Estrategias metacognitivas y motivación de logro académico en estudiantes universitarios de Arequipa (Perú)

Estrategias metacognitivas

La metacognición es un constructo psicológico que fue propuesto por John Flavell hacia la mitad de la década de 1970, y que se entiende como el conocimiento de los procesos cognitivos subyacentes al aprendizaje que implican el autoconocimiento y la autorregulación (Flavell, 1979). Por ello, se considera que existe una superposición entre la metacognición y constructos cognitivos como la autoeficacia (Bandura, 1977) y la autorregulación del aprendizaje, que fue propuesto por Zimmerman en 1989 (citado por Greene, 2018). Sin embargo, luego se sumaría la autoevaluación como tercer componente de la metacognición, que se encarga de monitorizar los aprendizajes (Gutiérrez et al., 2016; Tobias y Everson, 2009).

Se reconoce también que la metacognición tiene como antecedentes teóricos a las ideas de Vigotsky y Piaget (citados por Arias et al., 2021), y afinidad con constructos neuropsicológicos como la teoría de la mente (TOM, por su sigla en inglés) y las funciones ejecutivas (Skidlesky, 2011), con asidero en la actividad cerebral de la corteza prefrontal. Asimismo, la metacognición -por cuanto supone el autoconocimiento de los intereses cognitivos, de los estilos de aprendizaje y de las estrategias de estudio más adecuadas según sea el caso individual de cada persona- se ha asociado con los estilos de aprendizaje (Rojas y Esquerre, 2021), el mindfulness académico (Conejo et al., 2022) y con enfoques de aprendizaje profundo que se caracterizan por un aprendizaje más crítico y reflexivo (Martínez Fernández, 2007) que repercute positivamente en el rendimiento académico, pues los estudiantes con enfoques superficiales de aprendizaje se autorregulan menos y tienen menor rendimiento en sus estudios (Fuente et al., 2008; Gutiérrez et al., 2019; Valle et al., 2008).

De ahí que la metacognición tenga tanta relevancia para la educación (Vélez y Ruíz, 2021), pues diversos estudios han probado sus implicaciones en la comprensión de textos (Aragón y Caicedo, 2009; Maier y Richter, 2014; Mamani et al., 2020), el aprendizaje y recuerdo de la información en textos académicos (Finley et al., 2010; Mosquera, 2019), el razonamiento abstracto (García Campos y Sarabia López, 2018), el pensamiento hipotético deductivo (Seoane et al., 2007), la solución de problemas (Mayer, 2002) y el juicio (Schraw, 2009); por mencionar algunos procesos cognitivos que suelen cumplir un rol activo en el aprendizaje de los estudiantes.

Ahora bien, en un sentido evolutivo, la metacognición se puede desarrollar desde la infancia (Calle et al., 2020), pues los estudios de Mischel sobre la postergación de recompensas y los mecanismos de control subyacentes, evidencian que incluso niños menores de cinco años pueden autorregular su conducta con importantes consecuencias para su ajuste emocional en etapas posteriores del desarrollo (Mischel et al., 1972; Mischel et al., 1989). Desde la adolescencia, se ha señalado que mientras los varones suelen tener mayor autoconocimiento, las mujeres autorregulan mejor su conducta; pero parece ser que ciertos rasgos de la personalidad como la conciencia y la apertura a la experiencia están más asociados a la metacognición que el género (Gutiérrez y Montoya, 2023). En todo caso, es fundamental que, desde una edad temprana, los niños experimenten diversas actividades que les permitan enriquecer sus experiencias de vida, y especialmente las de tipo cognitivo, académico y vocacional, con la finalidad de desarrollar su autoconocimiento y de poner en práctica mecanismos autorregulatorios (Efklides, 2009). Incluso actividades como el deporte o el ejercicio físico se han asociado con el desarrollo de las habilidades metacognitivas (Herrera et al., 2021).

Dentro de las habilidades o competencias metacognitivas se tienen las de planeación, autorregulación, autocontrol, autoevaluación y monitoreo, que tienen componentes declarativos y procedimentales (Herrera et al., 2022); y que algunos autores identifican como estrategias de aprendizaje (Meza, 2013). Sin embargo, como ya se mencionó, se suelen reducir a tres: autoconocimiento, autorregulación y autoevaluación (O’Neil y Abedi, 1996; Vallejos et al., 2012).

