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Introducción
La universidad constituye para las y los jóvenes1 un espacio de relevancia particular no solo por la cantidad de horas que transcurren en ella, sino también por las oportunidades que ofrece de relación con el conocimiento, con los pares y con el ámbito profesional, así como la transformación que implica en la interpretación del mundo (Pérez-Villalobos, Cobo-Rendón, Sáez y Díaz-Mujica, 2018).
En Argentina, la masividad que caracteriza el ingreso a la universidad (Lodola, 2019) se enfrenta con la problemática del abandono y la deserción, incluso el sistema universitario llega a definirse como de selectividad implícita, es decir, que pese a su carácter abierto en su interior, se desarrollan fenómenos excluyentes que afectan en particular a las franjas de la sociedad más desfavorecidas (Pierella, Peralta y Pozzo, 2020).
Esta situación coloca a las universidades en la necesidad de acompañar a los estudiantes no solo en el ingreso y la permanencia, sino también en su progreso y egreso; la educación superior es una etapa de singular importancia por cuanto estos trayectos de formación absorben a un importante sector de la población joven y configuran una experiencia decisiva (García, 2015; Vercellino, Chironi, Gibelli, Goin et al., 2020).
En este sentido, el rendimiento académico se ha definido como uno de los indicadores que permite conocer el grado de desempeño estudiantil, cuya conceptualización involucra factores tanto sociales como educativos, configurándolo como un constructo complejo y diverso (Herrera Rivera y Arancibia Carvajal, 2022).
Garbanzo Vargas (2007), considerando la investigación en América Latina, agrupa los factores asociados al rendimiento académico en tres determinantes: personales, sociales e institucionales, confirmando la complejidad de su conceptualización en el ámbito universitario, dado que la relación entre las distintas variables, por más fuerte que parezca, no siempre es generalizable: “los resultados podrían variar según el conjunto de interacciones entre sí, tan distintas como poblaciones que se estudien y sus contextos” (Garbanzo Vargas, 2007:61).
Tomando en cuenta los desafíos que enfrenta la formación universitaria y los aspectos vinculados al desempeño estudiantil, este trabajo se propuso analizar la relación entre el rendimiento académico, el bienestar psicológico y la autoeficacia académica en estudiantes universitarios en la Provincia de Formosa, ubicada en el norte argentino.
Evaluar conjuntamente estas tres variables permite profundizar en las interrelaciones que existen entre ellas y comprender su impacto en la experiencia educativa y el éxito en la trayectoria académica.
Los estudiantes que experimentan altos niveles de bienestar psicológico tienden a estar más motivados, comprometidos y resilientes ante los desafíos académicos, lo que se traduce en un mejor rendimiento académico (Barrera Hernández, Sotelo Castillo, Barrera Hernández y Aceves Sánchez, 2019; Casiano Carranza, Márquez Gómez y Cardoso Jiménez, 2024; García, 2015; Urzúa, Caqueo-Urízar, Araya, Díaz et al., 2016).
Por su parte, la autoeficacia, definida como la creencia en la propia capacidad para realizar una tarea, es un predictor significativo del rendimiento académico (Bandura, 1987). Los estudiantes con alta autoeficacia académica tienden a establecer metas más desafiantes, persistir ante las dificultades y utilizar estrategias de aprendizaje más efectivas (Borzone Valdebenito, 2017; Rosales-Ronquillo y Hernández-Jácquez, 2020; Zumárraga-Espinosa y Cevallos-Pozo, 2022).
Asimismo, un mayor bienestar psicológico puede aumentar la autoeficacia, al promover una visión positiva de uno mismo y de las propias capacidades (Ryff, 1989); a su vez, una alta autoeficacia puede contribuir al bienestar psicológico, al generar un sentido de logro y control sobre la propia vida (Deci y Ryan, 2000). En particular, en los estudiantes universitarios, mayores niveles de bienestar psicológico permiten que desarrollen sus capacidades y, por consiguiente, su autoeficacia académica (Chumbimuni-Aguirre y Pequeña Constantino, 2022; Sánchez Hañari y Yupanqui Najarro, 2022).
