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Introducción
El ambiente educacional abarca las interacciones sociales, la cultura, las estructuras organizacionales y los espacios físico-virtuales, que influyen de manera significativa en las experiencias, percepciones y procesos de aprendizaje de los estudiantes 1. Un ambiente educacional favorable se ha asociado con mejores resultados en términos de desempeño académico 2,3, así como con una mayor autoeficacia académica, definida como la creencia del estudiante en su capacidad para alcanzar sus objetivos académicos 4. Dada la importancia del ambiente educacional, múltiples instrumentos se han desarrollado para su medición.
Entre los cuales destaca, el Dundee Ready Education Environment Measure (DREEM) el cual ha sido el más explorado 5. Este instrumento diseñado inicialmente por Genn y Harden y modificado por Roff evalúa la percepción del ambiente educacional 6. Su versión más usada consta de 50 ítems y evalúa cinco dominios. En el contexto Latinoamericano, el DREEM ha sido usado en países como Perú, Chile y Colombia 7-9. No obstante, una de sus principales limitaciones es su extensión, que implica mayor tiempo de aplicación, lo cual puede resultar en una menor tasa de respuesta 6,10.
En este sentido, Jeyashree publicó en 2018 una versión corta de 12 ítems del DREEM (DREEM-12) con sólidas evidencias de validez 10. El DREEM-12 cubre los cinco dominios del DREEM original y tiene una correlación de 0.88 con el DREEM-50, y la consistencia interna o confiabilidad es de 0.83. Esta nueva versión del DREEM ofrece una oportunidad para evaluar programas educativos de manera más rápida, sin comprometer la validez ni la confiabilidad de los resultados 10.
A pesar de la existencia de versiones más cortas como el DREEM-12, su validación en el contexto latinoamericano es escasa. La falta de estudios que exploren su asociación con variables como la autoeficacia académica y el desempeño académico limita el uso de esta herramienta para evaluar los programas educativos.
Este estudio ofrece una validación del DREEM-12 en un contexto peruano, proporcionando una herramienta más accesible y eficaz para la evaluación del ambiente educacional en entornos con recursos limitados. En este contexto, surge la siguiente pregunta de investigación: ¿Es el DREEM-12 un instrumento válido y confiable para medir el ambiente educacional en estudiantes de medicina en Perú, y si existe asociación con la autoeficacia académica y el desempeño académico?
Objetivo
Validar la estructura interna y la confiabilidad del DREEM-12, y explorar su asociación con la autoeficacia académica y el desempeño académico en estudiantes de medicina de una universidad privada en Lima, Perú.
Método
Diseño, contexto y participantes
Se realizó un estudio observacional y de corte transversal para validar el DREEM-12 para la medición del ambiente educacional de la Universidad Científica del Sur, Lima, Perú. Los participantes se incluyeron si:
eran estudiantes matriculados en el ciclo académico 2022-1 en la carrera de medicina humana, y
aceptaron participar voluntariamente en el estudio mediante la firma de un consentimiento informado.
Se excluyeron aquellos participantes cuyos cuestionarios presentaran respuestas incompletas o datos faltantes en ítems del instrumento. El muestreo fue por conveniencia.
Instrumentos y variables
Dundee Ready Educational Environment Measure-12
El cuestionario Dundee Ready Education Environment Measure (DREEM) fue diseñado por Harden y Genn, y luego modificado en el año 1997 por Roff y colaboradores 6. Es un instrumento de 50 ítems con cinco dominios: percepción del aprendizaje (12 ítems), percepción de los docentes (11 ítems), autopercepción académica (8 ítems), percepción de la atmósfera (12 ítems) y autopercepción social (7 ítems). Estos se califican en una escala Likert-5 donde 1 es “muy en desacuerdo” y 5 es “muy de acuerdo”. Para este estudio se optó por la versión de 12 ítems de Jeyashree, esta versión mantiene los cinco dominios. El DREEM-12 explicó el 77.4% de la varianza de los puntajes del DREEM-50. Además, mostró una alta correlación con la versión completa (r = 0.88, p < 0.001), un análisis factorial confirmatorio estadísticamente significativo (p = 0.0006) y una consistencia interna sólida (α = 0.83)10.
