Factores asociados al rendimiento académico en los cursos de matemáticas en estudiantes de ingeniería: Un enfoque cuantitativo en universidades del departamento de San Martín, Perú

Abstract

El objetivo fue analizar los factores asociados al rendimiento académico en asignaturas de matemáticas en estudiantes de ingeniería de universidades peruanas, integrando validación psicométrica del instrumento de medición y modelamiento multinivel de tres niveles, como métodos se desarrolló un estudio cuantitativo, explicativo y transversal con una muestra de 432 estudiantes, un cuestionario inicial de 47 ítems fue sometido a análisis factorial exploratorio y confirmatorio, reteniéndose 27 ítems agrupados en cinco factores latentes, los cuales son: innovación metodológica, entorno de aprendizaje, calidad docente, discrepancia esfuerzo–logro y ansiedad matemática; el modelo confirmatorio mostró adecuados índices de ajuste (CFI = 0.919; TLI = 0.909; RMSEA = 0.061; SRMR = 0.047), la consistencia interna fue satisfactoria (α = 0.89; ω = 0.91); posteriormente, se estimaron modelos de regresión multinivel con estudiantes anidados en carreras y universidades, Con respecto a los resultados, el modelo nulo indicó que el 11.9% de la varianza del rendimiento académico se atribuía a niveles superiores al estudiante (ICC), el modelo final mostró que la calidad docente se asoció positivamente con el rendimiento (β = 0.72, p < .001), mientras que la repitencia previa (β = −0.66, p < .001) y la discrepancia percibida esfuerzo–logro (β = −0.50, p = .002) se asociaron negativamente, la ansiedad matemática mostró una asociación significativa con el rendimiento académico; dado que la escala fue invertida, lo que indica que menores niveles de ansiedad matemática se asociaron con un mejor rendimiento académico (β = 0.33, p = .002), el tipo de universidad no mostró un efecto directo significativo tras controlar las variables individuales, el modelo explicó el 19.9% de la varianza a nivel individual (R² marginal) y el 26.5% considerando los efectos contextuales (R² condicional); se concluye que el rendimiento académico en matemáticas en ingeniería presenta una estructura multifactorial donde predominan los efectos individuales, aunque existe una contribución contextual significativa, a calidad docente emerge como el predictor más robusto, mientras que la discrepancia percibida esfuerzo-logro sugiere mecanismos de atribución académica asociados a menor desempeño; la integración de validación psicométrica y modelamiento multinivel aporta solidez metodológica para futuras investigaciones en educación superior en ingeniería.