Autoeficacia y Procrastinación Académica en Ecuador
Sección: Educación
Veritas & Research, Vol. 6, N° 2, 2024, 179-190
ISSN 2697-3375
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Relación latente entre autoeficacia y procrastinación
académica en universitarios del Ecuador
Esteban Moreno-Monteroa & Andrea Chicaiza-Nugraa
a Universidad de La Coruña, España
Resumen
La Autoeficacia General (AEG) es una creencia que influye significativamente en la regulación y realización de
actividades dirigidas a alcanzar metas y objetivos. En la actualidad, la alta prevalencia de Procrastinación
Académica (PA) en los estudiantes universitarios incide de manera negativa en su desempeño académico y
bienestar psicológico. El objetivo del presente estudio es identificar la relación latente existente entre la AEG y
la PA, y sus diferencias según el sexo en universitarios del Ecuador. La investigación tiene una metodología
descriptiva, comparativa y de corte transversal. A nivel de relaciones latentes, se utilizó el Moldeamiento de
Ecuaciones Estructurales (SEM). Los participantes fueron 615 universitarios, con edades de hombres (40,65%;
M = 20,31, DE = 2,44) y mujeres (59,35%; M = 19,82, DE = 2,33) entre los 16 hasta los 38 años. Los resultados
reflejan que la relación latente de la AEG con el componente de la autorregulación académica de la PA es positiva
moderada, mientras que, es negativa débil con la postergación de actividades. En conclusión, se valora a la AEG
como un constructo que tiene mayor capacidad para identificar la tendencia al comportamiento autorregulado, lo
que es esencial para reducir la PA.
Palabras clave: autoeficacia general, autorregulación, procrastinación académica, relación latente,
universitarios
Latent relationship between self-efficacy and academic
procrastination in university students in Ecuador
Abstract
General Self-Efficacy (GSE) is a belief that significantly influences the regulation and performance of activities
aimed at achieving goals and objectives. Currently, the high prevalence of Academic Procrastination (AP) in
university students has a negative impact on their academic performance and psychological well-being. The aim
of this study is to identify the latent relationship between GSE and AP, and its differences according to sex in
university students in Ecuador. The research has a descriptive, comparative and cross-sectional methodology. At
the level of latent relationships, Structural Equation Modeling (SEM) was used. The participants were 615
university students, with ages of men (40.65%; M = 20.31, SD = 2.44) and women (59.35%; M = 19.82, SD =
2.33) between 16 and 38 years old. The results reflect that the latent relationship of GSE with the academic self-
regulation component of AP is moderate positive, while it is weak negative with procrastination. In conclusion,
GSE is valued as a construct that has a greater capacity to identify the tendency of self-regulated behavior, which
is essential to reduce AP.
Keywords: general self-efficacy, self-regulation, academic procrastination, latent relationship, college students.
Relação latente entre autoeficácia e procrastinação
acadêmica em estudantes universitários no Equador
Abstrato
A Autoeficácia Geral (GSE) é uma crença que influencia significativamente a regulação e o desempenho das
atividades que visam atingir metas e objetivos. Atualmente, a elevada prevalência de Procrastinação Académica
(PA) em estudantes universitários tem um impacto negativo no seu desempenho académico e no seu bem-estar
Veritas & Research
ISSN 2697-3375
Vol. 6| N° 2| 2024
Edita:
Pontificia Universidad
Católica del Ecuador
Sede Ambato
Recibido: 02/02/2024
Aceptado: 10/04/2024
Publicado: 31/07/2024
Citar como:
Moreno-Montero, E. &
Chicaiza-Nugra, A.
(2024). Relación latente
entre autoeficacia y
procrastinación
académica en
universitarios del
Ecuador. Veritas &
Research, 6(2), 179-190.
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Moreno-Montero & Chicaiza-Nugra (2024)
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psicológico. O objetivo deste estudo é identificar a relação latente entre GSE e AP e suas diferenças segundo o
sexo em estudantes universitários no Equador. A pesquisa possui metodologia descritiva, comparativa e
transversal. Ao nível das relações latentes foi utilizada a Modelagem de Equações Estruturais (MEE). Os
participantes foram 615 estudantes universitários, com idades de homens (40,65%; M = 20,31, DP = 2,44) e
mulheres (59,35%; M = 19,82, DP = 2,33) entre 16 e 38 anos. Os resultados refletem que a relação latente do
GSE com o componente de autorregulação acadêmica da AP é moderadamente positiva, enquanto é fracamente
negativa com a procrastinação. Concluindo, o GSE é valorizado como um construto que possui maior
capacidade de identificar a tendência de comportamento autorregulado, essencial para a redução da PA.
