Adoptando un enfoque centrado en la persona, el presente trabajo de investigación tiene como principal objetivo identificar posibles perfiles motivacionales basándose en la combinación de metas académicas (orientadas al aprendizaje y orientadas al rendimiento) y expectativas de autoeficacia. Bajo la hipótesis de que la implicación del alumno no solo depende de la combinación de metas de aprendizaje sino también del nivel de expectativas de autoeficacia, se encuesta a 1858 estudiantes de cinco universidades públicas españolas (con una media de edad de 21 años) y distintas titulaciones. En la línea de investigaciones previas, los resultados indican que el perfil en el que predominan las metas de aprendizaje está asociado a mejores resultados que otros. Sin embargo, los resultados de esta investigación añaden información nueva, lo que sugiere que las expectativas de autoeficacia tienen un papel central en la relación entre metas y rendimiento.
Taking a person-centered approach, the main objective of this study is to identify possible motivational profiles based on the combination of academic goals (learning-oriented and performance-oriented) and self-efficacy expectations. Under the assumption that student engagement not only depends on the combination of learning goals but also the level of self-efficacy expectations, a survey is performed on 1858 students from five Spanish public universities (average age 21) and different degrees. In line with previous studies, the results indicate that the profile in which learning goals predominate is associated with better results than others. However, the results of this study adds new information suggesting that self-efficacy expectations play a central role in the relationship between goals and performance.
Después de varias décadas de investigación en el ámbito motivacional, parece evidente que las personas no solo tienen diferentes cantidades de motivación, sino que también son diferentes en cuanto al tipo de motivación (Ryan y Deci, 2000). Por ello, además de resultar importante saber cuán motivada está una persona, también es importante saber por qué está motivada (Schwinger, Steinmayr, y Spinath, 2012). Aunque las razones que guían la conducta académica son diversas, la mayoría de los estudiantes suelen implicarse en sus tareas y estudios por dos tipos de motivo diferentes: el deseo de aprender, desarrollar y mejorar sus capacidades (metas de aprendizaje) o bien con el objetivo de demostrar su capacidad o de proteger su imagen personal buscando valoraciones positivas de los demás (metas de rendimiento). Mientras que en el primer caso pretenden incrementar sus capacidades y conocimientos, en el segundo tratan, sobre todo, de demostrar sus capacidades (Elliot, 1999; Pajares, Britner, y Valiente, 2000).
En general, la mayor parte de los trabajos realizados en este campo se han centrado en el estudio de las variables motivacionales contempladas individualmente, descuidando cómo integra el estudiante esas variables dentro de un perfil individual de regulación motivacional (Schwinger et al., 2012). Asimismo, uno de los puntos más importantes es conocer cómo puede combinar el alumno esas variables motivacionales de modo eficiente y conseguir hacer una gestión lo más adaptativa posible de sus recursos motivacionales con la finalidad de conseguir los mayores beneficios motivacionales, cognitivos y académicos.
Pintrich (2003), convencido de que muchas de las controversias en torno a las metas deben resolverse con más investigación empírica, plantea que la investigación futura debería ir más allá de la diferenciación simplista y mutuamente excluyente entre metas de aprendizaje (buenas) y metas de rendimiento (malas) y contemplar la perspectiva de las múltiples metas como el principal camino a seguir, puesto que los estudiantes pueden perseguir más de una meta dentro de su proceso de aprendizaje (Suárez, Cabanach, y Valle, 2001; Valle et al., 2003).
Aunque algunos teóricos de la motivación pronosticaban hace unos años que el estudio de los perfiles motivacionales se iba a convertir en uno de los temas de investigación prioritarios, lo cierto es que el número e impacto de estos trabajos ha sido menor de lo esperado. Es más, la perspectiva de las múltiples metas, cuyo argumento central reside en la combinación de varias metas y en la definición de los perfiles motivacionales derivados de esas combinaciones, es una línea de trabajo de enorme proyección y con grandes posibilidades de futuro, pero todavía sigue ocupando una parte muy pequeña dentro de la investigación motivacional en contextos educativos (Valle et al., 2010).
