Aquí presentamos cómo los enfoques pedagógicos influyen en el compromiso académico y la lealtad de los estudiantes matemáticos chinos con motivación como mediadores. Integrando múltiples marcos teóricos, se analizaron datos de encuestas de 410 estudiantes de matemáticas utilizando PLS-SEM. Los hallazgos revelan que los estilos de enseñanza influyen significativamente en la motivación, lo que supone implicaciones para el diseño instruccional matemático y el desarrollo docente.
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Artículo de investigación
Influencia de los enfoques pedagógicos en el compromiso académico y la satisfacción en los contextos de estudiantes de matemáticas chinas
En este artículo
Resumen
Resumen
Este estudio examina los efectos de los enfoques pedagógicos en el compromiso académico, la satisfacción y la lealtad de los estudiantes de matemáticas en los entornos de los estudiantes chinos de matemáticas, centrándose en el papel mediador de la motivación a nivel terciario. A diferencia de investigaciones anteriores que examinaban principalmente las relaciones causales directas entre variables, esta investigación integra múltiples marcos teóricos, incluyendo el Inventario de Estilos de Enseñanza, la Teoría de la Autodeterminación, la Teoría de la Participación del Estudiante, la Teoría Social Cognitiva y la Teoría de la Satisfacción del Cliente, para construir un modelo de investigación integral. Los datos se recogieron mediante encuestas distribuidas a 410 estudiantes del departamento de matemáticas en universidades públicas de China, utilizando muestreo aleatorio sistemático; la muestra final fue n = 375. El análisis se realizó utilizando Modelado de Ecuaciones Estructurales de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS-SEM) con SmartPLS. Los resultados indican que diferentes estilos de enseñanza (Asertivo, Sugestivo, Colaborativo y Facilitador) influyen significativamente en la motivación de los estudiantes para aprender idiomas a nivel de educación superior. Los hallazgos de esta investigación tienen implicaciones significativas para la pedagogía matemática en la educación superior china. Comprender cómo los estilos de enseñanza específicos influyen en la motivación y la implicación posterior del alumnado puede informar el diseño instruccional y las iniciativas de desarrollo profesional docente.
Introducción
La prominencia global del inglés como lengua franca ha posicionado la enseñanza del inglés para fines académicos (EAP) como un componente crítico de la educación superior en contextos no nativos de hablainglesa 1. En China, el Ministerio de Educación ha enfatizado de forma constante la mejora de la enseñanza universitaria del inglés para formar graduados internacionalmente competitivos capaces de participar en el discurso académicoglobal 2. En las aulas chinas de EAP donde se enseñan matemáticas como materia, los enfoques pedagógicos de los profesores juegan un papel fundamental en la configuración no solo de los resultados lingüísticos, sino también del compromiso psicológico de los estudiantes con el proceso de aprendizaje y su satisfacción general con las experienciaseducativas 3. La relación entre los estilos de enseñanza y los resultados estudiantiles ha recibido una considerable atención académica en las últimasdécadas 4. La investigación ha demostrado que los estilos de enseñanza influyen en múltiples dimensiones de la experiencia estudiantil, incluyendo el compromiso cognitivo, la inversión emocional y la participaciónconductual 5,6. Sin embargo, a pesar de estos hallazgos, sigue habiendo una falta de claridad sobre cómo enfoques pedagógicos específicos influyen simultáneamente en los resultados de múltiples estudiantes dentro de contextos de PAE, especialmente en la educación superior china.
La motivación, tal como se conceptualiza dentro de la Teoría de la Autodeterminación, representa un mecanismo mediador potencialmente crucial que vincula los estilos de enseñanza con la implicación y la satisfacción del estudiante 7,8. En el contexto educativo chino, donde históricamente predominan los enfoques tradicionales centrados en el profesor, comprender cómo los diferentes estilos de enseñanza afectan la motivación del alumno es especialmentesignificativo 9. El compromiso académico, que abarca la implicación activa de los estudiantes, la inversión de esfuerzo y la conexión psicológica con las actividades de aprendizaje, ha sido identificado como un predictor sólido del éxito educativo10. Los estudiantes comprometidos demuestran mayor persistencia, emplean estrategias de aprendizaje más profundas y logran mejores resultados académicos en comparación con sus homólogosdesconectados 11. A pesar de la extensa investigación sobre las relaciones directas entre estilos de enseñanza y resultados estudiantiles en la educación matemática, la literatura actual carece de un modelo integrado que examine el papel mediador de la motivación en la vinculación de enfoques pedagógicos específicos en contextosactuales 13. Específicamente, hay poca investigación que integre estilos de enseñanza, motivación, compromiso, satisfacción y lealtad dentro de un único modelo integral en entornos de PAE.
