Introducción

La teoría de las inteligencias múltiples desarrollada por ^{Gardner (2015)} propone un abordaje pluralista de la mente que implica necesariamente una visión de las diferentes facetas de la cognición. Esta visión cuestiona las concepciones anteriores de inteligencia, orientadas a tener una puntuación estándar o general de las personas respecto de su coeficiente intelectual, y excluye de esta las características personales, potencialidades, habilidades y capacidades que permiten que un individuo se desenvuelva en un determinado medio (^{Dziekonski, 2003}; ^{Suárez, Maiz y Meza, 2010}; Arnstrong, 2012; ^{Sanabria, 2013}; ^{Muñoz y Ayuso, 2014}; ^{Galera, 2015}; ^{Barraza y Gonzáles, 2016}).

Gardner define el intelecto humano como un conjunto de dispositivos computacionales semiautónomos, cada uno de los cuales ha evolucionado para procesar ciertos tipos de información en cierto tipo de formas (2006, p. 503), en que cada una de las principales inteligencias (probablemente ocho) está compuesta de subinteligencias que no comprenden capacidades sensoriales, aunque algunas impliquen capacidades motoras (inteligencias lingüísticas y corporal-cenestésicas) y emocionales (en las que se incluyen las inteligencias interpersonales e intrapersonales), como tampoco son medidas de personalidad (^{Gardner, 2006}). Por su parte, define la inteligencia como la capacidad para resolver problemas o crear productos que sean valiosos en uno o más ambientes culturales (^{Gardner, 2016}), y atribuye el mismo valor a las habilidades y pontencialidades que se manifiestan en el ser humano diferentes de la lingüística y la logico-matemática. En resumen, para Gardner, las inteligencias no deben ser reflejos de emociones, personalidad o agudeza sensorial, más bien, cada una de las inteligencias se ve como una capacidad computacional, capacidad de procesar ciertos tipos de información en el proceso de resolver problemas o productos de modelado (2006, p. 503).

La teoría de las inteligencias múltiples es una síntesis del trabajo de muchas disciplinas, mas no una versión modificada del constructo inteligencia (^{Gardner, 1985}, 2006). La teoría fue publicada por primera vez en Frames of mind: The theory of multiple intelligences^{Gardner (1983)}, en el que sugiere que la inteligencia no es una unidad que puede ser medida por pruebas de coeficiente intelectual (CI). En cambio, afirma que un ser humano tiene al menos ocho tipos de inteligencias: la inteligencia musical, la inteligencia visual, la inteligencia verbal, la inteligencia lógica, la inteligencia corporal, la inteligencia interpersonal, la inteligencia intrapersonal y la inteligencia naturalista (^{Al-Kalbani & Al-Wahaibi, 2015}). Además, esta teoría tiene fuerte influencia en la psicología, en las ciencias sociales, hasta en neurociencia (^{Shearer & Karanian, 2017}).

En un estudio llevado a cabo con inteligencias intrapersonales e interpersonales, ^{Behjat (2012)} se apoya en el tratamiento de Gardner de inteligencias personales como variable independiente; al mismo tiempo, usando el análisis bivariado y multivariado entre dimensiones de la personalidad (^{Van der Linden, Dunkel & Petrides, 2016}) e inteligencias, los resultados apoyan las tesis biologístas de la personalidad y las inteligencias (^{Bratko, Butkovic, Vukasovic, Chamorro-Premuzic & Von Stumm, 2012}), mientras que otro estudio sugiere que la inteligencia emocional (entendida desde su duplo interpersonal e intrapersonal) describe su habilidad para manejar el comportamiento (^{Othman, Bahri-Yusof, Din & Zakaria, 2016}).

