Diseño y validación de la escala para evaluar el trabajo interdisciplinario en estudiantes universitarios de Ecuador
Design and validation of the scale to evaluate interdisciplinary work in university students from Ecuador
Ángel-Freddy Rodríguez-Torres
Universidad Central del Ecuador
Nancy-Isabel Cargua-García
Universidad Central del Ecuador
José-Antonio Marín-Marín
Universidad de Granada
Antonio-José Moreno-Guerrero
Universidad de Granada
Jesús López-Belmonte
Universidad de Granada
RESUMEN
Hoy día los estudiantes se enfrentan a problemas cada vez más complejos que requieren enfoques que trascienden las disciplinas, ya que no se pueden abordar de manera aislada. La interdisciplinariedad se concibe como un acto de intercambio, de reciprocidad entre las disciplinas y una posibilidad de enriquecer e integrar los elementos del conocimiento. El objetivo de este estudio se focaliza en diseñar, validar y fiabilizar un instrumento que permita valorar las competencias interdisciplinares de los estudiantes. Se ha utilizado un diseño instrumental de investigación en el que participaron 600 estudiantes universitarios de Ecuador. Para conocer las propiedades psicométricas de la escala se efectuaron diferentes análisis con el software estadístico JASP. Se realizaron diversos análisis, obteniendo valores pertinentes. Las correlaciones entre las dimensiones fueron positivas en todos los casos y los pesos factoriales de cada una de ellas mostraron adecuación de cada ítem con respecto a la dimensión de la que forma parte. Finalmente, el análisis de confiabilidad del instrumento basado en el coeficiente Alfa de Cronbach y Omega de McDonald arrojó resultados aceptables, tanto para la confiabilidad global como para cada una de las dimensiones que componen el instrumento. Se concluye que el instrumento diseñado es pertinente para valorar las competencias interdisciplinares en estudiantes ecuatorianos de educación superior.
PALABRAS CLAVE
Validación; instrumento; cuestionario; trabajo interdisciplinar; estudiantes; educación superior; Ecuador.
ABSTRACT
Today students are faced with increasingly complex problems that require approaches that transcend disciplines, since they cannot be addressed in isolation. Interdisciplinarity is conceived as an act of exchange, of reciprocity between the disciplines and a possibility of enriching and integrating the elements of knowledge. The objective of this study is focused on designing, validating and making reliable an instrument that allows to assess the interdisciplinary competences of the students. An instrumental research design has been used in which 600 university students from Ecuador participated. In order to know the psychometric properties of the scale, different analyzes were carried out with the JASP statistical software. Various analyzes were performed, obtaining pertinent values. The correlations between the dimensions were positive in all cases and the factorial weights of each of them showed adequacy of each item with respect to the dimension of which it is a part. Finally, the reliability analysis of the instrument based on Cronbach’s Alpha and McDonald’s Omega coefficient yielded acceptable results, both for global reliability and for each of the dimensions that make up the instrument. It is concluded that the instrument designed is relevant to assess interdisciplinary skills in Ecuadorian students of higher education.
KEYWORDS
Validation; instrument; questionnaire; interdisciplinary work; students; higher education; Ecuador.
1. Introducción.
En la sociedad de la información y la comunicación en la que nos encontramos inmersos, los ciudadanos deben de adquirir una serie de competencias que les permitan ser capaces de entender la complejidad de la sociedad en la viven y adaptarse creativamente a la velocidad del cambio y a la incertidumbre que le acompaña (Pérez, 2010). En este sentido, desde los sistemas educativos habría que “enseñar estrategias que le permitan enfrentar los riesgos, lo inesperado y lo incierto, y modificar su desarrollo en virtud de informaciones adquiridas en el camino” (Morin, 2015, p. 38). Todo ello con el objetivo de dar respuesta a los desafíos actuales de la sociedad (Román Graván, 2004), que son formar seres humanos con ciencia y con conciencia, desde una cultura del ser, capaz de enfrentar problemas complejos, tanto en entornos científicos como profesionales, y proponer soluciones creativas y efectivas (Jacobson & Wilensky, 2006; Pupo, 2007; Roehler et al., 1998) que contribuyan a desarrollar la capacidad de aprender por sí mismo, cooperar, comunicarse de manera efectiva, aplicar y transferir lo aprendido en nuevas situaciones (Rodríguez-Torres et al., 2018).
En la actualidad, los estudiantes deben aprender a resolver problemas cada vez más complejos que requieren enfoques que trasciendan las disciplinas, ya que no se pueden abordar de manera disciplinar o fragmentaria (Mitchell, 2009; Rodríguez et al., 2016; Van den Beemt et al., 2020). Es necesario fomentar el aprendizaje hacia la comprensión, donde el estudiante efectúe las conexiones interdisciplinarias y las concrete en espacios reales (Chacón et al., 2012); desarrolle habilidades para cruzar fronteras como, por ejemplo, la capacidad de cambiar perspectivas, sintetizar el conocimiento de diferentes disciplinas y hacer frente a la complejidad (Spelt et al., 2009); utilice estratégicamente los conocimientos adquiridos en la resolución de problemas complejos vinculados a la vida real y la práctica profesional, pero fundamentalmente, lograr un desempeño profesional ético y socialmente responsable (Pérez, 2009; Rivero et al., 2017; Rodríguez y Naranjo, 2016).
La interdisciplinariedad es un acto de intercambio, de reciprocidad entre las disciplinas y una posibilidad de enriquecer e integrar los elementos del conocimiento (Ferreira, 2015), que promueve la construcción y generación del conocimiento como una dinámica de organización del saber, que articula la diversidad de lecturas o visiones de la realidad rompiendo con el aislamiento disciplinar generando relaciones y solidaridades de los saberes (Larrea, 2014).
Hasta hace poco, el proceso de formación se ha centrado fundamentalmente en el docente. Es este quién enseña y transmite sus conocimientos a los estudiantes de lo que sabe o tiene dominio con estrategias tradicionalistas. Desde este enfoque, los estudiantes asumen una actitud pasiva de su aprendizaje, se convierten en mero receptor de la información y reproductores de lo aprendido, donde predomina la clase magistral y la evaluación está enfocada al resultado más que al proceso (Rodríguez et al., 2019).
2. Revisión de Literatura.
Desde esta perspectiva interdisciplinar, es importante definir los constructos que se asocian al saber interdisciplinar y sus características como son: los conocimientos interdisciplinares, las habilidades interdisciplinares, el trabajo colaborativo, la metodología de investigación interdisciplinar y la competencia interdisciplinaria.
2.1. Conocimientos Interdisciplinares.
El estudiante tiene la capacidad de integrar los conocimientos entre sí y relacionarlos con los de otras disciplinas para dar sentido a los problemas fundamentales y globales que son objeto de estudio, y, de esta manera, contextualizarlos, organizarlos y comprenderlos mejor (Rodríguez, 2015). Es necesario que aprendan un conocimiento reflexivo y explícito de cómo funcionan las disciplinas, los temas y problemas que pueden abordar, y “las fortalezas y limitaciones de cada disciplina, así como las posibilidades de interacción entre ellas” (Boix-Mansilla et al., 2000, p.36). Desde esta visión, se requiere un alto nivel de conocimiento sobre los campos individuales que se van a conectar (Sicherl-Kafol, & Denac, 2010).
2.2. Habilidades Interdisciplinares.
Las habilidades interdisciplinares permiten a los estudiantes aprender a trabajar con especialistas de otros campos y aprender a conocer y apreciar los métodos y el vocabulario de estos campos. A tener una visión global a partir de las perspectivas disciplinarias y aprender a integrarlas. Se establecen conexiones entre campos académicos e interacción interdisciplinaria que le permite reconocer, evaluar y utilizar diferentes (múltiples) perspectivas en la resolución de problemas complejos del mundo real de forma colaborativa (Lattuca et al., 2012; Van den Beemt et al., 2020).
