Psychometric properties of the questionnaire of Satisfaction of the University Volunteer in Learning Communities Abstract.

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Propiedades psicométricas del Cuestionario de Satisfacción del Voluntariado Universitario en Comunidades de Aprendizaje.

Antonio Aguilera-Jiménez¹ y María-Teresa Gómez-del-Castillo² Universidad de Sevilla.

Resumen.

Desde la constitución de la primera comunidad de aprendizaje en la provincia de Sevilla, la Universidad Hispalense ha venido colaborando en las actuaciones educativas de éxito que en ellas se llevan a cabo.

Una forma privilegiada de colaboración ha sido aportando estudiantes universitarios en el marco de una actividad de libre configuración primero y de reconocimiento de créditos desde la implantación de los nuevos grados, denominada “Prácticas de Intervención Psico-Educativa en Comunidades de Aprendizaje”. Al final de cada curso se pedía a los estudiantes una revisión de su actuación mediante una memoria en la que valoraran su satisfacción con ella, por una parte, y el desarrollo de las actuaciones educativas propias de las comunidades de aprendizaje en las que habían participado. En este trabajo presentamos un cuestionario elaborado a partir de memorias de revisión de cursos anteriores y destinado a evaluar la Satisfacción del Voluntariado Universitario en Comunidades de Aprendizaje (SAVU-CdA). Aunque se precisen trabajos posteriores para llegar a versiones definitivas, consideramos de interés compartir este instrumento que nos permite obtener datos para la mejora del proceso formativo del alumnado universitario implicado.

Palabras clave: Comunidades de aprendizaje, voluntariado universitario, practicas educativas en la formación del profesorado, instrumentos de evaluación.

Psychometric properties of the questionnaire of Satisfaction of the University Volunteer in Learning Communities

Abstract.

Since the establishment of the first community of learning in the province of Seville, the University of Seville has been collaborating with the educational actions of success that they are carried out. A privileged form of collaboration has been providing college students within the framework of an elective activity first and credit recognition since the implementation of the new degrees, called "Practices of Psycho-Educational Interventions in Learning Communities". At the end of each course students requested a review of his performance with a memory that appreciate your satisfaction with it, on the one hand, and the development of educational activities of the learning community in which they had participated. In this work present a elaborate questionnaires from memories of review of previous courses intended for the University volunteer work in learning communities: (SAVU-CdA). Although later works are needed to reach definitive versions, we consider of interest share this instruments that allow us to obtain data for the improvement of the formative process of the involved University students.

Key Words: Learning communities, university volunteer work, educational practices in teachers training, evaluation tools.

Comunidades de Aprendizaje y Actuaciones Educativas de Éxito.

Es ya clásica la definición de Comunidades de Aprendizaje como “un proyecto de transformación social y cultural de un centro educativo y de su entorno para conseguir una Sociedad de la Información para todas las personas” (Valls, 2000, p.8; tomado de Elboj, Puigdellívol, Soler y Valls, 2002). Esta propuesta se fundamenta en la concepción comunicativa

1 Departamento de Psicología Evolutiva y de la Educación de la Universidad de Sevilla. Facultad de Psicología. C/ Camilo José Cela, s/n. 41018 Sevilla. Correo-e: [email protected].

2 Departamento de Didáctica y Organización Educativa de la Universidad de Sevilla. Facultad de Ciencias de la Educación. C/

Pirotecnia, s/n. 41013 Sevilla. Correo-e: [email protected].

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del aprendizaje (Includ-ed Consortium, 2011) que se deriva de las teorías sociales y educativas más actuales de orientación dialógica (Castell, 1997-1998, Castell, Flecha, Freire, Giroux, Macedo y Willis, 1994; Freire, 1970, 1992, 1994, 1997; Habermas, 1987; Touraine, 1997;

Vygotski, 1979 entre otros). Un concepto clave de esta concepción comunicativa es el de aprendizaje dialógico (Flecha, 1997; Aubert, Flecha, García, Flecha y Racionero, 2008; Aubert, García y Racionero, 2009) y que se define como “aquel que resulta de las interacciones que produce un diálogo en el que diferentes personas aportan argumentos en condiciones de igualdad, para llegar a consenso, partiendo de que quieren entenderse hablando desde pretensiones de validez” (Elboj, Puigdellívol, Soler y Valls, 2002; p.92).

Desde un punto de vista operativo, cuando se afirma que un centro escolar entra en un proceso de transformación en una Comunidad de Aprendizaje lo que se quiere decir es que, asumiendo y formándose en esta concepción comunicativa, está incorporando en su práctica cotidiana las actuaciones educativas de éxito (Jaussi y Luna, 2002; Ojala y Padrós, 2012) identificadas por la investigación científica internacional más actual y relevante y que han demostrado tener éxito en centros y aulas concretas de diferentes contextos geográficos, étnicos, socioculturales,… (Appel y Beane, 2000; Includ-ed Consortium, 2011; Jaussi y Luna, 2002; Racionero, Ortega, García y Flecha, 2012). Estas actuaciones pueden agruparse en dos grandes bloques: a) actuaciones inclusivas que se basan en la agrupación heterogénea del alumnado y b) participación de la familia y la comunidad en los aspectos relacionados no solo con la gestión democrática de los centros sino con la actuación educativa que en ellos se desarrolla. Entre las primeras podemos señalar: a) la organización del aula en grupos interactivos (Aubert y García, 2001; Martín y Ortol, 2012), incluyendo en ellos a escolares con discapacidades (Molina y Christou, 2012), b) la extensión de los tiempos y espacios de aprendizaje más allá del aula mediante tertulias literarias dialógicas (Valls, Soler y Flecha, 2008), programas extraescolares de lectura y escritura (Racionero y Brown, 2012), biblioteca tutorizada o clubs de deberes para después del tiempo escolar (Formosa y Ramis-Salas, 2012).

Entre las segundas destacan: a) la formación de familias y otros miembros de la comunidad en lo que ellas decidan que quieren formarse (desde la obtención del permiso para conducir, alfabetización matemática, en su lengua de origen o en la del país de adopción, obtención de distintos grados educativos, participación en tertulias dialógicas, bien literarias, bien educativas, etc.) (Aguilar, Alonso, Padrós y Pulido, 2010) y b) su participación en la vida del centro a nivel decisorio (no informativo o consultivo únicamente), evaluativo y educativo (Includ-ed Consortium, 2011). Un resumen de estas actuaciones puede consultarse en Valls, Prados y Aguilera-Jiménez (2014).

Como puede deducirse de lo señalado anteriormente, un elemento esencial de Comunidades de Aprendizaje es la implicación de personas del entorno tanto en los procesos formativos como en las actuaciones de éxito a desarrollar tanto con los escolares como con todos los adultos de la comunidad educativa (familiares, docentes y voluntariado).

El Voluntariado Universitario en Comunidades de Aprendizaje.

