Los adolescentes que muestran una tendencia a rechazar la escuela podrían estar experimentando también una baja motivación hacia el aprendizaje. El presente trabajo tiene como objetivo identificar perfiles de adolescentes con comportamiento de rechazo escolar (CRE) y examinar si estos posibles grupos difieren en autoatribuciones académicas. Participan 1183 estudiantes españoles (53.7% chicas) de 14 a 17 años (M=15.58, DT=1.08). Responden a las versiones españolas de la School Refusal Assessment Scale-Revised (SRAS-R) y la Sydney Attribution Scale (SAS). Se hallan cuatro perfiles de CRE mediante la técnica de Latent Profile Analysis: no-CRE, CRE moderadamente alto, CRE ansioso y CRE alto. Se identifican diferencias estadísticamente significativas entre los cuatro grupos en todas las autoatribuciones académicas examinadas. Los perfiles CRE ansioso y alto muestran una mayor tendencia a atribuir sus fracasos académicos a la capacidad, mientras que tienden a atribuir menos sus éxitos a causas internas. Se sugieren estrategias de intervención para atender estos perfiles de CRE de riesgo.
Adolescents who show a tendency to refuse school could also be experiencing poor motivation towards learning. The present work aimed to identify profiles of adolescents with school refusal behavior (SRB) and to examine whether these possible groups differed in academic self-attributions. Participants were 1183 Spanish students (53.7% girls) from 14 to 17 years old (M=15.58, SD=1.08). They answered to the Spanish versions of the School Refusal Assessment Scale-Revised (SRAS-R) and the Sydney Attribution Scale (SAS). Four SRB profiles were found by the Latent Profile Analysis technique: non-SRB, moderately high SRB, anxious SRB, and high SRB. Statistically significant differences were identified among the four groups in all the academic self-attributions examined. The anxious and high SRB profiles showed a greater tendency to attribute their academic failures to ability, while they tended to attribute their successes less to internal causes. Intervention strategies are suggested to attend these risk SRB profiles.
La investigación educativa se centra cada vez más en la inadaptación escolar para explicar las razones por las que los adolescentes con comportamiento de rechazo escolar (CRE) tienden a abandonar el instituto (p. ej., Choe, 2021; Gan y Guo, 2022; García-Fernández et al., 2016). Los estudiantes con CRE son aquellos que muestran dificultades persistentes para asistir a la escuela o permanecer allí durante una jornada escolar y estas dificultades pueden o no estar basadas en la ansiedad (Hendron y Kearney, 2011). El alumnado ansioso siente un miedo intenso cuando anticipa peligros percibidos (Méndez et al., 2008; Signorini, 2019). El CRE es especialmente preocupante en España, en tanto que el 20.2% de los chicos y el 11.6% de las chicas de entre 18 y 24 años no finalizan la educación secundaria obligatoria en 2020 y no reciben ninguna educación formal o no formal (Instituto Nacional de Estadística, España, 2021). Atendiendo a estos indicadores educativos para 2020, el porcentaje de chicos españoles es el más alto en comparación con los países de la Unión Europea y la tasa de niñas españolas sólo es sobrepasada por Rumanía (16.6%), Malta (13.9%) y Bulgaria (12.1%). Por tanto, se necesita más investigación sobre el CRE de adolescentes españoles para prevenir el abandono temprano de la educación secundaria obligatoria y sus consecuencias negativas, tales como la delincuencia juvenil (Kethineni et al., 2021), el consumo de sustancias o las relaciones sexuales (Graves et al., 2020).
Los problemas emocionales y el CRE se han estudiado ampliamente en la población adolescente española (p. ej., Fernández-Sogorb et al., 2022; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Vicent et al., 2020). Sin embargo, poco se sabe sobre la concurrencia de la baja motivación hacia el aprendizaje y el CRE en esta población (Gil et al., 2019), aun cuando el decrecimiento de la motivación académica a través de los años en el instituto puede llevar a los adolescentes a una baja adaptación escolar (Jiang et al., 2018). En este sentido, las autoatribuciones académicas se consideran uno de los factores más influyentes en la motivación hacia el aprendizaje (Holmes y Hwang, 2016). Estas autoatribuciones se entienden como las percepciones de los estudiantes sobre las razones por las que obtienen resultados académicos de éxito y fracaso (Barros y Simão, 2018) y forman parte de la teoría atribucional de Weiner (1985). Este modelo motivacional trata de dilucidar la manera en que las causas que se usan para explicar los resultados académicos influyen en el comportamiento de los estudiantes en futuras situaciones escolares (Graham y Taylor, 2016). Así, es de gran interés examinar la asociación entre el CRE y las autoatribuciones académicas para mejorar el proceso de enseñanza-aprendizaje de adolescentes que pueden estar mostrando desmotivación hacia la asistencia a la escuela y baja motivación hacia el aprendizaje.
Comportamiento de rechazo escolar en la adolescenciaLos estudiantes que manifiestan CRE no son una población homogénea. Cada persona puede justificar la falta de asistencia refiriéndose a varias causas simultáneamente (Kearney y Sheldon, 2017) y el peso relativo de las causas es diferente según la situación (Kearney, 2019). En este sentido, Kearney y Silverman (1993) desarrollan un modelo funcional que incluye cuatro posibles razones para el mantenimiento del CRE. Por una parte, los dos primeros factores explicativos se refieren al mantenimiento del CRE debido al refuerzo negativo (p. ej., evitar hacer exámenes orales y escritos o hablar en público). Concretamente, estos factores son los siguientes: (1) Evitación de estímulos escolares que provocan una sensación de Afectividad Negativa general (EAN) y (2) Escape de la aversión Social y/o situaciones Evaluativas en la escuela (ESE). Por otra parte, los dos últimos factores explicativos se refieren al mantenimiento del CRE debido al refuerzo positivo (p. ej., querer permanecer con los padres o quedarse en casa jugando a los videojuegos). Los factores tercero y cuarto son los siguientes: (3) Búsqueda de la Atención de otras personas Significativas (BAS) y (4) Búsqueda de Refuerzos Tangibles fuera de la escuela (BRT).
