Descripción de los hábitos de práctica física y uso de videojuegos en escolares, en función de su nivel de autoeficacia motriz y en videojuegos percibido.

Descripción de los hábitos de práctica física y uso de videojuegos en escolares, en función de su nivel de autoeficacia motriz y en videojuegos percibido.

RESUMEN COMUNICACIÓN/PÓSTER

El tiempo que destinan los niños a la práctica de actividad física (AF) en la actualidad es escaso (Nuviala et al., 2009), por lo que este estudio pretende conocer si existe una influencia significativa en cuanto al nivel de autoeficacia percibida, motriz y en videojuegos, y el tiempo dedicado a practicar AF y/o a jugar con videojuegos. Se desarrolla contando con una muestra de 225 participantes de cuatro centros educativos, dos en Madrid y dos en S/C de Tenerife, pertenecientes a distintos contextos socio-culturales, con el objeto de conocer el tiempo dedicado a actividades físicas y de ocio digital, su nivel de autoeficacia motriz y en videojuegos y los principales motivos que les llevan a realizar ambas actividades. Como previsiblemente se esperaba existe una relación entre la cantidad de tiempo que dedican los niños a la práctica física o a videojuegos y su nivel de autoeficacia, destinando más tiempo de práctica aquellos que presentan un nivel mayor de autoeficacia específica, siendo esta mayor en el ámbito motriz que en el ámbito de los videojuegos con una relación (rho =0.4), encontrando además que se dedica tres veces más tiempo a realizar actividad física que a jugar a videojuegos. En cuanto al nivel de autoeficacia en función de la localidad de procedencia los tinerfeños poseen un nivel de autoeficacia motriz y en videojuegos sensiblemente mayor que los madrileños.

1. Introducción y Marco teórico

El tiempo que destinan los niños a la práctica de actividad física (AF) en la actualidad es escaso (Nuviala, Munguía, Fernández, Ruiz y García, 2009), hecho que además se ve agravado según Fraile, (1995) a que el papel reservado a la educación del cuerpo dentro del horario escolar no es el más adecuado, pues el niño permanece durante mucho tiempo sentado. Al mismo tiempo cada día se dedica más tiempo al ocio digital pasivo y menos tiempo a la AF cotidiana (Pate, O’Neill y  Lobelo, 2008). Como posible forma de corregir este elevado tiempo dedicado al ocio digital y tras la lectura de la revisión bibliográfica sobre los videojuegos activos de Biddiss e Irwin, (2010), se desarrolla este trabajo que pretende determinar la influencia en la práctica física y de uso de videojuegos, que tiene la percepción de autoeficacia motriz y en videojuegos. Puesto que en la actualidad se está culpabilizando a las actividades de ocio pasivo, como los videojuegos, del aumento de la tasa de obesidad a nivel mundial (Nuviala et al., 2009). Pese a que Biddle, Gorely,  Marshall, Murdey y Cameron (2003) encuentran que un 45% de la población diariamente llevan a cabo conductas activas y sedentarias por lo que no se podrían clasificar como activos o sedentarios.

     1.1Objetodeestudio.
Por ello el presente trabajo tiene por objeto comprobar cual es la incidencia que tienen las expectativas de eficacia personal (autoeficacia motriz y autoeficacia en videojuegos) en relación con el tiempo que se dedica a la práctica de actividad física y/o a jugar con videojuegos, en función de diversas variables como el clima, la edad, el sexo o el contexto socio-cultural, entre otros. Intentando comprobar si existe alguna relación entre niveles altos de autoeficacia, usando para su medida la escala de autoeficacia motriz de Hernández y Garoz (2007) y una mayor cantidad de tiempo dedicado a realizar AF y/o jugar a videojuegos por lo que se ha adaptado para el ámbito de los videojuegos esta escala. Por tanto esta propuesta irá encaminada a:
-Describir qué actividades, activas y pasivas realizan en su tiempo libre los niños y niñas de tercer ciclo de primaria y cuánto tiempo dedican a ellas.
-Describir cual es el nivel de autoeficacia motriz y en videojuegos que se atribuyen, para conocer si éstas variables repercuten en la cantidad de tiempo que destinan a la realización de actividad física y/o al uso de videojuegos.