Además, el concepto de lealtad estudiantil, definido como la intención de los estudiantes de mantener relaciones con su institución educativa y recomendarla a otros, ha surgido como una consideración importante en la investigación en educaciónsuperior 14. A partir de la Teoría de la Satisfacción del Cliente, se espera que los estudiantes satisfechos demuestren mayor lealtad hacia sus proveedores educativos. El presente estudio aborda una carencia crítica en la literatura existente, donde investigaciones previas han examinado en gran medida los estilos de enseñanza, la motivación, el compromiso académico y la satisfacción de forma aislada o dentro de marcos teóricos fragmentados, con poca atención a sus mecanismos integradores dentro de contextos de inglés para fines académicos (EAP) en China. A pesar del creciente énfasis en la pedagogía centrada en el estudiante en el EAP, existe una claridad empírica limitada sobre cómo los estilos de enseñanza influyen en el compromiso y la satisfacción del alumnado, especialmente a través de factores mediadores como la motivación en contextos terciarios chinos. A pesar del creciente énfasis en la pedagogía centrada en el estudiante en el EAP, existe una claridad empírica limitada sobre cómo los estilos de enseñanza influyen en el compromiso y la satisfacción del alumnado, especialmente a través de factores mediadores como la motivación en contextos terciarios chinos. Por ello, el objetivo de este estudio es examinar las relaciones entre los estilos de enseñanza, la motivación, el compromiso académico, la satisfacción y la lealtad estudiantil entre los estudiantes de EAP de chino. Este estudio avanza en la investigación examinando simultáneamente el papel mediador de la motivación en las relaciones entre cuatro estilos de enseñanza distintos: asertivo, sugestivo, colaborativo y facilitador y compromiso académico, mientras investiga el camino secuencial desde el compromiso hasta la satisfacción y la lealtad. Este estudio es novedoso al integrar múltiples constructos pedagógicos y psicológicos dentro de un modelo estructural unificado en el contexto chino de PAE. Al ofrecer un modelo holístico que captura tanto antecedentes pedagógicos como vías de resultados, esta investigación proporciona estas relaciones dentro de la educación matemática terciaria china, aportando nuevas perspectivas sobre cómo los estilos de enseñanza asertivos, sugestivos, colaborativos y facilitadores impulsan la implicación, la satisfacción y la lealtad del estudiante a través de vías motivacionales, ampliando así la integración teórica y la evidencia empírica en el campo.
Figura 1: Representación gráfica de la revisión bibliográfica Mapea la coocurrencia e interrelaciones de los conceptos principales identificados en los estudios revisados. La visualización de la red se generó utilizando software de análisis bibliométrico. Los nodos rojos representan términos asociados a poblaciones estudiantiles, mientras que los nodos azules denotan sujetos humanos generales y factores contextuales. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.
Las experiencias educativas de los estudiantes de EFL están fuertemente influenciadas por los estilos de enseñanza de los profesores. Basándose en modelos de estilo docente, este estudio examina cómo las estrategias de los profesores influyen en los estudiantes. Como se muestra en la Tabla 1, diferentes estilos de enseñanza pueden influir en la motivación y el compromiso de los alumnos de distintas maneras. En la educación superior, la motivación y el compromiso académico suelen verse reforzados por profesores que apoyan, relaciones respetuosas en el aula15 e interacción positiva entreiguales 16. Por lo tanto, los estilos de enseñanza que fomenten el aprendizaje, fomenten la confianza y apoyan el desarrollo del lenguaje son esenciales para un aprendizaje exitosode idiomas 17,18. Además, las prácticas pedagógicas, la integración tecnológica, la planificación de las clases y la integridad docente pueden influir aún más en la motivación de los estudiantes en laclase 19 de inglés de lengua inglesa. HA1: Los estilos de enseñanza de los profesores de EFL afectan significativamente a diferentes dimensiones de la motivación de los estudiantes chinos de EFL a nivel superior.
