Para análisis de regresión, se intenta determinar si las variables asociadas al talento (Raven, Creatividad y Notas) pueden predecir si hay o no un autoconcepto positivo de los estudiantes, en el ámbito académico. Se presentan a continuación estos análisis, en relación a las variables asociadas al ajuste escolar.
4.1. Autonominación como Variable Dependiente
Tabla 4.1.2. Resumen del modelo
Modelo R R cuadrado R cuadrado corregida Error típ. de la estimación 1 ,331(a) ,110 ,098 ,27483
44 Tabla 4.1.3. ANOVA(b)
Modelo Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig. 1 Regresión 2,909 4 ,727 9,628 ,000(a) Residual 23,642 313 ,076
Total 26,551 317
a Variables predictoras: (Constante), Raven, Total Nominaciones, Promedio Notas, Cretividad b Variable dependiente: Autonominacion
De acuerdo con este análisis de regresión, se observa que las variables que identifican el talento académico (Raven, Creatividad, Nominaciones y Notas), explican solo el 11% de la variabilidad de la autonominación. Si bien las variables predictoras son suficientes para los valores predichos en las tablas (F(4;317)=9,628;p=0,00), se considera que el porcentaje de varianza que explica es bajo. Si solo el 11% de la variabilidad de la autonominación, es explicada por los puntajes que los alumnos alcanzan en los test de Raven, Creatividad, Notas y en el total de las Nominaciones que reciben; cabe preguntarse qué variables (si no son las que se han asociado al talento en Chile) son las que inciden en los que los alumnos se autonominen para pertenecer a un Programa de Talentos Académicos.
Llama la atención además, que el puntaje obtenido en Raven (test para medir habilidades cognitivas) es el que menos predice la autonominación (ver tabla 4.1.4 coeficientes, en los anexos). Es decir, que el principal instrumento que se utiliza en Chile para identificar las habilidades cognitivas en Chile, es el menos importante para los alumnos, al momento de considerarse aptos para ingresar a un Programa de Talentos. En este sentido, es importante de considerar además de los factores asociados al talento, también la motivación de los estudiantes para participar en un Programa de Talentos. Es posible que si bien los alumnos se encuentren “aptos” para pertenecer a este tipo de programas, no estén lo suficientemente motivados para integrarse. Esto será evaluado en las secciones siguientes en que se analiza la variable motivación. También en las secciones siguientes será posible establecer la relación de las variables asociadas al talento con el autoconcepto académico, que es el paso previo a la autonominación en que hipotéticamente se excluye la motivación. Un alumno con alto puntaje en Raven puede tener un alto autoconcepto académico, pero no estar suficientemente motivado para autonominarse, por su falta de interés en pertenecer a un programa de desarrollo de talentos.
4.2. Autoconcepto Académico como Variable Dependiente
Tabla 4.2.2. Resumen del modelo
Modelo R R cuadrado R cuadrado corregida Error típ. de la estimación 1 ,447(a) ,200 ,190 ,25585
a Variables predictoras: (Constante), Raven, Total Nominaciones, Promedio Notas, Creatividad
Tabla 4.2.3. ANOVA(b)
Modelo Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig. 1 Regresión 5,121 4 1,280 19,556 ,000(a)
Residual 20,489 313 ,065
Total 25,610 317
a Variables predictoras: (Constante), Raven, Total Nominaciones, Promedio Notas, Cretividad b Variable dependiente: Autoncepto Academico
45 Se observa que las variables que identifican el talento académico (Raven, Creatividad, Nominaciones y Notas), explican el 20% de la variabilidad del autoconcepto académico. Si bien esta variabilidad es mayor que en el caso de la autonominación, igualmente se considera baja. También en este caso las variables predictoras son suficientes para los valores predichos en las tablas (F(4;317)=19,556;p=0,00), pero se considera que el porcentaje de varianza que explica es bajo. En este caso se excluye incluso la variable de motivación (el alumno tiene un alto autoconcepto, aunque no quiera participar en un programa para talentos), sin embargo incluye todas las variables asociadas al talento, incluso la nominación de profesores y pares. En este caso también cabe preguntarse qué variables (si no son las que se han asociado al talento en Chile, y tampoco la percepción de los pares y docentes de las propias habilidades) son las que influyen en el autoconcepto académico de los alumnos.
