Diversos estudios indagan aspectos relacionados con el desgaste del docente, manifiesto en agotamiento físico y mental, denominado síndrome de burnout (Arquero & Donoso, 2013; Ayuso-Marente, 2006; Moreno-Jiménez et al., 2010; Villarruel-Fuentes et al., 2018; Zavala, 2008; Zuniga-Jara & Pizarro-Leon, 2018). El ambiente laboral, con sus diferentes componentes y dimensiones, se ha identificado como un factor que puede desatar el estrés en los docentes (Alvitesí-Huamaní, 2019; Salazar et al., 2021). Así mismo, la posibilidad de perder el control de sus actuaciones laborales lo puede llevar a mantenerse conectado laboralmente en los tiempos fuera de su horario, con lo cual se afectan los tiempos dedicados a compartir con la familia (Lemos et al., 2019). Esto indica falta de recursos multidimensionales para afrontar situaciones estresantes en lo laboral (Alvitesí-Huamaní, 2019; Atará-Piraquive et al., 2022; Cardozo, 2016; García et al., 2017; MacIntyre et al., 2020; Ozamiz-Etxebarria et al., 2021). El estrés del profesorado puede incidir negativamente en el estudiantado en cuanto a su rendimiento (Chen & Zhao, 2022), la que puede obedecer a saberes propios necesarios para orientar procesos de enseñanza aprendizaje (Castellanos-Páez et al., 2022).
Cuando una institución educativa tiene una planta docente estable, el aprendizaje de los estudiantes puede verse afectado positivamente (Solera et al., 2017). Sin embargo, la contratación de los profesores está relacionada con el estrés (Martínez-Otero, 2003). Es decir, la provisionalidad en los contratos laborales genera incertidumbre y afecta tanto la salud física como la mental (Cladellas et al., 2018). La literatura muestra que el estrés laboral de los docentes, que lleva al síndrome de burnout, se relaciona con varios factores. Entre los más recurrentes está la sobrecarga laboral (SL) (Lemos et al., 2019; Martínez et al., 2017; Matabanchoy et al., 2017; Moreno-Jiménez et al., 2010; Moriana & Herruzo, 2004; Mosleh et al., 2022; Rodríguez et al., 2017; Solera et al., 2017; Villarruel-Fuentes et al., 2018). La presente investigación se orientó a responder las siguientes preguntas:
- ¿Cuáles son los factores intrínsecos, distintos a la SL, relacionados con el estrés académico de los docentes activos de Colombia, México y Perú en tiempos de la pandemia por covid-19?
- ¿Cómo los factores intrínsecos relacionados con el estrés académico predicen la SL de los docentes de Colombia México y Perú durante la pandemia por covid-19?
Metodología
El enfoque de la investigación es cuantitativo (Hernández et al., 2014; McMillan & Schumacher, 2005). Se emplea el alfa de Cronbach para determinar la fiabilidad global del instrumento y de cada una de las categorías (Cronbach, 1951); el análisis de componentes principales (ACP), para los factores intrínsecos (Walpole et al., 2007); y el método de regresión lineal por introducción, para construir el modelo no supervisado, que predice la SL a partir de los factores intrínsecos.
Participantes
Con ocasión de la pandemia por covid-19, un equipo de investigación adelantó un proceso para caracterizar al tutor virtual (Suárez et al., 2020). Lo anterior fue parte de un curso de Tutor Virtual, promovido para contribuir en la alfabetización en la incorporación de la tecnología.
En el estudio participaron 101 profesores, de Colombia (hombres [H] = 33; mujeres [M] = 34), de México (H = 10; M = 12) y de Perú (H = 5; M = 7). Todos se desempeñan en el casco urbano, en ciudades pequeñas o ciudades capitales. En cuanto a estudios realizados, 25 tienen pregrado; 17, especialización; 42, maestría; y 17, doctorado. En la figura 1, se identifica que el 68 % de los participantes tiene más de diez años de experiencia docente, a nivel de educación básica y media (63), pregrado (37) y posgrado (1).
Figura 1
Distribución de los participantes según su experiencia docente medida en años}
Instrumento
El inventario empleado en esta investigación se adaptó a partir de otros dos: el usado por Kim y Wang (2018) y otro adaptado para indagar la actividad educativa en tiempos del experimento forzado debido a la pandemia por covid-19 (Suárez et al., 2020). El instrumento de Kim y Wang (2018) tiene validez, puesto que se compone de inventarios empleados en diversas publicaciones que resultaron de investigaciones. Fue traducido al español por un traductor oficial. Además, las preguntas se adecuaron para usar en el contexto de la docencia, cuya validez de contenido se hizo a través de expertos en el área. La tabla 1 describe las categorías y subcategorías que componen el instrumento. Las preguntas se evalúan entre totalmente en desacuerdo (1) y totalmente de acuerdo (10).
Las afirmaciones que se adicionaron, en la categoría recursos tecnológicos para la actividad laboral, a las 38 que hacen parte del instrumento de Kim y Wang (2018) están en la tabla 2.
