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Vol. 6, Núm. 1, ENEro-Abril 2024
Percepción, malestar y competencias socioemocionales
en estudiantes universitarios.
Perception, Discomfort, and Social-Emotional
Competencies in College Students
Miguel Antonio Mascarúa
Jesús Andrés Arzola Flores
Marco Antonio Palacios Cervantes
Simón Orea Barragán
Recibido: 15/12/2023
Revisado: 10/01/2024
Aceptado: 29/02/2024
Revista RELEP, Educación y Pedagogía en
Latinoamérica.
Disponible en:
https://iquatroeditores.org/revista/index.php/
relep/index
https://doi.org/10.46990/relep.2024.6.1.1503
Resumen
En el presente estudio se realiza un análisis cuan-
titativo descriptivo y correlacional sobre las per-
cepciones de la pandemia del COVID-19, en don-
de se usó un instrumento psicométrico para dos
muestras de estudiantes, de dos facultades dife-
rentes en dos instituciones de educación superior
distintas tanto por la ubicación geográca como
por el contexto social, mismo que involucró a 467
alumnos. El estudio demuestra que las narrativas
pesimistas y el pensamiento tradicional tienen
relación con las competencias socioemocionales
de los jóvenes estudiantes en los tiempos actuales
de pandemia por COVID-19, que van desde bajo
hasta alto impacto.
Palabras clave
Competencias socioemocionales, COVID-19,
malestar emocional y percepción social.
Abstract
In the present study, a quantitative, descriptive
and correlational analysis of the perceptions of the
COVID-19 pandemic is carried out, where a psy-
chometric instrument was used for two samples
of students, from two dierent faculties in two hi-
gher education institutions dierent both by geo-
graphical location and social context, which invol-
ved 467 students. e study shows that pessimistic
narratives and traditional thinking are related to
the socio-emotional competencies of young stu-
dents in the current times of the COVID-19 pan-
demic, ranging from low to high impact.
Keywords
Social-emotional competencies, COVID-19, emo-
tional distress and social perception.
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Introducción
Este estudio se preparó después del connamiento voluntario, cuando se
tiene conocimiento de las situaciones adversas que ocurrieron con fami-
liares de los estudiantes, las acciones que tomaron las personas que ha-
bitaban en los hogares de los alumnos y las repercusiones emocionales
que generó en los jóvenes estudiantes en una ciudad regional y en otra, la
capital del estado de Puebla, para conocer si la percepción tuvo impacto
en las competencias socioemocionales de los estudiantes universitarios.
La literatura acerca del impacto que tuvo la pandemia es diver-
sa y abundante en todos los campos de investigación y ha generado una
producción sin precedentes acerca de un evento que fue mundial, mismo
que no se había documentado en eventos similares a lo largo de la historia
debido a que la ciencia no contaba con otro tipo y otro con el nivel de
investigadores que existen actualmente: los textos no recibían revisiones
exhaustivas como se hace en la actualidad y la tecnología ha permitido
acercar a diversos cientícos en espacios comunes de discusión sin impor-
tar su lugar de ubicación geográca.
Las investigaciones sobre el tema de las competencias estudian-
tiles se han abordado desde diversas ópticas que las relacionan con entor-
nos escolares, disposición de medios tecnológicos, acceso a las conecti-
vidades y eventos sociales y económicos. La parte medular del presente
estudio estriba en hacer una comparación de dos muestras de alumnos
que tienen diferentes entornos sociales, económicos y culturales, a pesar
de que ambas ciudades se ubican en el estado de Puebla.
Revisión de la literatura
Una interrogante que explora la presente investigación es saber cuál ha
sido el impacto emocional del connamiento provocado por la pandemia
en los estudiantes universitarios. Para esto existe suciente evidencia pe-
riodística acerca del deterioro de las relaciones familiares, el cambio de
actitudes en los estudiantes y otros efectos que ponen la voz de alerta sobre
las competencias socioemocionales en cuatro dimensiones. Aquí se men-
cionan algunas investigaciones que han tratado el tema. Estudios descrip-
tivos hechos en Argentina han concluido que la pandemia ha provocado
alteraciones riesgosas, tanto en el aspecto físico como en el emocional,
esto aunado a los problemas económicos y laborales en el ámbito univer-
sitario (Zuin, Zuin, Peñalver y Tarulla, 2021).
