Modelo estructural del rendimiento académico en matemáticas: Su vinculación con variables afectivas y cognitivas

Olimpia Isaura Gómez Pérez^[1] y Benilde García Cabrero^[2]

Universidad Anáhuac Puebla, Universidad Nacional Autónoma de México

Introducción

El con­cep­to de apren­di­za­je ha evo­lu­cio­na­do jun­to con los avan­ces en la cien­cia psi­co­ló­gi­ca en gene­ral, y las teo­rías edu­ca­ti­vas en par­ti­cu­lar, pasan­do por el con­duc­tis­mo (resul­ta­do obser­va­ble) (Shunk, 2012), el cog­nos­ci­ti­vis­mo (pro­ce­so interno) (Mal­do­na­do, 2015), has­ta el cons­truc­ti­vis­mo y socio­cons­truc­tivs­mo (pro­ce­so que resul­ta de la inter­ac­ción entre el apren­diz y su entorno) (Ille­ris, 2018). Actual­men­te, es con­si­de­ra­do como un cam­bio per­ma­nen­te en el sis­te­ma ner­vio­so pro­duc­to de la expe­rien­cia, que pue­de obser­var­se a tra­vés del com­por­ta­mien­to (Davies, 2017).

Diver­sos auto­res con­cuer­dan en que en el apren­di­za­je inter­vie­nen fac­to­res cog­ni­ti­vos, afec­ti­vos y con­tex­tua­les (Cruz, 2016), que dan como resul­ta­do cam­bios dura­de­ros en la con­duc­ta de los apren­di­ces (Miguéns y Pellón, 2014), mis­mos que pue­den ser eva­lua­dos a tra­vés de su desem­pe­ño en una tarea (pro­ce­so) y/o median­te el ren­di­mien­to alcan­za­do (resul­ta­do), de acuer­do con deter­mi­na­dos están­da­res (York et al., 2015).

El desem­pe­ño pue­de con­ce­bir­se como un con­jun­to de com­por­ta­mien­tos que dan cuen­ta del apren­di­za­je del indi­vi­duo y que pue­den ser obser­va­dos duran­te la reso­lu­ción de una tarea. El desem­pe­ño difie­re del ren­di­mien­to fun­da­men­tal­men­te por­que se enfo­ca en el pro­ce­so a tra­vés del cual los estu­dian­tes demues­tran lo que han apren­di­do, mien­tras que el ren­di­mien­to es el resul­ta­do de esa demos­tra­ción, en fun­ción de los están­da­res de eva­lua­ción, expre­sa­do gene­ral­men­te en cifras numé­ri­cas.

His­tó­ri­ca­men­te, en el ámbi­to del apren­di­za­je, la cog­ni­ción y los afec­tos han esta­do sepa­ra­dos, pri­man­do un aspec­to sobre otro depen­dien­do de las dife­ren­tes pers­pec­ti­vas que se adop­ten sobre el apren­di­za­je, desem­pe­ño y ren­di­mien­to aca­dé­mi­cos (Lamas, 2015). Sin embar­go, actual­men­te se sabe que cog­ni­ción y afec­tos se com­ple­men­tan entre sí duran­te la rea­li­za­ción de las acti­vi­da­des esco­la­res, y son impor­tan­tes para una eje­cu­ción ade­cua­da y un resul­ta­do exi­to­so (Puli­do y Herre­ra, 2017).

Las varia­bles cog­ni­ti­vas se vin­cu­lan con los com­por­ta­mien­tos lógi­cos y orga­ni­za­dos; por el con­tra­rio, los afec­tos dan como resul­ta­do com­por­ta­mien­tos no pla­ni­fi­ca­dos, no pro­pia­men­te iden­ti­fi­ca­dos y que, en su mayo­ría, no siguen una lógi­ca deter­mi­na­da, por ejem­plo, un esta­do afec­ti­vo eufó­ri­co o depri­mi­do (Okon-Sin­ger et al., 2015).

A lo lar­go del tiem­po se han desa­rro­lla­do dife­ren­tes teo­rías y mode­los que expli­can el ren­di­mien­to aca­dé­mi­co a tra­vés de la par­ti­ci­pa­ción de varia­bles afec­ti­vas y cog­ni­ti­vas, tan­to indi­vi­dua­les como con­tex­tua­les. Los mode­los se dife­ren­cian en el núme­ro y tipo de varia­bles que invo­lu­cran, y en el peso que otor­gan al con­tex­to (situa­ción, tarea, com­pa­ñe­ros, docen­te) o al estu­dian­te.

Igual­men­te, se han hecho dife­ren­tes cla­si­fi­ca­cio­nes de las varia­bles indi­vi­dua­les, afec­ti­vas y cog­ni­ti­vas, con el pro­pó­si­to de estu­diar­las y enten­der­las mejor. Sin embar­go, hoy en día se reco­no­ce que hay aspec­tos cog­ni­ti­vos que influ­yen en lo afec­ti­vo y vice­ver­sa, por lo que la dis­tin­ción es difu­sa, aun­que es nece­sa­ria para su estu­dio (Okon-Sin­ger et al., 2015).

Espe­cí­fi­ca­men­te en mate­má­ti­cas, las varia­bles cog­ni­ti­vas y afec­ti­vas tie­nen un impor­tan­te impac­to en el ren­di­mien­to (Gar­cia, et al., 2021). Las prin­ci­pa­les varia­bles que impac­tan en el ren­di­mien­to son el auto­con­cep­to, la auto­efi­ca­cia (Hwang et al., 2016) y los cono­ci­mien­tos pre­vios (Paja­res y Miller, 1994; Zarch y Kadi­var, 2006), así como el inte­rés por la asig­na­tu­ra (Skin­ner et al., 2008), las acti­tu­des (Söl­pük, 2017), las emo­cio­nes, tan­to posi­ti­vas como nega­ti­vas (Mura­ya­ma et al., 2013; Van der Beek et al., 2017), la regu­la­ción emo­cio­nal (Mal­mi­vuo­ri, 2006), y la moti­va­ción (Moe­ni­kia y Zahed-Babe­lan, 2010).

Den­tro de las varia­bles cog­ni­ti­vas más estu­dia­das en rela­ción con el ren­di­mien­to aca­dé­mi­co se encuen­tran: la auto­rre­gu­la­ción, tan­to aca­dé­mi­ca (Dent y Koen­ka, 2016) como emo­cio­nal (Caba­lle­ro et al., 2016); la orien­ta­ción a la meta (Kayan et al., 2015), así como las creen­cias en gene­ral (Cleary, 2017), atri­bu­cio­na­les (Bau­se­la, 2019), y de auto­efi­ca­cia (Sal­vo-Garri­do et al., 2019). En el domi­nio afec­ti­vo, las emo­cio­nes (Pekrun, 2017) y las acti­tu­des (Maza­na et al., 2019), han pro­ba­do tener gran influen­cia en las cali­fi­ca­cio­nes que los estu­dian­tes obtie­nen en la mate­ria.