Palavras-chave: autoeficácia geral, autorregulação, procrastinação acadêmica, relacionamento latente,
estudantes universitários
Introducción
Según datos del 2021, Estados Unidos concentra el
37,10% de las publicaciones realizadas a nivel mundial
sobre la procrastinación (Tao et al., 2021). Esta
variable psicológica tiene importancia investigativa
porque su prevalencia es habitual en la población
general, parte desde el 20% (Harriott & Ferrari, 1996),
al 29,25% (Hayat et al., 2020) hasta el 48% (He, 2017).
Por su parte, estudios realizados en Ecuador muestran
que la prevalencia específica de la Procrastinación
Académica (PA) en estudiantes universitarios es
alarmante, entre el 10% y 28% a nivel medio hasta el
33% y 85% a nivel alto (Espín Rosales & Vargas Espín,
2023; Medina Ruíz et al., 2023). Su presencia elevada
en el alumnado indica que su análisis es una necesidad
primordial, sin olvidar que impacta de manera negativa
en el desempeño académico (Alaya et al., 2021;
Rajapakshe, 2021) y bienestar psicológico de los
universitarios (Berber Çelik & Odaci, 2022; Duru &
Balkis, 2017;).
Definiciones, Causas y Consecuencias de la
Procrastinación Académica
La procrastinación se define como un acto voluntario
de evitación de una actividad predeterminada a través
de la desviación de la atención hacia pensamientos o
acciones más placenteras (Van Eerde, 2000). Se
relaciona con la obtención y preferencia de beneficios
a corto plazo, como la reducción inmediata del estrés y
ansiedad, pero genera mayores perjuicios y aumenta
significativamente el malestar psicológico a futuro
(Tice & Baumeister, 1997). Actualmente, los
entrenamientos realizados en habilidades de regulación
emocional, dirigidos hacia la tolerancia del malestar,
demuestran resultados positivos en la reducción de la
procrastinación (Eckert et al., 2016).
En cuanto a la PA, las definiciones resaltan en común
el aplazamiento voluntario y específico de actividades
y tareas destinadas al aprendizaje académico, lo que
genera resultados negativos en el desempeño
estudiantil (Steel & Klingsieck, 2016). Algunos
trabajos actuales proponen que existe una división
notoria entre PA intencional, que ocurre a través de
actos deliberados, y PA no intencional, por situaciones
de aplazamiento involuntario (Fernie et al., 2017). El
primer caso sucede cuando se elige aplazar las tareas
porque se tiene la creencia de que la procrastinación
mejorará el rendimiento, mientras que, el segundo
ocurre cuando se planifica y se intenta realizar el
trabajo en un momento y tiempo adecuado, pero éste es
aplazado. Desde la psicología se relaciona la PA
principalmente con la ausencia de autorregulación
dirigida a empezar, mantener y finalizar tareas (Rahimi
et al., 2023), la aversión a la actividad (Blunt & Pychyl,
2000), y como consecuencia del planteamiento de
metas incongruentes con los valores personales (Grund
& Fries, 2018).
Aunque las investigaciones muestran que la
postergación de tareas se corresponde con variables
internas (Oram & Rogers, 2022; Steel, 2007), no se
deben omitir las condiciones externas que influyen
considerablemente. En particular, las actividades que
requieren la aplicación de varias destrezas, como la
solución de problemas y las habilidades comunicativas,
son señaladas como más interesantes y motivantes por
los estudiantes. Asimismo, las instrucciones claras y la
retroalimentación permiten esclarecer lo que se espera
de la tarea y reducir el miedo a comenzarla (Ackerman
& Gross, 2005). Por otra parte, la reducción del plazo
para la presentación de los trabajos no tiene una
influencia significativa, porque la historia de
aprendizaje de los procrastinadores revela una
tendencia conductual marcada a retrasar las tareas
hasta el momento final (Di Nocera et al., 2023).