Aunque la mayoría de los investigadores han adoptado un enfoque centrado en la variable (variable-centered approach), estudiando cada una de las metas de logro de modo individual (Elliot y Church, 1997; Elliot y Murayama, 2008; Harackiewicz, Barron, Pintrich, Elliot, y Thrash, 2002; Kaplan y Midgley, 1997; Midgley, Kaplan, y Middleton, 2001), algunos autores han optado por un enfoque más centrado en la persona (person-centered approach) consistente en el estudio de las diferencias entre subgrupos de estudiantes con distintos perfiles de metas (Bråten y Olaussen, 2005; Holgado, Navas, y Jover, 2012; Inglés, Martínez-Monteagudo, García-Fernández, Valle, y Castejón, 2015; Meece y Holt, 1993; Niemivirta, 2002; Pastor, Barron, Miller, y Davis, 2007; Pintrich, 2003; Ratelle, Guay, Vallerand, Larose, y Sénécal, 2007; Valle et al., 2003, 2010, 2013; Vansteenkiste, Sierens, Soenens, Luyckx, y Lens, 2009). Aunque ambos enfoques han aportado importantes avances en el conocimiento motivacional, algunos autores (Schwinger y Wild, 2012) consideran que el enfoque centrado en la persona implica una visión más realista de lo que hacen los estudiantes a nivel motivacional en los entornos educativos.
Bajo estos planteamientos, el presente trabajo tiene como principal objetivo adoptar un enfoque centrado en la persona e identificar posibles perfiles motivacionales en una muestra de estudiantes universitarios, basándose en la combinación de metas académicas orientadas a la tarea o al aprendizaje y metas académicas orientadas al logro (o de aproximación al rendimiento). Como principal novedad respecto a otros trabajos anteriores (Suárez et al., 2001; Valle et al., 2003, 2010, 2013), a estos dos tipos de motivos se incorpora una tercera variable, las creencias de autoeficacia, como una de las variables de referencia en la elaboración de los perfiles motivacionales, tanto por su valor predictivo en la implicación del estudiante como en el logro académico (Daniels et al., 2008; Komarraju y Nadler, 2013; Liem, Lau, y Nie, 2008). De acuerdo con la teoría de la expectativa-valor (Wigfield y Eccles, 2000), las creencias de los estudiantes respecto del grado de confianza que tienen en sí mismos para afrontar con éxito una tarea académica (autoeficacia) y el grado en que ellos creen que dicha tarea académica tiene valor para ser perseguida (valor de la tarea) son dos de los componentes fundamentales para comprender la implicación y el rendimiento de los estudiantes (Schunk, Pintrich, y Meece, 2008). Por tanto, en función de estas tres variables, los perfiles tendrían dos componentes: una combinación de motivos y un nivel de competencia percibida necesarios para implicarse en las tareas académicas. El cómo, más que el cuánto, será lo que defina a tales perfiles.
Una vez identificados esos perfiles, y como procedimiento para testar la validez de los perfiles encontrados, se analizarán las diferencias que hay entre ellos en algunas variables relevantes a nivel cognitivo (nivel de conocimiento percibido, expectativas de rendimiento futuro), emociones relacionadas con el rendimiento (ansiedad ante las tareas, valor de las tareas, creencias de control) y rendimiento académico.
La investigación previa ha encontrado que las metas de aprendizaje se asocian con creencias más altas sobre el valor de la tarea (Ames, 1992; Harackiewicz, Barron, y Elliot, 1998; Wolters, You, y Pintrich, 1998) y con unos menores niveles de ansiedad ante los exámenes (Pintrich, 2000), mientras que las metas de evitación del rendimiento se relacionan positivamente con la ansiedad (Middleton y Midgley, 1997). Por tanto, las metas de aprendizaje se han asociado a una gran cantidad de resultados positivos en diferentes variables motivacionales, cognitivas y de logro, mientras que las metas de rendimiento se han vinculado con resultados menos adaptativos o, incluso, negativos. Esta asunción se basa en la idea de que una orientación hacia el aprendizaje y hacia la mejora de la propia competencia ayudará al estudiante a mantener su sentido de eficacia personal frente a las experiencias de fracaso, le protegerá ante factores negativos como la ansiedad y le facilitará un mayor nivel de compromiso cognitivo y, en consecuencia, un mejor rendimiento. En contraste con esta situación, cuando los estudiantes están preocupados prioritariamente por estar entre los mejores y por obtener mejores notas que sus compañeros, es decir, cuando están orientados hacia metas de ejecución, cabe la posibilidad de que esta orientación a metas tenga como resultado unos mayores niveles de afecto negativo y ansiedad en el estudiante, incremente la posibilidad de ocurrencia de pensamientos irrelevantes (como, por ejemplo, estar pensando en cómo lo estarán haciendo los compañeros en lugar de centrarse únicamente en la realización de una tarea), lo que, a su vez, irá en detrimento de la capacidad cognitiva, el compromiso en la tarea y el rendimiento (Valle et al., 2009).