El constructo bienestar psicológico se ha operacionalizado a través de diferentes modelos, en la presente investigación se consideran dos: a) el de Ryff (1989), que propone un modelo teórico multidimensional, compuesto por seis dimensiones: autoaceptación, relaciones positivas con otras personas, autonomía, dominio del entorno, propósito en la vida y crecimiento personal (Rosa-Rodríguez, Negrón Cartagena, Maldonado Peña, Quiñones Berrios et al., 2015); y b) el de Deci y Ryan (2000) que, a través de la teoría de la autodeterminación, proponen un modelo constituido por tres factores: autonomía, relaciones positivas y competencia.
Ryff (1989) integró diversos conceptos de la tradición eudaiemónica en psicología de la personalidad, del desarrollo y de la clínica; formuló un modelo multidimensional del bienestar psicológico, donde cada una de las dimensiones “son consideradas como índices de bienestar psicológico más que como predictores propiamente dichos” (Meier, 2019:75) y evidencian los desafíos que enfrentan los individuos en sus intentos por funcionar plenamente y desarrollar sus potencialidades (Keyes, 2006).
El modelo presentado por Deci y Ryan (2000), a partir de la teoría de la autodeterminación, se constituye como una macroteoría de la motivación humana, vinculada con el desarrollo de la personalidad y el logro del bienestar. Plantea la existencia de tres necesidades psicológicas básicas: autonomía, relación y competencia. La primera de ellas involucra la necesidad de experimentar el comportamiento como propio y con sentido, la de relación se vincula con la conexión que se pueda establecer con los demás y la necesidad de competencia implica sentirse eficaces y poder administrar los desafíos personales (Delgado Herrada, García Horta, Téllez López y Zamarripa Rivera, 2021).
En la universidad, un estudiante adquiere autoeficacia académica en la realización efectiva de actividades y a través de la interpretación que realiza de los logros alcanzados, desarrollando en este proceso la creencia acerca de sus posibilidades para realizar tareas similares en el futuro (Piergiovanni y Depaula, 2018); por ende, se constituye en un aspecto central del bagaje de recursos personales para realizar aprendizajes de calidad.
El objetivo de esta investigación es indagar acerca de las relaciones que se establecen entre el rendimiento académico, el bienestar psicológico y la autoeficacia académica en estudiantes universitarios. Se considera que la comprensión de los aspectos abordados en este estudio aportará a la elaboración de estrategias de intervención y a la optimización de la calidad del aprendizaje y de la vida universitaria, así como al desarrollo de políticas y programas orientados a favorecer el progreso, la permanencia y el egreso de los estudiantes de educación superior.
Método
Participantes
La población del presente trabajo está conformada por estudiantes universitarios de las carreras de grado de la Facultad de Humanidades de la Universidad Nacional de Formosa (Argentina). A través de un muestro no probabilístico, incidental, se obtuvo una muestra de 667 estudiantes de segundo a cuarto año, pertenecientes a las 10 carreras que ofrece la Facultad de Humanidades, mayoritariamente de formación docente en diversas disciplinas: profesorados en Geografía, Historia, Letras, Matemáticas, Física, Química, Biología y Educación Especial; Psicopedagogía y la licenciatura en Psicopedagogía. La muestra quedó constituida por un 26.5% de hombres (n = 177) y un 73.5% de mujeres (n = 490), con una media de 26.68 años (DE = 6.79; mínimo = 18, máximo = 42).
Instrumentos
El bienestar psicológico se evaluó a partir de la escala de bienestar psicológico de Ryff en la versión de 39 ítems de Van Dierendonck (2004), adaptada para esta población (Nogueira, Alcaide y Meier, 2023). Esta adaptación partió de las seis dimensiones propuestas por el modelo original, pero encontró que solo tres factores presentaban los índices de ajuste óptimos, coincidiendo con la definición de bienestar psicológico propuesto por la teoría de la autodeterminación (Deci y Ryan, 2000) a partir de la valoración de la autonomía, las relaciones positivas con otros y la competencia.
