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

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 prof...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: David López-Aguilar, Pedro Ricardo Álvarez-Pérez
Formato: article
Lenguaje:EN
ES
Publicado: Universidad Complutense de Madrid 2021
Materias:
L
Acceso en línea:https://doaj.org/article/82c9a6c039fc4038a57f04d4ea17c984
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Descripción
Sumario: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.