Español (pdf)
Articulo en XML
Referencias del artículo
Traducción automática
Enviar articulo por email
Citado por SciELO 
Citado por Google 
Similares en
SciELO 
Similares en Google 
Permalink
INTRODUCCIÓN
El estrés y la identificación puntual de estresores constituyen un reto, al igual que el entendimiento de sus efectos sobre estudiantes universitarios. En años recientes ha habido un incremento fuerte en el desarrollo de investigaciones y publicaciones sobre el estrés orientadas a responder y entender presuntos factores y o eventos que inciden en la vida académica de estudiantes universitarios (Acosto & Clavero, 2019; Becerra et al., 2018; Cabanach et al., 2016; Montalvo Prieto et al., 2015; Montes & Subieta, 2015; Pallo, 2017; Peña et al., 2017; Restrepo et al., 2020; Suárez & Díaz, 2020).
No menos importante es resaltar que en la actualidad esta temática se ha convertido en una línea de investigación que nace a partir de los planteamientos de Londoño Pérez & Alejo Castañeda (2017) y se ha ido forjando con nuevos aportes de diferentes investigadores acompañadas de una diversidad de enfoques y técnicas. En ese entendido, el abordaje del estrés desde una perspectiva psicológica ha sido controvertido desde sus inicios (Estrada et al., 2022; Londoño Pérez & Alejo Castañeda, 2017; Narváez, 2016), al mismo tiempo, se ha sugerido que el elevado nivel de estrés está relacionado con diferentes factores que influyen directa o indirectamente en el rendimiento académico de los estudiantes (Acosto & Clavero, 2019; Águila et al., 2022; Cabanach et al., 2016; Pozo et al., 2015).
Así mismo, las variaciones registradas en algunos análisis sobre el rendimiento académico y los predictores utilizados, sustentan la complejidad en la interpretación de fenómenos asociados al estrés y el desempeño de los estudiantes universitarios, determinado por las condiciones del contexto y las formas de afrontamiento (Acosto & Clavero, 2019; Vallejo et al., 2020), que en últimas podrían desencadenar en un fracaso académico hasta el desarrollo de conductas suicidas (Salazar Blandón et al., 2016).
En la actualidad, los efectos derivados de los estresores sobre el rendimiento académico de estudiantes van en aumento, lo cual se refleja en problemas relacionados con el sueño, ansiedad, consumo excesivo de alcohol entre otros factores que impactan de diferentes formas sobre el rendimiento académico de los estudiantes (Becerra et al., 2018; Pozo et al., 2015). Es importante anotar que, aunque en investigaciones previas sugieren que estudiantes universitarios experimentan tasas modestas de ansiedad ante la presencia de un examen, también se ha observado que no todos presentan dicha sensación con la misma gravedad (Santana et al., 2020). De hecho, otras investigaciones que han evaluado los estresores en el entorno académico sugieren la existencia de una estructura factorial de ocho dimensiones (deficiencias metodológicas del profesorado, sobrecarga académica, creencias sobre el rendimiento, intervenciones en público, clima social negativo, exámenes, carencia de valor de los contenidos y dificultades de participación) que explican un número elevado de fuentes de estrés académico (Cabanach et al., 2016). De otro modo Bedewy & Gabriel (2015), tras elaborar una escala para medir las fuentes percibidas de estrés académico entre los estudiantes universitarios, señalan que las presiones para desempeñarse constituyen el factor más importante y el tránsito de las fuentes de estrés de moderadas a severas producto de la crítica de los maestros al desempeño académico de los estudiantes y su asociación con la intensa competencia con sus compañeros.
MÉTODO
La presente investigación describe y analiza las relaciones del estrés con el rendimiento académico y su incidencia en variables sociodemográficas y diferencias individuales en estudiantes universitarios, y se pone a prueba un modelo explicativo causal sobre la influencia del estrés en el rendimiento académico; bajo el supuesto de ¿Cuáles son los factores estresores que tienen mayor capacidad predictiva sobre el rendimiento académico en estudiantes universitarios?
Tipo y diseño del estudio
Estudio cuantitativo de corte analítico-transversal, que mediante un modelo de estructura de covarianza se evalúa un modelo causal sobre la influencia del estrés en el rendimiento académico.
Participantes
La población objeto de esta investigación estuvo constituida por un universo de 9.828 estudiantes de pregrado de la Universidad Tecnológica del Chocó, matriculados para el periodo académico 2018-1 (de acuerdo con el censo del semestre 2018-I oficina asesora de planeación). Se empleó un muestreo por conveniencia y se usaron criterios de inclusión y exclusión que permitieron garantizar la heterogeneidad de la muestra; se trabajó con estudiantes de los diferentes programas de ambos sexos, y buscando variabilidad en el rango de edad entre 16 a 45 años, matriculados en programas de pregrado en la Universidad Tecnológica del Chocó Diego Luis Córdoba. Al final, la muestra se conformó por un total de 292 estudiantes que equivale al 3,2 % de la población.
