Variables asociadas a la intención de abandono
universitario en estudiantes chilenos
migrantes internos y locales de ingeniería

Fernanda Vinet Ferreira

https://orcid.org/0009-0000-1338-6684

Marcela Vera Godoy

https://orcid.org/0009-0004-2187-7773

Amanda Cuevas Silva

https://orcid.org/0009-0009-7511-9595

Katalina Hernández Aguillón

https://orcid.org/0009-0001-1322-8149

Samanta Valenzuela Sepúlveda

https://orcid.org/0009-0008-5056-0723

Javier Parra Santos

https://orcid.org/0009-0000-5401-7148

Karla Muñoz-Inostroza 

https://orcid.org/0000-0001-9612-8954

Yaranay López-Angulo

https://orcid.org/0000-0002-3331-6875

Universidad de Concepción

Correo electrónico: [email protected]

Recibido: 5 de septiembre del 2025 / Aceptado: 3 de septiembre del 2026

doi: https://doi.org/10.26439/persona2026.n1.8262

RESUMEN. Debido a que la transición universitaria exige una adaptación crítica para prevenir el abandono, resulta fundamental examinar la intención de abandono, particularmente, en estudiantes migrantes internos y locales. En ese sentido, el objetivo de este estudio fue analizar la asociación entre regulación emocional, regulación de la motivación, apoyo social percibido, desempeño académico e intención de abandono en estudiantes migrantes internos y locales de ingeniería de una universidad chilena. Se utilizó un diseño asociativo transversal (comparativo y predictivo) en el cual participaron 270 estudiantes (Medad = 18.75, DE = 0.68). Para la recolección de datos, se aplicaron instrumentos de autorreporte, los cuales fueron analizados mediante el coeficiente de correlación de Spearman, la prueba U de Mann-Whitney y una regresión jerárquica para determinar el valor predictivo de las variables sobre la decisión final de abandono. Los resultados revelaron correlaciones estadísticamente significativas entre la intención de abandono, el desempeño académico, la regulación de la motivación y ciertas dimensiones de la regulación emocional. El apoyo social percibido solo mostró asociaciones significativas durante las fases iniciales del proceso de abandono. No se presentaron diferencias significativas de las variables entre el grupo migrante y local, con la excepción de un aspecto emocional a favor de los migrantes internos. Finalmente, el desempeño académico y las dificultades de regulación emocional predijeron significativamente la decisión final de abandono, a diferencia del apoyo social percibido y la regulación de la motivación. Estos hallazgos destacan la relevancia de implementar intervenciones institucionales orientadas a la regulación emocional y motivacional que profundicen en los factores que inciden en la permanencia universitaria.

PALABRAS CLAVE: regulación emocional / regulación de la motivación /
apoyo social percibido / intención de abandono / migrantes internos

Variables associated with the intention to dropout at
university among internal migrant and local engineering
students at a Chilean university

ABSTRACT. The university transition requires critical adaptation to prevent dropout, making it essential to examine dropout intention, particularly among internal migrant and local students. The objective of this study was to analyze the relationship between emotional regulation, motivational regulation, perceived social support, academic performance, and dropout intention among internal migrant and local engineering students at a Chilean university. A cross-sectional associative design (comparative and predictive) was used, with the participation of 270 students (Mage = 18.75; SD = 0.68). Data collection was carried out using self-report instruments, which were analyzed using Spearman’s correlation coefficient, the Mann-Whitney U test for intergroup comparison, and hierarchical regression to determine the predictive value of the variables on the final decision to drop out. The results revealed statistically significant correlations between dropout intention, academic performance, motivational regulation, and certain dimensions of emotional regulation. Perceived social support showed significant associations only during the initial phases of the dropout process. No significant differences were observed across variables between migrant and local students, except for one emotional aspect favoring internal migrants. Finally, academic performance and emotional regulation difficulties significantly predicted the final decision to drop out, unlike perceived social support and motivational regulation. These findings highlight the importance of implementing institutional interventions focused on emotional and motivational regulation to address factors influencing university retention.

KEYWORDS: emotional regulation / motivation regulation / perceived social
support / intention to dropout / internal migrant

INTRODUCCIÓN

El paso de la enseñanza media a la educación superior implica un proceso de ajuste complejo asociado a transformaciones en el entorno institucional, las prácticas pedagógicas, las exigencias académicas y el nivel de autonomía, además de posibles mudanzas o pérdida de redes sociales previas (López-Angulo, Cobo-Rendón, Sáez-Delgado et al., 2021). Este periodo de adaptación es crítico dado que un ajuste deficiente incrementa el riesgo de abandono universitario, especialmente durante el primer año (Fernández González et al., 2018; García-Ros et al., 2012; Martínez-López et al., 2014).

El abandono universitario, entendido como la suspensión de actividades académicas por tres semestres consecutivos (Bean & Eaton, 2001; Tinto, 1982), constituye un fenómeno de alto impacto. A nivel individual, interrumpe trayectorias formativas; en el plano institucional, se considera un indicador de calidad; y en el social, afecta a las familias, quienes, además de tener que enfrentar costos económicos, experimentan sentimientos de frustración y decepción producto de dicha decisión (Aina et al., 2022; López-Angulo, Cobo-Rendón, Pérez et al. 2021). Su magnitud se refleja en tasas cercanas al 30 % en países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (2023) y en un 16 % en estudiantes de primer año en Chile (Servicio de Información de Educación Superior [SIES], 2025a). De esa manera, el abandono se ha consolidado como un eje prioritario en la investigación sobre educación superior.

El estudio del abandono es especialmente relevante en carreras de los campos de la ciencia, tecnología, ingeniería y matemática (STEM), donde se presentan tasas de abandono relativamente altas (Fleischer et al., 2019). En Chile, carreras como Ingeniería en Computación e Informática se muestran tasas de retención de solo 79 % en primer año (SIES, 2025a). Este fenómeno responde a una combinación de factores personales, académicos y contextuales (Fleischer et al., 2019; Moreno & Chiecher, 2019). Un indicador de riesgo que permite anticipar el abandono consumado es la intención de abandono (Blüthmann et al., 2011). La intención de abandono corresponde a aquellos pensamientos que tiene el estudiante respecto a desertar del programa formativo para la obtención de un título de educación superior, antes de que este proceso finalice (Díaz-Mujica et al., 2018). Esta intención puede ser entendida como parte del proceso de la toma de decisiones que se desarrolla en las primeras etapas de la universidad (López-Angulo et al., 2022), lo que realza la importancia de su estudio en el primer año universitario.

Diversas investigaciones han identificado factores asociados al abandono universitario. Revisiones sistemáticas previas señalan su relación con variables académicas, institucionales, económicas, culturales e individuales. En mayor medida, destacan la puntuación de ingreso, el nivel educativo de los padres, el nivel socioeconómico, las calificaciones de enseñanza media, el sexo y la edad. En menor medida, las emociones, compromiso, optimismo, procrastinación e inteligencia emocional (Munizaga et al., 2018; Sáez-Delgado et al., 2020). Entre los diferentes factores asociados al abandono universitario, el desempeño académico juega un papel crucial. Además de considerarse una señal de alerta temprana ante la deserción (Balkis, 2018; Casanova et al., 2023), un rendimiento percibido como insuficiente puede deteriorar la motivación (Abdulrahman et al., 2023; Vlachopanou et al., 2025), reducir la integración académica y social, y debilitar el compromiso institucional instalando dudas sobre la continuación de los estudios (Franz & Paetsch, 2023).

Investigaciones previas han mostrado que las medidas autoinformadas de rendimiento académico presentan una validez general adecuada con registros académicos oficiales, aunque los estudiantes con menor rendimiento tienden a sobreestimar sus puntuaciones (Cole & Gonyea, 2010; Rosen et al., 2017). Esta tendencia a la sobreestimación suele ser leve y se atribuye a sesgos de deseabilidad social realizadas durante la fase de respuesta para evitar la vergüenza, de modo que se informa una calificación apenas superior a la real (Imose & Barber, 2015; Rosen et al., 2017). En última instancia, esta medida constituye una solución metodológica eficiente y de bajo costo, siendo especialmente útil cuando el acceso a registros institucionales es restringido (Imose & Barber, 2015; Rosen et al., 2017).