2.3. Trabajo Colaborativo.
El trabajo colaborativo es un modelo de aprendizaje interactivo donde se utilizan reglas, normas y estructuras compartidas, conjugando esfuerzos, talentos y competencias, que invita a los estudiantes a construir juntos, mediante una serie de transacciones, la resolución de un problema juntos o lograr las metas establecidas consensuadamente (Revelo-Sánchez, 2018; Wood & Gray, 1991). La colaboración implica compartir información con otros a través de procesos interactivos, pero la colaboración es más que las interacciones entre los participantes y el conocimiento que cada uno aporta al entorno colaborativo. El aspecto clave de la colaboración es la construcción de nuevos conocimientos a través del trabajo conjunto. Estos nuevos conocimientos se potencian cuando los miembros aportan dominios o comparten experiencias complementarias al proceso de planificación y a la toma de decisiones (McCarthy, 2015; Minnis et al., 1994; Wood & Gray, 1991).
2.4. Metodología de la Investigación Interdisciplinar.
En este contexto globalizado y cambiante, es necesario transformar el aula en espacios de investigación donde el estudiante se motive hacia su aprendizaje y, a su vez, los miembros del grupo se ayuden unos a otros a aprender. Esto permitirá la reestructuración cognitiva de los nuevos contenidos y la interacción entre estudiantes de diferentes niveles estimulando las capacidades de cada individuo por sí solo (Fazenda, 2015; Slavin, 2014). El desarrollo de la investigación interdisciplinaria en la educación superior es una oportunidad única para establecer conexiones entre las diferentes disciplinas que encontrarán los estudiantes a lo largo de su carrera universitaria. Esto permitirá fomentar la resolución de problemas interdisciplinarios complejos del mundo real donde se requieren interacciones a través de los límites disciplinarios (Van den Beemt et al., 2020).
Bajo una perspectiva interdisciplinar, la investigación se enfrenta a desafíos del mundo real que deben de abordarse desde una visión colectiva, en la que se tiene que poner en juego un nuevo conocimiento con la participación de especialistas de dos o más disciplinas científicas. De este modo, es esencial comprender y trabajar con conceptos, teorías y metodologías de las diferentes disciplinas, de modo que pueda establecerse vínculos entre ellas, que permita a los estudiantes tener una mejor comprensión de la naturaleza del problema. Esto requiere el uso de una variedad de herramientas y recursos de información que permita reflexionar y generar alternativas, para identificar y seleccionar las más idóneas para la resolución de los problemas que enfrenta en la vida cotidiana y en la profesional (Fazenda, 2015; García, 2006; OECD, 2012; Rodríguez, 2015; Van der Gaast et al., 2019).
2.5. Competencia interdisciplinaria.
Por competencia se entiende la integración de conocimientos, habilidades y valores que permite la resolución de problemas que se dan en la vida personal y profesional (Barros y Rodríguez, 2007). Al asociarlo al término interdisciplinario, se puede definir como la capacidad de integración interdisciplinaria compartida que deben tener los estudiantes de diferentes disciplinas e implica la capacidad de reflexionar sobre los propios sesgos y las elecciones que uno hace al definir problemas o intereses, desarrollar la comprensión y resolver problemas complejos de la vida real (Lattuca et al., 2012).
3. Material y métodos.
3.1. Justificación y objetivos del estudio.
La educación actual ha sufrido un proceso de renovación forzosa como consecuencia de la pandemia derivada de la COVID-19 (Corell-Almuzara et al., 2021). Esta situación ha traído consigo una inclusión y aceptación de la tecnología (Moreno-Guerrero et al., 2022) para efectuar los procesos formativos (López-Belmonte et al., 2021). Una tecnología que ha permitido desarrollar una formación adaptada a las exigencias y necesidades de los estudiantes (Carmona-Serrano et al., 2021; López-Belmonte et al., 2022) a través de modelos innovadores que fusionan la tecnología con la pedagogía (Soler-Costa et al., 2021). Ello ha ocasionado la aparición y el fomento de nuevos medios, recursos y herramientas para llevar a cabo el proceso de enseñanza y aprendizaje (Marín-Marín et al., 2021; Moreno-Guerrero et al., 2021). Asimismo, la tecnología ha reflejado su enorme potencial inclusivo y versatilidad para adaptarse a los ritmos de aprendizaje de los discentes (Delgado-Algarra et al., 2022). No obstante, un factor importante en todo este panorama educativo son las competencias interdisciplinares de los estudiantes. Aspecto que se eleva exponencialmente en una época marcada por las tecnologías de la información y comunicación (TIC), con la finalidad de hacer un uso efectivo, seguro y crítico de los recursos tecnológicos que tanto docentes como discentes tienen a su alcance (López-Meneses et al., 2020).
Por ello, es necesario conocer el estado de las competencias interdisciplinares de los estudiantes para adecuar el proceso formativo a sus necesidades y demandas. En este sentido, ante la escasez de instrumentos pertinentes para medir las competencias interdisciplinares en el contexto ecuatoriano de educación superior, surge la necesidad de diseñar una herramienta válida y fiable para tal fin. Por tanto, el objetivo de este estudio se focaliza en diseñar, validar y fiabilizar un instrumento que permita valorar las competencias interdisciplinares de estudiantes universitarios de Ecuador.
3.2. Diseño de investigación y análisis de datos.
Para lograr el alcance del objetivo propuesto, se ha utilizado un diseño instrumental de investigación (López-Belmonte et al., 2022; Parra-González et al., 2022). Este tipo de diseños se utiliza para estudiar las propiedades psicométricas de una herramienta de valoración confeccionada (Segura-Robles et al., 2021).
Para conocer las propiedades psicométricas de la escala se efectuaron diferentes análisis con el software estadístico JASP en su versión 0.16.4. Entre los análisis realizados están los descriptivos (media, desviación típica, curtosis, asimetría y la correlación de cada elemento con el resto) de todos los ítems sin descartar ninguno (73). Además, para la validez de constructo se realizó un análisis factorial exploratorio y otro confirmatorio. Esto se realizó para evaluar el grado en que los ítems miden correctamente lo que tienen que medir, es decir, si las bases teóricas que guían la investigación se ven relacionadas y reflejadas por las variables propuestas. Además, se realizó un análisis de confiabilidad a través de los estadísticos ω de McDonald, α de Cronbach y λ2 Guttman tanto para la escala completa como por factores.
3.3. Participantes.
En el estudio participaron 600 estudiantes universitarios de Ecuador. El 72,33% eran hombres y el resto mujeres, con una edad media de entre 18 y 22 años. Estos sujetos fueron seleccionados mediante un muestreo intencional dada la facilidad de acceso a las distintas instituciones de educación superior que colaboraron en el estudio.
3.4. Instrumento.
En la fase de revisión de la literatura se realizó una búsqueda de instrumentos utilizados por investigaciones previas. Esto con el propósito de disponer de una batería de herramientas con las que analizar cómo se han valorado las competencias interdisciplinares con anterioridad. Tras este proceso de búsqueda, se reportaron diversos instrumentos. Tras analizar las dimensiones y variables de las diversas herramientas reportadas, se procedió a diseñar el nuevo instrumento, el cual quedó estructurado en las siguientes dimensiones: 1-Conocimientos interdisciplinarios (CI); 2-Habilidades interdisciplinares (HI); 3-Trabajo Colaborativo (TCL); 4-Metodología de investigación interdisciplinaria (MII); 5-Competencias interdisciplinarias (COMPI).
En total, el cuestionario se compone de 70 ítems que siguen una escala de valoración 1 (nunca) a 5 (siempre). A continuación, se muestran los resultados que recogen las propiedades psicométricas de la herramienta confeccionada.
4. Resultados.
4.1. Análisis descriptivo.
La prueba piloto para evaluar la idoneidad de la escala antes de la aplicación definitiva se realizó con una muestra de 600 estudiantes (>200 como establece la literatura científica). En cuanto a las características demográficas de la muestra, el 72,33% eran hombres y el 27,67% mujeres, de los cuales el 55.17% tenían entre 18 y 22 años, el 39.50% entre 23 y 27 años, el 4.50% entre 28 y 32 años, el 0.33% entre 33 y 37 años y el 0.50% más de 38 años.
En la tabla 1 se presenta los estadísticos descriptivos de la escala completa (73 ítems) donde, en lo que respecta a los índices asimetría y curtosis, se consideró que valores fuera del rango comprendido entre -1.96 y +1.96 serían indicios de falta de normalidad (George & Mallery, 2014). En todos los ítems los valores estaban dentro de los valores establecidos.
