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Introducción
En el contexto del sars-CoV-2 (Covid-19), hemos debido reorganizar rutinas de trabajo mediante la utilización de las Tecnologías de la Información y Comunicación, tic. En el ámbito educativo, el uso de plataformas virtuales de aprendizaje y de trabajo en línea, las videoconferencias, entre otros, son conceptos acuñados al trabajo diario (Rice, 2006). Levantar evidencia en este nuevo contexto se hace urgente, y es lo que motiva este trabajo.
Explorar las emociones en el contexto de enseñanza-aprendizaje resulta interesante, dado que existe una relación relevante e intrínseca entre el aprendizaje y las emociones (Boekaerts, 1993). Pekrun (2017) indica que las emociones positivas se relacionan con mejores aprendizajes y que las emociones negativas se relacionan con menores aprendizajes. Según Alonso (2017) las emociones se definen como una contestación afectiva de forma intensa y transitoria, que logra producir respuesta a un acontecimiento o situación determinada, que genera cambios corpóreos específicos y que se relaciona con lo que es de gran importancia para nosotros.
Los cierres y suspensiones de clases de manera formal, como medida para contener la pandemia, han traído como consecuencia un despliegue de alternativas en educación, tales como posibilidades de clases y trabajo presencial, mixto o a distancia, para asegurar la continuidad educativa. Los obstáculos son múltiples, incluyendo la baja conectividad, motivación, actitud y emociones de parte del estudiantado para enfrentar la llamada “nueva normalidad” (Armitage y Nellums 2020). Una preocupación general en educación son las desigualdades que se pueden generar durante el aprendizaje, y que los estudiantes más desfavorecidos se vean imposibilitados de proseguir sus estudios (Xiao, 2018). La educación universitaria no es una excepción, aunque el soporte tecnológico digital ha favorecido a amortiguar el impacto (Blackman et al., 2020). La movilidad estudiantil es una de las esferas que está padeciendo la educación superior en estos tiempos, ya que al generar cuarentenas o cierres totales de las clases, diversas dinámicas educativas cotidianas se ven obligadas a buscar nuevas estrategias de aprendizaje. Las instituciones, que en gran medida generan innovación en entornos virtuales de aprendizaje, están resintiendo más los estragos del confinamiento socioeducativo, lo que está exigiendo analizar las futuras medidas académicas (Ferreyra et al., 2017; Yang et al., 2020). Adicionalmente, estimaciones de la Organización de Estados Iberoamericanos (OEI) anticipan considerables descensos en las calificaciones y compromisos académicos producto de una falta de motivación que afectaría las emociones de los estudiantes (Sanz et al., 2020).
Las iniciativas que buscan generar un nuevo enfoque educativo exigen a los estudiantes salir de su zona de confort sin ningún entrenamiento previo. Por razones de madurez escolar, los estudiantes universitarios tienden a estar más preparados para cambiar de modalidad (Watts, 2016; Pierre, y Harris, 2020). La investigación existente no deja dudas en este sentido, señalando que los resultados académicos deberían ser inferiores a un año tradicional, afectando las emociones y desarrollo académico de los estudiantes (Yen et al., 2018; Villafuerte et al., 2020). En el marco de las políticas académicas que se están buscando promover desde la educación superior, la innovación está adquiriendo mayor notoriedad, mediante el incentivo de la digitalización para hacer realidad el principio del aprendizaje semi-presencial, cuyos beneficios para la educación han sido objeto de múltiples estudios (Laaser y Toloza, 2017; García, 2020). Aunque el concepto de educación semi-presencial no es nuevo, presenta una oportunidad de conocer los alcances en materia de aprendizajes y efectos sobre el alumnado (Dal Molin y Masella, 2016; Russell et al., 2020). Para Eyzaguirre et al. (2020) las secuelas emocionales y psico-sociales de la pandemia podrían terminar siendo iguales o más dañinas que la propia enfermedad; de esto surge la necesidad de conocer y evidenciar las emociones de los estudiantes. De esta forma, los aprendizajes dependen de las competencias con que cuentan los estudiantes, y la capacidad emotiva y motivacional que se logre despertar en sus hábitos de trabajo (Roblyer et al., 2008; Sintema, 2020). Por otro lado, el contexto Covid-19 es visto como un escenario propicio para evaluar efectos emocionales en los estudiantes y generar desafíos para los sistemas educativos en contextos extraordinarios como el actual (OCDE, 2020; Wang et al., 2020; Lansford et al., 2016; Yi et al., 2020). Así, el actual contexto motiva el rediseño y replanteo de los enfoques educativos actuales. En efecto, el contexto pandémico sustenta una adecuación de la educación presencial por la digital, con la finalidad de romper miradas escépticas, dando respuesta a dinámicas sociales contingentes (Martínez, y Gamboa, 2020; Cotino, 2020; Wu et al., 2020).