La escala utilizada (Nogueira y Alcaide, 2023) está constituida por tres subescalas de tipo Likert con opciones de respuesta entre 1 (completamente en desacuerdo) y 6 (completamente de acuerdo), y conformada por las dimensiones: autonomía (ítems 4, 9, 15, 27 y 33), relaciones positivas (ítems 2, 8, 14, 20, 26 y 32) y la tercera denominada competencia (Aranguren y Irrazabal, 2015) (ítems 7, 11, 18, 23, 28, 31 y 37) que subsume a las dimensiones de dominio del entorno, propósito de vida, autoaceptación y crecimiento personal de la escala de bienestar psicológico original. Las escalas presentaron niveles de confiabilidad adecuados, con un omega de McDonald de .70, .78 y .83, respectivamente. Cada factor es una escala y se puede interpretar de manera separada (ver anexo, Tabla 1A).
La adaptación que se utiliza es una escala de tres dimensiones, coincidentes con las propuestas por la teoría de la autodeterminación (Deci y Ryan, 2000): autonomía, relaciones positivas con otros y competencia.
La autoeficacia académica se evaluó partir de una versión corta de la escala de autoeficacia para el rendimiento académico para estudiantes universitarios, adaptada para esta población (Nogueira y Alcaide, 2023). Está constituida por nueve reactivos y mostró buenos niveles de confiabilidad, con un omega de McDonald de .83. Su calificación se realiza mediante sumatoria de los puntos por ítem, a mayor puntuación, mayor autoeficacia académica (ver anexo, Tabla 2A).
El rendimiento académico fue relevado a partir de un cuestionario ad hoc, donde los participantes debían informar su promedio considerando en su cálculo las notas obtenidas en los exámenes finales, incluidos los aplazos,2 según los datos provistos por el Sistema de Informaciones Universitarias de la Facultad.
Procedimiento
El diseño de la investigación fue aprobado por el Comité de Ética de la Universidad Internacional Iberoamericana de México, dado que el mismo fue presentado en el marco de estudios de posgrado realizados en dicha institución; además, la universidad involucrada en Argentina no contaba aún con un comité de ética para el área respectiva.
A partir de esta aprobación, se gestionaron los permisos de las autoridades educativas de la Universidad Nacional de Formosa y de la Facultad de Humanidades. Los instrumentos se aplicaron a través de un formulario autoadministrado (Google Forms), habilitado en la plataforma de la Facultad durante marzo de 2024. En él se informaban los objetivos y características del estudio, se solicitaba el consentimiento, indicando el carácter voluntario de la participación y la confidencialidad de las respuestas.
Análisis de datos
Una vez adaptados y aplicados los instrumentos, los datos recogidos fueron ingresados a la planilla de cálculos estadísticos del Statistical Package for the Social Sciences (SPSS 25.0). Se realizaron análisis descriptivos de las variables para conocer la normalidad de la distribución a través del estudio de la media, el desvío estándar y los coeficientes de asimetría y curtosis.
Inicialmente se realizó una exploración de la asociación entre las variables de estudio a partir de un análisis correlacional bivariado (r de Pearson), con el objetivo de verificar la fuerza de las relaciones entre ella. Se utilizó un valor de alfa para los test estadísticos de .05, a dos colas (Field, 2009).
A partir de ello y dada la predominancia de un enfoque multivariado para el estudio de fenómenos complejos como el comportamiento humano (Tabachnick, 2001), se realizó el análisis de regresión múltiple, con el objeto de conocer con la mayor precisión las interrelaciones que se establecen entre los predictores (variables independientes) y criterios (variables dependientes). Por consiguiente, se realizó un análisis de regresión múltiple (stepwise o paso a paso), previa verificación del cumplimiento de los supuestos multivariados que garantizan la validez del procedimiento utilizado (Kelley y Bolin, 2013).
