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Revista Caribeña de Investigación Educativa, 2021, 5(2), 81-91
https://doi.org/10.32541/recie.2021.v5i2.pp81-91
VARIABLES PREDICTORAS DE LA EXPECTATIVA DE
DESEMPEÑO Y LA INTENCIÓN DE ABANDONO EN
CONTEXTO DE EDUCACIÓN VIRTUAL DE EMERGENCIA
EN ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS CHILENOS
Predictive Variables of Performance Expectation and Intention to Drop Out in
the Context of Virtual Emergency Education in Chilean College Students
Jorge Maluenda-Albornoz1
jorgemaluendaa@gmail.com
Ana B. Bernardo2
bernardoana@uniovi.es
Celia Galve-González2
celiagalvegon@gmail.com
Gabriela Flores-Oyarzo1
ps.gabrielaoresoyarzo@gmail.com
Valeria Infante-Villagrán1
valeria.a.infante.v@gmail.com
Alejandro Díaz-Mujica1
adiazm@udec.cl
1 Universidad de Concepción. Chile
2 Universidad de Oviedo. España
Recibido: 4/03/2021
Revisado: 4/05/2021
Aprobado: 11/05/2021
Preprint: 8/06/2021
Publicado: 15/07/2021
ISSN (impreso): 2636-2139
ISSN (en línea): 2636-2147
Sitio web: https://revistas.isfodosu.edu.do/recie
Resumen Abstract
El actual contexto de educación virtual de
emergencia producto de la pandemia del
COVID19 ha traído nuevas condiciones
al escenario educativo. En este contexto,
esta investigación busca evaluar la capa-
cidad predictiva de las expectativas de
compromiso, el apoyo social, la calidad
y dominio de los recursos informáticos,
las Notas de Enseñanza Media (NEM) y
el puntaje obtenido en la Prueba de Se-
lección Universitaria (PSU) sobre las ex-
pectativas de desempeño y la intención
de abandono durante el primer semestre
académico del año 2020, en estudiantes
universitarios chilenos. Se realizó un dise-
ño asociativo de tipo predictivo con una
medición transversal. Participaron 347
estudiantes. Los resultados mostraron que
el dominio y la calidad percibida de los
recursos informáticos, el apoyo social per-
cibido, las NEM y la PSU no son predic-
tores significativos de las expectativas de
desempeño y la intención de abandono, a
diferencia de las expectativas de compro-
miso y de desempeño. La PSU, el apoyo
social y las expectativas de compromiso
fueron predictoras de las expectativas de
desempeño académico.
Palabras clave: abandono de estudios,
educación a distancia, estudiante univer-
sitario, expectativa de desempeño, desem-
peño académico.
e current context of virtual emergency
education due to the COVID19 pan-
demic has brought new conditions to the
educational scene. In this context, this
research sought to evaluate the predic-
tive capacity of engagement expectations,
social support, the quality and mastery
of computer resources, the High School
Grades (NEM) and the score obtained
in the University Selection Test (PSU) on
performance expectations and the inten-
tion to drop out during the first academic
semester of 2020, in Chilean university
students. A predictive associative design
was carried out with a cross-sectional mea-
surement. 347 students participated. e
results showed that the mastery and the
perceived quality of computer resources,
the perceived are not significant predictors
of performance expectations and inten-
tion to drop out, as opposed to engage-
ment and performance expectations. e
PSU, social support and engagement ex-
pectations were shown to predict academ-
ic performance expectations.
Keywords: academic performance, achie-
vement, distance education, dropout, per-
formance expectation, university student.
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Commons Reconocimiento-Nocomercial-Si-
nObraDerivada 4.0 Internacional.
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1. Introducción
El actual contexto de educación virtual de emer-
gencia producto de la pandemia del COVID19 ha
traído nuevas condiciones al escenario educativo.
Los problemas vinculados al desempeño y el aban-
dono de los estudiantes pueden generar condiciones
especiales en este nuevo escenario, dada la importan-
cia del acceso y manejo del internet y los recursos
informáticos.
Diversas variables se vinculan con la intención de
abandono, algunas relacionadas al perfil de ingreso,
como el puntaje en la Prueba de Selección Universita-
ria (PSU) y las Notas de la Enseñanza Media (NEM),
y otras propias de la experiencia socioacadémica,
como el compromiso académico, el apoyo social y la
calidad y dominio de los recursos informáticos.
La presente investigación busca evaluar la capacidad
predictiva de las expectativas de compromiso, el apo-
yo social, la calidad y dominio de los recursos infor-
máticos, las NEM y la PSU sobre las expectativas de
desempeño y la intención de abandono durante este
semestre académico, en estudiantes universitarios
chilenos.
Se entiende por intención de abandono aquella dis-
posición que manifiesta un estudiante a desvincular-
se de la universidad (Duque et al., 2014) antes de
la consecución de su titulación, y por expectativa
de desempeño, aquella idea o imaginario que tiene
el estudiante respecto de cómo será su rendimiento
académico en el contexto y circunstancias que en-
frenta actualmente, teniendo en consideración sus
experiencias previas y sus características y recursos
personales.
