Horizontes. Revista de
Investigación en Ciencias de la Educación
https://revistahorizontes.org
Volumen 9 / N° 36 / enero-marzo 2025
ISSN: 2616-7964
ISSN-L: 2616-7964
pp. 248 - 260
Validez
y confiabilidad de la escala de autoeficacia docente en profesores de nivel inicial
Validity and reliability of the teaching
self-efficacy scale in early childhood teachers
Validade e confiabilidade da teaching
self-Efficacy scale em professores da primeira infância
Shirley Mireya Garcia Alejos
https://orcid.org/0000-0002-5162-9760
Universidad César Vallejo. Lima, Perú
RESUMEN
El análisis de la autoeficacia docente
es clave para comprender y mejorar el desempeño de los profesionales de la
educación. Este estudio instrumental analizó las propiedades psicométricas de
la Escala de Autoeficacia Docente en 350 profesores de nivel inicial de la
UGEL-04 de Comas. La escala, desarrollada por Prieto (2007), evalúa cuatro
dimensiones: planificación (12 ítems), implicación (10 ítems), interacción (8
ítems) y evaluación (14 ítems). Se aplicaron análisis factoriales y pruebas de
consistencia interna, obteniendo coeficientes de validez y confiabilidad
adecuados: entre 0.7155 y 0.8864 para la frecuencia, y entre 0.6312 y 0.7894
para la capacidad. Estos resultados validan la idoneidad del instrumento para
evaluar la autoeficacia docente, destacando su potencial en contextos educativos
específicos. Este estudio refuerza la necesidad de herramientas confiables para
analizar la autoeficacia, contribuyendo a la mejora de las prácticas educativas
y al desarrollo profesional docente.
Palabras
clave: Autoeficacia docente; Educación inicial; Propiedades
psicométricas; validez y confiabilidad
ABSTRACT
The analysis of teacher self-efficacy is key to understand and improve
the performance of education professionals. This instrumental study analyzed
the psychometric properties of the Teaching Self-Efficacy Scale in 350 initial
level teachers of the UGEL-04 of Comas. The scale, developed by Prieto (2007),
assesses four dimensions: planning (12 items), involvement (10 items),
interaction (8 items) and evaluation (14 items). Factor analyses and internal
consistency tests were applied, obtaining adequate validity and reliability
coefficients: between 0.7155 and 0.8864 for frequency, and between 0.6312 and
0.7894 for ability. These results validate the suitability of the instrument to
assess teaching self-efficacy, highlighting its potential in specific
educational contexts. This study reinforces the need for reliable tools to
analyze self-efficacy, contributing to the improvement of educational practices
and teacher professional development.
Key words: Teacher self-efficacy; Initial education;
Psychometric properties; Validity and reliability
RESUMO
A análise da autoeficácia do professor é fundamental para compreender e
melhorar o desempenho dos profissionais da educação. Este estudo instrumental
analisou as propriedades psicométricas da Escala de Autoeficácia do Professor
em 350 professores em formação da UGEL-04 de Comas. A escala, desenvolvida por
Prieto (2007), avalia quatro dimensões: planejamento (12 itens), envolvimento
(10 itens), interação (8 itens) e avaliação (14 itens). Foram aplicados testes
de análise fatorial e de consistência interna, obtendo-se coeficientes de
validade e confiabilidade adequados: entre 0,7155 e 0,8864 para frequência e
entre 0,6312 e 0,7894 para habilidade. Esses resultados validam a adequação do
instrumento para avaliar a autoeficácia do professor, destacando seu potencial
em contextos educacionais específicos. Este estudo reforça a necessidade de
ferramentas confiáveis para analisar a autoeficácia, contribuindo para a
melhoria das práticas educacionais e o desenvolvimento profissional dos
professores.
Palavras-chave: Autoeficácia do professor; Formação inicial;
Propriedades psicométricas; Validade e confiabilidade
INTRODUCCIÓN
La
autoeficacia continúa siendo un tema destacado en las investigaciones y
aplicaciones prácticas relacionadas a los procesos de enseñanza y aprendizaje,
dado su impacto significativo en la motivación y el rendimiento estudiantil.