En cuanto a las relaciones entre metas académicas y rendimiento, algunos autores (Bong, 2009; Midgley et al., 2001; Shim, Ryan, y Anderson, 2008) consideran que las relaciones entre estas dos variables cambian según los estudiantes van avanzando a lo largo del sistema educativo. Así, las metas de aprendizaje o de dominio serían más beneficiosas en los cursos de Primaria mostrando una relación positiva con el rendimiento académico (Paulick, Watermann, y Nucklës, 2013), mientras que irían perdiendo peso en Secundaria y en la Universidad, donde las relaciones serían más débiles (Valle et al., en prensa). Estos resultados son de gran relevancia, sobre todo por las relaciones estrechas que mantienen las variables motivacionales con otros constructos como las estrategias de aprendizaje o la conducta prosocial en algunas etapas educativas (Inglés, Martínez-González y García-Fernández, 2013).
En suma, en este estudio se pretende profundizar en el concepto de perfil motivacional contemplando una nueva variable (competencia percibida), además de las metas académicas, que pudiera mejorar el valor predictivo de tales perfiles. Así, nuestro planteamiento es que, por ejemplo, un alumno con un perfil donde predominen las metas de aprendizaje, o las metas de rendimiento, se implicará en las tareas escolares no solo en función de la combinación de metas académicas, sino también de la competencia percibida para implicarse en conductas propias de tal perfil motivacional. Por tanto, se hipotetiza que los perfiles con mayores niveles de competencia percibida serán los que estén asociados con mayores niveles de rendimiento académico. No obstante, cuando en el perfil predominen las metas de aprendizaje, al buen rendimiento lo acompañarán un alto valor concedido a las tareas, unas buenas expectativas de rendimiento futuro, una ansiedad moderada y altas creencias de control. Por otra parte, cuando predominen las metas de aproximación al rendimiento, el nivel de ansiedad será más elevado y, quizás por ello, el rendimiento menor. Por el contrario, si en el perfil motivacional las expectativas de autoeficacia son bajas, la implicación será menor, la ansiedad mayor y el rendimiento bajo.
MétodoParticipantesLa muestra está integrada por 1858 estudiantes de cinco universidades públicas españolas (16.1% hombres y 83.9% mujeres). Los participantes tienen edades comprendidas entre 18 y 46 años (M = 21.15 años) y cursan sus estudios en once titulaciones universitarias.
Medidas- •
Metas académicas. Para la evaluación de las metas de aprendizaje y de las metas de aproximación al rendimiento se utilizó el Cuestionario de Metas Académicas propuesto por Skaalvik (1997). Ambas dimensiones presentan óptimos índices de fiabilidad: metas de aproximación a la tarea – learning goals (alfa de Cronbach = .85; 6 ítems) y metas de aproximación al rendimiento, o de mejora del yo – performance-approach goals (alfa de Cronbach = .89; 5 ítems). Los estudiantes responden a cada ítem del cuestionario en una escala que va del 1 (nunca) hasta el 5 (siempre). Este instrumento ha sido utilizado en un importante número de trabajos con estudiantes universitarios (Rodríguez et al., 2001; Suárez et al., 2001; Valle et al., 2010), y en todos ellos ha mostrado ser una escala fiable y válida para la evaluación de las metas académicas.
