1. INTRODUCCIÓN

Las variables socioafectivas constituyen características clave para los perfiles académicos de estudiantes universitarios, se presentan como una parametrización de atributos mediante constructos de escalas psicométricas. Estas propiedades se asocian a factores cognitivos, actitudinales, motivacionales y conductuales, los cuales influyen en las prácticas educativas. Entre estas variables, constructos como el autoconcepto, la autoestima, las motivaciones, las competencias y el estrés, posibilitan una descripción estandarizada de condicionantes del rendimiento académico (Núñez et al., 2024). Sobre estas variables se encuentran estudios de interés para la psicología y la educación, lo que demuestra su influencia hacia el ambiente educativo.

Estos constructos producen datos observables como indicadores socioemocionales (Carranza y Bermúdez-Jaimes, 2017), recodificándose como variables latentes para registrar aspectos performativos del estudiantado, como actitudes y comportamientos en contextos educativos (Núñez et al., 2024). En este estudio, la variable latente de interés es el autoconcepto, definido teóricamente como valoraciones que las personas elaboran de sí mismas por el reconocimiento de sus atributos, experiencias pasadas y recuerdos (Buitrago y Sáenz, 2021). Estas valoraciones construidas a partir de percepciones ajenas y propias sobre competencias, rasgos y valores ideológico-culturales, pueden llegar a afectar o potenciar su práctica cotidiana (Sánchez León, 2023).

El autoconcepto es un constructo multidimesional, García y Musitu (2014) identifican cinco dimensiones distinguibles e interrelacionadas (social, emocional, familiar, físico y académico-laboral), en conjunto cumplimentan una función decisiva en el desarrollo de la personalidad. Asimismo, Negrette y Ruiz (2024) destacan que el autoconcepto se manifiesta de dos maneras extrapoladas: una de carácter positivo, que favorece el desarrollo de habilidades y capacidades, y otra de carácter negativo, que induce al individuo a focalizarse en fracasos y carencias. Esta dualidad tiene implicaciones significativas en la conducta, el equilibrio emocional, el desempeño académico y los procesos de integración social de los estudiantes.

2. Autoconcepto académico, representaciones sociales y percepciones

El presente estudio se enfoca en la Escala de Autoconcepto Académico (EAA) (Schmidt et al., 2008), analizando las definiciones de tres categorías clave para comprender las autovaloraciones de los estudiantes: autoconcepto académico, representaciones sociales y percepciones. El “autoconcepto académico” se refiere a las valoraciones que los estudiantes construyen de sí mismos, en función de los principios y valores personales, y de competencias para la resolución de tareas y actividades académicas. Estas autovaloraciones pueden ser tanto positivas como negativas, e influyen directamente en la percepción de “eficacia académica” ante los retos y exigencias del proceso de formación universitaria (Gedda et al., 2021; Méndez y Gálvez, ٢٠١٨), afectando su rendimiento y compromiso (nivel de implicación) con los estudios (Carranza y Bermúdez-Jaimes, 2017; Pulido et al., 2023; Sánchez, 2023).

Las “representaciones sociales”, por su parte, constituyen sistemas dinámicos de significados que cada individuo elabora y deconstruye para descifrar la realidad (Basabe De Quintale y Vivanco, 2008). En el ámbito universitario, estas representaciones se reconfiguran mediante las interacciones sociales entre el estudiantado con el sector docente y sus pares, específicamente, las representaciones funcionan como esquemas de pensamiento individual para interpretar la realidad, y a su vez, se nutren constantemente por el intercambio colectivo y la convivencia grupal. En este sentido, las personas estudiantes comparten experiencias, saberes e información con los demás actores, construyen nociones compartidas sobre su entorno educativo y sobre sí mismas, lo que termina moldeando sus actitudes y expectativas académicas.

En cuanto a las “percepciones”, estas se entienden desde su partida gnoseológica de construcción de conocimiento. Aguilar (2010) define la percepción como un proceso mental que permite al ser humano, a través de los sentidos, el poder recibir, elaborar e interpretar la información que le proporciona el entorno. Los órganos sensoriales proporcionan datos sobre las propiedades y características de los objetos y fenómenos, el individuo le otorga un significado propio, la percepción está ligada a la sensación. En el contexto educativo, las percepciones pueden ser positivas o negativas, y están mediadas por factores como “la sensación, la experiencia, los prejuicios y las mismas emociones” (Aguilar, 2010, p. 158). Mientras el grupo de estudiantes procesa la información mediante la atención, concentración y memoria, el personal docente influye en este proceso a través de la organización y presentación del conocimiento.

La interrelación entre estas categorías revela como el autoconcepto académico se sustenta en el conocimiento experiencial, el procesamiento cognitivo de vivencias personales y la resignificación colectiva constante de los fenómenos y del entorno social. Esto denota la importancia de la interacción social del estudiante en el ambiente universitario, ya que impacta en las autovaloraciones de éxito o fracaso académico. Es así que, las representaciones sociales emergen como categoría clave, porque incorporan los sentidos de los límites (Bourdieu, 1991, en Castorina y Kaplan, 1997), que son apreciaciones sobre las capacidades y competencias propias de cada estudiante que reorientan las trayectorias académicas según las nociones de logros alcanzables (eficacia académica). Paralelamente, las percepciones actúan como factor constituyente de la auto-imagen académica, completando el proceso dialéctico del autoconcepto.

