Factores asociados al logro educativo, cuestionarios de contexto y ecuaciones estructurales
DOI:
https://doi.org/10.5377/elhigo.v15i2.21636Palabras clave:
Evaluación educativa, investigación educativa, cuestionarios, rendimiento académico, políticas educativasResumen
En las últimas décadas, las evaluaciones estandarizadas a gran escala se han consolidado como herramientas fundamentales para monitorear el aprendizaje en los jóvenes, mejorar la calidad educativa y orientar políticas públicas. Esta reflexión metodológica explora el potencial de uso de los cuestionarios de contexto para las pruebas estandarizadas internacionales, como herramienta para determinar relaciones entre factores asociados al logro educativo de jóvenes, lo cual representa un nicho de investigación importante, asunto del que no se ha profundizado lo suficiente. En este tenor, se ha planteado la realización de una revisión teórica sobre el uso del modelaje de ecuaciones estructurales (Structural Equation Modeling, SEM) como estrategia pertinente para determina simultáneamente múltiples relaciones entre variables latentes, lo que permitirá comprender mejor los determinantes del rendimiento académico. Inicialmente, se realizó una revisión documental bajo la metodología PRISMA de publicaciones y trabajos científicos que abordan la temática en discusión, que implicó un análisis semántico. Los resultados muestran que el potencial analítico de los cuestionarios de contexto que acompañan estas pruebas sigue siendo poco aprovechado en la investigación educativa. Como conclusión se estableció que el uso riguroso y la adecuada integración de estos instrumentos metodológicos, puede orientar el diseño de estrategias pedagógicas fundamentadas en evidencia empírica, aportar a la construcción de políticas educativas más eficaces orientadas al cierre de brechas educativas.
Descargas
4
Citas
Abu Khurma, O., Jarrah, A., Wardat, Y., Ali, N., y Ali, N. (2025). PISA 2022 insights on intellectual curiosity, perspective-taking, and science achievement: Examining the mediating pathways. International Journal of Educational Research Open, 8, 100414. https://doi.org/10.1016/j.ijedro.2024.100414
Aguilar, L., Aguilar, X., Rodríguez, M., Herrera, E., y Pinto, J. (2024). Análisis del alcance de uso de las redes bayesianas, arboles de falla y ecuaciones estructurales. Revista NeyArt, 2(4), 77–96. https://doi.org/10.61273/neyart.v2i4.73
Ali, N., Abu Khurma, O., Afari, E., y Khine, M. S. (2023). The influence of learning environment to students’ non-cognitive outcomes: Looking through the PISA lens. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 19(3), em12967. https://doi.org/10.29333/ejmste/12967
Alonso-de-Castro, M. G. (2025). EL VALOR DE LOS MARCOS DE EVALUACIÓN Y LA INSPECCIÓN EDUCATIVA. Supervisión 21, 75(75). https://doi.org/10.52149/Sp21/75.3
Álvarez, D., y Dicovskiy, L. (2022). Modelos de ecuaciones estructurales (SEM) y su aplicación en la educación. Revista Ciencia y Tecnología El Higo, 12(1), 28–41. https://doi.org/10.5377/elhigo.v12i1.14524
Álvarez, F., Briceño, E., Guerrero, L. G., Narváez, C., y Vizuete, A. (2025). Las prácticas evaluativas y su incidencia en la repitencia estudiantil en el área de Matemática. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 6(1), 437–451. https://doi.org/10.56712/latam.v6i1.3349
Anchiraico, J., Orellana, E., Ayre, V., y Vidal, M. (2024). Revisión sistemática sobre la resiliencia y el rendimiento académico en estudiantes de ingeniería. Sciencevolution, 3(11), 102–122. https://doi.org/10.61325/ser.v3i11.104
Antonio-Anderson, C., Fuentes, E., y Peña, M. (2024). Incidencia de los factores socioeconómicos en la alfabetización financiera. Revista Mexicana de Economía y Finanzas, 19(1), e961. https://doi.org/10.21919/remef.v19i1.961
