Español Análisis comparativo del rendimiento académico en estudiantes de educación superior. Perspectiva comparativa durante y después de la pandemia.
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Resumen
El confinamiento y el posterior retorno a la presencialidad han supuesto cambios sustanciales en la educación superior, marcados por diversos factores que condicionan el éxito académico. En este contexto, el presente estudio tiene por propósito analizar el rendimiento académico de estudiantes durante y después de la pandemia, considerando la influencia de determinantes personales, sociales, institucionales y habilidades emocionales. Se aplicó una encuesta a estudiantes (n=336) seleccionados a través de muestreo no probabilístico por conveniencia, cuyas respuestas fueron analizadas mediante regresión robusta para identificar los predictores principales. Se evidencia entre los principales hallazgos un incremento estadísticamente significativo en el rendimiento académico tras la pandemia (ANOVA de Welch F=117.43, p<0.001; Cliff’s Delta=0.595), destacando el peso del factor personal (β=0.236, p<0.001) e inteligencia emocional (percepción: β=0.226, p<0.001; regulación: β=0.227, p<0.001) en la etapa post-COVID-19, mientras que durante la pandemia el apoyo institucional fue clave (β=0.267, p<0.001). Los resultados muestran que la modalidad virtual y presencial afectan de manera distinta los determinantes del éxito académico.
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Citas
Adedoyin, O. B., & Soykan, E. (2023). Covid-19 pandemic and online learning: the challenges and opportunities. Interactive Learning Environments, 31(2), 863–875. https://doi.org/10.1080/10494820.2020.1813180
Álvarez Marinelli, H., Elacqua, G., Méndez, C., Munevar, I., & Vásquez, D. (2021). Hablemos de política educativa en América Latina y el Caribe #8: Colegios privados en tiempos de COVID-19. Bid. https://doi.org/10.18235/0003287
Arévalo, D., Peñaherrera, D., & Campos, S. (2023). Bases Legales para la Investigación Científica en Ecuador Legal Bases for Scientific Research in Ecuador Organic Law on Personal Data Protection. Revistametrociencia, 1, 1–4. https://doi.org/10.47464/MetroCiencia/vol31/1/2023/3-6
Arias Ortiz, E., Dueñas, X., Giambruno, C., & López, Á. (2024). El Estado de la Educación en América Latina y el Caribe 2024: la medición de los aprendizajes. https://doi.org/10.18235/0013171
Bais, F., & van der Neut, J. (2022). Adapting the Robust Effect Size Cliff’s Delta to Compare Behaviour Profiles. Survey Research Methods, 16(3), 329–352. https://doi.org/10.18148/srm/2022.v16i3.7908
Barreno-Freire, S., Haro-Jácome, O., Martínez-Benítez, J., & Borja-Naranjo, G. (2022). Análisis de factores determinantes en el rendimiento académico del estudiantado de la Facultad de Filosofía-Universidad Central del Ecuador. Cátedra, 5(2), 75–97. https://doi.org/10.29166/catedra.v5i2.3552
Bettinger, E. P., Fox, L., Loeb, S., & Taylor, E. S. (2017). Virtual classrooms: How online college courses affect student success. American Economic Review, 107(9), 2855–2875. https://doi.org/10.1257/aer.20151193
Blaskovits, F., Bayoumi, I., Davison, C. M., Watson, A., & Purkey, E. (2023). Impacts of the COVID-19 pandemic on life and learning experiences of indigenous and non-Indigenous university and college students in Ontario, Canada: a qualitative study. BMC Public Health, 23(1), 96. https://doi.org/10.1186/s12889-023-15010-5
Borja, M., Martínez, J., Barreno, S., & Haro, O. (2021). Factores asociados al rendimiento académico: Un estudio de caso FACTORS ASSOCIATED WITH ACADEMIC PERFORMANCE: A CASE STUDY. Revista EDUCARE, 25(3), 54–68. https://revistas.investigacion-upelipb.com/index.php/educare/article/view/1509/1516
Bozkurt, A., & Sharma, R. C. (2021). On the verge of a new renaissance: Care and empathy oriented, human-centered pandemic pedagogy. Asian Journal of Distance Education, 16(1), i–vii. http://asianjde.com/ojs/index.php/AsianJDE/article/view/576
CEPAL. (2020). Geopolítica de la pandemia de COVID-19. Geopolitica(S), 11, 11–13. https://doi.org/10.5209/GEOP.69137
Colomo, E., Cívico, A., Gabarda, V., & Cuevas, N. (2015). The influence of school time in the academic achievement: a comparative study in educational systems of Europe and Latin America. Cuestiones Pedagógicas, 25, 11–22. http://dx.doi.org/10.12795/CP.2016.i25.01
Correa, J. C., Iral, R., & Rojas, L. (2006). Estudio de potencia de pruebas de homogeneidad de varianza. Revista Colombiana de Estadistica, 29(1), 57–76.