3. Instituciones, docentes y autoconcepto

Un modelo de referencia que incide con mayor énfasis en las representaciones sociales del estudiantado es la figura del docente, actuando como un agente de validación social que reconfigura el autoconcepto e influye en la actitud con la que enfrentan las actividades académicas (Gálvez-Nieto et al., 2017). Ese sentido de validación es parte del delicado equilibrio de la función socializadora de la educación, en la cual la persona docente es la principal responsable de la elaboración de instrumentos para facilitar la interiorización de costumbres, normas y saberes profesionales (conocimiento). Esta interacción pedagógica con la persona estudiante deja huellas, marca el desarrollo académico y personal del alumnado (Kaplan, 2022).

La transmisión de conocimientos trasciende la dinámica instruccional, el rol del docente y del estudiante están íntimamente ligados, esto es indivisible porque “la mirada que el otro le devuelve de sí mismo, no puede constituirse si no es a través del reconocimiento de los demás” (Kaplan y Szapu, 2020, p. 17), es una relación interdependiente donde convergen la subjetividad del docente con la intersubjetividad de sus estudiantes, la identidad del profesor y del alumno emerge por el reconocimiento mutuo en la interacción educativa. A través de esta dinámica, las instituciones educativas no solo forman especialistas y profesionales, sino que también reproducen estructuras sociales y culturales (Kaplan, 2022).

Tanto las instituciones como el personal docente moldean la manera en que el estudiantado internaliza conocimientos y percepciones sobre sí mismos, son mecanismos de control social que condicionan el autoconcepto y las expectativas de éxito o fracaso académico y laboral, las miradas de los otros y las auto-imagenes no son transitorias, sino que dejan marcas duraderas en la construcción de la identidad profesional (Kaplan y Szapu, 2021). El quehacer de las instituciones educativas, las prácticas didácticas y evaluativas, así como los juicios profesorales (Bourdieu y Saint Martin, 1988), tienen una injerencia directa en la subjetividad de cada estudiante dejándoles huellas afectivas biografizantes en sus trayectorias educativas (Gabbai et al., 2022).

Estos juicios que las personas docentes proyectan y dan lugar al “efecto de destino” o “efecto Pigmalión”, constituyen veredictos que modifican la auto-imagen y desempeño del grupo de estudiantes. Se vuelven dictámenes que inciden significativamente en la formación académica, ya que los discentes interiorizan esos señalamientos como verdaderos límites de lo que pueden lograr (Kaplan, 2008). Abramowski (2024) resalta que la educación como acto socializador conlleva una carga de afectos y emociones, los cuales modifican las percepciones del estudiantado. Estas se materializan en conductas y comportamientos en el aula, en formas de interacción social, en aprendizajes y en representaciones sociales.

4. Objetivo y contexto situado

El autoconcepto académico tiene una función central en la configuración de las representaciones sociales que las personas estudiantes desarrollan sobre el entorno educativo, relaciones sociales, autoimagen e identidad académica. Este constructo funciona como un filtro que organiza, interpreta y da sentido a la información derivada de las interacciones con compañeros, compañeras y docentes, estableciendo así un vínculo directo entre las autovaloraciones y la eficacia académica. El propósito de este estudio es contribuir en la actualización y tropicalización de conocimientos para la validación y adaptación del constructo “autoconcepto académico” en contexto universitario salvadoreño, brindando aportes metodológicos para la operacionalización, aplicabilidad y medición de la Escala de Autoconcepto Académico (EAA) en contraste con la Escala de Bienestar en Contexto Académico (UWES-S) (Avalos et al., 2024) para evaluar su funcionalidad.

Esta investigación presenta un aporte significativo ante la limitada producción científica en El Salvador sobre la temática, y contribuye a que otros estudios puedan replicarse partiendo de instrumentos con propiedades psicométricas validadas. El objetivo general consiste en proporcionar evidencia empírica para validar la relación existente entre el autoconcepto y la implicación académica en estudiantes universitarios salvadoreños en la actualidad, de primero a quinto año de carrera. La investigación se plantea tres objetivos específicos: a) registrar las valoraciones de estudiantes universitarios salvadoreños sobre su autoconcepto académico; b) identificar asociaciones y diferencias entre las variables latentes y variables observadas; y, c) validar la consistencia psicométrica de las escalas contempladas para el contexto de la educación superior salvadoreña en el año 2024.

Investigaciones recientes han destacado la necesidad de integrar evaluaciones socioafectivas en la educación superior de El Salvador, para promover una formación más integral (Estrada, 2023; Ortiz y Reinoso, 2023). Asimismo, Tepata (2023) revela la carencia de este tipo de datos sistematizados en el país y su impacto en el ámbito universitario. Respecto al autoconcepto, estudios bajo este tipo de diseño son escasos (Gutiérrez, 2014). Esta situación contrasta con la evidencia internacional que muestra la influencia de estos factores en el éxito académico. El presente estudio aporta sobre esta brecha, ofreciendo un análisis riguroso adaptado a la realidad local. Metodológicamente, constituye el primer esfuerzo por validar las escalas contempladas en la población universitaria salvadoreña. Desde una perspectiva académica, los resultados podrían orientar el desarrollo de políticas educativas más centradas en el bienestar estudiantil. Además, sienta las bases para futuras investigaciones en el contexto centroamericano, particularmente en El Salvador donde son aún incipientes.

