Introducción

¿Qué es E-PINEP?

Muchas veces, los asuntos más importantes son los más difíciles de atender. En este sentido, E-PINEP es una herramienta para ayudar a la comunidad educativa a reflexionar de manera sistemática sobre algunos de esos asuntos importantes: el bienestar, las emociones y las cualidades docentes. Para hacerlo, se combinan instrumentos de la psicología y el análisis de datos. La herramienta se desarrolla dentro del proyecto PINEP.

Para garantizar la integridad, E-PINEP utiliza datos anónimos recolectados por el propio centro educativo (sin contacto del equipo PINEP con los/as estudiantes). El instituto difunde un cuestionario elaborado específicamente para el Instituto (puede ver un cuestionario de muestra aquí). El tiempo aproximado invertido por el Instituto es de 15 minutos.
En este documento encontrará una muestra acerca de la información detallada que recibirá: información acerca del Bienestar Subjetivo de los/as estudiantes, el clima emocional en el Instituto y las Cualidades del profesorado que contribuyen al buen/mal clima en el Instituto.

Los datos son informados por los/as estudiantes de manera anónima y todas las escalas se encuentran validadas para esta población; sin embargo, es importante considerar que el sistema se basa en el autoinforme. Estos datos representan la percepción de los/as estudiantes: deben ser interpretados con cautela y sentido común, tomando en cuenta otras fuentes de información.

¿Para qué es útil?

  • Observar conscientemente la experiencia emocional, aumentando las posibilidades de comprenderla e integrarla adecuadamente.

  • Obtener información sobre bienestar subjetivo en la comunidad educativa, determinando cómo se siente el alumnado.

  • Para el profesorado, facilitar la gestión de la relación docente-estudiante y pensar estrategias de enseñanza adaptadas a las necesidades emocionales.

  • Para los equipos directivos, ayudar a detectar dificultades e intervenir preventivamente.

  • Conocer el vocabulario emocional, facilitando una mayor cercanía con el alumnado.

  • Evaluar el clima emocional en la institución y las emociones académicas, pudiendo intervenir de manera concreta.

  • Ofrecer al profesorado líneas de actuación específicas para mejorar el clima emocional, considerando las cualidades docentes percibidas por los/as estudiantes.

Bienestar Subjetivo

¿Cómo se están sintiendo los/as estudiantes? ¿Son felices?

Una forma muy directa de saberlo es preguntar por las emociones experimentadas y procesar la respuesta. En el primer gráfico -Experiencia Emocional- puede encontrar las respuestas tras normalizar las palabras (por ejemplo, “enfadado”, “enfadada” y “enfado” se convierten en “enfado”).

En este informe vamos a utilizar el modelo de Bienestar Subjetivo (BS) de Edward Diener. Según este modelo, el BS tiene tres componentes: un componente cognitivo (la Satisfacción con la Vida) y dos componentes afectivos (el Afecto Positivo y Negativo).

Tenemos tres medidas de bienestar: Satisfacción Vital, Afecto Positivo y Afecto Negativo. Se fijaron puntos de corte para cada una ellas: cuando un/a estudiante sobrepasa esos puntos decimos que tiene “malestar” en esa medida. Considerando esto, en los gráficos puede observar cuántos estudiantes con puntuaciones bajas sería esperable encontrar en una clase de 28 estudiantes -Bienestar(28)-. En -Bienestar (100)- encontrara los porcentajes.

Por último, puede ver los Histogramas para cada una de las escalas, teniendo una imagen sintética de la distribución de las puntuaciones.

Experiencia emocional

Bienestar (28)

¿Cómo se sienten los estudiantes? Se calcula qué porcentaje de estudiantes puntúan por debajo de 35 en Satisfacción con la vida, por debajo de 25 en Afecto Positivo AP y por encima de 30 en Afecto negativo. Se presenta en una clase promedio de 28 alumnos

Bienestar (100)

¿Cómo se sienten los estudiantes? Se calcula qué porcentaje de estudiantes puntúan por debajo del centil 35 en Satisfacción con la vida, por debajo de 25 en Afecto Positivo AP y por encima de 30 en Afecto negativo. Se presenta el gráfico y la tabla con los porcentajes.

