Caracterización psicométrica de la prueba de procrastinación PASS en alumnos de educación secundaria colombianos

7 ESTUDIOS SOBRE EDUCACIÓN / 2025 Caracterización psicométrica de la prueba de procrastinación PASS en alumnos de educación secundaria colombianos AngélicA gArzón UmerenkovA Facultad de Psicología Fundación Universitaria Konrad Lorenz Carrera 9 Bis, 62-43, Bogotá (Colombia) [email protected] https://orcid.org/0000-0002-6813-5521 érikA AndreA mAlpicA chAvArriA Secretaría de Educación Avda. El Dorado 66-63, Bogotá (Colombia) [email protected] https://orcid.org/0000-0001-6330-7921 JAvier gil Flores Departamento de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación Universidad de Sevilla c/ Pirotecnia, s/n, 41013 Sevilla (España) [email protected] https://orcid.org/0000-0003-0755-4367 ISSN: 1578-7001 / DOI: 10.15581/004.48.001 CÓMO CITAR ESTE ARTÍCULO Garzón Umerenkova, A., Malpica Chavarria, E. A. y Gil Flores, J. (2025). Caracterización psicométrica de la prueba de procrastinación PASS en alumnos de educación secundaria colombianos. Estudios sobre Educación, 48, 7-33. https://doi.org/10.15581 /004.48.001 Resumen: Entre el alumnado de educación secundaria la procrastinación académica es frecuente, lo que puede llegar a afectar a su rendimiento escolar, su salud y su bienestar. Se presenta evidencia del funcionamiento psicométrico de la versión en español del Procrastination Assessment Scale-Students en alumnos de secundaria colombianos. Participan 451 alumnos de educación secundaria de Bogotá (Colombia). Se realizan análisis de validez de contenido, discriminante y estadísticos bajo modelo Rasch. Se encontró un buen ajuste de los ítems, buena confiabilidad de la medida y las personas, sin DIF por género salvo en un ítem; además, se constatan asociaciones negativas significativas frente a la autorregulación y el rendimiento de los participantes. Palabras clave: Evaluación, Procrastinación académica, Estudiantes de secundaria, Autorregulación, Rendimiento escolar. Abstract: Among high school students, academic procrastination is frequent, affecting their school performance, health, and well-being. We validate the Spanish version of the Procrastination Assessment ScaleStudents, which evaluates the frequency and reasons to procrastinate. Four hundred fifty-one high school students from Bogotá (Colombia) participated. Content validity discriminant analyses and statistics are performed according to the Rasch model. We found good item fit to the Rasch model, good reliability of the measures and persons, without DIF by gender; we also found significant negative associations regarding self-regulation and performance of the participants. Keywords: Evaluation, Academic procrastination, Secondary school students, Self-regulation, Academic achievement. Instrument to assess procrastination in high school: a validation study GARZÓN UMERENKOVA / MALPICA CHAVARRIA / GIL FLORES 8ESTUDIOS SOBRE EDUCACIÓN / VOL. 48 / 2025 / 7-33 introdUcción L a procrastinación puede ser definida como un retraso voluntario e irracional en el curso de una acción prevista (Steel, 2007). Tiene consecuencias perjudiciales sobre aspectos amplios de la vida de las personas, como la eficiencia laboral, la salud o el bienestar psicológico (Díaz-Morales, 2019). Se entiende que la aparición y el mantenimiento de la procrastinación están asociados con factores sociales, económicos y culturales, tales como los estilos de crianza, las interacciones familiares, la salud integral, la salud mental (Ferrari y Díaz-Morales, 2014; Steel y Ferrari, 2012), los rasgos de ansiedad, las cogniciones irracionales o la falta de flexibilidad psicológica y el pobre manejo del tiempo (Hailikari et al., 2021), entre otros. Específicamente en el contexto académico, la procrastinación es una conducta frecuente en el alumnado de todos los niveles educativos. Como consecuencia de reducir el tiempo real dedicado a las tareas académicas, se puede disminuir la calidad de las entregas y generar una menor calificación (Kaftan y Freund, 2019). Por ello la procrastinación habitual configura un contexto poco favorable para el alumnado que, en tanto que decrementa su desempeño académico, también puede incrementar sus dificultades personales y sociales. Se ha descrito que en el alumnado la procrastinación incrementa la probabilidad de presentar síntomas de ansiedad o depresión, menor calidad de vida, aparición de conductas desadaptativas o sentimientos de incomodidad, estrés y culpa, entre otras (Díaz-Morales, 2019; González-Brignardello et al., 2023). Adolescencia y procrastinación