Antes de realizar los análisis psicométricos, se llevó a cabo la validación de contenido del DREEM-12. Para su adaptación al contexto peruano, se utilizó un panel de cinco jueces expertos en educación médica y validación de instrumentos. Estos expertos revisaron el cuestionario para garantizar que los ítems fueran claros, relevantes y culturalmente apropiados. Los jueces fueron seleccionados con base en criterios específicos, como tener al menos cinco años de experiencia en investigación educativa y validación de instrumentos, además de conocimiento del sistema educativo local.
Escala de autoeficacia académica
Se usó el cuestionario de autoeficacia académica general de Torre publicado en 2006 11, diseñado a partir de la propuesta de Bandura 4. Este es un instrumento unidimensional de 9 ítems. Cada ítem consta de cinco opciones de respuesta en escala Likert que va de 1 “en total desacuerdo” a 5 “totalmente de acuerdo”. Estudios previos obtuvieron un α de Cronbach de 0.903. Un puntaje elevado indica una mayor autoeficacia académica y viceversa 12. Para este estudio se repitió el Análisis Factorial Confirmatorio encontrándose la unidimensionalidad con buenos índices de ajuste.
Otras variables
Se recolectaron otras variables, tales como el desempeño académico, medido mediante el Promedio Ponderado Universitario (PPU), que representa la sumatoria de las calificaciones obtenidas divididas por los créditos en una escala vigesimal. El PPU fue autoreportado por los estudiantes. Además, se consideraron variables sociodemográficas como sexo, edad y año académico, el cual fue categorizado en dos grupos: preclínica (hasta tercer año) y clínica (de cuarto año a internado médico).
Procedimientos
Después de obtener la aprobación del comité de ética del estudio, se llevó a cabo una encuesta en línea mediante Microsoft Forms, una plataforma accesible y ampliamente utilizada, seleccionada debido a la necesidad de minimizar el contacto físico durante la emergencia sanitaria provocada por la pandemia de COVID-19. El uso de esta herramienta permitió llegar a un mayor número de participantes en un corto periodo, garantizando tanto la seguridad de los encuestados como la recolección de datos de manera eficiente. La encuesta se estructuró en tres secciones:
La distribución de la encuesta se realizó en una única ocasión a través de múltiples canales, incluyendo correos institucionales, la página principal de la universidad, el aula virtual y grupos de mensajería de los estudiantes de medicina de la Universidad Científica del Sur.
Análisis estadístico
Cálculo de tamaño de muestra
Para estimar el tamaño de muestra se usó la calculadora de Kim 13, se estimó un CFI esperado de 0.90, con un total de 12 ítems, una carga de factor promedio de 0.6, un factor de correlación de 0.3, un nivel de significancia de 0.05, un poder de 80% y una tasa de abandono prevista de 10%. Debido a que la calculadora requiere que el número de factores sea un múltiplo del número de ítems, se estimó la muestra para 4 factores y 6 factores, siendo 237 y 340 lo requerido 14.
Validez de estructura interna y relación con otras variables
Para evaluar la validez de la estructura interna, se realizó un Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) utilizando el estimador Weighted Least Square Mean and Variance Adjusted (WLSMV), adecuado para la naturaleza ordinal de los ítems 15. La bondad de ajuste se evaluó mediante el índice de ajuste comparativo (CFI), el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA) y la raíz media cuadrática residual estandarizada (SRMR). Se consideró un buen ajuste cuando los valores obtenidos fueron: CFI > 0.90 16, RMSEA < 0.100 y SRMR < 0.080 17.
Para el análisis de la confiabilidad, se evaluó la consistencia interna utilizando el coeficiente omega de McDonald 18. Además, para establecer la validez en relación con otras variables, se realizó un análisis de correlación de Pearson con el puntaje en la escala de autoeficacia académica. Todos los análisis se realizaron utilizando el software estadístico RStudio (versión 4.1.2), empleando la librería lavaan 19.
Consideraciones éticas
La presente investigación fue aprobada por el Comité Institucional de Ética en Investigación de la Universidad Científica del Sur, con el Certificado N.º 086-CIEI-CIENTÍFICA-2022, y se alineó con los principios de la Declaración de Helsinki sobre investigación en humanos. La participación fue voluntaria, en la cual todos los participantes firmaron un consentimiento informado previamente. Todos los datos recolectados se mantuvieron en estricta confidencialidad por parte de los autores, y la investigación se llevó a cabo, respetando en todo momento los principios éticos de autonomía, beneficencia y justicia.