A pesar de su relevancia, el desempeño académico por sí solo no es un factor suficiente para garantizar la permanencia universitaria, por lo que debe estudiarse en conjunto con otros factores psicológicos y académicos tales como la autorregulación de la motivación, la regulación emocional y el apoyo social percibido, cuya relación con la intención de abandono se examina a continuación.

Por un lado, la autorregulación de la motivación constituye un recurso fundamental en la vida universitaria, ya que favorece activamente al éxito académico y al bienestar de los estudiantes (Miele & Scholer, 2018; Schwinger & Stiensmeier-Pelster, 2012; Wolters, 2011). Este recurso se entiende como aquellos esfuerzos conscientes que realiza la persona para incrementar o mantener su motivación. Este proceso requiere tanto la fijación de objetivos como la presencia de ciertas creencias asociadas a ellos (autoeficacia, expectativas de resultado e interés o valoración). Cuando dichas creencias se fortalecen, contribuyen de manera cíclica a la autorregulación motivacional y potencian la persistencia en las metas propuestas (Wolters & Benzon, 2013; Zimmerman, 2000). Las estrategias de autorregulación motivacional en universitarios se han relacionado tanto con características del entorno de aula como con el grado de fomento del aprendizaje significativo, el tipo de objetivos que se priorizan en clase y el apoyo del docente (Rojas & Valencia, 2021).

Un estudio con estudiantes de carreras STEM de Alemania mostró una relación positiva entre la autoeficacia para la regulación motivacional y la satisfacción con el contenido del estudio (Kryshko et al., 2022). Otro estudio asoció la intención de abandono con la procrastinación académica, la cual puede interpretarse como un déficit en la autorregulación motivacional (Bäulke et al., 2018). Estos antecedentes ponen en relevancia la comprensión de la autorregulación de la motivación como un factor clave para el entendimiento de la intención de abandono universitario. De manera paralela a la regulación motivacional, la regulación emocional constituye otro proceso de autorregulación relevante para el estudiante, en tanto también implica monitorear y ajustar reacciones emocionales en función de las metas académicas.

Por su parte, la regulación emocional se refiere a aquellos procesos intrínsecos y extrínsecos encargados de monitorear, evaluar y modificar las reacciones emocionales, especialmente sus cualidades intensivas y temporales, para lograr metas (Thompson, 2008). Dentro de la regulación emocional existen las competencias emocionales, referidas al conjunto de saberes, destrezas, competencias y disposiciones requeridas para comprender, manifestar y manejar adecuadamente las experiencias emocionales (Gaeta & López, 2013). Un estudio asoció la regulación emocional de universitarios con los niveles de autoconocimiento emocional; se observó que hablar abiertamente de las emociones favorece la regulación de impulsos emocionales, la tolerancia a la frustración y la generación estrategias de afrontamiento (Santoya et al., 2018). Además, el uso de estrategias de regulación emocional positivas se relacionó con un mejor estado de salud, mayor presencia de hábitos saludables y adaptación universitaria (Bedoya, 2021). Por lo tanto, el desarrollo de una adecuada regulación emocional aporta a la resiliencia de las personas y las protege de efectos negativos con respecto a situaciones desfavorables de salud (Bedoya, 2021).

A su vez, un estudio con universitarios ecuatorianos evidenció que una alta reevaluación cognitiva se asociaba con mayor bienestar psicológico, mientras que una mayor supresión emocional se vinculaba con menor bienestar (Caguana & Ponce, 2023). De manera similar, una investigación con estudiantes universitarios italianos de primer año encontró que la resiliencia se correlacionó negativamente con las dificultades en la regulación emocional y con indicadores de malestar psicológico como la depresión, la ansiedad y el estrés, mientras que las dificultades en la regulación emocional se correlacionaron positivamente con estos mismos indicadores, mediando significativamente la relación entre la resiliencia y el malestar psicológico (Mastrokoukou et al., 2024). En síntesis, estos hallazgos dan cuenta de que estudiantes con mayores habilidades de regulación emocional tienden a experimentar menos malestar y a mostrar mayor disposición a perseverar en la universidad, lo cual reduce su intención de abandono; sin embargo, la relación entre ambas variables ha sido escasamente estudiada.

Finalmente, más allá de estas variables de regulación mencionadas anteriormente, cuya capacidad explicativa aislada suele ser limitada (Tinto, 1982), cobra especial relevancia el estudio del apoyo social percibido. El apoyo social se define como aquella percepción subjetiva del apoyo entregado por las propias relaciones sociales (Santini et al., 2015). Este apoyo puede ser percibido y representado por diferentes personas en diversos contextos, pero los principales provienen normalmente de la familia, amistades y otros vínculos significativos (Zimet et al., 1988). La percepción de apoyo social es clave en el desarrollo estudiantil, pues se asocia con mayor satisfacción, menor estrés y mejor adaptación a los desafíos universitarios (Bordes-Edgar et al., 2011; Credé & Niehorster, 2012; Novoa & Barra, 2015). Cuando este apoyo proviene de la familia, amistades y vínculos significativos favorece, además, el rendimiento académico (Chong, 2017). De esa manera, el apoyo social percibido se presenta como un factor protector central en la permanencia estudiantil al situarse en un nivel relacional que complementa los recursos motivacionales y emocionales revisados anteriormente. Sin embargo, la relación entre el apoyo social percibido y la intención de abandono ha sido escasamente estudiada, particularmente en poblaciones donde las redes de apoyo pueden verse alteradas por procesos de movilidad geográfica como ocurre en los estudiantes migrantes internos.

A raíz de lo anterior, considerar diferencias entre estudiantes migrantes internos y locales resulta fundamental para comprender de mejor manera el funcionamiento de estas variables en grupos que enfrentan condiciones de vida y redes de apoyo diferentes. La migración interna se define como el desplazamiento de personas dentro de las fronteras de un mismo país, ya sea entre comunas, provincias o regiones (Instituto Nacional de Estadísticas, 2017). En el ámbito universitario, los estudiantes migrantes internos son aquellos que deben trasladarse desde su lugar de origen para acceder a la educación superior. En Chile, cerca de un 15.9 % de los estudiantes se encuentra matriculado en una carrera de pregrado en una región distinta de la que egresó en el nivel secundario (SIES, 2025b). En el contexto universitario, esta migración interna obedece a diferentes motivos. Según Alm y Winters (2009), si no existe un centro de enseñanza cercano, esto obligará al estudiante a movilizarse a otro lugar o viajar largas distancias. Además, factores como la actitud y la norma subjetiva, las creencias de mayor posibilidad de éxito y los factores económicos como oportunidades de trabajo y mejores ingresos también son variables que afectan en la decisión de migrar a otra ciudad para continuar con los estudios universitarios (Jin et al., 2022).

Este proceso de movilidad no solo implica un cambio geográfico, sino también transformaciones en aspectos de la vida cotidiana y la adaptación del estudiante, quien debe crear nuevas rutinas o cambiar algunas existentes para adaptarse a la nueva geografía y las nuevas costumbres (Gómez, 2019). Dichas modificaciones inciden en la forma en que los estudiantes perciben y afrontan su experiencia exigiendo la incorporación de estrategias de adaptación frente a contextos inicialmente desconocidos (Frechero et al., 2000; Thurber & Walton, 2012). Además, esta migración suele ocurrir sin el acompañamiento familiar, lo que puede significar una falta de apoyo emocional y social directo para el estudiante (Gray et al., 2019). Por ello, el respaldo de la familia, amistades y vínculos significativos resulta fundamental en este proceso (Obregón-Velasco et al., 2022). Asimismo, este cambio implica un gasto económico mayor en la persona, añadiendo más responsabilidades además de las ya asignadas por la institución (Mak & Moncur, 2003). Por lo tanto, si bien la migración interna puede traer beneficios como el fortalecimiento de la autonomía personal y la posibilidad de acceder a redes sociales más amplias y de mayor calidad (Beine et al., 2014; Vieira et al., 2018), también puede traer consigo efectos adversos que afectarían al estudiante e incluso comprometerían su desempeño académico (Rodríguez et al., 2023).