Por otro lado, Bandura (1986) define la autoeficacia como las creencias
individuales acerca de la capacidad para lograr metas y objetivos propuestos.
En el ámbito educativo, específicamente entre los docentes, se conceptualiza
como la confianza que el maestro tiene en su habilidad para fomentar el
aprendizaje de los estudiantes. Esta confianza juega un papel crucial no solo
en el desempeño del docente, sino también en el desarrollo académico de los
estudiantes, destacando así la importancia de fortalecer la autoeficacia como
componente clave en la dinámica educativa (Tschannen-Moran y Woolfolk Hoy,
2001).
Cabe
destacar que, la formación del profesorado se presenta como el elemento
esencial para el progreso óptimo en las actividades educativas, ya que su
función primordial radica en el desarrollo, discernimiento y potenciación de
las capacidades, habilidades y actitudes necesarias para alcanzar metas o
afrontar desafíos, así como para percibir su propia autoeficacia (Phelps et
al., 2020; Buchanan et al., 2020). En concordancia con esta perspectiva, la
Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura
(Unesco, 2018) refiere que a
nivel global han destacado la importancia de evaluar a los docentes de manera
anual, considerando aspectos como rendimiento, conocimiento, dominio de la
materia, gestión del entorno en el aula, actitudes, autonomía durante las
clases y oportunidades de desarrollo profesional en el ejercicio docente.
Asimismo,
la Unesco señaló que alrededor
del 20% de los educadores en todo el mundo tienen una formación mínima,
destacando la necesidad de fortalecer la eficacia docente y los conocimientos
esenciales en áreas como la educación, el liderazgo pedagógico, el aprendizaje
inclusivo y la gestión en el aula (Unesco, 2020; Chien-Hsiang y Ching-Shan,
2021). Además, no existen estándares absolutos en cuanto a las evaluaciones del
desempeño docente (Bi, 2020). A pesar de ello, se observa un nivel elevado en
el desempeño docente de los maestros de educación islámica en la etapa
intermedia (Freeh y Hussein, 2021).
En
el contexto peruano, el Ministerio de Educación [MINEDU] (2018) ha destacado la
histórica exigencia de calidad en el ámbito educativo, eficacia en la labor
docente y condiciones laborales apropiadas. Como respuesta a estas demandas, se
llevaron a cabo significativas modificaciones en el sistema educativo, y se
desarrolló una estrategia centrada en el desempeño docente con el objetivo de
garantizar una enseñanza de calidad. Asimismo, se inició la evaluación del
desempeño de los docentes en el primer nivel del sistema educativo,
específicamente en el nivel inicial. Esta evaluación abarcó a un total de 5,437
docentes de los ciclos I y II, y de este grupo, el 0.7%, equivalente a 38
docentes, no logró aprobar la evaluación.
A
pesar de contar con docentes que poseen autoeficacia, esta competencia parece
no ser suficiente para asegurar la sostenibilidad de la calidad en la
enseñanza, el aprendizaje y la atención a las necesidades y desafíos tanto en
el aula como en la institución educativa. Esto podría desviar la atención del
papel que esta última cumple en la gestión y liderazgo de sus colaboradores,
así como en la formulación de lineamientos y estrategias para llevar a cabo sus
funciones. En este sentido, Chegini et al., (2019) señalan la existencia de una
fuerza relativa que impulsa la identificación con la institución, el deseo de
permanencia y la maximización de los esfuerzos en su favor, conocida como
compromiso organizacional. No obstante, investigaciones revelan que los centros
educativos carecen de políticas que permitan revalorizar, motivar y estimular
la mejora profesional de los docentes, lo que resulta en desinterés y desánimo
por parte de estos últimos (Estrada y Mamani, 2020).