Los estudios previos, como el realizado por Hernández et al.
(2008) en Colombia, encontraron que el rendimiento escolar se asocia de
manera inversa con la ansiedad que sufren los alumnos, mediante pruebas
conductuales y siológicas practicadas a 22 alumnos de universidad.
Para el caso de una medición en estudiantes de ingeniería, Ala-
nís et al. (2020) encontraron que el éxito estudiantil, así como su fraca-
so, está asociado con factores internos del estudiante que dependen del
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Miguel Antonio Mascarúa,et al. Percepción, malestar y competencias socioemocionales en estudiantes
universitarios.
Código JEL: I21 - Análisis de la educación
mismo. Por otro lado, un estudio hecho a 139 estudiantes y docentes de
posgrado en una universidad de Venezuela armó que, a medida que el
COVID-19 hizo elevar los niveles de ansiedad, estrés y depresión, medido
con una encuesta DASS 21, pronosticó un aumento de las afectaciones a
medida que avanzó el nivel de contagios (Cabezas, Herrera y Ricaurte,
2021).
Bulgarelli (2022) arma que, durante el periodo de conna-
miento, una universidad en Costa Rica tuvo que crear una sistematiza-
ción de los cursos en línea, usando inducción y aprendizaje estratégico,
para evitar la deserción escolar. También un estudio hecho a estudiantes
argentinos encontró que, un análisis de las variables vitales estresantes de-
mostró que la resiliencia se correlacionó de manera negativa con el estrés,
mientras que las variables de afrontamiento, como la evitación emocional,
la reacción agresiva y la expresión de dicultad de afrontamiento se co-
rrelacionaron de manera positiva; así también se descubrió que hubo una
relación inversa con las acciones de búsqueda de apoyo social y el evitar
la solución de problemas en 145 estudiantes cuyas edades uctuaron entre
14 y 19 años de edad (Obando, Harvey Narvaez, Arteaga Garzón y Cór-
doba Caicedo, 2021).
Un estudio previo que midió el pensamiento catastróco, el ma-
lestar y las competencias socioemocionales en 2 324 estudiantes de Méxi-
co encontró que los sujetos de análisis exageraron el valor de la amenaza
de la pandemia, alta preocupación y alto pensamiento catastróco (Castro
Saucedo, Núñez Udave, Tapia García, Bruno y De León Alvarado, 2020).
Acerca del estrés y las causas que generaron las medidas de con-
tingencia para reducir la propagación del COVID-19, Leonangeli, Miche-
lini y Rivarola (2022) mencionan que el connamiento provocó que 125
alumnos en Argentina experimentaran síntomas de malestar psicológico
y consumo de alcohol; en Perú, una muestra de 284 encuestas de alumnos
del sector salud arrojaron los mismos resultados acerca de conductas de
depresión, ansiedad y estrés (Sandoval et al., 2021). Finalmente, en Cuba,
un cuestionario que mide las capacidades socioemocionales de estudian-
tes, en este caso 307, que se llama Wong-Law Emotional Intelligence Scale
(WLEIS), sirvió para medir el grado de inteligencia emocional, pero se es-
pecula que el bienestar está correlacionado negativamente con los efectos
del COVID-19 en el sistema educativo (Carranza et al., 2022).
Metodología
H0 = La percepción, malestar tienen impacto en las competencias socioe-
mocionales en los estudiantes universitarios en ambas instituciones.
H = La percepción, malestar no tienen impacto en las compe-
tencias socioemocionales en los estudiantes universitarios en ambas ins-
tituciones.
Para la recopilación de los datos se empleó un tipo de muestreo
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no probabilístico por conveniencia para seleccionar a 220 estudiantes de
la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP) y 247 estudian-
tes de la Universidad Tecnológica de Tehuacán (UTTeh). El instrumento
de investigación se aplicó en formato digital con ayuda de la plataforma
Google Forms.
Se realizó una investigación cuantitativa con un alcance descrip-
tivo-correlacional y con un diseño no experimental de tipo transversal. Se
empleó el instrumento psicométrico propuesto por Castro Núñez et al.