Asimismo, en exploración de las inteligencias múltiples, se encuentran relaciones de inteligencia emocional y rasgos de personalidad, aunque no siempre se apoyen las evidencias empíricas (^{Matthews, 2016}; ^{Revelle, 2016}). Las inteligencias múltiples igualmente son estudiadas y relacionadas con la salud psicológica de los estudiantes de Farmacia en Malasia durante el estresante entorno académico (^{Othman, Yusof, Din & Zakaria, 2016}), las influencias directas de las medidas basadas en pruebas de inteligencia y personalidad sobre autoestimaciones de la inteligencia, así como el posible papel moderador de la personalidad sobre la exactitud de las autoevaluaciones (^{Jacobs, Szer & Roodenburg, 2012}). Incluso, las asociaciones entre trastornos del sueño, personalidad y rasgo de inteligencia emocional (^{Emert, Tutek & Lichstein, 2017}), y en la superdotación (^{Li, Liu, Zhang, Wang, Wang & Shi, 2017}).

Por otro lado, la teoría de las inteligencias múltiples, que considera las diferencias, tiene un papel importante en el proceso de enseñanza-aprendizaje (^{Akkuzu & Akçay, 2011}), cuyo concepto implícito de inteligencia ha sido fuertemente debatido desde la introducción de pruebas de CI a principios del siglo XX, y las numerosas alternativas a la inteligencia unitaria han logrado una aceptación limitada tanto por psicólogos como por educadores (^{Shearer & Karanian, 2017}; ^{Fajardo, Maestre, Felipe, León & Polo, 2017}).

Ahora bien, después de que Gardner propusiera su teoría de las múltiples inteligencias, son muchas las investigaciones que buscan evidencia empírica en defensa o en contra de esta propuesta, y muchos otros, sobre la base de la clasificación del intelecto y las habilidades humanas, buscan relación con diversas variables, en particular, con el rendimiento académico; por ejemplo, ^{Almeida et al. (2010)} estudiaron las inteligencias múltiples como alternativa a las pruebas psicométricas tradicionales, mediante la convergencia o no en un factor general de desempeño cognitivo. ^{Akkuzu & Akçay (2011)} diseñaron un entorno de aprendizaje basado en la teoría de la inteligencia múltiple y el estudio de su eficacia en los logros, las actitudes y la retención de los estudiantes como papel importante en el proceso de enseñanza-aprendizaje, mientras ^{Ayoub & Aljughaiman (2016)} establecieron un modelo estructural predictivo para el rendimiento de los estudiantes superdotados, basados, lógicamente, en la inteligencia y sus teorías implícitas. Al mismo tiempo, ^{Shearer & Karanian (2017)} apoyan la evidencia empírica de las teoría de las inteligencias múltiples desde las neurociencias. Y, por otro lado, ^{Hernández-Torrano, Ferrándiz, Ferrando, Prieto & Fernández (2014)} utilizaron la teoría de las inteligencias múltiples en la identificación de estudiantes de alta capacidad y proporcionaron un marco para implementar la teoría de las inteligencias múltiples en la identificación de estudiantes de alta capacidad en la educación secundaria. Por su parte, ^{Powell, Nettelbeck & Burns (2017)} presentaron la validez incremental de la curiosidad intelectual y la confianza para predecir el rendimiento académico en los estudiantes avanzados de educación terciaria. Mientras ^{Al-Kalbani & Al-Wahaibi (2015)} presentaron los resultados de las pruebas de la teoría de las inteligencias múltiples en Omán, una versión en árabe del indicador de las inteligencias múltiples, basados en los estudios de Rogers, y predijeron que esta técnica podría ser utilizada por los consejeros escolares para identificar los tipos de inteligencia de los estudiantes.

Las teorías de las inteligencias múltiples dan origen igualmente a la teoría de la inteligencia emocional, síntesis de las inteligencias intra- e interpersonal de las inteligencias múltiples. ^{Maguire, Egan, Hyland & Maguire (2017)}, por ejemplo, estudiaron el papel de la inteligencia emocional en la predicción del compromiso cognitivo y afectivo en la educación superior, mientras ^{Perera (2016)} investigó el papel de la inteligencia emocional en el rendimiento académico, y ^{Viguer Cantero & Bañuls (2017)} propusieron mejorar la inteligencia emocional en la escuela a través de la evaluación de la eficacia de un programa de intervención de dos años en preadolescentes españoles.

