Análisis del síndrome de Burnout en docentes de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Chimborazo y su incidencia en el desempeño laboral

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El análisis del síndrome de burnout en los docentes de Ingeniería y su incidencia en el desempeño laboral busca establecer las causa por las cuales se produce la carencia de datos del comportamiento del ser humano en la formación académica y sus contexto. El procedimiento utilizado es la de operativ...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Cabezas, Edmundo
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2016
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:Revista UNMSM - Industrial Data
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:ojs.csi.unmsm:article/12538
Enlace del recurso:https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/12538
Nivel de acceso:acceso abierto
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The analysis of burnout in the teaching of engineering and its impact on job performance seeks to establish the cause why the lack of data on human behavior and academic training context occurs. The procedure used is that of operational variables in the case of burnout: emotional exhaustion, depersonalization, personal accomplishment and Workplace Performance: Personal, Family and Organizational through survey validated by experts and you set up a Burnout with test Maslach for burnout results rate: low, medium, high with ANOVAS and t multivariate for hypothesis testing to be the most affected dimension of personal and family size.
description El análisis del síndrome de burnout en los docentes de Ingeniería y su incidencia en el desempeño laboral busca establecer las causa por las cuales se produce la carencia de datos del comportamiento del ser humano en la formación académica y sus contexto. El procedimiento utilizado es la de operatividad de variables en el caso del burnout: Cansancio emocional, Despersonalización, Realización Personal y en el Desempeño Laboral: Personal, Familiar y Organizacional, mediante encuesta validadas por expertos y establecer el Burnout con el test de Maslach para obtener resultados del tipo de burnout: baja, media, alta con anovas y t multivariables para la comprobación de hipótesis siendo la dimensión más afectada la dimensión personal y familiar.
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