5. METODOLOGÍA

Este estudio se enmarca en un diseño de investigación cuantitativo (Marradi et al., 2007), enfoque que permite establecer asociación y diferencias entre las variables latentes de las escalas empleadas y otras variables de interés. Desde una perspectiva epistemológica, la investigación se sustenta en bases post-positivistas, armonizando los aspectos teóricos y metodológicos. En este marco, los constructos analizados representan abstracciones teóricas mediadas por instrumentos adaptados a un contexto específico y factores culturales particulares, sometidos a un análisis de aproximación probabilística (evitando interpretaciones deterministas) ante la evidencia empírica (Mendoza, 2019). La investigación sigue un diseño transversal, la recolección de datos es mediante fuentes de información primaria, proceso programado para el último trimestre del año 2024, utilizando un enfoque no experimental que combina características descriptivas y correlacionales, lo que permite la producción de datos y el análisis sistemático requerido (Sierra, 2001).

5.1 Participantes

El estudio se realizó con estudiantes procedentes de la Universidad Dr. Andrés Bello (UNAB), una institución de educación superior en El Salvador, la cual tiene presencia en las cuatro zonas geográficas del país y se encuentra posicionada en los primeros puestos de captación de oferta de estudiantes universitarios (Ministerio de Educación, Ciencia y Tecnología [MINEDUCYT], 2023). Tanto la cobertura territorial como la capacidad de atención de universitarios de esta institución, proporcionó acceso a una muestra con representación nacional. La inquietud de las universidades sobre la evaluación para un proceso de enseñanza-aprendizaje de calidad, se contempla desde una perspectiva multivariable. Una de estas variables es la identificación de factores que faciliten la relación entre bienestar psicológico y desempeño del estudiantado. Por los reajustes pedagógicos constantes y fluctuantes en las facultades de ciencias de la salud, para este estudio de variables socioafectivas es pertinente centrarse en esta población (Sandoval et al., 2017).

El estudio contempla cinco criterios de inclusión estrictos: a) estudiantes con matrícula activa en la Universidad Dr. Andrés Bello (UNAB) durante el periodo de recolección de datos (octubre-noviembre de 2024), b) pertenecer a las facultades de Enfermería o de Ciencias de la Salud (población base N= 5619), c) cursar carreras formativas en Enfermería, Laboratorio Clínico, o Nutrición, d) estudiantes de primero a quinto año de carrera, no egresados, y e) brindar el consentimiento informado de participación voluntaria. La recolección de datos se realizó mediante la técnica de la encuesta, con un muestreo de tipo estratificado según subregiones geográficas, la muestra registra un total de n= 506 casos con los siguientes parámetros: margen de error de ±٤,16%, nivel de confianza 95%, y una distribución de respuesta p=q=0.5. La investigación presentó viabilidad en términos de acceso a registros académicos institucionales, obtención de autorizaciones y disponibilidad de recursos y tiempo.

5.2 Instrumentos

Además de variables de caracterización, se ajustaron tres constructos al diseño del instrumento (Anexo 1), con ítems de respuestas estandarizados en cinco puntos para escalas de tipo Likert (de 1= totalmente en desacuerdo, a 5= totalmente de acuerdo). El principal constructo es la Escala de Autoconcepto Académico (EAA), orientada hacia la eficacia académica, con 14 ítems para dos dimensiones, el “Rendimiento Percibido”, la cual se refiere a la percepción de rendimiento actual y posibles dificultades para el aprendizaje, y la “Autoeficacia Académica”, referida a la noción de las propias capacidades académicas. En Gálvez et al. (2017), y en Méndez y Gálvez (2018), se presentan propiedades adecuadas para este constructo.

El segundo constructo es la Escala de Bienestar en Contexto Académico, es la versión en español para estudiantes de la Utrecht Work Engagement Scale (UWES-S), contiene 17 ítems en tres dimensiones: “Vigor”, evalúa la energía y la resistencia, y toma en cuenta el deseo de invertir esfuerzo, tiempo y persistencia a pesar de las adversidades; “Dedicación”, evalúa la valoración del entusiasmo, inspiración e implicación que se asume ante los estudios; y, “Absorción”, que evalúa la noción de inmersión en las actividades académicas por cantidades de tiempo prolongado (Avalos et al., 2024; Cachón et al., 2018). Esta escala mide como los y las estudiantes valoran si están “implicados activamente en su proceso de estudio para aprender y alcanzar resultados óptimos” (López-Aguilar, 2021, p. 12). Se retoma una readaptación del cuestionario implementado por Cervero et al. (2020), en este se mide la representación de ayuda que los estudiantes distinguen desde la praxis del docente, compuesta por 10 reactivos para la “Relevancia” sobre el apoyo a su carga académica.

