Diseño y validez de un instrumento diagnóstico para la inclusión en instituciones educativas
DOI:
https://doi.org/10.55040/educa.v3i2.62Palabras clave:
Educación inclusiva, inclusión, educación, calidad educativa, instrumentoResumen
La educación inclusiva ha marcado como estándar de calidad la atención a las personas con diferencias. Toda persona es diferente en alguna de las siguientes dimensiones: cognitiva, psicológica, físicomotora o sociocultural. La práctica actual a nivel internacional insta a las instituciones educativas a considerar en su operatividad los siguientes principios de la inclusión: (a) acceso de toda persona a todo lugar (independientemente de sus diferencias), (b) actitud de colaboración al trabajar con personas diferentes, (c) intervención temprana para obtener mejores resultados, (d) capacitación para la intervención con personas con diferencias y (e) adecuación de contenidos, equipos e infraestructura para la atención a personas con diferencias. El diagnóstico de los lineamientos de inclusión es una de las estrategias que permiten, tanto a la institución como al personal educativo y a las familias, identificar fortalezas y áreas de posibilidad en el crecimiento hacia el nivel ideal de inclusión. Este trabajo presenta el diseño y las características técnicas de un instrumento que ayuda a las instituciones educativas en dicho diagnóstico. Para el diseño y validación del instrumento se siguieron varias etapas, desde el fundamento teórico, pasando por la elaboración de los reactivos, su validez de contenido a través de 10 expertos, su validez de constructo con un Análisis Factorial Exploratorio y Confirmatorio. El resultado final es un modelo de Inclusión Educativa con cuatro ámbitos compuesto por 21 reactivos y que explican un 73.3% de la varianza. Esta estructura factorial mostró un ajuste bueno, estabilidad buena con adecuada confiabilidad, validez convergente y validez discriminante.
Citas
Anderson, J. C. y Gerbing, D. W. (1988). Structural equation modeling in practice: A review and recommended two-step approach. Psychological Bulletin, 103(3), 411-423.
https://psycnet.apa.org/doi/10.1037/0033-2909.103.3.411
Brown, T. A. (2015). Confirmatory factor analysis for applied research. (2a. ed.). Guilford Press.
Comisión Nacional de los Derechos Humanos. (2016). Informe de actividades del 1 de enero al 31 de diciembre 2015. Comisión Nacional de Derechos Humanos. https://informe.cndh.org.mx/uploads/principal/2016/Informe_2016_resumen_ejecutivo.pdf
Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciencies. Lawrence Erlbaum Associates, Inc.
Red AGE. (2010, 13-15 de septiembre). Congreso Iberoamericano de Educación. Metas 2021. Buenos Aires, Argentina.
Cruz Vadillo, R. (2021). Las inclusiones “razonables” en materia de discapacidad en México: política de educación inclusiva. Revista Latinoamericana de Estudios Educativos, 51(1), 91–117. https://doi.org/10.48102/rlee.2021.51.1.200
Elizondo, C. (2020). Hacia la inclusión educativa en la universidad: diseño universal para el aprendizaje y la educación de calidad. Octaedro.
Ferrando, P. J. y Anguiano-Carrasco, C. (2010). El análisis factorial como técnica de investigación en psicología. Papeles del Psicológo, 31(1), 18-33. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=77812441003
Fornell, C. y Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. y Anderson, R. E. (2018). Multivariate data analysis (8a. ed.). Cengage Learning.
Harman, H. H. y Jones, W. H. (1966). Factor analysis by minimizing residuals (minres). Psychometrika 31, 351–368. https://doi.org/10.1007/BF02289468
Holmqvist, M. y Lelinge, B. (2021). Teachers’ collaborative professional development for inclusive education. European Journal of Special Needs Education, 36(5), 819–833.
https://doi.org/10.1080/08856257.2020.1842974
Hu, L. T. y Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance
structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118
Lara-Cruz, A., Ángeles-Llerenas, A., Katz-Guss, G., Astudillo-García, C. I., Rangel-Eudave, N. G., Rivero-Rangel, G. M., Salvador-Carulla, L., Madrigal-de León, E. y Lazcano-Ponce, E. (2020). Conocimiento sobre trastornos del neurodesarrollo asociado con la aceptación del modelo de educación inclusiva en docentes de educación básica. Salud Pública de México, 62(5), 569-581. https://doi.org/10.21149/11204
Cámara de Diputados del H. Congreso de la Unión. (2019). Ley General de Educación.
