10.22235/cp.v18i2.3770

Clima motivacional de clase en la enseñanza media y superior iberoamericana: una revisión sistemática

Classroom motivational climate in Ibero-American secondary and higher education: a systematic review

Clima motivacional de sala de aula no ensino médio e superior ibero-americano: uma revisão sistemática

Nicolás Chiarino¹, ORCID 0000-0002-4530-1777

Karina Curione², ORCID 0000-0002-4069-5615

Juan Antonio Huertas³, ORCID 0000-0002-1518-8398

¹Universidad de la República, Uruguay, nchiarino@psico.edu.uy

²Universidad de la República, Uruguay

³Universidad Autónoma de Madrid, España

Resumen:

El clima motivacional de clase (CMC) es un constructo que permite estudiar los patrones de actuación docente en el aula y su relación con la motivación del estudiantado. En base a la importancia que tiene el CMC para los entornos de enseñanza y aprendizaje se realizó una revisión sistemática con el objetivo de sintetizar la evidencia de estudios iberoamericanos en la educación media y superior durante el período 1992-2023. Se utilizaron las directrices metodológicas definidas en la declaración PRISMA, que permitieron seleccionar 51 artículos que cumplieron con los criterios de elegibilidad. Los resultados revelan una prevalencia de estudios cuantitativos (90 %), en la enseñanza media (65 %). Fueron identificados nueve instrumentos para el estudio del CMC y se encontró que el CMC-Q fue el instrumento más utilizado. El análisis de los estudios señala que existe una varianza explicada común moderada entre el CMC y variables psicológicas personales de estudiantes y docentes, pero baja respecto al rendimiento académico estudiantil. Los hallazgos reportados van en la misma dirección que la evidencia disponible en otras regiones a nivel mundial. Se sugiere avanzar hacia una comprensión multidimensional del CMC, la triangulación de participantes, técnicas y métodos, así como estudios adicionales que integren al CMC como medida de la eficacia en las intervenciones educativas.

Palabras clave: clima motivacional de clase; clima de clase; motivación; educación secundaria; educación universitaria.

Abstract:

The classroom motivational climate (CMC) is a construct that allows studying the patterns of teaching performance in the classroom and their relationship with student motivation. Based on the importance of CMC for teaching and learning environments, a systematic review was conducted with the aim of synthesizing the evidence from Ibero-American studies in secondary and higher education during the period 1992-2023. The methodological guidelines defined in the PRISMA statement were used, which allowed the selection of 51 articles that met the eligibility criteria. The results reveal a prevalence of quantitative studies (90 %) in secondary education (65 %). Nine instruments were identified for the CMC study and the CMC-Q was found to be the most commonly used instrument. The Analysis of the studies indicates that there is a moderate common explained variance between the CMC and personal psychological variables of students and teachers, but low with respect to student academic performance. The reported findings are in the same direction as the evidence available in other regions worldwide. It is suggested to move towards a multidimensional understanding of CMC, triangulation of participants, techniques and methods, as well as additional studies that integrate CMC as a measure of effectiveness in educational interventions.

Keywords: classroom motivational climate; class climate; motivation; secondary education; university education.

Resumo:

O clima motivacional de sala aula (CMC pela sua sigla em espanhol) é um construto que permite estudar os padrões de atuação docente em sala de aula e sua relação com a motivação dos alunos. Com base na importância do CMC para os ambientes de ensino e aprendizagem, foi realizada uma revisão sistemática com o objetivo de sintetizar as evidências dos estudos ibero-americanos no ensino médio e superior durante o período 1992-2023. Foram utilizadas as diretrizes metodológicas definidas na declaração PRISMA, o que permitiram selecionar 51 artigos que atenderam aos critérios de elegibilidade. Os resultados revelam uma prevalência de estudos quantitativos (90 %) no ensino médio (65 %). Nove instrumentos foram identificados para o estudo do CMC, sendo que o CMC-Q foi o instrumento mais utilizado. A análise dos estudos indica que existe uma variância explicada comum moderada entre o CMC e variáveis psicológicas pessoais de alunos e docentes, mas em relação ao desempenho acadêmico dos estudantes. As descobertas relatadas seguem a mesma direção das evidências disponíveis em outras regiões do mundo. Sugere-se avançar para uma compreensão multidimensional do CMC, a triangulação de participantes, técnicas e métodos, bem como estudos adicionais que integrem o CMC como medida de eficácia em intervenções educativas.

Palavras-chave: clima motivacional da sala de aula; clima de sala de aula; motivação; ensino médio; ensino superior.

Recibido: 15/11/2023

Aceptado: 13/09/2024

Existe un amplio campo de investigación a nivel internacional que se ha enfocado en estudiar las interacciones en el aula y los múltiples resultados educativos asociados (Fraser, 2012). Uno de los enfoques más fructíferos para estudiar el papel del contexto y de sus interacciones ha venido de la mano del concepto de clima de clase (CC). El CC proviene de una derivación teórica del concepto gestáltico del campo psicológico. Fue Kurt Lewin quien introdujo la metáfora del clima social para estudiar los efectos del contexto en la acción humana (Lewin et al., 1939). El constructo específico de CC fue presentado por Walberg y Anderson (1968) y hace referencia a las percepciones positivas o negativas de los miembros de un grupo respecto de los tipos de interacción que se producen entre ellos, en el contexto de una clase.

Una de las líneas de investigación sobre CC se ha enfocado en aspectos motivacionales, donde se puede identificar al clima motivacional de clase (CMC). Este constructo aborda la influencia que las distintas estructuras de clase tienen en la motivación del estudiantado (Meece et al., 2006). A nivel teórico, de acuerdo con Robinson (2023), el concepto de CMC se ha desarrollado principalmente en base a contribuciones de dos perspectivas motivacionales: la teoría de metas de logro (TML; Ames, 1992; Urdan & Kaplan, 2020) y la teoría de autodeterminación (TAD; Ryan & Deci, 2017, 2020). Estos desarrollos teóricos no representan abordajes opuestos ni disyuntivos, sino que contemplan aportes complementarios entre sí (Gutiérrez & Tomás, 2018).

La TML subraya la importancia del tipo de metas que las personas persiguen en situaciones de logro. Para Ames (1992), ciertas estructuras de metas de clase pueden favorecer determinadas orientaciones motivacionales en los estudiantes. Si el docente enfatiza el esfuerzo y el desarrollo de habilidades, llevará a que los estudiantes adopten metas de dominio; si por el contrario el foco está puesto en la competencia, la comparación de habilidades y la evaluación normativa, predominarán las metas de rendimiento. A través de los mensajes compartidos en clase los docentes promueven cierto tipo de metas en el estudiantado (Alonso-Tapia, 2016).

Ames (1992) sustenta y difunde el sistema originalmente propuesto por Epstein en 1988, conocido por su acrónimo Target, el cual permite identificar prácticas instruccionales claves que se asocian con la orientación de los estudiantes a metas de dominio o rendimiento (Meece et al., 2006). Según Ames (1992), las estructuras de metas en el salón de clase incluyen (pero no se limitan) a las tareas propuestas (T) donde resulta importante la variedad y el desafío óptimo, así como la orientación del docente a través de la autoridad (A) y el grado en el cual los docentes involucran al estudiante en la toma de decisiones, a través de la promoción de la autonomía. Otro aspecto subrayado es el reconocimiento (R), el empleo de recompensas tiene un efecto negativo en el clima motivacional cuando se perciben como controladoras y no contingentes al esfuerzo y el progreso hacia la consecución de las metas, el elogio público favorece la comparación y la competencia entre pares en el salón de clases. Otro aspecto instruccional relevante remite al fomento del trabajo en grupos (G) en contextos de colaboración. Las prácticas de evaluación (E) incluyen estándares, criterios, métodos, frecuencias y donde resulta relevante la percepción de los estudiantes sobre el sentido para su aprendizaje. Por último, se contempla la gestión del tiempo (T) de parte del docente, el manejo adecuado y flexible del mismo, acorde con las demandas de las tareas y las características de los estudiantes. Autores recientes han señalado la importancia que tienen las relaciones sociales en el aula, las cuales deberían caracterizarse por un afecto positivo y respeto mutuo, por ello proponen por lo tanto, agregar una (S) al acrónimo (Targets; Chazan et al. 2022).

La TAD corresponde a una de las cinco tradiciones para la comprensión de los procesos motivacionales desde una perspectiva sociocognitiva (Huertas, 2023) y constituye una macroteoría para el abordaje de la motivación, la personalidad y el bienestar humano (Urhahne & Wijnia, 2023). La TAD contempla un conjunto de subteorías entre las que se destaca, por sus aplicaciones para el campo educativo, la teoría de las necesidades psicológicas básicas (Ryan & Deci, 2017; 2020). Desde esta perspectiva, los procesos motivacionales se encuentran ligados a la satisfacción de las necesidades psicológicas básicas de competencia, autonomía y relacionamiento. La necesidad de autonomía refiere a las posibilidades de elección, control y decisión que involucran el desarrollo de las actividades. El relacionamiento se corresponde a la calidez, vínculo y cuidado, y se satisface en la experiencia de conexión y pertenencia con los demás. La necesidad de competencia se asocia con la eficacia y el dominio, la cual se logra cuando es posible participar de forma competente en actividades y tener oportunidades para utilizar y ampliar habilidades y conocimientos (Vansteenkiste et al., 2020). Los comportamientos docentes y la estructura de la clase pueden contribuir a la satisfacción de las necesidades psicológicas del estudiantado dentro del contexto áulico (Reeve & Lee, 2014).

