INTRODUCCIÓN

El aprendizaje significativo de la botánica es un tema relevante porque se trata de un enfoque pedagógico altamente adaptable a diferentes contextos y necesidades de los estudiantes (^{Puicaño, 2024}). No obstante, medir este constructo resulta una tarea importante si se busca implementar estrategias, programas, actividades o cualquier tipo de intervención orientada a garantizar que los estudiantes tengan un aprendizaje adecuado de la botánica.

Por tanto, el objetivo de este estudio es diseñar y validar un cuestionario para medir el aprendizaje significativo de la botánica en estudiantes de un instituto superior tecnológico. De acuerdo con la revisión de la literatura realizada en Scopus, no se han identificado artículos sobre el diseño de cuestionarios que midan el aprendizaje significativo. En otras fuentes bibliográficas, ocurre una situación similar, por lo que se detectan brechas en este conocimiento. A la luz de estas indagaciones previas, y ante estas limitaciones, se realizó una búsqueda de trabajos previos con información relacionada y se encontraron publicaciones respecto al diseño y validación de cuestionarios sobre el aprendizaje, pero en distintos contextos o materias que no se relacionan con la botánica. Sin embargo, estas investigaciones se consideraron útiles como base para la construcción del conocimiento.

Rodríguez et al. (2021) implementaron un estudio para determinar la validez de un cuestionario sobre el aprendizaje en estudiantes universitarios. Para tal fin, emplearon un diseño de validación de pruebas y delimitaron los principales requisitos, considerando que el cuestionario debe emplear un lenguaje claro y sencillo, además de ser un reflejo del tema o materia a evaluar. De acuerdo con ello, los investigadores realizaron una búsqueda bibliográfica para diseñar el instrumento basado en teorías. Luego del proceso de encuestado, los datos fueron sometidos a un análisis estadístico que incluyó primero un análisis factorial exploratorio y luego un análisis factorial confirmatorio. Además, se evaluó la consistencia interna de los factores identificados, obteniéndose como resultado final un cuestionario de aprendizaje con cinco dimensiones y 30 preguntas en escala ordinal, con una confiabilidad Alfa de Cronbach que oscila entre 0.601 y 0.793 para sus dimensiones.

En cuanto a la comprensión del aprendizaje significativo, Ausubel (1980, citado por Roa, 2021) define este concepto como la relación entre los aprendizajes y experiencias previas y los nuevos conocimientos adquiridos. Según La Torre (2017, citado por ^{Baque, 2021}), el aprendizaje significativo ocurre cuando los estudiantes logran relacionar sus conocimientos previos con los nuevos, haciendo que el aprendizaje adquiera sentido y relevancia. En consecuencia, el estudiante puede aplicar estos conocimientos en contextos o situaciones de la vida diaria.

Por su parte, ^{Miró y Alsina (2024)} señalan que el aprendizaje significativo se caracteriza por proporcionar un entendimiento profundo del significado y la utilidad de lo que se está aprendiendo. Este tipo de aprendizaje se distingue por perdurar en el tiempo y ser más fácil de recordar en comparación con enfoques tradicionales basados en la memorización.

Según ^{Ramírez et al. (2023)}, el aprendizaje significativo ocurre cuando el estudiante construye conceptos y relaciones a partir de sus conocimientos previos y la nueva información recibida, lo que implica un proceso de aprendizaje activo.

Es un proceso de asimilación y adaptación de los aprendizajes, que integra nociones preconcebidas con nuevos conocimientos, resultando en un aprendizaje profundo (^{Rivas, 2024}). De acuerdo con Moreira et al. (2021), para que se dé el aprendizaje significativo, deben cumplirse dos condiciones:

La primera se refiere a la relevancia de los recursos empleados en el aprendizaje, como libros o aplicaciones. Estos recursos deben adaptarse a la estructura cognitiva individual de los estudiantes, considerando sus habilidades, conocimientos previos y formas de pensar. Esto implica diseñar recursos accesibles y comprensibles, ajustados a las necesidades y estilos de aprendizaje específicos.

La segunda condición es que el estudiante exprese interés por aprender, lo cual se reflejará en su motivación y compromiso con el proceso de aprendizaje. Cuando un estudiante muestra interés en un tema o curso, está más predispuesto a aprender, lo que facilita el proceso de aprendizaje.

