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Comuna de Concepción, Chile
Oviedo, España
Antecedentes: el objetivo del estudio fue analizar la influencia de variables individuales potencialmente importantes (motivación, satisfacción con la carrera, autorregulación, expectativas de autoeficacia y percepción del desempeño académico) sobre la intención de permanecer en los estudios universitarios. Método: se ha empleado un diseño de tipo ex post-facto, administrando el Cuestionario de Vida Universitaria a una muestra compuesta por 2.741 estudiantes de primer año de seis universidades chilenas. Los datos fueron analizados utilizando un path análisis. Resultados: la intención de permanencia se incrementa cuanto mayor es la motivación intrínseca, mayores las expectativas de autoeficacia, mayor la percepción de desempeño y mayor satisfacción con la carrera. Entre todas las variables consideradas en el modelo, la intención de permanencia fue explicada en un 26%. Conclusiones: en primer lugar, se constata la conveniencia del estudio de este fenómeno mediante modelos complejos (por ejemplo, modelos de ecuaciones estructurales; modelos multinivel), pues no tiene sentido intentar explicar el abandono únicamente mediante efectos directos (como se hace en la mayoría de las investigaciones previas). En segundo lugar, el porcentaje de varianza explicada de la intención de abandono aconseja insistir en este tipo de estudios (con mayor control, con otro tipo de medidas, etc.).
Background: The aim of the study was to analyze the influence of potentially important individual variables (motivation, satisfaction with the course, self-regulation, expectations of self-efficacy and perception of academic performance) on the intention to remain on university courses. Method: An ex-post-facto design was used, applying the University Life Questionnaire to a sample of 2,741 first-year students from six Chilean universities. Data were analyzed by path analysis. Results: The intention to remain is higher when intrinsic motivation is higher, self-efficacy expectations are higher, the perception of performance is higher and satisfaction with the course is higher. All the variables included in the model explained 26% of the intention to remain. Conclusions: The study confirms the suitability of studying this phenomenon through complex models (e.g., structural equation models, multilevel models), since it makes little sense to try to explain dropout only through direct effects (as in most previous research). Secondly, the percentage of variance explained by dropout intention means it is important to continue this kind of research (with better controls, other types of measures, etc.)
