Resumen

Este artículo presenta la validación del Inventario de Autoeficacia para Inteligencias Múltiples Revisado IAIM-R en estudiantes universitarios venezolanos. Participaron voluntariamente 342 estudiantes de la Universidad Simón Bolívar de Venezuela inscritos en el período septiembre-diciembre del 2012. Se realizó el análisis factorial de componentes principales y el análisis factorial confirmatorio para obtener evidencias de validez de constructo. Adicionalmente, se realizó una regresión logística binaria para obtener evidencias de validez predictiva. Estos estudios confirmaron una distribución de los reactivos en 7 factores del instrumento, que resultó ser satisfactorio y parcialmente consistente con investigaciones teóricas y empíricas relacionadas con el constructo. Se concluye que la validación del IAIM-R permite la medición de la autoeficacia para inteligencias múltiples, de manera consistente, desde el punto de vista estadístico, y posibilita la comparación de resultados entre poblaciones y variables de interés para el desarrollo de la teoría social cognitiva y aspectos inherentes al estudiante y su motivación ante determinada demanda académica o carrera. En cuanto a la validez predictiva, el instrumento es pertinente cuando se trata de la selección de carreras técnicas de las áreas industrial y administrativa, en especial por las dimensiones de autoeficacia lógico-matemática, cinestésica y emocional. Se recomienda que futuros estudios se orienten al desarrollo de líneas de investigación asociadas con el rendimiento académico, la motivación y la permanencia en el sistema universitario.

 

This article present the validation the Self-Efficacy Inventory For Multiple Intelligence Revised IAMI-R in Venezuelan university students. 342 students participated voluntarily in Simon Bolivar University of Venezuela enrolled in period September-December 2012. The principal component factor analysis and confirmatory factor analysis was performed to obtain evidence of construct validity. Additionally, a binary logistic regression was performed to obtain evidence of predictive validity. These studies confirmed a distribution of the reactants in 7 factors of instrument, which proved to be satisfactory and partially consistent with theoretical and empirical research related to the construct. Is concluded that validation of IAIM-R allows measurement of self-efficacy for multiple intelligences, consistently from statistical point of view, and allows the comparison of results between populations and variables of interest for development of social cognitive theory and inherent to the student and their motivation to demand specific academic or career issues. In items of predictive validity, instrument is relevant when it comes to technical careers choices of industrial and administrative areas, especially the size of logical-mathematical, kinesthetic and emotional self-efficacy. It’s recommended that future studies the development of research lines related to academic performance, motivation and retention in university system.