Adaptación y Validez de la Escala de Motivación del MLSQ

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Electronic Journal of Research in Educational Psychology, 20 (1), 119-150. ISSN:1696-2095. 2022. no. 56 119 
 
 
 
 
 
 
 
Adaptación y Validez de la Escala de 
Motivación del Motivated Scale Learning 
Questionnaire (MSLQ) en Universitarios 
Colombianos 
 
 
Jorge Eliécer Villarreal-Fernández1, 
Dora Inés Arroyave-Giraldo2 
 
 
1 Institución Educativa Félix Henao Botero 
2 Universidad San Buenaventura 
 
 
Colombia 
 
 
 
 
Correspondencia: Jorge Eliécer Villarreal-Fernández. Institución Educativa Félix Henao Botero. 
E-mail: jorgevf2005@gmail.com 
 
© Universidad de Almería and Ilustre Colegio Oficial de la Psicología de Andalucía Oriental (Spain) 
Jorge Eliécer Villarreal-Fernández y Dora Inés Arroyave-Giraldo 
 
 120 Electronic Journal of Research in Educational Psychology, 20 (1), 119-150. ISSN:1696-2095. 2021. no. 56 
Resumen 
Introducción. El objetivo de este trabajo es presentar los resultados del proceso de adaptación 
y validación de la Escala de Motivación del Motivated Scale Learning Questionnaire (MSLQ) 
en Estudiantes universitarios en Colombia. 
 
Método. La investigación está enmarcada en los denominados estudios instrumentales, los 
cuales buscan adaptar, validar y analizar las propiedades psicométricas de un instrumento. La 
versión adaptada y validada recibe el nombre de Cuestionario de Motivación del Aprendizaje 
(CMA). Los datos se obtuvieron de una muestra a conveniencia de 2067 Estudiantes de todo el 
país para la fase exploratoria y de 660 Estudiantes para la fase confirmatoria. Se aplicó análisis 
factorial exploratorio y confirmatorio. Para ello, se utilizaron el software SPSS versión 25 y 
AMOS versión 24. Las técnicas estadísticas utilizadas para determinar la validez confirmatoria 
del instrumento son las ecuaciones estructurales (SEM). Se presenta el proceso desarrollado en 
cada fase de la investigación y el modelo SEM final, representado en un diagrama Path. Se 
realizó, además, el análisis de validez convergente y discriminante, a partir de la Fiabilidad 
Compuesta (CR), el Alfa de Cronbach y el Coeficiente Omega, varianza promedio extraída 
(AVE), y un análisis de validez predictiva 
 
Resultados. El resultado es un instrumento de 19 ítems, divididos en cinco Subescalas, con un 
modelo con bondad de ajuste, adecuados a los umbrales planteados por la teoría, donde la 
dimensión Creencias del Control del Aprendizaje (CCA) fue eliminada del modelo en el 
proceso de análisis factorial. El nuevo cuestionario es válido y confiable; presenta baja 
predicción del rendimiento académico 
 
Discusión y Conclusiones. El cuestionario, adaptado y validado, brinda información a quienes 
pueden utilizar MSLQ en el país para comprender los resultados de sus investigaciones. 
Además, ofrece a la comunidad internacional nuevas evidencias empíricas sobre las 
propiedades psicométricas de la Escala de Motivación del MSLQ. 
 
Palabras Clave: Motivación para el Aprendizaje, análisis de caminos, Psicometría, 
Cuestionario de Motivación y Estrategias de Aprendizaje. 
 
Adaptación y validez de la Escala de Motivación del Motivated Scale Learning Questionnaire (MSLQ) 
en universitarios colombianos 
 
Electronic Journal of Research in Educational Psychology, 20 (1), 119-150. ISSN:1696-2095. 2022. no. 56 121 
Abstract 
Introduction. The objective of this work is to present the results of the adaptation and 
validation process of the Motivated Scale Learning Questionnaire (MSLQ) in university 
students in Colombia. 
Method. The research is framed in the so-called instrumental studies, which seek to adapt, 
validate and analyze the psychometric properties of an instrument. The adapted and validated 
version is called the Learning Motivation Questionnaire (CMA). The data was obtained from a 
convenience sample of 2,067 students from all over the country for the exploratory phase and 
660 students for the confirmatory phase. Exploratory and confirmatory factor analysis was 
applied. For this, SPSS version 25 and AMOS version 24 software were used. The statistical 
techniques used to determine the confirmatory validity of the instrument are structural 
equations (SEM). The process developed in each phase of the investigation and the final SEM 
model, represented in a Path diagram, are presented. In addition, the convergent and 
discriminant validity analysis was carried out, based on the Composite Reliability (CR), 
Cronbach's Alpha and the Omega Coefficient, average variance extracted (AVE), and a 
predictive validity analysis. 
Results. The result is a 19-item instrument, divided into five subscales, with a goodness-of-fit 
model, adequate to the thresholds proposed by the theory, where the Learning Control Beliefs 
(CCA) dimension was eliminated from the model in the process of analysis. factorial analysis. 
The new questionnaire is valid and reliable; presents low prediction of academic performance 
Discussion and Conclusions. The questionnaire, adapted and validated, provides information 
to those who can use MSLQ in the country to understand the results of their investigations. In 
addition, it offers the international community new empirical evidence on the psychometric 
properties of the MSLQ Motivation Scale. 
Keywords: Motivation for Learning, path analysis, Psychometrics, Motivation Questionnaire 
and Learning Strategies. 
 
 
 
Jorge Eliécer Villarreal-Fernández y Dora Inés Arroyave-Giraldo 
 
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Introducción 
 
Una categoría que se investiga en los diferentes niveles de enseñanza, y que se ha 
comprendido como componente esencial del proceso educativo, es la Motivación (Weiner, 
1990; Wigfield y Cambria, 2010). Este concepto abarca todo aquello que impulsa a la persona 
a actuar, a hacer las cosas de su vida, a elegir un comportamiento frente a cada necesidad, por 
lo que, en el caso de la Educación, ejerce gran influencia en la forma en que el Estudiante se 
comporta frente al proceso de Aprendizaje (Petri y Govern, 2012). Al hacerse la pregunta sobre 
cómo se aprende, se recurre a la necesidad de encontrar explicaciones que permitan comprender 
la manera en que se realiza el proceso. La Motivación es “aquella actitud interna y positiva 
frente al nuevo Aprendizaje, es lo que mueve al sujeto a aprender, es por tanto un proceso 
endógeno” (Carrillo, Padilla, Rosero y Villagómez, 2009, p. 24). 
 
Lo anterior, le da una importancia primordial a determinar el modo en que la Motivación 
influye en las formas de aprender. Específicamente en la Educación Superior ha llevado a los 
investigadores a realizar estudios que buscan identificar el papel que tiene esta variable en la 
deserción de los Estudiantes en general (Hernández-Jiménez et al., 2020; Rump et al., 2017), 
en el desarrollo del trabajo en algunas áreas de conocimiento o cursos específicos (Chacón et 
al., 2018; Guerra y Guevara, 2017) o en el rendimiento académico de los Estudiantes 
(Camacho-Miñano y Campos, 2015; Navarro, 2016; Vera et al., 2019). Se ha encontrado como 
conclusión que la Motivación es de importancia primordial en el Aprendizaje, ya que permite 
un mejor rendimiento de los Alumnos en cada uno de sus cursos; impactando, de manera 
positiva, la permanencia de estos en el sistema educativo. Estos procesos investigativos han 
utilizado diversos instrumentos que buscan medir la Motivación de manera específica (Álvarez, 
2012; Pineda-Espejel et al., 2016; Vergara-Lope y Reynoso-Alcántara, 2017), o que lo hacen 
incluyendo las Estrategias de Aprendizaje, determinando la Motivación como una estrategia 
más (Gargallo, Suárez-Rodríguez y Pérez-Pérez, 2009), o siendo diferenciada de las demás 
estrategias (Pintrich et al., 1986). Lo que permiten observar estas pesquisas es la necesidadde 
manejar instrumentos que se adecúen a los contextos de aplicación, sea porque se construyan 
de manera completa o porque se realicen adaptaciones a algunos que ya se vienen utilizando, y 
que han demostrado su valía en fiabilidad, validez y predicción. 
 