Como hemos señalado en otro lugar (Aguilera-Jiménez, Mendoza, Racionero y Soler, 2010), la Universidad de Sevilla está comprometida con los centros de la provincia que se han constituido cono Comunidad de Aprendizaje. Una de las maneras en que se concreta esta colaboración es aportando alumnado universitario que participa como personas voluntarias en los grupos interactivos, biblioteca tutorizada, tertulias dialógicas y otras prácticas comunicativas de tales centros, al tiempo que adquieren una formación y una experiencia práctica muy demandada por ellos, especialmente por quienes piensan dedicarse a la docencia.

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Esta colaboración entre Comunidades de Aprendizaje y Universidad de Sevilla se vehiculó primero como actividad de Libre Configuración y desde el curso 2008-2009 a través de una propuesta incluida en el Catálogo de Actividades Universitarias, Culturales, Deportivas, de Representación Estudiantil, Solidarias y de Cooperación denominada “Prácticas de Intervención Psico-Educativa en Comunidades de Aprendizaje” (Prados, López, Sánchez y Aguilera-Jiménez, 2011; Aguilera-Jiménez y Prados 2013; Prados y Aguilera-Jiménez-Jiménez, 2013a; 2013b) abierta a estudiantes de cualquier titulación interesados por la educación. La participación se ha ido incrementando desde los 25 estudiantes que se inscribieron en la primera convocatoria (curso 2006-07) hasta los 227 del curso 2012-2013, aunque no todos solicitaron el reconocimiento de créditos. Los compromisos que adquieren los estudiantes que aspiran a dicho reconocimiento y que han de desarrollar a través de las 150 horas (6 créditos ECTS) son: a) permanencia en la Comunidad de Aprendizaje que elija de al menos tres horas semanales colaborando en tareas con escolares (grupos interactivos, biblioteca tutorizada,…);

b) asistencia una actividad que se desarrolla con adultos, normalmente una tertulia dialógica pedagógica o literaria; c) asistencia al curso inicial de sensibilización en Comunidades de Aprendizaje que realizan los centros que deseen incorporarse en el futuro y d) participar en la revisión de las tareas realizadas una vez finalizado el curso académico. En el curso 2013-2014 se inscribieron 179 estudiantes, de los cuales 93 consiguieron el reconocimiento de créditos.

Hasta el curso 2012-2013, la revisión de la actividad desarrollada se realizaba mediante la elaboración por parte de los estudiantes de una memoria final en la que describan las tareas que habían realizado, hacían una valoración crítica de ellas (aspectos positivos y negativos) y presentaban propuestas de mejora, tanto de la dinámica de las Comunidades de Aprendizaje como de la labor de la Universidad en relación con ellas. Los resultados de dichas revisiones han sido expuestos en otros lugares (Aguilera-Jiménez, Gómez del Castillo y Prados, 2013;

Aguilera-Jiménez, Prados y Gómez del Castillo, en prensa; Gómez del Castillo, Aguilera-Jiménez y Prados, en prensa). Una de las conclusiones de estos trabajos fue la necesidad de elaborar unos cuestionarios de preguntas cerradas que sustituyen a las memorias como instrumentos de revisión de la actividad desarrollada por el estudiantado universitario en Prácticas de Intervención Psico-Educativa en Comunidades de Aprendizaje. Es así como surge el Cuestionario de Satisfacción del Voluntariado Universitario en Comunidades de Aprendizaje (SAVU-CdA) (Aguilera-Jiménez, Gómez del Castillo y Prados, 2014a) y el Cuestionario de Valoración de Comunidades de Aprendizaje por el Voluntariado Universitario (VAVU-CdA) (Aguilera-Jiménez, Gómez del Castillo y Prados, 2014b).

El objetivo de este trabajo es presentar el primero de estos instrumentos y realizar un análisis psicométrico del mismo que pueda servir para futuras versiones del mismo.

MÉTODO.

Participantes.

Los sujetos que han participado en este estudio son los 100 estudiantes universitarios que respondieron dicho cuestionario online de los 179 que colaboraron en Comunidades de Aprendizaje durante el curso 2013-2014. De ellos sólo 12 eran varones y 88 eran mujeres. La mayoría son estudiantes de las nuevas titulaciones, sobre todo de Grado (90), aunque hay un estudiante de máster; el reto están matriculados en las antiguas titulaciones de Diplomatura (1) y Licenciatura (8). La mayoría de ellos son de distintos estudios correspondientes a la Facultad de Ciencias de la Educación (35 de Pedagogía, 29 de Educación Infantil, 25 de Educación Primaria, 4 de Psicopedagogía, 3 de Ciencias de la Actividad Física y Deportiva y 1 de Educación Especial). Los otros 3 son estudiantes de Psicología.

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4 Instrumentos.

El Cuestionario de Satisfacción del Voluntariado Universitario en Comunidades de Aprendizaje (SAVU-CdA) (Aguilera-Jiménez, Gómez del Castillo y Prados, 2014a) es un cuestionario de 54 ítems agrupados en 3 bloques, cada uno de los cuales se subdividen en 9 sub-bloques con seis ítems cada uno (ver tabla 1).

Tabla 1. Estructura del Cuestionario de Satisfacción del Voluntariado Universitario en Comunidades de Aprendizaje (SAVU-CdA) (Aguilera-Jiménez, Gómez del Castillo y Prados, 2014a).

BLOQUE SUB-BLOQUE ITEMS EJEMPLO

Datos de identificación y perfil del participante.

Bloque 1:

Antes de comenzar:

conocimientos, motivaciones y expectativas.

Razones por las que decidiste

inscribirte en CdA. 1-6

Creo que es importante tener más prácticas reales en tareas relacionadas con la educación.

Expectativas antes de comenzar. 7-12 Pensaba que lo que aprendería me resultaría muy útil en mis estudios actuales.

Bloque 2:

Durante el desarrollo:

percepciones durante el periodo de colaboración.

Cómo te has sentido en relación

contigo mismo. 13-18 Me he sentido autorrealizado/a

profesionalmente.

Cómo te has sentido en relación con

los demás. 19-24 Me he sentido útil para los docentes, para

los escolares y para el centro

Bloque 3:

Al terminar: utilidad de la colaboración y valoración global.

Para qué te ha servido colaborar en

CdA en el plano personal. 25-30

Para superar algunos prejuicios que tenía acerca de la población con la que he trabajado.

CdA en el plano académico. 31-36 He podido ver en la práctica lo que estudiamos en la facultad.

CdA en el plano profesional. 37-42 He descubierto o redescubierto mi vocación.

CdA en el plano social. 43-48 He aprendido que el cambio social es posible.

Valoración global de tu participación

en CdA. 49-54 Ha sido una experiencia muy instructiva

profesionalmente.

(Fuente: Elaboración propia)

Los ítems están formulados como una afirmación con la que hay que señalar el grado de acuerdo o desacuerdo en una escala entre 1 (nada de acuerdo) y 5 (totalmente de acuerdo). La mayoría de los ítems estaban formulados de tal manera que la puntuación 5 significara una valoración positiva y la 1 una valoración negativa. Solo son excepción a esta regla tres ítems del bloque 2, a saber: a) el ítem 7 (“tenía bajas expectativas”), el 11 (“tenía algunos prejuicios acerca del tipo de personas con las que me iba a trabajar y esperaba problemas con los escolares, sus familias y el entorno”) y el ítem 12 (“pensaba que serían unas prácticas como tantas otras”).