Tabla 1
Categorías y subcategorías del instrumento empleado en la investigación
|
Categoría
[No. de preguntas]
|
Descripción / subcategorías
|
|
Emociones laborales
[12]
|
El trabajo emocional está relacionado con el control de sentimientos y expresiones para cumplir con el trabajo. Lo anterior requiere buscar, estructurar o reprimir las emociones de la persona en el momento de su actividad laboral, al trabajar las emociones cognitivas —ideas o pensamientos—, corporales —síntomas físicos o somáticos— o expresivas —gestos—.
- Intensidad/variedad. Frecuencia y diversidad de emociones requeridas.
- Actuación superficial. Manejo de las emociones visibles.
- Actuación profunda. Intento por influir en los sentimientos internos
|
|
Demandas laborales
[11]
|
Factor externo que comprende los aspectos físicos, sociales u organizativos que exige la docencia que, a su vez, requieren costos fisiológicos y psicológicos sostenidos. Una alta demanda laboral implica un agotamiento y un desempeño negativo.
- Ambigüedad de roles. Referida la indefinición de responsabilidades y ausencia —o desconocimiento— de procesos y procedimientos.
- Carga laboral. Excesivo número de actividades laborales en relación con el tiempo para su ejecución.
- [Negativo] Contacto con estudiantes. La cantidad y forma —actitudes negativas o agresivas— de la interacción con estudiantes.
|
|
Recursos laborales
[8]
|
Factor que comprende los aspectos físicos, psicológicos, sociales u organizativos del trabajo. Este factor se puede relacionar con lo necesario para lograr las metas laborales, la necesidad de reducir las demandas laborales y, en consecuencia, los gastos fisiológicos y psicológicos asociados o los estímulos de crecimiento y el desarrollo personal. Los recursos laborales implican un compromiso en las actividades del trabajador que propician un desempeño positivo.
- Autoeficacia. Recursos que tiene el profesor para enfrentar las demandas de la docencia. Mayor autoeficacia presenta una curva de menor agotamiento.
- Autonomía laboral. La libertad, independencia y discreción que tiene un profesor para realizar las actividades de docencia.
- Apoyo social. Corresponde a la colaboración que el profesor puede recibir de sus superiores o colegas para las actividades de docencia.
|
|
Burnout
[7]
|
Corresponde a lo que experimentan las personas después de un trabajo intenso de interacción con otros. La manifestación puede ser agotamiento —pérdida de recursos—, despersonalización —respuesta negativa o distante a la actividad laboral— o sentimiento de falta de realización personal —reducción en los sentimientos de competencia y logro de éxito en la actividad laboral—.
|
|
Recursos tecnológicos para la actividad laboral
[8]
|
Dado que la investigación se desarrolló cuando los profesores estaban inmersos en la actividad docente, en modalidad remota a través de los servicios de internet, esta categoría hace referencia a los elementos de hardware y software, así como la percepción de algunos cambios en la actividad docente.
|
Tabla 2
Afirmaciones adicionadas para el presente estudio con la categoría recursos tecnológicos para la actividad laboral
|
No.
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Afirmación
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39
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Actualmente cuento con los recursos tecnológicos suficientes para mi labor docente —ordenador, cámara web…—
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40
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La conexión a internet ha sido estable para atender mi trabajo docente.
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41
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Me siento cómodo con la virtualización de la educación.
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42
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Me ha sido fácil incorporar las tecnologías de la información y la comunicación en mis clases.
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43
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Los estudiantes han respondido óptimamente a las tareas y actividades que dejo.
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44
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Entiendo perfectamente en qué cambió mi labor docente.
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45
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Es necesario que la institución organice o me apoye en cursos de formación docente para el tema de la virtualidad.
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46
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Mi metodología de enseñanza en la presencialidad se adaptó con facilidad a la presencialidad remota.
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Recolección de datos
Debido a la pandemia por covid-19, el registro de la información se hizo a través de los servicios de internet, con el uso de la plataforma institucional. Se diseñó un formulario en la Suite de Google® —Forms— en el dominio de la universidad, el cual exige el registro del correo electrónico de cada participante, quienes previamente habían diligenciado el registro de inscripción al curso de Tutor Virtual. De allí se tomó la información demográfica y se verificó la identidad.
Análisis de datos
Antes de procesar la información, se depuró cada uno de los registros y se verificó que no existiera duplicidad en la identidad, hasta tener la certeza de cada uno de los registros. Para el procesamiento de los datos se utilizó el software SPSS versión 25.0®.
A continuación, se establecieron la fiabilidad —alfa de Cronbach— global del instrumento, las categorías y las subcategorías definidas a priori. Después se verificaron los supuestos necesarios para usar la técnica de reducción de variables de ACP. Se verificó el índice de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO > 0,500) y la prueba de esfericidad (Chi-Cuadrado [χ2], gl. y sig. < 0,050).
