Influencia muscular del gen ACTN3 en jugadores y jugadoras

TESIS DOCTORAL

SERIE: ACTIVIDAD FÍSICA Y DEPORTIVA

Relaciones entre competencias, inteligencia y rendimiento académico en alumnos de Grado en Ciencias de la Actividad Física y el Deporte Francisco López Varas Madrid, 2015

TESIS DOCTORAL SERIE: ACTIVIDAD FÍSICA Y DEPORTIVA

Relaciones entre competencias, inteligencia y rendimiento académico en alumnos de

Grado en Ciencias de la Actividad Física y el Deporte

Programa de Doctorado en Actividad Física y Deporte Facultad de Ciencias de la Actividad Física y el Deporte

Francisco López Varas

Dirigida por:

Dr. D. Óscar García López Dr. Dña. Eva María Icarán Francisco

Madrid, 2015

INFORME Y AUTORIZACIÓN DEL DIRECTOR PARA PRESENTAR LA TESIS DOCTORAL (Planteamiento, objetivos, medios utilizados y aportaciones originales)

UNIVERSIDAD EUROPEA

ESCUELA DE DOCTORADO E INVESTIGACIÓN DE LA UNIVERSIDAD EUROPEA DE MADRID

El trabajo presentado en esta tesis doctoral aborda un área de gran interés en psicología: la relación de la inteligencia y determinadas variables relacionadas con el mundo académico, en concreto, las competencias y el rendimiento.

La aportación original del presente trabajo reside en varios aspectos: Aunque la inteligencia es un constructo que se ha relacionada con multitud de variables, prácticamente no existen trabajos que la relacionen con el nivel de competencias de los alumnos. Por otro lado, no hay muchos trabajos que exploren desde un punto de vista longitudinal el desarrollo de competencias, aunque estas sean evaluadas desde la autopercepción. Por último, el análisis de la interacción de las tres variables, inteligencia, rendimiento académico y competencias, aporta una visión novedosa, innovadora y necesaria dentro del Espacio Europeo de Educación Superior en el que estamos inmersos en la actualidad.

Aunque el diseño de la investigación puede parecer simple, no existen muchas investigaciones semejantes a la realizada en el presente trabajo, y los resultados encontrados dan pie a nuevas líneas de investigación en terrenos poco explorados. Los resultados encontrados han sido presentados en congresos nacionales e internacionales y en diferente tipo de publicaciones. Por todo lo expuesto anteriormente: El Dr. Óscar García López y la Dra. Eva María Icarán Francisco, Director y Co-directora de la presente Tesis, de la que es autor D. Francisco López Varas.

AUTORIZAN la presentación de la referida Tesis para su defensa en cumplimiento del Real Decreto 99/2011, de 28 de enero, por el que se regulan las Enseñanzas Oficiales de Doctorado, y de acuerdo al Reglamento de Enseñanzas Universitarias Oficiales de Doctorado de la Universidad Europea de Madrid RD 1393/2007 y RD99/2011. Campus Universitario, a 14 de Enero de 2015. Fdo.: EL DIRECTOR EL CO-DIRECTOR

AGRADECIMIENTOS

En este largo camino que es una tesis hay muchas personas que te acompañan

y que te guían en él. En este acompañamiento encuentras lo maravilloso de

cada una de ellas siendo algo que no finaliza con este proceso y que va contigo

el resto de tu vida.

Por todo ello, quiero agradecer el cariño, la sabiduría, los ánimos, las risas, los

días de day out, a mi querido director Óscar García. Sin duda ha sido la pieza

fundamental para que esta tesis sea una realidad y al que le estaré

eternamente agradecido. Este equipo no hubiera sido nada sin mi querida co-

directora Eva Icarán, a la que tengo que agradecer sin duda, su optimismo, sus

consejos, sus brillantes enfoques de los planteamientos realizados y también el

cariño recibido en estos años de duro esfuerzo.

También quiero dedicar unas líneas a agradecer a mi querido Juan Mayorga el

que yo esté actualmente en esta Universidad y en la que siempre será su

Facultad. Me hizo formar parte de su equipo y confió en mí desde el primer día

dándome la posibilidad de formar parte de algo en lo que creo firmemente y

que defenderé y respetaré siempre.

Otra persona fundamental a la que agradecer que yo iniciara mi labor docente

en esta Facultad, es mi estimado Antonio Rivero. Director de Departamento

durante muchos años y responsable de mi labor durante mis inicios. En esta

incorporación a la misma, también fue fundamental mi querido amigo Álvaro

Merino. Durante los últimos años hemos compartido vida profesional y

personal y espero y deseo que siga siendo así.

Sin duda debo agradecer todo el ánimo y la ayuda que he recibido por parte de

los integrantes de esta gran familia que es nuestra Facultad, y de la que me

siento muy orgulloso. Los miembros de la Junta de Facultad, Itzi, Maite, Nico,

profesores como Nacho, Richi, Joselu, Bárbara, Dani, Lidia, Kiki, Olga, Marta,

Jesús, Juanjo, Eva, Rosa, Javi, Carlos, Álvaro, Alejandro, y así hasta 70

compañeros que día tras día hacen que me sienta agradecido de compartir con

ellos mi día a día.

También quiero tener un agradecimiento muy especial para Alfonso Jiménez

que ha sido capaz de apoyarme y darme el espacio necesario, muy complicado

en el día a día de la Universidad, para que pueda finalizar esta tesis. Desde la

primera vez que nos vimos, fue insistente en el crecimiento personal de cada

uno y respetó el tiempo que necesitábamos para ello.

Tampoco habría sido posible llegar hasta aquí sin las personas tan maravillosas

y profesionales que trabajan en los diferentes departamentos de la

Universidad y que han hecho mi día a día más fácil: Biblioteca, Vicerrectorado

de Calidad e Innovación Académica, Coordinación Académica, mis compañeros

los Directores Académicos y un largo etcétera.

Pero todas estas personas han entrado en mi vida gracias a las que

anteriormente me acompañaron en los procesos vitales anteriores. Sin duda es

gracias a ellos que hoy en día soy lo que soy. Por ello quiero agradecer a mis

amigos de la infancia Dani y Óscar, a mis amigos del instituto Mini, Manu, mis

amigos del INEF, Edu, Javi, Marcos, Papitu, y a mis amigos del fútbol, Óscar,

Miki, Iñaki y Manu. Todos ellos han formado o forman parte de mi vida y me

han ayudado enormemente a adquirir unos valores fundamentales en una

persona como son, la amistad, el compromiso y el respecto.

Y sin ninguna duda, el mayor agradecimiento debe ser para mi familia. Mis

padres, las personas que trajeron a la vida y que me dieron la mejor herencia

que puede recibir un hijo: una infancia feliz y una educación. En especial

agradecer a mi madre las enseñanzas que me da cada día, en la que a pesar de

las difíciles circunstancias siempre, siempre, siempre tiene una sonrisa y una

preocupación absoluta por mi bienestar. A mi hermana agradecerle que

siempre haya estado ahí, y que me haya apoyado en todas los momentos en

los que era necesario. Con ella he compartido una infancia feliz convirtiéndose

en mi apoyo en muchos momentos. Abuelos, tíos y primos conforman esa

familia que no eliges y de la que me puedo sentir muy afortunado.

Luego está la familia que eliges, esa que te acompañará el resto de tu vida.

Ana, te agradezco infinito todo lo que me has dado en estos años en los que

nuestros caminos se hicieron uno. Gracias a ti por darme lo más maravilloso

que puede recibir una persona, nuestro hijo Pedro. Gracias por el amor que

recibo de ti día tras día y que ha sido el combustible necesario para recorrer

todo este trazado. Gracias por todos esos días en los que has hecho de mamá y

papá, permitiéndome estar en la biblioteca y dedicarle las horas necesarias

para llegar al final. Contigo recibí a tu maravillosa familia, la cual ha sido testigo

de este largo camino y a la que también tengo que agradecer toda la ayuda

que me ha brindado y los sacrificios que ha hecho para que haya podido llegar

hasta aquí.

Y por último, gracias hijo, por darme la motivación necesaria para poder llegar

hasta aquí. Cuando naciste me propuse que terminaría antes de que pudieras

correr y hablar pidiéndome que fuera contigo al parque a jugar. No quería por

nada del mundo decirte que no podía ir por tener que acabar esta tesis. Sin

duda el esfuerzo ha merecido la pena.

“Al final, lo que importa no son los años de vida, sino la vida de los años”.

Abraham Lincoln (1808-1865)

“Dedicado a mi hijo Pedro, mi madre Victoria y mi mujer Ana”.

ÍNDICE

RESUMEN/ABSTRACT 0. JUSTIFICACIÓN .................................................................................. 21

1. MARCO REFERENCIAL ........................................................................ 27

1.1. EL ESTUDIO DE LA INTELIGENCIA. ......................................................... 29

1.1.1. Diferentes enfoques en el estudio de la Inteligencia. ...................... 29

1.1.2. El modelo de los tres estratos de J.B. Carroll (1993). ...................... 32

1.1.3. “The Bell Curve” de Hernstain y Murray (1994). ............................. 37

1.1.4. La inteligencia y las diferencias individuales. .................................. 49

1.1.5. El carácter predictivo de la inteligencia. ......................................... 53

1.1.6. La medida de la inteligencia. ........................................................... 61

1.2. COMPETENCIAS. .................................................................................... 70

1.2.1. ¿Qué se entiende por competencias?.............................................. 73

1.2.2. El proyecto Tuning Educational Structures in Europe

(2000-2002). .............................................................................................. 82

1.2.3. Las competencias en Actividad Física y Deporte. ............................ 87

1.2.4. Evaluación de las competencias. ..................................................... 94

1.3. RENDIMIENTO ACADÉMICO. ............................................................... 105

1.3.1. Factores que influyen el rendimiento académico. ........................ 105

1.3.2. El rendimiento académico y las diferencias individuales. ............. 121

1.3.3. Evaluación del rendimiento académico. ....................................... 126

1.4. INTELIGENCIA, RENDIMIENTO ACADÉMICO Y COMPETENCIAS. ......... 129

2. OBJETIVOS E HIPÓTESIS ................................................................... 151

2.1. OBJETIVOS. .......................................................................................... 153

2.1.1. Objetivo general. ............................................................................ 153

13

2.1.2. Objetivos específicos. ..................................................................... 153

2.2. HIPÓTESIS. ............................................................................................. 155

3. MÉTODO ............................................................................................. 157

3.1. ESTUDIO 1. ............................................................................................ 159

3.1.1. Diseño. ........................................................................................... 159

3.1.2. Muestra. ........................................................................................ 160

3.1.3. Variables. ....................................................................................... 160

3.1.4. Instrumentos de medida. .............................................................. 161

3.1.5. Procedimiento. .............................................................................. 165

3.1.6. Análisis de datos. ........................................................................... 168

3.2. ESTUDIO 2. ............................................................................................ 169

3.2.1. Diseño. ........................................................................................... 169

3.2.2. Muestra. ........................................................................................ 169

3.2.3. Variables. ....................................................................................... 170

3.2.4. Instrumentos de medida. .............................................................. 170

3.2.6. Procedimiento. .............................................................................. 171

3.2.7. Análisis de datos. ........................................................................... 171

4. RESULTADOS ....................................................................................... 173

4.1. ESTUDIO 1. ............................................................................................ 177

4.1.1. Estadísticos descriptivos. ............................................................... 178

4.1.2. Diferencia de medias entre primero y cuarto curso. .................... 211

4.1.3. Diferencia de medias entre percentil 25 y percentil 75 en

inteligencia. ............................................................................................. 218


rendimiento académico. ......................................................................... 225

4.1.5. Análisis factorial............................................................................. 233

4.1.6. Correlaciones. ................................................................................ 238

14

4.2. ESTUDIO 2. ............................................................................................ 257

4.2.1. Estadísticos descriptivos. ............................................................... 257

4.2.2. Correlaciones entre inteligencia, rendimiento académico

y competencias generales y específicas en la primera y la

segunda medición. .................................................................................. 271

5. DISCUSIÓN ...................................................................................... 279

5.1. DISCUSIÓN. .......................................................................................... 281

5.2. APLICACIONES PRÁCTICAS................................................................... 304

5.3. LIMITACIONES DEL ESTUDIO. .............................................................. 316

5.4. FUTURAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN. ................................................ 319

6. CONCLUSIONES ............................................................................... 321

7. BIBLIOGRAFÍA.................................................................................. 325

8. ANEXOS ............................................................................................... I

I. ANEXO I. Cuestionario de Inteligencia (PMA–R). ................................... III

II. ANEXO II. Escala de autopercepción de desarrollo de

competencias en Educación Superior. ........................................................... IV

III. ANEXO III. Hoja de respuestas. ............................................................ VIII

IV. ANEXO IV. Índice de gráficos. .................................................................. X

V. ANEXO V. Índice de tablas. ..................................................................... XI

VI. ANEXO VI. Índice de figuras. ................................................................. XV

VII. ANEXO VII. Índice de imágenes. ......................................................... XVII

VIII. ANEXO VIII. Índice de abreviaturas y acrónimos. .............................. XVIII

15

RESUMEN

RESUMEN. El objetivo del presente estudio fue determinar la relación entre la inteligencia,

competencias académicas y rendimiento académico en estudiantes

universitarios del Grado en Ciencias de la Actividad Física y el Deporte. Estas

relaciones también se analizaron en un estudio longitudinal con parte de la

muestra total.

Método: La muestra de estudiantes universitarios estuvo formada por (267

sujetos; n = 41 mujeres, n = 226 hombres) siendo en el estudio longitudinal

algo más reducida (n = 55; n = 9 mujeres, n = 46 hombres). Con el fin de

obtener un indicador de la inteligencia se aplicó el PMA-R. También se utilizó

un indicador del logro académico que fue la calificación media final del curso.

Por último, se utilizó un indicador de la autopercepción de desarrollo de las

competencias académicas que tienen los estudiantes, que fue un cuestionario

en el que se auto-evaluó su percepción sobre el nivel de desarrollo adquirido

en 40 competencias académicas en una escala Likert de 1 a 10.

Resultados: se encontraron relaciones significativas entre el rendimiento

académico y la inteligencia, entre éste y las competencias académicas, pero de

forma escasa entre la inteligencia y las competencias académicas. También se

compararon los niveles de autopercepción de desarrollo de las competencias

académicas entre los estudiantes de primer año y estudiantes de cuarto año, y

se encontraron diferencias significativas a favor de los estudiantes de cuarto

grado en la mayor parte de las competencias académicas.

17

RESUMEN

Conclusión: A lo largo de los diferentes cursos académicos, los estudiantes

adquieren un mayor nivel de desarrollo de las competencias académicas. Por

otro lado, la inteligencia tiene escasa relación con las competencias, y por lo

tanto, se podrían desarrollar independientemente del nivel de inteligencia (en

términos normales) que presenten los estudiantes.

Palabras clave: Inteligencia, Competencias, Rendimiento académico.

18

ABSTRACT

ABSTRACT. The aim of this study was to determine the relationship between intelligence,

academic competences and academic achievement in sports science university

students. These relationships were also analyzed in a longitudinal study of the

total sample.

Method: The sample of university students was formed by (267 students; n =

41 women, n = 226 men) being on the some smaller longitudinal study (n = 55;

n = 9 women, n = 46 men). In order to obtain an indicator of intelligence we

applied the PMA-R. We also have an indicator of the academic achievement

with the final grade of the course. Last, we have an indicator of the academic

competences that students have, it was a questionnaire in which they self-

evaluate their perception about the level than they possess in 40 academic

competences in a Likert scale of 1-10.

Results: significant relationship were found between academic achievement

and intelligence, between academic competences, but these were very low

between intelligence an academic competences. We also compare the

academic competences level between first year students and fourth year

students, and were found significant differences in favor of fourth-grade

students in most of the academic competences.

Conclusion: Throughout the different academic courses, the students acquire a

higher level of academic competences. Moreover, the intelligence has a little

relation with the competences, and therefore, could be developed

19

ABSTRACT

independently of the level of intelligence (in normal terms) that arise the

students.

Keywords: Intelligence, Competences, Academic Achievement.

20

0. JUSTIFICACIÓN

JUSTIFICACIÓN

España fue de los últimos países de la Unión Europea que se incorporó a las

directrices del Espacio Europeo de Educación Superior (de aquí en adelante

EEES) (García, Loredo, Luna y Rueda, 2008). En el “Libro Blanco del Título de

Grado en Ciencias de la Actividad Física y del Deporte” (ANECA, 2006), se

indica que países como Dinamarca, Italia y Bélgica (Comunidad flamenca),

tenían la titulación implantada siguiendo las directrices propuestas. Países

como Alemania, Francia, Holanda, Luxemburgo y Bélgica (Comunidad

francófona), tenían la titulación en fase de implementación en curso. Y, países

como Grecia, Portugal, Irlanda, Reino Unido y España, tenían la titulación en

fase de discusión. Las fases en las que estaban cada país son a fecha de

publicación del citado libro.

La implantación del EEES suponía un cambio en el proceso de enseñanza-

aprendizaje, en el que se ponía especial atención en el trabajo del estudiante

como aspecto clave para la consecución de los objetivos de aprendizaje. En

esta nueva configuración, las competencias que adquiere el alumno pasan a

desempeñar un papel especialmente relevante, junto al de los conocimientos

técnicos que tienen que adquirir durante su proceso de formación.

Paralelamente, se pasó a utilizar medidas diferentes (por ejemplo, créditos

ECTS en lugar de créditos tradicionales), se establecieron nuevos roles que

tienen que desempeñar los docentes y los alumnos. En suma, se produjo un

cambio muy significativo en todo el sistema educativo universitario.

Como en otras áreas, un cambio en el sistema de trabajo que ya está

establecido requiere de planificación, orden, ajuste, prevención y otros

elementos de control cuyo fin es el de garantizar que los cambios se

incorporen de la forma adecuada.

23

JUSTIFICACIÓN

En el caso de España, en la mayoría de los casos las universidades se han visto

envueltas en un proceso de cambio para el que probablemente no estaban

preparadas. Por ejemplo, a un docente se le pide que ponga el foco en la

formación en competencias, pero no se le dice cómo. A los alumnos se les dice

que van a tener que utilizar gran parte de su tiempo en acciones de

aprendizaje autónomo, pero no tienen muy claro qué es lo que tienen que

hacer. Hay un conjunto de competencias que desarrollar, pero en muchos

casos no se establecen mapas competenciales por titulaciones que permitan

comprobar si hay un desarrollo competencial equilibrado a lo largo del proceso

formativo. Hay que cambiar los sistemas de evaluación, pero el docente solo

sabe cómo evaluar conocimientos, con muchas dudas cuando no

desconocimiento de cómo evaluar competencias. Lo mismo ocurre con otras

variables del nuevo escenario.

Algunas universidades se anticiparon a todos estos cambios y trataron de

planificar y organizar todo este proceso. Establecieron cambios progresivos en

sus programas, formaron a sus profesores, establecieron pautas y procesos de

evaluación… pero no se puede decir que estas universidades fueran

representativas del escenario universitario de nuestro país (Fernández, 2009;

Pardo, 2008; RTVE.ES, 2008).

En cualquier caso, todos los centros universitarios españoles se hallan ya

inmersos en el Espacio Europeo de Educación Superior. Parece conveniente

comprobar si este cambio se ha llevado a cabo de manera eficaz. Es por esto

que la presente tesis doctoral pretende dar respuesta a algunas inquietudes

referidas a la implantación total del EEES en el sistema universitario español.

En primer lugar, estamos interesados en saber si nuestros alumnos han

24

JUSTIFICACIÓN

adquirido realmente competencias. Si esta adquisición de competencias

aumenta paulatinamente a lo largo del curriculum o si se observan otras

dinámicas diferentes. Nos interesa saber el grado en el que han adquirido

competencias y si estas competencias mantienen relación con el rendimiento

académico. Si los sistemas de evaluación de las diferentes materias

universitarias evalúan conocimientos y competencias, cabría esperar que unas

y otras mantengan relaciones significativas. Y por otro lado, sería razonable

pensar que en todo este proceso, las características del alumno tengan un

papel central. La literatura científica pone de manifiesto que la inteligencia de

los alumnos se relaciona de manera consistente con el rendimiento académico

(Colom, 2014; Deary, Strand, Smith y Fernandes, 2007). Pero ¿esta relación se

mantiene así en el caso de las competencias?

En suma, este trabajo pretende clarificar las relaciones existentes entre

competencias, rendimiento académico e inteligencia del alumno en el entorno

universitario, de manera concreta en la titulación de Grado en Ciencias de la

Actividad Física y el Deporte. Para ello, hemos diseñado y llevado a cabo dos

estudios, un estudio correlacional y un estudio longitudinal, que detallaremos

más adelante. Siguiendo un modelo de presentación clásico, en primer lugar

presentamos las teorías que dan sustento y permiten argumentar la

investigación realizada. En la parte empírica se expondrá con detalle las

características de la investigación realizada, así como los resultados que se

desprenden de la misma. Por último, concluiremos y discutiremos sobre le

relevancia de los resultados obtenidos y sobre su relación con otras

investigaciones y teorías existentes.

25

1. MARCO REFERENCIAL

MARCO REFERENCIAL

1.1. EL ESTUDIO DE LA INTELIGENCIA.

1.1.1. Diferentes enfoques en el estudio de la Inteligencia.

El término inteligencia (en latín intelligentia) fue introducido por Cicerón para

hacer la traducción de orexis (función moral y emocional) y dianoia (función

cognitiva) (Detterman, 1982); sin embargo, el estudio de la inteligencia

humana se ha desarrollado, con mayor o menor intensidad, durante los

últimos 500 años y se vincula estrechamente al estudio de las capacidades

cognitivas.

En este sentido, se considera a Juan Huarte de San Juan (1575) en su obra

“Examen de los Ingenios para las Ciencias” (impresa por Ramón Campuzano en

1846) el precursor del estudio de las capacidades humanas. En su obra abordó

diferentes áreas como: la psicología diferencial, la orientación profesional o la

eugenesia, aunque la mayor repercusión social de las investigaciones sobre

inteligencia ha sido durante el siglo XX y principios del XIX tal y como se

mostrará a continuación.

A partir de la publicación de la obra de Juan Huarte, comienzan a desarrollarse

numerosas teorías que tratan de vincular las conexiones del mundo psicofísico

en boga en el siglo XIX (Ellemberger, 1976) con distintas teorías “mente-

cuerpo”, y diferentes clásicos como Hume o Locke realizan numerosas

aportaciones, apareciendo teorías como la frenología que asociaba

determinados caracteres o rasgos en función de la forma de la cabeza,

facciones, como reportan los estudios de Gall en 1796 (Graham, 2001).

29

MARCO REFERENCIAL

Pero desde un punto de vista científico, el primer el salto orientado a las

capacidades humanas se atribuye a Sir Francis Galton (1822-1911),

considerado el padre de la Psicología Diferencial, ya que fue el primero en

prestar atención a las diferencias individuales de los sujetos partiendo del

papel que representaban en el proceso de adaptación, que previamente había

utilizado su primo Charles Darwin.

Los trabajos realizados por Galton tuvieron una gran influencia en otro gran

clásico en el estudio de la inteligencia, Charles Spearman (1863-1945), cuyas

teorías y avances en el área de la psicometría siguen estando presentes en las

investigaciones actuales sobre la inteligencia. Formuló los principios del

análisis factorial y de la correlación. Sus investigaciones se fundamentan en el

hecho de que las personas que tenían éxito en determinadas pruebas mentales

solían tenerlo en otras pruebas mentales, con independencia de los objetivos

de la prueba. De ahí que pensara que debía existir una capacidad general que

subyace a ese rendimiento. A partir de esta premisa y de la aplicación del

análisis factorial define la teoría bifactorial de la inteligencia, en la que

establece la existencia de un factor general (g) de carácter hereditario que se

mantiene constante a lo largo del tiempo y un factor especial (s) que se

asociaría a las capacidades especificas en función de cada tarea. Su obra “The

Abilities of Man” (1927), marcó un antes y un después en el estudio de la

inteligencia y de las capacidades.

Unos años después, Alfred Binet (1857-1911), desarrolla una serie de estudios

de la inteligencia con el fin de comprobar los problemas de escolarización de

los niños, y desarrolló los primeros test de inteligencia, en los que utilizaba

diferentes tareas de capacidades numéricas, comprensión verbal, etc. Años

30

MARCO REFERENCIAL

más tarde el psicólogo alemán William Stern (1912) acuñó el concepto

estadístico de Cociente Intelectual (CI), que equivale a la edad mental dividida

entra la edad cronológica, el concepto más conocido a nivel mundial (aunque

el concepto CI se suele atribuir erróneamente a Binet).

Por su parte, Louis Leon Thurstone (1887-1955) desarrolla en Estados Unidos

su teoría de las aptitudes primarias, avanzando en la técnica del análisis

factorial desarrollado por Spearman. Gracias a la aplicación de un nuevo

modelo de análisis factorial (análisis factorial múltiple) identificó siete

aptitudes primarias que se incluían en la inteligencia: fluidez verbal,

comprensión verbal, aptitud numérica, visualización espacial, velocidad

perceptiva, razonamiento y memoria. Esto le llevó a entender la inteligencia

como una combinación de capacidades distintivas y por tanto, visualizaba al

factor g como un factor secundario.

Desde la época de Galton, Spearman, Thurstone o Binet hasta nuestros días la

investigación sobre la inteligencia ha dado un salto significativo. Así se han

desarrollado numerosas investigaciones a nivel biológico, cognitivo y factorial.

Se han definido multitud de modelos y se han relacionado las capacidades con

numerosas variables: rendimiento, selección y personal, motivación, precisión

en la ejecución de tareas, etc., los últimos estudios parecen enfocarse más

hacia variables relacionadas con la base cerebral de la inteligencia.

De todos ellos a continuación repasaremos las principales teorías y

descubrimientos relacionados con el objeto de esta tesis. En este sentido se

describirán fundamentalmente dos investigaciones y sus consecuencias: la

31

MARCO REFERENCIAL

teoría de los tres estratos de J.B. Carroll (1993) y el libro “The Bell Curve” de

Hersntein y Murray (1994).

1.1.2. El modelo de los tres estratos de J.B. Carroll (1993).

Antes de que John Bisell Carroll propusiese su teoría de los tres estratos, a lo

largo de la historia se desarrollaron numerosas investigaciones sobre la

estructura de la inteligencia, destacando las siguientes:

a. La teoría de Vernon (1950) (factores «v: ed» y «k: m») considerada

como el primer modelo jerárquico de la inteligencia en el que presenta

un factor general común, un segundo grupo de factores que

agrupaban aspectos verbales y espaciales y un tercer grupo de factores

que se relacionaban directamente con habilidades o destrezas

características de la ejecución de determinadas tareas.

b. La teoría de Guilford (1967), en la que identifica aptitudes cognitivas en

base a parámetros de estímulo (contenidos), de procesos

(operaciones) y de respuesta (productos). Su modelo establece ciento

veinte capacidades y aptitudes independientes. Se interconectan cinco

operaciones mentales (cognición, memoria, pensamiento divergente,

pensamiento convergente, y evaluación), cuatro contenidos

(figurativo, semántico, simbólico y conductual) y seis productos

posibles (unidades, clases, relaciones, sistemas, transformaciones,

implicaciones).

32

MARCO REFERENCIAL

c. La Teoría de las Capacidades Mentales de R.B. Cattell (1963), una de

las teorías sobre la inteligencia con mayor impacto en la historia de la

psicología. R.B. Cattell propone dos tipos de inteligencia general: la

fluida (Gf) y la cristalizada (Gc). La inteligencia fluida Gf evalúa la

potencialidad biológica del individuo para adquirir conocimiento

mientras que la inteligencia cristalizada Gc evalúa los conocimientos

adquiridos por interacción.

Cattell desarrolló varios test que se conocen con el nombre de “test

culturalmente imparciales”, que permiten evaluar el factor Gf y

diseñados para que en su resolución únicamente se empleen

capacidades cognitivas en las cuales, los conocimientos y experiencia

sociocultural acumulados por los sujetos, tengan ninguna o muy poca

influencia.

d. La Teoría de las Inteligencias Múltiples de H. Gardner (1983). Howard

Gardner propone uno de los modelos sobre la inteligencia más

conocidos a nivel mundial, si bien no es muy popular en determinados

sectores científicos dedicados a la investigación en la inteligencia1.

Gardner (1983) propone un modelo de inteligencia que se

descompone en ocho tipos de inteligencias, diferentes y

semiindependientes entre sí. Las múltiples inteligencias propuestas

1 Autores como Visser, Ashton, y Vernon (2006) muestran los resultados de una investigación sobre cada uno de las ocho inteligencias que indica Gardner (1983) en los que existe una gran presencia de inteligencia general (g) en cinco de ellas y con presencia pero en menor medida en una sexta, poniendo en cuestión esta teoría.

33

MARCO REFERENCIAL

son la lingüístico-verbal, la lógica matemática, la espacial, la musical, la

corporal cinestésica, la intrapersonal, la interpersonal y la naturalista.

Tomando en cuenta estos modelos entre otros, la aportación de Carroll (1993)

en su obra “Human Cognitive Abilities: A survey of factor-analytic

studies” resulta esencial en la comprensión de la inteligencia humana. En esta

obra hace un intento de integrar todas las investigaciones factoriales de la

inteligencia en un único modelo. Así revisó y combinó todos los datos posibles

provenientes de estudios empíricos de la inteligencia, para ofrecer un

resultado integrador sobre la estructura de la inteligencia. Para ello reanalizó

durante 30 años de trabajo, 460 bases de datos de todo el mundo, con datos

sobre inteligencia obtenidos durante más de 60 años de investigación. Utilizó

datos originales de Spearman, Thurstone, Vernon, Cattell, y Horn, incluso

contó con datos españoles de investigaciones sobre inteligencia,

proporcionados por Yela y Pascual (1968).

El resultado es un modelo de la inteligencia dividido en tres estratos: continuo,

heterogéneo y jerárquico. El modelo de los tres estratos de Carroll se

representaría como se muestra en la figura 1.

34

MARCO REFERENCIAL

Figura 1.- Modelo de los tres estratos de Carroll (1993).

Traducido al Español en “Geografía de la Inteligencia Humana” (Juan-Espinosa, 1997).

Carroll define los estratos del siguiente modo:

Tercer estrato:

3G: inteligencia general: asociado a un factor general de

aptitud/inteligencia.

35

InteligenciaGeneral

InteligenciaCristalizada (2C)

Memoria yAprendizajeGeneral (2Y)

PercepciónVisual (2V)

PercepciónAuditiva (2U)

Capacidad deRecuperación (2R)

Velocidad Cognitiva (2s)

Rapidez deProcesamiento / de decisión (2T)

InteligenciaFluida (2F)

Factores deNivel :

Razonamiento SecuencialGeneral (RG).Inducción (I).RazonamientoCuantitativo (RQ).Razonamiento Piagetiano(RP).

Factores deVelocidad :

Velocidad deRazonamiento(RE).

Factores deNivel :

Desarrollo delLenguaje (LD).Comprensióndel LenguajeEscrito (V).ConocimientoLéxico (VL).ComprensiónLectora (RC):DecodificaciónLectora (RD).Cloze Ability(CZ).Deletreo (SG).CodificaciónFonética (PC).SensibilidadGramática (MY).SegundasLenguas (LA)Comunicación(CM).Escucha (LS).Competencia paralenguas no maternas(KL).

Factores de Nively de Velocidad :

Velocidad deLectura (RS).Fluencia yProducciónOral (OP).Escritura (WA).

Factor deNivel :

Amplitud deMemoria (MS).


MemoriaAsociativa (MA).Recuerdo Libre (M6).MemoriaSemántica (MM).Memoria Visual (MV).Aprendizaje (L1).

Factor deNivel :

Visualización(Vz).


RelacionesEspaciales (SR).Rapidez deClausura (CS).Flexibilidad deClausura (CF).Integración PerceptivaSerial (PI).Rastreo Espacial(SS).VelocidadPerceptiva (P).

Miscelanea :

Imágenes (IM).Estimación deLongitudes (LE).Percepción deIlusiones (IL).IntercalamientoPerceptivo (PN).

Factores deNivel :

Umbrales deEscucha y Habla (UA, UT, UU).Discriminaciónde Sonidos delHabla (US).DiscriminaciónGeneral de Sonidos ((U3)Discriminaciónde Frecuencia deSonidos (U5).Discriminación de la Duración eIntensidad deSonidos (U6).Juicio y Discriminación Musical(UI, U9).Resistencia a la DistorsiónAcústica (UR).Ajuste Temporal (UK).Ritmo (U8).Memoria paraPatrones de Sonidos (UM).Ajuste Absoluto(UP).Localización deSonidos (UL).

Factor deNivel :

Creatividad(FO).


Fluencia Ideativa(FI).Naming (NA).FluenciaAsociativa (FA).Fluencia Expresiva (FE).Fluencia para Palabras (FW).Sensibilidad alos Problemas(SP)Fluencia Figurativa (FF).FlexibilidadFigural (FX).


Velocidad para ResolverTest (R9).FacilidadNumérica (N).RapidezPerceptiva (P).

Factores deNivel :

Tiempo deReacción Simple (R1).Tiempo deReacción deElección (R2).Rapidez deProcesamientoSemántico (R4).Rapidez deComparaciónMental (R7)

MARCO REFERENCIAL

Segundo y Primer estrato:

El segundo estrato se descompone en 8 aptitudes amplias y cada una de

ellas se descompone en una serie de aptitudes específicas. Las 8

aptitudes amplias se asocian a determinados aspectos del

comportamiento. Son aspectos básicos perdurables a lo largo del

tiempo:

- 2F: Inteligencia fluida: razonamiento general, la inducción, por tanto,

implica el uso de procesos intelectuales básicos como son la

manipulación de reglas, las generalizaciones, etc.

- 2C: Inteligencia cristalizada: aptitudes verbales, el desarrollo del

lenguaje, influenciado por la socialización y la cultura.

- 2V: Percepción visual amplia: visualización, velocidad de cierre,

relaciones espaciales, la flexibilidad de cierre, etc. asociados a

función cognitiva referentes al procesamiento sensorio-perceptivo

visual.

- 2U: Percepción auditiva amplia: factores primarios perceptivos pero en

el dominio sensorial auditivo (percepción del habla, discriminación

de sonidos, etc.).

- 2S: Velocidad cognitiva general: velocidad mental o velocidad de

respuesta. El rendimiento depende de la velocidad de

procesamiento. Hay dos subfactores: 2T y 2P, que hacen

referencia a la velocidad mental y motora respectivamente.

- 2R: Capacidad amplia de recuerdo: fluidez verbal, fluidez de ideas, la

originalidad. El sujeto utiliza su memoria de largo plazo para dar

resultados concretos en tareas donde se debe ejecutar la

respuesta a una velocidad importante.

36

MARCO REFERENCIAL

- 2Y: Capacidad amplia de memoria: aprendizaje de nuevos conceptos y

memorización de los mismos. Amplitud de la memoria primaria, el

aprendizaje de pares asociados, facilidades de aprendizaje, etc.

Por tanto, el modelo propuesto integra diferentes teorías en un único modelo

unificado. El modelo 3G respondería al factor g de Spearman y el modelo de

Thurstone, de Vernon y de Cattell se ven bien reflejados. Únicamente el

modelo de Guilford puede llegar a presenta discrepancias, tomando en cuenta

que uno propone un modelo jerárquico y el otro no.

1.1.3. “The Bell Curve” de Hernstain y Murray (1994).

Un año después de que J.B. Carroll publicase su teoría de los tres estratos,

Hernstein y Murray publicaron “The Bell Curve” (1994), posiblemente uno de

los libros más polémicos en la historia de la psicología por las relaciones que

establecían entre raza e inteligencia en la sociedad americana.

En su obra argumentan que los sujetos más inteligentes tienden a ascender de

forma rápida en la escala social con independencia de su nivel

socioeconómico, lo que llevaría a estratificar a la población según las

habilidades cognitivas de los sujetos. Para fundamentar su teoría, parten de las

bases de datos del Scholastic Aptitude Test (en lo sucesivo nos referiremos a

este como se conoce habitualmente SAT2).

2 Examen estandarizado de evaluación que sirve para que los jefes de admisión de universidades americanas puedan evaluar de forma objetiva el perfil del candidato.

37

MARCO REFERENCIAL

Al analizar la evolución de las puntuaciones del SAT, comprueban como las

capacidades de los jóvenes americanos descienden desde los años 60 hasta los

80. Esto se puede ver claramente en la figura 2.

Figura 2.- Evolución de las puntuaciones del SAT desde 1950.

Tomado de Hernstein y Murray (1994).

Las teorías propuestas en “The Bell Curve” tuvieron un increíble impacto,

generando una gran polémica, aunque propiciaron que se desarrollara uno de

los principales aportes al estudio de la inteligencia. La polémica del libro hizo

que se comenzasen a verter opiniones que iban más allá de evidencias

científicas existentes hasta la fecha. Así, con el fin de comprender y hacer

entender a la sociedad qué es la inteligencia, la American Psychological

Asociation (APA) creó un comité de 52 expertos en el área. Este comité fue

liderado por Ulrich Neisser, siendo todos ellos reconocidos internacionalmente

en el campo de la inteligencia. El resultado del mismo fue una declaración en la

que se resumía en 25 puntos lo que científicamente se podía demostrar acerca

38

MARCO REFERENCIAL

de la inteligencia humana. Dicha declaración se publicó en versión reducida en

el Wall Street Journal el 13 de Diciembre de 1994.

Los expertos psicólogos que formaron parte de esta declaración fueron:

• Richard D. Arvey, University of

Minnesota.

• Thomas J. Bouchard, Jr.,

University of Minnesota.

• John B. Carroll, University of

North Carolina at Chapel Hill.

• Raymond B. Cattell, University

of Hawaii.

• David B. Cohen, University of

Texas at Austin.

• Rene V. Dawis, University of

Minnesota.

• Douglas K. Detterman, Case

Western Reserve University.

• Marvin Dunnette, University

of Minnesota.

• Hans Eysenck, University of

London.

• Jack M. Feldman, Georgia

Institute of Technology.

• Edwin A. Fleishman, George

Mason University.

• Douglas N. Jackson, University

of Western Ontario.

• James J. Jenkins, University of

South Florida.

• Arthur R. Jensen, University

of California, Berkeley.

• Alan S. Kaufman, University of

Alabama.

• Nadeen L. Kaufman, California

School of Professional

Psychology.

• Timothy Z. Keith, Alfred

University.

• Nadine Lambert, University of

California, Berkeley.

• John C. Loehlin, University of

Texas at Austin.

• David Lubinski, Iowa State

University.

• David T. Lykken, University of

Minnesota.

• Richard Lynn, University of

39

MARCO REFERENCIAL

• Grover C. Gilmore, Case


• Robert A. Gordon, Johns

Hopkins University.

• Linda S. Gottfredson,

University of Delaware.

• Robert L. Greene, Case


• Richard J. Haier, University of

California, Irvine.

• Garrett Hardin, University of

California, Santa Barbara.

• Robert Hogan, University of

Tulsa.

• Joseph M. Horn, University of

Texas at Austin.

• Lloyd G. Humphreys,

University of Illinois at

Urbana-Champaign.

• John E. Hunter, Michigan

State University.

• Seymour W. Itzkoff, Smith

College.

• Herman Spitz, Training and

Research Center,

Bordentown.

Ulster at Coleraine.

• Paul E. Meehl, University of

Minnesota.

• R. Travis Osborne, University

of Georgia

• Robert Perloff, University of

Pittsburgh.

• Robert Plomin, Institute of

Psychiatry, London.

• Cecil R. Reynolds, Texas A&M

University.

• David C. Rowe, University of

Arizona.

• J. Philippe Rushton,

psychologist, University of

Western Ontario.

• Vincent Sarich, University of

Auckland New Zealand.

• Sandra Scarr, University of

Virginia.

• Frank L. Schmidt, University

of Iowa.

• Lyle F. Schoenfeldt, Texas

A&M University.

• James C. Sharf, George

Washington University.

40

MARCO REFERENCIAL

• Julian C. Stanley, Johns

Hopkins University.

• Del Thiessen, University of

Texas at Austin.

• Lee A. Thompson, Case


• Robert M. Thorndike,

Western Washington

University.

• Philip Anthony Vernon,

University of Western Ontario

• Lee Willerman, University of

Texas at Austin.

A continuación enumeramos 12 de los 25 puntos de la declaración, que tienen

especial relevancia en el presente trabajo (Colom, 1998):

1. La inteligencia es una capacidad mental muy general que permite

razonar, planificar, resolver problemas, pensar de modo abstracto,

comprender ideas complejas, aprender con rapidez, y aprender de la

experiencia. No constituye un simple conocimiento enciclopédico, una

habilidad académica particular, o una pericia para resolver test, sino

que refleja una capacidad más amplia y profunda para comprender el

ambiente, darse cuenta, dar sentido a las cosas, o imaginar qué se

debe hacer.

2. La inteligencia, así definida, se puede medir, y los test de inteligencia la

miden adecuadamente. Estos test constituyen el modo de evaluación

más preciso, fiable y adecuado de la inteligencia y tienen múltiples

aplicaciones y utilidades.

3. Existen diversos tipos de test de inteligencia, pero todos ellos miden la

misma inteligencia. Algunos test incluyen palabras o números y

requieren un conocimiento cultural específico (como, por ejemplo el

41

MARCO REFERENCIAL

vocabulario). Otros, en cambio, no requieren ese conocimiento, e

incluyen formas o diseños, de modo que solo exigen conocer

conceptos universales simples (mucho/poco, abierto/cerrado,

arriba/abajo).

4. La distribución de las personas según el rendimiento en esos test, se

puede representar adecuadamente mediante una distribución normal.

La mayor parte de las personas se sitúan alrededor del punto medio

(CI=100). Pocas son muy brillantes o muy poco brillantes.

5. Los test de inteligencia no están culturalmente sesgados en contra de

los afroamericanos u otras personas nativas angloparlantes de los

Estados Unidos3.

6. El nivel intelectual se relaciona directa e intensamente con el

rendimiento en contextos sociales, económicos, ocupacionales, y

educativos. Sea lo que sea lo que miden los test, tiene una gran

importancia práctica y social.

7. Un alto nivel de inteligencia supone una ventaja en la vida cotidiana,

dado que la mayoría de las actividades diarias requieren algún tipo de

razonamiento y toma de decisiones. Por el contrario, una baja

inteligencia supone una desventaja, especialmente en ambientes

desorganizados. No obstante un alto CI no garantiza el éxito en la vida

y un bajo CI no garantiza el fracaso.

8. Las ventajas prácticas de poseer una alta inteligencia aumentan a

medida que las situaciones se hacen más complejas (novedosas,

ambiguas, cambiantes, impredecibles o con muchas alternativas).

3 Hay que recordar que esta declaración se hace en USA y para la población estadounidense.

42

MARCO REFERENCIAL

9. Las diferencias de inteligencia no son el único factor que influye en el

rendimiento educativo, en la eficacia de la formación recibida o en las

ocupaciones muy complejas, pero la inteligencia suele ser el factor

más importante.

10. Las personas difieren en inteligencia debido a diferencias tanto en el

ambiente como en la herencia. Las estimaciones de la heredabilidad

van desde 0,4 a 0,8 (en una escala de 0 a 1). Si todos los ambientes

fuesen iguales para todo el mundo, la heredabilidad sería de 1 (es

decir, del 100%) dado que todas las diferencias que se pudiesen

observar tendrían necesariamente un origen genético.

11. El hecho de que el rendimiento intelectual sea heredable no significa

que no esté influido por el ambiente.

12. Aún no sabemos cómo manipular la inteligencia para elevarla de

manera permanente.

Aunque el informe puso negro sobre blanco lo conocido sobre la inteligencia

hasta la fecha de su publicación, también puso de manifiesto elementos que

necesitan ser investigados y de los que aún no se dispone de suficiente

evidencia científica: por qué la influencia genética aumenta con la edad, el

papel de la nutrición en el desarrollo de la inteligencia, la evolución de la

inteligencia a nivel generacional, etc.

Posteriormente a esta declaración realizaron un artículo “Intelligence: Knowns

and Unknowns” Neisser et al. (1996) que fue un excelente resumen de lo que

la gran mayoría de ellos creía acerca de la inteligencia en aquel momento y de

cuáles serían las orientaciones a seguir en futuras investigaciones.

43

MARCO REFERENCIAL

Quince años después de esta publicación, Nisbett et al. (2012) hacen una

revisión de la misma actualizándola con gran cantidad datos nuevos e

importantes sobre la inteligencia. Algunos de los más significativos son:

• La heredabilidad del CI varía considerablemente según la clase social.

• El medio ambiente puede influir entre 12 y 18 puntos en el CI en niños

que son adoptados en diferentes familias de distintas clases sociales.

• En los países desarrollados estudiados se han seguido incrementando

los valores de los resultados de los test de inteligencia. Estos

incrementos también se han ido reflejando en los países en desarrollo.

• No se aprecian diferencias en el nivel medio de g entre hombres y

mujeres (Jensen, 1998). Los hombres destacan en algunas habilidades

como las visio-espaciales y las mujeres en las habilidades verbales

(Colom y García-López, 2002, Feingold, 1992, Johnson y Bouchard,

2007).

• La diferencia de CI entre individuos de raza negra y de raza blanca (en

su mayoría de Estados Unidos) se han reducido en 0,33 DT en los

últimos años. Los datos se extraen de los resultados de los test de

inteligencia de la National Assessment of Educational Progress.

• Se ha demostrado que la escolarización en todas sus etapas (jardín de

infancia, primaria, etc.) afecta a la inteligencia.

• También se ha demostrado que el ejercicio aeróbico, en las personas

mayores, mantiene el CI.

• Existe una causalidad entre la morfología del cerebro y la función

intelectual, desarrollándose más unas áreas que otras según sean más

o menos utilizadas.

44

MARCO REFERENCIAL

En el mismo trabajo se plantean también importantes aspectos sin resolver y

sobre los que se podría trabajar en futuras investigaciones:

• Cuál sería la relación entre la memoria del trabajo (entendida como el

sistema de procesamiento activo que realiza al mismo tiempo el

almacenamiento y la manipulación de la información pertinente, a

menudo evitando las distracción para inhibir las respuestas incorrectas

(Engle, 2002) y la inteligencia.

• Profundizar más allá del modelo Dickens–Flynn4 (Dickens y Flynn,

2001) en las relaciones entre la herencia genética y la inteligencia.

• Seguir profundizando en el conocimiento de g ya que actualmente

existen grandes acuerdos y muchos interrogantes que resolver.

• El efecto de la autorregulación y la escolarización en el desarrollo de la

inteligencia y en la mejora del rendimiento académico.

• Cuáles son los efectos de la exposición al stress en la inteligencia.

Probablemente estas incógnitas se resuelvan en los próximos años, surgiendo,

a raíz de los descubrimientos realizados, otras nuevas sobre el estudio de la

inteligencia.

4 Según el modelo una persona que puntúa alto en la prueba de vocabulario de la batería Wechsler, lo hará en el resto de las pruebas. Por el contrario una que puntúe bajo en la misma prueba también lo hará en el resto. Esto sin embargo no sucede cuando se realiza entre distintas generaciones. Para explicar esto indica que la sociedad no tiene el mismo comportamiento que las técnicas estadísticas en las que se basan los test. Las demandas cognitivas a las que se enfrentan las distintas generaciones son distintas y están influenciadas por el ambiente.

45

MARCO REFERENCIAL

Coincidiendo temporalmente con la anterior publicación, Deary (2012) realiza

un trabajo sobre la contribución científica al conocimiento de la inteligencia en

la primera década del siglo XXI. Las conclusiones de su trabajo resumen todos

los temas sobre los que se ha estado investigando en los últimos años y cuáles

han sido sus principales resultados:

• El estudio de las diferencias individuales en la inteligencia sigue siendo

un área de investigación que despierta mucho interés en psicólogos no

especialistas en esta materia, investigadores de otras ramas de

conocimientos y la población en general.

• En la última década se han publicado muchos libros sobre inteligencia.

Según Deary (2012), el más destacable sobre diferencias en

inteligencia fue el “Human Intelligence” de Hunt (2010), conteniendo

relatos históricos (Carson, 2007) “The measure of merit: Talents,

intelligence, and inequality in the French and American republics”) y

otros que desafían las medidas y los estudios realizados hasta la época

sobre diferencias individuales en inteligencia.

• Existen nuevas investigaciones sobre la estructura psicométrica de la

inteligencia. El factor g en diferentes test categoriza a las personas de

la misma manera. Por ello sigue abierto el debate sobre el número de

niveles que describirían mejor las diferencias de inteligencia en las

personas. De momento no hay muchos datos empíricos que apoyen

diferencias en inteligencia que no incluyan medidas de g.

• Se han hecho avances significativos en el establecimiento de

asociaciones entre la inteligencia y la discriminación sensorial, el

tiempo de análisis y el tiempo de reacción. Esto ha servido para

46

MARCO REFERENCIAL

estimar el tamaño del efecto de estas asociaciones en la población. Sin

embargo en la actualidad, estas líneas de investigación están teniendo

menos interés como forma de entender las diferencias de inteligencia,

a pesar de que la discriminación sensorial podría ser interesante como

causa común del efecto del envejecimiento y sus consecuencias en la

inteligencia.

• Uno de los temas que actualmente tiene mayor producción científica

es la biología de la inteligencia. Se ha seguido perfeccionando la

investigación genética y por lo tanto el conocimiento que se tiene de

las contribuciones ambientales o hereditarias a la inteligencia. Efectos

de la edad, las características sociales, el tamaño del cerebro, la

velocidad de procesamiento de la información, el peso al nacer, etc.,

son aspectos sobre los que actualmente se tiene mayor conocimiento

sobre su influencia en la inteligencia. Los estudios de neuroimagen

están proporcionando resultados que están concretándose en la idea

de una red definida y distribuida en el cerebro que trabaja más

eficientemente en las personas con una mayor inteligencia.

• Existencia de nuevos estudios longitudinales con resultados llamativos

sobre la educación, la movilidad social y la posición social y como las

diferencias de inteligencia han afectado en la vida y trayectoria social

de las personas. También hay nuevas líneas de investigación en el área

de la salud y la inteligencia, tratando de estudiar como las diferencias

de la primera afectan a la segunda.

• Otra línea de investigación en auge es el envejecimiento y la

inteligencia, con nuevos hallazgos. Este campo toma cada vez más una

47

MARCO REFERENCIAL

visión más integral del ciclo de la vida, estudiando las diferencias de

inteligencia en el desarrollo del niño, del joven y del adulto.

• Continúa habiendo temas polémicos en el estudio de la inteligencia:

cómo son las diferencias entre los gemelos y los hijos únicos, o las

diferencias de inteligencia por sexos.

En el mismo estudio, Deary (2012) nos plantea una serie de temas sobre los

que intuye que seguirán las investigaciones sobre la inteligencia en un futuro.

Además de una serie de necesidades relacionadas con otras áreas que serían

fundamentales para el desarrollo de su conocimiento:

• Son necesarios estudios de la genética molecular de la inteligencia que

tengan la suficiente dimensión y que puedan aportarnos mayor

conocimiento sobre ella.

• Los estudios de imágenes de estructuras y funciones cerebrales y la

inteligencia están siendo cada vez más desarrollados y potentes

gracias a los avances tecnológicos. Estos seguirán mejorando y

aumentando la información y conocimiento que tendremos sobre

genética de la inteligencia.

• La incorporación de test de inteligencia en muchos estudios de cohorte

mejorarán los resultados que tenemos sobre su relación con otros

aspectos de la vida humana como son la salud, la movilidad social, el

envejecimiento etc.

• El estudio de la inteligencia se está convirtiendo, cada vez más, en una

parte integrada en la comprensión de las causas y de las consecuencias

del desarrollo, la salud y bienestar del ser humano.

48

MARCO REFERENCIAL

Tanto en el trabajo de Deary (2012) como en el de Nisbett et al. (2012), se hace

un resumen actualizado del conocimiento, sobre inteligencia humana en la

actualidad. También se marcan una serie de incógnitas y de líneas sobre las

que investigar que arrojarán más luz sobre la misma en los próximos años.

1.1.4. La inteligencia y las diferencias individuales.

Las diferencias individuales (sexo, clase social, edad, raza, etc.) y su relación

con la inteligencia, son temas que despiertan el interés de muchos

investigadores además de la población en general. Los resultados obtenidos en

las diferentes investigaciones generan gran controversia y repercusión social

dadas las características propias de este tema y la gran importancia para los

seres humanos y su desarrollo.

Tal y como se mostró en el anterior apartado, mientras Nisbett et al. (2012)

indicaban que no había diferencias en el nivel medio de g en hombres y

mujeres (a estas conclusiones también llegó Jensen (1998) años antes), sin

embargo existen otros investigadores que afirman que existen diferencias de

CI entre hombres y mujeres indicando además que estas se producen durante

los diferentes estadíos madurativos de los seres humanos.

Lynn y Kanazawa (2011) indican que en el estudio longitudinal realizado por

ellos, las niñas entre 7 y 11 años tienen un punto de promedio por encima de

los niños en CI, siendo los niños los que tendrían a los 16 años 1.8 puntos de

media por encima. Los datos que muestran coincidirían con los resultados que

presentó Lynn (1996) en un estudio realizado a 7.000 alumnos universitarios

49

MARCO REFERENCIAL

de Irlanda. En el mismo se analizaron los datos de estandarización del DAT5 en

los que los hombres tendrían 2,6 puntos más que las mujeres de CI. Además

darían validez, en un estudio longitudinal, a la teoría que Lynn (1994) y Lynn e

Irwing (2004) expusieron en su momento.

Los investigadores, Echavarri, Godoy y Olaz (2007), utilizando la misma batería

de pruebas que Lynn (1996) sobre 1.529 universitarios argentinos, obtiene

unos datos diferentes en los que las puntuaciones de la suma total de los

diferentes test, fue favorable a las mujeres. Además se encontraron diferencias

entre los diferentes sexos a favor de los hombres, en la prueba de

racionamiento abstracto, cálculo y racionamiento verbal, y a favor de las

mujeres, en las de ortografía y lenguaje. Según los autores esto contrastaría

con la mayoría de las investigaciones que se habían realizado hasta la fecha,

pero indican que estos resultados, pudieran ser debidos a que no se pasaron la

totalidad de la batería de test. Una de las pruebas que no se pasó fue el de

relaciones espaciales, en las que los hombres suelen obtener mejores

puntuaciones que las mujeres.

