{"id":88718,"date":"2026-05-19T11:51:41","date_gmt":"2026-05-19T11:51:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/?p=88718"},"modified":"2026-05-19T11:51:41","modified_gmt":"2026-05-19T11:51:41","slug":"un-estudio-de-la-ull-relaciona-los-perfiles-de-alumnado-universitario-con-su-tendencia-al-abandono-de-los-estudios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/2026\/un-estudio-de-la-ull-relaciona-los-perfiles-de-alumnado-universitario-con-su-tendencia-al-abandono-de-los-estudios\/","title":{"rendered":"Un estudio de la ULL relaciona los perfiles de alumnado universitario con su tendencia al abandono de los estudios"},"content":{"rendered":"<p>Uno de los grandes retos de la educaci\u00f3n en Espa\u00f1a es el abandono universitario. Seg\u00fan un informe publicado por el Instituto Nacional de Estad\u00edstica con datos del Sistema Integrado de Informaci\u00f3n Universitaria, tres de cada diez estudiantes universitarios abandonan sus estudios antes de completarlos. Esta realidad plantea desaf\u00edos que deben tratarse para mejorar la retenci\u00f3n de dicho alumnado.<\/p>\n<p>Un estudio de la Universidad de La Laguna ha identificado los perfiles de los estudiantes universitarios seg\u00fan su satisfacci\u00f3n y <em>engagement <\/em>(grado de implicaci\u00f3n activa del alumnado en el proceso de aprendizaje, que incluye la motivaci\u00f3n o el compromiso), y el v\u00ednculo de cada perfil con el riesgo de abandono en tres campus espa\u00f1oles. Los resultados muestran que los estudiantes insatisfechos y poco implicados, sobre todo en cursos avanzados, tienen mayor probabilidad de dejar los estudios, mientras que los que inician sus estudios con motivaci\u00f3n tienen menor riesgo.<\/p>\n<p>El <a href=\"https:\/\/www.tandfonline.com\/doi\/full\/10.1080\/07294360.2026.2639617\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">art\u00edculo<\/a>, publicado por <a href=\"https:\/\/portalciencia.ull.es\/investigadores\/81269\/detalle\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Juan Jos\u00e9 Sosa Alonso<\/a>, profesor titular del departamento de Did\u00e1ctica e Investigaci\u00f3n Educativa de la ULL, cont\u00f3 con una muestra estratificada de 2.352 estudiantes de universidades p\u00fablicas de La Laguna, Zaragoza y Huelva. Adem\u00e1s, la muestra incluye alumnado de las cinco ramas de conocimiento: Arte y Humanidades, Ciencias Sociales y Jur\u00eddicas, Ciencias de la Salud, Ciencias Ambientales y Arquitectura e Ingenier\u00eda.<\/p>\n<p>Para estimar la probabilidad de abandono, el estudio desarroll\u00f3 un modelo de regresi\u00f3n log\u00edstica utilizando registros administrativos de las universidades participantes. Dichos registros inclu\u00edan a 176.907 estudiantes matriculados entre los cursos 2010-2011 y 2023-2024, de los cuales 60.455 (34,2%) abandonaron y 116.452 (65,8%) terminaron sus estudios, una tasa que seg\u00fan los investigadores es coherente con las cifras nacionales.<\/p>\n<p>Asimismo, el trabajo ha identificado cinco perfiles de estudiantes, basados en diferentes combinaciones de variables de satisfacci\u00f3n acad\u00e9mica y <em>engagement<\/em>, entre las que se incluyeron: edad, g\u00e9nero, ocupaci\u00f3n de la familia y del estudiantado, nacionalidad, distancia al campus, v\u00eda de acceso, campo de estudio, tipo de matr\u00edcula, nota de acceso, preferencia de estudios, asignaturas aprobadas y promedio acad\u00e9mico.<\/p>\n<p>Los resultados de estas combinaciones presentaron solapamientos, por lo que la investigaci\u00f3n considera que las variables de satisfacci\u00f3n acad\u00e9mica y <em>engagement<\/em> deben tenerse en cuenta como dimensiones flexibles m\u00e1s que como categor\u00edas fijas. Estos resultados sugieren que las agrupaciones representan \u201cetapas\u201d en la trayectoria del estudiante y no tanto una taxonom\u00eda r\u00edgida de tipos de estudiantes. El grupo 1, con alta satisfacci\u00f3n y <em>engagement<\/em>, agrupa estudiantes j\u00f3venes y de reciente ingreso, mientras que los grupos 2 y 4 reflejan experiencias m\u00e1s avanzadas, con expectativas moderadas (correspondiente al 2) y con cierto desencanto (trat\u00e1ndose del 4), lo que indica el car\u00e1cter din\u00e1mico de la experiencia universitaria y su relaci\u00f3n con el abandono.<\/p>\n<p>Sin embargo, la investigaci\u00f3n recalca que la satisfacci\u00f3n inicial no depende \u00fanicamente de la edad, sino que converge con otras variables como el inicio del ciclo universitario en s\u00ed. Lo que se desprende de los resultados es que perfiles con niveles similares de satisfacci\u00f3n (grupos 2 y 3) o de <em>engagement<\/em> (grupos 1, 3 y 5) presentan consecuencias distintas sobre la probabilidad de abandono, lo que pone de relieve la compleja interacci\u00f3n entre satisfacci\u00f3n, <em>engagement<\/em> y variables personales o contextuales. Los perfiles que combinan alta satisfacci\u00f3n y compromiso predominan en los segmentos de alta probabilidad de graduaci\u00f3n acad\u00e9mica, mientras que los intervalos m\u00e1s altos se caracterizan por baja satisfacci\u00f3n o compromiso. Esto refuerza la necesidad de fomentar ambas dimensiones para reducir la tasa de abandono.<\/p>\n<p>El trabajo subraya que esta interpretaci\u00f3n es de car\u00e1cter correlacional, no causal, ya que el dise\u00f1o transversal impide establecer causalidad. No obstante, los patrones observados por el grupo de investigadores son coherentes con procesos din\u00e1micos en la experiencia estudiantil. Por ello, cabe resaltar la probabilidad de que el alumnado del grupo 1 evolucione hacia los otros cuatro grupos a lo largo de su trayectoria universitaria, configur\u00e1ndose recorridos que pueden culminar tanto en el abandono como en la graduaci\u00f3n universitaria.<\/p>\n<p>En la investigaci\u00f3n se ha aplicado el algoritmo de <em>clustering fuzzy C-means<\/em>, una t\u00e9cnica de agrupamiento que permite congregar elementos con una pertenencia parcial en su grupo, lo que refleja mejor los fen\u00f3menos educativos, donde la satisfacci\u00f3n y el <em>engagement<\/em> representan estados que son transicionales. Aunque los estudiantes se asignaron seg\u00fan su mayor pertenencia a cada agrupaci\u00f3n, esta estructura difusa se tuvo en cuenta para la interpretaci\u00f3n final. El uso de esta t\u00e9cnica ha mejorado la comprensi\u00f3n de la relaci\u00f3n entre satisfacci\u00f3n y <em>engagement<\/em> y pone de manifiesto la complementariedad de ambos enfoques y la necesidad de integrar de forma m\u00e1s completa variables personales y contextuales.<\/p>\n<p>El trabajo concluye que unir factores emocionales y situacionales con estos algoritmos mejora la detecci\u00f3n del abandono, y sugiere que tomar medidas personalizadas en cada curso puede reducir estos datos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Uno de los grandes retos de la educaci\u00f3n en Espa\u00f1a es el abandono universitario. 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