Para el análisis de los modelos explicativos, se utilizó el modelo de regresión lineal múltiple, tomando como variable dependiente el rendimiento académico y como variables independientes las dimensiones del bienestar psicológico (autonomía, relaciones positivas y competencia) y la autoeficacia académica.
Dadas las características del análisis de regresión múltiple, los criterios de inclusión en el modelo de regresión fueron estrictamente estadísticos. Finalmente, el análisis realizado de las relaciones entre las tres dimensiones del bienestar psicológico (autonomía, relaciones positivas con otros y competencia) y la correspondiente a autoeficacia académica arrojó como resultado que solo esta última y la dimensión competencia podían ser incluidas en el modelo predictivo obtenido.
Resultados
Análisis descriptivos
En primer lugar, se calcularon los estadísticos descriptivos para las tres dimensiones de las escalas de bienestar psicológico y de autoeficacia académica, así como para el rendimiento académico.
La escala de autoeficacia académica, de tipo Likert de cuatro puntos (1= incorrecto - 4 = cierto), implica que individuos con puntuaciones más próximas a 4 presentan mayores niveles de autoeficacia académica.
La escala de bienestar psicológico está constituida por tres dimensiones, también de tipo Likert, en este caso de seis puntos (1 = completamente en desacuerdo - 6 = completamente de acuerdo), por ende, los individuos cuyas puntuaciones se aproximan más a 6, tienen mayores niveles en cada uno de los aspectos considerados.
En cuanto al rendimiento académico, según la escala definida por la reglamentación de la Facultad, los estudiantes deben alcanzar 6 o más puntos para aprobar las asignaturas.
Como puede observarse en la Tabla 1, de acuerdo con los análisis descriptivos para cada variable, los valores de asimetría no superaron al rango de +/- 2 y la curtosis no superó los valores +/- 7, considerados adecuados para realizar el cálculo de estadísticos paramétricos (Lloret-Segura, Ferreres-Traver, Hernández-Baeza y Tomás-Marco, 2014).
Relaciones entre el rendimiento académico, el bienestar psicológico y la autoeficacia académica
Se verificó la linealidad de las variables y se procedió a analizar las relaciones entre las dimensiones consideradas a través del cálculo del coeficiente de correlación de Pearson. Se obtuvo una correlación baja, positiva y significativa (r = .27, p < .01) entre la autoeficacia y el rendimiento académicos, entre la autonomía y el rendimiento académico (r = .082, p < .05) y entre la competencia y el rendimiento (r = .29, p < .01), no se verificó correlación entre las relaciones positivas y el rendimiento académico (r = .062, p > .05) (Tabla 2).
Tabla 2 Correlación entre la autoeficacia académica y las dimensiones del bienestar psicológico y el rendimiento académico
| Autoeficacia académica |
Autonomía | Relaciones positivas |
Competencia | |
|---|---|---|---|---|
| Rendimiento académico | .269** | .082* | .062 | .298** |
| Sig. bilateral | .000 | .035 | .109 | .000 |
*La correlación es significativa en el nivel .05 (bilateral).
**La correlación es significativa en el nivel .01 (bilateral).
Fuente: elaboración propia.
Con este resultado se comprueba que de todas las variables consideradas solo la autoeficacia académica y dos dimensiones del bienestar psicológico están relacionadas positivamente con el rendimiento académico, es decir que a mayor nivel en cada una de ellas se registrará un mayor nivel en el rendimiento.
A su vez, esta relación es más alta con la autoeficacia académica y solo con una de las dimensiones del bienestar psicológico: la competencia. Sin embargo, para tener más precisiones en torno a las relaciones encontradas era necesario profundizar el análisis, de allí que se planteó el desarrollo de un modelo de regresión lineal.
Competencia y autoeficacia como variables predictoras del rendimiento académico
Para analizar la influencia del bienestar psicológico y la autoeficacia académica en el rendimiento académico se realizaron tres modelos de regresión lineal múltiple con el método paso a paso.