Instrumentos
Cuestionario sociodemográfico. Encuesta en la cual se encuentra primeramente el número de protocolo, el código del participante, la fechas en que se realizó la aplicación, seguido de las variables cualitativas nominal dicotómicas. La misma estuvo conformada por siete secciones: a) edad, b) sexo, c) estado civil, d) ocupación, e) facultad, programa académico y semestre que cursa, f) estrato socioeconómico g) enfermedades psicosomáticas y el ausentismo a la institución educativa.
Medida de síntomas transversales del nivel 1 del dsm-5 autoevaluada: adultos. Herramienta que evalúa los dominios de salud mental que son importantes para todos los diagnósticos psiquiátricos en general. La medida puede usarse para rastrear las variaciones de la presentación sintomática a lo largo del tiempo. Esta versión para adultos consta de 23 preguntas que evalúan 13 dominios psiquiátricos: depresión, ira, manía, ansiedad, síntomas somáticos, ideación suicida, psicosis, problemas de sueño, memoria, pensamientos y comportamientos repetitivos, disociación, función de la personalidad y consumo de sustancias (American Psychiatric Association, 2013).
Test de matrices progresivas de Raven. El test Raven está diseñado para medir inteligencia, capacidad intelectual, habilidad mental general. Por medio de la comparación de formas y el razonamiento por analogías (Raven, 1939). En cuanto a la confiabilidad y validez, en la evaluación fueron aplicadas las fórmulas de Kuder-Richardson (Ntumi et al., 2023).
Inventario SISCO de estrés académico de Barraza. El inventario SISCO se realizó siguiendo las descripciones disponibles en Amador et al. (2023), quienes realizaron la validación y adaptación para Colombia con una confiabilidad de Cronbach de 0,874. En la presente investigación, este mecanismo buscó reconocer las características del estrés presentes en estudiantes de educación superior, el instrumento contiene 31 ítems en términos dicotómicos y tipo Likert y fue aplicado en 10 minutos. Evalúa estrategias, síntomas, estrategias de afrontamiento. El test arrojó una confiabilidad por mitades de 0,750 para puntuación de estrés académico, conforme a la ecuación de confiabilidad alfa de Cronbach, donde la confiabilidad general es de 0,874.
Apgar familiar de Smilkstein. El Apgar es una escala tipo Likert que consta de cinco ítems como adaptabilidad, cooperación, desarrollo, afectividad y capacidad resolutiva. El Apgar mide funcionalidad o disfuncionalidad familiar y su escala de calificación abarca los siguientes ítems: nunca, casi nunca, algunas veces, casi siempre, siempre, categorizadas de cero a cinco (Mayorga-Muñoz et al., 2019). En la validación y adaptación al entorno colombiano, se determinó la consistencia interna y se establecieron los factores que componen el instrumento; la consistencia interna medida con la prueba de alfa de Cronbach fue 0,793. El análisis factorial mostró que la escala estaba compuesta por un único factor que explicaba el 55,6 % de la varianza (Mayorga-Muñoz et al., 2019).
Escala Multidimensional de Autoconcepto AF5 de García y Musitu. Esta prueba consta de 5 subescalas con 30 preguntas y evalúa autoconcepto académico/ laboral, autoconcepto social, autoconcepto emocional, autoconcepto familiar, autoconcepto físico. Asimismo, los participantes deben responder a los ítems teniendo en cuenta una escala que consta de 1 a 99 puntos, donde 1 significa estar totalmente en desacuerdo y 99 representa estar totalmente de acuerdo (Hederich-Martínez et al., 2022), posee una consistencia interna que oscila entre 0,71 a 0,88 y el coeficiente de consistencia es de 0,84 (García & Musitu, 2014).
Cuestionario de Afrontamiento del Estrés (CAE) de Sandín y Chorot. El Cuestionario de Afrontamiento del Estrés (CAE) es una medida de autoinforme con 42 preguntas diseñada para evaluar siete estilos básicos de afrontamiento: focalizado en la solución del problema, autofocalización negativa, reevaluación positiva, expresión emocional abierta, evitación, búsqueda de apoyo social, y religión (Rojas et al., 2015). En la validación por Rojas et al. (2015) los resultados demostraron una clara estructura de siete factores que representaban los siete estilos básicos de afrontamiento. Los coeficientes de fiabilidad de Cronbach para las 7 subescalas variaron entre 0,64 y 0,92 (media = 0,79) (p.39).
ISRA-Inventario de Situaciones y Respuestas de Ansiedad de Miguel y Cano. El inventario evalúa ansiedad, consta de 69 ítems que permiten medir el grado de ansiedad de cualquier individuo, a partir de los 15-16 años, en los 3 sistemas de respuesta: motor, cognitivo y fisiológico. Tiene una duración de 50 minutos aproximadamente (Londoño Pérez & Alejo Castañeda, 2017). De acuerdo con los estudios realizados por (Vindel et al., 2020) para la validez del instrumento los resultados sugieren que el ISRA presenta altos índices de consistencia interna para la escala total (α= 0,92), y para cada sistema de respuesta, cognitiva α= 0,88, motora α= 0,77 y fisiológica α= 0,85.