En este artículo se estudian las repercusiones inmediatas de la pandemia en la enseñanza universitaria. Más concretamente, se explora la presencia de las emociones de estudiantes en el contexto Covid-19. Para medir las emociones se utiliza PANAS (Positive Affect and Negative Affect Schedule) desarrollado por Watson et al. (1988b). En el contexto de Chile, PANAS se ha utilizado en algunos estudios para encontrar resultados alineados con los reportes originales del test (Castro-Navarro et al., 2020; Dufey y Fernandez, 2012). Los resultados de ambos estudios muestran la confiabilidad de PANAS, mediante un análisis equilibrado de un test-retest y una validación factorial y externa. Ambos estudios permitieron concluir que PANAS satisface los requisitos psicométricos establecidos para poder utilizarse en contextos de educación superior. Existen variadas traducciones del test original en inglés al español (Robles y Páez, 2003; Medrano et al., 2015; Carbonell, 2016). Con base en esas traducciones se aplicó PANAS a un grupo de estudiantes del tercer trimestre vespertino de una universidad de Chile, los cuales se encuentran matriculados en un curso obligatorio de nivelación de competencias en Matemáticas. Hay que considerar que PANAS es de fácil aplicación, y se responde utilizando una escala tipo Likert con cinco opciones de respuesta sobre una subescala de afectos positivos y otra de afectos negativos; así las puntuaciones altas en cada una de las subescalas sugieren una alta presencia de emociones positivas o negativas en el sujeto, respectivamente.
Antecedentes
El evidente cambio en la vida socioeducativa que trajo consigo la pandemia por Covid19 ha expuesto diversas dificultades a las instituciones educativas. El modo de enfrentar esta emergencia se plantea como un desafío para las nuevas demandas de la población estudiantil (Zolotov et al., 2020). En esta sección se evidencian diversos antecedentes que fundamentan nuestra investigación. En primer lugar, la revisión de la literatura abre el análisis sobre las líneas más relevantes en el estado del conocimiento actual en la materia, exponiendo los alcances, límites y vacíos de conocimiento sobre esta temática.
Para la UNESCO (2020), en abril de 2020, 186 países habían cerrado los establecimientos de educación formal en todo su territorio. En total, se estima que 1700 millones de estudiantes en todo el mundo han visto afectado su proceso regular de enseñanza a consecuencia de las medidas sanitarias, cifra que corresponde a cerca del 90% del estudiantado del planeta.
Urzúa et al. (2020) sistematizan información sobre psicología y Covid-19. Los autores discuten que gran parte del problema de la pandemia se puede enfrentar modificando los comportamientos de los estudiantes. La psicología cuenta con herramientas científicas para dar respuesta a estos fenómenos, evidencia que debe ser puesta a disposición de otras áreas del conocimiento. Una de las conclusiones de los autores es que el gran problema de esta pandemia está vinculado al comportamiento de los sujetos y la necesidad de cambios en nuestro estilo de vida; comportamientos que están estrechamente ligados a nuestras cogniciones, emociones, factores sociales y culturales, y que se hace necesario incorporarlos a análisis futuros en las campañas de prevención. Dentro de la misma temática, Benítez et al. (2020) analizan los efectos que las medidas de control de la pandemia ejercen sobre la economía, salud física y mental de las personas, así como también en dimensiones educativas. Por su parte, a partir de datos recogidos mediante entrevistas semiestructuradas por teléfono móvil, Sintema (2020) revela una caída en el porcentaje de estudiantes aprobados en 2020.
