1 Introducción

El pensamiento crítico (PC) es un campo principalmente aplicado a cualquier ámbito, dada la naturaleza transversal de sus competencias. Sin embargo, por su naturaleza, su aplicación más extendida ha sido y es en el terreno de la educación, particularmente en la enseñanza superior (^{SAIZ, 2017}). Como en otras áreas, en el PC existen dificultades de concepción y de evaluación. En este trabajo nos vamos a ocupar de algunas deficiencias en su evaluación, en particular cuando se intenta identificar la mejora de programas de intervención educativa (^{RIVAS; SAIZ, 2012}; ^{SAIZ; RIVAS, 2008}). Efectivamente, son muy pocos los trabajos que evalúan las iniciativas de instrucción destinadas a mejorar el PC. Lamentablemente, esta falta de constatación empírica de si se ha producido un cambio después de la aplicación de un programa impide obviamente saber cuáles estrategias son más y menos eficientes, incluso cuáles son las estrategias más eficaces para desarrollar el PC a lo largo del ciclo vital de los individuos.

Como sabemos, si bien conceptualmente existan aún limitaciones importantes sobre lo que se entiende por PC, no suele haber discusión sobre sus características más representativas, como es el hecho de que los mecanismos superiores de adquisición del conocimiento deben formar parte de sus componentes cognitivos y, lo más importante, deben funcionar bien o del mejor modo posible. El adjetivo “crítico” no tendría sentido sin esta última afirmación (para precisiones conceptuales y dificultades, ver ^{Saiz, 2018}). Si asumimos que el PC es inferir o razonar correctamente, o decidir o resolver del mejor modo posible, debemos aceptar que estas competencias algo tienen que influir en el rendimiento o desempeño académico, y solo de un modo positivo. No podemos creer que pensar bien es independiente de lo que conseguimos realizar, o no tiene relación. En otras palabras, al desarrollar el PC, debemos asumir que estamos influyendo positivamente en el aprendizaje y en el éxito académico de nuestros estudiantes. Estas habilidades cognitivas solo pueden ir asociadas a buen rendimiento. Sin embargo, esto debe constatarse empíricamente, algo que no es frecuente en la pesquisa, por diferentes razones que iremos apuntando a lo largo del artículo.

En nuestra investigación queremos mostrar que el PC lleva a mejores resultados académicos. Si esto es así, al mejorar las habilidades de PC, logramos un mejor desempeño de nuestros estudiantes. Para ver si se cumple nuestra predicción, debemos emplear dos clases de medidas diferentes, estandarizadas y de rendimiento. Con las primeras, conseguimos establecer el nivel de PC en nuestros estudiantes y, con las segundas, podemos averiguar si los niveles de PC corresponden a niveles diferenciados en rendimiento, por ejemplo, si niveles altos, medios y bajos nos van a dar esos mismos valores en rendimiento.

El experimento inherente a nuestra hipótesis implica crear condiciones que cambien los niveles de PC y de aprendizaje. En este sentido, disponemos de un programa de intervención en PC, ARDESOS-DIAPROVE (^{SAIZ, 2018}; ^{SAIZ; RIVAS, 2011}, ²⁰¹², ²⁰¹⁶; ^{SAIZ; RIVAS; OLIVARES, 2015}), que hemos aplicado y que nos permite ver si esos cambios se han producido y cómo se relacionan. Podemos así constatar, por ejemplo, si esos estudiantes que han mejorado en PC también logran un mayor rendimiento.

El hecho de modificar el PC con nuestro programa de instrucción le da mayor fuerza a nuestro planteamiento, pues no solo deseamos mostrar que el PC influye en el aprendizaje o en el rendimiento, esto es, los que son buenos pensadores rendirán mejor, por ejemplo; además, queremos constatar que, cuando conseguimos que los que no son buenos, o no tan buenos, en PC después lo sean, posteriormente su desempeño será también mejor. No hace falta insistir demasiado en la importancia de la modificación del PC para entender que nuestra propuesta, de confirmarse, es mucho más robusta que con la sola constatación de una relación entre PC y rendimiento académico. Por ello, nuestro estudio contempla un programa de instrucción, una medida estandarizada de PC y varias medidas de rendimiento.