El cuestionario se presenta on-line a través de la aplicación de Google-Drive. Salvo los datos de identificación y perfil del participante que son de cumplimentación obligatoria, los 54 ítems de valoración pueden ser respondidos o dejados sin contestar a juicio de quien responde este cuestionario.

Procedimiento.

En una primera fase se procedió a un análisis de 23 memorias de revisión que entregaron los estudiantes universitarios que formaron parte del voluntariado durante los cursos 2010-2011 y 2011-2012. A partir de dichos informes se realizó un vaciado de los tópicos que en ellos aparecían al mismo tiempo que se agrupaban en bloques de contenido afín. La fiabilidad de los resultados se realizó mediante acuerdo entre jueces. Tres investigadores analizaron independientemente el sistema de categorías resultante y las aportaciones que se incluyeron

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en cada una de ellas. Las discrepancias se resolvieron mediante consenso. Después se recodificaron las aportaciones aplicando el sistema de categorías creado y se comprobó la fiabilidad inter-codificadores.

En las memorias de los estudiantes se mezclaban aportaciones que informan de su satisfacción personal con esta colaboración, con otras referidas a la valoración de las actuaciones educativas que aportan las Comunidades de Aprendizaje. Las primeras, referidas a satisfacción, fueron las contribuciones que se tomaron en cuenta para el diseño del Cuestionario de Satisfacción del Voluntariado Universitario en Comunidades de Aprendizaje (SAVU-CdA) (Gómez del Castillo y Aguilera-Jiménez, 2014). Las aportaciones de los estudiantes se transformaron en una serie de ítems que pudieran ser valorados en una escala de tipo Likert y se agruparon los ítems en bloques y sub-bloques afines. La distribución de ítems en bloques dentro de cada uno, también fue sometida a un procedimiento de acuerdo inter-jueces.

En una segunda fase los participantes que forman la muestra anteriormente descrita cumplimentaron el cuestionario. Para ello se colocó en una aplicación de Google Drive y en el mes de mayo de 2014 se envió un correo electrónico a todos los estudiantes que se habían inscrito en Prácticas de Intervención Psico-Educativa en Comunidades de Aprendizaje durante el curso 2013-2014 comunicando la dirección Web en la que se encontraba y el tiempo durante el cual estaría disponible. Desde el comienzo de su colaboración en el voluntariado en Comunidades de Aprendizaje al inicio de dicho curso los estudiantes universitarios sabían que una de las tareas a realizar para optar al reconocimiento de créditos era rellenar este cuestionario de satisfacción de su experiencia, entre otros. El cuestionario fue cumplimentado entre el 24 de mayo y el 4 de julio de 2014.

Los resultados se obtuvieron en una hoja de cálculo de Excel generada por Google Drive que posteriormente fue transformada en una base de datos del programa SPSS-22 para su posterior procesamiento.

RESULTADOS.

Para analizar la estructura del cuestionario y comprobar la adecuación de los bloques y sub- bloques considerados se realizó un análisis factorial tanto al conjunto de los cuestionarios como a cada uno de los bloques que lo conforman. En todos los casos se trató de un análisis factorial de componentes principales con rotación varimax. La consistencia interna del instrumento se calculó a partir del análisis del coeficiente alfa de Cronbach y mediante el método de las dos mitades de Guttman.

1. Análisis factorial.

En todos los análisis factoriales que presentamos a continuación se ha utilizando el método de extracción de componentes principales con rotación varimax. A fin de asegurarnos que el análisis factorial es pertinente para nuestros datos comprobamos, en todos los casos, el valor del determinante, que debe tender a cero, los valores de la matriz de correlaciones residuales que deben ser pequeños, los valores de la diagonal de la matriz de correlaciones anti-imagen, que deben tender a uno y el resto de valores de esa misma matriz que también deben ser pequeños. Con ese mismo fin, el de comprobar si el modelo factorial es pertinente, también hemos hecho uso de los valores de la medida de adecuación muestral KMO (Kaiser-Meyer- Olkin) y la prueba de esfericidad de Bartlett.

Por otra parte, también en todos los casos, los criterios utilizados para definir los factores fueron: a) que la saturación de los ítems fuera mayor que 0.30 (Gorsuch, 1983); b) si un ítem saturaba por encima de 0.30 en más de un factor se consideró que contribuía al factor en el

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que la saturación era mayor, siempre que la diferencia entre las saturaciones del ítem en los factores fuera mayor que 0.10.: c)si no lo era, se proponía eliminar el ítem. Estos criterios han sido utilizados en distintos estudios (p.ej., Morrison, Wells y Northard, 2000; Safren, Turk y Heimberg, 1998; Martínez, García y Botella, 2003).

1.1 Análisis factorial sobre el conjunto del cuestionario.

En relación con la pertinencia del modelo factorial con estos datos, los indicadores obtenidos son los siguientes: a) valor del determinante, 1,96E-020; b) valores de la matriz de correlaciones residuales, entre -.122 y +.123; c) valores de la diagonal de la matriz de correlaciones anti-imagen, entre .098 y .442; d) el resto de valores de esa misma matriz, entre -.121 y +.100. Por otra parte, los valores de la medida de adecuación muestral KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) y la prueba de esfericidad de Bartlett se muestra en la tabla 2. Todos estos datos apuntan a la pertinencia del análisis factorial e estos datos.

Tabla 2. Prueba de KMO y Bartlett para SAVU-CdA

Medida Kaiser-Meyer-Olkin de adecuación de muestreo ,693

Prueba de esfericidad de Bartlett

Aprox. Chi-cuadrado 3048,001

gl 1431

Sig. ,000

(Fuente: SPSS.22)

En cuanto a los factores encontrados, el análisis factorial reveló catorce factores con autovalores por encima de uno que explicarían el 72,758 % de la varianza. Sin embargo, el test de Cattell para las magnitudes de los autovalores sugirió que podían ser extraídos cuatro factores (ver Ilustración 1).

Ilustración 1. Prueba de sedimentación de Cattell para SAVU-CdA.

(Fuente: SPSS.22)

Estos factores explicarían el 44,176 % de la varianza de la respuesta al cuestionario. De hecho, el factor uno explicaría el 26,528 % de la varianza; el factor dos, el 7,078 %; el factor tres, el 6,051% y el factor cuatro, el 4,518 % de la varianza.

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7

En la tabla 3 se puede observar la saturación de cada ítem en cada uno de los cuatro factores según los criterios señalados anteriormente. El primer factor se podría denominar factor

“Orientación hacia lo profesional”, el segundo factor, “Orientación hacia lo académico”, el tercero “Orientación hacia sí mismo” y el cuarto, “Orientación hacia lo social”.