Dávalos, R. M. F. (2021). Rendimiento de estudiantes universitarios en dos modalidades antes y durante la pandemia del covid-19. Revista Paraguaya De Educación a Distancia (Reped), 2(2), 80–90. https://revistascientificas.una.py/index.php/REPED/article/view/2251
Escobar, G. (2018). Calidad educativa en la zona de planificación ocho de Ecuador: Resignificación desde la investigación. Debates y escenarios en el campo educativo (Issue September).
Esparza Paz, F. F., Sánchez-Chávez, R., Esparza-Zapata, S., Esparza-Zapata, E., & Villacrés-Lara, Á. (2020). Factores de rendimiento académico en estudiantes universitarios, componentes de calidad de la educación superior. Estudio de caso Facultad de Administración de Empresas, Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Innovaciones Educativas, 22(33), 46–61. https://doi.org/10.22458/ie.v22i33.2893
Espinoza-Venegas, M., Sanhueza-Alvarado, O., Ramírez-Elizondo, N., & Sáez-Carrillo, K. (2015). A validation of the construct and reliability of an emotional intelligence scale applied to nursing students. Revista Latino-Americana de Enfermagem, 23(1), 139–147. https://doi.org/10.1590/0104-1169.3498.2535
Fernández, L., Rangel, L., Varela, M., Pino, J. A., Fernández, J., & Lim, N. (1988). Revista ciencias técnicas agropecuarias. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 31(1). http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2071-00542022000100010&lng=es&nrm=iso&tlng=es
Ferragut, M., & Fierro, A. (2012). Inteligencia emocional, bienestar personal y rendimiento académico en preadolescents. Revista Latinoamericana de Psicologia, 44(3), 95–104.
Gandica de Roa, E. M. (2020). Potencia y Robustez en Pruebas de Normalidad con Simulación Montecarlo. Revista Scientific, 5(18), 108–119. https://doi.org/10.29394/Scientific.issn.2542-2987.2020.5.18.5.108-119
Garbanzo, G. (2007). Factores asociados al rendimiento académico en estudiantes universitarios, una reflexión desde la calidad de la educación superior pública. Revista Educación, 31(1), 43–63. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=44031103
Garrido de Argueta, E. I. E. (2024). Rendimiento académico según la modalidad de enseñanza. Revista Guatemalteca de Educación Superior, 7(2), 1–11. https://doi.org/10.46954/revistages.v7i2.132
Grupo Banco Mundial. (2021). Los Costos y la respuesta ante el impacto de la pandemia de COVID - 19 en el sector educativo de Amércica Latina y el Caribe,. 100. https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/35276?locale-attribute=es
Guallar, S., Martin, H., & Nihan, K. (2023). La educación tras la pandemia. European Investment Bank, 1–5. https://www.eib.org/en/essays/covid-19-digital-education?lang=es
Guaman Gualan, J. A., Luje Caisa, K. A., Caiza Ortiz, D. E., & Varguillas Carmona, C. S. (2024). Los Factores Sociales Relacionados con el Rendimiento Académico: Un Análisis en la Educación Superior. Reincisol., 3(6), 7069–7089. https://doi.org/10.59282/reincisol.V3(6)7069-7089
Kemet, S., & Paul, D. W. (2021). Medical Education in the Time of COVID-19. Academic Medicine, 96(8), 1085. https://doi.org/10.1097/ACM.0000000000004003
Lee, K., Fanguy, M., Bligh, B., & Lu, X. S. (2022). Adoption of online teaching during the COVID-19 Pandemic: a systematic analysis of changes in university teaching activity. Educational Review, 74(3), 460–483. https://doi.org/10.1080/00131911.2021.1978401
Marinoni, G., Van’t Land, H., Jensen, T., Van’t Land, H., & Jensen, T. (2020). The Impact of COVID-19 on Higher Education Around the World IAU: Global Survey Report. In IAU Aiming Higher - Inspiring Values for a Better Future.
Martínez, C. M., & Sepúlveda, M. A. R. (2012). Introducción al análisis factorial exploratorio. Revista Colombiana de Psiquiatría, 41(1), 197–207. https://doi.org/10.1016/s0034-7450(14)60077-9
Méndez-Rodríguez, R. D., Arellano-González, A., Ríos-Vázquez, N. J., & Carballo-Mendívil, B. (2022). Influencia de factores personales e institucionales en el rendimiento académico de estudiantes universitarios mexicanos. INNOVA Research Journal, 7(2), 16–39. https://doi.org/10.33890/innova.v7.n2.2022.2063
Ministerio de Educación, & UNICEF. (2022). Resultados de las encuestas de monitoreo del impacto de la pandemia de COVID-19 en la comunidad educativa ecuatoriana. Dirección Nacional de Investigación Educativa, 1, 1–108.
Monserrate, V., & Párraga, V. (2020). covid-19 and ecuadorian education a chasm Digital. Centro Sur. Social Science Journal, 5(2), 38–51.
