I. Introducción

Históricamente, la medición del uso del tiempo ha tenido un indudable valor para esclarecer y visibilizar de manera cuantitativa, la distribución de las tareas productivas de los individuos ^{Hamui-Sutton et al., 2012}). En educación, el tiempo es un factor clave en el aprendizaje (^{Monsalve et al., 2014}), es un recurso limitado y su uso define las trayectorias profesionales y personales (^{Hamui-Sutton et al., 2012}). Por otro lado, desde la perspectiva psicopedagógica se ha estudiado de manera eficientista y economicista (^{Vázquez, 2007}).

El tiempo es el encargado de determinar lo que se ha de hacer en cada momento de la jornada escolar, plasmado en horarios y calendario que el alumnado asume sin cuestionar, y también es el mecanismo de control de profesorado por la administración educativa (^{Hargreaves, 1992}).

Conceptualmente la Gestión del Tiempo (GT) se define como un proceso dirigido al establecimiento y logro de metas académicas definidas considerando el tiempo disponible y la verificación de sus usos (^{García-Ros y Pérez-González, 2012}). Para tener una correcta GT, ^{García y Santizo (2010)} refieren que se deben tomar en cuenta los factores culturales, de estructura y dinámica organizacional, de comunicación, de tarea, centrados en equipos humanos y de educación de la organización a su entorno.

El constructo GT es multifactorial (^{Lay y Schouwenburg, 1993}), para ^{Broc (2011)} incluye horario, planificación y manejo del propio tiempo de estudio. Está definido en términos de grupos de conductas para facilitar la productividad y aliviar el estrés (^{Lay y Schouwenburg, 1993}), y constituye uno de los temas más tradicionales del aprendizaje y de estrategias de estudio, ocupando una posición central en los cursos y numerosos manuales sobre habilidades de estudio (^{García-Ros et al., 2004}).

La GT tiene algunos beneficios que incluyen: reducir la procrastinación, tener más control, menos estrés, completar más tareas y disfrutar del tiempo libre (^{Nadinloyi et al., 2013}); otros hallazgos empíricos relacionados concluyeron que los estudiantes de alto rendimiento tenían mejores habilidades de autorregulación del aprendizaje (^{Zimmerman y Martinez-Pons, 1990}).

La GT también presenta efectos negativos como la deserción, se ha demostrado que los estudiantes que abandonan sus estudios a menudo tienen habilidades pobres en gestión de tiempo (Haarala-Muhonen et al., 2011, como se citó en ^{Stelnicki et al., 2015}), y puede reflejarse en ansiedad durante los exámenes y en niveles continuos de estrés (^{Akcoltekin, 2015}).

Existen varios instrumentos sobre GT, los que más destacan por su uso en contextos universitarios son Time Structure Questionnaire (TSQ) (Bond y Feather, 1988), Time Management Behavior Questionnaire (TMBQ) (Macan et al., 1990) y Time Management Questionnaire (TMQ) (Britton y Tesser, 1991). En español, la literatura refiere la Gestión de Tiempo en Estudiantes Universitarios (GTEU) de ^{García-Ros y Pérez-González (2012)}, quien retoma el instrumento ajustado por Macan (1994); por otro lado, ^{Durán-Aponte y Pujol (2013)} parten del trabajo realizado por ^{García-Ros y Pérez-González (2012)} y realizan una prueba psicométrica del instrumento en Venezuela (^{Monsalve et al., 2014}).

La GT puede ser afectada por la cognición; además, los estudiantes deben ser capaces de manejar y regular su tiempo, su ambiente y contexto de estudio. El manejo del tiempo incluye un horario o programación horaria, planificación y manejo del propio tiempo de estudio. Esto incluye no sólo establecer períodos de tiempo para estudiar, sino también el uso efectivo de ese tiempo de estudio, así como establecer metas realistas (^{Broc, 2011}).

En México se hallaron dos estudios del uso del tiempo de la población en general, el realizado en 2009 incluye categorías compatibles con la International Classification of Activities for Time-Use Statistics (ICATUS) (^{Hamui-Sutton et al., 2012}). Un estudio reciente en población con edad superior a 12 años revela que el promedio semanal que se dedica al aprendizaje y estudio es de 38.97 horas por semana (^{Sosa y Roman, 2015}).

