Validación de batería neuropsicológica y metacognitiva en estudiantes universitarios: evaluación de procesos de aprendizaje y adaptación

Autores/as

  • Marcelo Gaete Fernández Universidad Arturo Prat, Chile https://orcid.org/0000-0002-0504-3726
  • Maria Gomez Gallego Universidad Católica de Murcia, España https://orcid.org/0000-0002-1650-7207
  • Yenny Mendoza Apaza Universidad Arturo Prat, Chile
  • Katherin Quintana Silva Universidad de Chile
  • Juan Gómez-García Universidad Católica de Murcia, España

DOI:

https://doi.org/10.21615/cesp.6268

Palabras clave:

neurocognición, metacognición, análisis factorial confirmatorio, perfiles de estudiantes universitarios

Resumen

Reducir índices de fracaso y abandono académico es relevante para las instituciones universitarias. El presente estudio se realizó con el objetivo de proponer y validar una batería, denominada EFUCES, para la evaluación de funciones cognitivas, relacionando aspectos neuropsicológicos y metacognitivos vinculados con la adaptación y el aprendizaje. Se evaluaron 1000 estudiantes universitarios, españoles (295) y chilenos (705). El análisis factorial confirmatorio explica un modelo estructural, conformado por factores: atención, funciones ejecutivas, memoria, inteligencia y metacognición. Los índices de ajuste obtenidos son estadísticamente significativos (p<.001). Para RMSEA=0,036, χ2=0,000; (CMIN/DF)=2,297; (CFI)=0,997; (NFI)=0,994; (NNFI/TLI)=0,995. La batería permite agrupar a los estudiantes evaluados según perfiles obtenidos a partir de sus rendimientos neurocognitivo (Neuro) y metacognitivo (Meta). Se identifican dos grupos con diferencias significativas a nivel neurocognitivo: uno con perfiles bajo el percentil 42 y otro sobre el percentil 62. La integración de las diferencias obtenidas a partir del análisis de rendimiento metacognitivo permite explicar una nomenclatura simple, en la que los estudiantes con perfil tipo A1 presentan un rendimiento global Neuro M=42 y Meta M=18; tipo B1, un rendimiento Neuro M=35 y Meta M=51; tipo C1, un rendimiento Neuro M=37 y Meta M=86. Y, los estudiantes con perfil tipo A2, un rendimiento Neuro M=68 y Meta M=26; tipo B2, un rendimiento Neuro M=62 y Meta M=59 y tipo C2, un rendimiento Neuro M=64 y Meta M=89. Los estudiantes con bajo rendimiento neurocognitivo presentan más dificultades en los procesos de aprendizaje, mientras que aquellos que presentan bajo nivel metacognitivo presentan dificultades adaptativas en las cohortes de ingreso.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Marcelo Gaete Fernández, Universidad Arturo Prat, Chile

Doctor en Ciencias de la Salud (Vicerrectoría Postgrado).

Maria Gomez Gallego, Universidad Católica de Murcia, España

Doctora (Departamento de Anatomía Humana y Psicobiología).

Yenny Mendoza Apaza, Universidad Arturo Prat, Chile

Universidad Arturo Prat, Chile. 

Katherin Quintana Silva, Universidad de Chile

Psicóloga.

Juan Gómez-García, Universidad Católica de Murcia, España

Master en Educación y E-Learning.

Referencias bibliográficas

Aizpurua, A., Lizaso, I., & Iturbe, I. (2018). Estrategias de aprendizaje y habilidades de razonamiento de estudiantes universitarios. Revista de Psicodidáctica, 23(2), 110–116. http://doi.org/10.1016/j.psicod.2018.01.001

Amieiro, N., Suárez, N., Cerezo, R., Rosario, P., & Núñez, J. (2018). Inventario de procesos de estudio (IPE-ES) para estudiantes universitarios: Estudio de su fiabilidad y validez. Publicación, 48, 183-196. https://doi.org/10.30827/publicaciones.v48i1.7332

Ardila, R. (2011). Inteligencia. ¿Qué sabemos y qué nos falta por investigar? Revista de la Academia Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, 35(134), 97-103. http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0370-39082011000100009

Ato, M., López-García, J., & Benavente, A. (2013). Un sistema de clasificación de los diseños de investigación en psicología. Anales de Psicología, 29(3), 1038–1059. https://doi.org/10.6018/analesps.29.3.178511

Baddeley, A. (2012). Working Memory: Theories, Models, and Controversies. Annual Review of Psychology, 63(1), 1–29. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-120710-100422

Brickenkamp, R., & Cubero, N. (2002). d2, test de atención: Manual. TEA Ediciones.

