Planteamiento de un instrumento para evaluar la relación entre deserción y autorregulación en educación superior
Resumen
El objetivo del estudio fue plantear un instrumento para evaluar la relación entre la deserción y la autorregulación del aprendizaje en educación superior. Participaron 200 estudiantes universitarios que respondieron voluntariamente un cuestionario de 15 ítems, previa firma del consentimiento informado. Un análisis factorial exploratorio identificó cuatro factores asociados a la deserción: estrategias de aprendizaje, motivación, aspectos sociales y aplicación del conocimiento. El instrumento alcanzó un alfa de Cronbach de 0,790, evidenciando adecuada consistencia interna y fiabilidad (Campo & Oviedo, 2008). De acuerdo con la metodología estadística empleada, se concluye que el cuestionario puede emplearse en futuras investigaciones que relacionen estas dos variables.
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Citas
Bernardo, A., Esteban, M., Cervero, A., Tuero, E., & Herrero, F. (2022). Validation of the Early University Dropout Intentions Questionnaire (EUDIQ-R). Journal of Higher Education Theory and Practice, 22(10). https://doi.org/10.33423/jhetp.v22i10.5384
Casanova, J., Assis, C., Almeida, L., Tuero, E., & Bernardo, A. (2023). If I were young...: Increased dropout risk of older university students. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 25, e27, 1–10. https://doi.org/10.24320/redie.2023.25.e27.5671
Castro, J., & Machuca, G. (2023). La deserción universitaria en América Latina: Una perspectiva ecológica. Estudios Pedagógicos (Valdivia), 49(2), 87–108. https://doi.org/10.4067/S0718-07052023000200087
Cazan, A. (2012). Self-regulated learning strategies-Predictors of academic adjustment. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 33, 104–108. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.01.092
Enguídanos, D., Aroztegui, J., Iglesias, M., Sánchez, I., & Fernández, J. (2023). Academic emotions and regulation strategies: Interaction with higher education dropout ideation. Education Sciences, 13, 1152. https://doi.org/10.3390/educsci13111152.
Ejubović, A., & Puška, A. (2019). Impact of self-regulated learning on academic performance and satisfaction of students in the online environment. Knowledge Management & E-Learning, 11(3), 345–363. https://doi.org/10.34105/j.kmel.2019.11.018.
Ferreira, M., Duarte, J., Abrantes, J., Cabral, L., Guiné, R., Campos, S., & Cardoso, A. (2019). Adaptação e validação para português da Escala de Motivos de Intenção de Abandono do Ensino Superior. Revista de Enfermagem Referência, 4(21), 35–46. https://doi.org/10.12707/RIV18090.
Garrido, C., & Pajuelo, J. (2023). Deserción en estudiantes de educación superior: Un estudio de caso. Universidad, Ciencia y Tecnología, 27(119), 18–28. https://uctunexpo.autanabooks.com/index.php/uct/article/view/703.
Gómez, F. (2024). Risk factors for student dropout in higher education institutions in Latin America. Salud, Ciencia y Tecnología, 4, 592. https://doi.org/10.56294/saludcyt2024.592
Gutiérrez, A., Vélez, J., y López, M. (2021). Indicadores de deserción universitaria y factores asociados. EducaT: Educación Virtual, Innovación y Tecnologías, 2(1), 15–26. https://hemeroteca.unad.edu.co/index.php/educat/article/view/4738
Hernández, A., y Camargo, A. (2017). Adaptación y validación del Inventario de estrategias de autorregulación en estudiantes universitarios. Suma Psicológica, 24(1), 9–16. https://doi.org/10.1016/j.sumpsi.2017.02.001.
Higgins, N., Rathner, J., & Frankland, S. (2023). Development of self-regulated learning: A longitudinal tudy on academic performance in undergraduate science. Research in Science & Technological Education, 41(4), 1242–1266. https://doi.org/10.1080/02635143.2021.1997978.
Hoyos, J., & Daza, G. (2023). Predictive model to identify college students with high dropout rates. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 25, e13, 1–10. https://www.scielo.org.mx/pdf/redie/v25/1607-4041-redie-25-e13.pdf.
