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

Descripción del Articulo

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
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Rendimiento escolar
Estudiante universitario
Perú
Calidad de la educación
Enseñanza privada
Descripción
Sumario: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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