(2020) para medir la percepción social del COVID-19 desde el malestar
emocional y las competencias socioemocionales en estudiantes universita-
rios de dos universidades públicas del estado de Puebla: estudiantes de la
Facultad de Ingeniería Química de la Benemérita Universidad Autónoma
de Puebla y estudiantes del programa educativo de Desarrollo de Nego-
cios de la Universidad Tecnológica de Tehuacán. El instrumento aplicado
consta de dos escalas: la escala de percepción social de COVID-19 y la
escala de competencias socioemocionales (CSE). La primera tiene cuatro
dimensiones: preocupación y pensamiento catastróco (PPC), malestar
emocional (ME), creencias de sanación (CS) y compras innecesarias (CI).
Sin embargo, para nes prácticos, en este trabajo de investigación se con-
sideró a dicho instrumento como una sola escala con cinco dimensiones:
PPC, ME, CS, CI y CSE.
Con el n de determinar la abilidad de la escala completa y
de cada una de las dimensiones del instrumento, se empleó el coeciente
alfa de Cronbach (Oviedo y Arias, 2005). Además, para determinar la va-
lidez de constructo, se realizó la prueba de adecuación de muestreo Kaiser
Meyer Olkin (KMO) y la prueba de esfericidad de Bartlett (Williams et
al., 2010). Posteriormente, se hizo un análisis factorial conrmatorio em-
pleando el método de análisis de componentes principales con rotación
varimáx, con el n de vericar la estructura factorial reportada por Castro
Núñez et al. (2020).
Para realizar la comparación de cada uno de los constructos del
instrumento entre ambos grupos de estudiantes, se empleó una prueba
t-student para muestras independientes con sus respectivos supuestos de
normalidad e igualdad de varianzas (Kaur y Kumar, 2015).
Finalmente, se construyó un modelo tipo red neuronal percep-
trón multicapa (RNPM) para predecir el malestar emocional de los estu-
diantes de ambas universidades, empleando como variables predictoras el
sexo, la edad, la presencia de diabetes mellitus, hipertensión, enfermedad
respiratoria o autoinmune, sobrepeso u obesidad y las dimensiones PPC,
CS, CI y CSE.
Para el entrenamiento y la prueba de la red, el conjunto de datos
total se dividió en dos subconjuntos, uno de entrenamiento que consistió
en 70 % de los datos y otro de prueba con el restante 30 %. Para evaluar la
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Miguel Antonio Mascarúa,et al. Percepción, malestar y competencias socioemocionales en estudiantes
universitarios.
Código JEL: I21 - Análisis de la educación
calidad del aprendizaje se empleó el error de suma de cuadrados (ESC) y
el error relativo; este último indica el porcentaje de aciertos en las predic-
ciones (Cheng y Titterington, 1994; Berzal, 2019).
Para el procesamiento de los datos, así como para la implemen-
tación de los modelos estadísticos se empleó el soware SPSS Statistics
versión 25.
Resultados
La escala completa muestra un coeciente alfa de Cronbach de 0.862,
mientras que el coeciente alfa de Cronbach para cada una de las dimen-
siones se muestra en la Tabla 5.1
Tabla 5.1
Coeciente alfa de Cronbach de las cinco dimensiones del instrumento
PPC ME CS CI CSE
Coeciente alfa de
Cronbach
0.897 0.914 0.806 0.454 0.852
Como puede observarse, las dimensiones PPC, ME, CS y CSE
poseen un coeciente alfa de Cronbach aceptable (Oviedo y Arias, 2005).
Sin embargo, el constructo CI no posee un valor del coeciente aceptable,
posiblemente debido a que dicha dimensión únicamente consta de tres
ítems con nivel de respuesta dicotómico y, como es sabido, el número de
ítems afecta directamente el valor del coeciente alfa de Cronbach, por
lo que en futuras investigaciones será necesario incrementar el número
de ítems, pero sin aumentar la varianza, con la nalidad de evitar que el
coeciente sea sobreestimado (Oviedo y Arias, 2005).
Por otro lado, la prueba KMO de la escala completa muestra
una buena adecuación de muestreo (0.889) y una prueba de Bartlett signi-
cativa (p-(0.0) <0.05), por lo que es posible realizar una descomposición
factorial del instrumento (Williams et al., 2010).
Al realizar el análisis factorial del instrumento, se conrmó la
existencia de cinco factores, los cuales se encuentran asociados con las
cinco dimensiones reportadas por Castro Núñez et al. (2020). Estos cinco
factores explican 56.16 % de la varianza total. La descomposición factorial
del instrumento se muestra en la Tabla 5.2
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Tabla 5.2
Estructura factorial del instrumento de investigación
Factor
PPC ME CSE CS CI
1. ¿Con qué frecuencia
consideras que el COVID-19
causará muchas muertes en
México?