Los parámetros ajustados para la reducción de variables fueron: método de rotación Varimax con Kaiser, extraer basado en autovalor 1, mostrar solución al rotar, número máximo de iteraciones para convergencia 25 y mostrar solución rotada. En el análisis factorial, las opciones consideradas fueron: variables perdidos “excluir casos según lista”, formato de presentación de los coeficientes, ordenado por tamaño, suprimir pequeños coeficientes valor absoluto bajo 0,450 y sin variable de selección.
Una vez identificados los factores intrínsecos, se construyó el modelo no supervisado de regresión lineal por introducción. Previamente se verificaron los supuestos de independencia y normalidad de las variables —que se garantizan con el uso de ACP—, así como la significancia de cada una de las variables.
Proceso metodológico
La investigación se desarrolló en tres fases: (1) de inicio, (2) de selección y adecuación del instrumento y (3) de levantamiento, procesamiento y análisis de la información. La fase inicial partió, en el curso Tutor Virtual, de la reflexión de la actividad docente en medio de la pandemia por covid-19. El equipo investigador realizó una revisión bibliográfica, para consolidar el proyecto. Esta fase terminó con las preguntas de investigación. A partir de acá, se trazó y se articuló el objetivo general.
Condiciones éticas
Los profesores dieron consentimiento para participar de la investigación en calidad de informantes. Se aclaró que el uso de la información aportada era únicamente con fines académicos. Así mismo, se informó que sería tratada en forma anónima, según la normatividad vigente en Colombia (Congreso de la República de Colombia, 2012) para la protección de datos.
Resultados y discusión
En este apartado se organizan los resultados en tres etapas: la primera da una mirada a los datos desde las categorías a priori del instrumento; la segunda hace referencia al procesamiento de la información para obtener las variables emergentes, sin considerar la variable relacionada con la SL; y la tercera se relaciona con el modelo predictivo no supervisado de la SL, a partir de las variables emergentes encontradas en la etapa anterior.
El instrumento desde las categorías a priori
La fiabilidad global del instrumento empleado en la investigación (α = 0,856) puede ser interpretada entre buena y excelente (Frías-Navarro, 2020; Oviedo & Campo-Arias, 2005). Así mismo, como se puede identificar en la tabla 3, la fiabilidad de las categorías emociones laborales, demandas laborales y burnout se ajusta por separado, con valores entre buenos y excelentes, mientras que las categorías recursos laborales y recursos tecnológicos, se encuentran entre buena y aceptable.
Tabla 3
Fiabilidad global, por categoría y subcategoría del instrumento de la investigación
|
Alfa global [alfa global basado en elementos estandarizados]
|
Categoría [alfa] [alfa basado en elementos estandarizados]
|
Subcategoría [alfa] [alfa basado en elementos estandarizados]
|
Afirmaciones
|
|
0,856 [0,847]
|
Emociones laborales
[0,819] [0,817]
|
Intensidad/variedad [0,830] [0,830]
|
1, 2, 3, 4
|
|
Actuación superficial [0,724] [0,724]
|
5, 6, 7, 8
|
|
Actuación profunda [0,748] [1,753]
|
9, 10, 11, 12
|
|
Demandas laborales
[0,844] [0,844]
|
Ambigüedad de roles [0,554] [0,554]
|
13, 14
|
|
Carga laboral [0,494] [0,532]
|
15, 16
|
|
[Negativo] Contacto con estudiantes [0,820] [0,822]
|
17, 18, 19, 20, 21, 22, 23
|
|
Recursos laborales
[0,679] [0,660]
|
Autoeficacia [0,564] [0,589]
|
24, 25
|
|
Autonomía laboral [0,696] [0,702]
|
26, 27
|
|
Apoyo social [0,918] [0,918]
|
28, 29, 30, 31
|
|
Burnout
[0,862] [0,861]
|
Burnout [0,862] [0,861]
|
32, 33, 34, 35, 36, 37, 38
|
|
Recursos tecnológicos [0,759] [0,772]
|
Recursos tecnológicos [0,759] [0,772]
|
39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46
|
La fiabilidad del instrumento presenta valores equiparables con los obtenidos por Kim y Wang (2018), a pesar de que el estudio está en un contexto distinto.
En la figura 2 se identifica la distribución para Colombia, México y Perú de la media para las categorías del instrumento —emociones laborales, demandas laborales, recursos laborales burnout y recursos tecnológicos—. Se puede observar cómo los recursos laborales de los profesores son equiparables en los diferentes países con una mediana arriba de 7,5. Al confrontarlos con las demandas laborales, resultan ser superiores, dado que estas tienen una mediana por debajo de 6,0. Se puede identificar que el 25 % de los encuestados presenta algún nivel de riesgo de síndrome de burnout. Las emociones laborales están en un nivel aceptable en los diferentes países. Así mismo, el 50 % de la población estudiada dispone de recursos tecnológicos con una mediana arriba de 6,0, con una ligera dispersión en Perú y México.
Figura 2
Diagrama de cajas para las categorías medidas con el autorreporte en Colombia, México y Perú
Factores emergentes
Dado que en la presente investigación se pretenden encontrar los factores intrínsecos al estrés laboral de los docentes, se retiraron del instrumento las afirmaciones 15 y16 que hacen referencia a la subcategoría carga laboral.
