Introducción

Los estilos de aprendizaje se definen como las cualidades cognitivas, afectivas y fisiológicas que los estudiantes ponen en juego al momento de aprender (^{Keefe, 1982}). Específicamente, el concepto apunta a describir diferencias individuales que se vinculan indirectamente con el rendimiento académico (^{Jiraporncharoen et al., 2015}; ^{Mozaffari et al., 2020}; ^{Wilkinson et al., 2014}); de modo que estudiar y evaluar los estilos de aprendizaje permite formular ajustes en las estrategias de enseñanza según las particularidades individuales, en busca de mejores resultados en términos de calidad en los procesos de enseñanza-aprendizaje (^{Gutiérrez-Tapias, 2018}).

Teniendo esto en cuenta, diversos autores se han interesado en el análisis de esta variable (p. ej., ^{Biabani & Izadpanah, 2019}; ^{Cea-Rodríguez et al., 2018}; ^{Halili et al., 2019}; ^{Olanipekun et al., 2020} ), razón por la cual se ha diseñado un gran número de instrumentos para evaluar el constructo en población universitaria (p. ej., ^{Alonso et al., 1994}; ^{Dunn et al., 1982}; ^{Grasha & Riechmann, 1975}; ^{Honey & Mumford, 1986}; ^{Jackson, 2002}; ^{Kolb, 1976}; ^{Myers & Myers, 1980}; ^{Renzulli & Smith, 1978}; Rezler & Rezmovic, 1981; ^{Schmeck et al., 1977}; ^{Vermunt, 1998}; ^{Witkin et al., 1971}).

En particular, en cuanto a las versiones en español, el Cuestionario Honey-^{Alonso de Estilos de Aprendizaje (CHAEA) de Alonso et al. (1994}) es, actualmente, una de las herramientas más difundidas (^{Escanero-Marcén et al., 2016}; ^{Juárez-Lugo et al., 2012}); sin embargo, su adaptación en la versión para la población argentina, desarrollada por ^{Freiberg-Hoffmann y Fernández-Liporace (2013}), permite evaluar cuatro estilos de aprendizaje, de los cuales solo uno -el estilo pragmático- corresponde al modelo planteado por los autores del instrumento (Alonso et al., 1994), mientras que los tres restantes -los estilos asimilador, adaptador, y convergente- provienen del modelo propuesto por ^{Kolb (1976}).

Específicamente, en esta escala los estudiantes con predominio del estilo asimilador poseen gran capacidad de abstracción, por lo que son capaces de comprender e integrar fácilmente información de diversa naturaleza, a la vez que logran explicarla a otros con sencillez y claridad; asimismo, se enfocan más en la robustez teórica de las ideas que en su valor práctico, y en situaciones de aprendizaje prefieren la lectura, la interpretación de textos y la comparación de modelos teóricos (^{Kolb & Kolb, 2005}). Por otra parte, quienes presentan un estilo predominantemente adaptador tienen gran habilidad para transferir ideas a situaciones prácticas, sumado a que, dado su interés por participar de actividades novedosas y desafiantes, se guían por la intuición antes que por el razonamiento lógico, de modo que aprenden mejor mediante la experiencia concreta, la fijación de objetivos y el trabajo grupal (Kolb, 1984).

Por otra parte, los estudiantes con preeminencia del estilo convergente destacan por su destreza para imaginar distintas aplicaciones prácticas para una misma idea, de modo que participan con entusiasmo en la resolución de problemas y su aporte se centra, fundamentalmente, en las cuestiones técnicas de la situación a resolver; de hecho, prefieren articular ideas nuevas y realizar simulaciones, pruebas en laboratorios y actividades con aplicación en situaciones reales (^{Kolb & Kolb, 2005}). Y, por último, los alumnos con predominio del estilo pragmático se caracterizan por su capacidad para el análisis conceptual y para la identificación de los aspectos que integran esos conceptos y su posible aplicación en la práctica con efectos positivos; además, son personas impacientes, seguras de sí y que gustan de actuar rápidamente cuando alguna idea les resulta interesante, de modo que en situaciones de aprendizaje se enfocan en la planificación de actividades prácticas, como lo son el análisis del material de estudio, la fijación de metas y la organización del tiempo; de hecho, se interesan en mayor medida por la utilidad de los contenidos que deben aprender (^{Alonso et al., 1994}).