Es
importante mencionar La autoeficacia puede ser específica, enfocada en
habilidades concretas en contextos particulares, o general, relacionada con la
capacidad global para manejar situaciones diversas (Ceniceros y Hernández,
2018; Lazarides et al., 2021). En este estudio, se utiliza la Escala de
Autoeficacia Docente del Profesor Universitario de Prieto (2007), un
instrumento de 44 ítems distribuidos en cuatro dimensiones: Planificación, que
mide la capacidad de estructurar objetivos y recursos de enseñanza;
Implicación, centrada en el compromiso para motivar y fomentar la participación
estudiantil; Interacción, que evalúa la habilidad de generar un clima de
confianza y respeto en el aula; y Evaluación, enfocada en la reflexión y
adaptación de la enseñanza mediante retroalimentación efectiva. Estas
dimensiones permiten una evaluación integral del docente, desde la
planificación hasta la evaluación de su práctica, garantizando un proceso
educativo más efectivo y enfocado en el aprendizaje de los estudiantes.
El
estudio tiene como objetivo analizar la validez y confiabilidad de la Escala de Autoeficacia Docente de
Prieto (2007) en el contexto peruano, específicamente en docentes de nivel
inicial. Esto permitirá determinar la pertinencia y robustez del instrumento
para medir de manera efectiva las dimensiones críticas de la autoeficacia
docente: planificación, implicación, interacción y evaluación. Validar este
instrumento garantiza no solo su aplicación confiable en futuras
investigaciones, sino también su utilidad como herramienta diagnóstica para el
diseño de estrategias de formación docente que impacten positivamente en la
calidad educativa.
MÉTODO
El estudio se clasificó
como de tipo aplicada, ya que su propósito fue generar conocimiento orientado a
evaluar la confiabilidad y validez de la Escala de Autoeficacia Docente, con el
fin de facilitar su uso en contextos educativos. Se adoptó un diseño
instrumental, centrado en el análisis de las propiedades psicométricas del
instrumento (Ato y Vallejo, 2007).
La investigación fue de
tipo no experimental, debido a que no se manipuló ninguna variable
independiente. En su lugar, se analizaron datos recolectados directamente del
entorno natural de los participantes. Además, se implementó un diseño de campo,
dado que los datos fueron obtenidos en los espacios donde los docentes
desarrollaban sus actividades, lo que permitió obtener una perspectiva
contextualizada del fenómeno estudiado.
La muestra estuvo
conformada por 350 docentes de nivel inicial pertenecientes a la UGEL 04 de
Comas. Se utilizó un muestreo no probabilístico por conveniencia, seleccionando
participantes según su accesibilidad y disposición para colaborar con el
estudio. Este enfoque permitió obtener una representación adecuada del contexto
educativo analizado.
Para la recolección de
datos se utilizó la Escala de Autoeficacia Docente del Profesor Universitario,
desarrollada por Prieto (2007). Este cuestionario constó de 44 ítems
distribuidos en cuatro dimensiones:
1. Planificación (12 ítems): Evaluó la capacidad del
docente para estructurar el proceso de enseñanza, incluyendo la identificación
de objetivos, diseño de materiales, planificación de evaluaciones y
flexibilidad para ajustarse a las necesidades de los estudiantes. También
abarcó la preparación y dominio del contenido.
2. Implicación (10 ítems): Midió el compromiso del
docente para motivar e involucrar a los estudiantes en el aprendizaje,
fomentando la participación activa, la autonomía y la confianza de los alumnos.
3. Interacción (8 ítems): Analizó la habilidad del
docente para establecer un ambiente de confianza y respeto, promover actitudes
positivas hacia el aprendizaje y manejar situaciones problemáticas con calma.
4. Evaluación (14 ítems): Examinó la capacidad del
docente para reflexionar sobre su práctica, implementar métodos variados de
evaluación y utilizar los resultados para mejorar la enseñanza, incluyendo la
retroalimentación significativa.
Procedimientos de análisis
Se llevó a cabo una
distribución de frecuencias para cada dimensión, junto con el cálculo de
medidas estadísticas como la media, desviación estándar, sesgo y curtosis. Para
evaluar las relaciones entre dimensiones, se utilizó el coeficiente de
correlación de Pearson. En cuanto a la confiabilidad del instrumento, se emplearon
diversos métodos, como el Alfa de Cronbach, el método de las dos mitades y los
coeficientes omega (jerárquico y total). Asimismo, se aplicó la prueba de
adecuación muestral KMO. Para determinar la estructura dimensional del
instrumento, se realizó un análisis de componentes principales (PCA), seguido
de una rotación ortogonal mediante el método Varimax para optimizar la
interpretación de los factores. Finalmente, se evaluó la bondad de ajuste del
modelo mediante índices como el CFI, TLI, RMSEA y SRMR.