0.771
2.¿Con qué frecuencia con-
sideras que en México habrá
muchos contagios por el
COVID-19 ?
0.770
3. ¿Con qué frecuencia te
inquieta que alguno de tus
familiares se enferme de CO-
VID-2019?
0.758
4. ¿Con qué frecuencia te
preocupa que tus amigos se
infecten de COVID-19?
0.720
5. ¿Con qué frecuencia te
sientes angustiado porque te
infectes de COVID-19?
0.708
6. ¿Qué tanto te molesta que
la gente no se quede en su
casa a pesar del incremento
de casos de COVID-19?
0.704
7. ¿Qué tanto te interesa el
COVID 19 en tu vida diaria?
0.674
8. ¿Qué tanto te preocupa la
pandemia de COVID 19?
0.672
9. ¿Con qué frecuencia te
preocupa que tus vecinos se
infecten del COVID-19?
0.661
10. ¿Con qué frecuencia estás
al tanto de las noticias sobre
el COVID-19?
0.640
11. ¿Con qué frecuencia
sigues las recomendaciones
de la Secretaría de Salud ante
el COVID-19?
0.559
12. ¿Con qué frecuencia sien-
tes lástima por las víctimas
del COVID-19?
0.502 .
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Miguel Antonio Mascarúa,et al. Percepción, malestar y competencias socioemocionales en estudiantes
universitarios.
Código JEL: I21 - Análisis de la educación
Factor
PPC ME CSE CS CI
13. ¿Con qué frecuencia te
sientes enojado por la apari-
ción del COVID-19?
0.833
14. ¿Con qué frecuencia te
pone triste la aparición del
COVID-19?
0.828
15. ¿Con qué frecuencia te
sientes estresado por el CO-
VID-19?
0.793
16. ¿Con qué frecuencia te
sientes desesperado por la
aparición del COVID-19?
0.743
17. ¿Con qué frecuencia sien-
tes miedo por la presencia del
COVID-19?
0.709
18. ¿Con qué frecuencia
piensas en la muerte cuando
escuchas noticias del CO-
VID-19?
0.538
1. ¿Sé cómo tranquilizarme
cuando estoy muy triste o
muy enojado(a)?
0.785
2. ¿Identico con claridad
cómo me siento?
0.771
3. ¿Soy capaz de nombrar con
claridad mis emociones?
0.759
4. ¿Soy capaz de mantener
la calma, aunque esté enoja-
da(o)?
0.759
5. ¿Cuándo estoy enojada(o)
soy consciente sobre cómo
voy a reaccionar?
0.715
6. ¿Procuro hacer las cosas
que más me gustan?
0.634
7. ¿Asumo las consecuencias
de mis actos?
0.564
8. ¿En la actualidad disfruto
mi vida cotidiana?
0.548
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Factor
PPC ME CSE CS CI
1. ¿En qué medida crees que
los métodos esotéricos ayu-
dan a combatir el COVID-19
en personas diagnosticadas?
(Rituales, limpias con hier-
bas, oraciones, entre otros).
0.765
2. ¿Con qué frecuencia crees
que los amuletos nos salvarán
de la pandemia?
0.750
3. ¿Con qué frecuencia crees
que las imágenes religiosas
nos salvarán de la pandemia?
0.736
4. ¿En qué medida crees que
los remedios caseros pueden
ayudar a combatir el CO-
VID-19 en personas diag-
nosticadas? (tés, ungüentos,
entre otros)
0.718
5. ¿Con qué frecuencia crees
que Dios nos salvará de la
pandemia?
0.652
6. ¿En qué medida crees que
la medicina alternativa ayuda
a combatir el COVID-19 en
personas diagnosticadas?
(homeopatía, aromaterapia,
acupuntura, entre otras)
0.647
1. Cuando anunciaron que el
COVID-19 era una pande-
mia, ¿compraste desinfectan-
tes como Lysol o cloro para la
cuarentena?
0.769
2. Cuando anunciaron que el
COVID-19 era una pande-
mia, ¿compraste gel antibac-
terial?