La orien­ta­ción a la meta es una varia­ble de índo­le cog­ni­ti­va, ya que deter­mi­na la cade­na de pen­sa­mien­tos y estra­te­gias que se siguen al enfren­tar­se con una tarea aca­dé­mi­ca. Se defi­ne como la inten­ción que tie­ne el estu­dian­te al rea­li­zar una acti­vi­dad aca­dé­mi­ca (Dweck y Elliot, 1983) y los pro­pó­si­tos par­ti­cu­la­res del estu­dian­te para su apren­di­za­je y desem­pe­ño, que expli­can la for­ma en la que este se apro­xi­ma a una tarea (Ames, 1992). De acuer­do con Van­de­wa­lle et al., (2019), las orien­ta­cio­nes a la meta son patro­nes inte­gra­dos de creen­cias del estu­dian­te acer­ca de las razo­nes para invo­lu­crar­se en una acti­vi­dad aca­dé­mi­ca.

Por su par­te, la auto­efi­ca­cia con­sis­te en un sis­te­ma de creen­cias sobre las capa­ci­da­des que un indi­vi­duo per­ci­be en sí mis­mo para apren­der o lle­var a cabo deter­mi­na­das tareas, que se tra­du­cen en pen­sa­mien­tos y accio­nes (Wen­tzel y Mie­le, 2016). La auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca se rela­cio­na con la capa­ci­dad per­ci­bi­da del estu­dian­te para alcan­zar el resul­ta­do correc­to en las acti­vi­da­des de mate­má­ti­cas y para eje­cu­tar ade­cua­da­men­te los pro­ce­di­mien­tos nece­sa­rios. Una auto­efi­ca­cia alta se rela­cio­na posi­ti­va­men­te con el apren­di­za­je, el desem­pe­ño y el ren­di­mien­to y vice­ver­sa (Honic­ke y Broad­bent, 2017).

Otra varia­ble afec­ti­va que ha sido estu­dia­da en rela­ción con el apren­di­za­je es la regu­la­ción emo­cio­nal: esfuer­zos que hace el indi­vi­duo, de mane­ra cons­cien­te o incons­cien­te, para influen­ciar la inten­si­dad y dura­ción de sus emo­cio­nes, el momen­to en que sur­gen, la expe­rien­cia que con­lle­van y su expre­sión (Gross, 2015).

La emo­ción es una res­pues­ta ante los estí­mu­los del entorno que coor­di­na dife­ren­tes sis­te­mas y tie­ne como pro­pó­si­to pro­por­cio­nar infor­ma­ción sobre nues­tro con­tex­to y per­mi­tir­nos influir en el mis­mo según nues­tras nece­si­da­des (Sca­ran­tino y De Sou­sa, 2018). Se com­po­ne de un con­jun­to de sis­te­mas que inclu­ye prin­ci­pal­men­te: expe­rien­cia sub­je­ti­va (apre­cia­ción de la situa­ción y sen­ti­mien­to), expre­sión (facial, cor­po­ral, ver­bal), ten­den­cia a la acción (acer­ca­mien­to vs evi­ta­ción) y res­pues­tas fisio­ló­gi­cas peri­fé­ri­cas, como la fre­cuen­cia car­día­ca y la res­pi­ra­ción (Tyng et al., 2017).

Las emo­cio­nes deter­mi­nan cómo inter­pre­ta­mos una situa­ción y cómo reac­cio­na­mos ante ella. En el con­tex­to aca­dé­mi­co, pue­de decir­se que en gene­ral, las emo­cio­nes posi­ti­vas resul­tan en una expe­rien­cia pla­cen­te­ra y tie­nen como resul­ta­do ten­den­cias de acer­ca­mien­to y com­pro­mi­so con las acti­vi­da­des; mien­tras que suce­de lo con­tra­rio con las emo­cio­nes nega­ti­vas (Pekrun et al., 2017). Ade­más de la valen­cia (posi­ti­va vs nega­ti­va), hay emo­cio­nes acti­va­do­ras (como la ale­gría y la frus­tra­ción) y des­ac­ti­va­do­ras (como el dis­fru­te y el abu­rri­mien­to), que deter­mi­nan si las res­pues­tas son ener­gi­zan­tes o no (Pei­xo­to et al., 2017).

El inte­rés ha sido con­cep­tua­li­za­do fun­da­men­tal­men­te como una varia­ble afec­ti­va que pro­mue­ve el acer­ca­mien­to hacia las tareas; como esta­do o situa­cio­nal, es decir que cier­ta acti­vi­dad o con­te­ni­do resul­ta pla­cen­te­ro para el estu­dian­te; o como ras­go, cuan­do las expe­rien­cias pre­vias han desa­rro­lla­do un gus­to o agra­do por deter­mi­na­das acti­vi­da­des, que es rela­ti­va­men­te per­ma­nen­te e inde­pen­dien­te del con­tex­to en el que se reali­cen (Ain­ley, 2012).

Las acti­tu­des son dis­po­si­cio­nes inter­nas a eva­luar de for­ma posi­ti­va o nega­ti­va un obje­to o situa­ción (Aiken, 2002); esta eva­lua­ción se acom­pa­ña de res­pues­tas y expre­sio­nes emo­cio­na­les, cog­ni­ti­vas y con­duc­tua­les. Las acti­tu­des de los estu­dian­tes tie­nen efec­to en su ren­di­mien­to aca­dé­mi­co, ya que deter­mi­nan el tipo de acer­ca­mien­to que esta­ble­cen hacia la tarea: pue­den tener dis­po­si­ción a apren­der, a resol­ver­la correc­ta­men­te; o bien pre­sen­tar una acti­tud de recha­zo, que se tra­du­ce en poco inte­rés y en des­vin­cu­la­ción de la acti­vi­dad.

El inte­rés cre­cien­te por el estu­dio de varia­bles afec­ti­vas en rela­ción con el apren­di­za­je y el ren­di­mien­to, tan­to en gene­ral como par­ti­cu­lar­men­te en mate­má­ti­cas, se ha mani­fes­ta­do en la inclu­sión de con­te­ni­dos afec­ti­vos tan­to en los currícu­los edu­ca­ti­vos como en la eva­lua­ción en prue­bas nacio­na­les e inter­na­cio­na­les. La ONU y la UNESCO han seña­la­do la impor­tan­cia del apren­di­za­je socio­emo­cio­nal (CASEL, 2020) y lo miden des­de hace varios años en prue­bas como PISA (Ramos, 2017; Paniz­za, 2015).

A pesar de los esfuer­zos, a la fecha sigue sien­do nece­sa­rio rea­li­za más estu­dios y dise­ñar ins­tru­men­tos para medir varia­bles afec­ti­vas en el con­tex­to aca­dé­mi­co (Gar­cía, 2018), así como pro­po­ner mode­los de rela­ción entre las varia­bles, que per­mi­tan deter­mi­nar el efec­to de unas sobre otras, así como el impac­to que tie­nen en el desem­pe­ño y el ren­di­mien­to aca­dé­mi­cos.