La teoría de las inteligencias múltiples fueron utilizadas para la creación de un entorno de laboratorio virtual para la enseñanza de sistemas digitales (^{Amorim, Tapparo, Marranghello, Silva & Pereira, 2014}), para su aplicación a la educacióny el análisis de su impacto en el desarrollo cognitivo de los niños en edad preescolar (^{Delgoshaei & Delavari, 2012}), para establecer la relación entre la cantidad de inteligencias múltiples y el sentido del espíritu empresarial entre los estudiantes universitarios (^{Malekian & Maleki, 2012}), para la motivación del trabajo, la comunicación, la creatividad y las habilidades de gerencia de los líderes de escuela (^{Piaw et al., 2014}) y para aplicaciones en la mentoría de profesores principiantes (^{Constantinescu, 2014}).

^{Díaz-Posada, Varela-Londoño & Rodríguez-Burgos (2017)} revisaron 224 publicaciones entre 1983 y 2015 en las que se proponía la teoría de la inteligencia múltiple en la implementación de currículos y se identificaban los modelos de enseñanza basadas en esta teoría junco con la evidencia de la proyección práctica basada en ella. Igualmente, la experiencia práctica de esta teoría fue analizada en escuelas de secundaria de Rumania (^{Sorin-Avram, 2014}), donde la investigación reveló la existencia de los tipos y niveles de inteligencia, tal como se definen en la teoría, y plantea la cuestión de hasta qué punto los niveles de un enfoque simbólico del aprendizaje pueden utilizarse en el diseño curricular desde la perspectiva de esta teoría. También se prefijó la correlación entre las estrategias de los métodos de enseñanza y la inteligencia múltiple de algunas alumnas graduadas en la Universidad Islámica Imam Muhammad bin Saud (^{Al-Sulim, 2012}), tanto como su evaluación basada en proyectos y estudios de caso en estudiantes que aprenden inglés como lengua extranjera (^{Ofrim-Stäncunä, 2014}, 2015), en estudiantes con discapacidades de aprendizaje y su implicación para el desarrollo del currículo de Negocios en Emiratos Árabes Unidos (^{Rile, Catalán-Opulenciab, Decenorioc & Tand, 2015}). La estimulación de las inteligencias múltiples, asimismo, es objeto de investigación en estudiantes (^{Petruta, 2013}) y las posibilidades de instrucción basadas en la teoría del potencial de los estudiantes también son intervenidas por ^{Sorin-Avram (2015)}.

^{Sheahan, While & Bloomfield (2015)} hicieron un ensayo exploratorio en el uso de un enfoque de enseñanza de inteligencias múltiples (Multiple Intelligence Teaching Approach [MITA]) para la enseñanza de habilidades clínicas a los estudiantes de primer año de Licenciatura en Enfermería, y abordado también en estudiantes de secundaria (^{Aydemira & Karalib, 2014}). Por su parte, ^{Yeganeh & Dezfouli (2015)} realizaron una reflexión de inteligencias múltiples en los libros de texto iraníes en inglés: la percepción de los maestros.

Las inteligencias múltiples es una temática que inquieta a educadores, psicológicos educativos, clínicos y cognitivos, y además interesa a las ciencias cognitivas y neurocognitivas de manera cada vez más creciente, por esto, la validación de una escala de habilidades de múltiples inteligencias es pertinente.

Método

Resultados

Para evaluar la estructura factorial de la escala de habilidades de múltiples inteligencias para adolescentes y jóvenes en general, se hizo previamente una análisis de correlación bivariada con el coeficiente de correlación de Pearson entras las 8 escalas que componen el instrumento diseñado,+ y se encontró una fuerte relación entre todos ellos (tabla 1), lo cual permite reducir el espectro de análisis factorial exploratorio (AFE).

Tabla 1 Correlación bivariada de Pearson de las escalas del instrumento y análisis de habilidad 

^**p < 0,01 (bilateral); α: alfa de Cronbach

Fuente: Elaboración propia.

A partir de lo anterior, se sometieron los 48 componentes de la escala a un análisis de fiabilidad alfa de Cronbach que dio como resultado una consistencia interna del 86,4 % (α=0,864) y un alfa para elementos tipificados del 87,3 % (α=0,873) (tabla 1), y la prueba F arrojó un coeficiente de 326,264, alejado sustancialmente del valor 1 y p<0,05, lo que sugiere que el instrumento tiene una validez de constructo y confiabilidad adecuadas y puede ser utilizado conforme fue diseñado.