La migración interna también ha sido estudiada en contextos universitarios chilenos. Goñi et al. (2022) llevaron a cabo una intervalidación entre dos estudios exploratorios centrados en la transición a la vida universitaria que experimentan estudiantes migrantes internos. Los hallazgos evidencian que estos estudiantes enfrentan una ruptura de carácter triple que combina el traslado a una nueva ciudad, el paso de la educación secundaria a la superior y el abandono del hogar para instalarse en una nueva residencia. Frente a este escenario, los estudiantes recurren fundamentalmente a las expectativas depositadas por sus familias junto con la puesta en marcha de estrategias de afrontamiento en los planos cotidiano, académico y social. Asimismo, las redes de compañeros y profesores, los servicios universitarios, las tutorías de pares y las becas o apoyos institucionales y estatales favorecen la integración académica y alivian las cargas económicas. No obstante, se advierte que las instituciones de educación superior aún no están concebidas como espacios que consideren las particularidades de los migrantes internos (Goñi et al., 2022).

A pesar de las implicancias que la migración interna o local puede llegar a tener en la adaptación universitaria, este es un factor que no ha sido estudiado con profundidad en relación con la intención de abandono universitario. Por ello, dados los desafíos que trae la movilidad interna o local, se hace necesario ahondar en cómo se manifiestan la regulación de la motivación, la regulación emocional, el apoyo social percibido, el rendimiento académico y la intención de abandonar los estudios en estudiantes que migran interna o localmente, especialmente en carreras de alta exigencia como las ingenierías.

Por lo tanto, este estudio tuvo como objetivo analizar la asociación entre la regulación de la motivación, la regulación de la emoción, la percepción del desempeño académico, el apoyo social y la intención de abandono en estudiantes universitarios, así como comparar estas variables entre grupos migrantes y no migrantes. Las hipótesis planteadas en este estudio fueron las siguientes:

H1: Una baja regulación de la motivación y una baja regulación emocional estarán asociadas con una mayor intención de abandono académico y con las fases previas de este proceso.

H2: Un alto nivel de apoyo social estará asociado con una menor intención de abandono académico.

H3: Una alta percepción de desempeño académico estará asociada con una menor intención de abandono académico y sus fases.

H4: Los estudiantes migrantes internos presentarán menores niveles de regulación de la motivación, regulación emocional, apoyo social percibido y desempeño académico, así como una mayor intención de abandono, en comparación con los estudiantes no migrantes.

H5: El desempeño académico, el apoyo social percibido, las dificultades de regulación emocional y la regulación de la motivación contribuirán significativamente a explicar la varianza en la intención de abandono universitario, de manera que un menor desempeño académico, un menor apoyo social percibido, mayores dificultades de regulación emocional y una menor regulación de la motivación se asociarán con una mayor intención de abandono.

Para concluir esta sección, la relevancia de esta investigación radica en la necesidad de conocer cómo se relacionan variables relevantes en el proceso de adaptación e intención de abandonar los estudios en poblaciones de alto riesgo, como los estudiantes de las carreras de ingeniería y aquellos que migran. Sus resultados podrían beneficiar a los propios estudiantes como a las instituciones en la medida en que orientan el diseño e implementación de estrategias de acompañamiento y retención más efectivas. A su vez, esta información resulta de utilidad para docentes, equipos directivos y unidades de apoyo universitario, quienes podrían contar con mejores elementos para entregar un respaldo más pertinente a las necesidades de los estudiantes. Finalmente, desde el punto de vista teórico, el estudio contribuye a llenar un vacío de conocimiento existente en torno a la migración interna estudiantil y su relación con variables motivacionales y emocionales, un ámbito que hasta el momento ha sido escasamente explorado.

MÉTODO

Diseño de investigación

Este estudio adoptó un enfoque cuantitativo con un diseño asociativo de tipo comparativo y predictivo de carácter transversal (Ato et al., 2013).

Participantes

La muestra estuvo compuesta por 270 estudiantes de primer año de ingeniería (76.8 % hombres, 21.7 % mujeres y 1.5 % otro) seleccionados mediante un muestreo no probabilístico por conveniencia. Los criterios de inclusión fueron los siguientes: (a) estar matriculados en primer año de alguna de las carreras de ingeniería de la universidad, y (b) residir en la ciudad en que se ubica la universidad o haber migrado desde otra región o provincia para iniciar sus estudios. Se excluyeron a aquellos estudiantes que no completaron todos los instrumentos.

La edad de los participantes fluctuó entre 18 y 20 años (M = 18.75, DE = 0.68). La clasificación en migrantes internos o locales se estableció a partir de la información reportada en un cuestionario sociodemográfico que solicitaba lugar de origen y lugar de residencia actual.

Materiales e instrumentos

Se aplicaron los siguientes instrumentos:

1. Escala de dificultades de regulación emocional (versión adaptada al español en población chilena; Guzmán-González et al., 2014). Este instrumento evalúa problemas de regulación emocional a través de 28 ítems distribuidos en cinco subescalas:

i. Rechazo emocional (7 ítems; ej. ítem: “Cuando me encuentro mal, me enfado conmigo mismo por sentirme de esa manera”)

ii. Descontrol emocional (6 ítems; ej. ítem: “Vivo mis emociones como algo desbordante y fuera de control”)

iii. Interferencia emocional (4 ítems; ej. ítem: “Cuando me siento mal, tengo dificultades para completar trabajos”)

iv. Desatención emocional (5 ítems; ej. ítem: “Presto atención a cómo me siento”)

v. Confusión emocional (3 ítems; ej. ítem: “No tengo ni idea de cómo me siento”)

La escala se responde en formato Likert de siete puntos (1 = nunca, 7 = siempre). Guzmán-González et al. (2014) obtuvieron adecuadas evidencias de validez basada en la estructura interna mediante análisis factorial confirmatorio que resultó en una estructura de cinco factores con los siguientes indicadores de ajuste: χ²(265) = 858.06, p < .05; CFI = .92, TLI = .89, RMSEA = .04 (90 % IC [.044, .051]). Además, presentaron una alta consistencia interna para la escala en estudiantes universitarios chilenos (rechazo emocional: α = 0.89; descontrol emocional: α = 0.88; interferencia emocional: α = 0.87; desatención emocional: α = 0.77; confusión emocional: α = 0.69).

2. Cuestionario breve sobre autorregulación de la motivación en estudiantes universitarios (versión adaptada al español; Kim et al., 2018). Evalúa la disposición general de los estudiantes para autorregular su motivación. Consta de doce ítems que evalúan estrategias de regulación de la motivación (8 ítems; ej. “Uso distintas estrategias para seguir trabajando, incluso cuando no tengo ganas de estudiar”) y fuerza de voluntad (4 ítems; ej. “Aunque una lectura me resulte sin sentido, me obligo a terminarla”). El cuestionario es respondido a través de una escala Likert de siete puntos (1 = nunca, 7 = muy frecuentemente). En esta investigación, solo se empleó la subescala de regulación de la motivación.

En el estudio original, la escala mostró evidencias adecuadas de validez interna a través de un análisis factorial confirmatorio que probó una estructura de dos factores con indicadores de ajustes aceptables (χ²(53) = 90.24, p < .01, CFI = .95, TLI = .94, SRMR = .04, RMSEA = .07), aunque no se reportaron indicadores de confiabilidad. En la aplicación realizada en población de estudiantes universitarios chilenos (proyecto FONDECYT 11230864), la escala presentó índices de consistencia interna apropiados (regulación de la motivación: ω = .902). Asimismo, se proporcionó evidencias de validez basadas en la estructura interna a través de un análisis factorial confirmatorio en una muestra de 640 estudiantes universitarios, cuyos resultados confirmaron una estructura de dos factores relacionados, lo cual coincidió con el estudio original de Kim et al. (2018) y evidenció índices de ajuste adecuados (χ²(53) = 234.737, p < .001, RMSEA = .073 (.064, .083), CFI = .943, TLI = .929, SRMR = .039).