Histogramas

Vocabulario Emocional

El análisis del vocabulario nos ofrece una ventana para entender con qué recursos los/as estudiantes reflexionan acerca de su vida interior. En otras palabras, además de preguntarnos qué dicen sentir nos podemos preguntar cómo lo dicen. Para hacer esto, combinamos todas las respuestas de los/as estudiantes y analizamos su frecuencia, teniendo así una aproximación al universo de palabras disponibles.

En la figura Vocabulario Emocional puede observar cuáles son las palabras más comúnmente utilizadas. En los estudios de vocabulario, es común encontrar que una cantidad muy baja de palabras se repite muchas veces, mientras que el resto de las palabras son muy poco utilizadas. Para observar en qué medida el vocabulario del Instituto tiene esa característica, puede observarse la figura Distribución. En la tabla Frecuencia puede encontrar los detalles de cada palabra.

Vocabulario Emocional

Distribución

Frecuencia

Emociones Académicas

El mismo procedimiento anteriormente descrito puede utilizarse para evaluar cuáles son las emociones más frecuentemente asociadas al Instituto.

En la figura Emociones Académicas puede encontrar las palabras que más frecuentemente se asocian con el Instituto

Para entender cómo se relacionan las emociones académicas con el Bienestar, podemos preguntarnos: ¿los estudiantes con menor bienestar tienen asociaciones más negativas? La respuesta a esta pregunta se encuentra en la figura Emociones Académicas y Bienestar

Emociones académicas

Emociones Académicas y Bienestar

Clima de Centro

Cualidades del profesorado

Las actitudes y características personales del profesorado son determinantes fundamentales del buen clima académico. Sin embargo, no siempre es evidente qué es lo que los/as estudiantes valoran. Por lo demás, nuestros puntos de vista tienden a estar sesgados por las voces de algunos/as estudiantes.

Para tener una visión más genérica de las cualidades y actitudes que ayudan a que el centro sea un lugar agradable, puden observarse las figuras.

Negativas

Positivas

Tablas

## [1] "Actitudes y cualidades positivas"
## [1] "Actitudes y cualidades negativas"

Bibliografía, metodología y material complementario

Bibliografía

Braun, S. S., Schonert-Reichl, K. A., y Roeser, R. W. (2020). Effects of teachers’ emotion regulation, burnout, and life satisfaction on student well-being. Journal of Applied Developmental Psychology, 69.

Diener, E. (1994). Bienestar subjetivo. Intervención Psicosocial, 3(8).

Feldman Barrett, L. (2017). How Emotions Are Made. NY: Houghton Mifflin Harcourt.

Nussbaum, M. (2008). Paisajes del pensamiento. La inteligencia de las emociones. Barcelona: Paidós.

Oliva, A., Antolín, L. Pertegal, M. Ríos, M., Parra, A. Gómez, A. y Reina, C. (2014). Instrumentos para la evaluación de la salud mental y el desarrollo positivo adolescente y los activos que lo promueven. Junta de Andalucía.

R Core Team (2020). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/.

Ramírez-Esparza, N., Pennebaker, J. García, A. (2007). La psicología del uso de las palabras: un programa de computadora que analiza textos en español. Revista Mexicana de Psicología, 24, 85-99.

RStudio Team (2020). RStudio: Integrated Development for R. RStudio, PBC, Boston, MA. URL: http://www.rstudio.com/.

Silge, J. y Robinson, D. (2016). tidytext: Text Mining and Analysis Using Tidy Data Principles in R. Journal of Open Source Software, 1(3). doi: 10.21105/joss.00037, http://dx.doi.org/10.21105/joss.00037.