Tabla 1. Análisis descriptivo.
|
n |
Media |
D.T. |
Asimetría |
Curtosis |
|
|
CI1 |
600 |
3.490 |
1.157 |
–0.793 |
–0.187 |
|
CI2 |
600 |
3.560 |
1.131 |
–0.841 |
–0.056 |
|
CI3 |
600 |
3.545 |
1.146 |
–0.762 |
–0.229 |
|
CI4 |
600 |
3.533 |
1.130 |
–0.751 |
–0.236 |
|
HI1 |
600 |
3.560 |
0.899 |
–0.499 |
0.290 |
|
HI2 |
600 |
3.670 |
0.901 |
–0.468 |
0.032 |
|
HI3 |
600 |
3.722 |
0.916 |
–0.585 |
0.265 |
|
HI4 |
600 |
3.705 |
0.948 |
–0.618 |
0.273 |
|
HI5 |
600 |
3.780 |
0.918 |
–0.589 |
0.236 |
|
HI6 |
600 |
3.792 |
0.940 |
–0.652 |
0.287 |
|
HI7 |
600 |
3.790 |
0.920 |
–0.706 |
0.486 |
|
HI8 |
600 |
3.595 |
0.939 |
–0.374 |
–0.089 |
|
HI9 |
600 |
3.770 |
0.925 |
–0.596 |
0.197 |
|
HI10 |
600 |
3.732 |
0.937 |
–0.615 |
0.273 |
|
HI11 |
600 |
3.718 |
0.911 |
–0.570 |
0.219 |
|
HI12 |
600 |
3.708 |
0.953 |
–0.655 |
0.229 |
|
HI13 |
600 |
3.723 |
0.914 |
–0.598 |
0.294 |
|
AR1 |
600 |
3.835 |
0.896 |
–0.579 |
0.259 |
|
AR2 |
600 |
3.900 |
0.893 |
–0.634 |
0.288 |
|
AR3 |
600 |
3.892 |
0.901 |
–0.748 |
0.565 |
|
AR4 |
600 |
3.903 |
0.836 |
–0.591 |
0.375 |
|
AR5 |
600 |
3.835 |
0.854 |
–0.566 |
0.306 |
|
TCL1 |
600 |
3.918 |
0.904 |
–0.697 |
0.328 |
|
TCL2 |
600 |
4.037 |
0.896 |
–0.686 |
–0.022 |
|
TCL3 |
600 |
4.005 |
0.898 |
–0.704 |
0.121 |
|
TCL4 |
600 |
4.110 |
0.892 |
–0.784 |
0.103 |
|
TCL5 |
600 |
4.028 |
0.834 |
–0.643 |
0.194 |
|
TCL6 |
600 |
4.008 |
0.889 |
–0.704 |
0.108 |
|
TCL7 |
600 |
4.072 |
0.886 |
–0.820 |
0.382 |
|
TCL8 |
600 |
3.993 |
0.886 |
–0.652 |
0.093 |
|
TCL9 |
600 |
4.000 |
0.859 |
–0.634 |
0.138 |
|
TC1 |
600 |
3.827 |
0.884 |
–0.571 |
0.261 |
|
TC2 |
600 |
3.842 |
0.853 |
–0.517 |
0.231 |
|
TC3 |
600 |
3.862 |
0.853 |
–0.542 |
0.193 |
|
TC4 |
600 |
3.833 |
0.806 |
–0.379 |
0.041 |
|
TC5 |
600 |
3.903 |
0.873 |
–0.597 |
0.147 |
|
TC6 |
600 |
3.847 |
0.867 |
–0.486 |
–0.049 |
|
TC7 |
600 |
3.868 |
0.869 |
–0.614 |
0.284 |
|
II1 |
600 |
3.722 |
0.907 |
–0.528 |
0.210 |
|
II2 |
600 |
3.793 |
0.865 |
–0.473 |
–0.045 |
|
II3 |
600 |
3.875 |
0.853 |
–0.536 |
0.176 |
|
RP1 |
600 |
3.760 |
0.878 |
–0.360 |
–0.040 |
|
RP2 |
600 |
3.785 |
0.889 |
–0.381 |
–0.154 |
|
RP3 |
600 |
3.788 |
0.888 |
–0.449 |
–0.061 |
|
RP4 |
600 |
3.807 |
0.889 |
–0.469 |
0.019 |
|
RP5 |
600 |
3.793 |
0.890 |
–0.553 |
0.257 |
|
COMPI1 |
600 |
3.945 |
0.820 |
–0.408 |
–0.126 |
|
COMPI2 |
600 |
3.938 |
0.818 |
–0.400 |
–0.115 |
|
COMPI3 |
600 |
3.968 |
0.767 |
–0.169 |
–0.749 |
|
COMPI4 |
600 |
4.008 |
0.783 |
–0.413 |
–0.001 |
|
COMPI5 |
600 |
3.913 |
0.790 |
–0.294 |
–0.330 |
|
COMPI6 |
600 |
3.995 |
0.750 |
–0.325 |
–0.206 |
|
COMPI7 |
600 |
4.065 |
0.765 |
–0.447 |
–0.044 |
|
COMPI8 |
600 |
4.028 |
0.765 |
–0.272 |
–0.663 |
|
COMPI9 |
600 |
3.970 |
0.779 |
–0.352 |
–0.257 |
|
COMPI10 |
600 |
3.892 |
0.799 |
–0.237 |
–0.349 |
|
COMPI11 |
600 |
3.908 |
0.794 |
–0.236 |
–0.465 |
|
COMPI12 |
600 |
3.910 |
0.774 |
–0.168 |
–0.511 |
|
COMPI13 |
600 |
3.950 |
0.780 |
–0.336 |
–0.149 |
|
COMPI14 |
600 |
3.960 |
0.725 |
–0.255 |
–0.140 |
|
COMPI15 |
600 |
4.055 |
0.768 |
–0.183 |
–1.039 |
|
COMPI16 |
600 |
3.957 |
0.768 |
–0.193 |
–0.542 |
|
COMPI17 |
600 |
4.008 |
0.795 |
–0.394 |
–0.240 |
|
COMPI18 |
600 |
3.980 |
0.758 |
–0.175 |
–0.724 |
|
COMPI19 |
600 |
3.837 |
0.861 |
–0.498 |
0.227 |
|
COMPI20 |
600 |
3.945 |
0.798 |
–0.436 |
0.179 |
|
COMPI21 |
600 |
4.050 |
0.782 |
–0.550 |
0.273 |
|
COMPI22 |
600 |
3.913 |
0.759 |
–0.106 |
–0.700 |
|
COMPI23 |
600 |
3.987 |
0.821 |
–0.538 |
0.182 |
|
COMPI24 |
600 |
3.935 |
0.761 |
–0.370 |
0.084 |
|
COMPI25 |
600 |
4.002 |
0.763 |
–0.297 |
–0.504 |
|
COMPI26 |
600 |
3.988 |
0.750 |
–0.386 |
0.227 |
|
COMPI27 |
600 |
3.933 |
0.804 |
–0.381 |
–0.159 |
4.2. Validez de constructo.
4.2.1. Análisis factorial exploratorio.
Para el análisis factorial exploratorio se aplicó el método de extracción de componentes mínimo residual que es similar al método de mínimos cuadrados no ponderados que es el que se aconseja utilizar actualmente (Lloret-Segura et al., 2014) y posterior rotación oblicua tipo Promax al estar todos los factores correlacionados. Además, se estableció como límite de saturación de los ítems para formar parte de un factor el valor 0.4. Por otro lado, atendiendo al desaconsejado criterio de Kaiser de autovalores superiores a 1, se eligió el criterio Análisis paralelo basado en AF (análisis factorial) que selecciona los componentes o factores comunes que presentan valores propios mayores que los que se obtendrían por azar (Horn, 1965).
Previo al análisis, se calculó la medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), el test de esfericidad de Bartlett y el contraste Chi-cuadrado como se puede comprobar en la tabla 2.
Tabla 2. Estadísticos para la idoneidad del análisis factorial exploratorio.
|
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) |
Esfericidad de Bartlett |
Contraste Chi-cuadrado |
|||||
|
X2 |
gl |
p |
Valor |
gl |
X2/gl |
p |
|
|
0.975 |
38705.799 |
2556 |
<0.001 |
4958.653 |
2139 |
2.31 |
<0.001 |
Los resultados de los diferentes índices y valores fueron muy positivos. El índice KMO mostró un valor cercano a 1, el test de Bartlett resultó estadísticamente significativo y el contraste de Chi-cuadrado fue <3 lo que llevó a concluir que la aplicación del análisis factorial resultaba pertinente.