Brown, T. (2006). Confirmatory factor analysis for applied research. New York: Guildford Press. http://www.kharazmi-statistics.ir/Uploads/Public/book/Methodology%20in%20the%20Social%20Sciences.pdf

Cabrera, L., Bethencourt, J., Álvarez, P., & González, M. (2006). El problema del abandono de los estudios universitarios. Relieve, 12(2), 171-203. https://doi.org/10.7203/relieve.12.2.4226

Cancino, V., & Schmal, R. (2014). Sistema de Acreditación Universitaria en Chile: ¿Cuánto hemos avanzado? Estud. Pedagógicos, 40(1), 41-60. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-07052014000100003

Codorniu-Raga, M., & Vigil-Colet, A. (2003). Sex Differences in Psychometric and Chronometric Measures of Intelligence among Young Adolescents. Personality and Individual Differences, 35, 681-689. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0191886902002453

Comité Ético Científico UNAP. (2020). Reglamento de funcionamiento Comité Ético Científico Universidad Arturo Prat. https://www.unap.cl/prontus_unap/site/docs/20210518/20210518175718/reglamento_comite_etico_cientifico.pdf

Conferencia de Ministros europeos. (2003). Declaración de Berlín. Comunicado oficial de la Conferencia de Ministros responsables de la educación superior celebrada en Berlín el 19 de septiembre de 2003. Madrid:MEC.

Crinella. F., & Yu, J. (1999). Brain mechanisms and intelligence. Psychometric g and executive function. Intelligence, 27(4), 299–327. https://doi.org/10.1016/s0160-2896(99)00021-5

De Miguel, M. (2003). Evaluación de la calidad de las titulaciones universitarias. Guía metodológica. Madrid: Ministerio de Educación, Cultura y Deporte/Consejo de Coordinación Universitaria. https://sede.educacion.gob.es/publiventa/evaluacion-de-la-calidad-de-las-titulaciones-universitarias-guia-metodologica/universidad/11320

Drysdale, M., Ross, J., & Schulz, R. (2001). Cognitive Learning Styles and Academic Performance in 19 First-Year University Courses: Successful Students Versus Students at Risk. Journal of Education for Students Placed at Risk (JESPAR), 6(3), 271–289. https://doi.org/10.1207/S15327671ESPR0603_7

Dunning, D., Johnson, K., Ehrlinger. J., & Kruger, J. (2003). Why people fail to recognize their own incompetence. Current Directions in Psychological Science, Washington, DC, 12 (3). 83-87. https://www.sscnet.ucla.edu/comm/kjohnson/Lab/Publications_files/Dunning,%20Johnson,%20et%20al.%20%28200%230

Echavarri, M., Godoy, J., & Olaz, F. (2007). Diferencias de género en habilidades cognitivas y rendimiento académico en estudiantes universitarios. UPJ, 6(2).319-322. https://revistas.javeriana.edu.co/index.php/revPsycho/article/view/120

Escobedo, M., Hernández, Jesús., Estebané, V., & Martínez, G. (2016). Modelos de ecuaciones estructurales: Características, fases, construcción, aplicación y resultados. Ciencia & trabajo, 18(55), 16-22. https://dx.doi.org/10.4067/S0718-24492016000100004

Etchepareborda, M.C., & Abad-Mas, L. (2005). Memoria de trabajo en los procesos básicos del aprendizaje Working memory in basic learning processes. Rev Neurol, 15, 40 Suppl 1, S79-83. Spanish. PMID: 15736098. https://www.neurologia.com/articulo/2005078

Fernández, M., Ongarato. P., Saavedra, E., & Casullo, M. (2004). Test de Matrices Progresivas, Escala General: un análisis psicométrico. Evaluar, 4(1). https://revistas.unc.edu.ar/index.php/revaluar/article/view/598

Fernando, P., & Anguiano, C. (2010). El análisis factorial como técnica de investigación en psicología. Papeles del Psicólogo, 31(1), 18-33. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=77812441003

Flavell, J. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive-developmental inquiry. American Psychologist, 34 (10), 906–911. https://www.semanticscholar.org/paper/Metacognition-and-Cognitive-Monitoring%3A-A-New-Area-Flavell/ee652f0f63ed5b0cfe0af4cb4ea76b2ecf790c8d

Fuster, J. (2015). The Prefrontal Cortex. Estados Unidos: Elsevier.