| Autores | Nombre del constructo | Definición de constructo |
| Audas & Willms (2002) | Compromiso | El grado en que un estudiante participa en actividades académicas y extracurriculares, alineándose y valorando sus objetivos educativos. |
| Skinner, Kindermann y Furrer (2009) | Compromiso | Qué tan profundamente conectan los estudiantes con sus actividades educativas, abarcando los valores, las personas, los objetivos y los entornos implicados. |
| Skinner, Wellborn y Connell (1990) | Compromiso | El nivel de esfuerzo, implicación y experiencia emocional de un estudiante durante las actividades educativas. |
| Willms (2003) | Participación estudiantil en la escuela | El grado en que un estudiante considera necesarios los resultados escolares y participa en actividades en el aula y actividades extraescolares. |
| Newmann, Wehlage y Lamborn (1992) | Participación estudiantil en el trabajo académico | La intensidad del compromiso psicológico de un estudiante para adquirir las habilidades y conocimientos que ofrece la escuela. |
| Wehlage, Rutter, Smith, Lesko y Fernández (1989) | Compromiso Educativo | El compromiso mental es necesario para adquirir y comprender las habilidades y conocimientos que se enseñan en las escuelas. |
| Kuh (2003) | Participación estudiantil | El esfuerzo y el tiempo que un estudiante dedica a actividades académicamente beneficiosas están respaldados por prácticas y políticas institucionales. |
| Schaufeli, Salanova, Gonzalez-Roma y Bakker (2002) | Participación en el estudio | Un estado mental gratificante y positivo asociado al estudio, marcado por la dedicación, el vigor y la implicación total. |
| Christenson, Reschly, Appleton, Berman-Young, Spanjers & Varro (2008) | Participación estudiantil | El nivel de compromiso del estudiante con el aprendizaje y la participación activa en la vida escolar está orientado a alcanzar los objetivos educativos. |
Tabla 1: Definiciones de compromiso académico por diferentes autores. Esta tabla resume cómo el compromiso académico ha sido conceptualizado por diferentes académicos a lo largo de la literatura. Las definiciones destacan la implicación, el compromiso psicológico, el esfuerzo, la participación y la conexión emocional de los estudiantes con las actividades de aprendizaje. Por favor, haz clic aquí para descargar esta tabla.
Esta figura resume las definiciones clave y perspectivas sobre el compromiso académico reportadas por diferentes académicos. Destaca la naturaleza multidimensional del compromiso académico a través de los aspectos conductuales, emocionales y cognitivos.
Una amplia investigación ha examinado los factores que motivan el aprendizaje de idiomas; Por lo tanto, la motivación es un concepto esencial que afecta a todas las etapas del aprendizaje de idiomas en el nivel de educaciónsuperior 24,25. Los estudiantes deben mantenerse activamente implicados en clase para sentirse motivados; Por lo tanto, existe una motivación para fomentar una participación más efectiva en el aula26. Además, los profesores poseen un poder extraordinario al conectar con los estudiantes y liderar su estilo de enseñanza en favor de un mejor aprendizaje y dominio deltema 27. Por tanto, cuando los profesores no logran implicar a sus alumnos académicamente, no lesmotivan 28. Por tanto, el proceso resulta infructuoso. La motivación para tratar el proceso de SLL es crucial, y involucrar a nuestros estudiantes de EFL en la educación superior es fundamental29. HA2: Matemáticas EFL La motivación de los estudiantes chinos influye en su compromiso académico a nivel terciario.
Los estudiantes que demuestran un fuerte compromiso y alta autoeficacia en el aula tienden a gestionar su tiempo de forma eficaz, a tener un buen rendimiento académico30, a completar sus estudios y a participar activamente en una variedad deactividades 31. Esta implicación no solo mejora su experiencia académica, sino que también les permite disfrutar del proceso de aprendizaje y obtener satisfacción al abordar tareas32. Según la teoría del éxito, la alta autoeficacia y la participación activa en el aula llevan a los estudiantes a considerar sus objetivos académicos comoalcanzables. Como resultado, sus actitudes hacia el dominio del inglés se vuelven cada vez más positivas y su nivel de compromiso seintensifica en 34. La confianza, participación y satisfacción académica de los estudiantes están interconectadas, y esta relación aumenta la probabilidad de éxito académico y una experiencia académica máspositiva 35. Sin embargo, una menor autoeficacia académica puede disminuir el implicación, lo que lleva alfracaso 36,37. En línea con esto, estudios empíricos previos han encontrado de forma constante una fuerte influencia de la autoeficacia del estudiante en el compromiso académico38. HA3: Matemáticas EFL La autoeficacia académica de los estudiantes chinos impacta significativamente en su compromiso académico.