Procedimiento
Para la recolección de información se aplicaron los siguientes pasos:
Paso 1. Durante la semana 12 del calendario académico se aplicó la encuesta sociodemográfica, seguido de la evaluación diagnóstica, de síntomas transversales del nivel 1 del DSM-5 autoevaluada: adultos para descartar aspectos psicopatológicos y clínicos de la muestra y de este modo seleccionar pacientes sanos.
Paso 2. A los estudiantes que se determinaron como “sanos” se les citó nuevamente para aplicarles la prueba de Matrices progresivas de Raven (Raven, 1939) para seleccionar puntuaciones normales de CI.
Paso 3. Se aplicaron los instrumentos por cada variable, es decir, el inventario de estrés SISCO (Montalvo Prieto et al., 2015), Apgar familiar (Mayorga-Muñoz et al., 2019), escala Multidimensional de Autoconcepto AF5 (Hederich-Martínez et al., 2022), Cuestionario de Afrontamiento del Estrés (CAE) (Rojas et al., 2015), Cuestionario MOS de Apoyo Social (Herrera Navarrete et al., 2021), EPQ-R (Abal et al., 2021), ISRA Inventario de Situaciones y Respuestas de Ansiedad (Benita et al., 2022). La información suministrada por los participantes fue confidencial y utilizada solamente para lograr los objetivos propuesto a nivel académico y científico en desarrollo de la presente.
Análisis de datos
Para el análisis de los datos, se empleó el modelo de Ecuaciones Estructurales (SEM) el cual analiza las coincidencias entre las variables relacionadas, buscando patrones entre los datos basados en técnicas de análisis estadístico multivariado. En el análisis se consideraron diferentes escalas de fiabilidad para la aceptación de las mediciones y se realizó el proceso con análisis factorial confirmatorio (AFC) de la información obtenida a partir de los instrumentos analizados. Los pasos realizados en este proceso fueron:
Realizar el AED (Análisis Exploratorio de Datos), consiste en identificar valores perdidos, atípicos, errores de digitación y validación de supuestos.
Considerar la fiabilidad de las escalas definidas a usar en las SEM y para ello, se tuvieron dos estrategias:
Para las escalas dicotómicas correspondientes a EPQ-R, se utilizó la prueba de K20 de Richarson, provista por el programa SPSS v26.
Para las escalas Likert de 5 o más valores y para las variables continuas, se usó el AFC en el programa AMOS v26 y se calculó la fiabilidad compuesta, la varianza media extraída (AVE) y la validez discriminante. Es útil mencionar que cuando no se cumple la fiabilidad compuesta, se eliminan los ítems con cargas más bajas y se recalculan los indicadores. Para calcular la fiabilidad y validez de los constructos. RC (Fiabilidad compuesta, se tuvieron en cuenta las siguientes fórmulas para la Fiabilidad compuesta y la AVE:
Donde ℷi representa la carga factorial del indicador i y (var) las varianza del error.
Validez discriminante. Se utilizaron los procedimientos: (Moral de la Rubia, 2019).
Para determinar la fiabilidad y validez discriminante se utilizó el plugin “Validity and Reliability Test” incorporado en el programa AMOS V.24 y construido bajo la supervisión del Dr. James Gaskin.
Calcular variables compuestas estimadas con el programa AMOS v26 en su opción imputar, lo cual crea nuevas variables que son las utilizadas para determinar el gráfico de senderos y el posterior análisis de relaciones planteadas en los objetivos e hipótesis.
Construir el gráfico de ruta del modelo de estructura y encontrar los indicadores de este, con el fin de satisfacer las hipótesis de la investigación definida como “El factor Afrontamiento del estrés tiene una relación o influye en el rendimiento académico moderado por la variable sexo. El neuroticismo tiene una relación negativa o influye negativamente en el rendimiento académico de los estudiantes moderados por la variable sexo. El psicoticismo tiene una relación negativa o influye negativamente en el rendimiento académico de los estudiantes moderados por la variable sexo”.
Con el modelo adecuado se encuentran algunos indicadores de ajuste del modelo, según la sugerencia del Dr. Gaskin, (Ver Tabla 1).
Tabla 1 Criterios de corte y bondad de ajuste.
| INDICADOR | MALO | ACEPTABLE | MUY BUENO |
|---|---|---|---|
| CMIN/DF | > 5 | > 3 | > 1 |
| CFI | <0,90 | <0,95 | >0,95 |
| SRMR | >0,10 | >0,08 | <0,08 |
| RMSEA | >0,08 | >0,06 | <0,06 |
| PClose | <0,01 | <0,05 | >0,05 |
Se realizó el trabajo por grupos, considerando como variable moderadora el sexo, donde se divide la base de datos en el número de categorías de la variable, es decir, mujer y hombre. El modelo se prueba para cada categoría por separado. Se realizaron comparaciones multigrupo para determinar si las relaciones planteadas difieren según el valor del moderador, para ello, se utilizó el plugin (Gaskin et al., 2019), “Multigroup Analysis”, AMOS Plugin. Gaskination’s StatWiki.