5.3 Procedimiento

Con la autorización de los departamentos encargados del registro estadístico institucional, se accedió a la lista de estudiantes matriculados activos, a fin de realizar el sorteo aleatorio para la selección de los casos que integraron la muestra. Posteriormente, se implementó el instrumento de recolección de datos durante un periodo programado de seis semanas. Una vez definidas las unidades de análisis, se efectuó la aplicación del cuestionario autoadministrado en línea mediante correo institucional. El estudiantado disponía de la opción explícita de participación o derecho de retirarse del estudio, garantizando el anonimato y la confidencialidad con el uso exclusivo de los datos para fines académicos.

5.3.1 Estrategia de análisis de datos

Se utilizó el programa IBM SPSS Statistics 28.0.0.0(190) con su extensión AMOS 24, y el programa JASP 0.19.1.0, para el análisis y organización de datos. La primera etapa concierne a la descripción de variables de caracterización; la segunda etapa, el análisis del coeficiente de Alfa de Cronbach (α), Omega de McDonald (ω), y la prueba F, para la consistencia interna (alfa >.7) y correlación entre los ítems (Frías-Navarro, 2020). La tercera etapa del procesamiento corresponde al Análisis Factorial, en tres fases, el Análisis Factorial Exploratorio (AFE), el Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) y Análisis de Invarianza Factorial. Así, el AFE (no restrictivo) para una solución factorial inicial, el AFC (restrictivo) que permiten poner a prueba la solución rotada, y posibilita ajustes de modelos utilizando índices de bondad (Lloret-Segura et al., 2014), y las pruebas de Invarianza Factorial por multigrupos con la variable Facultad (Enfermería y Ciencias de la Salud) para mayor solidez y consistencia de la EAA. Para el AFE, se utilizó el método de extracción Mínimos Cuadrados No Ponderados (ULS) y el método de rotación oblicua ortogonal Promax, para factores correlacionados y conjuntos de datos grandes (Lloret-Segura et al., 2014).

El resultado del AFC tiene como criterios principales los índices de bondad de ajuste: CMIN/DF (Chi-cuadrado mínimo dividido por los grados de libertad) menor a 2 o 3 lo que indica un buen ajuste, Compartive Fit Index (CFI) y Tucker-Lewis Index (TLI) con valores superiores a .95 y .90 respectivamente (Herrero, 2010; Ortiz y Fernández-Pera, 2018), y el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA) aceptable a partir de valores inferiores a 0.08 (Gaskin y Lim, 2016; Ruiz et al., 2010). El análisis de invarianza factorial con restricciones progresivas, bajo los criterios aceptables de comparación para modelos anidados, contemplan los criterios: diferencia en Chi-cuadrado (Δχ²) > 0.05, cambio en ΔCFI ≤ 0.01, y cambio en ΔRMSEA ≤ 0.015 (Moreta-Herrera et al., 2021). En una cuarta etapa, el contraste de las variables latentes con la correlación de Spearman (rho) (Martínez Ortega et al., 2009), y con el análisis de diferencias entre subgrupos de los factores extraídos con pruebas post hoc de la Anova H de Kruskal-Wallis adecuada para datos ordinales (Ladrón-de-Guevara-Cortés et al., 2020).

6. RESULTADOS

Este estudio contó con la participación de 506 estudiantes universitarios de ambos sexos (79,4% mujeres) con un promedio de edad de 23.28 años, en una distribución en las sedes de la universidad por zona: Norte (15,4%), Occidental (18,6%), Central (41,3%), y Oriental (24,7%); quedando configurada la muestra en 294 estudiantes de la Facultad de Enfermería (58,1%) y 212 de la Facultad de Ciencias de la Salud (41,9%), divididos en: Licenciatura en Enfermería con (43,3%), Técnico en Enfermería con (14,8%), Licenciatura en Laboratorio Clínico (25,7%), y la Licenciatura en Nutrición (16,2%). Se encontró que el 76,1% de las personas estudiantes recibe apoyo económico de familiares o amistades durante el curso actual de su carrera, el 36,8% de los casos tienen un empleo, mientras que el 47,0% solo se dedican al estudio, y un 16,2% mencionó estar en una búsqueda activa de empleo. El estudiantado económicamente activo tiene una media de ocupación semanal de 26.93 horas laborales (DT= 1.289) y un modo de 8 horas.

6.1 Consistencia Interna y Análisis Factorial Exploratorio (AFE)

La fiabilidad por consistencia interna arrojó resultados favorables para las escalas entre α= .854 y α= .920, ω= .856 y ω= .917, y la prueba F con valores significativos (p < .001). El AFE muestra resultados similares y satisfactorios para la extracción de factores, la prueba de adecuación muestral KMO oscila entre puntuaciones de .864 y .918, la prueba de esfericidad de Barlett sostiene la tendencia de un valor significativo de p < .001 en todos los casos, lo que indica pertinencia para este análisis. En la Escala de Autoconcepto Académico (EAA) considerando la propuesta teórica, se observó que el ítem 5 no se ajusta a la estructura original, puesto que presenta una carga factorial alta en la otra dimensión, por tanto, se ponderó la eliminación de este reactivo ante dicha discrepancia.