También han sido numerosos los estudios que correlacionan el tamaño del

cerebro y el CI. Algunas de estas investigaciones se realizaron, en sujetos post-

mortem, llegando a la conclusión de que el cerebro masculino era 100 gramos

de promedio mayor que el femenino (Ankney 1992, 1995; Gur et al., 1999).

Existen numerosos autores que indican que esta diferencia de tamaño

cerebral tendría una correlación positiva con la medida de CI (Gur et al., 1999;

Lynn, 1994; Lynn, e Irwing, 2004; Rushton, 1994). En otra investigación

5 DAT: Differential Aptitude Test (Bennett, Seashore, y Wesman, 1947).

50

MARCO REFERENCIAL

realizada por Jensen y Sinha (1994), contemporánea a las anteriores y en la

que se analizaron 30 estudios realizados hasta la fecha, mostró una pequeña

correlación de 0,20 entre ambos factores.

En esta línea de investigación, el desarrollo de nuevas tecnologías ha sido un

aliado fundamental para los estudios más recientes. Técnicas como la

resonancia magnética permite medir el tamaño cerebral en sujetos vivos y esto

se ha aprovechado para estudiar la correlación existente entre éste y las

medidas de CI. Esto ha derivado en numerosas investigaciones en las que se ha

determinado que el valor medio de esta correlación sería de 0,35 (Willerman,

Schultz, Rutledge y Bigler, 1991, Wickett, Vernon y Lee, 1994).

A pesar de que estos estudios muestran correlaciones positivas entre el

tamaño del cerebro y el CI, existen autores que cuestionan que esto signifique

que midiendo la capacidad craneal pueda predecirse el nivel de inteligencia del

individuo (Colom, 1998; Zuckerman y Brody, 1988).

Dejando a un lado la variable del tamaño cerebral, hay estudios que muestran

diferencias en inteligencia entre diferentes sexos en algunas de las

capacidades cognitivas. En el metaanálisis publicado por Hyde, Fennema y

Lamon (1990) se muestran diferencias en las capacidades cristalizadas (Gc)

pero que los propios autores sugieren que podrían ser debidas al

planteamiento geométrico de los problemas matemáticos (por lo tanto de

forma espacial y no verbal). Con respecto a la capacidad de visualización

general (Gv) Voyer, Voyer y Bryden (1995) realizan un metaanálisis que

destaca por analizar las diferencias de sexo que se producían en 12 test usados

habitualmente para medir las capacidades intelectuales. Los datos muestran

51

MARCO REFERENCIAL

que solo en 4 de ellos las diferencias no fueron significativas. Además

agruparon los estudios por tipo de habilidad espacial, mostrando diferencias

significativas a favor de los hombres en la rotación y en las relaciones

espaciales, no mostrando diferencias significativas en la visualización. Por todo

ello, las conclusiones de su estudio fueron que sí que se muestran diferencias

moderadamente significativas a favor de los hombres en (Gv). Por último, el

metaanálisis publicado por Feingold (1988) muestra que no hay diferencias de

sexo estadísticamente significativas en las capacidades fluidas (Gf).

También es relevante destacar que existen investigaciones con mucha

repercusión, por haber sido realizadas sobre muestras excepcionalmente

amplias, en las que se muestran que las diferencias entre hombres y mujeres

en inteligencia no son significativas (Colom y García-López, 2002; Deary et al.,

2007). Un ejemplo destacado es la investigación llevada a cabo por Deary,

Thorpe, Wilson, Starr y Whalley (2003), en la que se analizaron los datos que se

habían recogido de pruebas de habilidad mental sobre casi la totalidad de la

población Escocesa nacida en 1921 (n=80.000+). Estas pruebas se les pasaron a

la edad de 11 años y su análisis indicaba que no había diferencias entre niños y

niñas en las puntuaciones medias.

Estudios realizados en fechas posteriores y con muestras de menor tamaño,

siguen indicando en sus conclusiones que no se han encontrado diferencias

entre ambos sexos (Naderi, Abdullah, Aizan y Sharir, 2010; Naderi, Abdullah,

Hamid y Aizan, 2008). Por último indicar que todos ellos coincidirían con los

datos que fueron publicados por Nisbett et al. (2012).

52

MARCO REFERENCIAL

Por todo lo expuesto anteriormente, parece razonable coincidir con Colom y

Jayme (2004) reconociendo que existen evidencias en un sentido u otro que

resultan paradójicas y que mientras no se conozca a qué son debidas

deberíamos concluir diciendo que no hay diferencias en inteligencia general,

que sí que existen en capacidades cognitivas y que también las hay en alguna

medias de la estructura física del cerebro.

También creemos que el tema de las diferencias de sexo y la inteligencia

seguirá centrando el interés de las investigaciones en los próximos años,

pudiéndose contrastar los nuevos datos obtenidos con las publicaciones

referenciadas en este apartado.

1.1.5. El carácter predictivo de la inteligencia.

Una vez que se ha definido qué es la inteligencia, se procede a analizar las

variables con las que se relaciona. Sin duda, la inteligencia es una de las

variables psicológicas con mayor carácter predictivo en un gran número de

áreas: años de escolarización, rendimiento ocupacional, delincuencia,

rendimiento académico, etc. (Neisser et al. 1996). Al final de la parte teórica se

dedicará un apartado especial a las relaciones entre inteligencia y rendimiento

académico.

En el National Longitudinal Study on Youth (NLSY), un estudio en el que se

realiza el seguimiento a 12.000 jóvenes americanos a medida que crecen y se

independizan de sus familias, realizados entre los años 80 y 90, se pone de

manifiesto relaciones entre el nivel intelectual y varios factores sociales.

53

MARCO REFERENCIAL

En la figura 3 aparecen reflejadas muchas de estas relaciones publicadas en

“The Bell Curve” (Hernstain et al., 1994).

Figura 3.- Resumen de los datos reflejados por Herstain y Murrray en “The Bell Curve”.

Tomado de Colom y Andrés-Pueyo (1999).

En el libro “En los límites de la inteligencia: ¿es el ingrediente del éxito en la

vida?” de Colom (2002a) se publica la tabla 1 que muestra los fenómenos

sociales que han sido estudiados y que se relacionan positiva o negativamente

con la inteligencia.

54

MARCO REFERENCIAL

Tabla 1.- Fenómenos sociales que se relación con la inteligencia.

Tomado de Colom (2002a) Adaptado de Jensen (1998).

Fenómenos con los que la inteligencia se asocia positivamente.

Fenómenos con los que la inteligencia se asocia negativamente.

Motivación de logro. Altruismo. Preferencias y aptitudes artísticas. Creatividad. Genialidad, eminencia. Sensibilidad emocional. Altura. Salud. Longevidad. Sentido del humor. Ingresos. Profundidad y amplitud de intereses. Liderazgo. Elección de pareja. Elección de pareja. Rango militar. Rango militar. Preferencias y aptitudes musicales. Miopía. Nivel ocupacional. Éxito laboral. Respuesta a la psicoterapia. Habilidades sociales. Nivel socioeconómico familiar. Nivel socioeconómico alcanzado. Valores y actitudes. Estilo cognitivo analítico. Aptitudes. Preferencias en la dieta (azúcar, grasas, etc.). Rendimiento educativo. Rendimiento en actividades extraescolares. Independencia de campo. Implicación en actividades escolares. Aptitudes lingüísticas (facilidad de palabra). Aptitudes para la lógica. Preferencias por determinados mass media. Memoria. Migración voluntaria. Razonamiento y desarrollo moral. Habilidades motrices. Aptitudes perceptivas. Aptitudes evaluadas con los tests de Piaget. Conocimientos prácticos. Aptitud para la lectura. Diferencias regionales en bienestar. Participación en deportes universitarios. Aptitud para realizar compras. Velocidad al hablar.

Vulnerabilidad a los accidentes. Envejecimiento. Alcoholismo. Autoritarismo. Conservadurismo (puntos de vista sociales). Crimen. Delincuencia. Dogmatismo. Impulsividad. Mortalidad infantil. Psicoticismo. Prejuicios raciales. Hábito de fumar. Novillos. Aquiescencia. Escalas de mendacidad. Histeria. Tiempos de reacción. Proporción altura/peso.

55

MARCO REFERENCIAL

Por tanto, si tomamos en cuenta los datos del NLSY y los que muestra Colom

(2002a) en su libro, la inteligencia presentaría un marcado carácter predictivo

respecto a determinados aspectos sociales, pero no solo se limitaría a esto.

Uno de los estudios más llamativos dentro del mundo de la inteligencia es que

llevaron a cabo David et al. (2009) con una cohorte de 1.000.000 de sujetos

suecos, en el que se relaciona el CI con la probabilidad de tener un accidente

mortal. Tal y como muestra la figura 4 a mayor CI menor probabilidad de tener

un accidente.

Figura 4.- Relación entre la probabilidad de sufrir un accidente y el CI.

Tomado de David et al. (2009).

Lynn y Vanhanen (2012) realizan una gran revisión de lo que se ha publicado

en los últimos diez años sobre las correlaciones halladas entre los datos de CI

de los diferentes países (Lynn y Vanhanen, 2002; Lynn y Vanhanen, 2006; Lynn,

2010) y otras variables tales como el ingreso per cápita, los resultados

académicos, el nivel de delincuencia, etc. Estos autores, después de la

exposición de numerosos trabajos y de revisar las correlaciones que se extraen

56

MARCO REFERENCIAL

de los mismos entre el CI nacional y las variables estudiadas, concluyen que el

nivel de inteligencia de un país podría predecir el nivel educativo, la renta per

cápita, el nivel de delincuencia, la salud y la longevidad. Además proponen un

modelo causal por el que explicarían las diferencias de CI entre países,

indicando que, estas podrían ser debidas a la evolución del mismo en función a

las necesidades que hubieran tenido los habitantes de estas regiones como

consecuencia de su adaptación a los diferentes ambientes climáticos y

geográficos.

También existen estudios que relacionan las necesidades de los puestos de

trabajo y las capacidades cognitivas de los que ocupan los mismos. Estas

investigaciones están rodeadas de una gran polémica debido a los resultados

que se obtienen de los mismos. En estos se indica que la relación entre la

capacidad cognitiva general (inteligencia) predice en un 60 % el puesto a

desempeñar en la compañía y por lo tanto el nivel de ingresos de la persona en

cuestión (Hunt y Madhyastha, 2012). En esta línea pero 14 años antes, Murray

(1998) mostró resultados parecidos recogidos en la figura 5.

Figura 5.- Relación entre CI e ingresos económicos.

Tomado de Murray (1998)

57

MARCO REFERENCIAL

Según Juan-Espinosa y Giménez (1996) la inteligencia sería la variable que

predeciría en mayor medida el rendimiento laboral y además el puesto a

desempeñar. Los datos mostrados por ellos se pueden apreciar en la figura 6.

Figura 6.- Grado de predicción del rendimiento laboral y del puesto desempeñado.

Tomado de Juan-Espinosa y Giménez (1996).

Colom (2009) se pregunta cuáles de los criterios: capacidad intelectual,

inversión económica en educación por parte de un país, puntuación de la

prueba del Programme for International Student Assessment, a la que nos

referiremos a partir de ahora como PISA, o la tasa de retención de estudiantes

en secundaria, sería el que mejor predeciría la riqueza de un país. Sugiere que

detrás de la prueba PISA podría estar el objetivo de valorar qué países tienen

las personas más válidas y por lo tanto, las más capaces de buscar fórmulas

para incrementar la riqueza de su nación. Según Colom y Andrés-Pueyo (1999)

la capacidad intelectual sería la que más predeciría la riqueza de un país con

una correlación de 0,57.

58

MARCO REFERENCIAL

Las causas que explicarían esta relación entre capacidad intelectual y riqueza

de un país serían según Colom y Flores-Mendoza (2012) las siguientes:

• Se ha demostrado (tal como se abordará en el apartado 1.4. de esta

tesis) que el CI predice el rendimiento académico, por lo que altos

niveles de CI en los habitantes de un país se relacionaran con mejor

nivel educativo de los mismos y por lo tanto un mejor capital humano

para generar riqueza en el mismo.

• En los países con alto nivel de CI existen grandes científicos que son

capaces de hacer descubrimientos además de crear nuevos objetos y

productos con una valía económica alta.

• Estos países con CI alto son capaces de producir bienes y servicios que

pueden exportar a otros generando un mayor beneficio e

incrementando su riqueza.

• Los países con CI alto tienen personas capaces de desarrollar trabajos

para los que es necesaria una alta cualificación favoreciendo una

economía saludable.

• Por el contrario los países con CI bajos tienen una economía basada en

trabajos para los que no es necesaria una alta cualificación (agricultura,

minería, pesca) y esto genera una menor demanda de estos productos

a nivel internacional y por lo tanto una menor riqueza.

Otra variable, como la salud, también ha sido estudiada en su relación con la

inteligencia. Correlaciones positivas entre mayores niveles de inteligencia y

mejores niveles de salud han sido demostradas por diversos autores a lo largo

de este siglo (Batty, Deary y Gottfredson, 2007; Deary y Der, 2005; Gottfredson

59

MARCO REFERENCIAL

y Deary, 2004; Martin y Kubzansky, 2005). Según Arden, Gottfredson y Miller

(2009) esta correlación podría ser debida a los siguientes aspectos: a que la

inteligencia y la salud pueden estar influenciadas por factores genéticos, a que

ambas pueden estar influenciadas por factores ambientales, a que la salud

influye en la inteligencia o a que la inteligencia influye en la salud. En su

artículo, se citan estudios que muestran evidencias existentes en cada una de

las cuatro posibilidades indicadas como causa de la correlación positiva entre

inteligencia y salud. En el mismo se indica que es necesario seguir investigando

para determinar cuál es el que más influencia tendría.

Actualmente existe mucho interés en saber de qué modo influyen otras

variables en la predicción de las áreas a las que nos referíamos en párrafos

anteriores. Una de éstas sería la denominada “inteligencia emocional”. Para

algunos autores sería un aspecto que incrementaría las posibilidades de éxito

en diferentes áreas en las personas. A pesar de ello y tal y como se muestra en

la figura 7, los resultados de las investigaciones siguen demostrando que g es la

que más influencia tiene en áreas como el nivel educativo y el nivel social de

las personas (Amelang y Steinmayr, 2006).

60

MARCO REFERENCIAL

Figura 7.- Relaciones de la inteligencia general e inteligencia emocional con el nivel educativo y el estatus social.

Tomado de (Amelang y Steinmayr, 2006).

Esto podría ser debido a lo que indican Schulte, Ree y Carretta (2004) y es que

la “inteligencia emocional” sería la suma de g y de personalidad, discutiendo la

limitación de su potencial en la compresión de la actuación humana.

Después de todo lo expuesto anteriormente, podemos decir que según los

datos aportados, la inteligencia sería de las variables psicológicas que tendrían

un mayor carácter predictivo, coincidiendo con lo que decíamos al principio de

este apartado.

1.1.6. La medida de la inteligencia.

Como hemos visto con anterioridad, la inteligencia se puede medir, y la mejor

forma para mediarla es la utilización de test de inteligencia. Posiblemente la

mejor forma de medir la inteligencia es la que define Arthur Jensen (1998) en

su libro “The g factor: the science of mental ability”. En él establece las bases

61

MARCO REFERENCIAL

psicométricas para una buena definición del factor g y en este sentido sugiere

la aplicación de 9 pruebas distintas (no necesariamente test), utilizando el

primer factor no rotado de la solución factorial de las mismas. En este sentido,

el factor g no debería ser descrito en términos de contenido o en función de

las características específicas de las pruebas.

Por otro lado, cabe destacar que las medidas de la inteligencia se mantienen

estables a lo largo del tiempo, pudiéndose encontrar correlaciones de 0,96

entre la medida del CI a los 6 y a los 12, años. Además la consistencia interna

de un test de inteligencia suele estar en torno a 0,90 y 0,95 (Colom y Andrés-

Pueyo, 1999). Este dato es más que significativo si pensamos que la correlación

entre la longitud del brazo derecho y la del brazo izquierdo de una muestra de

personas puede rondar el 0,95.

En cualquier caso, existen desde hace años una serie de test que sirven como

referente mundial para la evaluación de la inteligencia. Entre ellos destacan los

mostrados en las figuras 8, 9, 10, 11 y 12:

Figura 8.- Primary Mental Abilities (PMA). La figura muestra el PMA-R.

Tomado de Thurstone y Thurstone (1943).

62

MARCO REFERENCIAL

Figura 9.- Differential Aptitude Test (DAT).

Tomado de Bennett, Seashore y Wesman (1947).

Figura 10.- Raven Progresive Matrices

Tomado de Raven (1938).

Figura 11.- Factor G de Cattell.

Tomado de (Cattell, 2001).

63

MARCO REFERENCIAL

Figura 12.- Escala Wechsler de Inteligencia para Adultos (WAIS).

Tomado de (Wechsler, 1955).

En la literatura consultada, también se han mostrado datos que indican que el

SAT podría ser una prueba para medir g. Frey y Detterman (2004) realizan una

investigación sobre una muestra de 917 sujetos en la que obtienen una

correlación de 0,86, indicando que este test podría ser una forma de estimar g.

En este punto debemos hacer mención al incremento, generación tras

generación, en la puntuación de los test de inteligencia en la mayoría de las

sociedades industrializadas durante el siglo XX y lo que llevamos del XXI. James

Flynn (1984) publicó en un artículo en el que se observaba este aumento de

forma clara en soldados Holandeses entre 1950 y 1980. A este suceso se le

denomina efecto Flynn.

Posteriormente Flynn documentó este incremento en 14 países diferentes, e

inició el interés por la documentación en muchos otros desde entonces (Flynn,

1987).

64

MARCO REFERENCIAL

Figura 13.- Ganancia promedio de CI durante el siglo XX.

Tomado de Colom y Flores-Mendoza (2012).

A pesar de que en la figura 13 vemos el incremento producido a lo largo de los

años, debemos indicar que éste no se da de forma lineal en todos los tipos de

test. Los de vocabulario y aritmética son en los que menos se produce este

efecto y en los de razonamiento no verbal o analogías de figuras, como los de

la matriz de Raven, en los que más, tal y como se puede apreciar en la figura 14

(Mackintosh, 2011).

Figura 14.- Ganancias producidas en las puntuaciones según el tipo de test empleado.

Tomado de Mackintosh (2011).

Estos datos coinciden con los que publicaron Colom y Juan-Espinosa (1998), y

que podemos ver en la figura 15, en el que se aprecian mayor incremento en la

65

MARCO REFERENCIAL

escala general del Raven (SPM) que en la escala avanzada (APM). Esto indicaría

que este incremento se produciría mayormente en la inteligencia fluida (Gf)

que en la cristalizada (Gc) (Cattell, 1963). Es decir, las mejoras educativas que

se han producido en los últimos años tendrían un mayor impacto en la (Gf) que

en la (Gc).

Figura 15.- Ganancias en puntuaciones en los test en diferentes generaciones Españolas (años 60 y 90), en los test de Raven (SPM) y en la escala avanzada (APM).

Tomado de Colom y Juan-Espinosa (1998).

Colom y Flores-Mendoza (2012) indican que efectivamente hay investigadores

que admiten el aumento de la puntuación en los test de inteligencia, pero que

al no haberse producido este aumento en los que tienen un mayor peso de g,

se consideraría una mejora en las medidas de la inteligencia y no en el propio

constructo.

En esta línea, el propio Mackintosh (2011) se cuestiona en su libro “IQ and

human intelligence” si este efecto Flynn es un aumento real de la inteligencia

en los seres humanos o, si lo que realmente indica es un incremento en la

puntuación de los test de inteligencia.

66

MARCO REFERENCIAL

En una investigación realizada a través del análisis de tres estudios diferentes:

una en España publicada en 2005 por los investigadores Colom, LLuis Font y

Andrés-Pueyo; otra en África publicada en 2003 por los investigadores Daley,

Whaley, Sigman, Espinosa y Neumann; y otra en Brasil publicada en 2007 por

los investigadores Colom, Flores-Mendoza y Abad, tratan de contrastar las

hipótesis planteadas por Flynn para explicar este fenómeno:

• Que el incremento sea causa de una mejora en las condiciones

nutricionales, los cuidados socio-sanitarios y el aumento de la calidad

de vida

• Que el incremento sea causa de la estimulación cognitiva.

En las tres investigaciones se dan factores que explicarían ambas hipótesis y

por lo tanto no se podría descartar ninguna de ellas, a pesar de no mostrar una

causa concreta que explique este incremento en la puntuación de los test.

Además esta investigación expone una conclusión de especial interés en sus y

es que este aumento de CI, a lo largo de diferentes generaciones, también

indica que el ambiente influye en el mismo (Colom y Flores-Mendoza, 2012).

Otro aspecto destacable es el efecto que produce la motivación en los test de

inteligencia. Este hecho ha centrado el interés de muchos investigadores

durante años, existiendo un amplio conocimiento al respecto (Colom, 2011).

Algunos de ellos, indican que el efecto tendría tanta incidencia en estas

pruebas que cuestionan la validez de los test para medir la inteligencia

(Duckworth, Quinn, Lynam, Loeber y Stouthamer-Loeber, 2011).

67

MARCO REFERENCIAL

Duckworth et al. (2011) indican que cuando existe una motivación alta

derivada de incentivos externos, los sujetos con un CI por debajo de la media

de la población son capaces de aumentarlo hasta en 15 puntos. Por otro lado,

los sujetos que estaban por encima de la media, solo incrementarían en 3

puntos su CI cuando recibían estas recompensas a cambio. Lo que sugiere que

la motivación externa parece tener mayor impacto en sujetos con un menor CI

que en el caso contrario.

Las conclusiones que expone Duckworth et al. (2011) se muestran en la figura

16 indicado que: para obtener una alta puntuación en un test de inteligencia es

condición sine qua non tener una gran inteligencia. Por otro lado, tener una

puntuación baja en el mismo test, podría ser debido a una baja motivación. Los

propios autores indican en este trabajo que no es posible separar el efecto de

la repetición en la evaluación del efecto producido por la recompensa en la

motivación de los sujetos. Y por ello deben ser cuidadosos con las conclusiones

extraídas del mismo.

Figura 16.- Relaciones entre la inteligencia y el rendimiento académico y la motivación y el rendimiento académico.

Tomado de Duckworth et al. (2011).

68

MARCO REFERENCIAL

En la actualidad, se ha demostrado que las personas más inteligentes no

necesitan una mayor motivación cuando resuelven pruebas complejas. Esto se

ha comprobado midiendo las señales fisiológicas de activación del proceso

motivacional (dilatación de la pupila) (Colom, 2011).

Por todo lo expuesto anteriormente y, a pesar de ciertos cuestionamientos

que se hacen a los test de inteligencia y a su capacidad de medirla, la

bibliografía en la que se demuestra la fiabilidad de los mismos es mucho mayor

que en la que se hacen algunas objeciones. Teniendo esto en cuenta y después

de abordar algunos de los temas más relevantes para esta tesis sobre la

inteligencia, en el próximo apartado se pondrá el foco en las competencias.

Veremos sus definiciones y como se ha modificado el modelo educativo de

enseñanza superior a raíz de la integración de las mismas en la evaluación. Por

último, explicaremos qué competencias se desarrollan en el ámbito de la

Actividad Física y el Deporte y cuál sería la mejor manera de evaluarlas.

69

MARCO REFERENCIAL

1.2. COMPETENCIAS.

El EEES, ha supuesto una transformación de las universidades y de todos los

agentes que la definen: profesores, estudiantes e instituciones. Esta

transformación está relacionada con el cambio en el modelo tradicional

seguido por estas instituciones hasta este momento. Así de las universidades

se espera que además de sus objetivos principales hasta la fecha, investigar y

transmitir conocimientos, desarrollen competencias en los estudiantes que

aumenten su empleabilidad. Este cambio en el modelo ha acercado la

Universidad al mundo profesional y a la sociedad. En la Comunicación de la

Comisión Europea de 12 de Noviembre de 1997 se indicaba que:

“El desarrollo de la capacidad de empleo a través de la adquisición de

competencias necesarias para promover, a lo largo de toda la vida, la

creatividad, la flexibilidad, la capacidad de adaptación y la habilidad para

aprender a aprender y a resolver problemas”.

Esto supone que se pasa de un modelo centrado en la enseñanza a un modelo

centrado en el aprendizaje, haciendo que los programas educativos se centren

en el desarrollo de competencias de los estudiantes. En el proceso de

aprendizaje, el profesor actuaría como facilitador y guía, centrado en las

acciones que el alumno tendrá que ser capaz de hacer cuando concluya el

citado período. Por todo ello, el protagonismo en el proceso de enseñanza-

aprendizaje se traslada al estudiante (Bozu y Canto, 2009)

70

MARCO REFERENCIAL

Esta idea de cambio de modelo educativo sigue muy presente en la actualidad

impulsándose para el futuro a nivel mundial. Esto se puede comprobar en una

reciente publicación la UNESCO (United Nations Educational, Scientific and

Cultural Organization), en el que se recogen los planteamientos a seguir en la

educación después del 2015. En el mismo se reafirma su visión y se indica que,

el objetivo de la educación deberían contemplarse desde la perspectiva de

aprendizaje a lo largo de toda la vida y en el que se adquieran conocimientos y

competencias (UNESCO, 2014).

Este cambio en el modelo educativo en el contexto internacional se traslada a

España plasmándose en forma de Real Decreto, en el que se de ordenación de

las enseñanzas universitarias, por el que todo estudiante universitario deberá

adquirir una serie de competencias básicas (RD 1393, 2007).

Por todo ello, el papel del docente universitario sufre una transformación

radical dentro de este nuevo escenario:

“El nuevo escenario educativo deberá volcarse sobre métodos

participativos de enseñanza-aprendizaje. Ello supone un cambio

importante en la actitud del profesor y una transformación de su papel

dentro del aula. El nuevo profesor tendrá que ceder y/o compartir con

los estudiantes el protagonismo en el proceso educativo y deberá

entender que su función no se limita a trasmitir conocimientos, sino a

buscar medios para que los estudiantes descubran esos conocimientos y

sean capaces de aplicarlos en la vida real” (Casado, 2006).

71

MARCO REFERENCIAL

Los títulos universitarios que actualmente están adaptados al EEES tienen

como objetivo la adquisición de competencias básicas, generales y específicas

que deben ser alcanzables por los estudiantes para la obtención del grado,

máster o doctorado. Existen unos mínimos que se deben garantizar en todas

las titulaciones y que están fijadas en los descriptores de Dublín (Joint Quality

Iniciative, 2004). Estos descriptores tienen tres niveles de dificultad según el

tipo de estudios (Bachelor, Master, Doctorate) y dentro de las siguientes

categorías: conocimiento y comprensión; aplicación de conocimientos;

capacidad de emitir juicios; capacidad de comunicación y habilidades sociales;

competencias de aprendizaje. Estos niveles son recogidos en el Marco Español

de Cualificaciones para la Educación Superior, de aquí en adelante MECES (RD

96, 2014).

Competencias como: capacidad de organización y planificación, comunicación

oral y escrita en la propia lengua, conocimiento de una segunda lengua,

utilización de las TIC, resolución de problemas, toma de decisiones, trabajo en

equipo, habilidades en la relaciones interpersonales, liderazgo, iniciativa y

espíritu emprendedor, son ejemplos de competencias generales que estarían

dentro de los objetivos de muchas titulaciones del EEES. Las competencias

generales pueden trabajarse desde diferentes ámbitos teniendo en cuenta el

contexto necesario en cada profesión, están ligadas a la formación académica

y personal independientemente de la titulación específica, y se vinculan al

sentido más humanista y funcional de la educación, construyendo actitudes

positivas y críticas (Sebastiani, Solà, Capell, Campos y Blázquez, 2009).

Las competencias específicas serían las propias de un grado que tienden a la

especialización de un saber, son competencias formativas en cuanto al

72

MARCO REFERENCIAL

desarrollo conceptual y procedimental del área de estudios, relacionándose

con el dominio concreto de unos conocimientos que deben ponerse en

práctica para resolver una situación concreta dentro de un contexto

determinado.

1.2.1. ¿Qué se entiende por competencias?

Por todo lo indicado en el punto anterior, se observa que la definición que

hace el Diccionario de la Real Académica de la Lengua del término

“competencia” no sería suficiente para explicar correctamente el mismo

dentro del contexto educativo del EEES: “Pericia, aptitud, idoneidad para hacer

algo o intervenir en un asunto determinado” DRAE (2001).

En este sentido y haciendo una amplia revisión bibliográfica se observa que

existen numerosas definiciones de competencias (Sebastiani et al., 2009). La

mayoría de estas no se limitan a un conjunto de destrezas o habilidades para

desempeñar una tarea en un contexto determinado, tampoco a una simple

ejecución de tareas, sino que también incorporan atributos con respecto al

saber, al saber ser, al saber hacer y al saber estar. En esta línea, la definición

que recoge el proyecto Tuning del término competencia sería “una

combinación de atributos (conocimientos y aplicaciones, aptitudes, destrezas y

responsabilidades) que describen el nivel o grado de suficiencia con que la

persona es capaz de desempeñarlos” (González y Wagenaar, 2003).

Diversos investigadores definen una competencia como un saber hacer

complejo, que se manifiesta en una actuación efectiva ante una situación que

73

MARCO REFERENCIAL

presenta un problema, en esta solución se utilizan diferentes habilidades,

conocimientos y actitudes de forma integrada (Yaniz y Villardón, 2006; Díaz-

Barriga, 2005; Camargo y Pardo, 2008).

Creemos que la siguiente definición recoge perfectamente el significado de las

mismas dentro del contexto al que nos estamos refiriendo entendiéndolas

como: “la capacidad aprendida para realizar de manera adecuada una tarea,

función o rol, relacionada con el ámbito particular de trabajo que integra

conocimientos, habilidades y actitudes” (Carreres y Perrenoud, 2005).

Las competencias son un saber que no está limitado a una situación particular,

deben ser transferibles a otras actividades y ámbitos (García et al., 2008),

tienden a transmitir el significado de lo que “la persona es capaz de” o “es

competente para ejecutar", así como el grado de preparación, suficiencia o

responsabilidad para ciertas tareas (Prieto, 1997).

Stiefel (2008) incluso habla de paradigma educativo en el que los aprendizajes

estarían enfocados a la aplicación de ese conocimiento con el objetivo de

preparar a los estudiantes para su integración en la sociedad y en el mundo

laboral. Este autor también habla de que las competencias se mantienen en la

persona durante un tiempo, es decir, es importante que se trabajen durante

toda la vida con el objetivo de mantener e incrementar su dominio.

Dentro de las competencias están las denominadas genéricas o generales, que

serían lo que en las universidades anglosajonas definían como key skills

(competencias imprescindibles para el desarrollo personal, profesional y para

tener éxito en la vida). En el proyecto Tuning, serían aquellas que son

74

MARCO REFERENCIAL

transferibles y que una persona necesita adquirir para su vida profesional y su

vida como ciudadano. Además de todo esto, son importantes en cualquier

disciplina académica (Blanco, 2009).

Las características que podrían describir las competencias generales serían

que: están compuestas por conocimientos, habilidades y actitudes; describirían

la eficacia de una persona desempeñando tareas profesionales; serían

habilidades imprescindibles para llegar a ser profesionales de éxito (Kallioinen,

2010; Baños y Pérez, 2005). Para Rychen y Salganik (2003) existen cuatro

elementos que contendrían las competencias genéricas: son transversales a

diferentes campos sociales, se refieren a un orden superior de complejidad

mental, son multifucionales y son multidimensionales.

Clemente-Ricolfe y Escribá-Pérez (2013), realizan una exhaustiva revisión de las

dieciocho competencias generales que han sido citadas en más ocasiones

dentro de la bibliografía especializada. Las competencias a las que se refieren

son: trabajar en equipo; habilidad en comunicación oral; planificación,

coordinación y organización; adaptabilidad, capacidad de análisis, asumir

responsabilidades, tomar decisiones; habilidad en comunicación escrita;

habilidad para resolver problemas; habilidad para el aprendizaje; capacidad de

liderazgo; documentar ideas e información; iniciativa; trabajar

independientemente; capacidad de negociación; conocimiento de idiomas;

creatividad; conocimiento de informática; capacidad reflexiva sobre su propio

trabajo.

En este punto, es necesario tener en cuenta que las competencias generales

no se desarrollan de forma independiente dentro de una/s asignatura/s de los

75

MARCO REFERENCIAL

planes de estudios de las titulaciones impartidas por las universidades. El

desarrollo de las mismas se hace a lo largo de todas las que componen el plan,

siendo responsabilidad de todos los docentes que un estudiante alcance los

niveles de dominio mínimos exigidos al finalizar los estudios.

Teniendo en cuenta todo lo expuesto se debe destacar que la identificación de

las competencias generales más relevantes para el desarrollo profesional de

los egresados, se ha convertido en una necesidad dando origen a importantes

investigaciones. Una de ellas es el proyecto Tuning (González y Wagenaar,

2003), que se describirá a continuación. Otras destacables son:

• Definition and Selection of Competencies: Theoretical and Conceptual

Foundations, proyecto impulsado por la OECD en 1997 y denominado

comúnmente DeSeCo (Rychen y Salganik, 2003).

• El proyecto Alfa Tuning (Beneitone, Esquetini, González, Marty, Slufi y

Wagenaar, 2007).

• El proyecto Higher Education and Graduate Employment in Europe

(Paul, Teichler y Van der Velden, 2003) más conocido como CHEERS

(Careers after Higher Education a European Research Surve).

• Proyecto REFLEX “The Flexible Professional in Knowledge Society”

(para Europa) (Allen, Meng y Van der Velden, 2006; ANECA, 2007)

basado en el anterior y el proyecto PROFLEX “Profesional Flexible en la

Sociedad del Conocimiento” (Para Latinoamérica) (Mora, Carot y

Conchada, 2010).

76

MARCO REFERENCIAL

Además de la definición e identificación de las competencias generales es

imprescindible que se haga una selección correcta de las mismas a la hora de

diseñar los planes de estudios de las titulaciones. Esta selección debe hacerse

teniendo en cuenta la opinión de la comunidad académica, de los

empleadores, de los graduados y de los colegios profesionales (Palmer,

Montaño y Palou, 2009).

Esta selección de competencias debe involucrar a estos colectivos, y no es un

proceso fácil. Entre otras dificultades, debe tenerse en cuenta que esta

selección puede variar según diferentes países. No tienen la misma percepción

de las competencias generales más importantes, los empleadores de Japón,

Inglaterra u otros países de Europa (Corominas, 2001; Medina, Amado y Brito,

2010). Este hecho se observa en una reciente investigación que analiza los

datos recogidos en el proyecto Tuning y la continuación de este en América

Latina, África y Rusia. En dicha investigación se analizaron más de 48.000

cuestionarios de 410 universidades y 23 áreas de conocimiento, todas ellas

distribuidas en 82 países. Este cuestionario se pasó a graduados, empleadores,

profesores y estudiantes preguntándoles acerca de: 1) la importancia de cada

una de las competencias para trabajar en su profesión y 2) el nivel alcanzado

de desarrollo en cada una de ellas como consecuencia de su programa

formativo.

Algunas de las conclusiones de este importante estudio fueron las siguientes:

• Hay 16 competencias generales (ver tabla 2), sobre las que existe un

acuerdo en que deberían incluirse en cualquier titulación universitaria

a nivel internacional.

77

MARCO REFERENCIAL

• Estas competencias son partes de otras tantas en cada una de las

regiones analizadas que no son comunes entre sí, pero que tienen una

gran importancia dentro de cada contexto local.

• Es fundamental, por tanto, que las universidades y los académicos,

tengan en cuenta el listado total requerido por cada una de las

regiones para formar a los futuros profesiones en cada contexto.

• El contexto es fundamental y también lo es el resultado de las grandes

tendencias globales. Existen diferencias en las expectativas y

concepciones de las competencias que lo que hacen es reflejar

diferentes valores y conceptos culturales. En términos de transferencia

entre diferentes sistemas educativos, sería importante que las

competencias que desarrolla un graduado pudieran valorarse dentro

de diferentes regiones, aunque, el desarrollo y la aplicación de las

mismas no pueden abstraerse del contexto local en el que se aprenden

y se ponen en práctica.

• Es igualmente relevante disponer de la opinión de los diferentes

grupos sociales de forma que se puedan contrastar las expectativas, en

materia de competencias, que tiene la sociedad.

• A pesar de haber identificado una serie de competencias comunes en

todas las regiones, la percepción de la importancia de las mismas varía

en cada región. Entre las seis más importantes que se consideraban en

cada región, solo había dos (resolución de problemas y capacidad de

aplicar los conocimientos a la práctica) que coincidían. El resto de

competencias varían en orden de importancia según la región,

demostrando, una vez más, lo fundamental que es el contexto. Los

datos también indican cuales son los desajustes más importantes que

78

MARCO REFERENCIAL

existen entre grado de importancia y grado de desarrollo, dando pistas

a las universidades sobre cómo desarrollar y evaluar competencias.

• En el estudio se realiza un análisis factorial por cada región para ver la

agrupación de las 16 competencias comunes (ver tabla 2) y se refleja

en los resultados que no existen similitudes de agrupamiento factorial

entre ambas. Agrupándose en África en un solo factor, mientras que

en Latinoamérica lo hacían en dos. En Europa y en Rusia lo hacían en

tres y cuatro respectivamente (Beneitone y Bartolomé, 2014).

Tabla 2.- 16 competencias globales en las cuatro regiones (Europa, Latinoamérica, África, Rusia).

Tomado de Beneitone y Bartolomé (2014).

Competencias Instrumentales

• Habilidades de gestión de la información

• Habilidades informáticas

• Capacidad para el pensamiento abstracto, de análisis y síntesis

• Resolución de problemas

• Toma de decisiones

• Comunicación oral y escrita

Competencias interpersonales

• Habilidades interpersonales

• Capacidad crítica y autocrítica

• Trabajo en equipo

• Compromiso ético

Competencias Sistémicas

• Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica

• Preocupación por la calidad

• Compromiso con la conservación del medioambiente

• Creatividad

• Habilidad para trabajar de forma autónoma

• Capacidad para aprender activamente

79

MARCO REFERENCIAL

Con respecto a una de las competencias que coincidían en todas las regiones

como más importantes, resolución de problemas, debemos decir que en el

artículo publicado por Marina (2014) se destaca la importancia que ha tenido

incluir en el informe PISA, una evaluación de la misma. Este autor afirma que

es fundamental que nuestros jóvenes sepan resolver problemas. Para ello

necesitan entenderlo en su estructura y reflexionar para buscar la mejor

solución al mismo. Mejorar en esta competencia, les hará estar más

preparados para el mundo profesional. En este entorno no se esperará que

resuelvan simples tareas sino que se enfrentarán a problemas complejos y

globales que tendrán que resolver de forma creativa y eficaz.

Este mismo autor, también afirma en el artículo que, para obtener éxito en la

vida se necesitan más variables que no solo sean buenas notas y alta

puntuación en test de inteligencia. Indica que es necesario saber aplicar los

conocimientos a la práctica y que esa aplicación se haga de una forma

innovadora y creativa.

Según Villarroel y Bruna (2014), todas las clasificaciones de competencias

generales son propuestas muy abiertas en las que la institución educativa debe

decidir (teniendo en cuenta la opinión de los agentes implicados en el proceso)

cuales incorporará a sus titulaciones. Esta necesidad, por parte de las

universidades, es debida a que no hay evidencias de competencias más

transversales que otras o de la existencia de competencias más relacionadas

con unos tipos de estudio u otros. Además existen dudas sobre cuáles son las

competencias de las que tendría que responsabilizarse la Universidad y de

cuáles no. Ninguno de los sistemas analizados da una orientación de la

incorporación, desarrollo y evaluación de las citadas competencias.

80

MARCO REFERENCIAL

Propuestas como la de Yaniz y Villardón (2012) intentan plantear posibilidades

a la hora de incorporar en el diseño del currículum las competencias generales.

Proponen que habría tres posibilidades:

• Paralela: unas asignaturas comunes en las que se desarrollen estas

competencias y que sean las mismas para toda la universidad.

• Diferenciada: cada titulación diseña un plan de formación propio

teniendo en cuenta el perfil profesional del egresado. Esta selección se

hace entre unas competencias genéricas comunes para todas las

titulaciones de la universidad.

• Integrada: cada titulación selecciona las competencias genéricas y

específicas y las planifica en un mapa competencial. Este es diferente

para cada título dentro de la misma institución educativa y no

existiendo una selección general de la que tienen que nutrirse las

diferentes áreas de conocimiento.

De las tres posibilidades descritas la que produce unos aprendizajes más

significativos es la última. Los estudiantes entienden el contexto de este

aprendizaje dentro de la propia asignatura y con las características específicas

de la misma (Sánchez-Elvira, López-González y Fernández-Sánchez, 2010).

Desde la creación del EEES, la Universidad se está enfrentando a uno de sus

mayores retos, incorporando en el diseño de sus titulaciones, el desarrollo y

evaluación de las competencias generales y específicas. Este cambio de

modelo necesita una amplia formación del profesorado y una gran dotación de

recursos por parte de las administraciones educativas. El docente universitario

81

MARCO REFERENCIAL

del siglo XXI necesita mayor tiempo de preparación de su asignatura en la que

debe planificar sus clases teniendo en cuenta las actividades formativas que

desarrollará en cada una de ellas (Bozu y Canto, 2009). En el diseño de estas

actividades debe tener en cuenta para qué las hace (competencias que quiere

desarrollar) y cómo va a evaluarlas y por lo tanto, poder acreditar o no si un

estudiante ha alcanzado los resultados de aprendizaje que se había marcado

en el diseño de la asignatura.

1.2.2. El proyecto Tuning Educational Structures in Europe (2000-2002).

El proyecto Tuning Educational Structures in Europe, de aquí en adelante

proyecto Tuning, (González y Wagenaar, 2003) fue financiado por la Comisión

Europea dentro del Programa Sócrates (Socrates I 1994-19996, Socrates II

desde 2000-20067, posteriormente reemplazados por Lifelong Learning

Programme 2007-20138).

El nombre del proyecto viene del verbo en inglés “to tune”, que significa

ponerse a punto, prepararse, ejercitarse. Se utilizó la forma verbal en gerundio

para hacer referencia a una acción que sucede y que no se ha terminado,

haciendo referencia a que la educación es un proceso dinámico y abierto en el

que los seres humanos se preparan y se ejercitan a lo largo de toda su vida. El

término utilizado en la actualidad para describir este proceso es Lifelong

Learning. Esta idea sigue hoy aún más vigente tal y como publica la UNESCO

6 DO L 87 de 20.4.1995, p. 10. Decisión modificada por la Decisión n° 576/98/CE (DO L 77 de 14.3.1998, p. 1). 7 Decisión n° 253/2000/CE del parlamento europeo y del consejo de 24.1.2000 8 Decisión n° 1720/2006/CE del parlamento europeo y del consejo de 15.11.2006

82

MARCO REFERENCIAL

como recomendación a sus estados miembros. En ésta se les indica que el

objetivo sería “Lograr para todos por igual una educación de calidad y un

aprendizaje durante toda la vida para 2030” (UNESCO, 2014, p.2).

Este proyecto buscaba dar respuesta a los retos que se plantearon las

autoridades educativas europeas en la Declaración de Bolonia (1999) y el

Comunicado de Praga (2001):

• Las instituciones de educación superior y sus programas debían

reformarse para ser capaces de dar respuesta a las necesidades de la

sociedad, entendiéndose estas en términos de preparación para la

empleabilidad y la ciudanía.

• Se debía centrar la atención en la diversificación de programas

estimulando la flexibilidad y la adaptación a lo que los empleadores y

la sociedad demandaba.

• Se hacía necesario desarrollar normas comunes a nivel internacional a

nivel de cada disciplina o área de conocimiento.

• Todas las partes implicadas, incluidos los empleadores, organizaciones

profesionales y muy especialmente, los egresados, debían estar

implicados en el proceso de diseño curricular y mejora continua de la

calidad.

• Se hacía necesario desarrollar un lenguaje de comunicación que fuera

entendido por todas las partes implicadas: académicos, estudiantes,

graduados, empleadores y organizaciones profesionales.

• Los Académicos debían ser pieza fundamental en este proceso de

reforma.

83

MARCO REFERENCIAL

• La reforma debía facilitar la movilidad nacional e internacional así

como, el reconocimiento de los períodos de estudio. Esto incluiría los

requisitos para la obtención del acceso a los siguientes niveles de

programas (Wagenaar, 2014).

En la figura 17 podemos ver los momentos más relevantes del proceso de

creación del EEES:

Figura 17.- Momentos relevantes de la creación del EEES.

Adaptación propia de Gallego y Alonso (2007).

Desde el inicio del proyecto Tuning hasta ahora la contribución del mismo al

desarrollo del EEES ha sido notable. En la tabla 3 se puede apreciar el número

de accesos y el número de accesos/día que ha tenido las páginas webs del

mismo y de sus réplicas en otras partes del mundo (Latino América, África y

Rusia).

84

MARCO REFERENCIAL

Tabla 3.- Accesos y accesos día a la página web del proyecto Tuning y sus réplicas.

Tomado de Dalle y Haug (2013).

En el proyecto Tuning se distinguen dos tipos de competencias: las generales,

que serían las que se podrían desarrollar en cualquier titulación de cualquier

área de conocimiento, y las específicas, que serían las propias de cada una de

las áreas de estudio (González y Wagenaar, 2003). Tal y como se define en el

informe final del proyecto es relevante destacar la gran importancia que tienen

las competencias generales en la integración profesional y social de nuestros

estudiantes, siendo fundamental su desarrollo y adquisición (ACCENTURE y

UNIVERSIA, 2007; Informe INFOEMPLEO y ADECCO, 2013).

Sobre este aspecto, Palmer et al. (2009) se preguntan cuál es la opinión que

tienen, sobre la importancia y el nivel de adquisición alcanzado en las

diferentes competencias genéricas del proyecto Tuning, los empleadores y los

académicos. En el mismo se analizaban las respuestas de 500 empresas y 173

académicos. Las conclusiones que se obtuvieron, a raíz de los datos, pueden

resumirse del siguiente modo:

85

MARCO REFERENCIAL

• Existe acuerdo en ambos colectivos destacando la importancia de

desarrollar competencias en los estudiantes.

• Se perciben diferencias entre la satisfacción con el desarrollo

competencial alcanzado por los egresados. Los académicos creen que

podría ser mejor mientras que los empleadores están satisfechos con

el desarrollo alcanzado por éstos.

• De las 10 competencias generales más importantes para cada

colectivo, existen coincidencias en 6 de ellas. Existen otras en las que

no existe coincidencia y están relacionadas con el proceso de

aprendizaje en los académicos y con el saber hacer en los

empleadores.

Estudios como el descrito, permiten inferir la gran relevancia que adquiere el

desarrollo competencial entre los académicos y entre los empleadores, siendo

esto algo no explicitado antes de la creación del EEES. También nos ayudan a

detectar los diferentes puntos de vista entre ambos colectivos, información

muy valiosa para el diseño de nuevos planes de estudios de Grados o Másteres

Universitarios para propiciar la incorporación de los egresados al mundo

profesional de manera óptima.

En el siguiente apartado, se abordarán los proyectos que se derivaron del

Tuning en el área de las Ciencias de la Actividad Física y el Deporte y

posteriormente se profundizará en las competencias propias de esta área de

conocimientos.

86

MARCO REFERENCIAL

1.2.3. Las competencias en Actividad Física y Deporte.

El proyecto Tuning además contribuyó al desarrollo del EEES en 43 áreas

temáticas diferentes (Dalle y Haug, 2013) mediante proyectos concretos con

financiación de la Unión Europea. En el área de las Ciencias de la Actividad

Física y el Deporte el nombre proyecto fue: AEHISIS - Aligning a European

Higher Education Structure in Sport Science9 (Petry, Froberg y Madella, 2006).

Este proyecto tenía como objetivo impulsar el proceso de armonización de la

Educación Superior en Ciencias del Deporte en las universidades en Europa.

Desde su inicio el 1 de Octubre de 2003 colaboraron 70 entidades de 28 países

(ver figura 18) participando activamente en la determinación de criterios

unificados para la elaboración del curriculum universitario de los estudios de

Ciencias del Deporte.

9 El código del proyecto dentro del programa Sócrates era: 110058-CP-2-2004-1-DE-ERASMUS-TN

87

MARCO REFERENCIAL

Figura 18.- AEHEISIS Organizaciones asociadas.

Tomado de Petry et al. (2006). Al finalizar el tercer año del proyecto los resultados alcanzados fueron:

• La creación de una base de datos con información de 540 planes de

estudios de las titulaciones en 156 centros universitarios y 32 no

universitarios (Septiembre de 2006).

• La elaboración de una herramienta online para la recogida de datos

sobre planes de estudios.

• Elaboración del concepto metodológico “modelos de los seis pasos”,

mostrado en la figura 19, que estaba basado en el proyecto Tuning y

respetaba los principios del proceso de Bolonia.

• Se desarrollaron cuatro modelos de currículum para las cuatro áreas

específicas (gestión deportiva, alto rendimiento, salud y educación

física). Estos modelos se desarrollaron para que pudieran ser la base

88

MARCO REFERENCIAL

de los planes de estudio de los Grados y Máster del área de Ciencias

del Deporte en Europa.

Figura 19.- AEHEISIS Modelo de los seis pasos.

Tomado de Petry et al. (2006).

Además de tener en cuenta los proyectos descritos, para poder entender las

competencias más relevantes que se deberían desarrollar en los estudios de

Grado en Ciencias de la Actividad Física y el Deporte, es necesario explicar

previamente el carácter multidisciplinar de los mismos. Esta titulación es una

formación superior que se nutre de una multiplicidad de enfoques científicos al

igual que otras muchas titulaciones que incorporan el sustantivo ciencias

(Ciencias del Trabajo, Ciencias del Mar, Ciencias Políticas, etc.). Esta diversidad

científica se traslada a la evolución que se ha experimentado en los últimos

años en el mundo profesional. Se ha pasado de un ámbito exclusivo tradicional

de la enseñanza de la Educación Física a ámbitos del entrenamiento personal,

el desarrollo de actividad física como un elemento de salud (fitness y wellness),

como un elemento de mejora de condiciones socio-sanitarias en la población

(enfermos de cáncer, obesidad, bulimia, tercera edad, discapacitados,

integración de poblaciones en situación de exclusión social, etc.), la

89

MARCO REFERENCIAL

preparación física de deportistas, la gestión y dirección de instalaciones

deportivas, o de empresas de ocio y turismo.

Este carácter multidisciplinar tiene su reflejo en la definición de las

competencias vinculadas claramente a las diferentes prácticas laborales. El

estudio realizado sobre inserción laboral y que describe extensamente en el

“Libro Blanco”, indica que el mercado laboral en España se divide en cinco

perfiles profesionales (ANECA, 2006):

• Enseñanza.

• Entrenamiento deportivo.

• Actividad física y salud.

• Gestión deportiva.

• Recreación deportiva.

En otro estudio se identificaron las competencias más valoradas por 92

expertos de las diferentes áreas profesionales relacionándolas con las

diferentes orientaciones profesionales (Boned, Rodríguez, Mayorga y Merino,

2006):

• Enseñanza: autocontrol emocional, capacidad de planificación,

capacidad de innovación/creatividad, respeto a los valores éticos,

capacidad para anticiparse a los problemas, capacidad para hablar en

público, capacidad para gestionar crisis, capacidad para establecer

relaciones sociales, capacidad para tomar decisiones, y

responsabilidad.

90

MARCO REFERENCIAL

• Entrenamiento deportivo: entendiendo tres perfiles diferenciados (en

el alto rendimiento, categorías intermedias, categorías inferiores y

escuelas). El autocontrol emocional, la capacidad para tomar

decisiones, la responsabilidad, la identificación con el proyecto o tarea

y la capacidad de planificación. Destaca que se identificó dentro de las

más valoradas, el trabajo en equipo, solo para el perfil de

entrenamiento de alto rendimiento.

• Actividad física y salud: capacidad de planificación, y capacidad de

escucha, acompañadas de las siguientes capacidades

complementarias: capacidad para tomar decisiones, capacidad para

anticiparse a los problemas, iniciativa, respeto a los valores éticos,

responsabilidad, confianza en uno mismo, autocontrol emocional y

capacidad para establecer relaciones sociales.

• Gestión deportiva: diferenciando en el ámbito más específico de la

organización y gestión del deporte: capacidad para tomar decisiones,

capacidad de planificación, capacidad de trabajar en equipo,

identificación con el proyecto o tarea, responsabilidad, capacidad para

anticiparse a problemas, capacidad para establecer relaciones sociales,

iniciativa, perseverancia y capacidad de negociación. Y, en el ámbito

más específico de la dirección técnica y coordinación de servicios:

capacidad de planificación, capacidad para gestionar crisis, capacidad

de negociación, capacidad para tomar decisiones, capacidad para

asumir riesgos, capacidad de innovación-creatividad, responsabilidad e

identificación con el proyecto o tarea.

• Recreación deportiva: confianza en uno mismo, capacidad para tomar

decisiones, capacidad de negociación, capacidad para asignar y

91

MARCO REFERENCIAL

distribuir tareas, capacidad para pensar de forma lógica y ordenada,

responsabilidad, capacidad para establecer relaciones sociales,

iniciativa, capacidad para anticiparse a los problemas, capacidad para

gestionar crisis e identificación con el proyecto o tarea.

La relación entre los diferentes perfiles profesionales y las competencias

específicas que deben desarrollar y poseer los Graduados en Ciencias de la

Actividad Física y el Deporte, según el “Libro Blanco”, se muestra en la figura

20 (ANECA, 2006).

92

MARCO REFERENCIAL

Figura 20.- La relación entre los diferentes perfiles profesionales y las competencias específicas que deben desarrollar y poseer los Graduados en Ciencias de la Actividad Física y el Deporte.

Adaptación propia del “Libro Blanco” (ANECA, 2006).