Gaete, M., Jorquera, S., Bello, S., Mendoza, Y., Véliz, M., Alonso, M., & Lira, J. (2020). Resultados estandarizados del Montreal Cognitive Assessment (MoCA) para cribado neurocognitivo en población chilena. Neurología. https://doi.org/10.1016/j.nrl.2020.08.017

García A., Tirapu J., Luna P., Ibáñez, J., & Duque, P. (2010). ¿Son lo mismo inteligencia y funciones ejecutivas? Rev Neurol, 50, 738-746. https://doi.org/10.33588/rn.5012.2009713

Gargallo, B., Campos, C., & Almerich, G. (2016). Aprender a aprender en la universidad. Efectos de una materia instrumental sobre las estrategias de aprendizaje y el rendimiento académico. Cultura y Educación, 28(4), 790–809. https://doi.org/10.1080/11356405.2016.1230293.

Gargallo. B., Suárez J., & Pérez C. (2009). El cuestionario CEVEAPEU: Un instrumento para la evaluación de las estrategias de aprendizaje de los estudiantes universitarios. Relieve, 15(2), 1–31. https://doi.org/10.7203/relieve.15.2.4156Gil

Hatcher, L. (2006). A step-by-step approach to using SAS for factor analysis and structucal equation modeling. Cary, NJ: The SAS Institute. https://www.sas.com/storefront/aux/en/spsxsfactor/61314_excerpt.pdf

Hernández, J., & Pozo, C. (1999). El fracaso académico en la universidad: diseño de un sistema de evaluación y detección temprana. Psicología Educativa, 5(1), 27-40. https://journals.copmadrid.org/psed/art/7bd28f15a49d5e5848d6ec70e584e625

Hicks, T., & Heastie, S. (2008). High school to college transition: A profile of the stressors, physical and psychological health issues that affect the first-year on-campus college student. Journal of cultural diversity, 15(3),143-7. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19025202/

Irwin, L. (2017). Metacognition: A Concept Analysis. Archives of Psychiatric Nursing, 31(5). 454–456. https://doi.org/10.1016/j.apnu.2017.06.012.

Kruger, J., & Reclamacion, D. (1999). Unskilled and unaware of it: how difficulties in recognizing one’s own incompetence lead to inflated self-assessments. Journal of Personality and Social Psychology, 77(6), 1121-1134. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10626367/

Leibovich, N., & Schmidt, V. (2018). Reflexiones acerca de la evaluación psicológica y neuropsicológica. Revista Argentina de Neuropsicología, 12, 21-28. https://studylib.es/doc/8022099/reflexiones-acerca-de-la-evaluación-psicológica-y-neurops.

Lezak, M., Howieson, D., & Loring, D. (2004). Neuropsychological Assessment (4th ed.). Oxford: Oxford University Press

Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades de España. (2019). Datos y cifras del sistema universitario español. Publicación 2018-2019. http://www.educacionyfp.gob.es/dam/jcr:2af709c9-9532-414e-9bad-c390d32998d4/datos-y-cifras-sue-2018-19.pdf.