- •
Variables cognitivo-motivacionales y emocionales. Para evaluar las creencias de autoeficacia, el valor de la tarea, las creencias de control y la ansiedad ante los exámenes se utilizó la parte motivacional del Motivated Strategies Learning Questionnaire (MSLQ), elaborado por Pintrich, Smith, García, y McKeachie (1991). Aunque las respuestas a los ítems del MSLQ se dan basándose en una escala Likert de siete puntos, se ha adaptado ese formato a una escala de cinco puntos, con el fin de que todas las variables analizadas tengan el mismo formato de respuesta (desde 1 —nunca— hasta 5 —siempre—). Las cuatro subescalas MSLQ utilizadas en este estudio presentan una buena fiabilidad: valor de la tarea (alfa de Cronbach = .81; 6 ítems), que mide el grado en que los estudiantes consideran las tareas académicas y actividades importantes, interesantes y útiles; la autoeficacia para el aprendizaje y el rendimiento (alfa de Cronbach = .84; 8 ítems), que mide las creencias de los estudiantes sobre sus capacidades para lograr un buen desempeño; las creencias de control del aprendizaje (alfa de Cronbach = .68; 4 ítems), que mide la fuerza de la creencia de los estudiantes en el control sobre sus propios procesos de aprendizaje, y la ansiedad ante los exámenes (alfa de Cronbach = .70; 8items).
- •
Rendimiento académico. La evaluación del rendimiento actual, expectativas de rendimiento y nivel percibido de conocimientos se realizó mediante una serie de ítems en los que se pedía a los participantes que respondieran en una escala de tipo Likert sobre cada una de las variables mencionadas (desde 1 –muy bajo– hasta 5 –muy alto–).
Los datos relativos a las variables estudiadas fueron recogidos en cada uno de los centros universitarios de los que formaban parte los estudiantes que participaron en la investigación. Los cuestionarios fueron aplicados en un único momento temporal por personal especializado que colaboró en la investigación. A los participantes, que contestaron de forma individual y sin límite de tiempo a cada uno de los cuestionarios, se les recordaba que era muy importante que respondieran sinceramente a las distintas cuestiones planteadas.
Análisis de los datosEl análisis de conglomerados es una de las soluciones más recomendadas para la identificación de perfiles motivacionales (Pastor, Barron, Davis, y Miller, 2004). Teniendo en cuenta que el análisis de conglomerados no presenta una solución única, se utilizó un procedimiento no jerárquico (k-means), siguiendo las recomendaciones de Hair, Anderson, Tatham, y Black (1999). El criterio seguido en la elección del número de conglomerados fue el de maximizar las diferencias interclusters y asegurar la viabilidad teórica de los grupos con distintos perfiles motivacionales. Se han realizado análisis de la varianza (ANOVA) para valorar si los grupos obtenidos mediante el análisis de conglomerados presentan perfiles significativamente diferentes en relación con las variables utilizadas para su elaboración y también respecto a las otras variables medidas en este estudio (valor de la tarea, creencias de control, ansiedad ante los exámenes, rendimiento actual, expectativas de rendimiento y nivel percibido de conocimientos). Como medida del tamaño del efecto se ha utilizado el coeficiente eta-cuadrado parcial (ηp2), ya que es uno de los procedimientos más utilizados habitualmente dentro de la investigación educativa (Sun, Pan, y Wang, 2010). Para la interpretación de los tamaños del efecto se utiliza el criterio establecido en el trabajo clásico de Cohen (1988), en base al cual, un efecto es pequeño cuando ηp2 = .01 (d = .20), el efecto es medio cuando ηp2 = .059 (d = .50) y el tamaño del efecto es grande si ηp2 = .138 (d = .80).
ResultadosEn la tabla 1 se presentan los estadísticos descriptivos y las correlaciones entre las tres variables utilizadas para la elaboración de los perfiles motivacionales y el resto de variables analizadas en este trabajo.
Medias, desviaciones típicas, asimetría, curtosis y correlaciones de Pearson
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1. Metas de aprendizaje | – | ||||||||
| 2. Metas de aproximación al rendimiento | 163b | – | |||||||
| 3. Creencias de autoeficacia | 510b | 205b | – | ||||||
| 4. Valor de la tarea | 808b | 084b | 542b | – | |||||
| 5. Creencias de control | 457b | 079b | 646b | 549b | – | ||||
| 6. Ansiedad ante los exámenes | –.002 | 086b | –.372b | –.049a | –.148b | – | |||
| 7. Rendimiento académico | 104b | 065b | 147b | 033 | –.040 | –.121b | – | ||
| 8. Expectativas de rendimiento futuro | 223b | 174b | 554b | 231b | 252b | –.308b | 303b | – | |
| 9. Percepción del nivel de conocimientos | 381b | 171b | 538b | 421b | 369b | –.141b | 224b | 463b | – |
| M | 3.61 | 2.00 | 3.38 | 3.68 | 3.65 | 3.05 | 2.64 | 2.40 | 3.17 |
| DT | 84 | 88 | 77 | 97 | .80 | 88 | 62 | 70 | 80 |
| Asimetría | –.533 | 707 | –.414 | –.682 | –.550 | –.064 | –.383 | 458 | –.497 |
| Curtosis | 085 | –.083 | 093 | –.123 | .386 | –.328 | 088 | –.007 | 126 |
a p < .05.
b p < .01.