Se aplicaron pruebas de
diferencia de medias, utilizando la distribución t de Student, para explorar
posibles diferencias en las puntuaciones de la escala según el sexo y la edad
de los participantes.
RESULTADOS
Y DISCUSIÓN
La Tabla 1 muestra el estadístico de la variable frecuencia
de autoeficacia y sus dimensiones. En todos los factores se observa un patrón
creciente, siendo en todos los casos la categoría Muy Alto la modal, con
frecuencias que van desde 165 (D2 – Implicación) hasta 307 (D1 – Planificación)
casos. El menor promedio registrado es 39.88 (de un máximo posible de 48
puntos) y corresponde a la dimensión Interacción, mientras que el máximo
promedio tiene un valor de 68.43 (de un máximo posible de 84 puntos) y
corresponde a la dimensión Evaluación. La menor desviación estándar tiene un
valor de 4.34 y corresponde a la dimensión Interacción, mientras que la máxima
dispersión es de 5.70 y corresponde a la dimensión Evaluación.
Tabla
1. Variable Frecuencia Autoeficacia Docente.
|
|
Frecuencia Planificación (D1) |
Frecuencia Implicación (D2) |
Frecuencia Interacción (D3) |
Frecuencia Evaluación (D4) |
Total Frecuencia |
|
Muy Bajo |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Bajo |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Medio |
0 |
4 |
8 |
4 |
3 |
|
Alto |
43 |
181 |
160 |
195 |
139 |
|
Muy Alto |
307 |
165 |
182 |
151 |
208 |
|
Media |
65.17 |
49.54 |
39.88 |
68.43 |
223.03 |
|
Desv Est |
4.79 |
4.68 |
4.34 |
5.70 |
17.73 |
|
Sesgo |
-0.45 |
0.05 |
-0.13 |
-0.10 |
-0.35 |
|
Curtosis |
-0.39 |
-0.32 |
-0.81 |
0.41 |
-0.18 |
La Tabla 2 muestra el resumen estadístico de la variable
frecuencia de autoeficacia y sus dimensiones. Para la dimensión Interacción
(D3), la categoría más frecuente es Alto, con 141 casos, mientras que, para el
resto de factores, la categoría Medio es la modal, con frecuencias que van
desde 128 (D1 – Planificación) hasta 162 (D4 – Evaluación) casos. El menor
promedio registrado tiene un valor de 30.67 y corresponde a la dimensión
Interacción (D3), mientras que el mayor promedio pertenece a la dimensión
Evaluación (D4), con un valor de 49.88. La menor desviación estándar tiene un
valor de 7.30 y corresponde a la dimensión Interacción, mientras que la máxima
dispersión es de 12.30 y corresponde a la dimensión Evaluación.
Tabla
2. Variable Capacidad Autoeficacia Docente.
|
|
Capacidad Planificación
(D1) |
Capacidad Implicación
(D2) |
Capacidad Interacción
(D3) |
Capacidad Evaluación (D4) |
Total Capacidad |
|
Muy Bajo |
14 |
16 |
10 |
12 |
14 |
|
Bajo |
53 |
64 |
49 |
69 |
58 |
|
Medio |
128 |
139 |
112 |
162 |
147 |
|
Alto |
127 |
106 |
141 |
84 |
109 |
|
Muy Alto |
28 |
25 |
38 |
23 |
22 |
|
Media |
44.95 |
36.09 |
30.67 |
49.88 |
161.59 |
|
Desv Est |
10.93 |
8.99 |
7.30 |
12.30 |
38.55 |
|
Sesgo |
-0.32 |
-0.22 |
-0.40 |
0.04 |
-0.20 |
|
Curtosis |
-0.43 |
-0.43 |
-0.36 |
-0.42 |
-0.49 |
Las Tablas 3 y 4 reportan las correlaciones para las
dimensiones de la variable Frecuencia y Capacidad, respectivamente. Para todos
los casos, las correlaciones reportadas son significativas (p<0.05); para la
variable Frecuencia, el menor valor reportado es de 0.6347 y corresponde a la
correlación entre D1 y D2, mientras que el mayor valor es de 0.8540 y
representa la relación entre la variable Frecuencia y la dimensión Evaluación
(D4). En el caso de la variable Capacidad, el menor grado de ajuste tiene un
valor de 0.7651 y representa la relación entre las dimensiones Interacción (D3)
e Implicación (D2); por otra parte, el mayor valor reportado es de 0.8858 y
corresponde a la relación entre la variable Capacidad y la dimensión
Planificación (D1).
