Evidencias de validez de una medida de la motivación por las Ciencias de la Naturaleza

  1. Radu Bogdan Toma 1
  1. 1 Universidad de Burgos
    info

    Universidad de Burgos

    Burgos, España

    ROR https://ror.org/049da5t36

Revista:
Educación XX1: Revista de la Facultad de Educación

ISSN: 1139-613X,  2174-5374

Año de publicación: 2021

Volumen: 24

Número: 2

Páginas: 351-374

Tipo: Artículo

DOI: 10.5944/EDUCXX1.28244 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

Otras publicaciones en: Educación XX1: Revista de la Facultad de Educación

Resumen

En los últimos años se ha detectado un descenso en las vocaciones científicas del alumnado. El modelo expectativa-valor se postula como uno de los enfoques teóricos más útiles para comprender las motivaciones académicas; sin embargo, estudios recientes sugieren la necesidad de añadir un tercer constructo, denominado coste. Dado que no existen investigaciones que apoyen esta reconceptualización en la población española, el presente estudio expone el diseño y el análisis de las propiedades psicométricas de un nuevo instrumento enfocado a medir la motivación por la asignatura de Ciencias de la Naturaleza en Educación Primaria y aporta datos de referencia para esta etapa educativa. Se trata de una investigación de tipo instrumental, con una muestra no probabilística de conveniencia compuesta por 339 estudiantes de 3º a 6º curso, proveniente de nueve centros educativos de la provincia de Burgos. El análisis factorial confirmatorio arrojó niveles de bondad de ajuste óptimos para la estructura factorial compuesta por tres factores: expectativas de éxito, creencias de valor, y coste. Las matrices de coeficientes estandarizados y de correlaciones entre constructos proporcionaron evidencias de validez convergentes y discriminantes. Un análisis correlacional con seis dimensiones actitudinales de afinidad teórica aportó evidencias de validez concurrente. Asimismo, los tres factores presentaron una fiabilidad interna adecuada, atendiendo a los índices Alfa de Cronbach y Omega de McDonald. Finalmente, se han identificado bajos niveles de expectativas de éxito y creencias de valor, sin diferencias significativas según el género o el nivel escolar. Estos hallazgos ofrecen apoyo empírico para el modelo teórico expectativas-valor-coste y presentan un instrumento oportuno, pertinente y psicométricamente válido y confiable que permite el desarrollo de futuras investigaciones. Además, resaltan la necesidad de desarrollar intervenciones educativas desde etapas elementales para fomentar la motivación por las ciencias de la naturaleza.

