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PERSPECTIVAS PSICOLÓGICAS • VOLÚMENES 3 - 4 • AÑO IV 51

A R T Í C U L O S

ANALISIS DE UNA EVALUACION TRANSCULTURAL DE LAINTELIGENCIA ACADEMICA DEL ESCOLAR

Dr. José V. Díaz Esteve*Universidad de Valencia, España

RESUMEN

Se analizan los resultados de una evaluación transcultural de la Inteligencia Académica en España yRepública Dominicana. Para este estudio se elaboró el IAP.2, que intenta evaluar la inteligencia através de cuatro tipos de contenidos: semánticos (AS), matemáticos (AM), estructural-espaciales (AE)y conductuales (AC). La prueba se aplicó a 258 alumnos de 6º curso de primaria de ambos países. Seprocesaron las respuestas a través del programa ITEMAN para Windows del Microcart Testing System(1995). Se buscó las posibles diferencias en las puntuaciones obtenidas en cada una de las subpruebasy en la prueba total entre los valores de las variables independientes controladas: Sexo, Edad y País,empleándose un ANOVA factorial mediante el paquete estadístico StatView.II, 1990. Se ha queridoapreciar las diferencias entre el nivel de desarrollo de las funciones mentales básicas, así como descubrirlas posibles deficiencias en la Inteligencia Académica en las dos muestras, como consecuencia de losprocesos enseñanza-aprendizaje del sistema educativo que cada país ha adoptado. Para ello se realizóun análisis diferencial funcional de los items mediante dos procedimientos: el primero comparando laproporción de aciertos en cada uno de los items entre las dos muestras, utilizando el estadístico Z paracontrastar las proporciones, procedimiento que está muy expuesto al impacto de la muestra, y el segundobuscando el Funcionamiento Diferencial de los Items (DIF: differential item functioning) utilizando elprograma HMDIF de Fidalgo (1995). Finalmente, se ha buscado validar el modelo de procesamientopropuesto, para ver si la selección de items hecha para construir el IAP.2 se ajusta o no al mismo,realizando un Análisis Factorial Confirmatorio (AFC), a través del programa EQS de Bentler versión5.1 (1995). Del estudio se infiere que la diferencia entre la inteligencia académica de los alumnos delos dos países parece estar relacionada con que al alumno español se le estimula a desarrollar más lafaceta fluida, y en cambio al dominicano más la inteligencia práctica.

INTRODUCCIÓN

D esde principios del siglo XX se ha intentadodefinir la Inteligencia, pero por su carácterexcesivamente molar se ha hecho imposible

alcanzar este objetivo (Sánchez Cánovas y SánchezLópez, 1994). Estos intentos han estado dirigidos:

-por un lado a construir tests capaces de evaluar laInteligencia, tarea que llevaba implícita dar unadefinición operacional de la Inteligencia. Entre estostests los más destacados son: el Binet y Simon (1905,1908, 1911), el Stanford-Binet (1916, 1937, 1961) deTerman, los Army Tests: Alpha y Beta (1917) y General

* Psicólogo, educador, con doctorado en Filosofía y Letras, de la Universidad Complutense de Madrid. Ex -Director del Departamento de Psicología yOrientación de la Universidad Nacional Pedro Henríquez Ureña en Santo Domingo, R.D. Profesor titular en la Universidad de Valencia, donde laboraimpartiendo asignaturas de Métodos de Investigación y Medición en Psicología y Educación. Autor de más de una docena de libros. Correo:[email protected]

Classification Test (1947), las Escalas de Wechsler(WBI, 1939; WBII, 1941; WISC, 1949; WAIS, 1955;WPPSI, 1967), los tests Factor g de Catell “CultureFair” (1971), los tests de Kaufman: el K-ABC- (paraniños, 1983) y el KAIT (para adultos y adolescentes,1993), el Detroit Test of Learning Aptitute-DTLA(1935), el DTLA- Revisado por Baker (1967), elDTLA-2 (1985) y DTLA-3 (1991) revisado porHammil, el Differential Ability Scales -DAS- de Elliot(1990), Cognitive Assessment System -CAS- (1996),el Woodcock-Johnson Psycho-Educational Battery(1977) revisados en 1989 y 90, últimamente en 2001(WJTCA-R).

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-por otro lado, otro grupo de autores ha llevado a cabouna serie de trabajos destinados a investigar lanaturaleza del constructo, tales como: Spearman (1904,1907, 1910, 1913, 1927), Thorndike (1907, 1922, 1927),Stern (1914), Thurstone (1929, 1935, 1938, 1941),Piaget (1955, 1972); Jensen (1969), Catell (1963, 1978),Horn (1968), Gardner (1993), Sternberg et al. (1981,1985, 1988), Anderson (1993);

- finalmente otro grupo de autores se ha empeñado endelimitar el dominio de los comportamientosinteligentes, para luego clasificarlos y/o categorizarlosen diversos modelos teóricos, tales como: el cubo deGüilford (1965, 1966, 1967), el diagrama de Vernon(1971), la dicotomía inteligencia fluida vs cristalizadade Catell-Horn, las teorías jerarquizadas de Caroll(1993) y de McGrew y Flanagan (1996), los esquemasmentales de Anderson (1993), el exaedro de Secadas(1995) y el Catell-Horn-Carrol (C-H-C) defendidocomo definitivo por Sattler (2001).

A pesar de estos intentos se ha comprobado que lamagnitud del constructo es tal, que la tarea de definirla Inteligencia, parece un proceso inacabable, ya que lamisma implicaría: observar y clasificar todos loscomportamientos inteligentes, esquematizarlos, precisary hacer verificaciones concurrentes, predecir a cortoplazo, efectuar nuevas precisiones y predicciones,formular hipótesis plausibles, y, por último, desarrollarmodelos teóricos capaces de integrar los viejos y losnuevos conocimientos y datos. En fin se puede afirmarcon Sánchez Cánovas y Sánchez López (1994), que lapalabra inteligencia es un “término primitivo, nodefinido, cuyo sentido viene dado por el papel que estedesempeña en la teoría y porque sirve para definir losdemás conceptos de dicha teoría” (p.163).

En las primeras décadas del siglo XX se pensaba en launidad del constructo. Pero, luego, desde los finales dela década de los 20 y sobre todo en la de los 30, algunosautores, (Scheringer, 1928; Deriaz, 1928; Scudder &Raubenheimer, 1930; Rusu, 1932; Kovoslay, 1933;Mierke, 1938; Wechsler, 1939,...) comienzan a haceruna clara distinción entre dos facetas de una mismaInteligencia: la Teórica (o académica, o verbal) y laPráctica (o manipulativa, o mecánica, o social). En lasdécadas posteriores (40, 50, 60, 70,...) se realizan, endiversos niveles educativos y ambientes culturales,diversos estudios correlacionales entre la evaluación

de estos aspectos de la Inteligencia y el rendimientoacadémico y/o laboral (Williamson & Darley, 1935;Gough, 1948; Singh-Baldev, 1956; Tsudsuki, 1957;Shuluke, 1958; Carter, 1959; Sechrest & Jackson, 1961;McBee & Duke, 1961; Kolowinsky, 1961; Yamamoto,1964; Guilford, Hoepfner & Petersen, 1965;Warhadpande & Kuller, 1966; Keating, 1978). Porúltimo en los años 80 y 90 aparece un grupo de autores,tales como: Sternberg y colaboradores (1981, 1985,1989), Ford & Tisak (1983), Wagner (1990,1994),Stewart (1998) que prefieren hablar de varias clases otipos de inteligencia, que se perciben bien diferenciadasentre sí; estas son: la práctica o sentido común(estructurada sobre los llamados conocimientos tácitos),la social (habilidad para adaptarse a las diversassituaciones sociales), la emocional (capacidad paraidentificar y manejar adecuadamente las emociones) yla académica (capacidad de adquirir y utilizaradecuadamente los conocimientos en el contextoadecuado, lo que implica percibir y asumir laresponsabilidad de las limitaciones y la capacidad detrasladar el pensamiento a la acción). En estos añosaparecen, también, varios trabajos que comparan ycontrastan entre sí estos tipos de inteligencia, talescomo: la práctica vs la académica (Wagner et al. , 1990,1994; Torf & Sternberg, 1998; Sternberg et al., 1996,2000), la social vs la académica (Riggio & al,, 1991;Wong et al., 1995; Jones & Day, 1996, 1997).