https://www.diputados.gob.mx/LeyesBiblio/pdf/LGE.pdf
Lloret-Segura, S., Ferreres-Traver, A., Hernández-Baeza, A. y Tomás-Marco, I. (2014). El análisis factorial exploratorio de los ítems: una guía práctica, revisada y actualizada. Anales de Psicología, 30(3), 1151–1169. https://doi.org/10.6018/analesps.30.3.199361
Martínez-Usarralde, M. J. (2021). Inclusión educativa comparada en UNESCO y OCDE desde la cartografía social. Educación XXI, 24(1), 93–115. https://doi.org/10.5944/educxx1.26444
McKenzie, T. y Toia, R. (2022). An inclusive indigenous approach to curriculum development. International Journal of Inclusive Education, 1–15. https://doi.org/10.1080/13603116.2022.2127493
Mendoza Zuany, R. G. (2018). Inclusión como política educativa: Hacia un sistema educativo único en un México cultural y lingüísticamente diverso. Sinéctica, 50, 1–16.
https://doi.org/10.31391/s2007-7033(2018)0050-009
Moral de la Rubia, J. (2019). Revisión de los criterios para validez convergente estimada a través de la varianza media extraída. Psychología, 13(2), 25–41. https://doi.org/10.21500/19002386.4119
Muthén, B. y Kaplan D. (1992). A comparison of some methodologies for the factor analysis of non-normal Likert variables: A note on the size of the mode. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 45(1), 19-30. https://doi.org/10.1111/j.2044-8317.1992.tb00975.x
Nunnally, J. C. (1978): Psychometric theory. (2a. ed.). McGraw-Hill.
Núñez Muñoz, C. G., Niculcar, B. G., Ochoa, M. P. y Costa, P. A. (2022). Análisis de facilitadores y barreras en educación rural en Chile: inclusión en un país segregado. Athenea Digital: Revista de Pensamiento e Investigación Social, 22(2), 1–25. https://doi.org/10.5565/rev/athenea.2654
Organización de las Naciones Unidas. (2006). Convención internacional sobre los derechos de las personas con discapacidad (Art. 2). http://www.un.org/esa/socdev/enable/documents/tccconvs.pdf
Ortiz Jiménez, L. y Carrión Martínez, J. J. (2020). Educación inclusiva: abriendo puertas al futuro. Dykinson.
Revelle, W. (2023). Psych: Procedures for psychological, psychometric, and personality research. Northwestern University, Evanston, Illinois. (R package 2.3.3) [Software de cómputo]. https://CRAN.R-project.org/package=psych.
Rodríguez Ceballos, D., Ruiz Betancourt, Y. y Carbonel Rodríguez, I. (2020). La capacitación a líderes locales para la inclusión social de personas con necesidades educativas especiales. Revista Didasc@lia: Didáctica y Educación. 10(6), 81-90. https://revistas.ult.edu.cu/index.php/didascalia/article/view/1084.
Rosseel, Y. (2012). lavaan: An R package for structural equation modeling. Journal of Statistical Software, 48(2), 1–36. https://doi.org/10.18637/jss.v048.i02
RStudio Team (2020). RStudio: Integrated Development for R. RStudio, PBC.
Sánchez Díaz, M. N. (2021). Ajustes razonables en la universidad. Creencias, prácticas y dificultades para llevarlos a cabo desde la voz de docentes inclusivos. Revista de Fomento Social, 76/1(299), 69-89. https://doi.org/10.32418/rfs.2021.299.4581
Satorra, A. y Bentler, P. M. (1994). Correction to test statistics and standard errors in covariance structure analysis. En A. von Eye y C. C. Clogg (Eds.), Latent variable analysis: Applications for developmental research (pp. 399-419). Sage Publications, Inc.
Satorra, A. (2002). Asymptotic robustness in multiple group linear-latent variable models. Econometric Theory, 18(2), 297-312. http://dx.doi.org/10.1017/S0266466602182041
Schermelleh-Engel, K., Moosbrugger, H., y Müller, H. (2003). Evaluating the fit of structural
equation models: Tests of significance and descriptive goodness-of-fit measures. Methods of psychological research, 8(2), 23-74.
Simón, C., Barrios, Á., Gutiérrez, H. y Muñoz, Y. (2019). Equidad, educación inclusiva y educación para la justicia social. ¿Llevan todos los caminos a la misma meta? Revista Internacional de Educación para la Justicia Social, 8(2), 17–32. https://doi.org/10.15366/riejs2019.8.2.001
Stentiford, L. y Koutsouris, G. (2022). Critically considering the “inclusive curriculum” in higher education. British Journal of Sociology of Education, 43(8), 1250–1272.
https://doi.org/10.1080/01425692.2022.2122937
Stone, D. L. (2020). Diversity and inclusion in organizations. Information Age Publishing.
Swinson, J. (2023). The influence of educational psychology on government policy and educational practice. Educational Psychology in Practice, 1–14. https://doi.org/10.1080/02667363.2023.2210279
Tabachnick, B. G. y Fidell, L. S. (2013). Using multivariate statistics (6a. ed.). Pearson.
Tiernan, B. (2022). Inclusion versus full inclusion: implications for progressing inclusive education. European Journal of Special Needs Education, 37(5), 882–890. https://doi.org/10.1080/08856257.2021.1961197
White, Elena. G. (1984). La educación. Pacific Press Publishing Association.
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