Por último, se comprobaron las hipótesis, considerando la significancia estadística de las diferentes relaciones directas y considerando la variable moderadora género. Referente a las exigencias éticas que plantea el desarrollo de una investigación, se garantizó el derecho a la intimidad del participante, la información fue manejada bajo estrictas medidas de confidencialidad y ética profesional como lo exige el código deontológico y bioético reglamentado mediante la Ley 1090 de 2006, lo cual posibilitó que el consentimiento informado fuera obtenido de cada uno de los participantes que hicieron parte de la investigación.
RESULTADOS
Análisis descriptivos de variables socio demográficas
Con el fin de describir las variables socio demográficas y educativas, se construyeron dos tablas con valores relacionados según sexo, y presentando el rendimiento académico. La primera con las variables, estado civil, estrato, grupos de edad, grado de escolaridad y ocupación. En la segunda, el rendimiento por sexo, según su facultad. Respecto a la primera se evidencia que un total de 292 estudiantes universitarios fueron encuestados, distribuidos en 167 mujeres (57 %) y 125 hombres (42,8 %). En el estado civil, se encontró que la distribución es mayoritariamente soltera tanto en los hombres como en las mujeres, donde los porcentajes fueron 88,2 % y 89,3 % respectivamente, no obstante, hubo más mujeres solteras que hombres (57,8 vs 42,2). En cuanto al rendimiento promedio, las solteras tienen un promedio mayor (3,54) que los hombres (3,32) con variabilidades similares (0,43, 0,44).
Por último, según la ocupación, no se presentaron mujeres estudiantes independientes ni empleadas independientes, hombres sí, pero en poca proporción. Por el contrario, no hubo hombres pensionados, más sí una mujer. La gran mayoría fueron estudiantes universitarios en ambos sexos, con porcentajes superiores al 94 %, donde el promedio fue mayor en las mujeres (3,52) que en los hombres (3,33), la desviación fue moderada con valores de 0,42 en los hombres y 0,48 en las mujeres (Ver Tabla 2).
Tabla 2 Estadísticas resumen variables sociodemográficas
| Sexo | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Hombres | Mujeres | ||||||||
| Promedio académico | Promedio académico | ||||||||
| Media | Desviación estándar | % de N columnas | % del N de fila | Media | Desviación estándar | % de N columnas | % del N de fila | ||
| Estado civil | Soltero | 3,32 | ,43 | 88,2% | 42,2% | 3,54 | ,44 | 89,3% | 57,8% |
| Casado | 3,36 | ,33 | 10,0% | 44,0% | 3,28 | ,70 | 9,4% | 56,0% | |
| Unión libre | 3,34 | ,37 | 1,8% | 66,7% | 4,52 | . | 0,7% | 33,3% | |
| Separado | 2,91 | . | 0,7% | 100,0% | |||||
| Estrato | 1 | 3,38 | ,41 | 78,2% | 39,3% | 3,54 | ,47 | 89,3% | 60,7% |
| 2 | 3,08 | ,32 | 14,5% | 55,2% | 3,30 | ,49 | 8,7% | 44,8% | |
| 3 | 3,01 | ,35 | 3,6% | 66,7% | 3,70 | ,65 | 1,3% | 33,3% | |
| 5 | 3,47 | ,49 | 3,6% | 80,0% | 3,30 | . | 0,7% | 20,0% | |
| Grupos de edad | 19 a 24 | 3,39 | ,42 | 50,0% | 45,8% | 3,62 | ,42 | 43,6% | 54,2% |
| 25 a 29 | 3,15 | ,34 | 34,5% | 42,7% | 3,44 | ,53 | 34,2% | 57,3% | |
| 30 y más | 3,53 | ,41 | 15,5% | 34,0% | 3,43 | ,48 | 22,1% | 66,0% | |
| Grado escolaridad | No responde | 2,96 | . | 0,9% | 25,0% | 3,70 | ,30 | 2,0% | 75,0% |
| Bachiller | 3,32 | ,41 | 60,9% | 46,2% | 3,42 | ,52 | 52,3% | 53,8% | |
| Técnico | 3,43 | ,47 | 10,0% | 25,6% | 3,72 | ,44 | 21,5% | 74,4% | |
| Tecnólogo | 3,51 | ,61 | 3,6% | 40,0% | 3,62 | ,37 | 4,0% | 60,0% | |
| Universitario | 3,28 | ,39 | 24,5% | 47,4% | 3,51 | ,38 | 20,1% | 52,6% | |
| Ocupación | Estudiante universitario | 3,33 | ,42 | 94,5% | 41,4% | 3,52 | ,48 | 98,7% | 58,6% |
| Empleado | 2,85 | . | 0,9% | 100,0% | . | . | 0,0% | 0,0% | |
| Independiente | 3,38 | ,30 | 2,7% | 100,0% | . | . | 0,0% | 0,0% | |
| Desempleado | 3,26 | ,35 | 1,8% | 66,7% | 3,00 | . | 0,7% | 33,3% | |
| Pensionado | . | . | 0,0% | 0,0% | 3,20 | . | 0,7% | 100,0% | |
En la Tabla 3, se presentan los resultados por sexo y facultad. Un primer detalle, hace referencia a que las facultades con un mayor porcentaje de hombres fueron: Artes y Afines con un porcentaje de hombres del 71,4 %, Ciencias de Derecho y Políticas con un 60 % e ingeniería con un 65,1 %. Se destaca, además, que donde más estudiantes se analizaron fue de ingeniería para los hombres (50,9 %) y Ciencias de la Educación en las mujeres (32,9 %).