La adolescencia es un periodo de riesgo para la aparición de la procrastinación académica, dado que ha sido relacionada con bajo autocontrol (Asri et al., 2017; Reinecke et al., 2018), autorregulación (de la Fuente et al., 2021a) e impulsividad (Steel, 2007). Además, si la procrastinación llega a afectar al rendimiento académico puede desencadenar conflictos entre el joven y su entorno, particularmente con sus padres o tutores (Camacho-Thompson et al., 2019; Chen et al., 2022). El joven también puede ver afectada la confianza sobre su propio desempeño (de la Fuente et al., 2021b), generar miedo al fracaso y un aumento evitativo, en especial cuando la tarea se percibe como compleja y poco atractiva (Wartberg et al., 2021). En otro plano están las críticas poco constructivas de los padres, que obstaculizan la adopción de estrategias eficientes de gestión del tiempo en el alumnado (Camacho-Thompson et al., 2019; Chen et al., 2022). PROCRASTINACIÓN EN SECUNDARIA: UN ESTUDIO DE VALIDACIÓN 9 ESTUDIOS SOBRE EDUCACIÓN / VOL. 48 / 2025 / 7-33 En la revisión sistemática de González-Brignardello et al. (2023) sobre trabajos publicados entre 1995 y 2022 centrados específicamente en la procrastinación académica de niños y adolescentes, se encontró que, como consecuencia de la pandemia COVID 19, se ha incrementado de forma importante la investigación de la procrastinación para este subgrupo poblacional, antes dominada por el alumnado universitario. Los correlatos de la procrastinación más estudiados en niños y adolescentes son: las variables parentales y de los profesores; las variables personales; el estado mental y el bienestar; y las variables del ciclo de aprendizaje, particularmente la autorregulación. Aunque, señalan los citados autores, es necesario el desarrollo de más medidas de procrastinación adecuadas para la investigación en niños y adolescentes. Medición de la procrastinación Existen diversos instrumentos para medir la procrastinación en diferentes contextos de la vida, la actividad física o la salud (Brando-Garrido et al., 2021; Infante-Borinaga et al., 2019; Tuckman, 1991). También existen, en particular, instrumentos para medir la procrastinación en contextos educativos (Díaz-Morales, 2019). Algunos han sido construidos o adaptados para población hispanohablante, como por ejemplo, la Escala de Procrastinación en Adolescentes (Arévalo y Polanco, 2019); la Escala de Procrastinación Académica (Barraza y Barraza, 2018); la Escala de Procrastinación de Busko (Trías y Carbajal, 2020; Trujillo-Chumán y Noé-Grijalva, 2020), entre otras. Con respecto al Procrastination Assessment Scale-Students (PASS), objeto de este estudio, fue diseñada por Solomon y Rothblum (1984) para la medición en el contexto académico e incluye ítems dirigidos tanto al registro de la frecuencia de conductas para tareas específicas (por ejemplo, estudiar para un examen), el problema que esto genera para el estudiante, cuánto le gustaría reducir este problema y las razones por las que se aplaza su inicio (por ejemplo, “Te sentías desbordado por la tarea”). El problema y la reducción del problema fueron originalmente incluidos en la prueba como correlatos de ansiedad. Es una de las pruebas más completas para la medición de la procrastinación académica, debido a que la mayoría de los instrumentos no incluyen los aspectos motivacionales. Tal vez por esta razón es, con diferencia, el instrumento más frecuentemente empleado para la investigación de la procrastinación académica con niños y adolescentes (González-Brignardello et al., 2023). El PASS en español fue estudiado psicométricamente en universitarios colombianos, pero no ha sido caracterizado en alumnado de educación secundaria en GARZÓN UMERENKOVA / MALPICA CHAVARRIA / GIL FLORES 10 ESTUDIOS SOBRE EDUCACIÓN / VOL. 48 / 2025 / 7-33 Latinoamérica. La caracterización psicométrica de este instrumento para alumnado de educación secundaria podría resultar de interés para contar con una herramienta adicional con fines preventivos o evaluativos en el contexto escolar. Por lo tanto, el propósito del estudio fue establecer las propiedades psicométricas del PASS en alumnado de educación secundaria, usando como estrategia principal el análisis Rasch. Complementariamente, se obtuvo evidencia de validez discriminante frente al rendimiento académico y a una medida de autorregulación. método Participantes Se realizó un muestreo por conveniencia: participaron en el estudio 451 alumnos de un colegio público de la ciudad de Bogotá (Colombia). Los participantes fueron 202 hombres (44,8%) y 249 mujeres (55,2%), con una edad