La medida estandarizada de PC es la que nos permite establecer los niveles de PC en dos momentos de nuestro estudio. Debemos saber que esta clase de pruebas miden el PC con independencia del conocimiento, nivel de estudios o de formación y nos proporciona un índice de habilidad cognitiva independiente de los factores normalmente asociados al desenvolvimiento académico. Estos instrumentos son los únicos que pueden fijar el grado de PC. A su vez, las pruebas de rendimiento o desempeño constatan los frutos del aprendizaje o de las enseñanzas recibidas, al menos en parte. Por esta razón, estas no sirven para constatar el nivel de PC, debido a que son dependientes del conocimiento y de lo aprendido, pero sí para establecer el grado de aprovechamiento de la materia y de la instrucción. En el apartado de metodología, se describirán los pormenores de estas pruebas.

En la literatura, podemos encontrar reflexiones sobre la relación entre PC y el rendimiento académico de los alumnos, pero son muy escasos los estudios empíricos en este tema. Al mismo tiempo, no hemos encontrado trabajos empíricos sobre la influencia o impacto del PC sobre el desempeño académico, en particular, empleando programas de intervención para el desarrollo del PC. En este sentido, los objetivos que nos planteamos son: (i) determinar la relación entre el rendimiento y el pensamiento crítico y (ii) comprobar si existen diferencias entre las habilidades de PC y el rendimiento como consecuencia de la intervención y el aprendizaje.

2 Método

3 Resultados

En primer lugar, se llevó a cabo un análisis descriptivo de las variables de pensamiento crítico y de rendimiento académico. En la Tabla 1 se presenta el resumen de los descriptivos de las puntuaciones obtenidas por los alumnos de la muestra, así como los coeficientes de asimetría y curtosis de su distribución.

Como podemos constatar, en todas las variables evaluadas se observa una alta dispersión de valores entre las puntuaciones mínimas y máximas, aproximándose a la media de un valor intermedio en esa amplitud de valores. En algunas variables post-test, se verifica una aproximación al valor máximo de la distribución, por ejemplo, en el test PENCRISAL y en Test Procedimental, sugiriendo un mejor desempeño de los estudiantes al final de asignatura. Por último, los valores de asimetría y de curtosis son muy bajos, y próximos de cero, dando como resultado la ausencia de distribución normal de las puntuaciones en la muestra.

A continuación, expondremos los análisis de correlación tomando las variables descritas anteriormente. En Tabla 2 presentamos los coeficientes de correlación obtenidos (producto-momento de Pearson, con test bidireccional de significación).

Estos resultados muestran bajas relaciones entre el teste cero (T0_pre/post) y las demás medidas cognitivas y de rendimiento académico, incluso las medidas formales de PC evaluadas por medio de PENCRISAL (pre/post). La situación es diferente cuando se considera la relación entre las medidas de pensamiento crítico (PENCRISAL pre/post) y el rendimiento académico, sea con la media del rendimiento a lo largo de las clases (Media_TE) o al final de las clases (test procedimental). Como es de esperar, la correlación entre las dos medidas de rendimiento es elevada (r = .53) y lo mismo ocurre entre las dos aplicaciones de PENCRISAL (pre/post), lo que permite afirmar que la estabilidad test-retest de la medida sea insuficiente (r = .45).

El segundo objetivo de este artículo pretendía comprobar si ha habido una mejora en las habilidades de PC y en el rendimiento académico como consecuencia de la intervención. Para ello realizaremos los análisis de diferencias de medias entre las variables en dos momentos de la evaluación (pre y post-test). En cuanto al rendimiento académico, se consideran el rendimiento a lo largo de las clases (Test Estudio) y el rendimiento al final de las clases (Test Procedimental). Para este análisis se utilizó el t-test para la comparación de medias entre dos muestras emparejadas de resultados; al comprobar las medias presentadas en la Tabla 1, se verifica que no hay una diferencia estadísticamente significativa entre el pre y post-test en Test Cero (t = -.078, gl = 84, p = .94), siendo muy ligera la mejoria en post-test. La situación es diferente en las medidas de rendimiento (t = -4.568, gl = 86, p = .000) y de pensamiento crítico, dándose una mejora importante del pre al post-test, esto es, en PENCRISAL (t = -12.032, gl = 88, p = .000).

