Desarrollo y validación de un instrumento para identificar al estudiante en riesgo

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.31391/YPQX3872

Palabras clave:

estudiante en riesgo, factores de riesgo, deserción escolar, retención, pandemia

Resumen

Los sistemas de identificación de estudiantes en riesgo de abandono escolar van desde la observación directa hasta el uso de técnicas de aprendizaje automático. El objetivo de este artículo es reportar la construcción y validación de un instrumento de autodetección del riesgo de abandono escolar dirigido a estudiantes de nivel medio superior. Los indicadores que orientaron su diseño se basaron en características comúnmente citadas en la literatura especializada sobre estudiantes en riesgo, como problemas económicos, bajo compromiso escolar y factores sociales complejos. El cuestionario, de carácter aditivo —es decir, a mayor puntaje, mayor nivel de riesgo—, fue aplicado en línea. La muestra de conveniencia estuvo conformada por 1,006 estudiantes de escuelas públicas de educación media superior. El análisis de confiabilidad reveló una alta consistencia interna (α = 0.9187), y el análisis factorial identificó tres factores principales que explican la estructura del instrumento. El cuestionario ofrece a los estudiantes una estimación válida y confiable de su nivel de riesgo de deserción escolar. Asimismo, brinda a las autoridades educativas una herramienta útil para planificar acciones preventivas y de retención que contribuyan a mejorar la eficiencia terminal de las instituciones educativas.

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Biografía del autor/a

Gilda Teresa Rojas-Fernández, UNAM, México

Doctora en Psicología Educacional por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Investigadora y docente en la Facultad de Psicología de la misma universidad. Líneas de investigación: estudiante en riesgo, prevención de la deserción escolar, habilidades blandas, educación y tic y tac.

José Francisco Cortés-Sotres, Consultor privado en estadística

Ingeniero mecánico electricista por la UNAM. Consultor privado en estadística especializado en grandes bases de datos.

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Publicado

2025-07-01

Número

Sección

Artículos de investigación, sección abierta