Validación de escala para medir la motivación en el uso de Python en Probabilidad y Estadística en Educación Superior

Abstract

Actualmente, la enseñanza de probabilidad y estadística en estudiantes de ingeniería en sistemas o carreras afines es fundamental para formar ciudadanos capaces tomar decisiones basadas en datos. Además, el uso de Python permite a los estudiantes aplicar directamente los conceptos teóricos a datos reales. La investigación tuvo como objetivo validar un instrumento basado en la Escala de Motivación Académica para medir los tipos de motivación asociados al uso de Python en el aprendizaje de probabilidad y estadística en estudiantes universitarios. La investigación se realizó bajo un enfoque cuantitativo, no experimental y transversal con diseño instrumental. Para la validación de contenido, se recurrió al juicio de expertos. En la prueba piloto participaron 76 estudiantes. La fiabilidad interna fue aceptable en las tres dimensiones: motivación intrínseca (α = 0.794), desmotivación (α = 0.872) y motivación extrínseca (α = 0.683), aunque el alfa global (α = 0.646) sugiere margen de mejora. El instrumento mostró propiedades psicométricas adecuadas: el análisis factorial exploratorio identificó tres factores coherentes con el modelo teórico, explicando el 74.74% de la varianza total. El análisis confirmatorio respaldó esta estructura con índices de ajuste satisfactorios (CFI = 0.955, TLI = 0.942, RMSEA = 0.064). Estos hallazgos respaldan el uso del instrumento en contextos universitarios, especialmente en asignaturas que integran herramientas tecnológicas.