Una vez verificado el cumplimiento de los supuestos estadísticos (KMO = 0,686; χ2 = 2271,790; gl = 703; sig. = 0,000), se aplicó la técnica de ACP. Se obtuvieron diez factores emergentes que explican el 71,331 % de la varianza. En la tabla 4 están los resultados de fiabilidad para cada factor intrínseco, organizados de mayor a menor según la varianza explicada. En los factores intrínsecos se presentaron cuatro variables —factores— confirmatorias: apoyo social (AS) (ACP2), intensidad/variedad (ACP5), autoeficacia (ACP7) y autonomía (ACP9).
Tabla 4
Fiabilidad de las variables emergentes
|
Alfa global [alfa global basado en elementos estandarizados]
|
Variable emergente
[varianza explicada] [media]
|
Afirmaciones
|
Alfa [alfa basado en elementos estandarizados]
|
|
0,828 [0,817]
|
ACP1 Trabajo en casa
[11.431%] [4,44]
|
17, 32, 33, 34, 36, 37
|
0.887 [0.886]
|
|
ACP2 – Apoyo social
[9.341%] [7,03]
|
28, 29, 30, 31
|
0.918 [0.918]
|
|
ACP3 Resiliencia didáctica-tecnológica
[9.203%] [7,03]
|
39, 40, 41, 42, 43, 46
|
0.834 [0.835]
|
|
ACP4 Motivación del estudiante
[8.140%] [7,10]
|
18, 19, 20, 21, 22
|
0,842 [0.846]
|
|
ACP5 Intensidad/variedad
[7.558%] [6,28]
|
1, 2, 3, 4
|
0.830 [0.830]
|
|
ACP6 Autocontrol emocional
[7.341%] [5,68]
|
5, 6, 7, 9, 10
|
0.784 [0.783]
|
|
ACP7 Autoeficacia
[4.904%] [7,74]
|
24, 25
|
0.564 [0.589]
|
|
ACP8 Incertidumbre laboral
[4.574%] [4,00]
|
13, 35
|
0.579 [0.579]
|
|
ACP9 Autonomía laboral
[4.497%] [8,02]
|
26, 27
|
0.669 [0.702]
|
|
ACP10 Transformación del perfil
docente [4.342%] [5,78]
|
38, 45
|
0.411 [0.414]
|
La fiabilidad global del conjunto de afirmaciones (α = 0,828) que se incorpora en las variables emergentes puede entenderse de buena a excelente (Frías-Navarro, 2020). Así mismo, las variables emergentes de trabajo en casa (TC) (ACP1), resiliencia didáctica-tecnológica (RDT) (ACP3), motivación del estudiante (ME) (ACP4) y autocontrol emocional (AE) (ACP6) pueden considerarse con una fiabilidad buena. Las variables emergente incertidumbre laboral (IL) (ACP8) y transformación del perfil docente (TPD) (ACP10) tienen una confiabilidad aceptable. Sin embargo, aportan información empírica relevante. A continuación, se interpretan las variables emergentes distintas a las confirmadas y que previamente se trataron en la tabla 1.
ACP1 TC. Esta variable emergente agrupa los aspectos emocionales que agotan al docente por desarrollar su labor desde la casa. Señala cómo el docente siente invadida la privacidad familiar por cuenta de su trabajo y cómo está relacionado con el interés hacia la docencia. Además, el trabajo desde casa se ha incrementado por preguntas, orientaciones y, en general, por requerimientos de los estudiantes a través de los medios de comunicación disponibles y posibles.
ACP3 RDT. Los confinamientos necesarios para contener la expansión del covid-19 implicaron para la labor educativa docente la apropiación del uso de diversos recursos tecnológicos, así como la transposición e innovación en la práctica educativa, orientada a la enseñanza y aprendizaje. Para los docentes, la RDT es entendida como la capacidad de adaptar los recursos tecnológicos disponibles a las actividades pedagógico-didácticas que desarrollan. La disponibilidad de hardware y software, así como los servicios de la internet, fueron una condición necesaria, pero no suficiente, para el desarrollo de las actividades.
ACP4 ME. Los profesores identifican el estrés académico de los estudiantes a través de las demandas que realizan mediante diferentes preguntas, así como de sus estados emocionales, que dan cuenta de la desmotivación por estar inmersos en el proceso formativo a través de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC), en modo remoto. Además, los profesores perciben como potencial fuente de estrés académico de los estudiantes la poca solidaridad institucional frente a las condiciones que viven por el estudio en casa.
ACP6 AE. Para los profesores, autoexigirse en cuanto al conjunto de emociones que deben mostrar de diferentes formas a sus estudiantes es una tarea que se debe racionalizar. Es decir, tratar de mantener una faceta emocional estable frente a sus estudiantes es fundamental en su actividad educativa, así esto demande inhibir sus propios sentimientos y sus expresiones faciales.