Si bien existe un cuerpo de investigación abundante a nivel internacional sobre CMC, es importante destacar que hay una escasa representación de estudios iberoamericanos en revisiones sistemáticas (RS) y metaanálisis sobre esta temática. Las recientes RS con metaanálisis de Rolland (2012) y de Bardach et al. (2020) han incluido estudios de Norteamérica, Asia y Europa, sin referencia a estudios iberoamericanos. Por lo que la presente RS, además de sistematizar, analizar y presentar de forma optimizada la evidencia empírica sobre CMC de sistemas educativos iberoamericanos, pretende contribuir a dar visibilidad a la producción académica de esta región, discutir con la evidencia internacional y aportar al avance de este campo de investigación.

En esta dirección, esta RS tiene como propósito realizar una síntesis de evidencia sobre CMC en la educación media y superior iberoamericana en el período 1992-2023. Para ello, se proponen los siguientes objetivos específicos: a) caracterizar los instrumentos para el estudio del CMC, b) describir las relaciones entre el CMC y otras variables psicológicas, c) identificar las relaciones entre el CMC y el rendimiento académico, y d) explorar las relaciones entre el CMC y otras dimensiones del clima de clase.

Materiales y método

Diseño

Esta RS se desarrolló de acuerdo a las pautas establecidas en la declaración PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses; Moher et al., 2009; Yepes-Núñez et al., 2021) y las recomendaciones metodológicas propuestas por Alexander (2020).

Criterios de elegibilidad de los artículos

Para desarrollar la estrategia de búsqueda se definieron los criterios de inclusión y exclusión que se describen en la Tabla 1.

La delimitación del período 1992-2023 recupera la producción académica desarrollada desde la definición del constructo propuesta por Ames (1992) hasta la evidencia más reciente. Es importante destacar que esta RS ha excluido los estudios provenientes de contextos deportivos y educación física por dos motivos. Por un lado, existen revisiones o metaanálisis sobre el clima motivacional en contextos de educación física y deportes de forma reciente (González Valero et al., 2022; Harwood et al., 2015; Lacerda et al., 2021). Y, por otro, es insoslayable reconocer que existen diferencias sustantivas respecto de los contextos académicos en cuanto a los participantes, la dinámica y la estructura de las actividades.

Tabla 1: Criterios de inclusión y exclusión

Cabe señalar que se identificaron tres estudios transculturales entre países iberoamericanos o con otras regiones. Para estos estudios, solo se consideraron los resultados de las muestras iberoamericanas. Por último, en el proceso de depuración se aplicó un criterio de indicios de calidad metodológica donde tres artículos presentaron las siguientes debilidades: un estudio reportó de forma incompleta los resultados; otro no especificaba procesos de análisis de forma detallada; y otro estudio utilizaba un instrumento de evaluación no estandarizado para el contexto donde se llevó adelante por lo que reportó resultados significativamente contradictorios con la evidencia disponible hasta el momento.

Procedimiento de búsqueda y selección de artículos

Fase 1. Búsqueda en bases de datos

La estrategia de búsqueda se realizó entre el 24 y el 31 de julio de 2023, en los campos de texto completo y resumen, en tres idiomas: español, inglés y portugués. Las bases de datos y motores de búsqueda utilizados fueron: EBSCO, Scopus, Scielo, Redalyc y Google Académico. Mediante la aplicación de los criterios de inclusión y exclusión anteriormente señalados se definió la siguiente ecuación de búsqueda: TX (“classroom motivational climate” OR “motivational class climate” OR “classroom goal structure”) AND AB (“university” OR “college” OR “higher education” OR “secondary schools” OR “middle school” OR “high school”) AND NOT AB (“sports” OR “physical education”). Para realizar las búsquedas se utilizó el motor EBSCO-Host desde el Portal Timbó de la Agencia Nacional de Investigación e Innovación (ANII) de Uruguay y el software Harzing PoP 8.9.4 (Harzing, 2007). En tanto que para gestionar el procesamiento de los artículos se utilizó el software Zotero 6.0.27.

Con la selección de artículos iniciales obtenidos se implementaron dos procesos de cribado o tamizaje, un primer proceso de cribado se realizó mediante la lectura del título y el resumen del artículo, en tanto que el segundo fue a partir del texto completo. Luego de finalizada esta etapa se logró incluir 44 estudios.

Fase 2. Búsqueda expandida

De acuerdo con las recomendaciones de Alexander (2020), se implementó una búsqueda expandida de forma manual para explorar posibles hallazgos no identificados en la Fase 1. Por un lado, se verificó la producción académica de los autores en los artículos seleccionados en la primera fase a través de Google Scholar, ResearchGate y en las páginas institucionales de sus filiaciones académicas. Por otro, se realizó un rastreo de referencias en los artículos incluidos. Entre ambas estrategias de búsqueda en esta fase se incorporaron siete estudios, lo cual permitió incluir un total de 51 estudios en la muestra final. En la Figura 1 se detalla el diagrama de flujo del proceso de selección de los artículos.

Figura 1: Diagrama de flujo con el proceso de selección de la muestra de estudios

Extracción y síntesis de datos

Con la muestra depurada de artículos se procedió a realizar una codificación de los estudios en variables descriptivas (autor/es, año, país de procedencia de la muestra, nivel educativo) y metodológicas (diseño, participantes e instrumentos). Asimismo, se incorporaron los resultados de cada estudio vinculados a los objetivos de la presente RS, en particular, el grado de asociación entre el CMC con variables psicológicas, rendimiento académico y dimensiones del clima de clase donde se especificó para cada caso la varianza explicada común (R²). Para informar este valor se consideraron solamente las correlaciones reportadas por los autores de los estudios. Se presenta en el Apéndice 1 un desglose de los datos mencionados para cada estudio.

Resultados

Análisis descriptivo de los estudios

Se identificó un incremento sostenido de la producción en la temática en las últimas tres décadas, donde 4 estudios corresponden al período 1992-2000, 8 entre 2001-2010, 29 entre 2011-2020 y 10 entre 2021-2023. En cuanto a las muestras y contextos de investigación, España es el principal país donde se ha investigado esta temática (37 %), con un creciente desarrollo de estudios en los siguientes países latinoamericanos (en orden decreciente): Argentina, Chile, México, Colombia, Perú, Bolivia, Brasil, República Dominicana y Venezuela. Asimismo, se identificaron 8 estudios transculturales (entre países iberoamericanos o países de otras regiones). En relación con el nivel educativo se evidenció una cantidad significativa de investigaciones en la educación media (65 %), por sobre los estudios a nivel universitario (33 %) y un estudio en enseñanza media para adultos.

En lo concerniente a los diseños de investigación, hay un marcado predominio de estudios de corte cuantitativo (90 %), con 3 estudios cualitativos (Bono, 2012; De Oliveira & Catão, 2017; Huertas et al., 2020) y 2 estudios mixtos (Bardelli & Huertas, 2022; Paoloni, 2009). Por otra parte, se identificaron 3 estudios con estrategias de intervención para mejorar el CMC (Huertas et al., 2020; Irureta Núñez, 1995a; López-Moya & Morán-Astorga, 2014). Respecto a las características de las muestras, fueron mayoritariamente incidentales o por conveniencia con estudiantes (76 %), con una minoría de estudios que involucraron a estudiantes y docentes, o solo docentes. En los estudios con diseños cuantitativos el tamaño de las muestras con estudiantes involucró entre 33 y 5471 participantes, y en muestras con docentes entre 12 y 441 participantes.

Características de los instrumentos para el estudio del CMC

Se identificaron nueve instrumentos de autoinforme para estudiantes. En la Tabla 2 se presenta una sistematización de forma discriminada con los nombres de los instrumentos, sus autores y el año de publicación, el modelo teórico que sustenta al instrumento, el número de factores, el número de ítems, la confiabilidad reportada en diversos estudios y la frecuencia de utilización entre los estudios incluidos en la muestra.

Tabla 2: Instrumentos de medida para el estudio del CMC

Nota: CMC1: Cuestionario de Clima Motivacional de Clase 1; EMQ-Q: Environment Motivational Quality Questionnaire; CMC-Q: Classroom Motivational Climate Questionnaire; EFEC: Escala de Factores Estructurales de la Clase; CEMC 3 x 2: Cuestionario de Estructura de Meta de Clase; MCES: Motivational Climate in Education; CGS‑S: Classroom Goal Structures Scale; EEPCM: Escala de Evaluación de Procesos y Contextos Motivacionales; MOC-S: Motivational Orientation and Climate Scale; NE: No Especificado; TML: Teoría de Metas de Logro; TAD: Teoría de Autodeterminación.

Los instrumentos identificados tienen una confiabilidad alta. Los más utilizados fueron el CMC‑Q, el CMC1, el MOC-S y CGS-S. Se evidencia una predominancia de la TML como marco teórico que sustenta los desarrollos instrumentales. Las medidas desarrolladas tienen una estructura factorial diversa. El CMC-Q se compone de la sumatoria de dieciséis escalas (novedad, conocimiento previo, relacionar temas, estímulo a la participación, mensajes de aprendizaje, claridad en los objetivos, claridad en la organización, apoyo a la autonomía, actuación paso a paso, uso frecuente de ejemplos, ritmo adecuado, retroalimentación regular, evaluación para aprender, uso de elogios, equidad de trato, afecto y apoyo emocional) medidos a través de pares de ítems. El CMC1 propone seis factores que involucran dimensiones tales como: ritmo de clases, trato del docente, organización de la clase y claridad de objetivos, interés del docente por el aprendizaje del estudiante, trabajo en grupo, cooperación entre pares. En tanto que, el MOC-S tiene cuatro factores (orientación y clima de ejecución, orientación y clima de aprendizaje). Además de los instrumentos basados en medidas de autoinforme para estudiantes, en el caso del CMC-Q se identificaron cuatro estudios que realizaron versiones adaptadas para docentes. Finalmente, se reportaron cuatro estudios que utilizaron otros instrumentos, tales como: observación de clases, entrevistas semiestructuradas y encuestas.

