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Ciencias Psicológicas

versión impresa ISSN 1688-4094versión On-line ISSN 1688-4221

Cienc. Psicol. vol.13 no.2 Montevideo dic. 2019  Epub 01-Dic-2019

https://doi.org/10.22235/cp.v13i2.1892 

Artículos Originales

Variables clave para una intervención eficaz en deshonestidad académica

1Universidad de Santiago de Compostela, Galicia. España adhara.rio@gmail.com, mar.duran@usc.es, mjose.ferraces@usc.es, mauro.rodriguez@usc.es


Resumen:

El objetivo fundamental de este trabajo es explorar la importancia de las emociones, positivas y negativas, y la conducta pasada en la intención de llevar a cabo conductas académicas deshonestas más allá de la explicación dada por la Teoría de la Conducta Planificada. Se utilizó una muestra final de 262 estudiantes de la Universidad de Santiago de Compostela, con edades comprendidas entre los 18 y 26 años. Los resultados mostraron que las variables añadidas aumentan de manera significativa la capacidad explicativa del modelo (ΔR² =22%). Esto, junto con la relación que presentan las variables con la intención conductual [emociones positivas (β=.10), conducta pasada (β=.51)], es lo que hace que estas variables adquieran relevancia explicativa en el modelo y nos dote de herramientas necesarias para intervenir y ayudar a mejorar la formación académica de nuestros jóvenes

Palabras clave: emociones; conducta pasada; teoría de la conducta planificada; intención; deshonestidad académica

Abstract:

The fundamental objective of this paper is to explore the importance of positive and negative emotions and past behaviour on the intention to engage in dishonest academic behaviour beyond the explanation given by the Theory of Planned Behaviour. We used a final sample of 262 students from the University of Santiago de Compostela, aged between 18 and 26 years. The results show that the variables added significantly increase the model's explanatory capacity (ΔR² = 22%). This, along with the relationship between the variables with behavioural intention [positive emotions (β=.10), past behaviour (β = .51)], is what allows these variables to acquire explanatory relevance in the model and provides us with the tools necessary to intervene in and help improve the academic training of our young people

Key words: emotions; past behaviour; theory of planned bahaviour; intention; academic dishrakovskyonesty

Introducción

Existe una clara evidencia respecto a que distintas formas de deshonestidad académica son conductas de riesgo prevalentes y normalizadas en estudiantes universitarios, esta problemática representa un asunto de gran importancia dado el compromiso que las universidades tienen ante la sociedad de formar a profesionales competentes, responsables e íntegros.

Estas acciones dirigidas a conseguir la aprobación académica por medios deshonestos, además de impedir la adquisición de competencias necesarias para el desempeño de la profesional, se relacionan con la consolidación de prácticas deshonestas laborales. Distintos estudios han alertado de la importancia de intervenir sobre esta conducta relacionándola directamente con una mala praxis futura que puede amenazar el éxito en la carrera profesional o poner en situación de riesgo a la organización al cometerse distintas infracciones y violaciones éticas que suponen un gran impacto social (Carpenter, Harding, Finelli y Passow ,2004; McCall, Lombardo y Morrison, 1988; Nonis y Swift, 2001; Rakovski y Levi, 2007).

Las investigaciones llevadas a cabo en este ámbito arrojan elevados porcentajes de incidencia, muestra de ello, una revisión llevada a cabo por Whitley (1998) sobre 107 estudios en estudiantes universitarios informa de un rango de prevalencia de entre un 9% y un 95%, siendo la media un alarmante 70.4% de jóvenes que habían incurrido en algún tipo de conducta académica deshonesta. En esta misma línea, otro dato preocupante es el dramático aumento en los últimos 30 años de esta tendencia, dónde los incrementos más significativos se encuentran en la conducta concreta de copiar en una prueba o examen (McCabe, Treviño y Butterfield, 2001), muestra de ello, son también los resultados arrojados por Vandehey, Diekhoff y LaBeff (2007) en un estudio de seguimiento realizado durante 20 años, donde los porcentajes aumentaban casi un 10% en tan solo una década.