Tan, J., Mao, J., Jiang, Y., & Gao, M. (2021). The Influence of Academic Emotions on Learning Effects: A Systematic Review. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(18), 9678. https://doi.org/10.3390/ijerph18189678

Watson, D., Clark, L. A., y Tellegen, A. (1988). Development and validation of brief measures of positive and negative affect: the PANAS scales. Journal of personality and social psychology, 54(6), 1063-1070.

Wickham, H., Averick, M., Bryan, J., Chang, W., McGowan, L., François, R., Grolemund, G., Hayes, A., Henry, L., Hester, J., Kuhn, M., Pedersen, T., Miller, E., Bache, S., Müller, K., Ooms, J., Robinson, D., Seidel, D., Spinu, V., … Yutani, H. (2019). Welcome to the tidyverse. Journal of Open Source Software, 4(43), 1686.

Información metodológica

Diseño. Mixto, de análisis automatizado de texto.

Muestra. La muestra está compuesta de estudiantes de Educación Secundaria de al menos 14 años. En Tablas y datos complementarios puede encontrar información precisa sobre la edad y género de la muestra utilizada en su Instituto.

Instrumentos. Diccionario de palabras emocionales en español (elaborado ad hoc); Escala PANAS (Positive And Negative Affect Scale; Watson, Clark y Tellegen, 1988); Escala Huebner de Satisfacción Vital para adolescentes (adaptación andaluza de Oliva et al. 2014); Escala de percepción del clima y funcionamiento del centro (Oliva et al 2014).

Procedimiento. La recolección de los datos fue llevada a cabo por la Dirección del centro, utilizando sus canales de comunicación habituales (ej. Classroom) para invitar a participar. El equipo de PINEP no tuvo contacto directo (presencial ni virtual) con los/as estudiantes en ningún momento. La recolección de los datos se realizó de manera virtual, sin implicar riesgos, material sensible, o datos personales. Los/as sujetos fueron informados del objetivo del estudio y la participación fue libre y voluntaria, teniendo información suficiente acerca de sus fines y sobre la posibilidad de abandonar la cumplimentación del cuestionario; se brindó información para contactar a los/as investigadores. La participación fue anónima. Se solicitó consentimiento informado activo.

Análisis El análisis de los datos se realizó en RStudio (RStudio Team, 2020; R Core Team, 2020).

Contexto de realización El desarrollo de esta herramienta se enmarca en el proyecto de doctorado en Psicología de la Universidad de Málaga financiado por la Agencia Nacional de Investigación e Innovación (Uruguay) POS_EXT_2021_1_172077.

Tablas y datos complementarios

Datos sobre la muestra

Emociones frecuentes - tabla

Estadísticos descriptivos

## [1] "Media y desviación estándar de la proporción de palabras positivas y negativas"
## [1] "Cuartiles de escala de Satisfacción con la vida (5-49)"
##   0%  25%  50%  75% 100% 
##    7   27   35   40   49
## [1] "Cuartiles de escala de Afecto Negativo (10-50)"
##   0%  25%  50%  75% 100% 
##   10   20   27   33   50
## [1] "Cuartiles de escala de Afecto Positivo (10-50)"
##   0%  25%  50%  75% 100% 
## 10.0 26.0 30.5 36.0 50.0
## [1] "Cuartiles de escala de Clima de Centro (6-42)"
##   0%  25%  50%  75% 100% 
##    6   22   27   32   42

Palabras y Bienestar

En la siguiente figura -Palabras y Bienestar- puede ver cómo interactúan dos variables: ¿qué palabras utilizan los estudiantes con menor o mayor bienestar?

Emociones académicas - tabla

Diferencias en Emociones Académicas

Prueba U para determinar la significatividad estadística de la diferencia en la proporción de vocabulario negativo asociado al instituto entre sujetos con malestar en 2 o 3 medidas y aquellos que tienen malestar en 0 o 1 medida

## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  (Datos_preparados %>% filter(bienestar_binario == "0 o 1 medida baja"))$negativas_liceo and (Datos_preparados %>% filter(bienestar_binario == "2 o 3 medidas bajas"))$negativas_liceo
## W = 7073.5, p-value = 0.02016
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0