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

Abstract

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.

One of the sectors where the COVID-19 pandemic has had the greatest impact has been education. In a hasty way and with little time to react, an interruption of academic normality had to be carried out and a virtual teaching modality had to be transitioned. Not only the teachers, who have had to adapt and modify theteaching-learning processes, but also the students have been affected by this drastic change of direction that has occurred in higher education. In a key phase of the course, with social and family conditions not always favorable, with lack of resources and with the distance imposed by alarm measures, students have been subjected to pressure that has put the continuity of studies. METHOD: The study carried out with a sample of 475 students from different undergraduate degrees from the University of La Laguna (Spain), aimed to validate a predictive model on the intention to abandon, using a structural equation model. Specifically, the predictive value that the virtual teaching model, academic exhaustion and expectations of self-efficacy had in the intention of dropping out of university students was analyzed. RESULTS: The results showed that the resulting model was valid to predict the variable of intention to abandon the studies. DISCUSSION: The data obtained can help prevent situations of risk of abandonment in the future, through the implementation of guidance, information, academic support and student monitoring programs.