Sin embargo, aunque se han llevado a cabo numerosos estudios de prevalencia en distintos países (Brimble y Stevenson Clarke, 2005; Hopp y Hoover, 2017; Hughes y McCabe, 2006; Magnus, Polterovich,; Olafson, Schraw y Kerhwald, 2014; Oran, Can, Şenol y Hadımlı, 2016; Whitley, 1998) la investigación en población Española ha sido muy escasa, casi inexistente, destacando dos estudios. El primero fue llevado a cabo desde la Escuela Universitaria de Enfermería, Fisioterapia y Nutrición Blanquerra en una muestra total de 468 sujetos, de los cuales, un 28% declaraba haber copiado durante un examen y un 68% haber incurrido en prácticas deshonestas en algún momento determinado de la carrera (Rey-Abella, Blanch y Folch-Soler, 2006). El segundo es una reciente investigación española llevada a cabo por Comas, Sureda, Casero y Morey (2011) en una muestra de 560 estudiantes universitarios de las Islas Baleares, donde encontraron que la práctica académica deshonesta más frecuente era la de permitir copiar a otro estudiante del propio examen seguida de copiar a un compañero durante el examen. Un alarmante 46.4% de los sujetos admitía haberlo hecho en al menos una ocasión.

Aunque existe cierta controversia a la hora de definir las conductas académicas deshonestas (copiar en exámenes, plagio de trabajos ya presentados, plagio de trabajos a través de internet…), en este estudio se ha medido la conducta concreta de copiar en un examen por ser de las más prevalentes en los resultados de las investigaciones previas y ser el examen escrito el principal método de evaluación del aprendizaje a todos los niveles de la comunidad educativa Española, definiendo la conducta como “plagiar o reproducir la respuesta a una pregunta en un examen de otro compañero, con o sin su consentimiento. Responder a una pregunta por la consulta del texto donde aparece la respuesta”.

La alta y creciente prevalencia de esta problemática, sus repercusiones futuras y la escasez de investigaciones llevadas a cabo en muestra española hacen necesario el estudio y mayor conocimiento de los factores psicosociales que influyen en el mantenimiento y consolidación de estas conductas con la finalidad de llegar a proponer medidas concretas para su prevención.

La mayor parte de los estudios en relación a la mala conducta académica se han centrado en variables demográficas, situacionales y personales, alguno de ellos, han utilizado la Teoría de la Conducta Planificada (Ajzen y Madden, 1986) con resultados favorables en el estudio de las variables mediadoras y la predicción de la intención. De acuerdo con la Teoría de la Conducta Planificada (TCP), el determinante inmediato de la conducta es la intención conductual. Esta, a su vez, está determinada por la actitud hacia la conducta, la norma subjetiva y el control conductual percibido. Estas tres variables se basan, respectivamente, en las creencias conductuales, normativas y de control. Sin embargo, como exponen los autores, existen factores que pueden limitar la voluntad de los sujetos de querer realizar una conducta determinada. Por ello, el control percibido será considerado también, junto a la intención, como un determinante inmediato de la conducta.

Uno de los principales sustentos a la hora de utilizar este modelo como marco teórico para el estudio de esta conducta son los resultados arrojados en el meta-análisis llevado a cabo por Whitley (1998) sobre 107 estudios publicados entre 1970 y 1996. De esta revisión se extraen, entre otras conclusiones, que tanto los alumnos que tenían actitudes favorables a copiar (actitud hacia la conducta), como los que sentían que su norma social se lo permitía (norma subjetiva) y los que se percibían como más efectivos a la hora de copiar (control conductual percibido) eran más propensos a cometer este tipo de conductas deshonestas que los que tenían actitudes desfavorables, no percibían permiso por su norma social y se sentían menos efectivos. Además, los estudios que utilizaron la TCP como marco teórico, encontraron que todas las variables clásicas del modelo resultaron significativas prediciendo, por término medio, entre un 28% y un 39% de la varianza de la intención y conducta concreta de copiar, respectivamente.

Otra muestra de la capacidad explicativa del modelo en este ámbito es la investigación llevada a cabo por Beck y Ajzen (1991) sobre la predicción de conductas deshonestas en base a la TCP que resultó en un elevado 82% de varianza explicada para la intención de copiar en un examen.

A pesar de que la TCP es una de las más utilizadas para predecir una gran variedad de conductas, según un reciente meta-análisis de McEachan, Conner, Taylor y Lawton (2011), su capacidad explicativa en comportamientos de riesgo, como el que aquí se plantea, no ha sido muy elevada (entre el 13.8% y el 15.3 %), encontrándose relaciones entre las distintas variables del modelo moderadas o poco significativas, de ahí que, desde diferentes trabajos, se haya propuesto una extensión del modelo, añadiendo variables adicionales que permita incrementar su poder explicativo.