Los factores explicativos del CRE anteriormente mencionados se pueden evaluar con la School Refusal Assessment Scale (SRAS; Kearney y Silverman, 1993). La versión revisada de esta escala (SRAS-R; Kearney, 2002) se usa comúnmente para detectar diferentes subpoblaciones o perfiles de adolescentes con CRE, en tanto que ofrece la posibilidad de adaptar las intervenciones a las razones que justifican tal comportamiento en cada grupo de estudiantes. Se han encontrado ocho estudios que identifican perfiles de CRE en la adolescencia. Los autores reclutan muestras con un rango de edad de los 12 a los 18 años. Excepto dos trabajos con estudiantes latinoamericanos (Gonzálvez, Inglés, Vicent et al., 2020; Gonzálvez, Kearney et al., 2018), todos se conducen en población española (Delgado et al., 2019; Giménez-Miralles, Gonzálvez, Sanmartín et al., 2021; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Sanmartín et al., 2019; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Sanmartín et al., 2020; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Vicent et al., 2019; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Vicent et al., 2020). Respecto a las soluciones de perfiles, estos trabajos coinciden en hallar un grupo caracterizado por bajos niveles de EAN, ESE, BAS y BRT, que se ha llamado predominantemente no-CRE. Cinco de los ocho estudios identifican un perfil mixto con niveles altos de los factores explicativos basados en ambos, el reforzamiento negativo (EAN y ESE) y el reforzamiento positivo (BAS) (Giménez-Miralles, Gonzálvez, Sanmartín et al., 2021; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Sanmartín et al., 2020; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Vicent et al., 2019; Gonzálvez, Inglés, Vicent et al., 2020; Gonzálvez, Kearney et al., 2018). El perfil mixto se ha denominado CRE ansioso, en tanto que estudios previos han encontrado que los que rechazan la escuela por causas de mantenimiento del CRE correspondientes a las primeras tres dimensiones de la SRAS-R, tienden a mostrar niveles altos de síntomas ansiosos (p. ej., Fernández-Sogorb et al., 2018; Gonzálvez, Inglés et al., 2018; Gonzálvez, Inglés, Fernández-Sogorb et al., 2020). Por tanto, se puede decir que sus actitudes negativas hacia el instituto se basan en la ansiedad (Hendron y Kearney, 2011). Cuatro de los ocho trabajos hallan un grupo de CRE alto (Gonzálvez, Díaz-Herrero, Sanmartín et al., 2019; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Vicent et al., 2020; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Sanmartín et al., 2020; Gonzálvez, Inglés, Vicent et al., 2020) y un perfil de CRE moderadamente alto (Gonzálvez, Díaz-Herrero, Sanmartín et al., 2019; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Sanmartín et al., 2020; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Vicent et al., 2019; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Vicent et al., 2020), quienes puntúan alto y moderadamente alto en los cuatro factores explicativos examinados, respectivamente. Pocos estudios informan de algunos grupos diferentes etiquetados como CRE moderadamente bajo (i.e., moderadamente bajas puntuaciones en EAN, ESE, BAS y BRT) (Gonzálvez, Díaz-Herrero, Sanmartín et al., 2019; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Vicent et al., 2019; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Vicent et al., 2020), CRE por reforzamiento tangible (i.e., altas puntuaciones en BRT) (Gonzálvez, Inglés, Vicent et al., 2020; Gonzálvez, Kearney et al., 2018), CRE por reforzamiento negativo (i.e., altos niveles de EAN y ESE) (Delgado et al., 2019; Giménez-Miralles, Gonzálvez, Sanmartín et al., 2021), y CRE por reforzamiento positivo (i.e., altos niveles de BAS y BRT) (Delgado et al., 2019; Giménez-Miralles, Gonzálvez, Sanmartín et al., 2021; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Sanmartín et al., 2020). En resumen, los perfiles CRE ansioso, alto, moderadamente alto y no-CRE constituyen los perfiles de CRE más comunes en la adolescencia.
Los grupos CRE ansioso y alto se consideran perfiles de riesgo, porque han demostrado estar relacionados con un bajo autoconcepto (Gonzálvez, Díaz-Herrero, Vicent et al., 2019), altos niveles de síntomas psicopatológicos tales como la depresión o la ansiedad (Gonzálvez, Díaz-Herrero, Sanmartín et al., 2020; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Vicent et al., 2020; Gonzálvez, Kearney et al., 2018) y conflictos familiares (Gonzálvez, Díaz-Herrero, Sanmartín et al., 2019). Respecto al ámbito académico, se ha hallado que adolescentes españoles con un perfil de CRE Ansioso muestran puntuaciones bajas en estrategias de aprendizaje, siendo la motivación hacia el aprendizaje una de las variables examinadas (Giménez-Miralles, Gonzálvez, Sanmartín et al., 2021). No obstante, la evidencia empírica sobre la relación entre la motivación académica y los perfiles de CRE continúa siendo escasa. A este respecto, el estudio de la asociación entre las autoatribuciones académicas de fracasos y éxitos y los grupos con CRE puede ser un paso más para conocer si los tipos de autoatribuciones causales usados por los estudiantes cambian según el perfil de CRE y, consecuentemente, si la motivación de los adolescentes hacia el aprendizaje cambia según el perfil de CRE manifestado.