Sin embargo, se siguió con el ACP con rotación Promax. También se realizó un prueba Varimax, pero no hubo diferencia significativa entre las pruebas, por eso, se decidió continuar con Promax para el análisis final y definitivo. Se graficó la sedimentación de los 48 componentes de la escala y se verifica que a partir del ítem 9 empieza a ser recta la curva y por tanto a partir de este se explica la mayor parte de la variabilidad escalar (figura 1).

Fuente: Elaboración propia.

Figura 1 Sedimentación de los ítems de la escala de habilidades de múltiple inteligencias 

Se extrae del AFE las comunalidades (h) de cada ítem para decidir si se debe extraer alguno de ellos. Igualmente mediante el ACP se visualizan las medias, las varianzas y los alfa de Cronbah si se eliminan los ítems de la escala dado su valor h (tabla 2).

Tabla 2 Análisis de la habilidad a partir de las comunalidades de los ítems de la escala 

h=comunalidad

Fuente: Elaboración propia.

Solo tres ítems presentan comunalidades cerca del valor 3: el ítem IM6, IM43 y el IM46; no obstante, la exclusión de estos ítems de la escala no afecta significativamente el índice de alfa, por lo que se decide dejar los ítems en el instrumento final.

Como la muestra estudiada estuvo conformada por dos grupos separados (estudiantes de primer y último semestre de educación superior, 930 y 571 sujetos, respectivamente) mediante análisis descriptivo, por el tamaño de la muestra no se puede establecer si existe diferencia significativa entre los grupos. Por eso, se realizó un análisis de varianza, se asumió la hipótesis nula de la homocedasticidad a partir del factor grupo (semestres) y se obtuvo como resultado la prueba F con significancias p < 0,05 para las escalas 1, 2, 3, 6 y 7. No hubo diferencia significativa para las escalas 5 y 8 (tabla 3).

Tabla 3 Prueba F, análisis de la varianza controladas y segmentada por grupo (1.er y 10.° semestre) 

p < 0,05

Fuente: Elaboración propia.

Como medida descriptiva de las múltiples inteligencias, se encontró que con una media de 21,2 (+3,31) en inteligencia lingüística, los sujetos presentaron una distribución mayor en el rango medio (62,0 %) para este tipo de inteligencia, y solo el 0,6 % de los estudiantes se encuentran en un nivel superior, el 13, 3 % se hallan en un nivel inferior y el 24,1 % en nivel alto de habilidades. Este mismo comportamiento en la distribución se verificó en todos los tipos de inteligencia (tabla 1). De esta forma, para hacer referencia a las medias y los porcentajes de distribución en un rango superior de inteligencia, se verifica que en inteligencia lógico-matemática la media fue de 21,4 (+3,07) y la distribución superior fue del 0,3 %. En inteligencia espacial y visual, la media fue 19,9 (+3,40) y el rango . superior llegó al 0,3 % de distribución estadística. En inteligencia corporal cenestésica o corporal-cinética, la media obtenida fue de 20,5 (+3,82) y el nivel superior solo alcanzó el 0,2 % de la distribución normal. Asimismo, en inteligencia musical, la media fue de 21,2 (+3,61) y en el rango superior se posicionaron lossujetos en un 0,5 %. La inteligencia interpersonal tuvo un media de 21,8 (+3,28) y la distribución superior fue del 0,6 %. En inteligencia intrapersonal, la media verificada fue de 22,03 (+2,95) y la distribución normal superior fue del 0,5 %, y en inteligencia naturalista la media verificada fue de 21,6 (+3,44) y la distribución superior alcanzó el 1,0 % (tabla 1).