Los profesionales de la educación necesitan de instrumentos que permitan contrastar la validez y fiabilidad de este constructo educativo, pero no se han encontrado estudios previos en México que midan dicho constructo. Por otro lado, la deserción universitaria de estudiantes mexicanos es un factor más a considerar, la OCDE refiere que en 2015 México ocupó el primer lugar en abandono escolar universitario, y es durante el primer año cuando se produce la mayor cantidad de abandono (^{Gracia, 2015}). En otro estudio se encontraron dos razones de abandono relacionadas con la GT: la dedicación y disciplina (5.8%) y horarios complicados (16.4%) (^{De Vries et al., 2011}), el presente estudio pretende validar el cuestionario de la GT en universitarios mexicanos.

Se eligió al grupo de universitarios porque la transición del bachillerato al pregrado puede ser estresante para los nuevos estudiantes. La demanda de mayores niveles de independencia, la iniciativa y la autorregulación (Noel et al., 1985 y Bryde y Milburn, 1990, como se citó en ^{Stelnicki et al., 2015}) puede ser una situación especialmente difícil para los estudiantes al comenzar su viaje en la vida universitaria; además de que las validaciones hechas en España y Venezuela se realizaron con estudiantes de dicho nivel. En la tabla I se muestran los elementos considerados en las validaciones realizadas.

II. Método

Se realizó un estudio censal, cuantitativo, correlacional y transversal que incluyó a 289 estudiantes de dos universidades mexicanas, una privada (Universidad Linda Vista [ULV]), localizada en el sureño estado de Chiapas, y una pública (Universidad Autónoma de Nuevo León [UANL]), ubicada en el estado de Nuevo León, en el norte de México. De la ULV participaron 98 estudiantes (33.9%) de segundo semestre en el período enero-junio de 2015, quienes cursaban las carreras de Enfermería, Nutrición, Educación, Administración, Teología y Sistemas Computacionales; mientras que de la UANL participaron 191 estudiantes (66.1% de la muestra) de primer semestre de Ingeniería Civil en el período agosto-diciembre de 2015. El 72.3% es de género masculino y el 27.7% femenino; a partir de los sujetos referidos se pretende extrapolar los resultados a estudiantes universitarios mexicanos. El tamaño de la muestra es suficiente para el análisis confirmatorio (^{Ramlall, 2017}).

Para cuidar los aspectos éticos se explicó a los estudiantes el objetivo del estudio y se solicitó participación voluntaria garantizando la confidencialidad de la información.

El instrumento utilizado se validó para la población española por ^{García-Ros y Pérez-González (2012)}, y ajustado por Macan, del cual se derivaron 34 ítems; posteriormente se validó en Venezuela por ^{Durán-Aponte y Pujol (2013)}, quedando conformado por 32 items -versión que se aplicó en el presente estudio. Los ítems en escala Likert van de 1 (Nunca) a 5 (Siempre). La tabla II muestra los 34 ítems de la versión española, y los 32 de la venezolana (del 1 a 32). Cabe precisar que se contó con la autorización de quienes validaron el instrumento (Rafael García-Ros para España, y Emilse Aponte para Venezuela).

El cuestionario validado en España está integrado por cuatro dimensiones, las que también son usadas para el estudio en Venezuela; los ítems se agruparon para la validación latinoamericana tal como se muestra en la tabla III.

Se empléo el análisis factorial confirmatorio, método que permite probar la teoría y hay evidencias de que las variables se integran en factores definidos (^{Henson y Roberts, 2006}); por otro lado, los resultados analíticos pueden informar sobre las variables que se desean definir (^{Thomson y Daniel, 1996}). Además de que es uno de los métodos estadísticos más usado para contrastar validez de constructo (^{Pérez-Gil et al., 2000}) también evalúa el comportamiento de un mismo instrumento en numerosos estudios (^{Kimberlin y Winterstein, 2008}) y replicar estudios es un fundamento de la ciencia (Henson y Smith, 2000 y Thompson, 1999, como se citó en ^{Henson y Roberts, 2006}).

Para el análisis de los datos se usó SPSS V23 para el análisis factorial y AMOS 20 para los modelos de ecuaciones estructurales.

III. Resultados

Previo al análisis factorial se obtuvo el índice de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), que arrojó resultado de 0.774 y el test de esfericidad de Bartlett (X² = 1846.88; p < 0.000). Estos resultados indican que se cumple con los supuestos para el análisis factorial (^{Rodríguez y Mora, 2001}). Al correr el análisis factorial se consideraron los autovalores mayores a 1.5, que explicaron el 34.92% de la varianza total. La confiablidad del instrumento fue aceptable (α = 0.715, n = 289), dado que el coeficiente de correlación fue superior a 0.70 (^{Litwin, 1995}). En la tabla IV se puede notar que los ítems 16, 25 y 31 son los que más afectan para que la confiabilidad sea baja.