Comportamiento de rechazo escolar y autoatribuciones académicasLa investigación previa en el estilo atribucional (i.e., la tendencia a seleccionar ciertos tipos de explicaciones causales ante eventos exitosos y negativos; Metalsky y Abramson, 1981) de estudiantes con CRE se basa en el modelo de Weiner (1985). Concretamente, estudios previos han analizado la capacidad, el esfuerzo y causas externas como la dificultad de la tarea o la suerte. Esto se debe a que, atendiendo a las bases del modelo, son las principales causas a las que el alumnado atribuye sus resultados positivos y negativos en tareas académicas. Cualquier autoatribución causal se puede clasificar por el locus de causalidad, la estabilidad y la controlabilidad. El locus de causalidad hace referencia a si la causa es interna o externa a una persona; la estabilidad se refiere a si la causa varía o persiste en el tiempo; y la dimensión de controlabilidad se refiere a si una persona puede alterar la causa o no. Dependiendo de las dimensiones causales que corresponden a un estilo atribucional, un estudiante manifiesta expectativas más o menos realistas sobre las siguientes tareas y esto afecta a su grado de implicación (véase Weiner, 2014, 2018 para una revisión). Por esta razón, es conveniente desarrollar la tendencia a usar autoatribuciones causales internas, inestables y controlables como el esfuerzo. De este modo, el alumnado tiende a responsabilizarse de su éxito y fracaso académico y percibe que puede mejorar o empeorar si incrementa o reduce sus esfuerzos (Perry y Hamm, 2017; Stiensmeier-Pelster y Heckhausen, 2018). Sin embargo, este estilo atribucional adaptativo no se ha hallado en estudiantes con CRE.
Como se ha mencionado anteriormente, varios estudios han examinado la asociación entre los factores explicativos del CRE basados en el modelo funcional de Kearney y Silverman (1993) y las autoatribuciones académicas basadas en la teoría atribucional de Weiner (1985). Las muestras se componen de niños españoles de 8 a 11 años (Giménez-Miralles et al., 2021; Gonzálvez et al., 2021; Gonzálvez, Sanmartín et al., 2018) y adolescentes chilenos de 13 a 18 años (Lagos-San Martín et al., 2014). Por una parte, los participantes que muestran CRE basado en reforzamiento negativo (Giménez-Miralles et al., 2021; Gonzálvez, Sanmartín et al., 2018) o ambos reforzamiento negativo y positivo (concretamente, EAN, ESE y BAS) (Gonzálvez et al., 2021; Lagos-San Martín et al., 2014) tienden a atribuir sus fracasos académicos más a la capacidad y al esfuerzo. Por otra, los estudiantes cuyas actitudes negativas hacia la escuela están basadas en reforzamiento positivo atribuyen con mayor probabilidad sus éxitos académicos a la capacidad (Gonzálvez, Sanmartín et al., 2018; Lagos-San Martín et al., 2014), a la capacidad y al esfuerzo (Giménez-Miralles et al., 2021) o a la capacidad, al esfuerzo y a causas externas (Gonzálvez et al., 2021). La revisión de la literatura revela que no se ha conducido investigación en esta temática con adolescentes españoles hasta el momento, a pesar de que España es uno de los países europeos con la tasa más alta de no-graduados en educación secundaria obligatoria (Instituto Nacional de Estadística, España, 2021). En este sentido, es necesario examinar si los perfiles de CRE en la población adolescente española difieren en su estilo atribucional para los resultados académicos de éxito y fracaso.
El objetivo del estudio es doble: (1) verificar la existencia de perfiles de CRE adolescente basados en el modelo funcional de Kearney y Silverman (1993) en una muestra comunitaria española; y (2) analizar la existencia de diferencias estadísticamente significativas entre los posibles perfiles de CRE adolescente y autoatribuciones académicas basadas en la teoría atribucional de Weiner (1985). Para cumplir con el propósito del estudio, se formulan dos hipótesis:
Hipótesis 1: Teniendo en cuenta los perfiles de CRE más comunes que se han identificado previamente en la adolescencia (Delgado et al., 2019; Giménez-Miralles, Gonzálvez, Sanmartín et al., 2021; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Sanmartín et al., 2019; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Sanmartín et al., 2020; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Vicent et al., 2019; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Vicent et al., 2020; Gonzálvez, Inglés, Vicent et al., 2020; Gonzálvez, Kearney et al., 2018), se espera hallar una solución de cuatro perfiles: No-CRE, CRE Moderadamente Alto, CRE Alto y CRE Ansioso (caracterizado por factores explicativos basados en reforzamiento negativo y positivo).
Hipótesis 2: Tomando como referencia el único trabajo previo que ha analizado el CRE y las autoatribuciones académicas en la adolescencia (Lagos-San Martín et al., 2014), se espera que los estudiantes con CRE Ansioso muestren una tendencia a atribuir sus resultados de fracaso más internamente y sus resultados de éxito menos a causas internas.
MétodoParticipantesLos participantes de esta investigación se reclutan mediante un muestreo aleatorio por conglomerados. Se escogen al azar uno o dos centros de educación secundaria de cada área geográfica de Murcia y Alicante (provincias españolas). Se tienen en cuenta cinco áreas geográficas: centro, norte, sur, este y oeste. Como resultado, 18 centros privados, concertados y públicos participan en este estudio. De cada centro de educación secundaria se eligen aleatoriamente cuatro grupos. Un total de 1362 adolescentes componen la muestra inicial. De estos participantes, 97 (7.1%) se excluyen debido a que sus padres o tutores legales no proporcionan consentimiento informado por escrito para formar parte del estudio, y 82 (6%) se excluyen por no completar adecuadamente las medidas de autoinforme (p. ej., proporcionan dos respuestas por ítem). La muestra final se compone de 1183 estudiantes (53.7% chicas) de entre 14 y 17 años (M=15.58, DT=1.08). La distribución de frecuencia de género y edad se observa en la Tabla 1. La muestra presenta una distribución homogénea por género y edad, ya que no se identifican diferencias estadísticamente significativas a través de los grupos de género y edad, χ2(3)=1.45, p=.70.