En la sección 5 de este informe, se tratará con mayor detalle la diferencia del autoconcepto (en sus distintas dimensiones) de los alumnos talentosos con los demás alumnos.
4.3. Autopercepción de la Habilidad Cognitiva como Variable Dependiente
Tabla 4.3.2. Resumen del modelo
Modelo R R cuadrado R cuadrado corregida Error típ. de la estimación
1 ,383(a) ,147 ,135 ,26253
a Variables predictoras: (Constante), Raven, Total Nominaciones, Promedio Notas, Cretividad
Tabla 4.3.3. ANOVA(b)
Modelo Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig. 1 Regresión 3,613 4 ,903 13,105 ,000(a)
Residual 21,021 305 ,069
Total 24,634 309
a Variables predictoras: (Constante), Raven, Total Nominaciones, Promedio Notas, Creatividad b Variable dependiente: Autopercepcion habilidad Cognitiva
En este caso se observa que las variables que identifican el talento académico, explican el 14% de la variabilidad de la percepción de la propia habilidad cognitiva. También en este caso las variables predictoras son suficientes para los valores predichos en las tablas (F(4;309)=13,105;p=0,00). El 14% de la varianza explicada es similar el porcentaje explicado de las variables anteriores (autonominación y autoconcepto académico) lo que indica una relación similar. De acuerdo con la tabla 4.3.4. (ver anexos), también en este caso llama la atención, que el puntaje en el Raven, sea la variable menos importante para explicar la variabilidad de la percepción de las propias habilidades cognitivas.
46 ANÁLISIS COMPARATIVO ANOVA
En los resultados de comparaciones múltiples (ver anexos tablas, 4.4.), se observa que para la variable autonominación, sólo hay dos grupos cuyas medias difieren significativamente, que son los alumnos de los grupos 1 y 5, es decir alumnos con altos puntajes en a lo menos dos pruebas y aquellos sin puntajes altos en ninguna. No hay diferencias entre el grupo con altos puntajes y aquél con solo Raven, ni tampoco con aquellos que no tienen altos puntajes, pero sí son nominados por sus docentes. Es decir, que los altos puntajes en al menos dos pruebas de talento, sí se nominan más que los alumnos con bajos puntajes, en todas las pruebas. En el caso de los alumnos que tienen bajos puntajes pero son nominados por sus docentes, también se nominan al mismo nivel que los alumnos con altos puntajes en a lo menos dos pruebas. La variable de nominación docente estaría influenciando la disposición de los alumnos a autonominarse como alumno talentoso, a pesar de no tener los talentos de acuerdo con las pruebas estandarizadas. En síntesis, los altos puntajes y la nominación docente (de manera independiente) estarían relacionadas con la autonominación. No así, un alto puntaje en la prueba Raven en sí misma.
Para la variable de autoconcepto académico, solo hay diferencias entre el grupo con altos puntajes en a lo menos dos variables asociadas al talento (notas, creatividad o raven) y el grupo sólo con alto puntaje raven alto. No hay diferencias significativas con los demás grupos. Es decir que alumnos talentosos en más de un área de las medidas por los test, tienen en general el mismo autoconcepto de su capacidad académica que los demás estudiantes no talentosos. Los alumnos con talentos académicos medidos sólo según el test Raven, sin embargo tienen un autoconcepto académico en promedio menor, que los demás estudiantes (talentosos y no).
Cabe recordar que el test de matrices progresivas Raven mide el factor g de inteligencia, o inteligencia en general, sin embargo el tipo de medición incluye habilidades lógico matemáticas, más bien específicas. Los alumnos talentosos del grupo 1, tienen a lo menos dos pruebas con puntajes sobre el percentil 75 (notas, creatividad y/o Raven), lo que de alguna manera podría incidir en que cuenten con más habilidades por sobre el promedio. Se hace interesante en este caso, establecer alguna hipótesis que pueda explicar esta diferencia. De acuerdo con los resultados en las demás pruebas, se retomará esta diferencia en las conclusiones.
En la variable autopercepción de habilidad cognitiva hay diferencias entre el primer grupo (altos puntajes) y todos los demás grupos; es decir, los alumnos con altos puntajes en pruebas de talentos y nominados por sus docentes, tienen una mejor percepción de su habilidad cognitiva, que los alumnos con alto puntaje en raven o aquellos sin puntajes altos, pero nominados por sus docentes y que aquellos sin puntaje, ni nominados. En este caso, parece lógico que los alumnos con altos puntajes (talentosos) y además reconocidos como talentosos por sus docentes, tengan una percepción significativamente más alta, que los demás alumnos, respecto de sus habilidades cognitivas.