En este con­tex­to, el pre­sen­te estu­dio se plan­teó como pro­pó­si­to pro­po­ner un mode­lo estruc­tu­ral del ren­di­mien­to aca­dé­mi­co en mate­má­ti­cas incor­po­ran­do varia­bles tan­to cog­ni­ti­vas (regu­la­ción emo­cio­nal, auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca y orien­ta­ción a la meta), como afec­ti­vas (emo­cio­nes, inte­rés y acti­tu­des hacia las mate­má­ti­cas).

Método

Participantes

448 estu­dian­tes mexi­ca­nos de ter­cer gra­do de secun­da­ria, 51.1% hom­bres, eda­des entre 13 y 16 años (M=14.03), per­te­ne­cien­tes a diez gru­pos de dos escue­las públi­cas en el cen­tro (65.8%) y sur (34.2%) de la Ciu­dad de Méxi­co.

Instrumentos

Escala de Actitudes hacia las Matemáticas (EAM) de Palacios et al. (2014)

4807 estu­dian­tes espa­ño­les de entre los 11 y los 23 años, M=14 años; 53% hom­bres. 31 reac­ti­vos que expli­can el 59.8% de la varian­za con un alfa de Cron­bach de .93. Cons­ta de cua­tro sub­di­men­sio­nes: Per­cep­ción de la incom­pe­ten­cia mate­má­ti­ca (α=.88), Gus­to por las mate­má­ti­cas (α=.92), Per­cep­ción de uti­li­dad (α=.67) y Auto­con­cep­to mate­má­ti­co (α=.67). En el pre­sen­te estu­dio el EAM mos­tró índi­ces ade­cua­dos de con­fia­bi­li­dad (α=.74) y vali­dez (4 fac­to­res, 53.7% v.e.).

Cuestionario de Interés situacional para Matemáticas (CISM)

El CISM es una ver­sión en espa­ñol del Situa­tio­nal Inter­est Ques­tioan­nai­re (Lin­nen­brinck-Gar­cía et al., 2010) vali­da­do con pobla­ción his­pa­no­par­lan­te (Pine­da, 2017). Para el pre­sen­te estu­dio se vali­dó con 129 estu­dian­tes de secun­da­ria de una escue­la diur­na públi­ca ubi­ca­da en la zona cen­tro de la CDMX, 51.4% muje­res, Medad=14.05 años, DE=.7 años. El aná­li­sis fac­to­rial explo­ra­to­rio arro­jó los siguien­tes índi­ces: KMO=.896 (p=.000), varian­za expli­ca­da del 59.84%, alfa de Cron­bach total de .83, con dos fac­to­res deno­mi­na­dos Entre­te­ni­mien­to (4 reac­ti­vos, α=.79) y Uti­li­dad (5 reac­ti­vos, α=.75).

Inventario de Emociones en Tareas Matemáticas (INETAM) de Gómez et al. (2020)

452 estu­dian­tes de ter­cer gra­do de edu­ca­ción secun­da­ria, ins­cri­tos en dos escue­las públi­cas de la Ciu­dad de Méxi­co; 65.9% en una escue­la loca­li­za­da en el cen­tro de la ciu­dad y 34.1% en otra ubi­ca­da en la zona sur. La edad de los estu­dian­tes se ubi­có entre los 13 y 16 años (M = 14.03; DE = .341), la mitad de ellos eran hom­bres (53.1%). Se com­po­ne de 35 reac­ti­vos que eva­lúan cua­tro emo­cio­nes: Entu­sias­mo (Gozo e Insis­ten­cia), Frus­tra­ción, Dis­fru­te (Pla­cer y Com­pro­mi­so) y Abu­rri­mien­to (Fas­ti­dio y Des­gano). La con­fia­bi­li­dad de las cua­tro esca­las se ubi­có entre .74 y .85; mien­tras que de las subes­ca­las fue entre .63 y .86. Los índi­ces de ajus­te CFI y TLI de todas las subes­ca­las fue­ron mayo­res a .995, mien­tras que el RMSEA se man­tu­vo por deba­jo de .40. Los aná­li­sis de dis­cri­mi­na­ción y difi­cul­tad a tra­vés de la Teo­ría de Res­pues­ta al Ítem (TRI), indi­ca­ron que todas las subes­ca­las son infor­ma­ti­vas res­pec­to a su varia­ble laten­te y dis­cri­mi­nan entre nive­les bajos, medios y altos de las varia­bles.

Cuestionario de Regulación Emocional para Estudiantes Adolescentes (CREEA) (García, 2021)

452 estu­dian­tes de ter­cer gra­do de edu­ca­ción secun­da­ria, ins­cri­tos en dos escue­las públi­cas de la Ciu­dad de Méxi­co; 65.9% en una escue­la loca­li­za­da en el cen­tro de la ciu­dad y 34.1% en otra ubi­ca­da en la zona sur. La edad de los estu­dian­tes se ubi­có entre los 13 y 16 años (M = 14.03; DE = .341), la mitad de ellos eran hom­bres (53.1%). Está con­for­ma­do por 24 reac­ti­vos que miden las seis estra­te­gias de regu­la­ción emo­cio­nal de eva­sión, pen­sa­mien­to posi­ti­vo, reapre­cia­ción de logro, rumia­ción, rela­ja­ción y pre­ven­ción. La con­fia­bi­li­dad total del ins­tru­men­to es de α=.84; los índi­ces de ajus­te CFI y TLI fue­ron mayo­res a .90, mien­tras que el RMSEA se man­tu­vo por deba­jo de .40. La cali­bra­ción de los reac­ti­vos a tra­vés de la TRI, indi­có que la gran mayo­ría de los reac­ti­vos son infor­ma­ti­vos de las varia­bles laten­tes en los nive­les bajos, inter­me­dios y altos.

Cuestionario de Autoeficacia Percibida para Matemáticas (CAPEM) (Gómez et al., 2021)

452 estu­dian­tes de ter­cer gra­do de edu­ca­ción secun­da­ria, ins­cri­tos en dos escue­las públi­cas de la Ciu­dad de Méxi­co; 65.9% en una escue­la loca­li­za­da en el cen­tro de la ciu­dad y 34.1% en otra ubi­ca­da en la zona sur. La edad de los estu­dian­tes se ubi­có entre los 13 y 16 años (M = 14.03; DE = .341), la mitad de ellos eran hom­bres (53.1%). Es un ins­tru­men­to uni­fac­to­rial de 16 reac­ti­vos con un alfa de Cron­bach de .90. Los aná­li­sis fac­to­ria­les explo­ra­to­rios, con­fir­ma­to­rios y de cali­bra­ción arro­ja­ron resul­ta­dos satis­fac­to­rios.

Cuestionario de Metas Académicas (CMA) de García et al. (1998)

372 estu­dian­tes espa­ño­les, incor­po­ra­dos al últi­mo ciclo de edu­ca­ción pri­ma­ria y pri­mer ciclo de edu­ca­ción secun­da­ria, 51.7% hom­bres. 20 reac­ti­vos que expli­can el 56.6% de la varian­za y tie­nen una con­fia­bi­li­dad total de α=.88. Se divi­de en tres subes­ca­las: Metas de apren­di­za­je (8 reac­ti­vos, α=.86), Metas de valo­ra­ción social (6 reac­ti­vos, α=.86), y Metas de recom­pen­sa (6 reac­ti­vos, α=.83). Sus índi­ces de con­fia­bi­li­dad y vali­dez para el pre­sen­te estu­dio fue­ron ade­cua­dos (α=.91, tres fac­to­res, 60.8% v.e.).