3. Escala multidimensional de apoyo social percibido (MSPSS, por sus siglas en inglés) (Zimet et al., 1988), en su versión validada en estudiantes universitarios chilenos por López-Angulo et al. (2021). Evalúa la percepción de apoyo proveniente de la familia (ej. ítem “Mi familia me da la ayuda y apoyo emocional que requiero”), amigos (ej. ítem “Puedo conversar de mis problemas con mis amigos”) y otros significativos (ej. ítem “Cuando tengo dificultades tengo a alguien que me apoya”) mediante doce ítems en escala Likert de siete puntos (1 = muy en desacuerdo, 7 = muy de acuerdo).

López-Angulo et al. (2021) evaluaron las propiedades psicométricas de la escala en estudiantes universitarios chilenos obteniendo adecuadas evidencias de validez basadas en la estructura interna del instrumento mediante análisis factorial confirmatorio, el que confirmó una estructura de tres factores con índices de ajuste adecuados (χ²(122) = 509.602, p < .001, CFI = .956, SRMR = .042, RMSEA = .057, IC 90 % [.053, .061]). Los mismos autores reportaron también una alta consistencia interna para la escala (familia: α = .903; amigos: α = .928; otros significativos: α = .864).

4. Escala multifacética de intención de abandono de la carrera (Bäulke et al., 2022) en su versión validada en estudiantes universitarios chilenos por López-Angulo et al. (2025). Consta de quince ítems distribuidos en cinco dimensiones:

i. Percepción de no adecuación (ej. ítem: “Pienso frecuentemente que la carrera no es para mí”)

ii. Pensamientos de abandono (ej. ítem: “Tengo varias ideas sobre lo que podría estudiar en lugar de mi carrera”)

iii. Deliberación (ej. ítem: “Evalúo con detalle lo que supondría para mí un cambio de carrera”)

iv. Búsqueda de información (ej. ítem: “Busco en distintas fuentes/canales de información ―como internet, personas conocidas, entre otras― sobre otras carreras”)

v. Decisión final (ej. ítem: “Tengo claro que cambiaré de carrera”)

La escala se responde en formato Likert de siete puntos (1 = totalmente en desacuerdo, 7 = totalmente de acuerdo). Como se mencionó, en este estudio, se empleó la versión en español desarrollada por López-Angulo et al. (2025) con estudiantes universitarios chilenos, la cual presentó adecuadas evidencias de validez basadas en la estructura interna a través de los resultados de un análisis factorial confirmatorio que confirmó la estructura de cinco factores del estudio original con índices de ajuste adecuados (χ²(80) = 302.712, p < .001; CFI = .954, TLI = .940, RMSEA = .066). Además, los resultados indicaron una adecuada consistencia interna (percepción de no adecuación: ω = .869; pensamientos de abandono: ω = .926; deliberación: ω = .971; búsqueda de información: ω = .945; decisión final: ω = .959).

5. Desempeño académico autopercibido. Se solicitó a los estudiantes reportar su percepción de desempeño académico siguiendo una Likert de siete puntos (1 = muy deficiente a 7 = sobresaliente). El empleo de una medida de ítem único para evaluar el desempeño académico autopercibido se fundamenta metodológicamente en su amplia aceptación y validez empírica en la investigación educativa, habiéndose mostrado que estas medidas presentan una validez general adecuada en relación con los registros académicos oficiales (Imose & Barber, 2015; Rosen et al., 2017). Diversas investigaciones han destacado correlaciones robustas de hasta .82 entre el rendimiento real y el autoinformado (Kuncel et al., 2005, como se cita en Imose & Barber, 2015; Rosen et al., 2017). Esta precisión se explica teóricamente mediante el modelo de respuesta a encuestas de Tourangeau et al. (2000, como se cita en Rosen et al., 2017), el cual detalla que los estudiantes atraviesan procesos cognitivos de comprensión, recuperación de memoria, juicio y respuesta para reportar su desempeño.

Adicionalmente, se aplicó un cuestionario sociodemográfico para recoger información sobre edad, género, procedencia geográfica y situación de migración interna (o local). Cabe destacar que todos los instrumentos utilizados en el presente estudio son de uso libre para fines académicos y de investigación, según lo especifican sus autores en las investigaciones donde explicitan los ítems de estos instrumentos.

Procedimiento de recolección de datos

La investigación se enmarcó en el proyecto FONDECYT de iniciación n.º 11230864. La aplicación de los instrumentos se realizó en el aula con la colaboración de los docentes a cargo. Antes de iniciar, se explicó a los participantes el objetivo del estudio y se entregó un consentimiento informado que detallaba la finalidad, la voluntariedad de la participación, la confidencialidad de los datos y los posibles riesgos mínimos asociados. Solo quienes firmaron el consentimiento completaron los cuestionarios. Posteriormente, las respuestas fueron digitalizadas y procesadas en el software JASP 0.19.2. Se verificó la integridad de los datos y se procedió al análisis según los objetivos planteados.

Procedimiento de análisis de datos

En el presente estudio, los puntajes de cada una de las subescalas asociada a cada instrumento se obtuvieron a partir del promedio de los ítems que conforman cada una de ellas. Este procedimiento se justifica debido a que los instrumentos utilizados cuentan con evidencias previas de validez y confiabilidad, lo que permite considerar que sus ítems son representativos y unidimensionales. El uso de puntajes promedio mantiene la métrica original de las escalas facilitando su interpretación y el análisis comparativo. Dichos puntajes fueron empleados para realizar correlaciones bivariadas entre ellos y, posteriormente, para efectuar comparaciones entre grupos (asociado a calidad de migrante local o no) mediante pruebas t.

Para el análisis correlacional (hipótesis 1, 2 y 3) se realizó la prueba de correlación de Spearman, debido a que las pruebas de normalidad indicaron distribuciones no normales. Después, para el análisis comparativo entre estudiantes migrantes internos y locales (hipótesis 4) se utilizaron pruebas no paramétricas de U Mann-Whitney para muestras independientes, en concordancia con la desviación de la normalidad de las variables. Pese al incumplimiento de este supuesto, se compararon los resultados con pruebas t de Student, debido a la robustez de esta prueba.

Finalmente, para examinar la contribución del desempeño académico, el apoyo social percibido, las dificultades de regulación emocional y la regulación de la motivación sobre la decisión final de intención de abandono, se realizó una regresión lineal múltiple jerárquica (hipótesis 5). El orden de incorporación de las variables se estableció a partir de una lógica teórica de progresiva proximidad respecto de la decisión final de intención de abandono de la escala multifacética de intención de abandono de la carrera (Bäulke et al., 2022) en su versión adaptada al español por López-Angulo et al. (2025).

En el primer bloque, se incluyó la percepción de desempeño académico al constituirse como un indicador de la experiencia académica del estudiante y un antecedente basal relevante de la permanencia. En el segundo bloque, se incorporó el apoyo social, entendido como un recurso contextual e interpersonal que puede contribuir a la adaptación y continuidad en los estudios más allá del desempeño académico. Posteriormente, en el tercer bloque, se añadió la desregulación emocional por representar un proceso intrapersonal asociado con la forma en que el estudiante afronta las demandas y dificultades derivadas de su experiencia académica. Finalmente, en el cuarto bloque, se incorporó la regulación de la motivación, considerada una variable psicológica más proximal a la decisión de persistir o abandonar los estudios. Esta secuencia permite examinar la contribución incremental de cada conjunto de variables a la explicación de la intención de abandono, evaluando los cambios en la varianza explicada (∆R2) una vez controlados los factores introducidos en los bloques precedentes.