promedio de 14 años y un rango entre 10 y 18 años (M =13,99; SD = 1,91). La institución educativa se encuentra en un barrio popular de la ciudad de Bogotá, específicamente en una zona industrial. La composición social del colegio se concreta en que son hijos de pequeños propietarios de talleres de la zona, además de residentes de los barrios colindantes, de manera que las características sociodemográficas del alumnado son similares y comparables con las de otras instituciones educativas públicas de la ciudad. Entre 11.350 colegios privados y públicos del país, esta institución educativa ocupó el puesto 2.137 (año 2021) y el puesto 2.324 (año 2022) en los resultados de la prueba del Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación (ICFES), prueba académica obligatoria para todo el alumnado al finalizar la educación secundaria en Colombia. Específicamente para la ciudad de Bogotá, en el año 2022 la institución ocupó el puesto 455 entre 1.411 colegios privados y públicos de la ciudad. Por lo tanto, se debe tener en cuenta que es una institución educativa relativamente bien posicionada entre los colegios públicos de la ciudad; sin embargo, tendría un resultado medio comparado con el desempeño del alumnado de colegios privados de Bogotá, lo que podría favorecer la generalización de los resultados. Instrumento – Procrastination Assessment Scale-Students (PASS) Cuestionario diseñado por Solomon y Rothblum (1984), fue adaptado al español por Garzón Umerenkova y Gil Flores (2017) para población universitaria PROCRASTINACIÓN EN SECUNDARIA: UN ESTUDIO DE VALIDACIÓN 11 ESTUDIOS SOBRE EDUCACIÓN / VOL. 48 / 2025 / 7-33 colombiana, obteniendo valores adecuados de confiabilidad y ajuste al modelo Rasch. Para el presente estudio, el contenido de esta prueba fue revisado y ajustado para la población de educación secundaria. La escala consta de 44 ítems, con opciones de respuesta que están representadas en una escala Likert de 5 puntos. La primera parte de la prueba está compuesta por 18 ítems, e indaga sobre la frecuencia de la procrastinación, en qué medida supone un problema y cuánto quisiera reducir este problema para la realización de seis diferentes actividades académicas: escribir un trabajo de final de curso; estudiar para los exámenes; mantenerse al día con las actividades académicas; tareas académicas administrativas; tareas de asistencia y actividades escolares en general. La segunda parte de la prueba indaga las razones cognitivo-conductuales para procrastinar a través de los ítems 19 al 44. – Rendimiento académico Cada participante contestó dos preguntas: una relacionada con reportar su promedio académico en el año que cursaba actualmente, en una escala entre 0,0 y 5,0, de menor a mayor rendimiento académico; y una segunda pregunta sobre si el participante consideraba que su rendimiento académico era malo, regular, bueno o muy bueno. – Cuestionario Sociodemográfico Recoge información relacionada con las condiciones personales y sociodemográficas (curso, edad, género, rendimiento académico, nivel educativo de los padres). – Cuestionario de Autorregulación (CAR) Versión adaptada por Pichardo et al. (2018), que encuentra valores adecuados de confiabilidad de la medida y las personas bajo el modelo Rasch. Consta de 17 ítems en una escala Likert de 5 puntos: 1 (nada), 2 (poco), 3 (regular), 4 (bastante) y 5 (mucho). Procedimiento Previamente el proyecto fue aprobado por el Comité de Bioética de la Fundación Universitaria Konrad Lorenz. Fue empleado el cuestionario en español previamente estudiado en universitarios, pero se consideró verificar su contenido dado que la aplicación se realizaría con personas más jóvenes y de un nivel de escolaridad más bajo. GARZÓN UMERENKOVA / MALPICA CHAVARRIA / GIL FLORES 12 ESTUDIOS SOBRE EDUCACIÓN / VOL. 48 / 2025 / 7-33 Se realizó una entrevista cognitiva psicométrica que permitiera obtener evidencia de validez basada en el proceso de respuesta, con el objetivo de detectar posibles problemas de redacción o vocabulario (Smith-Castro y Molina-Delgado, 2011). Específicamente se diseñó un protocolo de entrevista mediante la estrategia de pensar en voz alta que fue aplicado como pilotaje a dos alumnos (Estefanía y Zalazar-Jaime, 2018). Tras este estudio preliminar, una vez verificado y definido el protocolo, se realizó el estudio propiamente dicho con cuatro alumnos, con el fin de evaluar si las indicaciones, el lenguaje y las instrucciones de la prueba eran comprensibles. Estas sesiones se grabaron y transcribieron para el análisis del contenido. Ejemplo de las preguntas que formaron parte de la entrevista cognitiva fueron: “¿Entendiste todas las preguntas del cuestionario?