2014). Características como el interés o la participación, por ejemplo, se relacionan positivamente con el desempeño en lectura y matemática (Alexander et al., 1993). Más aún, la falta de involucramiento en la escuela primaria es un predictor significativo de abandono en secundaria, así como de conductas de riesgo vinculadas a actos delictivos y abuso de sustancias en la adolescencia y la adultez (Henry et al., 2012). El involucramiento es un constructo multidimensional que suele integrar una dimensión comportamental (participación positiva en actividades académicas y sociales), una emocional (reacciones afectivas en el relacionamiento con docentes, compañeros, tareas y la escuela en general) y una cognitiva (referida al uso de estrategias de aprendizaje y metacognitivas) (Ladd & Dinella, 2009). Algunos autores han propuesto una cuarta dimensión del involucramiento escolar, denominada agéntica, y que refiere al grado en el cual el niño aporta activamente a su proceso de aprendizaje (Lee & Reeve, 2012; Reeve & Tseng, 2011). La dimensión agéntica del involucramiento escolar implica una actitud intencional y proactiva hacia personalizar y enriquecer el contenido y las condiciones de aprendizaje. Algunos estudios han determinado la relevancia de la autorregulación sobre el involucramiento escolar en la transición del núcleo familiar al jardín (Yang & Lamb, 2014) o en la transición desde la educación preescolar a la escuela primaria (Ladd & Dinella, 2009; Portilla et al., 2014). Particularmente, los recursos operativos de la autorregulación (i.e., FE) en el último año del preescolar presentan un rol predictor sobre el involucramiento escolar en primer año de primaria (Nelson et al., 2017). Esto es relevante puesto que el involucramiento escolar tiene implicancias sobre el desempeño posterior en áreas como el lenguaje o la matemática (Ladd & Dinella, 2009;Portilla et al., 2014; Sabol et al., 2018).

Debido a los hallazgos empíricos presentados en relación al rol de la PPE, la autorregulación y el involucramiento en los procesos escolares, nos proponemos indagar sobre la forma y el grado en que las variables se relacionan entre sí, y si la PPE y la autorregulación logran predecir el involucramiento en la escuela primaria.

Participaron 60 niños (53.4% niñas) de entre 62 y 76 meses de edad (M = 67.95; DE = 4.05) con desarrollo esperado, pertenecientes a seis aulas de Nivel 5 de educación preescolar (Tiempo 1 [T1] y Tiempo 2 [T2]), de dos instituciones privadas y una pública de Uruguay. Dos participantes fueron excluidos en el T1, ya que la docente no reportó datos de PPE. En el T2, se evaluaron 55 niños (niñas = 50.9%) debido a cambios de institución de algunos participantes. En el Tiempo 3 (T3, primer año de primaria) participaron 48 niños (Medad = 79.31 meses; DE = 4.03; niñas = 47.9%). De la información sociodemográfica recabada se observa que el 89.7% concurrió a Nivel 3 y el 19.8% recibe algún tratamiento especializado (e.g., fonoaudiológico, psicomotriz) sin configurar ningún tipo de discapacidad que afecte el desarrollo. En cuanto a la educación de progenitores, se observa que en la institución pública el 78.2% de las madres y el 60.8% de los padres presentan como estudios de máximo grado los primeros tres años de educación secundaria y en las instituciones privadas el 71.9% de las madres poseen estudios de nivel terciario y el 67.2% de los padres finalizaron estudios secundarios o presentan algún estudio de nivel superior.

Se realizó un estudio longitudinal en tres tiempos, correlacional, multi-método y multi-informante (Hernández-Sampieri & Torres, 2018;Ruiz Bolívar, 2008). Se analizaron las asociaciones entre tres dominios: (1) medidas de FE y otras áreas de PPE, evaluadas por docentes en Nivel 5 de preescolar (T1 y T2), (2) medidas de autorregulación tomadas por evaluaciones directas (T1 y T2) y (3) medidas de involucramiento escolar evaluado por docentes de 1er año (T3). Finalmente, se realizó un análisis de regresión múltiple para determinar los predictores del involucramiento escolar, considerando las variables independientes de PPE, FE y autorregulación.