Ahora bien, el CHAEA se emplea habitualmente para describir perfiles estudiantiles individuales y grupales, así como para analizar la relación entre los distintos estilos de aprendizaje y el rendimiento académico, o para examinar diferencias entre alumnos que cursan diferentes disciplinas y que transitan diversos momentos en su trayectoria académica; razones por las cuales, según diversos investigadores, resulta una herramienta fundamental en las aulas universitarias (^{Altamirano-Droguett et al., 2019}; ^{Cardozo et al., 2018}; ^{Escanero-Marcén et al., 2018}; ^{Freiberg-Hoffmann et al., 2017}; ^{Ponce-Cumbreras & Gamarra-Bustillos, 2015}; ^{Prieto-Loureiro, 2019}; ^{Rodríguez et al., 2015}; ^{Villalba, 2015}).

Sin embargo, a pesar de su uso extendido, las evidencias sobre su estructura interna son controversiales, por lo que la replicación de la solución factorial propuesta por los autores originales es, aún, objeto de debate (^{Lopes da Silveira, 2013}; ^{Orellana et al., 2002}; ^{Rodríguez-Gómez, 2006}; ^{Silva-Falchetti, 2009}). De hecho, como se mencionó anteriormente, entre los estudios que analizan ese problema se encuentra la adaptación argentina del CHAEA (^{Freiberg-Hoffmann & Fernández-Liporace, 2013}), cuya estructura no coincide completamente con la hipotetizada por ^{Alonso et al. (1994}), pues informa de la extracción y confirmación de cuatro dimensiones con adecuado ajuste, con puntajes aceptables de consistencia interna, congruentes con el número de reactivos conservados en cada dimensión, pero diferentes a los reportados en la escala original.

En virtud de los estos hallazgos, en la presente investigación se propuso analizar nuevas evidencias de validez y confiabilidad para el CHAEA en población universitaria local, con el fin de que los hallazgos se sumen e, incluso, amplíen lo encontrado en estudios psicométricos previos sobre la escala (^{Freiberg-Hoffmann & Fernández-Liporace, 2013}). De esta manera, como objetivos del presente estudio se planteó: (a) analizar la estructura interna del CHAEA -por medio de un análisis factorial confirmatorio, del análisis de invarianza factorial y del estudio de la consistencia interna de la escala-, (b) examinar la estabilidad temporal de sus puntuaciones, y (c) estudiar evidencias de validez concurrente con diferentes enfoques de aprendizaje.

Método

Resultados

Análisis de invarianza factorial

Finalmente, se analizó la invarianza del modelo aplicando distintos niveles de restricción; donde, en todos los casos, se comprobó la invariabilidad del modelo (véase Tabla 3).

Tabla 3 CHAEA, invarianza factorial según facultad 

Nota. **p < .01.

Estudio de confiabilidad test-retest

Con respecto a la confiabilidad del instrumento, se analizó la estabilidad temporal de sus dimensiones por medio de la comparación entre las puntuaciones obtenidas en dos momentos diferentes. Como resultado, no se observaron diferencias significativas (véase Tabla 4).

Tabla 1 CHAEA. Índices de ajuste de modelos 

Tabla 2 CHAEA, comparación de índices de consistencia interna 

Figura 1 CHAEA, modelo tetrafactorial con el método de estimación WLS. 

Tabla 4 CHAEA, estabilidad temporal de las puntuaciones de las dimensiones 

Nota. ** p < .01; *p < .05.

Discusión

El presente estudio aporta nuevos análisis con respecto a las propiedades psicométricas de la versión argentina del CHAEA para estudiantes universitarios. Específicamente, se llevó a cabo un análisis factorial confirmatorio y un estudio de consistencia interna con el fin de sumar evidencias y comparar sus resultados con los obtenidos en un estudio previo realizado sobre la misma población (^{Freiberg-Hoffmann & Fernández-Liporace, 2013}). Además, se examinaron nuevas evidencias de validez de constructo -análisis de invarianza factorial-, de criterio validez concurrente, y de confiabilidad en términos de estabilidad temporal. Desde un punto de vista aplicado, la investigación buscó aportar nuevos resultados sobre la calidad de la escala, para así otorgar a los usuarios información reciente sobre sus propiedades técnicas. A la vez, desde un enfoque conceptual, el estudio estuvo orientado a profundizar e incrementar evidencias sobre la estructura dimensional del constructo.