Tabla
3. Variable Frecuencia Autoeficacia Docente, sus dimensiones y
correlaciones.
|
|
Frec Total |
Frec Eval (D4) |
Frec Int (D3) |
Frec Imp (D2) |
|
Frec Plan (D1) |
0.7145 |
0.6846 |
0.6405 |
0.6347 |
|
Frec Imp (D2) |
0.8375 |
0.8008 |
0.7679 |
|
|
Frec Int (D3) |
0.8225 |
0.7570 |
|
|
|
Frec Eval (D4) |
0.8540 |
|
|
|
Tabla
4. Variable Capacidad Autoeficacia, sus dimensiones y
correlaciones Docente
|
|
Cap Total |
Cap Eval (D4) |
Cap Int (D3) |
Cap Imp (D2) |
|
Cap Plan (D1) |
0.8858 |
0.8519 |
0.8272 |
0.8462 |
|
Cap Imp (D2) |
0.8647 |
0.8313 |
0.7651 |
|
|
Cap Int (D3) |
0.8495 |
0.8191 |
|
|
|
Cap Eval (D4) |
0.8824 |
|
|
|
Para verificar la confiabilidad de los dos modelos, se
utilizaron los modelos de Alfa de Cronbach, el modelo de las dos mitades y
omega, los resultados se muestran en la Tabla 5. Verificando los valores de
Alfa de Cronbach, los valores del coeficiente estandarizado para las variables
Frecuencia y Capacidad son 0.8352 y 0.8793, respectivamente; los intervalos de
confianza al 95% están dentro del rango considerado como aceptable. A través
del método de las dos mitades, se reportan valores de 0.8351 para Frecuencia y
0.8793 para Capacidad, valores muy similares a los obtenidos con el Alfa de
Cronbach; todos los valores están dentro del rango de los considerado como
aceptable. Analizando el valor del coeficiente omega, se reporta que el modelo
es capaz de explicar el 84.23% de la variabilidad de la Frecuencia y el 88.07%
de la Capacidad; adicionalmente, al análisis de la omega jerárquica revela que
el 96.17% de la variabilidad de la Frecuencia y el 95.29% de la variabilidad de
la Capacidad son atribuibles al factor general de cada modelo.
Tabla
5. Medidas de confiabilidad.
|
Método |
Indicador |
Frecuencia |
Capacidad |
|
|
Alfa
Cronbach |
Sin
Estandarizar |
0.8316 |
0.8787 |
|
|
Estandarizado
(λ3) |
0.8352 |
0.8793 |
||
|
IC 95% |
Inferior |
0.8210 |
0.8754 |
|
|
Media |
0.8316 |
0.8787 |
||
|
Superior |
0.8415 |
0.8818 |
||
|
Dos
Mitades |
Máximo (λ4) |
0.8547 |
0.8858 |
|
|
Media |
0.8351 |
0.8793 |
||
|
Mínimo (β) |
0.7973 |
0.8693 |
||
|
Cuantiles |
2.5% |
0.8191 |
0.8749 |
|
|
50.0% |
0.8357 |
0.8794 |
||
|
97.5% |
0.8477 |
0.8830 |
||
|
Omega |
Jerárquico
(ωh) |
0.8101 |
0.8392 |
|
|
Total
(ωt) |
0.8423 |
0.8807 |
||
Para medir la adecuación del muestreo y por tanto la
idoneidad de los datos, se realiza un test KMO a ambas variables, el resultado
para la variable Frecuencia revela que el valor medio es de 0.8188, con valores
que oscilan entre 0.7462 (ítem 14) y 0.8519 (ítem 03). Por otra parte, para la
variable Capacidad, la adecuación promedio es de 0.8802, con un abanico de
valores que se extiende entre 0.8883 (ítem 30) y 0.8509 (ítem 12). En base a
las cifras obtenidas, puede afirmarse que ambas variables poseen un grado de
varianza común de los datos que puede considerarse meritorio y que por tanto
puede realizarse un análisis de componentes principales (PCA).