La matriz rotada evidenció una estructura de la escala formada por 6 factores donde los ítems AR1, AR2 y AR5 no saturaron por encima del criterio establecido (0.4). Este factor estaba compuesto por los ítems AR3 y AR4 y con cargas muy cercanas a 0.4. El hecho de que este factor estuviese compuesto por solo dos ítems (3 es lo mínimo estimado para que se represente un factor) determinó que todos los ítems que se habían propuesto para la dimensión Actitudes Reflexivas se eliminasen de la escala. Se procedió a calcular nuevamente los estadísticos de idoneidad para la realización del análisis factorial exploratorio y el resultado es el que aparece en la tabla 3.
Tabla 3. Estadísticos para la idoneidad del análisis factorial exploratorio.
|
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) |
Esfericidad de Bartlett |
Contraste Chi-cuadrado |
|||||
|
X2 |
gl |
p |
Valor |
gl |
X2/gl |
p |
|
|
0.975 |
36003.403 |
2278 |
<0.001 |
4622.852 |
1948 |
2.37 |
<0.001 |
Como se puede comprobar, los valores siguen siendo significativos e idóneos para poder seguir con el análisis factorial exploratorio. Además, como otro índice de ajuste, se calculó el error promedio de aproximación (RMSEA) obteniendo un valor <0.5 como cabría esperar (tabla 4).
Tabla 4. Índices de ajuste adicionales.
|
RMSEA <0.5 |
RMSEA 90% confianza |
TLI (Índice de Tucker-Lewis >0.9) |
|
0.048 |
0.046 - 0.05 |
0.907 |
Una vez eliminados los 5 ítems de la dimensión AR, la escala definitiva está compuesta por 68 ítems asociados a 7 dimensiones según la propuesta teórica (Conocimientos Interdisciplinares (CI) (4), Habilidades Interdisciplinares (HI) (13), Trabajo Colaborativo (9), Trabajo Cooperativo (TC) (7), Investigación Interdisciplinar (II) (3), Resolución de Problemas (RP) (5) y Competencias interdisciplinares (COMPI) (27)). La matriz resultante de los componentes rotados del nuevo modelo cuenta con una estructura dimensional conformada por cinco factores (Conocimientos Interdisciplinares, Habilidades Interdisciplinares, Trabajo Colaborativo, Metodología de Investigación Interdisciplinaria y Competencias interdisciplinares) (Tabla 5) que conjuntamente explican un 61.5 % de la varianza (Tabla 6).
Tabla 5. Matriz de componentes rotados.
|
Cargas de los Factores |
||||||
|
Factor 1 |
Factor 2 |
Factor 3 |
Factor 4 |
Factor 5 |
Unicidad |
|
|
COMPI11 |
0.764 |
0.479 |
||||
|
COMPI5 |
0.763 |
0.478 |
||||
|
COMPI14 |
0.752 |
0.458 |
||||
|
COMPI22 |
0.742 |
0.473 |
||||
|
COMPI18 |
0.734 |
0.457 |
||||
|
COMPI13 |
0.727 |
0.471 |
||||
|
COMPI16 |
0.726 |
0.523 |
||||
|
COMPI10 |
0.723 |
0.480 |
||||
|
COMPI26 |
0.711 |
0.493 |
||||
|
COMPI24 |
0.710 |
0.484 |
||||
|
COMPI25 |
0.703 |
0.472 |
||||
|
COMPI8 |
0.701 |
0.479 |
||||
|
COMPI6 |
0.699 |
0.469 |
||||
|
COMPI15 |
0.695 |
0.477 |
||||
|
COMPI20 |
0.688 |
0.506 |
||||
|
COMPI12 |
0.686 |
0.496 |
||||
|
COMPI4 |
0.686 |
0.508 |
||||
|
COMPI19 |
0.676 |
0.602 |
||||
|
COMPI17 |
0.675 |
0.487 |
||||
|
COMPI23 |
0.673 |
0.504 |
||||
|
COMPI9 |
0.671 |
0.509 |
||||
|
COMPI27 |
0.654 |
0.514 |
||||
|
COMPI21 |
0.652 |
0.516 |
||||
|
COMPI7 |
0.646 |
0.540 |
||||
|
COMPI2 |
0.640 |
0.586 |
||||
|
COMPI1 |
0.596 |
0.589 |
||||
|
COMPI3 |
0.589 |
0.603 |
||||
|
TC2 |
0.829 |
0.356 |
||||
|
TC4 |
0.822 |
0.348 |
||||
|
TC3 |
0.817 |
0.334 |
||||
|
TC1 |
0.795 |
0.333 |
||||
|
TC5 |
0.782 |
0.342 |
||||
|
TC6 |
0.774 |
0.399 |
||||
|
TC7 |
0.765 |
0.306 |
||||
|
II1 |
0.745 |
0.452 |
||||
|
II3 |
0.743 |
0.369 |
||||
|
RP1 |
0.726 |
0.362 |
||||
|
II2 |
0.713 |
0.377 |
||||
|
RP3 |
0.712 |
0.356 |
||||
|
RP2 |
0.696 |
0.335 |
||||
|
RP5 |
0.647 |
0.402 |
||||
|
RP4 |
0.642 |
0.371 |
||||
|
HI7 |
0.895 |
0.228 |
||||
|
HI6 |
0.868 |
0.237 |
||||
|
HI11 |
0.841 |
0.258 |
||||
|
HI12 |
0.831 |
0.314 |
||||
|
HI4 |
0.829 |
0.332 |
||||
|
HI9 |
0.824 |
0.281 |
||||
|
HI13 |
0.819 |
0.277 |
||||
|
HI10 |
0.802 |
0.282 |
||||
|
HI5 |
0.801 |
0.298 |
||||
|
HI8 |
0.799 |
0.357 |
||||
|
HI3 |
0.794 |
0.264 |
||||
|
HI2 |
0.774 |
0.318 |
||||
|
HI1 |
0.708 |
0.352 |
||||
|
TCL7 |
0.804 |
0.231 |
||||
|
TCL4 |
0.743 |
0.259 |
||||
|
TCL6 |
0.725 |
0.265 |
||||
|
TCL5 |
0.689 |
0.320 |
||||
|
TCL3 |
0.682 |
0.295 |
||||
|
TCL2 |
0.678 |
0.282 |
||||
|
TCL8 |
0.631 |
0.289 |
||||
|
TCL9 |
0.575 |
0.343 |
||||
|
TCL1 |
0.436 |
0.394 |
||||
|
CI3 |
0.910 |
0.126 |
||||
|
CI4 |
0.893 |
0.126 |
||||
|
CI2 |
0.888 |
0.119 |
||||
|
CI1 |
0.823 |
0.217 |
||||
Nota. El método de rotación aplicado es promax.
Tabla 6. Varianza total explicada.
|
Características de los Factores |
||||||
|
Solución no rotada |
Solución rotada |
|||||
|
Sumas de cargas al cuadrado |
Proporción var. |
Acumulativo |
Sumas de cargas al cuadrado |
Proporción var. |
Acumulativo |
|
|
Factor 1 |
27.775 |
0.408 |
0.408 |
13.200 |
0.194 |
0.194 |
|
Factor 2 |
6.689 |
0.098 |
0.507 |
10.363 |
0.152 |
0.347 |
|
Factor 3 |
3.908 |
0.057 |
0.564 |
9.440 |
0.139 |
0.485 |
|
Factor 4 |
2.046 |
0.030 |
0.594 |
5.429 |
0.080 |
0.565 |
|
Factor 5 |
1.422 |
0.021 |
0.615 |
3.407 |
0.050 |
0.615 |
En cuanto a la distribución de los ítems por dimensiones, el primer factor explica el 19,4% de la varianza y lo forman 27 ítems que se asocian con la dimensión inicial Competencias Interdisciplinares. El segundo factor lo forman los ítems de tres dimensiones diferentes, TC, II, y RP, que explican el 15,2% de la varianza y que se han agrupado baja una nueva dimensión que hemos denominado Metodología de Investigación Interdisciplinaria (MII) formada por 15 ítems. El tercer factor lo forman todos los ítems de la dimensión preestablecida Habilidades Interdisciplinares y explica 13,9% de la varianza. Por su parte, el cuarto factor es asociado con los 9 ítems de la dimensión Trabajo Colaborativo y explica el 8,0% de la varianza. Por último, el quinto factor está compuesto por los 5 ítems de la dimensión inicial Conocimientos Interdisciplinares, que explican el 5,0% de la varianza.