De este modo, por una parte, el análisis de la estructura interna del CHAEA confirmó un adecuado ajuste del modelo teórico a los datos empíricos, pues los índices de ajuste, obtenidos a partir de la aplicación de todos los métodos de estimación sugeridos para el tratamiento de variables categóricas -WLS, DWLS y RULS- (^{Koğar & Koğar, 2015}) , fueron similares a los del estudio previo (^{Freiberg-Hoffmann & Fernández-Liporace, 2013}). De hecho, en todos los casos se alcanzaron los valores sugeridos tanto para el GFI y el AGFI -superiores a .90- como para el RMSEA -inferiores a .08- (^{Schumacker & Lomax, 2016}) ; resultados favorables para la hipótesis de robustez del modelo testeado, pues cada método produce siempre estimaciones sesgadas a causa de diversos factores -como el tamaño de la muestra, el número de variables observadas y latentes, y la cantidad de parámetros a estimar o de categorías de respuesta de las variables observadas, entre otras (Li, 2015)-. A partir de esto, es posible hipotetizar que la estructura interna del instrumento no se vería afectada de modo significativo por el error de medición, lo que implica una mejor estimación de la puntuación verdadera.

Por otra parte, se encontró que el ajuste del modelo -estimado en el estudio actual mediante el método WLS- fue superior al hallado en el trabajo precedente -calculado con la misma metodología- (^{Freiberg-Hoffmann & Fernández-Liporace, 2013}); diferencia que podría residir, probablemente, en el hecho de que la robustez de las estimaciones del método WLS depende, en principio, del tamaño muestral (^{Holgado-Tello et al., 2018}; ^{Jackson et al., 2009}). Así, resulta esperable que en el análisis de la muestra actual (N = 1342), que duplica en tamaño a la del estudio previo (N = 682), se obtuvieran, por reducción del error de Tipo I, valores más elevados en los índices de ajuste. Esto permite justificar la diferencia de ajuste entre ambos modelos e interpretar los resultados hallados en ambos estudios de modo equivalente.

Por otro lado, con respecto a los parámetros estimados, si bien se observan algunos valores negativos, se ha decidido no aplicar algún tratamiento estadístico especial, dado que la ocurrencia de dichos valores es esperable cuando se trabaja con matrices de correlaciones tetracóricas, métodos de estimación libre asintótica y muestras heterogéneas (^{Yuan et al., 2011}). Además, se ha establecido que la presencia de esta clase de ecuaciones infractoras no tiene efectos significativos sobre estadísticos como el chi cuadrado (^{Chen et al., 2001}).

Tabla 5 CHAEA, análisis de evidencias de validez concurrente con el R-SPQ-2F 

Nota. ** p < .01.

Ahora bien, con respecto a la comparación de los índices de consistencia interna (KR-20) entre el análisis actual y el trabajo previo (^{Freiberg-Hoffmann & Fernández-Liporace, 2013}), se observaron diferencias importantes entre los índices de las dimensiones adaptador y asimilador. En este punto es importante tener en cuenta que los coeficientes de consistencia interna son sensibles al tamaño muestral, dado que incrementa su valor al aumentar el número de sujetos (^{Feldt et al., 1987}). Por tal motivo, parece razonable hipotetizar que las diferencias encontradas a favor del estudio aquí presentado serían atribuibles al mayor tamaño muestral antes que a diferencias reales en las puntuaciones observadas.

Por otra parte, respecto al análisis de invarianza factorial interfacultades, puede decirse que este nuevo estudio confirma la equivalencia de la estructura inicial del CHAEA. Esto implica que el instrumento no presenta un funcionamiento diferencial según la disciplina académica, lo que aporta evidencias favorables para la generalización del modelo. En otras palabras, las puntuaciones del CHAEA presentan una baja probabilidad de verse influidas por el sesgo de medida atribuible al modo distintivo en que los estudiantes de las distintas especialidades aquí contempladas responden a la prueba (^{Jak, 2014}).

Adicional a esto, para concluir con el examen de la estructura interna debe destacarse la adecuada parsimonia del modelo, que pudo establecerse a partir de la interpretación de varios índices de ajuste, puesto que para todos los modelos estimados se reportaron valores RMSEA inferiores a .08, AGFI superiores a .90, y PNFI y PGFI superiores a .50 (^{Brown, 2015}; ^{Hahs-Vaughn, 2017}; ^{Mulaik, 1989}). En términos aplicados, ello implica que el instrumento permite una evaluación de los estilos de aprendizaje a partir de las cuatro dimensiones estudiadas asimilador, convergente, adaptador y pragmático- que guardan una adecuada representatividad respecto al constructo, sin perder capacidad explicativa.