Con respecto a los promedios, son mayores en las mujeres en las facultades de: Artes y Afines (3,67 vs 3,01) con variabilidades bajas, cerca de 0,24.
Ciencias Económicas y Administrativas (3,68 vs 3,56), Ciencias Sociales y Humanas (3,66 vs 3,53), Ciencias de Derecho y Políticas (3,72 vs 3,58). Los promedios más bajos se presentaron en Ingeniería, en Artes y Afines en los hombres (3,01) y en Ciencias Naturales y Exactas en las mujeres 2,99 con la mayor variabilidad presentada en todos los casos 1,11; esto indica que hubo mayor heterogeneidad en las notas en dicha facultad.
Tabla 3 Estadísticas resumen variables sociodemográficas-Continuación.
| Sexo | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Hombres | Mujeres | ||||||||
| Promedio académico | Promedio académico | ||||||||
| Media | Desviación estándar | % de N columnas | % del N de fila | Media | Desviación estándar | % de N columnas | % del N de fila | ||
| Facultad | Artes y Afines | 3,01 | ,23 | 4,5% | 71,4% | 3,67 | ,25 | 1,3% | 28,6% |
| Ciencias de la Educación | 3,66 | ,42 | 14,5% | 24,6% | 3,66 | ,37 | 32,9% | 75,4% | |
| Ciencias Económicas Administrativas y Contables | 3,56 | ,39 | 14,5% | 37,2% | 3,68 | ,48 | 18,1% | 62,8% | |
| Ciencias de la Salud | 3,31 | ,25 | 2,7% | 15,8% | 3,19 | ,31 | 10,7% | 84,2% | |
| Ciencias Sociales y Humanos | 3,53 | ,15 | 2,7% | 15,0% | 3,66 | ,35 | 11,4% | 85,0% | |
| Ciencias Naturales y Exactas | 3,29 | ,35 | 4,5% | 55,6% | 2,99 | 1,11 | 2,7% | 44,4% | |
| Ciencias de Derecho y Políticas | 3,58 | ,18 | 5,5% | 60,0% | 3,72 | ,24 | 2,7% | 40,0% | |
| Ingeniería | 3,16 | ,36 | 50,9% | 65,1% | 3,27 | ,49 | 20,1% | 34,9% | |
Estrés y rendimiento académico
De acuerdo con el análisis bivariado fue posible detectar diferencias significativas entre el promedio académico y la Facultad a la que pertenecen los estudiantes P < 0,001, siendo la facultad de Ciencias de la Educación, Ciencias Económicas Administrativas y Contables, Ciencias Sociales y Humanas, Ciencias de Derecho y Políticas las mejores representadas de la institución con promedios > 3,5 a diferencia de las facultades de Artes y Afines, Ciencias de la Salud, Ciencias Naturales y Exactas e Ingeniería que presentaron promedios < 3,4 (Ver Figura 1).
Nota: La Figura 1, está representada mediante la siguiente convención, 0. Artes y Afines, 1. C. Educación, 2. C. Administrativas y Contables, 3. C. de la Salud, 4. C. sociales, 5. C. Naturales, 6. Ciencias de Derecho y Políticas, 7. Ingeniería.
Por su parte, el análisis entre el sexo y el promedio académico, evidenció que estas variables se encuentran correlacionadas, por ello las mujeres de este estudio que corresponde al 57,2 % de la muestra, presentan mejores promedios académicos que los hombres que representan el 42,8 %. Los valores medios oscilaron entre 3,30 y 3,5, con desviaciones estándar (0,44, 0,46) mostrando poca dispersión de los datos entre los promedios (Ver Figura 2).
El modelo de ecuaciones estructurales partió de la comprobación de la fiabilidad de las escalas utilizadas, seguido de la construcción de variables compuestas; para ello, se estimaron los datos de cada variable latente utilizando la función de imputar que provee el programa AMOS con la cual se logran crear nuevas variables compuestas. Cuando se trabaja con variables compuestas se está en un caso particular de SEM, como es el modelado de regresión múltiple con la ventaja que tiene el modelamiento de errores de predicción y múltiples relacionamientos. Estos surgen del marco teórico tomando como variable dependiente el rendimiento académico, como variables independientes: síntomas, estresores y afrontamiento y con variables con doble rol: neuroticismo, psicoticismo, ISRA, AF5 y CAE y como variable de control la edad. El gráfico path o de senderos, se aprecia en la Figura 3.