Rúbrica de evaluación de la actividad de matemáticas

La rúbri­ca de eva­lua­ción con­tie­ne indi­ca­do­res de desem­pe­ño y pun­ta­jes para cua­tro nive­les: nulo, insu­fi­cien­te, bajo, medio y alto, para cada una de las cua­tro pre­gun­tas de mate­má­ti­cas. Se siguió un pro­ce­so de vali­da­ción por jue­ces exper­tos que per­mi­tió cla­ri­fi­car los indi­ca­do­res y asig­nar correc­ta­men­te los pun­ta­jes a cada uno. Asi­mis­mo, se lle­vó a cabo un pro­ce­so de vali­dez con­cu­rren­te con la cali­fi­ca­ción en el bimes­tre del estu­dio (r=.421, p<.01).

Actividad de matemáticas elicitadora de emociones

Se reto­mó del Fiche­ro de acti­vi­da­des didác­ti­cas de Mate­má­ti­cas de Edu­ca­ción secun­da­ria de la SEP (2011). Son cua­tro pre­gun­tas sobre el tema de Fór­mu­las, y el sub­te­ma de Ecua­cio­nes y pro­ble­mas, corres­pon­dien­tes al segun­do bimes­tre de mate­má­ti­cas del ter­cer gra­do.

Procedimiento de recogida y análisis de datos

Duran­te las dos últi­mas sema­nas de noviem­bre y las dos pri­me­ras de diciem­bre de 2017, se asis­tió a las escue­las en los hora­rios deli­mi­ta­dos por la direc­ción. Para par­ti­ci­par en el estu­dio, se requi­rió con­sen­ti­mien­to fir­ma­do por padre, madre o tutor. En una sesión se admi­nis­tra­ron la acti­vi­dad eli­ci­ta­do­ra y el Inven­ta­rio de emo­cio­nes, y en otras dos sesio­nes se admi­nis­tró el res­to de los ins­tru­men­tos (inte­rés, regu­la­ción emo­cio­nal, auto­efi­ca­cia, orien­ta­ción a la meta y acti­tu­des).

Con los datos (socio­de­mo­grá­fi­cos, rúbri­ca e ins­tru­men­tos), se cons­tru­yó una base en SPSS v.24. Pos­te­rior­men­te, se rea­li­za­ron aná­li­sis des­crip­ti­vos para todas las varia­bles, así como de corre­la­cio­nes y regre­sio­nes en el pro­gra­ma SPSS v.24. El mode­la­mien­to estruc­tu­ral se lle­vó a cabo en el pro­gra­ma AMOS a tra­vés de un aná­li­sis de sen­de­ro.

Se lle­va­ron a cabo aná­li­sis des­crip­ti­vos para saber si podría con­ti­nuar­se con los aná­li­sis para­mé­tri­cos infe­ren­cia­les. Pos­te­rior­men­te, se rea­li­za­ron aná­li­sis infe­ren­cia­les de corre­la­ción entre las varia­bles del estu­dio, de regre­sión entre las varia­bles con corre­la­cio­nes sig­ni­fi­ca­ti­vas de mode­ra­das a altas y, final­men­te, de mode­la­mien­to estruc­tu­ral para cono­cer la orga­ni­za­ción y el poder expli­ca­ti­vo de las varia­bles en el mode­lo.

Resultados

Análisis descriptivo de las variables

Los índi­ces de asi­me­tría y cur­to­sis de todas las varia­bles están com­pren­di­dos entre ‑2 y 2, índi­ces con­si­de­ra­dos ade­cua­dos. A excep­ción de la cali­fi­ca­ción en el bimes­tre del estu­dio, que tie­ne una cur­to­sis de ‑1.297, es decir, tie­ne un ses­go hacia los valo­res altos pues la cali­fi­ca­ción míni­ma asig­na­da por el docen­te es 5 (véa­se tabla 1).

 

Tabla 1. Estadísticos descriptivos de las variables del modelo

Varia­ble		Mín.	Máx.	M	DE	As.	Curt.
Cali­fi­ca­ción acti­vi­dad		.00	7.50	2.81	1.8884	.405	-.804
Cali­fi­ca­ción bimes­tre		5.00	10.00	7.60	1.6123	.185	-1.29
Inte­rés	Entre­te­ni­mien­to	1.00	4.00	2.54	.5725	-.03	-.191
	Uti­li­dad	1.00	4.00	2.94	.6534	-.32	-.279
Entu­sias­mo	Insis­ten­cia	1.00	4.00	2.84	.7619	-.48	-.387
	Gozo	1.00	4.00	2.09	.6782	.387	-.270
Dis­fru­te	Pla­cer	1.00	4.00	2.18	.7368	.259	-.612
	Com­pro­mi­so	1.00	4.00	2.86	.6504	-.23	-.468
Frus­tra­ción		1.00	3.75	1.88	.5882	.460	-.456
Abu­rri­mien­to	Fas­ti­dio	1.00	4.00	2.19	.7765	.349	-.553
	Des­gano	1.00	4.00	1.80	.7265	.777	.102
Regu­la­ción emo­cio­nal	Pens. Posi­ti­vo	1.00	4.00	2.83	.7192	-.29	-.444
	Rela­ja­ción	1.00	4.00	2.28	.7284	.259	-.467
	Pre­ven­ción	1.00	4.00	2.74	.6935	-.15	-.271
	Reap. Logro	1.00	4.00	2.54	.6603	-.03	-.198
	Eva­sión	1.00	3.80	2.41	.5886	.158	-.280
	Rumia­ción	1.00	4.00	2.59	.7110	.011	-.433
Auto­efi­ca­cia Mate­má­ti­ca		1.37	4.00	2.84	.5032	.048	-.212
Orien­ta­ción a la meta	V. social	1.00	4.00	2.54	.6938	.070	-.299
	Apren­di­za­je	1.13	4.00	2.87	.6800	-.11	-.539
	Recom­pen­sa	1.60	4.13	3.31	.5838	-.64	-.288
Acti­tu­des	Incomp. Mat.	1.00	4.00	2.27	.6266	.150	-.142
	Gus­to Mat.	1.00	4.00	2.37	.6173	.289	-.027
	Auto­conc. Mat.	1.33	4.05	3.05	.6208	-.23	-.313
	P. de Uti­li­dad	1.00	3.67	1.94	.5633	.527	.580

Correlaciones entre las variables

En la tabla 2 se pue­de apre­ciar el aná­li­sis de corre­la­cio­nes biva­ria­das que se lle­vó a cabo para cono­cer la fuer­za de las rela­cio­nes entre las varia­bles, tan­to con la cali­fi­ca­ción en la acti­vi­dad y en el bimes­tre, como entre sí.