ACP8 IL. El experimento educativo forzado por el covid-19 sorprendió al conjunto de actores del sistema educativo, en particular, a los profesores a quienes les ha demandado el desarrollo de nuevas habilidades para responder a las nuevas exigencias propias de la actividad docente. Por lo anterior, el docente percibe que, si bien ha cambiado la forma de desarrollar su trabajo, no tiene una certeza en relación con los beneficios que potencialmente estos pudiesen tener, quizás porque no han existido pautas institucionales claras para el quehacer del profesor en el “aula”.
ACP10 TPD. Los profesores han identificado la necesidad de actualizarse en relación con la incorporación o articulación de las TIC a la actividad pedagógico-didáctica para el desarrollo de su labor docente en el “aula”. Sin embargo, esta transformación al parecer se percibe como una amenaza a corto o mediano plazo en relación con la remuneración de su trabajo y, en general, con su estabilidad laboral.
Modelo predictivo de la SL
Para identificar cómo los factores intrínsecos afectan la carga laboral, se procedió a utilizar el modelo de regresión lineal por introducción, en el que la variable dependiente corresponde a la SL y las variables predictivas o independientes corresponden a las diez variables identificadas con la técnica de ACP, que se detallan en la tabla 3.
En primera instancia, se verifican los supuestos necesarios para hacer uso del modelo de regresión lineal. Dado que las variables que se utilizarán como dependientes o explicativas provienen de la técnica ACP, se garantizan los supuestos de normalidad, independencia y no colinealidad. Además, en la tabla 5, el valor de la prueba de Durwin-Watson (k* = 6, n = 101) permite identificar que está en el intervalo que garantiza que los errores —en la predicción— no estén correlacionados. Así mismo, la técnica de ACP garantiza que las variables entre sí sean ortogonales y no tengan correlación entre ellas. Al usar la rotación Varimax con Kaiser, se asegura que las variables tengan una distribución normal.
Las variables que contribuyen significativamente a la explicación de la SL son: TC, AS, RDT, ME, AE e IL. Se resumen en la tabla 5.
Tabla 5
Coeficientes no estandarizados, coeficientes estandarizados e intervalos de confianza de las variables explicativasa
|
Coeficientes no estandarizados
|
Coeficientes estandarizados
|
|
|
95.0% intervalo de confianza para B
|
|
Modelo
|
B
|
Desv. Error
|
Beta
|
t
|
Sig.
|
Límite inferior
|
Límite superior
|
|
Constante
|
7,683
|
,155
|
|
49,545
|
,000
|
7,375
|
7,991
|
|
TC
|
1,261
|
,156
|
,548
|
8,089
|
,000
|
,951
|
1,570
|
|
AS
|
-,570
|
,156
|
-,248
|
-3,655
|
,000
|
-,879
|
-,260
|
|
RDT
|
-,518
|
,156
|
-,225
|
-3,321
|
,001
|
-,827
|
-,208
|
|
ME
|
,613
|
,156
|
,267
|
3,936
|
,000
|
,304
|
,923
|
|
AE
|
,351
|
,156
|
,153
|
2,254
|
,026
|
,042
|
,661
|
|
IL
|
,574
|
,156
|
,249
|
3,680
|
,000
|
,264
|
,883
|
- Variable dependiente: SL
(SL) = 7,683 + 1,261(TC) - 0,570 (AS) - 0,518 (RDT) + 0,613 (ME) + 0,351 (AE) + 0,574 (IL)
|
De acuerdo con la tabla 6, los factores intrínsecos explican en 56,9 % la SL. Mas allá de los valores, el modelo aporta indicios de evidencia empírica, en la que TC, ME, AE y IL son las variables que aportan a la carga laboral. Por su parte, AS y RDT son elementos que mitigan la SL.
Tabla 6
Resumen del modelob
|
Modelo
|
R
|
R cuadrado
|
R cuadrado ajustado
|
Error estándar de la estimación
|
Estadísticos de cambio
|
Durbin-Watson
|
|
Cambio en R cuadrado
|
Cambio en F
|
gl1
|
gl2
|
Sig. Cambio en F
|
|
1
|
,754a
|
,569
|
,541
|
1,5585
|
,569
|
20,658
|
6
|
94
|
,000
|
1,902
|
|
a. Predictores: (Constante), (TC), (AS), (RDT), (ME), (AE), (IL).
|
|
b. Variable dependiente: (SL)
|
En la presente investigación se ha identificado que el agotamiento del profesor derivado de la SL puede ser mitigado o incrementado a partir del AS ofrecido por los colegas de trabajo, a nivel de pares, en la actividad docente o por los directivos de la institución. Trabajos previos indican que, cuando los colegas ofrecen un apoyo inadecuado, no favorecen la mitigación del estrés (Alvitesí-Huamaní, 2019; Ayuso-Marente, 2006; Kim & Wang, 2018).