En el contexto de las conductas de riesgo en general, y de la mala conducta académica en particular, ha habido diferentes propuestas como la adhesión de la integridad académica y disonancia cognitiva (Stone, Jawahar y Kisamore, 2009), distintas variables de personalidad (Lonsdale, 2017; Stone, Jawahar y Kisamore, 2010), o la norma moral (Hilbert, 2016; Stone, Jawahar y Kisamore, 2010). Sin embrago, entre todas las variables añadidas al modelo encontradas en la revisión en este ámbito destaca la Conducta Pasada por haber obtenido los mejores resultados en cuanto a incrementos significativos de la varianza, tanto para la intención, como para la conducta.

La incorporación de la Conducta Pasada al modelo fue ya motivo de debate en la formulación de la Teoría de la Conducta Razonada, precursora de la TCP, autores como Bentler y Speckart (1979,1981), Cialdini, Petty y Cacioppo (1981), Echevarria, Paez y Valencia (1988), entre otros, ya formularon la necesidad de integrar la conducta pasada al modelo para incrementar su capacidad predictiva. Sin embargo, para Azjen y Fishbein, la experiencia anterior no tendría efecto directo ni sobre la intención ni la conducta ya que su efecto estaría recogido en la propia actitud, por lo que su adhesión no incrementaría la capacidad predictiva del modelo. Investigaciones posteriores demostraron que la inclusión de esta variable no sólo aumentaba la capacidad predictiva del modelo, sino que también tenía efecto directo sobre la conducta y la intención conductual (Echevaria et al. 1998). Investigaciones posteriores en la conducta concreta de copiar, apoyan estas conclusiones. Passow, Mayhew, Finelli, Harding y Crapenter (2006), encontraron que la frecuencia con la que los sujetos habían copiado exámenes en el instituto contribuía significativamente en un 10% en la frecuencia actual de copiar. Por otro lado, Harding, Mayhew, Finelli y Carpenter (2007), descubrieron que la CP no sólo aumentaba la capacidad predictiva del modelo sino que ejercía una influencia directa, tanto sobre la conducta, como sobre la intención. En una reciente investigación llevada a cabo por Cronan, Mullins y Douglas (2018) encontraron que esta variable, tras la actitud, era el segundo predictor más fuerte de la Intención, por delante de la Norma Subjetiva y Control Conductual percibido, variables clásicas del modelo.

La otra variable añadida a nuestro modelo han sido las emociones. Recientemente se ha abierto una línea en que las emociones ocupan un papel central en el estudio de distintas intenciones de acción convirtiéndose en una variable importante a tener en cuenta en relación a distintos comportamientos con resultados que apoyan su inclusión (Ajzen, 2011; Ajzen y Sheikh, 2013; Rivis, Sheeran y Armitage, 2009). Aunque no se ha encontrado en la bibliografía ningún antecedente en la inclusión de estas variables en el estudio de la deshonestidad académica, en nuestra investigación se ha optado por incluir las emociones anticipadas debido a que las conductas de riesgo son conductas de alta implicación emocional, que difícilmente pueden ser abordadas en su totalidad desde un modelo de persona básicamente racional. Se han incluido tanto emociones positivas como negativas ya que este tipo de comportamiento presenta tanto aspectos positivos como negativos para la percepción del estudiante. Los primeros pueden resultar más inmediatos y van ligados a la consecución de un buen resultado académico y los negativos (carencias en el aprendizaje, no consecución de los objetivos educativos, malas prácticas laborales, infracciones….), ocurrirían a medio o a largo plazo.

Teniendo en cuenta que estas variables nunca han sido estudiadas de forma conjunta en esta conducta de riesgo, y en concreto, la influencia de las emociones no se ha investigado previamente en el ámbito de la deshonestidad académica, los objetivos principales de este estudio se pueden enmarcar en los siguientes: 1) conocer la posible contribución que las variables añadidas al modelo original aportan en la explicación de la intención de copiar y, 2) especificar el tipo de relación que se establece entre estas nuevas variables y las variables de la TCP.

Método

Participantes

Se partió de una muestra inicial de N = 262 estudiantes de Psicología de la Universidad de Santiago de Compostela, con edades comprendidas entre los 18 y 26 años, de la cual 48 son hombres (18.3 %) y 214 mujeres (81.7 %). La media de edad es de 20.37 y la desviación típica de 3.41.