Dentro de la inteligencia académica (IA), entendida,como -la capacidad para solucionar problemasacadémicos- (Jones & Day, 1996), se han distinguido asu vez dos facetas (Allik & Realo, 1997; Lee, Wong &al, 2000): la fluida (el conjunto de habilidadesinherentes al sujeto que facilitan el aprendizaje) y lacristalizada (el conjunto de conocimientos implícitosy destrezas/automatismos que el sujeto ha adquirido ydesarrollado a través de los diversos procesosenseñanza/aprendizaje). Al parecer, de acuerdo conSternberg y Wagner, la inteligencia académica podríaser identificada con el tradicional factor g, aunqueenvuelto en otro lenguaje (g-océntrico), identificaciónmuy criticada por Jensen (1993) y que es claramentediferenciable del rendimiento académico, expresado porcualquiera de estos valores: las notas o calificacionesobtenidas, el índice académico, la motivación paraaprender, el nivel educacional alcanzado por el sujeto,los premios o distinciones recibidos (Oliver, R.N, 1994).


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Esta patente dificultad para delimitar y clasificar eldominio de los comportamientos intelectivos ha llevadoa muchos constructores de tests a olvidarse de buscaruna definición sustantiva de la inteligencia y pasar aofrecer una definición operacional que permita creartests adecuados a las necesidades o propósitos de lainvestigación, fijándose sólo en algunos aspectosfuncionales de la actividad mental. En este sentido sepodría decir que la “inteligencia es aquello que cadaautor de test, dice que es” (Whitaker, 1977).

Así pues, el autor, siguiendo las directrices de Sternbergy Wagner, ha intentado evaluar algunos aspectos de lainteligencia, entendiendo la misma, “como el nivel dedesarrollo mental que alcanza un alumno en undeterminado nivel escolar, a consecuencia del procesoenseñanza/aprendizaje académico”. Este aspecto delconstructo ha sido denominado Inteligencia Académica,cuya definición operacional podría ser esta:

la capacidad para:

- captar, asimilar y reconocer objetos y/o conceptosexpresados mediante palabras, símbolos numéricos,figuras o comportamientos,

- operar con estos contenidos de diversas maneras,tales como: recordar, comprender, clasificar, ordenar,completar, agrupar en conceptos superiores,contraponer y emitir juicios, elaborar nuevos,razonar, resolver problemas, mutar, reproducir,

- establecer relaciones entre ellos,

-comprender, profundizar e inferir consecuencias delos mismos,

- y actuar con propósito y/o anticiparse a situaciones,y operar eficazmente en el medio ambiente (Díaz,2000, p. 279).

Definido el atributo, en este caso la inteligenciaacadémica, se hace necesario elaborar un modelo deprocesamiento jerárquico (model of cognitivefunctions- Das, 1988), en el que se señalan las funcionesy componentes sobre los cuales se va a construir el test.Para elaborar este modelo se ha procedido a realizaruna amplia revisión de los comportamientos mentalesmás utilizados para evaluar la inteligencia en losprincipales tests desarrollados hasta el presente,reunirlos todos en una especie de mapa conceptual, paracomenzar, luego, a seleccionar aquellos, que en opinión

del autor podían estar más relacionados con lainteligencia académica. Seleccionados estoscomportamientos se diferenciaron y organizaron entresí para constituir una especie de modelo metodológicojerarquizado, que viene expresado en las figuras No. 1y 2.

Figura. No. 1Modelo de procesamiento ligado a ladefinición de inteligencia académica

adoptada

La lista de comportamientos propios de la actividadmental es inmensa. Por eso a la hora de definir lainteligencia, siempre desde el enfoque cognitivo-académico, se han agrupado estos comportamientos encinco tipos de procesos:

I-A. Dominio de contenidos o materiales cognitivospropios del área, derivados de diversos tipos deaprendizajes (A): personal, socio-familiar y escolar.Detrás de este proceso se identifican las siguientesfunciones mentales: memoria y capacidad deaprendizaje, ...

II-A. Grado de automatización de estos contenidos,que permite operar con rapidez y precisión con estosmateriales. Detrás de este proceso se identifican algunasfunciones mentales o destrezas (D) específicas de cadaárea, que facilitan la ejecución de este tipo de actividad...

III-A. Capacidad de establecer relaciones diversasentre las diversas clases de contenidos que forman partedel área estudiada. Detrás de este proceso se identificala llamada función razonamiento (R) en sus diversasfacetas, ...


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IV. Capacidad de comprender y profundizar en susestructuras internas, así como inferir consecuencias ygeneralizaciones. Detrás de este proceso se identificanfunciones mentales, tales como: analizar y señalar loselementos esenciales, interpretar el sentido, hacernuevas versiones, demostrar algo, hacerextrapolaciones, sintetizar conceptos,... que pueden serglobalizadas con la expresión flexibilidad mental (F).

V. Capacidad de proyección mental, que implicaactuar con propósito, prever las secuencias y buscarsoluciones eficaces a los problemas planteados. Detrásde este proceso se pueden identificar funcionesmentales, tales como: aplicar los contenidos a casosconcretos, evaluar contenidos, ponderar su eficacia,establecer reglas,... Proceso que identificamos con laexpresión proyección mental (P).

La especificación de estos conceptos ycomportamientos se hace a continuación con lapresentación de un esquema al estilo de los teoríasjerárquicas (Figura No. 2), que puede servir de basepara ofrecer una definición operativa, más precisa dela Inteligencia tal como ha sido propuesta. Unadescripción operativa de las funciones mentalesindicadas y comportamientos concretos de cada funciónde este modelo de procesamiento puede ser vista enDíaz (2001, p. 21-26)

De modo, que de acuerdo a este modo de definir lainteligencia, se puede afirmar que en el hombre existeuna capacidad general para operar mentalmente, siendoesta como una especie de estructura interna, que permiteamoldarse a diversas clases de contenidos. Contenidosque han sido clasificados en cuatro categorías: palabras(AS: aptitud semántica), números o contenidosmatemáticos (AM: aptitud matemática), figuras oestructuras espaciales (AE: aptitud estructural oespacial) y conductas o estimaciones ponderativas (AC:aptitud conductual o ponderativa). Categorías quegeneran, a su vez, cuatro tipos de Inteligencia, que hansido considerados importantes, dentro del contextoacadémico escolar, para apreciar en primer lugar el nivelde desarrollo de las funciones mentales que haalcanzado cada sujeto en un momento educativo dado(evaluación estática), así como los cambios sucedidosen los mismos después de aplicar un proceso educativonormal o terapéutico mediante una intervención psico-educativa intensiva (evaluación dinámica).

Definido el modelo de procesamiento y el modelo demedición (items de selección múltiple con cuatroalternativas) se procedió a redactar un copioso bancode items ayudado por los alumnos de Práctica enPsicología Evaluativa y Educativa de las Facultad dePsicología de la Universidad de Valencia, durante varios

Figura No. 2

Esquema jerárquico de la Inteligencia Académica


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cursos académicos (1995-2000). Estos items fueronadministrados a grupos pequeños (30-50 alumnos) enestos niveles educativos: Primaria.1 (P.1) (2,3,4 cursos),Primaria 2 (P.2) (4,5,6 cursos), ESO (EnseñanzaSecundaria Obligatoria), Bachillerato y Universidad.Los resultados de los análisis psicométricos fueronguardados en un banco de items a través del programaLXR.Test (5.1) llegando a disponer de unos 700 items.Banco que finalmente se ha dividido en otros cinco,denominados de este modo: Intel P.1 (itemsexperimentados con alumnos de Primaria 1), Intel P.2(items experimentados con alumnos de Primaria 2),Intel ESO (items experimentados en alumnos de ESO),Intel BUP (items experimentados con alumnos deBachillerato), Intel U (items experimentados conalumnos universitarios y adultos).