De otro lado, desde antes de la pandemia, la IL se ha identificado como un factor que incide en el incremento del estrés laboral, sobre todo en personas cuyo vínculo laboral no es estable (Cladellas et al., 2018). La pandemia ha afectado enormemente los procesos de vinculación de estudiantes a las instituciones educativas del sector público y, con mayor intensidad, en el sector privado, dado que demanda inversión económica del estudiante o sus familias. Recientemente se ha reportado deserción y abandono escolar de los estudiantes de las instituciones educativas (Cáceres-Correa, 2021; Cepal & Unesco, 2020; Grupo Banco Mundial, 2020), lo que tiene como consecuencia una menor oferta de empleo para los docentes, por lo que quizá pueden estar percibiendo una menor oferta laboral, lo cual da fundamento a la IL como factor que contribuye a la SL, representada como elemento de competitividad.
Un elemento interesante que emerge en la presente investigación tiene que ver con la RDT que los docentes mostraron para adaptarse a los retos que demandó el confinamiento debido a la emergencia sanitaria. En este sentido, entendieron de manera rápida la necesidad de autoformación en el uso de las TIC disponibles, principalmente a través de los servicios de internet, para continuar los procesos educativos en esa nueva condición de presencialidad remota. Este hecho coincide con lo observado por MacIntyre et al. (2020), en el sentido de que el colectivo docente intenta hacer su labor lo mejor posible.
La posibilidad de AE, al igual que en otras investigaciones (Ayuso-Marente, 2006; Kim & Wang, 2018; Moriana & Herruzo, 2004; Silvero, 2007), se identifica como uno de los principales recursos que el profesor tiene para enfrentar las actividades escolares que incrementan la SL y, en consecuencia, el estrés laboral. Sin embargo, el mal uso del autocontrol y de las emociones en ocasiones puede llevar a elevar el nivel de estrés.
El presente estudio, realizado en medio de la pandemia, confirma que la actividad docente tiene factores que desatan el estrés, indistintamente de que se esté o no en pandemia. Así mismo, se identifica cómo emerge una variable que pone en perspectiva al docente para la pospandemia y es la relacionada con su perfil docente. Los profesores han identificado cómo, en cuanto a sus habilidades y atributos para desempeñar la labor docente en los diferentes niveles educativos, es necesario formarse permanentemente en el uso de las TIC, las cuales se identifican inicialmente como una herramienta o recurso, pero pueden entenderse como mediación en la actividad docente, lo que demanda una transformación o evolución pedagógico-didáctica de la actividad educativa.
Limitaciones de la investigación
Las posibles limitaciones del presente estudio son:
- la población que participó voluntariamente en Colombia, Perú y México no permite hacer una generalización de los resultados.
- a propósito del levantamiento de la información a través de un autorreporte aplicado online, si bien hay seguridad en el registro de los datos y una corroboración de quién ingresó, no existe un consenso en cuanto a la utilización de autorreportes que señale una total confianza en este tipo de instrumentos. De algún lado se indica que permite a los participantes reflexionar cómodamente para cada una de sus respuestas (Díaz, 2012), lo que puede tener sesgo. De todos modos, en la investigación se han verificado todos los supuestos estadísticos antes de procesar la información e interpretar los hallazgos. Como hecho adicional, se socializaron los resultados con grupos de docentes que participaron de la capacitación, lo que permitió llegar a un consenso en la interpretación.
- el tiempo en el cual se desarrolló la investigación corresponde a un momento atípico en la humanidad —la pandemia debido al covid-19—. Sin embargo, es preciso notar que muchas de las cosas que han ocurrido en la pandemia mostraron aspectos que se venían dando en la “supuesta normalidad” y que seguramente continuarán en la pospandemia.
Conclusiones
El síndrome de burnout en el profesorado es un tema de estudio regular, que ha indicado cómo la SL es uno de los factores que más incide en su manifestación. El presente estudio aporta evidencia empírica que señala cuáles son las variables que contribuyen en la explicación y comprensión de la SL de los profesores: TC, AS, RDT, ME, AE e IL.
En razón al experimento forzado por la pandemia, el TC es una de las formas que llevó a los actores de los sistemas educativos a explorar una modalidad presencial remota, que implicó al profesor abrir su casa al trabajo, lo que llevó al cruce de las actividades laborales con la vida familiar. Sin embargo, tuvo la capacidad de RDT, al adaptarse a los retos que implicó esta actividad laboral remota. En perspectiva, se ha identificado que este tipo de modalidad “presencial remota” apoyada con tecnologías de la internet emerge como una posibilidad para las personas que, por diversas razones, no pueden acudir en forma presencial a las instituciones educativas, pero que, por su estilo de aprender, se benefician de la interacción sincrónica. Con lo anterior, una de las modalidades para desempeñar la labor docente será la presencialidad remota mediada por tecnologías de internet, lo que le permite al docente trabajar desde casa.
Los factores intrínsecos encontrados muestran aspectos por considerar desde diferentes puntos de vista para mitigar la SL y, en consecuencia, el estrés laboral docente. Desde lo institucional, es necesario promover, a través de diferentes acciones, la autonomía laboral del profesor, cursos orientados a mejorar el perfil docente en la incorporación de las TIC en la educación, seminarios taller para promover el AE, así como la empatía con otros docentes, que favorezcan los recursos para mitigar el estrés laboral.