Considerando que para validar hipótesis, el modelo debe cumplir algunos supuestos que se verifican con pruebas globales del modelo y particulares de los coeficientes, las primeras a probar son las globales y tienen que ver con el ajuste del modelo. En la Tabla 4 se puede observar que los indicadores son buenos según los criterios presentados en la metodología, donde el CMIN/DF se encuentra en el rango de 1 a 3, igual CFI, SRMR y RMSEA cumplen, la prueba Pclose que valida si el RMSEA es menor de 0,05, también dio satisfactoria.
Tabla 4 Indicadores de bondad de ajuste modelo SEM
| INDICADOR | ESTIMADORES | INTERPRETACIÓN |
|---|---|---|
| CMIN/DF | 2,211 | Muy Bueno |
| CFI | 0,940 | Adecuado |
| SRMR | 0,054 | Muy Bueno |
| RMSEA | 0,069 | Adecuado |
| PClose | 0,092 | Muy bueno |
Lo anterior, indica que el modelo presenta un buen ajuste y es posible continuar con el proceso de validación de otros indicadores como el coeficiente de determinación -R2 (Tabla 5). Se encontraron valores nulos, leves y moderados. Es importante mencionar que valores alrededor de 0,33 se pueden considerar moderados, cercanos a cero nulos y alrededor de 0,15 medios. Con lo anterior, las estrategias de afrontamiento del estrés no son explicadas por las variables autoconcepto y afrontamiento negativo. El neuroticismo, es explicado en un 30 % por los síntomas, estresores y afrontamiento. El rendimiento académico es explicado por el modelo en un 14,3 % considerado medio. Es importante mencionar, que el objetivo del estudio no es predecir, sino analizar las hipótesis de relaciones, por lo tanto, se prosigue analizando las relaciones del modelo.
Tabla 5 Coeficientes de determinación variables de doble rol
| R2 | |
|---|---|
| Psicoticismo | 0,183 |
| Neuroticismo | 0,300 |
| ISRA | 0,126 |
| AF5 | 0,193 |
| CAE | 0,042 |
| Promedio académico | 0,143 |
Se utilizó un plugin para facilitar la interpretación de la significancia de los coeficientes estandarizados y con ellos, validar las hipótesis planteadas en la investigación usando la técnica de SEM-Ecuaciones Estructurales. En la Tabla 6, se aprecia lo siguiente: El afrontamiento, influye negativamente a explicar el neuroticismo con una confianza del 99,9 %, esto dado su coeficiente de -0,230 y al 95 % al Psicoticismo (-0,166). Son significativos al 99,9 % de manera directa con Autoconcepto y al 99 % con afrontamiento del estrés. Los síntomas se relacionan significativamente al 95 % con el Psicoticismo de manera inversa (-0,197). Los estresores, son significativos con el neuroticismo al 99,9 % y de manera directa o positiva, además, aporta a explicar Ansiedad con una confianza del 90 % de manera positiva. Ayudan a explicar Autoconcepto con una confiabilidad del 99,9 % y de manera inversa, con ansiedad es significativa al 90 % y de manera positiva. Neuroticismo y psicoticismo no aportan a explicar el autoconcepto, la respuesta de ansiedad tampoco lo hace. El autoconcepto es estadísticamente significativo al 90 % con afrontamiento de estrés. Neuroticismo se relaciona con psicoticismo y viceversa a un nivel del 99,9 %.
