Cantidad y calidad del tiempo dedicado a los deberes escolares en alumnado de Educación Secundaria: un análisis de perfiles latentes

439 RIE, 2023, 41(2), 439-454 Estévez, I., Vieites, T., Regueiro, B., Rodríguez-Llorente, C. y Morado, T. (2023). Cantidad y calidad del tiempo dedicado a los deberes escolares en alumnado de Educación Secundaria: un análisis de perfiles latentes. Revista de Investigación Educativa, 41(2), 439-454. DOI: https://doi.org/10.6018/rie.544491 Cantidad y calidad del tiempo dedicado a los deberes escolares en alumnado de Educación Secundaria: un análisis de perfiles latentes Quantity and quality of time devoted to homework in Secondary Education students: An analysis of latent profiles Iris Estévez*1, Tania Vieites**, Bibiana Regueiro*, Carolina Rodríguez-Llorente** y Tamara Morado** *Departamento de Pedagogía y Didáctica. Facultad Ciencias de la Educación. Universidad de Santiago de Compostela (España) **Departamento de Psicología. Facultad Ciencias de la Educación. Universidade da Coruña (España) Resumen El principal propósito de este estudio es identificar distintos perfiles de alumnado, definidos en base al tiempo diario que dedican a realizar los deberes escolares y a la gestión que hacen de ese tiempo. Se trata de comprobar las diversas combinaciones que se dan dentro de las y los participantes con respecto al uso y gestión del tiempo dedicado a los deberes, integrando una perspectiva centrada en la persona y no tomando las variables de forma independiente. Una vez identificados, definidos y caracterizados esos perfiles, se analizan las posibles diferencias en motivación intrínseca hacia los deberes, interés por los deberes, percepción de utilidad de los deberes, ansiedad ante los deberes y rendimiento académico. La muestra está integrada por 578 estudiantes (49.5% mujeres y 50.5% hombres) de Educación Secundaria Obligatoria (ESO) pertenecientes a seis centros educativos de Galicia. La edad de los participantes está comprendida entre los 12 y los 16 años. Los resultados han permitido identificar cuatro perfi-les de alumnado: dos de ellos pueden definirse como los más adaptativos y eficaces (gestionan mejor su tiempo, están más motivados y tienen menos ansiedad ante los deberes) y los otros dos se pueden catalogar como menos eficaces o más desadaptativos (gestionan peor el tiempo, 1 Correspondencia: Tania Vieites, [email protected], Facultad Ciencias de la Educación. Universidade da Coruña (España) 440 Iris Estévez, Tania Vieites, Bibiana Regueiro, Carolina Rodríguez-Llorente y Tamara Morado RIE, 2023, 41(2), 439-454 están menos motivados y tienen más ansiedad ante los deberes). Estos resultados exhortan una implicación diferencial por parte del profesorado, para que procedan de forma eficaz ante las necesidades y características de los cuatro perfiles emanados. Palabras clave: deberes; comportamiento del estudiante; enseñanza secundaria; motivación; interés; distribución del tiempo. Abstract The main purpose of this study is to identify different profiles of students based on the daily amount of time they spend completing homework and how they manage it. The aim is to test the various combinations shown by the participants regarding the use and management of the time spent on homework, integrating a person-centred approach, and not taking the variables independently. Once these profiles have been identified, defined, and characterised, possible differences in several variables related to homework, such as intrinsic motivation, interest, perceived usefulness, anxiety, and academic performance are analysed. The sample consists of 578 students (49.5% female and 50.5% male) of Compulsory Secondary Education (ESO) from 6 schools in Galicia. The age of participants is between 12 and 16 years old. The results have allowed to identify four student profiles: two of them can be defined as the most adaptive and effective (they manage their time better, are more motivated and have less anxiety about homework) and the other two can be categorised as less effective or more maladaptive (they manage their time worse, are less motivated and have more anxiety about homework). These results call for the differential