El éxito y la eficacia tanto de los estudiantes como de las universidades están estrechamente ligados a la satisfacción y al rendimiento académico de los estudiantes, ya que estas instituciones buscan motivar y satisfacer las necesidades de losestudiantes. Sin embargo, priorizar niveles más altos de implicación estudiantil es crucial para fomentar tanto el éxito académico como la satisfacción40. La motivación y satisfacción del alumnado son componentes esenciales del éxito académico, lo que subraya la necesidad de que los profesores involucren activamente a los estudiantes en actividades de aula para satisfacer sus necesidades académicas y personales41,42. Exploró el papel de la infraestructura institucional, centrándose en factores como las instalaciones deportivas, el alojamiento y los sistemas de transporte, en la influencia de la satisfacciónestudiantil 43,44. El deporte y el transporte tienen una relación positiva significativa con la satisfacción estudiantil, mientras que el alojamiento tiene un impacto mínimo e insignificante en el rendimiento y la satisfacción académica45,46. HA4: Matemáticas EFL La implicación académica de los estudiantes chinos afecta significativamente su satisfacción a nivel universitario.
La satisfacción de los estudiantes está influida por una serie de factores personales e institucionales, lo que la convierte en un constructomultidimensional 47. La calidad de los profesores, los planes de clase bien estructurados, la retroalimentación oportuna, la accesibilidad de los recursos y el uso eficaz de la tecnología afectan significativamente la satisfacción de los estudiantes y el sentido de conexión con lainstitución 48. Además, la capacidad docente, el comportamiento flexible, el prestigio y el estatus de la universidad/colegio son factores clave que pueden formar un estudiante feliz y leal en el nivelde educación superior 49. El objetivo de este estudio es evaluar cómo los diferentes estilos de enseñanza influyen en la motivación y el compromiso académico de los estudiantes de chino EAP utilizando un marco de modelado estructural de ecuaciones. JA5: Matemáticas EFL La satisfacción de los estudiantes chinos afecta significativamente su lealtad a nivel terciario. HA6: Matemáticas EFL La motivación de los estudiantes chinos media la relación entre el estilo de enseñanza de los profesores de EFL y el compromiso académico de los estudiantes.
Figura 2: Modelo de investigación del presente estudio Modelo de investigación propuesto que ilustra las relaciones entre las variables del estudio. Las relaciones hipotetizadas entre los estilos de enseñanza de los profesores de EFL (Asertivo, Sugestivo, Colaborativo, Facilitador) y la autoeficacia académica de los estudiantes de EFL como antecedentes. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.
La novedad de este estudio radica en su análisis integrado de cómo cuatro estilos de enseñanza distintos, asertivos, sugestivos, colaborativos y facilitadores, moldean la motivación, el compromiso académico, la satisfacción y la lealtad de los estudiantes chinos de EFL en el ámbito terciario dentro de un único modelo estructural. A diferencia de estudios previos que normalmente se han centrado en relaciones aisladas o directas, esta investigación destaca el papel mediador de la motivación y el camino secuencial desde el compromiso hasta la satisfacción y la lealtad, ofreciendo así una explicación más completa de cómo los enfoques pedagógicos influyen en los resultados estudiantiles en la educación superior. Al hacerlo, el estudio aporta una contribución teórica y práctica única al combinar múltiples marcos y proporcionar evidencia específica para las aulas universitarias chinas.
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Protocolo
Declaración ética:
Este estudio siguió estrictas directrices éticas durante todo el proceso de investigación. La aprobación formal fue otorgada por el comité de revisión institucional correspondiente del Instituto Nacional de Normalización de China, con número de aprobación (202507). Este estudio no implicó experimentos con seres humanos ni con muestras de tejido humano, ya que solo incluyó encuestas anónimas con participantes que dieron su consentimiento informado. No se recopilaron datos personales ni sensibles, y todas las respuestas se trataron de forma confidencial únicamente con fines de investigación. La participación fue voluntaria y se informó a los encuestados de los objetivos del estudio antes de aportar su opinión.