47
5. VALORACIÓN Y ACEPTACIÓN DE SUS PROPIAS CARACTERÍSTICAS, EN EL ÁMBITO ESCOLAR
Al igual que la primera pregunta de investigación, para conocer la valoración y aceptación de las propias características se utilizan los componentes identificados a partir del análisis factorial antes presentado, de los test aplicados. Estas variables, asociadas al reconocimiento y valoración de las propias capacidades son:
Ajuste socioemocional
Ineficacia Social
Para poder establecer cómo las variables asociadas al talento predicen o se relacionan con estas variables relativas a la valoración y aceptación personal, se utiliza del sistema de regresión, tratando como variables dependientes el ajuste socioemocional y la ineficacia social, y como variable independiente, las variables asociadas al talento académico, antes señaladas. La pregunta en este caso, es si los altos puntajes Raven, Creatividad y/o buenas notas; son capaces de predecir el ajuste socioemocional y la ineficacia social. Para responder esta misma pregunta, también se realiza un análisis de comparación de medias o Anova, de manera de establecer si el el ajuste e ineficiacia social, de los estudiantes talentosos difiere significativamente o no, de los estudiantes promedio.
ANÁLISIS DE REGRESIÓN
Se presentan a continuación las tablas de análisis de regresión para ambas variables y luego el análisis conjunto de éstas:
5.1. Ajuste socioemocional
Tabla 5.1.2. Resumen del modelo
Modelo R R cuadrado R cuadrado corregida Error típ. de la estimación 1 ,241(a) ,058 ,046 ,27144
a Variables predictoras: (Constante), Raven, Total Nominaciones, Promedio Notas, Creatividad
Tabla 5.1.3. ANOVA(b)
Modelo Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig. 1 Regresión 1,415 4 ,354 4,802 ,001(a) Residual 22,988 312 ,074
Total 24,404 316
a Variables predictoras: (Constante), Raven, Total Nominaciones, Promedio Notas, Cretividad b Variable dependiente: ajuste socioemocional
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5.2. Ineficacia Social
Tabla 5.2.2. Resumen del modelo
Modelo R R cuadrado R cuadrado corregida Error típ. de la estimación 1 ,353(a) ,124 ,113 ,33914
a Variables predictoras: (Constante), Raven, Total Nominaciones, Promedio Notas, Cretividad
Tabla 5.2.3. ANOVA(b)
Modelo Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig. 1 Regresión 5,053 4 1,263 10,984 ,000(a)
Residual 35,540 309 ,115
Total 40,593 313
a Variables predictoras: (Constante), Raven, Total Nominaciones, Promedio Notas, Cretividad b Variable dependiente: Ineficacia Social
Se observa que las variables que identifican el talento académico (Raven, Creatividad, Nominaciones y Notas), respecto de las dos variables identificadas en relación al ajuste socioemocional e ineficacia social; explican el 5% de la variabilidad del ajuste socioemocional y el 12% de la ineficacia social. En ambos casos el valor predictivo de las variables asociadas al talento es bajo, siendo más bajo en el caso del ajuste socioemocional. En el este caso del ajuste socioemocional, las variables predictoras son suficientes para los valores predichos en las tablas (F(4;316)=4,802;p=0,01), pero se considera que el porcentaje de varianza que explica es demasiado bajo (5%) para hacer cualquier análisis respecto a esta relación. En el caso de la ineficacia social, el valor predictivo también es significativo (F(4;313)=10,984;p=0,00), pero también explica un porcentaje bajo de la varianza (12%).
Según estos análisis, las variables asociadas al talento explican poco o casi nada del ajuste socioemocional de los alumnos y de la ineficacia social; es decir de que los alumnos con mayor talento no están más ajustados, ni tampoco se sienten más ineficaces. Cabe destacar sin embargo, que el porcentaje explicativo es levemente mayor para el caso de la ineficacia, que en el caso de ajuste; es decir, que los alumnos talentosos tienen una leve tendencia a sentirse ineficaces eficaces socialmente, en su contexto escolar. Es interesante profundizar en esta hipótesis en los análisis cualitativos.