Para medir la capacidad predictiva de las variables
previamente mencionadas sobre la intención de
abandono y la expectativa de desempeño, se cuen-
ta con la participación voluntaria de 374 estudian-
tes universitarios chilenos de la región del Biobío,
quienes respondieron a los ítems de un instrumento
construido ad hoc por el equipo investigador. El ni-
vel de compromiso académico se midió en 3 ítems,
así como también la expectativa de desempeño, la
intención de abandono, el apoyo social percibido, la
calidad de las herramientas informáticas y el nivel de
dominio de los recursos tecnológicos. Por su parte,
las NEM y el puntaje obtenido en la PSU se solicita-
ron por medio del autorreporte.
2. Revisión de la literatura
Las especiales condiciones en que se desarrolla ac-
tualmente la educación universitaria producto de la
pandemia del COVID19 han forzado a una moda-
lidad de educación caracterizada por una adaptación
permanente de las condiciones de acceso y dominio
tecnológico en el desarrollo del proceso educativo,
así como de acomodamiento de los métodos educa-
tivos utilizados, en los que la disposición, la calidad y
el dominio de aparatos electrónicos con conectividad
a Internet se vuelven esenciales (UNESCO, 2020).
Estas condiciones han provocado que estudiantes
con distinto perfil socioeconómico y académico se
enfrenten al estudio en condiciones de confinamien-
to permanente y de aislamiento social.
En un contexto de educación virtual, el escaso do-
minio y acceso tecnológico pueden ser factores que
impulsen a los estudiantes a abandonar los estudios
(Orozco et al., 2017). En esa misma línea, el bajo
desarrollo de competencias digitales parece impactar
indirectamente en el desempeño académico (Mo-
neta, 2019), haciendo que la educación a distancia
requiera un mayor compromiso por parte del estu-
diantado (UNESCO, 2020).
En condiciones “regulares” se ha observado que las
variables asociadas al perfil de ingreso del estudiante
están vinculadas a la intención de abandono de los
estudios, entre ellas el puntaje obtenido en la PSU
(Jorquera et al., 2018) y las NEM (Vergara et al.,
2016) han sido predictores significativos del aban-
dono y han estado asociados al desempeño del estu-
diante (Tuero et al., 2018).
La experiencia socioacadémica, por su parte, tam-
bién ha sido de gran relevancia frente al desempeño
y el abandono. El compromiso académico, entendi-
do como la disposición del estudiante a esforzarse
en dominar habilidades y contenidos complejos, a
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Variables predictoras de la expectativa de desempeño y la intención de abandono en contexto...
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participar activamente en actividades académicas y
a reaccionar positivamente frente a sus pares y do-
centes (Maroco et al., 2016), ha demostrado ser un
predictor significativo de la intención de abando-
no (Díaz-Mujica et al., 2018; López-Angulo et al.,
2019; Maluenda et al., 2020). Implica la disposición
de diversos recursos por parte del estudiante mien-
tras cursa estudios, entre los cuales se encuentran los
siguientes: energía y resistencia mental; dedicación,
expresada en entusiasmo e inspiración al estudiar; y
concentración total en el trabajo, la cual se experi-
menta con agrado (Díaz-Mujica et al., 2019).
Otro factor relevante es el apoyo social percibido tan-
to por parte de los pares como de los docentes, el cual
puede entenderse como aquella percepción que tie-
ne el estudiante respecto de la calidad y cantidad de
apoyo social disponible (Cohen & Janicki-Deverts,
2010; Orcasita & Uribe, 2010), y va a favorecer su
integración tanto al contexto social como al acadé-
mico, influyendo no solo el compromiso (Maluenda
et al., 2020), sino también, de manera indirecta, la
intención de abandono.
Por otro lado, al ingresar al contexto universitario el
estudiante lo hace con una serie de características,
metas, expectativas y compromisos personales que
impactarán en su experiencia en educación supe-
rior, las cuales al interactuar con las experiencias de
integración social y académica se verán modificadas
para dar paso a la construcción de nuevos objeti-
vos, metas y compromisos en torno a su educación
y a la institución en que cursa sus estudios (Ayala
& Atencio, 2018; Benítez-Zavala, 2016; England,
2012; Saldaña & Barriga, 2010; Schmitt & Santos,
2016). De manera que las metas que tiene cada es-
tudiante van a dirigir el esfuerzo que realiza para
obtener la titulación, y de esa manera guardan rela-
ción con la adaptación académica (Díaz-Mujica et
al., 2019) y con la intención de abandono (Maluen-
da et al., 2019).
De manera que el perfil de ingreso, el compromi-
so académico, el apoyo social percibido y las expec-
tativas y metas de los estudiantes son variables que
impactarían de manera directa o indirecta en la
intención de abandono y las expectativas de desem-
peño académico.
La intención de abandono se entiende como el con-
junto de pensamientos que tiene un estudiante, en
el transcurso de su carrera y antes de alcanzar la
titulación, respecto a cesar su permanencia en el
programa formativo que cursa actualmente y que le
conduce a obtener un título en Educación Superior
(Díaz-Mujica et al., 2018).
La expectativa de desempeño académico, por su
parte, se comprende a partir de la integración de la
conceptualización de desempeño académico y expec-
tativa. El desempeño académico se entiende como el
conjunto de indicadores que dan cuenta de la efec-
tividad y grado en que se han logrado los objetivos
propuestos en los programas de estudio constituyén-
dose como todo comportamiento realizado por el
estudiante a fin de cumplir con las responsabilidades
asignadas o autoasignadas (Ortega-Medellín, 2020).