Previo a la interpretación de los modelos, se examinaron los supuestos de independencia de los errores, multicolinealidad, normalidad y homocedasticidad de los residuos, así como la presencia de casos potencialmente influyentes. La independencia de los errores se evaluó mediante el estadístico de Durbin-Watson; la multicolinealidad, mediante los índices de tolerancia y factor de inflación de la varianza (VIF); la normalidad y homocedasticidad, mediante la inspección del gráfico Q-Q de residuos estandarizados y del gráfico de residuos frente a valores predichos; y la influencia de casos extremos mediante los residuos estandarizados, la distancia de Cook y los valores de leverage.

Dado que la inspección de los residuos evidenció desviaciones respecto de la normalidad y homocedasticidad, los coeficientes de regresión fueron contrastados mediante un procedimiento bootstrap con 5000 remuestreos e intervalos de confianza del 95 %. Adicionalmente, se estimó una regresión logística ordinal como análisis de sensibilidad para evaluar la estabilidad del patrón de resultados bajo una especificación alternativa de la variable dependiente. Finalmente, se realizó un análisis complementario modificando el orden de incorporación de los predictores, introduciendo las dificultades de regulación emocional en el último bloque, con el propósito de examinar la robustez de su contribución incremental.

Consideraciones éticas

Al estar el estudio enmarcado en un proyecto de investigación FONDECYT, n.º 11230864, contó con aprobación del comité de ética de la Vicerrectoría de Investigación y Desarrollo de la Universidad n.º CEBB1394-2023. La investigación se realizó conforme a la Declaración de Helsinki respaldada por la World Medical Association (2024). La participación fue voluntaria, con derecho a retirarse en cualquier momento sin consecuencias. Los datos se resguardaron de forma anónima y confidencial.

RESULTADOS

Estadísticos descriptivos

En la Tabla 1, se presentan los resultados estadísticos descriptivos para las ponderaciones de cada subescala. En esta se incluye la media, la desviación estándar, la asimetría y kurtosis, así como el coeficiente de alpha de Cronbach y el omega de McDonald de cada grupo de ítems, cuando corresponde. Adicionalmente, el apoyo social percibido se incorporó a los análisis mediante un puntaje global considerando que la validación chilena de la escala original confirmó una estructura jerárquica constituida por tres factores de primer orden (apoyo familiar, apoyo de amigos y apoyo de otros significativos) y un factor general de segundo orden de apoyo social percibido. Esta estructura respalda la interpretación de un puntaje total del instrumento (López-Angulo et al., 2021).

Se calculó, además, un puntaje global de dificultades de regulación emocional. La utilización de esta puntuación se sustenta en la validación chilena del DERS-E, en la cual se reportó una adecuada consistencia interna para la escala total (α = .92) y se empleó el puntaje global del instrumento en los análisis de validez de criterio, manteniendo simultáneamente una estructura multidimensional compuesta por cinco factores correlacionados.

Tabla 1

Resultados estadísticos descriptivos

Escala	Dimensiones	M	DE	Asim	Kur	[CI, 95 %]	[CI, 95 %]
Escala multidimensional de apoyo social percibido	Apoyo social familia	5.15	1.54	-0.61	-0.49	.90 [.87, .92]	.90 [.88, .92]
	Apoyo social amigos	5.29	1.46	-1.84	0.09	.92 [.90, .94]	.92 [.91, .94]
	Apoyo social otros significativos	5.19	1.50	-0.76	-0.09	.89 [.87, .92]	.89 [.87, .91]
	Apoyo social total	5.19	1.29	-0.62	-0.08	.93 [.92, .95]	.93 [.92, .94]
Escala multifacética de intención de abandono de la carrera	Percepción de no adecuación	2.72	1.67	0.63	-0.67	.88 [.84, .91]	.89 [.86, .91]
	Pensamientos de abandono	2.57	1.87	1.03	-0.08	.93 [.91, .96]	.93 [.92, .95]
	Deliberación	2.92	2.09	0.68	-0.96	.98 [.97, .99]	.98 [.97, .98]
	Búsqueda de información	2.82	1.98	0.76	-0.79	.94 [.92, .96]	.94 [.93, .95]
	Decisión final	1.95	1.67	1.96	2.85	.97 [.95, .98]	.97 [.96, .97]
Cuestionario breve sobre autorregulación de la motivación en estudiantes universitarios	Regulación de la motivación	4.13	1.27	-0.01	-0.54	.90 [.88, .92]
Escala de dificultades de regulación emocional	Desatención emocional	4.44	1.39	-0.27	-0.26	.88 [.85, .91]	.88 [.86, .91]
	Descontrol emocional	2.92	1.44	-0.34	-1.02	.89 [.87, .92]	.90 [.88, .92]
	Rechazo emocional	3.57	1.75	-1.02	-1.02	.94 [.92, .95]	.94 [.93, .95]
	Interferencia emocional	4.23	1.69	-0.17	-0.96	.91 [.89, .93]	.91 [.89, .93]
	Confusión emocional	3.63	1.46	0.14	-0.56	.82 [.78, .86]	.81 [.78, .85]
	Dificultades de regulación emocional total	3.71	1.10	0.12	-0.66	.93 [.91, .94]	.94 [.93, .95]
Desempeño académico autopercibido	Percepción de desempeño académico	3.84	1.48	-0.94	3.69

Nota. Asim: asimetría, Kur: kurtosis.

En cuanto a la escala multidimensional de apoyo social percibido, los participantes reportaron niveles moderados-altos de apoyo social percibido en las tres fuentes evaluadas (M entre 5.15 y 5.29), con un apoyo social total similar (M = 5.19, DE = 1.29). Los coeficientes de confiabilidad fueron adecuados a excelentes en todas las dimensiones (α y ω entre aproximadamente .89 y .93, respectivamente).

Respecto a la escala multifacética de intención de abandono de la carrera, las medias en las cinco dimensiones fueron relativamente bajas (entre 1.95 y 2.92, aproximadamente), lo que indicaría, en términos generales, una intención de abandono baja en la muestra. La confiabilidad fue muy adecuada a excelente en todas las dimensiones (α y ω entre aproximadamente .88 y .98, respectivamente). Por otro lado, en la subescala de regulación de la motivación se observó una media cercana al punto medio de la escala (M = 4.13, DE = 1.27) y confiabilidad adecuada (α = .90).

En relación con la escala de dificultades de regulación emocional, las medias en las cinco subescalas fueron variables, oscilando entre aproximadamente 2.92 (descontrol emocional) y 4.44 (desatención emocional), con un puntaje total de dificultades de regulación emocional cercano al punto medio de la escala (M = 3.71, DE = 1.10). La confiabilidad fue adecuada a excelente en todas las subescalas (α y ω entre aproximadamente .81 y .94), donde la confusión emocional fue la que presentó los valores más bajos (α = .82; ω = .81, aproximadamente) y rechazo emocional, los más altos (α = ω = .94). En conjunto, los resultados previos indican niveles de consistencia interna entre buenos y excelentes para las puntuaciones analizadas.

Para evaluar la normalidad de las variables, se aplicó la prueba de Kolmogorov-Smirnov, con la que se examinaron los estadísticos de asimetría y kurtosis. Además, se realizó una inspección visual de las distribuciones. La prueba de Kolmogorov-Smirnov resultó significativa para la mayoría de las variables, observándose, además, desviaciones de la normalidad en la inspección gráfica. En consecuencia, para los análisis bivariados y las comparaciones entre grupos se utilizaron procedimientos no paramétricos. En el caso de la regresión lineal múltiple, el cumplimiento de los supuestos fue evaluado posteriormente a partir de los residuos del modelo.

Resultados de correlaciones

En la Tabla 2, se presentan los coeficientes de correlación obtenidos con la prueba de Spearman, que fue escogida dada la desviación a la normalidad señalada anteriormente.

