Dr. Molina-Farfan, Juan

En el presente artículo se abordaron distintos factores socioemocionales y su relación con los Afectos Positivos (AP) y Afectos Negativos (AN) de estudiantes de dos universidades (N = 587) de la región del Biobío, Chile. A partir de una metodología cuantitativa, se examinaron diferencias y relaciones de variables como la inteligencia emocional, la satisfacción de vida, el optimismo y los afectos. Con el propósito de cuantificar las diferencias y relaciones entre las distintas variables examinadas, se procedió a realizar análisis comparativos de diferencias a través de la prueba t, el ANOVA y las correlaciones mediante el coeficiente de Pearson. Además, se realizaron modelos de regresión múltiple con el método de pasos sucesivos o step wise para predecir los afectos de los estudiantes respecto a las distintas variables analizadas. Los principales resultados darían cuenta de que las mujeres presentan mayores puntuaciones en afectos negativos y los hombres en características pesimistas. Además, se evidenciaría una relación significativa entre la inteligencia emocional, el optimismo de las mujeres y los afectos positivos, y en los hombres, se agregaría la satisfacción de vida.

We are living through a cultural transition, characterized by technological disruption and the erosion of the modern ideology, which are redefining the behavior of citizens in their physical and digital spaces. Virtuality emerges as a new human dimension, making it necessary to rethink social and educational paradigms for a new two-dimensional citizen. In this context, the psychometric features and validation procedure of an instrument (B-PLE) for analyzing Personal Learning Environments (PLE) in students of higher education institutions in the Biobío Region of Chile are described. There were four phases to the validation method: (i) content validity, as determined by six experts in education and ICT; (ii) pilot test, with a non-probabilistic sample of 327 subjects; (iii) principal components analysis (PCA); and (iv) confirmatory factor analysis (CFA). The results of the dimensional analysis made it possible to define the structure of the new instrument, explaining 72% of the total variance. The reliability analysis yielded an alpha coefficient of 0.92. The confirmatory factor analysis showed fit indexes that support the proposed theoretical model. In conclusion, the instrument was composed of three latent variables: Open learning (OL), with six questions, Information management (IM), with two questions, and Knowledge creation and transfer (KCT), with three questions.