CE1. Diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales y contextuales de las personas. CE2. Promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del deporte. CE3. Planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en los diferentes niveles que presenta. CE4. Aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte. CE5. Evaluar la condición física y prescribir ejercicios físicos orientados hacia la salud. CE6. Identificar los riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas.

93

MARCO REFERENCIAL

CE7. Planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades físico-deportivas. CE8. Elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas. CE9. Seleccionar y saber utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad.

Posteriormente, Sebastiani et al. (2009) en el documento titulado “Guía para la

evaluación de las competencias en Ciencias de la Actividad Física y del

Deporte” realizan una revisión de las competencias específicas indicadas en el

“Libro Blanco” (ANECA, 2006). Esta revisión se hizo teniendo en cuenta los

itinerarios de profesionales que antes hemos descrito.

Además de las competencias desarrolladas en los estudios en sí, debemos

destacar que la práctica deportiva es un espacio privilegiado para el desarrollo

de habilidades y capacidades que son extrapolables el resto de entornos de la

vida (social, laboral, personal). “El Real Madrid, una fábrica de “líderes”” es el

titular de un periódico respecto a una conferencia impartida por Emilio

Butragueño, Director de Relaciones Institucionales del Club y jugador del

mismo durante 12 temporadas (Leal, 2014).

1.2.4. Evaluación de las competencias.

Uno de los mayores desafíos que plantea el EEES es la evaluación del nivel de

desarrollo alcanzado en las competencias que se incluyen en los diferentes

planes de estudio. El docente universitario se enfrenta al reto de preparar a los

futuros profesionales para que sepan hacer lo que define su profesión además

de desarrollar en ellos una serie de habilidades y capacidades transversales

94

MARCO REFERENCIAL

relacionadas con el “saber” “saber hacer”, “saber estar” y “saber ser”

(Echeverría, 2005).

Dentro de esta evaluación, la que más dudas plantea en los profesores es la de

las competencias generales ya que las específicas estarían más relacionadas

con los contenidos propios de las áreas de conocimiento. Las evaluaciones

tradicionales estaban centradas en la memorización de información, y en la

actualidad, éstas deben orientarse a la resolución de problemas y a la

aplicación práctica de ese conocimiento.

En la evaluación de competencias es necesario que el docente diseñe tareas en

las que los estudiantes demuestren el grado de adquisición de las mismas.

Estas tareas deberían ser lo más parecidas posibles a las situaciones reales a

las que deberá enfrentarse el estudiante en un futuro. Esta evaluación se

realiza mediante la observación y juicio del profesor, compañeros y el propio

estudiante. Previo a todo este proceso, se hace necesario que se describa lo

más detalladamente posible cada una de las competencias y que éstas se

relacionen con indicadores que puedan observarse (Dans, Barceló y Ruano,

2011).

Dependiendo de quién sea la persona que evalúe y por lo tanto valore los

resultados de aprendizaje podríamos estar hablando de diferentes tipos de

evaluación (López-Pastor, 2009):

• Heteroevaluación: evaluación tradicional del profesor hacia el alumno

en el que valora lo realizado, cómo lo ha hecho y su rendimiento.

95

MARCO REFERENCIAL

• Coevaluación: evaluación entre iguales en la que los estudiantes se

valoran entre ellos teniendo en cuenta los méritos que haya hecho

cada uno y el nivel de aprendizaje alcanzado.

• Autoevaluación: valoración que cada individuo hace de sí mismo. En

este tipo de evaluación el estudiante desarrolla el pensamiento crítico.

En este punto es significativo citar un estudio llevado a cabo por Tierno, Iranzo

y Barrios (2013), en el que se indica que de un total de 298 docentes

entrevistados solo 82 decían que evaluaban competencias. De éstos el 68,3 %

utilizaban la heteroevaluación, el 13,4 % la autoevaluación, el 11 % la

coevaluación y el 7,3 % las tres formas de evaluar de una forma sumativa.

Autores como Villarroel y Bruna (2014) proponen como metodología de

evaluación para la valoración del desarrollo de las competencias genéricas lo

que ellas denominan como “la evaluación auténtica”. Se aplicarían tareas del

mundo profesional en el que los alumnos tendrían que poner en práctica los

conocimientos y habilidades aprendidas. El contexto de las tareas debe ser lo

más real posible, requiriendo de los estudiantes un desarrollo de conocimiento

profundo.

Para la aplicación de esta metodología se utilizan instrumentos de evaluación

del tipo: pruebas de resolución de problemas, aprendizaje basado en

proyectos, portafolios, análisis de casos, simulaciones, etc. Si bien estos

instrumentos son importantes, lo que realmente aporta valor a esta

metodología serían los sistemas de feddback que deben darse de forma

permanente a los estudiantes sobre sus resultados finales. En este caso la

evaluación se convierte en pieza clave de la formación y desarrollo de

96

MARCO REFERENCIAL

competencias. Instrumentos como las rúbricas10 ayudan a disponer de

evidencias sobre los niveles de desempeño de los alumnos.

Las autoras Dans et al. (2011) hablan de la posibilidad de revisión de las

valoraciones obtenidas en la coevaluación y la autoevaluación mediante una

“evaluación compartida”. Esta metodología se realizaría mediante diálogos

entre profesor y alumnos de forma individual o grupal, en el que se tendría

como tema central de los mismos los procesos de enseñanza-aprendizaje que

han tenido lugar. Sería el cierre del proceso evaluativo en el que podría haber

intervenido el profesor (heteroevaluación), el alumno (autoevaluación), los

alumnos (coevaluación).

Según Allen, Ramaekers y Van Der Velden (2003) para la valoración de la

adquisición de las competencias en la Educación Superior se pueden distinguir

tres enfoques:

• “Método del experto” que consiste en el pase de una serie de test en

los que unos evalúan el nivel de competencias que poseen y otros las

necesidades que tienen los puestos a desempeñar por los candidatos.

Este tipo de prueba sería probablemente la mejor manera de reducir

los errores en las medidas y aumentar la posibilidad de comparación

entre muestras. Pero también tendría problemas ya que solo sería

válido y eficaz en alumnos que hubieran finalizado sus estudios

completamente y hubieran puesto en práctica sus competencias en el

10 En Terrón, García y Archilla, (2009) se citan los materiales escritos de apoyo para las evaluaciones en los que se definirían los criterios de valoración y diferentes niveles de ejecución en cada una de las tareas propuestas.

97

MARCO REFERENCIAL

mundo laboral. Logísticamente se hace muy difícil y muy caro poder

evaluar a estos titulados una vez que abandonan las aulas de la

universidad.

• “Evaluación del supervisor” que consistiría en que esta evaluación y su

comparación con el nivel necesario para desempeñar correctamente el

trabajo lo harían empleadores de estos egresados. Existen algunas

objeciones a este enfoque, por lo que es considerado más un

complemento de las encuestas de egresados que un método en sí de

medición de adquisición de competencias. Algunos de los hándicap

que tendría son:

o Tener la certeza de que los empleadores son la mejor fuente

de información para la evaluación de la adquisición de

competencias por parte de los titulados universitarios.

o No todos los egresados tienen “supervisor” por ser autónomos

o empresarios.

o La tasa de respuesta de las encuestas a empleadores suele ser

baja, sobre todo en cuestionarios largos.

o Dificultad de la definición de la muestra aleatoria a la que

pasar el cuestionario dentro de la investigación.

• “Autoevaluación del titulado” en el que serían los propios egresados

los que se valorarían su nivel de desarrollo competencial y el necesario

en el trabajo que estén desarrollando. Este enfoque tendría la ventaja

de poder integrar estas autoevaluaciones en las encuestas que ya se

hacen a los egresados y facilitar los estudios longitudinales

comparando las mediciones en diferentes momentos profesionales de

98

MARCO REFERENCIAL

cada individuo. Como en los anteriores enfoques, también existen

inconvenientes:

o Las preguntas ambiguas puede provocar errores de medición

en un cuestionario escrito. Esto puede evitarse si se formulan

las mismas de la forma más concreta posible.

o La propia subjetividad de los encuestados que podría mitigarse

incorporando escalas de comparación. A pesar de esta

posibilidad se concluye que es mejor no incorporarlas porque

haría que el cuestionario fuera muy extenso, teniendo un

efecto contrario al objetivo marcado.

Indicar que este último tipo de cuestionarios, también es propuesto por otros

investigadores dentro de la bibliografía consultada (Maassen y Landsheer,

2000; Scarpa y Nart, 2012; García y Mirón, 2013).

A este respecto y según la OECD la mejor manera de medir las competencias

que ha desarrollado un graduado sería mediante una entrevista directa (OECD-

CERI, 1998). Evidentemente esta metodología, al igual que decían Allen et al.

(2003) se hace costosa y cara.

Dentro de las propias universidades también han surgido proyectos concretos

para la evaluación de competencias. Uno de estos es la herramienta

eCompetentis, que fue desarrollada dentro del Programa de Estudios y Análisis

del Ministerio de Educación (García-García et al., 2010). Otros que también

citaremos son el proyecto Evalcomix (Ibarra, 2008), la herramienta Competest

(Muñoz, Ramos y Benítez, 2013). Además existen otros métodos, que tienen

99

MARCO REFERENCIAL

más aplicación en selección de personal, y que solo citaremos en esta tesis: El

cuestionario SOSIA de Gestión por Competencias (Gordon, 2001), el Test de

Monster, el Método del Assesment Center y el Método de evaluación 360°

(Valencia, 2005). Todos ellos son claros ejemplos de las diferentes formas que

existen para evaluar el desarrollo competencial en entornos profesionales y

laborales, dejando claro el interés que existe, por parte de la empresas, en la

selección de las personas más competentes para su organización.

También es importante a la hora de medir competencias tener en cuenta una

serie de variables que afectan en el desarrollo y adquisición de las mismas,

como la edad de los individuos, o la experiencia laboral previa que haya tenido.

En la investigación realizada por Jara (2007) se observa que los estudiantes que

tienen un mayor nivel competencial, son los que llevaban más de 3 años

trabajando. En el mismo estudio, también se encontraron diferencias

significativas entre los alumnos que eran mayores de 22 años, determinando

que este también sería un factor importante en el desarrollo de competencias.

Según Jácquez (2014) otra variable que habría que tener en cuenta sería el

nivel de autoeficacia11 percibida, siendo los individuos que demostrasen un

mayor nivel, los que tendrían un mayor desempeño competencial.

Los estudios realizados sobre estudiantes al inicio y a la finalización de sus

estudios, son importantes para evaluar el impacto que tiene el trabajo

realizado por los docentes en el desarrollo competencial. Un ejemplo es el

11 “La autoeficacia en sí, se define como el conjunto de juicios de cada individuo sobre las capacidades propias para organizar y ejecutar las acciones requeridas en el manejo de posibles situaciones específicas” (Bandura, 1977).

100

MARCO REFERENCIAL

llevado a cabo por So, Lam y So (2013a) en el que se evalúan, mediante

cuestionarios de autopercepción, 14 competencias generales. Los resultados

del mismo nos muestran que existe un incremento significativo de la

autopercepción de los estudiantes sobre su nivel competencial en 4 de los 5

dominios en los que agruparon las competencias. En el único en el que este

incremento no fue significativo fue el dominio denominado “desarrollo físico y

psicológico” (que incluía aspectos como “bienestar psicológico” y “estilo de

vida saludable”).

Con respecto a las diferencias individuales en el desarrollo competencial en los

alumnos al inicio de sus estudios, se muestran unos resultados significativos a

favor de las mujeres, en lo que denominan los autores, eficacia interpersonal,

apreciación cultural. Por otro lado, los hombres obtienen unos resultados

significativos a su favor en perspectiva global, pensamiento creativo,

pensamiento crítico, resolución de problemas, bienestar psicológico, estilo de

vida saludable, emprendimiento y aprendizaje continuo. Estas diferencias se

hacen menores al finalizar los estudios siendo significativas a favor de los

hombres solo en pensamiento creativo, pensamiento crítico, resolución de

problemas, emprendimiento.

Los mismos autores analizan los resultados teniendo en cuenta la disciplina

académica de los mismos y mostrando en sus conclusiones que existen

diferencias significativas en: el estilo de vida saludable y en la eficacia

interpersonal. Estas diferencias se dan en los alumnos que inician sus estudios,

no habiendo diferencias significativas en ninguna de las 14 competencias

analizadas en los alumnos al finalizar los mismos. Según los autores, estos

resultados muestran que el desarrollo en competencias generales se puede

101

MARCO REFERENCIAL

igualar en alumnos de diferentes disciplinas académicas al finalizar su

formación académica (So, Lam y So, 2013b).

Otro estudio que podemos destacar es el desarrollado por García y Mirón

(2013) que utilizando un cuestionario de 40 items en el que debían puntuar

cada uno de ellos mediante una escala Likert de 1 a 10. Los alumnos debía

valorar cual había sido la influencia de su paso por la universidad en el

desarrollo de una serie capacidades a través de competencias generales

propuestas en su grado. Es decir se le pedía que valorasen en qué medida las

habían adquirido a la finalización de sus estudios. Un resultado destacable de

esta investigación es que las alumnas incrementaban más que los alumnos las

capacidades analizadas tras su paso por los estudios superiores.

Otra investigación desarrollada con estudiantes universitarios trataba, entre

otras cosas, de valorar el nivel de desarrollo alcanzado por estos en las

competencias propuestas en el proyecto Tuning (González y Wagenaar, 2003).

En los resultados, las mujeres se muestran con un mayor desarrollo en:

organizar y planificar y en capacidad de aprender (Alonso-Martín, 2010).

Por otro lado, también hay estudios que muestran en sus resultados

diferencias entre hombres y mujeres. En ellos se ve que la autopercepción de

los hombres es significativamente mejor en competencias como la resolución

de problemas y la comunicación mientras que las mujeres lo hacen en la

competencia sociocultural y la de trabajo en equipo y liderazgo (Peinado et al.,

mayo, 2006).

102

MARCO REFERENCIAL

Otro estudios a nivel global que tratan de determinar el nivel competencial

desarrollado por los egresados son los proyectos REFLEX (Allen et al., 2006;

ANECA, 2007) y el proyecto PROFLEX (Mora et al., 2010). El primero de ellos se

realizó en Europa y el segundo en Latinoamérica. El cuestionario incluía la

pregunta: ¿cómo valoras tu nivel actual de competencias? Ésta trataba de

valorar el nivel competencial, en una escala Likert de 1 a 7. Las competencias

evaluadas fueron: dominio de tu área, conocimiento de otras áreas,

pensamiento analítico, adquirir conocimientos, negociar, trabajar bajo presión,

detectar oportunidades, coordinar actividades, usar el tiempo eficazmente,

trabajar en equipo, movilizar capacidades, hacerse entender, hacer valer tu

autoridad, manejar herramientas informáticas, plantear ideas y soluciones,

cuestionar ideas, presentar en público, redactar informes, dominio de idiomas

extranjeros.

En la Figura 21 podemos apreciar los resultados obtenidos en ambos

proyectos.

Figura 21.- Valoración en términos absolutos del nivel de competencias de los graduados en Europa (REFLEX) y Latinoamérica (PROFLEX).

Tomado de Allen et al. (2006) y Mora et al. (2010).

103

MARCO REFERENCIAL

Como se ha intentado mostrar a lo largo de todo este punto, la introducción

del desarrollo de competencias dentro del curriculum, ha supuesto un reto

importante en las mismas y en sobre todo en los docentes. En la actualidad, el

principal desafío se encuentra en la evaluación de estas competencias por

parte de los estudiantes, de forma que se pueda medir la eficacia del cambio

de modelo educativo.

En el siguiente punto se abordará la tercera variable de esta tesis, el

rendimiento académico, a través de su definición y sus diferentes métodos de

evaluación su medición.

104

MARCO REFERENCIAL

1.3. RENDIMIENTO ACADÉMICO.

El rendimiento académico se puede entender como el nivel de conocimientos

demostrado en un área o materia comparado con la norma de edad y nivel

académico (Jiménez, 1994). Duart y Gil (2008) indican que sería el nivel de

adquisición de conocimientos y de capacidades cognitivas básicas. Las

anteriores definiciones, tendrían en común que ambas definen este concepto

desde el punto de vista operativo y práctico. Por otro lado, existen autores que

lo definirían de una forma más compleja en la que estarían presentes muchos

factores y dimensiones (Navarro, 2003; Martín, García, Torbay y Rodríguez,

2008). Así, Tejedor y García-Valcárcel (2007) lo definen, considerando dentro

del mismo las calificaciones, las actitudes, las tasas de éxito/fracaso y la

satisfacción.

Entre los indicadores que se han utilizado de forma más habitual para medir el

rendimiento académico, se encuentran las calificaciones de las diferentes

materias y los test de rendimiento. Según Juan-Espinosa (1997) entre ambos

factores existiría una correlación de 0,75 indicando que habría diferencias

entre una forma de medirlo u otra y sugiriendo que lo ideal, para una

determinación correcta del rendimiento académico, sería una combinación

ponderada de los mismos.

1.3.1. Factores que influyen el rendimiento académico.

Han sido muchos los estudios sobre el rendimiento académico y los factores

que podrían predecirlo. Según Tejedor (1998) variables como: alta valoración

105

MARCO REFERENCIAL

de los hábitos de estudio, asistencia regular a clase, alto rendimiento en las

etapas educativas previas, gran satisfacción con la titulación cursada, alta

motivación, con un alto concepto de autoeficacia y con actitud positiva hacia la

universidad predecirían en un 65 % el rendimiento académico de los sujetos en

la Educación Superior.

En esta misma línea, una investigación llevada a cabo por Navas, Sampascual y

Santed (2003) con estudiantes de 3º-4º de Enseñanza Secundaria Obligatoria

(ESO) y 1º-2º de Bachillerato, muestra que la variable que más influencia tiene

en el rendimiento académico es la autoexigencia de rendimiento elevado12. Los

autores muestran en sus resultados como este aspecto, que se valoraría

mediante preguntas del tipo “¿los demás creen que yo estudio demasiado?” o

“¿normalmente estudio más que mis compañeros?”, y que está relacionado

con la motivación hacia el estudio, sería la que predice el rendimiento

académico en los cuatro cursos de una forma más significativa.

Yu (2011) realizó una investigación en estudiantes universitarios de segundo

curso de Empresariales en el que concluyó que profesores motivados y que

aplican muchos contenidos prácticos en sus clases y diversos hábitos de

estudio (realizar las actividades pedidas por el docente, la participación activa,

la lectura previa de los materiales sobre los que se trabajará en clase) tenían

una correlación significativa con el rendimiento académico.

Montero y Villalobos (2007) trataron de determinar qué factores pedagógicos,

institucionales, sociodemográficos y psicosociales influían en el rendimiento

12 Aspecto motivacional dentro del cuestionario de motivación académico P-4 (Pelechano, 1989).

106

MARCO REFERENCIAL

académico. El estudio fue realizado con alumnos de segundo y tercero de

carrera de la Universidad de Costa Rica. Los factores que más influencia

tuvieron en el rendimiento académico fueron: puntuación obtenida por el

estudiante en un test de inteligencia emocional, la nota de admisión, la

valoración que había obtenido el profesor por parte de los alumnos, la edad

del profesor, la satisfacción del profesor con la institución (curiosamente a

mayor satisfacción por parte del docente menores calificaciones recibían sus

alumnos), el tipo de metodología empleada por el docente (los estudiantes

que recibían clases de profesores que utilizaban clases magistrales más del

50 % del tiempo obtenían menores calificaciones, por el contrario, los que

recibían clases en los que se utilizaban de forma mayoritaria las metodologías

activas recibían mejores calificaciones), asignaturas en las que había más de un

profesor eran en las que los estudiantes recibían unas calificaciones menores,

el tamaño de los grupos (llamando la atención que en grupos pequeños las

calificaciones fueron menores). Las conclusiones a las que llegan estos autores

es que los factores que dependen del profesor influyen en mayor medida

(40%) que los que dependen del estudiante (9%).

Mullola et al. (2011) muestra como existe variación en las calificaciones de los

exámenes en función de la edad del docente (las calificaciones fueron menores

cuanto más joven era el profesor coincidiendo con los resultados obtenidos

por Montero y Villalobos (2007)), el nivel de motivación del alumno, la actitud

positiva o negativa del alumno, el nivel de inhibición en clase y el nivel de

maduración en niños y en niñas.

De entre todos los factores que influirían en el rendimiento académico en la

Educación Superior que son descritos en la investigación llevada a cabo por

107

MARCO REFERENCIAL

Montero y Villalobos (2007), el que tendría un mayor carácter predictor según

Rodríguez, Fita y Torrado (2004) sería la nota de acceso. Esto sobre todo

sucedería en el primer y segundo curso de la titulación. Otras investigaciones

también muestran una correlación entre un test inicial de conocimientos

(podría asemejarse a la nota de acceso a la que nos referíamos anteriormente)

y el rendimiento académico posterior. Lo significativo de este estudio es que

esta correlación sería de 0,30 en el caso de los hombres, siendo 0 en el caso de

las mujeres. Por tanto, según los datos mostrados por estos autores, existiría

una relación entre una prueba de conocimientos inicial de los sujetos y su

rendimiento académico posterior pero solo en el caso de los hombres

(Carretta y Doub, 1998).

Otra variable estudiada en esta misma investigación y que no se refleja en la

realizada por Montero y Villalobos (2007) es la del acceso a la titulación

elegida. Según los resultados obtenidos, los alumnos que estudian la carrera

que habían solicitado en primera opción obtienen mejores resultados

académicos que los de titulaciones elegidas en segunda o tercera. Esto, sobre

todo, sucede en las titulaciones de Ciencias Experimentales y de Humanidades.

Según González (1997), en un estudio realizado a más de 1.000 alumnos de

ESO de Galicia, existirían correlaciones mayores entre los alumnos que

proceden de un nivel cultural elevado y el rendimiento académico que entre

los que procedían de niveles culturales más bajos.

Muñoz y Gómez (2005) tratan de estudiar las relaciones existentes entre

diversas variables y las diferentes formas de aprender que tienen los

estudiantes clasificándolas en:

108

MARCO REFERENCIAL

• Enfoque superficial, cuando el alumno se preocupa por aprobar con el

menor esfuerzo tratando de memorizar todo lo que puede sin buscar

comprender estos aprendizajes.

• Enfoque profundo, cuando el estudiante quiere comprender el

significado de lo que está aprendiendo relacionando conceptos para

facilitar su comprensión y retención futura.

Las conclusiones que se extraen de este trabajo son que en los estudiantes que

estarían dentro del enfoque superficial, las calificaciones obtenidas en

secundaria y la renta familiar explicarían como mayor porcentaje de varianza el

27,2% del rendimiento académico en la universidad. Por otro lado en los

alumnos que estarían dentro del enfoque profundo, los factores que influirían

en un mayor porcentaje (12,7 %) en el rendimiento académico universitario

serían el rendimiento obtenido en etapas educativas anteriores y la

satisfacción que indican con la formación recibida.

En una investigación llevada a cabo 3 años antes por Diseth (2002), se

muestran correlaciones negativas entre el rendimiento académico y el enfoque

superficial de -0,20 y también entre la inteligencia de -0,24 (medida con el

WAIS vocabulary test (Wechsler, 1955)). Esto indica que esta forma de

aprender no sería la más recomendable para obtener buenos resultados

académicos, tal y como podríamos prever.

109

MARCO REFERENCIAL

Sternberg, Castejón y Bermejo (1999) analizaron en qué medida los diferentes

estilos intelectuales13 (monárquico, jerárquico, oligárquico, anárquico

legislativo, ejecutivo, judicial, global, local, interno, externo, progresista y

conservador) influían en el rendimiento académico. En los resultados

mostrados se indica que sí existiría una relación positiva entre ambas variables.

En las conclusiones se deja claro que existen estilos que tendrían una mayor

correlación que otros siendo el estilo ejecutivo el que destacaría por encima

del resto. Esta prevalencia se considera que sería mucho mayor en la

educación primaria (la muestra del estudio pertenecía a esta etapa educativa),

suponiendo que descendería en etapas educativas superiores. También se deja

claro que no existen estilos mejores que otros y que dependiendo del objetivo

o tarea a realizar tendrían mayores beneficios en su aplicación unos u otros.

Según Herrera, Nieto, Rodríguez y Sánchez (1999), los estudiantes que tendrían

un mejor rendimiento académico en la universidad serían aquellos que asisten

a clase de forma habitual, que están satisfechos con la carrera que están

estudiando, han obtenido un alto rendimiento académico en enseñanzas

anteriores, están motivados por el ambiente familiar que viven, tienen unos

buenos hábitos de estudio, poseen un alto nivel de autoeficacia y por último,

su actitud hacia la universidad es buena. En esta línea Duckworth y Seligman

(2005) indican que la autodisciplina sería un factor que tendría una gran

influencia en el rendimiento académico.

13 Estilo intelectual: Serían las formas de aplicación de los conocimientos y de la inteligencia que poseemos ante una situación o un problema determinado. En ningún caso sería una capacidad intelectual sino una manera de utilización de las que tenemos. Para una misma tarea necesitaríamos más de un estilo intelectual y en cada persona existen diferencias entre las preferencias de utilización y el grado de desarrollo de un estilo u otro (Sternberg y Ruzgis, 1994).

110

MARCO REFERENCIAL

Con respecto a variables pedagógicas, existen estudios que muestran que en

los modelos de enseñanza autónomos se produce un mayor rendimiento

académico. Si bien es cierto que, esto sucede en los casos en los que los

estudiantes tienen elevados niveles de rendimiento académico. Por el

contrario, los alumnos que tienen un nivel más bajo, prefieren modelos que

estén más basados en la instrucción y con una mayor regulación externa (Arias,

Vicente, Sánchez y Berbén, 2010).

Martín et al. (2008) analizan variables académicas como son Tasa de Intento

(TI), Tasa de Eficiencia (TEf) y Tasa de Éxito (TEx)14 mostrando una mayor

relación entre la TI y la TEf. Según estos autores esto podría ser debido a que

existirían dos tipos de alto rendimiento académico: el de los estudiantes que

se presentan a la mayoría de las asignaturas y convocatorias y las superan; y el

de los que lo hacen a menos asignaturas superándolas también.

Según Tejedor et al. (2007) las variables que son más importantes en las causas

que provocan bajos niveles de rendimiento académico, según los propios

estudiantes, podríamos destacar tres: la gran cantidad de asignaturas, la poca

motivación que les provoca el profesor, y la dificultad de las asignaturas. Como

se puede observar, serían todas causas extrínsecas a la persona no haciéndose

referencia a causas internas. En esta misma línea, las variables que según los

docentes serían las que más influirían en los bajos niveles de rendimiento

académico serían: la ausencia de esfuerzo de los estudiantes, las carencias en

el dominio de técnicas de estudio, y la carencia de responsabilidad y

14 1. (TI): créditos presentados/créditos matriculados. 2. (TEf): créditos aprobados/créditos matriculados. 3. (TEx): créditos aprobados/créditos presentados (Martín et al., 2008).

111

MARCO REFERENCIAL

autocontrol en los estudiantes. Aquí también queda patente que se indican

causas ajenas a su papel como profesor y que se responsabiliza exclusivamente

de su bajo rendimiento a los alumnos.

Otros autores hablan de la falta de recompensa externa que reciben los

estudiantes mientras se están formando. En este sentido indican que el

aspecto de la motivación es básico y para ello se debería entender esta etapa

de su vida como un entorno laboral y las actividades desarrolladas, como un

trabajo. Además muestran que los individuos que muestran fracaso escolar

suelen ser los que piensan que a pesar de su esfuerzo, no conseguirán el

esperado trabajo debido a situaciones socioeconómicas inciertas y que no

depende de ellos. También serían alumnos que experimentan altos niveles de

ansiedad ante situaciones cambiantes y que no están realizando la titulación

que realmente les motiva (Sánchez, Rejano y Rodríguez, 2000).

Otros factores de índole psicológica como la creatividad (Rindermann y

Neubauer, 2004), los rasgos de la personalidad (Robinson, 1998), los estilos

cognitivos (Mías, 2000), el autocontrol, la motivación, o la confianza en sí

mismo (Kaufman, Reynolds, Liu, Kaufman y McGrew, 2012), también han sido

estudiados tratando de determinar su influencia en el rendimiento académico.

Cómo afecta el tipo de evaluación desarrollada por el profesor en su

asignatura en el rendimiento académico, es algo que se ha estudiado,

ampliamente en los últimos años, con la implantación de las metodologías

activas dentro del EEES y la incorporación del proceso de evaluación dentro de

la formación integral que debe recibir el estudiante (Vallés, Ureña y Ruíz,

2011). En esta línea Aranda, Pastor, Oliva y Romero (2013) realizan un estudio

112

MARCO REFERENCIAL

en el que participaron 19 universidades Españolas. Dentro de estas

universidades se analizaron 52 asignaturas con 3.618 estudiantes en total. Las

conclusiones que se obtuvieron fueron que se producían diferencias

estadísticamente significativas a favor de una evaluación continua15 y mixta16

con respecto a una evaluación final17. También se demostró que utilizando

sistemas de evaluación formativa el número de “aptos” se había incrementado

significativamente y a la par, se había producido un descenso en el número de

“no presentados”. En los casos en los que se utilizó la evaluación continua la

media de las calificaciones fue de “notable”. En la evaluación mixta también se

dio una media de “notable” pero con una diferencia menor con respecto a los

que obtuvieron “aprobado”. Por el contrario, en los casos en los que se utilizó

la evaluación final el 33,3 % tuvieron una media de “aprobado” y el 66,6 % de

“suspenso”.

En Vallés et. al (2011) se destaca que el 43,9 % de los profesores que

participaron en el estudio, reconocían que los estudiantes obtenían un mejor

15 Según el autor se entiende por evaluación continua los siguientes aspectos: • Si hubiera un examen final, este sería parte de la nota final. • Continuo feedback al alumno sobre las actividades formativas que debe

desarrollar y entregar en plazo. • Asistencia a clase es fundamental y el alumno participa activamente en el

proceso de evaluación. 16 Según el autor se entiende por evaluación continua los siguientes aspectos:

• El examen final tiene un mayor peso en la calificación final que en la evaluación continua.

• La asistencia a clase puede ser menor que en el caso anterior (en torno al 50 %).

• También incluye actividades formativas pero dejando opción a la voluntariedad en su realización.

17 Según el autor se entiende por evaluación continua los siguientes aspectos: • Examen final ya sea teórico, práctico o mediante entrega de un proyecto. • Se suele utilizar cuando el alumno no ha asistido a clase.

113

MARCO REFERENCIAL

rendimiento académico si eran evaluados mediante evaluaciones formativas18

o compartidas19 (López-Pastor, 2008; López-Pastor, 2009). En otra

investigación realizada por Inda, Álvarez y Álvarez (2008) se produce una

diferencia de medias de 2,86 puntos, en el rendimiento académico, a favor de

los alumnos habían sido expuestos a un proceso de enseñanza-aprendizaje y

de evaluación mediante metodologías activas. Por otro lado Castejón, López-

Pastor, Julián y Zaragoza (2011) muestran datos parecidos a los anteriores en

los que se ve que los alumnos que realizan evaluaciones formativas tienen

mejor rendimiento académico. Una hipótesis que plantean estos autores es

que, debido a que este tipo de evaluaciones tienen un feedback continuo en el

que al alumno se le da la opción de mejorar lo realizado con esta

retroalimentación, se generan aprendizajes más profundos en más

estudiantes, obteniendo una mejora en el rendimiento académico.

Otro factor que ha sido ampliamente estudiado en su influencia en el

rendimiento académico, es la realización de actividad física. Singh,

Uijtdewilligen, Twisk, van Mechelen y Chinapaw (2012) realizan una extensa

revisión de la literatura científica que se había publicado desde 1990 hasta

2010 en las bases bibliográfica electrónicas Sportdiscus, PubMed, Cochrane

Central y PsycINFO. Estos autores analizaron los estudios prospectivos que se

habían realizado sobre la relación longitudinal entre el rendimiento académico

y la actividad física en sujetos con edades comprendidas entre los 0 y los 18

años. Las investigaciones que encontraron que cumplían con estos criterios

18 La utilización de la evaluación como parte fundamental del proceso de enseñanza-aprendizaje. 19 La evaluación en la que las decisiones se toman de forma conjunta y dialogada con los alumnos.

114

MARCO REFERENCIAL

fueron 14 de las cuales 4 eran intervenciones y 10 estudios observacionales. En

todos ellos se demostraba la relación positiva entre la realización de actividad

física y el rendimiento académico.

Los autores también indican que dos de las investigaciones citadas en su

artículo son consideradas de alta calidad metodológica. La primera de ellas fue

un estudio observacional realizado por Nelson y Gordon-Larsen (2006) en

adolescentes de EEUU (n=11.957), de ambos sexos, con edades comprendidas

entre los 12 y los 18 años. Este estudio tuvo una duración de 1 a 2 años y en el

que se obtuvieron correlaciones positivas entre ambas variables y en el que

además se mostraba que la realización de actividad física evitaba conductas de

riesgo en adolescentes (violencia, consumo de sustancias ilegales, etc.). Estos

resultados coinciden con los mostrados por González y Portolés (2014) en el

que se indican que los estudiantes que tienen mayor práctica deportiva

consumen menos tabaco, alcohol y cannabis. También poseen unos niveles

más altos de motivación hacia los estudios y un mejor rendimiento académico.

La segunda de ellas fue una intervención en la que se sometía a 90 minutos

adicionales de actividad física por semana, durante tres cursos académicos, a

203 niños estadounidenses de una edad media de 8,2 años. Los resultados

indican que los estudiantes sometidos a esta práctica de actividad física

adicional obtuvieron unos mejores resultados en su rendimiento académico y

además incrementaron su índice de masa corporal (Donnelly et al., 2009).

En la misma línea que los anteriores estudios, debemos citar el realizado por

Grissom (2005) debido a la relevancia de la muestra estudiada (n=884.715). Se

analizaron a todos los estudiantes de 5º, 7º y 9º curso de las escuelas de

115

MARCO REFERENCIAL

California. En los resultados se mostraron relaciones positivas entre

rendimiento académico y actividad física. Esta relación se produjo en mayor

medida en las mujeres que en los hombres y también en los sujetos que tenían

un mayor estatus socioeconómico. Los autores muestran los resultados con

cautela indicando que habría que seguir estudiando si la relación entre ambas

variables es causa efecto o si por el contrario, el incremento del rendimiento

académico podría ser debido a otra causa.

En aras de profundizar en lo indicado por Grissom (2005), en los dos últimos

años se han sucedido las publicaciones de varias investigaciones a las que

creemos oportuno referirnos en los siguientes párrafos.

Kim y So (2012) realizaron una investigación con una muestra muy elevada

(n=75.066) de estudiantes coreanos con una edad media de 15,06 años

(DT=1,75). En el mismo se trataba de estudiar si el número de clases de

educación física que recibían los adolescentes en sus colegios tenía relación

con el rendimiento académico de los mismos y de qué tipo. Los resultados

indican que los alumnos que realizaban más de 3 sesiones por semana de

educación física en el colegio tenían unos mejores resultados en rendimiento

académico que los que hacían menos de 3.

Un año más tarde se publica una investigación que trata de estudiar si los

estudiantes que participan en el deporte escolar tienen un mejor rendimiento

académico. En el citado estudio participaron 402 estudiantes de la escuela

secundaria de Irlanda. Se dividió a los integrantes de la muestra estudiada en 4

categorías, los que practicaban rugby, remo, fútbol y los que no hacían

deporte. Los resultados mostraban que los estudiantes que participaban en

116

MARCO REFERENCIAL

deportes escolares obtenían unas mejores puntuaciones en el Leaving

Certificate20. Además se mostraban que los que practicaban el único deporte

individual, de los que se incluyeron en el estudio (remo), obtenían un

incremento de 73,4 puntos de media sobre el siguiente deporte que fue el

rugby (Bradley, Keane y Crawford, 2013).

En ese mismo año, se publicó un estudio longitudinal en el que participaron

4.755 estudiantes. En el mismo se utilizaron acelerómetros para medir la

actividad física que realizaban durante su vida habitual los alumnos a la edad

de 11 años. Posteriormente se obtuvieron las calificaciones escolares en las

asignaturas de inglés, matemáticas y ciencias a los 11, 13 y 16 años. En los

resultados los autores muestran relaciones positivas entre los que hacían una

mayor actividad física diaria y las mejores calificaciones (Booth et al., 2013).

Investigaciones recientes continúan mostrando datos semejantes a los de

párrafos anteriores. En los resultados obtenidos sobre una muestra de 620

estudiantes chilenos con una edad media de 15,6 años (DT=0,7) se refleja que

los que realizan más de 4 horas de actividad física a la semana (incluyendo las

clase de educación física y las actividades extraescolares) tienen mejores

resultados académicos en la asignaturas estudiadas: matemáticas y lenguaje

(Correa-Burrows, Burrows, Orellana e Ivanovic, 2014). Esteban-Cornejo et al.

(2014) concluyen que la capacidad motora y la capacidad cardiorrespiratoria,

tanto de forma combinada como de forma independiente, tienen una relación

positiva con el rendimiento académico.

20 Examen final que se realiza dentro del sistema educativo Irlandés al término de la educación secundaria.

117

MARCO REFERENCIAL

Por todo lo dicho anteriormente parece razonable afirmar que la práctica de

actividad física y el deporte es un factor que influye en la mejora del

rendimiento académico. A pesar de que en las investigaciones citadas se

obtienen estas relaciones positivas, también se indica limitaciones en los

estudios ya que la práctica deportiva conlleva una serie de beneficios en la

persona a nivel físico, mental y social que podrían ser la causa directa de la

mejora del rendimiento académico: bien por evitar conductas de riesgo,

aumentar la motivación y el autoconcepto, bien por mejorar las capacidades

fisiológicas afectando positivamente a la actividad cerebral.

Hasta el momento se han realizado algunas investigaciones que tratan de

profundizar en la verdadera causa de la mejora académica. Una de estas fue

llevada a cabo por Kleim, Cooper y VandenBerg (2002). En la misma, los

autores indican que la causa podría ser el aumento de la densidad de los vasos

sanguíneos de algunas zonas del cerebro. Otra investigación en esta línea,

muestra que la actividad física mejora la memoria (Flöel et al., 2010). Winter et

al. (2007) indica que la causa de esta mejora en el rendimiento académico

sería gracias a dos de las catecolaminas que son generadas al hacer ejercicio

físico (dopamina y epinefrina) y al aumento de la actividad de los

neurotransmisores cerebrales (factor neurotrófico del cerebro (BDNF)).

A continuación mostramos la tabla 4, de elaboración propia, a modo resumen

de todos los factores que la bibliografía consultada muestra que influyen en el

rendimiento académico:

118

MARCO REFERENCIAL

Tabla 4.- Factores que influyen en el rendimiento académico según la bibliografía consultada.

Autor/es Factor/es

Tejedor (1998) Alta valoración de los hábitos de estudio, asistencia

regular a clase, alto rendimiento en las etapas

educativas previas, satisfacción con la titulación

cursada, alta motivación, alto concepto de

autoeficacia, actitud positiva hacia la universidad.

Navas et al. (2003) Autoexigencia de rendimiento elevado.

Yu (2001) Profesores motivados que aplican clases prácticas,

fomentan la participación activa y las lecturas de

materiales previos a las clases.

Montero y Villalobos (2007) Puntuación obtenida en un test de inteligencia

emocional, nota de admisión en la universidad, edad

del profesor, satisfacción con el docente,

metodología aplicada por el docente, número de

profesores de la asignatura y tamaño del grupo.

Mullola et al. (2011) Edad del docente, motivación del alumno, actitud y

nivel de inhibición en clase del mismo, nivel de

maduración de los niños/as.

Rodríguez et al. (2004) Nota de acceso a la universidad.

Carretta y Doub (1998) Test inicial de conocimientos (solo en hombres),

titulación elegida en primera opción.

González (1997) Nivel cultural.

Muñoz y Gómez (2005) Dentro del enfoque superficial: calificaciones en

secundaria y renta familiar.

Dentro del enfoque profundo: rendimiento

académico en etapas anteriores y satisfacción con la

formación recibida.

119

MARCO REFERENCIAL

Sternberg et al. (1999) Estilo intelectual del estudiante.

Herrera et al. (1999) Asistencia habitual a clase, satisfacción con los

estudios cursados, alto rendimiento académico en

etapas educativas anteriores, ambiente familiar

motivador, buenos hábitos de estudio, alto nivel de

autoeficacia y actitud positiva hacia la universidad.

Duckworth y Seligman (2005) Autodisciplina.

Arias et al. (2010) Modelos de enseñanza.

Tejedor et al. (2007) Gran número de asignaturas y dificultad de las

mismas, poca motivación por parte del docente.

Falta de esfuerzo, carencia de técnicas de estudio,

responsabilidad y autocontrol en los estudiantes.

Sánchez et al. (2000) Falta de recompensa externa, falta de motivación,

altos niveles de ansiedad, cursar la titulación que no

gusta.

Rindermann et al. (2004) Creatividad.

Robinson (1998) Rasgos de personalidad.

Mías (2000) Estilos cognitivos.

Kaufman et al. (2012) Autocontrol, motivación, confianza en sí mismo.

Aranda et al. (2013); Castejón

et al. (2011); López-Pastor

(2008); López-Pastor (2009);

Vallés et al. (2011);

Tipo de evaluación.

Booth et al. (2013); Bradley et

al. (2013); Correa-Burrows et

al. (2014); Donnelly et al.

(2009); Esteban-Cornejo et al.

(2014); Flöel et al. (2010);

González y Portolés (2014);

Actividad física.

120

MARCO REFERENCIAL

Grissom (2005); Kim y So

(2012); Kleim et al. (2002);

Nelson y Gordon-Larsen

(2006); Singh et al. (2012);

Winter et al. (2007)

Tal y como hemos podido apreciar, el rendimiento académico ha sido

ampliamente estudiado, analizando cuales serían los factores que influirían en

él y que por lo tanto podrían predecirlo (De la Rubia, 2013; Jensen, 1998;

Montero y Villalobos, 2007; Mullola et al., 2011; Navarro, 2003; Vigil-Colet y

Morales-Vives, 2005). A pesar de todos los factores que se han descrito hasta

el momento, el que más se ha analizado hasta la fecha sigue siendo la

inteligencia, llegándose a la conclusión de que también sería la que tendrían

una mayor correlación y por lo tanto, una mayor capacidad de predicción

(Neisser et al., 1996).

Todos los factores de la inteligencia, que las investigaciones han demostrado

que influyen en el rendimiento académico, serán analizados y expuestos en el

apartado 1.4. de esta tesis.

1.3.2. El rendimiento académico y las diferencias individuales.

Las diferencias de sexo en el rendimiento académico es un aspecto que ha sido

ampliamente estudiado y al que se dedicará un apartado especial en esta tesis.

En el último informe PISA (OECD, 2014) se extraen unas conclusiones de los

datos analizados que creemos que aportan valor debido a la amplia muestra

121

MARCO REFERENCIAL

de sujetos y países estudiada. Hay que destacar que participaron alrededor de

510.000 estudiantes de entre 15 y 16 años y de más de 60 países distintos.

En el mismo se indica que las diferencias que se han encontrado entre niños y

niñas son muy variables dependiendo del país, siendo en una gran mayoría a

favor de los primeros en matemáticas y de las segundas en lectura. Estas

diferencias en función del país donde reciben la educación indicarían que,

según se explica en el informe, no son consecuencia del sexo, y sí son

consecuencia del entorno social en el que se educan estos niños y niñas.

Las diferencias entre ambos sexos en rendimiento académico se refuerzan

según los estereotipos creados a su alrededor en la sociedad. Anticipar en que

serían buenos los niños y en que las niñas además de cuáles serían las

profesiones en las que desarrollarían mejor su saber hacer, son creencias que

favorecen las diferencias por asignaturas o materias observadas.

En el nuevo test que se pasa a los estudiantes se incorpora una parte de

resolución de problemas en todo tipo de situaciones del día a día. En los

resultados no se aprecian diferencias en las medias entre diferentes sexos,

aunque si las hay cuando se analizan por separado los países. Si bien estos

resultados, según los autores del informe, estarían influenciados por las

diferencias de oportunidades que tienen niños y niñas en los diferentes países

y sistemas educativos.

En los últimos años se ha estudiado la existencia de diferencias de rendimiento

académico según el sexo y si esto sucede en todas las disciplinas de

conocimiento o solo en algunas. Dentro de las áreas de conocimiento la

122

MARCO REFERENCIAL

bibliografía nos muestra estudios en los que se analizan la informática, las

ciencias y las matemáticas. Los resultados obtenidos han variado según la

investigación no encontrando diferencias en informática (Beyer et al., 2003) ni

en matemáticas (Bleeker, Rynes, Perrault, Hay y Haller, 2004; Brynes, 2005;

Catsambis, 2005; Tiedemann, 2000; Watt, 2005).

Otros estudios realizados demuestran diferencias, en unos casos a favor de las

mujeres y otros a favor de los hombres. Estas ocurrían dependiendo del

contenido evaluado dentro de la disciplina de matemáticas (Barbero, Holgado,

Vila y Chacón, 2007; Wilson y Hart, 2001).

Siguiendo con estudios que analizan el rendimiento académico por sexos en el

área de conocimientos de matemáticas, debemos destacar que otros autores

encuentran que las mujeres, en algunos casos, alcanzan mayor rendimiento

que los hombres (Birenbaum y Nasser, 2006; Blanch y Aluja, 2013; Bohlin,

1994; Echavarri et al., 2007; Linver y Davis-Kean, 2005). Las razones que

podrían ser causa de estas diferencias serían principalmente:

1. Las pruebas de evaluación requieren el uso prioritario del lenguaje,

además de haberse evaluado mayores contenidos de materias de la

rama de humanidades.

2. Otros factores que influyen en el rendimiento académico como

pueden ser la motivación, el esfuerzo, habilidades sociales, control de

la ansiedad ante las evaluaciones, las expectativas de logros, variables

socio-culturales (Navarro, 2003; Echavarri et al., 2007).

123

MARCO REFERENCIAL

Muñoz y Gómez (2005) encuentran diferencias significativas a favor de las

mujeres en titulaciones técnicas (Arquitecto Técnico, Ingeniero Técnico de

Obras Públicas, Ingeniero Técnico de Telecomunicaciones, Ingeniero Técnico

en Informática de Sistemas). En esta línea una investigación realizada por

Rodríguez et al. (2004) refleja que las alumnas obtienen unas mejores tasas de

rendimiento21 (TR), que los alumnos, en la titulaciones de Ciencias de la Salud y

de Ciencias de la Educación. A pesar de estos resultados, los autores indican

que este dato no significaría que el sexo fuera un factor diferencial en el

rendimiento académico ya que habría que obtener datos más precisos (nota

media ponderada por el número de créditos) para poder afirmar algo en un

sentido u otro.

Otros autores concluyen en sus estudios, que a pesar de haber encontrado

diferencias entre los hombres y mujeres en el rendimiento académico en

matemáticas, estas no fueron importantes (Frost, Hyde y Fennema, 1994;

Keller, 2001).

Lynn (1994), plantea que existen diferencias, en promedio, de rendimiento

académico entre personas de diferente sexo, y que estas son generalmente a

favor de los hombres. Este mismo autor, años más tarde, con los datos que

extrae de universidades Británicas e Irlandesas pone de manifiesto que los

hombres obtienen mejores resultados que las mujeres (Lynn, 1996). Estos

resultados coinciden con los que muestran Pajares y Miller (1994) y Nagy,

Trautwein, Baumert, Köller y Garrett (2006) en áreas de conocimiento como

las ciencias, la informática y las matemáticas.

21 TR: Tasa de rendimiento: ((Total de créditos superados/total de créditos matriculados)/100)

124

MARCO REFERENCIAL

Sin embargo, los datos que muestran Echavarri et al. (2007), indican

diferencias en todos los cursos siempre a favor de las mujeres. Estos datos son

obtenidos de las calificaciones acumuladas de los tres primeros años de

carrera en 1.241 estudiantes Argentinos. Por otro lado Deary et al. (2007),

sobre una muestra de más de 70.000 estudiantes Ingleses de 16 años, también

muestra datos de rendimiento académico mayor a favor de las mujeres.

Existen estudios que indican que las mujeres alcanzan un rendimiento igual o

mejor que los hombres. Los estudios se hacen en el área de conocimiento de

ciencias (Britner y Pajares, 2001, 2006; Catsambis, 2005) y en informática

(Papastergiou, 2008; Shashaani, 1997).

Analizando más áreas de conocimiento que las citadas en los párrafos

anteriores (Electrotecnia, Mecánica, Dibujo Técnico, Tecnología Industrial,

Biología y Matemáticas), Rodríguez, Inda y Peña (2014) apenas obtienen

diferencias significativas entre hombres y mujeres. Además estas varían en un

sentido u otro dependiendo el año en el que se obtuvieron los datos. Por el

contrario, sí que se obtuvieron diferencias significativas en dos asignaturas a

favor de las mujeres, Lengua Española y Filosofía.

Como ha podido quedar claro en los párrafos anteriores, existen multitud de

estudios que tratan de analizar si el rendimiento académico es diferente según

el sexo. En ellos se producen resultados muy distintos, hay algunos que no

encuentran diferencias, otros en las que éstas son mínimas y por últimos los

que encuentran diferencias sustanciales a favor de hombres y de mujeres.

125

MARCO REFERENCIAL

Esta diferencia de resultados tendría una explicación según Caplan y Caplan

(2005), que tras una amplia revisión de la bibliografía existente, afirmó que si

existen investigaciones que muestren diferencias en el rendimiento académico

en los diferentes sexos éstas serían consecuencia de fallos metodológicos en

los estudios realizados. Esto coincidiría con lo que decían Del Buey y Suárez

(2001) y García-Valcárcel et al. (2010) indicando que no habría diferencias

estadísticamente significativas entre el rendimiento académico de los hombres

y de las mujeres.

Respecto a las diferentes estrategias de aprendizaje que tiene los alumnos y las

alumnas, no se ha definido una asociación de aprendizaje eficaz con un tipo de

sexo. Por lo tanto no hay confirmación de un modelo de aprendizaje por sexo

que mejore los resultados de cada uno (Camarero, Martín y Herrero, 2000).

1.3.3. Evaluación del rendimiento académico.

En la evaluación del rendimiento académico se utilizan de forma habitual, las

calificaciones de las distintas materias y los test de rendimiento. Dentro de la

bibliografía consultada hay autores que utilizan como indicadores para medir

el rendimiento académico, los test de rendimiento estandarizados (Diseth,

2002). Otros, las calificaciones y pruebas estandarizadas, encontrándose una

correlación entre ambas pruebas de entre 0,60 y 0,82 (Fernández, Carranza y

Ato, 2012). Y en la mayoría, utilizan solamente las calificaciones como medida

de rendimiento académico (Almeida, Guisande, Primi y Lemos, 2009; Echavarri

et al., 2007; González, 1997; Kennett y Keefer, 2006; Montero y Villalobos,

2007 Navas et al., 2003; Rindermann et al., 2004; Sternberg et al., 1999). En la

126

MARCO REFERENCIAL

utilización de éstas últimas se asume que tienen algunas limitaciones como son

las de no utilizarse criterios estandarizados para su obtención y medición en

todos los centros, y por todos los docentes (Montero y Villalobos, 2007).

Como ejemplo de estas limitaciones, indicar que existen estudios en los que se

muestra que los estudiantes que tienen gran capacidad de adaptación y un

estado de ánimo más positivo, reciben calificaciones más elevadas cuando son

evaluados por los profesores en base a exámenes y actividades prácticas

(pruebas no estandarizadas). Sin embargo estas calificaciones son más bajas

cuando se obtienen en test estandarizados de rendimiento, es decir sin la

subjetividad del docente (Keogh, 2013).

A pesar de lo indicado anteriormente, se considera, por muchos autores, que

las calificaciones son una variable válida como indicador del establecimiento

de logro académico (Almeida et al., 2009; Echavarri et al., 2007; González,

1997; Kennett y Keefer, 2006; Montero y Villalobos, 2007; Rodríguez et al.,

2004; Sternberg et al., 1999). En el caso de Aranda et al. (2013) también

consideran que se pueden utilizar las calificaciones como medida de

rendimiento académico pero que la relación que se establece entre éste último

y la evaluación debe estudiarse ampliamente. El análisis debería centrarse en si

las calificaciones son realmente reflejo de su evaluación.

A lo largo de este apartado se ha hecho un análisis del rendimiento académico

exponiendo cuales serían los factores que influirían en él. A continuación, se

han descrito algunas evidencias en torno a las diferencias individuales

estudiadas por diversos autores y por último, se han descrito algunas formas

127

MARCO REFERENCIAL

de medir este rendimiento académico, teniendo en cuenta las limitaciones de

cada una de ellas.

En el siguiente apartado de esta tesis, se expondrán las relaciones existentes

entre las variables descritas en el punto 1.1, 1.2 y 1.3, apreciándose que existe

mucha investigación sobre la relación entre la inteligencia y el rendimiento

académico, poca entre rendimiento y competencias y también, muy poca

entre inteligencia y competencias. Destacar que entre toda la bibliografía

consultada no hemos encontrado ningún trabajo que trate de ver las

relaciones entre las tres variables de manera conjunta en Educación Superior.

128

MARCO REFERENCIAL

1.4. INTELIGENCIA, RENDIMIENTO ACADÉMICO Y COMPETENCIAS.

La Psicología lleva más de cien años explorando intensamente la naturaleza de

la inteligencia humana y su relación con otras variables (Colom y Andrés-

Pueyo, 1999). Es de destacar que según la documentación consultada, la

inteligencia es la característica psicológica que posee un mayor valor predictivo

sobre el comportamiento humano.

A principios del siglo XX ya se hablaba de que uno de los principales objetivos

de los test de inteligencia era predecir el rendimiento académico (Binet y

Simon, 1916). Después de esa fecha han sido muchos los estudios que analizan

y describen la relación entre estos dos conceptos.