Arauz, A. F. (2020). Comparación entre modelos de datos multinivel a través de ecuaciones estructurales con estimación bayesiana y pequeñas varianzas a priori en las cargas factoriales cruzadas [Tesis de maestría, Universidad de Costa Rica]. Repositorio Kérwá. https://www.kerwa.ucr.ac.cr/handle/10669/81822
Ávila, M., Medina, F., y Benhumea, E. (2022). La aplicación de la teoría en la modelación de ecuaciones estructurales: un análisis empírico en las finanzas. Revista de Gestión Empresarial y Sustentabilidad, 8(1), 93-105. https://ideas.repec.org/a/msn/rgjrnl/v8y2022i1p93-105.html
Bernal-Ruiz, F. J., y Cerda, G. (2024). El efecto de las funciones ejecutivas sobre la competencia matemática temprana: un modelo de ecuaciones. Educación XX1, 27(1), 281-301. https://doi.org/10.5944/educxx1.36509
Briceño, C. (2024). Impacto del capital cultural en el éxito académico de estudiantes universitarios. Revista Docencia Universitaria, 25(2), 135–143. https://doi.org/10.18273/revdu.v25n2-2024010
Bruno, R., Ramírez, P., y Mendoza, N. (2025). Funcionalidad familiar y rendimiento académico en adolescentes de una institución educativa pública de Lima, Perú. Revista Científica Multidisciplinar SAGA, 2(2), 322-333. https://doi.org/10.63415/saga.v2i2.95
Buitrago, J. (2025). Factores emocionales y desempeño académico, desafíos de la educación socioemocional de niños, niñas y adolescentes. ICuali, 1, 58-72. https://doi.org/10.5281/zenodo.15149789
Canales, L., Bianchi, J., y Vélez, C. (2024). Estructura interna y relación con otros constructos del Cuestionario de Regulación Emocional (ERQ) en Colombia. Avances en Psicología Latinoamericana, 42(2), e13281. https://doi.org/10.12804/revistas.urosario.edu.co/apl/a.13281
Chamba, C. A. (2024). Incidencia del desarrollo del pensamiento lógico en el aprendizaje de las matemáticas [Tesis de maestría, Universidad Politécnica Salesiana]. Repositorio Institucional UPS. http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/29395
Chanes, D. (2023). Aspectos metodológicos para la investigación social: modelos de ecuaciones estructurales. UNAM, Programa Universitario de Estudios del Desarrollo.
Chiu, M. S. (2019). An ecological approach to adolescent mathematics ability development: Differences in demographics, parenting, mathematics teaching, and student behaviors and emotions. Educational Studies, 47(2), 155–178. https://doi.org/10.1080/03055698.2019.1672522
Crespi, M. (2024). Modelo explicativo de la reinserción social post-carcelaria de liberados condicionales. Boletín Criminológico, (281). https://revistas.uma.es/index.php/boletin-criminologico/article/view/20600
Demos, M., y Kyriakides, L. (2023). Mediating effects of motivation and socioeconomic status on reading achievement: A secondary analysis of PISA 2018. Large-scale Assessments in Education, 11(1), 31. https://doi.org/10.1186/s40536-023-00181-9
Díaz, A., y Romero, F. (2024). Efecto directo e indirecto de la autoeficacia en lectura y las estrategias cognitivas sobre el rendimiento académico. Revista Iberoamericana de Psicología, 17(1), 47-55. https://doi.org/10.33881/2027-1786.rip.17105
Frade, C. (2024). Eficacia escolar y pruebas PISA. Factores asociados al rendimiento académico. [Tesis doctoral, Universidad de Salamanca]. Repositorio GREDOS. http://hdl.handle.net/10366/158833
Frade-Martínez, C., Gamazo, A., y Olmos-Migueláñez, S. (2024). Pruebas de evaluación a gran escala y eficacia escolar: una revisión sistemática de la literatura. Education in the Knowledge Society (EKS), 25, e31696. https://doi.org/10.14201/eks.31696
García-Herrero, M., Rodríguez-Conde, M. J., y Martínez-Abad, F. (2024). Factores de calidad docente asociados a la equidad educativa: formación del profesorado y estrategias docentes. Revista Electrónica Interuniversitaria de Formación del Profesorado, 27(1), 75-88. https://doi.org/10.6018/reifop.595181