Montoya Suárez, O. (2007). Application of the factorial analysis to the investigation of markets. Case of study. Scientia et Technica, 3(35), 281–286. http://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4804281&info=resumen&idioma=ENG
Ortiz, M., & Núñez, A. (2021). Inteligencia emocional: evaluación y estrategias en tiempos de pandemia. Revista Científica Retos de La Ciencia, 5(11), 57–68. https://doi.org/10.53877/rc.5.11.20210701.06
Palomino Quispe, J. F., Choque-Flores, L., Requis Carbajal, L. V., & Silva-Nieves, D. S. (2023). Evaluation of Quality in Higher Education. Bibliometric Study. Bibliotecas, Anales de Investigacion, 19(3), 1–15.
Pizarro Romero, K., & Martínez Mora, O. (2020). Análisis factorial exploratorio mediante el uso de las medidas de adecuación muestral kmo y esfericidad de bartlett para determinar factores principales. Journal Of Science and Research, 5, 21. https://zenodo.org/records/4453224
Ramírez Lemus, L., Rodríguez Rodríguez, C. A., Barrón-Adame, J. M., & Cuevas Vargas, H. (2023). Factores predominantes que influyen en el indicador de rendimiento académico en los universitarios in situ. Acta Universitaria, 33, 1–15. https://doi.org/10.15174/au.2023.3878
Ramos Huamán, F. G., Huamán de Ramos, V. I., Ramos Huamán, V. K., & Chire Salas, D. M. (2022). Impacto de la educación remota en estudiantes universitarios de Latinoamérica: Una revisión sistemática. Dilemas Contemporáneos: Educación, Política y Valores. https://doi.org/10.46377/dilemas.v10i18.3396
Reidl Martínez, L. M. (2011). El diseño de investigación en educación: conceptos actuales. Investigación En Educación Médica, 1(1), 35–39. http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2007-50572012000100008&lng=es&nrm=iso&tlng=es
Rodriguez-Barboza, J. R. (2024). Inteligencia Emocional como Factor Determinante en el Rendimiento Académico en Estudiantes. Revista Docentes 2.0, 17(1), 400–411. https://doi.org/10.37843/rted.v17i1.496
Ruiz González, A. del R., & Porto Pedrosa, L. (2022). Percepción, Comprensión Y Regulación Emocional En Adolescentes. Oportunidades Para La Participación y La Democratización de Las Organizaciones En El Siglo XXI., April, 147–169. https://doi.org/10.2307/j.ctv2gz3tt5.10
Salovey, P., Mayer, J. D., Goldman, S. L., Turvey, C., & Palfai, T. P. (1995). Emotional attention, clarity, and repair: Exploring emotional intelligence using the Trait Meta-Mood Scale. In Emotion, disclosure, & health. (pp. 125–154). American Psychological Association. https://doi.org/10.1037/10182-006
Sánchez, V. G., & Arrufat, M. J. G. (2016). Modelo de análisis de metodologías didácticas semipresenciales en educación superior. Educacion XX1, 19(1), 39–61. https://doi.org/10.5944/educXX1.13946
Santana-Rodríguez, L., Pérez-Lorences, P., & Abreu-Ledón, R. (2019). La gestión de Tecnologías de la Información: análisis factorial confirmatorio The management of Information Technologies: confirmatory factor analysis. Ingeniería Industrial, XL(3), 272–284. http://scielo.sld.cu/pdf/rii/v40n3/1815-5936-rii-40-03-272.pdf
Serhan, D. (2020). Transitioning from Face-to-Face to Remote Learning: Students’ Attitudes and Perceptions of using Zoom during COVID-19 Pandemic. International Journal of Technology in Education and Science, 4(4), 335–342. https://doi.org/10.46328/ijtes.v4i4.148
Soza Mora, S. (2021). Factores asociados a la calidad del rendimiento académico de estudiantes en la educación superior. Revista Ciencias de La Salud y Educación Médica, 3(3), 36–43. https://revistacienciasmedicas.unan.edu.ni/index.php/rcsem/article/view/79/60
Tourón Figueroa, J. (1994). Factores del rendimiento académico en la Universidad. http://hdl.handle.net/11162/46179
Vera, L., Maidana, A., Rodríguez, P., Acosta, D., & Silva, L. (2023). Inteligencia emocional y su relación con el rendimiento académico en estudiantes universitarios de enfermería. NURE Investigación, 20(126), 1–8. https://doi.org/10.58722/nure.v20i126.2405
Vicentini, I. C. (2020). La educación superior en tiempos de COVID-19: Aportes de la Segunda Reunión del Diálogo Virtual con Rectores de Universidades Líderes de América Latina. Inter-American Development Bank. https://doi.org/10.18235/0002481
Zawacki-Richter, O. (2021). The current state and impact of Covid-19 on digital higher education in Germany. Human Behavior and Emerging Technologies, 3(1), 218–226. https://doi.org/10.1002/hbe2.238
Zegarra, J., & Cayo, E. (2023). Inteligencia emocional y rendimiento académico en el contexto de la pandemia del covid-19, en estudiantes universitarios de arequipa – 2020. Waynarroque - Revista de Ciencias Sociales Aplicadas, 5(Vol. 3, Num. 1), 57–65. https://doi.org/10.47190/rcsaw.v3i1.55