En cuanto a la Escala de Bienestar en Contexto Académico (UWES-S), se optó por el método de factorización de ejes principales porque permitió una mejor convergencia que el método designado, se mantuvo la rotación Promax. Se eliminó el ítem 3 que no aportaba peso a la subdimensión Absorción, y bajo la misma circunstancia se eliminó el ítem 8 y 9 por un aporte bajo al factor Vigor, los reactivos eliminados tenían una carga menor a .400. Para el cuestionario sobre Motivación y Relevancia Docente (MRD) resultaron dos factores, el primero responde a la percepción sobre el apoyo que las personas docentes brindan a estudiantes, el segundo representa complacencia por el involucramiento de los docentes respecto a su aprendizaje. También se eliminaron dos ítems (7 y 10) ya que no aportaban a ningún factor (< .400).

6.2 Análisis Factorial Confirmatorio (AFC)

Se reafirma el AFC para probar la validez de las rotaciones y factores extraídos. Se calcularon los estadísticos para estimaciones estandarizadas, índices de modificación, cargas factoriales, covarianzas y correlaciones, y matrices residuales. Las estructuras resultantes no alcanzaron los valores de índices o criterios de bondad de ajuste requeridos en el modelo inicial rotado, lo que llevó a realizar etapas de re-especificación entre errores de ítems de un mismo factor (Tabla 1). Ante los resultados de la EAA se establecieron dos re-especificaciones, la primera con dos interacciones entre los errores estandarizados de la pareja de ítems 1-2 y en la pareja 4-6, y se realizó un nuevo análisis; en una segunda parte se realizaron dos ajustes más entre los residuales de los ítems 8-9 y 10-11.

Con el modelo inicial rotado de la escala UWES-S se requirieron también dos re-especificaciones, para los errores estandarizados entre los ítems 2-4 y para los ítems 14-15, y posteriormente, una adecuación con el factor Absorción sobre los residuales de los ítems 12 con 16 y 17, y los errores de la pareja de ítems 16-17. Para el cuestionario MRD, se confirman los dos factores: Percepción de Apoyo Docente (ítems: 1, 2, 3) y Satisfacción con el Involucramiento Docente (ítems: 4, 5, 6, 8, 9), sobre este último factor se ejecutaron dos re-especificaciones, para los errores estandarizados de los ítems 8-9, y con los residuales de los ítems 6-9, presentando un ajuste aceptable del modelo.

6.3 Análisis de invarianza factorial

La invarianza factorial con el análisis multigrupo asegura la equivalencia métrica y escalar de la EAA, las comparaciones de puntaciones reflejan que los grupos: Facultad de Enfermería y Facultad de Ciencias de la Salud tienen diferencias reales en el constructo y no sesgos de medición. La invarianza configuracional del modelo base (M0) muestra un ajuste adecuado (χ²/gl= 1.898, CFI= 0.966, ΔRMSEA= 0.035 [IC 90%: 0.028-0.042]), esto confirma una estructura factorial (número de factores e ítems asociados) equivalente entre facultades (Tabla 2). La invarianza métrica (M1) restringe las cargas factoriales para igualarlas entre grupos y los resultados muestran consistencia entre los ítems y el constructo (Δχ²= 6.303 [p= 0.852], ΔCFI= 0.002, ΔRMSEA= -0.002). Al añadir restricciones entre los interceptos, la invarianza escalar (M2) muestra que las puntuaciones medias de los ítems son equivalentes (Δχ²= 11.247 [p= 0.590], ΔCFI= 0.000, ΔRMSEA= -0.002).

Para la invarianza estricta (M3) en la restricción de varianzas residuales mostró que los errores de medición difieren entre facultades, el CFI sugiere un deterioro y el χ² significativo lo refuerza (Δχ²= 50.338 [p< 0.001], ΔCFI= -0.009, ΔRMSEA= 0.002). La EAA cumple con invarianza configuracional, métrica y escalar, esto permite comparaciones validas de puntuaciones entre grupos. En conjunto, los resultados configuran un buen ajuste de los ítems para la estructura factorial y se mantienen invariantes en función de la Facultad a la que pertenece la carrera cursada por el estudiantado; los índices de ajuste fueron satisfactorios a excepción de la invarianza estricta, en este caso los resultados asumen una invarianza parcial.

6.4 Relación y diferencias por implicancia hacia los estudios

Se presentan a continuación los resultados de las pruebas de correlación de Spearman rho (ρ), confirmándose la relación existente entre variables latentes dentro de cada constructo o escala. En la EAA se tiene una correlación de ρ= .502 (< .001) para la valoración del estudiante sobre su rendimiento a partir del reconocimiento de sus capacidades académicas o autoeficacia (Tabla 3). El factor Autoeficacia Académica tiene una relación significativa con las subdimensiones de los demás constructos, destacan los factores resultantes de la UWES-S, con ρ= .475 (< .001) frente a la percepción de Dedicación o implicación con los estudios, y ρ= .407 (< .001) con Vigor según las valoraciones de su resistencia ante la carga académica.