Este artículo presenta un estudio comparativotranscultural entre los resultados de la aplicación delIAP.2 Forma A, aplicado a dos muestras de alumnosde 6˚ curso de Primaria: una española que reside enValencia o grandes ciudades de la provincia y otradominicana que reside en Santo Domingo D. N. de laRepública Dominicana.

MÉTODO

DESCRIPCIÓN DE LA MUESTRA

Dado que el objetivo básico de la investigación eraefectuar una evaluación transcultural de la inteligenciaacadémica del escolar primario se buscaron dosmuestras: una de España formada por 135 alumnos

(M1) que durante el curso escolar 2000-01 estabancursando en el 6º de primaria en la provincia de Valencia(España) y la otra formada por 121 alumnos (M2) deSanto Domingo (República Dominicana), que asímismo cursaban el 6º de primaria en tres centrosprivados de la capital del país. En la tabla No. 1 sepresenta la distribución de las muestras por sexo y edady país:

La prueba fue aplicada de forma colectiva, en horarionormal de clase, de este modo: a la primera muestra(M1) fue administrada por estudiantes del II ciclo dePsicopedagogía como parte de una práctica del módulo“Introducción a los Métodos de Investigación yMedición Psicológicos: construcción de cuestionarios,escalas y tests” (6 créditos), que el autor impartió en elIer Semestre del curso académico 2000-01 en laUniversitat de València, y a la segunda muestra (M2)por el propio autor, con la ayuda del psicólogo escolarde cada centro, aprovechando la visita que el autor hizoal país para impartir un curso en una universidaddominicana.

INSTRUMENTO DE MEDIDA

El test IAP.2 Forma A (Test de Inteligencia Académicaaplicable al 2º nivel de Primaria, 4-6 curso) forma partede un conjunto de tests desarrollados para evaluar lasfunciones mentales más ligadas al rendimientoacadémico en los diversos niveles escolares. El IAP.2Forma A consta de cuatro subpruebas con doceelementos cada una, distribuidos de esta forma porcategorías: (Ver tabla No. 1).

Tabla No. 1

La distribución de las muestras por sexo y edad

M1 (española) M2 (dominicana)

Sexo V H T V H T

N 68 67 135 60 61 121

Edad 10 11 12 13 10 11 12 13

N 2 112 21 4 86 30 1


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Cuadro No. 1

Distribución de los items que forma el IAP.2 Forma A por categorías

Subpruebas AS AM AP AC

n ID* Categoría n D* Categoría n ID* Categoría n ID* Categoría

1 AV-039 ISA.5 1 AN-014 IMR.2 1 AP-004 IEA.3 1 AC-004 ICA.5

2 AV-051 ISD.4 2 AN-020 IMD.4 2 AP-009 IER.2 2 AC-029 ICF.1

3 AV-030 ISR.3 3 AN-39 IMP.2 3 AP-006 IED.4 3 AC-009 ICF.1

4 AV-028 ISR.4 4 AN-004 IMF.3 4 AP-001 IEP.2 4 AC-041 ICR.4

5 AV-042 ISD.4 5 AN-023 IMD.4 5 AP-017 IED.1 5 AC-013 ICA.5

6 AV-004 ISR.4 6 AN-008 IMD.1 6 AP-038 IEA.1 6 AC-014 ICF.2

7 AV-044 ISA.6 7 AN-018 IMP.1 7 AP-012 IED.1 7 AC-042 ICA.4

8 AV-031 ISF.3 8 AN-003 IMD.1/2 8 AP-002 IER.2 8 AC-020 ICF.3

9 AV-035 ISF.4 9 AN-005 IMP.2 9 AP-013 IER.2 9 AC-022 ICA.3

10 AV-050 ISD.1 10 AN-006 IMA.3 10 AP-014 IEA.1 10 AC-003 ICR.2

11 AV-002 ISA.4 11 AN-013 IMP.2 11 AP-019 IEA3 11 AC-005 ICF.3

12 AV-029 ISD.3 12 AN-009 IMD.3 12 AP-011 IEP.2 12 AC-019 ICF.4

* ID: identificativo del ítem en el banco de items: Intel P.2

En el cuadro No. 2 se resume el número de ítem que tiene cada una de las cinco funciones mentales o “testless”, quepermiten elaborar el modelo de procesamiento adoptado.

Cuadro No. 2

Funciones mentales del IAP.2 y número de items en cada una de ellas

Contenido: Conocimientos Destrezas Razonamiento Flex. Ment Proyección M. n

Verbal 3 ISA (1,7,11) 4 ISD (2,5,10,12) 3 ISR (2,4,6) 2 ISF (3,4) 0 ISP 12

Matemático 1 IMA (10) 4 IMD (2,5,6,8,12) 1 IMR (1) 2 IMF (2,3) 4 IMP (1,1,2,2) 12

Espacial 4 IEA (1,6,10,11) 3 IED (3,5,7) 3 IER (2,8,9) 0 IEF 2 ISP (4,12) 12

Conductual 4 ICA (1,5,7,9) 0 ICD 2 ICR (4,10) 6 ICF (2,3,6,8,11,12) 0 ICP 12

n/testless 12 11 9 10 6 48

* los números colocados dentro de los paréntesis indican los items del test que corresponde a cada proceso o testless.


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Este tipo de pruebas, se puede construir, como se haindicado antes, de acuerdo a las necesidades evaluativasdel constructor o del centro, sobre cualquiera de losbancos de items citados, cuyos items están debidamentecalibrados. En la presente investigación, dado el casoque se trataba de dos muestras de poblaciones culturaly educativamente distintas, aunque hablen el mismoidioma, algunos de los items (AV11, AM5, AE10, AC1,AC6,AC9, AC12) tuvieron que ser modificados osustituidos, pero procurando mantener siempre elmismo tipo de ítem y las mismas característicaspsicométricas de los items originales.

VARIABLES CONTROLADAS

Dado que el objetivo básico de esta investigación fuerealizar un estudio comparativo entre las dos muestrasseñaladas a través del IAP.2, se han establecido:

Las siguientes variables independientes:

1º Sexo: 1 hombre; 2 mujer.

2º Edad: 1. 10 años; 2. 11 años; 3. 12 años.

3º País: 1 muestra española; 2. muestra dominicana

Las variables dependientes, corresponden a lasvaloraciones dadas a las respuestas de los sujetos a los49 items del test, agrupadas de acuerdo a estas doscategorías:

a. Atendiendo a los contenidos de los items se handesarrollado cuatro clases de puntuaciones:

AS (aptitud semántica o verbal) = suma de itemsacertados en la 1ª prueba

AM (aptitud matemática) = suma de itemsacertados en la 2ª prueba

AE (aptitud espacial) = suma de items acertadosen la 3ª prueba

AC (aptitud de estimar comportamientos) = sumade items acertados en la 4ª prueba

b. Atendiendo a los procesos mentales necesarios pararesponder los items se han desarrollado cinco clases depuntuaciones en cada una de las subpruebas anteriores:

A. (conocimientos-aprendizajes)= suma de itemsacertados referentes a: ISA, IMA, IEA, ICA.

D. (destrezas- automatismos)= suma de itemsacertados referentes a: ISD, IMD, IED, ICD.

R. (razonamiento)= suma de items acertadosreferentes a: ISR, IMR, IER, ICR.

F. (flexibilidad mental)= suma de items acertadosreferentes a: ISF, IMF, IEF, ICF.

P. (proyección mental)= suma de items acertadosreferentes a: ISP, IMP, IEP, ICP.

De modo que se puede decir que los tests IA seestructuran sobre estos tres tipos de variables (FiguraNo. 3):

-variables observables: (V1-V16) las respuestasdirectas a los items que asociadas por grupos, como seha visto en la sección b, dan origen a 20 (5x4) posiblesvariables.