InstrumentosSchool Refusal Assessment Scale-Revised (SRAS-R). La SRAS-R (Kearney, 2002) se compone de 24 ítems organizados en cuatro factores que evalúan las condiciones motivantes del CRE: (1) Evitación de estímulos escolares que provocan una sensación de Afectividad Negativa general (EAN); (2) Escape de la aversión Social y/o situaciones Evaluativas en la escuela (ESE); (3) Búsqueda de la Atención de otras personas Significativas (BAS); y (4) Búsqueda de Refuerzos Tangibles fuera de la escuela (BRT). Su escala de respuesta tipo Likert se compone de 7 puntos (0=nunca, 6=siempre). En esta investigación se usa la versión española de la SRAS-R (Gonzálvez et al., 2016). Ésta se compone de 18 ítems, pero mantiene la estructura factorial para evaluar el CRE en niños y adolescentes. En este estudio, se obtienen adecuados coeficientes de fiabilidad para los cuatro factores a través del alfa de Cronbach: α=.81 (EAN), α=.80 (ESE), α=.80 (BAS) y α=.69 (BRT); Omega McDonald: ω=.85 (EAN), ω=.87 (ESE), ω=.86 (BAS) y ω=.74 (BRT); Fiabilidad Compuesta: FC=.85 (EAN), FC=.87 (ESE), FC=.86 (BAS) y FC=.74 (BRT); y Varianza Media Extractada: VME=.52 (EAN), VME=.58 (ESE), VME=.44 (BAS) y VME=.43 (BRT).
Sydney Attribution Scale (SAS). La SAS (Marsh, 1984) es un instrumento con 72 ítems que evalúan las autoatribuciones causales que los estudiantes usan en situaciones hipotéticas para explicar sus resultados académicos. Concretamente, la escala evalúa tres posibles causas: habilidad, esfuerzo o causas externas, y dos resultados académicos: éxitos o fracasos. Se responde a cada ítem con una escala tipo Likert de 5 puntos (1=falso, 5=verdadero). En esta investigación, se administra a los participantes la versión española de la SAS (González-Pumariega et al., 1996) y se obtienen aceptables coeficientes de fiabilidad a través del alfa de Cronbach: α=.83 (éxito/capacidad), α=.81 (éxito/esfuerzo), α=.61 (éxito/causas externas), α=.73 (fracaso/capacidad), α=.63 (fracaso/esfuerzo) y α=.56 (fracaso/causas externas); Omega McDonald: ω=.86 (éxito/capacidad), ω=.85 (éxito/esfuerzo), ω=.73 (éxito/causas externas), ω=.81 (fracaso/capacidad), ω=.74 (fracaso/esfuerzo) y ω=.70 (fracaso/causas externas); FC=.86 (éxito/capacidad), FC=.86 (éxito/esfuerzo), FC=.73 (éxito/causas externas), FC=.81 (fracaso/capacidad), FC=.74 (fracaso/esfuerzo) y FC=.70 (fracaso/causas externas); y VME=.35 (éxito/capacidad), VME=.34 (éxito/esfuerzo), VME=.20 (éxito/causas externas), VME=.29 (fracaso/capacidad), VME=.20 (fracaso/esfuerzo) y VME=.18 (fracaso/causas externas).
ProcedimientoAntes de la administración de las pruebas, se entrevista al equipo directivo de cada centro de educación secundaria para presentarle el propósito de esta investigación y solicitarle su colaboración. Se obtiene también el consentimiento informado por escrito de los padres o tutores legales de los estudiantes durante dos semanas. Entonces los participantes completan los cuestionarios de forma colectiva en el aula durante la jornada escolar. Se les informa del carácter anónimo y voluntario de las pruebas. El tiempo medio de administración es de 20 minutos para la SRAS-R y 30 minutos para la SAS. Una investigadora está presente para explicar el procedimiento de cumplimentación, clarificar dudas y verificar que los participantes completan las escalas por su cuenta (i.e., sin hablarse unos a otros). Todos los procedimientos siguen los estándares éticos de la Declaración de Helsinki de 1964 y el Comité de Ética de la Universidad de Alicante (UA-2017-09-05) ha aprobado el protocolo de este estudio.
Análisis estadísticosPrimeramente, se calculan los coeficientes de correlación de Pearson entre las dimensiones de la SRAS-R y la SAS, siendo interpretados los tamaños del efecto de la significación estadística atendiendo a Cohen (1988): valores entre .10 y .29, entre .30 y .49, y superiores o iguales a .50 representan tamaños del efecto pequeños, moderados y grandes. El número de perfiles de CRE se identifica usando el Latent Profile Analysis (LPA). Antes de ejecutar el LPA, se estandarizan las puntuaciones obtenidas en los cuatro factores de la SRAS-R. Las puntuaciones z estandarizadas se interpretan como sigue a continuación: puntuaciones z inferiores a -.5 sugieren bajos niveles de CRE, entre -.5 y .5 indican niveles moderados de CRE, y superiores a .5 muestran altos niveles de CRE (Sanmartín et al., 2018). La mejor solución de perfiles se selecciona examinando la interpretabilidad teórica de cada modelo y considerando los siguientes índices (Song y Kim, 2019): los valores más bajos del Bayesian Information Criteria (BIC) y el Akaike Information Criteria (AIC); valores p inferiores a .05 para el Vuong-Lo-Mendell-Rubin Likelihood-Ratio Test (LRT) y el Bootstrap Likelihood Ratio Test (BLRT); y puntuaciones de entropía cercanas a 1. Además, cada subgrupo de participantes debe contener al menos el 1% de la muestra (Tein et al., 2013).
Después de identificar los perfiles de CRE, se examinan las posibles diferencias entre estos grupos de estudiantes en las puntuaciones medias de autoatribuciones académicas mediante un análisis de varianza multivariado (MANOVA). Las variables cumplen con los supuestos de normalidad estadística y homocedasticidad. Se calcula la magnitud del efecto con el índice eta cuadrado (η2). Se conducen pruebas post hoc de Bonferroni para detectar entre qué perfiles de CRE hay diferencias estadísticamente significativas. Además, se obtienen los tamaños del efecto calculando el índice d, que se interpreta atendiendo a Cohen (1988): valores d entre 0.20 y 0.49, entre 0.50 y 0.79, y por encima de 0.80 representan tamaños del efecto pequeños, moderados y grandes. Se usan los programas SPSS versión 26 (IBM Corp, 2019) y MPlus versión 8 (Muthen y Muthen, 2017) para conducir los análisis estadísticos.