Relaciones entre el CMC con variables psicológicas, rendimiento académico y otras dimensiones del clima de clase

Proponemos agrupar a la incidencia del CMC en otros factores en tres categorías, a saberse: a) relaciones del CMC con variables psicológicas de estudiantes y docentes, b) relaciones del CMC con el rendimiento académico estudiantil y c) relaciones del CMC con otras dimensiones del clima de clase. En la Figura 2 se muestra una síntesis con los constructos y dimensiones identificadas, así como la varianza explicada común (R²) con el CMC.

Figura 2: Varianza explicada común (R²) del CMC respecto a constructos psicológicos, rendimiento académico y otras dimensiones del clima de clase

Discusión

La presente RS tuvo como principal objetivo realizar una síntesis de evidencia actualizada sobre el CMC en la educación media y superior iberoamericana en el período 1992-2023. Para alcanzar dicho objetivo se adoptaron los lineamientos metodológicos planteados en la declaración PRISMA. Tras el proceso de selección, la muestra de estudios quedó conformada por 51 artículos, su análisis guio por los siguientes objetivos específicos: a) caracterizar los instrumentos para el estudio del CMC, b) describir las relaciones entre el CMC y otras variables psicológicas, c) identificar las relaciones entre el CMC y el rendimiento académico, y d) explorar las relaciones entre el CMC y otras dimensiones del clima de clase.

En primer lugar, es importante señalar que se evidenciaron una serie de tendencias en cuanto a diseños metodológicos, nivel educativo y participantes de los estudios. Existe una alta predominancia de estudios desarrollados con una metodología cuantitativa (90 %) y en la enseñanza media (65 %), resultados que van en la misma dirección que los hallazgos reportados sobre el clima de clase por Alansari y Rubie-Davies (2020). En cuanto a los participantes, si bien algunos estudios han comenzado a incluir a docentes y observadores, la mayoría se han centrado en el uso exclusivo de medidas de autoinforme estudiantiles (75 %), lo cual representa una limitación advertida por varios autores (Elliff & Huertas, 2015; Leal-Soto et al., 2016; Simón et al., 2013).

A nivel instrumental, se identificaron nueve escalas de autorreporte estudiantil para el estudio del CMC, donde el CMC-Q fue el instrumento más utilizado (51 %). Dicho instrumento está asociado a un acumulado de trabajo de más de tres décadas liderado por Jesús Alonso-Tapia y Juan Antonio Huertas junto a un conjunto de investigadores asociados en la Facultad de Psicología de la Universidad Autónoma de Madrid. No obstante, el CGS-S —escala integrada en el manual PALS (Patterns of Adaptive Learning Scales; Midgley et al., 2000)— ha sido el instrumento más utilizado fuera del contexto iberoamericano, según las revisiones metaanalíticas de Bardach et al. (2020) y Rolland (2012). Cabe destacar que en los modelos teóricos que subyacen a los desarrollos instrumentales se evidencia un predominio de la TML (Ames, 1992) sobre la TAD (Ryan & Deci, 2020). Ambas teorías abordan aspectos motivacionales diferentes y complementarios, lo cual contribuye a una comprensión de los procesos y contextos motivacionales situados en los ambientes de enseñanza y aprendizaje (Lens et al., 2008).

Con respecto a las relaciones entre el CMC y las diversas variables psicológicas, merece la pena resaltar que las relaciones con medidas personales de distintos componentes motivacionales fueron moderadas y de moderadas a altas con medidas de la actuación docente. Este resultado era esperable, puesto que el CMC mide la interpretación que se hace sobre diversas actuaciones docentes. De alguna manera estas relaciones altas sirven para asegurar la validez de los instrumentos. Asimismo, es lógico pensar que otras variables personales estén influenciadas por variables contextuales como el CMC, pero solo como incidencia parcial, esto ocurre cuando se evalúa características de los estudiantes. Entre las variables psicológicas abordadas en estudios con estudiantes se destaca la orientación motivacional hacia el aprendizaje y el autoconcepto académico. Con respecto a la orientación motivacional hacia el aprendizaje, los estudios en esta RS reportaron una varianza explicada común con el CMC entre R² = .20 y R² = .36, en tanto que en otras regiones fue de R² = .24 (Bardach et al., 2020). En cuanto a la percepción del autoconcepto académico (R² = .14) y el éxito académico (R² = .16), los resultados fueron similares con constructos cercanos, como la percepción de la competencia personal (R² = .14) (Rolland, 2012).

En lo que refiere a las relaciones entre el CMC y el rendimiento académico, se identificó una varianza explicada común de R² = .01 a .07, lo cual va en la misma dirección que lo reportado por Rolland (2012) (R² = .03 a .04). Estos hallazgos resultan razonables dado el carácter multidimensional de la evaluación y calificación para obtener el rendimiento académico del alumnado, resultado consistente con lo expuesto en los metaanálisis realizados por Dent & Koenka (2016) y Richardson et al. (2012), quienes señalan relaciones de bajas a moderadas entre variables psicológicas y rendimiento académico. Es importante mencionar las limitaciones que conlleva utilizar como variable el rendimiento académico, ya que este frecuentemente es operacionalizado a través de las notas finales de los cursos, lo que contribuye a aumentar el error de medición, dado que las calificaciones se otorgan por distintos criterios (asistencia, participación, número de trabajos, etc.), a la vez que introduce un sesgo del docente en dicha valoración. En relación a ello, autores como Abello et al. (2021) y Gutiérrez et al. (2019) plantean la importancia de explorar el rendimiento académico a través de pruebas de aprendizaje o evaluaciones estandarizadas y no mediante notas de cursos. Leal-Soto y Alonso-Tapia (2017) expresan que la relación entre el CMC y el aprendizaje tendría que estudiarse en base a aprendizajes efectivos y no meramente con rendimiento.

Como era de esperar, las relaciones más fuertes se observan entre el CMC y otras medidas de la percepción del contexto que se desarrolla en las aulas. En este sentido, es importante destacar que los instrumentos más recientemente utilizados —como el CMC-Q— han privilegiado aspectos de corte académico-instructivo, con una menor representación de componentes socioafectivos en la interacción del docente con el estudiantado y en su rol de facilitador en la interacción entre pares, los cuales tienen un alto grado de relación en la motivación y el aprendizaje de los estudiantes (Evans et al., 2009; Rolland, 2012). Si bien se identificaron algunos estudios que integraron el clima emocional (Alonso-Tapia & Nieto, 2019), el clima socioafectivo (Bardelli et al., 2023), el clima de gestión de la disrupción (Simón & Alonso-Tapia, 2016), el clima de convivencia (Alonso-Tapia & Nieto, 2019) y el clima de apoyo a la autonomía (Granero-Gallegos et al., 2021), es necesario profundizar hacia una comprensión multidimensional de los procesos motivacionales que integren aspectos académico-instructivos, socioafectivos, de gestión de la disrupción y de convivencia que componen el clima de clase, tal como se plantea en estudios recientes sobre la temática (Alonso-Tapia & Ruíz-Díaz, 2022a).

Implicaciones y direcciones para futuras investigaciones

Investigadores, educadores y tomadores de decisión en políticas educativas en el contexto iberoamericano podrían beneficiarse de este trabajo, dado que aporta una síntesis de evidencia cuantitativa y cualitativa actualizada sobre la percepción de los patrones de actuación docente y su relación con la motivación del estudiantado. La influencia del CMC en variables psicológicas y sobre el rendimiento académico ponen de manifiesto la importancia de desarrollar programas de formación docente y de asesoramiento pedagógico colaborativo para el cambio y la mejora en componentes vinculados al CMC (Bardelli, 2017; Chiarino & Plachot, 2023; Ossa & Aedo, 2014). Para ello, pueden considerarse contribuciones señaladas en revisiones de evidencia, tales como el apoyo a la autonomía (Lazowski & Hulleman, 2016), la retroalimentación (Black, 2015) o la evaluación para el aprendizaje con fines formativos (Baird et al., 2014). O bien, a partir de otros componentes del CMC sobre los que sería importante intervenir, como el afecto y apoyo emocional, el fomento a la participación, la claridad en la organización, el uso de la novedad y de ejemplos en la clase (Bardelli & Huertas, 2022; Chiarino et al., 2024).

La síntesis de evidencia presentada sugiere que futuras investigaciones podrían fortalecer sus abordajes metodológicos mediante el desarrollo de diseños cuasi-experimentales, de estudios longitudinales y la incorporación de muestras aleatorizadas. También se destaca la importancia de avanzar en la producción de conocimiento sobre el CMC mediante metodologías cualitativas o mixtas escasamente representadas hasta el momento en el campo de estudio (Elliff & Huertas, 2015). Adicionalmente, se sugiere trascender el uso de medidas de autoinforme de estudiantes y avanzar hacia una convergencia metodológica multi-informante y multimétodo (Lawrenz et al., 2003). Resaltamos la necesidad de profundizar en el desarrollo de estudios que integren el CMC como medida de la eficacia en intervenciones educativas (Anderman, 2020), así como ampliar el estudio de variables tanto de estudiantes como docentes y centros educativos mediante la utilización de modelos de análisis multivariados complejos. Entre las variables a integrar para futuros estudios del CMC se encuentran: variables psicológicas estudiantiles (autoeficacia, emociones académicas, bienestar psicológico, procrastinación, persistencia académica), variables psicológicas docentes (autoeficacia docente personal y colectiva) y otras dimensiones del clima de clase (clima de apoyo entre pares). Por último, es importante señalar que nuevos estudios podrían profundizar en el análisis de la percepción del CMC en entornos de enseñanza y aprendizaje mediados por tecnología (sincrónica, híbrida), clases con distinto ratio docente-estudiante y las diferencias entre distintos momentos de avance en las trayectorias educativas.