- variables latentes, que corresponden a las categoríassubyacentes a las que se pueden asignar los items. Estas,a su vez, pueden agruparse en dos tipos:

- variables latentes internas, que se han reunido en dosniveles: uno por el contenido de los items (F1-F4) y elotro por los procesos mentales que utilizan paracontestar bien a los mismos (F5-F9),

- variables latentes externas (E1-E16), quecorresponden a la influencia de otras fuentes devariación, no controladas directamente en la situaciónexperimental del estudio, pero que influyen en losresultados del test.

PROCEDIMIENTO

Las respuestas de los sujetos fueron procesadas, paracada una de las muestras, a través del programaITEMAN para Windows del Microcart Testing System(1995). Los” outputs” obtenidos informan acerca: delos estadísticos de los items, de los estadísticos del testy de las puntuaciones de los sujetos. Con estosresultados se procedió a comprobar los siguientesobjetivos o hipótesis:

- I. buscar, en primer lugar, las posibles diferencias enlas puntuaciones obtenidas en cada una de lassubpruebas entre los valores de las variablesindependientes controladas: Sexo, Edad y País. Paralograr este objetivo, los datos se procesaron medianteun ANOVA factorial utilizando la rutina de un paqueteestadístico (StatView.II, 1990).


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Figura. No. 3

Estructura teórica de la Inteligencia Académica sobre la que se construyen los tests IA

- II. luego se ha querido ver las diferencias entre elnivel de desarrollo de las funciones mentales básicasasí como descubrir las posibles deficiencias en laInteligencia Académica, desarrolladas en las dosmuestras como consecuencia de los procesosenseñanza-aprendizaje del sistema educativo que cadapaís ha adoptado. Esto ha sido posible efectuando unanálisis diferencial funcional de los items mediante dosprocedimientos: el primero, comparando la proporciónde aciertos en cada uno de los items entre las dosmuestras, utilizando el estadístico Z para contrastar lasproporciones, procedimiento que está muy expuesto alimpacto de la muestra y el segundo buscando elFuncionamiento Diferencial de los Items (DIF:differential ítem functioning) utilizando el programaHMDIF de Fidalgo (1995).

- III. finalmente se ha buscado validar el modelo deprocesamiento propuesto, es decir, ver si la selecciónde items hecha para construir el IAP.2 se ajusta al

modelo de procesamiento propuesto (Figuras No. 1, 2y 3) realizando un Análisis Factorial Confirmatorio(AFC), a través del programa EQS (EquationsEstructural) de Bentler versión 5.1 (1995).

Los resultados del procesamiento de los datos y sudiscusión son presentados a continuación por separadopara cada uno de los objetivos propuestos:

I. Comparación de las variables independientes

Los resultados obtenidos en cada uno de los cálculosseñalados se expresan en las siguientes tablas para cadavariable independiente controlada:

1º Sexo (1 Hombres, 2 Mujeres) en cada una de lasmuestras estudiadas (M1 Española, M2 Dominicana,M3 Total).

2º Edad (10,11,12) en cada una de las muestrasestudiadas (M1 Española, M2 Dominicana, M3 Total)

Nota: En esta figura se pueden observar:-Cuadrados que representan las variables independientes con cinco categorías posibles en cada tipo de contenido contemplado: Semántica o verbal,matemático, espacial y conductual. Variables que son observables, en el caso específico del iap.2 algunas variables no están presentes.- Círculos, que representan las variables latentes o factores, distribuidos en dos niveles: En la parte inferior se sitúan lo contenidos (f1-f4) y en la partesuperior los procesos (f5-f9), como se ha explicado anteriormente.- Tres clases de líneas: Continuas que indican relaciones estudiadas, discontinuas que indican relaciones a estudiar de 2 orden y líneas continuas gruesasque expresan las correlaciones posibles entre factores.- Finalmente en la parte superior aparece un óvalo, que representaría un factor de segundo nivel que sería la inteligencia académica, que es en últimotérmino lo se quiere medir.


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Tabla No. 2

Resultados del ANOVA de las puntuaciones en el test por sexos y muestras

Test F (M1) p F (M2) p F (M3) p

AS 2.975 0.086 0.243 0.632 3.270 0.071

AM 0.002 0.964 0.556 0.457 0.066 0.795

AE 0.684 0.406 0.043 0.838 1.169 0.2806

AC 1.031 0.315 0.759 0.838 0.839 0.360

Total 1.228 0.269 0.645 0.623 2.990 0.156

Tabla No. 3

Resultados del ANOVA de las puntuaciones en el tests por edades y muestras

Test F (M1) p F (M2) p F (M3) pAS 0.581 0.560 4.824 0.010* 3.963 0.020*

(1 vs 2; 1 vs 3) (1 vs 2; 1 vs 3AM 3.271 0.041* 0.577 0.562 1.999 0.137

(2 vs 3)AE 1.093 0.339 0.200 0.819 1.856 0.158AC 1.064 0.348 1.703 0.186 1.874 0.443Total 2.065 0.122 1.739 0.180 1.623 0.199

* existe diferencia significativa entre medias (p<0.05).

3 º País (1,2) en ambas muestras divididas en dos categorías (M1 España, M2 República Dominicana).

Tabla No. 4

Resultados del ANOVA de las puntuaciones del test por países

Test F p M 1 M2 Dif

AS 0.724 0.395 6.686 6.883 -0.197

AM 6.375 0.012* 6.066 6.737 -0.671

AE 17.613 0.0001* 6.380 7.504 -1.123

AC 22.978 0.0001* 8.686 7.511 1.175

Total 1.298 0.2556 27.818 28.635 -0.817

* diferencia significativa entre medias (p<0.05)


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DISCUSIÓN

Toca ahora llevar a cabo la discusión correspondientepara comprobar si las hipótesis propuestas son o nosostenibles de acuerdo a los resultados obtenidos paracada una de las variables independientes controladas:Sexo, Edad y País. Respecto a las mismas se puedenestablecer las conclusiones y reflexiones:

1º La variable independiente sexo no parece influirsignificativamente sobre ninguna de las puntuacionesobtenidas (AS, AM, AE, AC, T) en el Test IAP.2, tantoen las dos muestras tomadas por separado, como en lamuestra total (p> 0.05). No obstante habría que recalcarque en todas las puntuaciones la media de las mujereses superior a la de los hombres. Resultado que no es deextrañar, ya que en los centros seleccionados se imparteuna educación mixta y a ese nivel educativo (6 º cursode primaria) las mujeres suelen presentar mayormadurez que los hombres.

2º En cambio, la variable edad sí parece influir enalgunas puntuaciones del Test IAP.2. Así:

- en la puntuación AS aparecen diferenciassignificativas (p<0.05) en la muestra dominicanaentre los grupos 1 (N1=4) vs 2 (N2=86) y 1 (N1=4)vs 3 (N2=31), siempre a favor del grupo 1;posiblemente los resultados pueden estar afectadospor el escaso número de sujetos del grupo 1, y dadoel caso que el test fue aplicado en el 2do semestre,hace pensar que estos alumnos fueron adelantadosde curso por su alta madurez mental, madurez quese manifiesta principalmente en los contenidosverbales.

- en la puntuación AM aparecen diferenciassignificativas (p<0.05), en la muestra española, entrelos grupos 2 (12 años) y 3 (13 años). Lo que podríaser explicado por el hecho de que el test fue aplicadoen el 1º trimestre del curso 2000-2001, por lo que elgrupo 3 pudo estar formado por un númeroimportante de alumnos con cierto retraso o fracasoescolar.