Inventario de Desarrollo Infantil (INDI) – Versión 4 y 5 años 2016 (Vásquez-Echeverría, 2020)

Esta versión del INDI contiene 55 ítems y se utilizó para evaluar PPE en Nivel 5 de educación preescolar. Durante un período de tres semanas el docente puntúa la frecuencia con la que observa indicadores en distintas áreas de PPE, mediante una escala Likert de 1 (nunca) a 6 (siempre). El INDI fue baremado en 2017 en base a una muestra representativa de niños residentes en Uruguay. Está conformado por 4 dimensiones: (1) Desarrollo cognitivo, compuesta por las subescalas de Lenguaje, Habilidades lógico-matemáticas, Descentramiento y Funcionamiento ejecutivo [FE]; (2) Desarrollo motor que evalúa motricidad fina y motricidad gruesa; (3) Desarrollo socioemocional se compone de las subescalas de Prosocialidad, Comportamiento internalizante y Comportamiento externalizante y (4) Disposición para el aprendizaje, que no posee subescalas. Para este estudio se utilizaron las subescalas de Funcionamiento ejecutivo, Prosocialidad, Comportamiento internalizante y Comportamiento externalizante como medidas de PPE y se conformó un índice de autorregulación (12 ítems) que apuntó a capturar el proceso más amplio de autorregulación. Para este índice de autorregulación creado para este estudio se consideraron indicadores del INDI presentes en distintas subescalas y dimensiones: los seis ítems de FE, un ítem de Prosocialidad (reconoce y expresa asertivamente sus emociones), cuatro ítems de Comportamiento externalizante referidos a agresión y tolerancia a la frustración y un ítem de Disposición para el aprendizaje (se adapta a las rutinas de clase).

Al evaluar la consistencia interna del INDI estudios previos (Vásquez-Echeverría, 2020) reportaron valores de Alfa de Cronbach que fueron desde .73 a .96, particularmente Comportamiento internalizante (α = .73), Prosocialidad (α = .85), FE (α = .86) y Comportamiento externalizante (α = .87). El mayor valor de alfa estuvo en la dimensión Desarrollo cognitivo (α = .96). Asimismo, el INDI presenta estudios de validez convergente con instrumentos tales como Peabody y escalas Woodcock-Muñoz, entre otros, con asociaciones positivas, moderadas a altas y significativas (Vásquez-Echeverría, 2020). Más información en relación con el INDI y su estructura se puede consultar en el sitio web: https://indi.ei.udelar.edu.uy/

La selección de las instituciones privadas se realizó en base al criterio de accesibilidad, y la selección de la institución pública a partir del convenio entre la Universidad y la Administración Nacional de Educación Pública (ANEP). La institución pública (urbana) se seleccionó considerando pertenencia al quintil tres o inferior para buscar heterogeneidad en la muestra y cercanía de los niños a la escuela primaria para poder realizar el seguimiento en primer año. Se contactó a las instituciones participantes y se solicitó al personal directivo el aval para la implementación del proyecto; se mantuvieron reuniones con directoras y docentes para explicar la investigación en mayor detalle, sus objetivos y sus alcances. Se entregaron hojas de información con los objetivos y procedimientos, así como consentimientos informados a las familias de todos los niños de Nivel 5 de cada institución. Se brindó un espacio de consultas para quienes estuvieran interesados en obtener mayor información. La muestra quedó conformada por los niños cuyas familias dieron su consentimiento de participar del estudio. El equipo de desarrollo del INDI capacitó a los docentes en la aplicación del instrumento y mantuvo contacto durante las tres semanas de implementación. Evaluadores calificados evaluaron a los niños, entrenados a partir de los materiales suministrados mediante el contacto con el Chicago School Readiness Project - CSRP(Proyecto PPE de Chicago: https://steinhardt.nyu.edu/ihdsc/csrp) de la Universidad de Nueva York. Las evaluaciones directas a los niños se realizaron en espacios dispuestos para ello en el centro escolar, durante los horarios de clase. Las evaluaciones directas en T1 y T2 se realizaron en un único encuentro de entre 45 y 60 minutos de duración; los docentes de aula realizaron las evaluaciones del T3, durante la jornada escolar. En el T1 (primer semestre del año) se recolectó información sobre el perfil sociodemográfico de la muestra a través del Cuestionario de datos sociodemográficos y familiares, adjunto al INDI y creado ad hoc. En el T1 y T2 (segundo semestre del año) se recabó información de PPE (incluyendo FE) por parte de las docentes con el INDI y el equipo evaluador tomó medidas de inteligencia como variable controlyde autorregulación con EA-P. En el T3 (primer semestre del año siguiente) las docentes de primer año evaluaron involucramiento escolar con laescala EIE.

Para realizar los análisis descriptivos, de correlación y la regresión jerárquica se utilizó el SPSS versión 23, y se utilizó el programa G*Power 3 (Faul et al., 2007) para calcular la potencia estadística post-hoc.