0.705
3. Cuando anunciaron que el
COVID-19 era una pan-
demia, ¿compraste comida
enlatada y otros alimentos
para pasar la cuarentena?
0.365
Método de extracción: análisis de componentes principales.
Método de rotación: Varimáx con normalización Kaiser.
El análisis de validez interna realizado por Castro Núñez et al.
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Miguel Antonio Mascarúa,et al. Percepción, malestar y competencias socioemocionales en estudiantes
universitarios.
Código JEL: I21 - Análisis de la educación
(2020) muestra una estructura de cinco factores y reporta 11 ítems en la
dimensión PPC, colocando al ítem “¿Con qué frecuencia te sientes preo-
cupado porque te infectes de COVID-19?” en la dimensión de ME. Sin
embargo, en esta investigación se muestra claramente que dicho ítem tiene
una saturación de 0.708 en la dimensión PPC, debido probablemente a la
semántica y sintaxis del ítem.
Asegurada la abilidad y validez del instrumento, se procedió a
realizar el análisis de los datos recopilados.
De la muestra de estudiantes de la BUAP, 34.17 % son hombres,
mientras que 65.83 % mujeres. El rango de edad de dichos estudiantes es
de 20 a 25 años. De estos estudiantes, 0.5 % arma padecer diabetes me-
llitus, 2.51 % hipertensión, 5.53 % alguna enfermedad respiratoria, 1.51
% alguna enfermedad autoinmune y 27.64 % arma tener sobrepeso u
obesidad. Por otro lado, de la muestra de estudiantes de la UTTeh, 31.17
% son hombres y 68.83 % mujeres. El rango de edad de los estudiantes de
esta universidad se encuentra entre los 18 y 23 años. De estos estudiantes
ninguno arma tener diabetes mellitus, hipertensión o alguna enferme-
dad autoinmune, 2.83 % dice tener alguna enfermedad respiratoria y 19.84
% tiene sobrepeso u obesidad.
La Tabla 5.3 muestra el resumen de los estadísticos descripti-
vos de las cinco dimensiones o constructos de la escala. En dicha tabla se
observa que en ambas universidades el constructo PPC presenta el mayor
puntaje. Para el caso de los estudiantes de la BUAP, se obtiene una media
de 43.7487 (DE= 6.59), mientras que, para los estudiantes de la UTTeh,
se obtiene una media de 42.74 (DE= 7.61). Por lo tanto, ambos grupos
de estudiantes realmente sienten gran preocupación por la presencia de
la pandemia derivada del SARS CoV-2, dando lugar al desarrollo de un
pensamiento catastróco. Sin embargo, no se observaron diferencias sig-
nicativas entre ambos grupos (t=1.485, gl=441.64, p-(0.138)>0.05).
Para el caso del constructo ME, la media del puntaje para los
estudiantes de la BUAP es de 25.66 (DE= 6.37), mientras que para los es-
tudiantes de la UTTeh el puntaje medio fue de 24.40 (DE= 6.61). Aunque
aparentemente no existe gran diferencia entre el puntaje de ambos gru-
pos, sí se observan diferencias signicativas (t= 2.038, gl= 444, p-(0.042)
<0.05). Lo anterior se debe a que el contexto ambiental de ambos grupos
es diferente. Por un lado, los estudiantes de la BUAP en su mayoría viven
en la ciudad de Puebla, lugar con un alto número de contagios, hospita-
lizaciones y fallecimientos por COVID-19, lo que provoca posiblemente
un mayor malestar emocional en ellos. Por otro lado, los estudiantes de
la UTTeh no necesariamente radican en la ciudad de Tehuacán, sino tam-
bién en los municipios aledaños, donde el número de contagios, hospitali-
zaciones y fallecimientos es mucho menor.
Los estudiantes de la BUAP muestran un puntaje medio de 11.27
(DE= 4.38) en el constructo CS, mientras que los estudiantes de la UTTeh
tienen un puntaje promedio de 15.04 (DE= 4.38) en el mismo construc-
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to, observándose diferencias signicativas entre ambos grupos (t= —8.39,
gl= 444, p-(0.00)<0.05), de manera que posiblemente los estudiantes de
la UTTeh, al radicar en regiones aledañas a la ciudad de Tehuacán, se en-
cuentran más arraigados o habituados a sus usos y costumbres, es decir, al
uso de medicina alternativa, remedios caseros, métodos esotéricos, amu-
letos o creencias religiosas.