ResultadosCorrelaciones entre comportamiento de rechazo escolar y autoatribuciones académicasSe hallan correlaciones estadísticamente significativas con magnitud pequeña entre todas las dimensiones de la SRAS-R y la SAS, excepto para las correlaciones entre BRT y éxito/esfuerzo (-.04) y fracaso/capacidad (.04), que son correlaciones no significativas. Se identifican correlaciones negativas y significativas (p<.001) entre EAN y éxito/capacidad (-.19), éxito/esfuerzo (-.20), éxito/causas externas (-.16) y fracaso/causas externas (-.22); entre ESE y éxito/capacidad (-.18), éxito/esfuerzo (-.17), éxito/causas externas (-.15) y fracaso/causas externas (-.19); entre BAS y éxito/capacidad (-.13), éxito/esfuerzo (-.10), éxito/causas externas (-.12) y fracaso/causas externas (-.11); y entre BRT y éxito/causas externas (-.18) y fracaso/causas externas (-.11). Por otra parte, se identifican correlaciones positivas y significativas (p <.001) entre EAN y fracaso/capacidad (.24) y fracaso/esfuerzo (.14); entre ESE y fracaso/capacidad (.22) y fracaso/esfuerzo (.12); entre BAS y fracaso/capacidad (.18) y fracaso/esfuerzo (.10); y entre BRT y fracaso/esfuerzo (.12). Finalmente, se identifican correlaciones positivas y significativas (p <.05) entre BRT y éxito/capacidad (.06).
Perfiles latentes de comportamiento de rechazo escolarSe analizan cinco modelos de dos a seis perfiles. La Tabla 2 muestra los estadísticos de ajuste que se obtienen para estas soluciones de perfiles latentes. Los modelos de cinco y seis perfiles tienen los valores más bajos de AIC y BIC, un valor de entropía cercano a 1 y p <.05 para el BLRT. Sin embargo, el modelo de seis perfiles se rechaza porque su tamaño es 1 (véase la Tabla 2) y este valor indica que un perfil no incluye al menos el 1% de la muestra. El modelo de cinco perfiles también se rechaza, pero en este caso porque el valor p de LRT no es inferior a .05. En cuanto al modelo de cuatro perfiles, posee los valores más bajos de AIC y BIC en comparación con los modelos de dos y tres perfiles, un valor de entropía cercano a 1, p <.05 para ambos el LRT y el BLRT, y todos sus grupos son representativos de la muestra. Por tanto, este modelo de perfiles latentes se selecciona para ejecutar los siguientes análisis de datos.
Estadísticos de ajuste para cada modelo de perfiles latentes
| Modelo | AIC | BIC | Entropía | LRT | BLRT | Tamaño |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2 perfiles | 12746.05 | 12812.03 | .83 | .00 | .00 | 0 |
| 3 perfiles | 12443.83 | 12535.18 | .84 | .23 | .00 | 0 |
| 4 perfiles | 12305.01 | 12421.73 | .78 | .01 | .00 | 0 |
| 5 perfiles | 12191.87 | 12333.97 | .78 | .11 | .00 | 0 |
| 6 perfiles | 12119.64 | 12287.11 | .81 | .00 | .00 | 1 |
Nota. AIC=Akaike Information Criteria; BIC=Bayesian Information Criteria; LRT=Vuong-Lo-Mendell-Rubin Likelihood-Ratio Test; BLRT=Bootstrap Likelihood Ratio Test.
La solución de cuatro perfiles también se elige debido a su mayor interpretabilidad teórica en línea con la literatura previa sobre CRE. La Figura 1 muestra las medias estandarizadas de los factores de la SRAS-R referidos a las condiciones motivantes del CRE (EAN, ESE, BAS y BRT) para cada grupo de estudiantes. El primer perfil lo forman 549 participantes (46.4%) con bajos niveles de EAN, ESE y BAS, y moderadamente bajos niveles de BRT. Por tanto, este grupo se etiqueta como no-CRE. El segundo perfil contiene 389 participantes (32.9%), que reportan moderadamente altos niveles de todas las dimensiones de la SRAS-R, por lo que se denomina CRE moderadamente alto. El tercer perfil incluye 220 participantes (18.6%) que se caracterizan por altos niveles de EAN, ESE y BAS, y niveles moderados de BRT. Este grupo recibe el nombre de CRE ansioso considerando la literatura previa. Finalmente, el cuarto perfil se llama CRE alto. Éste clasifica a 25 participantes (2.1%) con altos niveles de las cuatro condiciones motivantes del CRE examinadas.
Diferencias entre los perfiles latentes de comportamiento de rechazo escolar en autoatribuciones académicas
Un MANOVA compara las puntuaciones medias que obtienen los perfiles de CRE en autoatribuciones académicas. Se detectan diferencias estadísticamente significativas entre los perfiles latentes de CRE en todas las dimensiones de la SAS (Lambda de Wilks=.89, F(18,1179)=8.04, p < .001, np2=.04). El perfil no-CRE puntúa las medias más altas en las autoatribuciones de éxito a la capacidad, esfuerzo y causas externas, y en las autoatribuciones de fracaso a causas externas. Asimismo, este grupo puntúa las medias más bajas en las autoatribuciones de fracaso a la capacidad y esfuerzo (véase la Tabla 3). Por el contrario, el perfil de CRE alto presenta las puntuaciones medias más altas en las autoatribuciones de fracaso a causas internas (i.e., capacidad y esfuerzo), así como las puntuaciones medias más bajas en las autoatribuciones de éxito a causas internas y externas, y en las autoatribuciones de fracaso a causas externas.