El protocolo comenzó con la identificación de la población objetivo, que comprendía estudiantes de grado matriculados en el Departamento de Inglés de cuatro universidades públicas de la provincia de Jiangsu, China. Al obtener los permisos institucionales, se empleó muestreo aleatorio sistemático para seleccionar participantes de listas completas de estudiantes, donde el intervalo de muestreo (*k*) se determinó dividiendo la cifra total de matrícula en cada institución por el tamaño objetivo de muestra de esa institución (*k* = 5, lo que significa que se seleccionó cada quinto estudiante en la lista), asegurando la representación proporcional entre las universidades participantes. Los datos se recogieron mediante la administración presencial de cuestionarios durante las clases regulares, asegurando condiciones estandarizadas en todos los centros participantes. Antes de la distribución, se entregaron a los participantes hojas informativas detalladas que explicaban los objetivos del estudio, la naturaleza voluntaria de la participación y garantías de confidencialidad. Las variables y los constructos correspondientes se resumen en la Tabla 2.
| Constructos | Códigos de ítems | Un ejemplo | Media (DS) de la variable | No. de Ítems | α | Escala de valoración | Fuente |
| (Tipo de Constructos) | |||||||
| Asertivo | A1 | El profesor señala la dirección correcta para resolver los problemas. | 3.9893 | 7 | 0.628 | Escala de Likert de cinco puntos: (1) discrepan firmemente con (5) están totalmente de acuerdo. | Leung et al. (2003) |
| (Reflectante) | -0.48529 | ||||||
| Sugestivo | S1 | El profesor utiliza mi propia experiencia para ayudar a los estudiantes a resolver problemas. | 4.0062 | 6 | 0.696 | Escala de Likert de cinco puntos: (1) discrepan firmemente con (5) están totalmente de acuerdo. | Leung et al. (2003) |
| (Reflectante) | -0.5192 | ||||||
| Colaborativo | C1 | El profesor escucha las propias experiencias de los alumnos. | 4.0682 | 7 | 0.809 | Escala de Likert de cinco puntos: (1) discrepan firmemente con (5) están totalmente de acuerdo. | Leung et al. (2003) |
| (Reflectante) | -0.54471 | ||||||
| Facilitador | F1 | El profesor fomenta la discusión de los estudiantes. | 3.8873 | 8 | 0.774 | Escala de Likert de cinco puntos: (1) discrepan firmemente con (5) están totalmente de acuerdo. | Leung et al. (2003) |
| (Reflectante) | -0.5877 | ||||||
| Motivación de los estudiantes | SM1 | Los profesores establecen altas expectativas, pero los estudiantes pueden alcanzarlas. | 3.8768 | 5 | 0.63 | Escala de Likert de cinco puntos: (1) discrepan firmemente con (5) están totalmente de acuerdo. | Obiosa, (2020). |
| (Reflectante) | -0.53943 | ||||||
| Absorción | SEA1 | El inglés es necesario para mi carrera (para conseguir un buen trabajo, ganar incentivos y conseguir ascensos). | 3.7191 | 3 | 0.604 | Escala de Likert de cinco puntos: (1) discrepan firmemente con (5) están totalmente de acuerdo. | Snijders et al. (2019). |
| (Reflectante) | -0.70347 | ||||||
| Dedicatoria (Reflexiva) | SED1 | Estudié con mucho significado y propósito | 4.008 | 3 | 0.606 | Escala de Likert de cinco puntos: (1) discrepan firmemente con (5) están totalmente de acuerdo. | Snijders et al. (2019). |
| -0.61492 | |||||||
| Vigor | SEV1 | Mientras estaba en la universidad, me sentía lleno de energía. | 3.5378 | 3 | 0.633 | Escala de Likert de cinco puntos: (1) discrepan firmemente con (5) están totalmente de acuerdo. | Snijders et al. (2019). |
| (Reflectante) | -0.77485 | ||||||
| Autoeficacia académica del estudiante (Reflexiva) | ASE1 | Creo que recibiré una nota excelente en este curso de ESL. | 4.0509 | 5 | 0.736 | Escala de Likert de cinco puntos: (1) discrepan firmemente con (5) están totalmente de acuerdo. | Snijders et al. (2019). |
| -0.54334 | |||||||
| Satisfacción del estudiante (Reflexiva) | SS1 | La clase magistral es coherente a la hora de explicar los temas y ha hecho que sea fascinante (atractiva). | 3.0048 | 5 | 0.736 | Escala de Likert de cinco puntos: (1) discrepan firmemente con (5) están totalmente de acuerdo. | Obiosa, (2020). |
| -0.87879 | |||||||
| Lealtad de los estudiantes (Reflexiva) | SL | Recomendaré mi institución a mis amigos y familiares. | 4.0347 | 3 | 0.685 | Escala de Likert de cinco puntos: (1) discrepan firmemente con (5) están totalmente de acuerdo. | Wong et al. (2016) |
| -0.69651 | |||||||
| Fiabilidad general del instrumento | 55 | 0.885 |
Tabla 2: Variables utilizadas en el presente estudio. Esta tabla presenta las variables del estudio, ítems muestrales, número de ítems, estadísticas descriptivas, coeficientes de fiabilidad, escala de valoración y fuentes originales de los instrumentos de medición adoptados. Por favor, haz clic aquí para descargar esta tabla.