Tabla 3. Matriz de componente rotado^a para SAVU-CdA Componentes 1

Orientación hacia lo profesional

2 Orientación

hacia lo académico

3 Orientación

hacia sí mismo

4 Orientación

hacia lo social 1. Razones para inscribirse en CdA. Importante: Prácticas

reales en Educación ,109 ,652 ,390 -,002

2. Razones para inscribirse en CdA. Aprender teorías y

Prácticas no enseñadas en facultad ,130 ,360 ,399 -,171

3. Razones para inscribirse en CdA. Experiencia previa

voluntariado ,267 ,134 ,139 ,232

4. Razones para inscribirse en CdA. Sensibilidad pobreza y

marginación ,143 ,284 -,021 ,359

5. Razones para inscribirse en CdA. Me gusta trabajar con niños ,348 ,077 ,416 -,377 6. Razones para inscribirse en CdA. Conseguir reconocimiento

de créditos ,127 -,320 -,086 ,298

7. Expectativas. Tenía pocas expectativas -,046 -,309 ,208 -,152

8. Expectativas Lo que aprendería me resultaría útil

académicamente ,039 ,591 ,108 ,173

9. Expectativas. Lo que aprendería me sería útil en mi futuro

profesional ,112 ,663 ,072 ,069

10. Expectativas. En lo personal al abrirme a otras experiencias y

opiniones ,140 ,555 ,344 ,110

11. Expectativas. Prejuicios por posibles problemas con otras

personas (Familias, entorno,...) -,266 -,093 -,074 ,480

12. Expectativas. Unas Prácticas como tantas otras. ,084 -,591 -,090 ,130 13. Durante. Contigo mismo. Me he sentido orgulloso por lo que

he sido capaz de hacer ,608 ,145 ,135 ,181

14. Durante: Contigo mismo. Me he sentido autorealizado

profesionalmente ,618 -,073 ,464 -,169

15. Durante: Contigo mismo. Me ha hecho crecer y

desarrollarme como persona ,375 ,291 ,553 ,047

16. Durante: Contigo mismo. Ha habido momentos en los que

me he sentido emocionado ,235 ,472 ,308 ,195

17. Durante: Contigo mismo. Me he sentido seguro en lo que

hacía y cómo lo hacía ,557 -,112 ,178 -,077

18. Durante: Contigo mismo. Sentía que no quería que pasara la

sesión. El tiempo pasaba volando ,488 ,521 ,288 -,103

19. Durante. Con los demás. Me he sentido útil para los

escolares, profesores y centro ,595 -,148 ,168 ,121

20. Durante: Con los demás. Me he sentido agradecido con la

oportunidad de participar ,439 ,485 ,245 ,252

21. Durante. Con los demás. Me he sentido recompensado por

mi trabajo. ,657 ,080 ,306 -,174

22. Durante. Con los demás. Me he sentido con libertad para

expresar mi opinión y punto de vista ,585 ,161 -,145 -,223

23. Durante. Con los demás. Me he sentido cómodo, acogido

como en familia ,679 ,300 -,171 -,136

24. Durante. Con los demás. Me he sentido sorprendido por la

realidad escolar y la forma de vida de algunas familias ,033 ,113 ,293 ,656 25. Después. Personal. He madurado y aprendido con las

dificultades ,175 ,528 ,588 ,229

26. Después. Personal. Me ha permitido superar prejuicios con

la población -,229 ,016 ,342 ,527

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Tabla 3. Matriz de componente rotado^a para SAVU-CdA Componentes 1

Orientación hacia lo profesional

2 Orientación

hacia lo académico

3 Orientación

hacia sí mismo

4 Orientación

hacia lo social

27. Después. Personal. He mejorado mi autoestima ,220 ,202 ,708 ,004

28. Después. Personal. Ahora valoro más las oportunidades que

he tenido en la vida ,127 ,027 ,598 ,356

29. Después. Personal. He mejorado mis habilidades

comunicativas ,280 ,266 ,588 ,187

30. Después. Personal. He aprendido valores como solidaridad,

respecto, colaboración -,028 ,275 ,758 ,149

31. Después. Académico. Me ha servido para aprender sobre

Educación en general ,317 ,267 ,524 ,006

32. Después. Académico. He podido ver en la práctica lo que

estudiamos en la facultad ,484 ,189 ,186 ,044

33. Después. Académico. He aprendido en qué consiste

organizar comunidades de aprendizaje ,581 ,206 ,010 ,278

34. Después. Académico. He aprendido otras metodologías de

enseñanzas novedosas ,487 ,096 ,041 ,292

35. Después. Académico. Ha cambiado mi idea de la enseñanza

escolar ,375 ,190 ,482 ,374

36. Después. Académico. Me ha servido para despejarme de los

estudios ,430 ,385 ,098 ,047

37. Después. Profesional. He adquirido experiencias profesional

y laboral ,588 ,055 ,241 ,113

38. Después. Profesional. He descubierto mi vocación ,439 ,320 ,299 -,018 39. Después. Profesional Me ha servido para ver la escuela

desde el punto de vista del profesor. ,461 -,021 ,271 ,340

40. Después. Profesional. Identificarme con los alumnos y

conocer su punto de vista de la realidad ,403 ,259 ,250 ,151

41. Después. Profesional. Lo importante que es tener altas

expectativas de los escolares. ,378 ,259 ,034 -,075

42. Después. Profesional. Adquirir cualidades y competencias

para el ejercicio profesional ,466 ,257 ,418 ,273

43. Después. Social. Tomar conciencia de las desigualdades

sociales -,101 ,120 ,153 ,662

44. Después. Social. Se puede cambiar la realidad social en que

vivimos. ,251 ,326 ,118 ,372

45. Después. Social. Importancia de la comunidad educativa

como colectivo, con sus sueños y utopías ,464 ,194 -,086 ,390

46. Después. Social. He podido conocer otras realidades sociales

y económicas ,160 ,078 -,049 ,710

47. Después. Social. He conocido otras pautas culturales. ,445 ,030 ,073 ,622 48. Después. social. Todas las personas tenemos algo que

aprender y enseñar -,022 ,468 ,343 ,017

49. V. global. Experiencia muy agradable en lo personal ,369 ,503 ,192 -,111 50. V. global. Experiencia muy instructiva profesionalmente ,403 ,314 ,294 ,093 51. V. global. Aprendido cosas útiles para mis estudios. ,515 ,406 ,204 ,064 52. V. global. Siento que tomé una buena decisión. ,250 ,693 ,137 ,186 53. V. global. Lo más probable es que repita el próximo curso. ,398 ,480 ,046 ,114 54. V. global. Voy a recomendar esta experiencia a mis

compañeros. ,294 ,576 ,172 ,244

Método de extracción: análisis de componentes principales.

Método de rotación: Varimax con normalización Kaiser.

a. La rotación ha convergido en 8 iteraciones.