La experiencia en la pandemia ha dejado algunos elementos que demandan nuevas actividades para la actividad docente. En consecuencia, se exigen nuevos recursos, por lo que es preciso avanzar en su estudio y comprensión, de manera que se puedan anticipar acciones por seguir para mitigar potenciales consecuencias negativas y para enfrentar la actividad docente con sus nuevas exigencias.
Referencias
Alvitesí-Huamaní, C. (2019). Estrés docente y factores psicosociales en docentes de Latinoamérica, Norteamérica y Europa. Propósitos y Representaciones, 7(3), 141-159. https://doi.org/10.20511/pyr2019.v7n3.393
Arquero, J., & Donoso, J. (2013). Docencia, investigación y burnout: El síndrome del quemado en profesores universitarios de Contabilidad. Revista de Contabilidad-Spanish Accounting Review, 16(2), 94-105. https://doi.org/10.1016/j.rcsar.2013.04.001
Atará-Piraquive, A., Rute, B., & Cantor-Cutiva, L. (2022). Costos de productividad asociados a síntomas de voz, baja calidad del sueño y estrés en profesores universitarios durante el trabajo en casa en tiempos de COVID-19. Revista de Investigación e Innovación en Ciencias de la Salud, 4(1), 4-15. https://doi.org/10.46634/riics.131
Ayuso-Marente, J. (2006). Profesión docente y estrés laboral: una aproximación a los conceptos de estrés laboral y burnout. Revista Iberoamericana de Educación, 39(3), 1-14. https://doi.org/https://doi.org/10.35362/rie3932575
Cáceres-Correa, I. (2021). Acerca de la escolaridad a distancia y la deserción en pandemia. Utopia y Praxis Latinoamericana, 26(especial 2), 11-12. https://www.redalyc.org/journal/279/27966514001/html/
Cardozo, L. (2016). El estrés en el profesorado. Revista de Investigación Psicológica, 15, 75-98. http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2223-30322016000100006&lng=es&nrm=iso&tlng=es
Castellanos-Páez, V., Abello-Correa, R., Gutiérrez-Romero, M., Ochoa-Angrino, S., Rojas-Ospina, T., & Taborda-Osorio, H. (2022). Impacto de la pandemia en el aprendizaje: reflexiones desde la psicología educativa. Praxis & Saber, 13(34), e14532. https://doi.org/10.19053/22160159.v13.n34.2022.14532
Cepal, & Unesco. (2020). La educacion en tiempos de la pandemia COVID-19. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000374075?posInSet=1&queryId=9ccf4a39-7c50-43e4-856b-a09632daa7a2
Chen, B., & Zhao, C. (2022). More is less: Homeroom teachers’ administrative duties and students’ achievements in China. Teaching and Teacher Education, 119, 103857. https://doi.org/10.1016/J.TATE.2022.103857
Cladellas, R., Castelló, A., & Parrado, E. (2018). Satisfacción, salud y estrés laboral del profesorado universitario según su situación contractual. Revista de Salud Pública, 20(1), 53-59. https://doi.org/10.15446/rsap.v20n1.53569
Congreso de la República de Colombia. (2012). Ley 1581 de 2012. Por la cual se dictan disposiciones generales para la protección de datos personales. https://www.defensoria.gov.co/public/Normograma 2013_html/Normas/Ley_1581_2012.pdf
Cronbach, L. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16(3), 297-334. https://doi.org/10.1007/BF02310555
Díaz, V. (2012). Ventajas e inconvenientes de la encuesta por internet. Papers, Revista de Sociologia, 97(1), 193-223. https://doi.org/https://doi.org/10.5565/rev/papers/v97n1.71
Frías-Navarro, D. (2020). Apuntes de consistencia interna de las puntuaciones de un instrumento de medida. https://www.uv.es/friasnav/AlfaCronbach.pdf
García, I., Martínez, L., & Linares, E. (2017). Cómo afecta el estrés del docente, en el desempeño académico del estudiante de UPIBI-IPN. Revista Electrónica sobre Tecnología, Educación y Sociedad, 4(7), 1-12. https://www.ctes.org.mx/index.php/ctes/article/view/661
Grupo Banco Mundial. (2020). COVID-19: Impacto en la educación y respuestas de política pública. https://thedocs.worldbank.org/en/doc/143771590756983343-0090022020/original/Covid19EducationSummaryesp.pdf
Hernández, R., Fernández, C., & Baptista, M. (2014). Metodología de la investigación. McGraw Hill Intereamericana.