Ministerio de Educación Chile. (2020). Estudiantes Matriculados. https://educacionsuperior.mineduc.cl/2022/01/24/admision-universitaria-2022-numero-de-seleccionados-vuelve-a-superar-los-116-mil-anotando-un-crecimiento-del-6-en-comparacion-al-proceso-anterior/

Ministerio de Salud de Chile. (2013). Reglamento de la Ley Nº 20.120, Sobre la Investigación Científica en el Ser Humano, su Genoma, y Prohíbe la Clonación Humana. https://www.bcn.cl/leychile/navegar?idNorma=1032919&idParte=9206067&idVersion=

Morata-Ramírez, M. Ángeles, Holgado Tello, F. P., Barbero-García, M. I., & Mendez, G. (2015). Análisis factorial confirmatorio: recomendaciones sobre mínimos cuadrados no ponderados en función del error Tipo I de Ji-Cuadrado y RMSEA. Acción Psicológica, 12(1), 79–90. http://dx.doi.org/doi.org/10.5944/ap.12.1.14362

Montero, L. (2007). A guide for naming research studies in Psychology. Int J Clin Health Psychol. 7(3), 847-862. https://www.redalyc.org/pdf/337/33770318.pdf

Navea, A., & Varela, I. (2019). Variables motivacionales y cognitivas predictivas del rendimiento en estudiantes universitarios de ciencias de la salud. Educación Médica Superior, 33(1), e1397. http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0864-21412019000100007&lng=es&tlng=es.

Navea, A., & Suárez, J. (2017). Estudio sobre la utilización de estrategias de automotivación en estudiantes universitarios. Psicología Educativa, 23(2), 115–121. https://doi.org/10.1016/j.pse.2016.08.001

Pérez-Gil, J., Chacón, S., & Moreno, R. (2000). Validez de Constructo: el uso del análisis factorial exploratorio-confirmatorio para obtener evidencias de validez. Psicothema, 12 (2), 442-446. https://www.psicothema.com/pdf/601.pdf

Petersen, S., & Posner, M. (2012). The attention system of the human brain: 20 years after. Annu Rev Neurosci, 35, 73–89. https://doi.org/10.1146%2Fannurev-neuro-062111-150525

Puerta, I., Dussán, C., Montoya. D., & Landínez, D. (2018). Estandarización de pruebas neuropsicológicas para la evaluación de la atención en estudiantes universitarios. Rev. CES Psico, 12(1), 17-31. https://doi.org/10.21615/cesp.12.1.2

Raven, J., & Court. J. (1993). Test de Matrices Progresivas. Escalas Coloreada, General y Avanzada. Manual. Buenos Aires: Paidós.

Rey, A. (2009). Rey: Test de copia y de reproducción de memoria de figuras geométricas complejas. Madrid: TEA ediciones.

Romero, E. (2011). Confiabilidad y validez de los instrumentos de evaluación neuropsicológica. Subjetividad y Procesos Cognitivos, 15(2), 83-92. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=339630258004

Ross, T., Poston, A., Rein, P., Salvatore, A., Wills, N., & York. T. (2015). M.Performance Invalidity Base Rates Among Healthy Undergraduate Research Participants. Archives of Clinical Neuropsychology, 31(1), 97–104. https://doi.org/10.1093/arclin/acv062

Salamanca, S., & Acevedo, E. (2012). Comprensión lectora y memoria declarativa en estudiantes de primer semestre de Psicología de dos sedes de la Universidad Cooperativa de Colombia. Rastros Rostros, 14(28), 51-62 https://revistas.ucc.edu.co/index.php/ra/article/view/81/82?locale=pt_BR

Veenman, M., Van Hout-Wolters, B., & Afflerbach, P. (2006). Metacognition and learning: conceptual and methodological considerations. Metacognition and Learning, New York, 1, 3-14. https://doi.org/10.1007/s11409-006-6893-0

Verdugo, M. (2008). Metodología en la investigación sobre discapacidad: introducción al uso de las ecuaciones estructurales. Salamanca: INICO, Print. https://jabega.uma.es/permalink/34CBUA_UMA/1bi0plq/alma991003191389704986

Descargas

Publicado

2023-02-13

Cómo citar

Gaete Fernández, M., Gomez Gallego, M., Mendoza Apaza, Y., Quintana Silva, K., & Gómez-García, J. (2023). Validación de batería neuropsicológica y metacognitiva en estudiantes universitarios: evaluación de procesos de aprendizaje y adaptación. CES Psicología, 16(1), 62–87. https://doi.org/10.21615/cesp.6268

Número

Sección

Artículos Originales
QR Code
Estadísticas de artículo
Vistas de resúmenes
Vistas de PDF
Descargas de PDF
Vistas de HTML
Otras vistas
Crossref Cited-by logo

Artículos similares

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

También puede {advancedSearchLink} para este artículo.