Inicialmente se consideraron las tres dimensiones que correlacionaban con el rendimiento académico (autonomía, competencia y autoeficacia académica), resultaron significativos dos de ellas (Tabla 3), quedando definidos 2 modelos: el 1, que consideró solo a la variable competencia, y el 2, que incluyó, además, la variable autoeficacia académica. La autonomía no fue incluida en ninguno de los modelos por carecer de la significatividad suficiente (p > .05).
Tabla 3 Análisis de regresión múltiple para el rendimiento académico
| Modelo | Variables predictoras |
Coeficientes no estandarizados |
Coeficientes tipificados |
t | Estadísticas de colinealidad |
Cambio en R2 |
||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| B | DM | β | Tolerancia | FIV | ||||
| 1 (a) | (Constante) | 3.12 | .29 | 10511** | 1.00 | |||
| Competencia | .51 | .06 | .298 | 8058** | 1.00 | 1.00 | ||
| 2 (b) | (Constante) | 2.61 | .33 | 7953** | 1.40 | |||
| Competencia | .37 | .07 | .216 | 4961** | .71 | 1.40 | 1.40 | |
| Autoeficacia | .39 | .11 | .153 | 3528** | .71 | 1.40 | ||
| p valor del modelo (ANOVA) | .000 | F = 39.246 | gl = (2, 664) | R2 = .11 | ||||
(a) Predictores: (constante), competencia.
(b) Predictores: (constante), competencia, autoeficacia.
** Diferencia significativa con p < .01
Fuente: elaboración propia.
Para la realización de este análisis, se verificaron los supuestos de linealidad y normalidad de las variables, la homocedasticidad de las distribuciones y la independencia de los residuos. Por su parte, el estadístico Durbin-Watson proporcionó un valor de 1.78, dentro del rango recomendado (1.5-2.5).
El modelo 1 tiene solo como variable predictora a la competencia con una capacidad explicativa de 8.9 % de la varianza (R2c = .089%; F(1,665) = 64929; p < .001), siendo la constante de 3.12, con un error típico de .30 (t = 10.5, p < .001). En la predicción del rendimiento académico la puntuación aumentaba .30 por cada punto que aumentaba la dimensión competencia.
El modelo 2 contiene dos variables predictoras: competencia y autoeficacia académica, con una capacidad explicativa de 11% de la varianza (R2c = .11%; F(2,664) = 39.246; p < .01), en este caso, la inclusión de la variable autoeficacia académica añade un 2.1% a la predictividad del rendimiento académico, siendo la constante de 2.61, con un error típico de .33 (t = 7.95, p < .01).
Los coeficientes de ambas variables son significativos y se puede afirmar que la autoeficacia académica (B = .39; p < .01) y la competencia (B = .37, p < .01) predicen al rendimiento académico, aunque esta última en mayor medida que la primera, según se puede concluir de la identificación de los coeficientes estandarizados (competencia: β = .22; autoeficacia académica: β = .15) (Tabla 3).
Asimismo, todos los coeficientes de tolerancia son mayores de .10 y todos los valores de FIV están por debajo de 10 (Vilà Baños, Torrado Fonseca y Reguant Álvarez, 2019), permitiendo así descartar la existencia de colinealidad entre las variables predictoras, verificándose uno de los supuestos para la realización del análisis propuesto (competencia: tolerancia = .71, FIV = 1.40; autoeficacia académica = .71, FIV = 1.40).
Considerando el análisis realizado, si bien la proporción de la varianza explicada total del rendimiento académico en función de las variables consideradas no presenta un valor notable, la competencia y la autoeficacia académica predicen significativamente el rendimiento.
Esta ecuación permitiría aproximar con un margen de error mínimo el valor del rendimiento académico conociendo los niveles de competencia y autoeficacia académica de los estudiantes, con ello se puede afirmar que en la predicción del rendimiento académico, considerando ambas variables, se produce un incremento de .22 por cada punto que aumenta la competencia y de .15 por cada punto que aumenta la autoeficacia académica.
Discusión
El objetivo de este estudio fue indagar acerca de las relaciones que se establecen entre el rendimiento académico y las dimensiones del bienestar psicológico y la autoeficacia académica en estudiantes universitarios.