(Fuente: SPSS.22)

Al observar la Tabla 3 se puede ver que existen algunos ítems que saturan en más de uno de los factores. Teniendo en cuenta que las saturaciones, en algunos casos, son mayores en un

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factor que en otros y que la diferencia entre ellas es mayor que 0.10, éstos se distribuirían de la siguiente forma: el primer factor 1 incluiría los ítems , 13, 14, 17, 19, 21, 22, 23, 32, 33, 34, 37, 38, 39, 40, 41 y 51; el segundo factor incluiría los ítems 1, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 16, 48, 49, 52 y 54; el tercer factor incluiría los ítems 15, 27, 28, 29, 30, 31 y 35; y el cuarto factor incluiría el ítem 4, 11, 24, 26, 43, 46 y 47. Atendiendo a esta nueva distribución, y siguiendo los criterios planteados, los ítems 2, 3, 5, 18, 20, 25, 36, 42, 44, 45, 50 y 53 serían eliminados.

1.2 Análisis factorial sobre cada uno de los bloques del cuestionario.

1.2.a) Bloque 1. Antes de comenzar: razones y expectativas.

En relación con la pertinencia del modelo factorial con estos datos, los indicadores obtenidos son los siguientes: a) valor del determinante, 0,107; b) valores de la matriz de correlaciones residuales, entre -.267 y +.166; c) valores de la diagonal de la matriz de correlaciones anti- imagen, entre .521 y .926; d) resto de valores de esa misma matriz, entre -.232 y +.117. Por otra parte, los valores de la medida de adecuación muestral KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) y la prueba de esfericidad de Bartlett también revelan que el modelo factorial es pertinente (ver tabla 4).

Tabla 4. Prueba de KMO y Bartlett para el Bloque 1 del SAVU-CdA.

Medida Kaiser-Meyer-Olkin de adecuación de muestreo ,720 Prueba de esfericidad de

Bartlett

gl 66

Sig. ,000

(Fuente: SPSS.22)

En cuanto a los factores encontrados, el análisis factorial reveló cuatro factores con autovalores por encima de uno que explicarían el 57,294 % de la varianza. Sin embargo, el test de Cattell para las magnitudes de los autovalores sugirió que podían ser extraídos tres factores (ver Ilustración 2).

Ilustración 2. Prueba de sedimentación de Cattell para el Bloque 1 del SAVU-CdA.

Fuente: SPSS.22)

(10)

10

Estos factores explicarían el 48,451 % de la varianza de la respuesta al cuestionario. De hecho, el factor uno explicaría el 25,432 % de la varianza; el factor dos, el 12,890 %; y el factor tres, el 10,130 % de la varianza.

En la tabla 5 se puede observar la saturación de cada ítem en cada uno de los factores según los criterios ya descritos. El primer factor se podría denominar factor “Orientación profesional y social”, el segundo factor, “Orientación académica” y el tercero “Expectativas bajas o negativas”.

Tabla 5. Matriz de componente rotado^a para el Bloque 1 del SAVU-CdA.

Componente 1

Orientación profesional y

social

2 Orientación

académica

3 Expectativas

bajas o negativas 1. Razones para inscribirse en CdA. Importante:

Prácticas reales en educación ,401 ,670 -,166

2. Razones para inscribirse en CdA. Aprender teorías y

prácticas no enseñadas en facultad ,375 ,595 ,061

3. Razones para inscribirse en CdA. Experiencia previa

voluntariado ,333 -,252 -,334

4. Razones para inscribirse en CdA. Sensibilidad

pobreza y marginación ,384 -,023 -,022

5. Razones para inscribirse en CdA. Me gusta trabajar

con niños -,130 ,766 -,002

6. Razones para inscribirse en CdA. Conseguir

reconocimiento de créditos -,068 -,427 ,010

7. Expectativas. Tenía pocas expectativas -,124 ,169 ,722

8. Expectativas Lo que aprendería me resultaría útil

académicamente ,797 ,059 -,087

9. Expectativas. Lo que aprendería me sería útil en mi

futuro profesional ,736 ,239 -,105

10. Expectativas. En lo personal al abrirme a otras

experiencias y opiniones ,624 ,352 -,186

11. Expectativas. Prejuicios por posibles problemas con

otras personas (Familias, entorno,...) ,332 -,442 ,575

12. Expectativas. Unas prácticas como tantas otras. -,198 -,212 ,604 Método de extracción: análisis de componentes principales.

(Fuente: SPSS.22)

Al observar la Tabla 5 se puede ver que existen algunos ítems que saturan en más de uno de los factores. Teniendo en cuenta que las saturaciones, en algunos casos, son mayores en un factor que en otros y que la diferencia entre ellas es mayor que 0.10, éstos se distribuirían de la siguiente forma: el primer factor 1 incluiría los ítems 3, 4, 8, 9 y 10; el segundo factor incluiría los ítems 1, 2, 5 y 6; y el tercer factor incluiría los ítems 7, 11 y 12.

1.2.b) Bloque 2. Durante el desarrollo de la colaboración: en relación consigo mismo y en relación con los demás.

En relación con la pertinencia del modelo factorial con estos datos, los indicadores obtenidos son los siguientes: a) valor del determinante, 0,002; b) valores de la matriz de correlaciones residuales, entre -.174 y +.099; c) valores de la diagonal de la matriz de correlaciones anti- imagen, entre .808 y .909; d) resto de valores de esa misma matriz, entre -.360 y +.227. Los

(11)

11

valores de la medida de adecuación muestral KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) y la prueba de esfericidad de Bartlett revelan que el modelo factorial es pertinente (ver tabla 6).

Bartlett

gl 66

Sig. ,000

(Fuente: SPSS.22)

El análisis factorial reveló dos factores con autovalores por encima de uno que explicarían el 58,954 % de la varianza. Estos datos fueron confirmados por el test de Cattell para las magnitudes de los autovalores (ver Ilustración 3).

Ilustración 3. Resultados del test de Cattell para el Bloque 2 del SAVU-CdA.

(Fuente: SPSS.22)

El factor uno explicaría el 46,960 % de la varianza y el factor dos, el 11,993 % de la varianza.

En la tabla 7 se puede observar la saturación de cada ítem en cada uno de los factores. El primer factor se podría denominar factor “Aspectos y relaciones personales” y el segundo factor, “Aspectos y relaciones laborales”.

Al observar la Tabla 7 se puede ver que existen algunos ítems que saturan en más de uno de los factores. Teniendo en cuenta que las saturaciones, en algunos casos, son mayores en un factor que en otros y que la diferencia entre ellas es mayor que 0.10, éstos se distribuirían de la siguiente forma: el primer factor 1 incluiría los ítems 13, 15, 16, 19, 20 y 24; y el segundo factor incluiría los ítems 17, 18, 21, 22 y 23. Atendiendo a esta nueva distribución, y siguiendo los criterios planteados, el ítem 14 sería eliminado.

(12)

12

Tabla 7. Matriz de componente rotado^a del Bloque 2 del SAVU-CdA.

