ISSN-e: 2697-3650
Per
Â
ıodo: enero-abril, 2026
Revista Minerva
Vol. 7, N
Â
umero 19. (pp. 74-84)
Art´ıculo de investigaci´on https://doi.org/10.47460/minerva.v7i19.272
Estados emocionales y rendimiento acad
Â
emico en la educaci
Â
on
superior: un enfoque desde la psicolog
Â
ıa educativa
Magnolia Susana Sierra Delgado*
https://orcid.org/0000-0003-0563-3571
msierrad@unsa.edu.p e
Universidad Nacional de San Agust
´
ın de Arequipa
Arequipa, Per
´
u
Juan Manuel Coaquira Mamani
https://orcid.org/0000-0003-0225-340X
jcoaquiramama@unsa.edu.p e
Universidad Nacional de San Agust
´
ın de Arequipa
Arequipa, Per
´
u
Irving Juan Coaquira Ramon
https://orcid.org/0009-0005-0686-551X
irvingcoaquira@gmail.com
Universidad Cat
´
olica de Santa Mar
´
ıa
Arequipa, Per
´
u
Zeida Angela Caceres Cabana
https://orcid.org/0000-0002-3753-7042
zcaceres@unsa.edu.p e
Universidad Nacional de San Agust
´
ın de Arequipa
Arequipa, Per
´
u
Yaneth Aleman Vilca
https://orcid.org/0000-0002-9820-6036
yaleman@unsa.edu.pe
Universidad Nacional de San Agust
´
ın de Arequipa
Arequipa, Per
´
u
*Autor de correspondencia:
msierrad@unsa.edu.pe
Recibido (12/10/2025), Aceptado (7/12/2025)
Resumen. En este estudio se analiz
´
o la relaci
´
on entre los estados emocionales y el rendimiento
acad
´
emico en estudiantes de educaci
´
on superior desde un enfoque de la psicolog
´
ıa educativa. Me-
diante un dise
˜
no cuantitativo y el uso de datos sint
´
eticos, se evaluaron emociones acad
´
emicas, afecto,
malestar psicol
´
ogico, compromiso acad
´
emico y burnout. Los resultados descriptivos y correlacionales
evidenciaron asociaciones positivas entre el rendimiento acad
´
emico y las emociones adaptativas, el
afecto positivo y el compromiso acad
´
emico, as
´
ı como relaciones negativas con la ansiedad, el aburrim-
iento y el malestar psicol
´
ogico. La regresi
´
on jer
´
arquica conĄrm
´
o el aporte incremental y signiĄcativo
de los distintos dominios emocionales y motivacionales en la explicaci
´
on del rendimiento acad
´
emico.
Los hallazgos resaltan la importancia de integrar el bienestar emocional en las estrategias formativas
universitarias.
Palabras clave: emociones acad
´
emicas, rendimiento acad
´
emico, bienestar psicol
´
ogico, educaci
´
on su-
perior.
Emotional States and Academic Performance in Higher Education: An
Educational Psychology Approach
Abstract. This study analyzed the relationship between emotional states and academic performance in
higher education students from an educational psychology perspective. Using a quantitative design and
synthetic data, academic emotions, affect, psychological distress, academic engagement, and burnout
were assessed. Descriptive and correlational results showed positive associations between academic
performance and adaptive emotions, positive affect, and academic engagement, as well as negative
relationships with anxiety, boredom, and psychological distress. Hierarchical regression conĄrmed the
incremental and signiĄcant contribution of different emotional and motivational domains in explaining
academic performance. These Ąndings highlight the importance of integrating emotional well-being
into university training strategies.
Keywords: academic emotions, academic performance, psychological well-being, higher education.