El autoconocimiento supone el conocimiento de las propias capacidades e intereses de aprendizaje y los estilos cognitivos implicados en actividades académicas (Schraw y Sperling, 1994), que influyen en la formulación del proyecto de vida. Por ello, esta forma de autoconocimiento se asocia al sentido de vida (Lohani et al., 2023), el establecimiento de metas, la toma de decisiones (Fernández y Macbeth, 2018) y la performance en tareas académicas (Everson y Tobias, 2002). También se ha reportado que conduce a la autonomía académica (Dutra-Thormé et al., 2019), pues el autoconocimiento permite saber cuáles son las habilidades intelectuales en contextos de aprendizaje, por lo que permiten seleccionar mejor las estrategias de estudio (Castejón et al., 2004). Otros trabajos también han señalado que el autoconocimiento se relaciona positivamente con el autoconcepto y la motivación académica (Carranza y Apaza, 2015), de ahí que han surgido técnicas de intervención y psicoterapias cognitivas basadas en la metacognición (Garay, 2018).

La autorregulación implica componentes afectivos y motivacionales (Efklides, 2006) que facilitan el uso de estrategias de aprendizaje a través de procesos regulatorios (Nachon et al., 2020; Peñalosa et al., 2006). En consecuencia, el aprendizaje autorregulado comprende el establecimiento de objetivos, la automotivación, control de la atención y aplicación de estrategias de aprendizaje (Barrera Bernal y Bayona Umbarila, 2020). Varios estudios han reportado que, en efecto, la autorregulación se asocia con la autoeficacia y el óptimo rendimiento académico (Alegre, 2014; Greene, 2018; Torrano y González, 2004).

La autoevaluación supone la comprobación de la eficacia de las estrategias aplicadas, según los propósitos formulados (Arias et al., 2014), y se refiere al monitoreo cognitivo en función de las metas planteadas (Harkin et al., 2016); abarcando procesos como la autorreflexión, el monitoreo y la depuración (Barrera Bernal y Bayona Umbarila, 2020). De este modo, puede decirse que “la inserción de la dimensión metacognitiva en el proceso de aprendizaje implica enseñar a los estudiantes a planificar, supervisar y evaluar su ejecución” (Alegría y Rivera, 2021, p. 57). Aunque algunos acercamientos han señalado que los varones poseen mejor autoconocimiento y las mujeres mayor autorregulación y monitoreo, los datos no son del todo concluyentes, y se ha señalado que el género interactúa con el contexto social y educacional, de modo que ciertos prejuicios sexistas podrían interferir con el uso de ciertas estrategias de aprendizaje, a través de ideas o actividades sesgadas implementadas por los profesores (Lundeberg y Mohan, 2009). En tanto que el autoconocimiento y la autorregulación se han correlacionado fuerte y positivamente con la edad (Dutra-Thomé et al., 2019; Greene, 2018).

Motivación de logro académico

La motivación es un proceso interno que activa, guía y mantiene la conducta (Arias et al., 2018). Si bien las primeras aproximaciones teóricas de la motivación tuvieron una orientación funcionalista a través de Robert Woodworth, fue Clark Hull (1932) quien elaboró un planteamiento sistemático de la motivación, enganchando las conductas y las metas, labor que fue continuada por sus discípulos al insertar la motivación al campo de estudio conductual (Bolles, 1976). Desde una perspectiva humanista, Abraham Maslow (1968) hizo las aportaciones sobre la motivación a través de una jerarquía de necesidades (Maslow, 1991). Con un enfoque cognitivo, David McClelland (1992) introduce el concepto de motivación de logro como una de tres fuentes de motivación: la de poder, la de logro y la afiliativa.

La motivación de logro se refiere a un tipo de motivación aprendida por medio de las relaciones interpersonales que orienta los pensamientos y acciones de la persona hacia un desempeño exitoso que sobrepase los estándares ordinarios (McClelland et al., 1953). Asimismo, en consonancia con este planteamiento, Atkinson (1958) había indicado que solo cuando la motivación por buscar el éxito es mayor que la motivación por evitar el fracaso, la conducta motivada es capaz de llevar a la acción; mientras que si la motivación por evitar el fracaso es mayor que la motivación de éxito la persona se desmotiva. Sin embargo, estudios posteriores señalan que ambas tendencias suelen estar presentes en los estudiantes, pues ello dependerá de qué tipo de metas establezcan (Rodríguez et al., 2001), dentro de las que se pueden distinguir, motivación por el deseo de aprender, por mejorar las competencias cognitivas, por obtener altas calificaciones o por ganar prestigio académico (Alonso, 2005).