En el constructo CI, los estudiantes de la BUAP obtuvieron un
puntaje medio de 4.10 (DE= 0.89). A su vez, los estudiantes de la UTTeh
obtuvieron una media de 3.88 (DE= 0.87). Al realizar la comparación en-
tre ambos grupos, nuevamente se observan diferencias signicativas (t=
2.53, gl= 444, p-(0.012) <0.05). Nuestra hipótesis sobre el hallazgo de estas
diferencias radica en que el constructo de CI, al constar de tres ítems que
se miden en escala dicotómica (Sí= 1, No= 2), las respuestas de los estu-
diantes de la BUAP se encuentran más orientadas hacia el nivel negativo,
es decir, aparentemente dichos estudiantes no realizaron tantas compras
innecesarias, posiblemente debido a que, al radicar en la ciudad de Puebla,
tienen acceso con mayor facilidad a centros comerciales, tiendas departa-
mentales, tiendas locales, etc., sin necesidad de trasladarse grandes distan-
cias. Sin embargo, es necesario realizar una investigación a profundidad
para conocer el porqué de estas diferencias entre ambos grupos.
Finalmente, para la dimensión de CSE, los estudiantes de la
BUAP obtuvieron una media de 28.21 (DE= 5.30), asimismo, los estu-
diantes de la UTTeh obtuvieron una media de 28.86 (DE= 5.61). No se
observaron diferencias signicativas entre los dos grupos de estudiantes
(t= —1.24, gl= 444, p-(0.212)>0.05) posiblemente porque ambos poseen
competencias socioemocionales similares y propias de su rango de edad.
Tabla 5.3
Estadísticos descriptivos de las cinco dimensiones en cada una de las dos universidades
Constructos Universi-
dad
N M DE EM Mín Máx
Preocupación y
pensamiento
catastróco
BUAP 220 43.74 6.59 0.467 11 55
UT Teh 247 42.74 7.61 0.484 11 55
Malestar emocional BUAP 220 25.66 6.37 0.451 7 35
UT Teh 247 24.40 6.61 0.420 7 35
Creencias de
sanación
BUAP 220 11.27 4.38 0.310 6 26
UT Teh 247 15.04 5.09 0.323 6 27
Compras
innecesarias
BUAP 220 4.10 0.898 0.063 3 6
UT Teh 247 3.88 0.876 0.055 3 6
Competencias
Socioemocionales
BUAP 220 28.21 5.30 0.375 14 40
UT Teh 247 28.86 5.61 0.356 13 40
N= muestra, M= media, DE= desviación estándar, EM= error de la media, Mín= mínimo y Máx=
máximo.
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universitarios.
Código JEL: I21 - Análisis de la educación
La Tabla 5.4 muestra el análisis de correlación de Pearson entre
los constructos del instrumento. Los resultados del análisis muestran una
relación signicativa positiva y fuerte entre el ME de los estudiantes de la
BUAP con su PPC (r= 0.617) (Hernández Lalinde et al., 2018). También
revela una correlación signicativa débil y positiva con el constructo CS
(r= 0.123), una correlación signicativa débil y negativa con el constructo
CI (r= —0.269) y con el constructo CSE (r= —0.249) (Hernández Lalinde
et al., 2018). Por otro lado, la PPC de dichos estudiantes muestra una co-
rrelación signicativa moderada y negativa con el constructo CI (—0.306).
Lo anterior signica que el ME de los estudiantes debido a la pandemia de
COVID-19 se encuentra fuertemente relacionado con los efectos y alcan-
ces que la enfermedad puede tener sobre su círculo cercano, es decir, sobre
sus amigos, familiares, su vida cotidiana, etcétera.
De la misma manera, el ME de los estudiantes de la UTTeh evi-
dencia una relación signicativa positiva y fuerte con su PPC (r= 0.669)
(Hernández Lalinde et al., 2018). Sin embargo, a diferencia de los estu-
diantes de la BUAP, el ME de los estudiantes de la UTTeh muestra una
correlación signicativa positiva y moderada con sus CS (r= 0.330), lo que
implica que no necesariamente al estar arraigados a sus hábitos y costum-
bres, como el uso de amuletos de protección o creencias religiosas, va a
mejorar su ME (Hernández Lalinde et al., 2018). El análisis también señala
una correlación signicativa negativa y débil con el constructo de CI (r=
—0.277) y una nula correlación con la dimensión CSE (Hernández La-
linde et al., 2018). Asimismo, la PPC de los estudiantes de la universidad
en cuestión posee una correlación signicativa positiva y débil con sus
CS (r=0.169) y CSE (r= 0.118), así como una relación signicativa débil y
negativa con el constructo CI (Hernández Lalinde et al., 2018).