Al interior de la UWES-S se encuentran buenas correlaciones a partir del factor Dedicación hacia la persistencia con sus estudios ρ= .578 (< .001) y de ρ= .585 (< .001) con la inmersión necesaria en las actividades académicas. Una relación recíproca entra las representaciones de resistencia y absorción que demandan sus estudios (ρ= .617, < .001). Ante los factores resultantes del cuestionario MRD, se tiene la correlación más fuerte con ρ= .758 (< .001), en donde el estudiantado aprecia el apoyo que las personas docentes les brindan para el aprendizaje. También, otra relación importante desde el involucramiento percibido por parte de sus docentes, es la vinculante con la dedicación, resistencia e inmersión necesaria para afrontar la carga académica (ρ= .407, .448, y .364; < .001). La valoración del nivel de dedicación como representación de implicación, está relacionada con diferencias de intragrupos, los resultados de la prueba Anova H destaca la mayor representación de dedicación frente a otras variables latentes, de caracterización y de desempeño registradas (Tabla 4).

Primeramente, la valoración de dedicación decrece en estudiantes del cuarto y quinto año de carrera (H= 16.754, p= 0.002), y es el estudiantado de la zona occidental del país quienes tienen valoraciones más bajas de su implicación (H= 8.226, p= 0.042). Además, hay diferencias significativas respecto a la situación laboral, ya que las personas participantes que se dedican a trabajar y estudiar al mismo tiempo tienen valoraciones más altas de dedicación frente a los que solo estudian (H= 8.644, p= 0.013). Se observa que en el factor Dedicación se encuentran diferencias significativas frente a los factores de autoeficacia académica (H= 96.079, p< 0.001) y rendimiento percibido (H= 32.771, p< 0.001); comprobando la tendencia que, una representación de mayor nivel de implicación hacia los estudios está relacionada a mayores autovaloraciones de eficacia académica (Figura 1).

Asimismo, los resultados presentados en la Tabla 4 muestran un patrón consistente: a valoraciones de mayor dedicación, se registran diferencias significativas en las representaciones de energía y persistencia para afrontar sus procesos formativos (Vigor: H= 161.927, p< 0.001; Absorción: H= 146.879, p< 0.001), y resulta importante señalar que el estudiantado que reportó dedicar más horas al estudio fueron quienes obtuvieron puntuaciones significativamente superiores en dedicación, evidenciando una asociación entre inversión temporal y compromiso académico percibido (H= 9.491, p= 0.023). Se determina que las personas estudiantes tienen una mediana de 8/10 de calificación promedio real obtenida en el último semestre culminado, y una mediana de calificación ideal deseada de 9/10, pero hay ciertas discrepancias entre grupos, donde una menor dedicación implica una calificación promedio real por debajo de la mediana de 8 (H= 9.925, p< 0.001), y quienes están dentro el grupo de dedicación alta, plantean una mayor calificación anhelada perfecta de 10/10 (H= 20.595, p< 0.001).

Los hallazgos revelan patrones diferenciales significativos entre los grupos con distintos niveles de dedicación, el estudiantado con valoración de dedicación baja y media, son quienes demarcaban más interés en la búsqueda de recursos adicionales para temas complejos (H= 60.224, p< 0.001), y también es este grupo los que manifiestan postergar a últimas instancias las tareas importantes (H= 17.606, p= 0.001). Otro aspecto a señalar es el papel del docente como facilitador del aprendizaje, esto resalta en subgrupos de discentes con nociones de mayor dedicación en las actividades académicas (Percepción de Apoyo Docente: H= 59.506, p< 0.001). También se destaca que, prevalece entre estudiantes con valoraciones de dedicación de nivel medio y bajo, la necesidad de docentes motivadores (H= 40.857, p< 0.001), reiterando la importancia de la guía del profesor para su aprendizaje. Con referencia en la implicación académica, no se encontraron distinciones significativas por edad o carrera, ni por gestión del tiempo dedicado al trabajo o a recreación personal, ni por la incidencia del miedo al fracaso.

7. DISCUSIÓN

El análisis psicométrico de los inventarios reveló adecuadas propiedades de validez y confiabilidad, esto indica que los modelos se ajustan respetando la propuesta teórica de las Escalas. Este es el principal aporte, los constructos se adaptan aceptablemente al contexto salvadoreño, manteniendo solidez conceptual tras la confirmación de la estructura y adecuación con el modelaje del AFE, AFC y análisis de invarianza factorial. Respecto al objetivo general, se encontró evidencia que respalda la relación existente entre el autoconcepto y la implicación hacia los estudios. Se identificó una relación asociativa de la dimensión Autoeficacia Académica con los factores: Dedicación (Implicación), Vigor y Absorción de la Escala UWES-S, indicando que las representaciones sociales de las personas estudiantes influyen en las valoraciones de sus capacidades, interés y esfuerzo aplicado para el aprendizaje y proceso formativo. Estas asociaciones se ven reforzadas por correlaciones encontradas entre el autoconcepto e inversión de tiempo/energía para su inmersión en las actividades académicas.

Con base en los resultados de las pruebas post hoc de la Anova H, se tiene mayor validez de las diferencias entre grupos de las variables latentes. Tomando como referencia el grupo de estudiantes con mayores valoraciones hacia la implicación académica, se observa que, frente a mayor sentido de dedicación hacia sus estudios, se tienen más representaciones de eficacia y rendimiento para una proyección de mejor desempeño, tanto en metas y objetivos de aprendizaje como en las calificaciones. En tal sentido se secunda la existencia de relación entre dichos factores, lo que permiten la replicabilidad de los instrumentos siguiendo el procedimiento metodológico ejecutado, tanto para El Salvador como en otros contextos latinoamericanos. Los análisis comparativos sobre las propiedades psicométricas demuestran congruencia con los estudios donde se retomaron las escalas, confirmando que mantienen sus características métricas en el nuevo contexto de aplicación.