Las expectativas se comprenden como todo aque-
llo que los estudiantes esperan realizar y concretar
durante su vida académica, se relacionan con todo
aquello que, según sus experiencias previas, les sugie-
re que es más probable que ocurra, y conforman una
interpretación y predicción de lo que sucederá, con
lo que transforman conocimientos, actitudes, moti-
vaciones y creencias, en acciones y comportamientos
(Deaño et al., 2014).
De manera que la expectativa de desempeño se en-
tiende como aquel imaginario que tiene el estudian-
te respecto de lo que es y será su desempeño acadé-
mico, fundamentado en sus experiencias educativas
previas, y del autoanálisis y evaluación de sus cuali-
dades, fortalezas, debilidades y recursos (humanos y
materiales) a la hora de enfrentar tareas académicas.
Cabe señalar que las expectativas juegan un rol cla-
ve en la predicción de la decisión de continuar o
abandonar los estudios. Sin embargo, no son está-
ticas, sino que son modificables y se pueden ajus-
tar. Conocerlas permite identificar tempranamen-
te las necesidades individuales de los estudiantes,
personalizar intervenciones y promover el éxito
(Deaño et al., 2014).
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Dado que la relevancia del estudio de estas variables
no radica solo en su capacidad predictiva de fenóme-
nos como el abandono, sino también en su suscepti-
bilidad de modificación, lo cual implica que son un
recurso para el diseño de intervenciones que permitan
mejorar la permanencia estudiantil (Maluenda et al.,
2019), y considerando que las expectativas que tienen
los estudiantes cumplen un rol importante en la pre-
dicción de su conducta (Deaño et al., 2015; Pleitz et
al., 2015), sumado a las características del actual con-
texto educativo, es relevante indagar si las variables se-
ñaladas influyen del mismo modo que en la educación
regular sobre la intención de abandono y las expecta-
tivas de desempeño académico. También es relevante
conocer el rol que juegan las variables propias de la vir-
tualidad, como la calidad y el nivel de dominio de las
herramientas tecnológicas por parte de los estudiantes.
El objetivo de la presente investigación fue evaluar
la capacidad predictiva de las expectativas de com-
promiso, el apoyo social, la calidad y dominio de los
recursos informáticos, las NEM y la PSU, sobre las
expectativas de desempeño y la intención de abando-
no en estudiantes universitarios chilenos en el con-
texto de la educación de emergencia.
3. Método
3.1. Participantes
Se realizó un muestreo intencionado enviando la in-
vitación a participar mediante correo electrónico a
todos los estudiantes de la universidad participante,
en abril del año 2020. Esto fue durante el primer
mes de clases en el período de pandemia del COVID
19. Accedieron a participar 374 estudiantes, 43,6%
hombres, 55,9% mujeres, 0,5% que se identificaron
en otra categoría, con edades de entre 17 y 25 años
(X = 19, SD = 2,3).
3.2. Diseño y procedimientos
Se realizó una investigación con diseño asociativo de
tipo predictivo (Ato et al., 2013). Se solicitó la parti-
cipación voluntaria mediante el envío de un cuestio-
nario digital en Google Forms a estudiantes de una
universidad compleja perteneciente al Consejo de
Rectores de Chile, ubicada en la región del Biobío.
Los estudiantes respondieron este instrumento du-
rante el mes de abril del año 2020, luego de la con-
firmación digital de un consentimiento informado
en el cual se explicaron los objetivos y características
de la investigación.
Los resultados fueron analizados a partir de la explo-
ración preliminar de las correlaciones entre las varia-
bles, para luego realizar la evaluación de un modelo
de regresión lineal posterior al testeo y cumplimiento
de los supuestos asociados a estas pruebas de estadís-
tica inferencial. El software utilizado para la realiza-
ción de los análisis fue el SPSS v.21.
El análisis de los datos se realizó a partir de la ob-
servación de los estadísticos descriptivos y el méto-
do de regresión lineal múltiple (RLM). Se realizó la
RLM teniendo como variables independientes las
expectativas de compromiso, apoyo social, calidad y
dominio de recursos informáticos, NEM y PSU, y
como variable dependiente las expectativas de des-
empeño, para averiguar si las variables son predic-
tores significativos de las expectativas de desempeño
durante el primer semestre de la educación virtual de
emergencia.
Se realizó RLM teniendo como variables indepen-
dientes el apoyo social, la calidad y dominio de re-
cursos informáticos, NEM y PSU, y como variable
dependiente las expectativas de compromiso, con la
finalidad de evaluar si estas variables predicen la ex-
pectativa de compromiso durante el primer semestre
de la educación virtual de emergencia.
3.3. Instrumentos
La medición se realizó utilizando ítems construidos
ad-hoc por los investigadores para evaluar las respues-
tas de los estudiantes sobre el curso de las actividades
académicas durante el primer semestre del año 2020,
en condiciones de emergencia sanitaria y educación
virtual de emergencia.
Las distintas variables del presente estudio se evalua-
ron a partir de 3 preguntas para cada variable, con un
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Variables predictoras de la expectativa de desempeño y la intención de abandono en contexto...
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formato de respuesta en escala Likert de 7 alternati-
vas (1 = valor mínimo; 7 = valor máximo).