Genç, M., y Çolakoğlu, Ö. (2020). Modeling the effects of instructional quality on mathematical literacy performance from the students’ perspective: PISA 2012 Turkey sample. Education and Science, 46(206), 1–26 https://doi.org/10.15390/EB.2020.9013
González Medina, M., y Treviño Villareal, D. (2024). Ansiedad hacia las matemáticas en bachillerato: una relación con el fomento del razonamiento, pensamiento y el apoyo docente. European Public & Social Innovation Review, 9, 1–16. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-305
González-Such, J., Sancho-Álvarez, C., y Sánchez-Delgado, P. (2016). Cuestionarios de contexto PISA: un estudio sobre los indicadores de evaluación. RELIEVE. Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa, 22(1), 1-26. http://dx.doi.org/10.7203/relieve.22.1.8274
Govorova, E. (2024). Análisis de factores asociados al rendimiento y al bienestar [Tesis doctoral, Universidad de Oviedo]. Repositorio Institucional de la Universidad de Oviedo. https://hdl.handle.net/10651/76016
Hassan, N., Majid, N., y Abu Hassan, N. (2020). Validation of learning environment inventory for secondary school contexts. International Journal of Evaluation and Research in Education, 9(2), 379-384. https://doi.org/10.11591/ijere.v9i2.20444
Haw, J., y King, R. B. (2023). Understanding Filipino students’ achievement in PISA: The roles of personal characteristics, proximal processes, and social contexts. Social Psychology of Education, 26(4), 1089–1126. https://doi.org/10.1007/s11218-023-09773-3
Hidalgo, L., y Rivera, F. (2023). Violencia escolar en el post confinamiento del covid 19 alternativas desde la convivencia [Tesis de maestría, Pontificia Universidad Javeriana]. Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana. https://core.ac.uk/download/pdf/613075455.pdf
Khairul, N., Mohd, M. R., Seng, H., Hamin, N., y Mustafa, N. (2023). Exploring learning environment through Bronfenbrenner´s Ecological Systems Theory. International Journal of Academic Research in Progressive Education and Development, 12(2), 144-162. http://dx.doi.org/10.6007/IJARPED/v12-i2/16516
León, C., Asnate, E., Mendoza, D., y Valderrama, J. (2025). Modelo de ecuaciones estructurales de autoestima y resiliencia en estudiantes universitarios. Revista Tribunal, 5(10), 171-191. https://doi.org/10.59659/revistatribunal.v5i10.109
León, E., Carvajal, J., y Carvajal, D. (2024). Impacto del método mindfulness en el fortalecimiento de habilidades socioemocionales en la generación Alpha. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(6), 3341-3357. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i6.15095
León, M., Mendoza, M., y Giler, C. (2024). Educación para la vida: una necesidad impostergable. Revista Científica Arbitrada Multidisciplinaria PENTACIENCIAS, 6(3), 35–43. https://doi.org/10.59169/pentaciencias.v6i3.1054
Li, S., y Petersen, K. (2022). Does ICT matter? Unfolding the complex multilevel structural relationship between technology use and academic achievements in PISA 2015. Educational Technology & Society, 25(4), 43–55. https://doi.org/10.30191/ETS.202210_25(4).0004
Libreros, J., y Benavides, A. (2024). La dimensión afectiva del pensamiento crítico: una reflexión desde la educación colombiana. Encuentros Uruguayos, 18(1), 1–21. https://doi.org/10.59842/18.1.2521
Madrigal, D., y Ortega, M. (2023). Modelos de ecuaciones estructurales con estimación PLS. En Modelos estadísticos para la investigación científica: Aplicaciones en las áreas económico-administrativas (pp. 90-122). https://doi.org/10.52501/cc.131
Manzano Patiño, A. P. (2018). Introducción a los modelos de ecuaciones estructurales. Investigación en Educación Médica, 7(25), 67-72. https://doi.org/10.1016/j.riem.2017.11.002