Instrumento

Para llevar a cabo esta investigación, se construyó un cuestionario basándonos en las instrucciones dadas por Ajzen (2002, 2006). Para la medida de las variables se han utilizado escalas de tipo Likert de 7 puntos, excepto para la actitud que se utilizó un diferencial semántico. En cada caso concreto, se especificarán los extremos correspondientes.

Para medir la Actitud hacia la Conducta se utilizó una escala de diferencial semántico de 7 puntos compuesto por un único ítem y 5 pares de adjetivos. Se ha tenido en cuenta para ello los dos componentes que presenta la evaluación global del individuo y a los que Ajzen denomina instrumental (perjudicial-beneficioso) y otro más experimental (desagradable-agradable) respectivamente. “Para ti, copiar en un examen es…”, “perjudicial/beneficioso, desagradable/ agradable, inútil/ útil, malo/bueno, aburrido/divertido”.

Para medir la Norma Subjetiva (NS), se formularon 8 ítems intentando recoger las expectativas que el sujeto cree que tienen sus grupos significativos diferenciando las expectativas de amigos de las de familiares: “La mayoría de mis amigos/familiares piensan de mí que (yo no debería/yo debería) copiar en algún examen durante la próxima evaluación”. “Mis amigos /familiares esperan de mí que copie en algún examen en la próxima evaluación (extremadamente improbable/extremadamente probable”). “Mis amigos/familiares (desaprobarían/aprobarían) que yo copiase en algún examen en la próxima evaluación”. “Algunos de mis amigos/familiares (no copian en los exámenes/copian en los exámenes)”.

Según Ajzen (2002), la escala de Control Conductual Percibido (CCP) deberá contener ítems de auto-eficacia y controlabilidad. En base a esto, se utilizaron 4 ítems, 2 de autoeficacia: “Para ti, copiar en algún examen durante la próxima evaluación es…”. “Si tu quisieras, podrías copiar en algún examen durante la próxima evaluación”, entre “totalmente imposible” y “totalmente posible” y entre “completamente falso” y “completamente cierto”, respectivamente. Y otros dos de controlabilidad: “¿Cuánto control crees que tienes sobre el hecho de copiar en un examen durante la próxima evaluación?”. “Depende casi totalmente de mi el hecho de copiar en algún examen durante la próxima evaluación”, entre “no tengo control” y “tengo completo control” y entre “totalmente en desacuerdo” y “totalmente de acuerdo”, respectivamente.

Para conocer la intención, se utilizaron 2 ítems: “Tengo intención de copiar en algún examen durante la próxima evaluación”. “Intentaré copiar en algún examen durante la próxima evaluación”, entre “extremadamente improbable” y “extremadamente probable” en el primero de ellos y entre “definitivamente falso” y “definitivamente verdadero”, en el segundo.

Como ya se ha señalado anteriormente, se han añadido dos nuevas variables a las clásicas de la TCP. Así, para medir las emociones, se utilizó un único ítem que recoge 9 emociones, tanto positivas como negativas: “Si en la próxima evaluación copiase en algún examen, sentirías: enojo, culpabilidad, entusiasmo, miedo, alegría, vergüenza, arrepentimiento, confianza y tristeza. En este caso la escala iba desde 1 = nada a 7 = del todo.

La última variable, la conducta pasada (CP), fue medida con un dos ítems y se formuló del siguiente modo: “¿Con qué frecuencia has copiado en el cuatrimestre/trimestre del curso pasado?” entre “nunca” y “siempre”. “¿Has copiado en un examen alguna vez?” “si” o “no”.

Procedimiento

El cuestionario se pasó de manera colectiva durante el horario lectivo. En todo momento se garantizó el anonimato y la confidencialidad de las respuestas de los participantes, haciendo especial hincapié en la importancia de la sinceridad de las respuestas.

Análisis de datos

Para establecer la posible dimensionalidad de las emociones anticipadas, se realizó un análisis factorial exploratorio y se obtuvieron dos factores significativos. Por un lado, un factor de emociones positivas (EPA), compuesto por entusiasmo, alegría y confianza, y otro, de emociones negativas (ENA) formado por enojo, culpabilidad, miedo, vergüenza, arrepentimiento, y tristeza. Ambos explicaron el 66.95% de la varianza.