DT: desviación típica; M: media.
Mediante el análisis de conglomerados se han identificado seis perfiles motivacionales (fig. 1). El Grupo 1, formado por 270 estudiantes (14.5%), puede caracterizarse por una baja motivación pero con un cierto nivel de creencias de autoeficacia. El Grupo 2, formado por 212 estudiantes (11.4%), está definido por una baja motivación y bajas creencias de autoeficacia. El Grupo 3, integrado por 315 estudiantes (17%) se caracteriza por estar altamente motivado hacia el resultado pero con metas de aprendizaje y creencias de autoeficacia ligeramente bajas. El Grupo 4, formado por 253 estudiantes (13.6%) se caracteriza por una alta motivación y altas creencias de autoeficacia. El Grupo 5, integrado por 386 estudiantes (20.8%), puede definirse por estar motivado hacia el aprendizaje pero con bajas creencias de autoeficacia y baja motivación hacia el resultado. El Grupo 6, formado por 422 estudiantes (22.7%), se caracteriza por estar motivado hacia el aprendizaje y con altas creencias de autoeficacia.
Aunque los conglomerados han sido elegidos para maximizar las diferencias entre los grupos, se ha realizado un MANOVA para comprobar si hay diferencias estadísticamente significativas intergrupo en cuanto a las dos variables motivacionales (metas de aprendizaje y metas de aproximación al rendimiento) y las expectativas de autoeficacia, variables utilizadas como referentes para la elaboración de los perfiles. Los resultados obtenidos indican que hay diferencias significativas intergrupo en el conjunto de las tres variables mencionadas [λWilks = .051; F(15,5107.4) = 661,16; p < .001; ηp2 = .629], así como en cada una de ellas consideradas individualmente: metas de aprendizaje [F(5,1852) = 741.98; p < .001; ηp2 = .667], metas de aproximación al rendimiento [F(5,1852) = 708.89; p < .001; ηp2 = .657] y creencias de autoeficacia [F(5,1852) = 807.67; p < .001; ηp2 = .686]. -Además, los tamaños de los efectos son grandes para todas las variables.
Validez de los perfiles motivacionalesPor lo que se refiere a las diferencias entre los perfiles motivacionales en el conjunto de variables dependientes contempladas en este trabajo, los resultados del MANOVA indican que hay diferencias estadísticamente significativas entre los seis grupos [λWilks= .324; F(30,7390) = 80.18; p < .001; ηp2 = .202]. Estas diferencias entre los seis perfiles son también estadísticamente significativas para cada variable dependiente considerada individualmente: valor de la tarea [F(5,1852) = 397.94; p < .001; ηp2 = .518, tamaño del efecto grande], creencias de control [F(5,1852) = 187.02; p < .001; ηp2 = .335, tamaño del efecto grande], ansiedad ante los exámenes [F(5,1852) = 39.93; p < .001; ηp2 = .097, tamaño del efecto medio], rendimiento actual [F(5,1852) = 10.94; p < .001; ηp2= .029, tamaño del efecto pequeño], expectativas de rendimiento [F(5,1852) = 100.25; p < .001; ηp2 = .213, tamaño del efecto grande] y nivel percibido de conocimientos [F(5,1852) = 109.43; p < .001; ηp2=.228, tamaño del efecto grande]. En la tabla 2 se pueden observar los estadísticos descriptivos así como las comparaciones múltiples que no han resultado significativas de los seis grupos de perfiles motivacionales en las variables dependientes contempladas en este trabajo.
