Propriedades psicométricas do Questionário de Metas Acadêmicas (QMA) em estudantes universitários da Lima Metropolitana
DOI:
https://doi.org/10.35588/f91ahg78Palavras-chave:
Metas acadêmicas, AGQ, validade, confiabilidadeResumo
O objetivo deste estudo foi analisar as propriedades psicométricas do Questionário de Metas Acadêmicas (QMA), que mede a orientação motivacional nos estudos, em uma amostra de estudantes universitários da Lima Metropolitana. Participaram 957 estudantes de graduação regular, dos quais 389 eram mulheres (40,6 %) e 568 homens (59,4 %). Para avaliar a validade relacionada à estrutura interna do instrumento, foi realizada uma análise fatorial confirmatória, cujos resultados indicaram um bom ajuste do modelo de três fatores: metas de aprendizagem, metas de reforço social e metas de desempenho (RMSEA = .057, SRMR = .062; CFI = .960; TLI = .954). A validade convergente foi respaldada por meio de índices de variância média extraída (AVE) superiores a .50. Além disso, como evidência de validade em relação a outras variáveis, foram estimadas correlações entre os três fatores do CMA e as pontuações obtidas na Escala de Autoeficácia Percebida Específica de Situações Acadêmicas (EAPESA) e na Escala de Procrastinação Acadêmica Reduzida (EPA-R), obtendo-se coeficientes majoritariamente significativos (p < .001). Quanto à confiabilidade, foi calculado o coeficiente ômega de McDonald, alcançando valores de .881 para metas de aprendizagem, .861 para metas de reforço social e .848 para metas de desempenho. Os resultados respaldam a validade e a confiabilidade do QMA para seu uso em contextos universitários peruanos. A validação deste instrumento fornece informações úteis para compreender os perfis motivacionais e orientar estratégias educacionais voltadas ao fortalecimento dos processos formativos e ao desenvolvimento dos estudantes como parte de sua formação nos sistemas de educação superior no contexto peruano.
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Referências
Abad, F. J., Olea, J., Ponsoda, V. y García, C. (2011). Medición en ciencias sociales y de la salud. Madrid: Síntesis.
Ames, C. (1992). Classrooms: Goals, structures, and student motivation. Journal of Educational Psychology, 84(3), 261–271. DOI: https://doi.org/10.1037/0022-0663.84.3.261
Alegre-Bravo, A., Benavente-Dongo, D. y Guevara-Rabanal, D. (2022). Adaptación lingüística y validación de la Escala de Procrastinación Académica – versión reducida (APS-S). Propósitos y Representaciones, 10(3), e1708. DOI: https://doi.org/10.20511/pyr2022.v10n3.1708
Alegre-Bravo, A., Guevara-Rabanal, D. A. y Gerbi-Durand, A. (2024). Análisis psicométrico de la escala de valoración del servicio de tutoría universitaria en estudiantes de primer año de Lima, Perú. Revista Gestión de las Personas y Tecnología, 17(51), 16–36. DOI: https://doi.org/10.35588/z9e02n41
Alegre-Bravo, A. A. y Guevara-Rabanal, D. (2025). Influencia de la inteligencia emocional, la satisfacción con los estudios, la autoeficacia académica y la ansiedad rasgo sobre la procrastinación académica en estudiantes de psicología: Un análisis de regresión múltiple. Revista Gestión de las Personas y Tecnología, 18(52), 45–63. DOI: https://doi.org/10.35588/8y821m43
Ato, M., López-García, J. J. y Benavente, A. (2013). A classification system for research designs in psychology. Anales de Psicología / Annals of Psychology, 29(3), 1038–1059. DOI: https://doi.org/10.6018/analesps.29.3.178511
Brown, T. A. (2015). Confirmatory factor analysis for applied research (2nd ed.). New York: The Guilford Press.
Byrne, B. M. (2012). Structural equation modeling with Mplus: Basic concepts, applications, and programming (1st ed.). New York: Routledge. DOI: https://doi.org/10.4324/9780203807644
Cabrera, A. F., Nora, A., y Castaneda, M. B. (1992). The role of finances in the persistence process: A structural model. Research in Higher Education, 36(3), 303–336. DOI: https://doi.org/10.1007/BF00973759
Dweck, C. S. (1986). Motivational processes affecting learning. American Psychologist, 41(10), 1040–1048. DOI: https://doi.org/10.1037/0003-066X.41.10.1040
Dominguez-Lara, S. A. y Campos-Uscanga, Y. (2017). Influencia de la satisfacción con los estudios sobre la procrastinación académica en estudiantes de psicología: un estudio preliminar. Liberabit Revista Peruana de Psicología, 23(1), 123-135. http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1729-48272017000100010&lng=es&nrm=iso&tlng=es
Durán-Aponte, E. y Arias-Gómez, D. (2015). Validez del Cuestionario de Metas Académicas (CMA) en una muestra de estudiantes universitarios. Cuadernos Hispanoamericanos de Psicología, 15(1), 23–36. DOI: https://doi.org/10.18270/chps..v15i1.1776
Dweck, C. y Leggett, E. (1988) A social-cognitive approach to motivation and personality. Psychological Review, 95(2), 256-273. https://doi.org/10.1037/0033-295X.95.2.256
Eccles, J. S. y Wigfield, A. (2002). Motivational beliefs, values, and goals. Annual Review of Psychology, 53, 109–132. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev.psych.53.100901.135153
Elliot, A. J., Murayama, K.,y Pekrun, R. (2011). A 3 × 2 achievement goal model. Journal of Educational Psychology, 103(3), 632–648. DOI: https://doi.org/10.1037/a0023952
Fornell, C. y Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. DOI: https://doi.org/10.1177/002224378101800104
Gaeta, M. L., Cavazos, J., Sánchez, A. P., Rosário, P. y Högemann, J. (2015). Propiedades psicométricas de la versión mexicana del Cuestionario para la Evaluación de Metas Académicas (CEMA). Revista Latinoamericana de Psicología, 47(1), 16–24. DOI: https://doi.org/10.1016/s0120-0534(15)30002-9
Gignac, G. E. y Szodorai, E. T. (2016). Effect size guidelines for individual differences researchers. Personality and Individual Differences, 102, 74–78. DOI: https://doi.org/10.1016/j.paid.2016.06.069
Hayamizu, T. y Weiner, B. (1991). A test Dweck´s Model of Achievement Goals as Related to Perceptions of Ability. Journal of Experimental Education, 59(3), 226-234. https://www.jstor.org/stable/20152287
Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. (2018). Metodología de la investigación. Las rutas cuantitativas, cualitativa y mixta. Ciudad de México: Mc Graw-Hill Education.