Uno de estos es la investigación realizada por Sternberg et al. (1999), citada en

el apartado de rendimiento académico de esta tesis. En la misma se analizaba

en qué medida los diferentes estilos intelectuales influían en el rendimiento

académico y cuál era su relación con la inteligencia. Lo resultados mostraron se

vio que no existían relaciones significativas entre los estilos intelectuales y la

inteligencia, confirmando la teoría del mismo autor, en la que indicaba que

existía una independencia clara entre la capacidad y el estilo. En el mismo

estudio se mostraron relaciones significativas en todos los casos entre el

rendimiento académico y la inteligencia. Es de destacar que hubo variación en

la correlación dependiendo de la prueba aplicada, siendo entre: 0,34 y 0,40

cuando se aplicó el test de inteligencia del factor g de Cattel (Cattell, 2001) y

de entre: 0,44 y 0,50 con la prueba STAT-nivel E (Sternberg Triarchic Abilities

Test) (Sternberg, 1991, 1993). Aunque existe alguna diferencia entre los datos

129

MARCO REFERENCIAL

mostrados entre ambas pruebas, es cierto que la correlación entre ambas fue

de 0,58.

Tres años más tarde Diseth (2002) publica una investigación en la que trata de

ver las relaciones entre los diferentes enfoques de aprendizaje (superficial,

profundo y estratégico), a los que posteriormente se referirá Muñoz y Gómez

(2005) y que ya se presentó en el apartado 1.3., el rendimiento académico y la

inteligencia. Para medir la inteligencia se utilizaron tres test diferentes y para

obtener el dato de g se hizo un análisis factorial, obteniendo en los resultados

mostrados una correlación de 0,23 entre el rendimiento académico y los datos

del test WAIS (Wechsler, 1955). Curiosamente los mismos datos no mostraban

una correlación significativa entre g y el rendimiento académico. Según los

propios autores podría ser debido a que este test mide principalmente la

inteligencia cristalizada (Gc) (Cattell, 1963) que estaría más relacionada con los

aprendizajes escolares. También indican que la baja correlación podría ser

debida a la restricción del rango (todos eran alumnos universitarios), al tamaño

de la muestra o a la medida del rendimiento académico (en la que indican que

sería insuficiente una sola prueba puntual).

En el estudio publicado un año más tarde por Navas et al. (2003) sí que se

muestra que la inteligencia sería un factor que predeciría el rendimiento

académico pero que esto no sucedía en todas las materias que estudiadas. Los

autores plantean, en sus conclusiones, que esto podría deberse a que en las

asignaturas en las que no se mostraba esta relación positiva, para obtener

buenas calificaciones no era tan necesario aplicar un razonamiento sistemático

ni poseer la capacidad de elaboración de conceptos. Sin embargo, se muestran

130

MARCO REFERENCIAL

datos que indicarían que los aspectos motivacionales sí que serían predictores

del rendimiento académico en todas las asignaturas de los cuatro cursos.

González (1997) realiza una investigación con alumnos de los cuatro cursos de

ESO y también encuentra correlaciones positivas entre la inteligencia y el

rendimiento académico. Esta es de 0,39 teniendo en cuenta la nota media

total de las asignaturas analizadas, siendo de entre 0,26 y 0,43 cuando este

análisis se realiza de forma individual con la nota de cada asignatura.

Siguiendo con más estudios que tratan de identificar la relación de la

inteligencia con el rendimiento académico destacamos el que realizó De la

Rubia (2013) con estudiantes de primero de la titulación de Psicología en el

que se utilizaron dos test de inteligencia (DAT y Dominó22). Además se

pretendía determinar en qué medida influía en el rendimiento académico la

personalidad, las alteraciones psicopatológicas, las diferencias de sexo, la edad

y la situación familiar de sus padres. Estas últimas variables no serían objeto de

este apartado de la tesis por lo que nos centraremos solo en la relación entre

el rendimiento académico y la inteligencia. En las conclusiones se muestra que

la relación que existe entre ambas variables es de entre 0,13 y 0,17

(dependiendo del test utilizado y la capacidad intelectual medida). El autor

indica que a pesar de que la influencia es significativa entre la inteligencia y el

rendimiento académico, ésta es baja. Él mismo explica que podría deberse a

otros factores que no se han contemplado como: los hábitos de estudio, los

estilos de aprendizaje, los intereses vocacionales, etc., (estos factores ya se

citaron en el apartado 1.3. de esta tesis) y que podrían influir también

22 Test de Dominó (Anstey, 1993)

131

MARCO REFERENCIAL

significativamente. Así mismo expone que el contenido propio de la titulación

de Psicología en la que no existen asignaturas como matemáticas, física,

química, etc., pero que en cambio, sí que tienen mucha materia relacionada

con psicoterapia y entrevistas en el que el aspecto verbal tiene mucha

relevancia, podría hacer que los test de inteligencia utilizados no hubieran sido

los adecuados.

Un año antes, Fernández et al. (2012) habían publicado un estudio en el que

analizan las relaciones que tienen factores tales como el ajuste

socioemocional, la inteligencia, el rendimiento escolar y la competencia

académica en niños de 11 años. Para medir el rendimiento escolar se utilizaron

las calificaciones en Matemáticas y en Lenguaje además de un test

estandarizado con contenidos de ambas materias. Para medir la inteligencia se

utilizó la prueba de inteligencia WISC-R (Wechsler, 2000). Las correlaciones

que mostraron sus resultados entre la inteligencia y el rendimiento académico

fueron de 0,46 y 0,47 cuando se utilizaron las calificaciones y de 0,36 y 0,43

cuando se utilizó el test de rendimiento. Estos datos ratifican la clara influencia

de ambas variables, tal y como se afirma en toda la bibliografía consultada

pero, contradicen completamente los datos que se describirán en párrafos

posteriores por los que las correlaciones cuando se utilizan test de

rendimiento y sobre todo cuando los contenidos del mismo tienen que ver

contenidos curriculares, son mayores que cuando se utilizan las calificaciones

(Almeida, Antunes, Martins y Primi, 1997; Barca y Peralbo, 2002; González,

1997; Mackintosh, 2011).

Tal y como se ha presentado anteriormente, en la mayoría de las

investigaciones citadas existen correlaciones significativas entre la inteligencia

132

MARCO REFERENCIAL

y el rendimiento académico. Como también se ha podido apreciar, esta

correlación no se mantiene constante y existen variaciones en la misma debido

a una serie de factores: tipo de instrumento utilizado para medir ambas

variables, etapa educativa en la que se desarrolle la investigación, necesidades

cognitivas que requiera la materia o asignatura en la que se mida el

rendimiento académico, etc. En el estudio realizado por Almeida et al. (2009),

en niños con edades comprendidas entre los 10 y 18 años, se dan algunos de

estos factores. En la misma se muestran correlaciones entre ambas variables

de 0,26 y 0,64, según se avanza en la etapa educativa la correlación va

disminuyendo. La explicación propuesta por estos autores a este fenómeno

estaría basada en las diferencias entre la inteligencia fluida (Gf) y la cristalizada

(Gc) (Cattell, 1963). Su hipótesis sería que a mayor inteligencia fluida mayor

adquisición de aprendizajes de nuevos conceptos, mayor facilidad de

comprensión y organización de nuevas informaciones. Esto se hará a mayor

velocidad cuanta más inteligencia fluida se posea y esto facilitaría los futuros

aprendizajes escolares, que estarían más relacionados con la inteligencia

cristalizada. Plantean que según se va avanzando en las diferentes etapas

educativas, las diferencias entre los estudiantes se van haciendo menores,

habiéndose adquirido por la mayoría de ellos los conceptos básicos y por lo

tanto reduciéndose la correlación entre la inteligencia y el rendimiento

académico. A pesar de que la hipótesis podría ser válida, los autores dejan

claro que debería ser demostrada con futuras investigaciones que aportaran

mayor consistencia.

En este sentido, y en una investigación más reciente, Finn et al. (2014)

estudian una muestra de estudiantes de octavo grado (n=1.367) en la que sus

resultados demuestran que existen correlaciones positivas entre las

133

MARCO REFERENCIAL

puntuaciones de los test de rendimiento y la capacidad intelectual. Hasta aquí,

confirmarían lo ya demostrado por innumerables investigaciones anteriores a

la suya. Pero en su estudio también se trataba de analizar si las escuelas

podrían incrementar el nivel intelectual de sus alumnos. Para ello se estudia a

32 escuelas diferentes usando tres medidas diferentes: 1.- las capacidades

cognitivas (inteligencia fluida (Gf), velocidad mental y memoria operativa), 2.-

incremento de conocimientos y habilidades escolares experimentado entre

cuarto y octavo, 3.- conocimientos y habilidades escolares en octavo. Los

resultados muestran que existen diferencias en cuanto a los resultados

académicos de Lenguaje y Matemáticas entre las diferentes escuelas pero que

sin embargo, no lo hay en cuanto a la capacidad intelectual. Por tanto se

produciría una mejora en la inteligencia cristalizada (Gc), pero esta no

conllevaría una mejora en la inteligencia fluida (Gf), confirmando la hipótesis

que mostraba Almeida et al. (2009).

Dentro de la inteligencia también se ha estudiado cuales serían los

mecanismos cognitivos que más influirían en el rendimiento académico. La

velocidad de procesamiento y la memoria de trabajo23 serían dos de ellos (Luo,

Thompson y Detterman, 2003; Rindermann et al., 2004). Además de los

indicados anteriormente, Kaufman, DeYoung, Gray, Brown y Mackintosh

(2009) añaden el aprendizaje asociativo explícito. Otros autores indican que

dos habilidades mentales básicas como son la velocidad de procesamiento

(antes citada) y la memoria a corto plazo influirían en el pensamiento

divergente y en el razonamiento (dos habilidades mentales complejas) y por lo

23 Memoria de trabajo: “Mayor cantidad de activación disponible para realizar las funciones de almacenamiento y procesamiento mental de la información” (Colom, 1998).

134

MARCO REFERENCIAL

tanto, las dos primeras tendrían una influencia en el rendimiento académico

de forma indirecta (Vock, Preckel y Holling, 2011).

Por otro lado, en una investigación llevada a cabo por Colom, Escorial, Shih y

Privado (2007) se tienen en cuenta una serie de constructos, analizando cuales

influirían más en el rendimiento académico. Estos constructos serían: la

inteligencia fluida, la memoria de trabajo, la atención controlada, la memoria a

corto plazo, la velocidad de procesamiento y las dificultades de

temperamento. Hasta ese momento la mayoría de las investigaciones se

habían realizado analizando los diversos factores de forma aislada.

Los resultados que se obtienen en su investigación son representados en la

figura 22.

Figura 22.- Correlación entre la inteligencia fluida, la velocidad de procesamiento, la atención controlada, las dificultades de temperamento y el rendimiento académico.

Tomado de Colom et al. (2007).

135

MARCO REFERENCIAL

Una de las conclusiones a las que se llegaron es que las capacidades cognitivas

básicas (inteligencia fluida, memoria a corto plazo y memoria de trabajo) y las

dificultades de temperamento (impulsividad, ausencia de miedo y la búsqueda

se sensaciones) representarían el 62 % de la varianza en el rendimiento

académico. Estos investigadores también nos indican como posible hipótesis

que el otro 40 % sería la inteligencia fluida, pero que debería demostrarse en

futuras investigaciones.

Tal y como se ha descrito, existen numerosas investigaciones sobre las

relaciones entre inteligencia y rendimiento académico, entre ellas existen

algunas en las que las muestras estudiadas han sido muy grandes. Una de estas

fue la desarrollada por Deary et al. (2007) en el que se midió g a los 11 años y

el rendimiento académico a los 16 años. La correlación entre ambas variables

fue de 0,81 (Ver figura 23).

136

MARCO REFERENCIAL

Figura 23.- Correlación entre g y el rendimiento académico.

Adaptación propia de los datos de Deary et al. (2007).

Otra de ellas fue la realizada por Calvin, Fernandes, Smith, Visscher y Deary

(2010), en el que se midió g también a los 11 años pero, a diferencia del

anterior, el rendimiento académico fue obtenido a la vez. En este estudio la

correlación obtenida entre ambas variables fue de 0,83. Ambos estudios

habrían obtenido fuertes valores de relación entre ambas variables y muy

parecidos entre sí.

Al igual que las investigaciones anteriores fueron muy relevantes por el

tamaño de la muestra, la realizada por Kaufman et al. (2012) lo fue por abarcar

todas las etapas educativas salvo la educación superior. En una amplia muestra

137

MARCO REFERENCIAL

de estudiantes de entre 4 y 19 años, se analizó la correlación entre la

inteligencia y el rendimiento académico. El valor medio que se muestra es de

0,83 variando entre 0,77 y 0,88 según la edad y la herramienta de medida

utilizada. En los resultados que muestran los autores se ve que existe un

incremento de los valores de correlación entre ambas variables según se

aumenta la edad de los sujetos. Éstos no coinciden con los mostrados por

Jensen (1981) en el que el efecto era el contrario, justificando el mismo por la

restricción del rango que se producía por el abandono escolar de los

estudiantes que tendrían un menor CI. Una de las explicaciones que dan los

autores para justificar sus resultados sería que en la etapa de preescolar se

están formando las estructuras cognitivas que posteriormente ayudarán a

adquirir nuevas habilidades y conocimientos. Esto haría que los valores en la

misma fueran menores para luego aumentar cuando estas estructuras

estuvieran desarrolladas completamente.

Otra posible causa que dan al incremento de los valores sería que los

estudiantes de más edad han tenido una mayor exposición a los contenidos

que se desarrollan en todas las etapas educativas. Esto provocaría que sus

puntuaciones en el test WJ III (Woodcock, McGrew, Mather y Schrank, 2003)

se fueran incrementando a medida que se avanza en los cursos académicos.

Mackintosh (2011) indica que en las diferentes investigaciones realizadas para

determinar la relación entre g y el rendimiento académico, se habían mostrado

valores de entre 0,40 a 0,70. Este mismo autor también destaca que la

correlación entre inteligencia y rendimiento académico es mayor cuando se

aplican test de rendimiento en lugar de utilizar las calificaciones. La causa que,

según él explicaría esto, sería que normalmente en las calificaciones se tienen

138

MARCO REFERENCIAL

en cuenta, el esfuerzo, la aptitud y otras variables que tendrían poco que ver

con la inteligencia en sí. Sin embargo en los test de rendimiento estas variables

no estarían presentes.

Esta idea también es defendida por González (1997) indicando que los estudios

en los que se utilizan test de rendimiento pueden mostrar correlaciones por

encima de 0,50, y siendo habitualmente menores a este valor cuando se

utilizan las calificaciones escolares. Otros autores además añaden que aún

serían las correlaciones mayores cuando los test, que se utilizan para medir la

inteligencia, son semejantes a las situaciones de aprendizaje dentro del

currículo (Almeida et al., 1997; Barca y Peralbo, 2002).

La relación existente entre inteligencia y rendimiento académico también ha

sido estudiada teniendo en cuenta las diferencias de sexo. En la realizada por

Carretta y Doub (1998) sobre una muestra de casi 42.000 sujetos

pertenecientes a la armada norteamericana, se obtuvieron unos resultados

interesantes y que conviene citar en este apartado de la tesis. En ellos se

mostraba que los valores de correlación entre ambas variables eran diferentes

según el sexo de los sujetos. En el caso de las mujeres el valor era de 0,79 y en

el caso de los hombres de 0,50. Esto querría decir que en ambos casos el

carácter predictivo de la inteligencia sería alto, al igual que en el resto de

investigaciones, pero que en el caso de las mujeres lo sería aún más.

Con resultados completamente diferentes a los anteriores, se publicó una

investigación llevada a cabo por Naderi et al. (2010) en la que no se mostraba

relación de forma significativa, entre ambas variables, ni en hombres ni en

mujeres. Los autores explican que el estudio es muy limitado en número de

139

MARCO REFERENCIAL

casos (n=153) y que no ponen en cuestión la correlación positiva que

demuestra la bibliografía entre estas dos variables indicando que, podría

deberse a la medida utilizada para medir el rendimiento académico, ellos lo

denominaron CGPA (Cumulative Grade Point Average) y lo obtenían dividiendo

la suma del total de notas obtenidas en los exámenes de mitad de curso por el

número total de créditos matriculados). En este caso se haría necesario que se

replicase el estudio utilizando otra medida de rendimiento académico,

contrastando los datos posteriormente.

Ejemplo claro de que los valores de correlación entre ambas variables no se

mantienen estables en el tiempo, son los resultados del estudio longitudinal

realizado por Almeida y Campos (1986). En él, se estudiaron 3 cursos

académicos con una muestra que varió de n=1.358 en el año 1, a n=413 en el

año 3. En esta investigación se utilizaron cuatro test diferentes (raciocinio

lógico-abstracto, raciocinio verbal, raciocinio numérico y raciocinio espacial).

Para la evaluación del rendimiento académico se utilizaron las calificaciones de

las asignaturas de portugués, historia, matemáticas, física y química y

educación visual. Los resultados mostrados por los autores indican que en el

año 1 existe una correlación significativa en todos los test y en todas las

materias variando de 0,14 (Test de raciocinio espacial y calificaciones de la

asignatura de Historia) a 0,38 (Test de raciocinio espacial y calificaciones de

matemáticas). En el año 2 ya no hay una correlación significativa en todas las

medidas y la variación de los valores entre las que sí lo son es de 0,14 (Test de

raciocinio numérico y calificaciones de portugués) y 0,41 (Test de raciocinio

espacial y calificaciones de matemáticas). En el último año de estudio existen

muchas menos asignaturas en las que hay una correlación significativa y los

valores varía entre 0,16 (Test de raciocinio verbal y calificaciones de portugués)

140

MARCO REFERENCIAL

y 0,38 (Test de raciocinio espacial y calificaciones de matemáticas). Aunque en

los últimos dos cursos no se muestra una correlación significativa entre todas

las calificaciones de la materias y los test de inteligencia, esta sí que se produce

entre la nota media total y la de los test, mostrando la relación positiva entre

la inteligencia y el rendimiento académico.

Como hemos visto los valores de correlación van disminuyendo según se va

teniendo más años y avanzando en la etapas educativas. Esto también sucede

cuanto más tiempo pasa entre la evaluación del CI y la medida de rendimiento

académico a correlacionar (Almeida, 1988; Jensen, 1981).

Además de los autores a los que nos hemos referido anteriormente, otros

tantos también concluyen en sus investigaciones, que los resultados obtenidos

en las escalas de CI y los test que miden el factor g, tienen correlación con el

rendimiento académico y por lo tanto, podrían actuar como predictores de

éste (Cascón, 2000; Gottfredson, 2002a; Gottfredson, 2002b; Sternberg,

Grigorenko y Bundy, 2001; te Nijenhuis, Tolboom, Resing y Bleichrodt, 2004).

Algunos de ellos indican que como consecuencia de esta correlación, podría

ser útil la utilización de test estandarizados con el propósito de detectar grupos

de riesgo de fracaso escolar (Cascón, 2000; Navarro, 2003).

La mayoría de los autores que hemos citado anteriormente encuentran

diferentes correlaciones significativas entre ambas variables. A modo resumen

presentamos la tabla 5, de elaboración propia, buscando reflejar en la misma

todos los estudios que hemos manejado en la bibliografía y sus correlaciones

entre ambas variables:

141

MARCO REFERENCIAL

Tabla 5.- Resumen de los estudios más destacados de los consultados en la bibliografía que relacionan inteligencia y rendimiento académico.

Autor/es n Edad

sujetos

Test

rendimiento

vs

Calificaciones

Correlación

Sternberg et

al. (1999)

539 ±12 años

(6º EGB)

Calificaciones • Factor “g” Cattel: 0,34

y 0,40

• Prueba STAT-nivel E:

0,44 y 0,50

De la Rubia

(2013)

362 17,65 años

(DT=2,32)

Calificaciones • DAT: 0,16 y 0,17

• Test de Dominós: 0,13

y 0,15

Fernández

et al. (2012)

49 11 años Calificaciones

y Test

rendimiento

• 0,46 y 0,47

Calificaciones

• 0,36 y 0,43 Test

rendimiento

González

(1997)

1124 12 a 16

años

Calificaciones 0,26 y 0,43

Navas et al.

(2003)

667 16,7 años

(DT=1,08)

Calificaciones No utiliza correlación,

utiliza rectas de regresión

Rindermann

et al. (2004)

271 14 a 16

años

Calificaciones 0,53

Mackintosh

(2011)

0,40 y 0,70

Deary et al.

(2007)

74.403 11 a 16

años

Test

rendimiento24

0,81

24 GCSE: General Certificate of Secondary Education.

142

MARCO REFERENCIAL

Calvin et al.

(2010)

178.599 11 años

(DT=3,05)

Test

rendimiento25

0,83

Kaufman et

al. (2012)

2.520

4.969

4 a 19

años

5 a 19

años

Test

rendimiento26

Test

rendimiento27

0,77 y 0,94

0,77 y 0,88

Colom

(2014)

510.000 15 a 16

años

Test

rendimiento

0,84 y 0,86

Almeida et

al. (2009)

4.899 10 a 18

años


Diseth

(2002)

89 21,7 años Test

rendimiento

• Test WAIS 0,23

Almeida y

Campos

(1986)

4.249 12 a 16

años


Los estudios que tratan de determinar la relación entre inteligencia y

rendimiento académico también se han realizado entre países. Esto se ha

podido hacer a partir de libros como el publicado a principios del siglo XXI Lynn

y Vahanen (2002) titulado “IQ and the Wealth of Nations”. En él se hacía una

clasificación de países según su CI, teniendo en cuenta que en aquel momento

existían medidas de 81 países y de los otros 104 se hicieron estimaciones a

partir de las puntuaciones de los países de su entorno. En el mismo se plantea

una teoría novedosa hasta la fecha y que ha sido muy criticada por muchos

otros autores “la inteligencia de las poblaciones es una causa de las diferencias

25 Key Stage 2: Test que realizan los niños de entre de 10 y 11 años al finalizar esta etapa educativa y que incluye contenidos de inglés, matemáticas y ciencias. 26 Kaufman-II (Kaufman, Lichtenberger, Fletcher-Janzen y Kaufman, 2005). 27 WJ III (Woodcock et al., 2003).

143

MARCO REFERENCIAL

de desarrollo económico que separan a las naciones” (Colom, 2002b).

Posteriormente a esta publicación le siguieron muchas otras y diez años

después estos mismos autores presentaron una clasificación de 185 países en

los que se había reducido el número de los que tenía el CI estimado (58 países)

(Lynn y Vanhanen, 2012).

Aunque es cierto que en los libros y artículos citados anteriormente no se

relaciona la inteligencia con el rendimiento académico, objeto de este

apartado del marco teórico, es muy importante referirse a ellos ya que fueron

el origen de los estudios y datos que se analizarán a continuación.

En los resultados de estos estudios destaca que la media de inteligencia de una

nación correlaciona de un modo muy alto con el rendimiento académico de la

misma. Algunos de éstos llegan a mostrar valores de 0,92 entre ambas

variables dentro de una muestra de 86 países (Lynn y Meisenberg, 2010;

Rindermann, 2007). En la publicada por Colom y Flores-Mendoza (2012), se

tuvieron en cuenta las puntuaciones de Trends in International Mathematics

and Science Study (TIMSS) de 39 países diferentes realizada en 1995 y los

datos de CI de Lynn y Vanhanen (2002) obteniéndose una correlación de 0,82

entre ambas variables.

En la misma línea que los anteriores investigadores, Colom (2014), en el blog

de la Asociación Iberoamericana para la Investigación de las Diferencias

Individuales (AIIDI), nos muestra con una gráfica muy significativa la

correlación entre el CI y el rendimiento académico de los países. En la Figura

24 podemos ver esta gráfica está realizada por el autor con los datos de Lynn y

Vanhanen (2012) y los recogidos en el informe PISA 2012 (OECD, 2014).

144

MARCO REFERENCIAL

Figura 24.- Correlación entre CI y rendimiento académico de los países.

Tomado de Colom (2014).

Estos resultados coincidirían con lo que decía Spearman a principios de siglo XX

que ya indicaba que en los próximos 100 años el g factor que se extrajera de

una prueba de rendimiento basada en las notas escolares podría

correlacionarse con la inteligencia general (Spearman, 1904).

De todo lo anterior podría deducirse que un mayor nivel de inteligencia se

asociaría con una mayor probabilidad de éxito en el mundo académico. Según

la APA no habría otro factor psicológico o sociológico que prediga con tanta

precisión las diferencias en rendimiento académico. Según esta asociación la

correlación promedio entre ambas variables sería de 0,50, variando entre 0,80

en etapas educativas iniciales y 0,30 en educación superior (Colom y Jayme,

2004).

145

MARCO REFERENCIAL

Sin embargo, no se ha encontrado tanta literatura que estudie la relación entre

inteligencia y competencias. Uno de los primeros que analizó estas dos

variables, y que impulsó el movimiento competencial con sus resultados, fue

McClelland (1973). Este autor llegó a una serie de conclusiones entre las que se

destacan 3, por su estrecha relación con el estudio de esta tesis:

• El rendimiento académico no sería un predictor del desarrollo profesional

posterior.

• El rendimiento laboral no se podría predecir mediante test de inteligencia.

• Las conductas que desarrollan las personas en su vida habitual podrán ser

más predecibles mediante la evaluación de las competencias que mediante

la medición con los test de inteligencia.

Es su estudio, la metodología que proponía para la medición de competencias

fue la denominada “Entrevista de Sucesos Conductuales” (BEI28).

En los últimos años, Lievens y Sackett (2012) encuentran evidencias que

coincidirían con las conclusiones de los autores anteriores. Éstos realizaron una

investigación con una muestra de alumnos de medicina (n=723). Estos

estudiantes en las pruebas de admisión tuvieron que realizar una serie de

pruebas: Test de capacidades cognitivas, prueba de conocimientos previos y un

Test de Juicio Situacional (TJS). Esta última prueba se ha utilizado desde los

años 50 en la selección de personal y consiste en poner al sujeto a evaluar en

situaciones o escenarios laborales, en los que se les plantea un problema a

resolver. Para la resolución del mismo es necesario que se apliquen

28 Behavioral Event Interview

146

MARCO REFERENCIAL

conocimientos, competencias y habilidades (Christian, Edwards y Bradley,

2010). En el caso del estudio al que nos referimos, la prueba fue mediante un

vídeo en el que se ponía a prueba las competencias interpersonales de los

candidatos para estudiar medicina.

Los datos de estas tres pruebas se compararon con las calificaciones que estos

estudiantes obtuvieron en las prácticas 7 años después del acceso y con el

rendimiento laboral 9 años después. En los resultados se muestra que existe

una relación estadísticamente significativa entre las puntuaciones del test de

capacidades cognitivas y las calificaciones en las prácticas pero sin embargo,

no lo hay en el rendimiento laboral. También nos muestran que no hay

relaciones significativas entre la prueba de conocimiento y las calificaciones y

rendimiento laboral posterior. Por el contrario, los datos muestran relaciones

positivas entre la prueba competencial y las calificaciones en las prácticas.

También las hubo entre esta misma prueba y el rendimiento laboral posterior.

En este caso, y en base a los datos recogidos en la investigación, se muestra

que, de las 3 pruebas a las que fueron sometidos los candidatos a estudiar

medicina en sus pruebas de acceso, la que más valor predictivo tuvo fue la que

tenía como objetivo medir las competencias interpersonales.

De la misma manera que la producción científica sobre estudios que relacionan

inteligencia y competencias es escasa, sucede lo mismo con respecto a los que

relacionan rendimiento académico y competencias.

Uno de ellos es el realizado por Fernández et al. (2012), nombrado con

anterioridad, dado que también estudia la relación entre la inteligencia y el

rendimiento académico (lectura y matemáticas). Parece relevante destacar

147

MARCO REFERENCIAL

este trabajo, ya que se obtienen resultados de las correlaciones entre la

inteligencia y las competencias y entre ésta y el rendimiento académico. Las

competencias que se analizan sobre una pequeña muestra de niños y niñas de

11 años serían las siguientes: seguimiento a las reglas, responsabilidad en el

aprendizaje, seguridad, sociabilidad y tolerancia a la frustración. La medición

de las competencias se hizo mediante la versión española de test Health

Resources Inventory (HRI) (Gesten, 1976). Los resultados obtenidos se

muestran en la tabla 6.

Tabla 6.- Correlaciones entre rendimiento académico, competencias e inteligencia.

Adaptación propia de los datos mostrados por Fernández et al. (2012).

Como se puede observar existe una correlación estadísticamente positiva

entre 2 de las 5 competencias y las puntuaciones de CI. Por otro lado, es

significativo destacar que esto se produce entre todas las competencias y

todos los datos de rendimiento académico en lectura y en matemáticas,

cuando estos se obtenían de las calificaciones. Esto no sucedía en la totalidad

de las competencias, sino solamente en 3 de ellas, cuando el rendimiento

académico era medido mediante test de rendimiento.

Competencias CI Verbal

Rendimiento académico

Calificaciones Test de

rendimiento

Lect. Mat. Lect. Mat.

Seguimiento de reglas ,08 ,41 ** ,42 ** ,28 ,28

Responsabilidad en el

aprendizaje

,45 ** ,82 ** ,75 ** ,47 ** ,51 **

Seguridad ,55 ** ,42 ** ,33 ** ,24 ,27

Sociabilidad ,29 ,68 ** ,63 ** ,48 ** ,53 **

Tolerancia a la

frustración

,22 ,49 ** ,49 ** ,32 ** ,39 **

148

MARCO REFERENCIAL

A lo largo de todo este apartado se ha tratado de mostrar las relaciones entre

la inteligencia, el rendimiento y las competencias. Éste es el objeto de la

presente tesis, poniendo de manifiesto cómo los investigadores hasta ahora

han centrado más su interés en el estudio de las variables que relacionan

inteligencia y rendimiento académico. Es previsible pensar que esto cambiará

en los próximos años con la irrupción efectiva de las competencias en el

modelo educativo, incorporándolas a los estudios multivariantes sobre

inteligencia.

Una vez finalizado el marco referencial que da soporte teórico a esta tesis,

pasaremos a describir los objetivos e hipótesis que plantemos a las que hemos

tratado de dar respuesta.

149

2. OBJETIVOS E HIPÓTESIS

OBJETIVOS E HIPÓTESIS

2.1. OBJETIVOS.

2.1.1. Objetivo general.

Analizar las relaciones existentes entre inteligencia, rendimiento académico y

competencias en los alumnos del Grado en Ciencias de la Actividad Física y el

Deporte.

2.1.2. Objetivos específicos.

1. Describir el nivel de inteligencia y rendimiento académico de la muestra.

2. Comparar los resultados de inteligencia entre los diferentes cursos y entre

sexos.

3. Comparar las posibles diferencias en rendimiento académico entre los

diferentes cursos y entre sexos.

4. Comparar las posibles diferencias en la autopercepción del nivel

competencial entre los diferentes cursos y entre sexos.

5. Describir los factores que agrupan de las 30 competencias generales.

6. Comprobar el grado de relación existente entre inteligencia, rendimiento

académico, competencias, y si este se mantiene a lo largo de los cursos.

153


7. Describir de forma longitudinal la inteligencia, el rendimiento académico y

la autopercepción de desarrollo de competencias.

8. Comparar los resultados entre la autopercepción de desarrollo de

competencias entre la primera y la segunda medición.

9. Comprobar de forma longitudinal el grado de relación existente entre

inteligencia, rendimiento académico y competencias.

154


2.2. HIPÓTESIS.

1) La inteligencia general se relaciona de forma positiva con el rendimiento

académico. Esta relación se mantiene a lo largo de los diferentes cursos

académicos con independencia del sexo del estudiante.

2) La percepción del nivel de competencias que presentan los alumnos se

relaciona de forma positiva con el rendimiento académico, y esta relación se

mantiene a lo largo de los diferentes cursos con independencia del sexo del

estudiante.

3) La inteligencia general se relaciona de forma positiva con el nivel de

competencias que poseen los alumnos.

4) La percepción sobre el nivel de competencias adquiridas por los alumnos

aumenta a lo largo de los diferentes cursos.

5) Las mujeres presentan mayor rendimiento académico que los hombres,

pero no existen diferencias significativas entre sexos en inteligencia y en nivel

de competencias.

6) Se produce un incremento en la autopercepción del nivel competencial

adquirido por los sujetos analizados entre la primera y la segunda toma de

resultados.

155



relaciona de forma positiva con el rendimiento académico, y esta relación se

mantiene a lo largo del tiempo.

8) La inteligencia general se relaciona de forma positiva con el nivel de

competencias que poseen los alumnos, y esta relación se mantiene a lo largo

del tiempo.

156

3. MÉTODO

MÉTODO

En base a los objetivos específicos y para tratar de contrastar las hipótesis

planteadas se diseñaron dos estudios:

1. Estudio 1.

• Cuyos objetivos específicos fueron el 1, 2, 3, 4 y 5.

• Mediante el cual se trataron de contrastar las hipótesis 1, 2, 3, 4 y 5.

2. Estudio 2.

• Cuyos objetivos específicos fueron el 6, 7 y 8.

• Mediante el cual se trataron de contrastar las hipótesis 6, 7 y 8.

A continuación se describe el método de cada uno de ellos de forma

independiente.

3.1. ESTUDIO 1.

3.1.1. Diseño.

El estudio número 1 fue un diseño relacional y transversal llevado a cabo en el

año 2011 con los alumnos de la Facultad de Ciencias de la Actividad Física y del

Deporte de la Universidad Europea para analizar las relaciones existentes entre

inteligencia, rendimiento académico y competencias.

159

MÉTODO

3.1.2. Muestra.

La población objeto de estudio fueron los estudiantes del Grado en Ciencias de

la Actividad Física y del Deporte de la Universidad Europea de Madrid. La

muestra final, estuvo formada por 267 estudiantes (226 hombres y 41

mujeres). La proporción entre hombres y mujeres es la habitual en este tipo de

titulación universitaria (ver gráfico 1).

Se excluyeron de la muestra los alumnos participantes que no cumplieron

alguna de las siguientes características:

1. No completar íntegramente el cuestionario de autopercepción

competencial.

2. Alumnos de titulaciones diferentes a la del objeto de estudio o dobles

titulaciones.

3. Alumnos internacionales.

3.1.3. Variables.

Para dar respuesta a los objetivos e hipótesis planteadas, se seleccionaron las

siguientes variables:

1. Inteligencia, entendida como una capacidad mental que implica una

aptitud para razonar, planificar, resolver problemas, pensar de modo

160

MÉTODO

abstracto, comprender ideas complejas, aprender con rapidez, aprender

con la experiencia y que los test son los instrumentos adecuados para

medirla (Hernstein y Murray, 1994).

2. Competencias, entendidas como la capacidad aprendida para realizar de

manera adecuada una tarea, función o rol, relacionada con el ámbito

particular de trabajo que integra conocimientos, habilidades y actitudes

(Carreres y Perrenoud, 2005).

3. Rendimiento académico, entendido como el nivel de adquisición de

conocimientos y de capacidades cognitivas básicas (Duart y Gil, 2008).

Como variables control se tuvieron en cuenta: curso, sexo y edad.

3.1.4. Instrumentos de medida.

En este apartado se recoge la relación de instrumentos de medida utilizados

para realizar la evaluación de las variables recogidas en este estudio.

3.1.4.1. Primary Mental Abilities (PMA-R).

Para obtener indicadores de la variable inteligencia se administró el test PMA-

R (Primary Mental Abilities) adaptado al castellano a partir de los trabajos de

Thurstone y Thurstone (1943) por el departamento de Psicología Experimental

del CSIC. El PMA-R mide la capacidad para resolver problemas lógicos, prever y

161

MÉTODO

planear. Se trata de un test de series de letras de 30 ítems, con un coeficiente

de fiabilidad (alpha de Cronbach) de 0,92.

Este test aporta un resultado cuantitativo que refleja el número de respuestas

acertadas totales que ha conseguido resolver el sujeto.

3.1.4.2. Escala de autopercepción de desarrollo de competencias en

Educación Superior.

Para obtener indicadores sobre el nivel de competencias adquirido se

administró un cuestionario en el que los alumnos se auto puntúan en una

escala Likert de 1-10 con respecto al grado en el que creen que poseen

determinadas competencias referentes al grado en Ciencias de la Actividad

Física y del Deporte. En total se evaluaron en total 30 competencias generales

(González y Wagenaar, 2003) y 10 específicas (ANECA, 2006; Sebastiani et al.

2009).

Las competencias generales evaluadas fueron:

1. Capacidad de análisis y síntesis, 2. Capacidad de organizar y planificar, 3.

Conocimientos generales básicos de las disciplinas objeto de estudio, 4.

Conocimientos básicos de la profesión, 5. Comunicación oral y escrita en la

propia lengua, 6. Conocimiento de una segunda lengua, 7. Habilidades básicas

de manejo del ordenador, 8. Habilidades de gestión de la información, 9.

Resolución de problemas, 10. Toma de decisiones, 11. Capacidad crítica y

autocrítica, 12. Trabajo en equipo, 13. Habilidades interpersonales, 14.

Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar, 15. Capacidad para

162

MÉTODO

comunicarse con expertos de otras áreas, 16. Apreciación de la diversidad y

multiculturalidad, 17. Habilidad de trabajar en un contexto internacional, 18.

Compromiso ético, 19. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica,

20. Habilidades de investigación, 21. Capacidad de aprender, 22. Capacidad

para adaptarse a nuevas situaciones, 23. Capacidad para generar nuevas ideas

(creatividad), 24. Liderazgo, 25. Conocimiento de culturas y costumbres de

otros países, 26. Habilidad para trabajar de forma autónoma, 27. Diseño y

gestión de proyectos, 28. Iniciativa y espíritu emprendedor, 29. Preocupación

por la calidad, 30. Motivación de logro.

Las competencias específicas evaluadas fueron: 31. Promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de

práctica de la actividad física y del deporte, 32. Aplicar los principios

fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los diferentes

campos de la actividad física y el deporte, 33. Identificar los riesgos que se

derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas, 34.

Planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades

físico deportivas, 35. Seleccionar y saber utilizar el material y el equipamiento

deportivo, adecuado para cada tipo de actividad, 36. Diseñar, desarrollar y

evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y

al deporte, con atención a las características individuales y contextuales de las

personas, 37. Planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en

los diferentes niveles que presenta, 38. Evaluar la condición física y prescribir

ejercicios físicos orientados hacia la salud, 39. Elaborar programas para la

dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas, 40. Diseñar,

163

MÉTODO

desarrollar y evaluar actividades físico deportivas de carácter recreativo en el

tiempo de ocio.

El coeficiente de fiabilidad (alpha de Cronbach) de todo el cuestionario es de

0,93. Si solo se analizan las competencias generales es de 0,91 y si solo se

analizan las específicas es de 0,88.

Se realizó un pase piloto de la misma con una muestra reducida de alumnos

con características similares a los de la muestra. Los comentarios y

aportaciones de los que se sometieron a esta prueba se incorporaron al test

mejorando la redacción de los ítems. Además creímos fundamental incorporar

definiciones aclaratorias de cada una de las competencias generales.

3.1.4.3. Expediente académico.

Para obtener indicadores del rendimiento académico, se utilizó la media de las

calificaciones obtenidas por los estudiantes durante cada curso y la media final

global. Esta media se cuantifica en una escala de 1 a 10 con decimales. En este

punto debemos dejar claro que las calificaciones son datos confidenciales y

personales y que las hemos utilizado con el compromiso de anonimato y solo y

exclusivamente para esta tesis. Esto se les indicaba claramente en el

cuestionario que se les distribuía. Las notas se han obtenido de las actas

oficiales de la universidad.

También hemos tenido en cuenta el curso académico en el que, según el plan

de estudios publicado en el Boletín Oficial del Estado, están cada una de las

asignaturas del Grado en Ciencias de la Actividad Física y el Deporte de la

164

MÉTODO

Facultad de Ciencias de la Actividad Física y el Deporte de la Universidad

Europea de Madrid (Resolución, 2013).

A continuación podemos ver en la tabla 7 un resumen de los coeficientes de

fiabilidad de los cuestionarios que se han empleado en esta tesis.

Tabla 7.- Coeficiente de Fiabilidad de los cuestionarios empleados en la tesis.

3.1.5. Procedimiento.

Las pruebas se pasaban durante el horario de clase de los alumnos. En primer

lugar, se les informó a los estudiantes, de forma oral y escrita, que estábamos

realizando un estudio con todos los alumnos del Grado en Ciencias de la

Actividad Física y el Deporte. El objetivo del mismo era estudiar las relaciones

entre competencias, inteligencia y rendimiento académico.

La participación de los estudiantes era voluntaria. Para los que accedieron a

colaborar se les indicó que, todos los datos facilitados serían tratados de forma

confidencial. Además se les informó que, los datos referentes al nombre,

grupo y número de expediente eran solicitados de cara a vincular estos

resultados con el rendimiento académico. También se les comunicó que el

tratamiento de estos datos se hará de forma grupal y nunca de forma

Cuestionario Nº de Items del

cuestionario

α de Cronbach

PMA-R 30 0,92

“Escala de autopercepción de

desarrollo de competencias en

Educación Superior”

40 0,93

165

MÉTODO

individual. Estas indicaciones las tenían por escrito en el cuestionario de

autopercepción competencial.

Una vez que los estudiantes accedían a participar, se les explicaba la primera

prueba que debían realizar, el test PMA-R. En ella, tenían 30 sucesiones de

letras, que no podían ver hasta que no comenzaba a correr el tiempo, y tenían

que marcar en la hoja de respuestas la letra que ellos creían que iría a

continuación de cada sucesión. En la hoja de respuestas había 6 posibles

soluciones y tenían 6 minutos para intentar responder correctamente a las 30

sucesiones propuestas. Se repetían las indicaciones hasta que todos los

estudiantes lo habían entendido y una vez que estaba todo claro, se ponía el

reloj en marcha.

Posteriormente se les entregaba la otra prueba que habíamos denominado

“Escala de autopercepción de desarrollo de competencias en Educación

Superior”. Y se les pedía que leyesen atentamente el siguiente texto durante el

tiempo que fuese necesario:

Por favor, valora en una escala de 1 a 10 el grado en el que consideras

que posees en este momento esta competencia (1 equivale al nivel más

bajo de desarrollo de esa competencia (“poco competente”), y 10 al

nivel más alto de desarrollo de esa competencia (“muy competente”).

Rodea con un círculo la que consideres más ajustada a tu situación

actual, en la hoja de respuestas que te adjuntamos a este documento.

Junto a la mayoría de las competencias te daremos una breve

descripción que esperamos facilite tu comprensión de la misma.

166

MÉTODO

En el mismo texto se hacía referencia al tratamiento de forma confidencial de

los datos y de la participación voluntaria en el estudio, tal y como hemos

indicado anteriormente:

Todos los datos facilitados se tratarán de forma confidencial. Los datos

referentes al nombre, grupo y número de expediente se solicitan de

cara a vincular estos resultados con el rendimiento académico. El

tratamiento de estos datos se hará de forma grupal y nunca de forma

individual.

La participación en este estudio es voluntaria.

Antes de comenzar la autoevaluación preguntábamos a los estudiantes si había

algo que no hubieran entendido. Por último indicar que el autor de esta tesis

estuvo presente en todos y cada uno de los pases que se hicieron de las

herramientas de medida con dos objetivos:

• Que todas las dudas que surgieran fueran respondidas por la misma

persona y por lo tanto las aclaraciones fueran las mismas para todos

los sujetos de la muestra.

• Controlar que en todos los casos la recogida de datos se hacía de la

misma forma que se había procedimentado en el diseño del estudio.

167

MÉTODO

3.1.6. Análisis de datos.

Todos los análisis de datos han sido realizados con la versión 20.0 del

Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) (IBM, 2011).

Para informar de los estadísticos descriptivos de la muestra se utilizó la media

y la desviación típica.

En los análisis de diferencia de medias presentados se aplicó la prueba T para

muestras independientes en el caso de comparar dos grupos y un Anova con

la pruebas post hoc de contraste Scheffé para más de dos grupos.

Se aplicó un análisis factorial de ejes principales con rotación Varimax sobre las

variables predictoras. La medida de adecuación muestral obtenida fue KMO

(Kaiser-Meyer-Olkin): 0,903. La prueba de esfericidad de Bartlett es

significativa, Chi-cuadrado = 3972,79 < 000.

Para realizar el grado de relación entre variables se aplicó la prueba del

coeficiente de correlación de Pearson. Para interpretar las correlaciones se

utilizó el siguiente criterio: débil (0-0,40), moderada (0,40-0,80), fuerte (0,80-

1).

El nivel de significación establecido para este tipo de análisis fue de p<0,05.

168

MÉTODO

3.2. ESTUDIO 2.

3.2.1. Diseño.

El estudio 2 fue un estudio relacional y longitudinal, llevado a cabo entre los

años 2011 y 2014. Los estudios de este tipo, debido a su duración, provocan

que se produzca una pérdida de individuos (White y Arzi, 2005).

Este descenso de la muestra ha sido debido a: la finalización de estudios de

algunos de los estudiantes; al abandono de las titulaciones por causas

personales, económicas, laborales o de salud; al cambio de universidad o al

cambio de titulación.

3.2.2. Muestra.

La población objeto de estudio fueron los estudiantes del Grado en Ciencias de

la Actividad Física y del Deporte de la Universidad Europea de Madrid. La

muestra final, estuvo formada por 55 estudiantes del Grado en Ciencias de la

Actividad Física y del Deporte de la Universidad Europea de Madrid (46

hombres y 9 mujeres). La proporción entre hombres y mujeres es la habitual

en este tipo de titulación universitaria (ver gráfico 1).

Se excluyeron de la muestra los alumnos participantes que no cumplieron

alguna de las siguientes características:

1. No completar íntegramente el cuestionario de autopercepción

competencial.

169

MÉTODO

2. Alumnos que habían finalizado sus estudios.

3. Alumnos que habían abandonado la titulación.

4. Todos los alumnos que no hubieran participado en el estudio 1.

3.2.3. Variables.

Para dar respuesta a los objetivos e hipótesis planteadas, se seleccionaron las

siguientes variables (que no serán descritas ya que son las mismas que en el

estudio 1):

1. Competencias.

2. Inteligencia.

3. Rendimiento académico.

Como variables control se tuvieron en cuenta las mismas que en el estudio 1.

3.2.4. Instrumentos de medida.

Los instrumentos de medida utilizados para el estudio de las variables, fueron

los mismos descritos en el estudio 1:

1. Primary Mental Abilities (PMA-R).

170

MÉTODO

2. Escala de autopercepción de desarrollo de competencias en Educación

Superior.

3. Expediente académico.

3.2.6. Procedimiento.

El procedimiento de recogida de datos fue el mismo que el descrito en el

estudio 1. Después de recoger los cuestionarios, se procedió a seleccionar solo

los casos de estudiantes que habían participar en el estudio 1.

Además es importante destacar que no se produjo ninguna intervención que

modificase el proceso enseñanza-aprendizaje y que pudiera afectar al estudio.

Tampoco se intervino en el proceso educativo, limitándose el investigador a

recoger información sobre la autopercepción de adquisición de competencias

de los estudiantes, de su rendimiento académico y de su inteligencia.

3.2.7. Análisis de datos.

Todos los análisis de datos han sido realizados con la versión 20.0 del

Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) (IBM,2011).

Para informar de los estadísticos descriptivos de la muestra se utilizó la media

y la desviación típica.

En los análisis de diferencia de medias presentados se aplicó la prueba T para

muestras independientes en el caso de comparar dos grupos y un Anova con

la pruebas post hoc de contraste Scheffé para más de dos grupos.

171

MÉTODO

Para realizar el grado de relación entre variables se aplicó la prueba del

coeficiente de correlación de Pearson. Para interpretar las correlaciones se

utilizó el siguiente criterio: débil (0-0,40), moderada (0,40-0,80), fuerte (0,80-

1).

El nivel de significación establecido para este tipo de análisis fue de p<0,05.

172

4. RESULTADOS

RESULTADOS

En este apartado los resultados se organizarán en 2 partes:

1. Estudio 1.

2. Estudio 2.

1. En la primera se analizarán los resultados obtenidos en el estudio 1

siguiendo el siguiente orden:

En primer lugar se realizará una descripción de la muestra con los

estadísticos descriptivos. Dentro de este apartado se profundizará en

el análisis de los descriptivos y diferencias de medias por sexo además

de por cursos.

Posteriormente se presentará un análisis de las diferencias de medias

entre los estudiantes que estaban en primero y los que estaban en

cuarto curso. A continuación se dividirá la muestra para analizar la

diferencia de medias entre los estudiantes que estaban por encima del

percentil 75 y los que estaban por debajo del percentil 25.

A continuación, se pasará a realizar un análisis factorial de las

competencias generales, describiendo el número de factores y el peso

de cada uno.

Por último, se analizarán las correlaciones que muestran los datos

entre la inteligencia, rendimiento académico y competencias. También

serán determinadas las correlaciones existentes entre los factores, la

inteligencia y el rendimiento académico. En los 2 últimos sub-

175

RESULTADOS

apartados se tendrán en cuenta las competencias específicas, el sexo y

el curso de los estudiantes, analizando las correlaciones existentes

entre las citadas variables.

2. En la segunda parte se analizarán los resultados obtenidos en el

estudio 2 siguiendo el siguiente orden:

En primer lugar se hará un análisis de los estadísticos descriptivos y de

las diferencias de medias, comparando la primera con la segunda

medición.

Por último describiremos las correlaciones que existen entre la

inteligencia, el rendimiento académico y las competencias (generales y

específicas) de ambas mediciones.

176

RESULTADOS

4.1. ESTUDIO 1.

La muestra del estudio 1, estuvo formada por 267 estudiantes del Grado en

ciencias de la actividad física y del deporte de la Universidad Europea de

Madrid (226 hombres and 41 mujeres). La proporción entre hombres y

mujeres es la habitual en este tipo de titulación universitaria (ver gráfico 1).

Gráfico 1- Proporción de hombres y mujeres en la titulación de Grado/Licenciado en Ciencias de la Actividad Física y el Deporte en la Facultad.

Elaboración propia de los datos de matrícula de nuevos alumnos.

La media de edad fue de 22,84 años, (DT = 4,030). La media de edad en

hombres fue de 22,86 (DT = 3,901) y de mujeres de 22,71 (DT = 4,734).

Del total de la muestra, 69 eran alumnos de primer curso, 73 de segundo, 98

de tercero y 27 de cuarto. Los estadísticos descriptivos de la muestra pueden

observarse en el siguiente apartado.

2008 2009 2010 2011 2012 2013Mujeres 13,41% 10,53% 16,47% 13,16% 10,61% 7,87%Hombres 86,59% 89,47% 83,53% 86,84% 89,39% 92,13%

0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%

100%

177

RESULTADOS

4.1.1. Estadísticos descriptivos.

En la tabla 8 se muestran los estadísticos descriptivos (mínimo, máximo,

media, desviación típica, asimetría y curtosis) de la variable PMA-R y la variable

rendimiento académico en toda la muestra.

Tabla 8.- Estadísticos descriptivos de la variable PMA-R y del rendimiento académico

Mín. Máx. Med. D.T. Asim. Curt.

PMA-R 2 28 16,94 4,55 -,223 ,163

Rendimiento académico 3,68 9,53 6,97 1,11 ,546 ,609

Como se puede observar, ambas variables se ajustan a los parámetros

normales (Muthen y Kaplan, 1985). El valor medio del PMA-R fue superior a

valores de referencia tales como, las tablas de puntación de PMA-R para

licenciados varones en el que el valor medio de aciertos es de 14,15 y con una

desviación típica de 6,14 (Tea Ediciones, 1996). Por el contrario, este valor fue

inferior al obtenido en estudios como el de Colom y Shih (2006), realizado

sobre una muestra más reducida de estudiantes de Psicología, en el que se

muestra un valor de puntuación media en PMA-R de 19,54 y con una

desviación típica de 4,6.

Cabe destacar que la nota media más alta en rendimiento académico es 9,53,

siendo la escala de medida de 1 a 10.

En las tablas 9 y 10 se muestran los estadísticos descriptivos (mínimo, máximo,

media, desviación típica, asimetría y curtosis) de las competencias generales.

178

RESULTADOS

Con el fin de facilitar su lectura y dado el tamaño de la tabla, se ha divido en 2,

y se seguirá con este criterio de aquí en adelante.

Tabla 9.- Estadísticos descriptivos de las competencias generales en toda la muestra (Cp1-Cp15).


Cp1 3 10 7,14 1,205 -,289 ,034

Cp2 1 10 7,12 1,827 -,667 ,302

Cp3 2 9 6,69 1,290 -,472 ,260

Cp4 3 10 7,18 1,421 -,525 ,396

Cp5 1 10 7,46 1,642 -,550 ,250

Cp6 1 10 5,54 2,388 -,033 -,755

Cp7 2 10 7,37 1,715 -,492 -,254

Cp8 2 10 7,06 1,418 -,465 ,669

Cp9 3 10 7,32 1,323 -,249 ,009

Cp10 3 10 7,73 1,464 -,516 -,018

Cp11 3 10 7,71 1,343 -,315 -,015

Cp12 3 10 8,02 1,391 -,903 1,185

Cp13 3 10 8,16 1,290 -,748 ,847

Cp14 3 10 7,45 1,394 -,352 -,108

Cp15 1 10 7,04 1,508 -,452 ,521

Cp1. Capacidad de análisis y síntesis. Cp2. Capacidad de organizar y planificar. Cp3. Conocimientos generales básicos de las disciplinas objeto de estudio. Cp4. Conocimientos básicos de la profesión. Cp5. Comunicación oral y escrita en la propia lengua. Cp6. Conocimiento de una segunda lengua. Cp7. Habilidades básicas de manejo del ordenador. Cp8. Habilidades de gestión de la información. Cp9. Resolución de problemas. Cp10. Toma de decisiones. Cp11. Capacidad crítica y autocrítica. Cp12. Trabajo en equipo. Cp13. Habilidades interpersonales. Cp14. Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar. Cp15. Capacidad para comunicarse con expertos de otras áreas.

179

RESULTADOS

Tabla 10.- Estadísticos descriptivos de las competencias generales en toda la muestra (Cp16-Cp30).


