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El interés suscitado en los últimos años por los procesos emocionales que viven los alumnos en las aulas, también se ha extendido al ámbito de la Educación Física y el deporte (Ros Martínez et al., 2013). La búsqueda de nuevos modelos educativos persigue atender la gestión emocional que los niños y jóvenes realizan en el transcurso de sus actividades. En este sentido, la educación emocional busca desarrollar las competencias emocionales que capaciten a los alumnos para observar comportamientos equilibrados en diferentes ámbitos de la vida. La literatura ha mostrado que las carencias en las habilidades de Inteligencia Emocional (IE) afectan a los estudiantes dentro y fuera del contexto escolar (Trinidad & Johnson, 2002). Por este motivo, también desde la Educación Física y el deporte se ha querido contribuir a lograr aquel objetivo (alumnos emocionalmente equilibrados), mediante propuestas de intervención destinadas al desarrollo de la IE (Mínguez & Ramos, 2016).
Tradicionalmente se ha asociado a la educación física y al deporte escolar con contribuciones en la formación de los jóvenes en cuatro dominios: físico, social, afectivo y cognitivo (Bailey et al., 2009). Las evidencias de los beneficios formativos de los dos primeros (físico y social) están comúnmente admitidas, mientras que la relación entre el dominio afectivo y cognitivo con la educación física y el deporte escolar ha sido menos explorada. Por otro lado, la IE se ha intentado relacionar con el rendimiento escolar y académico en diferentes contextos formativos (Pérez Pérez & Luis Castejón Costa, 2007) quedando, por lo general, la educación física y la práctica deportiva al margen de ese análisis. La participación en actividades físicas o deportivas se ha asociado habitualmente con numerosos beneficios en el desarrollo psicológico y emocional, aunque los mecanismos a través de los cuales se producen estos beneficios no han sido suficientemente aclarados (Bailey et al., 2009). En este sentido, los mecanismos por los cuales la educación física y el deporte escolar podrían contribuir al desarrollo cognitivo y académico han suscitado un creciente interés (Coe et al. 2006).
Contexto
A lo largo de la historia la inteligencia intelectual general clásica explica solo del 10% al 20% del éxito académico o ocupacional, lo cual deja de un 80% a 90% para ser explicado por otras variables, dentro de estos factores se encuentra la IE (Fernández-Berrocal & Extremera, 2006; Mayer, 1997). Para poder realizar este tipo de estudios hay que tener en cuenta la IE entendida desde el concepto de habilidad que puede presentar potencial de aprendizaje, desarrollo y entrenamiento (Fernández-Berrocal & Extremera, 2006; Reeves, 2005). El concepto de inteligencia y su complejidad hace que la definición sea compleja, ya que es en las últimas décadas de este siglo donde surgen diferentes teorías y definiciones que dificulta que los investigadores lleguen a una definición aceptada y consensuada por todos (Sternberg, 2000).
Desde entonces hasta ahora son muchos los investigadores que consideran incompleta la visión de inteligencia cuando se refieren al cociente intelectual, por ello en nuevas teorías introducen nuevas perspectivas de la inteligencia teniendo en cuenta otros conceptos más amplios que los racionales. La concepción del término IE surge en la década del noventa (1990) y desde ese momento hasta ahora se han elaborado numerosas teorías basadas en dos modelos: el modelo que considera la IE como rasgo, la define como una combinación de habilidades emocionales y rasgos de personalidad como una característica innata (Pérez Sánchez et al. 2010). Dentro de este modelo destaca la definición inteligencia social de Bar-On (1997) y de las competencias emocionales de Goleman (1995). Por otro lado el modelo de la IE entendida como un conjunto de habilidades cognitivas necesarias para el procesamiento de la información emocional en contextos intra e inter personales (Zafra et al. 2014) destacando el modelo de Mayer, Caruso y Salovey (1999) que actualmente dentro de la literatura científica tiene una mayor aceptación (Extremera Pacheco & Fernández-Berrocal, 2004). Este modelo es lo que será utilizada en esta investigación dada nuestra perspectiva de intervención para el aprendizaje, desarrollo y entrenamiento de estas habilidades.