Se evaluó la forma en que perciben su nivel de com-
promiso académico durante el semestre a partir de 3
ítems. Los ítems utilizados se basaron en el Univer-
sity Student Engagement Inventory, USEI (Maroco
et al., 2016), que ha sido validado en la población
de estudio (Maluenda et al., 2020). Los ítems uti-
lizados fueron: a) “Espero que mi nivel de esfuerzo
en las actividades académicas durante este semestre
sea”, b) “Espero que mi grado de participación en
las actividades académicas durante este semestre sea”,
c) “Espero que mi nivel de interés en las activida-
des académicas durante este semestre sea”. La escala
de respuesta para esta pregunta fue la siguiente: 1 =
Muy bajo; 7 = Muy alto.
La expectativa de desempeño también consideró 3
ítems orientados a evaluar el nivel de desempeño que
tendrían durante el primer semestre académico. Los
ítems considerados fueron los siguientes: a) “Creo
que mi desempeño académico este semestre será”, b)
“Creo que mis calificaciones durante este semestre
serán”, c) “Creo que los resultados que obtendré este
semestre serán”. La escala de respuesta fue la siguien-
te: 1 = Muy baja/s; 7 = Muy alta/s).
El apoyo social percibido se evaluó a través de 3 ítems:
un ítem para considerar el apoyo social percibido de
los compañeros, otro para el de los profesores y otro
para el de su red familiar. Los ítems utilizados fue-
ron los siguientes: a) “Creo que cuento con algún/
os compañero/s de la carrera/titulación que me apo-
yarían en caso de necesitarlo”, b) “Creo que cuento
con algún/os docente/s que me apoyaría/n en caso de
necesitarlo”, c) “Cuento con algún/os familiar/es que
me ayudarían en caso de necesitarlo”. El formato de
respuesta fue la siguiente: 1 = Muy en desacuerdo; 7
= Muy de acuerdo.
La calidad percibida de las herramientas informáti-
cas se pesquisó a partir de 3 ítems que consideran
el acceso a computador e internet de una calidad
suficiente para realizar las labores estudiantiles. Los
ítems utilizados fueron los siguientes: a) “Creo que
la calidad del computador que uso para realizar las
labores estudiantiles es”, b) “Creo que la calidad del
internet con que cuento para realizar mis labores aca-
démicas es”, c) “Creo que la calidad de los recursos
tecnológicos con los que cuento para realizar apro-
piadamente mis labores académicas es”. La forma de
respuesta para las preguntas fue la siguiente: 1 = Muy
baja; 7 = Muy alta.
El nivel de dominio de los recursos tecnológicos se
evaluó también a partir de 3 ítems sobre el nivel de
habilidad percibida por el estudiante respecto del
uso de los recursos que requiere para poder cursar
sus estudios. Las preguntas utilizadas fueron: a) “Mi
nivel de dominio de las herramientas tecnológicas
que estoy necesitando para estudiar y mantener mi
actividad académica actual es”, b) “Mi nivel de cono-
cimiento sobre las herramientas tecnológicas básicas
para estudiar en un nivel es”, c) “Creo que mi habi-
lidad para trabajar con las herramientas tecnológicas
necesarias para estudiar actualmente es”. La forma de
respuesta para las preguntas fue la siguiente: 1 = Muy
bajo; 7 = Muy alto.
Las calificaciones de la enseñanza media (NEM) son
las calificaciones oficiales que los estudiantes obtu-
vieron durante su escolaridad media/secundaria. Se
solicitó a los estudiantes indicar cuál fue el prome-
dio oficial que obtuvieron. Los estudiantes debie-
ron indicar el promedio de calificaciones obtenido
durante este período de estudio, el cual se registra
en una escala de 1 a 7 acorde al sistema nacional de
calificaciones chileno. Asimismo, el puntaje de la
Prueba de Selección Universitaria es aquel que los
estudiantes obtienen en la prueba nacional realizada
para el ingreso a la universidad en Chile. Se solicitó a
los estudiantes indicar el puntaje oficial obtenido en
esta prueba. Este puntaje tiene un mínimo de 250
puntos y un máximo de 850 puntos, acorde al siste-
ma nacional de calificaciones chileno.
Por último, se incluyeron 3 ítems para la intención
de abandono también validados en la población de
estudio (Díaz-Mujica et al., 2018), que miden la
intención que tiene un estudiante de abandonar la
universidad en la que se encuentra cursando sus estu-
dios. Los ítems incluidos fueron: a) “Estoy pensando
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Tabla 1. Regresión lineal múltiple sobre la variable dependiente “Expectativas de desempeño durante el
semestre”
Modelo Coef. no estandarizados Coef. estandarizados T Sig.
B Error estándar Beta
(Constante) 10.476 3.181 3.294 .001
Expectativas de compro-
miso .343 .044 .387 7.829 .000
Apoyo social .046 .014 .168 3.266 .001
Calidad de las herramientas
informáticas .040 .066 .034 .599 .550
Dominio de las herramien-
tas informáticas .259 .142 .097 1.823 .069
Notas de enseñanza media
(NEM) .424 .431 .046 .984 .326
Puntaje en la PSU .007 .003 .129 2.707 .007
en abandonar esta universidad”, b) “No deseo conti-
nuar mis estudios en esta universidad”, c) ”Quiero fi-
nalizar mis estudios en esta universidad”. El formato
de respuesta fue el siguiente: 1 = Muy en desacuerdo;
7 = Muy de acuerdo.
4. Resultados
A partir de los datos obtenidos se evaluaron los su-
puestos asociados a la regresión lineal múltiple y se
cumplieron los criterios establecidos por la literatura
para su realización. Luego se evaluaron dos modelos:
un modelo para evaluar el valor predictivo de las dis-
tintas variables consideradas sobre la expectativa de
desempeño durante el primer semestre académico,
y otro para evaluar su valor predictivo sobre la in-
tención de abandono de los estudios universitarios
durante el mismo semestre.