Rajkumar (2020) plantea la pandemia del Covid-19 como una crisis sanitaria que afecta las emociones y conductas de los estudiantes. Ozamiz-Etxebarria et al., (2020) estudian en la Comunidad Autónoma Vasca los niveles de estrés, emociones, ansiedad y depresión a consecuencia del virus, analizando los niveles de sintomatología psicológica según edad, cronicidad y confinamiento. Los autores recogieron una muestra de 976 personas sobre la cual midieron variables como ansiedad, estrés y depresión mediante la escala DASS. Los resultados muestran que, aunque los niveles de sintomatología han sido bajos en general al principio de la crisis, la población más joven y con enfermedades crónicas ha referido sintomatología más alta que el resto de la población. También se ha detectado un mayor nivel de sintomatología a partir del confinamiento.
Mazza et al., (2020) investigan sobre el aislamiento social impuesto en Italia, cuyo impacto en diversos aspectos de la vida generó una tensión psicológica emocional considerable y desencadenó diversos problemas psicológicos emocionales. Para los autores, los efectos negativos de la cuarentena deben abordarse junto con el brote del virus en sí. Dicha investigación buscó relevar el malestar psicológico emocional en Italia durante la fase inicial del brote pandémico, con el objetivo de establecer la prevalencia de síntomas psiquiátricos e identificar factores de riesgo y protectores del malestar psicológico entre variables sociodemográficas y de personalidad. Los resultados entregan un punto de referencia para identificar a los sujetos en riesgo, y también pueden ser útiles para adaptar las intervenciones psicológicas dirigidas a la naturaleza postraumática de la angustia generada en las emociones.
Por su parte, a partir de un caso de educación en línea de la Universidad de Pekín, Bao (2020) concluye con cinco principios de la práctica docente de alto impacto para brindar de manera efectiva educación en línea a gran escala. Sin embargo, en comparación con los cursos presenciales que ofrecen las universidades, la proporción de cursos en línea sigue siendo baja, y la mayoría son tomados por estudiantes adultos de formación profesional. Parece necesario entonces adoptar medidas para mejorar el grado y profundidad de la participación de los estudiantes en clase. Además, dado que esta “migración” de la enseñanza en línea se implementa rápidamente durante el brote de Covid-19, la ansiedad y emociones de los estudiantes debe aliviarse de varias maneras para garantizar que puedan participar activa y eficazmente.
Metodología
Objetivo
El objetivo del estudio es identificar y analizar las emociones en estudiantes de primer ciclo universitario, en el contexto del Covid-19.
Muestra
En el estudio participaron 40 estudiantes, que ingresaron en 2020 a programas vespertinos en una universidad chilena no selectiva. La muestra considera estudiantes de distintas carreras, no equivalentes en número. Lo anterior no representa un problema ya que se trabajará con resultados generales no relacionados con áreas de estudio.
Los participantes participan del estudio de forma voluntaria y bajo consentimiento informado.
Instrumento
El instrumento utilizado para medir emociones es el cuestionario PANAS. Este instrumento tiene dos subescalas: una de afecto positivo (10 ítems) y otra de afectos negativos (10 ítems). El cuestionario se responde utilizando una escala tipo Likert con 5 opciones de respuesta, desde “nada” a “mucho”. Altas puntuaciones en cada una de las subescalas sugieren una alta presencia de emociones positivas o negativas en el sujeto, respectivamente.
