Factores de resiliencia y afrontamiento como predictores del rendimiento académico de los estudiantes en universidades privadas

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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 a...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Tipismana Neyra, Orlando
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Científica del Sur
Repositorio:UCSUR-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.cientifica.edu.pe:20.500.12805/785
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12805/785
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Materia:Rendimiento escolar
Estudiante universitario
Perú
Calidad de la educación
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description 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 y 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 de 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.
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