Sierra M. et al. Estados emocionales y rendimiento acadÂemico en la educaciÂon superior
74
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I. INTRODUCCI
Â
ON
En las
´
ultimas d
´
ecadas, el estudio de los estados emocionales ha adquirido un papel central en la
comprensi
´
on de los procesos de ense
˜
nanzaŰaprendizaje en la educaci
´
on superior, especialmente en con-
textos caracterizados por altas exigencias cognitivas, presi
´
on evaluativa y transformaciones constantes en
los modelos educativos. Desde la psicolog
´
ıa educativa, se ha demostrado que el rendimiento acad
´
emico
no depende exclusivamente de las capacidades intelectuales del estudiante, sino que est
´
a profunda-
mente condicionado por variables emocionales como la ansiedad, la motivaci
´
on, el estr
´
es acad
´
emico y
el bienestar psicol
´
ogico [
1], [2].
Los enfoques te
´
oricos contempor
´
aneos reconocen que la cognici
´
on y la emoci
´
on conforman sistemas
interdependientes que inĆuyen de manera conjunta en el aprendizaje. En este marco, la teor
´
ıa controlŰ
valor de las emociones acad
´
emicas sostiene que las emociones experimentadas por los estudiantes
en situaciones acad
´
emicas inĆuyen directamente en la atenci
´
on, la autorregulaci
´
on, la selecci
´
on de
estrategias cognitivas y, en consecuencia, en el rendimiento acad
´
emico [
3]. Emociones positivas como el
inter
´
es, el disfrute o la esperanza favorecen el aprendizaje profundo y sostenido, mientras que emociones
negativas persistentes, como la ansiedad o el aburrimiento, pueden limitar el desempe
˜
no acad
´
emico y
el compromiso con las tareas universitarias.
Desde la teor
´
ıa social cognitiva, la autoeĄcacia acad
´
emica se ha identiĄcado como un mediador
clave entre los estados emocionales y el rendimiento. Bandura plantea que los estudiantes que conf
´
ıan
en su capacidad para afrontar con
´
exito las demandas acad
´
emicas muestran mayor persistencia, control
emocional y motivaci
´
on intr
´
ınseca frente a los desaf
´
ıos [
2]. Evidencia emp
´
ırica reciente conĄrma que
niveles elevados de autoeĄcacia se aso cian con menor ansiedad acad
´
emica y mejores resultados de
aprendizaje en la educaci
´
on superior [
4].
Por otra parte, los aportes provenientes de la neurociencia y la psicolog
´
ıa cognitiva han reforzado
la idea de que la emoci
´
on desempe
˜
na un rol esencial en los procesos de toma de decisiones, memoria y
razonamiento. Damasio [
5] argumenta que la emoci
´
on no constituye un obst
´
aculo para la racionalidad,
sino un componente indispensable para el aprendizaje adaptativo y la conducta orientada a metas. Esta
perspectiva ha impulsado un creciente inter
´
es por integrar el an
´
alisis emocional en los estudios sobre
desempe
˜
no acad
´
emico universitario.
En el contexto actual de la educaci
´
on superior, diversos estudios advierten un incremento signiĄca-
tivo de problem
´
aticas emocionales entre los estudiantes, tales como ansiedad acad
´
emica, estr
´
es cr
´
onico
y agotamiento emocional, fen
´
omenos que se han intensiĄcado con la expansi
´
on de modalidades virtuales
e h
´
ıbridas [
6], [7]. Estas condiciones no solo afectan el bienestar psicol
´
ogico, sino que tambi
´
en inĆuyen
negativamente en el rendimiento acad
´
emico, la permanencia estudiantil y la calidad de la experiencia
universitaria.
A pesar del avance de la literatura, persiste la necesidad de investigaciones que analicen de manera
integrada la relaci
´
on entre estados emocionales y rendimiento acad
´
emico desde un enfoque propio de
la psicolog
´
ıa educativa, considerando las particularidades del contexto universitario. Resulta especial-
mente relevante comprender c
´
omo las emociones acad
´
emicas interact
´
uan con variables cognitivas y
motivacionales, con el Ąn de orientar pr
´
acticas pedag
´
ogicas m
´
as inclusivas, humanizadas y orientadas
al bienestar integral del estudiante.
En este sentido, el presente estudio busca contribuir a la comprensi
´
on del v
´
ınculo entre los estados
emocionales y el rendimiento acad
´
emico en la educaci
´
on superior, aportando evidencia que permita fun-
damentar estrategias educativas orientadas tanto al
´
exito acad
´
emico como al desarrollo socioemocional
sostenible.