3º Finalmente la variable país sí parece influirsignificativamente (p<0.05) sobre casi todas laspuntuaciones del Test IAP.2. Así:

- en la puntuación AM aparece una diferenciasignificativa (p=0.0122) entre las dos muestras (1

española, 2 dominicana) a favor de la muestraespañola,

- así mismo estas diferencias se muestran muysignificativas en la puntuación AE a favor de lamuestra española (p=0.0001),

- y en la puntuación AC a favor de la muestradominicana (p=0.00001).

- No aparecen diferencias significativas en laspuntuaciones AV y ni en la Total.

Estos resultados pueden inducir a exponer algunasreflexiones generales sobre los sistemas educativos decada país, tales como que: el sistema educativo españoltiende a dar mejor formación que el dominicano en elprocesamiento mental de los contenidos matemáticosy espaciales, en cambio el sistema educativodominicano tiende a desarrollar los contenidosreferentes al comportamiento (AC), es decir, la llamadainteligencia práctica (Wagner, 1994).

II. Análisis diferencial del funcionamiento de lositemsDado que uno de los objetivos básicos de estainvestigación era realizar un estudio comparativo entrelas muestras de los dos países, buscando las posiblesdiferencias entre el nivel de desarrollo de las funcionesmentales básicas, así como, descubrir las posiblesdeficiencias en la Inteligencia Académica desarrolladasen las dos muestras como consecuencia de los procesosenseñanza-aprendizaje del sistema educativo que cadapaís ha adoptado, se ha decidido añadir a los resultadosanteriores un análisis diferencial del funcionamientode los items, que permita ofrecer alguna señal de laspropiedades estadísticas de los items entre los grupos.Para efectuar este análisis se han utilizado dosprocedimientos: uno meramente estadístico y otro decarácter más psicométrico.

1º Resultados del procedimiento estadístico

El procedimiento estadístico se ha efectuadocomparando y contrastando la proporción de aciertosentre las dos muestras en cada uno de los items,mediante el estadístico Z para proporciones y cuyosresultados se exponen en la tabla No. 5:


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Tabla No. 5

Comparación de proporciones de acierto en las dos muestras

Subtest Muestra esp. Muestra dom. Estad. de contraste ítem pi pi Z

AS 01 0.85 0.93 -2.09*02 0.50 0.49 0.1603 0.91 0.93 -0.5904 0.56 0.54 0.3205 0.18 0.34 -2.95*06 0.63 0.43 3.28*07 0.87 0.88 -0.2408 0.30 0.12 3.67*09 0.69 0.66 0.5110 0.41 0.31 1.6811# 0.28 0.82 -10.41*12 0.72 0.26 8.31*

AM 01 0.70 0.76 -1.0902 0.88 0.91 -0.7903 0.72 0.74 -0.3604 0.47 0.21 4.60*

05 # 0.48 0.58 -1.6106 0.91 0.84 1.6907 0.45 0.59 -2.27*08 0.31 0.12 3.85*09 0.53 0.40 2.10*10 0.50 0.27 3.9111 0.58 0.51 1.1312 0.21 0.12 1.97*

AE 01 0.90 0.87 0.7502 0.61 0.39 3.62*03 0.68 0.60 1.3304 0.70 0.60 1.6805 0.18 0.08 2.44*06 0.72 0.67 0.8707 0.56 0.35 3.46*08 0.64 0.48 2.61*09 0.64 0.50 2.24*

10# 0.79 0.65 2.51*11 0.74 0.83 -1.7712 0.37 0.37 0.00

AC 01# 0.59 0.85 -4.89*02 0.92 0.97 -0.9803 0.88 0.94 -1.7004 0.69 0.93 -5.23*05 0.88 0.58 5.68*

06# 0.65 0.97 -3.82*07 0.53 0.55 -0.3208 0.49 0.55 -0.96

09# 0.73 0.96 -5.48*10 0.58 0.45 2.10*11 0.36 0.30 1.02

12# 0.23 0.64 -7.44*

* cuando Z>1.96 aparece diferencia significativa a dos colas entre las proporciones al 5%** cuando Z>2.58 aparece diferencia significativa a dos colas entre las proporciones al 1% # ítem con valores paramétricos similares, que han sido modificados por tener contenidos diferenciables culturalmente


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Procedimiento que indica que aparecen diferenciassignificativas (*) en 24 de los 48 items. Esta diferenciapermite inducir solamente, que la probabilidad deresponder correctamente es mayor para un grupo quepara otro, pero que dicha diferencia reside más bien enel nivel de habilidad de los sujetos que en el hecho depertenecer a un grupo o a otro, lo que implica que laprobabilidad de responder correctamente al ítem puedeser la misma para sujetos con el mismo nivel dehabilidad con independencia del grupo al quepertenezcan (Fidalgo, 1995). Diferencia que esidentificada como Impacto (Ackerman, 1992)

2º Resultados del procedimiento psicométricoEl procedimiento psicométrico, se efectuó utilizandoel DIF, que permite señalar que la probabilidad deresponder correctamente al ítem está ligadamayormente al grupo al que pertenece (Fidalgo, 1995).Se han señalado diversos procedimientos para detectarel DIF: el M-H DIF (Mantel-Hanszel, 1959), elestandarizado DPE D-DIF (Dorans-Holland, 1993), el

SIBTEST (Shealy y Stout, 1993), los ModelosLoglineales (presentes en el SPSS ), los modelosbasados en la Teoría de las Respuestas al Ítem (TRI)calculado sobre: la diferencias de área en la CCI(Shepard, Camilli y Williams, 1985; Kim y Cohen,1991), el Ji-cuadrado de Lord (1980). En este trabajo,por su sencillez, bajo costo computacional y buenosresultados se ha utilizado el MHDIF de Fidalgo (1994)que fundamentado en el procedimiento Mantel-Hanszelpermite calcular el MH-CHI2 (ji cuadrado MH), quepermite señalar la presencia o ausencia de DIF en lositems del test en aquellos items que presenten valoressuperiores a 3.84 con un gl=1 en la columna “MH-CHI2”. Trabajo que se facilita observando la columnaDIF con estos criterios: 0= ausencia de DIF, 1=presencia DIF. Si además se observan los signos de lacolumna MH D-DIF, se verá que van precedidos designos, que indican el sentido del DIF; así: + cuando elDIF a favor del Grupo Focal (muestra española), ycuando está a favor del Grupo de Referencia (muestradominicana), como puede observarse en la tabla No. 6.

Tabla No. 6

DIF en los items del IAP.2

AS MH Alpha MH D-DIF MH-CHI2 DIF % Empty cells Score cat

Item 01= 2.63 -2.27 3.27 0 31.94 18Item 02= 1.30 -0.61 0.61 0 20.83 18Item 03= 1.12 -0.26 0.00 0 34.72 18Item 04= 1.31 -0.64 0.62 0 20.83 18Item 05= 2.84 -2.45 9.74 1 22.22 18Item 06= 0.50 1.64 5.16 1 18.06 18Item 07= 1.33 -0.68 0.26 0 29.17 18Item 08= 0.27 3.06 11.62 1 19.44 18Item 09= 0.96 0.09 0.00 0 20.83 18item 10= 0.77 0.62 0.56 0 16.67 18item 11= 24.64 -7.53 71.29 1 26.39 18item 12= 0.14 4.59 40.93 1 23.68 19


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AM MH Alpha MH D-DIF MH-CHI2 DIF % Empty cells Score cat

item 1= 1.31 -0.64 0.51 0 22.22 18item 2= 1.35 -0.71 0.17 0 33.33 18item 3= 1.24 -0.51 0.30 0 22.22 18ítem 4= 0.36 2.39 10.50 1 18.06 18ítem 5= 1.98 -1.61 4.64 1 19.44 18ítem 6= 0.62 1.11 0.77 0 27.78 18ítem 7= 2.35 -2.01 8.40 1 20.83 18ítem 8= 0.36 2.40 8.45 1 20.59 17ítem 9= 0.71 0.79 1.10 0 18.06 18ítem 10= 0.41 2.09 9.07 1 16.67 18ítem 11= 1.00 -0.01 0.02 0 19.44 18ítem 12= 0.61 1.15 1.22 0 26.39 18