involvement of teachers to effectively address the needs and characteristics of the four profiles identified. Keywords: homework; student behaviour; secondary education; motivation; interest; time-budget. Introducción y objetivos Parece innegable el interés que ha suscitado el tópico de los deberes escolares en las últimas dos décadas en la comunidad investigadora, a la luz de sus implicaciones educativas y sociales (Tristán et al., 2021). Esta creciente preocupación radica, esencialmente, en la búsqueda de respuestas en torno al papel que juega el alumnado, la familia y el profesorado en el complejo proceso de realización de estas tareas. La pretensión sigue siendo identificar aquellos elementos que pueden impulsar las bondades de este recurso educativo y minimizar sus potenciales perjuicios. La mayoría de las investigaciones consideran la definición que ofrece Cooper (1989) sobre los deberes escolares, a modo de tareas que los profesores y profesoras asignan a su alumnado para que las realicen fuera del horario lectivo. Hasta la fecha, parece que se ha recabado suficiente evidencia empírica para determinar que la realización de deberes escolares tiene, en general, repercusiones significativas y positivas en el rendimiento académico del alumnado (p. ej., Núñez, Suárez, Cerezo et al., 2015). Esta relación, sin embargo, está mediada y moderada por una gran cantidad de variables y factores de diferente naturaleza (Rodríguez-Llorente et al., 2021). Entre estas destacan, por su capacidad predictiva, la motivación y la actitud del alumnado ante los 441 Cantidad y calidad del tiempo dedicado a los deberes escolares en alumnado de Educación Secundaria... RIE, 2023, 41(2), 439-454 deberes (Suárez et al., 2019), el tiempo dedicado, su aprovechamiento y la cantidad de tareas que completa (Valle et al., 2017), la percepción de utilidad (Suárez et al., 2019) y algunos elementos afectivo-emocionales como la ansiedad (Trautwein et al., 2006). El tiempo que los y las escolares invierten en realizar deberes continúa siendo una medida relevante a tener en cuenta (Regueiro et al., 2014), a pesar de que se han hallado resultados contradictorios sobre su influencia en el rendimiento académico: dedicar más horas a completar los deberes podría indicar, por un lado, que los y las estudiantes encuentran dificultades para hacerlos (Flunger et al., 2015); o, por otro lado, que muestran un alto grado de compromiso y dedicación en su realización (Valle et al., 2017). A fin de hacer frente a esta controversia, comenzó a evaluarse el aprovechamiento del tiempoque sí explica positivamente el rendimiento académico (Regueiro et al., 2014)- para referir la eficacia en la gestión del tiempo que se ocupa completando las tareas en el hogar. Dado que los resultados derivados de la realización de deberes pueden no depender del comportamiento de una variable de forma aislada, sino de la combinación de un conjunto de ellas, investigaciones recientes abogan por adoptar un enfoque centrado en la persona (Xu, 2022). Siguiendo este planteamiento, Valle et al. (2019) diferenciaron cuatro perfiles de alumnado de educación primaria que combinaban de manera diferente el tiempo y la gestión del tiempo de deberes, siendo los perfiles que se caracterizaban por una mejor gestión del tiempo, los que lograban un mejor rendimiento, independientemente de la cantidad de horas que invertían en su realización. En educación secundaria, Xu (2022) identificó cuatro perfiles de alumnado, combinando las variables señaladas anteriormente y otras como la procrastinación, y mostró que el alumnado del grupo denominado como “eficiente” dedicaba más tiempo a los deberes y lo aprovechaba mejor que el resto de los grupos. En ambas investigaciones, el alumnado con un perfil de alta dedicación a los deberes también obtenía mejores calificaciones académicas. Atendiendo al modelo de deberes de Trautwein et al. (2006), se estima que la configuración de estos perfiles y la asignación del alumnado a un perfil u otro podría variar en función de factores como el curso académico y/o el género. En cuanto al curso, se ha observado que el tiempo dedicado y el aprovechamiento de este tiempo sufre alteraciones a medida que