Para avanzar con el análisis de las propiedades predictivas y estructurales de la escala de habilidades de múltiples inteligencias, se tomó una submuestra de 711 sujetos a fin de determinar la relación entre las 8 escalas de inteligencia y los factores de personalidad. Después de realizar una prueba de homogeneidad de varianzas por medio del estadístico de Levene para determinar el análisis posterior (paramétrico o no paramétrico), con exclusión de los factores C, G y O (del 16PF) por presentar varianzas de 0, los resultados fueron los siguientes: A = 1,178; B = 0,379; E = 1,589; F = 2,353; H = 1,295; I = 0,352; L = 0,007; M = 1,659; N = 4,645; Qi = 0,195; Q2 = 0,051; Q3 = 0,201; Q4 = 0,013. Solo el factor N presenta un coeficiente Levene alejado de 1, sin embargo, no es representativo (p > 0,05) y, por consiguiente, se concluye que todos los factores observados presentan distribución no paramétrica. Para los tipos de inteligencia, el Levene encontrado fue el siguiente: Int.L = 0,341; Int.LM = 3,323; Int.VE = 0,317; Int.KsCc = 1,118; Int.M = 1,086; Int.Inter = 0,132; Int.Intra = 3,577; Int.Nat = 7,777. Solo Int.Nat presentó una p < 0,05; el resto de los tipos de inteligencias siguen distribución no paramétrica. Entendiendo a los factores de personalidad como elementos estructurales del mundo psíquico que afectan las habilidades, vamos a tomar los factores de personalidad marcados presentados en los sujetos (afabilidad, A y razonamiento, B) y determinar si las inteligencias múltiples se explican por estas condiciones estructurales. Se observan correlaciones de los factores A y B entre inteligencia lógico-matemática e inteligencia intrapersonal, respectivamente; sin embargo, mediante la prueba de varianzas para variables no paramétricas T2 de Thamane, se verificó p < 0,05, por tanto, no hay significancia estadística.

Por otro lado, con una submuestra de 872 sujetos, se cruzan ahora los resultados de las habilidades de múltiples inteligencias con el rendimiento académico de las pruebas de admisión a la educación superior. El puntaje medio de esta prueba fue de 606,25 (+89,59). Un total de 720 sujetos obtuvieron puntuación media (74,7 %) y 96 sujetos puntuaron bajo (10 %), 46 sujetos calificaron alto (4,8 %) y solo 10 personas obtuvieron puntuación superior (1%).

Al analizar los tipos de inteligencia por categoría (inferior, medio, alto y superior) controladas para la variable puntaje de admisión, se encontró una tendencia general de puntuaciones bajas en sujetos con inteligencia superior. Por ejemplo, en inteligencia cenestésica o corporal-cinética, el puntaje de admisión medio fue 633,8 (+83,5) para los sujetos que puntuaron inferior en ese tipo de inteligencia; de igual manera, los sujetos con este tipo de inteligencia en rango medio obtuvieron puntuaciones de admisión con promedio de 604,7 (+90,0); los sujetos con nivel alto en este tipo de inteligencia obtuvieron un puntaje aún más bajo: 587,7 (+89,5); y los sujetos con habilidades superiores en esta inteligencia obtuvieron las puntuaciones más bajas en el examen de admisión: 493,2 (+0,4). El mismo comportamiento en la distribución de las medias se observó en todos los tipos de inteligencia, a diferencia de inteligencia musical que mantuvo casi una constante: en el rango inferior una media de 614,1 (+86,3), en el rango medio una media de 604,4 (+87,3), en el rango alto una media de 607,8 (+97,7) y en el superior una media de 608,6 (+76,6).

Al realizar la correlación de Spearman, solo se encontraron relaciones significativas con dos tipos de inteligencia y puntuación en el examen de admisión: la inteligencia lógico-matemática (21,4 + 3,1) presenta correlación positiva (rho = 0,11; p = 0,01), mientras la inteligencia cenestésica o corporal-cinética (20,5 +3,8) presenta correlación inversa con puntuación en el examen de admisión (rho = -0,195; p < 0,05).

Se realizó ANOVA de un factor para inteligencia intrapersonal controlada para puntaje de admisión y se encontró una puntuación de F = 3,203 y significancia de 0,023 (p < 0,05), lo cual confirma que esta variable puede explicar estadísticamente el puntaje de admisión.

Discusión

Este estudio demostró diferentes aspectos de validez de constructo para la escala de habilidades de múltiples inteligencias para jóvenes a partir de diferentes fuentes de evidencia. La escala presentó índices de consistencia interna adecuados y se realizaron contrastes con constructos estructurales de personalidad y dimensión cognitiva de aprendizaje objetivado en rendimiento académico.