Uno de los instrumentos que más se ha utilizado en la determinación de la Motivación 
de los Estudiantes, tanto en Educación Superior como Media (Mayer et al, 2007), es el 
Adaptación y validez de la Escala de Motivación del Motivated Scale Learning Questionnaire (MSLQ) 
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Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ) (Pintrich et al., 1991). Este 
cuestionario basa sus principios teóricos en la teoría cognitivo social del Aprendizaje, de la 
Motivación y la autorregulación; y en aportes de la teoría del procesamiento de la información, 
cuyo objetivo es facilitar la comprensión sobre cómo median en el Aprendizaje los factores 
motivacionales y cognitivos de los Estudiantes. Define la Motivación como un proceso 
dinámico que se transforma en función del contexto (Duncan y McKeachie, 2005). La 
importancia del MSLQ en el ámbito académico y de la investigación, se puede observar por los 
diversos idiomas a los que ha sido traducido y en el uso reportado por cientos de investigadores 
desde su aparecimiento. Estos trabajos se han realizado con la intención de identificar el origen 
de la Motivación y la manera en que se usan las Estrategias de Aprendizaje en diferentes 
contextos, tanto de contenido como poblacionales; mejorar la comprensión sobre los 
constructos motivacionales; evaluar los efectos sobre la Motivación y la cognición de diferentes 
características de la enseñanza (Duncan y McKeachie, 2005). Por esta condición, es necesario 
que, en cada uno de los contextos, se pueda aceptar que la evidencia empírica y la teoría apoyan 
los resultados de la aplicación de este instrumento, es decir, determinar la validez en cada uso 
específico. Las investigaciones realizadas hasta hoy han tenido como base para su realización 
el MSLQ completo (81 ítems) o una adaptación corta MSLQ-FC (García et al., 1988), que 
abarca las dos escalas del instrumento, Motivación y Estrategias de Aprendizaje, y han dado 
como resultado estructuras coherentes con la del cuestionario original. Por el interés de este 
trabajo, se verificarán los resultados de las aplicaciones, en lo que tiene que ver con la Escala 
de Motivación. 
 
Los hallazgos generales frente a la aplicación del MSLQ en diferentes contextos se 
encuentran en Credé y Phillips (2011) quienes realizan una revisión con metaanálisis de la 
aplicación del instrumento en 7 países —Estados Unidos, Canadá, Australia, Tailandia, Taiwán, 
India y Malasia— a partir de 59 artículos. En general, se encuentra que las relaciones entre los 
puntajes del MSLQ y el rendimiento académico fueron generalmente Débiles a Moderadas. 
También se encontraron relaciones Moderadas a Fuertes entre las calificaciones de la clase y 
las Subescalas de Autoeficacia, Regulación del Esfuerzo y Tiempo, y Entorno de Estudio, 
aunque la mayoría de las demás relaciones entre las calificaciones y los constructos del MSLQ 
fueron más débiles. Los puntajes en el MSLQ fueron consistentemente más fuertes al 
relacionarse con el desempeño en una clase específica, que con el desempeño promedio de los 
Estudiantes en múltiples clases. Concluye que el instrumento es una medida razonable de 
constructos, algunos de ellos con fuertes relaciones con el rendimiento académico. También 
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sugieren los autores que las bajas correlaciones que se encuentran entre las escalas y el 
rendimiento académico pueden deberse a ítems mal construidos. La validez predictiva del 
instrumento se determinó a partir de correlacionar sus Subescalas con las calificaciones finales 
de un curso. A partir de esto, se encuentra que "las correlaciones de la Escala con la nota final 
son significativas, aunque moderadas, lo que demuestra validez predictiva” (Pintrich et al., 
1991, p. 7). 
 
A nivel particular, se encuentran traducciones y validaciones del MSLQ con 
adaptaciones a contextos diversos. En la versión china del instrumento (Rao & Sachs, 1999) se 
realizó un análisis factorial confirmatorio, que condujo a una transformación en uno de los 
factores de las Estrategias de Aprendizaje, manteniéndose la estructura de la Motivación similar 
a la original, aunque con menos ítems (22). En el caso turco, la Escala de Motivación fue 
definida por seis factores, igual que el original, con algunos ítems eliminados por cargar en más 
de un Factor. Los valores del Índice de Bondad de Ajuste del modelo generado son 
RMSEA=0.06, GFI=0.88, AGFI=0.85, CFI=0.82 y SRMR=0.06 (Büyüköztürk, 2004). La 
fiabilidad se realiza a través del Alfa de Cronbach, lo cual varía entre 0.52 y 0.86 para las 
diferentes Subescalas. En China, se utilizó el análisis de Rasch multidimensional; revisar la 
validación del MSLQ realizado en ese páis, ya que con este se puede investigar 
simultáneamente las relaciones entre las Subescalas y proporcionar información más detallada 
a nivel de ítem (Lee et al, 2010). La investigación indicó que no existían correlaciones 
sustanciales entre la ansiedad ante los exámenes, que tuvo confiabilidad Baja, y su eficacia de 
los Estudiantes. La versión checa de la Escala de Motivación del MSLQ pasó por tres rondas 
de validación: la primera, consta de 27 ítems, contres factores (Jakešová & Hrbáčková, 2014); 
la segunda, confirma el modelo y lo reduce a 17 ítems (Jakešová, 2014); se realiza una tercera 
ronda de validación donde se inspecciona la Discontinuidad en la Varianza, el Análisis Paralelo 
de Monte Carlo y el Alfa de Cronbach, para evaluar las propiedades psicométricas. El resultado 
fue la confirmación del modelo de 17 ítems con los factores Autoeficacia, Valor de la Tarea y 
Ansiedad. Los índices de Bondad de Ajuste de este modelo fueron: RMR=0.14, RMSEA=0.06, 
CFI=0.93, GFI=0.94, AGFI=0.92, PCLOSE=0.04, los cuales indican que el modelo se 
encuentra en un nivel satisfactorio (Vaculíková, 2016). 
 