Salovey y Mayer (1997) consideraron que la IE tenía dos componentes: la inteligencia y la emoción, y que, para entenderla, había que explorar estos componentes. Aunque, no siempre se entendieron inteligencia y emoción juntas (De Sousa, 1987, citado por Brackett et al. 2006). Siguiendo el denominado modelo de habilidad, la IE es definida como un conjunto de habilidades para percibir, acceder, comprender y regular las emociones con el objetivo de promover el crecimiento emocional y intelectual (Mayer, 1997). Diferentes autores consideran cuatro dimensiones en la IE ordenadas en función de su conformación psicoevolutiva: percepción (capacidad de identificar las emociones en sí mismo y en lo demás), facilitación (capacidad de utilizar las emociones para potenciar y dirigir el pensamiento hacia la creatividad y resolución de problemas), comprensión (capacidad de comprender la combinación de diversas emociones y la transición emocional), Regulación (la capacidad de gestionar la emociones propias y la de los demás, moderando las emociones negativas y valorando las positivas) (MacCann et al. 2003). La otra variable que forma parte de la presente investigación es el rendimiento académico, pues se reconoce la importancia que tiene dentro del proceso de enseñanza y aprendizaje (Garzón et al. 2010). El concepto de rendimiento académico es aceptado como un concepto multidisciplinar, amplio y relativo en función de diversos objetivos y resultados esperados en la acción educativa (Paz et al. 2009).
Indicadores del rendimiento académico para evaluar la eficiencia en el mundo escolar, se suele tomar como criterio el rendimiento escolar del alumno. Éste queda recogido por las calificaciones del profesor o por pruebas tipificadas cuando se realizan estudios comparativos entre estudiantes de distintos centros escolares o países. Proyectos conocidos a este respecto son el TIMMS (Tendencias en el Estudio Internacional de las Matemáticas y de las Ciencias) o PISA (Programa para la Evaluación Internacional del Estudiantado). Los proyectos TIMMS 1997 y 2003, o PISA 2003 se centran en: aspectos macrodimensionales que corresponden con los factores más claros y significativos. La población de nuestra investigación está constituida por alumnos entre 14 y 18 años. Hay muchas publicaciones en la literatura científica en torno a la IE y el ámbito educativo es muy amplio, se enfoca en diferentes poblaciones y contextos, dada la estrecha relación de la inteligencia y el bienestar de los adolescentes (Salavera et al. 2017). Por lo tanto, el objetivo general de este trabajo es analizar la relación entre Inteligencia Emocional Autopercibida (IEA) y rendimiento académico en Educación Física, así como, el valor predictivo de las distintas variarles relativas a la IEA sobre el rendimiento académico en adolescentes en esta asignatura. La IE presenta implicaciones sobre indicadores de bienestar, salud, felicidad, personalidad (Mikolajczak et al., 2015; Rey et al, 2016). Se ha observado que cuanto mayor sea el nivel de esta habilidad, índice positivamente en la salud tanto física como mental, un mayor bienestar, un mejor funcionamiento social y rendimiento escolar, así como una menor agresividad (Gutiérrez-Cobo et al., 2017).
Tomando como base investigaciones previas que asocian IE con diversas variables, tales como la salud mental y física o el éxito académico y laboral (Extremera & Fernández-Berrocal, 2006) el presente estudio analizo el efecto mediador de la IE en relación con el rendimiento académico en la asignatura Educación Física tras analizar previamente los análisis sobre edad y genero para observar las significaciones existentes en la muestra. Teniendo en cuenta estas consideraciones, los objetivos de este estudio fueron: i) Examinar si existen relaciones significativas entre las tres dimensiones de IEA y el curso de los adolescentes como diferenciadores de un mayor o menor rendimiento académico en Educación Física, teniendo en cuenta el género y el curso académico de los participantes; ii) Analizar si a partir de las dimensiones de IEA es posible obtener una segmentación de la muestra relacionada con el mayor o menor rendimiento académico en la asignatura de Educación Física.
Métodos
Fue realizado un estudio observacional, prospectivo transversal a 208 adolescentes, a quienes se le aplicó como instrumento para determinar la IE percibida el Spanish Modified Trait Meta-Mood Scale-24 (TMMS-24) (Berrocal & Pacheco, 2005). Un instrumento de tipo autoinforme compuestos por enunciados cortos a través de los cuales la personal evalúa diferentes aspectos de su IEA haciendo una estimación de sus habilidades emocionales. Este instrumento fue seleccionado para la presente investigación teniendo en cuenta que es este el que obtiene un mayor número de publicaciones científicas sobre la IEA, y su fiabilidad y validez en otros ámbitos de investigación. La muestra está compuesta por la población completa de estudiantes de los cursos 9° de primaria, 1°, 2° y 3° de secundaria de la Escuela de Aplicación de Universidad de Sao Paulo localizada en la Ciudad Universitaria, con edades comprendidas entre los 14 y 18 años, con un total de 208 sujetos. El criterio de inclusión que se consideró fueron todos los estudiantes matriculados en la asignatura de Educación Física en la Escuela de Aplicación, durante el curso académico 2017/2018. Esta investigación fue aprobada por una comisión de la Escuela de Aplicación, así como por la Comisión de Ética de la Facultad de Educación de la Universidad de São Paulo (Resolución 4871/2001 – resolución de aprobación 1280/2018).