Los siguientes procedimientos se describen con suficiente detalle para permitir la replicación del estudio en entornos educativos similares
Diseño de investigación
Este estudio emplea un diseño transversal de encuestas (como se muestra en la Figura 3) para examinar las relaciones entre estilos de enseñanza, motivación, compromiso académico y satisfacción entre los estudiantes de EFL en instituciones terciarias chinas. El objetivo principal es investigar cómo los diferentes estilos de enseñanza influyen en la motivación y el compromiso académico de los estudiantes, utilizando un modelo de investigación integral adaptado de estudios previos. Se utilizó un cuestionario estructurado para recopilar datos cuantitativos de estudiantes de grado en matemáticas en el Departamento de Inglés de universidades públicas. El cuestionario constaba de [5] secciones con [55] ítems medidos en una escala de Likert de 5 puntos (1 = fuertemente en desacuerdo a 5 = totalmente de acuerdo). Cada participante completó la encuesta en aproximadamente [20] minutos bajo supervisión.
Figura 3: Diagrama de flujo para el estudio Diseño El diagrama de flujo incluye la selección de participantes, evaluación de elegibilidad, recogida de datos, análisis y pasos de almacenamiento de datos. Ilustra el diseño del estudio, desde la autorización ética y la contratación de participantes hasta la validación de datos, el análisis estadístico utilizando SPSS-28 y PLS-SEM (PLS 4), hasta el almacenamiento seguro de datos. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.
Procedimiento de recogida de datos
Se recopilaron datos de cuatro grandes universidades públicas en la provincia de Jiangsu y Pekín, China. La recopilación de datos para este estudio se realizó entre marzo de 2025 y mayo de 2025. Se administró un cuestionario estructurado, adaptado a partir de instrumentos bien establecidos y previamente validados, a 400 estudiantes de grado en EFL. El cuestionario constaba de varias secciones diseñadas para evaluar los estilos de enseñanza, la motivación del alumnado, el compromiso académico y la satisfacción. Las escalas específicas incluyeron el50 de Grasha, el Inventario de Estilos de Enseñanza, la Escala de Motivación basada en la Teoría de la Autodeterminación de Deci yRyan 51, y una escala de compromiso académico adaptada de Snijders etal 52. Tras examinar los datos en busca de valores faltantes y valores atípicos, la muestra final incluyó n = 375 respuestas válidas.
Los cuestionarios fueron administrados presencialmente por el investigador en cuatro grandes universidades generales del sector público en China. Los participantes se reunieron en aulas, recibieron instrucciones estandarizadas, se les permitió un tiempo fijo para responder y los cuestionarios se recogieron inmediatamente al completarlos. Los datos se recopilaron mediante encuestas distribuidas a 410 estudiantes de grado del Departamento de Inglés que estudiaban matemáticas en universidades públicas de China, utilizando muestreo aleatorio sistemático. Tras el análisis de datos, la muestra final consistió en 375 respuestas válidas. Se realizó un procedimiento de cribado de datos en el que los datos faltantes se abordaron mediante la prueba MCAR de Little (χ2 = 267,579, 108 df, p < 0,001). *0,000, elegimos la imputación múltiple como método ya que la prueba MCAR de Little era significativa. Así, tras excluir los valores atípicos, la muestra del estudio comprendió 375 participantes (173 hombres y 202 mujeres). El investigador cumplió con todos los procedimientoséticos 53. Se administraban formularios de acuerdo a los estudiantes, permitiéndoles participar voluntariamente sin sufrir ningún daño; Se garantizó la confidencialidad y el anonimato durante todo el proceso de investigación.