En América Latina la utilización del MSLQ también ha sido frecuente en estudios que 
tienen que ver con la Motivación y las Estrategias de Aprendizaje. En algunas de estas 
investigaciones, se ha realizado la adaptación y validación del instrumento al contexto. Cardozo 
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(2008) analiza la consistencia del cuestionario en Estudiantes venezolanos de primer año 
universitario y la relación que tiene con el rendimiento académico; en el caso de la Escala de 
Motivación se concluye en un modelo con cuatro factores, donde las orientaciones a la tarea se 
diluyen en los demás factores; las Subescalas correlacionan significativamente con el 
rendimiento académico, excepto la Ansiedad. En el caso de Ramírez-Dorantes y colaboradores 
(2013), se realiza un proceso de traducción del instrumento al español y se valida en el contexto 
mexicano, en una muestra de 1.140 Estudiantes de una universidad del país. Los ítems se 
agruparon, de acuerdo con los factores originales y se estimó un Alfa de Cronbach para cada 
una de las escalas y Subescalas; para la Escala de Motivación estos resultaron estuvieron 
entre .52 (Creencias de Control) y .87 (Valor de la Tarea), los cuales se pueden catalogar como 
Aceptables. Otra traducción y validación, pero esta vez de la versión abreviada,se realizó en 
Uruguay (Curione et al, 2017), con Estudiantes de Licenciatura en Psicología; los resultados de 
este trabajo muestran que las escalas de Motivación presentan un Alfa de Cronbach de .76 y 
que las Subescalas presentan este indicador entre .63 y .83. Se realizó la validación predictiva 
del instrumento, en la cual ninguna de las dimensiones de la Motivación presentó correlación 
con el rendimiento académico, que se tomó como variable a predecir. En esta misma vía, 
Echalar (2019) presenta los resultados de validez y confiabilidad de la versión corta del MSLQ 
para Estudiantes de Ingeniería Civil en Bolivia; en la Subescala de Motivación se extraen dos 
factores que coinciden con las Subescalas de Valoración de la Tarea y el Test de Ansiedad, los 
cuales logran valores Aceptables en este contexto, de confiabilidad a partir del Alfa de 
Cronbach. Para el caso chileno, se revisa la estructura factorial y la confiabilidad del MSLQ 
para Estudiantes universitarios de primer año de varios programas de una universidad. La 
estructura factorial difiere de la presentada en el instrumento original; en el caso de la Subescala 
de Motivación, se agrupan tres factores que se nombran como Valor de la Tarea (Alfa=.87), 
Expectativas (Alfa=.83) y Ansiedad (Alfa=.67) (Inzunza et al., 2018). 
 
En el caso de Colombia se han realizado varios estudios que han utilizado el MSLQ para 
determinar los niveles motivacionales de los Estudiantes de diferentes programas, y donde se 
han realizado procesos de validación específicos para la población que se está estudiando 
(Acosta, 2009; Granados-López y Gallego-López, 2016; Montoya et al., 2018), limitada esta 
por aspectos esencialmente institucionales, y otras que han tenido como objetivo la validación 
del instrumento también en instituciones y programas específicos (Mora y Suárez, 2016; Rojas-
Ospina y Valencia-Serrano, 2019; Sabogal et al., 2011; Ramírez-Echeverry et al., 2016). Pero 
no se ha encontrado una validación que tome una muestra nacional y que pueda llevar a 
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determinar las características que el instrumento presenta para toda la población. Esta es la 
característica esencial de este proceso. Sabogal y colaboradores (2011) utilizan para su estudio 
la versión corta del MSLQ aplicado a Estudiantes de una universidad; se realizaron análisis de 
validez de las Escalas y Fiabilidad. Al realizar el análisis exploratorio, encuentran la misma 
cantidad de factores que el original, pero con composición interna diferente. Los ítems se 
agruparon en un Factor diferente al teórico, a excepción del Factor ansiedad que mantuvo la 
estructura original. Otra de las validaciones de la versión corta en el país es la realizada por 
Masso y colaboradores (2021), quienes tuvieron como muestra Estudiantes universitarios de 
dos regiones. Frente a la Escala de Motivación se propone una solución factorial de dos 
dimensiones, Ansiedad (4 ítems), con un Alfa de Cronbach de .63 y Valoración de la Tarea (2 
ítems), con un Alfa de .37. Mora y Suárez (2016) presentan una validación en Estudiantes de 
Física, por lo que el cuestionario se adaptó a la asignatura. Se realizó revisión de expertos y 
aplicó buscando que el Alfa de Cronbach de cada Factor superará el valor de .90; si esto no 
sucedía se volvía a enviar a expertos para mejorar los ítems. El resultado fue una Escala de 
Motivación de 31 ítems, adaptada y validada frente a la fiabilidad. Ramírez-Echeverry y 
colaboradores (2011) encontraron que la estructura subyacente del instrumento original no se 
adaptaba al contexto de los Estudiantes de Ingeniería, por lo cual realizaron una nueva 
traducción y adaptación lingüística; los resultados de validez de constructo para la Escala de 
Motivación indican que la estructura dimensional es idéntica a la del MSLQ, excepto por 
algunos cambios en la Subescala de Expectativas de autoeficacia para el Aprendizaje y el 
desempeño, y la definición semántica en la Subescala de Metas Intrínsecas. Granados-López y 
Gallego-López (2016) buscan establecer una relación entre el Aprendizaje Autorregulado, las 
Estrategias de Aprendizaje y la Motivación; utilizan la versión mexicana del MSLQ, traducida 
y adaptada al español, del cual no reportan algún tipo de validación en su contexto, lo cual 
tampoco reportan Montoya y colaboradores (2018), quienes utilizan el mismo instrumento para 
caracterizar la Motivación y las Estrategias de Aprendizaje. 
 
En conclusión, aunque aún surgen análisis críticos sobre el MSLQ, el instrumento ha 
mostrado su consistencia para medir la Motivación, lo cual se ha visto reflejado en la cantidad 
de estudios y diferentes contextos en que se ha utilizado. Las diferencias en los resultados de 
las validaciones en el contexto latinoamericano y colombiano muestran la necesidad de ampliar 
estudios de validación, de manera que estos permitan mejorar la estructura del instrumento. Es 
importante, además, la posibilidad que brinda de predecir el rendimiento académico (Hilpert et 
al., 2013), lo cual es el interés de muchos de los trabajos que se hacen en este campo. 
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Objetivos 
 El objetivo de esta investigación es la adaptación y validación de un instrumento 
utilizado para medir la Motivación por el Aprendizaje del Programa que cursan, en Estudiantes 
de Pregrado de diversos estudios universitarios en Colombia. Para la consecución de este 
propósito se ha definido utilizar la Escala de Motivación del Motivated Scale Learning 
Questionnaire (MSLQ) (Pintrich et al., 1991, 1993), que ha mostrado, en diversas 
investigaciones, buenos niveles de validez y fiabilidad en el caso de procesos de validación en 
Latinoamérica (Inzunza et al., 2018; Ramírez-Dorantes et al., 2017). Se busca, de esta manera, 
que los profesionales del ámbito educativo puedan acceder a un instrumento, validado en el 
país, que les permita evaluar la Motivación de los Estudiantes por el Aprendizaje del Programa 
que cursan para que, a partir de los resultados, se identifiquen las fortalezas y las oportunidades 
de transformación, de manera que se puedan planificar transformaciones que contribuyan al 
mejoramiento de la calidad de los Aprendizajes. 
 
Método 
 
Participantes 
 En el estudio participaron en total 2727 Estudiantes de Pregrado, 2067 para la fase 
exploratoria y de 660 Estudiantes para la fase confirmatoria, de diferentes universidades 
(públicas y privadas) y regiones de Colombia. El procedimiento para la toma de la muestra fue 
por conveniencia, invitando a Docentes a participar en el proceso. Los Profesores se contactaron 
a través de redes sociales de profesionales. A los que aceptaban, se enviaba el cuestionario y se 
explicaba la forma de aplicación. Es de anotar que se enviaron invitaciones a Profesores de 
todas las instituciones de Educación Superior del país. La condición de pandemia y cuarentena 
en que se encontraba el mundo y el país, respectivamente, producto del Sars CoV-2, obligaron 
a enviar el enlace del instrumento a los Estudiantes, explicando en las Clases Virtuales el 
objetivo de la aplicación y solicitándoles su participación voluntaria. El criterio de inclusión 
era: Estudiantes Universitarios matriculados, que estuvieran de acuerdo con participar en el 
proceso, aceptaban el consentimiento informado que se anexaba al instrumento y lo respondían. 
El criterio de exclusión era no estar de acuerdo con responder el Cuestionario. 
 