Si bien el estudio sobre estos factores asociados al rendimiento no es nuevo, la importancia de profundizar en ellos se ha acentuado significativamente para dar respuesta a la problemática que enfrenta este nivel educativo en la etapa de pospandemia. La crisis sanitaria por covid-19 y las medidas de confinamiento han generado un aumento en los niveles de estrés, ansiedad y depresión entre los estudiantes (Clerque Acuña, Díaz Villarruel y Cabascango Vinueza, 2024). Asimismo, en el nivel superior, la adaptación a modalidades de estudio en línea, la incertidumbre sobre el futuro académico y laboral y el aislamiento social han impactado negativamente en el bienestar emocional de los jóvenes universitarios (Barrientos Oradini, Yáñez Jara, Pennanen Arias y Aparicio Puentes, 2022).
En este contexto, comprender cómo el bienestar psicológico se relaciona con el rendimiento y la autoeficacia académicos es crucial para diseñar estrategias de apoyo y promover la salud mental de los estudiantes. Una investigación de Husky, Kovess-Masfety y Swendsen (2020) encontró que los estudiantes universitarios que experimentaron mayores niveles de estrés durante la pandemia mostraron un peor rendimiento académico y una menor autoeficacia. Por lo tanto, es fundamental investigar qué dimensiones del bienestar psicológico son más relevantes para el éxito académico en este nuevo contexto y cómo se pueden fortalecer para mitigar los efectos negativos de lo sucedido y los cambios que ha atravesado la población estudiantil.
Se esperaba que todas las dimensiones del bienestar psicológico estuviesen relacionadas con el rendimiento académico; sin embargo, solo se ha podido establecer con éxito la existencia de relaciones positivas entre el rendimiento y dos dimensiones del bienestar psicológico: la autonomía y la competencia, contrariamente a lo que se podría suponer, la dimensión relaciones con otros fue excluida de la correlación.
Teniendo en cuenta que en la dimensión competencia se subsumen la autoaceptación, el propósito en la vida, el dominio del entorno y el crecimiento personal, este resultado da cuenta de una relación positiva entre estos aspectos y el rendimiento académico y define que no todas las dimensiones del bienestar psicológico guardan la misma relación con las otras variables.
Estos resultados contrastan con otras investigaciones, estableciéndose coincidencias en algunas dimensiones y diferencias con otras. Carranza Esteban, Hernández y Alhuay Quispe (2017) reportaron que las que presentan mayor correlación son autoaceptación (r = .22, p < .01), dominio del entorno, crecimiento personal (r = .25, p < .01) y relaciones con otros (r = .28, p < .01) y es menor en propósito en la vida (r = .19, p < .01) y autonomía (r = .14, p < .01).
Por su parte, Barrera Hernández et al. (2019) observaron relaciones entre el promedio de calificaciones y solo tres factores del bienestar psicológico en estudiantes de licenciatura: propósito en la vida (r = .17, p < .01), crecimiento personal y dominio del entorno (r = .13, r = .11, p < .05).
Las discrepancias que se registran dan cuenta de la influencia de los factores sociales y culturales en la interpretación subjetiva del constructo bienestar psicológico (Meier, 2019).
A partir de lo reportado, se podría pensar que, dado que la competencia en el modelo propuesto por Deci y Ryan (2000) es una variable asociada al ajuste de las personas al contexto, el bienestar psicológico en la universidad de Formosa es interpretado por los estudiantes como el logro de mayores niveles de adaptación a esta etapa formativa. Además, la exclusión de la dimensión relaciones con otros en la correlación con la autoeficacia y el rendimiento académicos y la falta de predictividad de la dimensión autonomía podría estar vinculada a esta interpretación particular del bienestar psicológico, así como a las dificultades debido a la socialización que se ha observado en la etapa de pospandemia (De La Cruz Urrutia, 2021).