Las Tablas 6 y 7 muestran los resultados del Análisis de
Componentes Principales para las dos variables analizadas. En ambos casos, los
primeros cuatros componentes reportan cargas factoriales superiores a 1, por lo
que se decide utilizar esa cantidad de componentes para ambos modelos; el
modelo de la variable Frecuencia es capaz de explicar el 88.86% de la variabilidad,
mientras que el modelo de la variable Capacidad logra aglutinar el 60.68% de la
dispersión natural de los datos.
Tabla
6. Análisis de Componentes Principales - Frecuencia
|
Componente |
Análisis
de Componentes Principales |
||
|
Carga
Factorial |
Varianza
Explicada |
Varianza
Acumulada |
|
|
PC01 |
11.9449 |
33.9657 |
33.9657 |
|
PC02 |
9.1242 |
20.7368 |
54.7025 |
|
PC03 |
8.0507 |
18.2970 |
72.9995 |
|
PC04 |
6.9801 |
15.8638 |
88.8632. |
|
PC05 |
0.9626 |
2.1877 |
91.0509 |
|
PC06 |
0.8467 |
1.9242 |
92.9752 |
|
PC07 |
0.7336 |
1.6673 |
94.6425 |
|
PC08 |
0.6235 |
1.4170 |
96.0594 |
|
PC09 |
0.5162 |
1.1732 |
97.2327 |
|
PC10 |
0.4119 |
0.9361 |
98.1687 |
|
PC11 |
0.3104 |
0.7055 |
98.8742 |
Tabla
7. Análisis de Componentes Principales – Capacidad.
|
Componente |
Análisis de Componentes
Principales |
||
|
Carga Factorial |
Varianza Explicada |
Varianza Acumulada |
|
|
PC01 |
14.1988 |
32.2700 |
32.2700 |
|
PC02 |
10.6491 |
24.2025 |
56.4725 |
|
PC03 |
7.0994 |
16.1350 |
72.6076 |
|
PC04 |
3.5497 |
8.0675 |
80.6751 |
|
PC05 |
0.9420 |
2.1410 |
82.8160 |
|
PC06 |
0.8696 |
1.9763 |
84.7923 |
|
PC07 |
.8000 |
1.8182 |
86.6105 |
|
PC08 |
0.7333 |
1.6667 |
88.2772 |
|
PC09 |
0.6696 |
1.5217 |
89.7989 |
|
PC10 |
0.6087 |
1.3834 |
91.1823 |
|
PC11 |
0.5507 |
1.2516 |
92.4340 |
El resultado de la rotación ortogonal usando el método
varimax se muestran en las Tablas 8 (Frecuencia) y 9 (Capacidad). Para ambas
variables, cada una de las cuatro dimensiones del modelo original coinciden con
los 4 componentes del modelo desarrollado. Para el caso de la variable
Frecuencia, los coeficientes del modelo oscilan entre 0.7155 (D1) y 0.8864
(D4), mientras que para capacidad el rango va desde 0.6312 (D3) hasta 0.7894 (D4).