Por ejemplo, las ganancias y pérdidas en el proceso de toma de decisiones dependen mucho de la perspectiva de futuro y las metas a largo plazo (Fernández y Macbeth, 2018). Además, los alumnos intrínsecamente motivados por el estudio tienen más éxito académico (Mas y Medinas, 2007) y prefieren no correr riesgos que los lleven al fracaso (Montero y León, 1994). Por otro lado, el fracaso escolar o académico está supeditado a múltiples factores que pueden contemplar, además de los aspectos psicológicos y fisiológicos propios del alumno, el contexto socioeconómico o familiar, y el clima educativo (Gutiérrez et al., 2019; Marín et al., 2000). En ese sentido, el clima de aprendizaje (Arias et al., 2019; García et al., 2022) y las concepciones de los profesores sobre el aprendizaje de sus alumnos también predicen el éxito académico de estos últimos (Sánchez, 2005).

Todos estos factores impactan en el éxito de los estudiantes a través de experiencias que les brindan satisfacción o no en el ámbito académico. Así pues, la teoría de las perspectivas de meta de Nicholls et al. (1989) explica el interés de los jóvenes en el estudio a partir del grado de satisfacción e involucramiento con las actividades académicas, que están mediadas por sus habilidades, metas, creencias, valores y personalidad. Con base en su teoría, se ha evidenciado que los varones presentan metacreencias centradas en el ego, y las mujeres, metacreencias centradas en la tarea, que son las que se asocian con un mejor rendimiento académico (Castillo et al., 2003). En Perú, la satisfacción académica se ha asociado con el bienestar psicológico de los estudiantes universitarios (Merino Soto et al., 2017), y este último, con metas más altas de estudio (Cornejo et al., 2015). En tanto que otros estudios también han reportado que el autoconcepto se relaciona positivamente con la motivación académica (Carranza y Apaza, 2015).

Otro modelo compatible con la motivación de logro es la teoría de las metas de logro, de Covington (2000), que plantea cuatro tipos de metas: de aproximación al aprendizaje, de evitación del aprendizaje, de aproximación al rendimiento y de evitación al rendimiento. Por tanto, seguir metas de aproximación al aprendizaje es más favorable que seguir metas de aproximación al rendimiento, porque implica un mayor compromiso en determinadas situaciones académicas, dado que la motivación es intrínseca (Lens et al., 2008). Aunque también la motivación intrínseca se va desarrollando desde la infancia (Henderlong y Lepper, 2002), una investigación en Perú reportó que el compromiso académico de los estudiantes universitarios no se asocia con la edad, mas sí con el sexo; aquí, las mujeres obtienen puntajes más altos en esta variable, en comparación con los varones (Fuster y Baños Chaparro, 2021).

Todos estos estudios parecen apuntar a que las variables netamente cognitivas, como la capacidad intelectual, no tienen tanto poder predictivo sobre el éxito académico (Avendaño et al., 2021), sino más bien, variables metacognitivas que implican componentes cognitivos, motivacionales y afectivos que generan sentimientos de satisfacción académica. Y es que, desde hace varias décadas atrás, se sabe que los factores cognitivos y afectivos están implicados en la motivación humana (Barberá y Cantero, 1994). La teoría de control-valor de las emociones de logro de Pekrun (2006), por ejemplo, se enfoca en las emociones en diferentes contextos académicos, y su regulación mediada por expectativas y atribuciones que actúan como juicios de valor. En Argentina, se ha reportado que las mujeres presentan mayor vergüenza para buscar ayuda académica, en comparación con sus pares varones, lo que les genera estrés y ansiedad (Sánchez, 2013).