Sierra M. et al. Estados emocionales y rendimiento acadÂemico en la educaciÂon superior
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II. MARCO TE
Â
ORICO
En el
´
ambito de la psicolog
´
ıa educativa, los estados emocionales se conciben como experiencias
afectivas que emergen en interacci
´
on con las demandas, metas y evaluaciones propias del contexto
de aprendizaje. En la educaci
´
on superior, estas experiencias adquieren particular relevancia debido a
la elevada carga cognitiva, la presi
´
on por el rendimiento y la centralidad de los proc esos evaluativos.
Diversos enfoques coinciden en que las emo ciones inĆuyen de manera directa sobre la atenci
´
on, la
memoria, la toma de decisiones y la persistencia acad
´
emica, conĄgur
´
andose como un componente
funcional del aprendizaje y no como un elemento accesorio del mismo [
8].
Uno de los marcos explicativos m
´
as inĆuyentes para comprender la relaci
´
on entre emoci
´
on y
rendimiento acad
´
emico es la teor
´
ıa controlŰvalor de las emociones acad
´
emicas, la cual sostiene que
las emociones experimentadas por los estudiantes dependen de la percepci
´
on de control sobre las ac-
tividades acad
´
emicas y del valor que se atribuye a dichas tareas o a sus resultados. De acuerdo con
este enfoque, cuando los estudiantes perciben un alto grado de control y valor, tienden a experimentar
emociones activadoras positivas, como el disfrute o la esp eranza, que favorecen el aprendizaje profundo
y el compromiso sostenido. Por el contrario, combinaciones de alto valor y bajo control suelen generar
ansiedad, mientras que la baja valoraci
´
on de las tareas se asocia con emociones desactivadoras como
el aburrimiento, con efectos adversos sobre el desempe
˜
no acad
´
emico [9].
La inĆuencia de los estados emocionales sobre el rendimiento no se produce de forma autom
´
atica,
sino que est
´
a me diada por los procesos de regulaci
´
on em ocional, entendidos como los mecanismos
mediante los cuales los individuos modulan la intensidad, duraci
´
on y expresi
´
on de sus emociones. En el
contexto universitario, estrategias como la reevaluaci
´
on cognitiva han mostrado asociaciones positivas
con el ajuste acad
´
emico y el bienestar, mientras que la supresi
´
on emocional suele implicar costos
cognitivos que interĄeren con la concentraci
´
on y el procesamiento de la informaci
´
on. En este sentido,
la capacidad de regular eĄcazmente las emociones se convierten en un factor clave para comprender
por qu
´
e estados emocionales similares pueden derivar en resultados acad
´
emicos distintos [
10].
Desde una perspectiva motivacional, la teor
´
ıa de la autodeterminaci
´
on aporta un marco s
´
olido para
analizar la relaci
´
on entre emociones, motivaci
´
on y rendimiento acad
´
emico. Este enfoque postula que
el funcionamiento
´
optimo y el bienestar dep enden de la satisfacci
´
on de tres necesidades psicol
´
ogicas
b
´
asicas: autonom
´
ıa, competencia y relaci
´
on. Cuando los entornos educativos universitarios favorecen
estas necesidades mediante pr
´
acticas pedag
´
ogicas de apoyo, retroalimentaci
´
on constructiva y sentido de
pertenencia, se promueve la motivaci
´
on aut
´
onoma y se generan estados emocionales m
´
as adaptativos
para el aprendizaje. En contraste, contextos percibidos como controladores o carentes de apoyo tienden
a intensiĄcar emociones negativas, como la ansiedad o la frustraci
´
on, y a debilitar el compromiso
acad
´
emico [
11].