AE MH Alpha MH D-DIF MH-CHI2 DIF % Empty cells Score cat

ítem 1= 0.73 0.73 0.24 0 33.33 18ítem 2= 0.41 2.07 7.16 1 25.00 18ítem 3= 0.69 0.88 1.44 0 19.44 18ítem 4= 0.82 0.47 0.26 0 23.61 18ítem 5= 0.44 1.93 3.06 0 27.78 18ítem 6= 1.05 -0.11 0.00 0 22.22 18ítem 7= 0.48 1.75 7.87 1 21.05 19ítem 8= 0.49 1.68 5.64 1 25.00 19ítem 9= 0.65 1.02 1.58 0 20.83 18ítem 10= 0.46 1.83 5.53 1 23.61 18ítem 11= 1.95 -1.56 2.93 0 23.61 18ítem 12= 0.97 0.07 0.00 0 15.28 18

AC MH Alpha MH D-DIF MH-CHI2 DIF % Empty cells Score cat

ítem 1= 3.58 -3.00 15.21 1 18.06 18ítem 2= 3.07 -2.64 2.13 0 37.50 18ítem 3= 4.01 -3.26 4.63 1 36.11 18ítem 4= 10.35 -5.49 24.47 1 31.94 18ítem 5= 0.18 4.09 23.69 1 22.22 18ítem 6= 10.45 -5.51 32.67 1 30.56 18ítem 7= 1.53 -1.01 1.84 0 15.28 18ítem 8= 1.48 -0.92 1.66 0 16.67 18ítem 9= 3.73 -3.09 13.25 1 27.63 19ítem 10= 0.56 1.34 3.88 1 19.44 18ítem 11= 0.75 0.69 0.70 0 16.67 18ítem 12= 5.63 -4.06 32.90 1 20.83 18

Lo que representa un 45.83% de los items del test presentan DIF.

Los datos de las tablas No. 5 y 6 han sido esquematizados en el cuadro No. 3, en el que se aprecian tres fuentes devariabilidad: el impacto (I), el DIF (D) y las modificaciones (M) hechas a los items por estar posiblementeinfluenciados de contenidos culturales.


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Cuadro No. 3

Resumen de las fuentes de variabilidad en los items del IAP.2 en las dos muestras

Prueba/items 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12AS/impacto -I -I I I -I I/ DIF -D D D -D D/ modif M

AM/impacto I -I I I I I/ DIF D -D -D D D/ modif M

AE/impacto I I I I I I I/ DIF D D D D/ modif M

AC/impacto -I -I I -I -I I -I/ DIF -D -D -D D -D -D D -D/ modif M M M M

En el cuadro No. 3 se observan, pues, estos datos:

1. Se han encontrado 23 de los 48 items, que presentanimpacto (I). El sentido del impacto varía de una muestraa otra de este modo. Así está a favor del grupo:

a. español en: AS (6,8,12); AM (4,8,9,10,12);AE (2,5,6,7,8,9,10); AC (5,10)

b. dominicano en: AS (1,5,11,12); AM (7);AE (0); AC (1,4,6,9,12)

2. El DIF aparece en 21 de los 48 items. El sentido delDIF varía, así mismo, de una muestra a otra. Así está afavor del grupo:

a. español en: AS (6,8,12); AM (4,8,10); AE(2,7,8,10); AC (5,10)

b. dominicano en: AS (5,11); AM (5,7); AE (0);AC (1,3,4,6,9,12)

3. De los 7 items, que fueron modificados (M)porrazones culturales, se observa que:

a. 6 presentan impacto a favor del grupodominicano (AS-11 AE-10, AC-1, AC-4, AC-6,AC-12)

b. y 1 tan sólo, presenta DIF a favor del grupodominicano (AM-5)

Para facilitar la discusión de los datos del cuadro No.3, éstos se han organizado de nuevo en el cuadro No. 4agrupando los items en los procesos mentales o testlesspropuestos, e indicando debajo de cada item la presenciay sentido del: Impacto (I), DIF (D) y Modificación (M).


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Cuadro No. 4

Distribución de los items en testless e indicación de las fuentes de variabilidad

Contenido Conocimientos Destrezas Razonamiento Flexibilidad Ment Proyección M.# items # items # items # items # items

Semántico 3 ISA (1, 7, 11) 4 ISD (2,5,10,12) 3 ISR (3,4,6) 2 ISF (8, 9) 0 ISPImpacto -I, 0, -I 0,-I, 0 , I 0,0, I I, 0DIF 0, 0, -D 0,-D, 0 , ,D 0,0, D D,0Modificación M

Matemático 1 IMA (10) 5 IMD (2,5,6, 8,12) 1 IMR (1) 1 IMF (4) 4IMP (3,7,9,11)Impacto I 0, 0, 0, I, I 0, I, 0, -I, I, 0DIF D 0, D,0, D, 0 0, D, 0,-D,0, 0Modificación M

Espacial 4 IEA (1,6,10,11) 3 IED (3, 5, 7) 3 IER (2, 8, 9) 0 IEF 2 ISP (2,12)Impacto 0, 0, I, 0 0, I, I I, I, I I, 0DIF 0, 0, D, 0 0, 0, D, D, D, D D, 0,Modificación M

Conductual 4 ICA (1, 5, 7, 9) 0 ICD 2 ICR (4, 10) 6 ICF (2,3,6,8,11,12) 0 ICPImpacto -I, I, 0, -I -I, I 0, 0, -I, 0, 0, -IDIF -D, D, 0, -D D, D, 0,-D,-D,0, 0,- DModificación M M M M

DISCUSIÓN

1º Se ha visto que no aparece una diferencia significativaentre las dos muestras en la puntuación global de lasubprueba AS. Sin embargo, si se recurre a los análisisfuncional y sustantivo de los items, como lo indica elcuadro No. 4, se observa que:

- 2 de los 3 items del testless ISA, presentanimpacto, y uno solo (el 11) presenta I, D y M);esta diferencia favorece a los dominicanos. Esmuy probable que esta diferencia funcional seadebida, mas que a la aptitud, a la modificacióndel ítem;

- en el dominio de las destrezas lingüísticas (ISD)se dan en sólo dos de los cuatro items quepresentan impacto y DIF, uno que favorece a losdominicanos (el 5) y otro a los españoles (el 8);

- en la utilización de la capacidad de razonamiento(ISR) se da en un ítem (el 6) de los tres quepresentan impacto y DIF y es a favor de losespañoles;

- en la flexibilidad mental (ISF) se da un ítem (el8) de los dos que presenta impacto y DIF a favortambién de los españoles;

- no hay items en el tests referentes a la proyecciónmental (ISP) o capacidad ponderativa

Es decir, que el sentido del impacto y DIF va deun lado al otro de las muestras. Pero pareceinferirse, analizando el contenido de los items, quelos que están más cargados de aprendizajes oautomatismos (inteligencia cristalizada) parecenfavorecer a los dominicanos, en cambio los itemsque implican utilización de las aptitudes mentalesinnatas (inteligencia fluida) favorecen a losespañoles (Allik & Realo, 1997; Lee, Wong et al.,2000).

2º Anteriormente se ha visto, así mismo, que apareceuna diferencia significativa en las puntuaciones globalesde la subprueba AM, entre las muestras de los dospaíses. Al realizar el análisis diferencial funcional ysustantivo de los items se encuentra que estasdiferencias favorecen en la mayoría de los casos a lamuestra española, excepción hecha de uno (el 7) de los


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cuatro items referentes a la proyección mental (IMP).Esto induce a pensar que la preparación académica enlos contenidos matemáticos de los españoles seevidencia superior a la de los dominicanos, sobre todoen el uso de algunos contenidos, tales como: cálculomental, conocimiento del sistema métrico decimal,operaciones con quebrados... En cambio, en laaplicación del sentido práctico (el ítem 7) favorecesignificativamente al dominicano.