Estadísticos descriptivos (M, DT) y significación estadística de las diferencias entre los seis grupos de alumnos en variables cognitivo-motivacionales, emocionales y rendimiento académico
| Valor de las tareas | Creencias de contro | Ansiedad ante los exámenes | Rendimiento académico | Expectativas de rendimiento futuro | Percepción del nivel de conocimientos | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Perfiles motivacionales Grupos | N | M | DT | M | DT | M | DT | M | DT | M | DT | M | DT |
| Grupo 1 | 270 | 3.04 | 74 | 3.68 | 66 | 2.75 | 83 | 2.52 | 69 | 2.46 | 67 | 3.06 | 70 |
| Grupo 2 | 212 | 2.23 | 78 | 2.60 | 79 | 3.40 | 83 | 2.61 | 59 | 1.89 | 53 | 2.40 | 82 |
| Grupo 3 | 315 | 3.54 | 68 | 3.55 | 64 | 3.15 | 77 | 2.66 | 63 | 2.34 | 64 | 3.17 | 78 |
| Grupo 4 | 253 | 4.37 | 59 | 4.14 | 62 | 2.99 | 87 | 2.81 | 59 | 2.90 | 72 | 3.72 | 60 |
| Grupo 5 | 386 | 3.79 | 75 | 3.47 | 68 | 3.37 | 80 | 2.53 | 58 | 2.07 | 52 | 2.95 | 68 |
| Grupo 6 | 422 | 4.41 | 52 | 4.11 | 56 | 2.72 | 90 | 2.74 | 59 | 2.68 | 64 | 3.50 | 64 |
| Comparaciones no significativas (prueba de Scheffé) | 4-6 | 1-3, 3-5, 4-6 | 1-4, 1-6, 2-5,3-4 | 1-2, 1-3, 1-5,2-3, 2-5, 2-6,3-4, 3-5, 3-6,4-6 | 1-3 | 1-3, 1-5 | |||||||
Grupo 1 (baja motivación pero con un cierto nivel de autoeficacia); Grupo 2 (baja motivación y baja autoeficacia); Grupo 3 (alta motivación hacia el rendimiento y con autoeficacia ligeramente baja); Grupo 4 (altamente motivados y con alta autoeficacia); Grupo 5 (alta motivación hacia el aprendizaje pero con baja autoeficacia); Grupo 6 (alta motivación hacia el aprendizaje y con alta autoeficacia).
En este trabajo se parte de la idea de que la conducta de las personas está motivada, potencialmente, por múltiples motivos que configuran distintos perfiles motivacionales. Los perfiles motivacionales identificados en este trabajo tienen como principal novedad el incluir las creencias de autoeficacia como una variable relevante en la configuración de dichos perfiles. Hasta el momento, la mayor parte de los trabajos sobre esta temática se centraron en la elaboración de perfiles motivacionales a partir de las posibles combinaciones de metas de logro. De ahí surgió la perspectiva de las múltiples metas como un enfoque diferente en el estudio de las metas, lo cual supuso una visión mucho más realista delas razones por las que los estudiantes se implican o dejan de implicarse a nivel académico. Pero, además de las metas personales, otra de las dimensiones en las que pivota la motivación académica tiene que ver con las creencias del estudiante sobre sus propias capacidades. De poco serviría tener, educativamente hablando, unas buenas metas personales, si la persona no cree sentirse capaz de alcanzarlas.
Por tanto, el incluir las creencias de autoeficacia como una variable referente ofrece la posibilidad de tener una aproximación más completa y global de los perfiles motivacionales de los estudiantes. Al mismo tiempo, permite tener una visión de las posibles combinaciones de dos componentes básicos de la motivación académica, como son el componente de valor y el componente de expectativa.
Los seis grupos de perfiles motivacionales identificados en este trabajo aportan algunos datos que confirman el papel central que desempeñan a nivel motivacional las creencias de autoeficacia. De hecho, todos aquellos perfiles en los que la autoeficacia es alta (combinada con altas metas de aprendizaje), son también los que obtienen puntuaciones medias más altas en aquellas variables de mayor relevancia motivacional y académica.
Así, el Grupo 4 y el Grupo 6 son los que asignan un mayor valor y utilidad a lo que aprenden, pero también los que tienen creencias de control más altas. Por tanto, perciben la utilidad de lo que aprenden y, al mismo tiempo, consideran que ellos son los que controlan su proceso de aprendizaje. Ambos grupos de perfiles motivacionales tienen dos cosas en común: creencias de autoeficacia altas y alto interés por aprender. Las creencias de autoeficacia cumplen un papel determinante como reguladoras de esos mecanismos de control personal (Bandura, 1997), por lo que los estudiantes con altas creencias de autoeficacia creen que pueden aprender y que tienen recursos suficientes para alcanzar el éxito en los exámenes, lo que conduce a que sus niveles de ansiedad disminuyan. Todo ello, acompañado de unas altas creencias de control, lleva consigo que la tarea deje de percibirse como una amenaza y, por lo tanto, baje el nivel de ansiedad ante los exámenes. Parece, por tanto, que los efectos negativos de los altos niveles de ansiedad son neutralizados por unos altos niveles de autoeficacia. En la misma línea, aunque en este trabajo se trata de la autoeficacia emocional en estudiantes de primaria, Galla y Wood (2012) comprobaron que la alta autoeficacia emocional servía como un profiláctico efectivo contra los efectos negativos de la ansiedad académica.