Hair, J. F., Babin, B. J., Anderson, R. E. y Black, W. C. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Andover: Cengage Learning.
Hu, L. T. y Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1–55. DOI: https://doi.org/10.1080/10705519909540118
Jara‑Barnett, L. B., Hilarión-Palomino, M. y Manzanares‑Medina, E. (2022). Evidencias de validez y confiabilidad de la Escala de Metas de Estudio (EME) en universitarios peruanos. Revista Argentina de Ciencias del Comportamiento, 14(1), 23–35. DOI: https://doi.org/10.32348/1852.4206.v14.n1.29771
Kline, R. B. (2016). Principles and practice of structural equation modeling (4th ed.). New York: The Guilford Press.
McCloskey, J. D. (2011). Finally, my thesis on academic procrastination (Master´s thesis). University of Texas at Arlington. https://mavmatrix.uta.edu/psychology_theses/30/
Muñiz, J. y Fonseca‑Pedrero, E. (2019). Diez pasos para la construcción de un test. Psicothema, 31(1), 7–16. DOI: https://doi.org/10.7334/psicothema2018.291
Núñez-Pérez, J. C. y González-Pienda, J. A. (1994). Determinantes del rendimiento académico: (variables cognitivo-motivacionales, atribucionales, uso de estrategias y autoconcepto). Oviedo: Universidad de Oviedo, Servicio de Publicaciones. http://hdl.handle.net/10651/54806
Panadero, E. (2017). A review of self-regulated learning: Six models and four directions for research. Frontiers in Psychology, 8, 422. DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.00422
Palenzuela, D. L. (2012). Construcción y validación de una escala de autoeficacia percibida específica de situaciones académicas. Análisis y Modificación de Conducta, 9(21). DOI: https://doi.org/10.33776/amc.v9i21.1649
Pérez-Villalobos, M. V., Mujica-Díaz, A., González-Pienda, J. A., Núñez-Pérez, J. C. y Rosário, P. (2009). Escala de metas de estudio para estudiantes universitarios. Interamerican Journal of Psychology, 43(3), 449-455. http://pepsic.bvsalud.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-96902009000300004&lng=pt&tlng=es
Pintrich, P. R. (2000). An Achievement Goal Theory Perspective on Issues in Motivation Terminology, Theory, and Research. Contemporary Educational Psychology, 25(1), 92–104. DOI: https://doi.org/10.1006/ceps.1999.1017
Pintrich, P. R. (2004). A conceptual framework for assessing motivation and self-regulated learning in college students. Educational Psychology Review, 16(4), 385–407. http://www.jstor.org/stable/23363878
Ponterotto, J. G. y Ruckdeschel, D. E. (2007). An overview of coefficient alpha and a reliability matrix for estimating adequacy of internal consistency coefficients with psychological research measures. Perceptual and Motor Skills, 105(3), 997–1014. DOI: https://doi.org/10.2466/pms.105.3.997-1014
Schermelleh-Engel, K., Moosbrugger, H. y Müller, H. (2003). Evaluating the fit of structural equation models: Tests of significance and descriptive goodness-of-fit measures. Methods of Psychological Research Online, 8(2), 23–74. https://www.stats.ox.ac.uk/~snijders/mpr_Schermelleh.pdf
Schunk, D. H., Pintrich, P. R. y Meece, J. L. (2014). Motivation in education: Theory, research, and applications (4th ed.). Essex: Pearson.
Schunk, D. H. y DiBenedetto, M. K. (2020). Motivation and social cognitive theory. Contemporary Educational Psychology, 60, 101832. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2019.101832
The jamovi project (2024). jamovi. (Version 2.6) (Computer Software). https://www.jamovi.org
Tinto, V. (2012). Completing college: Rethinking institutional action. Chicago: University of Chicago Press.
Van-de-Vijver, F. y Tanzer, N. K. (2004). Bias and equivalence in cross-cultural assessment: An overview. European Review of Applied Psychology, 54(2), 119–135. DOI: https://doi.org/10.1016/j.erap.2003.12.004
Zimmerman, B. J. (2000). Attaining self-regulation: A social cognitive perspective. In M. Boekaerts, P. R. Pintrich, y M. Zeidner (Eds.), Handbook of self-regulation, 13-39. Academic Press. DOI: https://doi.org/10.1016/B978-012109890-2/50031-7
Zinbarg, R. E., Revelle, W., Yovel, I. y Li, W. (2005). Cronbach’s α, Revelle’s β and McDonald’s ω_H: Their relations with each other and two alternative conceptualizations of reliability. Psychometrika, 70(1), 123–133. DOI: https://doi.org/10.1007/s11336-003-0974-7
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