En el estudio se utiliza la traducción de PANAS reportada por Dufey y Fernandez (2012), quienes analizan las propiedades psicométricas del instrumento en estudiantes universitarios chilenos.
Procedimiento de recogida y análisis de datos
La Figura 1 muestra las etapas del proceso llevado a cabo en la investigación.
Para comprender cada etapa hay que considerar lo siguiente:
Al iniciar el curso se informa a los estudiantes los objetivos de la investigación, y se provee acceso a un formulario donde cada persona puede aceptar o rechazar participar en el estudio. Adicionalmente, las personas que señalan su interés deben aceptar el consentimiento informado.
Se realiza lectura del cuestionario PANAS y se explica la forma de responder. Posterior a ello, cada participante responde el instrumento utilizando el formulario dispuesto para la ocasión.
Una vez recogidos los datos, se procede a su limpieza y tratamiento de anomalías. Además se incluyen columnas calculadas: suma de cada subescala, es decir, se suman los valores marcados para los afectos positivos y negativos.
Se realiza análisis de clúster jerárquico, definiendo grupos de interés, para definir una clasificación a priori al análisis discriminante.
Se realiza un análisis discriminante que permite corroborar a posteriori las categorías consideradas.
Resultados
Fiabilidad de las subescalas (ítem-total)
La confiabilidad o consistencia interna se utilizó el coeficiente Alpha de Cronbach. En el caso de la fiabilidad global se obtiene un valor de 0.79. Para las subescalas, se obtuvo un valor de 0.88 para la escala positiva (10 ítems) y 0.91 para la escala negativa (10 ítems). Esto implica que la mayor concordancia entre las respuestas a cada ítem con la estructura global de las subescalas se encuentra en la escala negativa. Los valores obtenidos en la prueba de fiabilidad nos permiten usar los datos de forma adecuada en el resto del análisis.
Validez de constructo (dimensión-total)
Al calcular las correlaciones de los índices de cada subescala y el índice total, se obtuvo un valor 0.47 para la subescala negativa (p-valor = 0.02) y 0.75 con la escala negativa (p-valor = 0.00). Al calcular la correlación entre las subescalas, se obtuvo un valor de -0.23; sin embargo, este valor resultó no ser significativo, al obtener un p-valor igual a 0.16, lo que indicaría una ortogonalidad importante entre las subescalas. Esto último se podría explicar por la valoración hedónica que hacen los sujetos, al vincular emociones positivas con sensación de agrado y negativas con sensación de desagrado.
Clasificación por afectos
Para explorar el número de conglomerados subyacentes en la muestra en función de las emociones experimentadas, se realizó un análisis de clúster jerárquico. La Figura 1 muestra el dendrograma resultante.
Note que en la Figura 1 se observan cuatro agrupaciones de sujetos homogéneas y mutuamente excluyentes. El primer clúster está compuesto por 14 sujetos, el segundo por 12 sujetos y el tercero por 7 sujetos, al igual que el cuarto. En la Tabla 1 se muestra el puntaje promedio de cada ítem según el clúster.