Medias y desviaciones estándar que cada perfil latente obtiene en autoatribuciones académicas para éxito y fracaso
| Variable | No-CRE | CRE moderadamente alto | CRE ansioso | CRE alto | Significación estadística | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| M | DT | M | DT | M | DT | M | DT | F(3,1179) | p | η2p | |
| EC | 39.81 | 9.53 | 37.68 | 8.38 | 35.53 | 8.52 | 34.12 | 8.95 | 14.45 | <.001 | .04 |
| EE | 43.35 | 8.57 | 41.48 | 8.54 | 38.92 | 7.59 | 38.04 | 8.17 | 16.50 | <.001 | .04 |
| EEx | 39.27 | 7.06 | 37.30 | 6.42 | 36.73 | 6.22 | 35.00 | 5.90 | 12.26 | <.001 | .03 |
| FC | 30.89 | 8.35 | 34.29 | 7.87 | 35.34 | 7.34 | 37.52 | 7.50 | 24.80 | <.001 | .06 |
| FE | 34.10 | 7.02 | 35.14 | 6.35 | 35.95 | 6.13 | 39.16 | 8.61 | 8.04 | <.001 | .02 |
| FEx | 41.18 | 6.05 | 38.93 | 5.51 | 38.50 | 6.17 | 37.08 | 7.27 | 17.60 | <.001 | .04 |
Nota. EC=éxito/capacidad; EE=éxito/esfuerzo; EEx=éxito/causas externas; FC=fracaso/capacidad; FE=fracaso/esfuerzo; FEx=fracaso/causas externas; CRE=comportamiento de rechazo escolar.
Las comparaciones post hoc revelan diferencias estadísticamente significativas entre el perfil no-CRE y los perfiles CRE moderadamente alto, ansioso y alto en las autoatribuciones de éxito a capacidad, esfuerzo y causas externas, con tamaños del efecto pequeños y moderados (véase la Tabla 4). Se identifican también diferencias estadísticamente significativas entre estos grupos en todas las autoatribuciones de fracaso, excepto para la autoatribución al esfuerzo, donde no se hallan diferencias estadísticamente significativas entre los perfiles no-CRE y CRE moderadamente alto. Se obtienen tamaños del efecto pequeños y moderados para las diferencias estadísticas en las autoatribuciones de fracaso. Sin embargo, es importante destacar que, en la autoatribución de fracaso a la capacidad, los adolescentes con CRE alto puntúan significativamente más alto que aquellos con no-CRE, mostrando un tamaño del efecto grande. Por otro lado, el perfil de CRE moderadamente alto tiene diferencias de tamaño del efecto pequeño con puntuaciones más altas que el grupo de CRE ansioso en las autoatribuciones de éxito a la capacidad y al esfuerzo, así como diferencias de tamaño del efecto moderado con puntuaciones más bajas que el grupo de CRE alto en las autoatribuciones de fracaso al esfuerzo. Finalmente, debe señalarse que no se obtienen diferencias estadísticamente significativas entre los grupos CRE ansioso y CRE alto.
Valor d de Cohen para contrastes post hoc entre los perfiles latentes en autoatribuciones académicas para éxito y fracaso
| Variable | No-CREvsCRE moderadamente alto | No-CREvsCRE ansioso | No-CREvsCRE alto | CRE moderadamente altovsCRE ansioso | CRE moderadamente altovsCRE alto | CRE ansiosovsCRE alto |
|---|---|---|---|---|---|---|
| EC | 0.23 | 0.46 | 0.50 | 0.26 | - | - |
| EE | 0.22 | 0.53 | 0.62 | 0.31 | - | - |
| EEx | 0.29 | 0.37 | 0.61 | - | - | - |
| FC | 0.42 | 0.55 | 0.80 | - | - | - |
| FE | - | 0.27 | 0.71 | - | 0.62 | - |
| FEx | 0.38 | 0.44 | 0.67 | - | - | - |
Nota. EC=éxito/capacidad; EE=éxito/esfuerzo; EEx=éxito/causas externas; FC=fracaso/capacidad; FE=fracaso/esfuerzo; FEx=fracaso/causas externas; CRE=comportamiento de rechazo escolar.
La presente investigación tiene un doble objetivo: en primer lugar, hallar perfiles de CRE basados en el modelo funcional de Kearney y Silverman (1993) y, en segundo lugar, identificar diferencias estadísticamente significativas entre los perfiles de CRE y autoatribuciones académicas basadas en el modelo de Weiner (1985). Se usa una muestra representativa de adolescentes españoles de entre 14 y 17 años para alcanzar los objetivos.
Los hallazgos apoyan la primera hipótesis del estudio, en tanto que se identifican cuatro perfiles que coinciden con los grupos más comunes de CRE adolescente encontrados en la literatura previa (Delgado et al., 2019; Giménez-Miralles, Gonzálvez, Sanmartín et al., 2021; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Sanmartín et al., 2019; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Sanmartín et al., 2020; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Vicent et al., 2019; Gonzálvez, Díaz-Herrero, Vicent et al., 2020; Gonzálvez, Inglés, Vicent et al., 2020; Gonzálvez, Kearney et al., 2018). Así, los participantes con niveles bajos, moderadamente altos y altos de EAN, ESE, BAS y BRT se agrupan en los grupos no-CRE, CRE moderadamente alto y CRE alto, respectivamente. Además, los estudiantes con niveles altos de EAN y ESE (i.e., CRE motivado por reforzamiento negativo) y también de BAS (i.e., CRE motivado por reforzamiento positivo) se agrupan en el perfil mixto llamado CRE ansioso. Estos resultados demuestran la complejidad del CRE, en tanto que alrededor del 20% de la población examinada (i.e., los grupos CRE alto y ansioso) se caracteriza por una alta tendencia a justificar su falta de asistencia debido a los factores referidos al reforzamiento negativo y positivo, usando múltiples causas simultáneamente (Kearney y Sheldon, 2017).