los y las estudiantes progresan en la escolaridad (Regueiro, Suárez et al., 2015). Algunos autores han determinado que el alumnado más mayor se involucra menos, persiste en menor medida y estima los deberes menos útiles que los y las más jóvenes (p. ej., Hong et al., 2009), mientras otros concluyen que dedican más tiempo a la realización de los deberes y que lo aprovechan peor (Núñez, Suárez, Cerezo et al., 2015). En cuanto a la variable género, diferentes estudios determinan que las alumnas se implican más en la elaboración de las tareas para casa, dedicándoles más tiempo y organizándose mejor (Núñez, Suárez, Cerezo et al., 2015), refiriendo mayor interés y actitudes más positivas (Martínez-Vicente et al., 2020), y mostrando un mejor control de las emociones negativas que los alumnos (Xu, 2010). En una investigación de Xu (2022) -que adopta un enfoque basado en la personase evidenció que las chicas de educación secundaria pertenecían, con más frecuencia, a los grupos más eficaces en términos de tiempo dedicado a los deberes y mejor gestión de ese tiempo. 442 Iris Estévez, Tania Vieites, Bibiana Regueiro, Carolina Rodríguez-Llorente y Tamara Morado RIE, 2023, 41(2), 439-454 Asimismo, investigaciones precedentes ponen de manifiesto que el interés por los deberes escolares se asocia positivamente con: (a) el tiempo y esfuerzo que se invierte (Regueiro, Rodríguez et al., 2015); (b) la gestión eficaz de ese tiempo (Regueiro, Suárez et al., 2015); y, en última instancia, con (c) el rendimiento académico (Vieites, 2022). Con relación al elemento afectivo, se ha manifestado que la pobre gestión del tiempo, es decir, estudiar masivamente antes de los exámenes, procrastinar o no cumplir los plazos de entrega de las tareas, constituyen una importante fuente de estrés en el ámbito académico y se asocian, también, a un bajo rendimiento (Longman y Atkinson, 2004). Tratando de seguir avanzando en la generación de evidencias sobre el tópico de estudio, se presume necesario adoptar un enfoque centrado en la persona que nos dirija a la descripción del fenómeno desde una perspectiva holística y no tomando las variables asociadas con la implicación conductual en la realización de deberes escolares (tiempo invertido en la realización de deberes y aprovechamiento de este tiempo) de forma aislada (Valle et al., 2019; Xu, 2022). El valor de la integración de este enfoque se asienta, fundamentalmente, en el planteamiento de perfilar las diferencias entre los individuos, con el fin último de facilitar el diseño de propuestas de intervención más ajustadas a la realidad. De este modo, se establece que el objetivo de esta investigación es, en primera instancia, la identificación de diferentes perfiles en una muestra de alumnado español de Educación Secundaria Obligatoria (ESO), a partir de las posibles combinaciones de las variables mencionadas: tiempo que le dedican a la realización de los deberes escolares y la gestión de ese tiempo. Seguidamente, se pretende realizar una caracterización de los perfiles emanados en función del género y del curso académico; y, finalmente, evaluar si existen diferencias significativas en la motivación intrínseca, el interés, la percepción de utilidad, la ansiedad y el rendimiento académico en función de los grupos identificados. Método Población y Muestra En el estudio participaron 578 estudiantes (49.5% alumnas y 50.5% alumnos) de ESO pertenecientes a seis centros educativos de Galicia, de los cuales, según la titularidad, cuatro son públicos y dos concertados. En cuanto a la distribución por curso, el 29.4% cursa 1º de ESO, el 26.6% cursa 2º de ESO, el 22.8% cursa 3º de ESO y el 21.2% cursa 4º de ESO. La edad de las personas participantes está comprendida entre los 12 y los 16 años. Instrumento Las variables tiempo dedicado a los deberes y aprovechamiento del tiempo dedicado a los deberes fueron medidas a partir de varios ítems de la Encuesta sobre los Deberes Escolares (EDE), un cuestionario ampliamente utilizado en diferentes estudios sobre los deberes escolares (ver p. ej., Núñez, Suárez, Cerezo et al., 2015; Núñez, Suárez, Rosário et al., 2015). 