Futuras revisiones podrían ampliar los tipos de producciones académicas contemplando tesis de maestría y doctorado, libros y otra literatura gris, extender el período temporal (estudios posteriores a julio de 2023) e incorporar otras bases de datos en la estrategia de búsqueda (PsycNet, ERIC, WOS).

Referencias[1]:

*Abello, D., Alonso-Tapia, J., & Panadero, E. (2021). Classroom motivational climate in higher education: validation of a model for assessment. International Journal of Instruction, 14(2), 685-702. https://doi.org/10.29333/iji.2021.14238a

*Abello, D., Alonso-Tapia, J., & Panadero, E. (2022). El aula universitaria. La influencia del clima motivacional y el estilo de enseñanza sobre la autorregulación y el desempeño de los estudiantes. Revista Complutense de Educación, 33(3), 399-412. https://doi.org/10.5209/rced.74455

Alansari, M., & Rubie-Davies, C. (2020). What about the tertiary climate? Reflecting on five decades of class climate research. Learning Environments Research, 23, 1-25. https://doi.org/10.1007/s10984-019-09288-9

Alexander, P. A. (2020). Methodological guidance paper: The art and science of quality systematic reviews. Review of Educational Research, 90(1), 6-23. https://10.3102/0034654319854352

Alonso-Tapia, J. (2016). Clima motivacional de clase: características, efectos y determinantes. En F. H. Veiga (Coord.), Compromiso de los Estudiantes en la Escuela: Perspectivas de la Psicología y la Educación. Motivación para el Desempeño Académico (pp. 9-34). Instituto de Educación de la Universidad de Lisboa. http://www.ie.ulisboa,pt/publicacoes/

*Alonso-Tapia, J., & Fernández-Heredia, B. (2008). Development and initial validation of the classroom motivational climate questionnaire (CMC-Q). Psicothema, 20(4), 883-889. https://doi.org/10.1174/021037009789610368

*Alonso-Tapia, J., & Fernández-Heredia, B. (2009). Un modelo para el análisis del clima motivacional de clase: validez transcultural e implicaciones educativas. Infancia y Aprendizaje, 32(4), 597-612. https://doi.org/10.1174/021037009789610368

*Alonso-Tapia, J., & Moral-Bosch, M. (2010). Percepción del clima motivacional de clase en estudiantes adultos no universitarios. Revista de Psicología Educativa, 16(2), 115-133. https://doi.org/10.5093/ed2010v16n2a3

*Alonso-Tapia, J., & Nieto, C. (2019). Clima emocional de clase: naturaleza, medida, efectos e implicaciones para la educación. Revista De Psicodidáctica, 24, 79-87. https://doi.org/10.1016/j.psicod.2018.08.002

*Alonso-Tapia, J., Nieto, C., & Ruiz, M. A. (2013). Measuring subjective resilience despite adversity due to family, peers and teachers. Spanish Journal of Psychology, 16(1), 1-13. https://doi.org/10.1017/sjp.2013.33

*Alonso-Tapia, J., Panadero Calderón, E., & Díaz Ruiz, M. A. (2014). Development and validity of the Emotion and Motivation Self-regulation Questionnaire (EMSR-Q). The Spanish Journal of Psychology, 17(1), E55. https://doi.org/10.1017/sjp.2014.41

*Alonso-Tapia, J., & Pardo, A. (2006). Assessment of learning environment motivational quality from the point of view of secondary and high school learners. Learning and Instruction, 16, 1-15. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2006.07.002

*Alonso-Tapia, J., & Ruiz-Díaz, M. (2007). Learning-related motives and the perception of the motivational quality of the learning environment. Psicothema, 19(4), 603-609.

*Alonso-Tapia, J., & Ruiz-Díaz, M. (2022a). Student, teacher, and school factors predicting differences in classroom climate: A multilevel analysis. Learning and Individual Differences, 94, 102-115. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2022.102115

*Alonso-Tapia, J., & Ruiz-Díaz, M. (2022b). School climate and teachers’ motivational variables: effects on teacher satisfaction and classroom motivational climate perceived by middle school students. A cross-cultural study. Psicología Educativa, 28(2), 151-163. https://doi.org/10.5093/psed2022a4

*Alonso-Tapia, J., Ruiz, M. A., & Huertas, J. A. (2020). Differences in classroom motivational climate: causes, effects and implications for teacher education. A multilevel study. Anales de Psicología, 36(1), 122-133. https://doi.org/10.6018/analesps.337911

*Alonso-Tapia, J., & Simón, C. (2012). Differences between immigrant and national students in motivational variables and classroom-motivational-climate perception. The Spanish Journal of Psychology, 15(1), 61-74. https://doi.org/10.5209/rev_SJOP.2012.v15.n1.37284

Ames, C. (1992). Classrooms: goals, structures and student motivation. Journal of Educational Psychology, 84, 261-271. https://doi.org/10.1037/0022-0663.84.3.261

*Anaya, J. B., & Léon, F. (2015). El clima del aula según becarios 18 y alumnos regulares de una universidad privada de Lima. Propósitos y Representaciones, 3(1), 177-231. https://doi.org/10.20511/pyr2015.v3n1.71

Anderman, E. M. (2020). Achievement motivation theory: Balancing precision and utility. Contemporary Educational Psychology, 61, 101864. https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2020.101864

Baird, J., Hopfenbeck, T.N., Newton, P., Stobart, G., & Steen-Utheim, A.T. (2014). State of the field review: Assessment and learning. Norwegian Knowledge Centre for Education. https://taloe.up.pt/wp-content/

Bardach, L., Oczlon, S., Pietschnig, J., & Lüftenegger, M. (2020). Has achievement goal theory been right? A meta-analysis of the relation between goal structures and personal achievement goals. Journal of Educational Psychology, 112(6), 1197-1220. https://doi.org/10.1037/edu0000419

Bardelli, N. E. (2017). Clima emocional de clase: Diseño de un programa de intervención sobre las relaciones de cercanía en el aula de la escuela secundaria como estrategia de asesoramiento (Tesis de maestría, Universidad Autónoma de Madrid). Repositorio Flacso. https://repositorio.flacsoandes.edu.ec/bitstream/10469/14119/2/TFLACSO-2017NEB.pdf

*Bardelli, N. E., & Huertas, J. A. (2022). ¿Qué motiva a los estudiantes de las escuelas técnicas? Una exploración necesaria y pendiente de los climas motivacionales de clase en una escuela electrónica y una agropecuaria de Neuquén. Entramados: educación y sociedad, 9(12), 234-254.

*Bardelli, N. E., Huertas, J. A., & Castillejo Ruíz, J. I. (2023). The importance of socio-affective relationships in educational contexts: Validation of a closeness-conflict scale and a motivational communication scale. International Journal of Educational Psychology, 12(2), 149-177. https://doi.org/10.17583/ijep.11114

Black, P. (2015). Formative assessment – an optimistic but incomplete vision, Assessment in Education: Principles, Policy and Practice, 22(1), 161-177. https://doi.org/10.1080/0969594X.2014.999643

*Bono, A. (2012). Los profesores en las clases. Un estudio sobre las pautas de actuación docente en el aula de primer año universitario desde la perspectiva motivacional. Argonautas, 2, 153-178.

*Calderón, C., & Casu, G. (2011). Escala de factores estructurales de la clase: una medida para evaluar las características de la clase relacionadas con las metas académicas de los estudiantes. Salud & Sociedad, 2(3), 285-296.

Chazan, D. J., Pelletier, G. N., & Daniels, L. M. (2022). Achievement goal theory review: An application to school psychology. Canadian Journal of School Psychology, 37(1), 40-56. https://doi.org/10.1177/08295735211058319

Chiarino, N., Altamirano, C., Curione, K., Huertas, J. (2024). Percepciones de estudiantes y docentes sobre el clima motivacional en clases universitarias mediadas por tecnología. Revista Digital de Investigación en Docencia Universitaria, 18(2). https://doi.org/10.19083/ridu.2024.1946

Chiarino, N., & Plachot. G. (2023). Pluralidad de saberes en la formación docente universitaria. InterCambios. Dilemas y transiciones de la Educación Superior, 10(2), 3-12. https://doi.org/10.29156/inter.10.2.1.

*De Oliveira, D. M., & Catão, V. (2017). Teoria das metas de realização em sala de aula e as possíveis influências nos padrões motivacionais para a aprendizagem da química em duas turmas do ensino médio. Góndola, Enseñanza y Aprendizaje de las Ciencias, 12(2), 50-68. https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.gdla.2017.v12n2.a3

Dent, A., & Koenka, A. (2016). The Relation Between Self-Regulated Learning and Academic Achievement Across Childhood and Adolescence: A Meta-Analysis. Educational Psychology Review, 28(3), 425-474. https://doi.org/10.1007/s10648-015-9320-8

Elliff, H., & Huertas, J. (2015). Clima motivacional de clase. En búsqueda de matices. Revista de Psicología, 11(21), 61-74.

Epstein, J. L. (1988). Effective schools or effective students: Dealing with diversity. En R. Haskins & D. MacRae, Jr. (Eds.), Policies for America's public schools: Teachers, equity, and indicators (pp. 89-126). Ablex Publishing.