El testeo de un modelo de regresión lineal múltiple
para predecir la expectativa de desempeño arrojó un
porcentaje de la varianza explicada en esta variable
del 30% (r2 = .30) a partir de 3 predictores signi-
ficativos: expectativas de compromiso, apoyo social
percibido y puntaje de PSU.
Las NEM, el dominio de herramientas informáti-
cas y la calidad de las herramientas informáticas no
fueron predictores significativos de la expectativa de
desempeño durante el semestre (Tabla 1).
El testeo de un modelo de regresión lineal múltiple
para predecir la intención de abandono de la univer-
sidad mostró un porcentaje de la varianza explicada
en esta variable del 20.9% (r2 = .209) a partir de 2
predictores significativos: expectativas de desempeño
y expectativas de compromiso durante el semestre.
La PSU, las NEM, el apoyo social percibido, el do-
minio de herramientas informáticas y la calidad per-
cibida de las herramientas informáticas no fueron
predictores significativos de la intención de abando-
no de la universidad (Tabla 2).
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Variables predictoras de la expectativa de desempeño y la intención de abandono en contexto...
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Tabla 2. Regresión lineal múltiple sobre la variable dependiente “Intención de abandono”
Modelo
Coef. no estandarizados Coef. estandarizados
t Sig.
BError están-
dar Beta
(Constante) 20.699 5.653 3.662 .000
Expectativas de compromiso –.220 .083 –.151 –2.633 .009
Expectativas de desempeño –.455 .097 –.277 –4.688 .000
Apoyo social –.048 .025 –.105 –1.885 .060
Calidad de las herramientas informáticas –.025 .116 –.013 –.211 .833
Dominio de las herramientas informáticas –.354 .250 –.081 –1.417 .157
Notas de Enseñanza Media (NEM) –.807 .754 –.054 –1.070 .285
Puntaje en la PSU –.002 .005 –.023 –.458 .647
5. Discusión y conclusiones
El abandono universitario y los problemas vinculados
con el desempeño son problemáticas en las que di-
ferentes aspectos de la vida educativa de los alumnos
se ven influidos. Estos aspectos educativos podrían
verse aún más afectados debido al actual contexto
de educación virtual de emergencia producto de la
pandemia del COVID-19. Además, la importancia
relativa de las variables que son predictores relevan-
tes del abandono podría ser un indicio que señale
diferencias con un contexto regular de enseñanza,
debido a las diferencias entre una educación regu-
lar y el sistema de enseñanza virtual de emergencia
adoptado. Sin embargo, para conocer cabalmente el
alcance de esta afirmación es necesario realizar una
investigación con muestras representativas en con-
textos educativos presenciales y virtuales.
Por ello, la presente investigación tuvo como objeti-
vo evaluar la capacidad predictiva de las expectativas
de compromiso, el apoyo social, la calidad y domi-
nio de los recursos informáticos, las NEM y la PSU
sobre las expectativas de desempeño y la intención
de abandono durante el semestre académico afecta-
do por el COVID-19 en estudiantes universitarios
chilenos.
En primer lugar, es importante entender que el aban-
dono universitario, lejos de ser un fenómeno produ-
cido por una única causa, constituye un producto de
múltiples variables que interaccionan entre sí, entre
las que se encuentran variables no solo académicas y
motivacionales, sino también sociales y afectivas. En
este sentido, y en condiciones normales de presencia-
lidad regular, variables asociadas al perfil de ingreso
del estudiante, como su puntaje en la PSU o en las
NEM (Jorquera et al., 2018; Vergara et al., 2016), así
como variables asociadas a la experiencia socioacadé-
mica, como el compromiso académico (Maluenda,
et al., 2021; Maroco et al., 2016), el apoyo social
percibido por los pares (Maluenda et al., 2020) o las
metas que tienen los propios estudiantes (Maluenda
et al, 2019), son algunas de las variables de interés
para poder predecir el abandono universitario.
En segundo lugar, el paso a una modalidad de educa-
ción online producto de la pandemia del COVID-19
ha supuesto una constante adaptación por parte
tanto del alumnado como del cuerpo docente para
poder hacer frente a las exigencias de este nuevo con-
texto. Así, perfiles de diferente tipo socioeconómico
se han visto en la necesidad de enfrentarse a dichas
medidas, algo que antes de la pandemia ya suponía
diferentes trayectorias en el desempeño dentro de la
educación superior en la sociedad chilena, debido a
los altos niveles de desigualdad predominantes, como
mostraron los estudios de Ayala y Atencio (2018).
Por todo ello, en la presente investigación se ha ob-
servado que, en el caso de la intención de abando-
no, tanto las expectativas de desempeño como el
compromiso académico aparecen como predictores
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significativos, de modo similar a un contexto de estu-
dio regular. Estos resultados concuerdan con diferen-
tes estudios, como los de Pineda-Báez et al. (2014),
en los que se observó que existían correlaciones esta-
dísticamente significativas entre los índices del com-
promiso estudiantil y el promedio académico, los
cuales llevan a reflexionar sobre aspectos claves para
el fortalecimiento de las experiencias educativas que
se ofrecen al estudiante universitario.