Puesto que se quiere conocer si este sentimiento afecta al elevado tiempo destinado al uso de videojuegos (Daley, 2009), y que se traduzca en una reducción de la cantidad de la AF realizada como afirman Wang y Perry (2006). Ya que según Daley (2009) los jóvenes dedican una media de 150 minutos diarios a ver la televisión y 40 a los videojuegos, mientras únicamente dedican 46 minutos a hacer AF (Nuviala et al., 2009).

Como marco teórico y antecedentes se han consultado diversas publicaciones y revisiones tanto de autoeficacia, (Bandura, 1977, 1986, 1988, 1998, 1999, 2001) autoeficacia y educación (Barraza, Ortega y Ortega, 2009; y Blanco, 2010), autoeficacia motriz, (Hernández y Garoz, 2007), autoeficacia y deporte, (Ortega, 2005) y la revisión sobre videojuegos activos de Biddiss e Irwin, (2010) entre otras, de las que se hablarán a continuación.

1.2 Autoeficacia.
La autoeficacia es definida por por Bandura como losjuicios de cada individuo, en base a los cuales organizará y ejecutará sus actos, de modo que, le permitan alcanzar el rendimiento deseado”(Bandura, 1977, p. 177), estando demostrado que tiene relación con los comportamientos saludables (Schwarzer y Fuchs, 1995), la adhesión y mantenimiento de diversas actividades deportivas, conductas escolares, tratamientos médicos y comportamientos promotores de salud (Contreras, Espinosa y Esguerra, 2008) así como con predictores de las calificaciones y del rendimiento escolar (Zimmerman, Bandura y Martínez-Pons, 1992). A su vez, se le ha asociado negativamente con la depresión y ansiedad (Strecher, DeVellis, Becker y Rosenstoch, 1986), por lo que algunos estudios han evidenciado que la autoeficacia y la depresión suelen ser predictores de la calidad de vida percibida por el sujeto.

En este sentido y siguiendo a (Sanjuán, Pérez y Bermúdez, 2000) se aclarara que cuando se habla de autoeficacia, se debe hacer en un sentido concreto, haciendo referencia a la eficacia percibida en una situación específica, motivo por el cual se ha adaptado la escala presentada por Hernández y Garoz (2007) al ámbito de los videojuegos. Y puesto que como afirma Bandura, (1999) es más fácil prevenir los hábitos perjudiciales para la salud, que tratar de modificarlos una vez se han instaurado como parte del estilo de vida, y dado que la infancia es el período evolutivo ideal para adoptar estilos de vida sanos, los programas dirigidos a promover comportamientos saludables en la familia, deben empezar en esta etapa (Hallal, Wells, Reichert, Anselmi y Victora, 2006) y consolidarse con programas similares que se desarrollen en la escuela y concretamente en las clases de EF. Por tanto adquiere cierta relevancia el estudio de la autoeficacia, pues esta juega un rol importante en la evolución de dichas conductas, por su influencia en la motivación y volición humana, tendiendo a elegir aquellas actividades en las cuales uno se considera más hábil y rechazando aquellas en las que uno se considera incapaz.

El inicio en el interés por el estudio de esta variable nace desde que Bandura (1977) expusiera su teoría del aprendizaje cognitivo psicosocial en la que considera que la persona no está gobernada por fuerzas internas (determinismo personal) ni por estímulos externos (determinismo ambiental) sino a la influencia de ambos (determinismo recíproco). Apareciendo estudios sobre autoeficacia relacionados con el ámbito personal (clínico) y educativo, y solo apareciendo en los últimos años, estudios relacionados con el ámbito motriz y deportivo, recopilados de forma acertada en la revisión bibliográfica que presenta (Ortega, 2005). Mientras que en el ámbito de los videojuegos no se han encontrado referencias que relacionen la autoeficacia y el uso de los mismos.