Después, se realizó un análisis de los coeficientes α de fiabilidad y las correlaciones entre las variables (véase Tabla 1). Posteriormente, se procedió a la realización de dos regresiones jerárquicas en las que la variable dependiente era la intención de copiar en un examen. En el paso 1 se analizaron las variables de la TCP. Posteriormente, se incluyeron las emociones positivas y negativas (EPA y ENA y la conducta pasada (CP), para conocer la contribución que todas ellas hacían a la intención de copiar (véase Tabla 2). Se comprobaron los estadísticos de la independencia de los residuos mediante la prueba de Durbin-Watson, donde se obtuvieron valores de 1.89 y 1.96 respectivamente (no existe auto-correlación). Al analizar conjuntamente todas las variables, se observó un importante cambio en el patrón de influencia de las propias de la TCP. Así, para conocer las posibles causas, se procedió a la realización de un análisis de mediación y se propuso un modelo explicativo mediante path analysis con AMOS 20.

Resultados

Tabla 1: Medias, desviaciones típicas, alphas y correlaciones 

Como podemos observar, los coeficientes α son todos de alta magnitud (entre .76 y .94). También se observa que todas las variables analizadas presentan relaciones significativas con la variable dependiente. Cabe resaltar las correlaciones de la CP (r2 = .66) y la del Actitud (r2 = .49).

Tabla 2: Regresión jerárquica con las variables de la TCP, Emociones positivas y negativas, Norma Moral y Conducta Pasada 

En lo que respecta a los datos de la regresión jerárquicas en la predicción de la Intención, en el Paso 1 se observa que las variables de la TCP, excepto el Control Conductual Percibido, son significativas y explican el 28 % de la varianza. En el Paso 2, al introducir las nuevas variables, se produce un aumento en la varianza explicada con respecto al Paso 1 (r2 = .50), contribuyendo estas variables de forma significativa (excepto las ENA) al incremento de la varianza en un 22% y a la mejora de la capacidad predictiva del modelo original. Se observa, además, una modificación en el patrón de influencia de los constructos propuestos por Ajzen, ya que tanto la Actitud como el NS disminuyen su rol explicativo cuando se analizan conjuntamente con las variables añadidas.

Teniendo en cuenta lo anterior y siguiendo las recomendaciones de Baron y Kenny (1986), parece que parte del cambio en la influencia de las variables clásicas de la TCP sobre la intención podría estar mediado por la anticipación de reacciones afectivas positivas y la experiencia previa de los individuos en la realización de la conducta. De este modo, se llevó a cabo un análisis mediacional empleando como variable independiente la actitud hacia la conducta y como posibles variables mediadoras las emociones positivas anticipadas (EPA) y la conducta pasada (CP).

Se comprobó que el peso de regresión de la Actitud sobre la Intención (B1= .56) explica una varianza del 49%. Al incluir las EPA , dicho peso bajó (B1´ = .31) lo que podría indicar que estaba actuando como variable mediadora de la relación actitud hacia la conducta - intención. La prueba de Sobel (1982) corroboró lo anterior, mostrando un efecto significativo de esa mediación (Z(Sobel) = 6.29; p < .001). El cociente B1 - B1´/B1 = .45 informa que el 45% de la relación entre actitud e intención es explicada por la variable EPA. Por su parte, la CP también media en esa relación pues se observó que el peso regresión de la Actitud sobre la Intención (B1´ = .49) explica una varianza del 50%. Al incluír la CP dicho peso baja (B1´ = .28). Z = 7.17; p = .00. El cociente B1 - B1´/B1 = .043 indica que el 43 % de la relación actitud-intención es explicado por la CP.Para finalizar, se realizó un path analysis con todas las variables. Dado que las ENA no ejercieron un efecto significativo sobre la intención y que el modelo resultante no ofrecía un buen ajuste, se realizó uno final excluyéndola (Figura 1).

Figura 1: Modelo de Ecuación Estructural del modelo extendido de la TCP. 

En la Figura 1 se puede observar que existe una influencia directa de las EPA (β= .10), y la CP (β = .51) sobre la intención. Todas las variables añadidas ejercieron una influencia indirecta sobre la intención a través de los constructos clásicos del modelo, así, las EPA ejercen una influencia indirecta sobre la intención a través de la actitud y la CP ejerció una influencia indirecta a través de la Actitud y la NS. La varianza total explicada es del 51% y el ajuste del modelo es bueno (χ2 = 6.68; g.l. = 3; p = .06; χ2/ g.l. = 2.80; GFI = .99; CFI = .99; RMSEA = .069 (000- .141; SRMR = .31)).