Referencias bibliográficas

  • Abraham, J., & Barker, K. (2014). An expectancy-value model for sustained enrolment intentions of senior secondary physics students. Research in Science Education, 45(4), 509-526. https://doi. org/10.1007/s11165-014-9434-x
  • Andersen, L., & Ward, T. J. (2014). Expectancy-value models for the STEM persistence plans of ninth-grade, high- ability students: A comparison between black, hispanic, and white students. Science Education, 98(2), 216-242. https://doi.org/10.1002/sce.21092
  • Arbuckle, J. L. (2014). Amos (Version 23.0). IBM SPSS.
  • Ato, M., López, J. J., & Benavente, A. (2013). A classification system for research designs in psychology. Anales de Psicologia, 29(3), 1038-1059. https://doi. org/10.6018/analesps.29.3.178511
  • Ball, C., Huang, K. T., Cotten, S. R., & Rikard, R. V. (2017). Pressurizing the STEM pipeline: An Expectancy- Value theory analysis of youths’ STEM attitudes. Journal of Science Education and Technology, 26(4), 372-382. https:// doi.org/10.1007/s10956-017-9685-1
  • Ball, C., Huang, K. T., Cotten, S. R., Rikard, R. V., & Coleman, L. T. O. (2016). Invaluable values: an expectancy-value theory analysis of youths’ academic motivations and intentions. Information Communication and Society, 19(5), 618-638. https://doi.org/10.1080/1369118X.2016.1139616
  • Barron, K. E., & Hulleman, C. S. (2015). The expectancy-value-cost model of motivation. En J. D. Wright (Ed.), International encyclopedia of the social and behavioral sciences. Elsevier.
  • Beede, D. N., Julian, T. A., Langdon, D., McKittrick, G., Khan, B., & Doms, M. E. (2011). Women in STEM: A Gender Gap to Innovation. Economics and Statistics Administration, 4-11. https://doi.org/10.2139/ssrn.1964782
  • Bøe, M. V. (2012). Science choices in Norwegian upper secondary school: What matters? Science Education, 96(1), 1-20. https://doi.org/10.1002/sce.20461
  • Borsa, J. C., Damásio, B. F., & Bandeira, D. R. (2012). Cross-cultural adaptation and validation of psychological instruments: Some considerations. Paidéia, 22(53), 423-432.
  • Brown, T. A. (2006). Confirmatory factor analysis for applied research. Guilford Press.
  • Caspi, A., Gorsky, P., Nitzani-Hendel, R., Zacharia, Z., Rosenfeld, S., Berman, S., & Shildhouse, B. (2019). Ninth- grade students’ perceptions of the factors that led them to major in high school science, technology, engineering, and mathematics disciplines. Science Education, 103(5), 1176-1205. https://doi. org/10.1002/sce.21524
  • Chang, Y. (2015). Science motivation across Asian countries: Links among future-oriented motivation, self-efficacy, task values, and achievement outcomes. The Asia-Pacific Education Researcher, 24(1), 247-258. https://doi.org/10.1007/ s40299-014-0176-3
  • DeWitt, J., & Archer, L., (2015): Who aspires to a science career? A comparison of survey responses from primary and secondary school students. International Journal of Science Education, 37(13), 2170-2192. https://doi.org/10.1080/09500693.2015.1071899
  • Eccles, J. S. (2005). Subjective task value and the Eccles et al. model of achievement related choices. En A. J. Elliott & C. S. Dweck (Eds.), Handbook of competence and motivation (pp. 105- 121). Guilford.
  • Eccles, J. S., & Wigfield, A. (1995). In the mind of the actor: The structure of adolescents’ achievement task values and expectancy-related beliefs. Personality and Social Psychology Bulletin, 21(3), 215-225. https://doi. org/10.1177/0146167295213003
  • Eccles, J. S., & Wigfield, A. (2020). From expectancy-value theory to situated expectancy-value theory: A developmental, social cognitive, and sociocultural perspective on motivation. Contemporary Educational Psychology, 61. https://doi.org/10.1016/j. cedpsych.2020.101859
  • Fredricks, J. A., Hofkens, T., Wang, M. Te, Mortenson, E., & Scott, P. (2018). Supporting girls’ and boys’ engagement in math and science learning: A mixed methods study. Journal of Research in Science Teaching, 55(2), 271-298. https:// doi.org/10.1002/tea.21419
  • Harrington, D. (2009). Confirmatory factor analysis. Oxford University Press.
  • Instituto Nacional de Estadística (INE) (2020). 3.6.3. Mujeres matriculadas y egresadas en enseñanza de grado y de primer y segundo ciclo por rama de enseñanza y 3.6.4 Mujeres matriculadas y egresadas en estudios de máster por rama de enseñanza. https://n9.cl/fz0o
  • Jiang, Y., Rosenzweig, E. Q., & Gaspard, H. (2018). An expectancy-value-cost approach in predicting adolescent students’ academic motivation and achievement. Contemporary Educational Psychology, 54, 139-152. https://doi. org/10.1016/j.cedpsych.2018.06.005
  • Kennedy, J., Quinn, F., & Taylor, N. (2016). The school science attitude survey: A new instrument for measuring attitudes towards school science. International Journal of Research & Method in Education, 39(4), 422-445. https://doi. org/10.1080/1743727X.2016.1160046
  • Kline, P. (2014). An easy guide to factor analysis. Routledge.