La distribución por género de la muestra para la fase exploratoriafue de 921 hombres 
(44.6%) y 1145 mujeres (55.4%). En la fase confirmatoria participaron 356 hombres (54%) y 
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304 mujeres (46%). Ambas muestras de todo el país y de diferentes facultades. Para la muestra 
completa la distribución se dio de la siguiente manera: por grupos de edad se tiene que entre 
los 16 y los 20 años estaba el 36%; entre los 21 y los 25 años, el 39%; entre los 26 y 30 años, 
el 12%; entre los 31 y 35 años, el 6%; entre los 36 y los 40 años, el 3.5%; entre 41 y 45 años, 
el 1.6% entre los 46 y los 50 años, 20, es decir, el 0.8%; y entre los 51 a los 65 años, 23, es 
decir, el 1.1%. Frente al semestre académico que se está cursando, 18,3% se encontraba entre 
1° y 2°; 17.6%, entre 3° y 4°; 21.2%, entre 5° y 6°; 24.1%, entre 7° y 8°; y 18.8%, entre 9° y 
10°. En el caso del Estrato social (característica socioeconómica propia del país, que tiene que 
ver con las posibilidades de acceso a derechos y servicios, donde 1 es la menor posibilidad de 
acceso y 6 la mayor), el 14% pertenecen al Estrato 1; el 35.9%, al Estrato 2; el 34.1%, al Estrato 
3; el 11.6%, al Estrato 4; y el 3.4% a los Estratos 5 y 6. A pesar del tipo de muestreo que se 
realizó, en la selección de la muestra se encuentran Estudiantes de todas las regiones del país y 
de variedad de programas académicos. 
 
Instrumentos 
 Pintrich, Cross, Kozma y McKeachie (1986), desarrollaron el MSLQ con el objetivo de 
identificar las estrategias (motivacionales y de Aprendizaje) que empleaban los Estudiantes en 
el Aprendizaje Académico. El MSLQ tiene como base teórica el Aprendizaje Autorregulado de 
Paul Pintrich, el cual se construye sobre el enfoque social-cognitivo de la Motivación y 
Autorregulación del Aprendizaje, asumiendo que estos procesos son dependientes de factores 
que se encuentran inmersos en el entorno del Estudiante, es decir, su cultura. Y no solo 
exclusivos de sus características individuales. 
 
El cuestionario está conformado por 81 ítems distribuidos en dos dimensiones: la 
Motivación y las Estrategias de Aprendizaje como parte del Proceso Autorregulativo, 5 
Componentes y 15 Subescalas. La Escala que corresponde a la dimensión motivacional del 
Aprendizaje abarca los primeros 31 ítems del instrumento; la Escala que corresponde a las 
Estrategias de Aprendizaje está conformada por los otros 50 ítems. El Estudiante debe contestar, 
señalando el nivel en que se encuentra De Acuerdo o En Desacuerdo con las afirmaciones, 
usando una Escala tipo Likert, en este caso de 7 puntos, donde 1 = Totalmente En Desacuerdo 
y 7 = Totalmente De Acuerdo. 
 
El MSLQ se puede aplicar en su totalidad o por escalas; es particular según 
requerimientos específicos del estudio y de quien lo aplica (Artino, 2005). El modelo de 
Adaptación y validez de la Escala de Motivación del Motivated Scale Learning Questionnaire (MSLQ) 
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expectativas y valores, que es desarrollado por el enfoque cognitivista (Pintrich et al., 1991) es 
la base sobre la cual está construida la Escala de Motivación. Está compuesta por los 
Componentes de Valoración, de Expectativa y Afectivo. 
 
Componente de Valoración: Está basado en las atribuciones con las que se rechaza o 
acepta un objetivo o una actividad, es decir, es el nivel de interés que los Estudiantes expresan 
hacia las actividades académicas y las razones de vinculación a ellas. Está conformado por las 
siguientes Subescalas: 
 
1) Orientación de Metas Intrínsecas: Tiene que ver con el nivel en que el Alumno se 
percibe participando en una actividad por conciencia propia, interna, por ejemplo, en los retos, 
lo curioso y excelente que se puede ser en realizar una tarea. El objetivo por conseguir es la 
participación en la tarea. 
 
2) Orientación de Metas Extrínsecas: Es el nivel en que el Alumno se percibe en la 
participación en las actividades, no por razones propias de su parecer, sino por razones externas, 
como las notas, premios, o la manera en que es evaluado por los demás. 
 
3) Valor de la Tarea: Es la valoración que el Alumno realiza sobre la importancia que 
tienen las actividades académicas, además de su utilidad y el interés que se tiene por ellas. 
 
Componente de Expectativas: Hace referencia al nivel en que el Estudiante percibe que 
controla su Aprendizaje y, a partir de ahí, qué tanto puede aprender y obtener buenos resultados. 
Las escalas que lo conforman son: 
 
1) Creencias de Control de Aprendizaje: Determina la percepción que se tiene sobre el 
resultado producto del esfuerzo de cada uno y no de otros factores. Al sentir que se controla el 
Proceso de Aprendizaje ,es factible que, para lograr los resultados que espera, active una serie 
de estrategias que pueden llevarlo a conseguir el objetivo. 
 
2) Autoeficacia: Identifica las expectativas del Estudiante con su desempeño; guarda 
estrecha relación con el grado de rendimiento en las diferentes actividades. Es la forma en que 
autoevalúa qué tanto domina una tarea y que tan confiado se está en sus propias habilidades en 
el momento de realizarla. 
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Componente Afectivo: Solo se incluye la Ansiedad, como Subescala. Los altos niveles 
de Ansiedad disminuyen la Motivación y el Rendimiento de los Estudiantes. Por esto, el centro 
del componente es medir el nivel de intranquilidad con respecto a la resolución de exámenes y 
los pensamientos que surgen en esos momentos. 
 
1) Ansiedad ante Exámenes: Está centrada en los aspectos emocionales que se 
comprometen al momento de resolver pruebas evaluativas, las cuales afectan el desempeño del 
Estudiante. 
 
En cuanto a la consistencia interna de la Escala de Motivación del cuestionario original, 
se presenta en la Tabla 1 (Pintrich et al., 1991). 
 