Discusión

Tradicionalmente se ha discutido si, como defiende Ajzen, la posible influencia de las emociones queda recogida en el concepto de actitud hacia la conducta. En nuestra opinión estos resultados parecen ir más allá de ese debate, pues no sólo se observa la necesidad de diferenciarlos claramente, sino que, además, se destaca que las emociones positivas tienen una influencia directa y significativa sobre la intención.

Un objetivo fundamental de este trabajo ha sido conocer la posible contribución que las emociones (positivas y negativas), y la conducta pasada tienen en la explicación de la intención de llevar a cabo conductas académicas deshonestas. Por un lado, se constata que las variables propuestas contribuyen significativamente al incremento de la varianza explicada del modelo original. Los sujetos que más copiaron durante las evaluaciones precedentes, que anticipan reacciones más positivas a dicha conducta, aquellos que perciben mayor aprobación por parte de sus familiares y amigos y los que tienen una puntuación más alta en la actitud hacia la conducta, esto es, una actitud positiva a copiar, son los que tienen una mayor intención de seguir copiando.

Cabe señalar aquí que, a diferencia de trabajos como los de Rivis, Sheeran y Armitage (2009), las emociones anticipadas positivas tienen una relación más fuerte con la intención que las negativas, lo que posiblemente sea debido a que las reacciones inmediatas a la conducta sean más importantes para los sujetos que las repercusiones futuras en el desempeño académico y laboral.

La conducta pasada, fue el predictor más fuerte de la intención, lo que parece mostrar apoyo suficiente para proponerla como variable predictora de este comportamiento de riesgo, ya que se asoció directa y significativamente con la intención de seguir manteniendo dicha conducta.

Como se ha podido comprobar también, la inclusión de las nuevas variables provocó un cambio en las influencias de las variables originales de la TCP. Tanto la Actitud como la NS disminuyeron su poder predictivo debido al papel mediador de las nuevas variables añadidas.

Pero el modelo de ecuaciones estructurales propuesto, además de enfatizar lo anterior, también puso de manifiesto otro aspecto que consideramos muy destacable: las variables propuestas en este trabajo, no solo tienen una relación indirecta con la intención a través de los constructos de la TCP, como ya apuntaba Ajzen en muchos de sus trabajos, sino que también tienen una relación directa. Esto nos lleva a no poder reducir estas variables a simples relaciones residuales y poco significativas.

Esta relación directa abre un nuevo campo en el que investigar estas aportaciones más allá del modelo de la TCP. Se observa también que el CCP, variable clásica del modelo, no tienen un papel significativo en la intención y no entra en la ecuación de regresión. Podríamos por lo tanto asumir que la intención de copiar está más vinculada a los componentes emocionales positivos y de experiencia, que a sentimientos de eficacia y controlabilidad de la acción. Lo que nos pone en el camino de los factores a tener en cuenta en la prevención de este hábito tan perjudicial y su intervención.

Incidir en las repercusiones negativas que esta conducta conlleva a largo plazo es otro de los factores que habría que considerar en un programa de intervención.

Siendo conocedores de las características y limitaciones de la muestra y de que habría que probar todos estos resultados en muestras más amplias, una de las grandes limitaciones que hemos encontrado a la hora de realizar este trabajo ha sido la relacionada con el estudio de las emociones. Existe una gran heterogeneidad a la hora de concretar las evaluaciones afectivas entre los diferentes estudios (Conner, 2013). Coexiste una gran multiplicidad tanto en su selección, en las medidas utilizadas para evaluarlas como en la perspectiva de tiempo (unas de forma evocada y otras de forma anticipada), lo que dificulta enormemente la posible comparación que pueda llegar a establecerse con los resultados de otras investigaciones. Lo mismo sucede con la Conducta Pasada.

En la comunidad científica hay una cierta discrepancia sobre cómo conceptualizar e interpretar la contribución de esta variable. Algunos investigadores ven el impacto de la conducta pasada fruto de un error de medición o como resultado de la presencia de otros factores que no se han tenido en cuenta (Ajzen 1991, 2002), mientras que otros ven la conducta pasada como una construcción significativa que es demasiado importante como para no tenerla en cuenta (Verplanken y Aarts, 1999). Nuestros resultados se suman a esta última perspectiva, considerando la conducta pasada como un elemento lo suficientemente relevante para incorporarlo en un modelo explicativo de intenciones y, muy posiblemente, también de futuras conductas.