Ahora bien, las consecuencias negativas de la PA se
evidencian de manera directa en la calidad del
aprendizaje y el desempeño académico (Alaya et al.,
2021; Kim & Seo, 2015). Además, niveles altos de PA
tienen un impacto fuerte en el bienestar psicológico y
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físico de los estudiantes (Eisenbeck et al., 2019;
Rozental et al., 2022). Incluso, los alumnos con
tendencia a postergar actividades presentan menores
niveles de satisfacción vital y mayor riesgo de
trastornos psicológicos (Maria-Ioanna & Patra, 2022).
Esto es de especial preocupación en la población
universitaria del Ecuador, porque estudios señalan que
un segmento entre el 23% al 24% se encuentran en
riesgo de presentar síntomas psicológicos y necesitar
atención correspondiente (Mayorga-Lascano &
Moreta-Herrera, 2019; Moreta-Herrera et al., 2021).
Por lo consiguiente, se plantea que la PA debe tomar
relevancia tanto a nivel académico como psicológico
en los estudiantes universitarios.
Autoeficacia y Procrastinación Académica
Un constructo psicológico que tiene relación frecuente
con la PA es la autoeficacia, que se sitúa como una
variable que incide en el aprendizaje autorregulado
(Zimmerman, 2000). Bandura (1977) la planteó como
la autoevaluación de la capacidad para planear y
realizar acciones dirigidas a cumplir objetivos
propuestos. Esta creencia influye en las actividades
para iniciar, mantener o modificar comportamientos
acordes con las circunstancias y el cumplimiento de las
metas. La autoeficacia puede generarse a partir de (a)
experiencias de logro, (b) aprendizaje vicario, (c)
persuasión verbal y (d) reacciones fisiológicas y
emocionales ante la actividad (Bandura, 1982; Sheu
et al., 2018). Las experiencias de logro son las más
relevantes puesto que tienen su base en acciones
previas de éxito o fracaso. Después de varias
actividades de éxito, la autoeficacia aumenta
considerablemente y el impacto negativo de los
fracasos se reduce (Bandura 1977; Murrieta Loyo
et al., 2019).
La relación significativa y positiva entre las creencias
de autoeficacia de los alumnos y el rendimiento
académico se observa de forma contundente en
estudios realizados con universitarios a nivel
internacional (Chanana, 2018; Meng & Zhang, 2023).
También, se relaciona con calificaciones altas
(Richardson et al., 2012) y menos estrés y ansiedad
ante las responsabilidades académicas (Morales-
Rodríguez & Pérez-Mármol, 2019). Lo que evidencia
que la autoeficacia es un recurso personal crucial, que
debe ser evaluado e intervenido con el fin de
promoverla en el alumnado, por ejemplo, a través del
uso de estrategias de enseñanza (Bartimote-Aufflick
et al., 2016).
En este sentido, la evidencia sugiere que la autoeficacia
tiene una relación baja, significativa y negativa con la
PA universitaria (Ariani & Susilo, 2018; Arias-Chávez
et al., 2020; Kurtovic et al., 2019). Incluso, actúa como
un predictor negativo de la PA (Gregory et al., 2023),
media la relación entre la autoestima y la PA (Batool
et al., 2017) y entre la adicción al celular y la PA (Li
et al., 2020). Por otra parte, se observa que mantiene
relaciones positivas moderadas y altas con la
autorregulación (Abimbola Adesola & Li, 2018;
Agustiani et al., 2016; Alegre, 2014). Otros
planteamientos mencionan que la PA prevalece en los
universitarios que tienen conocimiento de la
autorregulación pero que no se sienten capaces de
realizar tales conductas (Klassen et al., 2008; Zhang
et al., 2018). Es decir que el papel de la autoeficacia
puede ser dual, tanto en la iniciación y realización de
conductas autorreguladoras, como en la reducción de
la postergación de tareas.