Tabla 2. Correlaciones de las variables del estudio con el rendimiento en matemáticas

	Cali­fi­ca­ción en acti­vi­dad eli­ci­ta­do­ra	Cali­fi­ca­ción en el bimes­tre del estu­dio
Cali­fi­ca­ción en acti­vi­dad eli­ci­ta­do­ra	1	.452**
Cali­fi­ca­ción en el bimes­tre del estu­dio	.452**	1
Entre­te­ni­mien­to	.131**	.197**
Uti­li­dad	.161**	.268**
Insis­ten­cia	-.120*	.102*
Gozo	.306**	.309**
Pla­cer	.276**	.303**
Com­pro­mi­so	.433**	.360**
Frus­tra­ción	-.362**	-.195**
Fas­ti­dio	-.272**	-.290**
Des­gano	-.319**	-.257**
Pen­sa­mien­to Posi­ti­vo	.009	.117*
Rela­ja­ción	.048	.052
Pre­ven­ción	.023	.081
Reapre­cia­ción de Logro	.078	.137**
Eva­sión	-.250**	-.242**
Rumia­ción	-.005	.100*
Auto­efi­ca­cia Mate­má­ti­ca	.327**	.379**
Valo­ra­ción social	-.070	.045
Apren­di­za­je	.225**	.315**
Recom­pen­sa	.198**	.288**

Nota. *=p<.05, **=p<.01

Las varia­bles con corre­la­cio­nes sig­ni­fi­ca­ti­vas más altas con la cali­fi­ca­ción en la acti­vi­dad eli­ci­ta­do­ra fue­ron: la cali­fi­ca­ción en el bimes­tre del estu­dio (r= .452), el gozo (r= .306), el com­pro­mi­so (r=.433) la frus­tra­ción (r= -.362), el des­gano (r= -.319) y la auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca (r=.327).

Para la cali­fi­ca­ción en el bimes­tre del estu­dio, las corre­la­cio­nes más altas y sig­ni­fi­ca­ti­vas se pre­sen­ta­ron con la cali­fi­ca­ción en la acti­vi­dad eli­ci­ta­do­ra (r= .452), el gozo (r= .309), el pla­cer (r= .303), el com­pro­mi­so (r= .360), la auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca (r= .379), el apren­di­za­je (r= .315), la per­cep­ción de la incom­pe­ten­cia mate­má­ti­ca (r= -.389), el gus­to por las mate­má­ti­cas (r= .372), el auto­con­cep­to mate­má­ti­co (r= .314).

Las corre­la­cio­nes per­mi­ten apor­tar infor­ma­ción sobre la red nomo­ló­gi­ca de cada una de las varia­bles, así como vali­dez con­cu­rren­te a las medi­cio­nes. Las corre­la­cio­nes mode­ra­das (r mayor que .40 y menor a .69) se pre­sen­tan en el lis­ta­do siguien­te:

1. Entre­te­ni­mien­to: uti­li­dad (r=.431, p<.01).
2. Uti­li­dad: pen­sa­mien­to posi­ti­vo (r=.444, p<.01), gus­to por las mate­má­ti­cas (r=.487, p<.01) y apren­di­za­je (.586, p<.01).
3. Insis­ten­cia: pen­sa­mien­to posi­ti­vo (r=.417, p<.01).
4. Gozo: com­pro­mi­so (.501, p<.01), fas­ti­dio (-.533, p<.01) y auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca (r=.436, p<.01).
5. Pla­cer: com­pro­mi­so (.566, p<.01), fas­ti­dio (-.590, p<.01), auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca (r=.462, p<.01) y apren­di­za­je (.618, p<.01).
6. Com­pro­mi­so: fas­ti­dio (r=-.386, p<.01) y des­gano (r=-.301, p<.01).
7. Frus­tra­ción: fas­ti­dio (r=.431, p<.01), des­gano (r=.596, p<.01) y eva­sión (r=.409, p<.01).
8. Fas­ti­dio: des­gano (r=.492, p<.01) y apren­di­za­je (r=-.428, p<.01).
9. Pen­sa­mien­to posi­ti­vo: rumia­ción (r=.453, p<.01) y apren­di­za­je (r=.403, p<.01).
10. Pre­ven­ción: rumia­ción (r=.401, p<.01).
11. Reapre­cia­ción de logro: auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca (r=.447, p<.01) y apren­di­za­je (r=.461, p<.01).
12. Auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca: apren­di­za­je (r=.690, p<.01) y recom­pen­sa (r=.506, p<.01).
13. Valo­ra­ción social: recom­pen­sa (r=.454, p<.01) y apren­di­za­je (r=.539, p<.01).
14. Apren­di­za­je: recom­pen­sa (r=.562, p<.01).

Análisis de regresión múltiple

Antes de pro­ce­der con los aná­li­sis de regre­sión, se revi­só que los datos cum­plie­ran con los supues­tos nece­sa­rios: se eli­mi­na­ron valo­res extre­mos pro­ble­má­ti­cos cal­cu­lan­do los valo­res están­dar de cada varia­ble y eli­mi­nan­do aque­llos fue­ra del ran­go (Wes­ton & Gore, 2006). Se revi­só que la dis­tri­bu­ción de los valo­res per­di­dos fue­ra alea­to­ria, y se eli­mi­na­ron los casos en los que los valo­res per­di­dos supe­ra­ran el 10% (Pérez et al., 2013). Final­men­te, se ana­li­zó la nor­ma­li­dad de las varia­bles del estu­dio. Úni­ca­men­te la auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca pre­sen­tó una dis­tri­bu­ción nor­mal (Kol­mo­go­rov-Smir­nov= .039, p=.096; Sha­pi­ro-Wilk= .994, p=.076), sin embar­go, todos los valo­res de asi­me­tría y cur­to­sis se man­tu­vie­ron entre ‑2 y 2.

Una vez revi­sa­dos los supues­tos, se rea­li­za­ron aná­li­sis de regre­sión múl­ti­ple con el méto­do step­wi­se para las dos varia­bles de sali­da: cali­fi­ca­ción en la acti­vi­dad eli­ci­ta­do­ra y cali­fi­ca­ción en el bimes­tre del estu­dio, intro­du­cien­do como pre­dic­to­res las varia­bles con corre­la­cio­nes sig­ni­fi­ca­ti­vas (Ver tabla 3).

Tabla 3. Análisis de regresión múltiple stepwise para las variables predictoras de la calificación en la actividad

Paso	Varia­ble pre­dic­to­ra	b	R2	F	Sig.
1	Com­pro­mi­so	.494	.188	103.147 (1/446 gl)	.000b
2	Insis­ten­cia	-.254	.288	89.902 (1/445 gl)	.000c
3	Frus­tra­ción	-.164	.320	69.657 (1/444 gl)	.000d
4	Eva­sión	-.091	.327	53.774 (1/443 gl)	.000e

Nota. El efecto más grande y positivo se presenta en el compromiso. La insistencia, la frustración y la evasión tienen un efecto pequeño y negativo.

De las 13 varia­bles que pre­sen­ta­ron corre­la­cio­nes sig­ni­fi­ca­ti­vas, úni­ca­men­te el com­pro­mi­so, la insis­ten­cia, la frus­tra­ción y la eva­sión resul­ta­ron ser pre­dic­to­ras, expli­can­do un 32.7% de la varian­za en la cali­fi­ca­ción en la acti­vi­dad eli­ci­ta­do­ra.