Tabla 1 Puntaje promedio en cada ítem, según clúster
| Escala | Ítem |
Clúster 1 (n=14) Optimista |
Clúster 2 (n=12) Realista |
Clúster 3 (n=7) Pesimista |
Clúster 4 (n=7) Indiferente |
General (n=40) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Afectos positivos | Atento(a) | 3.71 | 4.08 | 3.43 | 3.00 | 3.65 |
| Activo(a) | 3.71 | 4.08 | 3.00 | 3.29 | 3.63 | |
| Alerta | 3.50 | 4.25 | 2.71 | 3.57 | 3.60 | |
| Emocionado(a) | 3.14 | 3.58 | 2.43 | 2.14 | 2.98 | |
| Entusiasta | 3.50 | 3.83 | 2.57 | 2.57 | 3.28 | |
| Determinado(a) | 3.71 | 4.00 | 3.00 | 2.71 | 3.50 | |
| Inspirado(a) | 3.71 | 3.67 | 2.71 | 2.14 | 3.25 | |
| Orgulloso(a) | 3.71 | 4.00 | 3.29 | 3.43 | 3.50 | |
| Interesado(a) | 4.14 | 4.17 | 3.14 | 3.00 | 3.78 | |
| Fuerte | 4.14 | 3.92 | 2.00 | 2.71 | 3.45 | |
| Afectos negativos | Hostil | 1.57 | 2.00 | 2.86 | 2.00 | 2.00 |
| Irritable | 1.79 | 2.25 | 4.14 | 1.86 | 2.35 | |
| Avergonzado | 1.50 | 1.75 | 2.57 | 1.71 | 1.80 | |
| Culpable | 1.21 | 1.33 | 2.57 | 1.00 | 1.45 | |
| Angustiado | 1.50 | 2.83 | 4.43 | 3.00 | 2.68 | |
| Molesto(a) | 1.14 | 1.67 | 3.14 | 1.29 | 1.68 | |
| Asustado | 1.14 | 3.58 | 4.14 | 2.14 | 2.58 | |
| Miedo | 1.14 | 3.92 | 4.00 | 2.43 | 2.70 | |
| Inquieto | 1.93 | 4.08 | 4.14 | 3.00 | 3.15 | |
| Nervioso(a) | 1.43 | 3.92 | 4.43 | 2.57 | 2.90 |
Fuente: Elaboración propia
La Tabla 1 ilustra cómo el primer clúster, que denominaremos optimistas1, presenta puntajes altos en las emociones positivas y bajos en las negativas. El segundo clúster, que llamaremos realistas, presenta altas puntuaciones en emociones positivas, pero a diferencia de los optimistas, presenta puntajes más altos en las emociones negativas. El tercer clúster, que llamaremos pesimistas, tiene puntajes altos en las emociones negativas y bajos en las positivas. Finalmente, el cuarto clúster, que llamaremos indiferentes, presenta bajas puntuaciones tanto en las emociones positivas como en las negativas. La Figura 2 muestra el mapa de afectos, construido en base a las categorías recién definidas.
Análisis discriminante
Una vez determinado el número de clúster se aplicó análisis discriminante para clasificar cada integrante de la muestra. En la Tabla 2 se presentan los valores de Lambda de Wilks, el estadístico de contraste F de Snedecor y la significancia. Se aprecia que los únicos ítems no significativos a la contribución del modelo global son los ítems hostil y avergonzado de la subescala de emociones negativas.
Tabla 2 Prueba de igualdad de media de grupos
| Escala | Item | Lambda de Wilks | F de Snedecor | Significancia |
|---|---|---|---|---|
| Afectos positivos | Atento(a) | 0.79 | 3.13 | 0.037 |
| Activo(a) | 0.80 | 2.94 | 0.046 | |
| Alerta | 0.75 | 3.90 | 0.016 | |
| Emocionado(a) | 0.74 | 4.26 | 0.011 | |
| Entusiasta | 0.62 | 7.34 | 0.001 | |
| Determinado(a) | 0.68 | 5.75 | 0.003 | |
| Inspirado(a) | 0.53 | 10.57 | 0.000 | |
| Orgulloso(a) | 0.79 | 3.27 | 0.032 | |
| Interesado(a) | 0.60 | 7.94 | 0.000 | |
| Fuerte | 0.48 | 12.82 | 0.000 | |
| Afectos negativos | Hostil | 0.85 | 2.19 | 0.106 |
| Irritable | 0.39 | 18.85 | 0.000 | |
| Avergonzado | 0.89 | 1.62 | 0.203 | |
| Culpable | 0.53 | 10.52 | 0.000 | |
| Angustiado | 0.42 | 16.28 | 0.000 | |
| Molesto(a) | 0.45 | 14.48 | 0.000 | |
| Asustado | 0.27 | 31.91 | 0.000 | |
| Miedo | 0.26 | 34.40 | 0.000 | |
| Inquieto | 0.48 | 13.28 | 0.000 | |
| Nervioso(a) | 0.27 | 32.71 | 0.000 |
Fuente: Elaboración propia
Hay que considerar que referente a la explicación de la varianza de clasificación, la primera dimensión obtiene 59.90% de la variabilidad y la segunda dimensión, 24.80%. En total, las dos dimensiones explican el 84,7% de la varianza del modelo.