Evans, I. M., Harvey, S. T., Buckley, L., & Yan, E. (2009). Differentiating classroom climate concepts: Academic, management, and emotional environments. New Zealand Journal of Social Sciences Online, 4, 131-146. https://doi.org/10.1080/1177083X.2009.9522449

*Fernández Jiménez, C., & Alonso-Tapia, J. (2012). ¿Cómo motivan a los estudiantes de ingeniería las distintas pautas de actuación docente? Revista Educativa Hekademos, 12(5), 23-33.

*Fernández-Heredia, B. (2011). Desarrollo y validación inicial del Cuestionario sobre Clima Motivacional de Clase (CMC-Q) en una muestra de estudiantes de bachillerato. Revista Educación y Desarrollo, 17(8), 79-88.

*Fernández Liporace, M. (2004). El clima motivacional de clase en estudiantes adolescentes de Buenos Aires. Revista iberoamericana de diagnóstico y evaluación psicológica, 18(2), 119-136.

*Fernández Liporace, M., Castro Solano, A., & Contini de González, N. (2006). El clima motivacional de clases en adolescentes: Un estudio factorial de generalizabilidad. Revista Evaluar, 6(1). https://doi.org/10.35670/1667-4545.v6.n1.532

*Fernández Liporace, M., Ongarato, P., & Casullo, M. M., (2004). Adaptación y validación de una escala sobre clima motivacional de clase. Psicología y Ciencia Social, 6(2).

Fraser, B. J. (2012). Classroom Environment. Routledge.

*González Cabanach, R., Valle, A., Piñeiro, I., Rodríguez, S., & Núñez, J. (1999). El ajuste de los estudiantes con múltiples metas a variables significativas del contexto académico. Psicothema, 11(2), 313-323.

González Valero, G., Melguizo Ibáñez, E., Valverde Janer, M., Ortega Caballero, M., Ubago Jiménez, J. L., & Puertas Molero, P. (2022). Estado actual de la cuestión del clima motivacional en el ámbito educativo: una revisión sistemática (2017-2021). Revista INFAD De Psicología. International Journal of Developmental and Educational Psychology, 2(1), 43-56. https://doi.org/10.17060/ijodaep.2022.n1.v2.2316

*Granero-Gallegos, A., & Carrasco-Poyatos, M. (2020). Spanish adaptation of Motivational Climate in Education Scale with university students. Education Sciences, 10(6), 157. https://doi.org/10.3390/educsci10060157

*Granero-Gallegos, A., Hortigüela-Alcalá, D., Hernando-Garijo, A., & Carrasco-Poyatos, M. (2021). Estilo docente y competencia en Educación Superior: mediación del clima motivacional. Educación XX1, 24(2), 43-64. https://doi.org/10.5944/educXX1.28172

*Gutiérrez, M., & Tomás, J. (2018). Clima motivacional en clase, motivación y éxito académico en estudiantes universitarios. Revista de Psicodidáctica, 23(1), 94-101. https://doi.org/10.1016/j.psicod.2018.02.001

*Gutiérrez, M., Tomás, J. M., Gómez, A., & Moll, A. (2019). Clima motivacional, satisfacción, compromiso y éxito académico en estudiantes angoleños y dominicanos. Psicología Escolar e Educacional, 23(1). https://doi.org/10.1590/2175-35392019018764

Harwood, C. G., Keegan, R. J., Smith, J. M. J., & Raine, A. S. (2015). A systematic review of the intrapersonal correlates of motivational climate perceptions in sport and physical activity. Psychology of Sport and Exercise, 18, 9-25. https://doi.org/10.1016/j.psychsport.2014.11.005

Harzing, A. W. (2007). Publish or Perish. https://harzing.com/resources/publish-or-perish

Huertas, J. A. (2023). Las teorías de la motivación desde el ámbito sociocognitivo. Cinco tradiciones y un contexto desesperado. En: Motivación y Emoción. McGraw Hill.

*Huertas, J. A., Bardelli, N. E., & Martín García, L. (2020). Asesoramiento pedagógico colaborativo en la escuela secundaria: experiencia de investigación–acción a partir de la intervención en el clima motivacional y emocional de clase. Revista Del IICE, (46), 113-132. https://doi.org/10.34096/iice.n46.8592

*Irureta Núñez, L. (1995a). Desarrollo de un programa de entrenamiento motivacional. Revista Interamericana de Psicología/Interamerican Journal of Psychology, 29(1). 51-63.

*Irureta Núñez, L. (1995b). Evaluación del clima motivacional de clase. Revista de Psicología de la PUCP, 8(2).

*Irureta Núñez, L. (1997). Sistemas y climas motivacionales en las aulas. Un análisis transcultural. Revista Interamericana de Psicología/ Interamerican Journal of Psychology, 31(1), 27-46.

*Jiménez Rodríguez, V., Ulate Espinoza, M., Alvarado Izquierdo, J., & Puente Ferreras, A. (2015). EVAPROMES, una escala para evaluar los procesos metacognitivos en escritura. Electronic Journal of Research in Educational Psychology, 13(3), 631-656. https://doi.org/10.14204/ejrep.37.15009

Lacerda, A., Filgueiras, A., Campos, M., Keegan, R., & Landeira-Fernández, J. (2021). Motivational climate measures in sport: A systematic review. Spanish Journal Psychology, 24(27). https://doi.org/10.1017/SJP.2021.13

Lawrenz, F., Huffman, D., & Robey, J. (2003). Relationships among student, teacher and observer perceptions of science classrooms and student achievement. International Journal of Science Education, 25(3), 409-420. https://doi.org/10.1080/09500690210145800

Lazowski, R. A., & Hulleman, C. S. (2016). Motivation interventions in education: A meta-analytic review. Review of Educational Research, 86(2), 602-640. https://doi.org/10.3102/0034654315617832

*Leal-Soto, F., & Alonso-Tapia, J. (2017). Cuestionario de Clima Motivacional de la Clase: Validez intercultural, intergénero, evolutiva y predictiva. Revista Iberoamericana de Diagnóstico y Evaluación - e Avaliação Psicológica, 45(3). https://doi.org/10.21865/RIDEP45.3.05

*Leal-Soto, F., Andrades, C., Lagos, C., & Villalón, V. (2016). Clima motivacional de clase: ¿Perciben lo mismo diferentes actores? Cienciamérica, 5(1), 118-120.

*Leal-Soto, F., Carmona-Halty, M., Dávila-Ramírez, J., & Valdivia, Y. (2018). Work engagement, teaching practices with motivational effects, and learning-oriented classroom motivational climate. Interamerican Journal of Psychology, 52(2). https://doi.org/10.30849/rip/ijp.v52i2.106

*Leal-Soto, F., Dávila, J., & Valdivia, Y. (2014). Bienestar psicológico y prácticas docentes con efectos motivacionales orientadas al aprendizaje. Universitas Psychologica, 13(3), 1037-1046. https://doi.org/10.11144/javeriana.upsy13-3.bppd

*Leal-Soto, F., Ferrer-Urbina, R., Alonso-Tapia, J., Rivero, E. V., & Peredo, R. (2023). ¿Estudiante o profesor? Relevancia sobre clima motivacional de clase, motivación y rendimiento. Revista de Psicología, 41(1), 87-116. https://doi.org/10.18800/psico.202301.004

Lens, W., Matos, L., & Vansteenkiste, M. (2008). El profesor como fuente de motivación de los estudiantes: Hablando del qué y del por qué del aprendizaje de los estudiantes. Revista Digital de Investigación en Docencia Universitaria, 4(1), 1-9. https://doi.org/10.19083/ridu.4.9

Lewin, K., Lippitt, R., & White, R. K. (1939). Patterns of aggressive behavior in experimentally created “Social Climates”. The Journal of Social Psychology, 10(2), 269-299. https://doi.org/10.1080/00224545.1939.9713366

*López-García, G. D., Carrasco-Poyatos, M., Burgueño, R. & Granero-Gallegos, A. (2022). Teaching style and academic engagement in pre-service teachers during the COVID-19 lockdown: Mediation of motivational climate. Frontiers in Psychology, 13. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.992665

*López-Moya, M., & Morán-Astorga, C. (2014). Diseño de un programa de motivación de logro desde el ámbito de la educación superior. International Journal of Developmental and Educational Psychology, 3(1), 61-69. https://doi.org/10.17060/ijodaep.2014.n1.v3.481

*Matos, L., Lens, W., Vansteenkiste, M., & Mouratidis, A. (2017). Optimal motivation in Peruvian high schools: Should learners pursue and teachers promote mastery goals, performance-approach goals or both? Learning and Individual Differences, 55, 87-96. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2017.02.003

Meece, J. L., Anderman, E. M., & Anderman, L. H. (2006). Classroom goal structure, student motivation, and academic achievement. Annual Review of Psychology, 57, 487-503. https://doi.org/10.1146/annurev.psych.56.091103.070258

*Méndez-Giménez, A., Cecchini-Estrada, J. A., Méndez-Alonso, D., Prieto-Saborit, J. A., & Fernández-Río, J. (2018). Efecto de las metas de logro y las estructuras de metas de clase 3x2 en la motivación autodeterminada: un análisis multinivel en educación secundaria. Anales de Psicología, 34(1), 52-62. https://doi.org/10.6018/analesps.34.1.262131

Midgley, C., Maehr, M. L., Hruda, L., Anderman, E. M., Anderman, L., Freeman, K. E., Gheen, M., Kaplan, A., Kumar, R., Middleton, M. J., Nelson, J., Roeser, R., & Urdan, T. (2000). Manual for the Patterns of Adaptive Learning Scales (PALS). University of Michigan. http://websites,umich,edu/~pals/PALS%202000_V13Word97,pdf