En lo que respecta a las investigaciones comparativas
según el sexo, algunas presentan que las mujeres tienen
mayor autoeficacia con respecto a sus pares hombres
(Sachitra & Bandara, 2017), otras refieren lo contrario
(Piergiovanni & Depaula, 2018; Robinson et al., 2022),
o que no existe diferencias significativas (Animasaun
& Abegunrin, 2017; Tzu-Ling, 2019; Viteri-Miranda &
Regatto-Bonifaz, 2024). Un panorama un poco distinto
se presenta en la procrastinación, donde se evidencia
mayor tendencia por parte de los hombres (Balkis &
Duru, 2017; Kassim et al., 2022; Lu et al., 2022). En
coherencia con esto, las mujeres suelen evidenciar
mayores puntajes de autorregulación en ciertas
publicaciones (Elfakki et al., 2021; Liu et al., 2021;
Virtanen & Nevgi, 2010). No obstante, otros no
hallaron diferencias (Ajayi, 2020; Moreta Herrera
et al., 2018; Pozo-Pozo & Moreta-Herrera, 2023).
En el contexto ecuatoriano, las investigaciones
específicas de la relación latente entre la
autorregulación y la PA en el ámbito universitario son
limitadas. Sin embargo, se conoce que la regulación
emocional, un componente de la autorregulación,
funciona como predictor de la PA (Moreta Herrera
et al., 2018). De igual manera, se sabe que la
autorregulación funge como predictor de la
autoeficacia académica (Regatto-Bonifaz et al., 2023).
También, se encontró que la AEG influye en el nivel de
autoeficacia académica de los universitarios (Guerrero-
Vaca et al., 2023). Por último, resalta la investigación
de Zumárraga-Espinoza y Cevallos-Pozo (2022) que
determinó que menores niveles de autoeficacia
aumentan las conductas de procrastinación, lo que
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reduce el rendimiento académico del alumnado. Una
vez más, se muestra que estas variables son útiles y
significativas en el desarrollo académico de los
estudiantes, no obstante, la falta de información no
permite identificar su estado actual, su covarianza y si
existe diferencias según el sexo en la población
universitaria ecuatoriana.
Objetivos e Hipótesis
Tras lo presentado, se observa la necesidad de estudiar
la relación entre la autoeficacia y la procrastinación
académica en el ámbito universitario ecuatoriano.
Además, todavía no existe certeza sobre las diferencias
por sexo de estos fenómenos psicológicos en muestras
universitarias del Ecuador.
Por lo tanto, en el presente trabajo se proponen los
siguientes objetivos: a) Identificar la relación latente
existente entre la autoeficacia general y la
procrastinación académica; y b) Determinar las
diferencias según el sexo de estas variables. A partir de
ello, se plantean como hipótesis que existe relación
latente significativa, negativa y baja entre la
autoeficacia con la postergación de tareas (H1), y
significativa, positiva y moderada con la
autorregulación (H2). También, se establece que existe
diferencias según el sexo en las variables,
específicamente, las mujeres presentan mayor
autoeficacia (H3) y menor procrastinación académica
que los hombres (H4).
Metodología
Diseño de la investigación
La presente investigación es un estudio descriptivo,
correlacional, comparativo y de corte transversal
(Howitt & Cramer, 2014). Tiene como finalidad
identificar la relación latente entre la AEG y la PA, y
determinar las diferencias según el sexo de las
variables en una muestra de estudiantes universitarios
del Ecuador.
Participantes
El total de participantes al finalizar la recolección de
datos fue de 623 estudiantes universitarios,
posteriormente se eliminaron 8 datos atípicos y se
trabajó sobre una muestra de 615 participantes. Los
estudiantes provienen de universidades privadas
(86,34%) y públicas (13,66%). Las edades de los
hombres (40,65%; M = 20,31, DE = 2,44) y de las
mujeres (59,35%; M = 19,82, DE = 2,33) comprenden
entre los 16 hasta los 38 años. El nivel socioeconómico
mayoritario es medio (59,3%) y la mayor parte se
encuentra domiciliada en el sector urbano (80,7%).
Con respecto a los datos académicos, la mayoría está
inscrito en medicina (33,17%), psicología (15,45%) y
derecho (10,24%). Los estudiantes presentan
satisfacción alta con su universidad (51,06%) y carrera
(47, 32%). En relación con el semestre, la mayor parte
se encuentra en primero (41,79%), segundo (18,86%)
y tercer (13,2%) semestre. El rendimiento académico
es principalmente Bueno (43,74%) y Muy Bueno
(41,46%), y la repetición de asignaturas es baja
(6,34%). La recolección de datos se realizó mediante
un muestro no probabilístico por conveniencia y con la
utilización de criterios de inclusión. Estos criterios
fueron: a) encontrarse matriculado en una universidad
del Ecuador; b) participación voluntaria tras la lectura
y aceptación del consentimiento informado; c)
completar todos los reactivos del cuestionario.