443 Cantidad y calidad del tiempo dedicado a los deberes escolares en alumnado de Educación Secundaria... RIE, 2023, 41(2), 439-454 Tiempo dedicado a los deberes escolares. Los y las estudiantes respondieron a dos ítems (cada día de lunes a viernes y durante el fin de semana) con la formulación general siguiente: “¿Cuánto tiempo sueles dedicar cada día a hacer los deberes?”, con las siguientes opciones de respuesta 1= menos de 30 minutos, 2= de 30 minutos a una hora, 3= de una hora a una hora y media, 4= de hora y media a dos horas, 5= más de dos horas. El coeficiente alfa de Cronbach es relativamente aceptable (α=.71). Aprovechamiento del tiempo dedicado a los deberes. Se evaluó a través de la respuesta a dos ítems: (1) “Cuando empiezo a hacer los deberes me concentro y no pienso en otra cosa hasta que termino”; (2) “Los estudiantes suelen hacer los deberes en casa, pero mucho del tiempo que dedican a los deberes no lo aprovechan porque se distraen con el móvil, se distraen con el ordenador, piensan en otras cosas… ¿hasta qué punto desaprovechas el tiempo que dedicas a los deberes?”. La escala de respuesta va desde 1 (nunca) hasta 5 (siempre). El coeficiente alfa de Cronbach es aceptable (α= .75). La motivación intrínseca hacia los deberes se evaluó mediante ocho ítems (p. ej., “Hacer los deberes me ayuda a comprender lo que se está dando en clase”) en los que se preguntaba a los y las estudiantes por el grado de satisfacción y de motivos de naturaleza intrínseca que les provoca la realización de los deberes. La escala de respuesta va desde 1 (totalmente falso) hasta 5 (totalmente cierto). El coeficiente alfa de Cronbach es excelente (α= .86). El interés por los deberes se evaluó a través de tres ítems (p. ej., “Creo que hacer los deberes en casa aumenta mi interés por las asignaturas”) en los que se preguntaba a las y los estudiantes por el grado de interés que tienen los deberes prescritos por el profesorado. La escala de respuesta va desde 1 (totalmente falso) hasta 5 (totalmente cierto). El coeficiente alfa de Cronbach es relativamente aceptable (α= .72). La percepción de utilidad de los deberes se evaluó mediante un ítem (“Mi opinión sobre los deberes es que…”), con un formato de respuesta que va de 1 (no sirven para nada) hasta 5 (son muy útiles). La ansiedad ante los deberes se evaluó mediante 4 ítems (p. ej., “Solo pensar en hacer los deberes me pone nervioso”) en los que se preguntaba al alumnado sobre aspectos vinculados con la ansiedad provocado por los deberes. La escala de respuesta va desde 1 (totalmente falso) hasta 5 (totalmente cierto). El coeficiente alfa de Cronbach es relativamente aceptable (α= .77). El rendimiento académico se obtuvo mediante las calificaciones de las personas participantes en las materias de Lengua Española, Lengua Inglesa y Matemáticas. La medida final de esta variable es el resultado del promedio de las calificaciones en estas tres asignaturas. Procedimiento de recogida y análisis de datos Los datos referidos a las variables objeto de estudio fueron recogidos durante el horario escolar previo consentimiento del equipo directivo y del profesorado. Los cuestionarios se aplicaron en un único momento temporal y el alumnado contestó de forma individual y sin límite de tiempo a la EDE. Siguiendo las recomendaciones del Comité de Ética de la Universidade da Coruña y los principios éticos recogidos en la Declaración de Helsinky, los datos obtenidos fueron empleados únicamente con 444 Iris Estévez, Tania Vieites, Bibiana Regueiro, Carolina Rodríguez-Llorente y Tamara Morado RIE, 2023, 41(2), 439-454 fines estadísticos, salvaguardando la confidencialidad de la información recabada y el anonimato de los y las participantes. Para la obtención de los perfiles de alumnado según el tiempo y el aprovechamiento del tiempo que dedicaban a los deberes, se llevó a cabo un análisis de clases latentes -Latent Profile Analysis (LPA)- (Lanza et al., 2003), mediante el programa Mplus, versión 7.11 (Muthén y Muthén, 1998–2012). El mejor modelo se seleccionó en base a los datos aportados por la prueba formal de la razón de máxima verosimilitud ajustada de Lo et al. (2001) -LMRT-, los criterios de información de Akaike (AIC), bayesiano de Schwarz (BIC) y el BIC ajustado por el tamaño de muestra (SSA-BIC), así como el valor de la entropía y el tamaño de cada subgrupo. El valor p asociado con la prueba LMRT indica si la solución con más (p < .05) o menos clases (p > .05) es la que se ajusta mejor a los datos. Los criterios AIC, BIC y SBIC son índices de ajuste descriptivos, donde los valores más bajos indican un mejor ajuste del modelo. Asimismo, es preciso señalar que clases pequeñas (las que contienen menos de 5% de la muestra) se consideran típicamente clases espurias, condición que indicaría la extracción de un número excesivo de perfiles (Hipp y Bauer, 2006). Para determinar la precisión clasificatoria del modelo seleccionado se tomaron en consideración el cálculo de las probabilidades a posteriori y el estadístico de entropía. El valor de este estadístico oscila entre cero y uno, siendo los valores más próximos a uno indicativos de una mayor precisión clasificatoria. Como último criterio para evaluar la idoneidad del modelo se efectuó un MANOVA, a través del cual se analizaron las diferencias entre clases o perfiles con respecto a las variables que han sido usadas para formarlas (tiempo dedicado a los deberes y aprovechamiento del tiempo). Se espera que las diferencias entre las clases en las variables criterio sean estadísticamente significativas. Posteriormente se llevó a cabo un MANOVA con la finalidad de analizar la relación entre los perfiles y otras variables. Concretamente, se comprobó si había diferencias entre los perfiles en motivación intrínseca, interés, percepción de utilidad, ansiedad y rendimiento académico. Para la interpretación de los tamaños del efecto se utilizará el criterio establecido por Cohen (1988), según el cual, un efecto es pequeño cuando ηp2 = .01 (d = .20), el efecto es medio cuando ηp2 = .059 (d = .50) y el tamaño del efecto es grande si ηp2 = .138 (d = .80). Resultados y discusión Resultados preliminares En la Tabla 1 pueden observarse los estadísticos descriptivos y las correlaciones entre cada una de las variables objeto de estudio. Tanto la asimetría como la curtosis de cada una de las variables cumple con los criterios de normalidad (ver, p. ej., Finney y DiS- tefano, 2006). Como puede observarse en la matriz, la mayor parte de las correlaciones entre las variables son positivas y estadísticamente significativas, salvo la ansiedad ante los deberes y el rendimiento que muestran una relación negativa y estadísticamente significativa. Por otra parte, el tiempo dedicado a los deberes presenta una correlación próxima a cero con la ansiedad y con el rendimiento académico. Asimismo, el ren- 445 Cantidad y calidad del tiempo dedicado a los deberes escolares en alumnado de Educación Secundaria... RIE, 2023, 41(2), 439-454 dimiento académico también muestra una relación próxima a cero con el interés y con la percepción de utilidad de los deberes. También la ansiedad presenta una correlación cercana a cero, aunque negativa, con la motivación intrínseca, el interés y la percepción de utilidad de los deberes. Tabla 1 Medias, desviaciones típicas, asimetría, curtosis y matriz de correlaciones 1234567 1. Tiempo dedicado – 2. Aprovech. tiempo .16* – 3. Motiv. intrínseca .23*.39* – 4. Interés .22* .35* .67* – 5. Percepc. utilidad .26* .30* .65* .58* – 6. Ansiedad .05 - .11* - .01 - .04 - .05 – 7. Rendim. académico .01 .17* .15* .06 .02 - .14* – M3.10 3.23 3.42 2.55 3.35 1.66 2.62 DT 1.16 1.03 0.83 1.02 1.12 0.78 1.28 Asimetría - 0.04 - 0.28 - 0.55 0.32 - 0.42 1.49 0.25 Curtosis - 0.83 - 0.31 0.06 - 0.54 - 0.47 2.34 -1.28 * p < .01 Identificación de perfiles según el tiempo dedicado a los deberes y el aprovechamiento del tiempo Las clases latentes fueron identificadas en base a la combinación de dos variables: tiempo dedicado a los deberes y aprovechamiento del tiempo. El proceso de ajuste se realizó sucesivamente con los modelos con mayor número de clases latentes, deteniendo el proceso en aquel modelo que no implicaba mejoras sustanciales respecto al modelo anterior. En este caso se detuvo el proceso en un modelo de cinco clases latentes, ya que este modelo no mejoraba al anterior (de cuatro clases latentes). Los resultados del ajuste de los modelos se pueden ver en la Tabla 2. El principal motivo por el cual se detuvo el ajuste de modelos en cinco clases fue la obtención de un grupo con un número de participantes inferior al 5% del total de la muestra en este modelo (M5). Además, en el modelo de cinco clases el “valor de p” de LMRT no es estadísticamente significativo, lo que indica que el modelo de cinco clases no representa un mejor ajuste que el de cuatro clases. Al mismo tiempo, la entropía es más alta en el modelo de cuatro clases que en el de cinco y los valores de AIC, BIC y SSA-BIC son ligeramente inferiores en el modelo de cuatro clases (M4) que en el de cinco (M5). 