4.3. Análisis de fiabilidad.
La fiabilidad de una escala manifiesta la consistencia interna del instrumento (Arnal et al., 1994). En otras palabras, el instrumento será fiable si lo que se mide se mide correctamente. Para obtener la fiabilidad de un instrumento se utilizan diferentes pruebas estadísticas, en este caso se decidió utilizar para el cálculo de la fiabilidad de la escala el ω de McDonald, α de Cronbach y λ2 Guttman.
La fiabilidad global del instrumento es muy alta como se puede comprobar en la tabla 7 con unos valores cercanos al 0.980.
Tabla 7. Estadísticos de fiabilidad global de la escala.
|
Estadísticas de confiabilidad de la escala |
|||
|
Estimar |
McDonald’s ω |
Cronbach’s α |
Guttman’s λ2 |
|
Estimación por punto |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
|
IC del 95% límite inferior |
0.976 |
0.976 |
0.976 |
|
IC del 95% límite superior |
0.981 |
0.981 |
0.982 |
Al calcular la fiabilidad por factores, los diferentes estadísticos han arrojado el mismo valor para cada una de las dimensiones estudiadas, así, para el Conocimiento Interdisciplinar la fiabilidad ha sido 0.959; para Habilidades Interdisciplinares 0.968; para el Trabajo Colaborativo 0.954; para Metodologías de Investigación Interdisciplinares 0.965; y para Competencias Interdisciplinares 0.963 (tabla 8).
Tabla 8. Estadísticas de confiabilidad de ítems individuales y por dimensión.
|
si se elimina el ítem |
|||||||||
|
Dimensión |
Ítem |
media |
DT |
McDonald’s ω |
Cronbach’s α |
Guttman’s λ2 |
McDonald’s ω de la dimensión |
Cronbach’s α de la dimensión |
Guttman’s Λ2 de la dimensión |
|
Conocimiento Interdisciplinar |
CI1 |
3.490 |
1.157 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
0.959 |
0.959 |
0.959 |
|
CI2 |
3.560 |
1.131 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
CI3 |
3.545 |
1.146 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
CI4 |
3.533 |
1.130 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
Habilidades Interdisciplinares |
HI1 |
3.560 |
0.899 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
0.968 |
0.968 |
0.968 |
|
HI2 |
3.670 |
0.901 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
HI3 |
3.722 |
0.916 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
HI4 |
3.705 |
0.948 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
HI5 |
3.780 |
0.918 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
HI6 |
3.792 |
0.940 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
HI7 |
3.790 |
0.920 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
HI8 |
3.595 |
0.939 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
HI9 |
3.770 |
0.925 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
HI10 |
3.732 |
0.937 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
HI11 |
3.718 |
0.911 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
HI12 |
3.708 |
0.953 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
HI13 |
3.723 |
0.914 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
Trabajo Colaborativo |
TCL1 |
3.918 |
0.904 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
0.954 |
0.954 |
0.954 |
|
TCL2 |
4.037 |
0.896 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
TCL3 |
4.005 |
0.898 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
TCL4 |
4.110 |
0.892 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
TCL5 |
4.028 |
0.834 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
TCL6 |
4.008 |
0.889 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
TCL7 |
4.072 |
0.886 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
TCL8 |
3.993 |
0.886 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
TCL9 |
4.000 |
0.859 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
Metodologías de Investigación Interdisciplinares |
TC1 |
3.827 |
0.884 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
0.965 |
0.965 |
0.965 |
|
TC2 |
3.842 |
0.853 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
TC3 |
3.862 |
0.853 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
TC4 |
3.833 |
0.806 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
TC5 |
3.903 |
0.873 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
TC6 |
3.847 |
0.867 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
TC7 |
3.868 |
0.869 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
II1 |
3.722 |
0.907 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
II2 |
3.793 |
0.865 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
II3 |
3.875 |
0.853 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
RP1 |
3.760 |
0.878 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
RP2 |
3.785 |
0.889 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
RP3 |
3.788 |
0.888 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
RP4 |
3.807 |
0.889 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
RP5 |
3.793 |
0.890 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
Competencias Interdisciplinares |
COMPI1 |
3.945 |
0.820 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
0.962 |
0.962 |
0.962 |
|
COMPI2 |
3.938 |
0.818 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI3 |
3.968 |
0.767 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI4 |
4.008 |
0.783 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI5 |
3.913 |
0.790 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI6 |
3.995 |
0.750 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI7 |
4.065 |
0.765 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI8 |
4.028 |
0.765 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI9 |
3.970 |
0.779 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI10 |
3.892 |
0.799 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI11 |
3.908 |
0.794 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI12 |
3.910 |
0.774 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI13 |
3.950 |
0.780 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI14 |
3.960 |
0.725 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI15 |
4.055 |
0.768 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI16 |
3.957 |
0.768 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI17 |
4.008 |
0.795 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI18 |
3.980 |
0.758 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI19 |
3.837 |
0.861 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI20 |
3.945 |
0.798 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI21 |
4.050 |
0.782 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI22 |
3.913 |
0.759 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI23 |
3.987 |
0.821 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI24 |
3.935 |
0.761 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI25 |
4.002 |
0.763 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI26 |
3.988 |
0.750 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
|
COMPI27 |
3.933 |
0.804 |
0.978 |
0.978 |
0.979 |
||||
4.4. Análisis confirmatorio.
Para validar la estructura factorial extraída tras el análisis factorial exploratorio, se llevó a cabo un análisis factorial confirmatorio a partir de las cinco dimensiones con un total de 68 variables observadas. Para verificar si los datos se ajustan al modelo, se analizaron los diferentes índices de bondad de ajuste con los resultados que muestra la tabla 9.
Tabla 9. Índice de bondad de ajuste del modelo
|
Prueba Chi cuadrado |
Criterio |
|||
|
Χ² |
gl |
p |
Χ²/gl |
|
|
4932.110 |
2220 |
< 0.001 |
2.22 |
< 3 |
|
Índices de ajuste |
||||
|
Índice |
Valor |
Criterio |
||
|
Índice de Ajuste Comparativo (CFI) |
0.997 |
> 0.90 |
||
|
Índice de Tucker-Lewis (TLI) |
0.997 |
> 0.90 |
||
|
Índice de ajuste no normalizado de Bentler-Bonett (NNFI) |
0.997 |
> 0.90 |
||
|
Índice de ajuste normalizado de Bentler-Bonett (NFI) |
0.995 |
> 0.90 |
||
|
Índice de ajuste normalizado de parsimonia (PNFI) |
0.961 |
> 0.90 |
||
|
Índice de ajuste relativo de Bollen (RFI) |
0.995 |
> 0.90 |
||
|
Índice de ajuste incremental de Bollen (IFI) |
0.997 |
> 0.90 |
||
|
Índice de no centralidad relativa (RNI) |
0.997 |
> 0.90 |
||
|
Otras medidas de ajuste |
||||
|
Métrica |
Valor |
Criterio |
||
|
Error cuadrático medio de aproximación (RMSEA) |
0.046 |
< 0.05 |
||
|
RMSEA 90 % IC límite inferior |
0.044 |
< 0.05 |
||
|
RMSEA 90 % IC límite superior |
0.047 |
< 0.05 |
||
|
Valor p de RMSEA |
1.000 |
>0.8 |
||
|
Raíz estandarizada residual cuadrada media (SRMR) |
0.041 |
< 0.05 |
||
|
N crítico de Hoelter (α =.05) |
281.576 |
– |
||
|
N crítico de Hoelter (α =.01) |
287.295 |
– |
||
|
Índice de bondad de ajuste (GFI) |
0.995 |
> 0.90 |
||
|
Índice de ajuste de McDonald (IMF) |
0.102 |
> 0.90 |
||
De acuerdo con los parámetros establecidos, el modelo del análisis factorial confirmatorio estudiado se ajusta satisfactoriamente a todos los índices examinados. Por otro lado, el valor crítico de Hoelter (Hoelter, 1983) plantea una muestra mínima para el que se aceptaría la hipótesis de que un modelo es correcto entre 282 y 288 sujetos con un intervalo de confianza entre 0.05 y 0.01 respectivamente (figura 1).