Inicialmente, se analizó la distribución de las variables para detectar la existencia de “efectos suelo” y “efectos techo”, ya que inciden en la capacidad discriminatoria de las variables, al proponerse su tratamiento como variables continuas. Estos efectos se consideran al agruparse las respuestas a determinada variable en el valor mínimo o máximo de la escala (Martín et al., 2004). Se consideró un efecto suelo/techo en la variable cuando más del 50% de la muestra puntuó el mínimo/máximo de la escala posible.

Debido a que en T1 y T2 casi todas las variables (salvo K-bit: Matrices p = .18 y K-bit: Total p = .20) presentaron distribución no Normal según Prueba de Kolmogorov-Smirnov (p < .05), se realizaron análisis de tipo no paramétrico: Test de Wilcoxon para comparar las muestras entre T1 y T2, y correlación de Spearman para el análisis de relaciones entre variables. Para el T3 se muestran las evaluaciones realizadas por las docentes con la EIE y se realiza comparación entre sexos e instituciones. Se realizó Prueba de Shapiro-Wilk (n = 48) para comprobar distribución normal en relación a la escala. Dado que se obtuvo un valor p menor a .05 (p entre .001 y .022) se realizaron análisis de tipo no paramétrico.

Para interpretar los estadísticos se tomaron las recomendaciones realizadas por Cohen (1988) para las correlaciones: puntuaciones de entre .10 y .29 fueron consideradas pequeñas o débiles, entre .30 y .49 medianas o moderadas y de .50 a 1 grandes o altas. Se consideraron los coeficientes estadísticamente significativos con valores de p < .05, p < .01 y p < .001 y los tamaños del efecto (valor de d) considerados fueron: entre 0 y 0.4 pequeño, entre 0.5 y 0.7 medio y mayor a 0.8 grande (Cohen, 1992). Se realizaron análisis de regresión lineal múltiple, tomando como variables predictoras los datos del INDI y la batería de autorregulación, y como variable de resultado la puntuación de involucramiento escolar total. Se utilizaron las medidas de inteligencia como variable control. Se consideraron los puntajes de la prueba de Durbin-Watson entre 1.5 y 2.5 para la independencia de errores (T1: d = 1.70; T2: d = 1.62) y los valores del factor de varianza inflada (VIF) < a 3 (T1: VIF entre 1.03 y 3.02; T2: VIF = 1,00) con lo que se descartó la multicolinealidad entre variables (Ferguson, 2009).

Este estudio contó con el aval del Comité de Ética de una Universidad de la Républica de Uruguaya (número 191175-000075-16). Los niños otorgaron consentimiento verbal y los padres consentimiento informado por escrito. Los datos fueron sistematizados y analizados de forma confidencial, se utilizaron procedimientos para preservar la identidad de los niños. Se cumplieron con las legislaciones nacionales e internacionales para la investigación con seres humanos (Ley N° 18.331 Protección de Datos Personales Habeas Data, Poder Legislativo de Uruguay, 2008).

Las puntuaciones presentaron medias en el rango de 4.40 a 4.85 (DT = 1.62). En la Tabla 3 se presentan las relaciones entre las variables de inteligencia, autorregulación y PPE (incluyendo FE) de T1 y T2 (sin considerar las que presentaron efecto techo), con involucramiento escolar en T3.

Tabla 3
Correlaciones de Spearman entre las variables del T1 y T2 con EIE (T3)

Nota rho de Spearman T1 / rho de Spearman T2. EIE Total= variable promedio de las cuatro dimensiones * p < .05; ** p < .01.

La dimensión de EIE presentó correlaciones de moderadas a altas (desde rho = .31 a .49) y significativas (p < .05 y p < .01) con las subescalas del INDI. La única variable de INDI que mostró correlaciones débiles y no significativas fue Comportamiento internalizante. Se presentan algunas relaciones moderadas y significativas de las distintas dimensiones de EIE con tareas de evaluación directa de autorregulación, especialmente con GL (T2 rango desde rho = .29 a .44). La dimensión agéntica del involucramiento escolar presentó correlaciones positivas moderadas y estadísticamente significativas con la variable CI (K-BIT) y con tareas de EA-P de autorregulación cognitiva (BE y GL). Sin embargo, no se observaron correlaciones estadísticamente significativas con los componentes del INDI (medidas de PPE). Cabe señalar que la potencia estadística estimada de forma post-hoc a un nivel de 80% para las correlaciones, nos permite detectar efectos iguales o superiores a .33, con un alfa establecido en .05 y considerando un n = 55.