Tabla 1. Índices de Consistencia Interna Escala de Motivación MSLQ 
Componente Subescalas Ítems Alfa 
Valoración Orientación Metas Intrínsecas 
(OMI) 
1, 16, 22, 24 .74 
Orientación Metas Extrínsecas 
(OME) 
7, 11, 13, 30 .62 
Valor de la tarea (VT) 4, 10, 17, 23, 26, 27 .90 
Expectativas Creencias de control de 
Aprendizaje (CCA) 
2, 9, 18, 25 .68 
Autoeficacia (AUT) 5, 6, 12, 15, 20, 21, 29, 
31 
.93 
Afectivo Ansiedad (ANS) 3, 8, 14, 19, 28 .80 
 
La validez del instrumento se puede identificar a partir de la cantidad de estudios que se 
han realizado con él y los procesos mismos de validación que se han hecho en diferentes países. 
En la introducción de este trabajo se tiene una muestra de lo planteado. Aunque el MSLQ 
presenta una estructura conceptual sólida, que es base de su construcción (Duncan y 
McKeachie, 2005), también se han encontrado problemas en la estructura factorial latente de la 
Escala de Motivación (χ2/df=3.49; GFI=.77; AGFI=.73; RMR=.07) por lo que se han sugerido 
modificaciones importantes (Hilpert et al, 2013), donde solo dos escalas correspondían a 
Motivación y, dentro de ellas, las Subescalas de Autoeficacia, Control del Aprendizaje, Metas 
Intrínsecas y Valor de la Tarea, aunque para algunos autores (Curione y Huertas, 2016) esos 
valores pueden considerarse adecuados. 
 
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Procedimiento 
 La adaptación del instrumento parte de traducir al españolla versión en inglés de la 
Escala de Motivación del Motivated Scale Learning Questionnaire (MSLQ) (Pintrich et al., 
1991, 1993). Para la validez de contenido y aparente, la traducción fue entregada a 5 Docentes 
expertos en el tema, dos Psicólogos y tres Docentes Universitarios, quienes revisaron el 
instrumento e hicieron recomendaciones, no solo de lo traducido sino acordes con el contexto 
colombiano. Las características de los revisores del cuestionario tenían que ver con el haber 
realizado investigaciones sobre la Motivación y que tuvieran publicaciones en el tema. 
 
A partir de esta revisión y adaptación se organizó una prueba piloto con la participación 
de 200 Estudiantes, los cuales eran llevados por grupos a una sala donde el investigador les 
explicaba el objetivo de la aplicación y respondía las preguntas que se realizaban. Se tomó nota 
de algunos cambios necesarios para la aplicación final, con aspectos lingüísticos que mejoraban 
la comprensión de cada ítem y que tuvieron que ver con la adaptación a la visión de conjunto 
establecida, es decir, no preguntar sobre cursos en específico, sino sobre todo el Programa que 
cursa el Estudiante, la cual fue nuevamente revisada por los Docentes expertos. Se debe tener 
en cuenta que, aunque los autores del cuestionario plantean que los ítems pueden ser cambiados 
de nivel de generalidad según los objetivos de la investigación (Pintrich et al, 1991), a partir de 
investigaciones anteriores (Credé y Phillips, 2011), los puntajes del MSLQ fueron más fuertes 
y consistentes cuando se han relacionado con una clase específica que con todo el Programa. 
 
Inicialmente, se tenía planeado solamente realizar la validación a partir del Análisis 
Factorial Confirmatorio (AFC), dado que ya existe un marco de referencia teórico sobre el 
instrumento, que ha sido validado en otros lugares, pero también se encontraron diferencias 
entre estas validaciones y el instrumento original, en términos de eliminación de ítems, 
combinación de ítems en diferentes factores o en cantidad de factores de la Escala de 
Motivación, por lo que se determinó realizar el proceso completo para identificar las 
características del cuestionario en esta aplicación. Para el Análisis Factorial Exploratorio (AFE) 
se utilizó el software SPSS versión 25 y para el análisis factorial confirmatorio el software 
AMOS versión 24. 
 
Para la validez de constructo se realizó, inicialmente, un AFE que partió de enviar la 
Escala de Motivación, junto con una encuesta socioeconómica, a la primera muestra de 
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 132 Electronic Journal of Research in Educational Psychology, 20 (1), 119-150. ISSN:1696-2095. 2021. no. 56 
Estudiantes. Antes del envío del instrumento se realizaron reuniones con los Docentes que 
habían aceptado participar en el proceso en el cual se explicó lo que se iba a realizar y se realizó 
formación sobre la manera en que se debía aplicar. Los cuestionarios se aplicaron en las Clases 
Virtuales que cada uno de los participantes tenía, bajo la supervisión del Docente. La 
participación fue voluntaria, no se dio retribución económica y se entregó consentimiento 
informado: si no se aceptaba lo planteado en el consentimiento no se podía continuar con la 
aplicación del instrumento. Se aseguró la confidencialidad de los datos y se informó a los 
Estudiantes que podían dejar de responder en cualquier momento. 
 
Luego, en el caso del AFC, buscando analizar como ajustaba la estructura que se extrajo 
en la fase exploratoria, se aplicó el resultado del AFE a la segunda muestra de participantes, 
con condiciones idénticas en su implementación, con el fin de evitar efectos no deseables que 
pudieran alterar la recolección de datos (Díaz, 2009). 
 
Con el objetivo de conocer si el rendimiento académico esta predicho por el 
instrumento, específicamente por las dimensiones que lo componen, se llevó a cabo una 
regresión lineal múltiple, donde el rendimiento académico fue la variable a predecir y las 
dimensiones de la Motivación las variables predictoras. 
 
El estudio tuvo el respectivo aval institucional, y el de un comité de ética. 
 
Diseño y Análisis de Datos 
La investigación que se presenta está enmarcada en los estudios instrumentales 
(Carretero y Pérez, 2005, 2007; Montero y León, 2002). El diseño fue de tipo descriptivo, 
transversal, utilizado para validar la Escala de Motivación del MSLQ, siendo especifico en 
propiedades psicométricas, como la confiabilidad y la validez (Hernández et al., 2006). 
 
La técnica estadística para el análisis de datos fue el Modelo de Ecuaciones Estructurales 
(Structural Equation Modeling, SEM), que combina la regresión simple y el análisis factorial, 
por lo que permite evaluar las interrelaciones de dependencia e incorporar los efectos del error 
de medida sobre los coeficientes estructurales al mismo tiempo; el SEM permite “emplear 
múltiples medidas que representan el constructo y controlar el error de medición específico de 
cada variable. Esta diferencia es importante ya que el investigador puede evaluar la validez de 
cada constructo medido” (Cupani, 2012). 
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Para la validez de contenido y aparente, el criterio para conservar la clasificación de los 
ítems el que de 3 a 5 jueces hubiesen acordado la misma y para los estudios a nivel lingüistico 
se modificaron aquellos que fuesen señalados por, al menos, 3 de los participantes en la prueba 
piloto. 
 
En el caso de la validez de constructo, en el AFE se aplicó la prueba de Kaiser-Meyer-
Olkin (KMO) y de Bartlett’s para la significancia. La extracción fue realizada a través de la 
Factorización de ejes principales, teniendo en cuenta que no se puede suponer normalidad y 
rotación Promax, ya que esta permite “presentar estructuras más claras, simples e 
interpretables” (Lloret-Segura et al., 2014, p. 1164). Se dejó abierto el número de factores a 
extraer y se suprimieron coeficientes con peso factorial inferior a .40 (Valderrey, 2010). La 
consistencia interna de las dimensiones extraídas se examinó mediante el Alfa de Cronbach. 
 
Para el AFC se llevó la estructura encontrada al Programa AMOS, para revisar la 
adecuación del modelo a los datos empíricos, considerando algunos índices de bondad de ajuste 
de referencia (Escobedo et al., 2016). Se aplicó la prueba de Mardia, para identificar si se 
cumplía la normalidad y determinar el procedimiento para el análisis de los datos. Al no 
cumplirse con la normalidad multivariante se definió utilizar el procedimiento Unweighted 
Least Squares Estimates (ULS), el cual es un método de estimación de parámetros que no 
establece la necesidad de una distribución determinada (Flora y Curran, 2004). Después de 
ajustar el modelo se determinó la confiabilidad y la validez del instrumento (convergente y 
discriminante). La validez convergente tiene que ver con el grado de certeza de que los 
indicadores que se proponen miden un mismo Factor o variable latente (Rubia, 2019), mientras 
que la validez discriminante determina que las dimensiones que no deben tener relación en 
realidad no la tienen (Martínez y Martínez, 2009). 
 