Moher, D., Liberati, A., Tetzlaff, J., Altman, D. G., & Group, T. P. (2009). Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses: The PRISMA statement. PLoS Medicine, 6(7). https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1000097

Ossa, C., & Aedo, J. (2014). Enfoques de aprendizaje, autodeterminación y estrategias metacognitivas en estudiantes de pedagogía de una universidad chilena. Ciencias Psicológicas, 8(1), 79-88. https://doi.org/10.22235/cp.v8i1.1042

*Paoloni, P. (2009). Contextos favorecedores de la motivación y el aprendizaje. Una propuesta innovadora para alumnos de Ingeniería. Electronic Journal of Research in Educational Psychology, 7(3), 953-984. https://doi,org/10,25115/ejrep,v7i19,1360

Reeve, J., & Lee, W. (2014). Students’ classroom engagement produces longitudinal changes in classroom motivation. Journal of Educational Psychology, 106(2), 527-540. https://doi.org/10.1037/a0034934

Richardson, M., Abraham, C., & Bond, R. (2012). Psychological correlates of university students' academic performance: A systematic review and meta-analysis. Psychological Bulletin, 138(2), 353-387. https://doi.org/10.1037/a0026838

Robinson, K. A. (2023). Motivational climate theory: Disentangling definitions and roles of classroom motivational support, climate, and microclimates. Educational Psychologist, 58(2), 92-110. https://doi.org/10.1080/00461520.2023.2198011

Rolland, R. G. (2012). Synthesizing the evidence on classroom goal structures in middle and secondary schools: a meta-analysis and narrative review. Review of Educational Research, 82(4), 396-435. https://doi.org/10.3102/0034654312464909

Ryan, R. M., & Deci, E. L. (2017). Self-determination theory: Basic psychological needs in motivation, development, and wellness. The Guilford Press. https://doi.org/10.1521/978.14625/28806

Ryan, R. M., & Deci, E. L. (2020). Intrinsic and extrinsic motivation from a self-determination theory perspective: Definitions, theory, practices, and future directions. Contemporary Educational Psychology, 61, 101860. https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2020.101860

*Simón, C., & Alonso-Tapia, J. (2016). Positive classroom management: Effects of disruption management climate on behaviour and Satisfaction with Teacher. Revista de Psicodidáctica, 21(1). https://doi.org/10.1387/RevPsicodidact.13202

*Simón, C., Gómez, P., & Alonso-Tapia, J. (2013). Prevención de la disrupción en el aula: papel del clima motivacional de clase y de las estrategias de afrontamiento, cultura y educación. Culture and Education, 25(1), 49-64. https://doi.org/10.1174/113564013806309037

*Soto-Molina, M. G., & Tapia-Huerta, J. L. (2021). Análisis de la práctica docente en profesores de Química Analítica mediante la evaluación del Clima Motivacional de Clase, CienciAcierta, 68.

*Tomás, J. M., Gutiérrez, M., Sancho, P., Chireac, S., & Romero, I. (2016). El compromiso escolar (school engagement) de los adolescentes: Medida de sus dimensiones. Enseñanza & Teaching: Revista Interuniversitaria de Didáctica, 34(1), 119-135. https://doi.org/10.14201/et2016341119135

Urdan, T., & Kaplan, A. (2020). The origins, evolution, and future directions of achievement goal theory. Contemporary Educational Psychology, 61, 101862. https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2020.101862

Urhahne, D., & Wijnia, L. (2023). Theories of motivation in education: an integrative framework. Educational Psychology Review 35(45). https://doi.org/10.1007/s10648-023-09767-9

*Valenzuela, J., Muñoz, C., & Levinao, A. (2019). Estrategias motivacionales efectivas en profesores en formación. Educação E Pesquisa, 44. https://doi.org/10.1590/s1678-4634201844179652

Vansteenkiste, M., Ryan, R. M., & Soenens, B. (2020). Basic psychological need theory: Advancements, critical themes, and future directions. Motivation and Emotion, 44, 1-31. https://doi.org/10.1007/s11031-019-09818-1

*Villasana, M., & Alonso-Tapia, J. (2015). Cross-Cultural Validity of the “Classroom Motivational Climate Questionnaire”: Comparison between French and Spanish Students. Journal of Psychodidactics, 20(2), 227-246. https://doi.org/10.14201/et2016341119135

Yepes-Núñez, J. J., Urrútica, G., Romero-García, M., & Alonso-Fernández, S. (2021). Declaración PRISMA 2020: una guía actualizada para la publicación de revisiones sistemáticas. Revista Española de Cardiología, 74(9), 790-799. https://doi.org/10.1016/j.recesp.2021.06.016

Walberg, H. J., & Anderson, G. J. (1968). Classroom climate and individual learning. Journal of Educational Psychology, 59, 414-419. https://doi.org/10.1037/h0026

Cómo citar: Chiarino, N., Curione, K., & Huertas, J. A. (2024). Clima motivacional de clase en la enseñanza media y superior iberoamericana: una revisión sistemática. Ciencias Psicológicas, 18(2), e-3770. https://doi.org/10.22235/cp.v18i2.3770

Contribución de los autores (Taxonomía CRediT): 1. Conceptualización; 2. Curación de datos; 3. Análisis formal; 4. Adquisición de fondos; 5. Investigación; 6. Metodología; 7. Administración de proyecto; 8. Recursos; 9. Software; 10. Supervisión; 11. Validación; 12. Visualización; 13. Redacción: borrador original; 14. Redacción: revisión y edición.

N. C. ha contribuido en 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 13; K. C. en 1, 7, 10, 11, 12, 14; J. A. H. en 1, 7, 10, 11, 12, 14.

Editora científica responsable: Dra. Cecilia Cracco.

Apéndice 1

Tabla A1: Estudios categorizados de acuerdo a variables descriptivas, metodológicas y hallazgos asociados a los objetivos de la RS

10.22235/cp.v18i2.3770

Original Articles

Classroom motivational climate in Ibero-American secondary and higher education: a systematic review

Clima motivacional de clase en la enseñanza media y superior iberoamericana: una revisión sistemática

Clima motivacional de sala de aula no ensino médio e superior ibero-americano: uma revisão sistemática

Nicolás Chiarino¹, ORCID 0000-0002-4530-1777

Karina Curione², ORCID 0000-0002-4069-5615

Juan Antonio Huertas³, ORCID 0000-0002-1518-8398

¹Universidad de la República, Uruguay, nchiarino@psico.edu.uy

²Universidad de la República, Uruguay

³Universidad Autónoma de Madrid, Spain

Abstract:

Keywords: classroom motivational climate; class climate; motivation; secondary education; university education.

Resumen:

Palabras clave: clima motivacional de clase; clima de clase; motivación; educación secundaria; educación universitaria.

Resumo:

Palavras-chave: clima motivacional da sala de aula; clima de sala de aula; motivação; ensino médio; ensino superior.

Received: 15/11/2023

Accepted: 13/09/2024

There is a broad field of international research that has focused on studying classroom interactions and the multiple educational outcomes associated with them (Fraser, 2012). One of the most fruitful approaches to studying the role of context and its interactions has come from the concept of classroom climate (CC). CC comes from a theoretical derivation of the Gestalt concept of the psychological field. Kurt Lewin introduced the metaphor of social climate to study the effects of context on human action (Lewin et al., 1939). The specific construct of CC was introduced by Walberg and Anderson (1968) and refers to group members' positive or negative perceptions regarding the types of interaction that occur among them in the classroom context.

One of the lines of research on CC has focused on motivational aspects, where we can identify the classroom motivational climate (CMC). This construct addresses the influence that different classroom structures have on student motivation (Meece et al., 2006). Theoretically, according to Robinson (2023), the concept of CMC has been primarily developed based on contributions from two motivational perspectives: Achievement Goal Theory (AGT) (Ames, 1992; Urdan & Kaplan, 2020) and Self-Determination Theory (SDT) (Ryan & Deci, 2017, 2020). These theoretical developments do not represent opposing or disjunctive approaches but rather offer complementary contributions (Gutiérrez & Tomás, 2018).

AGT emphasizes the importance of the type of goals that people pursue in achievement situations. According to Ames (1992), specific classroom goal structures may foster particular motivational orientations in students. If the teacher emphasizes effort and skill development, this will lead students to adopt mastery goals; if, on the other hand, the focus is on competition, skill comparison, and normative assessment, performance goals will predominate. Through messages shared in class, teachers promote certain types of goals in students (Alonso-Tapia, 2016).

Ames (1992) supports and disseminates the system initially proposed by Epstein in 1988, known by its acronym TARGET, which allows the identification of critical instructional practices that are associated with the orientation of students towards mastery or performance goals (Meece et al., 2006). According to Ames (1992), goal structures in the classroom include (but are not limited to) proposed tasks (T), where variety and optimal challenge are essential, as well as teacher orientation through authority (A) and the degree to which teachers involve the student in decision-making, through the promotion of autonomy. Another aspect highlighted is recognition (R); the use of rewards has a negative effect on the motivational climate when they are perceived as controlling and not contingent on effort and progress toward achieving goals; public praise favors comparison and competition among peers in the classroom. Another relevant instructional aspect is promoting group work (G) in collaborative contexts. Assessment practices (E) include standards, criteria, methods, frequencies, and where students' perception of the meaning of their learning is relevant. Finally, time management (T) by the teacher is considered, as well as the adequate and flexible use of time under the demands of the tasks and the characteristics of the students. Recent authors have pointed out the importance of social relationships in the classroom, which should be characterized by positive affection and mutual respect, and therefore propose adding an (S) to the acronym (TARGETS) (Chazan et al., 2022).