Figura 1. Estructura del modelo y la solución normalizada.
5. Discusión y Conclusiones
El análisis de la literatura científica realizado en esta investigación muestra la inexistencia de instrumentos que permitan analizar las competencias interdisciplinares en el contexto ecuatoriano de educación superior. Si bien, las competencias interdisciplinares son un tema común en la literatura científica, se han encontrado grandes dificultades para obtener instrumentos que lo analicen específicamente. Esto muestra que, en el contexto ecuatoriano, esta rama de investigación se encuentra actualmente en sus etapas iniciales y exploratorias, habiendo un vacío de literatura científica sobre la temática, sobre todo en el contexto pedagógico. Tal y como se ha analizado en el marco teórico, la interdisciplinariedad se ha focalizado más en el docente que en el alumnado (Rodríguez et al., 2019), cuando en realidad debe ser un acto de intercambio y reciprocidad, que permita la construcción y organización del saber (Larrea, 2014).
Dicha revisión literaria permitió establecer los constructos que se relacionan directamente con el saber interdisciplinar, los cuales se han focalizado en los conocimientos interdisciplinares (Sicherl-Kafol, & Denac, 2010), las habilidades interdisciplinares (Lattuca et al., 2012; Van den Beemt et al., 2020), el trabajo colaborativo (Revelo-Sánchez, 2018; Wood & Gray, 1991), la metodología de investigación interdisciplinar (Van den Beemt et al., 2020) y la competencia interdisciplinaria (Barros y Rodríguez, 2007).
La prueba piloto para evaluar la idoneidad de una escala antes de su aplicación definitiva en una muestra de 600 estudiantes. La mayoría de la muestra eran hombres que tenían entre 18 y 22 años. Los estadísticos descriptivos realizados muestran normalidad.
Se llevó a cabo un análisis factorial exploratorio para evaluar la estructura subyacente de una escala mediante el método de extracción de componentes mínimo residual y rotación oblicua tipo Promax. Se estableció un límite de saturación de 0.4 para que los ítems formaran parte de un factor y se utilizó el criterio de análisis paralelo basado en AF para seleccionar los componentes o factores comunes que presentan valores propios mayores que los que se obtendrían por azar. Se calculó el índice KMO, el test de esfericidad de Bartlett y el contraste Chi-cuadrado y los resultados fueron muy positivos, lo que indicó que el análisis factorial resultaba pertinente. La matriz rotada mostró una estructura de la escala formada por 6 factores, pero debido a que uno de ellos solo estaba compuesto por 2 ítems, se eliminaron todos los ítems de la dimensión Actitudes Reflexivas de la escala. Se recalculó la idoneidad de la escala y se obtuvo un modelo con 7 dimensiones (Conocimientos Interdisciplinares, Habilidades Interdisciplinares, Trabajo Colaborativo, Trabajo Cooperativo, Investigación Interdisciplinar, Resolución de Problemas y Competencias interdisciplinares) y 5 factores (Conocimientos Interdisciplinares, Habilidades Interdisciplinares, Trabajo Colaborativo, Metodología de Investigación Interdisciplinaria y Competencias interdisciplinares). Estos factores explicaron un 61,5% de la varianza total. Se llevó a cabo un análisis de invarianza multigrupo para evaluar la estabilidad de la escala en distintos grupos y se obtuvo una buena estabilidad. Se realizaron pruebas de validez convergente y divergente y se obtuvieron resultados satisfactorios. Por último, se llevó a cabo un análisis de fiabilidad y se obtuvo un alfa de Cronbach de 0,95, lo que indicó una buena fiabilidad de la escala.
La fiabilidad de una escala mide la consistencia interna del instrumento y su capacidad para medir correctamente lo que se propone medir. Se utilizaron tres pruebas estadísticas para evaluar la fiabilidad de la escala: el ω de McDonald, el α de Cronbach y el λ2 Guttman. Los resultados indicaron una fiabilidad global muy alta para el instrumento, con un valor cercano a 0,980. Al calcular la fiabilidad por factores, los valores obtenidos fueron similares para todas las dimensiones.
Para validar la estructura factorial de la escala, se llevó a cabo un análisis factorial confirmatorio con cinco dimensiones y 68 variables observadas. Los índices de bondad de ajuste mostraron que el modelo se ajusta satisfactoriamente a los datos.
Se puede concluir que el instrumento para evaluar el trabajo interdisciplinario en estudiantes universitarios de Ecuador es válido y fiable.
Este trabajo presenta un conjunto de implicaciones prácticas relacionadas con su valor agregado y su prospectiva, habiendo generado un instrumento validado y confiable para el trabajo interdisciplinario en estudiantes universitarios de Ecuador. A nivel teórico, este estudio representa un aumento en la literatura científica sobre esta temática en Ecuador, siendo un campo de investigación que aún no ha sido explorado y explotado. Además, esta escala puede ser útil para evaluar el trabajo interdisciplinario en estudiantes universitarios de Ecuador porque permite medir de manera cuantitativa y objetiva el nivel de competencia interdisciplinaria de los estudiantes. Esto puede ser útil para identificar fortalezas y debilidades en el trabajo interdisciplinario de los estudiantes y para determinar si se están alcanzando los objetivos de aprendizaje relacionados con este tipo de trabajo
A nivel práctico, este trabajo culmina con la creación de un instrumento que tiene un doble propósito intrínseco. Por un lado, favorecerá el desarrollo de prácticas educativas relacionadas con el trabajo interdisciplinar en la educación superior en el contexto ecuatoriano. El trabajo interdisciplinar también permitirá la explotación de los conocimientos interdisciplinares, las habilidades interdisciplinares, el trabajo colaborativo, la metodología de investigación interdisciplinar y la competencia interdisciplinar. Por otro lado, tales acciones instruccionales desplegadas pueden ser efectivamente evaluadas debido al diseño de este cuestionario. Se ha diseñado una herramienta que aporta una perspectiva holística al cubrir un amplio espectro dimensional en el que se integran las dimensiones más demandadas y utilizadas por la comunidad docente en sus prácticas habituales de evaluación educativa. Además, esta escala también puede ser útil para comparar el nivel de competencia interdisciplinaria de los estudiantes en diferentes programas o instituciones, y para evaluar el impacto de ciertas intervenciones o estrategias de enseñanza en el desarrollo de esta competencia.
Como consecuencia, la restricción contextual derivada de la generalización de los resultados y la fase exploratoria del campo de investigación pueden mencionarse como las principales limitaciones de este estudio. En concreto, la investigación se ve limitada por su restricción contextual, ya que este cuestionario ha sido inicialmente validado en un contexto ecuatoriano y población universitaria. Por lo tanto, para que la herramienta mantenga sus relevantes propiedades psicométricas de validez y confiabilidad, su aplicación se limita a este grupo. Esta limitación contextual crea una oportunidad como línea de investigación futura, a través de la cual pretendemos realizar el proceso de traducción y adaptación a otros contextos para internacionalizar la herramienta y contribuir al estudio de experiencias educativas realizadas en el trabajo interdisciplinar en estudiantes universitarios en diferentes regiones de la geografía mundial.
Financiación: Este estudio ha sido financiado por el proyecto: “La interdisciplinariedad como estrategia para la formación de profesionales de la Actividad Física y Deporte”, código: CIF7FP-CS-FCF-1 de la Universidad Central del Ecuador.