Para establecer la fiabilidad se utilizaron el Alfa de Cronbach, el coeficiente Omega y 
la fiabilidad compuesta (CR), la cual debe ser mayor que .70; para la validez convergente se 
usó la Varianza Promedio Extraída (AVE), que debe ser mayor de .50; y para la validez 
discriminante, el que la raíz cuadrada de AVE sea mayor que las correlaciones entre 
construcciones (Hair et al., 2010). La selección de las medidas de fiabilidad (Omega y CR) 
tiene que ver con que trabajancon las cargas factoriales y no dependen del número de ítems, 
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por lo cual presentan una medida más precisa de confiabilidad (Ventura-León y Caycho-
Rodríguez, 2017). 
 
Para analizar la validez predictiva del instrumento se utilizó la regresión lineal múltiple, 
utilizando el software SPSS para ello y el método de entrada forzada (Intro en el software) del 
cual surgió un modelo con tres de los predictores con significancia al 95%. Después de realizado 
el procedimiento, para garantizar que lo encontrado es válido, se revisó el cumplimiento de los 
supuestos de linealidad. Para la independencia de los residuos se utilizó el estadístico de 
Durbin-Watson, que debe estar entre 1.5 y 2.5, es decir, rondando al 2. El resultado, para este 
trabajo, fue de 1.672, por lo que se puede asumir que los residuos son independientes. La 
linealidad se comprobó de manera gráfica, de la misma forma que la homocedasticidad y la 
normalidad de los residuos. Se cumple la existencia de no multicolinealidad, ya que los valores 
de tolerancia estuvieron por encima de 0.1. No aparecieron outliers extremos. El modelo de 
regresión múltiple generado, donde el rendimiento académico (tomado a partir del promedio 
acumulado de los Estudiantes) es la variable a predecir, determina como predictoras válidas la 
Angustia, la Autoeficacia y la Orientación de Metas Extrínsecas. 
 
Resultados 
 
Luego del juicio de expertos, se conservaron la totalidad de los ítems. Se realizó 
adecuación de algunos de ellos, en lo que tiene que ver con una visión en conjunto de los 
estudios realizados y no de un área en particular. Por ejemplo, se cambió “la clase” por “los 
cursos”. 
 
Para la validez de constructo el KMO fue de 0.941, la significancia fue de .000, lo que 
indica que la matriz de datos es válida para continuar con el proceso de análisis factorial (Kaiser, 
1970). La varianza total explicada fue del 46.984% para cinco factores extraídos. Ningún ítem 
presentó saturación simultánea en dos o más factores. Después de este proceso se conservaron 
29 ítems de los 31 analizados. La matriz de patrón que se generó después del procedimiento 
enunciado se puede observar en la Tabla 2. 
 
 
 
 
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Tabla 2. Matriz de Componentes Escala Motivación. Análisis factorial exploratorio. 
 
Ítem Factores 
 Factor1 Factor 2 Factor 3 Factor 4 Factor 5 
It17_VT .789 
It23_VT .789 
It27_VT .787 
It26_VT .670 
It10_VT .646 
It18_CCA .521 
It4_VT .425 
It2_CCA .415 
It21_AUT .924 
It20_AUT .839 
It31_AUT .826 
It5_AUT .722 
It29_AUT .596 
It15_AUT .491 
It12_AUT .473 
It6_AUT .409 
It19_ANS .736 
It28_ANS .698 
It8_ANS .544 
It3_ANS .517 
It14_ANS .507 
It11_OME .801 
It7_OME .792 
It13_OME .508 
It30_OME .421 
It22_OMI .662 
It16_OMI .537 
It1_OMI .491 
It24_OMI .410 
 
 
En la Tabla anterior, la identificación del ítem está compuesto por el orden que ocupa 
en el cuestionario y por Subescala del que hacía parte en la propuesta original. Se observa que 
4 de los 5 factores resultantes presentan composición única, es decir, responden a las propuestas 
por Pintrich et al. (1991). Solo la Subescala de Valoración de la Tarea (VT) es mixta ya que 
aparecen dos reactivos de Creencias de Control del Aprendizaje (CCA) en ese Factor. El Factor 
1 se identificó con el Valor de la Tarea (VT) (ítems 4, 10, 17, 23, 26 y 27) y con las Creencias 
de Control del Aprendizaje (CCA) (ítems 2 y 18). El Factor 2 se identificó, de manera exclusiva, 
Jorge Eliécer Villarreal-Fernández y Dora Inés Arroyave-Giraldo 
 
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con la Autoeficacia (AUT) (ítems 5, 6, 12, 15, 20, 21, 29 y 31). El Factor 3, se identifica 
solamente con la Ansiedad frente al Examen (ANS) (ítems 3, 8, 14, 19 y 28). El Factor 4, se 
identifica con la Orientación de Metas Extrínsecas (OME) (ítems 7, 11, 13 y 30). Por último, el 
Factor 5 se identifica con la Orientación de Metas Intrínsecas (OMI) (ítems 1, 16, 22 y 24). 
 
El cálculo de consistencia interna para este análisis se realizó calculando el Alfa de 
Cronbach, de donde se obtuvo un índice de .87 para el Factor 1, .911 para el Factor 2, .75 para 
el Factor 3, .756 para el Factor 4 y .716 para el Factor 5. Estos valores se encuentran entre 
aceptables y excelentes (George y Mallery, 2003). 
 
Los resultados de la Matriz de Componentes se llevan al Programa AMOS para realizar 
el AFC. Se aplica la prueba de Mardia, para identificar si se cumple la normalidad y determinar 
el procedimiento para el análisis de los datos, de lo que resultó una curtosis de 332.991, que no 
cumple la normalidad multivariante ya que se sugiere que este valor debe ser menor de 70 y 
tampoco con la univariante ya que varios de los ítems presentan valores que caen fuera del 
intervalo [-1.96; 1.96] (Mardia, 1970), por lo que se define utilizar el procedimiento 
Unweighted Least Squares Estimates (ULS), mediante el cual se buscó la bondad de ajuste del 
modelo. El resultado del este proceso fue un instrumento de 19 ítems que llevaron al 
cumplimiento de los valores de referencia, donde desaparece la Subescala Creencias del control 
del Aprendizaje (CCA). La selección de los reactivos que se eliminaron se realizó a partir del 
análisis de sus cargas, aquellos que presentaban estas muy bajas fueron suprimidos. La Tabla 3 
muestra los valores de los estadísticos de bondad de ajuste de referencia (Escobedo et al., 2016) 
y los medidos del ajuste realizado. 
 
Tabla 3. Estadísticos de Bondad de Ajuste, Criterios de Referencia y Valores Medidos. Escala 
de Motivación. 
 
Estadístico Abreviatura Criterio Valor medido 
Índice estandarizado de residuo 
cuadrático medio medio 
SRMR Cerca de cero .040 
Índice de bondad de ajuste GFI ≥ .90 .964 
Índice de bondad de ajuste corregido AGFI ≥ .90 .952 
 NFI ≥ .90 .927 
 RFI ≥ .90 .912 
Ajuste parsimonioso 
Corregido por parsimonia PNFI Próximo a 1 .770 
 
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Como se puede observar, los valores están dentro de los criterios para ser aceptados 
como un buen modelo. 
 