En la tabla 4 se pue­de apre­ciar el aná­li­sis de regre­sión múl­ti­ple con el méto­do step­wi­se de las varia­bles pre­dic­to­ras de la cali­fi­ca­ción en el bimes­tre del estu­dio.

Tabla 4. Análisis de regresión múltiple stepwise para las variables predictoras de la calificación en el bimestre del estudio

Paso	Varia­ble pre­dic­to­ra	b	R2	F	Sig.
1	Auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca	.186	.144	74.988 (1/446 gl)	.000b
2	Fas­ti­dio	-.113	.182	49.532 (1/445 gl)	.000c
3	Com­pro­mi­so	.163	.201	37.137 (1/444 gl)	.000d
4	Eva­sión	-.172	.218	30.922 (1/443 gl)	.000e
5	Entre­te­ni­mien­to	.116	.227	25.992 (1/442 gl)	.000f
6	Reapre­cia­ción de logro	-.097	.235	22.612 (1/441 gl)	.000g
7	Recom­pen­sa	.100	.242	20.066 (1/440 gl)	.000h

De las 16 varia­bles con corre­la­cio­nes sig­ni­fi­ca­ti­vas, solo la auto­efi­ca­cia, el fas­ti­dio, el com­pro­mi­so, la eva­sión, el entre­te­ni­mien­to, la reapre­cia­ción del logro y la recom­pen­sa, resul­ta­ron ser pre­dic­to­res sig­ni­fi­ca­ti­vos, expli­can­do el 24.2% de la varian­za de la cali­fi­ca­ción en el bimes­tre del estu­dio.

Con el pro­pó­si­to de com­ple­men­tar el mode­lo y encon­trar media­do­res, se lle­va­ron a cabo aná­li­sis de regre­sión entre los pre­dic­to­res sig­ni­fi­ca­ti­vos. Al rea­li­zar las regre­sio­nes con el méto­do enter se encon­tra­ron gran can­ti­dad de efec­tos de media­ción, por ejem­plo, para el caso del com­pro­mi­so, de las 9 varia­bles intro­du­ci­das (corres­pon­dien­tes a los pre­dic­to­res sig­ni­fi­ca­ti­vos de las varia­bles de sali­da), úni­ca­men­te eva­sión y entre­te­ni­mien­to no fun­gie­ron como pre­dic­to­res sig­ni­fi­ca­ti­vos.

Las otras sie­te varia­bles sí tuvie­ron un efec­to sig­ni­fi­ca­ti­vo en el com­pro­mi­so, expli­can­do el 45.7% de la varian­za (F_6/441=61.954, p=.000): insis­ten­cia (b=.274, p=.001), frus­tra­ción (b=.-.114, p=.000), fas­ti­dio (b=.274, p=.001), reapre­cia­ción de logro (b=.128, p=.002), auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca (b=.275, p=.000) y recom­pen­sa (b=.178, p=.000).

En los demás casos, tam­bién se obser­va­ron al menos cin­co pre­dic­to­res sig­ni­fi­ca­ti­vos, por lo que se reali­zó el méto­do step­wi­se para ubi­car la varia­ble con mayor fuer­za de media­ción para incluir­la en el mode­lo y man­te­ner las varia­bles con un mayor efec­to (Deng et al., 2018), que faci­li­ta­ran la cons­truc­ción de un mode­lo par­si­mo­nio­so y con mayor poder expli­ca­ti­vo. En la tabla 5 se pue­den apre­ciar los pre­dic­to­res prin­ci­pa­les para cada varia­ble.

Tabla 5. Análisis de regresión múltiple con el método stepwise para revisar efectos de mediación entre las variables

Varia­ble	Pre­dic­tor prin­ci­pal	b	R2	F (1/446 gl)	Sig.
Com­pro­mi­so	Auto­efi­ca­cia	.528	.279	172.523	.000
Insis­ten­cia	Com­pro­mi­so	.394	.155	81.813	.000
Frus­tra­ción	Fas­ti­dio	.431	.186	101.926	.000
Eva­sión	Frus­tra­ción	.409	.167	89.872	.000
Auto­efi­ca­cia	Com­pro­mi­so	.528	.279	172.523	.000
Fas­ti­dio	Frus­tra­ción	.431	.186	101.926	.000
Entre­te­ni­mien­to	Auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca	.390	.152	79.864	.000
Reapre­cia­ción de logro	Auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca	.447	.200	111.222	.000
Recom­pen­sa	Auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca	.506	.256	153.852	.000

Con los datos ante­rio­res se cons­tru­yó un mode­lo estruc­tu­ral del ren­di­mien­to aca­dé­mi­co en mate­má­ti­cas (ver figu­ra 1). A par­tir de los resul­ta­dos obte­ni­dos, pudo obser­var­se qu etan­to la cali­fi­ca­ción en la acti­vi­dad como en el bimes­tre reci­ben influen­cia de las emo­cio­nes, las estra­te­gias de regu­la­ción emo­cio­nal, el inte­rés, la orien­ta­ción a la meta y la auto­efi­ca­cia.

Figura 1. Representación de las relaciones que aparecieron en los análisis de regresión

La cali­fi­ca­ción en la acti­vi­dad reci­be influen­cia del com­pro­mi­so a tra­vés de la insis­ten­cia, así como de la eva­sión. Por su par­te, la cali­fi­ca­ción en el bimes­tre del estu­dio reci­be influen­cia de la frus­tra­ción a tra­vés de la eva­sión, así como de la auto­efi­ca­cia a tra­vés de la reapre­cia­ción del logro y la recom­pen­sa. La cali­fi­ca­ción en el bimes­tre tam­bién se ve impac­ta­da direc­ta­men­te por el fas­ti­dio y el com­pro­mi­so. La auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca y el com­pro­mi­so están corre­la­cio­na­dos, así como el fas­ti­dio y la frus­tra­ción.

Análisis de sendero

El índi­ce mul­ti­va­ria­do de Mar­dia fue de 4.740. De acuer­do con Medrano y Muñoz-Nava­rro (2017), valo­res infe­rio­res a 70 en el índi­ce mul­ti­va­ria­do de Mar­dia indi­can que no hay ale­ja­mien­to sig­ni­fi­ca­ti­vo de la nor­ma­li­dad, y es menor a p (p+2), sien­do p el núme­ro de varia­bles obser­va­das (11). Lo ante­rior per­mi­te pro­ce­der con los aná­li­sis.

Des­pués de veri­fi­car el cum­pli­mien­to de los supues­tos nece­sa­rios, se reali­zó un aná­li­sis con el méto­do de mode­la­mien­to estruc­tu­ral (Kli­ne, 2011), cuyos resul­ta­dos se mues­tran en la figu­ra 2.