Kaiser, H. (1960). The application of electronic computers to factor analysis. Educational and Psychological Measurement, 20(1), 141–151. https://doi.org/10.1177/001316446002000116.
Kocsis, A., & Molnár, G. (2024). Factors influencing academic performance and dropout rates in higher education. Oxford Review of Education. https://doi.org/10.1080/03054985.2024.2316616
Liu, H. (2016). Correlation research on e-learning, self-regulated learning ability, motivational beliefs, and academic performance. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 12(4), 1091–1100. https://www.ejmste.com/article/correlation-research-on-the-application-of-e-learning-to-students-self-regulated-learning-ability-4528.
Lloret, S., Ferreres, A., Hernández, A., y Tomás, I. (2014). El análisis factorial exploratorio de los ítems: Una guía práctica. Anales de Psicología, 30(3), 1151–1169. https://doi.org/10.6018/analesps.30.3.199361.
Ministerio de Educación Nacional. (2020). Sistema para la prevención de la deserción en la educación superior (SPADIES): Glosario. https://www.mineducacion.gov.co/sistemasinfo/spadies/secciones/Ayuda/Glosario/
Ministerio de Educación Nacional. (2023). Estadísticas de deserción. https://www.mineducacion.gov.co/sistemasinfo/spadies/secciones/Estadisticas-de-desercion/
Negrete, M., Cabañas, V., Martínez, M., Velasco, R., & Pérez, M. (2023). Student dropout in higher education in southern Mexico: A qualitative approach (2011–2020). Emerging Trends in Education, 6(11), 40–50. https://doi.org/10.19136/etie.a6n11.5661
Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico. (OECD, 2023). Education at a glance 2023: OECD indicators. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/e13bef63-en.
Páez, P., Maldonado, F., Imperial, M., Samaniego, J., Exzacarías, J., & Macías, A. (2023). Diseño, construcción y validación de un instrumento para medir factores de riesgo en estudiantes universitarios de primer ingreso. Revista Complutense de Educación, 34(2), 367– 377. https://doi.org/10.5209/rced.79326.
Pintrich, P., Smith, D., García, T., & McKeachie, W. (1991). A manual for the use of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ). University of Michigan.
Pintrich, P. (2004). A conceptual framework for assessing motivation and self-regulated learning in college students. Educational Psychology Review, 16(4), 385–407. https://doi.org/10.1007/s10648-004-0006-x
Rahmani, A., Groot, W., & Rahmani, H. (2024). Dropout in online higher education: A systematic literature review. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21, 19. https://doi.org/10.1186/s41239-024-00450-9.
Salamonson, Y., Ramjan, L., Nieuwenhuizen, S., Metcalfe, L., Chang, S., & Bonner, A. (2016). Sense of coherence, self-regulated learning and academic performance in first year nursing students. Nurse Education in Practice, 17, 208–213. https://doi.org/10.1016/j.nepr.2016.01.001.
Schraw, G., Kent, C., & Hartley, K. (2006). Promoting self-regulation in science education. Research in Science Education, 36, 111–139. https://doi.org/10.1007/s11165-005-3917-8.
Singleton, R., & Straits, B. (2004). Approaches to social research. Oxford University Press.
Tomás, J., & Gutiérrez, M. (2019). Aportaciones de la teoría de la autodeterminación a la predicción de la satisfacción escolar en estudiantes universitarios. Revista de Investigación Educativa, 37(2), 471–485. https://doi.org/10.6018/rie.37.2.328191.
Vargas, L., & Gallardo, K. (2023). Influence of self-regulated learning on academic performance of engineering students in a blended-learning environment. International Journal of Engineering Pedagogy, 13(8), 84–99. https://doi.org/10.3991/ijep.v13i8.38481
Zimmerman, B. J. (1989). A social cognitive view of self-regulated academic learning. Journal of Educational Psychology, 81(3), 329–339. https://doi.org/10.1037/0022-0663.81.3.329
