'Servicio de Publicaciones de la Universidad Autonoma de Madrid'
Doi
Abstract
Predecir el rendimiento académico en estudiantes universitarios peruanos es una
garantía para cumplir las exigencias de licenciamiento y acreditación. Se realiza un
diseño transversal, comparativo y explicativo para establecer los factores de
resiliencia y afrontamiento que predicen el rendimiento académico, en dos muestras
probabilísticas estratificadas de universidades privadas de Lima. El RESI-, CAE,
Smilkstein, CP-LS y estimadores DWLS, GLS, demostraron que el modelo predictivo
de resiliencia y promedio ponderado tienen efecto en la percepción de rendimiento
académico y un efecto mínimo en el promedio ponderado. Ambos factores predicen
de manera directa, indirecta y relacional el rendimiento académico. Destacan los
factores confianza en sí mismo, capacidad social, estrategias de autofocalización
emocional abierta, exposición emocional abierta y apoyo familiar social como
predictores relevantes en expectativa de logro, aprendizaje percibido y satisfacción
global. El funcionamiento familiar, es un predictor indirecto a través de la resiliencia
del rendimiento académico. Factores de afrontamiento activo, predicen mejor la
percepción del rendimiento que factores de protección y riesgo. Muestras
homogéneas grandes con valor psicométrico pueden mejorar los modelos
predictivos, identificar perfiles, diseñar estudios causales, desarrollar programas de
aprendizaje de talento y estrategias activas que mejorarían la calidad del aprendizaje
universitario.Predicting academic performance in Peruvian university students is a guarantee to
meet licensing and accreditation requirements. A transversal, comparative and
explanatory (predictive) design was used to establish the resilience and coping
factors that predict academic performance, in two stratified probabilistic samples
from private universities in Lima. The RESI-, CAE, Smilkstein, CP-LS and DWLS
estimators, GLS, showed that the predictive model of resilience and weighted average
have an effect on the perception of academic performance and a minimal effect on the
weighted average. Both factors predict academic performance directly, indirectly and
relationally. The self-confidence factor, social capacity, open emotional self-targeting
strategies, open emotional exposure and social family support are highlighted as
relevant predictors in expectation of achievement, perceived learning and overall
satisfaction. Family functioning is an indirect predictor through the resilience of
academic performance. Factors of active coping better predict the perception of
performance than protection and risk factors. Large homogeneous samples with
psychometric value can improve predictive models, identify profiles, design causal
studies, develop talent learning programs and active strategies that would improve
the quality of university learnin