3.2 Modelos de ecuaciones estructurales

Se elaboraron modelos estructurales para identificar la relación entre las variables observables y las latentes. El primer modelo presentó diferencias en el ajuste como se muestra en los siguientes indicadores X² = 840.850; p = .000; gl = 458; RMSEA = .054; CFI = .732; GFI = .843. En este modelo los efectos directos entre todas las variables no tuvieron significatividad, así como la correlación de los constructos.

Para definir los indicadores de ajuste se buscó que cumplieran tres criterios: absoluto, comparativo y parsimonioso (^{Ruiz et al., 2016}), y que los indicadores como X² sea no significativa (^{Verdugo, 2008}); RMSEA fuera menor que 0.08 y CFI y GFI superiores a 0.9 y cercanos a 1 (^{Khine, 2013}). Tras varios ensayos de bondad y ajuste se obtuvieron los siguientes indicadores: X² = 407.038; p = .278; gl = 391; RMSEA = .012; CFI = .969 y GFI = .92; los cuales son satisfactorios y permiten inferir que existe un razonable ajuste entre el modelo y los datos utilizados en este trabajo (ver figura 1).

Figura 1 Modelo para GTEU-MEX  

IV. Resultados y conclusiones

El objetivo del estudio pretendió validar el cuestionario GTEU para México. Los resultados hallados difieren de las validaciones hechas en España y Venezuela. La adecuación muestral encontrada en España y Venezuela presenta KMO mayores que la versión mexicana; no obstante, es válida para proceder con el análisis factorial.

La muestra del caso México (289) es menor que la española (462) y mayor que la venezolana (209); respecto al género, en el estudio en cuestión la mayoría son varones (72.3%), contrario a la muestra europea, en la que predominan las mujeres (85.1%), mientras que en el estudio de Venezuela hubo equidad de género. Lo anterior puede ser una razón por la cual el estudio en México presentó menor confiabilidad, por tener una muestra más pequeña y porque las mujeres tienden a organizarse mejor que los varones. Al respecto, ^{Todaro (2001)} encontró que las mujeres fueron mejor valoradas en orden, disciplina y responsabilidad respecto a los varones.

En cuanto a los programas de estudio, en España los participantes pertenecían a dos programas, mientras que en Venezuela fueron estudiantes de diez programas diferentes y en el caso de México pertenecían a ocho diferentes carreras. Lo anterior puede ser otra de las explicaciones por las que se obtuvo una confiabilidad más baja en este estudio.

La varianza explicada del presente estudio (34.34%) fue similar a la versión venezolana (35.35%) y menor a la española (42.93%).

Sobre la comunalidad, las cargas obtenidas fueron en promedio superiores (0.34) a las mínimas para los estudios empíricos (Tabachnick y Fidell, 2001, como se citó en ^{Costello y Osborne, 2005}); los ítems con la mayor y menor comunalidad en el estudio de México fueron el 20 (Llevo una agenda conmigo) y 28 (Noto que puedo hacer un mejor trabajo si aplazo las tareas que no me gustan en lugar de intentar hacerlas por orden de importancia); mientras que para el caso de España fueron el 26 (Tengo algunas de mis ideas más creativas cuando estoy desorganizado) y 28 (Utilizo un sistema de bandejas para organizar la información).

En lo referente a la correlación entre factores se encontró similitud en los correlatos de los factores 1 y 2, 3 y 4 de la validación española y mexicana, obteniendo puntajes inferiores en el caso de México.

La confiabilidad obtenida en el presente estudio es inferior a la obtenida por ^{García-Ross y Pérez-González (2012)} y ^{Durán-Aponte y Pujol (2013)}; lo anterior se puede explicar porque este estudio se limitó a la validez factorial y no se realizó la de contenido.

El GTEU validado en España y replicado en Venezuela presentó semejanzas con la población mexicana; puede usarse para medir la gestión del tiempo en universitarios mexicanos y ser útil para investigaciones futuras, a pesar de que se obtuvo baja confiabilidad y menor varianza explicada es un indicador aceptable en las Ciencias Sociales; además, el modelo ecuaciones estructurales presentó un buen ajuste para la población mexicana.