Finalmente, realizamos un análisis de regresión del rendimiento académico y del pensamiento critico al finalizar las clases tomando como preditores los niveles iniciales de pensamiento crítico e indicadores del nivel de conocimientos de los alumnos. Con este análisis se puede verificar si el nivel de pensamiento crítico de los alumnos sufre la influencia del proceso de ensenanza-aprendizaje y si el rendimiento académico está igualmente influenciado por el nivel de pensamiento crítico inicial de los alumnos. Se ha realizado un análisis de regresion lineal tomándose como variables criterios el pensamiento críico y el rendimento académico al final de la asignatura y, como variables preditoras, los niveles inicial del pensamiento crítico y de conocimientos de los alumnos. En ambos casos el modelo se presenta estadísticamente significativo (para el pensamiento crítico: F = 11.288, p = .000; y para el rendimiento académico: F = 7.704, p = .000), explicándose el 33% e el 30% de la varianza de las variables criterio, respectivamente. En la Tabla 3 se presentan los coeficientes de determinación de las variables independientes en pensamiento crítico y en rendimiento académico al final de las clases.

Los valores parecen mostrar que el nivel de los conocimientos al final de las clases, en comparación a su nivel inicial, es más relevante que el nivel de pensamiento crítico. Aún así, ambos tienen una mejora positiva. Al mismo tiempo es interesante verificar que el pensamiento crítico en post-test se encuentra influenciado por el nivel de pensamiento crítico inicial y también por los niveles de conocimientos que los alumnos adquieren a lo largo de las clases con el programa de la asignatura de psicología del pensamiento.

4 Discusión

Uno de los aspectos relevantes en el contexto de la instrucción obviamente es la evaluación de programas de enseñanza o entrenamiento, pues esta nos permite comprobar si tal intervención ha producido algún cambio; sin embargo, como hemos dicho, llama la atención la escasez de estudios centrados en la evaluación de tales programas. Con este trabajo, entre otras cosas, buscamos paliar esta importante deficiencia. En este contexto de investigación, se realiza el presente estudio con el objeto de presentar una nueva forma de evaluar el PC, con el fin de diagnosticar y mejorar el desempeño académico.

Con este propósito se incluyen medidas de rendimiento para así poder determinar si existe relación con el PC. La literatura sugiere una relación entre el rendimiento académico y las habilidades de PC (^{NICKERSON; PERKINS; SMITH, 1987}). Para ^{Halpern (2012)}, las habilidades de PC incluyen una serie de actitudes, valores y hábitos mentales que tienen repercusiones disciplinares, sociales y académicas. Por su parte, estudios realizados por ^{Paul y Elder (2012)} o por ^{Nickerson, Perkins y Smith (1987)} encuentran correlación positiva y significativa entre las habilidades de PC y el rendimiento académico. Esto tiene su explicación en que las habilidades de pensamiento se pueden desarrollar, por lo que, si un estudiante piensa mejor, es de esperar que obtenga un mejor rendimiento, aprenda más y presente mejores resultados. Sin embargo, son escasos los estudios que relacionan ambas variables.

Los resultados que hemos obtenido en este estudio exploratorio avalan nuestra hipótesis principal, esto es, que el PC influye claramente en el desempeño académico. Las relaciones obtenidas entre ambos así lo muestran, pero también lo podemos ver en las medidas post-test, después de la instrucción; aquí, tanto el PC como el rendimiento se siguen moviendo en la misma dirección; además, esto también aparece reforzado en los coeficientes beta del análisis de regresión. Cuando predecimos PC post y rendimiento post, a partir del nivel de PC y rendimiento pre, podemos observar coeficientes de determinación estadísticamente significativos. Por lo tanto, y esto es lo que nos parece más interesante, después de modificar o mejorar el PC, vemos que el rendimiento va a la par. Pero veamos esto con algo de detalle. Las principales correlaciones se han encontrado, en primer lugar, entre el test de estudio y la medida de pensamiento crítico PENCRISAL Pre. Los test de estudio podemos considerarlos como medidas pre, ya que se realizan a lo largo del cuatrimestre cuando todavía los alumnos no tienen consolidadas las habilidades. Por eso, es esperable que, como indican los resultados, se correlacione positivamente con la medida de PENCRISAL Pre, que realizan los alumnos al inicio de la intervención y que marca el nivel base de competencias de PC de las que parte el alumno. En segundo lugar, también hay relación entre el test procedimental y la prueba PENCRISAL Pre y Post. Esto nos está indicando que el PC parece que influye en el rendimiento, ya que los que han obtenido un buen nivel de competencias de PC en el post también tienen un buen rendimiento en el test procedimental de la asignatura. Esta prueba los alumnos la realizan 15 días después de terminar la asignatura, por lo que puede considerarse como una medida post del aprendizaje. Igualmente se establece esta relación del rendimiento con la medida pre del PENCRISAL, lo que está sugiriendo que posiblemente podría predecir el rendimiento.