Para diseñar el cuestionario de aprendizaje significativo, se realizó una búsqueda bibliográfica sobre las teorías que respaldan el constructo y las dimensiones, las cuales se presentan en la siguiente tabla:

METODOLOGÍA

Esta investigación se caracteriza por ser instrumental, ya que su propósito es diseñar y evaluar las propiedades psicométricas de una escala mediante un análisis psicométrico. En este caso, se evaluarán las propiedades psicométricas de la variable "aprendizaje significativo" (^{Gómez et al., 2020}).

La población de estudio estará compuesta por 1350 estudiantes de un instituto superior técnico. Una población es una agrupación finita de elementos, que pueden ser objetos, personas, entidades, etcétera, seleccionados debido a la necesidad de obtener información sobre sus características (^{Fulgencio, 2020}).La muestra estará formada por 430 estudiantes de un instituto superior técnico. Se define como muestra la parte de la población seleccionada empleando algún método para extraer información sobre ella (^{Fulgencio, 2020}).

El muestreo que se aplicará será de tipo probabilístico aleatorio, ya que se enviará mediante WhatsApp el enlace con la encuesta a los participantes. Los participantes elegidos provienen de un sorteo de la lista de estudiantes matriculados. En relación con las técnicas, estas se definen como la forma de obtener información. Uno de los métodos más aplicados es el uso de encuestas, definidas como la técnica para recolectar datos de los participantes de la investigación (^{Huaire et al., 2022}). Por otro lado, el instrumento hace referencia a las herramientas o mecanismos necesarios para obtener la información. Dependiendo de la técnica elegida, corresponde un tipo de instrumento. En el caso de las encuestas, los cuestionarios son los instrumentos apropiados para facilitar la recolección de información mediante un conjunto de preguntas o ítems (^{Polgar y Thomas, 2021}).

Para determinar la validez de contenido de los instrumentos, uno de los métodos es la validación mediante juicio de expertos, quienes evalúan cada ítem verificando si cumple con la pertinencia, la relevancia y la claridad de los elementos de los cuestionarios.

Por otro lado, para algunos autores, se elige o invita a tres expertos en los temas de investigación y en metodologías. Estos expertos deben tener la suficiente experiencia y contar con reconocimientos académicos para garantizar que las validaciones sean adecuadas. Para otros, la cantidad debe ser mayor a siete, hasta 25 expertos. Algunos investigadores, considerando los objetivos del estudio, afirman también que el número de expertos debe oscilar entre 7 y 30 (^{Urrutia et al., 2014}). Para el presente caso, la validación será efectuada por 12 expertos.

La V de Aiken es un coeficiente que permite cuantificar la validación de contenido efectuada por los expertos. Las valoraciones obtenidas pueden ser analizadas mediante el estadístico V de Aiken, que proporciona un valor entre 0 y 1, indicando el grado relativo de validez de contenido. Se requiere un valor mayor a 0.7 (^{Caycho, 2018}). Con el fin de establecer la fiabilidad de los instrumentos, se realiza una prueba piloto a una muestra pequeña con características similares a las de la población de estudio. Una vez realizada la encuesta, los datos recopilados se analizan empleando software como SPSS v.26 u otros similares. El índice Alfa de Cronbach mide el grado de confiabilidad, siendo necesario obtener un valor mayor a 0.80 para garantizar que los instrumentos sean confiables.

La validez de constructo es un tipo de validez utilizada para evaluar hasta qué punto un instrumento de medición mide un constructo teórico. Es decir, indica si un instrumento mide lo que se supone que debe medir. Se realiza la validación de constructo utilizando dos enfoques principales: Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) y Análisis Factorial Exploratorio (AFE).

El Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) es un método estadístico utilizado para probar la validez de constructo de un cuestionario o escala. En el AFC, se plantea un modelo teórico que describe las relaciones entre las variables del cuestionario, y se aplica un modelo de regresión múltiple para evaluar en qué medida el modelo teórico se ajusta a los datos. Si el modelo teórico se ajusta bien a los datos, puede concluirse que el cuestionario está midiendo efectivamente el constructo que se supone que mide.

Por otro lado, el Análisis Factorial Exploratorio (AFE) constituye un método estadístico empleado para explorar la estructura subyacente de un conjunto de variables. En el AFE, se examinan las relaciones entre las variables y se identifican patrones o factores subyacentes que explican la variación en los datos. Si las variables del cuestionario se agrupan en patrones coherentes y se pueden identificar factores subyacentes que explican estas agrupaciones, esto indica que el cuestionario tiene validez de constructo.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

De acuerdo con el análisis V de Aiken, se pudo verificar que la validez es un valor igual a 0.98, superior a 0.70, por lo que se evidencia que los items están adecuadamente válidos.