Hasta el momento, los cuatro grupos son los que más se repiten a lo largo de las soluciones de perfiles que se han identificado en la adolescencia, pero sólo el estudio de Gonzálvez, Díaz-Herrero, Sanmartín et al. (2020) ha identificado un grupo con CRE mixto y tres grupos con CRE bajo, moderadamente alto y alto dentro de la solución de perfiles. El resto de trabajos han obtenido soluciones con algunos de los perfiles de CRE adolescente más comunes y otros grupos, tales como los caracterizados por CRE debido a reforzamiento negativo o positivo. La disparidad de perfiles se puede explicar por las diferentes técnicas que se han usado para clasificar al alumnado en grupos de CRE (i.e., análisis de conglomerados, Latent Class Aanlysis y LPA), pero también puede deberse a que los estudios previos se han conducido en países diferentes (i.e., Ecuador, Chile y España). Teniendo en cuenta la repetición de los grupos con CRE bajo, moderadamente alto, alto y mixto a través de los modelos de perfiles, la alta tendencia a abandonar el instituto que se ha hallado en estudiantes españoles (Instituto Nacional de Estadística, España, 2021) y la adecuación del LPA para identificar perfiles latentes homogéneos (Araújo et al., 2019), es importante continuar investigando sobre los perfiles de CRE, llevando a cabo LPA con adolescentes españoles para corroborar los cuatro grupos.
En cuanto a las diferencias entre los grupos de CRE adolescente y las autoatribuciones académicas, los estudiantes con CRE ansioso puntúan significativamente más bajo en las autoatribuciones de éxito a la capacidad y esfuerzo, pero significativamente más alto en las autoatribuciones de fracaso a la capacidad que el perfil no-CRE, teniendo estas diferencias tamaños del efecto moderados con valores d de alrededor de .50. El estilo atribucional que se obtiene para este perfil corrobora la segunda hipótesis, por la que se espera que los adolescentes con un perfil de CRE mixto tiendan a atribuir sus fracasos académicos más internamente y sus éxitos menos internamente, como se ha hallado previamente en población chilena (Lagos-San Martín et al., 2014). Por tanto, el presente estudio añade a la literatura científica el estilo atribucional desadaptativo de adolescentes con CRE en otro país hispano: España.
Asimismo, parece haber una continuidad a través de la infancia y la adolescencia en el estilo atribucional de españoles que rechazan la escuela con un perfil mixto. Así, estudios previos han hallado que los niños españoles con altos niveles de EAN y ESE (Giménez-Miralles et al., 2021; Gonzálvez, Sanmartín et al., 2018), y también de BAS (Gonzálvez et al., 2021) tienden a tomar una mayor responsabilidad de sus fracasos académicos que de sus resultados exitosos. Esta tendencia atribucional también se ha identificado en niños españoles, chilenos y alemanes con altos niveles de ansiedad (Fernández-Sogorb et al., 2020; Fernández-Sogorb et al., 2021; Zhou y Urhahne, 2013) y en adolescentes chilenos con altos niveles de ansiedad escolar (Lagos-San Martín et al., 2016). Dado que el alumnado con altas puntuaciones en ansiedad y aquel con altos niveles de CRE motivado por EAN, ESE y BAS tiende a usar autoatribuciones académicas similares, los hallazgos de la presente investigación están en línea con aquellos referidos a los tres primeros factores de la SRAS-R como las principales razones que justifican el CRE por ansiedad (p. ej., Fernández-Sogorb et al., 2018; Gonzálvez, Inglés et al., 2018; Gonzálvez, Inglés, Fernández-Sogorb et al., 2020).
En esta línea, los resultados de este estudio revelan que los adolescentes españoles con CRE Moderadamente Alto puntúan significativamente más alto en la autoatribución de éxito a la capacidad y esfuerzo que aquellos con CRE Ansioso, teniendo estas diferencias un tamaño del efecto pequeño. Teniendo en cuenta que los adolescentes agrupados en el perfil CRE Moderadamente Alto muestran puntuaciones z más altas en las tres primeras dimensiones de la SRAS-R que en el cuarto factor, es coherente que su estilo atribucional sea similar al hallado previamente en niños con niveles moderados de ansiedad. Concretamente, los estudiantes de educación primaria con ansiedad moderada tienden a atribuir sus éxitos a causas internas en mayor medida que sus iguales con alta ansiedad (Fernández-Sogorb et al., 2021). Esta tendencia atribucional fomenta la percepción de los adolescentes sobre su valor personal (i.e., autoestima), que a su vez beneficia el aprendizaje (Wang et al., 2019; Zhao et al., 2021).
Por otra parte, no se identifican diferencias estadísticamente significativas en autoatribuciones académicas entre los perfiles CRE Alto y Ansioso. En este sentido, no es sorprendente que ambos grupos muestren el mismo estilo atribucional en comparación con el grupo No-CRE. Sin embargo, se obtienen diferencias con tamaño del efecto más grande entre los estudiantes con CRE Alto y No-CRE que entre el alumnado con CRE Ansioso y No-CRE. Cabe destacar la mayor tendencia del perfil CRE Alto a atribuir los fracasos a la capacidad en comparación con el No-CRE, en tanto que estas diferencias tienen un tamaño del efecto grande y, consecuentemente, se pueden considerar el resultado más preocupante. Como se explica en la introducción, las dimensiones causales de una tendencia atribucional influyen en el realismo de las expectativas sobre los siguientes resultados académicos y, por tanto, en la participación de los estudiantes en las actividades (Weiner, 2014, 2018). En este sentido, la capacidad es una autoatribución causal interna, estable e incontrolable. El alumnado que percibe que falla debido a su falta de capacidad, tiende a considerar que es una condición persistente que no se puede mejorar. La atención debe ponerse en las posibles expectativas de fracaso escolar, en tanto que no son realistas y los estudiantes pueden reducir sus esfuerzos debido a su sentimiento de desesperanza y baja autoestima (Erhun et al., 2022; Stupnisky et al., 2011).