En cuanto a la teoría de motivación de logro, aunque tradicionalmente se ha indicado que las mujeres están más motivadas por necesidades afiliativas, y los varones, por el logro y el poder, las primeras suelen tener mayor motivación intrínseca y los segundos mayor motivación extrínseca, lo que explica el mejor aprovechamiento académico de las mujeres (Barberá y Cantero, 1994). Esto no significa que los factores externos no sean importantes para la motivación, sino que es de mayor beneficio para el estudiante desarrollar estrategias de aprendizaje en función de su motivación intrínseca (Harkin et al., 2016); aunque también la motivación intrínseca puede ser un arma de doble filo, pues se ha asociado con una mayor resistencia al cambio y menor adaptabilidad a situaciones nuevas en diversos contextos del quehacer humano (Stockkamp et al., 2023).

Metacognición y motivación de logro como hipótesis de trabajo

En este estudio, tratamos de poner a prueba la hipótesis de que la metacognición se encuentra asociada a la motivación de logro académico, como se ha demostrado en diversos estudios (Galván, 2008; Matos, 2009; Satico et al., 2022; Thornberry, 2008; Valle et al., 2006). En ese sentido, a diferencia de los estudiantes que se caracterizan por poseer aprendizajes superficiales, los estudiantes que buscan un conocimiento más profundo tienen alta motivación de logro y recurren a estrategias metacognitivas para aprender (Meza, 2013). Asimismo, aquellos con habilidades metacognitivas son más reflexivos y emplean formas activas de aprendizaje (Arias et al., 2014; Martín et al., 2007).

Por ejemplo, Rinaudo et al. (2003) evaluaron a 216 estudiantes universitarios de Argentina, y encontraron que los estudiantes con motivación intrínseca valoran más positivamente las tareas académicas y tienen mayores niveles de creencias de autoeficacia, aunque las creencias de control de aprendizaje no mostraron relación con el uso de estrategias metacognitivas; de modo que hasta un 33 % de los estudiantes con mayor motivación son los que tienden a aplicar estrategias metacognitivas. En otro estudio más reciente, con 400 estudiantes universitarios de Brasil, se reportó que las estrategias de aprendizaje se correlacionaron fuertemente con las metas de aproximación de desempeño, y la dimensión ausencia de estrategias metacognitivas disfuncionales se correlacionó fuerte y positivamente con las metas de aprendizaje (Satico et al., 2022).

Además, la motivación de logro favorece la autorregulación del aprendizaje (Arias et al., 2020), y a su vez, el aprendizaje autorregulado se asocia fuertemente con la motivación intrínseca (Arias et al., 2018; Núñez et al., 2005); de modo que los estudiantes con habilidades metacognitivas poseen alta motivación de logro, manifiestan un alto interés intrínseco en el aprendizaje, se involucran activamente con el estudio, intentan comprender significativamente lo que estudian, aplican estrategias de aprendizaje y tienen hábitos de estudio (Greene, 2018; Valle et al., 1998). De hecho, los estudiantes que autorregulan su aprendizaje tienen mejores calificaciones (Assis et al., 2022; Fuentes et al., 2008; Valle et al., 2008); además, tienen metas académicas más claras y emplean estrategias metacognitivas con mayor frecuencia y de manera eficiente (Valle et al., 2006), disfrutando de lo que aprenden y experimentando altos niveles de satisfacción académica (Bracho, 2022; Silva et al., 2021).

En Perú, con muestras de estudiantes de la ciudad de Lima, Chávez et al. (2015) reportaron que los estudiantes universitarios que utilizan estrategias cognitivas de elaboración y autorregulan sus esfuerzos se plantean metas intrínsecamente orientadas hacia objetivos académicos. Galván (2008) ha encontrado que los estudiantes con mayor motivación de logro académico son más optimistas y hacen valoraciones más positivas de las actividades asociadas al estudio. Además, tras evaluar a 116 estudiantes universitarios de una universidad privada de Lima, Thornberry (2008) encontró que la motivación de logro académico predijo hasta el 19,3% del rendimiento académico, y que dicha variable se correlacionaba más con el rendimiento académico que las estrategias metacognitivas.