/ ¿Hay alguna palabra que no comprendes?/ ¿Por cuál palabra cambiarías la palabra que no comprendes? Como resultado se realizó el ajuste de una expresión concreta en doce (12) ítems cambiando el verbo posponer por el verbo demorar –de acuerdo con el tiempo verbal empleado en cada ítem– puesto que se detectó que demorar es una palabra de mayor uso en el lenguaje común de los participantes. La versión final del cuestionario se encuentra en el anexo de este artículo. Una vez se obtuvo la versión definitiva del instrumento, se realizaron las siguientes actividades para la toma de los datos en el Colegio: el trámite para la autorización institucional y por parte de los padres, quienes aprobaron la participación de los menores de edad para responder los cuestionarios; la recolección de la información a través del enlace de Microsoft Forms a los equipos TEAMS de los participantes, dado que este recurso fue abierto por la Secretaría de Educación de Bogotá. También se contó con el apoyo de los Directores de Curso de la institución educativa, quienes ayudaron voluntariamente en el contacto con el alumnado y sus padres, tanto en el inicio del estudio como en el proceso de seguimiento. Tras la obtención de los datos, se realizó un análisis de la dimensionalidad, ajuste del modelo, parámetro b, confiabilidad, funcionamiento de la escala y funcionamiento diferencial de los ítems DIF mediante el modelo Rasch con el software Winsteps versión 5.2.1.0. (Linacre, 2014). Las figuras se obtuvieron mediante el software jamovi versión 2.4 (The jamovi Project, 2023). El uso del análisis Rasch para el diseño y mejora de instrumentos de medición se ha ido incrementando en los últimos años (Belvedere y de Morton, 2010; Stolt et al., 2022), ya que ofrece evidencia psicométrica adicional y lleva a medidas más parsimoniosas. Entre las ventajas del modelo Rasch frente a la Teoría Clásica de los Tests (TCT) están tanto la invarianza de los parámetros en distintas muestras, ya que no está supeditado a los valores de media y desviación típica, como PROCRASTINACIÓN EN SECUNDARIA: UN ESTUDIO DE VALIDACIÓN 13 ESTUDIOS SOBRE EDUCACIÓN / VOL. 48 / 2025 / 7-33 las propiedades de intervalo de la escala de medida, que se crea con los datos del modelo (Arias et al., 2013). Por otra parte, para obtener evidencia de la validez discriminante del PASS, se correlacionaron las puntuaciones de los diferentes atributos del PASS frente al rendimiento académico y una medida de autorregulación, mediante el programa estadístico SPSS versión 25. resUltAdos Dimensionalidad Un principio que fundamenta el modelo Rasch es la unidimensionalidad, lo cual significa que solo se mide un rasgo o atributo subyacente. Aunque la prueba contenga varias subescalas, estas deben reflejar un único atributo (Bond y Fox, 2012). En el modelo Rasch la dimensionalidad se establece mediante el Análisis de los Componentes Principales (ACP), siendo diferente y más parsimonioso del que se realiza en TCT mediante Análisis Factorial (AF). Como evidencia de unidimensionalidad se tuvieron en cuenta los tres siguientes criterios. Primero, se interpreta que la proporción de varianza explicada por la medida es suficiente cuando tiene valores de ≥ 40%; es moderada con valores de ≥ 30% y mínima aceptable con valores de ≥ 20% (Linacre, 2006). Segundo, se espera una relación 3 a 1 entre la varianza explicada por la medida, frente a la varianza no explicada (primer contraste). Tercero, el primer contraste de los residuales de la varianza bruta sin explicar no debe superar los 3 valores propios (Smith, 2012). Debe valorarse en conjunto la evidencia para establecer si la configuración y contenido de los residuales apuntaría a la existencia de otro atributo o no. De ser así, bajo el modelo Rasch, esto llevaría a separar los ítems para su análisis. Tanto los análisis preliminares de la prueba en su totalidad (44 ítems) como dividida en dos atributos indicaron una violación de los supuestos de unidimesionalidad e independencia local. Por eso, para propósitos del análisis, la prueba fue dividida en cuatro atributos: Frecuencia (ítems 1, 4, 7, 10, 13 y 16); Problema (ítems 2, 5, 8, 11, 14 y 17); Reducir (ítems 3, 6, 9, 12, 15 y 18) y Razones (ítems 19 al 44). Estos atributos corresponden al sentido del contenido de los ítems y al formato de presentación de la prueba, que se presenta en bloques de tres preguntas por actividad académica indagada (ver cuestionario completo al final del documento). En la Tabla 1 se observan los valores