Cp16 1 10 8,10 1,644 -1,108 1,845

Cp17 1 10 6,61 1,962 -,375 -,017

Cp18 1 10 8,12 1,552 -1,143 2,565

Cp19 2 10 7,71 1,276 -,601 1,332

Cp20 1 10 6,23 1,750 -,532 ,338

Cp21 3 10 7,60 1,443 -,387 -,120

Cp22 1 10 7,83 1,494 -,745 1,226

Cp23 1 10 7,50 1,597 -,822 1,117

Cp24 1 10 7,43 1,694 -,628 ,242

Cp25 1 10 6,63 1,782 -,411 ,266

Cp26 2 10 7,81 1,548 -,544 ,058

Cp27 1 10 6,98 1,555 -,355 ,191

Cp28 1 10 7,08 1,734 -,406 -,179

Cp29 1 10 7,97 1,395 -,789 1,684

Cp30 3 10 7,92 1,374 -,498 ,308

Cp16. Apreciación de la diversidad y multiculturalidad. Cp17. Habilidad de trabajar en un contexto internacional. Cp18. Compromiso ético. Cp19. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. Cp20. Habilidades de investigación. Cp21. Capacidad de aprender. Cp22. Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones. Cp23. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad). Cp24. Liderazgo. Cp25. Conocimiento de culturas y costumbres de otros países. Cp26. Habilidad para trabajar de forma autónoma. Cp27. Diseño y gestión de proyectos. Cp28. Iniciativa y espíritu emprendedor. Cp29. Preocupación por la calidad. Cp30. Motivación de logro.

Cabe destacar que la competencia general que obtiene una mayor puntuación

media (8,16) es la competencia de habilidades interpersonales (Cp13), mientas

que la más baja (5,54) es el conocimiento de una segunda lengua (Cp6).

180

RESULTADOS


media, desviación típica, asimetría y curtosis) de las competencias específicas.

Tabla 11.- Estadísticos descriptivos de las competencias específicas en toda la muestra.


Cp31 2 10 7,72 1,352 -,526 ,834

Cp32 1 10 6,94 1,707 -,567 ,315

Cp33 2 10 7,63 1,403 -,637 ,890

Cp34 1 10 7,46 1,563 -,713 1,207

Cp35 3 10 8,13 1,276 -,767 1,033

Cp36 3 10 7,42 1,419 -,528 ,489

Cp37 2 10 7,40 1,549 -,642 ,564

Cp38 1 10 7,18 1,673 -,717 ,840

Cp39 1 10 6,63 1,925 -,567 ,301

Cp40 2 10 7,72 1,714 -,914 ,756

Cp31. Promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del deporte. Cp32. Aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte. Cp33. Identificar los riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas. Cp34. Planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades físico-deportivas. Cp35. Seleccionar y saber utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad. Cp36. Diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales y contextuales de las personas. Cp37. Planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en los diferentes niveles que presenta. Cp38. Evaluar la condición física y prescribir ejercicios físicos orientados hacia la salud. Cp39. Elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas. Cp40. Diseñar, desarrollar y evaluar actividades físico-deportivas de carácter recreativo en el tiempo de ocio.

En este caso cabe destacar que la competencia específica que obtiene una

mayor puntuación media (8,13) es: seleccionar y saber utilizar el material y el

equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad (Cp35),

181

RESULTADOS

mientras que la más baja (6,63) es: elaborar programas para la dirección de

organizaciones, entidades e instalaciones deportiva (Cp39). La mayoría de las

competencias analizadas siguen los criterios de normalidad, aunque como se

puede observar en las tablas 9, 10 y 11, en 9 competencias los valores de

asimetría y curtosis superan el valor + 1 o -1, lo que podría ser interpretado en

algunos casos como que no cumple los supuestos de normalidad (Muthen y

Kaplan, 1985). En cualquier caso, cabe destacar que las medidas de

competencias son autopercepciones, y por tanto, es difícil que se produzcan

distribuciones simétricas no apuntadas. Esto también ocurre en resultados que

se mostrarán posteriormente y que se explicarían del mismo modo.

En el gráfico 2 se representa la distribución de las puntuaciones en

competencias generales y específicas en toda la muestra.

Gráfico 2.- Competencias generales y específicas en toda la muestra.

182

RESULTADOS

Cp1. Capacidad de análisis y síntesis. Cp2. Capacidad de organizar y planificar. Cp3. Conocimientos generales básicos de las disciplinas objeto de estudio. Cp4. Conocimientos básicos de la profesión. Cp5. Comunicación oral y escrita en la propia lengua. Cp6. Conocimiento de una segunda lengua. Cp7. Habilidades básicas de manejo del ordenador. Cp8. Habilidades de gestión de la información. Cp9. Resolución de problemas. Cp10. Toma de decisiones. Cp11. Capacidad crítica y autocrítica. Cp12. Trabajo en equipo. Cp13. Habilidades interpersonales. Cp14. Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar. Cp15. Capacidad para comunicarse con expertos de otras áreas. Cp16. Apreciación de la diversidad y multiculturalidad. Cp17. Habilidad de trabajar en un contexto internacional. Cp18. Compromiso ético. Cp19. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. Cp20. Habilidades de investigación. Cp21. Capacidad de aprender. Cp22. Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones. Cp23. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad). Cp24. Liderazgo. Cp25. Conocimiento de culturas y costumbres de otros países. Cp26. Habilidad para trabajar de forma autónoma. Cp27. Diseño y gestión de proyectos. Cp28. Iniciativa y espíritu emprendedor. Cp29. Preocupación por la calidad. Cp30. Motivación de logro. Cp31. Promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del deporte. Cp32. Aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte. Cp33. Identificar los riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas. Cp34. Planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades físico-deportivas. Cp35. Seleccionar y saber utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad. Cp36. Diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales y contextuales de las personas. Cp37. Planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en los diferentes niveles que presenta. Cp38. Evaluar la condición física y prescribir ejercicios físicos orientados hacia la salud. Cp39. Elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas. Cp40. Diseñar, desarrollar y evaluar actividades físico-deportivas de carácter recreativo en el tiempo de ocio.

4.1.1.1. Descriptivos y diferencia de medias por sexo.

En la tabla 12 se muestran las medias y desviaciones típicas por sexo en las

variables PMA-R y rendimiento académico, así como la prueba T de diferencia

de medias para muestras independientes.

183

RESULTADOS

Tabla 12.- Media, desviación típica y prueba T de diferencia de media por sexo en las variables PMA-R y rendimiento académico.

Med. D.T.

H M H M T GL SIG

PMA-R 16,95 16,91 4,588 4,378 ,068 341 ,946

Rendimiento académico 6,933 7,365 1,001 ,808 -2,639 269 ,009

Tal y como se puede observar, no existen diferencias de medidas entre

hombres y mujeres en los datos obtenidos del PMA-R. Sin embargo, si existen

diferencias estadísticamente significativas en rendimiento académico a favor

de las mujeres (una diferencia de 0,43 puntos). En los gráficos 3 y 4 se puede

ver con mayor claridad la mencionada diferencia.

Gráfico 3.- Diferencia de medias entre hombres y mujeres en PMA-R.

184

RESULTADOS

Gráfico 4.- Diferencia de medias entre hombres y mujeres en rendimiento académico.

Con respecto a las competencias generales, en las tablas 13 y 14 se muestran

las medias y desviaciones típicas por sexo de cada competencia, así como la

prueba T de diferencia de medias por sexo para muestras independientes.

Tabla 13.- Media y desviación típica por sexo y prueba T para muestras independientes en las competencias generales (Cp1-Cp15).

Med. D.T.

H M H M T GL SIG

Cp1 7,08 7,50 1,186 1,260 -2,331 339 ,020

Cp2 7,03 7,58 1,805 1,896 -2,025 341 ,044

Cp3 6,67 6,75 1,304 1,223 -,414 340 ,679

Cp4 7,13 7,45 1,432 1,338 -1,519 341 ,130

Cp5 7,46 7,45 1,614 1,803 ,044 340 ,965

Cp6 5,52 5,62 2,374 2,482 -,275 339 ,783

185

RESULTADOS

Cp7 7,40 7,15 1,655 2,023 ,843 63,944 ,403

Cp8 6,96 7,57 1,412 1,352 -2,881 340 ,004

Cp9 7,28 7,57 1,315 1,352 -1,466 340 ,144

Cp10 7,71 7,87 1,481 1,373 -,736 341 ,462

Cp11 7,67 7,94 1,336 1,365 -1,370 341 ,172

Cp12 7,98 8,25 1,383 1,426 -1,277 340 ,203

Cp13 8,10 8,49 1,343 ,891 -2,707 101,065 ,008

Cp14 7,36 7,91 1,403 1,260 -2,626 340 ,009

Cp15 6,95 7,49 1,529 1,310 -2,409 340 ,017


Tabla 14.- Media y desviación típica por sexo y prueba T para muestras independientes en las competencias generales (Cp16-Cp30).

Med. D.T.

H M H M T GL SIG

Cp16 8,00 8,62 1,688 1,274 -2,541 341 ,012

Cp17 6,57 6,82 1,946 2,056 -,841 337 ,401

Cp18 8,01 8,72 1,599 1,099 -3,994 97,573 ,000

Cp19 7,68 7,90 1,282 1,241 -1,201 71,991 ,234

Cp20 6,21 6,36 1,792 1,508 -,566 341 ,572

Cp21 7,54 7,94 1,446 1,392 -1,872 341 ,062

Cp22 7,77 8,13 1,508 1,387 -1,631 341 ,104

Cp23 7,47 7,66 1,589 1,640 -,817 341 ,415

Cp24 7,49 7,06 1,639 1,946 1,730 341 ,085

Cp25 6,50 7,32 1,771 1,696 -3,122 341 ,002

Cp26 7,74 8,17 1,582 1,297 -1,848 340 ,065

186

RESULTADOS

Cp27 6,91 7,38 1,592 1,274 -2,035 341 ,043

Cp28 7,02 7,40 1,733 1,725 -1,452 341 ,148

Cp29 7,88 8,43 1,422 1,135 -2,686 341 ,008

Cp30 7,88 8,13 1,386 1,301 -1,232 341 ,219 Cp16. Apreciación de la diversidad y multiculturalidad. Cp17. Habilidad de trabajar en un contexto internacional. Cp18. Compromiso ético. Cp19. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. Cp20. Habilidades de investigación. Cp21. Capacidad de aprender. Cp22. Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones. Cp23. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad). Cp24. Liderazgo. Cp25. Conocimiento de culturas y costumbres de otros países. Cp26. Habilidad para trabajar de forma autónoma. Cp27. Diseño y gestión de proyectos. Cp28. Iniciativa y espíritu emprendedor. Cp29. Preocupación por la calidad. Cp30. Motivación de logro.

Como se puede observar, destaca la diferencia de medias estadísticamente

significativa a favor de las mujeres en numerosas competencias: capacidad de

análisis y síntesis (Cp1), capacidad de organizar y planificar (Cp2), habilidades

de gestión de la información (Cp8), habilidades interpersonales (Cp13),

capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar (Cp14), capacidad para

comunicarse con expertos de otras áreas (Cp15), apreciación de la diversidad y

multiculturalidad (Cp16), compromiso ético (Cp18), conocimiento de culturas y

costumbres de otros países (Cp25), diseño y gestión de proyectos (Cp27) y

preocupación por la calidad (Cp29). No existe ninguna competencia

estadísticamente significativa a favor de los hombres.

Por otro lado, en el caso de los hombres la competencia con mayor puntuación

media (8,10) es la de: habilidades interpersonales (Cp13), mientras que en el

caso de las mujeres es: compromiso ético (Cp18) con 8,72. La competencia

más baja es el: conocimiento de una segunda lengua (Cp6), tanto en hombres

(5,52) como en mujeres (5,62).

187

RESULTADOS

A continuación, en la tabla 15, se muestran las medias y desviaciones típicas

por sexo de cada competencia específica, así como la prueba T de diferencia de

medias por sexo para muestras independientes. Tabla 15.- Media y desviación típica por sexo y prueba T para muestras independientes en las competencias específicas.

Med. D.T.

H M H M T GL SIG

Cp31 7,69 7,89 1,362 1,296 -,998 340 ,319

Cp32 6,88 7,23 1,709 1,683 -1,349 341 ,178

Cp33 7,56 8,04 1,393 1,400 -2,290 340 ,023

Cp34 7,40 7,81 1,589 1,374 -1,776 340 ,077

Cp35 8,11 8,28 1,304 1,116 -,919 339 ,359

Cp36 7,31 8,00 1,417 1,301 -3,287 339 ,001

Cp37 7,39 7,45 1,595 1,280 -,252 340 ,801

Cp38 7,16 7,25 1,706 1,492 -,328 339 ,743

Cp39 6,69 6,32 1,895 2,073 1,280 340 ,201

Cp40 7,70 7,79 1,754 1,485 -,351 340 ,726


188

RESULTADOS

En el caso de las competencias específicas observamos diferencias a favor de

las mujeres en la competencia: identificar los riesgos que se derivan para la

salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas (Cp33) y diseñar,

desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la

actividad física y al deporte, con atención a las características individuales y

contextuales de las personas (Cp36). Al igual que en caso de las competencias

generales, no existe ninguna diferencia estadísticamente significativa a favor

de los hombres.

La competencia con mayor puntación tanto en hombres (8,11) como en

mujeres (8,28) es la de: seleccionar y saber utilizar el material y el

equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad (Cp35). La más

baja en ambos sexos es la competencia asociada a: elaborar programas para la

dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas (Cp39), con

una puntuación de 6,69 en hombres y de 6,32 en mujeres.


competencias generales y específicas divididos por sexo.

189

RESULTADOS

Gráfico 5.- Competencias generales y específicas por sexo.

Cp1. Capacidad de análisis y síntesis. Cp2. Capacidad de organizar y planificar. Cp3. Conocimientos generales básicos de las disciplinas objeto de estudio. Cp4. Conocimientos básicos de la profesión. Cp5. Comunicación oral y escrita en la propia lengua. Cp6. Conocimiento de una segunda lengua. Cp7. Habilidades básicas de manejo del ordenador. Cp8. Habilidades de gestión de la información. Cp9. Resolución de problemas. Cp10. Toma de decisiones. Cp11. Capacidad crítica y autocrítica. Cp12. Trabajo en equipo. Cp13. Habilidades interpersonales. Cp14. Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar. Cp15. Capacidad para comunicarse con expertos de otras áreas. Cp16. Apreciación de la diversidad y multiculturalidad. Cp17. Habilidad de trabajar en un contexto internacional. Cp18. Compromiso ético. Cp19. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. Cp20. Habilidades de investigación. Cp21. Capacidad de aprender. Cp22. Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones. Cp23. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad). Cp24. Liderazgo. Cp25. Conocimiento de culturas y costumbres de otros países. Cp26. Habilidad para trabajar de forma autónoma. Cp27. Diseño y gestión de proyectos. Cp28. Iniciativa y espíritu emprendedor. Cp29. Preocupación por la calidad. Cp30. Motivación de logro. Cp31. Promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del deporte. Cp32. Aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el

190

RESULTADOS

deporte. Cp33. Identificar los riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas. Cp34. Planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades físico-deportivas. Cp35. Seleccionar y saber utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad. Cp36. Diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales y contextuales de las personas. Cp37. Planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en los diferentes niveles que presenta. Cp38. Evaluar la condición física y prescribir ejercicios físicos orientados hacia la salud. Cp39. Elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas. Cp40. Diseñar, desarrollar y evaluar actividades físico-deportivas de carácter recreativo en el tiempo de ocio.

4.1.1.2. Descriptivos de la muestra por cursos.



rendimiento académico en los alumnos de primer curso.

Tabla 16.- Estadísticos descriptivos de la variable PMA-R y del rendimiento académico para la muestra curso =1.

Estadísticos descriptivosa Mín. Máx. Med. D.T. Asim. Curt.

PMA-R 2 26 16,31 4,934 -,523 ,284

Rendimiento académico 5,11 8,92 6,921 ,856 ,655 ,129

a. Curso = 1


normales (Muthen y Kaplan, 1985), siendo destacable que la puntuación más

baja de la muestra en el test PMA-R se encuentra en este primer curso.

191

RESULTADOS

En las tablas 17 y 18 se muestran los estadísticos descriptivos (mínimo,

máximo, media, desviación típica, asimetría y curtosis) de las competencias

generales en el primer curso. Tal y como se puede observar la competencia en

la que los alumnos se valoran con una puntuación más elevada es: habilidades

Interpersonales (Cp13) (7,89 sobre 10); por el contrario la competencia en la

que los alumnos se valoran con una puntación menor es: conocimiento de una

segunda lengua (Cp6) (5,35 sobre 10). Estos datos son coincidentes con los que

se obtienen al analizar la totalidad de la muestra.

Tabla 17.- Estadísticos descriptivos de las competencias generales para la muestra curso=1 (Cp1-Cp15).


Cp1 3 9 6,86 1,290 -,572 ,225

Cp2 2 10 6,48 1,740 -,661 ,287

Cp3 3 9 6,58 1,340 -,431 -,112

Cp4 3 10 6,99 1,445 -,488 -,094

Cp5 1 10 7,19 1,558 -,845 2,109

Cp6 1 10 5,35 2,466 -,133 -,910

Cp7 3 10 7,27 1,763 -,671 ,078

Cp8 4 10 7,00 1,061 -,064 ,525

Cp9 3 9 6,89 1,283 -,634 ,347

Cp10 3 10 7,40 1,394 -,574 ,385

Cp11 3 10 7,32 1,283 -,300 ,890

Cp12 3 10 7,94 1,238 -,933 2,326

Cp13 4 10 7,89 1,405 -,712 ,514

Cp14 3 10 7,01 1,309 -,504 ,400

Cp15 1 10 6,59 1,498 -,801 2,002

a. Curso = 1

192

RESULTADOS


Tabla 18.- Estadísticos descriptivos de las competencias generales para la muestra curso=1 (Cp16-Cp30).


Cp16 1 10 7,52 1,790 -1,386 3,652

Cp17 1 10 6,45 1,827 -,403 ,230

Cp18 1 10 7,65 1,606 -1,159 3,020

Cp19 3 10 7,49 1,333 -,781 1,872

Cp20 1 9 6,15 1,652 -,738 ,920

Cp21 4 10 7,14 1,358 -,467 -,158

Cp22 1 10 7,58 1,665 -1,169 2,421

Cp23 1 10 7,30 1,585 -1,104 2,456

Cp24 1 10 7,02 1,844 -,503 ,447

Cp25 1 10 6,46 1,703 -,235 ,170

Cp26 3 10 7,23 1,559 -,221 -,333

Cp27 3 10 6,49 1,534 -,244 -,217

Cp28 3 10 7,74 1,664 -,276 -,146

Cp29 4 10 7,72 1,390 -,447 ,019

Cp30 4 10 7,73 1,379 -,580 ,546

a. Curso = 1 Cp16. Apreciación de la diversidad y multiculturalidad. Cp17. Habilidad de trabajar en un contexto internacional. Cp18. Compromiso ético. Cp19. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. Cp20. Habilidades de investigación. Cp21. Capacidad de aprender. Cp22. Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones. Cp23. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad). Cp24. Liderazgo. Cp25. Conocimiento de culturas y

193

RESULTADOS

costumbres de otros países. Cp26. Habilidad para trabajar de forma autónoma. Cp27. Diseño y gestión de proyectos. Cp28. Iniciativa y espíritu emprendedor. Cp29. Preocupación por la calidad. Cp30. Motivación de logro.


media, desviación típica, asimetría y curtosis) de las competencias específicas

en los alumnos de primer curso.

Tabla 19.- Estadísticos descriptivos de las competencias específicas para la muestra curso=1.


Cp31 2 10 7,20 1,409 -,553 1,533

Cp32 2 10 6,57 1,753 -,651 -,084

Cp33 2 10 7,15 1,740 -,511 ,148

Cp34 2 10 7,04 1,677 -,712 ,973

Cp35 3 10 7,70 1,426 -,748 ,883

Cp36 3 10 6,89 1,612 -,365 -,014

Cp37 3 10 7,12 1,608 -,798 ,476

Cp38 1 10 6,84 1,913 -,775 ,335

Cp39 1 10 6,25 1,991 -,439 -,045

Cp40 2 10 7,20 1,760 -,841 ,336

a. Curso = 1 Cp31. Promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del deporte. Cp32. Aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte. Cp33. Identificar los riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas. Cp34. Planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades físico-deportivas. Cp35. Seleccionar y saber utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad. Cp36. Diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales y contextuales de las personas. Cp37. Planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en los diferentes niveles que presenta. Cp38. Evaluar la condición física

194

RESULTADOS

y prescribir ejercicios físicos orientados hacia la salud. Cp39. Elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas. Cp40. Diseñar, desarrollar y evaluar actividades físico-deportivas de carácter recreativo en el tiempo de ocio. En el caso de los alumnos de primero, destaca que la competencia específica

que obtiene una puntuación más baja (6,25) es: elaborar programas para la

dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportiva (Cp39). Por el

contrario la que obtiene una mayor puntuación media (7,70) es: seleccionar y

saber utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo

de actividad (Cp35). Estos datos coincidirían con lo que se obtienen al analizar

la totalidad de la muestra.



rendimiento académico en los alumnos de segundo curso.



PMA-R 6 28 17,32 4,517 -,088 -,260

Rendimiento académico 5,49 8,94 7,048 ,802 ,584 -,012

a. Curso = 2

Se puede ver que las 2 variables se ajustan a los parámetros que son

considerados normales (Muthen y Kaplan, 1985). Es destacable que en este

curso se dan casos en los que se recogen las puntuaciones más altas de la

muestra en el test PMA-R. Indicar que, este valor también se da en tercero y

195

RESULTADOS

en cuarto, y por lo tanto habría casos con puntuaciones extremas en los 3

cursos.



generales en el segundo curso. Se puede observar que la competencia en la

que los alumnos se valoran con una puntuación más elevada es: apreciación de

la diversidad y multiculturalidad (Cp16) (8,22 sobre 10); por el contrario la

competencia en la que los alumnos se valoran con una puntación menor es:

conocimiento de una segunda lengua (Cp6) (5,62 sobre 10), esta última

coincide con los que se obtienen al analizar la totalidad de la muestra pero se

nota un incremento con respecto a los datos que se mostraron en los alumnos

de primer curso.

Tabla 21.- Estadísticos descriptivos de las competencias generales para la muestra curso=2.


Cp1 4 10 7,09 1,154 -,279 -,027

Cp2 1 10 7,11 1,788 -,777 ,635

Cp3 2 9 6,74 1,339 -,962 1,220

Cp4 3 10 6,98 1,486 -,612 ,710

Cp5 2 10 7,37 1,887 -,635 -,163

Cp6 1 10 5,62 2,337 ,144 -,723

Cp7 3 10 7,52 1,711 -,493 -,671

Cp8 3 10 7,06 1,565 -,395 ,025

Cp9 3 10 7,17 1,241 -,373 ,409

Cp10 4 10 7,71 1,517 -,438 -,151

Cp11 3 10 7,51 1,380 -,406 ,203

196

RESULTADOS

Cp12 4 10 7,98 1,364 -,830 ,393

Cp13 3 10 8,17 1,383 -,993 1,933

Cp14 4 10 7,51 1,470 -,237 -,839

Cp15 2 10 6,89 1,528 -,662 ,483

a. Curso = 2 Cp1. Capacidad de análisis y síntesis. Cp2. Capacidad de organizar y planificar. Cp3. Conocimientos generales básicos de las disciplinas objeto de estudio. Cp4. Conocimientos básicos de la profesión. Cp5. Comunicación oral y escrita en la propia lengua. Cp6. Conocimiento de una segunda lengua. Cp7. Habilidades básicas de manejo del ordenador. Cp8. Habilidades de gestión de la información. Cp9. Resolución de problemas. Cp10. Toma de decisiones. Cp11. Capacidad crítica y autocrítica. Cp12. Trabajo en equipo. Cp13. Habilidades interpersonales. Cp14. Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar. Cp15. Capacidad para comunicarse con expertos de otras áreas.


Estadísticos descriptivosa


Cp16 3 10 8,22 1,595 -1,124 1,011

Cp17 1 10 6,62 1,989 -,552 ,084

Cp18 2 10 8,10 1,455 -1,436 3,872

Cp19 5 10 7,78 1,022 -,081 ,088

Cp20 1 10 6,13 1,704 -,462 ,569

Cp21 3 10 7,45 1,404 -,795 1,201

Cp22 3 10 7,64 1,422 -,609 ,980

Cp23 3 10 7,11 1,653 -,615 -,218

Cp24 3 10 7,36 1,642 -,465 -,106

Cp25 1 10 6,61 1,979 -,774 ,861

Cp26 2 10 7,61 1,602 -,706 ,747

Cp27 1 10 6,87 1,539 -,626 1,227

Cp28 3 10 6,92 1,760 -,333 -,484

197

RESULTADOS

Cp29 3 10 7,69 1,400 -,752 1,315

Cp30 3 10 7,76 1,502 -,715 ,792

a. Curso = 2 Cp16. Apreciación de la diversidad y multiculturalidad. Cp17. Habilidad de trabajar en un contexto internacional. Cp18. Compromiso ético. Cp19. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. Cp20. Habilidades de investigación. Cp21. Capacidad de aprender. Cp22. Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones. Cp23. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad). Cp24. Liderazgo. Cp25. Conocimiento de culturas y costumbres de otros países. Cp26. Habilidad para trabajar de forma autónoma. Cp27. Diseño y gestión de proyectos. Cp28. Iniciativa y espíritu emprendedor. Cp29. Preocupación por la calidad. Cp30. Motivación de logro.



en los alumnos de segundo curso.



Cp31 5 10 7,78 1,094 -,316 -,605

Cp32 2 10 6,85 1,618 -,258 ,078

Cp33 5 10 7,69 1,071 ,014 -,463

Cp34 4 10 7,52 1,337 -,337 -,283

Cp35 5 10 7,97 1,215 -,570 -,254

Cp36 4 9 7,43 1,106 -,598 ,085

Cp37 3 10 7,36 1,347 -,534 ,620

Cp38 1 10 7,16 1,620 -1,056 2,436

Cp39 1 9 6,13 1,897 -,740 ,452

Cp40 2 10 7,56 1,884 -1,093 ,997

a. Curso = 2

198

RESULTADOS


En los alumnos de segundo, destaca que la competencia específica que obtiene

una puntuación más baja (6,13) es: elaborar programas para la dirección de

organizaciones, entidades e instalaciones deportiva (Cp39). En este caso

además, se aprecia que existe un pequeño descenso con respecto a los datos

de la muestra de alumnos de primero. Por el contrario la que obtendría una

mayor puntuación media (7,97) es: seleccionar y saber utilizar el material y el

equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad (Cp35). Estos

datos coincidirían con lo que se obtienen al analizar la totalidad de la muestra.



rendimiento académico en los alumnos de tercer curso.

199

RESULTADOS




PMA-R 5 28 17,41 4,466 -,232 ,144

Rendimiento académico 3,68 9,52 6,841 1,136 ,800 1,457

a. Curso = 3

Al igual que se indicaba en segundo curso, los datos muestran que también en

tercero se dan casos en los que se recogen las puntuaciones más altas de la

muestra en el test PMA-R. Además es de destacar que en este curso se

encuentra la puntuación más baja en rendimiento académico de toda la

muestra (3,68).



generales en el tercer curso. Se puede observar que la competencia en la que

los alumnos se valoran con una puntuación más elevada es: compromiso ético

(Cp18) (8,29 sobre 10); por el contrario la competencia en la que los alumnos

se valoran con una puntación menor es: conocimiento de una segunda lengua

(Cp6) (5,34 sobre 10), esta última coincide con los que se obtienen al analizar

la totalidad de la muestra pero en esta ocasión se produce un descenso con

respecto a los datos de los alumnos de segundo curso y siendo prácticamente

igual que el de los alumnos de primero.

200

RESULTADOS



Cp1 4 10 7,09 1,094 ,030 -,130

Cp2 3 10 7,12 1,715 -,569 -,033

Cp3 3 9 6,52 1,250 -,179 ,116

Cp4 3 10 7,11 1,400 -,502 ,298

Cp5 4 10 7,51 1,530 -,243 -,669

Cp6 1 10 5,34 2,309 ,027 -,570

Cp7 3 10 7,11 1,633 -,075 -,476

Cp8 2 10 6,82 1,560 -,404 ,543

Cp9 4 10 7,32 1,312 -,032 -,658

Cp10 3 10 7,64 1,440 -,540 -,111

Cp11 5 10 7,87 1,307 -,018 -,726

Cp12 3 10 7,96 1,417 -,910 1,326

Cp13 5 10 8,10 1,248 -,408 -,459

Cp14 3 10 7,37 1,371 -,467 ,234

Cp15 4 10 7,04 1,398 -,119 -,596

a. Curso = 3 Cp1. Capacidad de análisis y síntesis. Cp2. Capacidad de organizar y planificar. Cp3. Conocimientos generales básicos de las disciplinas objeto de estudio. Cp4. Conocimientos básicos de la profesión. Cp5. Comunicación oral y escrita en la propia lengua. Cp6. Conocimiento de una segunda lengua. Cp7. Habilidades básicas de manejo del ordenador. Cp8. Habilidades de gestión de la información. Cp9. Resolución de problemas. Cp10. Toma de decisiones. Cp11. Capacidad crítica y autocrítica. Cp12. Trabajo en equipo. Cp13. Habilidades interpersonales. Cp14. Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar. Cp15. Capacidad para comunicarse con expertos de otras áreas.

201

RESULTADOS




Cp16 3 10 8,16 1,589 -,736 ,096

Cp17 1 10 6,39 1,930 -,241 ,151

Cp18 4 10 8,29 1,380 -,521 -,369

Cp19 4 10 7,59 1,240 -,190 -,353

Cp20 1 10 6,11 1,759 -,405 ,258

Cp21 5 10 7,70 1,408 -,190 -,809

Cp22 4 10 7,89 1,381 -,141 -,615

Cp23 1 10 7,55 1,619 -,758 1,357

Cp24 3 10 7,41 1,623 -,441 -,311

Cp25 3 10 6,44 1,574 ,074 -,398

Cp26 4 10 7,91 1,455 -,442 -,214

Cp27 3 10 6,91 1,449 -,253 ,312

Cp28 1 10 7,11 1,721 -,494 ,249

Cp29 5 10 8,09 1,238 -,141 -,710

Cp30 5 10 7,92 1,263 -,064 -,611

a. Curso = 3




en los alumnos de tercer curso.

202

RESULTADOS



Cp31 3 10 7,78 1,307 -,458 ,762

Cp32 1 10 6,86 1,672 -,468 ,878

Cp33 4 10 7,65 1,301 -,174 -,215

Cp34 1 10 7,37 1,659 -,791 1,746

Cp35 3 10 8,29 1,253 -,759 1,600

Cp36 3 10 7,47 1,382 -,256 ,429

Cp37 2 10 7,34 1,624 -,536 ,450

Cp38 3 10 7,12 1,494 -,181 ,109

Cp39 2 10 6,98 1,773 -,443 ,165

Cp40 3 10 7,95 1,634 -,707 ,198

a. Curso = 3

Cp31. Promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del deporte. Cp32. Aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte. Cp33. Identificar los riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas. Cp34. Planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades físico-deportivas. Cp35. Seleccionar y saber utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad. Cp36. Diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales y contextuales de las personas. Cp37. Planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en los diferentes niveles que presenta. Cp38. Evaluar la condición física y prescribir ejercicios físicos orientados hacia la salud. Cp39. Elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas. Cp40. Diseñar, desarrollar y evaluar actividades físico-deportivas de carácter recreativo en el tiempo de ocio. Como se puede ver, en los alumnos de tercero destaca que la competencia

específica que obtiene una puntuación más baja (6,86) es: aplicar los principios


campos de la actividad física y el deporte (Cp32). Se debe destacar que a

203

RESULTADOS

diferencia de lo que ocurría en los alumnos de primero y segundo, esta no es la

competencia menos valorada en toda la muestra. Por el contrario la que

obtiene una mayor puntuación media (8,29) es: seleccionar y saber utilizar el

material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad

(Cp35). En este caso sí que los datos coinciden con los que se obtienen al

analizar la totalidad de la muestra.



rendimiento académico en los alumnos de cuarto curso.

Tabla 28.- Estadísticos descriptivos de la variable PMA-R y del rendimiento académico para la muestra curso=4.



PMA-R 8 28 16,38 4,152 ,259 ,647

Rendimiento académico 5,68 9,53 7,666 ,902 ,818 1,083

a. Curso = 4

Al igual que se indicaba en segundo y en tercer curso, los datos muestran que

también en cuarto se dan casos en los que se recogen las puntuaciones más

altas de la muestra en el test PMA-R. Además se debe destacar que en este

curso se encuentra la puntuación más alta en rendimiento académico de toda

la muestra (9,53).



generales en el cuarto curso. Se puede observar que la competencia en la que

204

RESULTADOS

los alumnos se valoran con una puntación menor es: conocimiento de una

segunda lengua (Cp6) (6,07 sobre 10). En este caso, además sería el valor

medio más alto de esta competencia de los registrados en los 4 cursos y

también coincide con los resultados que se obtienen al analizar la totalidad de

la muestra. Por otro lado, la competencia en la que los alumnos se valoran con

una puntuación más elevada es: habilidades interpersonales (Cp13) (8,61 sobre

10); coincidiendo esta competencia como la más valorada, con los resultados

que se obtienen al analizar toda la muestra.



Cp1 5 10 7,69 1,218 -,456 -,191

Cp2 1 10 7,97 1,897 -1,314 2,206

Cp3 4 9 7,07 1,167 -,196 -,291

Cp4 6 10 7,85 1,138 ,089 -,636

Cp5 4 10 7,88 1,519 -,426 -,447

Cp6 1 10 6,07 2,469 -,263 -,742

Cp7 2 10 7,75 1,762 -1,104 1,302

Cp8 3 10 7,56 1,232 -,800 2,187

Cp9 5 10 8,11 1,185 -,167 -,222

Cp10 4 10 8,38 1,356 -,809 ,680

Cp11 5 10 8,23 1,244 -,884 ,642

Cp12 3 10 8,33 1,559 -1,193 1,690

Cp13 7 10 8,61 ,936 -,131 -,806

Cp14 5 10 8,08 1,215 -,219 -,445

Cp15 4 10 7,83 1,416 -,398 -,149

a. Curso = 4

205

RESULTADOS





Cp16 4 10 8,59 1,419 -1,185 1,309

Cp17 2 10 7,25 2,064 -,597 -,030

Cp18 1 10 8,43 1,793 -1,624 3,847

Cp19 2 10 8,15 1,494 -1,402 3,757

Cp20 2 10 6,72 1,881 -,855 ,467

Cp21 5 10 8,26 1,436 -,550 -,527

Cp22 3 10 8,30 1,476 -1,111 1,689

Cp23 4 10 8,20 1,249 -,705 1,146

Cp24 2 10 8,08 1,531 -1,497 3,237

Cp25 2 10 7,23 1,865 -,856 ,802

Cp26 5 10 8,67 1,207 -,743 ,256

Cp27 4 10 7,90 1,446 -,610 ,051

Cp28 3 10 7,70 1,687 -,701 ,258

Cp29 1 10 8,46 1,534 -2,169 8,277

Cp30 5 10 8,39 1,295 -,591 -,085

a. Curso = 4

Cp16. Apreciación de la diversidad y multiculturalidad. Cp17. Habilidad de trabajar en un contexto internacional. Cp18. Compromiso ético. Cp19. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. Cp20. Habilidades de investigación. Cp21. Capacidad de aprender. Cp22. Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones. Cp23. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad). Cp24. Liderazgo. Cp25. Conocimiento de culturas y

206

RESULTADOS




en los alumnos de cuarto curso.



Cp31 3 10 8,20 1,492 -,878 1,070

Cp32 2 10 7,69 1,649 -1,303 1,989

Cp33 3 10 8,16 1,319 -1,394 3,973

Cp34 5 10 8,11 1,318 -,489 -,038

Cp35 6 10 8,66 ,947 -,345 -,162

Cp36 3 10 8,02 1,384 -1,044 1,926

Cp37 3 10 7,97 1,494 -,872 1,247

Cp38 3 10 7,76 1,612 -,827 ,348

Cp39 1 10 7,21 1,898 -,801 1,097

Cp40 5 10 8,18 1,336 -,602 -,075

a. Curso = 4 Cp31. Promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del deporte. Cp32. Aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte. Cp33. Identificar los riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas. Cp34. Planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades físico-deportivas. Cp35. Seleccionar y saber utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad. Cp36. Diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales y contextuales de las personas. Cp37. Planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en los diferentes niveles que presenta. Cp38. Evaluar la condición física y prescribir ejercicios físicos orientados hacia la salud. Cp39. Elaborar programas para

207

RESULTADOS

la dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas. Cp40. Diseñar, desarrollar y evaluar actividades físico-deportivas de carácter recreativo en el tiempo de ocio. Tal y como se puede apreciar, en los alumnos de cuarto curso la competencia

que obtiene una mayor puntuación media (8,66) es: seleccionar y saber utilizar

el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad

(Cp35). Por otro lado, indicar que la competencia específica que obtiene una

puntuación más baja (7,21) es: elaborar programas para la dirección de

organizaciones, entidades e instalaciones deportivas (Cp39). En ambos casos

los datos coinciden con los que se obtienen al analizar la totalidad de la

muestra.

En los gráficos 6 y 7 se representan las distribuciones de las puntuaciones del

PMA-R y del rendimiento académico por cursos.

Gráfico 6.- Estadísticos descriptivos de la variable PMA-R por cursos.

208

RESULTADOS

Gráfico 7.- Estadísticos descriptivos de la variable rendimiento académico por cursos.

Por otro lado, en el gráfico 8 se representa la distribución de las puntuaciones

en competencias generales y específicas divididos por curso.

209

RESULTADOS

Gráfico 8.- Competencias generales y específicas por curso.

Cp1. Capacidad de análisis y síntesis. Cp2. Capacidad de organizar y planificar. Cp3. Conocimientos generales básicos de las disciplinas objeto de estudio. Cp4. Conocimientos básicos de la profesión. Cp5. Comunicación oral y escrita en la propia lengua. Cp6. Conocimiento de una segunda lengua. Cp7. Habilidades básicas de manejo del ordenador. Cp8. Habilidades de gestión de la información. Cp9. Resolución de problemas. Cp10. Toma de decisiones. Cp11. Capacidad crítica y autocrítica. Cp12. Trabajo en equipo. Cp13. Habilidades interpersonales. Cp14. Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar. Cp15. Capacidad para comunicarse con expertos de otras áreas. Cp16. Apreciación de la diversidad y multiculturalidad. Cp17. Habilidad de trabajar en un contexto internacional. Cp18. Compromiso ético. Cp19. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. Cp20. Habilidades de investigación. Cp21. Capacidad de aprender. Cp22. Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones. Cp23. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad). Cp24. Liderazgo. Cp25. Conocimiento de culturas y costumbres de otros países. Cp26. Habilidad para trabajar de forma autónoma. Cp27. Diseño y gestión de proyectos. Cp28. Iniciativa y espíritu emprendedor. Cp29. Preocupación por la calidad. Cp30. Motivación de logro. Cp31.

210

RESULTADOS

Promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del deporte. Cp32. Aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte. Cp33. Identificar los riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas. Cp34. Planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades físico-deportivas. Cp35. Seleccionar y saber utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad. Cp36. Diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales y contextuales de las personas. Cp37. Planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en los diferentes niveles que presenta. Cp38. Evaluar la condición física y prescribir ejercicios físicos orientados hacia la salud. Cp39. Elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas. Cp40. Diseñar, desarrollar y evaluar actividades físico-deportivas de carácter recreativo en el tiempo de ocio.

4.1.2. Diferencia de medias entre primero y cuarto curso.

En la tabla 32 se muestran la medias y desviaciones típicas de primero y cuarto

curso en las variables PMA-R y rendimiento académico, así como la prueba T

de diferencia de medias para muestras independientes.

Tabla 32.- Media, desviación típica y prueba T de diferencia de media de primero y cuarto curso en las variables PMA-R y rendimiento académico.

Med. D.T.

1º 4º 1º 4º T GL SIG

PMA-R 16,31 16,38 4,934 4,152 -,087 140 ,930

Rendimiento académico 6,921 7,666 ,856 ,902 -3,783 95 ,000

Como se puede observar, no existen diferencias de medidas entre alumnos de

primero y cuarto curso en los datos obtenidos del PMA-R. Por el contrario, sí

211

RESULTADOS

existen diferencias estadísticamente significativas en rendimiento académico a

favor de los alumnos de cuarto curso (una diferencia de 0,75 puntos). Con respecto a las competencias generales, en las tablas 33 y 34 se muestran

las medias y desviaciones típicas de alumnos de primero y de cuarto de cada

competencia general, así como la prueba T de diferencia de medias según esa

segmentación para muestras independientes.

Tabla 33.- Media y desviación típica en primero y cuarto curso, y prueba T para muestras independientes en las competencias generales (Cp1-Cp15).

Med. D.T.


Cp1 6,86 7,69 1,290 1,218 -3,858 139 ,000

Cp2 6,48 7,97 1,740 1,897 -4,845 140 ,000

Cp3 6,58 7,07 1,340 1,167 -2,256 140 ,026

Cp4 6,99 7,85 1,445 1,138 -3,859 140 ,000

Cp5 7,19 7,88 1,558 1,519 -2,659 139 ,009

Cp6 5,35 6,07 2,466 2,469 -1,721 140 ,087

Cp7 7,27 7,75 1,763 1,762 -1,588 136 ,115

Cp8 7,00 7,56 1,061 1,232 -2,891 140 ,004

Cp9 6,89 8,11 1,283 1,185 -5,816 139 ,000

Cp10 7,40 8,38 1,394 1,356 -4,205 140 ,000

Cp11 7,32 8,23 1,283 1,244 -4,233 140 ,000

Cp12 7,94 8,33 1,238 1,559 -1,621 109,433 ,108

Cp13 7,89 8,61 1,405 0,936 -3,646 138,108 ,000

Cp14 7,01 8,08 1,309 1,215 -4,971 140 ,000

Cp15 6,59 7,83 1,498 1,416 -4,976 139 ,000 Cp1. Capacidad de análisis y síntesis. Cp2. Capacidad de organizar y planificar. Cp3. Conocimientos generales básicos de las disciplinas objeto de estudio. Cp4. Conocimientos básicos de la profesión. Cp5. Comunicación oral y escrita en la propia lengua. Cp6. Conocimiento de una segunda lengua. Cp7. Habilidades básicas de manejo del ordenador. Cp8. Habilidades de gestión de la información. Cp9. Resolución de problemas. Cp10. Toma de decisiones. Cp11. Capacidad crítica y autocrítica. Cp12.

212

RESULTADOS

Trabajo en equipo. Cp13. Habilidades interpersonales. Cp14. Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar. Cp15. Capacidad para comunicarse con expertos de otras áreas. Tabla 34.- Media y desviación típica en primero y cuarto curso, y prueba T para muestras independientes en las competencias generales (Cp16-Cp30).

Med. D.T.


Cp16 7,52 8,59 1,419 1,419 -3,852 140 ,000

Cp17 6,45 7,25 2,064 2,064 -2,427 137 ,017

Cp18 7,65 8,43 1,793 1,793 -2,696 140 ,008

Cp19 7,49 8,15 1,494 1,494 -2,744 139 ,007

Cp20 6,15 6,72 1,881 1,881 -1,928 140 ,056

Cp21 7,14 8,26 1,436 1,436 -4,773 140 ,000

Cp22 7,58 8,30 1,476 1,476 -2,658 140 ,009

Cp23 7,30 8,20 1,249 1,249 -3,662 140 ,000

Cp24 7,02 8,08 1,531 1,531 -3,633 140 ,000

Cp25 6,46 7,23 1,865 1,865 -2,569 140 ,011

Cp26 7,23 8,67 1,207 1,207 -6,005 139 ,000

Cp27 6,49 7,90 1,446 1,446 -5,548 140 ,000

Cp28 6,74 7,70 1,66 1,68 -3,39 128,44 ,001

Cp29 7,72 8,46 1,534 1,534 -3,016 140 ,003

Cp30 7,73 8,39 1,295 1,295 -2,921 140 ,004 Cp16. Apreciación de la diversidad y multiculturalidad. Cp17. Habilidad de trabajar en un contexto internacional. Cp18. Compromiso ético. Cp19. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. Cp20. Habilidades de investigación. Cp21. Capacidad de aprender. Cp22. Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones. Cp23. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad). Cp24. Liderazgo. Cp25. Conocimiento de culturas y costumbres de otros países. Cp26. Habilidad para trabajar de forma autónoma. Cp27. Diseño y gestión de proyectos. Cp28. Iniciativa y espíritu emprendedor. Cp29. Preocupación por la calidad. Cp30. Motivación de logro. Como se puede observar, destaca la diferencia de medias estadísticamente

significativa a favor de los alumnos de cuarto curso en casi todas las

competencias generales: capacidad de análisis y síntesis (Cp1), capacidad de

213

RESULTADOS

organizar y planificar (Cp2), conocimientos generales básicos de las disciplinas

objeto de estudio (Cp3), conocimientos básicos de la profesión (Cp4),

comunicación oral y escrita en la propia lengua (Cp5), habilidades de gestión

de la información (Cp8), resolución de problemas (Cp9), toma de decisiones

(Cp10), capacidad crítica y autocrítica (Cp11), habilidades interpersonales

(Cp13), capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar (Cp14), capacidad

para comunicarse con expertos de otras áreas (Cp15), apreciación de la

diversidad y multiculturalidad (Cp16), habilidad de trabajar en un contexto

internacional (Cp17), compromiso ético (Cp18), capacidad de aplicar los

conocimientos en la práctica (Cp19), capacidad de aprender (Cp21), capacidad

para adaptarse a nuevas situaciones (Cp22), capacidad para generar nuevas

ideas (creatividad)(Cp23), liderazgo (Cp24), conocimiento de culturas y

costumbres de otros países (Cp25), habilidad para trabajar de forma autónoma

(Cp26), diseño y gestión de proyectos (Cp27), iniciativa y espíritu emprendedor

(Cp28), preocupación por la calidad (Cp29), motivación de logro (Cp30). No

existe ninguna competencia estadísticamente significativa a favor de los

alumnos de primero.

Además indicar que, en el caso de los alumnos de cuarto, la competencia con

mayor puntuación media (8,67) es la de: habilidad para trabajar de forma

autónoma (Cp26), mientras que en el caso de los alumnos de primer curso es:

trabajo en equipo (Cp12) con 7,94. La competencia más baja es el:

conocimiento de una segunda lengua (Cp6), tanto en los alumnos de primer

curso (5,35) como en los de cuarto (6,07).

214

RESULTADOS

En la tabla 35 se muestran las medias y desviaciones típicas de alumnos de

primero y de cuarto de cada competencia específica, así como la prueba T de

diferencia de medias según esa segmentación para muestras independientes.

Tabla 35.- Media y desviación típica en primero y cuarto curso, y prueba T para muestras independientes en las competencias específicas (Cp31-Cp40).

Med. D.T.


Cp31 7,20 8,20 1,409 1,492 -4,078 140 ,000

Cp32 6,57 7,69 1,753 1,649 -3,868 140 ,000

Cp33 7,15 8,16 1,740 1,319 -3,957 139,990 ,000

Cp34 7,04 8,11 1,677 1,318 -4,146 140 ,000

Cp35 7,70 8,66 1,426 0,947 -4,771 135,183 ,000

Cp36 6,89 8,02 1,612 1,384 -4,379 140 ,000

Cp37 7,12 7,97 1,608 1,494 -3,190 140 ,002

Cp38 6,84 7,76 1,913 1,612 -3,009 138 ,003

Cp39 6,25 7,21 1,991 1,898 -2,920 140 ,004

Cp40 7,20 8,18 1,760 1,336 -3,760 138,999 ,000 Cp31. Promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del deporte. Cp32. Aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte. Cp33. Identificar los riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas. Cp34. Planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades físico-deportivas. Cp35. Seleccionar y saber utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad. Cp36. Diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales y contextuales de las personas. Cp37. Planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en los diferentes niveles que presenta. Cp38. Evaluar la condición física y prescribir ejercicios físicos orientados hacia la salud. Cp39. Elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas. Cp40. Diseñar, desarrollar y evaluar actividades físico-deportivas de carácter recreativo en el tiempo de ocio.

215

RESULTADOS

En el caso de las competencias específicas, se puede apreciar que existen

diferencias estadísticamente significativas a favor de los alumnos de cuarto

curso en todas las analizadas. Al igual que en caso de las competencias

generales, no existe ninguna diferencia significativa a favor de los alumnos de

primero.

La competencia con mayor puntación tanto en alumnos de primero (7,70)

como en los de cuarto (8,66) es la de: seleccionar y saber utilizar el material y

el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad (Cp35). En

ambos cursos también coincide la competencia con menos puntuación siendo

ésta: elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e

instalaciones deportivas (Cp39). La puntuación que obtiene en primer curso es

de 6,25 y de 7,21 en cuarto. En el gráfico 9 se representa la distribución de las puntuaciones en

competencias generales y específicas divididas según curso de primero y

cuarto.

216

RESULTADOS

Gráfico 9.- Competencias generales y específicas por curso de primero y cuarto.

Cp1. Capacidad de análisis y síntesis. Cp2. Capacidad de organizar y planificar. Cp3. Conocimientos generales básicos de las disciplinas objeto de estudio. Cp4. Conocimientos básicos de la profesión. Cp5. Comunicación oral y escrita en la propia lengua. Cp6. Conocimiento de una segunda lengua. Cp7. Habilidades básicas de manejo del ordenador. Cp8. Habilidades de gestión de la información. Cp9. Resolución de problemas. Cp10. Toma de decisiones. Cp11. Capacidad crítica y autocrítica. Cp12. Trabajo en equipo. Cp13. Habilidades interpersonales. Cp14. Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar. Cp15. Capacidad para comunicarse con expertos de otras áreas. Cp16. Apreciación de la diversidad y multiculturalidad. Cp17. Habilidad de trabajar en un contexto internacional. Cp18. Compromiso ético. Cp19. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. Cp20. Habilidades de investigación. Cp21. Capacidad de aprender. Cp22. Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones. Cp23. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad). Cp24. Liderazgo. Cp25. Conocimiento de culturas y costumbres de otros países. Cp26. Habilidad para trabajar de forma autónoma. Cp27. Diseño y gestión de proyectos. Cp28. Iniciativa y espíritu emprendedor. Cp29. Preocupación por la calidad. Cp30. Motivación de logro. Cp31. Promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del deporte. Cp32. Aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos,

217

RESULTADOS

comportamentales y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte. Cp33. Identificar los riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas. Cp34. Planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades físico-deportivas. Cp35. Seleccionar y saber utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad. Cp36. Diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales y contextuales de las personas. Cp37. Planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en los diferentes niveles que presenta. Cp38. Evaluar la condición física y prescribir ejercicios físicos orientados hacia la salud. Cp39. Elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas. Cp40. Diseñar, desarrollar y evaluar actividades físico-deportivas de carácter recreativo en el tiempo de ocio.


inteligencia.

Para realizar los siguientes análisis se ha seleccionado a los alumnos que se

encuentren por debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en los

resultados obtenidos en el PMA-R. El percentil 25 se sitúa en 14 aciertos

siendo la muestra de n=72. El percentil 75 se sitúa en 20 aciertos siendo la

muestra de n=81.

En la tabla 36 se muestran las medias y desviaciones típicas de los alumnos por

debajo de percentil 25 y por encima del percentil 75 en las puntuaciones del

PMA-R, con respecto al rendimiento académico de los mismos, así como la

prueba T de diferencia de medias para muestras independientes.

218

RESULTADOS

Tabla 36.- Media, desviación típica y prueba T de diferencia de media, de alumnos por debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en PMA-R, en rendimiento académico.

Med. D.T.

<25 >75 <25 >75 T GL SIG

Rendimiento académico 6,87 7,25 0,635 0,742 -3,372 151 ,001

Como se puede ver existen diferencias estadísticamente significativas en

rendimiento académico a favor de los alumnos que están por encima del

percentil 75 en aciertos de la prueba PMA-R (una diferencia de 0,38 puntos).

Respecto a las competencias generales, en las tablas 37 y 38 se muestran las

medias y desviaciones típicas en los alumnos por debajo del percentil 25 y por

encima del percentil 75 en la prueba PMA-R de cada competencia general, así

como la prueba T de diferencia de medias según la anterior segmentación para

muestras independientes.

Tabla 37.- Media y desviación típica, de alumnos por debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en PMA-R, y prueba T para muestras independientes en las competencias generales (Cp1-Cp15).

Med. D.T.

<25 >75 <25 >75 T GL SIG

Cp1 6,97 7,45 1,185 1,176 -2,837 193 ,005

Cp2 7,02 7,38 1,926 1,726 -1,367 194 ,173

Cp3 6,68 6,79 1,240 1,369 -,589 193 ,557

Cp4 7,33 7,13 1,420 1,497 ,930 194 ,353

Cp5 7,28 7,74 1,673 1,652 -1,976 194 ,050

Cp6 5,28 5,77 2,461 2,428 -1,391 193 ,166

Cp7 6,96 7,84 1,978 1,612 -3,365 181,032 ,001

Cp8 6,95 7,09 1,515 1,535 -,658 193 ,511

219

RESULTADOS

Cp9 7,21 7,47 1,326 1,284 -1,391 193 ,166

Cp10 7,77 7,90 1,505 1,396 -,640 194 ,523

Cp11 7,74 7,97 1,246 1,403 -1,184 194 ,238

Cp12 7,88 8,04 1,515 1,464 -,767 194 ,444

Cp13 8,17 8,05 1,324 1,495 ,607 194 ,545

Cp14 7,33 7,48 1,367 1,459 -,739 193 ,461

Cp15 6,96 7,24 1,692 1,378 -1,296 194 ,196


Tabla 38.- Media y desviación típica, de alumnos por debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en PMA-R, y prueba T para muestras independientes en las competencias generales (Cp16-Cp30).

Med. D.T.