Figura 4: Resultados de la calculadora de Daniel Sooper Esta figura muestra la determinación del tamaño de la muestra usando la calculadora de Daniel Soper. Esta figura presenta el cálculo a priori del tamaño de muestra para el modelado de ecuaciones estructurales, basado en un tamaño de efecto anticipado de 0,3, una potencia estadística deseada de 0,9, 11 variables latentes y 55 variables observadas. La cifra indica un tamaño mínimo de muestra requerido de 238 según el parámetro especificado. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.
Determinación del tamaño de la muestra usando la calculadora de Daniel Soper. Esta figura presenta el cálculo a priori del tamaño de muestra para el modelado de ecuaciones estructurales, basado en un tamaño de efecto anticipado de 0,3, una potencia estadística deseada de 0,9, 11 variables latentes y 55 variables observadas.
Técnica de muestreo y tamaño final de la muestra
El procedimiento de muestreo consistía en obtener listas completas de estudiantes de cada institución participante y seleccionar a cada estudiante de estas listas, con el intervalo de muestreo determinado por el tamaño total de la población y la asignación deseada de la muestra. El tamaño de la muestra se calculó usando la calculadora Daniel Sooper, que anticipaba las tasas de respuesta (Figura 4). Este objetivo se informó mediante el tamaño mínimo de muestra calculado que requeriría 365 participantes para detectar un tamaño de efecto medio con suficiente potencia estadística en un marco de modelado estructural de ecuaciones. El proceso sistemático de selección continuó hasta alcanzar el objetivo de 400 respuestas, asegurando la representación proporcional de cada universidad participante.
Tras la recogida de datos, el conjunto de datos pasó por rigurosos procedimientos de limpieza para corregir datos faltantes y valores atípicos antes de finalizar la muestra para su análisis. Los valores ausentes se manejaron mediante múltiples técnicas de imputación, que preservan el poder estadístico y reducen el sesgo en comparación con los métodos tradicionales de borrado. Posteriormente, se identificaron y evaluaron valores atípicos multivariantes utilizando la distancia de Mahalanobi, lo que resultó en la eliminación de 25 casos que superaron el umbral crítico y amenazaron la validez de análisis posteriores. Estos procedimientos de refinamiento de datos produjeron una muestra final de 375 respuestas válidas, lo que supera cómodamente el tamaño mínimo recomendado de 365 personas. La muestra final estuvo compuesta por 173 estudiantes varones y 202 mujeres, reflejando la distribución típica por género en los departamentos de inglés en las universidades chinas.
Técnica de análisis de datos
El análisis de datos para este estudio se realizó mediante un proceso sistemático y de varias etapas para garantizar la robustez y replicabilidad de los hallazgos. La fase inicial consistió en preparar el conjunto de datos para su análisis utilizando SPSS (véase la Tabla de Materiales para más detalles). Esto comenzó con un cribado exhaustivo para detectar valores faltantes y valores atípicos univariantes. Para abordar los datos faltantes, primero se realizó una prueba diagnóstica de Little Missing Completely at Random (MCAR).
Análisis primario
Con un conjunto de datos limpio establecido, el análisis principal procedió utilizando PLS-SEM. PLS-SEM fue seleccionada como la técnica analítica principal debido a su idoneidad para examinar modelos complejos que incorporan múltiples constructos, variables mediadoras y relaciones causales, lo que se alinea con el marco teórico de este estudio.
Modelo de medición
El análisis se realizó en dos etapas clave. En SmartPLS 4, se importaba el conjunto de datos, se especificaban modelos de medición usando constructos reflectivos y el algoritmo PLS se ejecutaba con configuraciones predeterminadas. El bootstrapping se realizó utilizando 5.000 submuestras, con un nivel de significación bilateral de 0,05. La primera etapa consistió en evaluar el modelo de medición para confirmar la fiabilidad y validez de los constructos. La fiabilidad de la consistencia interna se evaluó usando dos criterios: la fiabilidad alfa y compuesta de Cronbach, considerando aceptables valores que superen el umbral recomendado de 0,70. La validez convergente se estableció examinando la Varianza Media Extraída (AVE) para cada constructo, con un AVE de 0,50 o superior como criterio.