SDT is one of the five traditions for understanding motivational processes from a sociocognitive perspective (Huertas, 2023) and constitutes a macro theory for addressing motivation, personality, and human well-being (Urhahne & Wijnia, 2023). SDT includes a set of sub-theories, among which the theory of basic psychological needs stands out for its applications in the educational field (Ryan & Deci, 2017, 2020). From this theoretical perspective, motivational processes are linked to the satisfaction of the basic psychological needs of competence, autonomy, and relatedness. The need for autonomy refers to the opportunities for choice control and decision-making involved in the development of activities. The need for relatedness corresponds to warmth, bonding, and care and is satisfied in the experience of connection and belonging with others. The need for competence is associated with efficacy and mastery, which is achieved when students can competently participate in activities and have opportunities to use and expand skills and knowledge (Vansteenkiste et al., 2020). Teacher behaviors and classroom structure can contribute to satisfying students' psychological needs in the classroom context (Reeve & Lee, 2014).

Although there is abundant international research on CMC, it is essential to highlight that there needs to be more representation of Ibero-American studies in Systematic Reviews (SR) and meta-analyses on this topic. Recent SRs with meta-analyses by Rolland (2012) and Bardach et al. (2020) have included studies from North America, Asia and Europe without reference to Ibero-American studies. Therefore, the present SR, in addition to systematizing, analyzing and presenting in an optimized way the empirical evidence on CMC from Ibero-American educational systems, aims to contribute to giving visibility to the academic production of this region, to engage in discussions with international evidence, and to advance the field of research.

In this direction, the purpose of this SR is to synthesize evidence on CMC in Ibero-American secondary and higher education in the period 1992-2023. To do so, the following specific objectives are proposed: a) to characterize the instruments for the study of CMC, b) to describe the relationships between CMC and other psychological variables, c) to identify the relationships between CMC and academic performance, and d) to explore the relationships between CMC and other dimensions of classroom climate.

Materials and method

Design

This SR was developed based on the guidelines established in the PRISMA (Preferred Reporting Items- for Systematic Reviews and Meta-Analyses) statement (Moher et al., 2009; Yepes-Núñez et al., 2021) and the methodological recommendations proposed by Alexander (2020).

Eligibility criteria for articles

To develop the search strategy, the inclusion and exclusion criteria described in Table 1 were defined.

Table 1: Inclusion and exclusion criteria

The delimitation of the period 1992-2023 recovers the academic production developed since the definition of the construct proposed by Ames (1992) up to the most recent evidence. It is important to note that this SR has excluded studies from sports and physical education contexts for two reasons. First, there have been recent systematic reviews or meta-analyses on motivational climate in physical education and sports contexts (González Valero et al., 2022; Harwood et al., 2015; Lacerda et al., 2021). Second, substantive differences in academic contexts regarding participants, dynamics, and activity structures exist.

It is also worth mentioning that three cross-cultural studies between Ibero-American countries or with other regions were identified. For these studies, only the results of the Ibero-American samples were considered. Finally, in the filtering process, a criterion of methodological quality indicators was applied, whereby three articles presented the following weaknesses: one study incompletely reported results, another did not specify the data analysis processes in detail, and another used a non-standardized assessment tool for the context in which the study was conducted reporting results significantly contradictory to the available evidence.

Procedure for searching and selecting articles

Phase 1. Database search

The search strategy was carried out between July 24 and 31, 2023, in the full text and abstract fields in Spanish, English, and Portuguese. The databases and search engines used were EBSCO, Scopus, SciELO, Redalyc, and Google Scholar. By applying the inclusion above and exclusion criteria, the following search equation was defined: TX ("classroom motivational climate" OR "motivational class* climate" OR "classroom goal structure") AND AB ("university" OR "college" OR "higher education" OR "secondary schools" OR "middle school" OR "high school") AND NOT AB ("sports" OR "physical education"). The searches were carried out using the EBSCO-Host engine from the Timbó Portal of the National Agency for Research and Innovation (ANII) of Uruguay and the Harzing PoP 8.9.4 software (Harzing, 2007). At the same time, Zotero 6.0.27 software was used to manage the processing of the articles.

After the initial selection of articles was obtained, two screening processes were implemented. The first screening involved reading the articles' titles and abstracts, while the second screening was based on the full text. After completing this stage, 44 studies were included.

Phase 2. Expanded Search

In accordance with Alexander's (2020) recommendations, an expanded manual search was implemented to explore possible findings not identified in Phase 1. On the one hand, the academic production of the authors in the articles selected in the first phase from the selected articles was verified via Google Scholar, ResearchGate, and their institutional web pages. On the other hand, references in the included articles were also tracked. Between both search strategies in this phase, seven studies were incorporated, which allowed a total of 51 studies to be included in the final sample. Figure 1 shows the flow chart of the article selection process.

Figure 1: Flowchart showing the study sample selection process

Data extraction and synthesis

Once the article sample was refined, the next step was to code the studies based on descriptive variables (author/s, year, country of sample origin, educational level) and methodological variables (design, participants, instruments). Additionally, the results of each study were incorporated and linked to the objectives of the present SR, particularly the degree of association between the CMC with psychological variables, academic performance, and dimensions of the classroom climate where the common explained variance (R²) was specified for each case. To report this value, only the correlations reported by the authors of the studies were considered. A breakdown of the data mentioned for each study is presented in Appendix 1.

Results

Descriptive analysis of the studies

A sustained increase in research output on the subject has been identified over the last three decades. Four studies correspond to the period 1992 - 2000, eight between 2001 and 2010, twenty-nine between 2011 and 2020, and ten between 2021 and 2023. In terms of research samples and contexts, Spain is the leading country where this topic has been investigated (37 %), with a growing development of studies in the following Latin American countries (in descending order): Argentina, Chile, Mexico, Colombia, Peru, Bolivia, Brazil, Dominican Republic and Venezuela. Likewise, eight cross-cultural studies were identified (between Ibero-American countries and countries in other regions). Concerning educational levels, a significant amount of research was focused on secondary education (65 %) compared to university-level studies (33 %) and one study on adult secondary education.

Regarding the research designs, there is a marked predominance of quantitative studies (90 %), with three qualitative studies (Bono, 2012; de Oliveira & Catão, 2017; Huertas et al., 2020) and two mixed studies (Bardelli & Huertas, 2022; Paoloni, 2009). On the other hand, three studies with intervention strategies to improve CMC were identified (Huertas et al., 2020; Irureta Núñez, 1995a; López-Moya & Morán-Astorga, 2014). With respect to the characteristics of the samples, they were mostly incidental or by convenience with students (76 %), with a minority of studies involving students and teachers or only teachers. In studies with quantitative designs, the sample size with students involved was between 33 and 5471 participants, and in samples with teachers, between 12 and 441 participants.

Characteristics of instruments for the study of CMC

Nine self-report instruments for students were identified. Table 2 provides a systematic, categorized summary of the instruments' names, authors, year of publication, the theoretical model supporting the instrument, the number of factors, the number of items, reported reliability in various studies, and the frequency of use among the studies included.

Table 2: Measuring instruments for the study of CMC

Note: CMC1: Classroom Motivational Climate Questionnaire 1; EMQ-Q: Environment Motivational Quality Questionnaire; CMC-Q: Classroom Motivational Climate Questionnaire; EFEC: Classroom Structural Factors Scale; CEMC 3 x 2: Classroom Goal Structure Questionnaire; MCES: Motivational Climate in Education; CGS-S: Classroom Goal Structures Scale; EEPCM: Motivational Processes and Contexts Assessment Scale; MOC-S: Motivational Orientation and Climate Scale; NS: Not Specified; AGT: Achievement Goal Theory; SDT: Self-Determination Theory.

The identified instruments have a high reliability. The most widely used were the CMC-Q, the CMC1, the MOC-S, and the CGS-S. There is evidence of a predominance of the AGT as a theoretical framework that supports instrumental developments. The developed measures have a diverse factorial structure. The CMC-Q is composed of the sum of sixteen scales (novelty, prior knowledge, relating topics, encouragement to participation, learning messages, clarity in objectives, clarity in organization, support for autonomy, step-by-step action, frequent use of examples, adequate pace, regular feedback, assessment for learning, use of praise, equal treatment, affection, and emotional support) measured through pairs of items. The CMC1 proposes six factors that involve dimensions such as class pace, teacher treatment, class organization and clarity of objectives, teacher interest in student learning, group work, and cooperation between peers. Meanwhile, the MOC-S has four factors (performance orientation and performance climate, mastery orientation and mastery climate). In addition to instruments based on self-report measures for students, four studies were identified in the case of the CMC-Q that produced adapted versions for teachers. Finally, four studies were reported that used other instruments such as classroom observation, semi-structured interviews, and surveys.

Relationships between CMC and psychological variables, academic performance and other dimensions of classroom climate

We propose categorizing the impact of CMC on other factors into three groups: a) CMC relationships with psychological variables of students and teachers, b) the relationships between CMC and student academic performance, and c) CMC relationships with other dimensions of classroom climate. Figure 2 provides a synthesis of the constructs and dimensions identified, as well as the shared explained variance (R²) with CMC.

Figure 2: Shared explained variance (R²) of the CMC with psychological constructs, academic performance and other dimensions of the classroom climate

Discussion

The main objective of this SR was to synthesize updated evidence on CMC in Ibero-American secondary and higher education between 1992-2023. To achieve this objective, the methodological guidelines outlined in the PRISMA declaration were followed. After the selection process, the study sample was made up of 51 articles. The following specific objectives guided the analysis: a) to characterize the instruments used to study CMC, b) to describe the relationships between CMC and other psychological variables, c) to identify the relationships between CMC and academic performance, and d) to explore the relationships between CMC and other dimensions of classroom climate.