Mendoza-Lozano, F., Pico-Bonilla, C. J., y Arias-Velandia, N. (2024). Entorno socioeconómico y resiliencia académica en la educación superior colombiana. Revista Iberoamericana de Educación Superior, 15(43), 123-140. https://doi.org/10.22201/iisue.20072872e.2024.43.1781
Meng, L., Qiu, C., Liu, X., y Kong, M. (2023). The structural relations among learning environment, achievement goals and reading achievement in China: Evidence from PISA 2018. Asia Pacific Journal of Education, 43(4), 1184-1200. https://doi.org/10.1080/02188791.2023.2233704
Moreira, M., y Montero, Y. (2025). Competencias lingüísticas en la comunicación escrita de estudiantes de Educación Básica Superior en Ecuador. Revista Espacios, 46(1), 99-122. https://doi.org/10.48082/espacios-a25v46n01p08
Moreles-Vázquez, J. (2024). Desigualdad educativa y elementos que condicionan el logro académico en pruebas estandarizadas en México. Sinéctica, (62), e1645. https://doi.org/10.31391/s2007-7033(2024)0062-018
Naji, A. A., Altaf, B., y Alkhouli, A. (2024). Modeling cognitive and non-cognitive factors that influence students’ reading achievement in Saudi
Arabia: A structural equation modeling analysis of PISA (2018). International Journal of Advanced and Applied Sciences, 11(8), 1–18. https://doi.org/10.21833/ijaas.2024.08.001
Örnek, F., Afari, E., y Alaam, S. A. (2024). Relationship between students’ ICT interactions and science achievement in PISA 2018: The case of Türkiye. Education and Information Technologies, 29(1), 471-493. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12388-y
Ortiz, M., y Fernández-Pera, M. (2018). Modelo de ecuaciones estructurales: una guía para ciencias médicas y ciencias de la salud. Terapia Psicológica, 36(1), 51-57. http://dx.doi.org/10.4067/s0718-48082017000300047
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., Mayo-Wilson, E., McDonald, S., … Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. International Journal of Surgery, 88, 105906. https://doi.org/10.1016/j.ijsu.2021.105906
Portillo-Sánchez, R. (2024). Factores que influyen en la participación para la potenciación del voluntariado de jóvenes, en contextos multiculturales [Tesis doctoral, Universidad de Granada]. Repositorio Institucional de la Universidad de Granada. https://hdl.handle.net/10481/98116
Quiñonez-Tapia, F., y Vargas-Garduño, M. L. (2023). Entusiasmo del profesorado, instrucción adaptativa y metas de aproximación al dominio desde el punto de vista de estudiantes de secundaria. Revista de Investigación en Educación, 21(3), 451–465. https://doi.org/10.35869/reined.v21i3.4981
Ramos-Vera, C. (2021). Un método de cálculo de tamaño muestral de análisis de potencia a priori en modelos de ecuaciones estructurales. Revista del Cuerpo Médico Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo, 14(1), 104-105. https://doi.org/10.35434/rcmhnaaa.2021.141.909
Rangel-Rodríguez, G. A., Treviño-Villarreal, D. C., y Badia, M. (2025). Factores psicosociales y su relación con el logro educativo en estudiantes de bachillerato en México. Estudios sobre Educación, 49. https://doi.org/10.15581/004.49.001
Rigo, D. Y., y Donolo, D. (2019). Modelos de ecuaciones estructurales usos en investigación psicológica y educativa. Revista Interamericana De Psicología/Interamerican Journal of Psychology, 52(3), 345–357. https://doi.org/10.30849/ripijp.v52(2018).345-357
Rivas, L., y Cruz, C. (2024). Un modelo de ecuaciones estructurales para el estudio de factores asociados al rendimiento escolar. Paradigma: Revista de Investigación Educativa, 31(51), 49–78. https://iniees.vrip.upnfm.edu.hn/ojs/index.php/Paradigma/article/view/241
Rodríguez, J. (2024). Asociaciones entre el alto desempeño académico y el clima escolar en Bogotá: ¿hay diferencias debido al nivel socioeconómico del estudiantado? Magis, Revista Internacional de Investigación en Educación, 17, 1-24. https://doi.org/10.11144/Javeriana.m17.aada