Tabla 2

Correlaciones de Spearman entre variables

AS-1

AS-2

AS-3

AS-T

IA-1

IA-2

IA-3

IA-4

IA-5

M-1

RE-1

RE-2

RE-3

RE-4

RE-5

AS-2

.50***

AS-3

.68***

.63***

AS-T

.85***

.82***

.88***

IA-1

-.11

-.15*

-.13*

-.16**

IA-2

-.06

-.15*

-.10

-.14*

.82***

IA-3

.01

-.07

-.04

-.05

.74***

.84***

IA-4

-.03

-.12*

-.03

-.09

.61***

.76***

.75***

IA-5

-.04

-.14*

-.09

-.12

.68***

.80***

.69***

.70***

M-1

.16**

.23***

.21**

.25***

-.24***

-.23***

-.16**

-.12*

-.18**

RE-1

-.27**

-.38***

-.40***

-.41***

.14*

.06

.02

.05

.09

-.28***

RE-2

-.17**

-.21**

-.21**

-.21**

.26***

.15*

.14*

.10

.18**

-.08

.16**

RE-3

-.16**

-.28***

-.24***

-.26***

.38***

.29***

.31***

.28***

.27***

-.06

.26***

.65***

RE-4

-.05

-.08

-.04

-.08

.26***

.18**

.198**

.13*

.14*

-.06

.07

.66***

.69***

RE-5

-.20**

-.24***

-.25***

-.27***

.40***

.33***

.29***

.25***

.26**

-.15*

.40***

.62***

.67***

.64***

DA

.11

.14*

.13*

.16*

-.39***

-.33***

-.28***

-.23***

-.33***

.35***

-.05

-.10

-.14*

-.17**

-.11

Nota. *** p < .001, ** p < .01, * p < .05. AS-1: apoyo social familiar, AS-2: apoyo amigos, AS-3: apoyo otros significativos, IA-1: pensamientos de no adecuación, IA-2: pensamientos de abandono, IA-3: deliberación, IA-4: búsqueda de información, IA-5: decisión final, M-1: regulación de la motivación, RE-1: desatención, RE-2: descontrol, RE-3: rechazo, RE-4: interferencia, RE-5: confusión, DA: desempeño académico.

El apoyo social total mostró correlaciones negativas, en general débiles, con las distintas fases de intención de abandono, alcanzando relaciones estadísticamente significativas solo con pensamientos de no adecuación (rho = -.16, p < .01) y pensamientos de abandono (rho = -.14, p < .05). Respecto a las fuentes de apoyo social, se observaron relaciones estadísticamente significativas entre apoyo social de amigos y pensamientos de no adecuación (rho = -.15, p < .05), pensamientos de abandono (rho = -.15, p < .05), búsqueda de información (rho = -.12, p < .05) y decisión final (rho = -.14, p < .05); además de apoyo de otros significativos y pensamientos de no adecuación (rho = -.13, p < .05). Esto sugiere una asociación protectora del apoyo social, pero acotada principalmente a las fases más tempranas del proceso de abandono.

Respecto a la regulación de la motivación, se encontraron correlaciones negativas y estadísticamente significativas con todas las fases de la intención de abandono: pensamientos de no adecuación (rho = -.24, p < .001), pensamientos de abandono (rho = -.23, p < .001), deliberación (rho = -.16, p < .01), búsqueda de información (rho = -.12, p < .05) y decisión final (rho = -.18, p < .01). Estos resultados (efecto pequeño a moderado) (Cohen, 1988) muestran que, a mayor capacidad de regular la motivación, menor es la probabilidad de plantearse dejar la carrera.

Las dimensiones de dificultades de regulación emocional mostraron correlaciones positivas con las fases de intención de abandono, lo que sugiere que una mayor dificultad de regulación se asocia con una mayor intención de abandono. Destaca rechazo emocional, con correlaciones moderadas con casi todas las fases (rho entre .27 y .38, p < .001), y confusión emocional, también con magnitudes moderadas (rho entre .25 y .40). En contraste, desatención emocional e interferencia emocional mostraron asociaciones más débiles y, en varios casos, no significativas con las fases de deliberación, búsqueda de información y decisión final.

La percepción de desempeño académico correlacionó negativamente con las cinco fases de intención de abandono con magnitudes débiles a moderadas (de rho = -.23, p < .001, con búsqueda de información, a rho = -.39, p < .001, con pensamientos de no adecuación), siendo esta última la correlación más fuerte de todo el bloque de desempeño.

Resultados de pruebas de U Mann-Whitney según condición migratoria

En la Tabla 3, se presentan las pruebas de U Mann-Whitney para comparar los distintos puntajes observados compuestos entre los grupos migrantes locales y no migrantes. Los resultados indicaron que no se observaron diferencias estadísticamente significativas entre ambos grupos en la mayoría de las variables evaluadas, incluyendo apoyo social (familia, amigos, otros significativos y total), las cinco fases de intención de abandono, regulación de la motivación, y las dimensiones de descontrol, rechazo, interferencia y confusión emocional; así como tampoco en percepción de desempeño académico (todos p > .05). La única diferencia estadísticamente significativa se observó en desatención emocional (U = 10247.000, p = .029), con un tamaño de efecto pequeño (rank-biserial = 0.155).

Pese a las desviaciones en la normalidad de las variables, se realizaron pruebas t de Student dada la robustez de esta prueba ante violaciones de dicho supuesto, especialmente en muestras de tamaño moderado a grande. Los resultados fueron análogos a los obtenidos mediante U de Mann-Whitney, observándose únicamente como estadísticamente significativa la diferencia en desatención emocional, t (265) = 2.086, p < .05, d = .256, donde los estudiantes migrantes reportaron mayor capacidad de atender a sus emociones en comparación con los no migrantes (diferencia de medias = 0.40).

Tabla 3

Comparación de medianas entre grupos migrantes locales y no migrantes

	U	p	Tamaño de efecto rango-biserial
Apoyo social familia	9631.000	.228	.085
Apoyo social amigos	9147.500	.664	.031
Apoyo social otros significativos	9405.500	.399	.060
Apoyo social total	9454.500	.358	.065
Percepción de no adecuación	8318.500	.369	-.063
Pensamientos de abandono	8856.000	.976	-.002
Deliberación	8817.000	.925	-.007
Búsqueda de información	8716.000	.797	-.018
Decisión final	8609.000	.631	-.030
Regulación de la motivación	9909.500	.100	.117
Desatención emocional	10247.000	.029	.155
Descontrol emocional	8675.000	.751	-.023
Rechazo emocional	8374.000	.426	-.056
Interferencia emocional	9220.500	.583	.039
Confusión emocional	8971.500	.879	.011
Percepción de desempeño académico	9687.000	.188	.091

Nota. U: U de Mann-Whitney.

Regresión jerárquica sobre decisión final de intención de abandono

La evaluación de los supuestos de la regresión no mostró problemas relevantes de multicolinealidad. En el modelo final, los valores de tolerancia oscilaron entre .838 y .946, mientras que los VIF, entre 1.057 y 1.194, valores que indican una baja redundancia entre los predictores. Asimismo, el estadístico de Durbin-Watson del modelo final fue 1.802 (p = .102), sin evidencia de autocorrelación significativa de los errores. Se identificaron algunos casos con residuos estandarizados superiores a 3; sin embargo, la distancia de Cook presentó un valor máximo de .095 y los valores de leverage fueron reducidos, por lo que no se observaron casos con influencia excesiva sobre las estimaciones y se conservaron todas las observaciones. No obstante, la inspección del gráfico Q-Q y del gráfico de residuos frente a los valores predichos mostró desviaciones respecto de la normalidad y homocedasticidad de los residuos. En consecuencia, los coeficientes fueron contrastados mediante 5000 remuestreos bootstrap con intervalos de confianza del 95 %.

La regresión lineal múltiple jerárquica mostró que el desempeño académico, incorporado en el primer bloque, explicó significativamente el 6.4 % de la varianza de la decisión final de intención de abandono (R2 = .064, R2 ajustado= 0.061, p < .001). La incorporación del apoyo social percibido en el segundo bloque produjo un incremento de 0.5 % en la varianza explicada, el cual no fue estadísticamente significativo (∆R2 = 0.005, p = .234). En el tercer bloque, la incorporación de las dificultades de regulación emocional produjo un incremento significativo del 3.3 % en la varianza explicada (∆R2 = 0.033, p < .01). Finalmente, la inclusión de la regulación de la motivación añadió un 0.4 % adicional de varianza explicada, incremento que no alcanzó significación estadística (∆R2 = 0.004, p = .258).