Instrumento y procedimientos
Esta investigación se ha aplicado en el contexto de la Escuela de Aplicación de la Universidad de São Paulo (USP), para ello se ha realizado una traducción en portugués brasileño y una adaptación del instrumento TMMS-24 para el contexto del país (Vaquero-Diego et al. 2020). La escala TMMS-24 contiene veinticuatro ítems y en cada una de ellas encontramos cinco opciones de distinto nivel de conformidad con valores 1 a 5 en escala Likert, y agrupando estos ítems se obtienen las tres dimensiones claves de la IEA que arrojan los resultados de la presente investigación. Estas tres dimensiones son: atención emocional es el grado en el cual la persona se cree capaz de sentir y expresar las emociones; comprensión de sentimientos se refiere a cómo la persona cree entender dichos sentimientos; y la regulación emocional, respecto a cómo el individuo se cree capaz de interrumpir estados emocionales negativos y prolongar los positivos (Extremera et al., 2006; Extremera Pacheco & Fernández Berrocal, 2005). La confiabilidad interna de la escala TMMS-24 original fue de 0.95, del mismo modo para cada una de sus tres dimensiones, los valores alfa de Cronbach obtenidos fueron mayores del 85%. Específicamente fue observado un alfa de Cronbach de 88% para la dimensión de percepción, un valor de 89% para la dimensión comprensión y un 86% para la dimensión de reparación. Por medio de estos resultados podemos afirmar que los ítems son homogéneos y que la escala mide consecuentemente las características para cada dimensión.
Medidas
Para obtener las puntuaciones en cada una de las dimensiones claves de la Inteligencia Emocional (atención, claridad y reparación emocional), se sumaron las puntuaciones totales de los ítems del 1 al 8 para el factor de Atención emocional, del 9 al 16 para el factor de Claridad emocional y del 17 al 24 para el factor Reparación emocional (Tabla 1), teniendo en cuenta que estas puntuaciones nos indican niveles altos, adecuados o bajos según la interpretación de los baremos diferenciados por sexo del estudio realizado por Fernandez Berrocal y Ramos (2004).
Tabla 1 Categorización de las dimensiones IEA según el instrumento TMMS-24
| HOMBRE | MUJER | VALORACIÓN | CATEGORÍA | VARIABLE | |
|---|---|---|---|---|---|
| de 0 a 21 | de 0 a 24 | Debe Mejorar | 0 | ||
| ATENCIÓN=suma de variables del 1 al 8 | de 22 a 32 | de 25 a 35 | Adecuada | 1 | At01 |
| de 33 a 40 | de 36 a 40 | Debe Mejorar | 0 | ||
| de 0 a 25 | de 0 a 23 | Debe Mejorar | 0 | ||
| CLARIDAD=suma de variables del 9 al 16 | de 26 a 35 | de 24 a 34 | Adecuada | 1 | Cl01 |
| de 36 a 40 | de 35 a 40 | Excelente | 1 | ||
| de 0 a 23 | de 0 a 23 | Debe Mejorar | 0 | ||
| REPARACIÓN=suma de variables del 16 al 24 | de 24 a 35 | de 24 a 34 | Adecuada | 1 | Re01 |
| de 35 a 40 | de 35 a 40 | Excelente | 1 |
Análisis estadístico
Las variables que se han utilizado corresponden, por un lado, a las dimensiones del instrumento TMMS-24 (atención, claridad y reparación) calculadas a partir de las respuestas de este test. Por otro, la calificación en educación física, que es la variable dependiente o que se quiere explicar. Las características de estas dimensiones y de la calificación obtenida en Educación Física, se describen en la Tabla 2.
Tabla 2 Descriptivos de las Dimensiones TMMS-24 y calificación de Educación Física
| Media | Mínimo | Máximo | Cuartil1 | Cuartil3 | Desviación típica | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ATENCION | 25,33 | 9 | 40 | 21 | 31 | 7,11 |
| CLARIDAD | 25,22 | 10 | 40 | 20 | 30 | 6,84 |
| REPARACION | 27,03 | 9 | 40 | 22 | 33 | 7,24 |
| EDUCACION FISICA | 8,8 | 1,7 | 10 | 8,3 | 10 | 1,38 |
Dada la importancia de la variable calificación en educación física en este estudio, se analiza más detalladamente a través de su diagrama de caja o box-plot (Fig. 1). Se observa que el cuartil3 (calificación en educación física=10) y el valor máximo coinciden, debido a que el número de estudiantes con un diez en la calificación de educación física es del 27,8% (superior al 25%). También se identifican ocho (3,8%) estudiantes con calificación por debajo del “bigote inferior” (calificación=6,7). Entre estos ocho valores, cuatro son atípicos (valores alejados del bigote inferior) y otros cuatro son extremos (valores alejados del cuartil1 más de 3 veces el rango inter cuartilico1-3).
