Identificar con exactitud cuáles son estos factores y su grado de incidencia, es uno de los principales objetivos

de la psicología educacional. Sin embargo se requiere explicitar las relaciones teóricas que permitan explicar esta

variable educativa relevante. Unos de los modelos teóricos más influyentes en la actualidad es la teoría social

cognitiva (Bandura, 1987) y, particularmente, el constructo de la autoeficacia. La autoeficacia permite predecir el

rendimiento académico en varios dominios más allá de la contribución realizada por las aptitudes cognitivas y/o

el rendimiento previo. Diferentes estudios meta-analíticos han demostrado que la correlación entre autoeficacia

y rendimiento académico varía entre r=0,38 (Multon, Brown & Lent, 1991) y r=0,50 (Robbins, Lauver, Le, Davis

& Langley, 2004), resultando esta última una estimación menos sesgada. Por otra parte, Robbins et. al. (2004)

encontraron relaciones positivas, estadísticamente significativas y moderadas (r=0,39) entre la aptitud cognitiva

general de los estudiantes y el rendimiento académico. En general, los resultados son coincidentes en el sentido que

las aptitudes cognitivas y la autoeficacia para rendimiento son las únicas variables que influyen de manera directa

sobre el rendimiento en escritura, matemática, ciencia e inglés, explicando en conjunto un 50% de la varianza de

las calificaciones en esas asignaturas. En nuestro medio se están elaborando modelos explicativos del rendimiento

académico en matemática y lengua (Cupani, 2008a; Pérez, Medrano, Mattus & Ayllón, en prensa). Especialmente

se investiga utilizando muestras de adolescentes tempranos ya que se ha demostrado que ésta es una etapa

crítica para el aprendizaje, con un declive en el rendimiento académico, producto tanto de los desafíos crecientes

de la enseñanza media respecto a la educación elemental como de algunas características psicobiológicas de la

pubertad (Zimmerman, Bonner & Kovach, 1996). En este trabajo se describen dos estudios empíricos realizados

en la ciudad de Córdoba, Argentina. Una de las investigaciones se propone explicar el rendimiento académico de

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los adolescentes en la asignatura Matemática y la restante en Lengua. En ambos trabajos se utilizó path análisis

como método para evaluar las hipótesis formuladas, relacionadas con la teoría social-cognitiva del rendimiento

académico.

En este capitulo se hace referencia a algunos análisis psicométricos empleando el SPSS (Statistical Package for

Social Sciences) (1995), un programa que se ejecuta desde una computadora personal con entorno Windows. La

intención de este apartado es introducir al lector en los fundamentos de los procedimientos analíticos, de modo

de que cuando utilice un programa estadístico asistido por computadora conozca como usar la información que

genera este último. Se hace una revisión de las rutinas del SPSS para realizar un análisis correlacional (bivariado),

para verificar la consistencia interna de un test, y finalmente se explora uno de los métodos fundamentales en la

psicometría contemporánea, el Análisis de Regresión Múltiple.