  • Kline, R. B. (2005). Methodology in the social sciences. Principles and practice of structural equation modeling. Guilford Press.
  • Knapp, H. (2018). Intermediate statistics using SPSS. Sage Publications.
  • Kosovich, J. J., Hulleman, C. S., Barron, K. E., & Getty, S. (2015). A practical measure of student motivation: Establishing validity evidence for the expectancy-value-cost scale in middle school. Journal of Early Adolescence, 35 (5-6), 790-816. https://doi.org/10.1177/0272431614556890
  • Lloret-Segura, S., Ferreres-Traves, A., Hernández-Baeza, A., & Tomás-Marco, I. (2014). El análisis factorial exploratorio de los ítem: una guía práctica, revisada y actualizada. Anales de Psicología, 30(3), 1151-1169. https://doi.org/10.6018/ analesps.30.3.199361
  • Luttrell, V. R., Callen, B. W., Allen, C. S., Wood, M. D., Deeds, D. G., & Richard, D. C. S. (2010). The Mathematics Value inventory for general education students: Development and initial validation. Educational and Psychological Measurement, 70(1), 142-160. https://doi.org/10.1177/0013164409344526
  • Ministerio de Universidades (MIU) (2020). Datos y cifras del sistema universitario español. Publicación 2019- 2020. Secretaría General Técnica del Ministerio de Universidades. https:// n9.cl/6blkz
  • National Academy of Sciences (NAS), National Academy of Engineering (NAE), National Academy of Engineering (NAE), & Institute of Medicine (IOM) (2010). Rising above the gathering storn, revisited: Rapidly approaching category 5. The National Academies Press. https:// doi.org/https://doi.org/10.17226/12999
  • Osborne, J., Simon, S., & Collins, S. (2003). Attitudes towards science: A review of the literature and its implications. International Journal of Science Education, 25(9), 1049-1079. https://doi.org/10.1080/0950069032000032199
  • Sáinz, M., & Müller, J. (2018). Gender and family influences on Spanish students’ aspirations and values in stem fields. International Journal of Science Education, 40(2), 188-203. https://doi.org/10.1080/09500693.2017.1405464
  • Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2007). Using multivariate statistics (5th edition). Allyn and Bacon.
  • Taber, K. S. (2018). The use of Cronbach’s Alpha when developing and reporting research instruments in science education. Research in Science Education, 48(6), 1273-1296. https://doi. org/10.1007/s11165-016-9602-2
  • Tanenbaum, C. (2016). STEM 2026: A vision for innovation in STEM education. U.S. Department of Education. https:// n9.cl/ctotz
  • Tavakol, M., & Dennick, R. (2011). Making sense of Cronbach’s alpha. International journal of medical education, 2, 53-55. https://doi.org/10.5116/ijme.4dfb.8dfd
  • Thomas, J. A., & Strunk, K. K. (2017). Expectancy-value and children’s science achievement: Parents matter. Journal of Research in Science Teaching, 54(6), 693-712. https://doi.org/10.1002/tea.21382
  • Toma, R. B., & Meneses-Villagrá, J. A. (2019a). Preferencia por contenidos científicos de física o de biología en Educación Primaria: un análisis clúster. Revista Eureka sobre Enseñanza y Divulgación de las Ciencias 16(1), 1104. https://doi.org/10.25267/Rev_Eureka_ensen_divulg_cienc.2019.v16.i1.1104
  • Toma, R. B., & Meneses-Villagrá, J. A. (2019b). Validation of the single-items Spanish-School Science Attitude Survey (S-SSAS) for elementary education. PLoS ONE 14(1).
  • Toma, R. B. (2020). Revisión sistemática de instrumentos de actitudes hacia la ciencia (2004-2016). Enseñanza de las Ciencias 38(3), 143-159. https://doi. org/10.5565/rev/ensciencias.2854
  • Vinni-Laakso, J., Guo, J., Juuti, K., Loukomies, A., Lavonen, J., & Salmela- Aro, K. (2019). The relations of science task values, self-concept of ability, and STEM aspirations among finnish students from first to second grade. Frontiers in Psychology, 10, 1-15. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.01449
  • Wang, M. T., & Degol, J. (2013). Motivational pathways to STEM career choices: Using expectancy-value perspective to understand individual and gender differences in STEM fields. Developmental Review, 33(4), 304-340. https://doi.org/10.1016/j.dr.2013.08.001
  • Watkins, M. W. (2017). The reliability of multidimensional neuropsychological measures: from alpha to omega. Clinical Neuropsychologist, 31(6-7), 1113-1126. https://doi.org/10.1080/13854046.2017.1 317364
  • Wigfield, A. (1994). Expectancy-value theory of achievement motivation: A developmental perspective. Educational Psychology Review, 6(1), 49-78. https:// doi.org/10.1007/BF02209024
  • Wigfield, A., & Cambria, J. (2014). Expectancy-value theory: Retrospective and prospective. En T. C. Urdan & S. A. Karabenick (Eds.), The decade ahead: theoretical perspectives on motivation and achievement (advances in motivation and achievement, Volume 16 Part A) (pp. 35- 70). Emerald Group Publishing Limited.
  • Wigfield, A., & Eccles, J. S. (2000). Expectancy-value theory of motivation. Contemporary Educational Psychology, 25, 68-81.
Fuente de los datos: Dialnet