Por otro lado, se han utilizado las variables categóricas género y curso. Puesto que la edad de los estudiantes de un mismo curso es la misma, se ha nombrado las categorías de la variable Curso con su edad (Tabla 3). El instrumento de autoinforme TMMS-24, tal como se ha indicado anteriormente, proporciona tres dimensiones: Atención, Claridad y Reparación. La valoración de estas dimensiones en función de los resultados de la prueba se realiza según la tabla 1 (Berrocal & Pacheco, 2005). Cada dimensión puede tomar los valores: ‘Debe mejorar’, ‘Adecuada’ y ‘Excelente’. Se han codificado estas dimensiones categorizando cada una de ellas en dos valores (1=bueno o excelente y 0=debe mejorar), obteniendo así las variables At01, Cl01 y Re01.
Resultados
Análisis preliminar
Se han analizado los gráficos P-P para estudio de la normalidad de las Dimensiones IE y se concluye que estas variables siguen una distribución Normal, lo que nos permite aplicar el test t-Student y ANOVA para analizar diferencias de medias entre muestras independientes.
Relación entre las dimensiones IE y género de los participantes
En primer lugar, se ha realizado un estudio de la relación de la variable Género con las dimensiones de IEA sin categorizar. Para el análisis se ha obtenido la tabla descriptiva de grupos (tabla 4), sobre estas agrupaciones se ha aplicado la prueba t-Student para análisis de igualdad de medias.
Tabla 4 Estadísticos descriptivos de los grupos Hombre y Mujer en las variables de IEA
| N | Media | Desviación estándar | Media de error estándar | Prueba t para la igualdad de medias | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ATENCION | Mujer | 107 | 26,08 | 6,987 | 0,675 | t | 1,586 |
| Hombre | 101 | 24,52 | 7,192 | 0,716 | Sig. (bilateral) | 0,114 | |
| CLARIDAD | Mujer | 107 | 23,37 | 6,563 | 0,634 | t | -4,164 |
| Hombre | 101 | 27,18 | 6,607 | 0,657 | Sig. (bilateral) | 0,000 | |
| REPARACION | Mujer | 107 | 26,10 | 7,124 | 0,689 | t | -1,919 |
| Hombre | 101 | 28,02 | 7,270 | 0,723 | Sig. (bilateral) | 0,056 | |
La proporción de hombres y mujeres es de 51,4% (n=107) en mujeres y 48,6 (n=101) en hombres. Del análisis de los estadísticos indicados en la tabla 4, se observa que todos los valores medios se encuentran dentro de la categoría “buena” de cada dimensión y género (tabla 1), todos los grupos presentan desviaciones típicas muy parecidas, aunque cabe resaltar que siempre es superior en los hombres. La prueba t-Student para la igualdad de medias indica diferencias significativas en las dimensiones Claridad y Reparación con significatividad del 0,1.
Relación entre las dimensiones de IEA y la Edad de los participantes
El número de estudiantes en cada curso es muy parecido. Los estadísticos descriptivos de cada Edad y dimensión se muestran en la tabla 5. Se observa que los valores de la dimensión Reparación presentan una media mas elevada en las edades 17 y 18 años.
Tabla 5 Estadísticos descriptivos de las diferentes Edades con las dimensiones de IEA
| ANOVA | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| N | Media | Desviación estándar | ||||
| ATENCION | Edad15 | 55 | 25,27 | 6,873 | F | 2,364 |
| Edad16 | 51 | 23,27 | 7,049 | Sig. | 0,072 | |
| Edad17 | 54 | 26,83 | 7,192 | |||
| Edad18 | 48 | 25,88 | 7,064 | |||
| CLARIDAD | Edad15 | 55 | 24,91 | 7,362 | F | 0,519 |
| Edad16 | 51 | 24,41 | 6,268 | Sig. | 0,670 | |
| Edad17 | 54 | 25,89 | 6,233 | |||
| Edad18 | 48 | 25,69 | 7,521 | |||
| REPARACION | Edad15 | 55 | 26,56 | 7,549 | F | 1,139 |
| Edad16 | 51 | 25,90 | 7,032 | Sig. | 0,334 | |
| Edad17 | 54 | 28,39 | 6,967 | |||
| Edad18 | 48 | 27,25 | 7,373 | |||
El test ANOVA de diferencia de medias indica que no hay diferencias significativas al 0,05, sin embargo, la dimensión Atención muestra diferencias de medias significativas al 0,1 (Sig=0,072), tomando las medias valores más altos en edades superiores.