2. Objetivos del proyecto.

Los objetivos que se pretenden conseguir con este estudio son:
1.- Conocer cual es el nivel de autoeficacia motriz y en videojuegos que se atribuyen los escolares, y si estos influyen en la cantidad de AF y el tiempo que dedican a jugar a videojuegos.
2.- Conocer cuáles son las principales actividades físicas y de ocio digital que realizan los escolares en su tiempo libre.
3.- Conocer si el clima, contexto social y cultural en el que se vive influye en la cantidad de actividad física y/o el tiempo dedicado al uso de videojuegos.

3. Metodología de la investigación.

Se ha llevado a cabo un trabajo de investigación ex post facto descriptivo exploratorio (León y Montero, 2003), que pretende conocer las actividades físicas y de ocio digital que realizan los escolares, su nivel de autoeficacia motriz y en videojuegos y los principales motivos que les llevan a realizar estas actividades. Comprobando si existen diferencias en función del género, clima, contexto socio-cultural y nivel de autoeficacia (motriz y en videojuegos), en relación con la cantidad de práctica física  realizada y el tiempo dedicado al ocio digital.

     3.1 Participantes, técnicas e instrumentos de investigación        
Se han realizado 225 cuestionario pasados a una muestra compuesta aproximadamente al 50% según sexo y localidad de procedencia, de tercer ciclo de primaria de cuatro centros educativos públicos, dos de S/C de Tenerife y dos Madrid, con edades comprendidas entre los 10 y 13 años de edad, con una media de 11,31 años y una desviación típica de 0,67. Los cuestionarios han sido pasados, durante el horario lectivo del centro. Siguiendo para su desarrollo las consideraciones expuestas por Manstead y Semin (1990) a la hora de llevar a cabo un estudio con encuestas y cuestionarios en psicología de grupos.

     3.2 Tratamiento y análisis de los datos.
Teniendo como objetivo del estudio, establecer relaciones y comprobar si hay diferencias, entre tiempo de práctica física y uso de videojuegos en función del nivel de autoeficacia y otras variables se segmentó la muestra en subgrupos para comparar sus respuestas según:
–Género.
–Localidad de procedencia, S/C de Tenerife o Madrid.
–Cantidad de práctica física, en función de las recomendaciones de la OMS (2010), separando los que las cumplen (activos), de los que no, (sedentarios). Y de forma similar y en base a las aportaciones Biddiss e Irwin (2010) sobre práctica de videojuegos se estratificó a la muestra en jugadores de videojuegos activos (los que dedican más de 40 minutos diarios) o no.
–Nivel socio-cultural, en función de los trabajos paternos.
–Tiempo dedicado al uso de videojuegos activos, usando los mismos criterios mencionados anteriormente para la AF y los videojuegos.

Para el análisis su uso el paquete estadístico SPSS 19.0, que permitió calcular los descriptivos y estadísticos básicos necesarios para obtener una visión general acerca de los datos recopilados, y en relación al establecimiento de relaciones en función de la autoeficacia percibida, se realizó la prueba de normalidad Kolmogorov-Smirnov que permitió comprobar si los datos seguían una distribución normal, para en caso positivo realizar una prueba t-student y en caso negativo una prueba U Mann-Whitney.

4.Resultados: presentación, análisis, conclusiones y discusión.
    

4.1 Resultados.
Se exponen en la siguiente tabla los resultados encontrados en cuanto a las relaciones entre autoeficacia motriz y autoeficacia en videojuegos, autoeficacia motriz y tiempo de práctica física; y autoeficacia en videojuegos y el tiempo de uso de los mismos.

Tabla 1. Comparación estadística de las puntuaciones obtenidas por los encuestados en las escalas de autoeficacia de este estudio.

Tabla 1. Descripción de los hábitos de práctica física y uso de videojuegos en escolares, en función de su nivel de autoeficacia motriz y en videojuegos percibido.

Contenido disponible en el CD Colección Congresos nº 21

Se ha de indicar que los datos que aparecen subrayados, no presentan relación estadísticamente signficativa mediante la prueba K-S o Fisher, mientras que al realizar una correlación simple mediante la prueba U Mann-Whitney o r de pearson (según proceda) salvo los casos subrayados y marcados con (1) todos presentan significación estadística. El caso marcado con (2) presenta significación mediante la prueba r de pearson y Fisher, en este caso mostrando una relación indeterminada. Mientras que los casos marcados con (3) presentan significación estadística mediante la prueba K-S pero no mediante la prueba U Mann-Whitney. Por último, los datos que aparecen subrayados, no presentan relación estadísticamente signficativa, pero al hacer ese mismo test de forma inversa, mediante K-S, sí que se observa significatividad, encontrando únicamente al realizar la prueba U Mann-Whitney significatividad para la autoeficacia motriz.