Figura 2. Modelo estructural del rendimiento académico en matemáticas de estudiantes de secundaria

Des­pués de los cam­bios nece­sa­rios, el mode­lo obte­ni­do mos­tró un buen ajus­te (Kli­ne, 2011), como lo indi­can los siguien­tes valo­res: X²/gl= 2.613, GFI= .971, CFI= .966, RMSEA= .060, con un inter­va­lo de con­fian­za del 90%, osci­lan­do entre .044 y .077. El por­cen­ta­je de varian­za expli­ca­da de la cali­fi­ca­ción en la acti­vi­dad fue de 39.4%. En la tabla 6 se pue­den ver las corre­la­cio­nes estan­da­ri­za­das entre las varia­bles de entra­da del mode­lo.

Tabla 6. Correlaciones estandarizadas entre las variables de entrada del modelo

Varia­bles		r		EE
Com­pro­mi­so	Auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca	.528	***	.017
Fas­ti­dio	Frus­tra­ción	.431	***	.023
Com­pro­mi­so	Fas­ti­dio	-.386	***	.026
Fas­ti­dio	Auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca	-.270	***	.019
Auto­efi­ca­cia­Ma­te­má­ti­ca	Frus­tra­ción	-.211	***	.014
Com­pro­mi­so	Frus­tra­ción	-.171	***	.018

Nota. ***=p<.001

La tabla 7 mues­tra los pesos de regre­sión estan­da­ri­za­dos entre las varia­bles media­do­ras del mode­lo.

Tabla 7. Pesos de regresión estandarizados entre variables mediadoras del modelo

Varia­bles	Pre­dic­to­res	Peso de regre­sión		EE
Eva­sión	Fas­ti­dio	.285	***	.035
Eva­sión	Frus­tra­ción	.286	***	.046
Recom­pen­sa	Auto­efi­ca­cia­Ma­te­má­ti­ca	.366	***	.054
Recom­pen­sa	Com­pro­mi­so	.266	***	.042
Entre­te­ni­mien­to	Eva­sión	.179	***	.042
Entre­te­ni­mien­to	Auto­efi­ca­cia­Ma­te­má­ti­ca	.415	***	.049
Insis­ten­cia	Fas­ti­dio	-.305	***	.043
Insis­ten­cia	Com­pro­mi­so	.295	***	.052
Insis­ten­cia	Recom­pen­sa	.143	***	.055
Cali­fi­ca­ción bim.	Eva­sión	-.235	***	.118
Cali­fi­ca­ción bim.	Com­pro­mi­so	.226	***	.119
Cali­fi­ca­ción bim.	Recom­pen­sa	.159	***	.132
Cali­fi­ca­ción bim.	Entre­te­ni­mien­to	.138	.002	.123
Insis­ten­cia	Frus­tra­ción	.496	***	.054
Cali­fi­ca­ción act.	Com­pro­mi­so	.402	***	.128
Reapre­cia­ción­Lo­gro	Auto­efi­ca­cia­Ma­te­má­ti­ca	.421	***	.056
Cali­fi­ca­ción act.	Insis­ten­cia	-.263	***	.108
Reapre­cia­ción­Lo­gro	Insis­ten­cia	.151	***	.037
Cali­fi­ca­ción act.	A.a.9.CalificaciónBimestre2	.307	***	.046
Cali­fi­ca­ción act.	Frus­tra­ción	-.156	***	.131

Nota. ***=p<.001

En la tabla 8 se pue­den apre­ciar las corre­la­cio­nes múl­ti­ples al cua­dra­do de las varia­bles media­do­ras (reapre­cia­ción de logro, recom­pen­sa, insis­ten­cia, cali­fi­ca­ción en el bimes­tre del estu­dio, entre­te­ni­mien­to y eva­sión) y de sali­da (cali­fi­ca­ción en la acti­vi­dad eli­ci­ta­do­ra).

Tabla 8. Correlación múltiple al cuadrado de las variables mediadoras y de salida

			R2
Eva­sión			.234
Recom­pen­sa			.308
Entre­te­ni­mien­to			.184
Cali­fi­ca­ción en el bimes­tre			.220
Insis­ten­cia			.375
Cali­fi­ca­ción en la acti­vi­dad			.394
Reapre­cia­ción­Lo­gro			.227

La varia­ble que tuvo mayor efec­to total sobre la cali­fi­ca­ción en la acti­vi­dad fue el com­pro­mi­so (.402, p<.001), segui­da por la cali­fi­ca­ción en el bimes­tre del estu­dio (.307, p<.001) y la insis­ten­cia (-.263, p<.001). El efec­to de la frus­tra­ción sobre la cali­fi­ca­ción en la acti­vi­dad fue mode­ra­do (-.156, p<.001). En con­jun­to, las cua­tro varia­bles expli­can el 39.4% de la varian­za de la cali­fi­ca­ción en la acti­vi­dad de mate­má­ti­cas.

Por otro lado, la varia­ble que tuvo mayor efec­to total sobre la cali­fi­ca­ción en el bimes­tre fue la eva­sión (-.235, p<.001), segui­da del com­pro­mi­so (.226, p<.001); los efec­tos de la recom­pen­sa (.159, p<.001) y el entre­te­ni­mien­to (.138, p<.001) fue­ron mode­ra­dos. En con­jun­to, las cua­tro varia­bles expli­ca­ron el 22% de la varian­za de la cali­fi­ca­ción en el bimes­tre.

Las varia­bles que tuvie­ron un efec­to nega­ti­vo fue­ron: el fas­ti­dio sobre la insis­ten­cia (-.305, p<.001), la eva­sión sobre la cali­fi­ca­ción en el bimes­tre (-.235, p<.001), la insis­ten­cia sobre la cali­fi­ca­ción en la acti­vi­dad (-.263, p<.001) y la frus­tra­ción sobre la cali­fi­ca­ción en la acti­vi­dad (-.156, p<.001).

Des­pués de la cali­fi­ca­ción en la acti­vi­dad, la varia­ble con una mayor varian­za expli­ca­da fue la insis­ten­cia (37.5%), segui­da de la recom­pen­sa (30.8%), la reapre­cia­ción de logro (22.7%), la eva­sión (23.4%), la cali­fi­ca­ción en el bimes­tre (22%) y el entre­te­ni­mien­to (18.4%).

En el mode­lo se obser­va que tan­to aspec­tos emo­cio­na­les como cog­ni­ti­vos tie­nen efec­tos sobre los resul­ta­dos que obtie­nen los estu­dian­tes en mate­má­ti­cas, tal como se hipo­te­ti­zó.

Discusión

En el pre­sen­te estu­dio se encon­tró que varia­bles tan­to afec­ti­vas (inte­rés, emo­cio­nes y acti­tu­des hacia las mate­má­ti­cas), como cog­ni­ti­vas (auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca, orien­ta­ción a la meta y regu­la­ción emo­cio­nal), impac­tan en los resul­ta­dos aca­dé­mi­cos en mate­má­ti­cas, vis­tos en tér­mi­nos de la cali­fi­ca­ción de mate­má­ti­cas en el bimes­tre y en la cali­fi­ca­ción en una acti­vi­dad eli­ci­ta­do­ra.