Relación de las variables estudiadas con el rendimiento en Educación Física
Finalmente, se han estudiado las relaciones de todas las variables del análisis con la eficiencia académica en la calificación de educación física. Para ello se han realizado 2 estudios tridimensionales, por un lado, un análisis de la relación entre las Dimensiones IEA- Calificación Educación Física- Edad, por otro lado, con Dimensiones IEA- Calificación Educación Física- Género. En tercer lugar, se ha aplicado la técnica de árbol de decisión para segmentación de la población y predicción de calificación en educación física superior o inferior a la media en función de las dimensiones IEA. En los tres análisis se han utilizado las variables de Dimensiones IEA categorizadas (At01, Cl01 y Re01) según la tabla (tabla 3). También se ha categorizado la variable Educación Física con 2 valores, EdFis01=0 si la calificación es inferior a la media y 1 en caso contrario. Las otras variables que participan en el estudio ya son categóricas (género y curso).
Relación entre Género y Dimensiones IE con rendimiento académico Educación Física
Para el estudio de esta relación tridimensional, se ha calculado la tabla de contingencia formada por: categorías de la variable EdFis01, y la combinación de la variable género y las variables At01, Cl01 y Re01 (Tabla 6).
Tabla 6 Tabla de contingencia Género y Dimensiones IE con EdFis01
| EdFis01 | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| baja | alta | |||||||
| Género | Dimen-sión | Valor | Recuento | % de N columnas | Recuento | % de N columnas | Pruebas de chi-cuadrado de Pearson | |
| Mujer | AT01 | Debe mejorar | 23 | 50,0% | 36 | 59,0% | Chi-cuad. | 0,862 |
| Bueno | 23 | 50,0% | 25 | 41,0% | Sig. | 0,353 | ||
| CL01 | Debe mejorar | 24 | 52,2% | 33 | 54,1% | Chi-cuad. | 0,039 | |
| Bueno | 22 | 47,8% | 28 | 45,9% | Sig. | 0,843 | ||
| RE01 | debe mejorar | 21 | 45,7% | 20 | 32,8% | Chi-cuad. | 1,836 | |
| Bueno | 25 | 54,3% | 41 | 67,2% | Sig. | 0,175 | ||
| Hombre | AT01 | Debe mejorar | 17 | 44,7% | 28 | 44,4% | Chi-cuad. | 0,001 |
| Bueno | 21 | 55,3% | 35 | 55,6% | Sig. | 0,977 | ||
| CL01 | Debe mejorar | 15 | 39,5% | 30 | 47,6% | Chi-cuad. | 0,637 | |
| Bueno | 23 | 60,5% | 33 | 52,4% | Sig. | 0,425 | ||
| RE01 | Debe mejorar | 11 | 28,9% | 16 | 25,4% | Chi-cuad. | 0,153 | |
| Bueno | 27 | 71,1% | 47 | 74,6% | Sig. | 0,696 | ||
Se ha realizado la prueba chi-cuadrado para diferencia de grupos y no se ha obtenido diferencias significativas. Se observa que la proporción de hombres con calificación en Educación por encima de la media y valoración “Buena” en cada dimensión es superior a la proporción de hombres con valoración “Debe Mejorar”.
Relación entre Dimensiones IE y Edad con rendimiento académico Educación Física
Para el estudio de esta relación, se ha calculado la tabla de contingencia formada por: categorías de la variable EdFis01, y la combinación de la variable Curso, que representa las diferentes edades, y las variables At01, Cl01 y Re01 (Tabla 7). Se ha realizado la prueba chi-cuadrado para diferencia de grupos y se ha obtenido diferencias de medias entre edades en AT01=“Buena” y RE01=“Debe mejorar”, significativas al 0,1 y 0,05 respectivamente. Es decir, de entre los alumnos que presentan valores bajos en Educación Física, existen grandes diferencias en las proporciones de personas que deben de mejorar su capacidad de “reparación” dependiendo de la edad. Así, la proporción de alumnos de 17 años con puntuación en educación física por debajo de la media y reparación “Debe mejorar” es tan sólo del 8,3% frente al 38,6% que presentan los alumnos de 16 años.