En cuanto a los resultados más importantes, se ha de resaltar la relación (rho = 0,4) entre autoeficacia motriz y autoeficacia en VG, la relación (rho = 0,25) entre tiempo destinado a la práctica física y el tiempo destinado a jugar con videojuegos. Al mismo tiempo existen relaciones similares a esta última entre autoeficacia motriz y/o en videojuegos y el tiempo destinado a la práctica física y/o uso de videojuegos, aunque también se encuentran resultados que se salen de este promedio como es el caso de la relación más pequeña que aparece entre autoeficacia motriz y práctica física en el subgrupo hombre (rho = 0,191) y la relación mayor que aparece entre autoeficacia motriz y práctica física en el subgrupo No OMS (rho = 0,379).
Por otro lado, se ha de resaltar por no presentar sigificatividad, la relación entre el tiempo de actividad física y tiempo de videojuegos del subgrupo mujeres (rho = 0,124) mismo coeficiente de relación que aparece en el subgrupo OMS para la relación entre autoeficacia motriz y tiempo de práctica física; y la relación (rho = 0,137) que aparece en el subgrupo mujeres para la relación entre autoeficacia motriz y tiempo de práctica física. Y para el subgrupo con un nivel socio-culural alto, en el caso correlación entre la autoeficacia en videojuegos y tiempo en videojuegos.

En cuanto a la comparación de las puntuaciones medias obtenidas en función del sexo, localidad de procedencia, cantidad de práctica física y uso de videojuegos, edad y nivel socio-cultural, presentamos la siguiente tabla.

Tabla 2. Comparación de las puntuaciones en las escalas de autoeficacia obtenidas.

Tabla 2. Descripción de los hábitos de práctica física y uso de videojuegos en escolares, en función de su nivel de autoeficacia motriz y en videojuegos percibido.

Contenido disponible en el CD Colección Congresos nº 21

4.2 Conclusiones.

Se confirma que a mayor autoeficacia motriz, mayor autoeficacia en videojuegos. Siendo el grupo con menor puntuación promedio en autoeficacia motriz los que poseen puntuaciones menores en la escala de VG, al igual que sucede con los que obtienen puntuaciones elevadas, quedando patente en la relación (1~0,4) entre autoeficacia motriz y autoeficacia en VG, lo que puede estar en consonancia con (Biddle et al., 2003) quien afirma que el 45% de la población diariamente realizan conductas activas y sedentarias.

Al mismo tiempo, se confirma que poseer mayor autoeficacia motriz y/o en videojuegos se relaciona con un mayor tiempo destinado a la práctica física y/o uso de VG. Pues los participantes que cumplen las recomendaciones OMS de AF obtienen una puntuación media de 32,45 en la escala motriz frente a los 30 de los que no las cumplen. Al mismo tiempo en la escala de VG se pasa de los 29,38 de los que más juegan a los 29,12 de los que menos.  En consonancia con la relación (1~0,25) entre autoeficacia motriz y/o VG y tiempo de AF y/o VG, que presentamos anteriormente, y lo que concuerda con las afirmaciones de Bandura y Ortega (2005) acerca de que el pensamiento sobre la eficacia personal es posiblemente el aspecto que más influye en la toma de decisiones de las personas, afectando a las actividades que se deciden realizar, tendiendo a elegir aquellas en las que uno se considera más hábil y rechazando aquellas en las que uno se considera incapaz.
Se rechaza que un mayor tiempo destinado al uso de VG se relacione con un menor tiempo dedicado a la práctica física, en contradicción a lo que afirman Wang y Perry (2006). Puesto que en base a estos resultado se encuentra que los niños más activos físicamente son aquellos que dedican además más tiempo a VG, jugando con VG 64 min/día, por los 129 min/día de AF. Mientras que los que no cumplen las recomendaciones OMS destinan 21 min/día AF y 47 min/día a VG.