De acuerdo con la información de la tabla, se observa que la confiabilidad global del instrumento es de 0.942, que indica una alta confiabilidad del instrumento.

Los resultados de confiabilidad muestran una excelente consistencia interna en las tres dimensiones evaluadas: "Saberes previos" (α=0.912), "Asimilación" (α=0.917) y "Adquisición" (α=0.873), lo cual indica que los ítems que conforman cada dimensión están midiendo de manera coherente y fiable los constructos que pretenden medir, siendo especialmente altos los coeficientes alfa de Cronbach en las dimensiones de "Saberes previos" y "Asimilación", lo que sugiere una alta fiabilidad y estabilidad de estas escalas.

Los hallazgos muestran que la Medida Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) de adecuación de muestreo es excelente (0.933), indicando un alto grado de correlación entre las variables y la idoneidad de los datos para realizar un análisis factorial, mientras que la Prueba de esfericidad de Bartlett es estadísticamente significativa (p<0.001), lo cual corrobora que existen correlaciones significativas entre las variables y respalda la adecuación de los datos para llevar a cabo dicho análisis.

El análisis de la varianza total explicada de la escala revela que se extraen 3 componentes principales que explican en conjunto el 61,241% de la varianza total. El primer componente explica el 42,485% de la varianza, el segundo el 11,622% y el tercero el 7,134%. Tras la rotación, el primer componente explica el 22,561% de la varianza, el segundo el 21,855% y el tercero el 16,825%. Estos resultados indican que la escala logra capturar de manera satisfactoria la mayor parte de la variabilidad presente en los datos originales a través de estos 3 componentes principales.

Después de la rotación de los factores, la estructura de la escala se compone de 3 componentes bien definidos. El primer componente está conformado por 8 ítems relacionados con "Saberes previos", el segundo componente agrupa 9 ítems vinculados a "Asimilación", y el tercer componente reúne 8 ítems asociados a "Adquisición". Todos los ítems presentan cargas factoriales altas en sus respectivos componentes, lo que indica una estructura interna sólida y coherente del instrumento de evaluación. Esta estructura subyacente de 3 factores explica en conjunto el 61,241% de la varianza total.

Subsecuentemente, se encuentra el cuestionario de aprendizaje significativo de la botánica, autor: JCML

Instrucciones:

A continuación, encontrarás una lista de preguntas sobre el aprendizaje significativo a la botánica, señala tu respuesta marcando con una X uno de los casilleros que se ubica en la columna derecha, utilizando los siguientes criterios:

CONCLUSIONES

Los hallazgos del presente estudio proporcionan evidencia sólida sobre la estructura interna de la escala evaluada. El análisis factorial reveló una estructura subyacente de tres componentes principales que en conjunto explican el 61.24% de la varianza total. Este resultado indica que la escala logra capturar de manera satisfactoria las principales dimensiones del constructo de interés.

El primer componente agrupa ocho ítems relacionados con "Saberes previos", lo que sugiere que esta dimensión recoge aspectos vinculados a los conocimientos, creencias y experiencias previas que los encuestados traen consigo al momento de realizar la evaluación. Esta dimensión parece ser crucial para comprender el proceso de aprendizaje y adquisición de nuevos conocimientos.

El segundo componente reúne nueve ítems asociados a "Asimilación", reflejando aquellos procesos mediante los cuales los individuos incorporan y adaptan los nuevos conocimientos a sus estructuras cognitivas existentes. Esta dimensión resulta fundamental para entender cómo los sujetos logran integrar la información novedosa a sus marcos de referencia previos.

Por otro lado, el tercer componente agrupa ocho ítems vinculados a "Adquisición", evidenciando aquellos aspectos relacionados con la incorporación y apropiación de los nuevos conocimientos y habilidades. Esta dimensión parece ser central para evaluar el logro efectivo de los objetivos de aprendizaje planteados.

La estructura factorial obtenida está respaldada por los excelentes índices de adecuación muestral (KMO=0.933) y la significatividad estadística de la prueba de esfericidad de Bartlett (p<0.001). Estos resultados indican que los datos presentan un alto grado de correlación entre las variables y son apropiados para llevar a cabo un análisis factorial.