Factores de Resiliencia y Afrontamiento como Predictores del Rendimiento Académico de los Estudiantes en Universidades Privadas
<p class="5Resumen">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 afronta...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universidad Autónoma de Madrid
2019-03-01
|
| Series: | Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación |
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| Online Access: | https://revistas.uam.es/index.php/reice/article/view/10768 |
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|---|---|
| author | Orlando Tipismana |
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| collection | DOAJ |
| description | <p class="5Resumen">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.</p> |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1696-4713 |
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| publishDate | 2019-03-01 |
| publisher | Universidad Autónoma de Madrid |
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