Otra de las limitaciones es el hecho de que se ha focalizado el estudio en la intención conductual y no en la conducta en sí misma. Esto es, principalmente, porque, tal y como ya señalaba Ajzen y Sheikh (2013) en sus trabajos, las emociones, de estar relacionadas, lo estarían más con la intención de llevar a cabo una conducta que con la conducta en sí misma, por esta razón nos hemos decantado por el estudio de la intención. Futuras investigaciones deberían incluir también el estudio de la conducta propiamente dicha como variable importante a tener en cuenta y ver qué puede estar sucediendo en ese paso tan decisivo como es el de la relación intención-conducta.

Referencias:

Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational behavior and human decision processes, 50(2), 179-211. [ Links ]

Ajzen, I. (2002). Perceived behavioral control, self-efficacy, locus of control, and Theory of Planned Behavior. Journal of Applied Social Psychology, 32, 1-20. [ Links ]

Ajzen, I. (2006). Constructing a Theory of Planned Behavior Questionnaire. Recuperado desde http://people.umass.edu/aizen/tpb.htmlLinks ]

Ajzen, I. (2011). Theory of planned behavior. Handbook Theory Social Psycholy, 1(1), 438. [ Links ]

Ajzen, I., y Madden, T. J. (1986). Prediction of goal-directed behavior: The role of intention, perceived control, and prior behavior. Journal of Experimental Social Psychology, 26, 305-328. [ Links ]

Ajzen, I., y Sheikh, S. (2013). Action versus inaction: anticipated affect in the theory of planned behavior. Journal of Applied Social Psychology , 43(1), 155-162. [ Links ]

Baron, R. M., y Kenny, D. A. (1986). The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of personality and social psychology, 51(6), 1173. [ Links ]

Beck, L., y Ajzen, I. (1991). Predicting dishonest actions using the theory of planned behavior. Journal of research in personality, 25(3), 285-301. [ Links ]

Bentler, P. M., y Speckart, G. (1979). Models of attitude-behavior relations. Psychological review, 86(5), 452. [ Links ]

Bentler, P. M., y Speckart, G. (1981). Attitudes" cause" behaviors: A structural equation analysis. Journal of personality and social psychology, 40(2), 226. [ Links ]

Brimble, M., y Stevenson-Clarke, P. (2005). Perceptions of the prevalence and seriousness of academic dishonesty in Australian universities. The Australian Educational Researcher, 32(3), 19-44. [ Links ]

Carpenter, D. D., Harding, T. S., Finelli, C. J., y Passow, H. J. (2004). Does academic dishonesty relate to unethical behavior in professional practice? An exploratory study. Science and engineering ethics, 10(2), 311-324. [ Links ]

Cialdini, R. B., R. E. Petty, y J. T. Cacioppo (1981) “Attitude and attitude change”. Annual Review of Psychology, 32, 357-403. [ Links ]

Comas, Rubén, Sureda, Jaume, Casero, Antonio, Morey y Mercè. (2011). La integridad académica entre el alumnado universitario español. Estudios pedagógicos, 37(1), 207-225 [ Links ]

Conner, M. (2013). Health cognitions, affect and health behaviors. The European Health Psychologist, 15, 33-39. [ Links ]

Cronan, T. P., Mullins, J. K., y Douglas, D. E. (2018). Further understanding factors that explain freshman business students’ academic integrity intention and behavior: Plagiarism and sharing homework. Journal of Business Ethics, 147(1), 197-220. [ Links ]

Echevarría, A., D. Páez, y J. F. Valencia (1988) “Testing Ajzen and Fishbein’s attitudes model: the prediction of voting”. European Journal of Social Psychology, 18(2)181-190. [ Links ]

Harding, T. S., Mayhew, M. J., Finelli, C. J., y Carpenter, D. D. (2007). The theory of planned behavior as a model of academic dishonesty in engineering and humanities undergraduates. Ethics & Behavior, 17(3), 255-279. [ Links ]

Hilbert, T. R. (2016). Relationships among academic dishonesty, moral obligation, and fraud detection software (Order No. AAI3684964). Available from PsycINFO. (1780495579; 2016-99020-486). Retrieved from [ Links ]

Hopp, C., & Hoover, G. A. (2017). How prevalent is academic misconduct in management research? Journal of Business Research, 80, 73-81. [ Links ]

Hughes, J. M. C., y McCabe, D. L. (2006). Academic misconduct within higher education in Canada. The Canadian Journal of Higher Education, 36(2), 1. [ Links ]

Lonsdale, D. (2017). Intentions to cheat: Ajzen's planned behavior and goal-related personality facets. The Journal of Psychology: Interdisciplinary and Applied, 151(2), 113-129 [ Links ]