Ahora bien, destacando las dos características marcadas de la personalidad y su relación con inteligencias intrapersonales, implica características de la personalidad "hacia dentro", es decir, sociabilidad y deseo de comprometerse en intercambios con otros; las puntuaciones altas (A+) son descriptoras de sujetos adaptables en sus costumbres, afectuosas, interesadas por la gente, emotivas, expresivas, impulsivas, generosas y cooperativas (^{Eysenck, 1997}), con las características de inteligencias o habilidades para practicar la introspección como proceso consciente en el que se reconocen sentimientos, fortalezas y debilidades propias en la disposición de las metas y de logros personales (^{Gardner, 2015, 2016}). La otra relación significativa pero inversa fue entre razonamiento e inteligencia lógico-matemática (p < 0,01). Esta medida de la personalidad es una breve medida de inteligencia y es sensible a la escolaridad del sujeto. Las bajas puntuaciones (B-) indican pensamiento concreto, lo que puede explicarse por niveles bajos de instrucción o por la puntuación alta en Q4 (^{Buela-Casal et al., 2011}), en tanto que la inteligencia lógico-matemática es aquella relacionada con la capacidad para utilizar en forma eficaz los números y resolver con facilidad operaciones sencillas o complejas, por lo que necesariamente implica un pensamiento lógico y un razonamiento deductivo e inductivo (^{Galera, 2015}). El sentido inverso de esta relación debe ser abordado desde perspectivas más profundas en nuevas investigaciones.

Este estudio va de la mano de diferentes investigaciones que no presentan evidencia de interdependencia o correlaciones entre los diferentes tipos de inteligencia y personalidad (^{Behjat, 2012}; ^{Bratko et al., 2012}; ^{Jacobs et al., 2012}; ^{Othman et al., 2016}; ^{Emert et al., 2017}; ^{Ismatullina & Voronin, 2017}).

Por otro lado, las evidencias en cuanto a la relación de las habilidades de inteligencias múltiples con rendimiento académico (^{Almeida et al., 2010}) confirman la ausencia de un factor general común entre razonamiento, memoria, aptitud verbal, aptitud numérica y aptitud espacial, por un lado, y un conjunto de múltiples tareas de evaluación de inteligencia de Gardner (lingüísticas, lógicas, visuales/espaciales, corporales cenestésicas, naturalistas y musicales), lo cual desafía la posición original de Gardner en rechazar un factor general de inteligencia, especialmente cuando se consideran las dimensiones cognitivas medidas que no coinciden con las pruebas más tradicionales de inteligencia.

Por otro lado, otros estudios (Akkuzu & Akçay, 2014; Hernández-Torrano et al., 20I4) evidencian la existencia de dos componentes que permiten analizar la competencia cognitiva de los alumnos más allá de las dimensiones generalmente valoradas en la escuela: un componente académico que engloba las inteligencias lingüística, lógico-matemática, naturalista y viso-espacial, y un componente no académico que comprende las inteligencias corporal, musical y social; esta evidencia igualmente está manifiesta en este estudio. Y al igual que ^{Perera (2016)} se considera en este trabajo que se debe seguir debatiendo sobre el papel del rasgo inteligencia emocional (como conjunción de las inteligencias interpersonal e intrapersonal) en el rendimiento académico. Asimismo, se concuerda con ^{Maguire, Egan, Hyland & Maguire (2017)} quienes encontraron que el desempeño académico anterior actuó como un predictor adicional de la participación cognitiva, y sugieren que las intervenciones dirigidas a aumentar las múltiples inteligencias pueden tener implicaciones positivas para muchos aspectos de la participación de los estudiantes y, por tanto, en el desempeño en el nivel de educación superior, presupuesto defendido igualmente por ^{Viguer et al. (2017)}. Las conclusiones de otros estudios (^{Ayoub & Aljughaiman; 2016}; ^{Powell et al., 2017}) van de la mano de los resultados aquí encontrados en el sentido de que los factores que afectan el desempeño estudiantil fueron, en orden de magnitud decrecientes, tipos de habilidades de inteligencia intrapersonal y lógico matemática, principalmente.