Tabla
8. Rotación Ortogonal – Frecuencia.
|
Ítem |
RC1 (D1) |
RC2 (D2) |
RC3 (D3) |
RC4 (D4) |
|
Media |
0.7155 |
0.8729 |
0.7507 |
0.8864 |
|
Desv Est |
0.0639 |
0.0522 |
0.0404 |
0.0341 |
|
Mínimo |
0.5892 |
0.7697 |
0.6708 |
0.8189 |
|
Máximo |
0.8197 |
0.9580 |
0.8166 |
0.9421 |
Tabla
9. Rotación Ortogonal – Capacidad.
|
Ítem |
RC1 (D1) |
RC2 (D2) |
RC3 (D3) |
RC4 (D4) |
|
Media |
0.7919 |
0.6380 |
0.6312 |
0.7894 |
|
Desv Est |
0.1196 |
0.1168 |
0.0916 |
0.1078 |
|
Mínimo |
0.5820 |
0.4330 |
0.4704 |
0.6001 |
|
Máximo |
0.9858 |
0.8272 |
0.7796 |
0.9641 |
Finalmente, para evaluar la calidad del modelo desarrollado,
se calculan algunos índices de bondad de ajuste, cuyos valores se reportan en
la Tabla 10. Se reporta que todos los parámetros calculados se encuentran
dentro del rango considerado como normal o regular, por lo que se afirma que los
modelos desarrollados poseen una estructura consistente o válida.
Tabla
10. Índices de bondad de ajuste para los modelos desarrollados.
|
Indicador |
Frecuencia |
Capacidad |
|
|
CFI |
0.8293 |
0.7884 |
|
|
TLI |
0.8180 |
0.7773 |
|
|
RMSEA |
Media |
0.0233 |
0.0143 |
|
IC90-Inf |
0.0173 |
0.0091 |
|
|
IC90-Sup |
0.0294 |
0.0196 |
|
|
SRMR |
0.0271 |
0.0176 |
|
Para determinar si el sexo es un factor capaz de condicionar
el puntaje, se desarrolla una prueba t de diferencia de medias, cuyos
resultados se reportan en la Tabla 11. Para todos los factores analizados, se
reporta que p>0.05, es decir, no se encontraron diferencias significativas
entre sexos para los puntajes de las variables y dimensiones del estudio.
Tabla
11. Diferencia de medias para variables de estudio y sus
dimensiones
|
|
Sexo |
Media |
Desv Est |
t |
gl |
Sig. (bilateral) |
|
Frecuencia
D1 |
H |
5.4137 |
0.4077 |
-0.9142 |
348 |
0.3612 |
|
M |
5.4529 |
0.3890 |
|
|
|
|
|
Frecuencia
D2 |
H |
4.9458 |
0.4908 |
-0.3593 |
348 |
0.7196 |
|
M |
4.9639 |
0.4405 |
|
|
|
|
|
Frecuencia
D3 |
H |
4.959 |
0.5660 |
-1.0981 |
348 |
0.2729 |
|
M |
5.023 |
0.5132 |
|
|
|
|
|
Frecuencia
D4 |
H |
4.8857 |
0.4133 |
-0.1162 |
348 |
0.9076 |
|
M |
4.8908 |
0.3998 |
|
|
|
|
|
Frecuencia
Total |
H |
5.056 |
0.4176 |
-0.6490 |
348 |
0.5168 |
|
M |
5.0841 |
0.3856 |
|
|
|
|
|
Capacidad
D1 |
H |
3.699 |
0.9335 |
-1.0552 |
348 |
0.2921 |
|
M |
3.8021 |
0.8793 |
|
|
|
|
|
Capacidad
D2 |
H |
3.5688 |
0.9293 |
-0.9199 |
348 |
0.3582 |
|
M |
3.6576 |
0.8611 |
|
|
|
|
|
Capacidad
D3 |
H |
3.7831 |
0.9535 |
-1.2174 |
348 |
0.2243 |
|
M |
3.9024 |
0.8601 |
|
|
|
|
|
Capacidad
D4 |
H |
3.5195 |
0.9177 |
-1.0492 |
348 |
0.2948 |
|
M |
3.6184 |
0.8245 |
|
|
|
|
|
Capacidad
Total |
H |
3.6272 |
0.9078 |
-1.0763 |
348 |
0.2825 |
|
M |
3.7282 |
0.8299 |
|
|
|
Discusión
Los modelos desarrollados por la presente investigación
lograron obtener valores de Alfa de Cronbach de 0.8316 para Frecuencia y 0.8787
para Capacidad; ambos valores están por debajo del valor de 0.89 reportado por
García-Méndez y Rivera-Ledesma (2021). Otros trabajos que reportan un Alfa
superior al de la presente investigación son el de Sáez-Delgado et al., (2020)
quienes obtuvieron un coeficiente de 0.93 y Menghi et al., (2015), quien logra
un valor de 0.90. Todos estos valores están dentro del marco de los valores
comúnmente aceptados como válidos, por lo que todas las muestras acá
mencionadas se consideran consistentes.