Componente 1

Aspectos y relaciones personales

2 Aspectos y

relaciones laborales 13. Durante. Contigo mismo. Me he sentido orgulloso por lo que he

sido capaz de hacer ,661 ,374

14. Durante: Contigo mismo. Me he sentido autorealizado

profesionalmente ,562 ,473

15. Durante: Contigo mismo. Me ha hecho crecer y desarrollarme como

persona ,740 ,353

16. Durante: Contigo mismo. Ha habido momentos en los que me he

sentido emocionado ,714 ,141

17. Durante: Contigo mismo. Me he sentido seguro en lo que hacía y

cómo lo hacía ,082 ,571

18. Durante: Contigo mismo. Sentía que no quería que pasara la sesión.

El tiempo pasaba volando ,425 ,638

19. Durante. Con los demás. Me he sentido útil para los escolares,

profesores y centro ,569 ,453

oportunidad de participar ,714 ,355

21. Durante. Con los demás. Me he sentido recompensado por mi

trabajo. ,430 ,721

22. Durante. Con los demás. Me he sentido con libertad para expresar

mi opinión y punto de vista ,031 ,870

23. Durante. Con los demás. Me he sentido cómodo, acogido como en

familia ,230 ,802

24. Durante. Con los demás. Me he sentido sorprendido por la realidad

escolar y la forma de vida de algunas familias ,690 -,186

(Fuente: SPSS.22)

1.2.c) Bloque 3. Después de terminar: satisfacción en lo profesional, académico, personal y social. Valoración global.

En relación con la pertinencia del modelo factorial con estos datos, los indicadores obtenidos son los siguientes: a) valor del determinante, 3,112E-8; b) valores de la matriz de correlaciones residuales, entre -.134 y +.109; c) valores de la diagonal de la matriz de correlaciones anti- imagen, entre .549 y .876; d) resto de valores de esa misma matriz, entre -.600 y +.362. Llos valores de la medida de adecuación muestral KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) y la prueba de esfericidad de Bartlett revelan que el modelo factorial es pertinente (ver tabla 8).

Bartlett

gl 435

Sig. ,000

(Fuente: SPSS.22)

El análisis factorial reveló nueve factores con autovalores por encima de uno que explicarían el 71,089 % de la varianza. Sin embargo, el test de Cattell para las magnitudes de los autovalores sugirió que podían ser extraídos cinco factores (ver ilustración 4).

(13)

13

Ilustración 4. Resultados del test de Cattell para el Bloque 3 del SAVU-CdA.

(Fuente: SPSS.22)

Estos cinco factores explicarían el 56,617 % de la varianza de la respuesta al cuestionario. De hecho, el factor uno explicaría el 31,228 % de la varianza; el factor dos, el 7,843 %; el factor tres, el 7,285 %; el factor cuatro, el 5,204 % y el factor cinco, 5,056 % de la varianza.

En la tabla 9 se puede observar la saturación de cada ítem en cada uno de los cinco factores. El primer factor se podría denominar factor “Académico”; al segundo factor, “Personal”; al tercero “Global”, al cuarto “Social” y al quinto factor “Profesional”.

Componente

1 Académico

2 Personal

3 Global

4 Social

5 Profesional

25. Después. Personal. He madurado y

aprendido con las dificultades ,213 ,681 ,369 ,154 ,203

26. Después. Personal. Me ha permitido superar

prejuicios con la población -,084 ,523 ,071 ,422 -,366

27. Después. Personal. He mejorado mi

autoestima ,195 ,707 ,187 -,056 ,178

28. Después. Personal. Ahora valoro más las

oportunidades que he tenido en la vida ,187 ,646 -,011 ,379 ,016 29. Después. Personal. He mejorado mis

habilidades comunicativas ,176 ,592 ,205 ,093 ,402

30. Después. Personal. He aprendido valores

como solidaridad, respecto, colaboración ,023 ,807 ,183 ,095 ,123 31. Después. Académico. Me ha servido para

aprender sobre educación en general ,441 ,534 ,179 -,129 ,021 32. Después. Académico. He podido ver en la

práctica lo que estudiamos en la facultad ,424 ,187 ,216 ,008 ,173 33. Después. Académico. He aprendido en qué

consiste organizar comunidades de aprendizaje

,687 -,052 ,163 ,142 ,279

(14)

14

Componente

1 Académico

2 Personal

3 Global

4 Social

5 Profesional

34. Después. Académico. He aprendido otras

metodologías de enseñanzas novedosas ,733 -,035 ,108 ,211 ,003 35. Después. Académico. Ha cambiado mi idea

de la enseñanza escolar ,543 ,442 ,146 ,239 ,156

36. Después. Académico. Me ha servido para

despejarme de los estudios ,290 ,113 ,389 -,052 ,324

37. Después. Profesional. He adquirido

experiencia profesional y laboral ,563 ,160 ,181 ,079 ,090 38. Después. Profesional. He descubierto mi

vocación ,305 ,235 ,230 -,070 ,585

39. Después. Profesional Me ha servido para ver la escuela desde el punto de vista del profesor.

,506 ,223 -,122 ,220 ,342

40. Después. Profesional. Identificarme con los alumnos y conocer su punto de vista de la realidad

,351 ,293 ,018 ,014 ,557

41. Después. Profesional. Lo importante que es

tener altas expectativas de los escolares. ,123 -,001 ,051 ,063 ,621 42. Después. Profesional. Adquirir cualidades y

competencias para el ejercicio profesional ,458 ,382 ,254 ,157 ,379 43. Después. Social. Tomar conciencia de las

desigualdades sociales ,053 ,225 ,058 ,669 -,114

44. Después. Social. Se puede cambiar la

realidad social en que vivimos. ,313 ,161 ,218 ,324 ,221

45. Después. Social. Importancia de la comunidad educativa como colectivo, con sus sueños y utopías

,253 -,151 ,269 ,491 ,444

46. Después. Social. He podido conocer otras

realidades sociales y económicas ,018 ,027 ,070 ,881 ,118

47. Después. Social. He conocido otras pautas

culturales. ,468 ,114 -,016 ,594 ,149

48. Después. Social. Todas las personas tenemos

algo que aprender y enseñar -,273 ,354 ,289 ,113 ,564

49. V. global. Experiencia muy agradable en lo

personal ,276 ,232 ,663 -,208 ,045

50. V. Global. Experiencia muy instructiva

profesionalmente ,616 ,194 ,341 -,081 ,071

51. V. Global. Aprendido cosas útiles para mis

estudios. ,643 ,194 ,428 -,047 ,076

52. V. global. Siento que tomé una buena

decisión. ,268 ,167 ,780 ,116 ,028

53. V. global. Lo más probable es que repita el

próximo curso. ,074 ,138 ,711 ,217 ,139

54. V. global. Voy a recomendar esta experiencia

a mis compañeros. ,216 ,174 ,741 ,187 ,173

(Fuente: SPSS.22)

(15)

15

Al observar la Tabla 9 se puede ver que existen algunos ítems que saturan en más de uno de los factores. Teniendo en cuenta que las saturaciones, en algunos casos, son mayores en un factor que en otros y que la diferencia entre ellas es mayor que 0.10, éstos se distribuirían de la siguiente forma: el primer factor 1 incluiría los ítems 32, 33, 34, 35, 37, 39, 50 y 51; el segundo factor incluiría los ítems 25, 26, 27, 28, 29 y 30; el factor tercero incluye los ítems 49, 52, 53 y 54; el cuarto factor, incluye los ítems 43, 46 y 47; y el quinto factor, los ítems 38, 40, 41 y 48. Atendiendo a esta nueva distribución, y siguiendo los criterios planteados, los ítems 31, 36, 42, 44 y 45 serían eliminados.