Anexo
|
CUESTIONARIO PARA EVALUAR EL TRABAJO INTERDISCIPLINARIO EN ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS (CETI) |
|
CONOCIMIENTOS INTERDISCIPLINARIOS (CI) |
|
1. Cuando un profesor en su materia da una explicación a una problemática, fácilmente identifico como resolverlo utilizando los conceptos y definiciones de disciplinas académicas afines. |
|
2. En la ejecución de las actividades de clase utilizo los conocimientos de disciplinas afines |
|
3. Empleo los conocimientos de disciplinas afines en la ejecución de tareas autónomas. |
|
4. Identifico con facilidad los conocimientos de otras disciplinas académicas afines que aporten en la resolución problemas de mi profesión. |
|
HABILIDADES INTERDISCIPLINARES (HI) |
|
1. Identifico cómo diferentes disciplinas afines abordan los mismos problemas utilizando diferentes procesos. |
|
2. Reconozco el aporte de las disciplinas afines mediante el planteamiento de diferentes soluciones a problemas de mi profesión. |
|
3. Utilizo los conocimientos de diferentes disciplinas afines en la resolución de problemas de mi profesión. |
|
4. Interactúo en mi proceso de formación académica con profesionales en el ámbito de la profesión. |
|
5. Transfiero lo aprendido en otros escenarios de mi vida personal |
|
6. Aplico lo aprendido en otros escenarios de mi formación profesional |
|
7. Incorporo los conocimientos de disciplinas afines para comprender el contenido de las clases de mi carrera. |
|
8. Leo de manera cotidiana sobre temas complementarios a mi carrera para fortalecer mi formación profesional. |
|
9. Realizo conexiones entre lo que aprendo en clase y la práctica preprofesional. |
|
10. Utilizo bases de datos para la búsqueda de información actualizada |
|
11. Selecciono la información científica y relevante para profundizar un tema |
|
12. Proceso los datos utilizando herramientas informáticas |
|
13. Presento los resultados mediante el uso de herramientas informáticas |
|
14. Sustento mis conclusiones en el conocimiento de disciplinas afines |
|
TRABAJO COLABORATIVO (TCL) |
|
1. Llegamos a acuerdos para el trabajo en equipo |
|
2. Considero importante el aporte de mis compañeros para alcanzar los objetivos propuestos |
|
3. Interactuó con mis compañeros de grupo durante el desarrollo de las tareas |
|
4. Considero que cada miembro del grupo debe participar de manera activa en la ejecución de las tareas propuestas |
|
5. Cuando trabajo con mis compañeros de grupo aporto con mis ideas a partir del conocimiento científico |
|
6. Tomamos decisiones en grupo de forma consensuada. |
|
7. Durante el desarrollo de las actividades propuestas escucho las opiniones e ideas de mis compañeros de grupo |
|
8. En el desarrollo del trabajo grupal se debate las ideas entre los miembros |
|
9. Durante el desarrollo de las tareas propuestas comparto información en diferentes formatos |
|
METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN INTERDISCIPLINARIA (MII) |
|
1. Plantean tareas grupales con objetivos comunes para fortalecer el proceso de formación académica. |
|
2. Establecen actividades retadoras de manera grupal que promueven el logro de los resultados de aprendizaje. |
|
3. Planifican actividades que promueven relaciones simétricas y recíprocas en el grupo. |
|
4. Establecen actividades retadoras de manera grupal que promueven la integración de varias disciplinas afines para la resolución de problemas |
|
5. Plantean actividades grupales que promueven el respeto a las diversidades |
|
6. Establecen actividades grupales de refuerzo para superar las dificultades que se presentan durante el proceso de formación |
|
7. Plantean actividades que promueven la participación y el compromiso de todos los miembros del grupo |
|
8. Promueven la investigación a través del planteamiento de preguntas desafiantes |
|
9. Fomentan la investigación integrando varias disciplinas |
|
10. Emplean estrategias de enseñanza y aprendizaje basadas en la investigación integrando varias disciplinas. |
|
11. Emplean la investigación como estrategias de enseñanza y aprendizaje integrando varias disciplinas. |
|
12. Plantean problemas que enfrentaré en el ámbito profesional, que pueden ser resueltos desde varias disciplinas afines. |
|
13. Fomentan el aprendizaje basado en proyectos donde intervienen varias disciplinas afines. |
|
14. Estimulan el aprendizaje basado en problemas donde intervienen varias disciplinas afines. |
|
15. Incentivan el aprendizaje basado en estudio de casos donde intervienen varias disciplinas afines. |
|
16. Promueven el desarrollo del Proyecto Integrador de Saberes donde intervienen varias disciplinas afines. |
|
COMPETENCIAS INTERDISCIPLINARIAS (COMPI) |
|
1. Valoro lecturas de tópicos ajenos a la educación |
|
2. Disfruto pensando sobre cuántos campos diferentes abordan el mismo problema en diferente forma. |
|
3. Para resolver problemas educativos a menudo busco información de expertos y en otros campos académicos |
|
4. Al brindar conocimiento e ideas de diferentes campos, puedo darme cuenta de qué es lo apropiado para resolver un problema |
|
5. Enlazo ideas de educación con ideas de las ciencias humanísticas y sociales |
|
6. Puedo tomar ideas de otras áreas relacionadas con la educación y sintetizarlas de forma que me ayuden a comprender mejor |
|
7. Puedo utilizar lo que he aprendido en otro ámbito del saber |
|
8. A menudo reflexiono al comenzar, durante y al terminar una actividad o solucionar un problema |
|
9. Frecuentemente me detengo a pensar dónde podría estar equivocado o acertado con la solución de un problema |
|
10. De ser requerido, podría identificar los tipos de conocimiento e ideas que difieren en los distintos campos de estudio |
|
11. Reconozco el tipo de evidencia en la que se basan los diferentes campos de estudio |
|
12. Soy capaz de explicar la solución de un problema donde intervienen diferentes campos del saber |
|
13. Soy capaz de identificar los diferentes campos del saber que intervienen en la solución de un problema |
|
14. Soy capaz de resolver un problema integrando los diferentes campos del saber |
|
15. Disfruto pensar cómo diferentes áreas de estudio abordan los mismos problemas siguiendo caminos distintos |
|
16. Cuando un profesor experto en su materia da una explicación a una problemática, soy bueno(a) identificando si el problema pudiera resolverse con enfoques de otras disciplinas académicas. |
|
17. Frecuentemente me detengo a pensar si voy “bien” o “mal” en el proceso de resolver un problema. |
|
18. De mis conocimientos e ideas de diferentes áreas de estudio, puedo descubrir cuál es el apropiado para resolver un problema específico |
|
19. Cuando me cuesta trabajo desarrollar una actividad en clase o tarea, desconozco cuando mi dificultad se debe a que yo sólo sé pensar de la manera “en la que me enseñan a pensar en mi carrera” |
|
20. Reflexiono en cómo mis compañeros de clase pensaron y resolvieron algún problema para mejorar mis propias soluciones. |
|
21. Veo conexiones entre mi carrera y otras áreas distintas a la mía. |
|
22. Si me pidieran, podría identificar conocimientos e ideas distintivas de otros campos de estudio. |
|
23. Uso en otros escenarios (otras clases, mi vida cotidiana, etc.) lo que aprendo en una materia en específico. |
|
24. Puedo identificar hechos, pruebas y fundamentos en los que diferentes disciplinas académicas se sustentan |
|
25. Puedo recoger ideas de otras áreas para ayudarme a entender mejor el contenido de las clases de mi carrera |
|
26. Frecuentemente me detengo a reflexionar sobre lo que estoy pensando para determinar si omito algo. |
|
27. Valoro leer sobre temas diferentes a los de mi carrera. |
REFERENCIAS
, , & (1994). Investigación educativa: Fundamentos y Metodologías. Labor.
y (2007). Competencias ¿Engaño o certeza? Ediciones Ecuador del Futuro.
, , & (2000). On Disciplinary Lenses and Interdisciplinary Work. In S. Wineburg & P. Grossman (Eds.), Interdisciplinary Curriculum: Challenges to Implementation (pp. 17-38). Teacher College Press.
, ,, & L(2021). Evolution of the Autism Literature and the Influence of Parents: A Scientific Mapping in Web of Science. Brain Sciences, 11(1), 1-16. https://doi.org/10.3390/brainsci11010074
, & (2012). Los proyectos de aprendizaje interdisciplinarios en la formación docente. Revista Mexicana de Investigación Educativa, 17 (54), 877-902.
, , , & (2021). COVID-19 in the Field of Education: State of the Art. Sustainability, 13(10), 1-17. https://doi.org/10.3390/su13105452
, , , & (2022). Citizenship, heritage and inclusive education: construction of a category system for the analysis of didactic experiences. IJERI: International Journal of Educational Research and Innovation, (17), 59–72. https://doi.org/10.46661/ijeri.6511
(2015). Interdisciplinariedad: definición, proyecto e investigación. En I. Fazenda (Coord.). Prácticas interdisciplinares en la escuela. (pp. 17- 21). Editorial Octaedro.