Estos fueron predictores fuertes que indican que tan-
to la expectativa sobre el nivel de interés por los estu-
dios, el nivel de participación y el esfuerzo intelectual
que se espera realizar durante el curso de los estudios,
como las expectativas sobre los resultados académi-
cos, son aspectos que pueden afectar tempranamente
el análisis y la toma de decisiones de los estudiantes
respecto de permanecer o abandonar la universidad.
Del conjunto de variables evaluadas, el apoyo social
no ha sido observado como predictor del abandono
universitario, algo que contrasta con diferentes es-
tudios en los que se ha observado que las variables
sociales tales como la adaptación social poseen una
gran fuerza predictora (Castro-López et al., 2021).
Esto puede deberse a que en el análisis sobre el apoyo
social se tomó como medición el apoyo de los do-
centes, de los compañeros y de la familia de forma
conjunta. Así, una posible explicación podría ser que
únicamente uno de esos parámetros de medición,
posiblemente el apoyo recibido por los pares, podría
ser en realidad predictor del abandono universitario.
Otra posible explicación podría ser que los alum-
nos no hayan contado con expectativas claras sobre
las relaciones de apoyo disponibles debido al breve
tiempo en el que han estado expuestos al nuevo esce-
nario académico, teniendo en cuenta el momento en
el que se realizó la investigación.
Por otro lado, las NEM y la PSU no resultaron predic-
tores estadísticamente significativos, algo que, como
se exponía con anterioridad, supone una evidencia
contrapuesta a investigaciones anteriores (Jorquera
et al., 2018), por lo que queda abierto el debate. Una
posible explicación puede ser que el valor predictivo
de las NEM y la PSU pierde significatividad debido
al presente escenario de incertidumbre. Es decir, el
nivel de preparación previo podría tener mucha me-
nos fuerza predictiva en la intención de abandono en
escenarios que distan de la situación de educación re-
gular, si bien en situaciones de completa normalidad
sí serían predictores estadísticamente significativos.
En otras palabras, en escenarios de incertidumbre,
es posible que la preparación académica disminuya
de importancia sobre las expectativas que se tienen.
Por otro lado, en la presente investigación se tomó
como muestra estudiantes de diferentes cursos den-
tro de la universidad. Esto también podría afectar
la capacidad predictiva, ya que las NEM y la PSU
podrían ser predictoras sobre todo en los alumnos
de los primeros cursos, pero no en los de años su-
periores. Según los estudios de Montmarquette et
al. (2001), el rendimiento académico previo (tra-
ducido en las notas de acceso a la universidad) es el
factor académico más relacionado con el abandono
junto con el rendimiento académico en el primer
curso de la universidad, lo cual ejerce un rol crucial
en la relación de permanecer o no en la titulación
cursada. Esto, además, pudo comprobarse en los es-
tudios de Esteban et al. (2016), en los que se obser-
vó que las variables de tipo académico son las que
tienen mayor peso a la hora de predecir el abando-
no universitario, y el rendimiento académico antes
del ingreso en la universidad es una de las de mayor
valor predictivo.
En cuanto a la expectativa de desempeño, los predic-
tores significativos han sido las expectativas de com-
promiso y el apoyo social, al igual que en otras inves-
tigaciones (Díaz-Mujica et al., 2018; López-Angulo
et al., 2019; Maluenda et al., 2020). Esto reafirma
el valor que tiene el nivel de interés por los estudios
cursados, el nivel de participación y el esfuerzo inte-
lectual que se involucra en los estudios, además del
grado de apoyo percibido en el entorno inmediato
para mantener un buen desempeño en los estudios.
La PSU también demostró ser un predictor signi-
ficativo, lo que puede ser indicativo del peso de la
autoeficacia académica sobre el pronóstico del éxito
académico en un escenario educativo complejo.
MALUENDA-ALBORNOZ • BERNARDO • GALVE-GONZÁLEZ • FLORES-OYARZO • INFANTE-VILLAGRÁN • DÍAZ-MUJICA
Variables predictoras de la expectativa de desempeño y la intención de abandono en contexto...
89
Por su parte, ni la calidad ni el dominio de herramien-
tas informáticas fueron predictores significativos en
ninguna de las variables dependientes del estudio.
Esto puede deberse a que son aspectos instrumenta-
les que pueden ser modificados de manera sencilla,
ya sea por los estudiantes, sus familias o la institu-
ción educativa. Además, es importante entender que
estas variables podrían haberse visto afectadas por el
contexto del alumnado: desde los primeros meses de
la pandemia, los alumnos habían sido informados de
la posibilidad de recibir apoyo tecnológico y econó-
mico, lo que podría indicarnos que tomaron dicha
información con cierta seguridad, algo que se ve re-
flejado en el análisis de datos realizado.
En definitiva, múltiples son las variables que pueden
afectar la intención de abandonar los estudios univer-
sitarios, así como la expectativa de desempeño. Sin
embargo, parece importante tener en cuenta que el
contexto en el que los estudiantes realizan sus carreras
es importante y puede afectar la capacidad de predic-
ción de dichos fenómenos. Los contextos de emergen-
cia, como el de la actual pandemia por el COVID-19,
suponen cambios en la forma en la que se imparten
los contenidos, así como en el formato en el que estos
tienen lugar (en este caso, de forma virtual).
Por lo tanto, las futuras investigaciones deberán tener
en cuenta estas peculiaridades para poder observar
cuáles son las variables con mayor fuerza explicati-
va de dichos fenómenos considerando las diferencias
observadas según el contexto.