El estudio concierta con el trabajo de Méndez y Gálvez (2018), en la readecuación de la EAA para la estructura factorial original, esto valida la necesidad de este tipo de análisis riguroso para la adaptación de la escala a los contextos particulares. Dicha inconsistencia se encuentra, específicamente, en el ítem 5, el cual no se ajusta a la estructura, originalmente forma parte del factor de autoeficacia académica, pero presenta una carga factorial en la otra dimensión, eliminándose por esta discrepancia tal cual sucedió en la investigación de Gálvez et al. (2017). En Gedda et al. (2021), se resaltan tendencias similares como las encontradas en este estudio, sobre el condicionamiento del autoconcepto académico para un desempeño positivo. En Negrette y Ruiz (2024), también revelan una asociación directa y estadísticamente significativa, demostrando que a mayor autoconcepto académico mejor es el desempeño de las personas estudiantes, y que, la utilización del promedio de calificaciones como variable interviniente proporciona un indicador más certero para esta asociación.

Además, en Sánchez (2023) hay otras concordancias respecto a la importancia del autoconcepto académico, el autor también le otorga un sentido trascendental a esta variable latente, ya que las representaciones sociales de mayor autoeficacia coinciden con la apropiación de proyecciones positivas sobre su desempeño a futuro como motivaciones de logro y consecución de metas. No obstante, en contraste con los resultados de Schmidt et al. (2008), ante la propuesta teórica origen de la EAA se enmarcan diferencias, tras los resultados de consistencia se difiere en el total de ítems con cargas factoriales que aportan significativamente a la escala, con un total de 13 reactivos, y prevalecen correlaciones factoriales positivas y moderadas entre las dimensiones (r = 0.418, p< 0.001). Pese a ostentar una tendencia similar en la relación del autoconcepto para el incremento del rendimiento académico, las calificaciones contempladas en esta investigación se basan en un sentido de prospección, denotando que las autovaloraciones positivas promueven esfuerzos para mejores resultados evaluativos a futuro (expectativas de autoeficacia).

A nivel conceptual otros autores ratifican que, en los estudios referidos al autoconcepto académico, existe una inclinación por definirlo como un conjunto de percepciones o como una imagen que las personas tienen de sí mismas (características, limitaciones y capacidades). Pero la construcción del autoconcepto se basa en gran medida en interacciones por relaciones interpersonales (Buitrago y Sáenz, 2021; Carranza y Bermúdez-Jaimes, 2017), y dado que estas definiciones conllevan connotaciones colectivas y personales en interrelación constante, resulta apropiado diferenciar estas valoraciones que las personas estudiantes construyen de sí mismas.

Por lo tanto, se debe precisar que las percepciones son de carácter individual, dependen de factores exógenos con la información que se recibe del entorno, y a su vez, dependen de factores endógenos con el funcionamiento de los órganos sensoriales y la forma lógica de interpretar lo real (Aguilar, 2010). Mientras que, las representaciones sociales son las actualizaciones permanentes de esos símbolos y significados de los objetos y los fenómenos previamente percibidos (Basabe De Quintale y Vivanco, 2008), es decir, hay una percepción primaria (de objetos, sujetos, lenguaje y fenómenos), pero esta se va reconstruyendo a partir de interacciones en ocurrencia durante los pasajes del trayecto de vida de los y las estudiantes.

Por consiguiente, las representaciones sociales son aspectos más importantes para el autoconcepto en el proceso educativo, ya que se trata de una “aprehensión retroalimentada”, y esto “conduce a pensar que el accionar docente deberá traspasar la esfera de la simple percepción […] deberá ver las cosas de forma multireferencial” (Aguilar, 2010, p.159). El proceso educativo establece así una relación bidireccional donde el docente facilita las herramientas y la información, mientras que la persona estudiante construye activamente su aprendizaje desde su capacidad de percibir, reflexionar y comprender. Pero la eficacia de esta dinámica radica en la forma y el sentido en el que el docente remite lo que enseña y como lo enseña, y son aún más primordiales los juicios, miradas y huellas que transmite a sus discentes como motivación intrínseca hacia el aprendizaje.

Es por ello que a través de Abramowski (2024) se deduce que los afectos y las emociones, como el autoconcepto y las miradas que las personas estudiantes hacen hacia su interior, son representaciones sociales tratadas como “repertorios de emociones”, esto proporciona herramientas de autogestión como una guía para afrontar y moverse en las diferentes situaciones que se les presentan en el ámbito educativo. Decisivamente se destaca la figura que representa la persona docente como un poder influyente ante el imaginario colectivo estudiantil, los resultados de las pruebas de Spearman y Kruskal Wallis demuestran como los discentes valoran de manera positiva el apoyo que reciben del profesorado para una mayor implicación hacia los estudios.