La Figura 3 ilustra lo antes señalado. Note que de los dos ítems no significativos, hostil aparece entre las emociones positivas, revelando su inconsistencia en este grupo, y avergonzado aparece en emociones negativas de irritabilidad, que no son compatibles con la vergüenza.
La clasificación discriminante de cada sujeto en sus respectivos grupos fue del 100%, es decir, cada uno de los grupos identificados contiene a los individuos asignado a priori de manera correcta.
Conclusiones y discusión
La utilización de instrumentos, válidos y confiables, pueden ayudar a levantar información respecto a fenómenos o aspectos, que impacten en el proceso de aprendizaje en el contexto Covid-19. En el ámbito de las emociones, PANAS es una herramienta que se puede utilizar de forma rápida y sencilla, y sus resultados pueden orientar la aplicación de actividades de reflexión, actividad física, relajación o acompañamiento estudiantil.
El análisis realizado permitió caracterizar 4 grupos, identificados mediante clúster jerárquico, los cuales son caracterizados por su percepción del contexto Covid-19. La pertenencia a dichos grupos es validada mediante análisis discriminante, en que la primera dimensión obtuvo 59.90% de la variabilidad, y la segunda, 24.80%. Para la muestra obtenida, los ítems hostil y avergonzado no aportaron a la explicación de la varianza del modelo, es decir, no fueron interpretadas como emociones pertinentes al contexto actual de pandemia.
La identificación y caracterización de estos grupos puede direccionar acciones pedagógicas, y con ello puede representar un potente insumo. Un trabajo futuro en esta línea puede ser implementar un framework que permita retroalimentar a los(as) profesores(as) en tiempo real, y en momentos claves del proceso de enseñanza-aprendizaje, tales como el inicio de clases, los momentos previos a las evaluaciones, u otro momento en que el contexto lo amerite.
En situaciones de confinamiento es muy importante atender a los factores psicológicos de la ciudadanía. Es clave analizar los efectos que va a producir la crisis del Covid-19 en la salud de las personas. Por eso, creemos que este tipo de investigaciones pueden ayudar a generar iniciativas sociales y sanitarias de tratamiento para prevenir y paliar los efectos psicosociales de la pandemia. El confinamiento tiene un impacto negativo en diversas dimensiones de la vida, como por ejemplo en la alimentación, la convivencia familiar, la salud física y mental, y el desarrollo cognitivo y socioemocional. De esta forma, y tal como lo señalan Sprang y Siman (2013); Hawryluck et al. (2004), las consecuencias de esta pandemia muestran que el confinamiento y el cierre de los establecimientos educativos produjo un aumento de ansiedad, depresión y estrés postraumático en las emociones de los estudiantes. No obstante, lo anterior se ha evidenciado que el problema emocional es en gran medida un problema social, y la capacidad de resiliencia que los individuos accionan ante esta situación será la solución para enfrentar los futuros escenarios (Balfanz et al., 2007),
En cuanto a la relación del Covid-19 con las emociones asociadas con aspectos educativos, gran parte de la investigación científica hasta ahora realizada se enfoca en el estudio de los problemas que acarrea el confinamiento académico para el óptimo desarrollo de los programas educativos en el campo de la medicina y las ciencias de la salud. En este sentido, se encuentra la necesidad de aumentar las investigaciones en factores esenciales como la motivación, emoción, actitud, entre otros (Li et al., 2020; Stambough et al., 2020; Valdez-García et al., 2020). De ello depende que la sociedad avance y salga fortalecida.
