Los objetivos del estudio fueron identificar los perfiles motivacionales de estudiantes universitarios y evaluar sus diferencias en cuanto a la satisfacción académica. Los participantes fueron 882 estudiantes con edades comprendidas entre los 17 y 50 años, procedentes de nueve universidades chilenas. Los perfiles motivacionales se identificaron mediante análisis de conglomerados, siguiendo la combinación de métodos jerárquicos y no jerárquicos. El análisis de conglomerados se realizó incluyendo las siguientes variables motivacionales: (1) motivación autónoma, (2) motivación controlada, (3) percepción de apoyo a la autonomía, y (4) percepción de control de la autonomía. Las diferencias entre los perfiles se evaluaron a través de la prueba Anova unifactorial, considerando el cálculo del tamaño del efecto y el análisis post-hoc de Games-Howell. Los resultados del análisis de conglomerados apoyaron una solución de cuatro perfiles motivacionales: mala calidad (n = 167), baja cantidad (n = 144), buena calidad (n = 333), y alta cantidad (n = 238). Además, los estudiantes agrupados en los perfiles con mayores niveles de autonomía para el aprendizaje, presentaron los niveles más altos de satisfacción académica. Como conclusión, se destaca la importancia que tienen los factores motivacionales para facilitar el desarrollo del bienestar de los estudiantes universitarios.
The aims of the study were to identify the motivational profiles of university students and to assess their differences according the academic satisfaction. The participants were 882 students aged 17 to 50, from nine Chilean universities. Motivational profiles were identified by cluster analysis, following the combination of hierarchical and non-hierarchical methods. The cluster analysis was perform including the following motivational variables: (1) autonomous motivation, (2) controlled motivation, (3) perception of autonomy support, and (4) perception of autonomy control. The differences among the profiles were assessed through the one way Anova test, considering the effect size calculation, and the post-hoc analysis of Games-Howell. The cluster analysis results supported a four motivational profiles solution: poor quality (n = 167), low quantity (n = 144), good quality (n = 333), and high quantity (n = 238). Moreover, students grouped into profiles with higher levels of autonomy for learning, presented the highest levels of academic satisfaction. In conclusion, the importance of motivational factors to facilitate the development of university students’ well-being is highlighted.