Se determina la confiabilidad y la validez del instrumento (convergente y 
discriminante). Para establecer estas características, se utilizaron el Alfa de Cronbach, el 
Coeficiente Omega y la Fiabilidad Compuesta (CR), la cual debe ser mayor que .70; para la 
Validez Convergente se usó la Varianza Promedio Extraída (AVE), que debe ser mayor de .50; 
y para la Validez Discriminante, el que la raíz cuadrada de AVE sea mayor que las correlaciones 
entre construcciones (Hair et al., 2010). Los resultados de estas mediciones se encuentran en la 
Tabla 4. 
 
Tabla 4. Validez y Confiabilidad del Modelo de Medida. Escala de Motivación 
 α Ω CR AVE OME VT AUT ANS OMI 
OME .761 .773 .774 .538 .733 
VT .832 .835 .836 .562 .289 .749 
AUT .850 .860 .855 .660 .344 .682 .772 
ANS .728 .732 .728 .401 .427 -.067 -.239 .633 
OMI .708 .710 .717 .400 .248 .607 .630 -.069 .637 
 
 
Los datos de Fiabilidad y Validez Discriminante están acordes con los umbrales 
establecidos (Campo-Ariasy Oviedo, 2008), no así la Validez Convergente en algunas de las 
Subescalas, pero se puede aceptar esta situación, ya que AVE "es una medida más conservadora 
que CR. Sobre la base de CR solo, el investigador puede concluir que la validez convergente 
del constructo es adecuada, aunque más del 50% de la varianza se debe al error" (Malhotra y 
Dash, 2011, p. 702). 
 
Teniendo el modelo ajustado, se entra a revisar los ítems agrupados en cada uno de los 
factores para determinar el modelo del instrumento. El gráfico Path, del modelo que emergió 
del proceso de adaptación y validación, se puede observar en la Figura 1. 
 
 
 
 
 
 
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Figura 1. Modelo Estructural Adaptado y Validado de Escala de Motivación 
 
La estructura final del instrumento, a partir de la manera en que se encuentra organizado 
el original, se puede observar en la Tabla 5. Todos los ítems están agrupados en sus escalas 
originales. 
 
 
 
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Tabla 5. Caracterización del Instrumento Escala de Motivación adaptado 
 
Componente Subescalas Reactivo Sigla Nuevo 
número de 
ítem 
Valoración Valoración de la 
tarea 
17. Me interesan los contenidos de las clases. 
23. Considero provechoso el contenido de las clases porque me 
permite aprender. 
26. Me gustan los contenidos de los cursos. 
27. Entender el contenido de los cursos es muy importante para 
mí. 
VT 9 
14 
 
16 
17 
 Orientación de 
metas extrínsecas 
7. Obtener buenas notas en clases es lo que más me satisface en 
estos momentos. 
11. En estos momentos, lo más importante para mi es obtener 
buenas notas para mejorar mi promedio. 
13. Me gustaría obtener mejores notas que las de mis 
compañeros. 
OME 2 
 
4 
 
5 
 Orientación de 
metas intrínsecas 
1. Cuando estoy en las clases prefiero recibir material que 
realmente sea un desafío para mí, ya que así aprendo cosas 
nuevas. 
16. En las clases, prefiero recibir material que aumente mi 
curiosidad, incluso si es difícil de aprender. 
22. Lo que más me satisface de las clases es comprender los 
contenidos lo más profundamente posible. 
24. Cuando tengo la oportunidad, elijo tareas de las cuales 
pueda aprender, incluso si no estoy seguro si obtendré un buen 
rendimiento. 
OMI 1 
 
 
8 
 
13 
 
15 
Expectativas Autoeficacia 5. Confió en que obtendré excelentes notas en las diferentes 
asignaturas. 
20. Confío en que realizaré un excelente trabajo con las tareas 
y exámenes de cada curso. 
21. Confío en que tendré un buen desempeño en las clases. 
31. Confío en que tendré éxito en las clases, incluso en aquellas 
de mayor dificultad. 
AUT 7 
 
11 
 
12 
19 
Afectivo Ansiedad ante 
exámenes 
8. Al presentar un examen, pienso en las preguntas que no podré 
contestar. 
14. Cuando presento un examen, pienso en las consecuencias 
que tendría si fracaso. 
19. Al presentar un examen siento una sensación incómoda que 
me hace sentir mal. 
28. Al presentar un examen, siento que mi corazón se acelera. 
ANS 3 
 
6 
 
10 
 
18 
 
 
 
 
Jorge Eliécer Villarreal-Fernández y Dora Inés Arroyave-Giraldo 
 
 140 Electronic Journal of Research in Educational Psychology, 20 (1), 119-150. ISSN:1696-2095. 2021. no. 56 
La validez predictiva del instrumento se determina a partir de un Modelo de Regresión 
Lineal Múltiple, del cual se concluye que las dimensiones de la Motivación predicen el 5,6% 
del resultado en el rendimiento académico, siendo una predicción baja. La Tabla 6 presenta el 
resumen del modelo. 
 
Tabla 6. Resumen del Modelo de Regresión para Predecir Rendimiento Académico 
 
Modelo R R2 B EE β t p 
1 .236a .056 3.851 0.350 43.705 .000 
OME 0.026 0.009 0.112 2.751 .006 
ANS -0.042 0.010 -0.169 -4.057 .000 
AUT 0.037 0.012 0.121 3.069 .002 
 
 
Se encontró que la Ansiedad (ANS), la Orientación de Metas Extrínsecas (OME) y la 
Autoeficacia (AUT), son estadísticamente significativas al 95%. Los demás factores no 
presentaron una relación estadística significativa, dado que sus valores de P son superiores a 
0.05. En cuanto a los valores estandarizados, se puede concluir que ANS ayuda a explicar el 
promedio acumulado de manera inversa; esto, dado que tiene signo negativo, mientras que la 
OME y AUT lo hacen positivamente, aunque con muy baja predicción. 
 
Discusión y Conclusiones 
 
 El estudio presenta el proceso y los resultados de adaptación y validación de la Escala 
de Motivación del Motivated Scale Learning Questionnaire (MSLQ) en Estudiantes 
Universitarios colombianos. El cuestionario resultante es importante en la medida en que se 
puede disponer de un instrumento que se adecúe a las características de la población del país, y 
que pueda ser utilizado en otras investigaciones, como base para la recopilación de información 
que sea un punto de partida para procesos de transformación educativa en Educación Superior. 
 