1.3 Análisis factorial sobre cada uno de los sub-bloques del cuestionario.

1.3.a) Razones para inscribirse.

En relación con la pertinencia del modelo factorial con estos datos, los indicadores obtenidos son los siguientes: a) valor del determinante, 0,529; b) valores de la matriz de correlaciones residuales, entre -.368 y +.245; c) valores de la diagonal de la matriz de correlaciones anti- imagen, entre .423 y .688; d) resto de valores de esa misma matriz, entre -.258 y +.234. Los valores de la medida de adecuación muestral KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) y la prueba de esfericidad de Bartlett revelan que el modelo factorial es pertinente (ver tabla 10).

Tabla 10. Prueba de KMO y Bartlett para “razones para inscribirse”.

Bartlett

Gl 15

Sig. ,000

(Fuente: SPSS.22)

El análisis factorial reveló dos factores con autovalores por encima de uno que explicarían el 51,943 % de la varianza de las respuestas al cuestionario, factores que fueron confirmados por el test de Cattell para las magnitudes de los autovalores (ver ilustración 5).

Ilustración 5. Resultados del test de Cattell para "razones para inscribirse".

(Fuente: SPSS.22)

(16)

16

En la tabla 11 se puede observar la saturación de cada ítem en cada uno de los cinco factores.

El factor uno, que se refiere a “razones académico-profesionales”, explicaría el 32,302 % de la varianza y el factor dos, referido a “compromiso social”, el 19,641 %. Al observar la Tabla 11 se puede ver los ítems se distribuirían de la siguiente forma: el primer factor 1 incluiría los ítems 1, 2, 5 y 6; y el segundo factor incluiría los ítems 3 y 4.

Tabla 11. Matriz de componente rotado^a para “razones para inscribirse”.

Componente 1

Académico- profesional

2 Compromiso

social 1. Razones para inscribirse en CdA. Importante: Prácticas reales en

educación ,812 ,244

2. Razones para inscribirse en CdA. Aprender teorías y prácticas no

enseñadas en facultad ,713 ,156

3. Razones para inscribirse en CdA. Experiencia previa voluntariado -,069 ,730 4. Razones para inscribirse en CdA. Sensibilidad pobreza y marginación ,179 ,666 5. Razones para inscribirse en CdA. Me gusta trabajar con niños ,712 -,136 6. Razones para inscribirse en CdA. Conseguir reconocimiento de

créditos -,455 ,346

(Fuente: SPSS.22)

1.3.b) Expectativas antes de comenzar.

En relación con la pertinencia del modelo factorial con estos datos, los indicadores obtenidos son los siguientes: a) el valor del determinante, 0,370; b) los valores de la matriz de correlaciones residuales, entre -.294 y +.117; c) los valores de la diagonal de la matriz de correlaciones anti-imagen, entre .424 y .716, d) el resto de valores de esa misma matriz, entre -.418 y +.202. Los valores de la medida de adecuación muestral KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) y la prueba de esfericidad de Bartlett también revelan que el modelo factorial es pertinente (ver tabla 12).

Tabla 12. Prueba de KMO y Bartlett para “expectativas antes de comenzar”.

Bartlett

gl 15

Sig. ,000

(Fuente: SPSS.22)

El análisis factorial reveló dos factores con autovalores por encima de uno que explicarían el 57,361 % de la varianza de las respuestas al cuestionario, factores que fueron confirmados por el test de Cattell para las magnitudes de los autovalores (ver ilustración 6). El factor uno, que se refiere a “expectativas positivas”, explicaría el 36,955 % de la varianza y el factor dos, referido a “expectativas negativas”, el 20,406 %.

En la tabla 13 se puede observar la saturación de cada ítem en cada uno de los factores.

(17)

17

Ilustración 6. Resultados del test de Cattell para "expectativas antes de comenzar"

(Fuente: SPSS.22)

Tabla 13. Matriz de componente rotado^a para “expectativas antes de comenzar”.

Componente 1

Expectativas positivas

2 Expectativas

negativas

7. Expectativas. Tenía pocas expectativas -,121 ,542

8. Expectativas Lo que aprendería me resultaría útil académicamente ,851 ,000 9. Expectativas. Lo que aprendería me sería útil en mi futuro

profesional ,839 -,075

10. Expectativas. En lo personal al abrirme a otras experiencias y

opiniones ,727 -,203

11. Expectativas. Prejuicios por posibles problemas con otras personas

(Familias, entorno,...) ,147 ,767

12. Expectativas. Unas prácticas como tantas otras. -,281 ,664

(Fuente: SPSS.22)

Al observar la Tabla 13 se puede ver los ítems se distribuirían de la siguiente forma: el primer factor 1 incluiría los ítems 8, 9 y 10; y el segundo factor incluiría los ítems 7, 11 y 12.

1.3.c) Cómo te has sentido en relación contigo mismo.

En relación con la pertinencia del modelo factorial con estos datos, los indicadores obtenidos son los siguientes: a) valor del determinante, 0,114; v) valores de la matriz de correlaciones residuales, entre -.213 y +.018; c) valores de la diagonal de la matriz de correlaciones anti- imagen, entre .750 y .824; d) resto de valores de esa misma matriz, entre -.419 y +.141. Los valores de la medida de adecuación muestral KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) y la prueba de esfericidad de Bartlett también revelan que el modelo factorial es pertinente (ver tabla 14).

(18)

18

Tabla 14. Prueba de KMO y Bartlett para “cómo me he sentido en relación contigo mismo”

Bartlett

gl 15

Sig. ,000

(Fuente: SPSS.22)

El análisis factorial reveló un solo factor con autovalores por encima de uno que explicaría el 52,993 % de la varianza de las respuestas al cuestionario. Este resultado fue confirmado por el test de Cattell para las magnitudes de los autovalores (ver ilustración 7).

Ilustración 7. Resultado del test de Cattell para "como te has sentido en relación contigo mismo".

(Fuente: SPSS.22)

En la tabla 15 se puede observar la saturación de cada ítem en este factor. La solución no se pudo rotar al obtenerse un solo componente.

Tabla 15. Matriz de componente^a para “cómo te has sentido en relación contigo mismo”.

Componente 1 13. Durante. Contigo mismo. Me he sentido orgulloso por lo que he sido capaz de hacer ,787 14. Durante: Contigo mismo. Me he sentido autorealizado profesionalmente ,794 15. Durante: Contigo mismo. Me ha hecho crecer y desarrollarme como persona ,838 16. Durante: Contigo mismo. Ha habido momentos en los que me he sentido

emocionado ,685

17. Durante: Contigo mismo. Me he sentido seguro en lo que hacía y cómo lo hacía ,494 18. Durante: Contigo mismo. Sentía que no quería que pasara la sesión. El tiempo

pasaba volando ,716

a. 1 componentes extraídos.

(Fuente: SPSS.22)

(19)

19

1.3.d) Cómo te has sentido en relación con los demás.