, , , , y (2017). Diseño y validación de un cuestionario de medición del aprendizaje cooperativo en contextos educativos. Anales de Psicología, 33 (3), 680-687. http://dx.doi.org/10.6018/analesps.33.3.251321
(2015). Ciencia e interdisciplinariedad. En I. Fazenda (Coord.). prácticas interdisciplinares en la escuela. (pp. 23-28). Octaedro, S.L.
(2006). Sistemas complejos. Gedisa.
, & (2014). Ibm Statistics 21 step by step: A simple guide and reference. Pearson.
, y (2012). Evaluación de Percepciones Sobre la Interdisciplinariedad: Validación de Instrumento para Estudiantes de Educación Superior. Formación Universitaria, 12(3), 27-38. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062019000300027
(1983). The analysis of covariance structures: Goodness-of-fit indices. Sociological Methods and Research, 11, 325–344. https://doi.org/10.1177/0049124183011003003
(1965). A rationale and test for the number of factors in a factor analysis. Psychometrika, 30, 179-185. https://doi.org/10.1007/BF02289447
& (2006). Complex systems in education: Scientific and educational importance and implications for the learning sciences. The Journal of the Learning Sciences, 15(1), 11– 34. https://doi.org/10.1207/s15327809jls1501_4
(2014). El currículo de la Educación superior desde la complejidad sistémica. https://www.ces.gob.ec/doc/regimen_academico/propuesta_reglamento/presentacion%20plan%20excelencia%20luis%20vargas%20torres.pdf
, , & (2012). Developing a Measure of Interdisciplinary Competence for Engineers. American Society for Engineering Education. https://doi.org/10.18260/1-2--21173
(2004). Alphaci: Un Programa de Cálculo de Intervalos de Confianza para el coeficiente Alfa de Cronbach. Psico-USF, 9(1), 31–37. https://doi.org/10.1590/s1413-82712004000100005
, , , & (2014). El análisis factorial Exploratorio de los ítems: Una Guía Práctica, revisada y actualizada. Anales De Psicología, 30(3). https://doi.org/10.6018/analesps.30.3.199361
, , , & (2022). The impact of gender on the use of augmented reality and virtual reality in students with ASD. Education in the Knowledge Society (EKS), 23, 1-14. https://doi.org/10.14201/eks.28418
, , , & (2021). Co-word analysis and academic performance from the Australasian Journal of Educational Technology in Web of Science. Australasian Journal of Educational Technology, 37(6), 119-140. https://doi.org/10.14742/ajet.6940
, & (2020). Information and Communication Technologies and functional diversity: knowledge and training of teachers in Navarra. IJERI: International Journal of Educational Research and Innovation, 14, 59–75. https://doi.org/10.46661/ijeri.4407
, , , & (2021). STEAM in education: a bibliometric analysis of performance and co-words in Web of Science. International Journal of STEM Education, 8, 1-21. https://doi.org/10.1186/s40594-021-00296-x
(2015). Learning in the Café: Pilot testing the Collaborative Application for Education in Facebook, Australasian Journal of Educational Technology, 31(1), 67-85. https://doi.org/10.14742/ajet.1500
, , & (1994). Collaborations: Values, roles, and working methods (Research proposal). National Science Foundation, Ethics and Values Studies Program.
(2009). Zen and the Art of Transdisciplinary Postgraduate Studies: Sydney: Institute for Sustainable Futures, University of Technology. http://altf.org/wp-content/uploads/2016/08/Mitchell_C_Associate-Fellowship_Final-report_2009.pdf
, , , & (2022). Computer in education in the 21st century. A scientific mapping of the literature in Web of Science. Campus Virtuales, 11(1), 201-223. https://doi.org/10.54988/cv.2022.1.1019
, , , & (2021). Flipped learning and good teaching practices in secondary education. Comunicar, 29(68), 107-117. https://doi.org/10.3916/C68-2021-09
(2015). Enseñar a vivir. Nueva Visión.
OECD. (2012). Literacy, Numeracy and Problem Solving in Technology-Rich Environments: Framework for the OECD Survey of Adult Skills. OECD Publishing. http://dx.doi.org/10.1787/9789264128859-en
, , , & (2022). Elaboration and validation of the scale to measure the experience on gamification in education (EGAMEDU). Journal of Technology and Science Education, 12(1), 217-229. https://doi.org/10.3926/jotse.1505
(2010). Aprender a educar. Nuevos desafíos para la formación de docente. Revista Interuniversitaria de Formación del Profesorado, 68 (24,2), 37-60.
y (2009). Aprender para comprender y resolver problemas. En J. Pozo & M. Pérez. Psicología del aprendizaje universitario: La formación en competencias. (pp. 31-53). Morata.
(2007). El ensayo como búsqueda y creación. (Hacia un discurso de aprehensión compleja). Tabasco, México: UPCH.
, , y (2018). El trabajo colaborativo como estrategia didáctica para la enseñanza/aprendizaje de la programación: una revisión sistemática de literatura. Tecnológicas, 21(41), 115-134. https://doi.org/10.22430/22565337.731
, & (2017). Proyecto Integrador: Herramienta metodológica en la educación superior. Revista Didasc@lia: Didáctica y Educación, 8 (1), 241-250.
, , , , y (2021). La percepción de los estudiantes universitarios en relación con el trabajo interdisciplinario. Revista Espacios, 42 (11), 47-58. https://doi.org/10.48082/espacios-a21v42n11p06
, y (2019). El Proyecto Integrador de Saberes: Una oportunidad para aprender a aprender. EmásF, Revista Digital de Educación Física, 10 (57), 62-77.
, , & (2018). La resolución de problemas: una oportunidad para aprender a aprender. Olimpia. Revista de la Facultad de Cultura Física de la Universidad de Granma, 15(50), 160-171. https://doi.org/10.17227/01212494.26pys57.66
y (2016). El aprendizaje basado en problemas: una oportunidad para aprender. Lecturas Educación Física y Deportes, 21(221), 1-12. http://www.efdeportes.com/efd221/el-aprendizaje-basado-en-problemas.htm
(2015). La formación inicial y permanente de los docentes de enseñanza no universitaria del Distrito Metropolitano de Quito y su influencia en los procesos de enseñanza y aprendizaje, la evaluación institucional, el funcionamiento, la innovación y la mejora de los centros educativos. [Tesis doctoral inédita]. Universidad del País Vasco, España.
, , & (1998). Connecting and creating for learning: Integrating subject matter across the curriculum and the school. Educational Psychology Review, 10(2), 201–225. https://doi.org/10.1023/A:1022141720743
(2004). Los entornos de trabajo colaborativo y su aplicación en la enseñanza. En Cabero, J. y Romero, R. Nuevas tecnologías en la práctica educativa. Granada: Arial Ediciones, S.L., pp. 213-254. https://grupotecnologiaeducativa.es/images/bibliovir/pedro/2004-entornosdetrabajocolaborativoyaplicacionenseanza-arial.pdf
, , , & (2021). Adaptation and Validation of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire for Spanish Adolescents. European Journal of Investigation in Health, Psychology and Education, 11(1), 142-153. https://doi.org/10.3390/ejihpe11010012
, &(2010). The importance of interdisciplinary planning of the learning process. Procedia Social and Behavioral Sciences, 2, 4695–470. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2010.03.752
(2014). Cooperative Learning and Academic Achievement: ¿Why Does Groupwork Work? Anales de Psicología, 30(3), 785-791. http://dx.doi.org/10.6018/analesps.30.3.201201
, , , , & (2009). Teaching and Learning in Interdisciplinary Higher Education: A Systemic Review. Educational Psychology Review, 21, 365–378. https://doi.org/10.1007/s10648-009-9113-z
, , , & (2021). Co-Word Analysis and Academic Performance of the Term TPACK in Web of Science. Sustainability, 13(3), 1-20. https://doi.org/10.3390/su13031481
, , , , , , & (2020). Interdisciplinary engineering education: A review of vision, teaching, and support. Journal of Engineering Education, 1-48. https://doi.org/10.1002/jee.20347
, , & (2019). Academic Skills for Interdisciplinary Studies. Amsterdam University. Press. https://doi.org/10.2307/j.ctvkwnn1t
& (1991). Toward a comprehensive theory of collaboration. Journal Applied Behavioral Science, 27 (2), 139-162. http://dx.doi.org/10.1177/0021886391272001