Por otro lado, los estudios con muestras de estudiantes universitarios procedentes de Arequipa han arrojado resultados menos alentadores, posiblemente porque los estándares educativos de la formación universitaria en las ciudades de provincia son menos exigentes y de menor calidad académica (Arias, 2013; Salas y Arias, 2023). En tal sentido, trabajos previos han reportado que los estudiantes de Psicología de esta ciudad no emplean estrategias metacognitivas, y predominan en ellos, estilos de aprendizaje pasivos y orientados a la práctica (Arias et al., 2014), no poseen hábitos de estudio (Montes, 2012), menos de la tercera parte tiene vocación por su carrera (Arias y Ceballos, 2017), no autorregulan su aprendizaje (Arias et al., 2020) y su motivación de logro académica es baja, sobre todo en los varones y los estudiantes de semestres inferiores (Arias et al., 2018).

Participantes

La muestra estuvo conformada por 157 estudiantes universitarios de la Escuela Profesional de Psicología de una universidad privada de la ciudad de Arequipa, de los cuales el 72,6 % fueron mujeres y el 27,4 % fueron varones. La edad de los participantes fluctuó entre los 16 y 26 años, con una media de 18,5 años. Los estudiantes fueron seleccionados por el método de muestreo no probabilístico y la técnica de grupos intactos, de una población de 900 estudiantes de Psicología, por tanto, el tamaño muestral abarca más del 10 % de la población (Hernández et al., 2010).

Instrumentos

Para medir la metacognición se utilizó el INVENTARIO DE ESTRATEGIAS METACOGNITIVAS, de O’Neil y Abedi (1996), que consta de veinte ítems y cuatro alternativas de respuesta en una escala de Likert. La escala ha sido validada por Vallejos et al. (2012) en Perú, quien reportó una estructura interna de tres factores: autoconocimiento (ítems 1, 4, 5, 6, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 18 y 19); autorregulación (ítems 15, 16, 17 y 20), y evaluación (ítems 2, 3, 7 y 8). Cada factor obtuvo índices de confiabilidad superiores a .7, y una escala de calificación por percentiles con cinco niveles. La prueba puede ser aplicada de forma individual y colectiva y tiene una duración aproximada de veinte minutos. En Arequipa, se ha corroborado la estructura interna de la prueba mediante análisis factorial confirmatorio con índices de confiabilidad adecuados para las subescalas de autoconocimiento y autorregulación, y solamente índices aceptables de confiabilidad para la subescala de evaluación (Arias et al., 2022).

Para medir la motivación de logro se aplicó la PRUEBA DE MOTIVACIÓN DE LOGRO ACADÉMICO, propuesta por Hermans, en Holanda en 1971, y validada en Perú por Thornberry (2003). Esta contiene 33 ítems y puede ser aplicada desde los 13 años de edad, y su implementación dura aproximadamente veinte minutos. El formato de respuesta tiene tres alternativas. La estructura interna de la prueba, estimada por Arias et al. (2018) mediante análisis factorial confirmatorio posee dos factores: acciones orientadas al logro académico (ítems 13, 14, 18, 19, 21, 26, 27, 28, 29 y 31) y pensamientos orientados al logro académico (ítems 1, 2, 4, 3, 5, 6, 9, 11, 12, 16, 17, 20, 22, 25, 30 y 33); con adecuados índices de bondad de ajuste y índices de confiabilidad de .748 y .803, respectivamente, calculados con la prueba alfa ordinal.

Procedimientos

Primeramente, se gestionaron los permisos ante las autoridades competentes de la universidad privada, para evaluar a los estudiantes de la Escuela Profesional de Psicología. Luego, se coordinó con los profesores para evaluar a los estudiantes en sus respectivos salones de clase, donde previamente se les explicó la finalidad del estudio. Todos participaron voluntariamente y solo se consideró a los estudiantes que firmaron el consentimiento informado. Los datos fueron recogidos entre mayo y julio de 2022.

Análisis de datos

Primero se realizaron los análisis univariados de las variables, por medio de frecuencias y porcentajes para las variables cualitativas. Por otro lado, se utilizaron medidas de tendencia central y de dispersión para las variables cuantitativas, además del análisis de normalidad por medio de asimetría y curtosis. Para estimar la asociación entre las variables se utilizaron estadísticos bivariados como t de Student para muestras independientes y el coeficiente de correlación de Pearson. El modelo de regresión lineal se estimó con las variables que mostraron ser significativas en el análisis bivariado. Se utilizó el programa JASP, versión 0.17.2.1 (JASP Team, 2023).