En este caso, el bienestar psicológico estaría fuertemente asociado con los logros académicos más que con la necesidad de establecer relaciones sociales con los pares o de recurrir o no a otras personas en la realización de las actividades. Este aspecto se vería además fortalecido por el contexto universitario argentino, donde la masividad y diversidad de la matrícula generan en el imaginario colectivo un marcado individualismo (Pierella, Peralta y Pozzo, 2020).
Cabe señalar además que, en el aprendizaje, la autonomía se configura como el resultado de un proceso y no como una condición de inicio, y este es uno de los motivos posibles de su baja incidencia. De tal modo, se considera que estos aspectos deben ser estudiados desde una perspectiva cualitativa que permita su profundización.
En una segunda instancia, en el modelo de regresión lineal múltiple se incluyó la variable autoeficacia académica, mejorando la predictividad del rendimiento. La inclusión de esta variable permitiría pensar en la presencia de una función mediadora del bienestar psicológico, en relación con la autoeficacia y el rendimiento académicos, confirmando lo aportado por Freire y Ferradás (2019), quienes observaron una correlación positiva alta y significativa entre dominio del entorno y las expectativas de autoeficacia (r = .51, p < .01). En otro estudio, Freire, Ferradás, Núñez, Valle et al. (2019) reportaron, además, que la autoeficacia académica mediaba parcialmente en la relación entre el bienestar psicológico y otra variable vinculada a la vida universitaria que es el afrontamiento del estrés.
Asimismo, la investigación más reciente sostiene la existencia de una relación significativa entre bienestar psicológico y la autoeficacia. Chumbimuni-Aguirre y Pequeña Constantino (2022) hallaron una relación estadísticamente significativa entre ambas variables de los estudiantes universitarios participantes (r = .59, p < .05), en particular en las dimensiones de autonomía (r =.50, p < .01), autoaceptación y dominio del entorno (r = .49, p < .01), propósito en la vida (r = .37, p < .01) y relaciones con otros (r = .26, p < .01).
En particular durante la pandemia, Sánchez Hañari y Yupanqui Najarro (2022) reportaron relaciones estadísticamente significativas entre la autoeficacia académica y las dimensiones autoaceptación (r = .27, p < .01), autonomía (r = .31, p < .01), propósito en la vida (r = .37, p < .01) y relaciones con otros (r = .20, p < .01).
Estos resultados indicaron que un mayor bienestar psicológico permite que los estudiantes desarrollen sus capacidades y, por consiguiente, su autoeficacia académica, manteniendo lo hallado por González Cabanach, Valle Arias, Freire Rodríguez y Ferradás Canedo (2012) en estudios anteriores.
A partir de lo comentado, los resultados presentados en este trabajo destacan la importancia de considerar tanto el bienestar psicológico como la autoeficacia académica al analizar el rendimiento académico. A pesar de que no se han reportado relaciones específicas entre estas tres variables en contextos universitarios, los hallazgos sugieren que su interacción puede ofrecer una comprensión más profunda de los factores que inciden en el desempeño estudiantil.
Esto es particularmente relevante, dado que los estudios del rendimiento académico han abordado estas variables de manera aislada o en contextos diferentes, lo que limita la comprensión integral del fenómeno en el ámbito universitario y, si bien la relación es de moderada a baja, estas tienen una significatividad suficiente para ser consideradas en la comprensión de los procesos académicos en esta etapa formativa.
Entre las limitaciones de la investigación se encuentran, en primer lugar, aquellas generadas al trabajar con muestras no probabilísticas que podrían dar lugar a sesgos en el proceso de recolección de datos. Asimismo, se señala que la obtención de los datos se realizó a partir de un autoinforme, quedando fuera del control del investigador el grado de subjetividad posible en las respuestas.
Otro aspecto está vinculado al hecho de que la muestra corresponde a una sola provincia del norte de Argentina, y es necesaria la ampliación de los hallazgos a más provincias de la región y de otras del país en aras a la profundización y generalización de las conclusiones.
Más allá de estas limitaciones, se considera que este estudio aporta a la comprensión del tránsito por la vida universitaria y permite avanzar hacia modelos que integren los factores psicológicos, sociales y pedagógicos en la conceptualización del rendimiento académico.