Tabla 6 Coeficientes estandarizados modelo final
| Predictor | Outcome | Std Beta |
|---|---|---|
| Síntomas | Neuroticismo | .066 |
| Afrontamiento | Neuroticismo | -.230 *** |
| Síntomas | Psicoticismo | -.197 * |
| Estresores | Psicoticismo | .114 |
| Estresores | Neuroticismo | .475 *** |
| Afrontamiento | Psicoticismo | -.166 * |
| Neuroticismo | ISRA | .130 ✝ |
| Psicoticismo | ISRA | -.165 * |
| Síntomas | ISRA | .132 |
| Estresores | ISRA | .148 ✝ |
| ISRA | AF5 | -.020 |
| Neuroticismo | AF5 | -.052 |
| Psicoticismo | AF5 | -.083 |
| Estresores | AF5 | -.421 *** |
| Afrontamiento | AF5 | .312 *** |
| AF5 | CAE | .107 ✝ |
| Afrontamiento | CAE | .163 ** |
| CAE | PROMEDIOACADEMICO | .069 |
| EDAD | PROMEDIOACADEMICO | -.060 |
| Neuroticismo | PROMEDIOACADEMICO | -.217 *** |
| Psicoticismo | PROMEDIOACADEMICO | -.217 *** |
| ESTRATO | PROMEDIOACADEMICO | -.052 |
| SEMESTRE | PROMEDIOACADEMICO | -.017 |
| Neuroticismo | Psicoticismo | .225 *** |
| Psicoticismo | Neuroticismo | .169 *** |
Nota. Significance of Correlations:
*** p < 0.001
** p < 0.010
* p < 0.050
✝ p < 0.100
DISCUSIONES
Los resultados obtenidos logran evidenciar una fuerte relación entre los estresores y el rendimiento académico de estudiantes universitarios, mostrando resultados significativos por encima del 99 % en cuanto al afrontamiento del estrés. Los promedios académicos por sexo muestran que en general las mujeres presentan promedios académicos superiores que los hombres, pero con mayor dispersión, lo cual se relaciona de forma directa con la ocupación de los hombres, puesto que alrededor del 35 % de estos son empleados o trabajan de forma independiente frente al 0 % de las mujeres. Resultados similares se evidencian por Amador et al. (2023) donde se afirma que situaciones cotidianas como la “sobre carga de trabajo y tareas” son generadoras de estrés académico. Teniendo en cuenta los resultados, se observa una diferencia significativa entre la relación del sexo y la facultad; por su parte, los hombres presentan promedios académicos bajos dentro de la facultad de artes e ingeniería y promedios altos en ciencias de la educación y derecho, de otro lado, las mujeres cuentan con promedios bajos dentro de la facultad de ciencias naturales y ciencias de la salud, mejorando sus promedios en las facultades de derecho y ciencias económicas.
Los análisis realizados muestran resultados de ansiedad frente al desarrollo de los cursos académicos, elevando así los niveles de estrés en los estudiantes, semejante a los resultados reportados por Benita et al. (2022), donde se midió la respuesta de ansiedad en estudiantes de tres facultad de educación superior, encontrando que en el área cognitiva es donde se presentan mayores afectaciones y se encuentra relacionada directamente con la facultad de biología, lo cual concuerda con resultados hallados en esta investigación donde las mujeres presentan promedios bajos en la facultad de ciencias naturales debido a estrés producto de la ansiedad. Por su parte, Rojas et al. (2015) y Santana et al. (2020) afirman que los estudiantes de Instituciones Educativas privadas presentan niveles altos de ansiedad frente a la realización de los exámenes, lo cual afecta el rendimiento académico. La relación entre ansiedad y resultados académicos se refleja en los promedios obtenidos por los estudiantes en cada facultad, lo cual muestra que los hombres presentan mayor nivel de ansiedad dado a los niveles de estrés asociado a la ocupación. Por parte de Acosto y Clavero (2019), se asocia el rendimiento académico a la relación entre ansiedad y felicidad, concluyendo que la ansiedad se relaciona con el nivel académico de cada estudiante, de modo que entre más avanzado vaya más feliz es. Para Lorenzo Torrecillas y Lozano Segura (2017) la ansiedad juega un papel vital en el desarrollo del rendimiento académico de los estudiantes y de no ser controlada esta puede crear frustración hasta el punto de alterar su estabilidad emocional, lo cual concuerda con los niveles de ansiedad del 90 % en estudiantes de la Universidad Tecnológica del Chocó.
La investigación realizada por Cabanach et al. (2016), se centró en la evaluación de estresores académicos en estudiantes universitarios, donde se tomó un muestra de 1.196 y se aplicó un instrumento con 54 ítems y 8 factores dejando un promedio fiabilidad del α=0,96 para cada uno de los factores, lo cual concuerda con la metodología aplicada en esta investigación donde se evalúa el problema mediante 5 variables donde el instrumento aplicado mostró una fiabilidad de α=0,87, menor que la investigación de Cabanach et al. (2016) pero con buenos resultados frente a la investigación. Finalmente, con el alcance de esta investigación se logró hacer interpretaciones causales o relacionales acerca del rendimiento académico con variables psicosociales, personalidad, afrontamiento, relaciones familiares, apoyo social, donde se pudo evidenciar que su presencia o ausencia afecta de manera directa la estabilidad emocional y la respuesta académica del estudiante.
CONCLUSIONES
De acuerdo al análisis de los resultados para cada variable es necesario confirmar que, en cuanto a la descripción de los niveles de rendimiento académico en los estudiantes de la Universidad Tecnológica del Chocó según las variables sociodemográficas fijadas, sobre el género no se presentan mayores discrepancias. En cuanto al estado civil, las responsabilidades y el afrontamiento pueden ser influyentes en el estrés y el rendimiento. El estrato socioeconómico es determinante en el rendimiento cuando es bajo, cuando coloca al individuo en una situación de carencia. La ocupación como variable cualitativa es productora también del estrés que puede verse reflejado en el rendimiento cuando se tienen obligaciones académicas.