Rodríguez-Rodríguez, D., Batista-Espinosa, F. J., y Domínguez-Santana, F. (2023). Factores Asociados al Rendimiento de Estudiantes de Canarias en Matemáticas, Ciencias y Lectura en PISA 2018. REICE. Revista Iberoamericana Sobre Calidad, Eficacia Y Cambio En Educación, 22(1), 5-25. https://doi.org/10.15366/reice2024.22.1.001
Secaira, J., Ocampo, R., Mena, E., y Kovalenko, I. (2022). Factores que influyen en la satisfacción del alumnado universitario en la educación en línea: un estudio con SEM (modelo de ecuaciones estructurales). Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, (E48), 437-449. https://sga.unemi.edu.ec/media/evidenciasiv/2022/05/31/articulo_202253193833.pdf
Siebecke, D. E. (2024). Does social well-being predict academic resilience and achievement? Analysis of Swedish PISA 2018 data. European Journal of Psychology of Education, 39(3), 2105–2128. https://doi.org/10.1007/s10212-023-00762-w
Torres, L., Álvarez, M., Cantillo, J., Usme, M., Mena, E., y Labrador, G. (2025). La evaluación en Colombia, ruta para la calidad educativa: desafíos y retos. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(6), 8655-8679. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i6.15562
Treviño Villarreal, D. C., y González Medina, M. A. (2020). Variables asociadas al logro educativo en estudiantes mexicanos de bachillerato: un análisis con modelaje de ecuaciones estructurales. PUBLICACIONES, 50(1), 159–181. https://doi.org/10.30827/publicaciones.v50i1.10762
Treviño Villareal, D., y González Medina, M. (2022). Involucramiento parental y logro educativo: un acercamiento a su relación en estudiantes de bachillerato. RELIEVE. Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa, 28(1), 1-17. https://doi.org/10.30827/relieve.v28i1.23786
Treviño Villareal, D., y González Medina, M. (2024). Factores tecnológicos y personales asociados al logro educativo en estudiantes de México. Revista del Centro de Investigación. Universidad La Salle, 16(61), 183-200. http://doi.org/10.26457/recein.v16i61.3929
Treviño Villareal, D., y González Medina, M. (2024). Prácticas docentes que mejoran el logro educativo en Bachillerato. Revista de Investigación en Educación, 22(2), 332-347. https://doi.org/10.35869/reined.v22i2.5386
Valencia, N., Ortega, J., y Álvarez, J. (2021). Familia y éxito escolar según las pruebas de calidad del Estado en una región del Caribe colombiano. Publicaciones, 51(2), 191–237. https://doi.org/10.30827/publicaciones.v51i2.18150
Wang, Y., y Wang, Y. (2023). Exploring the relationship between educational ICT resources, student engagement, and academic performance: A multilevel structural equation analysis based on PISA 2018 data. Studies in Educational Evaluation, 79, 10130. https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2023.101308
Yang Hansen, K., Radišić, J., Ding, Y., y Liu, X. (2022). Contextual effects on students’ achievement and academic self-concept in the Nordic and Chinese educational systems. Large-scale Assessments in Education, 10(1), 16. https://doi.org/10.1186/s40536-022-00133-9
Zapata, M., Sellés, P., y Martínez, T. (2024). Diseño de un cuestionario para medir las variables familiares que inciden en el aprendizaje de la lectura. REIDOCREA, 13, 502-518. https://hdl.handle.net/10481/96190
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Revista Ciencia y Tecnología El Higo
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-SinDerivadas 4.0.
Todo el material publicado en la revista se comparte bajo la Licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0., se permite la copia y redistribución del material en cualquier medio o formato siempre y cuando se de crédito de forma explícita a la revista, el autor y la obra, se distribuya de forma gratuita y sin hacer modificaciones al contenido.