Resultados
Para la validación se incluyeron un total de 351 estudiantes de medicina, de los cuales 221 (69.96%) fueron mujeres y 130 (37.04%) hombres, con una media de edad de 22.63 años (DE=3.75). De estos, 122 (34.76%) estaban cursando el ciclo pre-clínico y 229 (65.24%) el ciclo clínico, tal como se observa en la Tabla 1.
Tabla 1 Características de los participantes del estudio
| Características | n=351 (%) |
|---|---|
| Edad en años* | 22.63±3.75 |
| Sexo femenino | 221 (69.96) |
| Año académico (pre-clínico) | 122 (34.76) |
| Año académico (clínico) | 229(65.24) |
| Promedio ponderado universitario* | 15.2±2.1 |
| Autoeficacia académica* | 3.85±0.67 |
*Media ± Desviación Estándar.
El análisis factorial confirmatorio (AFC) se realizó para evaluar el modelo de cinco factores previamente descrito. Los índices de bondad de ajuste fueron robustos, con valores de CFI = 0.996, TLI = 0.995, RMSEA = 0.033 (IC 90%: 0.026 a 0.040) y SRMR = 0.035, lo que indica un ajuste aceptable del modelo. Posteriormente, se calculó la matriz de correlaciones policóricas de los ítems, que se muestra en la Tabla 2. Las correlaciones entre los ítems de cada dimensión oscilaron entre 0.56 y 0.87, lo que refleja una buena coherencia interna. La correlación más baja fue de 0.29, observada entre los ítems "Hay un buen sistema de apoyo para los estudiantes que se estresan" y "Mis habilidades para resolver problemas están siendo bien desarrolladas aquí". Por otro lado, la correlación más alta, de 0.87, se encontró entre los ítems "La enseñanza ayuda a desarrollar mi confianza" y "La enseñanza me anima a ser un aprendiz activo".
Tabla 2 Correlaciones policóricas de los ítems del DREEM-12
| Ítem | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PA1 | - | |||||||||||
| PA2 | .87 | - | ||||||||||
| PD1 | .55 | .56 | - | |||||||||
| PD2 | .48 | .50 | .78 | - | ||||||||
| PD3 | .51 | .57 | .76 | .82 | - | |||||||
| AA1 | .62 | .68 | .56 | .56 | .60 | - | ||||||
| AA2 | .60 | .66 | .59 | .59 | .66 | .81 | - | |||||
| AA3 | .66 | .71 | .52 | .46 | .56 | .72 | .72 | - | ||||
| PAM1 | .52 | .58 | .42 | .49 | .51 | .57 | .62 | .53 | - | |||
| PAM2 | .58 | .60 | .51 | .52 | .56 | .64 | .67 | .60 | .65 | - | ||
| AS1 | .23 | .25 | .44 | .54 | .52 | .39 | .48 | .29 | .54 | .54 | - | |
| AS2 | .41 | .42 | .44 | .48 | .47 | .43 | .51 | .39 | .57 | .55 | .56 | - |
| M | 4.13 | 4.08 | 3.61 | 3.45 | 3.56 | 3.80 | 3.71 | 3.97 | 3.41 | 3.53 | 2.77 | 3.29 |
| DE | 1.15 | 1.13 | 1.12 | 1.21 | 1.16 | 1.16 | 1.13 | 1.14 | 1.17 | 1.24 | 1.36 | 1.28 |
PA - Percepción del aprendizaje, PD - Percepción de los docentes, AA - Autopercepción académica, PAM - Percepción de la atmósfera, AS - Autopercepción social, M - Media, DE - Desviación Estándar
En la Tabla 3 se muestran las cargas factoriales y la correlación entre factores. Las cargas de todos los ítems fueron adecuadas con sus factores, que osciló entre 0.72 a 0.97. Las correlaciones entre factores (dimensiones) presentaron valores entre 0.45 a 0.91, siendo la más débil la relación entre percepción del aprendizaje (F1) con autopercepción social (F5), y la más fuerte la de percepción de la atmósfera (F4) con autopercepción social (F5), respectivamente. El resultado de la consistencia interna con la prueba de Omega de McDonald fue de 0.93 (PA), 0.92 (PD), 0.90 (AA), 0.79 (PAM) y 0.72 (AS).