<25 >75 <25 >75 T GL SIG

Cp16 7,88 8,11 1,731 1,519 -1,009 194 ,314

Cp17 6,45 6,73 2,076 2,013 -,954 192 ,341

Cp18 8,23 8,10 1,491 1,800 ,556 193 ,579

Cp19 7,63 7,77 1,460 1,200 -,695 194 ,488

Cp20 6,17 6,40 1,799 1,832 -,865 194 ,388

Cp21 7,48 7,65 1,473 1,429 -,837 194 ,404

Cp22 8,00 7,89 1,377 1,428 ,560 194 ,576

Cp23 7,55 7,55 1,657 1,675 0,000 194 1,000

Cp24 7,34 7,58 1,816 1,546 -1,017 194 ,311

Cp25 6,68 6,56 1,837 1,741 ,479 194 ,633

Cp26 7,80 7,93 1,747 1,487 -,572 189,186 ,568

Cp27 6,94 7,20 1,821 1,485 -1,118 194 ,265

220

RESULTADOS

Cp28 7,34 7,04 1,810 1,705 1,178 194 ,240

Cp29 7,90 7,97 1,296 1,439 -,365 194 ,715

Cp30 7,92 7,99 1,434 1,351 -,359 194 ,720


Como se puede observar, se dan diferencias de medias estadísticamente

significativas a favor de los alumnos que están por encima del percentil 75 en

la prueba PMA-R, en las siguientes competencias generales: capacidad de

análisis y síntesis (Cp1), comunicación oral y escrita en la propia lengua (Cp5),

habilidades básicas de manejo del ordenador (Cp7). Por otro lado, también

destaca que existen competencias en los que la media es a favor de los

alumnos que están por debajo del percentil 25 en la prueba PMA-R:

conocimientos básicos de la profesión (Cp4), habilidades interpersonales

(Cp13), compromiso ético (Cp18), capacidad para adaptarse a nuevas

situaciones (Cp22), conocimiento de culturas y costumbres de otros países

(Cp25), iniciativa y espíritu emprendedor (Cp28), sin embargo ninguna de ellas

es estadísticamente significativa.

Además es relevante indicar que en el caso de los alumnos que están por

encima del percentil 75 en la prueba PMA-R, la competencia con mayor

puntuación media (8,11) es la de: apreciación de la diversidad y

multiculturalidad (Cp16), mientras que en el caso de los alumnos que están por

221

RESULTADOS

debajo del percentil 25 en la prueba PMA-R es: compromiso ético (Cp18) con

8,23. La competencia más baja es el: conocimiento de una segunda lengua

(Cp6), tanto en los alumnos que están por encima del percentil 75 (5,77) y los

que están por debajo del percentil 25 (5,28) en la prueba PMA-R.

En la tabla 39 se muestran las medias y desviaciones típicas en los alumnos por

debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en la prueba PMA-R de

cada competencia específica, así como la prueba T de diferencia de medias

según la anterior segmentación para muestras independientes.

Tabla 39.- Media y desviación típica, de alumnos por debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en PMA-R, y prueba T para muestras independientes en las competencias específicas (Cp31-Cp40).

Med. D.T.

<25 >75 <25 >75 T GL SIG

Cp31 7,69 7,90 1,595 1,381 -,950 193 ,343

Cp32 6,70 7,09 1,917 1,638 -1,523 194 ,130

Cp33 7,53 7,73 1,657 1,336 -,949 194 ,344

Cp34 7,30 7,59 1,922 1,369 -1,241 175,234 ,216

Cp35 8,00 8,21 1,338 1,186 -1,181 192 ,239

Cp36 7,19 7,52 1,685 1,220 -1,588 174,885 ,114

Cp37 7,24 7,47 1,817 1,587 -,921 194 ,358

Cp38 7,06 7,24 1,897 1,534 -,741 193 ,459

Cp39 6,50 6,90 2,184 1,696 -1,425 182,802 ,156

Cp40 7,56 7,91 1,837 1,574 -1,435 193 ,153

Cp31. Promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del deporte. Cp32. Aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte. Cp33. Identificar los riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas. Cp34. Planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades físico-deportivas. Cp35. Seleccionar y saber

222

RESULTADOS

utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad. Cp36. Diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales y contextuales de las personas. Cp37. Planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en los diferentes niveles que presenta. Cp38. Evaluar la condición física y prescribir ejercicios físicos orientados hacia la salud. Cp39. Elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas. Cp40. Diseñar, desarrollar y evaluar actividades físico-deportivas de carácter recreativo en el tiempo de ocio.

Con respecto a las competencias específicas se puede apreciar que, a pesar de

que existen diferencia de medias en todas las analizadas a favor de los

estudiantes que están por encima del percentil 75, en ninguno de los casos

estas diferencias son estadísticamente significativas.

La competencia con mayor puntación tanto en alumnos que están por debajo

del percentil 25 (8,00) como en los que están por encima del percentil 75

(8,21) en la prueba PMA-R, es la de: seleccionar y saber utilizar el material y el

equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad (Cp35). Sin

embargo no hay coincidencia entre ambos grupos de alumnos en la

competencia menos valorada. Al igual que ocurría cuando hacíamos el análisis

teniendo en cuenta a alumnos de primero y de cuarto, existe coincidencia en la

competencia con menos puntuación y además coincide con la menos valorada

en el anterior apartado: elaborar programas para la dirección de

organizaciones, entidades e instalaciones deportivas (Cp39). La puntuación que

obtiene en alumnos por debajo del percentil 25 es de 6,25 y de 7,21 en

alumnos por encima del percentil 75 en la prueba PMA-R.


competencias generales y específicas divididas según esté el alumno por

223

RESULTADOS

debajo del percentil 25 o por encima del percentil 75 en el resultado de la

prueba PMA-R.

Gráfico 10.- Competencias generales y específicas de alumnos por debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en PMA-R.

Cp1. Capacidad de análisis y síntesis. Cp2. Capacidad de organizar y planificar. Cp3. Conocimientos generales básicos de las disciplinas objeto de estudio. Cp4. Conocimientos básicos de la profesión. Cp5. Comunicación oral y escrita en la propia lengua. Cp6. Conocimiento de una segunda lengua. Cp7. Habilidades básicas de manejo del ordenador. Cp8. Habilidades de gestión de la información. Cp9. Resolución de problemas. Cp10. Toma de decisiones. Cp11. Capacidad crítica y autocrítica. Cp12. Trabajo en equipo. Cp13. Habilidades interpersonales. Cp14. Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar. Cp15. Capacidad para comunicarse con expertos de otras áreas. Cp16. Apreciación de la diversidad y multiculturalidad. Cp17. Habilidad de trabajar en un contexto internacional. Cp18. Compromiso ético. Cp19. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. Cp20. Habilidades de investigación. Cp21. Capacidad de aprender. Cp22. Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones. Cp23. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad). Cp24. Liderazgo. Cp25. Conocimiento de culturas y costumbres de otros países. Cp26. Habilidad para trabajar de forma autónoma. Cp27. Diseño y gestión de proyectos. Cp28. Iniciativa y espíritu

224

RESULTADOS

emprendedor. Cp29. Preocupación por la calidad. Cp30. Motivación de logro. Cp31. Promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del deporte. Cp32. Aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte. Cp33. Identificar los riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas. Cp34. Planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades físico-deportivas. Cp35. Seleccionar y saber utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad. Cp36. Diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales y contextuales de las personas. Cp37. Planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en los diferentes niveles que presenta. Cp38. Evaluar la condición física y prescribir ejercicios físicos orientados hacia la salud. Cp39. Elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas. Cp40. Diseñar, desarrollar y evaluar actividades físico-deportivas de carácter recreativo en el tiempo de ocio.


rendimiento académico.

En los siguientes análisis se ha seleccionado a los alumnos que se encuentren

por debajo del percentil 25 y los que estén por encima del percentil 75 en el

rendimiento académico. El percentil 25 se sitúa en 6,47 de nota media y la

muestra es de n=52. El percentil 75 se sitúa en 7,38 de nota media y la muestra

es de n=77.

En la tabla 40 se muestran las medias y desviaciones típicas de los alumnos por

debajo de percentil 25 y por encima del percentil 75 en la media del

rendimiento académico, con respecto a la valoración media obtenida en el

PMA-R según esta segmentación de la muestra, así como la prueba T de

diferencia de medias para muestras independientes.

225

RESULTADOS

Tabla 40.- Media, desviación típica y prueba T de diferencia de media, de alumnos por debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en rendimiento académico, en la prueba PMA-R.

Med. D.T.

<25 >75 <25 >75 T GL SIG

PMA-R 15,52 18,52 4,323 4,009 -4,040 127 ,000

Como se puede ver existen diferencias estadísticamente significativas en

aciertos, en la prueba PMA-R, a favor de los alumnos que están por encima del

percentil 75 en la media del rendimiento académico (la diferencia es de 3

puntos). Con respecto al análisis según las competencias generales, en las tablas 41 y 42

se muestran las medias y desviaciones típicas en los alumnos por debajo del

percentil 25 y por encima del percentil 75 en el rendimiento académico de

cada competencia general, así como la prueba T de diferencia de medias según

la anterior segmentación para muestras independientes.

Tabla 41.- Media y desviación típica, de alumnos por debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en rendimiento académico, y prueba T para muestras independientes en las competencias generales (Cp1-Cp15).

Med. D.T.

<25 >75 <25 >75 T GL SIG

Cp1 6,65 7,60 1,101 1,139 -4,679 127 ,000

Cp2 5,88 7,73 1,800 1,635 -6,026 127 ,000

Cp3 6,21 7,11 1,273 1,173 -4,089 126 ,000

Cp4 6,50 7,29 1,435 1,468 -3,009 127 ,003

Cp5 6,90 7,90 1,933 1,483 -3,131 90,066 ,002

Cp6 5,43 5,49 2,402 2,404 -,143 126 ,886

Cp7 6,98 7,95 1,698 1,478 -3,420 126 ,001

Cp8 6,33 7,60 1,366 1,280 -5,325 126 ,000

226

RESULTADOS

Cp9 6,87 7,69 1,344 1,139 -3,743 127 ,000

Cp10 7,25 8,04 1,595 1,381 -2,989 127 ,003

Cp11 7,60 8,03 1,241 1,192 -1,976 127 ,050

Cp12 7,77 8,27 1,381 1,373 -2,038 127 ,044

Cp13 7,96 8,17 1,343 1,152 -,937 127 ,350

Cp14 7,08 7,69 1,266 1,550 -2,362 127 ,020

Cp15 6,62 7,31 1,402 1,524 -2,628 127 ,010


Tabla 42.- Media y desviación típica, de alumnos por debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en rendimiento académico, y prueba T para muestras independientes en las competencias generales (Cp16-Cp30).

Med. D.T.

<25 >75 <25 >75 T GL SIG

Cp16 7,90 8,23 1,933 1,503 -1,088 127 ,279

Cp17 6,33 6,74 2,084 1,989 -1,123 126 ,263

Cp18 7,67 8,29 1,665 1,565 -2,132 126 ,035

Cp19 7,10 7,95 1,302 1,202 -3,817 127 ,000

Cp20 5,67 6,74 1,593 1,584 -3,744 127 ,000

Cp21 7,12 8,00 1,617 1,235 -3,341 89,784 ,001

Cp22 7,35 7,92 1,792 1,485 -1,987 127 ,049

Cp23 7,12 7,42 1,767 1,742 -,954 127 ,342

Cp24 6,92 7,82 1,702 1,511 -3,136 127 ,002

Cp25 6,50 6,65 1,766 1,797 -,466 127 ,642

Cp26 6,88 8,25 1,653 1,443 -4,954 126 ,000

Cp27 6,40 7,32 1,418 1,446 -3,576 127 ,000

227

RESULTADOS

Cp28 6,52 8,36 1,766 9,316 -1,409 127 ,161

Cp29 7,27 8,45 1,359 1,142 -5,352 127 ,000

Cp30 7,29 8,42 1,473 1,080 -5,012 127 ,000


Como se puede apreciar, los alumnos que están por encima del percentil 75 en

el rendimiento académico obtienen diferencias de medias estadísticamente

significativas a su favor en la mayoría de las competencias generales:

capacidad de análisis y síntesis (Cp1), capacidad de organizar y planificar (Cp2),

conocimientos generales básicos de las disciplinas objeto de estudio (Cp3),

conocimientos básicos de la profesión (Cp4), comunicación oral y escrita en la

propia lengua (Cp5), habilidades básicas de manejo del ordenador (Cp7),

habilidades de gestión de la información (Cp8), resolución de problemas (Cp9),

toma de decisiones (Cp10), capacidad crítica y autocrítica (Cp11), trabajo en

equipo (Cp12), capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar (Cp14),

capacidad para comunicarse con expertos de otras áreas (Cp15), compromiso

ético (Cp18), capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica (Cp19),

habilidades de investigación (Cp20), capacidad de aprender (Cp21), capacidad

para adaptarse a nuevas situaciones (Cp22), liderazgo (Cp24), habilidad para

trabajar de forma autónoma (Cp26), diseño y gestión de proyectos (Cp27),

preocupación por la calidad (Cp29), motivación de logro (Cp30). Es de resaltar

en base a los datos obtenidos, que no existe ninguna competencia

228

RESULTADOS

estadísticamente significativa a favor de los alumnos que están por debajo del

percentil 25 en rendimiento académico.

Además es relevante indicar que en el caso de los alumnos que están por

encima del percentil 75 en el rendimiento académico, la competencia con

mayor puntuación media (8,45) es la de: preocupación por la calidad (Cp29),

mientras que en el caso de los alumnos que están por debajo del percentil 25

en la prueba PMA-R es: habilidades interpersonales (Cp13) con 7,96. Por otro

lado, la competencia más baja, coincidiendo en los análisis que se han

realizado en anteriores apartados, es el: conocimiento de una segunda lengua

(Cp6), tanto en los alumnos que están por encima del percentil 75 (5,49) y los

que están por debajo del percentil 25 (5,43) en el rendimiento académico.

En la tabla 43 se muestran las medias y desviaciones típicas en los alumnos por

debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en el rendimiento

académico de cada competencia específica, así como la prueba T de diferencia

de medias según la anterior segmentación para muestras independientes.

Tabla 43.- Media y desviación típica, de alumnos por debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en rendimiento académico, y prueba T para muestras independientes en las competencias específicas (Cp31-Cp40).

Med. D.T.

<25 >75 <25 >75 T GL SIG

Cp31 7,25 8,17 1,619 1,174 -3,515 86,345 ,001

Cp32 6,08 7,58 1,702 1,499 -5,304 127 ,000

Cp33 7,12 7,88 1,555 1,326 -2,991 126 ,003

Cp34 7,12 7,74 1,807 1,418 -2,177 126 ,031

Cp35 7,56 8,25 1,290 1,172 -3,146 127 ,002

229

RESULTADOS

Cp36 6,78 7,60 1,514 1,195 -3,384 126 ,001

Cp37 6,84 7,51 1,759 1,457 -2,320 126 ,022

Cp38 6,77 7,25 1,822 1,540 -1,604 127 ,111

Cp39 6,33 6,31 1,818 2,085 ,060 126 ,952

Cp40 7,52 7,74 1,904 1,535 -,714 126 ,477 Cp31. Promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del deporte. Cp32. Aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte. Cp33. Identificar los riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas. Cp34. Planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades físico-deportivas. Cp35. Seleccionar y saber utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad. Cp36. Diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales y contextuales de las personas. Cp37. Planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en los diferentes niveles que presenta. Cp38. Evaluar la condición física y prescribir ejercicios físicos orientados hacia la salud. Cp39. Elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas. Cp40. Diseñar, desarrollar y evaluar actividades físico-deportivas de carácter recreativo en el tiempo de ocio.

Con respecto a las competencias específicas se puede apreciar que, existen

diferencias de medias en casi todas las que se han analizado a favor de los

estudiantes que están por encima del percentil 75. En 7 de ellas estas

diferencias son estadísticamente significativas: promover y evaluar la

formación de hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad

física y del deporte (Cp31), aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos,

comportamentales y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el

deporte (Cp32), identificar los riesgos que se derivan para la salud de la

práctica de actividades físicas inadecuadas (Cp33), planificar, desarrollar y

evaluar la realización de programas de actividades físico-deportivas (Cp34),

seleccionar y saber utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado

para cada tipo de actividad (Cp35), diseñar, desarrollar y evaluar los procesos

230

RESULTADOS

de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con

atención a las características individuales y contextuales de las personas

(Cp36), planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en los

diferentes niveles que presenta, diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de

enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención

a las características individuales y contextuales de las personas (Cp37).

También se puede apreciar en los datos que hay una de las competencias en la

que la media es superior en los estudiantes que están por debajo del percentil

25 en rendimiento académico: elaborar programas para la dirección de

organizaciones, entidades e instalaciones deportivas (Cp39), sin embargo esta

diferencia no sería estadísticamente significativa.

La competencia con mayor puntación tanto en alumnos que están por debajo

del percentil 25 (7,56) como en los que están por encima del percentil 75

(8,25) en el rendimiento académico, es la de: seleccionar y saber utilizar el

material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad

(Cp35). Sin embargo no hay coincidencia entre ambos grupos de alumnos en la

competencia menos valorada siendo en los alumnos que están por encima del

percentil 75 en rendimiento académico: elaborar programas para la dirección

de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas (Cp39) con un valor

medio de 6,31. Y por otro lado, en los alumnos que están por debajo del

percentil 25 en rendimiento académico, la menos valorada con un valor medio

de 6,08 es: aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales

y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte (Cp32).

231

RESULTADOS


competencias generales y específicas divididas según esté el alumno por

debajo del percentil 25 o por encima del percentil 75 en la media de


Gráfico 11.- Competencias generales y específicas de alumnos por debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en rendimiento académico.

Cp1. Capacidad de análisis y síntesis. Cp2. Capacidad de organizar y planificar. Cp3. Conocimientos generales básicos de las disciplinas objeto de estudio. Cp4. Conocimientos básicos de la profesión. Cp5. Comunicación oral y escrita en la propia lengua. Cp6. Conocimiento de una segunda lengua. Cp7. Habilidades básicas de manejo del ordenador. Cp8. Habilidades de gestión de la información. Cp9. Resolución de problemas. Cp10. Toma de decisiones. Cp11. Capacidad crítica y autocrítica. Cp12. Trabajo en equipo. Cp13. Habilidades interpersonales. Cp14. Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar. Cp15. Capacidad para comunicarse con expertos de otras áreas. Cp16. Apreciación de la diversidad y multiculturalidad. Cp17. Habilidad de

232

RESULTADOS

trabajar en un contexto internacional. Cp18. Compromiso ético. Cp19. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. Cp20. Habilidades de investigación. Cp21. Capacidad de aprender. Cp22. Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones. Cp23. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad). Cp24. Liderazgo. Cp25. Conocimiento de culturas y costumbres de otros países. Cp26. Habilidad para trabajar de forma autónoma. Cp27. Diseño y gestión de proyectos. Cp28. Iniciativa y espíritu emprendedor. Cp29. Preocupación por la calidad. Cp30. Motivación de logro. Cp31. Promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del deporte. Cp32. Aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte. Cp33. Identificar los riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas. Cp34. Planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades físico-deportivas. Cp35. Seleccionar y saber utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad. Cp36. Diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales y contextuales de las personas. Cp37. Planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en los diferentes niveles que presenta. Cp38. Evaluar la condición física y prescribir ejercicios físicos orientados hacia la salud. Cp39. Elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas. Cp40. Diseñar, desarrollar y evaluar actividades físico-deportivas de carácter recreativo en el tiempo de ocio.

4.1.5. Análisis factorial.

En el siguiente apartado se muestran los datos obtenidos después de realizar

un análisis factorial. Es de resaltar que este análisis no se realizó sobre las 40

competencias sino que se hizo solo en las 30 competencias generales.

Se aplicó un análisis factorial de ejes principales con rotación Varimax sobre las

variables predictoras. La medida de adecuación muestral obtenida fue KMO

(Kaiser-Meyer-Olkin): 0,903. La prueba de esfericidad de Bartlett es

significativa, Chi-cuadrado = 3972,79 < 000.

233

RESULTADOS

La solución factorial obtenida muestra 6 factores que explican el 56,68% de la

varianza, factor aceptable para las ciencias sociales según Hair, Anderson,

Tatham y Black (1999).

La tabla 44 muestra las cargas factoriales de cada competencia en los factores

encontrados. Para facilitar su interpretación se muestran los factores

ordenados por peso.

Tabla 44.- Matriz de componentes rotados.

Componente

1 2 3 4 5 6

Cp28 ,808 ,105 ,170 -,070 ,132 -,058

Cp30 ,668 ,186 ,069 ,308 -,058 ,064

Cp27 ,658 ,205 ,271 -,172 ,164 ,038

Cp20 ,657 ,087 ,050 ,012 ,130 ,158

Cp29 ,626 ,130 ,049 ,329 -,015 ,285

Cp21 ,555 ,351 ,101 ,300 ,143 ,065

Cp23 ,512 ,202 ,434 ,019 ,104 -,202

Cp24 ,502 ,381 ,472 -,007 ,062 -,052

Cp26 ,499 ,420 ,129 ,152 ,011 ,154

Cp9 ,454 ,452 ,285 ,138 ,036 ,233

Cp15 ,426 ,286 ,417 ,026 ,249 ,107

Cp3 ,102 ,690 ,002 ,035 ,076 ,237

Cp4 ,188 ,606 ,096 ,209 ,122 -,018

Cp5 ,005 ,589 ,181 ,068 ,193 ,016

Cp1 ,302 ,574 ,099 ,184 ,105 ,077

Cp2 ,269 ,544 ,216 -,142 -,176 ,158

Cp19 ,328 ,451 ,309 ,239 ,008 ,065

Cp12 ,047 ,092 ,701 ,061 -,025 ,216

Cp13 ,084 ,079 ,670 ,365 -,044 ,054

Cp14 ,225 ,192 ,656 ,165 ,105 ,225

234

RESULTADOS

Cp22 ,332 ,245 ,506 ,243 ,212 -,153

Cp10 ,300 ,481 ,483 ,065 -,108 ,069

Cp18 ,179 ,202 ,146 ,756 ,190 -,025

Cp16 -,062 ,080 ,238 ,697 ,172 ,126

Cp11 ,347 ,360 ,272 ,391 -,075 -,013

Cp17 ,239 ,066 ,104 ,072 ,727 ,025

Cp6 -,081 ,138 -,152 ,010 ,690 ,204

Cp25 ,202 ,028 ,143 ,285 ,684 -,005

Cp7 ,031 ,151 ,187 -,065 ,195 ,759

Cp8 ,247 ,198 ,125 ,193 ,031 ,738

Cp1. Capacidad de análisis y síntesis. Cp2. Capacidad de organizar y planificar. Cp3. Conocimientos generales básicos de las disciplinas objeto de estudio. Cp4. Conocimientos básicos de la profesión. Cp5. Comunicación oral y escrita en la propia lengua. Cp6. Conocimiento de una segunda lengua. Cp7. Habilidades básicas de manejo del ordenador. Cp8. Habilidades de gestión de la información. Cp9. Resolución de problemas. Cp10. Toma de decisiones. Cp11. Capacidad crítica y autocrítica. Cp12. Trabajo en equipo. Cp13. Habilidades interpersonales. Cp14. Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar. Cp15. Capacidad para comunicarse con expertos de otras áreas. Cp16. Apreciación de la diversidad y multiculturalidad. Cp17. Habilidad de trabajar en un contexto internacional. Cp18. Compromiso ético. Cp19. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. Cp20. Habilidades de investigación. Cp21. Capacidad de aprender. Cp22. Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones. Cp23. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad). Cp24. Liderazgo. Cp25. Conocimiento de culturas y costumbres de otros países. Cp26. Habilidad para trabajar de forma autónoma. Cp27. Diseño y gestión de proyectos. Cp28. Iniciativa y espíritu emprendedor. Cp29. Preocupación por la calidad. Cp30. Motivación de logro.

A estos 6 factores los hemos denominado, según nuestro criterio, de la

siguiente forma:

Factor I Emprendimiento y desarrollo

Factor II Habilidades personales y aprendizaje

Factor III Competencias laborales

Factor IV Valores y multiculturalidad

235

RESULTADOS

Factor V Internacionalidad

Factor VI Nuevas tecnologías

A continuación se indican las competencias que incluye cada uno de los

factores:

Emprendimiento y desarrollo: resolución de problemas (Cp9), capacidad para

comunicarse con expertos de otras áreas (Cp15), habilidades de investigación

(Cp20), capacidad de aprender (Cp21), capacidad para generar nuevas ideas

(creatividad) (Cp23) liderazgo (Cp24), habilidad para trabajar de forma

autónoma (Cp26), diseño y gestión de proyectos (Cp27), iniciativa y espíritu

emprendedor (Cp28), preocupación por la calidad (Cp29), motivación de logro

(Cp30).

Habilidades personales y aprendizaje: capacidad de análisis y síntesis (Cp1),

capacidad de organizar y planificar (Cp2), conocimientos generales básicos de

las disciplinas objeto de estudio (Cp3), conocimientos básicos de la profesión

(Cp4), comunicación oral y escrita en la propia lengua (Cp5), capacidad de

aplicar los conocimientos en la práctica (Cp19).

Competencias laborales: toma de decisiones (Cp10), trabajo en equipo (Cp12),

habilidades interpersonales (Cp13), capacidad de trabajar en un equipo

interdisciplinar, (Cp14) capacidad para adaptarse a nuevas situaciones (Cp22).

Valores y multiculturalidad: capacidad crítica y autocrítica (Cp11), apreciación

de la diversidad y multiculturalidad (Cp16), compromiso ético (Cp18).

236

RESULTADOS

Internacionalidad: conocimiento de una segunda lengua (Cp6), habilidad de

trabajar en un contexto internacional (Cp17), conocimiento de culturas y

costumbres de otros países (Cp25).

Nuevas tecnologías: habilidades básicas de manejo del ordenador (Cp7),

habilidades de gestión de la información (Cp8).

Como se puede apreciar el Factor I: emprendimiento y desarrollo agrupa más

de un tercio del total de las competencias (11) y por lo tanto es el que más

peso tiene de todos. A continuación se muestran 2 factores con un peso

parecido entre ambos que son el Factor II (Habilidades personales y

aprendizaje) agrupando 6 competencias y el Factor III (Competencias

laborales) agrupando 5 competencias. De los otros 3 factores que quedan, 2 de

ellos tienen el mismo peso con 3 competencias cada uno, el Factor IV (Valores

y Multiculturalidad) y el Factor V (Internacionalidad). El último factor que nos

queda por describir para completar los 6 totales, tiene un peso parecido a los 2

anteriores, ya que contiene 2 competencias del total, y es el Factor VI (Nuevas

tecnologías). Según Luque (2000), cada factor debe estar medido al menos por

tres ítems, produciéndose en esta agrupación en 5 de los 6 casos.

En la figura 25 podemos apreciar gráficamente la proporción del tamaño, en

función al número de competencias, que tiene cada uno de los factores.

237

RESULTADOS

Figura 25.- Representación gráfica del tamaño de cada uno de los factores en función al número de competencias que tiene cada uno de ellos.

4.1.6. Correlaciones.

En este apartado se describirán las correlaciones halladas entre las diferentes

variables del estudio 1. En los diferentes análisis que se mostrarán a

continuación se podrán apreciar las correlaciones directas entre cada variable.

Además se mostrarán y analizarán las correlaciones teniendo en cuenta los

factores resultantes del análisis factorial de las competencias generales

realizado en el anterior apartado. Por último se realizarán estos análisis

teniendo en cuenta el sexo de los participantes y el curso en el que se

encontraban en el momento de la recogida de datos.

238

RESULTADOS

4.1.6.1. Correlaciones entre inteligencia, rendimiento académico y

competencias generales y específicas de toda la muestra.

En las tablas 45 y 46 se pueden apreciar las correlaciones existentes entre la

inteligencia, el rendimiento académico y cada una de las competencias

generales.

Tabla 45.- Correlación de Pearson entre la inteligencia, el rendimiento académico y las competencias generales (Cp1-Cp15).

PMA-R Rendimiento académico

PMA-R ,215**

Rendimiento académico ,215**

Cp1 ,190** ,277**

Cp2 ,086 ,314**

Cp3 ,024 ,215**

Cp4 -,041 ,119*

Cp5 ,171** ,159**

Cp6 ,053 ,035

Cp7 ,180** ,187**

Cp8 ,052 ,328**

Cp9 ,123* ,172**

Cp10 ,088 ,105

Cp11 ,073 ,077

Cp12 ,075 ,129*

Cp13 ,028 ,038

Cp14 ,067 ,179**

Cp15 ,064 ,115

**. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral). *. La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral).

239

RESULTADOS


Tabla 46.- Correlación de Pearson entre la inteligencia, el rendimiento académico y las competencias generales (Cp16-Cp30).


Cp16 ,049 ,108

Cp17 ,051 ,041

Cp18 ,014 ,105

Cp19 ,088 ,170**

Cp20 ,039 ,171**

Cp21 ,047 ,209**

Cp22 -,011 ,059

Cp23 -,002 -039

Cp24 ,065 ,090

Cp25 -,007 ,031

Cp26 ,011 ,232**

Cp27 ,030 ,138*

Cp28 -,078 ,0,59

Cp29 ,024 ,281**

Cp30 ,019 ,239**


Cp16. Apreciación de la diversidad y multiculturalidad. Cp17. Habilidad de trabajar en un contexto internacional. Cp18. Compromiso ético. Cp19. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. Cp20. Habilidades de investigación. Cp21. Capacidad de aprender. Cp22. Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones. Cp23. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad). Cp24. Liderazgo. Cp25. Conocimiento de culturas y

240

RESULTADOS


Como se puede observar, la correlación entre la inteligencia y el rendimiento

académico es significativa a pesar de que el valor de la misma no sea muy

elevado (0,215). Con respecto a las correlaciones que existen entre la

inteligencia y cada una de las competencias, se puede apreciar que es

significativa en 4 de las 30 competencias generales: capacidad de análisis y

síntesis (Cp1), comunicación oral y escrita en la propia lengua (Cp5),

habilidades básicas de manejo del ordenador (Cp7), resolución de problemas

(Cp9).

Por otro lado, cuando se observan las correlaciones que existen entre el

rendimiento académico y cada una de las competencias generales, se puede

ver que el número de ellas es mucho mayor que cuando era con la inteligencia.

El total de correlaciones significativas entre el rendimiento académico y las

competencias generales sería de 17 del total de 30 (esto supone que en el

56,66 % de las competencias generales analizadas hay una correlación

significativa con el rendimiento académico, frente al 13,33% que se obtiene

cuando la correlación es con la inteligencia).

Las competencias generales que tienen una correlación significativa con el

rendimiento académico son las siguientes: capacidad de análisis y síntesis

(Cp1), capacidad de organizar y planificar (Cp2), conocimientos generales

básicos de las disciplinas objeto de estudio (Cp3), conocimientos básicos de la

profesión (Cp4), comunicación oral y escrita en la propia lengua (Cp5),

habilidades básicas de manejo del ordenador (Cp7), habilidades de gestión de

241

RESULTADOS

la información (Cp8), resolución de problemas (Cp9), trabajo en equipo (Cp12)

capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar (Cp14), capacidad de

aplicar los conocimientos en la práctica (Cp19), habilidades de investigación

(Cp20), capacidad de aprender (Cp21), habilidad para trabajar de forma

autónoma (Cp26), diseño y gestión de proyectos (Cp27), preocupación por la

calidad (Cp29), motivación de logro (Cp30).

Respecto a los valores de las correlaciones, indicar que en el caso de las que

son significativas con la inteligencia, oscilan entre 0,190 en: capacidad de

análisis y síntesis (Cp1), a 0,123 en: resolución de problemas (Cp9). Los valores

de las mismas cuando son con el rendimiento académico, oscilan entre 0,328

en: habilidades de gestión de la información (Cp8), a 0,119 en: conocimientos

básicos de la profesión (Cp4).

En la tabla 47 se pueden apreciar las correlaciones existentes entre la


específicas analizadas.

Tabla 47.- Correlación de Pearson entre la inteligencia, el rendimiento académico y las competencias específicas.


Cp31 ,060 ,223**

Cp32 ,119* ,303**

Cp33 ,065 ,175**

Cp34 ,046 ,093

Cp35 ,082 ,101

Cp36 ,110* ,189**

Cp37 ,041 ,086

242

RESULTADOS

Cp38 ,025 ,073

Cp39 ,054 -,012

Cp40 ,100 -,002 **. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral). *. La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral).

Cp31. Promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del deporte. Cp32. Aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte. Cp33. Identificar los riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas. Cp34. Planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades físico-deportivas. Cp35. Seleccionar y saber utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad. Cp36. Diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales y contextuales de las personas. Cp37. Planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en los diferentes niveles que presenta. Cp38. Evaluar la condición física y prescribir ejercicios físicos orientados hacia la salud. Cp39. Elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas. Cp40. Diseñar, desarrollar y evaluar actividades físico-deportivas de carácter recreativo en el tiempo de ocio. Como se puede observar existen correlaciones significativas entre la

inteligencia y cada una de las competencias específicas en 2 de las 10

analizadas: aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales

y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte (Cp32),

diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos

a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales

y contextuales de las personas (Cp36).

Cuando se observan las correlaciones entre el rendimiento académico y cada

una de las competencias específicas, el número en las que ésta es significativa

es en el doble que cuando se analiza con la inteligencia (4 de 10 totales):

promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de

243

RESULTADOS

práctica de la actividad física y del deporte (Cp31), aplicar los principios


campos de la actividad física y el deporte (Cp32), identificar los riesgos que se

derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas (Cp33),

diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos

a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales

y contextuales de las personas (Cp36).

Los valores de estas correlaciones significativas cuando son con la inteligencia,

oscilan entre 0,119 en: aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos,


deporte (Cp32), y 0,110 en: diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de

enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención

a las características individuales y contextuales de las personas (Cp36).

Por otro lado, los valores de las correlaciones significativas cuando son con el

rendimiento académico, oscilan entre 0,303 en: aplicar los principios


campos de la actividad física y el deporte (Cp32), y 0,175 en: identificar los

riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas

inadecuadas (Cp33).

En el gráfico 12 se representa las correlaciones significativas entre la

inteligencia, el rendimiento académico y todas las competencias analizadas en

la totalidad de la muestra. Como se puede apreciar en más de la mitad (21 de

40) existen correlaciones significativas entre el rendimiento académico y el

nivel de autopercepción en las competencias. Esto solo ocurre en poco más de

244

RESULTADOS

la octava parte de las competencias analizadas (6 de 40) cuando el análisis se

hace entre las competencias y la inteligencia.

Gráfico 12.- Correlaciones de Pearson significativas entre la inteligencia, el rendimiento académico y las competencias, en toda la muestra.

Nota: La escala del grafico va de 0 a 0,35 para facilitar su interpretación. Cp1. Capacidad de análisis y síntesis. Cp2. Capacidad de organizar y planificar. Cp3. Conocimientos generales básicos de las disciplinas objeto de estudio. Cp4. Conocimientos básicos de la profesión. Cp5. Comunicación oral y escrita en la propia lengua. Cp6. Conocimiento de una segunda lengua. Cp7. Habilidades básicas de manejo del ordenador. Cp8. Habilidades de gestión de la información. Cp9. Resolución de problemas. Cp10. Toma de decisiones. Cp11. Capacidad crítica y autocrítica. Cp12. Trabajo en equipo. Cp13. Habilidades interpersonales. Cp14. Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar. Cp15. Capacidad para comunicarse con expertos de otras áreas. Cp16. Apreciación de la diversidad y multiculturalidad. Cp17. Habilidad de

245

RESULTADOS

trabajar en un contexto internacional. Cp18. Compromiso ético. Cp19. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. Cp20. Habilidades de investigación. Cp21. Capacidad de aprender. Cp22. Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones. Cp23. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad). Cp24. Liderazgo. Cp25. Conocimiento de culturas y costumbres de otros países. Cp26. Habilidad para trabajar de forma autónoma. Cp27. Diseño y gestión de proyectos. Cp28. Iniciativa y espíritu emprendedor. Cp29. Preocupación por la calidad. Cp30. Motivación de logro. Cp31. Promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del deporte. Cp32. Aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte. Cp33. Identificar los riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas. Cp34. Planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades físico-deportivas. Cp35. Seleccionar y saber utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad. Cp36. Diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales y contextuales de las personas. Cp37. Planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en los diferentes niveles que presenta. Cp38. Evaluar la condición física y prescribir ejercicios físicos orientados hacia la salud. Cp39. Elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas. Cp40. Diseñar, desarrollar y evaluar actividades físico-deportivas de carácter recreativo en el tiempo de ocio.

4.1.6.2. Correlación de los factores con la inteligencia y con el



inteligencia, el rendimiento académico y cada una de los factores, que se

obtuvieron anteriormente en el análisis factorial, en toda la muestra.

246

RESULTADOS

Tabla 48.- Correlación de Pearson entre las competencias agrupadas en factores, el rendimiento académico y la inteligencia.

PMA-R

Rendimiento académico

PMA-R ,215**


Factor I: emprendimiento y desarrollo -,032 ,144*

Factor II: habilidades personales y aprendizaje ,113* ,219**

Factor III: competencias laborales ,069 -,038

Factor IV: valores y multiculturalidad ,024 ,091

Factor V: internacionalidad ,024 -,058

Factor VI: nuevas tecnologías ,131* ,331**


Tal y como se puede ver, existen correlaciones significativas entre 2 de los

factores (Factor II: habilidades personales y aprendizaje y Factor VI: nuevas

tecnologías) y la inteligencia. Por otro lado, también podemos observar que

este número es mayor cuando se analizan las correlaciones significativas que

hay entre los factores y el rendimiento académico. En este caso son 3 de los

factores (Factor I: emprendimiento y desarrollo, Factor II: habilidades

personales y aprendizaje y Factor VI: nuevas tecnologías) los que tienen

correlaciones significativas con el rendimiento académico. Se debe recordar en

este apartado que, el peso del Factor I: emprendimiento y desarrollo, es más

de un tercio del total de competencias analizadas. Teniendo en cuenta este

dato se pone de relevancia, más aún, la existencia de una mayor correlación

247

RESULTADOS

significativa entre las competencias y el rendimiento académico que entre

éstas y la inteligencia.

Los valores de las correlaciones oscilan entre 0,113 (Factor II: habilidades

personales y aprendizaje) y 0,131 (Factor VI: nuevas tecnologías) cuando ésta

es con la inteligencia. Estos valores son mayores cuando la correlación es con

el rendimiento académico, oscilando los valores entre 0,144 (Factor I:

emprendimiento y desarrollo) y 0,331 (Factor VI: nuevas tecnologías).

En la figura 26 se pueden apreciar los valores de correlación significativa de

cada uno de los factores (y su tamaño proporcional) con el rendimiento

académico y la inteligencia.

248

RESULTADOS

Figura 26.- Representación gráfica del tamaño de cada uno de los factores, incluyendo el valor de correlación significativa, con el rendimiento académico y con la inteligencia.



competencias generales (Factorial) y específicas por sexo.


inteligencia, el rendimiento académico y cada uno de los factores, que se

obtuvieron anteriormente en el análisis factorial, dividiendo la muestra por

diferencia de sexo.

R.A=,144*

R.A=,331**

PMA-R=,131**

R.A=,219**

PMA-R=,113**

PMA-R RENDIMIENTO ACADÉMICO

249

RESULTADOS

Tabla 49.- Correlación de Pearson entre las competencias agrupadas en factores, el rendimiento académico y la inteligencia, por sexo.


Mujeres Hombres Mujeres Hombres

PMA-R -,094 ,265**

Rendimiento académico -,094 ,265**

Emprendimiento y desarrollo -,129 -,018 ,235 ,122

Habilidades personales y

aprendizaje

,014 ,127* ,027 ,250**

Competencias laborales ,005 ,081 ,074 -,066

Valores y multiculturalidad -,078 ,037 ,035 ,060

Internacionalidad ,105 ,008 -,276 -,029

Nuevas tecnologías ,416** ,073 ,331** ,330**


Como se puede apreciar, existe una correlación significativa entre la

inteligencia y el rendimiento académico en los hombres, teniendo un valor de

0,265. Sin embargo esto no se observa entre ambas variables, en el caso de las

mujeres. Estos datos muestran una moderada relación entre la inteligencia y el

rendimiento académico en los hombres, pero no lo hacen en el caso de las

mujeres.

Por otro lado, se puede ver una correlación significativa con el valor más alto

de todas las halladas (0,416), entre el Factor VI: nuevas tecnologías y la

inteligencia, en las mujeres. En el caso de los hombres, también hay solo un

factor que tiene una correlación significativa con la inteligencia, pero éste es el

250

RESULTADOS

Factor II: habilidades personales y aprendizaje. El valor de esta correlación

significativa es mucho menor que en el caso anterior (0,127).

Cuando se ven las correlaciones significativas entre el rendimiento académico

y los diferentes factores, se aprecian que en el caso de las mujeres, se dan en

el Factor VI: nuevas tecnologías, con un valor de 0,331. Por el contrario en los

hombres, las correlaciones significativas se producen 2 de los factores, siendo

éstos el Factor II: habilidades personales y aprendizaje con un valor de 0,250 y,

el Factor VI: nuevas tecnologías con un valor de 0,330.



específicas analizadas, dividiendo la muestra por diferencia de género.

Tabla 50.- Correlación de Pearson entre las competencias específicas, el rendimiento académico y la inteligencia, por sexo.


Mujeres Hombres Mujeres Hombres

PMA-R -,094 ,265**

Rendimiento académico -,094 ,265**

Cp31 ,154 ,045 ,184 ,228**

Cp32 ,220 ,103 ,088 ,329**

Cp33 ,164 ,049 -,011 ,189**

Cp34 ,125 ,035 -,170 ,116

Cp35 ,116 ,078 -,140 ,127

Cp36 ,135 ,110 -,089 ,203**

Cp37 ,076 ,037 -,191 ,118

Cp38 ,130 ,009 -,208 ,111

Cp39 ,175 ,031 -,129 ,020

251

RESULTADOS

Cp40 ,133 ,095 -,348** ,046 **. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral). *. La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral).


Tal y como se puede ver, no existe ninguna correlación significativa entre la

inteligencia y las competencias específicas en ninguno de los sexos. Por el

contrario, éstas sí que se dan entre el rendimiento académico y las

competencias específicas. En el caso de las mujeres solo se muestra en 1 de las

10 competencias específicas: diseñar, desarrollar y evaluar actividades físico-

deportivas de carácter recreativo en el tiempo de ocio (Cp40), con un valor de -

0,348.

Cuando se hace el análisis en el caso de los hombres, se ve que los datos nos

muestran correlaciones significativas entre, casi la mitad de, las competencias

específicas y el rendimiento académico (4 de 10): promover y evaluar la


física y del deporte (Cp31), aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos,

252

RESULTADOS


deporte (Cp32), identificar los riesgos que se derivan para la salud de la

práctica de actividades físicas inadecuadas (Cp33), diseñar, desarrollar y



personas (Cp36). Los valores de estas correlaciones oscilan entre 0,329 de la

Cp32 (aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y

sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte), y 0,189 de

la Cp33 (identificar los riesgos que se derivan para la salud de la práctica de

actividades físicas inadecuadas).


competencias generales (Factorial) y específicas por curso.


inteligencia, el rendimiento académico y cada una de los factores, dividiendo la

muestra en alumnos que están en primero y en cuarto curso.

Tabla 51.- Correlación de Pearson entre las competencias agrupadas en factores, el rendimiento académico y la inteligencia, por curso.


Primero Cuarto Primero Cuarto

PMA-R ,340** ,213

Rendimiento académico ,340** ,213

Emprendimiento y desarrollo ,010 -,228 ,078 ,119

Habilidad personales y

aprendizaje

,198 ,089 ,233 ,016

253

RESULTADOS

Competencias laborales ,107 ,233 ,034 -,154

Valores multiculturalidad -,072 ,117 ,099 ,099

Internacionalidad ,039 -,039 -,086 -,107

Nuevas tecnologías ,416** ,073 ,331* ,330**


Los datos nos muestran una correlación significativa entre la inteligencia y el

rendimiento académico en los alumnos que están en cursando primero, siendo

el valor se ésta de 0,340. Sin embargo, no se observa ninguna correlación

significativa entre ambas variables, en los alumnos que están en cuarto curso.

Esto indicaría la existencia de una relación media entre la inteligencia y el

rendimiento académico en los alumnos que están en primero pero no en los

alumnos que están en cuarto.

Además, podemos apreciar una correlación significativa con un valor de 0,416,

entre el Factor VI: nuevas tecnologías y la inteligencia, en los alumnos que

están en primer curso. Por otro lado, también habría una correlación

significativa entre el rendimiento académico y el Factor VI: nuevas tecnologías

en los alumnos de primero y en los de cuarto. Los valores de ambas

correlaciones serían casi idénticos, siendo de 0,331 en los de primer curso y de

0,330 en los de cuarto curso.



específicas analizadas, dividiendo la muestra por curso de primero y cuarto.

254

RESULTADOS

Tabla 52.- Correlación de Pearson entre las competencias específicas con el rendimiento académico y la inteligencia, por curso.


1º 4º 1º 4º

PMA-R ,340**

,213


,213

Cp31 -,027 ,130 ,200 ,344

Cp32 ,097 ,190 ,285* ,269

Cp33 ,073 ,177 ,097 ,024

Cp34 ,024 ,053 ,139 -,030

Cp35 ,154 ,152 ,009 -,035

Cp36 ,039 ,222 ,110 ,191

Cp37 ,080 ,115 -,032 ,295

Cp38 -,085 ,151 ,023 ,270

Cp39 -,023 ,254* ,099 ,085

Cp40 ,014 ,216 ,065 -,134 **. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral). *. La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral).


255

RESULTADOS

Como podemos observar, los datos muestran una correlación significativa, con

un valor de 0,254, entre la inteligencia y la Cp39 (Elaborar programas para la

dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas, en los

alumnos que están en cuarto curso). También muestran una sola correlación

significativa en el caso del rendimiento académico y las competencias

específicas. Esto se da en los alumnos que están en primer curso y en la Cp32

(Aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales

en los diferentes campos de la actividad física y el deporte).

Una vez analizados todos los resultados del estudio 1, continuaremos con el

análisis de los resultados del estudio 2. Esto se abordará en el punto siguiente

de esta tesis.

256

RESULTADOS

4.2. ESTUDIO 2.

La muestra del estudio 2, estuvo formada por 55 estudiantes del Grado en

ciencias de la actividad física y del deporte de la Universidad Europea de

Madrid (46 hombres y 9 mujeres). La media de edad fue de 22,61 años, (DT =

2,49). La media de edad en hombres fue de 22,82 (DT = 2,64) y de mujeres de

21,55 (DT = 1,13).

Del total de la muestra, 33 eran alumnos de cuarto curso y 22 de tercero. Los

estadísticos descriptivos de la muestra pueden observarse en el siguiente

apartado.

4.2.1. Estadísticos descriptivos.

En la tabla 53 se muestran los datos estadísticos descriptivos (mínimo,

máximo, media, desviación típica, asimetría y curtosis) de la variable PMA-R y

la variable rendimiento académico en toda la muestra del estudio 2 en ambas

mediciones.

Tabla 53.-Estadísticos descriptivos de la variable PMA-R y del rendimiento académico en ambas mediciones.

Mín. Máx. Med

D.T

Asim

Curt.

PMA-R 1ª Medida 4 26 17,2

4,8

-,538 ,067

2ª Medida 8 27 18,7

4,5

-,316 -,170

Rendimiento

académico

1ª Medida 4,79 8,58 6,93

,78

-,451 ,361

2ª Medida 5,60 8,87 7,17

,66

,056 ,245

257

RESULTADOS


normales (Muthen y Kaplan, 1985). También se aprecia que las puntuaciones

mínimas en el PMA-R son menos extremas que cuando se analizaba la

totalidad de la muestra del estudio 1 (puntuación mínima 2 y máxima 28),

siendo en la primera medición el valor mínimo de 4 y en la segunda de 8. Al

estar más próximas las puntuaciones extremas en la segunda medición, la

media total se incrementa aumentando en 1,5 puntos con respecto a la

primera medición. Si bien este hecho no sería debido a la utilización del mismo

test en los mismos sujetos, ya que se trata de un test de 30 preguntas con 6

respuestas cada una de ellas y que se pasa con un intervalo temporal de 3

años. Creemos que el hecho en sí viene dado por el n de la muestra y el menor

número de puntuaciones extremas recogido.

Con respecto al rendimiento académico ocurre algo parecido. Las

puntuaciones de ambas medidas con respecto a la muestra total del estudio 1

(siendo la puntuación mínima 3,68 y 9,53 la máxima) son menos extremas.

Además se produce un aumento de la puntuación mínima (0,81) y máxima

(0,29) entre la primera medida y la segunda. Esto hace que la nota media

también aumente 0,20 puntos situándose en la segunda medida en 7,17.

En las tablas 54, 55 y 56 se muestran los estadísticos descriptivos (mínimo,


generales en ambas mediciones de la totalidad de muestra del estudio 2.

Con el fin de facilitar su lectura y dado el tamaño de la tabla, se ha divido en 3

solo en este apartado de la tesis, siguiendo con este criterio general adoptado

al principio del capítulo 4 en el resto.

258

RESULTADOS

Tabla 54.- Estadísticos descriptivos de las competencias generales en ambas mediciones (Cp1-Cp10).


Cp1 1ª Medida 4 9 7,04 1,132 -,642 ,714

2ª Medida 4 10 7,51 1,120 -,639 ,877

Cp2 1ª Medida 3 10 6,87 1,622 -,543 -,031

2ª Medida 3 10 7,47 1,654 -,932 ,947

Cp3 1ª Medida 2 9 6,46 1,551 -,575 ,095

2ª Medida 4 9 6,89 1,048 -,475 ,241

Cp4 1ª Medida 4 9 6,78 1,329 -,467 -,329

2ª Medida 5 10 7,42 1,150 -,134 -,354

Cp5 1ª Medida 3 10 7,31 1,687 -,413 -,218

2ª Medida 5 10 8,00 1,122 -,408 -,251

Cp6 1ª Medida 1 10 5,35 2,267 ,059 -,554

2ª Medida 1 10 5,98 1,910 -,139 ,373

Cp7 1ª Medida 3 10 7,65 1,518 -,768 ,442

2ª Medida 4 10 7,78 1,701 -,546 -,662

Cp8 1ª Medida 4 9 7,07 1,274 -,475 -,130

2ª Medida 5 10 7,33 1,171 -,032 -,018

Cp9 1ª Medida 3 10 7,09 1,278 -,461 ,950

2ª Medida 5 9 7,67 ,911 -,673 ,420

Cp10 1ª Medida 4 10 7,36 1,660 -,609 -,665

2ª Medida 5 10 8,13 1,139 -,804 ,800 Cp1. Capacidad de análisis y síntesis. Cp2. Capacidad de organizar y planificar. Cp3. Conocimientos generales básicos de las disciplinas objeto de estudio. Cp4. Conocimientos básicos de la profesión. Cp5. Comunicación oral y escrita en la propia lengua. Cp6. Conocimiento de una segunda lengua. Cp7. Habilidades básicas de manejo del ordenador. Cp8. Habilidades de gestión de la información. Cp9. Resolución de problemas. Cp10. Toma de decisiones.

259

RESULTADOS



Cp11 1ª Medida 3 10 7,31 1,230 -,685 1,719

2ª Medida 4 10 7,64 1,393 -,250 -,264

Cp12 1ª Medida 4 10 8,29 1,181 -1,156 2,318

2ª Medida 5 10 8,07 1,215 -,079 -,480

Cp13 1ª Medida 3 10 8,09 1,405 -1,207 2,870

2ª Medida 5 10 8,20 1,253 -,452 -,190

Cp14 1ª Medida 3 10 7,24 1,401 -,523 ,570

2ª Medida 5 10 7,85 1,129 -,184 -,051

Cp15 1ª Medida 3 9 6,67 1,187 -,429 ,905

2ª Medida 4 10 7,24 1,360 -,081 ,061

Cp16 1ª Medida 2 10 7,75 1,647 -1,021 1,608

2ª Medida 3 10 7,89 1,571 -,348 ,077

Cp17 1ª Medida 1 10 6,29 1,921 -,350 -,038

2ª Medida 1 10 6,80 1,698 -,653 1,757

Cp18 1ª Medida 3 10 7,58 1,524 -,846 1,591

2ª Medida 6 10 8,09 1,127 ,138 -,530

Cp19 1ª Medida 5 10 7,62 ,952 -,486 1,143

2ª Medida 4 10 7,80 1,177 -,515 ,580

Cp20 1ª Medida 3 9 6,29 1,474 ,013 -,652

2ª Medida 1 10 6,55 1,653 -,835 1,644 Cp11. Capacidad crítica y autocrítica. Cp12. Trabajo en equipo. Cp13. Habilidades interpersonales. Cp14. Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar. Cp15. Capacidad para comunicarse con expertos de otras áreas. Cp16. Apreciación de la diversidad y multiculturalidad. Cp17. Habilidad de trabajar en un contexto internacional. Cp18. Compromiso ético. Cp19. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. Cp20. Habilidades de investigación.

260

RESULTADOS



Cp21 1ª Medida 3 10 7,05 1,446 -,709 ,425

2ª Medida 4 10 7,78 1,298 -,321 ,463

Cp22 1ª Medida 4 10 7,53 1,230 -,809 1,071

2ª Medida 6 10 7,98 1,130 -,123 -,787

Cp23 1ª Medida 3 9 7,04 1,621 -,629 -,354

2ª Medida 4 10 7,69 1,303 -,280 ,038

Cp24 1ª Medida 4 10 7,22 1,641 -,286 -,685

2ª Medida 4 10 8,02 1,446 -,680 ,062

Cp25 1ª Medida 2 9 6,67 1,599 -,341 ,040

2ª Medida 3 9 6,84 1,450 -,536 -,060

Cp26 1ª Medida 4 10 7,40 1,396 -,253 -,312

2ª Medida 5 10 8,24 1,305 -,406 -,429

Cp27 1ª Medida 4 9 6,73 1,239 -,182 -,382

2ª Medida 4 10 7,36 1,379 -,518 -,233

Cp28 1ª Medida 4 10 7,02 1,446 ,120 -,605

2ª Medida 3 10 7,33 1,441 -,565 ,535

Cp29 1ª Medida 3 10 7,69 1,289 -1,167 2,326

2ª Medida 5 10 8,17 1,112 -,428 ,365

Cp30 1ª Medida 3 10 7,62 1,521 -,954 1,445

2ª Medida 6 10 7,98 1,130 -,123 -,787 Cp21. Capacidad de aprender. Cp22. Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones. Cp23. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad). Cp24. Liderazgo. Cp25. Conocimiento de culturas y costumbres de otros países. Cp26. Habilidad para trabajar de forma autónoma. Cp27. Diseño y gestión de proyectos. Cp28. Iniciativa y espíritu emprendedor. Cp29. Preocupación por la calidad. Cp30. Motivación de logro.