En cuanto al test de rendimiento cero, en su medida pre, es también esperable que, como indican los resultados, no se dé relación con la medida de PC pre, ya que esta mide competencias generales de PC y los test de estudio están vinculados con los contenidos de la materia. Lo que sí deberíamos encontrar es una relación entre el test cero-post y el test procedimental y la prueba PENCRISAL post, ya que estos se realizan una vez adquiridas las habilidades. Sin embargo, esta relación no se da, y esto puede explicarse por la siguiente razón. El test cero es una prueba con un nivel de dificultad muy alto, por lo que no hay variabilidad y, por tanto, no capta las diferencias; se da un efecto suelo que hace que la prueba no pueda detectar esas diferencias, en el caso de que las hubiera. Este efecto también se constata en las diferencias de medias del test cero en sus medidas pre y post, donde lo esperable es que mejorara el rendimiento al finalizar la asignatura y, sin embargo, no se encuentra esta diferencia, por el mismo problema.

En cuanto al segundo objetivo, en el que se pretende comprobar si ha habido una mejora en las habilidades de PC y en el rendimiento como consecuencia de la intervención y el aprendizaje, obtenemos, por una parte, que el rendimiento mejora tras el aprendizaje en la materia; pero, por otra, no hemos obtenido esta mejora en la medida del test cero por la razón que hemos explicado anteriormente. Asimismo, las habilidades de PC también mejoran como consecuencia del programa de instrucción. Lo que nos está poniendo de manifiesto esto es que el programa de intervención es eficaz, ya que podemos comprobar un cambio en la magnitud del efecto, esto es, constatar que, tras el aprendizaje, se tiene mayor competencia que antes.

Este estudio muestra la estrecha relación entre el PC y el desempeño, pues resulta necesario el desarrollo de estas habilidades para lograr un pensamiento autónomo en los estudiantes. Por tanto, la enseñanza de estas competencias de PC tiene un efecto positivo sobre el rendimiento, ya que los alumnos procesan la información a niveles más profundos, favoreciendo de esta manera la ejecución de los procesos esenciales de la adquisición del conocimiento. Por lo que, parece que podríamos afirmar que a mayor desarrollo de las habilidades cognitivas se obtendrá un mayor rendimiento. Esto pone de manifiesto la importancia del PC en la determinación y mejora del rendimiento académico, algo que repercute claramente en una mejor adaptación al entorno académico.

A pesar de que los resultados aquí presentados son preliminares, creemos que los futuros estudios deben encaminarse a incorporar estas medidas de rendimiento para poder establecer las relaciones con el PC e, incluso, determinar en qué medida el PC predice el rendimiento, o hasta qué punto el rendimiento es considerado como posible predictor del nivel de las habilidades de PC.

En resumen, nos parece oportuno afirmar que estos resultados, aunque provisionales, son bastante alentadores y nos llevan a seguir trabajando en esta dirección, de mejora de los sistemas de evaluación del PC, a fin de seguir explorando qué papel tienen variables tan importantes como el rendimiento en el desarrollo de las competencias de PC. En definitiva, se busca identificar y evaluar lo que es más determinante del buen funcionamiento académico.

Como implicaciones educativas para considerar en este trabajo, tenemos que los docentes deben reconocer la necesidad de utilizarse metodologías más activas en las aulas con el fin de promover el PC para, así, poder favorecer un mejor desempeño académico por parte del estudiante.