De otro lado, el examen de la estabilidad temporal de las dimensiones muestra que las puntuaciones de los estilos no variaron significativamente en un lapso de 30 días, lo cual da cuenta de que las fuentes de error que se experimentan con los cambios temporales -como el aprendizaje, el estado de ánimo o el estado físico, entre otras- no afectarían las medidas derivadas del instrumento durante dicho intervalo (^{Irwin & Hughes, 2018}).

Asimismo, con respecto al resultado del análisis de evidencias de validez concurrente, se observa que todos los estilos de aprendizaje se asociaron positivamente con el enfoque profundo y negativamente con el superficial; siendo una única excepción la no correlación entre el enfoque superficial y el estilo adaptador; no obstante, este estilo correlaciona positivamente con el enfoque profundo, con lo cual se comprueba la validez del estilo adaptador de modo parcial.

Estas asociaciones positivas y negativas con los enfoques profundo y superficial, respectivamente, resultan esperables dado que los estilos describen características estudiantiles asociadas a diferentes tipos de procesamiento de información que se manifiestan en situaciones de aprendizaje -características que incluyen distintos tipos de intereses y motivaciones representados en la noción de enfoques de aprendizaje (^{Biggs & Tang, 2011})-. Además, cabe destacar que este resultado se orienta en la misma dirección que un estudio previo, en el que se reporta, a partir de un análisis factorial exploratorio, cómo dimensiones de los estilos se agrupan con el enfoque profundo y se asocian negativamente con el superficial (^{Cano-García & Justicia-Justicia, 1994}).

Con respecto a las bajas asociaciones encontradas, estas pueden explicarse por las diferencias entre los constructos analizados, ya que si bien ambos conceptos se relacionan teóricamente, cada uno de ellos se centra en aspectos diferenciales. Así, los estilos de aprendizaje examinarían las autopercepciones de los estudiantes sobre sus características cognitivas, afectivas y fisiológicas para aprender, mientras que los enfoques de aprendizaje, en cambio, indagarían la motivación y las estrategias que los educandos emplean como resultado de cómo perciben el contexto de enseñanza. Adicionalmente, cabe destacar que la ocurrencia de bajas asociaciones es esperable en el análisis de muestras amplias y heterogéneas (^{Ranganathan & Aggarwal, 2016}).

Finalmente, este trabajo presenta algunas limitaciones que deben tenerse en cuenta, como que la muestra empleada no contempla la totalidad de facultades que integran el sistema universitario de Buenos Aires; o que hizo falta un análisis de evidencias de validez predictiva que tome como criterio el rendimiento académico o la calidad de los aprendizajes logrados. Estas cuestiones deberán contemplarse en nuevos estudios, para que en ellos se recolecten datos sobre muestras más heterogéneas y se incluyan indicadores de rendimiento estudiantil, como, por ejemplo, el promedio de las calificaciones obtenidas, o índices complejos de calidad de aprendizaje.

Para concluir, se puede afirmar que con la presente investigación se obtuvieron hallazgos congruentes con la estructura dimensional reportada en la primera adaptación argentina de la escala que ofrecen nueva evidencia en favor de la generalización de este modelo -testeado en estudiantes universitarios de Buenos Aires-. Así, es posible concluir que no solo se confirman casi en su totalidad las evidencias reportadas para la versión argentina original, sino que, además, se incorporan nuevos aportes. Estos resultados, de cara al ámbito de aplicación, ofrecen a los profesionales del ámbito educativo una mayor certeza y confianza en las medidas obtenidas por medio del CHAEA. De esta manera, los usuarios pueden, a partir de la información arrojada por el cuestionario, tomar decisiones orientadas a mejorar los aprendizajes universitarios. Incluso, los resultados encontrados podrían ser útiles a la hora de planear talleres con objetivos determinados, cursos de capacitación para docentes según necesidades detectadas, modificaciones en los programas de las asignaturas, o bien cambios académicos mayores, como, por ejemplo, la actualización de los planes de estudio y la introducción de nuevas metodologías de enseñanza.