Instrumentos
Escala de Autoeficacia General (EAG; Schwarzer &
Jerusalem, 1995). Se utiliza la versión traducida al
castellano por Schwarzer y Baessler (1996), cuyas
propiedades psicométricas fueron analizadas en
población ecuatoriana por Moreta-Herrera y
colaboradores (2019). Es un instrumento de
autoaplicación que cuenta con 10 ítems y su finalidad
es medir la percepción que tiene la persona sobre su
propia competencia para actuar de manera eficaz en
situaciones estresantes. Los ítems se califican por
medio de una escala Likert de cinco opciones, siendo 1
(Muy en desacuerdo) y 5 (Muy de acuerdo). Para su
calificación, se suman las respuestas de los ítems, lo
que representa un total máximo de 50 puntos. A mayor
calificación, se infiere mayores creencias de
autoeficacia. La versión unifactorial validada por
Moreta-Herrera y otros (2019) obtuvo una consistencia
interna alta al aplicarla en universitarios (α =.896). De
igual manera, en la presente investigación, el
coeficiente Omega alcanzó valores excelentes de ω =
,95; CI 95% [,94 - ,96].
Escala de Procrastinación Académica (EPA; Busko,
1998). Se utiliza la versión al castellano de Álvarez
Blas (2010). El instrumento original cuenta con 16
ítems, no obstante, en la presente investigación se
ocupa la adaptación de 12 ítems propuesta por
Dominguez Lara y otros (2014). Esta versión fue
validada en estudiantes universitarios del Ecuador por
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Moreta-Herrera y Durán-Rodríguez (2018), quienes
obtuvieron resultados de consistencia interna alta en
los dos factores de la EPA, autorregulación académica
(ω = ,80) y postergación de actividades (ω = 79). En el
presente caso, el coeficiente Omega fue de ω = ,90; CI
95% [,89 - ,91] para el primer factor y ω = ,86; CI 95%
[,84 - ,88] para el segundo. Su aplicación consta de una
escala Likert de cinco puntos, que van desde 1 (Nunca)
a 5 (Siempre). Tras la suma, puntuaciones altas en
postergación y bajas en autorregulación se infieren
como mayor procrastinación académica.
Procedimiento
Desde febrero hasta mayo de 2023, los instrumentos se
administraron a través de un cuestionario en línea
utilizando la aplicación de Google Forms
(https://forms.gle/7Mh5dhJTfQ6WMCkY9). La
encuesta contaba con el consentimiento informado
(información sobre la investigación, el anonimato y la
participación voluntaria), la ficha sociodemográfica y
el apartado de instrumentos. El tiempo aproximado de
respuesta fue de 30 minutos, debido a que la EPA y la
EGA se aplicaron junto con cuestionarios destinados a
recabar datos sobre la salud mental y la situación
académica de los estudiantes.
El muestro fue no probabilístico, tipo bola de nieve, a
través del contacto con docentes universitarios que
compartieron el enlace con los alumnos.
Posteriormente, la base de datos fue analizada
descartando las respuestas con errores o
incongruencias. Luego, se ejecutaron los análisis
estadísticos propuestos junto con la prueba de
hipótesis. El proceso de investigación estuvo bajo los
estándares éticos y se realizó acorde con los criterios
de la Declaración de Helsinki.
Análisis de datos
El primer bloque de análisis se realizó por medio del
programa informativo SPSS versión 25 (IBM Corp.,
2017). Se calcularon los estadísticos descriptivos como
la media aritmética (M) y la desviación estándar (DE),
también se obtuvo la asimetría (g1) y la curtosis (g2)
con el fin de conocer la dispersión de los datos. Luego,
se realizó la prueba de Levene para identificar si existe
homogeneidad de varianza (p > ,05) entre sexos para
las tres variables (autoeficacia, autorregulación y
postergación académicas). Posteriormente, se ejecutó
el análisis comparativo basado en el sexo por medio de
la prueba t of student (t) para muestras independientes
junto con la obtención del tamaño del efecto.