Se realizaron para T1 y T2 análisis de regresión jerárquica múltiple con un primer paso de variables fijas de control (sexo e inteligencia) y un segundo paso con introducción de variables de desarrollo (autorregulación y PPE) por pasos sucesivos, para determinar el grado de predictibilidad de las variables de autorregulación (EA-P) y PPE (INDI) en T1 y T2, sobre el involucramiento escolar (T3). Para no saturar el modelo y evitar la multicolinealidad, en el paso 2 de cada Tiempo se seleccionaron las variables en base a: (a) representatividad de los constructos (autorregulación y PPE), de los métodos y de los informantes, (b) variabilidad de las medidas (i.e., ausencia de efecto techo) y (c) existencia de correlaciones teóricamente esperadas. En base a estos criterios se seleccionaron: BE, OJ y RC de EA-P: Bat, como variables de evaluación directa de autorregulación cognitiva, comportamental y emocional, respectivamente; AtyCI de EA-P: RE como variable de autorregulación global medida por evaluador; y subescalas del INDI como variables de PPE evaluadas por docentes. Específicamente, se introdujo Prosocialidad, Comportamiento Externalizante, FE e índice de autorregulación de INDI en T1, y FE e índice de autorregulación de INDI en T2, debido a la existencia de más valores perdidos en las demás subescalas y su poco peso explicativo en el modelo de T1. Como variable dependiente se utilizó involucramiento promedio total en T3.

Tabla 4
Análisis de regresión jerárquica múltiple y por pasos sucesivos para la predicción del involucramiento escolar en primer año de primaria

Nota T1 = Tiempo 1 de evaluación, T2 = Tiempo 2 de evaluación; K-BIT:CI = variable total de inteligencia de K-BIT; INDI_FE = componente de funcionamiento ejecutivo del INDI; B = coeficiente no estandarizado; ET = error estándar de Beta; β = coeficiente estandarizado; t = prueba de significación; R² = coeficiente de determinación. ** p < .01; *** p < .001 † Categoría de referencia: varón.

La Tabla 4 sintetiza los principales indicadores de los modelos de regresión para explicar el involucramiento escolar en T3 mediante las variables independientes colectadas en T1 y T2. Para el T1, el modelo 1 con las variables Sexo y CI, la varianza explicada fue de R² = .12, F (2, 42) = 2.95, p = .06. En el modelo 2, que incluye a la subescala de FE del INDI como variable retenida por el modelo, los indicadores fueron R² = .34, F (3, 41) = 6.90, p = .001. El cambio en la varianza explicada del modelo fue significativo; ΔR2 = .21, ΔF (1, 41) = 13.11, p = .001. Para el T2, el modelo 1 (con las mismas variables) arrojó un R2 = .10, F (2, 43) = 2.48, p = .095. Entretanto, el modelo 2, que también adicionó solamente a la subescala FE del INDI mostró un R² = .27, F (3, 42) = 5.15, p = .004. Al igual que en el modelo 2 del T1, la inclusión de la variable FE del INDI aumentó significativamente la varianza explicada total del modelo de T2; ΔR2 = .16; ΔF (1, 42) = 9.49, p = .004.

Analizando la contribución de las variables independientes por separado, la variable sexo no presentó un efecto significativo en ningún paso en ambos Tiempos de evaluación. La variable CI, por su parte, tuvo un efecto positivo y significativo en ambos pasos, tanto en T1 y T2, menos del que mostró la variable FE de INDI. Específicamente, FE de INDI en T1 (β = .54, t = 3.62, p ≤ .01) y en T2 (β = .44, t = 3.08, p ≤ .01) se asoció de manera positiva y estadísticamente significativa con el involucramiento escolar en el primer año de primaria. La potencia estadística de estos modelos, calculada post-hoc fue de .98 para T1 y de .91 para T2, considerando la varianza explicada, la cantidad de predictores finales del modelo (tres en cada caso incluyendo las dos variables control) con un alfa establecido en .05 (dos colas) y el n de 45 casos en T1 y de 46 en T2.

Este estudio ha aportado a demostrar el poder predictivo de la subescala de FE del INDI, desde antes de la transición a primaria, sobre el involucramiento escolar un año después. Estos resultados deberían reforzar la atención al FE (y por su intermedio, a la autorregulación) por parte de los docentes de educación inicial y promover su estimulación temprana de forma explícita en los currículos educativos, para un mejor tránsito entre ciclos educativos.

Enviar correspondencia a: Liz, M. E-mail: mliz@psico.edu.uy/ psmaiteliz@gmail.com