Este último aspecto constituye un aporte sustanti-
vo de esta investigación, puesto que: a) realza la im-
portancia de estudiar las variables de forma contex-
tualizada, b) aporta evidencia sobre la operación de
los predictores socioacadémicos de la intención de
abandono durante la pandemia del COVID-19, y c)
destaca la relevancia del análisis temprano de varia-
bles modificables para predecir y tomar decisiones
que sirvan al mejoramiento de las condiciones en las
que se desarrolla el proceso educativo de modo que
reduzcan el abandono de los estudios.
Su limitación más importante radica en el alcance
de la muestra, que cubre un pequeño porcentaje del
universo y no fue seleccionada de manera aleatoria,
lo que puede afectar la posibilidad de extrapolación
de los resultados observados y sus conclusiones.
6. Agradecimientos y
reconocimientos
El presente trabajo de investigación contó con el fi-
nanciamiento de Becas Doctorado Nacional CONI-
CYT Folio 21180223.
Referencias bibliográficas
Ato, M., López, J. J., & Benavente, A. (2013). Un sis-
tema de clasificación de los diseños de investigación
en psicología. Anales de Psicología, 29(3), 1038-1059.
https://doi.org/10.6018/analesps.29.3.178511
Ayala, M. C., & Atencio, I. J. (2018). Retención en
la educación universitaria en Chile. Aplicación de
un modelo de ecuaciones estructurales. Revista de la
Educación Superior, 47(186), 93-118.
https://doi.org/10.36857/resu.2018.186.350
Benítez-Zavala, A. (2016). Abandono escolar: mode-
los que lo explican y programas para atenderlo. Una
revisión crítica. Revista de Educación y Desarrollo, 37,
27-32. https://r.issu.edu.do/l?l=10325Pqd
Castro-López, A., Cervero, A., Galve-González, C.,
Puente, J., & Bernardo, A. B. (2021). Evaluating
critical success factors in the permanence in Higher
Education using multi-criteria decision-making. Hi-
gher Education Research & Development.
https://doi.org/10.1080/07294360.2021.1877631
Deaño, M., Alfonso, S., Conde, Á., García-Señorán,
M., & Tellado, F. (2014). Expectativas universita-
rias y predicción del rendimiento académico. Revista
Electrónica de Psicología, 4(1), 127-141.
https://r.issu.edu.do/l?l=10326Hmk
Díaz-Mujica, A., García, D., López, Y., Maluenda,
J., Hernández, H., & Pérez-Villalobos, M. (14-16 de
noviembre de 2018). Mediación del ajuste académico
entre variables cognitivo-motivacionales y la intención
de abandono en primer año de universidad. En Octava
conferencia latinoamericana sobre el abandono en
Revista Caribeña de Investigación Educativa | 2021, 5(2), 81-91
90
la educación superior. Ciudad de Panamá, Panamá.
https://r.issu.edu.do/l?l=505u2B
Duque, J., Montes, I., Rodríguez, S., & Jaramillo,
A. (2014). Intención de abandono en estudiantes de
pregrado: factores y soluciones. Center for Research in
Economics and Finance (CIEF), Working Papers,
(14-15), 1-69. https://r.issu.edu.do/l?l=10335HHk
England, C. (2012). Teoría Social Cognitiva y Teoría
de Retención de Vincent Tinto: Marco Teórico para
el estudio y medición de la auto-eficacia académica en
estudiantes universitarios. Revista Griot, 5(1), 28-49.
https://r.issu.edu.do/l?l=10327JPG
Esteban, M., Bernardo, A. B., Tuero, E., Cerezo,
R., & Núñez, J. C. (2016). El contexto sí importa:
identificación de relaciones entre el abandono de ti-
tulación y variables contextuales. European Journal of
Education and Psychology, 9, 79-88.
http://doi.org/10.1016/j.ejeps.2015.06.001
Jorquera, Ó., Farías, J., & González, P. (14-16 de no-
viembre de 2018). ¿Cuáles son los factores asociados
al abandono de los estudiantes de programas de
equidad en Chile? El caso de una universidad
tradicional. En Octava conferencia latinoamericana
sobre el abandono en la educación superior. Ciudad
de Panamá, Panamá.
https://r.issu.edu.do/l?l=551Pyd
López-Angulo, Y., Maluenda, J., & Varas, M. (oc-
tubre de 2019). Factores personales e institucionales
vinculados con el compromiso académico en estudiantes
universitarios chilenos de ingeniería. En IX Congreso
latinoamericano sobre abandono en educación supe-
rior. Bogotá. https://r.issu.edu.do/l?l=552GBw
Maluenda, J., Flores-Oyarzo, G., Bernardo, A., &
Díaz, A. (2021). Correlatos conductuales del Com-
promiso Académico en estudiantes de ingeniería chi-
lenos. Trilogía Ciencia Tecnología Sociedad, 13(24),
e-1754.
https://doi.org/10.22430/21457778.1754
Maluenda, J., Flores-Oyarzo, G., & Varas, M. (2020).