Como se puede observar, la competencia general que obtiene una mayor

puntuación media en la primera medición (8,29) es la competencia de trabajo

en equipo (Cp12), mientas que la más baja (5,35) es el conocimiento de una

261

RESULTADOS

segunda lengua (Cp6). En el caso de la segunda medición, la competencia que

tiene una mayor puntuación (8,24) es habilidad para trabajar de forma

autónoma (Cp26) y la que obtiene una menor puntuación (5,98) es

conocimiento de una segunda lengua (Cp6).

Además de lo dicho, en todas las competencias existe un aumento de su

puntuación media entre la primera y la segunda medición menos en trabajo en

equipo (Cp12). La competencia que más incrementa su valor medio es la de

habilidad para trabajar de forma autónoma (Cp26) aumentando en 0,84

puntos. En el otro extremo está la competencia habilidades interpersonales

(Cp13) que, aunque incrementa su valoración medio, este aumento solo se

produce en 0,11 puntos.


media, desviación típica, asimetría y curtosis) de las competencias específicas.

Tabla 57.- Estadísticos descriptivos de las competencias específicas en ambas mediciones (Cp31-Cp40).


Cp31 1ª Medida 2 9 7,20 1,353 -1,077 2,663

2ª Medida 5 10 7,84 1,316 -,142 -,298

Cp32 1ª Medida 3 10 6,82 1,278 -,364 ,983

2ª Medida 1 10 6,89 1,873 -1,171 1,758

Cp33 1ª Medida 2 10 7,31 1,413 -1,190 2,765

2ª Medida 4 10 7,65 1,280 -,303 ,230

Cp34 1ª Medida 4 10 7,47 1,425 -,461 -,069

2ª Medida 2 10 7,44 1,424 -,904 2,692

Cp35 1ª Medida 5 9 8,00 1,116 -1,184 ,992

262

RESULTADOS

2ª Medida 5 10 8,15 1,204 -,632 ,376

Cp36 1ª Medida 5 10 7,51 1,069 -,213 -,073

2ª Medida 3 10 7,56 1,358 -,807 1,229

Cp37 1ª Medida 4 10 7,27 1,283 -,426 ,186

2ª Medida 4 10 7,49 1,373 -,382 -,204

Cp38 1ª Medida 3 9 6,78 1,462 -,676 ,421

2ª Medida 4 10 7,53 1,386 -,557 -,232

Cp39 1ª Medida 1 9 6,33 1,856 -,645 ,368

2ª Medida 4 10 7,42 1,436 -,083 -,607

Cp40 1ª Medida 3 10 7,50 1,539 -,807 ,785

2ª Medida 5 10 8,09 1,309 -,225 -,877 Cp31. Promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del deporte. Cp32. Aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte. Cp33. Identificar los riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas. Cp34. Planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades físico-deportivas. Cp35. Seleccionar y saber utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad. Cp36. Diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales y contextuales de las personas. Cp37. Planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en los diferentes niveles que presenta. Cp38. Evaluar la condición física y prescribir ejercicios físicos orientados hacia la salud. Cp39. Elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas. Cp40. Diseñar, desarrollar y evaluar actividades físico-deportivas de carácter recreativo en el tiempo de ocio.

En este caso cabe destacar que la competencia específica que obtiene una

menor puntuación media en la primera medición (6,33) es elaborar programas

para la dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas

(Cp39), mientas que la más alta (8,00) es la competencia de seleccionar y saber

utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de

actividad (Cp35). En el caso de la segunda medición, la competencia que tiene

una menor puntuación (6,89) es aplicar los principios fisiológicos,

263

RESULTADOS

biomecánicos, comportamentales y sociales en los diferentes campos de la

actividad física y el deporte (Cp32) mientras que la que obtiene una mayor

puntuación (8,15) es competencia de seleccionar y saber utilizar el material y

el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad (Cp35).

Además de lo dicho anteriormente, en todas las competencias existe un

aumento de su puntuación media entre la primera y la segunda medición

menos en planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de

actividades físico-deportivas. (Cp34). La competencia que más incrementa su

valor medio es elaborar programas para la dirección de organizaciones,

entidades e instalaciones deportivas (Cp39) aumentando en 1,09 puntos. En el

otro extremo está la competencia diseñar, desarrollar y evaluar los procesos

de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con

atención a las características individuales y contextuales de las personas.

(Cp36) que, aunque incrementa su valoración medio, este aumento solo se

produce en 0,05 puntos.

4.2.1.1. Descriptivos y diferencia de medias en la primera y en la

segunda medición.

En las tablas 58 y 59 se muestran las medias y desviaciones típicas de la

primera y segunda medición que se hizo a los alumnos en la variable

competencias, así como la prueba T de diferencia de medias para muestras

independientes.

264

RESULTADOS

Tabla 58.- Media y desviación típica por medición y prueba T para muestras relacionadas en las competencias generales (Cp1-Cp15).

Med. D.T.

1ª medición 2º medición 1ª medición 2º medición T GL SIG

Cp1 7,04 7,51 1,132 1,120 -2,931 53 ,005 Cp2 6,87 7,47 1,622 1,654 -2,833 54 ,006 Cp3 6,46 6,89 1,551 1,048 -1,762 53 ,084 Cp4 6,78 7,42 1,329 1,150 -3,422 54 ,001 Cp5 7,31 8,00 1,687 1,122 -3,208 54 ,002 Cp6 5,35 5,98 2,267 1,910 -2,163 53 ,035 Cp7 7,65 7,78 1,518 1,701 -,628 53 ,533 Cp8 7,07 7,33 1,274 1,171 -1,371 54 ,176 Cp9 7,09 7,67 1,278 ,911 -4,210 52 ,000 Cp10 7,36 8,13 1,660 1,139 -3,518 54 ,001 Cp11 7,31 7,64 1,230 1,393 -1,486 54 ,143 Cp12 8,29 8,07 1,181 1,215 1,193 54 ,238 Cp13 8,09 8,20 1,405 1,253 -,519 54 ,606 Cp14 7,24 7,85 1,401 1,129 -3,421 54 ,001 Cp15 6,67 7,24 1,187 1,360 -2,658 54 ,010


265

RESULTADOS

Tabla 59.- Media y desviación típica por medición y prueba T para muestras relacionadas en las competencias generales (Cp16-Cp30).

Med. D.T.


Cp16 7,75 7,89 1,647 1,571 -,603 54 ,549 Cp17 6,29 6,80 1,921 1,698 -1,964 53 ,055 Cp18 7,58 8,09 1,524 1,127 -2,724 54 ,009 Cp19 7,62 7,80 ,952 1,177 -,971 54 ,336 Cp20 6,29 6,55 1,474 1,653 -,934 54 ,354 Cp21 7,05 7,78 1,446 1,298 -3,669 53 ,001 Cp22 7,53 7,98 1,230 1,130 -2,848 54 ,006 Cp23 7,04 7,69 1,621 1,303 -2,749 54 ,008 Cp24 7,22 8,02 1,641 1,446 -4,627 54 ,000 Cp25 6,67 6,84 1,599 1,450 -,802 54 ,426 Cp26 7,40 8,24 1,396 1,305 -3,859 54 ,000 Cp27 6,73 7,36 1,239 1,379 -3,389 54 ,001 Cp28 7,02 7,33 1,446 1,441 -1,435 54 ,157 Cp29 7,69 8,17 1,289 1,112 -2,360 53 ,022 Cp30 7,62 7,98 1,521 1,130 -1,733 54 ,089


Como se puede observar, destaca el gran número de competencias en los que

se aprecia una diferencia de medias estadísticamente significativa a favor de la

2ª medición realizada. Esto se aprecia en 17 de las 30 competencias generales

y suponiendo el 56,66 % de ellas. Las competencias en las que se observa este

incremento en la valoración obtenida de forma significativa son: capacidad de

266

RESULTADOS

análisis y síntesis (Cp1), capacidad de organizar y planificar (Cp2),

conocimientos básicos de la profesión (Cp4), comunicación oral y escrita en la

propia lengua (Cp5), conocimiento de una segunda lengua (Cp6), resolución de

problemas (Cp9), toma de decisiones (Cp10), capacidad de trabajar en un

equipo interdisciplinar (Cp14), capacidad para comunicarse con expertos de

otras áreas (Cp15),compromiso ético (Cp18), capacidad de aprender (Cp21),

capacidad para adaptarse a nuevas situaciones (Cp22), capacidad para generar

nuevas ideas (creatividad)(Cp23), liderazgo (Cp24), habilidad para trabajar de

forma autónoma (Cp26), diseño y gestión de proyectos (Cp27), preocupación

por la calidad (Cp29).

Tal y como decíamos en el punto anterior, en todas las competencias salvo en

la competencia trabajo en equipo (Cp12) existe un incremento en la valoración

media, en la segunda medición. Los datos muestran que la diferencia de

medias de la citada competencia no sea estadísticamente significativa.

La competencia trabajo en equipo (Cp12) además es la que recibe una mayor

valoración por parte de los alumnos en la primera medición. La puntuación

media dada a la misma (8,39) está muy por encima de la media total de las 30

competencias generales que se sitúa en 7,14. Esto puede mostrar una

autovaloración por parte de los alumnos demasiado elevada, reduciéndose la

misma en la segunda medición (8,17) una vez que se pone a prueba sus

habilidades a la hora de trabajar en equipo durante toda la titulación. Esta

segunda valoración de la misma competencia por parte de los alumnos estaría

más cerca de la valoración media de las 30 competencias que se sitúa en 7,6.

267

RESULTADOS

En la tabla 60 se muestran las medias y desviaciones típicas de la primera

medición y de segunda de cada competencia específica, así como la prueba T

de diferencia de medias para muestras independientes.

Tabla 60.- Media y desviación típica por medición y prueba T para muestras relacionadas en las competencias específicas.


Med. D.T.


Cp31 7,20 7,84 1,353 1,316 -2,988 54 ,004 Cp32 6,82 6,89 1,278 1,873 -,299 54 ,766 Cp33 7,31 7,65 1,413 1,280 -1,879 54 ,066 Cp34 7,47 7,44 1,425 1,424 ,209 54 ,835 Cp35 8,00 8,15 1,116 1,204 -,468 52 ,642 Cp36 7,51 7,56 1,069 1,358 -,280 54 ,781 Cp37 7,27 7,49 1,283 1,373 -,993 54 ,325 Cp38 6,78 7,53 1,462 1,386 -3,207 54 ,002 Cp39 6,33 7,42 1,856 1,436 -3,512 54 ,001 Cp40 7,50 8,09 1,539 1,309 -2,563 53 ,013

268

RESULTADOS

Con respecto a las competencias específicas, se puede observar que existen

diferencias estadísticamente significativas a favor de la valoración recogida en

la segunda medición en el 40 % del total: promover y evaluar la formación de

hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del

deporte (Cp31), evaluar la condición física y prescribir ejercicios físicos

orientados hacia la salud (Cp38), elaborar programas para la dirección de

organizaciones, entidades e instalaciones deportivas (Cp39), diseñar,

desarrollar y evaluar actividades físico-deportivas de carácter recreativo en el

tiempo de ocio (Cp40).

Además indicar que la diferencia de medias es siempre a favor de la segunda

medición salvo en un caso, en las que el valor desciende en 0,03: planificar,

desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades físico-

deportivas (Cp34). Que la diferencia de medias no sea significativa y que el

valor esté cercano a 0, puede indicar que los alumnos no aprecian una mejora

en el desarrollo de esta competencia pero no que aprecien un descenso en su

desarrollo.

La competencia más valorada en la primera medición: seleccionar y saber


actividad (Cp35), con un valor de 8,00. Por el contrario la menos valorada sería:

elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e

instalaciones deportivas (Cp39), con un valor de 6,33.

Por otro lado, la competencia con mayor puntuación en la segunda medición

coincidiría con la más valorada en la primera medición: seleccionar y saber


269

RESULTADOS

actividad (Cp35), con un valor de 8,15. En el lado opuesto estaría: aplicar los

principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los

diferentes campos de la actividad física y el deporte (Cp32), que alcanzaría un

valor medio de 6,89. En el gráfico 13 se representa la distribución de los valores medios en

competencias generales y específicas en la primera y en la segunda medición

realizada.

Gráfico 13.- Competencias generales y específicas en la primera y segunda medición.

270

RESULTADOS

Cp1. Capacidad de análisis y síntesis. Cp2. Capacidad de organizar y planificar. Cp3. Conocimientos generales básicos de las disciplinas objeto de estudio. Cp4. Conocimientos básicos de la profesión. Cp5. Comunicación oral y escrita en la propia lengua. Cp6. Conocimiento de una segunda lengua. Cp7. Habilidades básicas de manejo del ordenador. Cp8. Habilidades de gestión de la información. Cp9. Resolución de problemas. Cp10. Toma de decisiones. Cp11. Capacidad crítica y autocrítica. Cp12. Trabajo en equipo. Cp13. Habilidades interpersonales. Cp14. Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar. Cp15. Capacidad para comunicarse con expertos de otras áreas. Cp16. Apreciación de la diversidad y multiculturalidad. Cp17. Habilidad de trabajar en un contexto internacional. Cp18. Compromiso ético. Cp19. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. Cp20. Habilidades de investigación. Cp21. Capacidad de aprender. Cp22. Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones. Cp23. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad). Cp24. Liderazgo. Cp25. Conocimiento de culturas y costumbres de otros países. Cp26. Habilidad para trabajar de forma autónoma. Cp27. Diseño y gestión de proyectos. Cp28. Iniciativa y espíritu emprendedor. Cp29. Preocupación por la calidad. Cp30. Motivación de logro. Cp31. Promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del deporte. Cp32. Aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte. Cp33. Identificar los riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas. Cp34. Planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades físico-deportivas. Cp35. Seleccionar y saber utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad. Cp36. Diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales y contextuales de las personas. Cp37. Planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en los diferentes niveles que presenta. Cp38. Evaluar la condición física y prescribir ejercicios físicos orientados hacia la salud. Cp39. Elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas. Cp40. Diseñar, desarrollar y evaluar actividades físico-deportivas de carácter recreativo en el tiempo de ocio.

4.2.2. Correlaciones entre inteligencia, rendimiento académico y

competencias generales y específicas en la primera y la segunda

medición.

En las tablas 61 y 62 se pueden apreciar las correlaciones existentes entre la


generales, en las dos mediciones realizadas a los mismos sujetos.

271

RESULTADOS

Tabla 61.- Correlación de Pearson entre la inteligencia, el rendimiento académico y las competencias generales, en la primera y en la segunda medición (Cp1-Cp15).


1ª medición 2ª medición 1ª medición 2ª medición

PMA-R ,871** 0,121 0,210

Rendimiento académico ,121 ,210 ,845**

Cp1 ,221 ,179 ,062 ,276*

Cp2 ,130 ,162 ,351** ,247

Cp3 ,104 ,192 ,144 ,172

Cp4 ,019 -,015 ,191 ,146

Cp5 ,179 ,131 ,165 ,271*

Cp6 ,041 ,029 ,077 ,139

Cp7 ,188 -,065 ,091 ,209

Cp8 ,072 ,220 ,179 ,245

Cp9 ,278* ,315* ,202 ,202

Cp10 ,176 ,000 ,231 ,090

Cp11 ,171 -,084 ,123 ,116

Cp12 ,018 -,151 ,070 -,012

Cp13 ,168 -,091 -,060 -,121

Cp14 ,136 -,012 ,252 ,044

Cp15 -,016 ,158 ,028 ,052

**. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral). *. La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral). Cp1. Capacidad de análisis y síntesis. Cp2. Capacidad de organizar y planificar. Cp3. Conocimientos generales básicos de las disciplinas objeto de estudio. Cp4. Conocimientos básicos de la profesión. Cp5. Comunicación oral y escrita en la propia lengua. Cp6. Conocimiento de una segunda lengua. Cp7. Habilidades básicas de manejo del ordenador. Cp8. Habilidades de gestión de la información. Cp9. Resolución de problemas. Cp10. Toma de decisiones. Cp11. Capacidad crítica y autocrítica. Cp12. Trabajo en equipo. Cp13. Habilidades interpersonales. Cp14. Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar. Cp15. Capacidad para comunicarse con expertos de otras áreas.

272

RESULTADOS

Tabla 62.- Correlación de Pearson entre la inteligencia, el rendimiento académico y las competencias generales en la primera y en la segunda medición (Cp16-Cp30).



Cp16 ,176 ,000 ,107 ,074

Cp17 ,229 -,084 ,167 -,071

Cp18 ,142 -,151 ,160 ,174

Cp19 -,078 -,091 ,177 ,071

Cp20 -,177 -,012 ,122 ,188

Cp21 ,067 ,158 ,287* ,066

Cp22 -,01 -,116 ,067 -,135

Cp23 ,044 ,056 -,068 -,158

Cp24 ,036 -,158 ,093 ,124

Cp25 ,178 ,003 ,213 ,130

Cp26 -,019 ,313* ,287* ,173

Cp27 ,078 -,134 ,053 ,225

Cp28 -,061 -,200 ,011 ,094

Cp29 -,016 -,119 ,171 ,277*

Cp30 ,224 ,162 ,193 ,167 **. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral). *. La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral). Cp16. Apreciación de la diversidad y multiculturalidad. Cp17. Habilidad de trabajar en un contexto internacional. Cp18. Compromiso ético. Cp19. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. Cp20. Habilidades de investigación. Cp21. Capacidad de aprender. Cp22. Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones. Cp23. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad). Cp24. Liderazgo. Cp25. Conocimiento de culturas y costumbres de otros países. Cp26. Habilidad para trabajar de forma autónoma. Cp27. Diseño y gestión de proyectos. Cp28. Iniciativa y espíritu emprendedor. Cp29. Preocupación por la calidad. Cp30. Motivación de logro. Lo primero que se puede apreciar es la existencia de una alta correlación entre

las medidas de la inteligencia en ambas mediciones (0,871) demostrando la

estabilidad de misma a lo largo del tiempo. También se aprecia esto entre las

273

RESULTADOS

medidas de rendimiento académico con un valor un poco menor, pero

también muy elevado (0,845).

Tal y como se puede observar, no se muestran correlaciones significativas

entre la inteligencia y el rendimiento académico ni en la primera ni en la

segunda medición. Se produce un aumento en el valor entre ambas

mediciones insuficiente para ser significativo.

Con respecto a las correlaciones que existen entre la inteligencia y cada una de

las competencias, se puede apreciar que es significativa en 1 de las 30

competencias generales en la primera medición: resolución de problemas

(Cp9). Siendo en la segunda medición en 2 de las 30: resolución de problemas

(Cp9) y habilidad para trabajar de forma autónoma (Cp26).

Por otro lado, cuando se observan las correlaciones que existen entre el

rendimiento académico y cada una de las competencias generales, se puede

ver que el número de ellas aumenta con respecto a cuando era con la

inteligencia. El total de correlaciones significativas entre el rendimiento

académico y las competencias generales sería de 3 de 30 en ambas

mediciones.

Las competencias generales que tienen una correlación significativa con el

rendimiento académico, en la primera medición, son las siguientes: capacidad

de organizar y planificar (Cp2), capacidad de aprender (Cp21), habilidad para

trabajar de forma autónoma (Cp26). Las que muestran esta correlación

significativa en la segunda medición son: capacidad de análisis y síntesis (Cp1),

274

RESULTADOS

comunicación oral y escrita en la propia lengua (Cp5), preocupación por la

calidad (Cp29).

Respecto a los valores de las correlaciones, indicar que en el caso de las que

son significativas con la inteligencia, oscilan entre 0,278, en la primera

medición, en: resolución de problemas (Cp9), y 0,315 de la misma competencia

en la segunda medición. Los valores de las mismas cuando son con el

rendimiento académico, oscilan entre 0,271, en la segunda medición en:

comunicación oral y escrita en la propia lengua (Cp5), y 0,351, en la primera

medición, en: capacidad de organizar y planificar (Cp2).



específicas analizadas.

Tabla 63.- Correlación de Pearson entre la inteligencia, el rendimiento académico y las competencias específicas en la primera y en la segunda medición.



Cp31 ,266* ,069 ,282* ,124

Cp32 ,230 ,090 ,314* ,226

Cp33 ,192 -,037 ,198 ,285

Cp34 ,100 ,163 ,294* ,165

Cp35 ,090 ,040 ,166 ,239

Cp36 ,057 -,210 ,277* ,145

Cp37 ,058 -,057 ,169 ,120

Cp38 -,043 -,158 ,223 ,133

Cp39 -,090 -,120 ,395** -,117

275

RESULTADOS

Cp40 ,023 ,039 ,156 -,034

**. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral). *. La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral). Cp31. Promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del deporte. Cp32. Aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte. Cp33. Identificar los riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas. Cp34. Planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades físico-deportivas. Cp35. Seleccionar y saber utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad. Cp36. Diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales y contextuales de las personas. Cp37. Planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en los diferentes niveles que presenta. Cp38. Evaluar la condición física y prescribir ejercicios físicos orientados hacia la salud. Cp39. Elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas. Cp40. Diseñar, desarrollar y evaluar actividades físico-deportivas de carácter recreativo en el tiempo de ocio.

Como se puede observar existen correlaciones significativas entre la

inteligencia y cada una de las competencias específicas en 1 de las 10

analizadas en la primera medición: promover y evaluar la formación de hábitos

perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del deporte

(Cp31), y en ninguna en la segunda medición.

Cuando se observan las correlación entre el rendimiento académico y cada una

de las competencias específicas, el número en las que ésta es significativa es

mayor que cuando se analiza con la inteligencia en la primera medición (5 de

10 totales): promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y

autónomos de práctica de la actividad física y del deporte (Cp31), aplicar los

principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los

diferentes campos de la actividad física y el deporte (Cp32), identificar los

276

RESULTADOS

riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas

inadecuadas (Cp33), planificar, desarrollar y evaluar la realización de

programas de actividades físico-deportivas (Cp34), diseñar, desarrollar y



personas (Cp36), elaborar programas para la dirección de organizaciones,

entidades e instalaciones deportivas (Cp39). En la segunda medición no se dan

correlaciones significativas entre el rendimiento académico y las competencias

específicas.

El valor de la correlación significativa que se muestra cuando es con la

inteligencia en la primera medición, es de 0,266 en: promover y evaluar la


física y del deporte (Cp31), no mostrándose ninguna significativa en la segunda

medición tal y como habíamos dicho anteriormente.

Por otro lado, los valores de las correlaciones significativas cuando son con el

rendimiento académico, oscilan en la primera medición entre 0,395 en:

elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e

instalaciones deportivas (Cp39), y 0,277 en: diseñar, desarrollar y evaluar los

procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte,

con atención a las características individuales y contextuales de las personas

(Cp36). Tal y como hemos dicho antes, los datos no muestran ninguna

correlación significativa en la segunda medición a pesar de que los valores son

el algunos casos superiores a los de la primera medición pudiendo ser debido

al n de muestra.

277

RESULTADOS

Una vez presentados los resultados de los estudios realizados, pasamos a

discutir los mismos.

278

5. DISCUSIÓN

DISCUSIÓN

5.1. DISCUSIÓN.

Como ya habíamos indicado en la introducción, los alumnos de la muestra son

estudiantes del Grado en Ciencias de la Actividad Física y el Deporte, por tanto

pertenecientes a la etapa de Educación Superior. Por lo tanto todos estos

sujetos, han tenido que cursar las etapas educativas de Educación Infantil,

Educación Primaria, Educación Segundaria Obligatoria (en adelante ESO) y

Bachillerato para llegar a los estudios que están o estaban cursando cuando

participaron en el estudio. Durante las citadas etapas educativas se produce

una selección natural que es debida al incremento de la dificultad de los

estudios. Esto se refleja en forma de abandono escolar en el que

lamentablemente España, con un 23,5 % de jóvenes que dejan los estudios tras

la ESO o sin graduarse, lidera la clasificación de países europeos en esta

materia (Eurostat, 2014).

Los individuos que se sitúan en la zona izquierda de la curva de la distribución

media de inteligencia, tendrán más dificultades para llegar a cursar unos

estudios superiores, incrementándose las probabilidades de abandono escolar

en ellos. Esto queda reflejado en la baja pero significativa correlación entre

inteligencia y rendimiento académico y que ha quedado suficientemente

demostrado en el marco referencial de esta tesis. Sin embargo, hay que tener

en cuenta que esto en ningún caso quiere decir que no haya individuos muy

inteligentes que no accedan a la universidad y por lo tanto, no es una causa

efecto el que los alumnos universitarios sean más inteligentes que el resto de

la población.

281

DISCUSIÓN

Es importante tener en cuenta esta selección que se produce de forma natural

para entender las características de la muestra de sujetos que hemos utilizado

para esta tesis. En la misma la distribución media de inteligencia está

ligeramente desplazada hacia la derecha de la curva. Esto no es debido a que

sean más inteligentes que el resto de la población, tal y como hemos

planteado con anterioridad, sino que este hecho se puede producir por la

restricción del rango de la muestra. Un ejemplo de esto sería lo que sucede en

deportes como el baloncesto. En edades tempranas la altura de los jugadores

correlaciona con su eficacia jugando. Cuando se trata de equipos

profesionales, en los que todos los jugadores son altos, la correlación entre la

eficacia y la altura se diluye produciéndose las diferencias en el rendimiento de

los jugadores por otras características del juego como pueden ser la velocidad

y la agilidad (Colom y Andrés-Pueyo, 1999).

Algunos autores indican que la correlación en la educación primaria entre el

rendimiento académico y la inteligencia está entre 0,50 y 0,70. Al pasar a

etapas educativas en las que el nivel de dificultad es mayor, Bachillerato y

Universidad, esta correlación se reduce a 0,30 y 0,40 (Almeida, 1988; Jensen,

1981). Estos datos coinciden con los del estudio 1 en el que se muestra una

correlación positiva y estadísticamente significativa entre la inteligencia y el

rendimiento académico. El valor de la misma es de 0,215, lo que resulta

congruente con otros estudios llevados a cabo en entorno universitario (De la

Rubia, 2013; Diseth, 2002; Jensen, 1981). En el gráfico 14 mostramos los datos

del estudio 1 con relación a los indicados por Jensen (1981) en cada una de las

etapas educativas.

282

DISCUSIÓN

Gráfico 14.- Correlación entre inteligencia y rendimiento académico en diferentes etapas educativas.

Fuente: Elaboración propia en base a los datos de Jensen (1981) y los del estudio 1.

El nivel de inteligencia medio de los estudiantes de la muestra se situaría por

encima (16,94) de los valores de referencia las tablas de puntuación de PMA-R

para licenciados varones (14,15 aciertos, Tea Ediciones (1996)) y por debajo de

los datos mostrados por Colom y Shih (2006) en estudiantes de Psicología

(19,54) con una muestra mucho más reducida que en el estudio 1 de esta tesis.

Otra característica a destacar es que los estudios de Grado en Ciencias de la

Actividad Física y el Deporte son en su mayoría cursados por alumnos cuya

primera opción, en la elección de estudios universitarios, es ésta (Consejería de

Empleo y Mujer de la Comunidad de Madrid, 2005; MECD, 2014ª; Michavila,

2012). Por lo tanto el nivel de motivación y vocación hacia la titulación es alta

y, teniendo en cuenta lo dicho por Carretta y Doub (1998) y Tejedor (1998),

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

Primaria Secundaria Bachillerato Facultad de derecho Facultad de CAFYD

283

DISCUSIÓN

esto factores influirán de forma positiva en el rendimiento académico de los

estudiantes de la muestra. En este caso el valor medio del rendimiento se sitúa

en 6,97 con una desviación típica de 1,11.

Por otro lado, los estudiantes que acceden a la Universidad, han tenido que

haber pasado por una serie de etapas educativas previas, tal y como hemos

indicado anteriormente. Según el currículo de la ESO los alumnos han debido

de desarrollar y haber sido evaluados al respecto en 8 competencias básicas

que son fruto de propuestas de la Unión Europea (RD. 1631, 2006):

competencia en comunicación lingüística, competencia matemática,

competencia en el conocimiento y la interacción con el mundo físico,

tratamiento de la información y competencia digital, competencia social y

ciudadana, competencia cultural y artística, competencia para aprender a

aprender, autonomía e iniciativa personal.

En este desarrollo competencial de los estudiantes se pone el foco dentro de la

Ley Orgánica para la mejora de la calidad educativa (en lo sucesivo LOMCE) en

la que se indica literalmente “Es necesario adquirir desde edades tempranas

competencias transversales, como el pensamiento crítico, la gestión de la

diversidad, la creatividad o la capacidad de comunicar, y actitudes clave como

la confianza individual, el entusiasmo, la constancia y la aceptación del

cambio” (Ley Orgánica 8, 2013, p.97860).

Todo esto que se fomenta y se trata de desarrollar en la ESO y en etapas

educativas previas, no se concreta ni se acota en Bachillerato (etapa previa a la

Educación Superior). En esta etapa educativa no se identifican las

competencias que deben ser desarrolladas y por lo tanto no hay ninguna

284

DISCUSIÓN

definición ni descripción de las mismas. Esta indeterminación ha provocado

que las Comunidades Autónomas hayan definido de forma independiente si su

desarrollo curricular estaría basado en competencias como pasa en Canarias,

Castilla-La Mancha, Cataluña y el País Vasco o no, tal y como pasa en el resto

(Pacheco, 2010).

Esta indefinición competencial que ocurre en Bachillerato incrementa la

heterogeneidad de los estudiantes que acceden a las universidades y por lo

tanto aspecto a tener en cuenta a la hora de analizar las características de la

muestra estudiada. Además es relevante e imprescindible tenerlo en cuenta a

la hora de desarrollar y evaluar competencias en los alumnos.

En el caso del estudio 1 realizado para esta tesis, es destacable que ninguna de

las 40 competencias está por debajo de 5. Además en 24 de las 30

competencias generales y en 8 de las 10 competencias específicas, los

estudiantes se autoperciben por encima de 7. Estos datos indican que los

alumnos de la muestra tendrían un nivel de autoeficacia elevado y que podría

hacer pensar que no coincidirá con la realidad.

Sin embargo, cuando tienen que autoevaluarse competencialmente en el

desarrollo de la segunda lengua y en las habilidades de investigación, las

puntaciones medias que se muestran son muy inferiores al resto. Este

descenso en la valoración se ajustaría a la realidad de nuestro país en cuanto al

dominio del inglés ya que, según los datos publicados por Universia España

(2014), solo el 22 % de los mayores de 18 años dominan esta lengua y solo el

7 % tiene un nivel avanzado. Otras clasificaciones como la realizada por

Educación First (2014) muestran que, a pesar de que España ha sido el 4 país

285

DISCUSIÓN

europeo que más ha avanzado en esta materia desde 2007, en la actualidad

sigue ocupando el puesto 17 de 24 países europeos y el puesto 20 de 63 países

mundiales. Con respecto a las habilidades de investigación decir que esta

competencia no se ha desarrollado en anteriores etapas educativas. Esto es

debido a que no aparece dentro del currículo de las mismas por estar

planificada para que se inicie su desarrollo de una forma muy básica en el nivel

2 del MECES (Grado), de una forma más profunda en el nivel 3 del MECES

(Postgrado) y con dominio completo en el nivel 4 del MECES (Doctorado) (RD

96, 2014).

Por todo lo anterior, se puede concluir que a pesar de que la curva de las

puntuaciones en la autovaloración de los estudiantes en competencias puede

interpretarse que está desplazada hacia la derecha, este desplazamiento se

produce en todas en la misma dirección.

También destaca en los datos mostrados, que hay 4 competencias generales

(trabajo en equipo, habilidades interpersonales, apreciación de la diversidad y

multiculturalidad, compromiso ético) en las que los estudiantes se valoran por

encima de 8. Esto puede tener una explicación debido a que los alumnos de la

muestra, tienen una alta vocación hacia la práctica deportiva, tal y como

indicábamos anteriormente, siendo este ámbito un entorno extraordinario

para la transmisión de valores y la educación ética (Carranza y Mora, 2003;

Velázquez et al., 2003). Ejemplo actual de cómo se está aprovechando el

potencial de la práctica deportiva como una herramienta para lograr

transformar la vida de las personas, es el programa International Inspiration en

el que están implicados 12 millones de jóvenes de 20 países (Jenkins y France,

2014).

286

DISCUSIÓN

En cuanto a las competencias específicas, destaca una de ellas con una

valoración por encima de 8: Seleccionar y saber utilizar el material y el

equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad. Esto podría ser

debido a varios factores que se han producido en los últimos años en nuestro

país y que describiremos a continuación. El primero de ellos sería el aumento

de la práctica deportiva en España, que se ha incrementado en 6 puntos entre

2005-2010 (última encuesta sobre hábitos deportivos en España) situándose

en el 43 % (García y LLopis, 2011). Una de las prácticas deportivas que más se

ha incrementado ha sido el running, estimándose que actualmente habría más

de 2.500.000 de personas que lo practicarían habitualmente (Suanzes, 2014).

El segundo sería la expansión de tiendas como Decathlon (que actualmente

cuenta 100 tiendas por toda España), especializadas en venta de material y el

equipamiento deportivo por vendedores expertos en cada sección. Esto ha

hecho que la población tenga un conocimiento más amplio del material y

equipamiento adecuado para la práctica deportiva. El tercero sería el gasto

que las familias destinan a bienes y servicios deportivos junto con la

adquisición de material básico para la práctica deportiva. Según el Ministerio

de Educación Cultura y Deporte el gasto en bienes y servicios deportivos por

hogar, el año 2013, se situaba cerca de los 230 €/año y la importación de

artículos y material deportivo estaba cerca de los 350 millones de €. Además

muestra que casi el 60 % de la población en general dispone de bicicleta y

balón de fútbol y algo más del 40 % una raqueta de tenis (MECD, 2014b).

Con respecto a la variable sexo, no se muestran diferencias en los valores de

inteligencia general entre hombres y mujeres, coincidiendo con los datos

mostrados por otras investigaciones (Colom y García-López, 2002; Deary et al.,

287

DISCUSIÓN

2003; Deary et al., 2007; Jensen, 1998; Naderi et al., 2008; Naderi, et al., 2010;

Nisbett et al. 2012).

Existen diferencias significativas en 11 de las competencias generales a favor

de las mujeres en todos los casos. Aunque esto puede ser debido al tamaño de

la muestra, recordemos que el número de mujeres es mucho menor que el de

los hombres en línea con la tendencia histórica en este tipo de estudios

universitarios (ver gráfico 1), en la investigación llevada a cabo por García y

Mirón (2013) se muestran datos que coinciden con estos.

Con respeto a las competencias específicas, los datos muestran que existen

diferencias significativas en 2 de ellas a favor de las mujeres en ambos casos.

Una de ellas sería la de identificar los riesgos que se derivan para la salud de la

práctica de actividades físicas inadecuadas. Los autores Flynn, Slovic y Mertz

(1994) también mostraban una mayor percepción de los riesgos para la salud

por parte de las mujeres. La otra competencias sería la de diseñar, desarrollar

y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y


personas.

En base a los resultados obtenidos, no se producen diferencias significativas en

la variable inteligencia entre alumnos de primero y de cuarto. Esto era algo

esperable en base a lo ya publicado por Hernstein y Murray (1994) indicando

que no se conoce la forma de manipular la inteligencia para que se incremente

de forma permanente. Sin embargo, sí que existen diferencias

estadísticamente significativas (0,75 puntos) en el rendimiento académico de

los alumnos de cuarto con respecto a los de primer curso. Esto puede ser

288

DISCUSIÓN

debido a varios factores, el primero de ellos sería el reducido tamaño de la

muestra de alumnos de cuarto (n=27), que en este caso podría hacer que las

conclusiones no fueran extrapolables a otras muestras. Otro de los factores

podría ser el cambio metodológico del EEES que ha hecho que se incremente el

rendimiento académico de los universitarios en los últimos años (Visa, 2014).

Siguiendo el ejemplo de los jugadores de baloncesto anterior, estas diferencias

de rendimiento se producirían por causa de otros factores como pueden ser la

velocidad y la agilidad (en este caso el desarrollo competencial, la motivación,

etc.). Por último, otro factor que podría influir en estas diferencias sería el

abandono de los estudios de los alumnos con un bajo nivel de rendimiento

académico.

La posible causa que hemos descrito en el párrafo anterior podría ser

consecuencia de las diferencias estadísticamente significativas en la

percepción de la adquisición de las competencias en los alumnos de cuarto con

respecto a los de primer curso. Esto puede ser consecuencia del trabajo que se

desarrolla dentro del plan de estudios del grado en cuestión. En el mismo

existe un mapa de competencias que tiene estructurado el trabajo que se debe

desarrollar dentro de cada asignatura para que se vayan adquiriendo mayores

dominios competenciales.

En este sentido es muy relevante destacar que solo en 4 de las 30

competencias generales las diferencias no son estadísticamente significativas

entre los alumnos de primero y de cuarto, aunque si se observa una tendencia

en el incremento de las puntuaciones a favor de los alumnos de cuarto. Con

respecto a las competencias específicas este dato aún es mayor ya que las

289

DISCUSIÓN

diferencias son estadísticamente significativas en la totalidad de ellas a favor

de los alumnos de cuarto curso.

Una de las competencias generales en las que las diferencias no son

significativas sería la de conocimiento de una segunda lengua. Además de todo

lo expuesto anteriormente sobre los datos de dominio del inglés en España,

debemos de destacar que, a pesar de que en los últimos años se está haciendo

un esfuerzo significativo en la Facultad de Ciencias de la Actividad Física y el

Deporte por incrementar el desarrollo de esta competencia en nuestros

estudiantes, los datos son que solo hay un 10 % de asignaturas en inglés, solo

el 9 % de estudiantes hace una estancia internacional, solo el 5 % hace una

práctica internacional y solo el 0,75 % tiene un nivel C129 de inglés.

Otra de las que no se incrementaría de forma estadísticamente significativa

sería la competencia de habilidades en el manejo del ordenador. Decir que la

posible causa para que los estudiantes no perciban un incremento significativo

de desarrollo en la misma, puede ser el alto contacto que ya tenían con los

ordenadores y las nuevas tecnologías antes de acceder a los estudios

universitarios. En 2014 en España el 74,8 % de los hogares dispone de

ordenador, el 93,8 % de los niños de 10 a 15 años usan el ordenador, el 73,3 %

de la población de 16 a 74 años han utilizado el ordenador en los últimos 3

meses (INE, 2014).

29 Según el Marco Común Europeo de Referencia para las lenguas (MCER) (CONSEJO DE EUROPA, 2002).

290

DISCUSIÓN

La tercera de ellas sería la competencia de trabajo en equipo (Cp12) en la que

tampoco se muestran diferencias significativas. Según los datos mostrados por

Extejt y Smith (2009) la competencia de trabajo en equipo estaba

significativamente más desarrollada en los alumnos (que cursaban un

programa de postgrado MBA) que realizaban deporte que en los que no lo

hacían. En nuestro caso los estudios que realizan la totalidad de los sujetos de

la muestra seleccionada están relacionados con el deporte y los alumnos

practican o han practicado deporte en sus diferentes modalidades y niveles de

competición. Por lo tanto serían personas que habrían desarrollado y adquirido

la citada competencia en el entorno deportivo y el trabajo desarrollado en las

asignaturas reforzaría su desarrollo pero no lo incrementaría de forma

significativa.

La cuarta y última sería la competencia de habilidades en investigación en la

que, tal y como hemos comentado anteriormente, según se determina en el

MECES, esta competencia se trabajará de forma inicial en los grados ya que

desarrollo y dominio se deberá de hacer en los postgrados y en el doctorado,

respectivamente (RD 96, 2014). Esto probablemente sería la causa de que no

se produzca un incremento significativo en el desarrollo de la misma entre

alumnos de primero y de cuarto curso.

También es relevante destacar que las competencias generales en las que se

produce una mayor diferencia de medias (cerca de 1,5 puntos), entre los

alumnos de primero y cuarto a favor de estos últimos, son la de capacidad de

organizar y planificar, habilidad para trabajar de forma autónoma y, diseño y

gestión de proyectos. En el EEES se incorporó una unidad de medida

denominada European Credit Transfer System más comúnmente conocida

291

DISCUSIÓN

como ECTS. En la actualidad, los Grados y las asignaturas de que se componen,

se miden de esta forma teniendo en cuenta que 1 ECTS equivale a unas 25

horas de trabajo por parte del estudiante. De cada ECTS aproximadamente la

tercera parte es trabajo autónomo del mismo y en el que es necesario que sea

capaz de organizar y planificar el tiempo de que dispone para conseguir

alcanzar los objetivos formativos plantados (González y Wagenaar, 2003).

Estos resultados muestran un desarrollo correcto del planteamiento realizado

en el EEES avalando el trabajo de los docentes dentro de esta titulación.

Con respecto a las competencias específicas, indicar que en una de ellas se

produce un mayor incremento que en el resto pero lejos del que se producía

en las que antes hemos descrito (1,13 puntos). La competencia en cuestión

sería la de diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-

aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención a las

características individuales y contextuales de las personas.

El sistema educativo que promueve el EEES tiene como principal ventaja, con

respecto a sistemas tradicionales, la adquisición y desarrollo de competencias

por parte de los estudiantes. Este desarrollo competencial busca que los

egresados aumenten su empleabilidad y por lo tanto se incorporen de una

manera más rápida y eficaz al mundo laboral. Como se puede extraer de los

resultados que se han mostrado, una implementación correcta de este sistema

educativo se refleja en el incremento percibido por los estudiantes en la

mayoría de las competencias transcurridos unos años expuestos al mismo.

Además cabe destacar que los sujetos que están por encima del percentil 75

en la prueba PMA-R tienen un rendimiento académico estadísticamente

292

DISCUSIÓN

significativo mayor que los que están por debajo del percentil 25. Esto ha sido

ampliamente demostrado por un gran número de estudios (Calvin et al., 2010;

De la Rubia, 2013; Deary et al., 2007; Fernández et al., 2013; Jensen, 1998). Tal

y como indicaban Neisser et al. (1996) la inteligencia sería el factor que más

capacidad de predicción tendrían en el rendimiento académico.

Los datos más relevantes de nuestra investigación se muestran cuando se

analizan a estos sujetos con su autopercepción de nivel de adquisición de

competencias. En los sujetos que están por encima del percentil 75 en la

prueba PMA-R solo se dan valores estadísticamente significativos superiores a

los que se encuentran por debajo del percentil 25 en 3 de las 30 competencias

genéricas y en ninguna de las específicas: capacidad de análisis y síntesis,

comunicación oral y escrita en la propia lengua, y habilidades básicas de

manejo del ordenador. También llama la atención que aunque las diferencias

no son estadísticamente significativas, en 6 de las competencias genéricas los

estudiantes que están por debajo del percentil 25 en la prueba PMA-R tenían

una autopercepción mayor que los que se encontraban por encima del

percentil 75. Por todo lo expuesto en este párrafo se puede concluir indicando

que los datos muestran una escasa relación entre la inteligencia y el desarrollo

competencial.

Sin embargo, cuando se analizan los sujetos que están por encima del percentil

75 y por debajo del percentil 25 en rendimiento académico, se ve que en 23 de

las 30 competencias generales y en 8 de las 10 específicas existen diferencias

estadísticamente significativas a favor de los estudiantes que están por encima

del percentil 75 en rendimiento académico. Esto mostraría una relación muy

importante entre el desarrollo competencial y el rendimiento académico.

293

DISCUSIÓN

Además de ello, existe una diferencia estadísticamente significativa a favor de

los que están por encima del percentil 75 en rendimiento académico en

inteligencia (hecho lógico y esperable a tenor de los datos que se mostraban

cuando se dividía la muestra en sujetos por encima del percentil 75 y por

debajo del percentil 25 en puntuaciones del PMA-R).

Con respecto al análisis factorial es relevante decir que éste muestra la

agrupación de las 30 competencias generales en 6 factores. Estos factores

fueron denominados según nuestro criterio del siguiente modo: factor I

(emprendimiento y desarrollo), factor II (habilidades personales y aprendizaje),

factor III (competencias laborales), factor IV (valores y multiculturalidad),

factor V (internacionalidad) y factor VI (nuevas tecnologías). En el análisis

realizado por Beneitone y Bartolomé (2014) se muestran 3 factores en Europa

para las 16 competencias que se identificaron como globales para 4 regiones

estudiadas (una de ellas Europa). Se debe tener en cuenta que en el caso de

esta tesis se han analizado 30 competencias generales y que si las reducimos a

las que muestran estos autores y hacemos el análisis factorial, como se

muestra en la tabla 64, el resultado en número de factores sería el mismo que

muestran en su estudio.

Tabla 64.- Matriz de los componentes rotados de las competencias generales de esta tesis y que coinciden con las globales identificadas por Beneitone y Bartolomé (2014).

Componente

1 2 3

Cp1 ,697 ,097 ,091

Cp21 ,687 ,229 ,003

Cp26 ,630 ,146 ,292

294

DISCUSIÓN

Cp9 ,629 ,306 ,331

Cp29 ,599 ,075 ,321

Cp18 ,479 ,382 -,015

Cp13 ,076 ,721 -,002

Cp12 -,074 ,693 ,419

Cp10 ,383 ,603 ,189

Cp11 ,455 ,542 -,060

Cp19 ,415 ,488 ,205

Cp23 ,420 ,448 -,019

Cp5 ,297 ,367 ,076

Cp8 ,229 ,067 ,814

Cp7 ,104 ,096 ,776 Cp1. Capacidad de análisis y síntesis. Cp5. Comunicación oral y escrita en la propia lengua. Cp7. Habilidades básicas de manejo del ordenador. Cp8. Habilidades de gestión de la información. Cp9. Resolución de problemas. Cp10. Toma de decisiones. Cp11. Capacidad crítica y autocrítica. Cp12. Trabajo en equipo. Cp13. Habilidades interpersonales. Cp18. Compromiso ético. Cp19. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. Cp21. Capacidad de aprender. Cp23. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad). Cp26. Habilidad para trabajar de forma autónoma. Cp29. Preocupación por la calidad.

Las correlaciones entre la inteligencia y las competencias, que se muestran en

los datos, solo son estadísticamente significativas en 4 competencias genéricas

y siempre con nivel muy bajo (entre 0,123 y 0,190). La que más se relaciona es

la de capacidad de análisis y síntesis (0,190), seguidamente estaría la de

habilidades en el manejo del ordenador (0,180), a continuación la

comunicación oral y escrita en la propia lengua (0,171), y por último la

resolución de problemas (0,123). Estas competencias, salvo la de habilidades

en el manejo del ordenador, estarían muy relacionadas con las aptitudes

primarias, por lo que sería entendible la correlación mostrada entre ambas. El

295

DISCUSIÓN

resto de competencias tendrían una relación con otro tipo de conceptos como

pueden ser las habilidades interpersonales o con la personalidad.

Por el contrario el número de correlaciones estadísticamente significativas

entre rendimiento académico y las competencias genéricas es muy superior

siendo de 17 en total. Este dato supone que el 56,66 % de las competencias

genéricas analizadas se relacionan con el rendimiento académico y por lo tanto

influirían en el mismo. Además los valores de las correlaciones serían muy

superiores a las que se mostraban con la inteligencia siendo en 8 de ellas el

valor superior al de la competencia que más correlacionaba con esta última.

En el caso de las competencias específicas, solo 2 de ellas tendrían

correlaciones estadísticamente significativas con la inteligencia. Los valores de

las mismas oscilarían entre 0,119 y 0,110. Por otro lado y al igual que ocurría

en el caso de las competencias generales, las correlaciones estadísticamente

positivas entre el rendimiento académico y las competencias específicas se dan

en 4 competencias y con unos valores que oscilan entre 0,175 y 0,303.

Por tanto, los datos muestran que la relación que se da entre el rendimiento

académico y las competencias es mucho mayor en número y en valores que la

que se produce entre la inteligencia y las competencias. Esto podría avalar el

trabajo de los docentes en el aula y la implantación del sistema educativo que

promueve el EEES reflejándose en las calificaciones el desarrollo competencial

mostrado por los estudiantes (Bozu y Canto, 2009). También indicaría la poca

relación existente entre la inteligencia y las competencias mostrando que los

sujetos más inteligentes no tienen por qué tener adquiridas y desarrolladas las

mismas en relación al nivel de inteligencia. Este hallazgo, según nuestra

296

DISCUSIÓN

opinión, sería el más relevante de esta tesis y podría significar, tal y como

indicamos anteriormente, que el nivel de inteligencia de los sujetos (en

términos normales) no sería una limitación para desarrollar y adquirir

competencias.

Cuando se hace la correlación de las variables inteligencia y rendimiento

académico con los factores, se muestra la misma tendencia que antes hemos

indicado, mayores correlaciones entre rendimiento académico que entre la

inteligencia. Esto es algo esperable ya que los diferentes factores agrupan las

competencias generales. En el caso de la correlación con la inteligencia esta es

estadísticamente significativa con 2 factores y con unos valores que oscilan

entre 0,113 y 0,131. Por el contrario, cuando se hace con el rendimiento

académico esta correlación estadísticamente significativa se da con 3 factores,

oscilando los valores entre 0,144 y 0,331.

Estos datos coinciden con los mostrados por Falicoff (2014) que se plantean la

hipótesis de si el desarrollo en la competencia científica coincide con el

rendimiento académico confirmándose ésta y mostrándose correlaciones

entre el desarrollo de la competencia y las calificaciones en esas asignaturas.

Por lo que respecta a las diferencias entre los diferentes sexos, es relevante

destacar que en el caso de los hombres existe una correlación

estadísticamente significativa entre la inteligencia y el rendimiento académico

de 0,265. Por el contrario, en el caso de las mujeres no se produce una relación

significativa entre ambas variables. Aunque los datos mostrados serían

contrarios a los que mostraban Carretta y Doub (1998) se considera que son

297

DISCUSIÓN

consecuencia del tamaño de la muestra en el caso de las mujeres (n=41) y no

por fallos metodológicos como indicaba Caplan y Caplan (2005).

En el caso de los hombres coinciden los datos de correlaciones mostrados

anteriormente, en ellos son mayores y con un valor superior cuando estas se

producen entre los factores y las competencias (2 factores con valores de

entre 0,250 y 0,330) que cuando se producen entre los factores y la

inteligencia (1 factor con un valor de 0,127). Esto también se produce en el

caso de las competencias específicas en el que no hay ninguna correlación

estadísticamente significativa con la inteligencia. Sin embargo sí que existen 4

competencias que correlacionan significativamente con el rendimiento

académico en el caso de los hombres con valores que oscilan entre 0,189 y

0,329.

Por el contrario, cuando se analizan los datos en el caso de las mujeres, se

puede apreciar que los datos coinciden mucho menos con los que se

mostraron de forma general. En el caso de las correlaciones de los factores con

la inteligencia y el rendimiento académico, se aprecia que solo en uno de ellos

existen correlaciones estadísticamente significativas y al contrario de todo lo

mostrado anteriormente, el valor de la misma cuando es con la inteligencia

(0,416) es superior al que se da cuando es con el rendimiento académico

(0,331). Con respecto a las competencias específicas indicar que solo se

produce una correlación estadísticamente significativa entre una competencia

y el rendimiento académico con un valor de -0,348.

298

DISCUSIÓN

Se puede considerar, al igual que se indicaba en el caso de la relación entre

rendimiento e inteligencia, que podría ser consecuencia del tamaño de la

muestra en el caso de las mujeres.

Con respecto a las correlaciones que se muestran entre los diferentes cursos es

significativo destacar que en los alumnos de primer curso se muestra una

correlación estadísticamente significativa entre el rendimiento académico y la

inteligencia. Estos datos coincidirían con los mostrados por diversos autores

(Calvin et al., 2010; De la Rubia, 2013; Deary et al., 2007; Fernández et al.,

2013; Jensen, 1998). Esto sin embargo no se produce en los estudiantes que

cursan cuarto curso no mostrándose una correlación estadísticamente

significativa entre el rendimiento académico y la inteligencia. Se considera que

esto no contradice lo indicado por los anteriores autores y que esto podría ser

debido al tamaño de la muestra de cuarto curso (n=27).

Las correlaciones que se muestran entre los factores, las competencias

específicas, la inteligencia y el rendimiento académico entre ambos cursos, son

significativas en pocos casos. Se dan en el caso del Factor VI con el rendimiento

académico en ambos cursos y solo con la inteligencia en primero. Con respecto

a las competencias específicas éstas solo se producen en una de ellas con la

inteligencia en los alumnos de cuarto y también, en una de ellas con el

rendimiento académico en los alumnos de primero. Los datos mostrados no

permiten obtener una conclusión con respecto a las diferencias por curso

académico. Esto podría ser debido al tamaño de la muestra que se reduce en

gran medida al producirse esta segmentación.

299

DISCUSIÓN

Con respecto al estudio 2 podemos destacar que: el valor 0,871 entre las dos

medidas del test PMA-R pone de manifiesto la estabilidad del constructo

inteligencia a lo largo del tiempo. Esto datos coinciden con lo manifestado por

Hernstein y Murray (1994) y que todavía hoy sigue en vigor.

Esto sucede también en las dos medidas de rendimiento académico realizadas,

en las que el valor de la correlación entre ambas es de 0,845. Esto indica

también que existe una estabilidad relevante en esta variable.