Kim, S., & Wang, J. (2018). The role of job demands–resources (JDR) between service workers’ emotional labor and burnout: New directions for labor policy at local government. International Journal of Environmental Research and Public Health, 15(12). https://doi.org/10.3390/ijerph15122894
Lemos, M., Calle-González, G., Roldán, T., Valencia, M., Orejuela, J., & Román-Calderón, J. (2019). Factores psicosociales asociados al estrés en profesores universitarios colombianos. Diversitas: Perspectivas en Psicología, 15(1), 59-70. https://doi.org/10.15332/s1794-9998.2019.0001.05
MacIntyre, P., Gregersen, T., & Mercer, S. (2020). Language teachers’ coping strategies during the Covid-19 conversion to online teaching: Correlations with stress, wellbeing and negative emotions. System, 94, 1-13. https://doi.org/10.1016/j.system.2020.102352
Martínez-Otero, V. (2003). Estrés y ansiedad en los docentes. Pulso: Revista de Educación, 26, 9-22. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=499144
Martínez, J., Berthel, Y., & Vergara, M. (2017). Síndrome de Burnout en profesores y su relación con el aprendizaje de los estudiantes de básica primaria de una institución educativa oficial de Sincelejo (Colombia), 2016. Revista Salud Uninorte, 33(2), 118-128. http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S0120-55522017000200118&lng=en&nrm=iso&tlng=es
Matabanchoy, M., Lasso, E., & Pantoja, M. (2017). Estrés en funcionarios de instituciones educativas públicas. Revista Virtual de Ciencias Sociales y Humanas Psicoespacios, 11(19), 37-60. https://doi.org/10.25057/21452776.939
McMillan, J., & Schumacher, S. (2005). Investigación educativa. Pearson Educación.
Moreno-Jiménez, B., Corso, S., Sanz, A., Rodriguez-Muñoz, A., & Boada, M. (2010). El “burnout” y el “engagement” en profesores de Perú. Aplicación del modelo de demandas-recursos laborales. Ansiedad y Estrés, 16(2-3), 293-307. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.2796.5602
Moriana, J., & Herruzo, J. (2004). Estrés y burnout en profesores. International Journal of Clinical and Health Psychology, 4(3), 597-621. https://www.redalyc.org/pdf/337/33740309.pdf
Mosleh, S, Kasasbeha, M., Aljawarneh, Y., Alrimawi, I., & Saifan, A. (2022). The impact of online teaching on stress and burnout of academics during the transition to remote teaching from home. BMC Medical Education, 22(1). https://doi.org/10.1186/s12909-022-03496-3
Oviedo, H., & Campo-Arias, A. (2005). Aproximación al uso del coeficiente alfa de Cronbach. Revista Colombiana de Psiquiatría, 34(4), 572-580. http://www.redalyc.org/pdf/806/80634409.pdf%0Ahttp://www.redalyc.org/pdf/806/80650839004.pdf
Ozamiz-Etxebarria, N., Dosil, M., Idoiaga, N., & Berasategi, N. (2021). Estado emocional del profesorado de colegios y universidades en el norte de España ante la COVID-19. Revista Española de Salud Pública, 95(15), e1-8. https://www.sanidad.gob.es/biblioPublic/publicaciones/recursos_propios/resp/revista_cdrom/VOL95/O_BREVES/RS95C_202102030.pdf
Rodríguez, J., Guevara, A., & Viramontes, E. (2017). Síndrome de burnout en docentes. IE Revista de investigación educativa de la REDIECH, 8(14), 45-67. http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S2448-85502017000100045&lng=pt&nrm=iso&tlng=es
Salazar, F., Paredes, Y., Rosero, M., Estrella, R., & Jacome, G. (2021). El estrés laboral en el profesorado de las Ciencias Médicas de la Universidad Central del Ecuador. 2020. Del conocimiento del profesorado a defender su derecho a una formación integral y una vida digna. Revista de Educación y Derecho, 1, 381-405. https://doi.org/10.1344/REYD2021.1EXT.37711
Silvero, M. (2007). Estrés y desmotivación docente: el síndrome del “profesor quemado” en educación secundaria. ESE, Estudios Sobre Educacion, 12, 115-138. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=2310936
Solera, E., Gutiérrez, S., & Palacios-Ceña, D. (2017). Evaluación psicológica del síndrome de burnout en profesores de educación primaria en la comunidad de Madrid: comparación entre centros públicos y concertados. Universitas Psychologica, 16(3). https://doi.org/10.11144/Javeriana.upsy16-3.epsb
Suárez, O., Molina-Vásquez, R., Orjuela, P., & Lizarazo, J. (2020). Elementos para la construcción de un modelo de tutor virtual. Editorial Fundación Universidad Autónoma de Colombia.
Villarruel-Fuentes, M., Chávez, R., Hernández, I., Naranjo, F., Salazar, J., Roque, E., & Robert, R. (2018). Estrés y desgaste profesional en maestros de educación superior tecnológica en Veracruz, México. Revista de Estudios y Experiencias en Educación, 17(34), 113-125. https://doi.org/10.21703/rexe.20181734mvillarruel5
Walpole, R., Myers, R., Myers, S., & Ye, S. (2007). Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias (8ª ed.). Pearson Educación.
Zavala, J. (2008). Estrés y burnout docente: conceptos, causas y efectos. Educación, 17(32), 67-86. http://revistas.pucp.edu.pe/index.php/educacion/article/view/1802
Zuniga-Jara, S., & Pizarro-León, V. (2018). Mediciones de estrés laboral en docentes de un colegio público regional chileno. Información Tecnológica, 29(1), 171-180. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-07642018000100171