Tabla 3 Cargas factoriales de la solución del análisis factorial confirmatorio con cinco factores
| F1 | F2 | F3 | F4 | F5 | |
|---|---|---|---|---|---|
| PA1. La enseñanza ayuda a desarrollar mi confianza. | .90 | ||||
| PA2. La enseñanza me anima a ser un aprendiz activo. | .97 | ||||
| PD1. Los organizadores del curso están bien informados. | .86 | ||||
| PD2. Los organizadores del curso tienen una buena comunicación con el estudiante. | .88 | ||||
| PD3. Los organizadores del curso dan ejemplos claros. | .93 | ||||
| AA1. Siento que me estoy preparando para mi profesión. | .87 | ||||
| AA2. Mis habilidades para resolver problemas están siendo bien desarrolladas aquí. | .93 | ||||
| AA3. Mucho de lo que tengo que aprender parece relevante para una carrera en el cuidado de la salud. | .80 | ||||
| PAM1. Soy capaz de concentrarme bien. | .78 | ||||
| PAM2. El ambiente me motiva como estudiante | .83 | ||||
| AS1. Hay un buen sistema de apoyo para los estudiantes que se estresan. | .72 | ||||
| AS2. Mi vida social es buena. | .77 | ||||
| F1 | F2 | F3 | F4 | F5 | |
| F1. Percepción del aprendizaje (PA) | - | ||||
| F2. Percepción de los docentes (PD) | .63 | - | |||
| F3. Autopercepción académica (AA) | .79 | .74 | - | ||
| F4. Percepción de la atmósfera (PAM) | .75 | .70 | .86 | - | |
| F5. Autopercepción social (AS) | .45 | .73 | .64 | .91 | - |
La Tabla 4 muestra la relación entre el DREEM-12, la autoeficacia académica y el desempeño académico. Con respecto a autoeficacia académica se identificaron correlaciones directas significativas (0.19 a 0.29), con excepción de la dimensión “percepción de los docentes”. Mientras que para el desempeño académico la correlación fue muy débil a ninguna.
Tabla 4 Correlación entre DREEM-12 y autoeficacia académica
| Autoeficacia académica | Desempeño académico | |
|---|---|---|
| DREEM total | 0.19** | 0.01 |
| F1. Percepción del aprendizaje (PA) | 0.12* | -0.06 |
| F2. Percepción de los docentes (PD) | 0.35 | -0.07 |
| F3. Autopercepción académica (AA) | 0.20** | 0.04 |
| F4. Percepción de la atmósfera (PAM) | 0.29** | 0.06 |
| F5. Autopercepción social (AS) | 0.20** | 0.05 |
* p<0.05, ** p<0.001
Discusión
Hallazgos principales
En este estudio, recolectamos evidencias de validez de estructura interna del DREEM-12 y de su relación con otras variables en 351 estudiantes de medicina de una Universidad Privada de Lima, Perú en el año 2022. Nuestros hallazgos principales fueron los siguientes:
Mediante el AFC se encontró que el DREEM-12 tuvo un ajuste adecuado para los cinco factores y la consistencia interna de cada factor fue adecuado con el omega de McDonald; y
El DREEM-12 y todas sus dimensiones se asociaron con la autoeficacia académica, sin embargo, no presentó asociación con el desempeño académico.
Fortalezas y limitaciones
Aunque nuestro estudio presenta fortalezas como un tamaño de muestra adecuado, la recolección de distintas evidencias de validez e índices de bondad de ajuste adecuados, este no se encuentra libre de limitaciones. Dado que se usó un muestreo no probabilístico y que solo se realizó la validación del DREEM-12 en una universidad de Lima, la generalización de nuestros resultados puede verse afectado. Esto limita la capacidad de generalización de nuestros hallazgos a otras universidades, especialmente aquellas de carácter público o con diferentes características socioeconómicas y curriculares. El sesgo derivado de este tipo de institución podría influir en la percepción del ambiente educacional, dado que las universidades privadas suelen tener contextos diferentes en términos de recursos, infraestructura y perfiles estudiantiles.
Otra limitación importante fue la falta de una comparación directa entre el DREEM-12 y el DREEM-50, lo que habría permitido identificar con mayor precisión la proporción de varianza explicada por la versión abreviada. Aunque la reducción de ítems es conveniente, no debe justificarse solo por su brevedad. Estudios futuros deberían comparar ambas versiones del instrumento para evaluar más completamente la validez de constructo y verificar si la versión abreviada captura adecuadamente la varianza del instrumento original.