Por otro lado los resultados encontrados no nos permiten afirmar que el clima influya en la cantidad de tiempo destinado a la práctica física o al uso de videojuegos, encontrando que la población madrileña realiza más práctica física (128 min./día de promedio en los días de diario y 163 min./día los fines de semana) y uso de videojuegos (58 min./día de promedio en los días de diario y 127 min/día los fines de semana) que la tinerfeña, que dedica a la realización de práctica física (115 min./día de promedio en los días de diario y 141 min./día los fines de semana) y uso de videojuegos (81 min./día de promedio en los días de diario y 95 min/día los fines de semana) lo que no coincide con las aportaciones de Nuviala et al. (2009).

     4.3 Discusión.
Pérez, García y Parra, (2009) afirman que los videojuegos se han instalado en la sociedad figurando como la primera opción de ocio, por lo que adquiere relevancia el estudio y contraste de las conclusiones y afirmaciones publicadas, ya que desde su aparición no ha existido consenso científico en cuanto a sus repercusiones, aludiendo a que son sexistas, que no fomentan su socialización, que influyen en el aumento de la obesidad o reducen la práctica física. Manifestaciones que raras veces gozan de respaldo científico, como nos dice Gros (1998) y Etxeberria (1999), pero que influyen en la opinión al respecto de los mismos.

En relación al tiempo dedicado a los videojuegos, Estallo, Masferrer y Aguirre, (2001) afirman que oscila entre los 60-90 minutos diarios, dato similar al obtenido en este estudio, 63 minutos para los días laborables y 102 minutos para los fines de semana. En este mismo sentido y para una población cántabra, Abarca et al., (2010) encuentra que para los días laborables se destinan 41 minutos al juego y 65 minutos en fin de semana. En este trabajo al estratificar la muestra por población se encontró que en Tenerife se dedica a los videojuegos 81 minutos en los días laborables y 95 minutos durante los fines de semana, mientras que en Madrid se dedica 58 minutos en los días de diario y 127 minutos los fines de semana. Superando los resultados obtenidos por ese autor, lo que apoya la teoría sobre la poca relevancia que juega el clima en cuanto a la realización de esta actividad.

Sin embargo cuando se analizan las diferencias en la cantidad de práctica física realizada en un día laboral se observa que sí existen diferencias según el lugar de residencia, pero al contrario de lo que exponen (Levin et al., 1999), quienes encontraron que la práctica física durante el tiempo libre variaba en función del mes, observando que cuando el clima es más benigno, ésta aumentaba. No encontrando esto en este estudio, lo cual lleva a replantearse la influencia del clima, al menos para estos participantes.

Por otro lado, y en contradicción a lo que afirman Wang y Perry, (2006) no existe relación entre un mayor tiempo dedicado a los videojuegos y la disminución del tiempo dedicado a realizar AF, ya que incluso los adolescentes más activos son aquellos que dedican más tiempo a los videojuegos (Marshall et al., 2002, Martín, 2007). Al mismo tiempo se encuentra que los que más juegan con videojuegos activos son aquellos que más juegan a los convencionales y practican más AF, como dice Beltrán (2011). Por tanto los videojuegos activos, ni restan tiempo a los videojuegos sedentarios, aspecto que sería deseable desde el punto de vista de la prevención del sedentarismo, ni compiten con la práctica de AF convencional, aspecto que sería especialmente preocupante.

En relación con la comparación y contraste de los datos obtenidos en cuanto al nivel de autoeficacia motriz, se debe acudir a Hernández y Garoz (2007) encontrando en este estudio puntuaciones similares. Mientras que para la escala en videojuegos al ser un estudio sin precedentes no se puede más que comparar los resultados con la escala motriz, comentando los datos más relevantes obtenidos a partir de la tabla 2 presentada con anterioridad.