En relación con la pertinencia del modelo factorial con estos datos, los indicadores obtenidos son los siguientes: a) valor del determinante, 0,092; b) valores de la matriz de correlaciones residuales, entre -.130 y +.140, c) valores de la diagonal de la matriz de correlaciones anti- imagen, entre .679 y .873; d) resto de valores de esa misma matriz, entre -.497 y +.206. Los valores de la medida de adecuación muestral KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) y la prueba de esfericidad de Bartlett también revelan que el modelo factorial es pertinente (ver tabla 16).

Tabla 16. Prueba de KMO y Bartlett para “cómo te has sentido en relación con los demás”.

Bartlett

gl 15

Sig. ,000

(Fuente: SPSS.22)

El análisis factorial reveló dos factores con autovalores por encima de uno que explicarían el 72,568 % de la varianza de las respuestas al cuestionario, factores que fueron confirmados por el test de Cattell para las magnitudes de los autovalores (ver ilustración 8).

Ilustración 8. Resultados del test de Cattell para "como te has sentido en relación con los demás".

(Fuente: SPSS.22)

El factor uno, que se refiere a “relación con las personas”, explicaría el 53,058 % de la varianza y el factor dos, referido a “relación con realidades sociales”, el 19,509 %.

En la tabla 17 se puede observar la saturación de cada ítem en cada uno de los dos factores. Al observar la Tabla 17 se puede ver los ítems se distribuirían de la siguiente forma: el primer factor 1 incluiría los ítems 21, 22 y 23; y el segundo factor incluiría el ítem 24. Deberían eliminarse los ítems 19 y 20.

(20)

20

Tabla 17. Matriz de componente rotado^a de “como te has sentido en relación con los demás”.

Componente 1

En relación con personas

2 En relación con

realidades sociales 19. Durante. Con los demás. Me he sentido útil para los escolares,

profesores y centro ,565 ,545

oportunidad de participar ,529 ,611

21. Durante. Con los demás. Me he sentido recompensado por mi

trabajo. ,790 ,331

22. Durante. Con los demás. Me he sentido con libertad para expresar

mi opinión y punto de vista ,886 -,112

23. Durante. Con los demás. Me he sentido cómodo, acogido como en

familia ,855 ,138

24. Durante. Con los demás. Me he sentido sorprendido por la realidad

escolar y la forma de vida de algunas familias -,093 ,891

(Fuente: SPSS.22)

1.3 e) Utilidad en lo personal.

En relación con la pertinencia del modelo factorial con estos datos, los indicadores obtenidos son los siguientes: a) valor del determinante, 0,113; b) valores de la matriz de correlaciones residuales, entre -.136 y -.033; c) valores de la diagonal de la matriz de correlaciones anti- imagen, entre .852 y .917; d) resto de valores de esa misma matriz, entre -.343 y +.002. Los valores de la medida de adecuación muestral KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) y la prueba de esfericidad de Bartlett también revelan que el modelo factorial es pertinente (ver tabla 18).

Tabla 18. Prueba de KMO y Bartlett para “utilidad en lo personal”.

Bartlett

gl 15

Sig. ,000

(Fuente: SPSS.22)

El análisis factorial reveló un factor con autovalor por encima de uno que explicaría el 55,988 % de la varianza de las respuestas al cuestionario. Esta solución fue confirmada por el test de Cattell para las magnitudes de los autovalores (ver ilustración 9).

(21)

21

Ilustración 9. Resultados del test de Cattell para "utilidad en lo personal".

(Fuente: SPSS.22)

Tabla 19. Matriz de componente^a para “utilidad en lo personal”.

Componente 1 25. Después. Personal. He madurado y aprendido con las dificultades ,814 26. Después. Personal. Me ha permitido superar prejuicios con la población ,515

27. Después. Personal. He mejorado mi autoestima ,774

28. Después. Personal. Ahora valoro más las oportunidades que he tenido en la vida ,750 29. Después. Personal. He mejorado mis habilidades comunicativas ,757 30. Después. Personal. He aprendido valores como solidaridad, respecto, colaboración ,834

(Fuente: SPSS.22)

1.3.f) Utilidad en lo académico.

En relación con la pertinencia del modelo factorial con estos datos, los indicadores obtenidos son los siguientes: a) valor del determinante, 0,250; b) valores de la matriz de correlaciones residuales, entre -.211 y -.005; c) valores de la diagonal de la matriz de correlaciones anti- imagen, entre .722 y .818; d) resto de valores de esa misma matriz, entre -.422 y +.076. Los valores de la medida de adecuación muestral KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) y la prueba de esfericidad de Bartlett también revelan que el modelo factorial es pertinente (ver tabla 20).

Tabla 20. Prueba de KMO y Bartlett para “utilidad en lo académico”.

Bartlett

gl 15

Sig. ,000

(Fuente: SPSS.22)

(22)

22

Ilustración 10. Resultados del test de Cattell para "utilidad en lo académico".

Fuente: SPSS.22)

Tabla 21. Matriz de componente^a para “utilidad en lo académico”.

Componente 1 31. Después. Académico. Me ha servido para aprender sobre educación en general ,721 32. Después. Académico. He podido ver en la práctica lo que estudiamos en la

facultad ,537

33. Después. Académico. He aprendido en qué consiste organizar comunidades de

aprendizaje ,768

34. Después. Académico. He aprendido otras metodologías de enseñanzas novedosas ,748 35. Después. Académico. Ha cambiado mi idea de la enseñanza escolar ,715 36. Después. Académico. Me ha servido para despejarme de los estudios ,536

(Fuente: SPSS.22)

1.3.g) Utilidad en lo profesional.

En relación con la pertinencia del modelo factorial con estos datos, los indicadores obtenidos son los siguientes: a) el valor del determinante, 0,151; b) valores de la matriz de correlaciones residuales, entre -.184 y +.006; c) valores de la diagonal de la matriz de correlaciones anti- imagen, entre .809 y .885; d) resto de valores de esa misma matriz, entre -.374 y +.054. Los valores de la medida de adecuación muestral KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) y la prueba de esfericidad de Bartlett también revelan que el modelo factorial es pertinente (ver tabla 22).

(23)

23

Tabla 22. Prueba de KMO y Bartlett para “utilidad el lo profesional”.

Bartlett

gl 15

Sig. ,000

(Fuente: SPSS.22)

Ilustración 11. Resultados del test de Cattell para "utilidad en lo profesional".

(Fuente: SPSS.22)

Tabla 23. Matriz de componente^a para “utilidad en lo profesional”.

Componente 1 37. Después. Profesional. He adquirido experiencias profesional y laboral ,658

38. Después. Profesional. He descubierto mi vocación ,751

39. Después. Profesional Me ha servido para ver la escuela desde el punto de vista del

profesor. ,714

40. Después. Profesional. Identificarme con los alumnos y conocer su punto de vista de

la realidad ,788

41. Después. Profesional. Lo importante que es tener altas expectativas de los

escolares. ,605

42. Después. Profesional. Adquirir cualidades y competencias para el ejercicio

profesional ,819

(Fuente: SPSS.22)