Comparación con otros estudios
El DREEM-12, al igual que el DREEM-50, evalúa cinco dimensiones fundamentales del ambiente educacional: percepción del aprendizaje, de los docentes, autopercepción académica, percepción de la atmósfera y autopercepción social. A pesar de la reducción de ítems, el DREEM-12 conserva la capacidad de valorar estas dimensiones de manera precisa, como se demostró tanto en nuestro estudio como en el de Jeyashree et al. 10. Nuestro Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) mostró un ajuste robusto (CFI = 0.996, RMSEA = 0.033), en línea con los resultados de Jeyashree, donde el DREEM-12 explicó el 77.4% de la varianza del DREEM-50. Esto sugiere que la reducción de ítems no afecta la capacidad del instrumento para captar las percepciones de los estudiantes.
La consistencia interna también respalda la fiabilidad del DREEM-12 en ambos estudios. Los valores del omega de McDonald en nuestro análisis (0.72-0.93) son comparables con el alfa de Cronbach reportado por Jeyashree et al. (α = 0.83), lo que confirma que el DREEM-12 sigue siendo un instrumento confiable para medir el ambiente educacional.
Además, estudios internacionales, como uno realizado en Malasia, encontraron que versiones más breves del DREEM, como la de 17 ítems, presentaron un mejor ajuste que la versión completa 20. En América Latina, investigaciones realizadas con la versión completa del DREEM-50 en países como Perú, Chile y Colombia también mostraron índices de ajuste similares a los obtenidos con versiones más cortas 8,9,22, lo que refuerza la validez del DREEM-12 como una herramienta eficiente y representativa.
En cuanto a la relación con otras variables, encontramos una asociación positiva entre el DREEM-12 y la autoeficacia académica, lo que coincide con estudios previos que han demostrado que un ambiente educacional favorable mejora la autoeficacia de los estudiantes 23. Este hallazgo subraya que un entorno educativo positivo fortalece la confianza de los estudiantes en sus capacidades, lo que es relevante tanto en el contexto peruano como en otros entornos educativos 24. La optimización del entorno educativo puede desempeñar un papel clave en la mejora de la autoeficacia académica y, en última instancia, en la formación de competencias profesionales en la educación médica.
Un hallazgo importante de este estudio fue la falta de asociación entre el DREEM-12 y el desempeño académico. Este resultado, que coincide con estudios como el de Laverde et al. en Colombia 25, sugiere que las percepciones positivas del ambiente educacional no necesariamente se traducen en un mayor éxito académico. Sin embargo, investigaciones internacionales han encontrado lo contrario 2, lo que sugiere que este vínculo puede depender de factores contextuales.
Es posible que el DREEM-12, al medir percepciones subjetivas del ambiente, esté más relacionado con aspectos como el bienestar o la motivación, que no siempre impactan directamente en el rendimiento académico 26. El desempeño académico, por su parte, es una medida objetiva influenciada por factores como la carga curricular, el tipo de evaluaciones y las estrategias de aprendizaje empleadas por los estudiantes 27,28. Esto podría explicar por qué la percepción de un ambiente favorable no se asoció directamente con el desempeño académico.
Implicancias
Nuestros hallazgos sugieren que el DREEM-12 es una herramienta potencialmente útil para evaluar el ambiente educativo, con el fin de mejorar la calidad. Como ya describió Lafuente 29, el uso del DREEM permite evaluar las fortalezas y debilidades de nuestros programas bajo la percepción de los estudiantes. Este insumo luego puede ser usado para la toma de acciones y monitorizar cambios educativos.
Es por ello, que en este estudio el Dundee Ready Educational Environment Measure de 12 ítems presentó evidencias de validez de estructura interna y relación con otras variables para evaluar el ambiente educacional en estudiantes de medicina de pregrado de una universidad privada Lima, Perú. Por lo tanto, recomendamos su uso como herramienta complementaria para la evaluación del ambiente educativo en programas de educación médica superior, especialmente en lo que respecta a su impacto en la autoeficacia académica de los estudiantes. Sin embargo, es necesario investigar más a fondo su relación con el desempeño académico.
Conclusiones
Este estudio encontró que el Dundee Ready Education Environment Measure de 12 ítems (DREEM-12) presentó evidencias robustas de validez de estructura interna en la evaluación del ambiente educacional en estudiantes de medicina de una universidad privada en Lima, Perú. Además, mostró una asociación significativa con la autoeficacia académica, pero no se encontró asociación con el desempeño académico.