Tabla 7 Tabla de contingencia Dimensiones IE y Edad o Curso con EdFis01
| EdFis01 | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| baja | alta | |||||||
| Dimensión | Valor | Curso | Recuento | % de N columnas | Recuento | % de N columnas | Pruebas de chi-cuadrado de Pearson | |
| AT01 | debe | Edad15 | 7 | 17,5% | 20 | 31,3% | Chi-cuad. | 4,963 |
| mejorar | Edad16 | 8 | 20,0% | 17 | 26,6% | df | 3 | |
| Edad17 | 13 | 32,5% | 11 | 17,2% | Sig. | 0,175 | ||
| Edad18 | 12 | 30,0% | 16 | 25,0% | ||||
| bueno | Edad15 | 12 | 27,3% | 16 | 26,7% | Chi-cuad. | 6,810 | |
| Edad16 | 7 | 15,9% | 19 | 31,7% | df | 3 | ||
| Edad17 | 18 | 40,9% | 12 | 20,0% | Sig. | 0,078 | ||
| Edad18 | 7 | 15,9% | 13 | 21,7% | ||||
| CL01 | debe mejorar | Edad15 | 8 | 20,5% | 19 | 30,2% | Chi-cuad. | 5,187 |
| Edad16 | 7 | 17,9% | 19 | 30,2% | df | 3 | ||
| Edad17 | 13 | 33,3% | 11 | 17,5% | Sig. | 0,159 | ||
| Edad18 | 11 | 28,2% | 14 | 22,2% | ||||
| bueno | Edad15 | 11 | 24,4% | 17 | 27,9% | Chi-cuad. | 5,568 | |
| Edad16 | 8 | 17,8% | 17 | 27,9% | df | 3 | ||
| Edad17 | 18 | 40,0% | 12 | 19,7% | Sig. | 0,135 | ||
| Edad18 | 8 | 17,8% | 15 | 24,6% | ||||
| RE01 | debe mejorar | Edad15 | 8 | 25,0% | 11 | 30,6% | Chi-cuad. | 10,460 |
| Edad16 | 4 | 12,5% | 14 | 38,9% | df | 3 | ||
| Edad17 | 11 | 34,4% | 3 | 8,3% | Sig. | ,015* | ||
| Edad18 | 9 | 28,1% | 8 | 22,2% | ||||
| bueno | Edad15 | 11 | 21,2% | 25 | 28,4% | Chi-cuad. | 4,023 | |
| Edad16 | 11 | 21,2% | 22 | 25,0% | df | 3 | ||
| Edad17 | 20 | 38,5% | 20 | 22,7% | Sig. | 0,259 | ||
| Edad18 | 10 | 19,2% | 21 | 23,9% | ||||
Árbol de decisión para la variable EdFis01 según valores de las dimensiones IE
La técnica de árboles de decisión, es una herramienta no paramétrica de clasificación y predicción. Proporciona un conjunto de reglas de interpretación simple que son eficaces para buscar perfiles o patrones. El objetivo de aplicar esta técnica es obtener una segmentación de la población que caracterice los individuos con calificación en educación física por encima o debajo de la media de la muestra. En particular se utilizó el método CRT (Classification and Regression Trees) que divide los datos en segmentos para que sean lo más homogéneos posible respecto a la variable dependiente (método Gini). El corte en cada nodo viene dado por reglas de tipo binario (Breiman et al., 1993). Las variables independientes introducidas en el árbol fueron Atención, Claridad y Reparación categorizadas según la tabla 1 indicada anteriormente (variables AT01, CL01 y RE01). Para la obtención del árbol CRT se tomó una muestra aleatoria de entrenamiento del 70% y una muestra de prueba del 30%. El árbol generado se muestra en la figura 2.
Los indicadores de importancia de las variables independientes que participan en este árbol arrojan que la dimensión Reparación es la que aporta mayor diferenciación de grupos con calificación en educación física por encima o por debajo de la media (importancia normalizada 100%). Le sigue la Dimensión Atención (importancia normalizada 66%). Finalmente, con menor importancia, la dimensión Claridad (importancia normalizada 11,7%). En cuanto a la matriz de confusión los valores obtenidos desaconsejan la conveniencia de utilizar el árbol como elemento predictor (un 65,6% de aciertos en muestra de entrenamiento y 57,2% en muestra de prueba), la cercanía de los dos porcentajes indica estabilidad en la segmentación, por esta razón se utilizan los resultados del árbol para obtener segmentos destacados de la población, en particular los que proporcionan los nodos terminales 3, 7 y 6. Estos nodos presentan proporciones muy diferenciados de estudiantes por encima o debajo de la calificación media en educación física.