El modelo final fue estadísticamente significativo (F(4,264) = 7.824, p < .001) y explicó el 10.6 % de la varianza de la decisión final de intención de abandono (R2 = .106, R2 ajustado = .092). En este modelo, un mayor desempeño académico se asoció con una menor intención de abandono (β = -.189, p < .01), mientras que mayores dificultades de regulación emocional se asociaron con una mayor intención de abandono (β = .188, p = .002). El apoyo social percibido (β = -.032, p = .603) y la regulación de la motivación (β = -.072, p = .258) no realizaron contribuciones independientes estadísticamente significativas.

La estimación mediante bootstrap confirmó el patrón observado. En el modelo final, el desempeño académico presentó una asociación negativa significativa con la intención de abandono (β = -.225, IC 95 % [-.398, -.078], p < .01), mientras que las dificultades de regulación emocional mostraron una asociación positiva significativa (β = .287, IC 95 % [.091, .478], p = .002). En cambio, los intervalos de confianza correspondientes al apoyo social (β = -.043, IC 95 % [−.190, .107], p = .568) y a la regulación de la motivación (β = -.097, IC 95 % [-.283, .101], p = .358) incluyeron el cero.

Como análisis complementario, se modificó el orden de entrada de los predictores incorporando las dificultades de regulación emocional en el último bloque. Estas continuaron explicando un incremento significativo de la varianza después de controlar por desempeño académico, apoyo social y regulación motivacional (∆R2 = .034, p = .002). Asimismo, la regresión logística ordinal utilizada como análisis de sensibilidad presentó un ajuste significativamente superior al modelo nulo (χ²(4) = 35.10, p < .001) y reprodujo el patrón general observado en la regresión lineal. El desempeño académico se mantuvo como predictor estadísticamente significativo de la intención de abandono (β = .316, SE = .099, z = 3.186, p = .001), al igual que las dificultades de regulación emocional (β = −.372, SE = .118, z = −3.154, p = .002). En cambio, el apoyo social percibido (β = .060, SE = .099, z = .600, p = .549) y la regulación de la motivación (β = .153, SE = .109, z = 1.405, p = .160) no alcanzaron significación estadística. En conjunto, la convergencia entre la regresión lineal jerárquica y la regresión logística ordinal respalda la robustez del patrón de resultados observado, particularmente en relación con la contribución del desempeño académico y las dificultades de regulación emocional a la intención de abandono.

DISCUSIÓN

El objetivo de este estudio fue analizar la asociación entre la regulación de la motivación, la regulación de la emoción, la percepción del desempeño académico, el apoyo social y la intención de abandono en estudiantes universitarios, así como examinar posibles diferencias entre estudiantes migrantes y no migrantes.

A nivel descriptivo, los resultados evidenciaron que el apoyo social percibido se posicionó como la variable con mayor presencia entre los participantes en comparación con el resto de las variables evaluadas. Asimismo, la intención de abandono mostró los niveles más bajos en todas sus fases, lo que indica que, en el momento de la recolección de datos, los estudiantes encuestados no manifestaban una alta intención de abandonar la carrera. En contraste, tanto la regulación emocional como la motivación y el desempeño académico reflejaron niveles intermedios, lo que indica que los estudiantes reportaron limitaciones para sostener su motivación, así como limitaciones en el manejo de emociones displacenteras.

En relación con las hipótesis de esta investigación: la primera hipótesis (H1) sostenía que una baja regulación de la motivación y una baja regulación emocional estarían asociadas con una mayor intención de abandono académico y sus fases previas. Al respecto, se encontraron correlaciones negativas y significativas entre la dimensión específica de regulación de la motivación y todas las distintas fases de la intención de abandono, infiriéndose de estos resultados que, a mayor capacidad de regular la motivación, menor es la probabilidad de plantearse dejar la carrera. Esto es coherente con el vínculo teórico entre ambos constructos, ya que la regulación motivacional implica la capacidad de sostener metas (Wolters & Benzon, 2013), en este caso, de carácter académico, lo cual se refleja en ítems como “si tengo deseos de parar antes de terminar, tengo estrategias para seguir estudiando”.

En cuanto a la regulación emocional e intención de abandono, y considerando que el instrumento evalúa dificultades de regulación emocional (desregulación), la asociación positiva observada es consistente con lo esperado, ya que, a mayor desregulación emocional, mayor intención de abandonar la carrera. En este sentido, se identificaron correlaciones positivas y significativas entre algunas de estas dificultades y las fases de intención de abandono. En particular, las dimensiones de rechazo, interferencia y confusión se correlacionaron de manera positiva y significativa con todas las etapas del proceso de intención de abandono, lo que indica que los estudiantes con mayores niveles de desregulación emocional presentan, a su vez, mayores niveles de pensamientos y decisiones asociados al abandono. La dimensión desatención, en cambio, se asocia únicamente a la primera fase (pensamientos de no adecuación), mientras que descontrol se asocia con todas las fases, con excepción de búsqueda de información.

Una posible interpretación de estos resultados es que las dimensiones de desatención y descontrol podrían estar más orientadas a sentimientos y situaciones que van más allá de lo académico, y que remiten a un instante de tiempo determinado (e. g., “Percibo con claridad mis sentimientos”), mientras que las tres dimensiones que resultaron significativas incluyen ítems con un contenido más próximo al ámbito académico (e. g., “Cuando me siento mal, tengo dificultades para completar trabajos”) o que aluden a fenómenos que se extienden en el tiempo, de forma similar a como ocurre con la intención de abandono (e. g., “Cuando me encuentro mal, creo que acabaré sintiéndome muy deprimido”).

La explicación anterior tiene un carácter especulativo y post hoc basado en un análisis cualitativo del contenido de los ítems más que en una prueba estadística directa, por lo que debe entenderse como una hipótesis a contrastar en futuras investigaciones y no como una explicación confirmada por los datos de este estudio. En esta línea, dado que los análisis de regresión de este estudio consideraron únicamente el puntaje total de dificultades de regulación emocional, futuras investigaciones podrían examinar el aporte predictivo de cada dimensión por separado, lo que permitiría contrastar de manera más directa si son efectivamente las dimensiones de contenido más académico o temporalmente extendido las que concentran la capacidad explicativa sobre la intención de abandono.

En suma, de acuerdo con lo observado, se verifica parcialmente H1, ya que no todas las dimensiones de regulación emocional se asocian a todas las fases de intención de abandono. Estos resultados, exploratorios a nivel de dimensiones específicas, sugieren la conveniencia de que futuros estudios examinen el aporte diferencial de cada dimensión de la desregulación emocional sobre la intención de abandono, así como la posibilidad de evaluar los diferentes constructos con ítems asociados directamente al contexto académico, o a fenómenos que se extienden en el tiempo, y no solo a estados emocionales de un instante determinado.

La segunda hipótesis (H2) sostenía que un alto nivel de apoyo social estaría asociado con una menor intención de abandono académico y sus fases previas. En este caso, prácticamente, no se observan correlaciones significativas entre las dimensiones del apoyo social y las fases de intención de abandono. Cabe destacar, sin embargo, que sí se aprecian correlaciones negativas significativas entre el apoyo social total y las fases asociadas a pensamientos de no adecuación y pensamientos de abandono. La literatura revisada indica que el apoyo social actúa como un factor protector (Zimet et al., 1988). En particular, los estudiantes con mayor percepción de apoyo social presentan mejor adaptación y menor pensamientos o intenciones de abandono (López-Angulo, Cobo-Rendón, Pérez et al., 2021). Sin embargo, los resultados expuestos anteriormente dan cuenta de que H2 se rechaza parcialmente, ya que sugieren que un mayor apoyo social se asocia solo débilmente con las fases iniciales del proceso de abandono, sin extenderse a sus fases más avanzadas, destacándose la ausencia de asociación significativa con la dimensión de decisión final de intención de abandono.