En cuanto a los niveles de rendimiento académico en los estudiantes universitarios de acuerdo con la facultad y programas, las diferencias encontradas se sitúan entre los estudiantes de las facultades de ingeniería y ciencias de la educación, al igual que los estudiantes pertenecientes al séptimo y al sexto semestre obedecen a la preferencia o afinidad de los estudiantes por una determinada carrera que ofrece la institución. De acuerdo con los resultados, la facultad de Artes, Ciencias de la Salud e Ingenierías, de la Universidad Tecnológica, generan mejores estrategias de aprendizajes que permiten medir sus competencias de acuerdo con las áreas del saber planteadas en los currículos del programa y, por ello, han obtenido los mejores promedios académicos. A diferencia de las demás facultades, como la de Ciencias de la Educación, Ciencias Naturales, Ciencias Administrativas y Contables, Derecho y Ciencias Sociales y Humanas, que han demostrado tener promedios académicos más bajos.
Sobre las variables de control sociodemográficas como edad, semestre en curso y estrato, que pueden influir en el rendimiento académico, en cuanto a la edad, las personas más adultas por lo general identifican mejor qué es lo importante a la hora de aprender y estudiar, asimilan con más entereza y responsabilidad los retos, controlan más fácil el nerviosismo y otros factores estresores a la hora de resolver un examen y otras actividades académicas; lo que se traduce en mejores calificaciones, es decir, a un mejor desempeño. El semestre cursado, por tanto, también tiene alta influencia en el desempeño, si bien los semestres superiores vienen cargados de muchas más responsabilidades y complejidades, se ha comprobado que un gran número de estudiantes desertan en los primeros semestres, principalmente en el primer y segundo semestre. Existe una serie de patrones sociales y económicos que rigen sobre los procesos de aprendizaje en los estudiantes, destacándose entre ellos la variable de estrato socioeconómico del núcleo familiar y su nivel de ingresos, lo cual tiene una alta incidencia en el afrontamiento de situaciones y desempeño.
En cuanto a la variable moderadora sexo que influye en el rendimiento académico, esta no es decisiva, aunque sí se evidencia que las mujeres suelen tener un mayor rendimiento académico que los varones dado que sus coeficientes no presentan valores de P menores de 0,05 tanto en hombres como mujeres. Examinado desde el punto de vista de la inteligencia y auto-eficiencia, ambos sexos tienen capacidades equivalentes, pero en cuanto a la asimilación y afrontamiento de responsabilidades, existe una tendencia de que las mujeres son más organizadas y sistemáticas en lo académico. Con respecto a las variables de personalidad, estas influyen significativamente sobre el rendimiento académico; se dice que el neuroticismo y el psicoticismo intervienen o median de manera negativa, mientras que los rasgos de extraversión y la habilidad determinan el rendimiento académico en la medida en que están ligados con las capacidades cognitivas y expresivas, encontrándose una relación positiva entre el intelecto, la personalidad y el rendimiento académico.
Si bien en los dos sexos influye el neuroticismo, no hay diferencia entre hombres y mujeres, el valor de z-score no muestra significancia estadística. Se puede afirmar con una confianza del 90 %, que la variable sexo sí modera el psicoticismo como variable independiente de la variable rendimiento académico. En los hombres la relación es significativa y en las mujeres no lo es, según los valores de P ya descritos. El estrés académico y especialmente la vulnerabilidad al estrés, determinada entre otras, por variables psicosociales como el temperamento, aptitudes de afrontamiento y apoyo social, presentan correlación directa con el rendimiento académico y la deserción a los programas universitarios.
LIMITACIONES Y RECOMENDACIONES
Como limitaciones del presente estudio, se encuentra primeramente la selección de la muestra, la cual se realizó mediante muestreo no probabilístico por conveniencia, dejando sesgos en la selección de la muestra puesto que no se hace de forma aleatoria, además de que la muestra por motivos de selección de pacientes sanos para el estudio presentó una reducción considerable y poco representativa que se restringe a 292 estudiantes de la sede principal ubicada en la ciudad de Quibdó, al mismo tiempo no fue posible seleccionar y extender el proceso de recolección de la muestra a otras sedes de la universidad que también contemplan un número considerable de estudiantes. Se recomienda en investigaciones futuras aumentar la muestra a todas las sedes haciendo uso de los muestreos probabilísticos y así garantizar la cobertura total para la muestra poblacional. Otra limitación reside en la revisión de antecedentes para la construcción del documento donde las variables o factores asociados al estrés académico relacionadas al entorno cultural y/o regional carece de información documentada, las cuales pueden presentar incidencia directa en los estresores.
HIGHLIGHTS (IDEAS CLAVE)
Los resultados de este estudio muestran que los factores estresores y las habilidades de afrontamiento afectan en sentidos opuestos la interpretación de la realidad en el individuo, por ende, su presencia o ausencia puede afectar diversas áreas en las que busca desenvolverse, una de esas áreas es el ámbito académico que puede afectar directamente el rendimiento del sujeto. Estas habilidades son estrategias dirigidas a resolver demandas evaluadas por la persona como desbordantes de sus propios recursos, esta evaluación es contingente a los factores personales y situacionales con los que cuenta la persona.