McCall, M. W., Lombardo, M. M., y Morrison, A. M. (1988). Lessons of experience: How successful executives develop on the job. Nueva York: The Free Press. [ Links ]

McCabe, D. L., Treviño, L. K., y Butterfield, K. D. (2001). Cheating in academic institutions: A decade of research. Ethics &Behavior, 11(3), 219-232. [ Links ]

McEachan, R. R. C., Conner, M., Taylor, N. J., y Lawton, R. J. (2011). Prospective prediction of health-related behaviours with the theory of planned behaviour: A meta-analysis. Health Psychology Review, 5(2), 97-144. [ Links ]

Nonis, S., y Swift, C. O. (2001). An examination of the relationship between academic dishonesty and workplace dishonesty: A multicampus investigation. Journal of Education for business, 77(2), 69-77. [ Links ]

Olafson, L., Schraw, G., y Kehrwald, N. (2014). Academic dishonesty: Behaviors, sanctions, and retention of adjudicated college students. Journal of College Student Development, 55(7), 661-674. [ Links ]

Oran, N. T., Can, H. Ö., Şenol, S., y Hadımlı, A. P. (2016). Academic dishonesty among health science school students. Nursing Ethics, 23(8), 919-931. [ Links ]

Passow, H. J., Mayhew, M. J., Finelli, C. J., Harding, T. S., y Carpenter, D. D. (2006). factors influencing engineering students’decisions to cheat by type of assessment. Research in Higher Education, 47(6), 643-684. [ Links ]

Rakovski, C. C., y Levy, E. S. (2007). Academic dishonesty: Perceptions of business students. College Student Journal, 41(2), 466-482. [ Links ]

Rey-Abella, F., Blanch, C. y Folch-Soler, A. (2006). Nivel de conducta académica deshonesta entre los estudiantes de una escuela de ciencias de la salud. Enfermería Clínica, 16(2), 57-61. [ Links ]

Rivis, A., Sheeran, P., y Armitage, C. J. (2009). Expanding the affective and normative components of the Theory of Planned Behavior: A meta‐analysis of anticipated affect and moral norms. Journal of Applied Social Psychology, 39(12), 2985-3019. [ Links ]

Sobel, M. E. (1982). Asymptotic confidence intervals for indirect effects in structural equation models. Sociological methodology, 13, 290-312. [ Links ]

Stone, T. H., Jawahar, I. M., y Kisamore, J. L. (2009). Using the theory of planned behavior and cheating justifications to predict academic misconduct. Career Development International, 14(3), 221-241. [ Links ]

Stone, T. H., Jawahar, I. M., y Kisamore, J. L. (2010). Predicting academic misconduct intentions and behavior using the theory of planned behavior and personality. Basic and Applied Social Psychology, 32(1), 35-45. [ Links ]

Vandehey, M., Diekhoff, G., y LaBeff, E. (2007). College cheating: A twenty-year follow-up and the addition of an honor code. Journal of College Student Development , 48(4), 468-480. [ Links ]

Verplanken, B., y Aarts, H. (1999). Habit, attitude, and planned behaviour: is habit an empty construct or an interesting case of goal-directed automaticity?. European review of social psychology, 10(1), 101-134. [ Links ]

Whitley, B. E. (1998). Factors associated with cheating among college students: A review. Research in Higher Education, 39(3), 235-274. [ Links ]

Nota: Contribución de los autores: a) Concepción y diseño del trabajo; b) Adquisición de datos; c) Análisis e interpretación de datos; d) Redacción del manuscrito; e) revisión crítica del manuscrito. A.R. ha contribuido en a,b,c, d, e; M.D en a, d, c, d, e; M.J.F. en c, e; M.R. en d, c.

Correspondencia: Adhara Río Pombo, Email: adhara.rio@gmail.com. Mar Durán Rodríguez, Email: mar.duran@usc.es. María José Ferraces Otero, Email: mjose.ferraces@usc.es. Mauro Rodríguez Casal, Email: mauro.rodriguez@usc.es.

Cómo citar este artículo: Río, A., Durán, M., Ferraces, M. J., & Rodríguez, M. (2019). Variables clave para una intervención eficaz en deshonestidad académica. Ciencias Psicológicas, 13(2), 356-366. doi: 10.22235/cp.v13i2.1892

Recibido: 17 de Abril de 2018; Aprobado: 18 de Febrero de 2019

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