Modelo predictivo PLS-SEM sobre intención de abandono académico universitario durante la Covid-19

Bibliographic Data

ID21656528
AuthorsDavid López-Aguilar (0000-0002-4460-1954, Universidad de La Laguna), Pedro Ricardo Álvarez-Pérez (0000-0003-0023-0765, Universidad de La Laguna)
Year2021
Volume32
Issue3
Pages451-461
Publication date2021-04-19
Open AccessYes
TypeARTICLE
VenueRevista Complutense de Educación (JOURNAL)
Journal identifiersISSN: 1130-2496 • E-ISSN: 1988-2793
PublisherUniversidad Complutense de Madrid (UCM) (PUBLISHER)
DOI10.5209/rced.70507
OpenAlexW3182172884
LanguageES
Citations received3
References cited40

Uno de los sectores donde mayor impacto ha tenido la pandemia de COVID-19 ha sido el educativo. De una manera precipitada y sin apenas tiempo para reaccionar, se ha tenido que llevar a cabo una interrupción de la normalidad académica y transitar a una modalidad de enseñanza virtual. No solo el profesorado, que ha tenido que adaptarse y modificar los procesos de enseñanza-aprendizaje, sino también el alumnado se ha visto afectado por este cambio de rumbo drástico que se ha producido en la educación superior. En una fase clave del curso, con unas condiciones sociales y familiares no siempre favorables, con falta de recursos y con la distancia impuesta por las medidas de alarma, los estudiantes se han visto sometidos a una presión que ha puesto en riesgo la continuidad en los estudios. METODO: El estudio realizado con una muestra de 475 estudiantes de diferentes titulaciones de grado de la Universidad de La Laguna (España), tuvo como objetivo validar un modelo predictivo sobre la intención de abandono, mediante un modelo de ecuaciones estructurales. Concretamente, se analizó el valor predictivo que el modelo de enseñanza virtual, el agotamiento académico y las expectativas de autoeficacia tenían en la intención de abandono del alumnado universitario. RESULTADOS: Los resultados pusieron de manifiesto que el modelo resultante era válido para predecir la variable de intención de abandono de los estudios. DISCUSIÓN: Los datos obtenidos pueden ayudar a prevenir en el futuro situaciones de riesgo de abandono, mediante la puesta en práctica de programas de orientación, información, apoyo académico y seguimiento al alumnado

Humanities · Educational Innovations and Technology · Educational Outcomes and Influences · Philosophy · Stress and Burnout Research

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