Además, son también los dos grupos que tienen un rendimiento académico y unas expectativas de rendimiento más altas. En cambio, sus niveles de ansiedad ante los exámenes son de los más bajos. En estos casos, sí se aprecian ciertas diferencias entre ambos grupos, debido especialmente al papel que desempeñan en el Grupo 4 las metas de aproximación al rendimiento. El interés por conseguir buenos resultados académicos y por demostrar capacidades ante los demás, algo característico de este tipo de metas, es el factor que, probablemente, contribuye a que el Grupo 4 no solo tenga unas expectativas de rendimiento más altas, sino que también presente unos niveles más altos de ansiedad ante los exámenes que el Grupo 6. La excesiva preocupación por obtener buenos resultados académicos puede que sea la característica diferencial del Grupo 4 respecto al Grupo 6. Por eso, parece razonable que la ansiedad ante los exámenes sea más alta en el Grupo 4, ya que además del componente emocional que tiene esta variable, su principal componente cognitivo es justamente la preocupación del examinado, que se caracteriza por pensamientos e inquietudes debilitantes antes o durante la prueba de evaluación (Bonaccio, Reeve, y Winford, 2012). Pero además, son estos dos grupos (Grupo 4 y Grupo 6) los que presentan un nivel de conocimiento percibido más alto que el resto de los grupos.
En cambio, el percibir la tarea como poco útil y el sentirse con poco control sobre el proceso de aprendizaje está vinculado, especialmente, con el perfil motivacional del Grupo 2. Las bajas creencias de autoeficacia, junto con el bajo interés por aprender y por conseguir buenos resultados académicos, definen a este grupo con el perfil motivacional más negativo. A esto hay que añadir que el Grupo 2 es el que tiene las expectativas de rendimiento más bajas y el que tiene un nivel de conocimiento percibido más bajo. Además, también presenta los niveles más altos de ansiedad ante los exámenes.
Si bien es verdad que el Grupo 5 también tiene unos niveles de ansiedad similares al Grupo 2, probablemente se deba a motivos distintos. El perfil motivacional del Grupo 5 se caracteriza por tener un cierto interés por aprender, pero no se siente suficientemente capaz. Por tanto, si se percibe la tarea como muy importante pero uno no se cree con la capacidad de poder llevarla a cabo con éxito, parece lógico que esto provoque unos altos niveles de ansiedad en aquellas situaciones (exámenes) en las cuales se pone a prueba dicha capacidad. Y si a esto le añadimos que su rendimiento académico, sus expectativas de rendimiento y su nivel de conocimiento percibido son más bien bajos, parece previsible que la ansiedad asociada a la situación de examen sea alta, debido fundamentalmente a que este grupo de estudiantes confía poco en sus capacidades y, como consecuencia, tiene poca esperanza de éxito. Por tanto, la importancia de la tarea se relaciona con la ansiedad ante los exámenes porque la percepción de la importancia de la tarea puede convertirse en una amenaza si las expectativas de fracasar en el examen son altas (Nie, Lau, y Liau, 2011).
Ya el propio Bandura (1988) consideraba que una fuente importante de activación de la ansiedad no era tanto el evento amenazante en sí mismo, sino la falta de autoeficacia para desactivarlo. De hecho, es muy probable que un evento sea interpretado como una amenaza si la persona tiene un bajo sentido de eficacia para hacerle frente. Por el contrario, ese mismo evento puede interpretarse como un desafío si la persona tiene unas altas creencias de autoeficacia para enfrentarse a él (Nie et al., 2011).
AgradecimientosEste trabajo forma parte de otra investigación más amplia que ha sido financiada por la Consellería de Economía e Industria de la Xunta de Galicia (Cód. Proy: 10 PXIB 106 293 PR).