Comportamientos interpersonales del docente aso-
ciados al compromiso académico de estudiantes de
primer año de Ingeniería. Revista de Estudios y Expe-
riencias en Educación, 19(39), 145-161.
https://doi.org/10.21703/rexe.20201939maluenda8
Maluenda, J., López, Y., Varas, M., Bernardo, A.,
Díaz, A., & Moraga, F. (2019). Predictores psicoso-
ciales de la intención de abandono en estudiantes de
ingeniería chilenos. En IX Congreso Latinoamerica-
no sobre Abandono en Educación Superior. Bogotá.
https://r.issu.edu.do/l?l=5534YY
Maluenda, J., Varas, M., Díaz, A., & Bernardo, A.
(2020). Propiedades psicométricas del University
Student Engagement Inventory en estudiantes de
ingeniería chilenos. Revista Iberoamericana de Diag-
nóstico y Evaluación – e Avaliação Psicológica RIDEP,
57(4), 77-90.
https://doi.org/10.21865/RIDEP57.4.06
Maroco, J., Maroco, A. L., Campos, J. A. D. B.,
& Fredricks, J. A. (2016). University student’s en-
gagement: development of the University Student
Engagement Inventory (USEI). Psicologia: Reflexão e
Crítica, 29(1), 21.
https://doi.org/10.1186/s41155-016-0042-8
Moneta, A. M. (2019). Determinantes del desempeño
académico en educación a distancia: aplicación de un
modelo de ecuaciones estructurales [Tesis de Maestría,
Universidad Nacional de Córdoba, Argentina].
https://r.issu.edu.do/l?l=10328DBB
Montmarquette, C., Mahseredjian, S., & Houle, R.
(2001). e determinants of university dropouts: A
bivariate probability model with sample selection.
Economics of Education Review, 20, 475-484.
https://r.issu.edu.do/l?l=10329oWl
Orozco, H., Suarez, J., Olarte, M., Cabanzo, C., &
Beltrán, A. (2017). Estudio factores asociados a la de-
serción estudiantil en la Universidad Minuto De Dios
de la sede virtual y a distancia. En Séptima conferencia
latinoamericana sobre el abandono en la educación su-
perior. Universidad Nacional de Córdoba, Argentina.
https://r.issu.edu.do/l?l=10330cvr
Ortega-Medellín, M. P., Marín-Martínez, V. M.,
Reynoso-Orozco, O., & Lara-García, B. (2020).
MALUENDA-ALBORNOZ • BERNARDO • GALVE-GONZÁLEZ • FLORES-OYARZO • INFANTE-VILLAGRÁN • DÍAZ-MUJICA
Variables predictoras de la expectativa de desempeño y la intención de abandono en contexto...
91
Predictores del desempeño académico del alumnado
del Centro Universitario de Ciencias de la Salud de
la Universidad de Guadalajara. Revista de Educación
y Desarrollo, 54, 31-41.
https://r.issu.edu.do/l?l=10331udx
Pineda-Báez, C., Bermúdez-Aponte, J. J., Rubia-
no-Bello, Á., Pava-García, N., Suárez-García, R., &
Cruz-Becerra, F. (2014). Compromiso estudiantil y
desempeño académico en el contexto universitario
colombiano. Relieve, 20(2).
https://doi.org/10.7203/relieve.20.2.4238
Pleitz, J. D., MacDougall, A. E., Terry, R. A., Buc-
kley, M. R., & Campbell, N. J. (2015). Discrepan-
cy between expectations and experiences on Co-
llege student retention. Journal of College Student
Retention: Research, eory & Practice, 17(1), 88-104.
https://doi.org/10.1177/1521025115571252
Saldaña, M., & Barriga, O. (2010). Adaptación del
modelo de deserción universitaria de Tinto a la Uni-
versidad Católica de la Santísima Concepción, Chi-
le. Revista de Ciencias Sociales, XVI(4), 616-628.
https://r.issu.edu.do/l?l=10332zEd
Schmitt, R. E., & Santos, B. S. (2016). Permanencia
estudiantil en la educación superior: un estudio me-
ta-teórico basado en la bioecología del desarrollo hu-
mano. En Sexta conferencia latinoamericana sobre el
abandono en la educación superior. Quito, Ecuador.
https://r.issu.edu.do/l?l=10333InG
Tuero, E., Cervero, A., Esteban, M., & Bernardo, A.
(2018). ¿Por qué abandonan los alumnos universi-
tarios? Variables de influencia en el planteamiento y
consolidación del abandono. Educación XXI, 21(2),
131-154. https://doi.org/10.5944/educXX1.20066.
UNESCO (Ed). (2020). COVID-19 y educación su-
perior: De los efectos inmediatos al día después. Análisis
de impactos, respuestas políticas y recomendaciones. Ins-
tituto Internacional para la Educación Superior en
América Latina y el Caribe.
https://r.issu.edu.do/l?l=103341g5
Vergara, J., Del Valle, M., Cobo, R., Pérez, M., &
Díaz, A. (2016). Factores explicativos del abandono
académico en estudiantes de pedagogía. En Sexta con-
ferencia latinoamericana sobre abandono en educa-
ción superior. Quito, Ecuador.
https://r.issu.edu.do/l?l=554jvf
CÓMO CITAR:
Maluenda-Albornoz, J., Bernardo, A. B., Galve-González, C., Flores-Oyarzo, G., Infan-
te-Villagrán, V., & Díaz-Mujica, A., (2021). Variables predictoras de la expectativa de
desempeño y la intención de abandono en contexto de educación virtual de emergen-
cia en estudiantes universitarios chilenos. RECIE. Revista Caribeña de Investigación
Educativa, 5(2), 81-91. https://doi.org/10.32541/recie.2021.v5i2.pp81-91