Modelo estructural y análisis de mediación
Tras confirmar la adecuación del modelo de medición, la segunda fase se centró en evaluar el modelo estructural y poner a prueba las hipótesis del estudio. El análisis principal examinó el efecto mediador propuesto de la motivación en la relación entre los estilos de enseñanza y el compromiso académico. Para comprobar la importancia de estos efectos directos e indirectos, se aplicó un procedimiento de bootstrapping con una remuestreo de 5.000. Esta técnica no paramétrica generaba errores estándar y estadísticas t para evaluar la significación estadística de los coeficientes de camino.
Sesgo de varianza común del método (CMV)
Para evaluar el potencial de variación común del método, se realizaron dos pruebas post hoc ampliamente recomendadas. En primer lugar, la prueba de un solo factor de Harman reveló que un solo factor representaba solo el 20,636% de la varianza total, muy por debajo del umbral del 50%, lo que indica que no había un sesgo sustancial de CMV. En segundo lugar, se realizó una prueba completa de colinearidad, que arrojó factores de inflación de varianza (VIFs) que oscilan entre 1,075 y 2,614, todos por debajo del corte conservador de 3,3. Estos resultados confirman que el sesgo común por el método no amenaza la validez de los hallazgos de este estudio.
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Resultados
Análisis primario
Antes de la prueba de hipótesis, se calculaban estadísticas descriptivas para examinar las propiedades distribucionales de los datos y proporcionar una visión general de las características de los participantes y las respuestas a nivel de constructo. Esta sección presenta el perfil demográfico de los encuestados, evalúa el posible sesgo de varianza común del método y reporta las medias, desviaciones estándar y correlaciones b...
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Discusión
El presente estudio examinó la influencia de los estilos de enseñanza en el compromiso, satisfacción y lealtad académica de los estudiantes de EFL, y exploró el papel mediador de la motivación. Este estudio propone un modelo integrado que vincula estilos de enseñanza, motivación, compromiso académico, satisfacción y lealtad dentro de los contextos chinos de PAE. Estos hallazgos coinciden con estudios recientes que indican que la enseñanza centrada en el estudiante mejora la implicación y...
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Divulgaciones
Todos los autores declaran que no hay conflictos de interés.
Materiales
| Nombre | Empresa | Número de catálogo | Comentarios |
|---|---|---|---|
| Escala de Compromiso Académico | Snijders et al. (2019) | N/A | Se utiliza para medir la absorción, dedicación y vigor usando 9 ítems en una escala Likert de cinco puntos. |
| Calculadora de tamaño de muestra de Daniel Soper | Daniel Soper | N/A | Calculadora web utilizada para determinar el tamaño mínimo de muestra para el SEM (tamaño del efecto=0,3, potencia=0,9). |
| Grasha' s Inventario de Estilos de Enseñanza | Grasha (2002) | N/A | Adaptado para evaluar estilos de enseñanza asertivos, sugestivos, colaborativos y facilitadores. |
| Formulario de Consentimiento Informado | Desarrollado por el autor | N/A | Proporcionado a los participantes para garantizar la participación voluntaria y la confidencialidad. |
| Escala de Motivación Basada en la Teoría de la Autodeterminación | Deci y Ryan (2012); adaptado de Obiosa (2020) | N/A | Escala de cinco ítems que mide la motivación del estudiante en una escala de Likert de cinco puntos. |
| SmartPLS 3 | SmartPLS GmbH | SCR_022040 | Utilizado para PLS-SEM, incluyendo medición y evaluación de modelos estructurales con 5.000 remuestreos bootstrap. |
| SPSS Versión 26 | IBM | SCR_002865-5 | Se utiliza para el cribado de datos, análisis de valores faltantes, detección de valores atípicos y estadística descriptiva. |
| Cuestionario estructurado | Adaptado por el autor | N/A | Un cuestionario estructurado de 55 ítems compilado a partir de escalas validadas. |
| Escala de Autoeficacia Académica del Estudiante | Snijders et al. (2019) | N/A | Escala de cinco ítems que mide la autoeficacia académica en una escala de Likert de cinco puntos. |
| Escala de Lealtad Estudiantil | Wong et al. (2016) | N/A | Escala de tres ítems que mide la lealtad del estudiante en una escala Likert de cinco puntos. |
| Escala de Satisfacción del Estudiante | Obiosa (2020) | N/A | Escala de cinco ítems que mide la satisfacción del estudiante en una escala Likert de cinco puntos. |
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