Estos resultados podrían interpretarse considerando que el apoyo social percibido operaría con mayor fuerza sobre los procesos cognitivos y emocionales tempranos, como la evaluación de la propia adecuación a la carrera o la aparición de pensamientos de abandono, mientras que su influencia se atenuaría a medida que el proceso avanza hacia una decisión concreta, la cual probablemente dependa de otros factores no evaluados en este estudio. Con todo, esta interpretación debe tomarse con cautela, ya que este estudio no evaluó directamente los mecanismos que explicarían por qué el apoyo social pierde asociación en las fases más avanzadas, por lo que se sugiere que futuras investigaciones aborden esta pregunta de manera específica.

La tercera hipótesis (H3) sostenía que una alta percepción de desempeño académico estaría asociada con una menor intención de abandono académico y sus fases previas. La percepción de desempeño académico presentó correlaciones negativas y significativas para todas las fases de intención de abandono, confirmándose H3. Una posible explicación de este hallazgo es que la percepción de desempeño académico funcionaría como un indicador subjetivo del ajuste del estudiante a las exigencias de la carrera, de modo que percibirse con un buen desempeño reforzaría el sentido de competencia y pertenencia a la disciplina, disminuyendo así la probabilidad de cuestionar la propia permanencia. Pese a tratarse de una apreciación subjetiva y no de una medida objetiva de rendimiento, este hallazgo concuerda con la literatura previa, la cual sitúa al rendimiento académico como un factor determinante de la permanencia universitaria.

En efecto, el desempeño opera como un indicador del nivel de aprendizaje y adquisición de competencias. Se evidencia que los estudiantes que obtienen buenas calificaciones desde el inicio de su trayectoria tienen mayor probabilidad de continuar sus estudios, constituyendo así uno de los predictores más consistentes del abandono (Aina et al., 2022; Moreno & Chiecher, 2019). En este contexto, cabe destacar que estudios recientes en contextos latinoamericanos señalan que el desempeño académico no depende únicamente de las calificaciones, sino también de factores psicosociales y emocionales que median en la adaptación y la trayectoria universitaria (Chong, 2017; Gaeta González & López García, 2013). Estos antecedentes refuerzan la relevancia de la percepción de desempeño académico como predictor de la intención de abandono en línea con la visión multicausal planteada por revisiones sistemáticas en la región (Munizaga et al., 2018).

Respecto a la cuarta hipótesis (H4) ―referida a que los estudiantes migrantes internos presentarán menores niveles de regulación de la motivación, regulación emocional, apoyo social percibido y desempeño académico, así como una mayor intención de abandono, en comparación con los estudiantes no migrantes―, los análisis no mostraron diferencias significativas en la mayoría de las variables con excepción de la dimensión de desatención emocional, donde los estudiantes migrantes reportaron una mayor capacidad de atender a sus emociones. Este hallazgo podría guardar relación con lo planteado en la literatura sobre migración interna universitaria. Goñi et al. (2022) señalan que los estudiantes migrantes enfrentan un escenario de triple ruptura (cambio de ciudad, lugar de estudios y residencia), lo cual implica desafíos emocionales significativos. Sin embargo, esta experiencia también podría fortalecer la autonomía y resiliencia, lo que podría estar relacionado con que los migrantes internos reportaran una mayor capacidad de atención emocional.

Por otro lado, la ausencia de diferencias significativas en la intención de abandono entre migrantes y no migrantes refuerza la evidencia de que la predicción del abandono universitario se asocia principalmente con una diversidad de factores individuales y académicos ―como la motivación, el rendimiento, el bienestar, el compromiso y la autoeficacia― más que con variables sociodemográficas (Sáez-Delgado et al., 2020). Desde este enfoque, la intención de abandono parecería estar más determinada por la regulación de la motivación y el desempeño académico que por la condición migratoria en sí. No obstante, investigaciones previas han advertido que, aunque los niveles de intención de abandono puedan ser similares, los migrantes internos enfrentan estrategias de afrontamiento distintas y mayores exigencias de adaptación (Gray et al., 2019). Esto sugiere que, si bien los resultados no muestran diferencias directas en la intención de abandonar, las trayectorias de permanencia podrían verse afectadas por la calidad de las redes de apoyo y las oportunidades de integración universitaria, las cuales serían relevantes para sostener la permanencia en el tiempo (López-Angulo et al., 2026).

En cuanto a la quinta hipótesis (H5) ―referida a que el desempeño académico, el apoyo social percibido, las dificultades de regulación emocional y la regulación de la motivación contribuirían significativamente a explicar la varianza en la intención de abandono universitario, de manera que un menor desempeño académico, menor apoyo social percibido, mayores dificultades de regulación emocional y una menor regulación de la motivación se asociarán con una mayor intención de abandono―, los resultados de la regresión jerárquica permiten confirmarla solo parcialmente. El desempeño académico percibido y las dificultades de regulación emocional realizaron un aporte independiente y estadísticamente significativo a la explicación de la decisión final de abandono, en la dirección esperada, de manera que un menor desempeño académico y mayores dificultades de regulación emocional se asociaron con una mayor intención de abandono. En cambio, el apoyo social percibido y la regulación de la motivación no mostraron una contribución significativa una vez controladas las demás variables del modelo.

Este patrón sugiere que, si bien todas estas variables se relacionan de manera bivariada con la intención de abandono, en un modelo conjunto serían el desempeño académico y la regulación emocional los que concentrarían la mayor parte de la capacidad explicativa. Ello quizás porque reflejan de manera más directa e inmediata la experiencia cotidiana del estudiante en su tránsito universitario, mientras que el apoyo social y la regulación de la motivación operarían de forma más indirecta, posiblemente a través de su asociación con estas otras dos variables.

Limitaciones del estudio

Entre las limitaciones del estudio, se reconoce que la muestra no es probabilística y que, además, corresponde exclusivamente a estudiantes de primer año de ingeniería de una sola universidad, lo que restringe la generalización de los hallazgos. Además, el momento de aplicación de los instrumentos coincidió con una etapa académica en la cual los plazos administrativos de retiro ya habían finalizado, lo que pudo haber reducido la detección de intenciones reales de abandono. Por otra parte, también se reconoce como limitación el carácter incipiente de los análisis. Se realizaron correlaciones y pruebas comparativas y no modelos explicativos, principalmente debido a que el tamaño de la muestra era reducido.

Implicancias prácticas y futuras líneas de investigación

En las universidades, los sistemas de detección temprana y de prevención pueden implementar acciones enfocadas en apoyar a los estudiantes en la adaptación. Por ejemplo, pueden pasar de basarse exclusivamente en indicadores académicos objetivos a integrar la autopercepción que tienen los estudiantes de su competencia y sus dificultades para regular las emociones, lo que permitirá ofrecer apoyo oportuno antes de que las dudas iniciales escalen a intenciones establecidas sobre abandonar la carrera. Dado que el apoyo social es fundamental durante las fases iniciales del proceso de intención de abandono, las universidades podrían dar prioridad a los programas de tutoría entre pares, mentorías y de acompañamiento para facilitar la adaptación académica, personal y social durante el primer año. En última instancia, esto requiere un cambio hacia un marco de prevención dinámico y multidimensional que evalúe las experiencias subjetivas y los recursos emocionales y motivacionales de los estudiantes, en lugar de clasificaciones estáticas de “alumnos en riesgo”. Paralelamente, se puede fomentar la investigación aplicada, diseñar programas que promuevan la autorregulación emocional y motivacional, respaldados por estudios cualitativos y longitudinales que profundicen en estos factores subjetivos.

AGRADECIMIENTOS

Proyecto ANID/FONDECYT de Iniciación n.º 11230864: “Propósitos académicos y de vida, adaptación social, autorregulación emocional, motivacional y académica: Un diseño mixto para explicar la intención de abandono y el rendimiento académico universitario”.

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