First, it is important to highlight several trends regarding the methodological designs, educational level, and participants in the studies. There is a high predominance of studies developed with a quantitative methodology (90 %) and in secondary education (65 %), findings that align with those reported by Alansari and Rubie-Davies (2020) on classroom climate. Regarding participants, although some studies have begun to include teachers and observers, most have focused exclusively on the use of student self-report measures (75 %), which represents a limitation identified by several authors (Elliff & Huertas, 2015; Leal-Soto et al., 2016; Simón et al., 2013).

At the instrumental level, nine student self-report scales were identified for the study of the CMC, where the CMC-Q was the most used instrument (51 %). This instrument is the result of more than three decades of research led by Jesús Alonso-Tapia and Juan Antonio Huertas, along with a group of associated researchers at the Faculty of Psychology of the Autonomous University of Madrid (UAM). However, the CGS-S -a scale integrated into the PALS manual (Patterns of Adaptive Learning Scales; Midgley et al., 2000)- has been the most used instrument outside the Ibero-American context according to the meta-analytical reviews by Bardach et al. (2020) and Rolland (2012). It should be noted that in the theoretical models underlying the instrumental developments, a predominance of the AGT (Ames, 1992) over the SDT (Ryan & Deci, 2020) is evident. Both theories address different -but at the same time complementary- motivational aspects, which contribute to an understanding of the motivational processes and contexts situated in teaching and learning environments (Lens et al., 2008).

Regarding the relationships between CMC and various psychological variables, it is noteworthy that relationships with personal measures of different motivational components were moderate, while relationships with measures of teaching performance ranged from moderate to high. This outcome was expected, as CMC captures how different teaching behaviors are interpreted. These strong relationships help confirm the validity of the instruments. Additionally, it is logical to assume that other personal variables are influenced by contextual factors such as CMC, but only to a partial extent, which is the case when evaluating student characteristics. Among the psychological variables examined in student studies, motivational orientation toward learning and academic self-concept stand out. Regarding motivational orientation toward learning, studies in this SR reported a common explained variance with CMC between R² = .20 and R² = .36, while in other regions, the variance was R² = .24 (Bardach et al., 2020). For academic self-concept (R² = .14) and academic success (R² = .16), the results were similar to those for closely related constructs such as perceived personal competence (R² = .14) (Rolland, 2012).

Regarding the relationships between the CMC and various psychological variables, it is worth highlighting that the relationships with personal measures of different motivational components were moderate, and moderate to high with measures of teaching performance. This result is to be expected as CMC assesses the interpretation of various teaching practices. In some way, these high relationships ensure the validity of the instruments. Likewise, it is logical to think that other personal variables are influenced by contextual variables such as the CMC, but only as a partial incidence; this will occur when evaluating student characteristics. Among the psychological variables addressed in studies with students, the motivational orientation towards learning and academic self-concept stand out. Regarding the motivational orientation toward learning, the studies in this SR reported a common explained variance with the CMC between R² = .20 and R² = .36, while in other regions, it was R² = .24 (Bardach et al., 2020). Regarding the perception of academic self-concept (R² = .14) and academic success (R² = .16), the results were similar with close constructs such as the perception of personal competence (R² = .14) (Rolland, 2012).

Regarding the relationships between CMC and academic performance, a commonly explained variance of R² = .01 to .07 was identified, which is in the same direction as that reported by Rolland (2012) (R² = .03 to .04). These findings are reasonable given the multidimensional nature of the evaluation and grading used to obtain students' academic performance, a result consistent with that reported in the meta-analyses conducted by Dent & Koenka (2016) and Richardson et al. (2012), who point out low to moderate relationships between psychological variables and academic performance. It is essential to acknowledge the limitations of using academic performance as a criterion variable, as it is often operationalized through final course grades, which introduces measurement error due to the variety of grading criteria (attendance, participation, number of assignments, others) and the potential for teacher bias. In this regard, authors such as Abello et al. (2021) and Gutiérrez et al. (2019) emphasize the importance of assessing academic performance using learning tests or standardized assessments rather than course grades. Leal-Soto and Alonso-Tapia (2017) argue that the relationship between CMC and learning should be studied based on actual learning outcomes rather than merely on academic performance.

As expected, the strongest relationships are observed between CMC and other measures of perception of the context that develops in the classroom. It is essential to highlight that the most recently used instruments - such as the CMC-Q - have privileged academic-instructive aspects, with a lower representation of socio-affective components in the teacher-student interactions and the teacher's role as a facilitator in peer interactions. These socio-affective components have a significant impact on student motivation and learning (Evans et al., 2009; Rolland, 2012). Although some studies were identified that integrated the emotional climate (Alonso-Tapia & Nieto, 2019), socio-affective climate (Bardelli et al., 2023), disruption management climate (Simón & Alonso-Tapia, 2016), coexistence climate (Alonso-Tapia & Nieto, 2019) and autonomy support climate (Granero-Gallegos et al., 2021), it is necessary to delve deeper into a multidimensional understanding of the motivational processes that integrate academic-instructive, socio-affective, disruption management and coexistence aspects that make up the classroom climate, as proposed in recent studies on the topic (Alonso-Tapia & Ruíz-Díaz, 2022a).

Implications and directions for future research

Researchers, educators and policymakers in educational policies in the Ibero-American context could benefit from this work, as it provides a synthesis of updated quantitative and qualitative evidence on the perception of teacher performance patterns and their relationship with student motivation. The influence of CMC on psychological variables and academic performance highlights the need for developing teacher training and collaborative pedagogical counseling programs for change and improvement in components linked to CMC (Bardelli, 2017; Chiarino & Plachot, 2023; Ossa & Aedo, 2014). In this regard, contributions highlighted in evidence reviews, such as autonomy support (Lazowski & Hulleman, 2016), feedback (Black, 2015), and formative assessment for learning (Baird et al., 2014), should be considered. Additionally, it is essential to intervene in other CMC components such as emotional support, promoting participation, organizational clarity, and the use of novelty and examples in class (Bardelli & Huertas, 2022; Chiarino et al., 2024).

The synthesis of evidence presented suggests that future research could strengthen its methodological approaches by developing quasi-experimental designs, longitudinal studies, and incorporating randomized samples. It also emphasizes the importance of advancing the production of knowledge about CMC through qualitative or mixed methodologies that have yet to be represented in the field of study so far (Elliff & Huertas, 2015). Additionally, it is suggested that students go beyond the use of self-report measures and move towards a multi-informant and multi-method methodological convergence (Lawrenz et al., 2003). There is a need to develop further studies that integrate CMC as a measure of effectiveness in educational interventions (Anderman, 2020) while expanding the study of variables related to students, teachers, and educational institutions using complex multivariate analysis models. Variables to be incorporated in future studies of CMC include student psychological variables (self-efficacy, academic emotions, psychological well-being, procrastination, academic persistence), teacher psychological variables (personal and collective teacher self-efficacy), and other dimensions of classroom climate (peer support climate).

Finally, it is important to delve deeper into the analysis of CMC perceptions in technology-mediated teaching and learning environments (e.g., synchronous and hybrid formats), classes with different teacher-student ratios, and the differences across various stages of educational progress. Future reviews could also expand the types of academic sources by including master's and doctoral theses, books, and other gray literature, extend the temporal period (studies post-July 2023), and incorporate additional databases in the search strategy (e.g., PsycNet, ERIC, WOS).

References[2]

Alexander, P. A. (2020). Methodological guidance paper: The art and science of quality systematic reviews. Review of Educational Research, 90(1), 6-23. https://10.3102/0034654319854352

Alonso-Tapia, J. (2016). Clima motivacional de clase: características, efectos y determinantes. In F. H. Veiga (Coord.), Compromiso de los Estudiantes en la Escuela: Perspectivas de la Psicología y la Educación. Motivación para el Desempeño Académico (pp. 9-34). Instituto de Educación de la Universidad de Lisboa. http://www.ie.ulisboa,pt/publicacoes/

*Alonso-Tapia, J., & Ruiz-Díaz, M. (2007). Learning-related motives and the perception of the motivational quality of the learning environment. Psicothema, 19(4), 603-609.

Ames, C. (1992). Classrooms: goals, structures and student motivation. Journal of Educational Psychology, 84, 261-271. https://doi.org/10.1037/0022-0663.84.3.261

Anderman, E. M. (2020). Achievement motivation theory: Balancing precision and utility. Contemporary Educational Psychology, 61, 101864. https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2020.101864

Bardelli, N. E. (2017). Clima emocional de clase: Diseño de un programa de intervención sobre las relaciones de cercanía en el aula de la escuela secundaria como estrategia de asesoramiento (Master's dissertation, Universidad Autónoma de Madrid). Repositorio Flacso. https://repositorio.flacsoandes.edu.ec/bitstream/10469/14119/2/TFLACSO-2017NEB.pdf

Black, P. (2015). Formative assessment – an optimistic but incomplete vision, Assessment in Education: Principles, Policy and Practice, 22(1), 161-177. https://doi.org/10.1080/0969594X.2014.999643

*Bono, A. (2012). Los profesores en las clases. Un estudio sobre las pautas de actuación docente en el aula de primer año universitario desde la perspectiva motivacional. Argonautas, 2, 153-178.

Elliff, H., & Huertas, J. (2015). Clima motivacional de clase. En búsqueda de matices. Revista de Psicología, 11(21), 61-74.

Epstein, J. L. (1988). Effective schools or effective students: Dealing with diversity. In R. Haskins & D. MacRae, Jr. (Eds.), Policies for America's public schools: Teachers, equity, and indicators (pp. 89-126). Ablex Publishing.