Esto remite al efecto de destino de los juicios profesorales que analiza Kaplan (2008), pues tienen incidencia simbólica en la autoeficacia académica porque son interiorizados como dictámenes, sentencias o profecías de éxito o de fracaso para el estudiantado. Aunque, si bien es cierto, las valoraciones que las personas estudiantes poseen de sí mismos tienen influencia directa en el nivel de dedicación e implicación hacia sus estudios, el autoconcepto es solo una de tantas variables para un desempeño positivo, ya que intervienen otra bastedad de factores que diversifican la comprensión de los condicionantes del rendimiento académico. Pese a ello, la utilidad de estos constructos psicométricos es notable para una fase inicial diagnóstica, para mecanismos de soporte técnico y planificación de intervenciones en el plano académico universitario.

A nivel metodológico, las variables socioafectivas como el autoconcepto tienen ciertas limitaciones, aunque permiten describir y asociar ciertos aspectos en el ámbito educativo, deben ser complementadas por procesos de contraste y triangulación de metodología convergente, para obtener una evaluación más exhaustiva y multicausal, ya que estos fenómenos y contextos requieren de una mediación multidisciplinaria y holística. De esta manera, se sugieren dos líneas para futuras investigaciones, en primer lugar, el “efecto de destino o Pigmalión” que constituye un fenómeno que requiere profundización para estudiar las medidas objetivas y subjetivas que condicionan los juicios que el personal docente emite y que revolucionan las representaciones sociales de sus alumnos y alumnas. Asimismo, como segunda línea de investigación, es necesario el contraste de los constructos utilizados en esta investigación frente a otras escalas psicométricas, inventarios o cuestionarios que amplíen a otros análisis de multivariables.

8. CONCLUSIÓN

El presente estudio configura un aporte metodológico para la validación y evaluación de las escalas de Autoconcepto Académico (EAA), Bienestar en Contexto Académico (UWES-S) y para el cuestionario sobre Motivación y Relevancia Docente (MRD) en estudiantes universitarios salvadoreños, lo que respalda la utilización y adaptación de estos constructos para su replicabilidad en futuros procesos de investigación, contando con estos instrumentos como recursos con propiedades psicométricas consistentes. En términos conceptuales, para el ámbito educativo universitario, el autoconcepto académico constituye un proceso de actualización continua de las representaciones sociales que confieren las personas estudiantes sobre las capacidades y limitaciones propias. El autoconcepto académico a su vez, se reajusta por las percepciones que el estudiantado va captando en el entorno y por el quehacer institucional como escenario del acto educativo (esto incluye el contexto académico, las interacciones personales con compañeros/compañeras y la figura significativa de la persona docente).

Con notoriedad, un punto destacable en este estudio es el papel que juega la persona docente sobre el autoconcepto académico de sus estudiantes, es un rol trascendental para este entramado de condicionantes del rendimiento y de bienestar académico. El poder y la eficacia simbólica que tienen los juicios profesorales demandan especial atención por las marcas que dejan en las representaciones sociales del estudiantado. Este fenómeno del efecto Pigmalión merece y conviene ser estudiado por su influencia para la calidad de la educación que se anhela. Como variable socioafectiva, el autoconcepto académico tiene influencia directa en el desempeño del estudiantado universitario, las valoraciones que tienen sobre sí mismos se relacionan con la dedicación o implicación académica para su carrera en curso, teniendo incidencia en las calificaciones y aspiraciones de rendimiento, todas estas valoraciones condicionan la cotidianidad académica del discente.

Los hallazgos de esta investigación evidencian la relevancia de los constructos validados, los resultados sobre la influencia de las representaciones sociales y las percepciones de implicación académica en los y las estudiantes, demuestran que estas escalas son herramientas pertinentes, y aportan información significativa para: a) realizar diagnósticos y planificación de estrategias de intervención como acciones para fortalecer el autoconcepto en los estudiantes, b) desarrollar estrategias pedagógicas para fortalecer aspectos socioemocionales, y c) promover competencias profesionales para un posterior entorno laboral, que van más allá de la simple adquisición de conocimientos fragmentados y automatizados. Esto subraya la responsabilidad social de las instituciones de educación superior en la formación de la ciudadanía, ya que el autoconcepto académico positivo se configura como predictor crítico del éxito formativo y de la adaptación al mercado laboral.

Finalmente, pese a la contribución significativa de esta investigación en cuanto a evidencia empírica, muestra y participación estudiantil, se recomienda desarrollar estudios adicionales que: a) corroboren y contrasten la consistencia de estos constructos para la realidad salvadoreña y otros contextos latinoamericanos, b) exploren la relación con otras variables latentes y de caracterización, y c) amplíen los análisis psicométricos con pruebas de invarianza factorial que verifiquen la estabilidad de la estructura dimensional en diferentes poblaciones. Si bien, los instrumentos empleados demostraron adecuadas propiedades psicométricas (cumpliendo con criterios de confiabilidad y validez) y los resultados demuestran la equivalencia métrica y escalar de la EAA en el contexto estudiado (respaldando su uso para comparaciones grupales e investigaciones institucionales), futuras investigaciones deben complementar los análisis con pruebas robustas de invarianza factorial para garantizar la comparabilidad intercultural de estos constructos, considerando las realidades educativas diversas en la región y en Latinoamérica.

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