El resultado fue un instrumento de 3 Componentes, 5 factores, 19 ítems, donde la 
Subescala Creencias de Control del Aprendizaje no hace parte del modelo final, ya que sus 
ítems no agruparon en la estructura factorial original, lo que se convierte en una diferencia 
importante que se debe analizar en otros trabajos donde se aplique el MSLQ en el país, para 
determinar si es una condición específica del contexto de aplicación, que refleja diferencias en 
el desarrollo de la Motivación, o producto de algún error en el proceso. La reducción de factores 
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e ítems en la Escala de Motivación ya se había encontrado en las versiones checas del 
instrumento (Jakešová & Hrbáčková, 2014; Jakešová, 2014; Vaculíková, 2016), donde se pasa 
de 27 ítems con tres factores a una final con 17 ítems para la misma cantidad de factores, en los 
cuales no se ubica el CCA. En la versión chilena (Inzunza et al, 2018) también presenta tres 
factores como resultado final. Y, en Venezuela, donde se presenta una Escala de Motivación con 
cuatro factores (Cardozo, 2018). Al comparar con validaciones realizadas en el país (Granados-
López y Gallego-López, 2016; Montoya et al., 2018; Mora y Suárez, 2016; Sabogal et al., 2011) 
se encuentra que estos realizaron los procesos utilizando como base el MSLQ-FC, que es la 
versión corta del original, donde se reducen las Subescalas, acercándose a los resultados que se 
encontraron en esta validación con respecto a los Factores, ya que en la extracción de estos no 
se logra una estructura igual a la encontrada por Pintrich. 
 
La Fiabilidad de las Subescalas del instrumento, medidas con el Alfa de Cronbach, 
(OME=.761, VT=.832, AUT=.850, ANS=.728, OMI=.708), presentan una variación entre .708 
y .850, difieren con el cuestionario original (OME=.62, VT=.90, AUT=.93, ANS=.80, OMI=.74, 
CCA=.68), los cuales varían entre .62 y .93, lográndose indicadores aceptables y no redundantes 
(Oviedo y Campo-Arias, 2005). Büyüköztürk (2004) presenta indicadores menos favorables 
para esta Subescala, entre .52 y .86, lo mismo que Ramirez-Dorantes (2013), entre .52 y .87, y 
Curione (2017), entre .63 y .83. Se debe tener en cuenta, además, que para darle más robustez 
a este estudio se tuvieron en cuenta el coeficienteOmega, que basa sus análisis en las cargas 
factoriales, lo mismo que la fiabilidad compuesta (CR). Estos indicadores resultaron con valores 
más altos, entre .710 y .860 para el Omega y entre .717 y .855 para CR. 
 
Los criterios de bondad de ajuste del modelo final de la Escala de Motivación del 
cuestionario (SRMR=0.040, GFI=0.964, AGFI=0.952, NFI=0.927, RFI=0.912, PNFI=0.770) 
presentan una estructura latente de mejor condición que el original (χ2/df=3.49; GFI=.77; 
AGFI=.73; RMR=.07), también de los presentados por Büyüköztürk (2004) (RMSEA=0.06, 
GFI=0.88, AGFI=0.85, CFI=0.82) y del modelo de Vaculíková (2016) (CFI=0.93, GFI=0.94, 
AGFI=0.92). El instrumento adaptado y validado resuelve algunos de los problemas que Hilpert 
y colaboradores (2013) encontraban en la versión de Pintrich. 
 
Frente a la predicción del rendimiento académico a partir del modelo generado se 
encontró que solamente el 5.6% de esta variable se predice a partir de las dimensiones de la 
Motivación, considerándose una relación débil. Fueron significativas las relaciones entre la 
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Ansiedad, la Orientación de Metas Extrínsecas y la Autoeficacia, una dimensión por cada 
componente de la Motivación. Para el caso del cuestionario original, Pintrich (1991) encuentra 
relaciones significativas, aunque moderadas, lo que se presenta como una diferencia con los 
resultados de la adaptación realizada. Credé y Phillips (2011) presentan los resultados de su 
metaanálisis, donde se verifica que, en general, las relaciones entre las variables del MSLQ y 
el rendimiento académico estuvieron de débiles a moderadas. De moderadas a fuerte estuvo la 
Autoeficacia. Las demás dimensiones de la Motivación fueron más débiles, a diferencia de lo 
encontrado en este proceso, donde esta relación es débil para las tres Subescalas con valores 
significativos. En la validación uruguaya no se presentaron correlaciones significativas entre la 
Motivación y el Rendimiento Académico (Curione et al, 2017). 
 
Las herramientas estadísticas utilizadas también son un aspecto que se diferencia de 
anteriores validaciones en el país y la región. La introducción de las ecuaciones estructurales y 
el path analysis es un desarrollo en estas técnicas, lo que lleva a un aumento de la robustez de 
los resultados y, por lo tanto, el posible motivo de algunas de las diferencias encontradas frente 
a validaciones en Colombia. Las diferencias culturales pueden ser también un Factor que afecte 
los resultados al compararlos con otros países y regiones. 
 
Se debe tener en cuenta que, aunque en validaciones anteriores se han utilizado muestras 
a conveniencia, esta característica es una de las limitaciones para generalizar este estudio. La 
diversidad de la muestra que se utilizó, en género, semestre que se estudia, edad y estrato 
socioeconómico (estas dos últimas características acordes con la población que se encuentra en 
Educación Superior) supone una reducción de la limitación, pero no su desaparición. De la 
misma forma se pretende disminuir, a partir de la robustez en los resultados que permiten las 
herramientas estadísticas utilizadas. 
 
Las modificaciones en los reactivos para que no fueran específicos a un curso, sino que 
tuvieran en cuenta todo el Programa que se cursa es otra de las posibles causas en las 
disimilitudes en lo encontrado, al compararse con el cuestionario original. Esta modificación, 
no tan particular, se acerca a los planteamientos del autor, que encontró que había diferencias 
en los resultados al realizar la medición en diferentes materias, por lo que le dio más importancia 
a hablar de “los cursos” y no “una clase”, en el caso de esta validación al Programa (Pintrich, 
2004). 
 
Adaptación y validez de la Escala de Motivación del Motivated Scale Learning Questionnaire (MSLQ) 
en universitarios colombianos 
 
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El proceso de eliminación de la Subescala CCA inició al encontrarse que solo dos 
reactivos de la misma tenían un peso factorial por encima del determinado (0.40), y continuó 
en la medida en que estos ítems fueron extraídos en el Factor de mayoría VT. Además de esto, 
al realizar el AFC estos fueron los que cargaron de manera más débil, por lo que fueron 
suprimidos en el proceso de mejora del modelo. Un análisis a realizar, a partir de estos 
resultados, es identificar si los Estudiantes perciben que el resultado de su Aprendizaje tiene 
más que ver con la importancia de la tarea a realizar que por el esfuerzo de cada uno. La 
eliminación de ítems presenta como limitación, el que se pueda afectar la representatividad del 
constructo. Ya se vio como eliminar toda una Subescala lleva al planteamiento de nuevos 
interrogantes; ahora habría que revisar en las demás dimensiones el grado de afectación que se 
pueda tener al tener menos reactivos para cada una. 
 
El proceso de validación realizado permite que el uso de la Escala de Motivación del 
MSLQ adaptada sea considerado como válido y confiable para Estudiantes Universitarios del 
contexto educativo colombiano. De todas maneras, hay que tener en cuenta que, el MSLQ tiene 
condiciones y siempre es importante realizar nuevos estudios en diferentes niveles educativos 
que puedan dar cuenta de información psicométrica más sólida. Se deben revisar los ítems 
eliminados, revisar la redacción y probarlos en investigaciones futuras, analizar la consistencia 
interna con los demás ítems y, si es posible, poder utilizarlos en otras aplicaciones del 
instrumento. Sería relevante indagar sobre la validez de criterio del instrumento, para esto se 
debería confrontar con otro cuestionario que mida el mismo constructo y que tenga iguales o 
mejores características, de manera que se puedan reunir mayores evidencias sobre la calidad de 
este. 
 
Jorge Eliécer Villarreal-Fernández y Dora Inés Arroyave-Giraldo 
 
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