Se ha de indicar que los chicos obtienen puntuaciones mayores que las chicas al igual que le ocurre a Hernández  y Garoz (2007), en el caso de la autoeficacia motriz los chicos obtienen una puntuación media de 31,45 puntos, mientras que las chicas obtienen una puntuación inferior 30,73. Por otro lado en el caso de la autoeficacia en videojuegos las diferencias son mayores, alcanzando los 32,02 puntos los chicos por los 25,67 de las chicas.

Otro dato curioso según Hernández y Garoz (2007) es que salvo en los alumnos de sexto curso, a medida que aumenta la edad, aumenta también la cantidad de tiempo dedicado a actividades sedentarias, por lo que siguiendo la hipótesis de que cuanto más actividad física mayor nivel de autoeficacia, esta podría cumplirse. Ya que conforme se va avanzando en edad las puntuaciones obtenidas en la escala motriz se ven reducidas. Aunque en este estudio se encuentra que al contrario de lo que dicen estos autores conforme avanza la edad aumentan las puntuaciones, únicamente los niños de 13 años tienen una puntuación menor que el resto y sin embargo la cantidad de tiempo dedicado a actividad física si que se reduce.

De igual forma se observa como en la escala de autoeficacia en videojuegos las puntuaciones aumentan con la edad salvo el caso particular del grupo de participantes de 12 años que obtienen la menor puntuación 28,36, quizás debido a que en esta edad se observó por parte del público femenino un rechazo mayor hacia los videojuegos. Si bien se observa que las opiniones son muy diversas lo que se ve reflejado en una varianza y desviación considerablemente altas, lo que conlleva que no exista una relación significativa con la realización de una mayor cantidad de AF.

Para el resto de casos se ha de indicar que se han encontrado correlaciones (rho = 0,4) en el caso de la autoeficacia motriz  y autoeficacia en videojuegos en todos los subgrupos analizados. También se ha encontrado relación (rho = 0,25) en todos los subconjuntos del estudio tiempo de actividad física y videojuegos. En el caso de la autoeficacia en videojuegos frente al tiempo empleado en su uso solo se puede afirmar que existe una relación significativa para el caso del conjunto de datos con un nivel socio-cultural bajo (rho = 0,28).

En cuanto a los beneficios de este trabajo se encuentra la posibilidad de identificar la influencia que tiene el nivel de autoeficacia motriz y en videojuegos; en la cantidad de tiempo que dedican los jóvenes a la practica física y/o al uso de videojuegos, en función de variables como el sexo, la edad, cantidad de practica física y en videojuegos y nivel socio-cultural. Así como la nula la influencia que tiene la práctica de videojuegos en el tiempo dedicado a la práctica física, al contrario de lo que afirman Wang y Perry (2006).

En relación a las limitaciones que presenta este proyecto está el escaso nivel muestral, cuatro centros escolares, dos por comunidad autónoma, y el carácter selectivo en su elección, debido a las posibilidades de acceso a los centros. En otro orden de cosas y debido a los escasos recursos económicos con los que se contaba, no se pudo aumentar el número y tipo de centro educativo consultado, ya que solo se han podido contar con centros públicos. Dejando para futuros trabajos la incorporación de centros concertados y privados de un número mayor de provincias.

Del mismo modo partimos de la limitación de haber preguntado cuáles son los motivos que te llevaron a iniciarte en la práctica motriz y/o de videojuegos, no incluyendo los motivos que llevan a mantenerte, a cambiarte a otra actividad y/o a abandonarla; como indican (Escartí y Brustad, 2000, Wigfield y Eccles, 2000 y Miguel (1998) lo cual se dejará para futuros trabajos.

En cuanto a la influencia del clima se partió de la diferencia entre temperatura media anual, basándonos en Nuviala et al., (2009) cuando quizás hubiera sido más recomendable haber contemplado esta variable en función de la humedad relativa del ambiente, tal y como nos indican otros autores. Por otro lado hubiera sido recomendable haber realizado un proceso de observación complementario a la realización de los cuestionarios de forma que se pudiera constatar la relación entre nivel de autoeficacia y nivel de habilidad o eficacia motriz y/o en videojuegos, así como cruzar estas variables para comprobar si el uso de videojuegos y/o actividad física, pudiera relacionarse con un mayor nivel de habilidad o eficacia de la otra variable.

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