El segundo bloque se desarrolló mediante el lenguaje
de programación R, en su versión 4.3.0 (R Core Team,
2021). En este apartado se analizó la relación latente
entre las variables mediante un modelo de ajuste con
Moldeamiento de Ecuaciones Estructurales (SEM)
entre la EAG y la EPA. Por lo tanto, se requirió estudiar
la validez de estructura interna de los instrumentos
mediante el Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) y
los índices de ajuste como el Chi-cuadrado (ꭓ2; p > ,05)
el Error Medio Cuadrático de Aproximación (RMSEA
> ,08), y el Residuo Estandarizado de Error Cuadrático
Medio (SRMR < ,08).
Además, se añadieron índices de ajuste incremental
como el Índice de Ajuste Comparativo (CFI > ,95), el
Índice de Tucker (TLI > ,95) y el Índice Ajustado de
Bondad de Ajuste (AGFI > ,95) (Ferrando &
Anguiano-Carrasco, 2010; Hu & Bentler, 1999).
Una vez que los modelos estructurales de ambos
instrumentos alcanzaron valores óptimos, se prosiguió
con el desarrolló el modelo SEM para identificar la
convergencia de las variables a nivel latente. Se evaluó
este modelo siguiendo los índices de ajuste descritos
anteriormente para el AFC. Cabe resaltar que se utilizó
el paquete Lavaan (Rosseel, 2012) para los AFC y el
paquete Misty (Yanagida, 2022) para la obtención de la
consistencia interna de los instrumentos.
Además, los AFC de los modelos usados fueron
realizados con base en el método de estimación de
mínimos cuadrados ponderados con media y varianza
ajustada (WLSMV).
Resultados
Análisis Descriptivo
En la Tabla 1 se presentan los resultados descriptivos
de las variables analizadas. Con respecto a la AEG, el
promedio del grupo puede ser considerado como
moderado-alto. Lo mismo sucede con respecto al
promedio de la autorregulación académica, que puede
ser apreciado como una presencia alta de este
constructo en la muestra. En relación con la
postergación de actividades, la media se encuentra en
un valor bajo-moderado.
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Tabla 1.
Análisis descriptivo de las variables
Variables M DE g1 g2
Autoeficacia
General 36,61 7,94 -,200 -,562
Autorregulación
Académica 32,12 6,92 -,226 -,588
Postergación de
Actividades 8,58 3,08 ,109 -,579
Nota: M: media aritmética; DE: desviación estándar; g1: asimetría; g2:
curtosis.
Diferencias según el sexo
En la Tabla 2 se ubican los resultados del análisis de
diferencias según el sexo de las variables mediante la
prueba estadística T para muestras independientes. En
el presente caso, se asumieron la igualdad de varianzas
para las tres variables, porque la prueba de Levene fue
no significativa (p > ,05). En el contraste t, la diferencia
de medias de la AEG entre hombres y mujeres es no
significativa (p > ,05), mientras que, en la
autorregulación académica y la postergación de
actividades, se observa lo contrario (p < ,05). Por lo
tanto, en esta muestra las mujeres presentan mayor
autorregulación académica que los hombres, y estos
presentan mayor tendencia a la postergación en
comparación con las mujeres.
Cabe resaltar que el tamaño del efecto es pequeño en
ambos casos, ΔK*= -,368 para la autorregulación
académica y ΔK*= ,297 para la postergación de
actividades.
Tabla 2.
Análisis de diferencias por sexo de las variables
Hombres Mujeres Contraste
Variables M DE M DE t
Autoeficacia
General 37,23 8,39 36,18 7,61 1,61; ,108
Autorregulación
Académica 30,64 6,99 33,14 6,70 - 4,48; ,001
Postergación de
Actividades 9,12 3,06 8,21 3,04 3,62; ,001
Nota: M: media aritmética; DE: desviación estándar; g1: asimetría; g2: curtosis.