Las características de los segmentos de población obtenidos con la muestra de entrenamiento son las siguientes: Segmento1 (nodo3 n=18): está formado por estudiantes con valores de Claridad “Buena” y Reparación “Debe mejorar”. La dimensión Atención presenta valores bajos (media 20,2) en el grupo de estudiantes con calificación superior a la media. El 72,2% de los estudiantes de este nodo (n=18) tienen una calificación de educación física por debajo de la media de la población muestral (calificación media =8,8). El porcentaje de estudiantes con un diez en la calificación de educación física es (5,5) seis veces inferior al de la muestra (27,8%), sin embargo, sólo contiene dos alumnos (de los 8 que presenta la muestra) con valores de calificación en educación física inferior al “bigote inferior”=6,7 (un valor atípico con calificación=5,4 y otro extremo con calificación=1,7). Segmento2 (nodo7 n=19): Está formado por estudiantes con valores de Claridad “Buena”, Reparación “Buena” y Atención “Debe Mejorar”. El 84,2% de los estudiantes de este nodo (n=19) presentan calificación de educación física por encima de la media de la población. El porcentaje de dieces (57,8%) es mucho más elevado que los valores muéstrales (27,8%). De este segmento se desprende que también influye de forma considerable (aunque en menor proporción) la dimensión atención, puesto que si no se tiene en cuenta la dimensión atención la proporción de alumnos con calificación superior a la media bajaría al 64,5%. Segmento3 (nodo6 n=30): Está formado por estudiantes con valores de Claridad “Debe mejorar” y Atención “Buena”. El 73,3% de los estudiantes de este nodo presentan calificación de educación física por encima de la media de la población. El porcentaje de dieces es (35,9%) es más elevado que los valores muestrales (27,8%). Contiene tres valores atípicos en calificación de educación física (calificación= 6,5; 5,4 y 5), no contiene valores extremos. Existen otros segmentos identificados en este árbol, que no se tienen en cuenta en este análisis por presentar proporciones de alumnos con calificación en educación física superior o inferior a la media similares a las de la muestra total o por contener un número de alumnos bajo.
Discusión
La IE es considerada un aspecto relevante que complementa a los sujetos de una serie de habilidades y capacidades que facilitan y favorecen la consecución de metas en el desarrolló vital y actúan estas capacidades como buenas predictoras de la adaptación de una persona al medio (Boyatzis et al 2000). El desarrollo de las habilidades relacionadas con la IE ha demostrado tener una influencia positiva en las dimensiones social, académica y laboral (García et al.,2005; Palomera et al. 2008). Los alumnos emocionalmente inteligentes presentan mayor autoestima, ajuste, bienestar y satisfacción emocional e interpersonal y menor disposición para presentar comportamientos disruptivos, agresivos o violentos; igualmente, presentan grados menores de síntomas físicos, ansiedad y depresión. Todas estas características incrementan su rendimiento escolar al afrontar adecuadamente situaciones de estrés académico, con menor consumo de sustancias adictivas (Extremera Pacheco & Fernández Berrocal, 2004).
Las emociones son consideradas como un elemento fundamental de adaptación de los estudiantes en su centro escolar en cuanto a manejo emocional de las situaciones contextuales que se producen durante el curso académico y que pueden determinar cuestiones tan importantes como el bienestar personal, la motivación escolar o el caso del rendimiento académico, tal y como vamos a investigar en este momento después de ser analizadas aproximadamente más de trescientas investigaciones, concluyeron que la educación socioemocional incrementa el aprendizaje académico. Por esto, se puede convertir en un factor que predice el buen desempeño en contextos educativos y laborales, hay estudios (Páez Cala & Castaño Castrillón, 2015; Fernández-Berrocal & Ruiz, 2008) que evidenciaron la relación entre IE, rendimiento académico, bienestar psicológico, relaciones interpersonales y el surgimiento de conductas disruptivas. Estos estudios concluyen que el déficit en habilidades de IE afecta a los estudiantes dentro y fuera del aula, especialmente en cuatro áreas: 1- el rendimiento académico, 2- el bienestar y equilibrio emocional, 3- la capacidad de establecer y mantener la calidad en las relaciones interpersonales y 4- posibilidad de que surjan conductas disruptivas.
En el ámbito internacional llevado a cabo se encuentra relaciones bajas incluso negativos entre algunos factores de IE y el cociente intelectual a pesar de que la inteligencia emocional mostró un incremento significativo en la explicación del rendimiento académico más allá de la contribución realizada por la inteligencia psicométrica (Van der Zee et al., 2002). La IEA es un factor importante para el éxito académico, laboral y para la vida cotidiana en general (Goleman & Cherniss, 2005). Promover una manera inteligente de sentir, manejar las emociones y conjugarlas con la cognición propicia una mejor adaptación al medio (Extremera et al., 2006). El Cociente Intelectual (CI) y el Cociente Emocional (CE), aunque son independientes, brindan una imagen más equilibrada de la inteligencia general (Natalio Extremera Pacheco & Fernández-Berrocal, 2004). Pérez-Pérez y Castejón (2006) y Van der Zee, Thijs y Schakel (2002) hallaron una relación entre la IE y el rendimiento académico e independencia entre la IE y el CI. Es importante el diseño de currículos pedagógicos que enfaticen en los aspectos cognitivo, emocional e interaccional, ya que estos se asocian con el rendimiento académico, el ajuste psicológico y el desempeño laboral. El informe de Jacques Delors para la Unesco (1996) insiste en el aporte de la pedagogía a la construcción del proyecto de vida personal y de sociedad desde cuatro pilares fundamentales: aprender a ser (dimensión ética), a conocer (dimensión del conocimiento), a hacer (dimensión de la praxis) y a convivir (interacción con otros).