En con­cor­dan­cia con lo repor­ta­do en la lite­ra­tu­ra, el ren­di­mien­to aca­dé­mi­co en mate­má­ti­cas está direc­ta­men­te rela­cio­na­do con varia­bles indi­vi­dua­les tan­to cog­ni­ti­vas como afec­ti­vas, prin­ci­pal­men­te con las emo­cio­nes posi­ti­vas (Gómez, et al., 2020), nega­ti­vas (Van der Beek et al., 2017) y la auto­efi­ca­cia (Hwang et al., 2016), y tie­ne una rela­ción inver­sa con emo­cio­nes nega­ti­vas como la frus­tra­ción y el abu­rri­mien­to (Pekrun et al., 2017).

Aun­que la cali­fi­ca­ción en la acti­vi­dad y en el bimes­tre del estu­dio son medi­das del ren­di­mien­to aca­dé­mi­co en mate­má­ti­cas, no se aso­cia­ron de la mis­ma for­ma con las mis­mas varia­bles. Pare­cie­ra que la cali­fi­ca­ción en el bimes­tre del estu­dio, que corres­pon­de a una eva­lua­ción más lar­ga, se encuen­tra más aso­cia­da con las acti­tu­des hacia las mate­má­ti­cas, una varia­ble más dura­de­ra y menos depen­dien­te de la situa­ción espe­cí­fi­ca.

La orien­ta­ción a la meta de apren­di­za­je pre­sen­tó las corre­la­cio­nes posi­ti­vas más altas (mayo­res a .50), con: uti­li­dad, pla­cer, pen­sa­mien­to posi­ti­vo, auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca, valo­ra­ción social y recom­pen­sa. Al pare­cer, tan­to la cog­ni­ción como los afec­tos se com­bi­nan para influir en la moti­va­ción de los estu­dian­tes hacia el apren­di­za­je, impac­tan­do así el desem­pe­ño y, por lo tan­to, el ren­di­mien­to (Van­de­wa­lle et al., 2019).

Aun­que la orien­ta­ción a la meta de apren­di­za­je pre­sen­tó algu­nas de las corre­la­cio­nes más altas con las varia­bles del estu­dio, no fun­gió como un pre­dic­tor sig­ni­fi­ca­ti­vo de la cali­fi­ca­ción en la acti­vi­dad o en el bimes­tre. Ade­más, lla­ma la aten­ción que, de nue­vo, hubo más pre­dic­to­res sig­ni­fi­ca­ti­vos para el ren­di­mien­to en el bimes­tre que para la acti­vi­dad.

Los pre­dic­to­res sig­ni­fi­ca­ti­vos para la cali­fi­ca­ción en la acti­vi­dad coin­ci­den con la teo­ría, en cuan­to a que se plan­tea una com­bi­na­ción entre emo­cio­nes posi­ti­vas y nega­ti­vas (Pekrun et al., 2017). El prin­ci­pal pre­dic­tor, con un impac­to posi­ti­vo, es el com­pro­mi­so, sub­di­men­sión del dis­fru­te, y ense­gui­da apa­re­cen la insis­ten­cia y la frus­tra­ción, que dis­mi­nu­yen el ren­di­mien­to; jun­to con la eva­sión, estra­te­gia de regu­la­ción emo­cio­nal que impli­ca el dis­traer­se cog­ni­ti­va­men­te o ale­jar­se físi­ca­men­te de la tarea aca­dé­mi­ca (Gross, 2015).

Para la cali­fi­ca­ción en el bimes­tre del estu­dio, tam­bién apa­re­cen emo­cio­nes posi­ti­vas y nega­ti­vas como pre­dic­to­res, sin embar­go, ya no son los prin­ci­pa­les; aquí, la auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca y el fas­ti­dio (sub­di­men­sión del abu­rri­mien­to), jue­gan un papel cen­tral.

La auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca es una varia­ble más per­ma­nen­te (Wen­tzel & Mie­le, 2016), mien­tras que el abu­rri­mien­to está cata­lo­ga­do como una emo­ción des­ac­ti­va­do­ra, aso­cia­da con res­pues­tas del sis­te­ma ner­vio­so para­sim­pá­ti­co (Pei­xo­to et al., 2017), más cer­ca­na a un esta­do de áni­mo que a una reac­ción emo­cio­nal súbi­ta y cor­ta. Es por lo ante­rior que estas varia­bles pue­den estar tenien­do una mayor influen­cia en un resul­ta­do que se va edi­fi­can­do a lo lar­go de un bimes­tre.

Los aná­li­sis de media­ción vol­vie­ron a cen­trar la aten­ción en la auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca, ya que esta pre­di­jo cua­tro de las 8 varia­bles con­si­de­ra­das; lo cual mues­tra con­gruen­cia con las inves­ti­ga­cio­nes que indi­can que, den­tro de las varia­bles cog­ni­ti­vas, las creen­cias de auto­efi­ca­cia son las que tie­nen un mayor impac­to en el apren­di­za­je, desem­pe­ño y ren­di­mien­to aca­dé­mi­cos (Honic­ke & Broad­bent, 2017); esto pue­de deber­se a su influen­cia en las otras varia­bles que inter­vie­nen, tan­to cog­ni­ti­vas como afec­ti­vas.

Es decir que, si bien algu­nas varia­bles, prin­ci­pal­men­te las cog­ni­ti­vas, han pro­ba­do impac­tar en gran medi­da el ren­di­mien­to aca­dé­mi­co, los aná­li­sis de media­ción pue­den arro­jar luz sobre las varia­bles que pue­den estar en el medio. Un ejem­plo de ello fue el inte­rés que, jun­to con la regu­la­ción emo­cio­nal y la orien­ta­ción a la meta, median el impac­to de la auto­efi­ca­cia y el abu­rri­mien­to en el ren­di­mien­to en el bimes­tre.

Por su par­te, la cali­fi­ca­ción en la acti­vi­dad de mate­má­ti­cas reci­be influen­cia de la orien­ta­ción a la meta (recom­pen­sa), el fas­ti­dio y la auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca, a tra­vés de la insis­ten­cia, y tie­ne impac­to direc­to del com­pro­mi­so, la frus­tra­ción y la cali­fi­ca­ción en el bimes­tre.

En con­clu­sión, la auto­efi­ca­cia mate­má­ti­ca fun­gió como varia­ble de entra­da jun­to con el com­pro­mi­so, el fas­ti­dio y la frus­tra­ción; mien­tras que los media­do­res fue­ron la recom­pen­sa, la insis­ten­cia, el entre­te­ni­mien­to y la eva­sión; la estra­te­gia adap­ta­ti­va de regu­la­ción emo­cio­nal de reapre­cia­ción de logro se man­tu­vo den­tro del mode­lo, influen­cia­da por la auto­efi­ca­cia y la insis­ten­cia.

La auto­efi­ca­cia, jun­to con las emo­cio­nes, tan­to posi­ti­vas como nega­ti­vas, impac­tan en la orien­ta­ción a la meta, el inte­rés y las estra­te­gias de regu­la­ción emo­cio­nal, mis­mas varia­bles que, a su vez, expli­can el ren­di­mien­to aca­dé­mi­co de los estu­dian­tes en mate­má­ti­cas.