3º Así mismo se ha visto que aparece una diferenciasignificativa en las puntuaciones globales de lasubprueba AE, entre las muestras de los dos países. Alrealizar el análisis funcional y sustantivo de los itemsse encuentra que cuatro de los items que presentanimpacto, presentan también DIF (2,7,8,10). Estasdiferencias favorecen en todos los casos a la muestraespañola. Diferencia que se evidencia más en losprocesos de razonamiento (IER) donde los tres tienen Iy D. Estos resultados vienen a confirmar lo vistoanteriormente, que la muestra española se muestrasuperior en la utilización de las aptitudes inherentes(inteligencia fluida).

4º Sin embargo, se ha visto que aparece una altadiferencia significativa a favor de los dominicanos enlas puntuaciones globales de la subprueba AC. Alrealizar el análisis diferencial funcional y sustantivode los items se encuentra con que siete de los doce itemspresentan I y D, de este modo:

- tres de los cuatro items del testless ICA,presentan simultáneamente impacto y DIF a favorde los dominicanos. Es muy probable que estadiferencia funcional sea debida, más que a laaptitud, a la modificación de dos de los items (el1 y el 9); en cambio el otro (el 5) que no ha sidomodificado favorece al grupo español.

- no aparecen items en el dominio de las destrezas(ICD);

- en los dos items de razonamiento se da I y D,pero uno (el 4) está a favor de los dominicanos yel otro (el 10) a favor de los españoles;

- en los items de flexibilidad mental se dan dos(el 6 y el 12) de los 6 que presentan I y D a favorde los dominicanos, si bien fueron modificados,en cambio uno (el 3) presenta sólo DIF.

- no hay en el test referente a la proyección mentalo capacidad ponderativa.

De modo que si eliminamos los cuatro itemsmodificados, quedan sólo tres: dos a favor del grupoespañol (el 5 y el 10 de contenido abstracto) y uno favorde los dominicanos (el 4 de contenido concreto).

Los resultados obtenidos en las subpruebas, permitencorroborar la hipótesis inferida intuitivamente en lasección anterior, que hace posible inferir que losdominicanos se muestran superiores en aquellos itemsque presentan contenidos concretos y referentes a lainteligencia práctica basada sobre los llamados“conocimientos tácitos” (Wagner y Sternberg, 1994,2000), en cambio el grupo español se presenta superioren los items que tienen contenidos más abstractos yque implican el uso de la inteligencia fluida (Allick yRealo, 1997; Lee, Wong, Day, Maxwell y Torpe, 2000).Estos resultados pueden inducirnos a exponer lasiguiente reflexión general sobre los sistemaseducativos de cada país: el sistema educativo españoltiende a dar mejor formación que el dominicano en elprocesamiento mental de los contenidos matemáticosy espaciales, en cambio el sistema educativodominicano tiende a desarrollar más lo concreto y lallamada inteligencia práctica.

III. Validación del modelo de procesamientoFinalmente se pretende validar el modelo deprocesamiento propuesto (figuras No. 1, 2 y 3). Esto sehace, efectuando un Análisis Factorial Confirmatorio(AFC) a través del programa EQS (EquationsStructural) de Bentler versión 5.1 (1995); introduciendocomo datos a procesar las sumas de las valoraciones delos items acertados en cada una de las categorías decontenidos y testless, lo que ha dado lugar a las 16variables independientes (V1-16) de la figura No. 3.En realidad, de acuerdo a la estructura teórica propuesta,éstas debían ser 20, ya que hay 4 clases de contenidos(F1-F4) x 5 clases de procesos (F5-F9), pero dado elcaso que en el IAP.2 no se han utilizado items en algunade las categorías (casillas cuadradas no sombreadas),se han manejado solamente 16 variables independientes,que son las casillas sombreadas en la figura No. 3.

De los tres procedimientos que pueden utilizarse en elprograma EQS, se ha escogido el segundo, que permiteincluir variables observables y variables latentes ehipotetizar la existencia de una estructura factorial


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subyacente a las variables observables (Tomás, Olivary Meliá, 1993).

Entre la multitud de datos que presenta el “output” delprograma se han extraído tres clases: los índices deajuste que permiten observar si los datos extraídos dela muestra se adecuan al modelo teórico propuesto, lasecuaciones estructurales que permiten constatar lassaturaciones que las variables independientes tienen conrespecto a las variables latentes internas (F1-F9) yexternas.(E1-E16) y los coeficientes de correlaciónexistentes entre los factores o variables latentes.

1. Índices de ajuste, el EQS presenta dos clases deíndices de ajuste: unos de carácter global que permiteninferir si la estructura propuesta para los datos esplausible y otros de carácter analítico, que facilitan elperfeccionamiento del test al señalar los efectos(saturaciones o covarianzas) que no resultansignificativos.

a. El output del programa ofrece varios índices decarácter global, pero aquí se han seleccionadotres solamente:

- el CFI (Comparative Fit Index)=0.897, índiceque es un derivado del Chi cuadrado que intenta

corregir sus limitaciones, cuyo valor oscila entre0 y 1, y que resulta adecuado para el tipo detamaño muestral.

- el AGFI (Ajusted goodness of fit index)= 0.904,que presenta el Programa LISREL ( Jöreskog ySörbom, 1988), que se fundamenta en el tamañode los residuales o errores comparados con losdatos observados y que puede ser interpretadocomo la proporción de la matriz varianzas-covarianzas iniciales que se consigue explicar conel modelo propuesto. Sus valores oscilan tambiénentre 0 y 1.

- y el RMSEA (Root Mean SQ. Error of App.)=0.0408, que nos indica la probabilidad de errorque se comete.

b. En el cuadro siguiente se presentan para cadavariable independiente las saturaciones que éstastienen con las variables latentes: internas (F1-F9)y externas (E1-E16), así como su error típico yestadístico de contraste Z que permite tomardecisiones sobre la significatividad de loscoeficientes beta, que indican de la saturación delas variables latentes en los momentos:

Tabla No. 7

Saturaciones de las variables independientes con latentes: internas (F1-F9) y externas(E1-E16), error típico y test de contraste Z de su significatividad

V1=V1=.050*F1+.319*F5+0.391 E1 coeficientes 061 .061 .044 error típico .824 5.234** 8.835 estadístico de contrasteZ V2=V2=.522*F1+-.044*F6+.752 E2 coeficientes .084 .071 .092 error típico 6.220** -.621 8.198 Estadístico de contrasteZ V3=V3=.412*F1+ .160*F7+.441 E3 coeficientes .084 .071 .053 error típico 6.220** -.621 8.387 Estadístico de contrasteZ V4=V4=.208*F1+ .085*F8+.316 E4 coeficientes .084 .071 .031 error típico 6.220** -.621 10.281 Estadístico de contraste


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Z M1=V5=.240*F2+-.153*F5+.160 E5 coeficientes