empíricos y modelados de la varianza bruta total, la varianza explicada por la medida y la varianza no explicada por el primer contraste para los cuatro atributos analizados. De acuerdo con los resultados, GARZÓN UMERENKOVA / MALPICA CHAVARRIA / GIL FLORES 14 ESTUDIOS SOBRE EDUCACIÓN / VOL. 48 / 2025 / 7-33 los cuatro atributos cumplirían con el principio de unidimensionalidad según los criterios antes señalados. Tabla 1. Resultados del análisis de componentes principales de los residuos estandarizados, índices de separación y confiabilidad de las personas y los ítems ATRIBUTO VARIANZA BRUTA EXPLICADA POR LA MEDIDA (%) VARIANZA NO EXPLICADA ÍNDICE DE SEPARACIÓN CONFIABILIDAD TOTAL 1ER CONTRASTE 2º CONTRASTE PERSONAS ÍTEMS PERSONAS ÍTEMS Frecuencia 6,5 (52,2%) 6,0 (47,8%) 1,5 (12,4%) 1,2(9,6%) 2,02 3,74 0,80 0,93 Problema 9,2 (60,6%) 6,0 (39,4%) 1,7 (11,4%) 1,2 (8,4%) 2,2 3,73 0,86 0,93 Disminuir 11,7 (66%) 6,0 (33,9%) 1,7 (10%) 1,2 (6,9%) 2,48 4,38 0,86 0,95 Razones 17,8 (40,6%) 26 (59%) 2,6 (6,0%) 2,0 (5%) 2,79 9,77 0,89 0,99 Los ítems del atributo Frecuencia hacen referencia específicamente a la intensidad de la procrastinación. Los ítems de Problema indagan hasta qué punto procrastinar la actividad descrita supone un problema para el estudiante. Los ítems de Reducir hacen referencia a hasta qué punto le gustaría reducir su tendencia a demorar dicha actividad. Finalmente, el atributo de Razones incluye todos los ítems que indagan sobre los diferentes motivos para procrastinar y tienen un formato de respuesta diferente al de la primera parte de la prueba. Independencia local Otro de los principios que fundamentan al análisis Rasch es la independencia local, que indica que las respuestas de las personas a cualquier ítem son independientes de su respuesta a otro ítem. Se investigó la independencia local por medio de la matriz de correlación ítem-residuo. Correlaciones menores a 0,3 entre pares de ítems pueden ser consideradas como evidencia de independencia local (Smith, 2012). Para los atributos de Frecuencia, Problema y Reducir no se encontraron inter correlaciones superiores a ,30. Para el atributo de Razones, se encontraron dos inter correlaciones superiores a ,30. Par ítems 19-20 (r =,38) y par ítems 30-36 (r =,34). Sin embargo, dado que los demás indicadores de estos ítems fueron adecuados, se interpretó que estas correlaciones no suponían una seria violación a los parámetros del modelo. PROCRASTINACIÓN EN SECUNDARIA: UN ESTUDIO DE VALIDACIÓN 15 ESTUDIOS SOBRE EDUCACIÓN / VOL. 48 / 2025 / 7-33 Ajuste de los ítems al modelo El modelo Rasch se basa en la premisa de que las personas que tengan mayor nivel del atributo responderán “correctamente” todos los ítems fáciles y difíciles; mientras que los individuos que tengan un bajo nivel de atributo no responderán correctamente ni siquiera los ítems más fáciles (Bond y Fox, 2012). El ajuste al modelo se calcula mediante una expectativa probabilística acorde a la dificultad del ítem y la habilidad (nivel del atributo) de la persona. Por ejemplo, en el caso del primer atributo, Frecuencia de procrastinación, se interpreta que las personas con mayores niveles de procrastinación (mayor nivel del atributo) contestarán todos los ítems, del bajo al alto nivel de dificultad, indicando que realizan con frecuencia las conductas descritas. La escala de logits expresa los estadísticos de ajuste en medias cuadráticas (MNSQ) de la habilidad (nivel del atributo) de la persona. Como criterio de ajuste del modelo Rasch, se consideraron los valores MNSQ de infit y outfit entre 0,5 y 1,5, con valores cercanos a 1. Los valores superiores a 1,5 indican que el ítem es errático y los valores inferiores a 0,5 indican que el ítem es muy predecible (Bond y Fox, 2012). En este caso, todos los ítems se encuentran dentro de los rangos establecidos e indican un ajuste aceptable al modelo (ver Tabla 2). No se observan correlaciones negativas entre los ítems y la medida (ver columna PTCorr., en la Tabla 2); lo que indica una correcta alineación entre la pregunta y las habilidades de la persona, que es mejor cuanto más alta. También se puede observar la tendencia a la correspondencia entre los valores observados y las expectativas del modelo (PTCorr. Vs Exp.). Tabla 2. Calibración de los ítems, errores estándar de la calibración de los ítems, correlaciones punto biserial y medias cuadráticas infit/outfit (MNSQ) ÍTEM PUNTUACIÓN TOTAL MEDIDA MODEL S.E. INFIT MNSQ OUTFIT MNSQ PT-CORR CORR. EXP. F13 1055 ,25 ,08 1,35 1,34 ,71 ,73 F10 1026 ,42 ,08 1,09 1,07 ,70 ,72 F1 1184 -,47 ,07 ,92 ,97 ,72 ,75 F16 1071 ,16 ,08 ,92 ,91 ,76 ,73 F4 1128 -,17 ,07 ,89 ,91 ,76 ,74 F7 1132 -,19 ,07 ,82 ,81 ,78 ,74 [CONTINÚA EN LA PÁGINA SIGUIENTE] GARZÓN UMERENKOVA / MALPICA CHAVARRIA / GIL FLORES 22 ESTUDIOS SOBRE EDUCACIÓN / VOL. 48 / 2025 / 7-33 procrastinación, menor puntuación de autorregulación. Los resultados pueden observarse en la Tabla 4. Tabla 4. Correlaciones entre los atributos de la procrastinación, el rendimiento académico y el puntaje obtenido en la medida de autorregulación TOTAL PASS FRECUENCIA PROBLEMA REDUCIR RAZONES Total Autorregulación -,513** -,494** -,325** -,201** -,450** Metas -,434** -,463** -,274** -,174** -,368** Perseverancia -,414** -,459** -,275** -,140** -,355** Toma de decisiones -,487** -,390** -,331** -,202** -,434** Aprendizaje de los errores -,298** -,273** -,157** -,123** -,272** Rendimiento académico reportado -,213** -,296** -,117** -,080 -,269** Apreciación del rendimiento académico -,323** -,357** -,175** -,153** -,171** Nota: (**) La correlación es significativa al nivel ,001. En cuanto a los resultados de la prueba de autorregulación CAR y sus subescalas, las asociaciones son de valores moderados y bajos, significativas al p=,001 frente a los cuatro atributos de procrastinación. Son los valores de asociación más altos entre el total de autorregulación y el total del PASS (-,513); y entre el total de autorregulación y el atributo Frecuencia (-,494). Y las asociaciones de valor más bajo entre el atributo Reducir y la subescala de Perseverancia (-,140) y la de Aprendizaje de los errores (-,123). En cuanto al rendimiento académico, los valores de las asociaciones son bajos, moderados y significativos al p=,001. Los valores más altos se observan entre la Apreciación del rendimiento académico y el total del PASS (-,323) y con el atributo Frecuencia (-,357). Las asociaciones de valor más bajo son entre el atributo Reducir y el Rendimiento académico reportado (-,080) y entre el atributo Problema y el Rendimiento académico reportado (-,117). discUsión El estudio tuvo como propósito el análisis de las propiedades psicométricas de la Prueba de Procrastinación Académica (PASS) con una muestra del alumnado de educación secundaria, usando como principal estrategia el análisis Rasch. Los resultados, en general, indicaron que el PASS para esta muestra presenta un correcto ajuste de los datos al modelo, además de evidencia de confiabilidad PROCRASTINACIÓN EN SECUNDARIA: UN ESTUDIO DE VALIDACIÓN 23 ESTUDIOS SOBRE EDUCACIÓN / VOL. 48 / 2025 / 7-33 y validez de la medida, sin evidencia de un posible DIF por género salvo por un ítem. Se encontró que el ítem 36, “Te gustó el reto de esperar hasta la fecha de entrega”, es más fácil para las mujeres que para los hombres con el mismo nivel de habilidad. Sin embargo, la existencia de algún valor DIF no necesariamente implica un sesgo en un ítem (Wright y Stone, 1999), por lo que este ítem debería ser investigado en el futuro para establecer si existe o no un sesgo por género. Específicamente, para este trabajo se partió de la premisa de que a través del modelo Rasch es posible obtener evidencia adicional del funcionamiento de las pruebas, que no es posible obtener con otros métodos de análisis. A continuación se discuten tres aspectos de la evidencia adicional obtenida. En primer lugar, mediante análisis Rasch se puede establecer si el contenido de los ítems cubre efectivamente todo el rango del atributo medido. Los cuatro atributos podrían beneficiarse de ítems adicionales de mayor dificultad y menor dificultad para medir a los participantes de los extremos altos y bajos. En segundo lugar, el modelo Rasch permite identificar si los niveles de respuesta de la escala Likert funcionan apropiadamente. Se encontró que la categoría 5 del atributo Razones no presentó un buen ajuste, de modo que se podía reducir a cuatro categorías de respuesta. Sin embrago, se optó por mantener esta categoría debido a que podría afectar de manera importante al formato del cuestionario, en tanto que los restantes ítems conservarían las cinco categorías de respuesta. En tercer lugar, el modelo Rasch permite evidenciar si la prueba diferencia a las personas con altos/bajos niveles del atributo mediante el índice de separación. En este caso, los resultados indican que, para los cuatro atributos, el grupo puede dividirse al menos en dos niveles de procrastinación. Se trata de un resultado adecuado, ya que si la prueba quiere emplearse con propósitos de diagnóstico educativo es lo suficientemente sensible para distinguir a los procrastinadores en grupos de bajo y alto nivel. La confiabilidad de las personas (índice de separación) que ofrece este tipo de análisis es un indicador importante desde un punto de vista práctico, puesto que ofrece información sobre el grado de sensibilidad o discriminación del instrumento en cuestión. Por otra parte, en cuanto a la evidencia de validez discriminante con otras medidas (rendimiento académico y autorregulación) se encontraron asociaciones acordes con lo esperado que indicaban una clara relación inversa entre las variables empleadas, que son evidencia adicional de validez de la prueba PASS para ser empleado en educación secundaria. En la literatura se ha reportado una relación inversa entre la frecuencia de la procrastinación y el rendimiento académico (Rozental y Carlbring, 2014); esta GARZÓN UMERENKOVA / MALPICA CHAVARRIA / GIL FLORES 24 ESTUDIOS SOBRE EDUCACIÓN / VOL. 48 / 2025 / 7-33 relación, aunque es variable según el estudio, tiende a presentar valores moderados o bajos, pero consistentes y con tendencia significativa (ver el estudio metaanalítico de Kim y Seo, 2015). Es posible que las variaciones observadas en la literatura en lo que respecta a los resultados del impacto de la procrastinación sobre el rendimiento puedan deberse, en parte, al tipo de registro empleado en los estudios (informe o registro académico real); también puede influir la medida o el cuestionario de procrastinación empleado en los distintos estudios. Además, también se ha encontrado, a través de análisis mediacionales, que la procrastinación no afecta directamente al rendimiento académico del alumnado, sino que le impacta indirectamente, siendo la variable mediadora el nivel de autorregulación (Garzón Umerenkova et al., 2022). En ese sentido, la literatura ha descrito previamente una relación clara entre la baja autorregulación y el incremento de la tendencia a procrastinar (de la Fuente et al., 2021a; Rozental y Carlbring, 2014), tanto en entornos presenciales como virtuales de aprendizaje (Garzón Umerenkova y Organista, 2021). En cuanto al análisis del contenido realizado mediante entrevista cognitiva, para este caso el procedimiento resultó de utilidad y se recomienda, desde el punto de vista metodológico, que sea parte habitual de los procesos de caracterización psicométrica del contenido de cualquier instrumento. La verificación lingüística y cultural de las instrucciones y los ítems forma parte de las recomendaciones que realiza la International Test Comission (ITC) cuando se pretende emplear test en culturas o poblaciones diferentes de donde ha sido construido originalmente. Recomendaciones que, como mencionan Hernández et al. (2020), aunque son conocidas, no se aplican con la regularidad que sería deseable. Las directrices de la ITC indican claramente, por ejemplo, que es necesario minimizar la influencia de cualquier diferencia cultural y lingüística o proporcionar evidencia de que las instrucciones de la prueba y el contenido de los ítems tienen un significado similar para todas las poblaciones previstas (ver lista de chequeo de Hernández et al., 2020). En síntesis, como implicaciones prácticas, de acuerdo con la caracterización psicométrica presentada, se considera que la prueba PASS puede emplearse en el contexto educativo para alumnado de educación secundaria en población colombiana, e incluso hispanohablante, a falta de otros estudios específicos por países de habla hispana. Para las instituciones escolares, los educadores, orientadores o psicólogos educativos contar con herramientas de medición y evaluación de la procrastinación académica puede ser de utilidad para la detección, prevención y manejo en el alumnado de educación secundaria. La prueba puede interpretarse tanto en su calificación total como por los diferentes atributos. PROCRASTINACIÓN EN SECUNDARIA: UN ESTUDIO DE VALIDACIÓN 25 ESTUDIOS SOBRE EDUCACIÓN / VOL. 48 / 2025 / 7-33 Entre las limitaciones de este estudio se encuentra que el total de los participantes perteneció a una única institución pública de educación; a futuro se sugiere desarrollar más investigaciones con niños y adolescentes que formen parte de otro tipo de instituciones, de otras regiones del país y de Iberoamérica. Igualmente, se pueden considerar otras variables para la obtención de evidencia de validez discriminante o convergente, por ejemplo, la autoeficacia, las medidas de salud mental o de bienestar psicológico. También los resultados de este estudio sobre la posible ampliación de ítems difíciles o fáciles, o la posible reducción de la escala Likert, pueden considerarse como base para otros estudios psicométricos. Finalmente, dadas las diferencias en