Tabla 5.4
Análisis de correlación entre los constructos del instrumento
Constructo Universidad Preocupación
y pensamiento
catastróco
Malestar
emocional
Creencias y
sanación
Compras
innecesarias
Malestar
emocional
BUAP 0.617**
UT Teh 0.669 **
Creencias y
Sanación
BUAP 0.001 0.123
UT Teh 0.169** 0.330**
Compras
innecesarias
BUAP —0.306 —0.269** —0.081
UT Teh —0.259 —0.277** —0.143*
Competencias
socioemocio-
nales
BUAP 0.120 —0.249** 0.026 0.020
UT Teh 0.118 —0.075 0.002 0.082
** La correlación es signicativa en el nivel 0.01 (bilateral).
* La correlación es signicativa en el nivel 0.05 (bilateral).
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Castro Núñez et al. (2020) realizaron un análisis de regresión
lineal para tratar de construir un modelo predictivo del ME de los mexica-
nos, considerando como variables predictoras los constructos CS, CI, CSE
y PPC, obteniendo en todos sus modelos coecientes de determinación
por debajo de 0.52, por lo que es necesario emplear otro tipo de modelos
más robustos para predecir el ME, debido a que el comportamiento de
dicha variable es multifactorial. Por lo anterior, en el presente trabajo se
empleó una RNPM para predecir el constructo ME en estudiantes uni-
versitarios. La ventaja de emplear redes neuronales en lugar de modelos
de regresión lineal radica en el hecho de que en las primeras es posible
emplear tanto variables cuantitativas y cualitativas como variables predic-
toras, mientras que en los modelos de regresión simple únicamente es po-
sible emplear variables cuantitativas. Además, al emplear redes neuronales
como modelos predictores, es posible identicar qué variables predictoras
son las más importantes para predecir la variable objetivo.
En la Figura 5.1 se muestra la topología de la RNPM empleada
en el presente trabajo. Dicha red neuronal consta de una capa de entra-
da con 11 neuronas, una capa oculta con una neurona con función de
activación tangente hiperbólica y una neurona de salida con función de
activación identidad.
Figura 5.1
Arquitectura de la RNPM empleada en este trabajo para la predicción del constructo malestar
emocional en estudiantes universitarios
En la Tabla 5.5 se expone el resumen del modelo de la RNPM.
En ella se observa que el conjunto de entrenamiento muestra un ESC de
67.70, con un error relativo de 0.455, lo que signica que el modelo es
capaz de predecir correctamente el constructo ME de los estudiantes uni-
versitarios en 55 % de los casos.
Para el caso del conjunto de prueba se obtiene un ESC de 33.554
y un error relativo de 0.627, es decir, el modelo predice correctamente el
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Miguel Antonio Mascarúa,et al. Percepción, malestar y competencias socioemocionales en estudiantes
universitarios.
Código JEL: I21 - Análisis de la educación
0.373 de los casos en dicho conjunto de datos. Sin embargo, es posible
incrementar la precisión de la predicción aumentando el tamaño del con-
junto total de datos (Berzal, 2019).
Por otro lado, en la Tabla 5, se muestra el análisis de la impor-
tancia de las variables independientes, donde es posible observar que la
variable más importante para predecir el malestar emocional de los estu-
diantes es la dimensión PPC, seguido por las dimensiones de CS, CS y CI.
Sin embargo, variables como la edad, o el padecer una enfermedad respi-
ratoria o autoinmune también son importantes para predecir por qué los
estudiantes pueden sentir cierto grado de malestar a causa de la pandemia
de COVID-19.
Hoy día, se sabe que la hipertensión, la diabetes mellitus y el so-
brepeso u obesidad son comorbilidades importantes para el agravamiento
del COVID-19. Sin embargo, este tipo de patologías son más comunes en
la población mayor, por lo que probablemente en la muestra estudiada en
este trabajo, al ser de jóvenes entre 18 y 25 años, estas variables no son tan
importantes para predecir su malestar emocional.