.043 .071 .025 error típico5.573** -3.212** 6.330 Estadístico de contraste

Z M2=V6=.480*F2+ .897*F6+.000 E6 coeficientes

.087 .071 .004 error típico 5.536** 17.158 .000 Estadístico de contraste


.035 .037 .017 error típico2.553** 3.008 10.789 Estadístico de contraste



Z M5=V9=.463*F2+-.338*F9+.895 E9 coeficientes

.087 .119 .105 error típico 5.312** -2.842 8.552 Estadístico de contraste

Z E1=V10=.401*F3+-.338*F5+.674 E10 coeficientes


Z E2=V11=.317*F3+-.131*F6+.553 E11 coeficientes

.064 .056 .057 error típico4.975** -2.339 .757 Eestadístico de contraste

Z E3=V12=.640*F3+ .342*F7+.554 E12 coeficientes


Z E5=V13=.181*F3+ .190*F8+.423 E13 coeficientes


Z C1=V14=.332*F4+ .307*F5+.783 E14 coeficientes

.094 .084 .049 error típico3.527** 3.642 5 .397 Estadístico de contraste


A R T Í C U L O S

Z C3=V15=.362*F4+ .145*F7+.265 E15 coeficientes

.071 .054 .082 error típico5.111** 2.676 9 .597 Estadístico de contraste

Z C4=V16=.553*F4+-.348*F8+1.052 E16 coeficientes

.129 .123 .161 error típico4.270** -2.829 6.516 Estadístico de contraste

* Estadístico de contraste: significativo al 0.05 (Z>1.96)* * Estadístico de contraste: significativo al 0.01 (Z>2.58)ningún signo: no significativo (Z<1.96)

2. El “output” del EQS presenta, también, las ecuaciones estructurales finales, después de varias iteraciones correctorasy en el supuesto de una distribución normal de los datos, que permiten constatar en los coeficientes beta las saturacionesde las variables independientes con las variables latentes internas (F1-F9) y externas.(E1-E16), así como loscoeficientes de intercorrelación entre las variables latentes internas, como puede observarse en el cuadro No. 5.

Cuadro No. 5

Ecuaciones estructurales finales y correlaciones entre factores o variables latentes

Ecuaciones estructurales Correlaciones entre factores del

V1 =V1= .072*F1 + .454*F5+ .888E1 Nivel inferior

V2 =V2= .515*F1 + -.044*F6+ .856E2 F1-F2= .799

V3 =V3= .516*F1 + .200*F7+ .833E3 F1-F3=.720 F2-F3=.896

V4 =V4= .343*F1 + .141*F8+ .929E4 F1-F4=.409 F2-F4=.403 F3-F4=.518

M1=V5=.489*F2 + -.312*F5+ .815E5

M2 =V6=.472*F2 + .882*F6+ .000E6

M3 =V7=.199*F2 + .248*F7+ .948E7

M4 =V8=.296*F2 + .188*F8+ .936E8 Nivel superior

M5=V9=.418*F2 + -.305*F9+ .855E9 F5-F6= .269

E1=V10=.412*F3+ .345*F5+ .843E10 F5-F7=1.00 F6-F7=.354

E2=V11=.387*F3+ -.160*F6+.908E11 F5-F8=-.82 F6-F8=.463 F7-F8=.366

E3=V12=.616*F3+ .329*F7+ .716E12 F5-F8=-.82 F6-F8=.463 F7-F8=.366

E5=V13=.258*F3+ .271*F9+ .927E13 F5-F9=-.69 F6-F9=-.35 F7-F9=-.95 F8-F9=-.410

C1=V14=.334*F4+ .309*F5+ .890E14

C3=V15=.560*F4+ .225*F7+ .798E15

C4=V16=.455*F4+ -.286*F8+.844E16

Nota: en cada variable observable aparecen los coeficientes b, que indican las cargas factoriales o saturaciones para los dos factores que se relacionan con lavariable independiente y el coeficiente b para las variables exógenas, es decir, aquellas que no pertenecen al modelo. A la derecha aparecen lasintercorrelaciones entre factores de los dos niveles.


A R T Í C U L O S

DISCUSIÓN

Vistos los datos anteriores se pueden señalar lassiguientes observaciones:

1º Dado que el criterio de aceptación para losíndices de ajuste de carácter global indica queestos deben ser iguales o mayores que 0.90(Bentler,1988), y que la probabilidad de error debeser menor que 0.05. Dado que: el CFI=0.897, elAGFI=0.904 y el RMSEA=0.040, se podríaaceptar el ajuste de los datos al modelo aunqueno holgadamente, ya que estos índices están enlos límites de aceptabilidad, lo que nos lleva aestudiar detenidamente los índices de ajuste decarácter analítico.

2º Al revisar los datos del cuadro No. 4 se observaque aparecen variables independientes quepresentan en la prueba de contraste de hipótesisZ, valores que no son significativamente distintosde cero (Z<1.96), así en:

- las variables semánticas están: V1 con F1, V2con F6, V3 con F7 y V4 con F8,

- en cambio no aparece ninguna en las variablesmatemáticas, espaciales, ni conductuales.

Observaciones que aconsejan revisar y posiblementeestructurar mejor los contenidos de la subprueba verbalo semántica.

3º En el cuadro No. 5, por razones de espacio, sepresentan dos clases de datos: las ecuacionesestructurales finales y los coeficientes de correlaciónentre los dos grupos de variables latentes: contenidos yprocesos:

- los coeficientes de las ecuaciones estructuralesindican el grado de saturación que cada variabledependiente tiene con las variables latentesdespués de realizar varios cálculos iterativos porel procedimiento de máxima verosimilitud parareducir el error. Los resultados han salido similaresa los datos del cuadro No. 4, del que se han podidorescatar algunos como el F7 en V3 y F8 en V4.para los N= 258 casos de la muestra.

- finalmente las correlaciones entre los dos gruposde variables latentes o factores permiten señalarque:

- las correlaciones entre los contenidos son todassignificativas, pero que sería muy convenienterevisar con profundidad los items referentes a loscontenidos conductuales o ponderativos,

- así mismo, todas las correlaciones entre losprocesos definidos en el nivel superior (procesos)son significativas; sin embargo aparecen algunasnegativas, tales como: el F5 con F8 que podríaser explicada al ver que se trata de dos tipos deprocesos adversos (aprendizajes y flexibilidadmental), y todos las F9 con el resto de factores(F5, F6, F7, F8), que podrían ser explicadas enprimer lugar por el tipo de actividades mentalesque ellos implican, de acuerdo con Wechsler:intelectivas (aprender, automatizar, razonar,flexibilizar contenidos) vs no intelectivas(actividades ponderativas), además del hecho,señalado en el párrafo anterior, que la definiciónde esta variable latente (F9) parece no estar bienacabada. En este sentido se han repetido loscálculos en el EQS suprimiendo los valorescorrespondientes al F9 y se han obtenidoresultados que mejoran sensiblemente los índicesde ajuste y saturación.

CONSIDERACIONES FINALES

En la psicometría tradicional, cuando se querían hacerestudios comparativos entre grupos se aplicabandiversos cálculos ANOVA sobre las puntuaciones deltest. Esta práctica resulta muy peligrosa, pues detrásde estos resultados globales hay demasiadas fuentes devariación. De ahí que hayan surgido en las últimasdécadas estudios que ponen la máxima atención en elanálisis diferencial funcional de los items, buscandodiferenciar en este análisis el Impacto y el DIF, ya quees el que mejor señala las verdaderas diferencias entregrupos. El análisis sustantivo de los items permiteinferir qué tipos de procesos o contenidos son los quediferencian a los grupos. En nuestro estudio, dado quese buscaba estudiar aquellos aspectos delcomportamiento inteligente que hacen referencia a lainteligencia académica, se ha podido inferir que ladiferencia parece estar en que al alumno español se leestimula a desarrollar más la faceta fluida, en cambioal dominicano se le estimula a desarrollar más lainteligencia práctica, tal como ha sido definida porSternberg, Wagner y colaboradores (1994). Finalmente,


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dado que este estudio se ha realizado con un test nuevo,construido para la ocasión sobre un banco de itemsdedicado a la población de enseñanza española y sobreun modelo de procesamiento concreto, ha sido necesarioañadir la tercera parte del estudio para ver si el IAP.2se ajustaba al modelo teórico sobre los datos de estasmuestras. Dado que el ajuste ha aparecido bastanteaceptable, a pesar de la diversidad de muestras (dospaíses de habla hispana) y de las modificacionesculturales introducidas al test, esto anima a mejorar laselección de items y a definir con más precisión lasvariables antes de seguir construyendo tests para otrosniveles de enseñanza.

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