Respecto a la proporción de varianza explicada por los
modelos, el presente trabajo reporta que logra condensar el 81.01% de la
varianza para la variable Frecuencia y 83.92% para la variable Capacidad; ambos
valores son superiores al 59.5% reportado por García-Méndez y Rivera-Ledesma
(2021), el 44.12% de Galindo- Domínguez (2020) y el 63.53% de Menghi et al., (2015).
Otro autor que reporta un valor inferior al obtenido por esta investigación es
verificando la adecuación de la muestra, el KMO obtenido es de 0.8188 para
Frecuencia y 0.8802 para Capacidad, ambos valores son inferiores al 0.936
obtenido por Galindo- Domínguez (2020); otro trabajo que reporta su valor es el
de Sáez-Delgado et al., (2020) quien logra un coeficiente de 0.83, el cual es
mayor al obtenido para Frecuencia, pero menor al obtenido para Capacidad.
Respecto al rango de valores, todos los autores consultados coinciden con el
presente trabajo en haber obtenido valores aceptables, lo que garantiza la
idoneidad de la muestra.
Este estudio develó que, no fue necesario modificar el número
de ítems o de dimensiones del modelo inicial, a diferencia de trabajos como el
de Galindo-Domínguez (2020) quien pasa de 44 a 22 ítems, o el de Sáez-Delgado
et al., (2020) quienes eliminan 1 ítem del instrumento original, además de
desarrollar un modelo unidimensional; finalmente, Sarmiento (2020) detecta que
es posible eliminar 1 ítem del modelo original, pasando de 24 a 23 elementos
para la encuesta. Este hallazgo indica que instrumento es adecuado para
recopilar la información procedente de la muestra, es decir, es idóneo para
poder desarrollar investigaciones sobre el fenómeno de la autoeficacia docente.
CONCLUSIONES
El estudio permitió evaluar exhaustivamente la validez y
confiabilidad de la Escala de Autoeficacia Docente, cumpliendo con el objetivo
planteado. En términos de análisis descriptivo, se identificaron las
principales características de la distribución de los datos en cada dimensión
del instrumento mediante medidas como la media, desviación estándar, sesgo y
curtosis. Este análisis proporcionó información relevante sobre la variabilidad
y consistencia en las respuestas de los participantes.
La correlación entre dimensiones reveló patrones
significativos, destacando interrelaciones importantes que contribuyen a
comprender el constructo de autoeficacia docente de manera integral. Estas
asociaciones son fundamentales para validar la estructura del instrumento y su
aplicabilidad en diferentes contextos educativos.
En cuanto a la confiabilidad del instrumento, los resultados
mostraron altos niveles de consistencia interna. El coeficiente Alfa de
Cronbach, junto con los coeficientes omega (jerárquico y total) y el método de
las dos mitades, confirmaron la estabilidad y solidez del instrumento.
Adicionalmente, la prueba KMO validó la adecuación de la muestra, garantizando
la representatividad de los datos obtenidos.
El análisis de componentes principales (PCA) permitió
identificar las dimensiones subyacentes del instrumento, optimizando su
interpretación mediante la rotación ortogonal Varimax. Esta técnica evidenció
que las dimensiones planteadas reflejan fielmente la estructura teórica del
constructo, lo que refuerza la validez de la escala.
Finalmente, los índices de ajuste del modelo, como CFI, TLI,
RMSEA y SRMR, confirmaron que el modelo propuesto es adecuado y consistente con
los datos observados. Estos resultados validan la estructura y aplicación del
instrumento en el contexto educativo, permitiendo su uso confiable para futuras
investigaciones y evaluaciones.
CONFLICTO DE
INTERESES. La autora declara que no existe conflicto de intereses para
la publicación del presente artículo científico.
REFERENCIAS
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