Es relevante indicar que existe una diferencia estadísticamente significativa en

rendimiento académico entre las dos mediciones realizadas. En los datos

presentados por la Conferencia de Rectores de las Universidades Españolas

(CRUE) en 2012, se observa un incremento de 7 puntos porcentuales en la tasa

de rendimiento académico de los universitarios comparando el período

comprendido entre 2006-2012 (Michavila, 2012). Esta tendencia general se

confirmaría de forma particular en un estudio longitudinal, teniendo como una

causa probable de esto el cambio metodológico implementado dentro del

EEES (Visa, 2014).

La no existencia de correlaciones estadísticamente significativas entre el

rendimiento académico y la inteligencia en ninguna de las dos mediciones no

significaría una conclusión diferente a las mostradas por Calvin et al. (2010); De

la Rubia (2013); Deary et al. (2007); Fernández et al. (2013) y Jensen (1998),

considerando que podría ser debida al tamaño de la muestra y a las

características de la misma (alumnos de educación superior en los que la

correlación entre ambas variables es baja (Jensen, 1981)).

300

DISCUSIÓN

Las correlaciones estadísticamente significativas que se muestran en la primera

y segunda medición entre las competencias generales y específicas y el

rendimiento académico y la inteligencia son muy dispares. Solo se producen en

2 de ellas entre la inteligencia y las competencias tanto en la primera como en

la segunda medición. Por el contrario se producen en 8 de ellas entre el

rendimiento académico y las competencias en la primera medición y solo en 3

de ellas entre ambas variables en la segunda medición.

Por lo tanto, en la primera de las mediciones se mostrarían los mismos

resultados que se obtenían en la totalidad de la muestra, es decir mayor

número y de mayor valor de correlaciones entre el rendimiento académico y

las competencias que entre éstas y la inteligencia. Tal y como decíamos

anteriormente, esto sucede debido a que la adquisición de competencias no

está ligada a una mayor o menor inteligencia, sino que posiblemente éstas se

relacionan con otras variables psicológicas, como motivación, personalidad,

etc.

Sin embargo este mayor número y sobre todo mayor valor de correlaciones

entre el rendimiento y las competencias no se mantiene en la segunda

medición. En este caso solo hay una competencia más que tiene una

correlación estadísticamente significativa pero los valores son menores que las

que se producen entre las competencias y la inteligencia.

Pero sin duda el hallazgo más relevante, según nuestra opinión, del estudio 2

es como en el 52,5 % de las competencias estudiadas se aprecia una evolución

estadísticamente significativa en su adquisición y desarrollo por parte del

estudiante. Esto pone de manifiesto, en un estudio longitudinal, que las

301

DISCUSIÓN

competencias se pueden adquirir y desarrollar tal y como indica la definición

del concepto por parte de Carreres y Perrenoud (2005): “la capacidad

aprendida para realizar de manera adecuada una tarea, función o rol,

relacionada con el ámbito particular de trabajo que integra conocimientos,

habilidades y actitudes”.

A lo largo de todo este capítulo hemos destacado cómo la inteligencia y las

competencias son aspectos importantes para el desarrollo académico y

profesional. A nuestro parecer el que más carácter predictivo tiene es la

inteligencia quedando de manifiesto dentro del capítulo 1 de esta tesis y que

se puede ver en la figura 27

Figura 27.- Relación entre inteligencia y rendimiento académico.

Tomado de Jensen (1998).

Sin embargo, esto no quita que en la educación superior el trabajo de

desarrollo y adquisición de competencias sea fundamental y que influyan

302

DISCUSIÓN

positivamente en el rendimiento académico (Visa, 2014). Siguiendo el ejemplo

del jugador de baloncesto que ponían Colom y Andrés-Pueyo (1999), éstas

podrían ser las que marcasen la diferencia de rendimiento (dentro de

jugadores que son todos altos) en un contexto educativo y profesional.

303

DISCUSIÓN

5.2. APLICACIONES PRÁCTICAS.

¿Cuáles son las variables que influyen en el rendimiento académico? ¿Qué

factores son los que condicionan el éxito académico y profesional de los

individuos? Estas son preguntas a las que se trata de dar respuesta desde hace

siglos y desde diferentes áreas científicas. Recientemente se publicaba un

artículo en prensa titulado “¿Se heredan las buenas notas?” que se basaba en

un estudio realizado por Shakeshaft et al. (2013) a más de 11.000 gemelos de

16 años. En el mismo queda de manifiesto que la inteligencia es la que más

influencia tiene en el rendimiento académico, dato ampliamente contrastado

por investigaciones previas. Sin embargo lo relevante del artículo es la idea de

que a pesar del gran componente hereditario, planteando una educación

individualizada y centrada en el alumno el éxito será mayor que con el mismo

enfoque para todos. Todo esto girando en base a que la educación sería mucho

más de lo que le sucede al individuo de una forma pasiva (De Jorge, 2014).

Y después de esto deberíamos de hacernos la siguiente pregunta ¿cómo

individualizamos la educación? o dicho de otro modo ¿qué podemos hacer los

docentes para dar respuesta a esto? La respuesta no es sencilla ya que los

factores que influyen son muchos, dentro de un entorno educativo y personal

de los estudiantes y que por lo tanto, pueden hacer que su rendimiento varíe

(ver tabla 4).

Un elemento que está facilitando, según nuestro punto de vista, una educación

más centrada en las necesidades individuales de los estudiantes (haciéndoles

protagonistas de su propia formación) es el EEES y la incorporación del

desarrollo competencial en los estudios universitarios. Ya han pasado muchos

304

DISCUSIÓN

años desde creación del mismo, y desde entonces, las universidades están

llevando esfuerzos más que significativos para incorporar el desarrollo de las

competencias dentro de sus programas de formación a través de sus claustros

de profesores. Pero aunque se ha recorrido un largo camino y que los logros

han sido notables, la sensación según Pozo y Bretones (2015) es que aún

queda mucho camino por recorrer y muchas áreas por mejorar.

Con respecto a las competencias es posible que se esté produciendo un

fenómeno muy común en Psicología. Dicho fenómeno es la diversidad de

opiniones y la falta de una visión común. No hay nada como que aparezca un

fenómeno o un constructo nuevo como para que de forma inmediata,

aparezcan numerosas definiciones (Sebastiani et al., 2009), diferentes teorías

explicativas, nuevas agrupaciones (Clemente-Ricolfe y Escribá-Pérez, 2013;

Beneitone y Bartolomé, 2014), etc. y cada uno parece defender su postura sin

ser capaces de asumir criterios ajenos, lo cual, se traduce en una serie de

problemas:

1. Los “libros blancos”30 hablan de numerosas competencias de carácter

general y específico, pero no establecen una definición clara de que es cada

una de esas competencias y de cómo se comportan.

Si por ejemplo, pensamos en la competencia en trabajo en equipo,

posiblemente todo el mundo, académico o no académico, entienda de qué

estamos hablando. Sin embargo, cuando la queremos acotar o definir,

30 Se pueden consultar todos los que existen en España en la página de la ANECA http://www.aneca.es/Documentos-y-publicaciones/Otros-documentos-de-interes/Libros-Blancos

305

DISCUSIÓN

comienzan los matices. El trabajo en equipo puede estar referido a la

capacidad de crear un equipo de la nada, o a la capacidad de manejar las

relaciones de los diferentes miembros del equipo, o a la capacidad de liderar el

equipo hacia el éxito, o… (Torrelles et al., 2011). En resumen, cada una de las

competencias se puede descomponer en diferentes factores.

Este fenómeno ha generado a nuestro parecer, una serie de conflictos a los

que debemos referirnos. El primero, y más importante, deriva de la propia

definición de cada una de las competencias. Es muy complejo no dar

definiciones que permitan hablar de competencias como si de factores

ortogonales se tratasen. La realidad es que las competencias se solapan unas

con otras, o lo que es lo mismo, correlacionan unas con otras. La segunda, es la

dificultad que tiene poder evaluar tal número de competencias (Dans et al.,

2011; López-Pastor, 2009; Villarroel y Bruna, 2014).

Desde nuestro punto de vista, y sin quitarle valor al trabajo realizado, falta en

todo este proceso un paso decisivo, y es el de agrupar las competencias en

factores. Esto se ha hecho en Psicología, por ejemplo en el área de

Personalidad, dónde se establecen factores que permitan agrupar las

conductas estables de los individuos (Barrick y Mount, 1991). Si ya de per se el

mundo de la personalidad es complejo, sería mucho más si trabajásemos a

nivel de faceta y no de rasgo o factor. En el caso del desarrollo de las

competencias en el ámbito educativo consideramos necesario hacer este

trabajo, en el que investigadores como So et al. (2013a) y So et al. (2013b) ya

se dirigen hacia esta línea, y que en la selección de Recursos Humanos ya se ha

planteado desde hace tiempo (Rubio, Bustillo y Marmolar, 2002). De sobra

sabemos lo complejo que establecer factores universales que engloben

306

DISCUSIÓN

diferentes facetas. Sin embargo, y nuestros datos apuntan en esta dirección,

vemos necesario agrupar. Los factores permiten trabajar desde una

perspectiva más amplia, y son más susceptibles a pequeñas variaciones. El

solapamiento y la alta correlación entre competencias lo único que consigue es

dificultar el trabajo.

2. Poner el foco en el desarrollo de las competencias puede parecer, en

algunos casos, dejar en un segundo plano el tema de los contenidos específicos

de las asignaturas en términos de conocimiento (Pardo, 2014). Los profesores

hacen esfuerzos significativos para trabajar dentro de cada una de sus

asignaturas en el desarrollo de las competencias, pero puede resultar difícil

separar habilidades o capacidades, de conocimientos.

3. Trabajar en el desarrollo de las competencias es una cosa y evaluar ese

desarrollo es otra (Echeverría, 2005). El no disponer de instrumentos

estandarizados que permitan evaluar competencias de forma asilada con

respecto a los conocimientos es un problema significativo. Un alumno puede

ser un auténtico experto en una materia, pero si en esa materia se evalúan

competencias, y el alumno no es capaz de desarrollarlas, se podría dar la

paradoja de que el alumno dejase de ser brillante en el área (siempre

refiriéndonos a contenidos propios de la misma) y pasase a ser mediocre.

4. La coordinación de las labores docentes representa otro problema

(Iglesia, 2011). Con el cambio del modelo educativo y el desarrollo de

competencias, la coordinación entre los miembros del claustro resulta

fundamental. Esto se pone de manifiesto por ejemplo, en el proceso de

distribución del desarrollo de competencias a lo largo de todo el proceso

307

DISCUSIÓN

educativo. Las titulaciones se diseñan teniendo en cuenta una malla

competencial para que, no se den casos en los que en un mismo curso

académico todos los profesores trabajen en el desarrollo de la misma

competencia y, que en el caso opuesto, exista alguna competencia en que no

sea desarrollada por ninguno. Sin embargo, estos procesos de coordinación

suelen ser muy complicados en el entorno universitario, donde resulta muy

difícil dar el salto y romper las barreras asociadas a la asignatura o el área de

conocimiento.

5. Llevar a cabo todo esto requiere procesos de transformación y cambio

que necesariamente deberían ser facilitados a través de la formación del

profesorado (Álvarez-Rojo et al., 2011). Los profesores necesitan reciclarse,

cambiar sus metodologías, incorporar las últimas tecnologías, y esto es algo

que no se aprende de forma inconsciente.

6. Por último, lógicamente necesitamos invertir en recursos. Ya nos sirven

las clases tradicionales, mostradas en la imagen 1 con bancadas de sillas y una

tarima al fondo, en la que el profesor es el protagonista.

Imagen 1.- Comparativa entre una clase del siglo XIV en la Universidad de Bolonia y una del siglo XXI en la Facultad de Filosofía de la Universidad Complutense de Madrid.

Tomado de Olmert (1992). Tomado de Sevillano (2010).

308

http://www.google.es/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&frm=1&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=0CAcQjRw&url=http://queridoespectador.blogspot.com/2011/08/en-europa-las-universidades-comienzan.html&ei=m7-fVLDtHcq7UaW3hNAL&bvm=bv.82001339,d.d24&psig=AFQjCNFP5g3eWcKPCqJ9V7OeuFfiOIW0FA&ust=1419841258203946

DISCUSIÓN

Los alumnos deben interaccionan entre sí, formar grupos, usar tecnología; las

clases tienen que cambiar, en términos de mobiliarios y tecnología. Mesas y

sillas con ruedas que faciliten la creación de grupos, pizarras electrónicas,

áreas de trabajo virtuales, etc., es necesario cambiar la concepción tradicional

de la educación en la que nos hemos educado (ver imagen 2).

Imagen 2.- Propuestas de aulas creativas y nuevo mobiliario que facilita el uso de las metodologías activas.

Tomado de Marco (2014). Tomado de Steelcase (2014).

Todo lo planteado aquí simplemente quiere poner de manifiesto que el

recorrido que aún tenemos que hacer para la total incorporación del desarrollo

de las competencias, por parte de los estudiantes, en el aula es ingente. Hay

mucho trabajo que hacer, y posiblemente, si este trabajo hubiese sido

canalizado de otra forma por parte de las instituciones que rigen el

funcionamiento del sistema educativo, a día de hoy habríamos avanzado de

forma más veloz y organizada (Acosta, 2014).

A modo resumen, la figura 28 muestra perfectamente los factores que pueden

ayudar e impulsar el desarrollo competencial en el aula. Además pone el foco

309

DISCUSIÓN

en factores que limitan o dificultan este trabajo y por lo tanto que se deben

mejorar si se quiere lograr una formación por competencias efectiva.

Figura 28.- Factores impulsores, facilitadores y dificultadores. Propuesta de medidas que podrían llevarse a cabo para intentar lograr una formación por competencias efectiva.

Tomado de (González, Arquero y Hassall, 2014).

Por otro lado, la inteligencia es la gran olvidada en nuestro sistema educativo.

En España poco a poco va adquiriendo relevancia, y se van produciendo

cambios significativos por ejemplo en lo referente a la superdotación. Aun así,

es fácil visualizar que la gran mayoría de los recursos educativos se siguen

focalizando en las dificultades de aprendizaje o en lo alumnos con problemas,

y poniendo poco el foco en aquellos alumnos con altas capacidades (según los

expertos el 98 % de los alumnos de altas capacidades se diagnostica como tal

(Vázquez-Reina, 2011)). Esto queda se puede apreciar en un dictamen del

Comité Económico y Social Europeo de la Unión Europea en el que “se pone

de manifiesto la necesidad de mejorar las prácticas y actividades educativas

310

http://f.hypotheses.org/wp-content/blogs.dir/1224/files/2014/07/gonzalez_formacion_competencias.png

DISCUSIÓN

destinadas a este tipo de alumnos, aspecto que se ve condicionado por la

escasa formación específica del profesorado en relación con este tema”

(Rodríguez, 2013, p. 2). Estas diferencias se manifiestan en términos

económicos y en términos de recursos humanos. La situación descrita no

puede dejar de recordarnos lo que ya contaban Herstein y Murray (1994) en

“The Bell Curve” hace más de 20 años.

Por otro lado, la relación entre tratamiento educativo e inteligencia no es

nueva. Existe mucha bibliografía sobre los modelos ATI (Aptitud Treatment

Interaction), y como los alumnos más inteligentes aprenden mejor con

determinados tratamientos educativos que con otros, y exactamente lo mismo

con alumnos de baja capacidad (García, 1997).

Si tal y como hemos puesto de manifiesto la inteligencia y las competencias

son dos elementos más que relevantes para el proceso educativos, sería lógico

pensar que debemos tener en cuenta ambas variables y sobre todo, la

interacción de las mismas. Al igual que se produjo un movimiento que

relaciona la interacción entre tratamientos educativos e inteligencia (ATI), sería

necesario poder diseñar modelos educativos que tengan muy presente el

proceso de interacción entre estas variables. Una propuesta de modelo

educativo integrador, que tuviera en cuenta las variables indicadas, se muestra

en la figura 29.

311

DISCUSIÓN

Figura 29.- Propuesta de modelo educativo en el que se tenga en cuenta las variables de inteligencia y competencias.

Nuestro trabajo pretende dar los primeros pasos que traten de sentar las bases

de estos modelos, y hemos pretendido profundizar sobre todo en lo referente

a la inteligencia y en lo referente a las competencias.

Una vez planteado este marco general, hay alguno de los datos que hemos

encontrado que merece la pena rescatar.

En esta tesis hemos encontrado datos muy reveladores. La relación encontrada

entre competencias y rendimiento académico e inteligencia y rendimiento

académico entra dentro del esperado. Por un lado, es normal que los alumnos

que más rindan tengan un mayor nivel competencial, sobre todo cuando

dentro del proceso de evaluación se incorporan elementos referentes al

desarrollo de competencias (Visa, 2014). Sucede lo mismo con respecto a la

variable inteligencia. Es normal que los alumnos más inteligentes tengan un

mayor rendimiento académico (Calvin et al., 2010; De la Rubia, 2013; Deary et

312

DISCUSIÓN

al., 2007; Fernández et al., 2013; Jensen, 1998). Si recordamos, esta relación

tiene niveles más bajos según se van superando las etapas que conforman el

sistema educativo, ya que se produce el fenómeno de restricción de rango a lo

largo del proceso, quedándose atrás o abandonando progresivamente los

alumnos con menos capacidades (Jensen, 1981).

Sin embargo el dato más revelador de nuestro trabajo es la escasa relación que

existe entre competencias e inteligencia. Si recordamos, la inteligencia es la

variable psicológica con mayor carácter predictivo. Se relaciona con

rendimiento laboral, éxito académico, éxito social, salud, etc. (Arden,

Gottfredson y Miller, 2009; Colom y Andrés-Pueyo, 1999; Colom 2002a; Lynn y

Vanhanen, 2012; Neisser et al., 1996). Sin embargo, hablamos de una

capacidad que se estabiliza una vez alcanzada la edad adulta, y que no mejora

con el caso del tiempo (en todo caso empeora, como sucede con la Inteligencia

Fluida en la vejez (Escorial et al., 2003)). Nuestros datos ponen de manifiesto

esta estabilidad, con la correlación de 0,871 con medidas separadas 3 años.

Por otro lado, las competencias no son estables, se pueden modificar y de

hecho posiblemente se desarrollen a lo largo de todo el ciclo vital. Son

habilidades que se puede modificar y se pueden desarrollar, y que van más allá

de los perfiles de personalidad o de inteligencia de las personas.

El dato más relevante por tanto es que alumnos con alta o con baja capacidad

intelectual podrían desarrollar igualmente competencias (ver tablas 37, 38 y

39). El hecho de que un alumno sea bueno o no en trabajo equipo, liderazgo,

toma de decisiones o habilidades interpersonales no tiene que ver con el

hecho de que sea más o menos inteligente.

313

DISCUSIÓN

Obviamente, lo ideal sería que coincidiesen ambas circunstancias: alta

capacidad y alto nivel de competencias. Pero para poder obtener datos al

respecto y determinar cuál es el efecto real de cada variable en el rendimiento

académico, sería necesario que en el proceso evaluativo de los estudiantes,

tuviéramos indicadores separados del rendimiento académico asociado a la

adquisición de conocimientos y del rendimiento académico asociado a la

adquisición de competencias.

Tal y como refleja nuestro estudio longitudinal, las competencias se van

desarrollando a lo largo del proceso educativo en el que están inmersos los

estudiantes. Los alumnos adquieren competencias a lo largo del tiempo tal y

como se ha demostrado por diversas investigaciones (Jara, 2007; So et al.,

2013a; So et al; 2013b). El incremento en la autopercepción que muestran los

datos, se atribuye al proceso educativo al que han sido expuestos los

estudiantes dentro de la titulación que estaban cursando. Es posible que los

incrementos en la autopercepción entre los niveles de competencias en

primero y en cuarto no sean muy grandes, pero hay varios factores que

deberíamos tener en cuenta:

1. La evaluación inicial en primero, en la que los alumnos acaban de ingresar

en la universidad, y que posiblemente en el entorno educativo anterior (el

Bachillerato en la gran mayoría de casos) no se ha trabajado el desarrollo

de competencias (Pacheco, 2010). Cuando a estos estudiantes se les

pregunta sobre su nivel de capacidad en trabajo en equipo, liderazgo,

habilidades interpersonales etc. puede dar respuestas que tiendan a

aumentar de forma artificial el nivel real de desarrollo. Su autopercepción

puede ser buena, pero es posible que lo que el alumno de primero

314

DISCUSIÓN

entienda sobre lo que significa liderazgo y trajo en equipo no sea lo mismo

que cuando está en cuarto.

2. De igual forma, los alumnos de cuarto, que están a punto de egresar, han

adquirido una serie de destrezas y han vivido una serie de situaciones que

posiblemente les haga ser más críticos. Y por otro lado, cabe destacar que

es posible que los alumnos hayan recibido otro tipo de experiencias

(prácticas curriculares, estancias internacionales, etc.) que también les

hayan hecho aumentar su desarrollo competencial.

Es decir, los datos se han comportado de la manera esperada, siendo la

autopercepción de los alumnos de cuarto superior a la de los alumnos de

primero. Pero, dado que nuestro estudio es relacional, no podemos atribuir a

procesos específicos esta ganancia, y por tanto, es necesario llevar a cabo otro

tipo de investigaciones que profundicen en este aspecto. En cualquier caso, la

tendencia de los datos debería tranquilizarnos en alguna medida, y hacernos

pensar que lo que estamos haciendo dentro de la universidad lo estamos

haciendo bien, en consonancia con lo establecido en el EEES, con un alto grado

de probabilidad.

315

DISCUSIÓN

5.3. LIMITACIONES DEL ESTUDIO.

1. Una de las principales limitaciones del estudio es el instrumento de

medida de la autopercepción del nivel de desarrollo competencial de los

sujetos. Su principal debilidad es que no es un test estandarizado y que ha sido

desarrollado para esta tesis doctoral. A pesar de ello, y tal y como indicamos

en capítulo 4 de la misma, el coeficiente de fiabilidad (alpha de Cronbach) de

todo el cuestionario es de 0,93. Siendo de 0,91 si solo se analizan las

competencias generales y de 0,88 si solo se analizan las específicas.

Además se ha comenzado la validación del mismo siguiendo la teoría de

Festinger y Katz (1993), haciendo un pase de forma experimental con una

muestra reducida de alumnos con características similares a los de la muestra.

Los comentarios y aportaciones de los que se sometieron a esta prueba piloto,

se incorporaron al test contribuyendo a validez del mismo. También se

incorporaron definiciones aclaratorias de cada una de las competencias

generales.

Es reseñable destacar que en la bibliografía consultada también se han

encontrado estudios en los que se utilizan instrumentos de medida para las

competencias similares al utilizado en el de esta tesis. Uno de ellos es el

llevado a cabo por García y Mirón (2013) en el que se utilizó un cuestionario de

40 items con una escala Likert de 1 a 10 para que los alumnos valorasen cual

había sido la influencia de su paso por la Universidad en el desarrollo de una

serie capacidades que se desarrollaban mediante las competencias generales

propuestas en su grado. Otro estudio sería el que se llevó a cabo en el

316

DISCUSIÓN

proyecto REFLEX (Allen et al., 2006; ANECA, 2007) y en el proyecto PROFLEX

(Mora et al., 2010) en el que se plantea para la valoración del desarrollo

competencial la siguiente pregunta: ¿Cómo valoras tu actual nivel de

competencias? La respuesta a cada una de las competencias evaluadas debía

ser en una escala Likert de 1 a 7. Por último destacar también el llevado a cabo

por Alonso-Martín (2010) en el que se pedía a estudiantes universitarios que

valorasen el nivel de desarrollo alcanzado por ellos en las competencias

propuestas en el proyecto Tuning (González y Wagenaar, 2003).

2. Otra limitación es el n de la muestra de mujeres, consecuencia de la

proporción habitual entre sexos en este tipo de titulación universitaria.

3. En nuestro caso, también podría considerarse como una limitación del

estudio, si tenemos en cuenta lo que indicaba Jensen (1998), la utilización de

solo un test para obtener una medida de g. Si bien es cierto que en este caso

la naturaleza del test aplicado podría cumplir con el objetivo previsto ya que

como podemos ver en la figura 30, según un escalamiento multidimensional,

sería de los más complejos (los que se sitúan más cerca del centro tienen esta

característica) y de los que más relación tendría entre las otras regiones

(numéricas y figurativas).

317

DISCUSIÓN

Figura 30.- Escalamiento multidimensional de los diferentes tipos de test de inteligencia.

Tomado de Colom (1998) y Juan-Espinosa (1997).

318

DISCUSIÓN

5.4. FUTURAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN.

Una vez realizada la revisión bibliográfica que se ha plasmado en esta tesis y en

base a los resultados que se han obtenido en la investigación, se considera que

las futuras líneas de investigación deberían ser las siguientes:

En un primer lugar realizar un análisis de las competencias que se desarrollan

en cada asignatura y estudiar las correlaciones existentes entre éstas y el

rendimiento académico en la misma.

Otra segunda propuesta sería la réplica del estudio mostrado incluyendo la

variable de la evaluación competencial realizada por los futuros empleadores.

Es decir, comparar las autoevaluaciones realizadas por los estudiantes con las

valoraciones de las mismas competencias por parte de los tutores de prácticas.

Este estudio sería llevado a cabo en alumnos de 4º curso.

Una tercera línea de investigación sería replicar el estudio con una muestra

más heterogénea, entre diferentes titulaciones de diferentes facultades de la

Universidad Europea de Madrid y en un futuro más lejano, entre diferentes

universidades (públicas y privadas).

Por último, la propuesta de estudiar las correlaciones que existen entre las

diferentes competencias generales y el tipo de deporte practicado, tratando de

analizar si hubiera una relación entre éste último y el mayor o menor

desarrollo competencial.

319

6. CONCLUSIONES

CONCLUSIONES

En base a los resultados obtenidos, y en función de las hipótesis que hemos

planteado en esta tesis, podemos concluir que:

1) La inteligencia general se relaciona de forma positiva y estadísticamente

significativa con el rendimiento académico. Esta relación se mantiene a lo

largo de los diferentes cursos académicos con independencia del sexo del

estudiante.


relaciona de forma positiva y estadísticamente significativa con el

rendimiento académico en más de la mitad de las competencias

estudiadas. Esta relación se mantiene a lo largo de los diferentes cursos.


significativa con el nivel de competencias que poseen los alumnos en un

número muy bajo de las competencias estudiadas.

4) La percepción sobre el nivel de competencias adquiridas por los alumnos

aumenta a lo largo de los diferentes cursos.

5) Los datos no muestran diferencias estadísticamente significativas entre

sexos en inteligencia, pero si rendimiento académico a favor de las

mujeres.

6) Se produce un incremento en la autopercepción del nivel competencial

adquirido por los sujetos analizados entre la primera y la segunda toma de

resultados.

323

CONCLUSIONES


relaciona de forma positiva y estadísticamente significativa con el

rendimiento académico, manteniéndose esta relación a lo largo del

tiempo.


significativa con el nivel de competencias que poseen los alumnos en un

número muy bajo de las competencias estudiadas a lo largo del tiempo.

324

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373

8. ANEXOS

ANEXOS

I. ANEXO I. Cuestionario de Inteligencia (PMA–R).

Instrucciones del test: Ahora va a resolver problemas formadas por letras del

alfabeto. Tenga en cuenta que se suprimen, para mayor facilidad, las letras

compuestas del alfabeto español: ch, ll, rr. Debe examinar la serie de letras y

adivinar cuál sería la siguiente. Trabaje deprisa pero procurando no

equivocarse. Tendrá seis minutos para toda la prueba. Si no termina no se

preocupe, es lo corriente.

III

ANEXOS

II. ANEXO II. Escala de autopercepción de desarrollo de competencias

en Educación Superior.

“Escala de autopercepción de desarrollo de competencias en Educación Superior”

El presente estudio persigue evaluar de manera objetiva el nivel de desarrollo de competencias de los estudiantes del Grado en Ciencias de la Actividad física y el Deporte.

A continuación se van a presentar una serie de preguntas que se relacionan con el nivel de competencias que posees en este momento.

Por favor, valora en una escala de 1 a 10 el grado en el que consideras que posees en este momento esta competencia (1 equivale al nivel más bajo de desarrollo de esa competencia (“poco competente”), y 10 al nivel más alto de desarrollo de esa competencia (“muy competente”). Rodea con un círculo la que consideres más ajustada a tu situación actual, en la hoja de respuestas que te adjuntamos a este documento.

Junto a la mayoría de las competencias te daremos una breve descripción que esperamos facilite tu comprensión de la misma.

Todos los datos facilitados se tratarán de forma confidencial. Los datos referentes al nombre, grupo y número de expediente se solicitan de cara a vincular estos resultados con el rendimiento académico. El tratamiento de estos datos se hará de forma grupal y nunca de forma individual.

La participación en este estudio es voluntaria.

¡¡Muchas gracias por tu colaboración!!

IV

ANEXOS

COMPETENCIAS 1. Capacidad de análisis y síntesis.

Aptitud para distinguir y separar las partes de un todo, para llegar a un resultado final partiendo de una serie de datos.

2. Capacidad de organizar y planificar. Aptitud para programar y distribuir las tareas en el tiempo, así como para establecer objetivos realistas.

3. Conocimientos generales básicos de las disciplinas objeto de estudio. Enseñanzas adquiridas sobre aspectos fundamentales de una materia en cuestión, que incluye los principios, historia, antecedentes de la misma.

4. Conocimientos básicos de la profesión. Aprendizajes adquiridos sobre nuevas teorías, métodos y técnicas de un área de conocimiento específico y vinculado con el desarrollo profesional.

5. Comunicación oral y escrita en la propia lengua. Aptitud para expresar verbalmente opiniones, puntos de vista, ideas, experiencias, pensamientos, conocimientos, etc. También para transmitir un discurso teórico, académico y profesional, por escrito, con correcta ortografía y semántica.

6. Conocimiento de una segunda lengua. Entender y hacerse entender de manera verbal y escrita usando una lengua diferente a la propia.

7. Habilidades básicas de manejo del ordenador. Aptitud para aplicar las nuevas tecnologías en todos los ámbitos de la profesión.

8. Habilidades de gestión de la información. Aptitud para buscar, seleccionar e integrar el conocimiento que provenga de fuentes diversas y/o de diferentes disciplinas.

9. Resolución de problemas. Capacidad de identificar, analizar y definir los elementos significativos que constituyen un problema para resolverlo con criterio y de forma efectiva.

10. Toma de decisiones. Capacidad para tomar decisiones aunque suponga un riesgo, asumiendo las consecuencias que se derivan de éstas.

11. Capacidad crítica y autocrítica. Aptitud para ofrecer una perspectiva particular ante un asunto, hecho, situación o información que se recibe.

12. Trabajo en equipo. Aptitud para compartir información y conocimiento con los demás miembros del grupo, asumir y colaborar activamente en la consecución de objetivos comunes, valorar e integrar las aportaciones del resto de los componentes del grupo y actuar para desarrollar un buen clima.

13. Habilidades interpersonales.

V

ANEXOS

Aptitud para interactuar con el otro, con interés y empatía, manteniendo en todo momento una escucha activa.

14. Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar. Habilidad para desarrollar tareas con éxito en la que es necesaria la participación de individuos con formación diferente a la nuestra para conseguir el objetivo final

15. Capacidad para comunicarse con expertos de otras áreas. Habilidad para interactuar, de forma escrita u oral, con individuos expertos en áreas de cocimiento distintas a la nuestra.

16. Apreciación de la diversidad y multiculturalidad. Comprender y aceptar la diversidad social y cultural como un componente enriquecedor personal y colectivo, para desarrollar la convivencia entre las personas sin incurrir en discriminación por sexo, edad, religión, condición social, política, y/o étnica.

17. Habilidad de trabajar en un contexto internacional. Capacidad para conocer y/o participar en actividades que se desarrollen a nivel internacional.

18. Compromiso ético. Aptitud para actuar con coherencia entre el comportamiento y los valores, así como, para defender la honestidad en situaciones comprometidas.

19. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. Aptitud para aplicar los conocimientos y habilidades adquiridos académicamente a los problemas y situaciones de la vida real y profesional.

20. Habilidades de investigación. Actualizarse y avanzar en la propia área de conocimiento liderando, o participando en equipos de investigación. Generar recursos para el desarrollo de proyectos de Investigación, Desarrollo e Innovación

21. Capacidad de aprender. Capacidad para adquirir conocimiento de manera independiente.

22. Capacidad para adaptarse a nuevas situaciones. Aptitud para adecuarse y trabajar eficazmente en distintas situaciones / individuos / grupos, etc.

23. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad). Aptitud para aportar ideas o perspectivas nuevas y originales a las tareas, buscando soluciones alternativas que supongan mejoras.

24. Liderazgo. Aptitud para ponerse con éxito al frente de un grupo.

25. Conocimiento de culturas y costumbres de otros países. Saber adquirido sobre otras naciones o comunidades incluyendo las ideas y tradiciones que tienen las personas que habitan esos lugares

26. Habilidad para trabajar de forma autónoma.

VI

ANEXOS

Aptitud para ser autosuficiente en el desarrollo de las tareas sin depender de alguien de forma indispensable

27. Diseño y gestión de proyectos. Preparar, dirigir, evaluar y hacer seguimiento de un trabajo de manera eficaz desarrollando una idea hasta concretarla en servicio o producto

28. Iniciativa y espíritu emprendedor. Realizar proyectos por iniciativa propia, comprometiendo determinados recursos con el fin de explotar una oportunidad, y asumiendo el riesgo que ello acarrea.

29. Preocupación por la calidad. Capacidad para promover la buena práctica profesional a través de la mejora continua, identificando, seleccionando y aplicando aquellos parámetros de calidad que integran cada una de las actividades que desarrolla el profesional en ciencias de la actividad física y el deporte.

30. Motivación de logro. Realizar actuaciones que llevan a conseguir nuevos resultados con éxito.

31. Promover y evaluar la formación de hábitos perdurables y autónomos de práctica de la actividad física y del deporte.

32. Aplicar los principios fisiológicos, biomecánicos, comportamentales y sociales en los diferentes campos de la actividad física y el deporte.

33. Identificar los riesgos que se derivan para la salud de la práctica de actividades físicas inadecuadas.

34. Planificar, desarrollar y evaluar la realización de programas de actividades fisicodeportivas.

35. Seleccionar y saber utilizar el material y el equipamiento deportivo, adecuado para cada tipo de actividad.

36. Diseñar, desarrollar y evaluar los procesos de enseñanza-aprendizaje relativos a la actividad física y al deporte, con atención a las características individuales y contextuales de las personas.

37. Planificar, desarrollar y controlar el proceso de entrenamiento en los diferentes niveles que presenta.

38. Evaluar la condición física y prescribir ejercicios físicos orientados hacia la salud.

39. Elaborar programas para la dirección de organizaciones, entidades e instalaciones deportivas.

40. Diseñar, desarrollar y evaluar actividades fisicodeportivas de carácter recreativo en el tiempo de ocio.

VII

ANEXOS

III. ANEXO III. Hoja de respuestas.

Nombre: Curso: Fecha: Grupo: Sexo: M/F Nº Expediente:

Competencia 1= Autovaloración 10 = 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 7 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 13 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 14 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 17 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 18 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 19 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 20 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 21 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 22 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 23 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 24 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 25 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 26 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 27 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 28 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 29 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 30 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 31 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 32 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 33 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 34 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 35 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 36 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 37 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 38 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 39 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 40 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

VIII

ANEXOS

Factor R 1 a b c f g h 2 d e f x y z 3 g h i j k l 4 j k l x y z 5 a b c f g h 6 x b c d e y 7 c d m n ñ o 8 a b c d e f 9 h i j k l m

10 h i j k l m 11 c d i j k l 12 d e f g h i 13 a b c d e f 14 j k l m n ñ 15 g h i j k l 16 i j k ñ o p 17 g h i j k l 18 a b c g h i 19 j k l m n ñ 20 a b c x y z 21 e f g h i j 22 s t u v w x 23 i j k l m n 24 f g h x y z 25 h i j k l m 26 e f g h i j 27 p q r s t u 28 u v w x y z 29 h i j k l m 30 f g h i j k

IX

ANEXOS

IV. ANEXO IV. Índice de gráficos.

Gráfico 1- Proporción de hombres y mujeres en la titulación de Grado/Licenciado en Ciencias de la Actividad Física y el Deporte en la Facultad. ..........................................................................................................................177 Gráfico 2.- Competencias generales y específicas en toda la muestra. ...........182 Gráfico 3.- Diferencia de medias entre hombres y mujeres en PMA-R. ..........184 Gráfico 4.- Diferencia de medias entre hombres y mujeres en rendimiento académico. .......................................................................................................185 Gráfico 5.- Competencias generales y específicas por sexo. ...........................190 Gráfico 6.- Estadísticos descriptivos de la variable PMA-R por cursos. ...........208 Gráfico 7.- Estadísticos descriptivos de la variable rendimiento académico por cursos. ..............................................................................................................209 Gráfico 8.- Competencias generales y específicas por curso. ..........................210 Gráfico 9.- Competencias generales y específicas por curso de primero y cuarto. ..............................................................................................................217 Gráfico 10.- Competencias generales y específicas de alumnos por debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en PMA-R. ....................................224 Gráfico 11.- Competencias generales y específicas de alumnos por debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en rendimiento académico. .........232 Gráfico 12.- Correlaciones de Pearson significativas entre la inteligencia, el rendimiento académico y las competencias, en toda la muestra. ..................245 Gráfico 13.- Competencias generales y específicas en la primera y segunda medición. ..........................................................................................................270 Gráfico 14.- Correlación entre inteligencia y rendimiento académico en diferentes etapas educativas. ..........................................................................283

X

ANEXOS

V. ANEXO V. Índice de tablas.

Tabla 1.- Fenómenos sociales que se relación con la inteligencia. ....................55 Tabla 2.- 16 competencias globales en las cuatro regiones (Europa, Latinoamérica, África, Rusia). .............................................................................79 Tabla 3.- Accesos y accesos día a la página web del proyecto Tuning y sus réplicas. ..............................................................................................................85 Tabla 4.- Factores que influyen en el rendimiento académico según la bibliografía consultada. ....................................................................................119 Tabla 5.- Resumen de los estudios más destacados de los consultados en la bibliografía que relacionan inteligencia y rendimiento académico. ................142 Tabla 6.- Correlaciones entre rendimiento académico, competencias e inteligencia. ......................................................................................................148 Tabla 7.- Coeficiente de Fiabilidad de los cuestionarios empleados en la tesis. ..........................................................................................................................165 Tabla 8.- Estadísticos descriptivos de la variable PMA-R y del rendimiento académico ........................................................................................................178 Tabla 9.- Estadísticos descriptivos de las competencias generales en toda la muestra (Cp1-Cp15). ........................................................................................179 Tabla 10.- Estadísticos descriptivos de las competencias generales en toda la muestra (Cp16-Cp30). ......................................................................................180 Tabla 11.- Estadísticos descriptivos de las competencias específicas en toda la muestra. ...........................................................................................................181 Tabla 12.- Media, desviación típica y prueba T de diferencia de media por sexo en las variables PMA-R y rendimiento académico. ..........................................184 Tabla 13.- Media y desviación típica por sexo y prueba T para muestras independientes en las competencias generales (Cp1-Cp15). .........................185 Tabla 14.- Media y desviación típica por sexo y prueba T para muestras independientes en las competencias generales (Cp16-Cp30). ........................186 Tabla 15.- Media y desviación típica por sexo y prueba T para muestras independientes en las competencias específicas. ...........................................188 Tabla 16.- Estadísticos descriptivos de la variable PMA-R y del rendimiento académico para la muestra curso =1. ..............................................................191 Tabla 17.- Estadísticos descriptivos de las competencias generales para la muestra curso=1 (Cp1-Cp15). ..........................................................................192 Tabla 18.- Estadísticos descriptivos de las competencias generales para la muestra curso=1 (Cp16-Cp30). ........................................................................193 Tabla 19.- Estadísticos descriptivos de las competencias específicas para la muestra curso=1. .............................................................................................194

XI

ANEXOS

Tabla 20.- Estadísticos descriptivos de la variable PMA-R y del rendimiento académico para la muestra curso =2. ..............................................................195 Tabla 21.- Estadísticos descriptivos de las competencias generales para la muestra curso=2. .............................................................................................196 Tabla 22.- Estadísticos descriptivos de las competencias generales para la muestra curso=2. .............................................................................................197 Tabla 23.- Estadísticos descriptivos de las competencias específicas para la muestra curso=2. .............................................................................................198 Tabla 24.- Estadísticos descriptivos de la variable PMA-R y del rendimiento académico para la muestra curso =3. ..............................................................200 Tabla 25.- Estadísticos descriptivos de las competencias generales para la muestra curso=3. .............................................................................................201 Tabla 26.- Estadísticos descriptivos de las competencias generales para la muestra curso=3. .............................................................................................202 Tabla 27.- Estadísticos descriptivos de las competencias específicas para la muestra curso=3...............................................................................................203 Tabla 28.- Estadísticos descriptivos de la variable PMA-R y del rendimiento académico para la muestra curso =4. ..............................................................204 Tabla 29.- Estadísticos descriptivos de las competencias generales para la muestra curso=4. .............................................................................................205 Tabla 30.- Estadísticos descriptivos de las competencias generales para la muestra curso=4...............................................................................................206 Tabla 31.- Estadísticos descriptivos de las competencias específicas para la muestra curso=4. .............................................................................................207 Tabla 32.- Media, desviación típica y prueba T de diferencia de media de primero y cuarto curso en las variables PMA-R y rendimiento académico. ....211 Tabla 33.- Media y desviación típica en primero y cuarto curso, y prueba T para muestras independientes en las competencias generales (Cp1-Cp15). .212 Tabla 34.- Media y desviación típica en primero y cuarto curso, y prueba T para muestras independientes en las competencias generales (Cp16-Cp30). ..........................................................................................................................213 Tabla 35.- Media y desviación típica en primero y cuarto curso, y prueba T para muestras independientes en las competencias específicas (Cp31-Cp40). ..........................................................................................................................215 Tabla 36.- Media, desviación típica y prueba T de diferencia de media, de alumnos por debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en PMA-R, en rendimiento académico. .............................................................................219 Tabla 37.- Media y desviación típica, de alumnos por debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en PMA-R, y prueba T para muestras independientes en las competencias generales (Cp1-Cp15). ..........................219

XII

ANEXOS

Tabla 38.- Media y desviación típica, de alumnos por debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en PMA-R, y prueba T para muestras independientes en las competencias generales (Cp16-Cp30). ........................220 Tabla 39.- Media y desviación típica, de alumnos por debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en PMA-R, y prueba T para muestras independientes en las competencias específicas (Cp31-Cp40). ......................222 Tabla 40.- Media, desviación típica y prueba T de diferencia de media, de alumnos por debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en rendimiento académico, en la prueba PMA-R. ................................................226 Tabla 41.- Media y desviación típica, de alumnos por debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en rendimiento académico, y prueba T para muestras independientes en las competencias generales (Cp1-Cp15). ..........226 Tabla 42.- Media y desviación típica, de alumnos por debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en rendimiento académico, y prueba T para muestras independientes en las competencias generales (Cp16-Cp30). ........227 Tabla 43.- Media y desviación típica, de alumnos por debajo del percentil 25 y por encima del percentil 75 en rendimiento académico, y prueba T para muestras independientes en las competencias específicas (Cp31-Cp40). ......229 Tabla 44.- Matriz de componentes rotados. ....................................................234 Tabla 45.- Correlación de Pearson entre la inteligencia, el rendimiento académico y las competencias generales (Cp1-Cp15). ....................................239 Tabla 46.- Correlación de Pearson entre la inteligencia, el rendimiento académico y las competencias generales (Cp16-Cp30). ..................................240 Tabla 47.- Correlación de Pearson entre la inteligencia, el rendimiento académico y las competencias específicas. .....................................................242 Tabla 48.- Correlación de Pearson entre las competencias agrupadas en factores, el rendimiento académico y la inteligencia. .....................................247 Tabla 49.- Correlación de Pearson entre las competencias agrupadas en factores, el rendimiento académico y la inteligencia, por sexo. ......................250 Tabla 50.- Correlación de Pearson entre las competencias específicas, el rendimiento académico y la inteligencia, por sexo. .........................................251 Tabla 51.- Correlación de Pearson entre las competencias agrupadas en factores, el rendimiento académico y la inteligencia, por curso. ....................253 Tabla 52.- Correlación de Pearson entre las competencias específicas con el rendimiento académico y la inteligencia, por curso. .......................................255 Tabla 53.-Estadísticos descriptivos de la variable PMA-R y del rendimiento académico en ambas mediciones. ...................................................................257 Tabla 54.- Estadísticos descriptivos de las competencias generales en ambas mediciones (Cp1-Cp10). ...................................................................................259

XIII

ANEXOS

Tabla 55.- Estadísticos descriptivos de las competencias generales en ambas mediciones (Cp11-Cp20). .................................................................................260 Tabla 56.- Estadísticos descriptivos de las competencias generales en ambas mediciones (Cp21-Cp30). .................................................................................261 Tabla 57.- Estadísticos descriptivos de las competencias específicas en ambas mediciones (Cp31-Cp40). .................................................................................262 Tabla 58.- Media y desviación típica por medición y prueba T para muestras relacionadas en las competencias generales (Cp1-Cp15). ...............................265 Tabla 59.- Media y desviación típica por medición y prueba T para muestras relacionadas en las competencias generales (Cp16-Cp30). .............................266 Tabla 60.- Media y desviación típica por medición y prueba T para muestras relacionadas en las competencias específicas. ................................................268 Tabla 61.- Correlación de Pearson entre la inteligencia, el rendimiento académico y las competencias generales, en la primera y en la segunda medición (Cp1-Cp15). .......................................................................................272 Tabla 62.- Correlación de Pearson entre la inteligencia, el rendimiento académico y las competencias generales en la primera y en la segunda medición (Cp16-Cp30). .....................................................................................273 Tabla 63.- Correlación de Pearson entre la inteligencia, el rendimiento académico y las competencias específicas en la primera y en la segunda medición. ..........................................................................................................275 Tabla 64.- Matriz de los componentes rotados de las competencias generales de esta tesis y que coinciden con las globales identificadas por Beneitone y Bartolomé (2014). ............................................................................................294

XIV

ANEXOS

VI. ANEXO VI. Índice de figuras.

Figura 1.- Modelo de los tres estratos de Carroll (1993). ..................................35 Figura 2.- Evolución de las puntuaciones del SAT desde 1950. .........................38 Figura 3.- Resumen de los datos reflejados por Herstain y Murrray en “The Bell Curve”. ................................................................................................................54 Figura 4.- Relación entre la probabilidad de sufrir un accidente y el CI. ...........56 Figura 5.- Relación entre CI e ingresos económicos. ..........................................57 Figura 6.- Grado de predicción del rendimiento laboral y del puesto desempeñado. ....................................................................................................58 Figura 7.- Relaciones de la inteligencia general e inteligencia emocional con el nivel educativo y el estatus social. .....................................................................61 Figura 8.- Primary Mental Abilities (PMA). La figura muestra el PMA-R. ..........62 Figura 9.- Differential Aptitude Test (DAT).........................................................63 Figura 10.- Raven Progresive Matrices ...............................................................63 Figura 11.- Factor G de Cattell............................................................................63 Figura 12.- Escala Wechsler de Inteligencia para Adultos (WAIS). .....................64 Figura 13.- Ganancia promedio de CI durante el siglo XX. .................................65 Figura 14.- Ganancias producidas en las puntuaciones según el tipo de test empleado. ..........................................................................................................65 Figura 15.- Ganancias en puntuaciones en los test en diferentes generaciones Españolas (años 60 y 90), en los test de Raven (SPM) y en la escala avanzada (APM). ................................................................................................................66 Figura 16.- Relaciones entre la inteligencia y el rendimiento académico y la motivación y el rendimiento académico. ...........................................................68 Figura 17.- Momentos relevantes de la creación del EEES. ...............................84 Figura 18.- AEHEISIS Organizaciones asociadas. ................................................88 Figura 19.- AEHEISIS Modelo de los seis pasos. .................................................89 Figura 20.- La relación entre los diferentes perfiles profesionales y las competencias específicas que deben desarrollar y poseer los Graduados en Ciencias de la Actividad Física y el Deporte. ......................................................93 Figura 21.- Valoración en términos absolutos del nivel de competencias de los graduados en Europa (REFLEX) y Latinoamérica (PROFLEX). ...........................103 Figura 22.- Correlación entre la inteligencia fluida, la velocidad de procesamiento, la atención controlada, las dificultades de temperamento y el rendimiento académico. ..................................................................................135 Figura 23.- Correlación entre g y el rendimiento académico. ..........................137 Figura 24.- Correlación entre CI y rendimiento académico de los países. .......145

XV

ANEXOS

Figura 25.- Representación gráfica del tamaño de cada uno de los factores en función al número de competencias que tiene cada uno de ellos. .................238 Figura 26.- Representación gráfica del tamaño de cada uno de los factores, incluyendo el valor de correlación significativa, con el rendimiento académico y con la inteligencia. ............................................................................................249 Figura 30.- Relación entre inteligencia y rendimiento académico. ..................302 Figura 27.- Factores impulsores, facilitadores y dificultadores. Propuesta de medidas que podrían llevarse a cabo para intentar lograr una formación por competencias efectiva. ....................................................................................310 Figura 28.- Propuesta de modelo educativo en el que se tenga en cuenta las variables de inteligencia y competencias. ........................................................312 Figura 29.- Escalamiento multidimensional de los diferentes tipos de test de inteligencia. ......................................................................................................318

XVI

ANEXOS

VII. ANEXO VII. Índice de imágenes.

Imagen 1.- Comparativa entre una clase del siglo XIV en la Universidad de Bolonia y una del siglo XXI en la Facultad de Filosofía de la Universidad Complutense de Madrid...................................................................................308 Imagen 2.- Propuestas de aulas creativas y nuevo mobiliario que facilita el uso de las metodologías activas. ............................................................................309

XVII

ANEXOS

VIII. ANEXO VIII. Índice de abreviaturas y acrónimos.

Estadísticos.

Asim. Asimetría.

Curt. Curtosis.

GL Grado de libertad.

KMO Medida de adecuación muestral.

Máx. Máximo.

Med. Media.

Mín. Mínimo.

SIG Significancia.

T Prueba T.

X2 Estadístico Chi-cuadrado.

Términos.

- 2C.- Inteligencia cristalizada.

- 2F.- Inteligencia fluida.

- 2R.- Capacidad amplia de recuerdo.

- 2S.- velocidad cognitiva general.

- 2T.- Velocidad mental.

- 2P.- Velocidad motora.

- 2U.- Percepción auditiva amplia.

- 2V.- Percepción visual amplia.

- 2Y.- Capacidad amplia de memoria.

- 3G.- Inteligencia general.

XVIII

ANEXOS

- AEHISIS.- Aligning a European Higher Education Structure in Sport

Science.

- AIIDI.- Asociación Iberoamericana para la Investigación de las

Diferencias Individuales.

- ANECA.- Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación

- APA.- American Psychological Asociation.

- APM.- Escala avanzada.

- ATI.- Aptitud Treatment Interaction. En Español aptitud-tratamiento-

interacción.

- BDNF.- Factor neurotrófico del cerebro.

- BEI.- Behavioral Event Interview

- CHEERS.- Careers after Higher Education a European Research Surve.

- CGPA.- Cumulative Grade Point Average.

- CI.- Cociente de Inteligencia.

- Cp.- Competencia.

- CRUE.- Conferencia de Rectores de las Universidades Españolas.

- CSIC.- Consejo Superior de Investigaciones Científicas.

- DAT.- Differential Aptitude Test.

- DRAE.- Diccionario de la Real Academia Española de la Lengua.

- DT.- Desviación Típica.

- ECTS.- European Credit Transfer System.

- EEES.- Espacio Europeo de Educación Superior.

- ESO- Educación Secundaria Obligatoria.

- g.- Factor general de inteligencia.

- Gc.- Inteligencia general cristalizada.

- GCSE.- General Certificate of Secondary Education

- Gf.- Inteligencia general fluida.

XIX

ANEXOS

- Gv.- Factores de visualización.

- HRI.- Test Health Resources Inventory.

- INE.- Instituto Nacional de Estadística.

- k: m.- Factor mecánico-espacial.

- LOMCE.- Ley Orgánica para la mejora de la calidad educativa

- MBA.- Master in Business Administration

- MCER.- Marco Común Europeo de Referencia para las lenguas.

- MECD.- Ministerio de Educación Cultura y Deporte.

- MECES.- Marco Español de Cualificaciones para la Educación Superior.

- n.- Número total de la muestra.

- NLSY.- National Longitudinal Study on Youth.

- OECD.- Organización para la Cooperación y Desarrollo Económicos.

- OECD-CERI.- Dentro de la OECD el Centro para la Investigación

educativa y la Innovación.

- PISA.- Programme for International Student Assessment.

- PMA-R.- Factor razonamiento del PMA.

- PMA.- Test de Aptitudes Mentales Primarias.

- PROFLEX.- Profesional Flexible en la Sociedad del Conocimiento.

- RD.- Real Decreto.

- REFLEX.- The Flexible Professional in Knowledge Society.

- s.- Factor específico.

- SAT.- Scholastic Aptitude Test.

- SOSIA.- Herramienta informática que evalúa 21 competencias

genéricas.

- SPM.- Escala general del test de Raven.

- SPSS.- Statistical Package for the Social Sciences.

- STAT-nivel E.- Sternberg Triarchic Abilities Test

XX

ANEXOS

- TEf.- Tasa de eficiencia.

- Tex.- Tasa de éxito.

- TI.- Tasa de intento.

- TIC.- Tecnologías de la información y la comunicación.

- TJS.- Test de Juicio Situacional.

- TIMSS.- Trends in International Mathematics and Science Study.

- TR.- Tasa de rendimiento.

- UNESCO.- United Nations Educational, Scientific and Cultural

Organization.

- v: ed.- Factor verbal educativo.

- WAIS.- Escala Wechsler de Inteligencia para Adultos.

- WISC-R.- Escala Wechsler de Inteligencia para Niños.

- WJ III.- Test de habilidades cognitivas Woodcock-Johnson

XXI

Documents

Influencia muscular del gen ACTN3 en jugadores y jugadoras