Algunas investigaciones muestran líneas contrarias y muestran la no relación entre IE y Rendimiento Académico, como en el caso del estudio de incidencia de las emociones en el contexto educativos afirman que los resultados que se muestran son no definitorios, proponiendo nuevas metodologías de estudio. (Moral & Zafra, 2010). En esta investigación la relación existente entre las dimensiones de Inteligencia Emocional con los datos arrojados por el instrumento TMMS-24 y el Rendimiento Académico en este caso a través de la calificación obtenida en la asignatura de Educación Física, los resultados muestran que la relación débil, siendo significativa únicamente en algunos casos específicos diferenciando género y curso.
Conclusiones
El principal objetivo de este estudio fue examinar si existen relaciones significativas entre las dimensiones atención, claridad y reparación, el género y el curso de los adolescentes como diferenciadores de un mayor o menor rendimiento académico en la asignatura de educación física. Teniendo en cuenta los objetivos de la investigación el análisis cuantitativo de la muestra nos indica que el género es un elemento diferenciador en las puntuaciones de Claridad y Reparación, las mujeres muestran puntuaciones más bajas en estas dos dimensiones y más elevadas en atención emocional, tal y como muestran estudios previos que identifican la habilidad de reconocer y atender a las emociones es más elevada (Tapia & Marsh Ii, 2006). Como se muestra en la Tabla 6, La Edad (asociada al Curso) presenta relación con la dimensión Atención, presentando medias más altas en edades superiores. Estos estudios están asociados con estudios anteriores como el caso de estudios de Enbar-On (2000) o Danvila del Valle & Sastre Castillo (2010) que aportan datos sobre la relación entre edad y capacidad de IE, como se muestra en la tabla en la Tabla 7.
La dimensión Reparación es la que aporta mayor diferenciación de grupos con calificación en Educación Física por encima o por debajo de la media (mejor Reparación => mejor rendimiento en Educación Física). Este resultado coincide con otros estudios (O'Connell et al., 2009; Vaquero-Diego et al., 2020) donde informan que esta diferenciación puede ser debida a un mayor conocimiento de propio cuerpo así como la reacciones del mismo, los estudiantes con valores de Claridad “Buena”, Reparación “Buena” y Atención “Debe Mejorar” (valores bajos de atención) presentan valores altos en rendimiento de Educación Física, muchos de ellos con calificación máxima (nota en Educación Física=10). Cerca de la mitad de la muestra presenta puntuaciones buenas en las tres dimensiones, sin embargo, esto no proporciona mejor rendimiento en Educación Física. Este es un dato relevante para tener en cuenta para futuras investigaciones. Las mejoras a esta investigación suponen realizar nuevas incursiones educativas dentro del desarrollo de habilidades para la vida, en las que se incluyen las habilidades emocionales. Sin embargo, para abordar y estudiar los vínculos que pueden existir entre la IE y el rendimiento académico en el contexto educativo es necesarios más estudios que indaguen y estudien la comprensión y conocimiento de la interrelación entre los diferentes constructos para el desarrollo personal y académico de los alumnos.
Una de las posibles líneas futuras de esta investigación es la posibilidad de mantener a los mismos alumnos en las muestras para las investigaciones a través de los años, dado que es una investigación online, poder generar una vinculación con los alumnos muestra que permita realiza las investigaciones en línea del tiempo conservando la muestra inicial, permitiendo realizar comparativas en el tiempo. Otra característica a tener en cuenta es que estamos ante una escuela cuyos alumnos tienen un perfil sociológico diferente a otras escuelas brasileñas dado que son hijos de profesores y funcionarios de la Universidad de Sao Paulo y esta es una casuística que no se da en otras escuelas, siendo una de las escuelas públicas con más relevancia de esta ciudad. Como complemento a esta investigación se prevé realizar investigaciones que relacionen IEA con otras asignaturas relacionadas con las ciencias y con las humanidades. Una vez más, estos estudios indican la necesidad de potenciar mediante talleres la mejora de las dimensiones emocionales tales como la dimensión Reparación del instrumento aplicado. Resaltamos que el instrumento utilizado TMMS-24 versión portugués brasileño, publicada en la tesis de Vaquero-Diego (2020) supone una herramienta para evaluar la IEA, con una sencilla aplicación y con una consistencia favorable en portugués, y supone una recopilación de información para su relación con el conocimiento del propio cuerpo que conlleve un mayor índice de salud y bienestar apoyando el fomento de unidades didácticas y curriculares que desarrollen las habilidades emocionales.