446 Iris Estévez, Tania Vieites, Bibiana Regueiro, Carolina Rodríguez-Llorente y Tamara Morado RIE, 2023, 41(2), 439-454 Tabla 2 Resultados del ajuste de modelos de clases latentes Modelos de Clases Latentes M2 M3 M4 M5 AIC 3460.952 3432.524 3160.830 3166.830 BIC 3491.469 3476.120 3217.504 3236.583 SSA-BIC 3469.247 3444.374 3176.235 3185.790 LMRT 36.202 32.713 263.864 000.000 (p de LMRT) (.000) (.000) (.020) (.500) Entropía .557 .783 1.000 0.956 Nº de grupos con n < 5% 0 0 01 M2 = Modelo de dos clases latentes, ... M5 = Modelo de cinco clases latentes; AIC = Criterio de Información de Akaike; BIC = Criterio de Información Bayesiana de Schwarz; SSA-BIC = BIC ajustado por el tamaño de la muestra; LRT = Prueba formal de la razón de máxima verosimilitud ajustada de Lo et al. Por lo tanto, teniendo en cuenta que en el modelo de cuatro clases no hay ningún grupo con menos de un 5% del total de la muestra y que el “valor p” de LMRT es estadísticamente significativo, se considera que el modelo de cuatro clases presenta un mejor ajuste que el de cinco clases. También es necesario añadir que los valores de AIC, BIC y SSA-BIC son menores en el modelo de cuatro clases (M4) que en los modelos de tres (M3) y de cinco clases (M5). Así pues, según estos criterios, el modelo de cuatro ajusta mejor que el M3 y el M5. Además, la entropía es más alta en el grupo de cuatro clases que en los de tres y cinco clases, lo que indica una mayor precisión en la clasificación en el modelo de cuatro grupos. De hecho, la entropía de este modelo (M4) presenta un valor excelente (1.000). En la Tabla 3 se aporta información sobre la precisión de la clasificación en cada clase y el número de sujetos que integra cada grupo. Los coeficientes asociados a los grupos a los que se han asignado los participantes aparecen resaltados en negrita en la diagonal principal de la tabla. Se puede observar que los coeficientes están situados en el 100%, lo que es indicativo de una excelente precisión clasificatoria. Del análisis de los valores fuera de la diagonal se deduce que las clases representan grupos totalmente diferenciados entre sí. Tabla 3 Caracterización de los perfiles latentes y precisión de la clasificación de los participantes en cada perfil Modelo de cuatro clases latentes Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 Grupo 4 n % Perfil 1 1.000 .000 .000 .000 218 37.7 Perfil 2 .000 1.000 .000 .000 179 31.0 Perfil 3 .000 .000 1.000 .000 57 9.9 Perfil 4 .000 .000 .000 1.000 124 21.4 447 Cantidad y calidad del tiempo dedicado a los deberes escolares en alumnado de Educación Secundaria... RIE, 2023, 41(2), 439-454 Por último, se llevó a cabo un MANOVA tomando las clases como variable independiente y las dos variables que formaron las clases como variables dependientes, con el objetivo de averiguar la relevancia de cada una de estas dos variables en la definición de cada clase. Los resultados indican que, a nivel multivariado, los sujetos de los tres perfiles presentan diferencias estadísticamente significativas en tiempo dedicado a los deberes y en aprovechamiento del tiempo (λWilks = .042, F(6,1146) = 736.56; p < .001, ηp2 = .794). El tamaño del efecto es grande. De todos modos, aunque las dos variables contribuyen poderosamente a diferenciar a los sujetos de cada uno de los cuatro perfiles, el aprovechamiento del tiempo dedicado a los deberes es la más determinante. Así, hay diferencias estadísticamente significativas entre las cuatro clases en las dos variables criterio: tiempo dedicado a los deberes (F(3,574) = 6.67; p < .001; ηp2 = .034) y aprovechamiento del tiempo (F(3,574) = 