Relaciones latentes entre las variables
Las relaciones entre las variables se obtuvieron
mediante un modelo de ajuste general con técnicas
SEM, para lo cual, se realizó el análisis de validez de
estructura interna de cada instrumento. En el caso de la
Escala de Autoeficacia General, el modelo unifactorial
obtuvo valores de ajuste inadecuados, por lo que se
ejecutaron las sugerencias de los índices de
modificación y se planteó la correlación entre los ítems
2 y 8, y 9 y 10 (ꭓ2= 489,38; p < ,001; gl= 33; CFI= ,97;
TLI= ,97; AGFI= ,99; SRMR= ,040; RMSEA: ,150
[,138 - ,162]). En lo que respecta a la EPA, el modelo
unifactorial original, con los ítems de la
autorregulación invertidos, mostró un ajuste pobre, por
lo que se evaluó el modelo de dos factores.
El ajuste del modelo bifactorial mejoró de manera
notable (ꭓ2= 558,19; p< .001; gl= 53; CFI= ,95; TLI=
,94; AGFI= ,98; SRMR= ,078; RMSEA= ,125 [,115 -
,134]).
En cuanto a las relaciones latentes, el modelo
propuesto consiguió un ajuste moderado (ꭓ2= 1104,90;
p< .001; gl= 204; CFI= ,96; TLI= ,96; AGFI= ,99;
SRMR= ,063; RMSEA: ,085 [,080 - ,090]) y, como se
puede observar en la Figura 1, se evidencian relaciones
latentes significativas entre las variables.
En síntesis, la AEG mantiene una relación negativa
débil con la postergación de actividades (r = -,116; p <
,005) y una relación positiva moderada con la
autorregulación académica (r = ,550; p < ,001). Por su
parte, la relación entre la postergación y la
autorregulación es negativa baja (r = -,314; p < ,005).
En todos estos casos, se presente significancia
estadística.
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Figura 1.
Modelo SEM para las relaciones latentes entre las variables
Discusión
El presente trabajo tuvo como objetivos a) Identificar
la relación latente existente entre autoeficacia y
procrastinación académica; y b) Determinar las
diferencias según el sexo de estas variables.
Con respecto al primer objetivo, se pude afirmar que
existe relación latente significativa, negativa y débil
entre la AEG y la postergación de tareas, mientras que,
con la autorregulación es significativa, positiva y
moderada. Por lo tanto, se deriva que la AEG covaría
de manera coherente con su teoría y es un factor
influyente en la PA. Estos resultados concuerdan con lo
planteado en otras investigaciones (Ariani & Susilo,
2018; Kurtovic et al., 2019). No obstante, se debe
resaltar que la relación más valiosa es la establecida
entre la EAG con el factor de autorregulación
académica de la EPA. La cual es similar a otras
publicaciones y expone que detecta mejor la tendencia
a realizar conductas encaminadas hacia la planeación y
realización de actividades, que las enfocadas en el
retraso de las tareas (Abimbola Adesola & Li, 2018;
Alegre, 2014). Por lo tanto, estos resultados visibilizan
la propuesta que indica que los alumnos requieren de la
AEG para efectuar comportamientos de
autorregulación (Klassen et al., 2008; Zhang et al.,
2018).
En relación con los instrumentos utilizados, la
aplicación del AFC reveló que el modelo original
unifactorial de la EAG no obtuvo índices de ajuste
adecuados, por lo tanto, se realizaron las
modificaciones correspondientes a covarianzas entre
los ítems. Este resultado se aleja de los conseguidos por
Moreta Herrera y otros (2019) con el modelo
unidimensional en una muestra con características
similares. La correlación planteada en el presente
estudio entre los ítems 2 y 8, así como entre los ítems
9 y 10, respalda lo obtenido por Grimaldo Muchotrigo
y colaboradores (2021), quienes realizaron estos
ajustes en población universitaria del Perú. En el caso
de la EPA, los resultados son concordantes con lo
propuesto por Dominguez Lara y otros (2014) y
Moreta-Herrera y Durán-Rodríguez (2018) en
población universitaria. Es decir, la EPA tiene un mejor
ajuste al plantear un modelo bifactorial, que mide la
postergación de actividades y la autorregulación
académica. También respalda la medición de la PA
mediante estos dos factores sin que se realice el
sumatorio total con los ítems inversos. En línea con las
publicaciones anteriores, la EAG y la EPA tuvieron
resultados excelentes de fiabilidad de consistencia
interna.