Tabla 5.5
Importancia de las variables independientes
Importancia Importancia normalizada
Sexo 0.014 5.7 %
Edad 0.078 31.6 %
Diabetes mellitus 0.025 10.2 %
Hipertensión 0.037 15.0 %
Enfermedad respiratoria 0.066 26.7 %
Enfermedad autoinmune 0.070 28.5 %
Sobrepeso u obesidad 0.007 2.9 %
Preocupación y pensamiento
catastróco
0.246 100.0 %
Creencias y sanación 0.172 70.1 %
Compras innecesarias 0.134 54.3 %
Competencias
socioemocionales
0.151 61.4 %
Debido a los resultados y las relaciones que se obtuvieron en
cada caso, se puede decir que se demuestra la hipótesis nula.
Discusión
De acuerdo con lo que señalan Zuin et al. (2021), en los eventos de la pan-
demia y según el análisis de los datos del presente trabajo, se detectan al-
teraciones en las conductas de los estudiantes en ambas instituciones edu-
cativas. Estas conductas dieron como resultado un malestar, un cambio en
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las percepciones y modicaciones en las competencias socioemocionales
que, como mencionan Hernández et al. (2008), tuvieron cierto impacto en
el rendimiento escolar.
Ciertamente cada estudiante tiene su sistema de valores y pre-
ferencias y cada quiéen decide en qué creer, y que es determinado por el
entorno familiar, social e inclusive en el escolar, esto por lo que lo men-
cionado por Cabezas et al. (2021) acerca de que un entorno donde existe
incertidumbre alimenta los estados de alteración de las personas. Por su
parte Sandoval (2021) reere que, durante la pandemia, algunos alumnos
tuvieron síntomas de conducta adversa, como lo encontrado en el presente
estudio de investigación.
Conclusiones
De acuerdo con los datos, se observa que, en términos de malestar emo-
cional con respecto a la preocupación y pensamiento catastróco, los estu-
diantes de Tehuacán perciben mayor malestar emocional, así como mayor
atención a las creencias y métodos de sanación con relación a la preocupa-
ción y pensamiento catastróco, pero los estudiantes de Puebla perciben
mejor sus competencias socioemocionales con respecto al pensamiento
catastróco.
En cuanto a las creencias y métodos de sanación con respecto
al malestar emocional, son los estudiantes de Tehuacán los que conceden
más atención a los conocimientos tradicionales que los estudiantes de
Puebla.
Por lo que toca a las competencias socioemocionales con res-
pecto a las compras innecesarias, los estudiantes de Puebla perciben que
son más que los estudiantes de Tehuacán.
De acuerdo con las mediciones realizadas, la preocupación y el
pensamiento catastróco medidos en la red neuronal son las percepciones
más importantes de los estudiantes universitarios. También, las narrativas
pesimistas tienen efecto en la percepción y el pensamiento catastróco.
Se sugiere atender a los estudiantes universitarios por lo que
toca a sus preocupaciones y brindarles apoyo psicológico emocional para
ayudarles a superar las secuelas que provocó la pandemia y lograr com-
portamientos resilientes que les permitan aprender de las experiencias
surgidas en los meses de connamiento y del entorno de información pe-
simista.
Es preciso enfatizar el apoyo del trabajo de los docentes y tu-
tores para detectar algunas conductas socioemocionales que requieran
atención especializada y disminuir el impacto negativo del connamiento.
Crear estrategias digitales que permitan una comunicación efectiva con
los estudiantes y que les posibiliten manifestar su estado anímico, y pro-
poner actividades de recuperación emocional.
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Miguel Antonio Mascarúa,et al. Percepción, malestar y competencias socioemocionales en estudiantes
universitarios.
Código JEL: I21 - Análisis de la educación
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Sobre los autores
1 Profesor investigador en la Universidad Tecnológica de Tehuacán, México.
ORCID: 0000-0002-4068-2814
2 Profesor investigador en Benemérita Universidad Autónoma de Puebla,
México. ORCID: 0000-0001-9839-982X
3 Profesor investigador en la Universidad Tecnológica de Tehuacán, México.
ORCID: 0000-0002-3157-183X
3 Profesor investigador en la Universidad Tecnológica de Tehuacán, México.
ORCID: 0000-0002-5413-7606