el contenido y estructura entre la escala original y la aquí presentada, sería necesario realizar estudios sobre la invarianza de la medida en otras poblaciones para establecer si en diferentes poblaciones se obtienen los mismos atributos y significado de los ítems. Fecha de recepción del original: 12 de septiembre de 2023 Fecha de aceptación de la versión definitiva: 8 de febrero de 2024 reFerenciAs Andrich, D. (1978). A rating formulation for ordered response categories. Psychometrika, 43(4), 561-573. https://doi.org/10.1007/BF02293814 Arias, B., González, V. B. y Sánchez, L. E. (2013). Calibración del índice de hiperactividad de Conners mediante el modelo de Rasch. Universitas Psychologica, 12(3), 957-970. https://doi.org/10.11144/javeriana.upsy12-3.cihc Arévalo Cadillo, N. N. y Polanco Castañeda, J. L. (2019). 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Anexo Cuestionario de Procrastinación Académica (PASS) Áreas de demora Para cada una de las siguientes actividades valora hasta qué punto la pospones o retardas su inicio. Para ello, puntúa cada pregunta utilizando una escala del “1” al “5”, según con qué frecuencia esperas hasta el último momento para hacer la actividad. A continuación, indica en qué grado piensas que demorar esa actividad es un problema para ti. Finalmente, utilizando la misma escala, indica cuánto te gustaría reducir tu tendencia a demorar cada tarea. Recuerda que no hay respuestas buenas o malas. I. Escribir un trabajo de final de curso 1. ¿Hasta qué punto demoras hacer esta tarea? 1 2 3 4 5 Nunca Casi nunca A veces Casi siempre Siempre 2. ¿Hasta qué punto el hecho de demorar dicha tarea supone un problema para ti? 1 2 3 4 5 Nunca Casi nunca A veces Casi siempre Siempre 3. ¿Hasta qué punto te gustaría reducir tu tendencia a demorar dicha tarea? 1 2 3 4 5 No quiero reducirla Muy poco Algo Regular Desde luego me gustaría reducirla II. Estudiar para los exámenes 4. ¿Hasta qué punto demoras la citada tarea? 1 2 3 4 5 Nunca Casi nunca A veces Casi siempre Siempre [CONTINÚA EN LA PÁGINA SIGUIENTE] GARZÓN UMERENKOVA / MALPICA CHAVARRIA / GIL FLORES 30 ESTUDIOS SOBRE EDUCACIÓN / VOL. 48 / 2025 / 7-33 5. ¿Hasta qué punto el hecho de demorar esta tarea supone un problema para ti? 1 2 3 4 5 Nunca Casi nunca A veces Casi siempre Siempre 6. ¿Hasta qué punto te gustaría reducir tu tendencia a demorar dicha tarea? 1 2 3 4 5 No quiero reducirla Muy poco Algo Regular Desde luego me gustaría reducirla III. Mantenerme al día con las lecturas/trabajos/actividades 7. ¿Hasta qué punto demoras esta tarea? 1 2 3 4 5 Nunca Casi nunca A veces Casi siempre Siempre 8. ¿Hasta qué punto el hecho de demorar esta tarea supone un problema para ti? 1 2 3 4 5 Nunca Casi nunca A veces Casi siempre Siempre 9. ¿Hasta qué punto te gustaría reducir tu tendencia a demorar dicha tarea? 1 2 3 4 5 No quiero reducirla Muy poco Algo Regular Desde luego me gustaría reducirla IV. Tareas académicas administrativas: matricularse para las clases, sacar el carnet, gestionar excusas, etc. 10. ¿Hasta qué punto demoras estas tareas? 1 2 3 4 5 Nunca Casi nunca A veces Casi siempre Siempre 11. ¿Hasta qué punto el hecho de demorar las citadas tareas supone un problema para ti? 1 2 3 4 5 Nunca Casi nunca A veces Casi siempre Siempre [CONTINÚA EN LA PÁGINA SIGUIENTE] PROCRASTINACIÓN EN SECUNDARIA: UN ESTUDIO DE VALIDACIÓN 31 ESTUDIOS SOBRE EDUCACIÓN / VOL. 48 / 2025 / 7-33 12. ¿Hasta qué punto te gustaría reducir tu tendencia a demorar dichas tareas? 1 2 3 4 5 No quiero reducirla Muy poco Algo Regular Desde luego me gustaría reducirla V. Tareas de asistencia: pedir una cita con un profesor, pedir asesorías etc. 13. ¿Hasta qué punto demoras estas tareas? 1 2 3 4 5 Nunca Casi nunca A veces Casi siempre Siempre 14. ¿Hasta qué punto el hecho de demorar las citadas tareas supone un problema para ti? 1 2 3 4 5 Nunca Casi nunca A veces Casi siempre Siempre 15. ¿Hasta qué punto te gustaría reducir tu tendencia a demorar dichas tareas? 1 2 3 4 5 No quiero reducirla Muy poco Algo Regular Desde luego me gustaría reducirla VI. Actividades escolares en general 16. ¿Hasta qué punto demoras tu participación en estas actividades? 1 2 3 4 5 Nunca Casi nunca A veces Casi siempre Siempre 17. ¿Hasta qué punto el hecho de demorar la participación en estas actividades supone un problema para ti? 1 2 3 4 5 Nunca Casi nunca A veces Casi siempre Siempre 18. ¿Hasta qué punto te gustaría reducir tu tendencia a demorar tu participación en estas actividades? 1 2 3 4 5 No quiero reducirla Muy poco Algo Regular Desde luego me gustaría reducirla [CONTINÚA EN LA PÁGINA SIGUIENTE]