4275.75; p < .001; ηp2 = .957), pero el tamaño del efecto es pequeño en el caso del tiempo dedicado a los deberes y grande en el caso del aprovechamiento del tiempo. Así pues, considerando en su conjunto los datos estadísticos referidos al ajuste de modelos, los resultados del MANOVA efectuado -para analizar la contribución de cada una de las variables que conforman los perfiles a la diferenciación entre clases- y también considerando su idoneidad teórica, se estableció como más apropiada la solución de cuatro clases (M4). Descripción de los perfiles En la Tabla 4 se pueden observar las puntuaciones medias que arrojan los sujetos pertenecientes a cada una de las clases latentes del modelo seleccionado. Con el propósito de describir de una manera más clara y precisa cada uno de los perfiles, así como sus semejanzas y diferencias, se procedió a la estandarización (en puntuaciones z) de cada una de las dos variables (M = 0; DT = 1). Tabla 4 Descripción de los perfiles latentes (medias, desviación típica e intervalos de confianza) Intervalos de confianza Media DT 5% Inferior 5% Superior Perfil 1 (n = 218) Tiempo dedicado 3.064 0.076 2.869 3.259 Aprovechamiento del tiempo 3.000 0.000 3.000 3.000 Perfil 2 (n = 179) Tiempo dedicado 3.358 0.075 3.164 3.551 Aprovechamiento del tiempo 4.000 0.000 4.000 4.000 Perfil 3 (n = 57) Tiempo dedicado 3.140 0.058 2.719 3.562 Aprovechamiento del tiempo 5.000 0.005 5.000 5.000 Perfil 4 (n = 124) Tiempo dedicado 1.293 0.164 2.468 3.064 Aprovechamiento del tiempo 0.046 0.000 1.587 1.800 454 Iris Estévez, Tania Vieites, Bibiana Regueiro, Carolina Rodríguez-Llorente y Tamara Morado RIE, 2023, 41(2), 439-454 Suárez, N., Regueiro, B., Estévez, I., Ferradás, M. M., Guisande, M. A. y Rodríguez, S. (2019). Individual precursors of student homework behavioral engagement: the role of intrinsic motivation, perceived homework utility and homework attitude. Frontiers in Psychology, 10, 1–10. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.00941 Trautwein, U., Lüdtke, O., Schnyder, I. y Niggli, A. (2006). Predicting homework effort: support for a domain-specific, multilevel homework model. Journal of Educational Psychology, 98(2), 438–456. https://doi.org/10.1037/0022-0663.98.2.438 Tristán Sarmiento, R., Serrano Pastor, F. J. y Martínez Segura, M. J. (2021). Influencia de la implicación familiar en los deberes escolares en Educación Primaria. Percepción de la comunidad educativa en centros de la Región de Murcia. Revista de Investigación Educativa, 39(2), 335–350. https://doi.org/10.6018/rie.363891 Valle, A. y Rodríguez, S. (eds.) (2020). MITCA: método de implementación de tareas para casa. Universidade da Coruña, Servizo de Publicacións. https://doi.org/10.17979/ spudc.9788497497930 Valle, A., Piñeiro, I., Rodríguez, S., Regueiro, B., Freire, C. y Rosário, P. (2019). Time spent and time management in homework in elementary school students: a person-centered approach. Psicothema, 31(4), 422–428. https://doi.org/10.7334/psicothema2019.191 Valle, A., Regueiro, B., Estévez, I., Rodríguez, S. y Freire, C. (2015). Implicación y motivación hacia los deberes escolares en los estudiantes de primaria según el rendimiento académico y el curso. European Journal of Investigation in Health, Psychology and Education, 5(3), 345–355. https://doi.org/10.3390/ejihpe5030031 Valle, A., Regueiro, B., Suárez, N., Núñez, J. C., Rosário, P. y Pan, I. (2017). Rendimiento académico, enfoques de trabajo e implicación en los deberes escolares. Magis. Revista Internacional de Investigación en Educación, 10(20), 123–142. https://www.redalyc.org/ articulo.oa?id=2810/281056021008 Xu, J. (2010). Predicting homework time management at the secondary school level: a multilevel analysis. Learning and Individual Differences, 20, 34–39. https://doi.org/10.1016/j. lindif.2009.11.001 Xu, J. (2022). More than minutes: a person-centered approach to homework time, homework time management, and homework procrastination. Contemporary Educational Psychology, 70, 1–12. https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2022.102087 Fecha de recepción: 26 de octubre de 2022. Fecha de revisión: 19 de diciembre de 2022. Fecha de aceptación: 6 de marzo de 2023.