A pesar de las relevantes contribuciones del presente trabajo, este tiene varias limitaciones que se deben abordar en investigaciones futuras. Primeramente, atendiendo a Cho y Kim (2015), los coeficientes alfa de Cronbach se consideran aceptables si son iguales o superiores a .70. Sin embargo, algunos factores de la SRAS-R (i.e., BRT) y la SAS (i.e., éxito/causas externas; fracaso/esfuerzo; fracaso/causas externas) tienen coeficientes de fiabilidad más bajos de .70. En segundo lugar, los perfiles de CRE adolescentes se han identificado en una muestra comunitaria y se desconoce si muestras específicas se agrupan en los mismos cuatro perfiles. Por esta razón, futuros estudios deben reclutar adolescentes con problemas de asistencia a la escuela o diagnosticados con trastornos de ansiedad y analizar si el modelo de cuatro perfiles se replica. En tercer lugar, este estudio es pionero en demostrar la asociación entre el CRE y las autoatribuciones académicas en la población adolescente española y los resultados sólo se pueden comparar con los previamente obtenidos en la población adolescente chilena (Lagos-San Martín et al., 2014). Por tanto, es necesario examinar el estilo atribucional de perfiles de CRE adolescente en otros países y abordar si hay diferencias a través de las culturas. Asimismo, existe evidencia de la baja percepción del funcionamiento familiar que manifiestan los estudiantes con bajos niveles de CRE (Gonzálvez, Díaz-Herrero, Sanmartín et al., 2019) y de la influencia de los estereotipos familiares en la autopercepción de los alumnos sobre su capacidad (Tomasetto et al., 2015). En este sentido, es conveniente examinar si el contexto familiar influye en la tendencia atribucional de los adolescentes con CRE. Por último, de los resultados de esta investigación no se pueden extraer inferencias causales entre el CRE y las autoatribuciones académicas. En consecuencia, futuros estudios deben abordar esta cuestión usando modelos de ecuaciones estructurales o datos longitudinales.
Esta investigación tiene implicaciones notables para la práctica educativa. Dos perfiles de CRE de riesgo se han identificado en la población adolescente española. Por una parte, el 18.6% de la muestra se agrupa en el perfil CRE Ansioso. Estos estudiantes se caracterizan por una tendencia a rechazar la escuela por ansiedad. Concretamente, experimentan síntomas de ansiedad generalizada y un miedo intenso cuando anticipan situaciones sociales, evaluativas y de separación en el ámbito escolar. Además, tienden a atribuir sus resultados académicos de fracaso más a la capacidad y sus éxitos menos a causas internas, lo que puede llevarles a desarrollar miedo al fracaso. Se debe enseñar a estos alumnos a relacionarse consigo mismos de una forma más amable, para que no continúen evitando las situaciones percibidas como una amenaza. Neff (2003) se refiere a la autocompasión como la capacidad de no juzgar las propias emociones y pensamientos y de comprender que las experiencias negativas son comunes entre los seres humanos. En este sentido, el entrenamiento en autocompasión puede ayudar a los adolescentes con CRE Ansioso a desarrollar una actitud positiva hacia los eventos generadores de ansiedad y los fracasos académicos. De hecho, el entrenamiento en autocompasión ha demostrado ser efectivo en reducir la ansiedad y el miedo al fracaso (véase Neff, 2019 para una revisión). Además, es necesario reemplazar su estilo atribucional desadaptativo por la tendencia a atribuir los éxitos y fracasos académicos a autoatribuciones causales internas, inestables y controlables para motivarles a continuar esforzándose efforts (Perry y Hamm, 2017; Stiensmeier-Pelster y Heckhausen, 2018). Por este motivo, el entrenamiento en autocompasión se debe aplicar junto con el reentrenamiento atribucional, que consiste en dar a los estudiantes retroalimentación directa de cada resultado académico para orientarles en la selección de explicaciones causales. Conviene señalar que el reentrenamiento atribucional ha demostrado su eficacia en la población adolescente (véase Graham y Taylor, 2022 para una revisión).
Por otro lado, el 2.1% de los participantes se agrupa en el perfil CRE alto. Dado que estos estudiantes, en comparación con aquellos con CRE ansioso, puntúan alto en los mismos factores explicativos del CRE (i.e., EAN, ESE y BAS) y muestran una tendencia a seleccionar los mismos tipos de causas para explicar sus resultados académicos, el entrenamiento en autocompasión y el reentrenamiento atribucional se debe implementar también para ayudar a los adolescentes con CRE alto. No obstante, hay una diferencia importante entre los dos perfiles: los alumnos con CRE alto muestran una tendencia alta a justificar su CRE refiriéndose a la Búsqueda de Refuerzos Tangibles fuera de la escuela (i.e., BRT) junto con EAN, ESE y BAS. En otras palabras, el grupo CRE alto no sólo rechaza la escuela por su ansiedad, sino que también percibe que hay estímulos más interesantes fuera del ámbito educativo. A este respecto, los profesores deben cuestionarse su propia práctica educativa y desarrollar una relación cercana con los estudiantes teniendo en cuenta sus preocupaciones e intereses. Asimismo, los profesores deben promover relaciones positivas entre el alumnado implementando estrategias de aprendizaje cooperativo que fomenten la inclusión y el logro académico de los educandos (Filippello et al., 2019; Klein et al., 2022; Wattanawongwan et al., 2021). Todos los adolescentes se deben beneficiar de estas acciones, pero especialmente aquellos con CRE alto, quienes pueden llegar a percibir el instituto como un entorno motivador para el aprendizaje.
FinanciaciónEste trabajo de investigación no ha recibido ningún tipo de apoyo financiero específico de instituciones públicas, privadas o sin ánimo de lucro.
Conflicto de interesesNinguno.
Las autoras agradecen al Departamento de Didáctica, Organización Escolar y Métodos de Investigación de la Universidad de Vigo por acoger a Aitana Fernández-Sogorb durante su estancia de investigación postdoctoral en 2022, cuando Aitana Fernández-Sogorb tenía un permiso de investigación concedido por su institución de origen, la Universidad de Alicante. El presente artículo es el resultado de la investigación conducida durante la estancia, bajo la experta supervisión y colaboración de la Profesora Margarita Pino-Juste.
