Predicción del rendimiento en cursos STEM: Evidencia de un modelo de ecuaciones estructurales

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.22458/ie.v27i43.5562

Palabras clave:

adultos jóvenes, memoria de trabajo, inteligencia fluida, destrezas motoras, validez predictiva, química, biología, STEM

Resumen

Las carreras de Microbiología y Química Clínica (MQC) y el Diplomado en Asistente de Laboratorio (DAL) de la Universidad de Costa Rica (UCR) presentan una alta demanda, lo cual amerita contar con criterios que permitan hacer una selección de estudiantes válida, con equidad y excelencia. Por lo tanto, haciendo uso de modelos de ecuaciones estructurales (SEM), se pretende generar evidencia en torno a la validez predictiva de tres pruebas que evalúan diferentes constructos: a) habilidades motoras finas (DM), b) inteligencia fluida (FLUID) y c) memoria de trabajo (MEMO). La correlación estimada entre tiempo de respuesta (TR) y MEMO fue alta y negativa consistente con lo que plantea la teoría de funciones ejecutivas. MEMO y TR predicen de forma relevante la FLUID y las DM. MEMO presenta relaciones directas y altas con ambos constructos endógenos en Química y Biología. TR exhibe relación con FLUID y DM en las dos asignaturas. Para ambas asignaturas, la relación entre TR y FLUID es inversa. La relación entre TR y DM es positiva y de gran magnitud. Diferencias entre los modelos estimados para ambas asignaturas se dan para las relaciones que predicen el rendimiento en Biología o en Química, con MEMO siendo un predictor importante para ambas asignaturas. Las DM no evidenciaron un poder predictivo relevante. La FLUID mostró relación con Química, pero prácticamente nula con Biología. Estos resultados generan evidencia a favor del uso de pruebas que evalúen MEMO y FLUID para la selección de estudiantes en MQC y DAL. No se generó evidencia sobre la relevancia de DM como predictor de rendimiento académico universitario.

Biografía del autor/a

Carolina Chaves-Ulate, Universidad de Costa Rica

Carolina Chaves-Ulate

Universidad de Costa Rica

https://ror.org/02yzgww51

San José, Costa Rica

evelyn.chaves@ucr.ac.cr

ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7783-8093

Sandra Boza-Oreamuno, Universidad de Costa Rica

Sandra Boza-Oreamuno

Universidad de Costa Rica

https://ror.org/02yzgww51

San José, Costa Rica

sandra.boza@ucr.ac.cr

ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6623-4924

Bryan Montero-Herrera, University of North Carolina at Greensboro

Bryan Montero-Herrera

University of North Carolina at Greensboro

https://ror.org/04fnxsj42

North Carolina, Estados Unidos

bgmonterohe@uncg.edu

ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2204-4760

Eiliana Montero-Rojas, Universidad de Costa Rica

Eiliana Montero-Rojas

Universidad de Costa Rica

https://ror.org/02yzgww51

San José, Costa Rica

eiliana.montero@ucr.ac.cr

ORCID: http://orcid.org/0000-0002-6770-792X

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Publicado

2025-07-31

Cómo citar

Chaves-Ulate, C., Boza-Oreamuno, S., Montero-Herrera, B., & Montero-Rojas, E. (2025). Predicción del rendimiento en cursos STEM: Evidencia de un modelo de ecuaciones estructurales. Innovaciones Educativas, 27(43), 37–55. https://doi.org/10.22458/ie.v27i43.5562