En lo que respecta al segundo objetivo, se confirma que
hay diferencias según el sexo de la autorregulación y la
postergación académica. En el presente caso, las
mujeres presentaron mayor tendencia a la
autorregulación y menos conductas de postergación
que los hombres. Lo que es similar a varios estudios
Moreno-Montero & Chicaiza-Nugra (2024)
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(Balkis & Duru, 2017; Kassim et al., 2022; Liu et al.,
2021; Lu et al., 2022; Virtanen & Nevgi, 2010), aunque
discierne de otros (Ajayi, 2020; Moreta Herrera et al.,
2018; Pozo-Pozo & Moreta-Herrera, 2023).
Por tal motivo, se puede establecer que en la presente
muestra el sexo fue determinante para el desarrollo de
comportamientos de PA. No obstante, por la cantidad
de investigaciones discordantes y porque el tamaño del
efecto de las diferencias fue bajo, no se puede concluir
que el resultado sea definitivo a nivel universitario.
Por otra parte, la medición de la AEG no tuvo
diferencias entre sexos, lo que es consistente con varios
estudios (Animasaun & Abegunrin, 2017; Tzu-Ling,
2019; Viteri-Miranda & Regatto-Bonifaz, 2024). En
consecuencia, el sexo no se considera un factor que
influya en el desarrollo de esta característica
psicológica en universitarios.
Para finalizar, los resultados aquí presentados amplían
la teoría concerniente a la AEG y se reafirma que a
medida que aumenta esta variable, también lo hace la
tendencia a ejecutar comportamientos de
autorregulación y disminuye, aunque de manera débil,
la propensión a la postergación (Zumárraga-Espinoza
& Cevallos-Pozo, 2022).
La AEG, al ser un constructo psicológico que influye
en la actuación eficaz acorde al contexto, necesita ser
investigada a profundidad en el campo universitario.
Esto generará mejores intervenciones psicológicas
enfocadas tanto en la promoción y prevención de la
salud mental como en la búsqueda de la mejora del
rendimiento académico del alumnado.
Conclusiones
La AEG demuestra una relación latente con los dos
aspectos de la procrastinación académica; mantiene
una correlación positiva y moderada con la
autorregulación, y una relación negativa y débil con la
postergación de las actividades. Esto demuestra la
capacidad que tiene la AEG para identificar la
tendencia hacia la autorregulación de los estudiantes
universitarios ecuatorianos. Además, se observaron
diferencias basadas en el sexo en la PA, con una mayor
tendencia entre los hombres; por el contrario, no se
encontraron diferencias en cuanto a la AEG.
Limitaciones y recomendaciones
Con respecto a las limitaciones del presente artículo, se
resalta que la naturaleza de la investigación fue
correlacional, por lo tanto, no es posible determinar
relaciones causales entre las variables. Se sugiere que
futuras líneas de investigación profundicen la relación
entre estos constructos mediante análisis de regresión.
Otra limitante recae en la cantidad dispareja de muestra
en el análisis de diferencias según el sexo. Se sugiere
que los análisis comparativos posteriores busquen la
mejora de este aspecto para establecer si es
determinante en la presencia de la AEG y la PA. Por
último, la selección de la muestra se realizó por
conveniencia y, como se puede observar, los
participantes tienen un historial de éxito marcado con
buenas calificaciones y poca repetición de asignaturas.
Se recomienda que estudios posteriores investiguen las
consecuencias de la PA en el rendimiento académico y
en la salud psicológica en muestras con mayor
variabilidad. Es de igual importancia, que los análisis
aquí propuestos se realicen con participantes de
diferente edad, por ejemplo, en colegios.
A pesar de las limitaciones, los hallazgos encontrados
son un aporte significativo para el campo psicológico
porque se construyó un modelo SEM a través del
estimador WLSMV para identificar la relación latente
entre la AEG y la PA. Lo cual es novedoso puesto que
anteriores publicaciones basaron sus resultados en
pruebas paramétricas o no-paramétricas. También, son
una contribución a nivel psicométrico, porque se
corroboró el ajuste de la EAG y la EPA en población
universitaria del Ecuador. Se sugiere que futuras
publicaciones analicen de manera contundente el ajuste
de estos instrumentos en diferentes poblaciones
estudiantiles.
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