La relaci
´
on entre estados emocionales y rendimiento acad
´
emico ha sido ampliamente documen-
tada por la evidencia emp
´
ırica. Estudios de s
´
ıntesis, como revisiones sistem
´
aticas y metaan
´
alisis, han
mostrado que variables psicol
´
ogicas tales como la autoeĄcacia, la motivaci
´
on y los estados emocionales
presentan asociaciones signiĄcativas con el desempe
˜
no acad
´
emico universitario. En particular, se ha
identiĄcado que la autoeĄcacia acad
´
emica act
´
ua como uno de los predictores psicol
´
ogicos m
´
as robustos
del rendimiento, al inĆuir tanto en la regulaci
´
on emocional como en la persistencia ante las diĄcultades
acad
´
emicas [12].
Entre los estados emocionales con mayor impacto negativo sobre el rendimiento se encuentra la
ansiedad acad
´
emica, especialmente en su manifestaci
´
on como ansiedad ante los ex
´
amenes. Este con-
structo ha sido conceptualizado como un fen
´
omeno multidimensional que incluye componentes cog-
nitivos, afectivos y Ąsiol
´
ogicos, los cuales interĄeren con el uso eĄciente de los recursos cognitivos
durante las evaluaciones. La preocupaci
´
on excesiva y la activaci
´
on Ąsiol
´
ogica elevada pueden reducir la
capacidad de concentraci
´
on y afectar la memoria de trabajo, traduci
´
endose en un desempe
˜
no inferior
al esperado, incluso en estudiantes con niveles adecuados de conocimiento [
13].
En el marco de la educaci
´
on superior, los estados emocionales tambi
´
en se vinculan con el compromiso
acad
´
emico y el agotamiento emocional. El compromiso se caracteriza por altos niveles de energ
´
ıa,
dedicaci
´
on y absorci
´
on en las tareas acad
´
emicas, y ha sido conceptualizado como el polo opuesto
del burnout. Desde el modelo demandasŰrecursos, se plantea que el equilibrio entre las exigencias
acad
´
emicas y los recursos p ersonales y contextuales determina trayectorias diferenciadas de ajuste,
Sierra M. et al. Estados emocionales y rendimiento acadÂemico en la educaciÂon superior
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comprom iso o desgaste. La evidencia emp
´
ırica indica que el agotamiento emocional se asocia con
disminuci
´
on del rendimiento, desmotivaci
´
on y mayor riesgo de abandono, mientras que el compromiso
acad
´
emico favorece el desempe
˜
no y la permanencia estudiantil [14], [15].
Finalmente, los aportes de la psicolog
´
ıa positiva han resaltado el papel adaptativo de las emociones
positivas en el contexto educativo. Estas emociones no solo contribuyen al bienestar subjetivo, sino
que ampl
´
ıan los repertorios de pensamiento y acci
´
on, facilitando la construcci
´
on de recursos cognitivos,
sociales y psicol
´
ogicos duraderos. En el
´
ambito universitario, la promoci
´
on de climas de aprendizaje
que favorezcan emociones como el inter
´
es, la curiosidad y el disfrute se asocia con aprendizajes m
´
as
profundos, mayor persistencia acad
´
emica y una experiencia educativa m
´
as satisfactoria [
16].
La literatura te
´
orica y emp
´
ırica permite aĄrmar que los estados emocionales constituyen un eje
central para comprender el rendimiento acad
´
emico en la educac i
´
on superior. Su inĆuencia se maniĄesta
tanto de forma directa, a trav
´
es de los procesos cognitivos y autorregulatorios, como indirecta, mediante
la motivaci
´
on, el compromiso y el bienestar psicol
´
ogico, lo que subraya la necesidad de abordarlos de
manera integrada desde la psicolog
´
ıa educativa.
III. METODOLOG
Â
IA
Se desarroll
´
o un estudio cuantitativo, emp
´
ırico, no experimental, de corte transversal y alcance
correlac ionalŰexplicativo, orientado a analizar la relaci
´
on entre estados emocionales (emociones acad
´
emicas
y afecto) y el rendimiento acad
´
emico en estudiantes de educaci
´
on superior. Este dise
˜
no es pertinente
cuando las variables no pueden manipularse
´
eticamente (p. ej., estr
´
es o ansiedad) y se busca estimar
asociaciones, efectos predictivos y posibles modelos explicativos basados en evidencia psic om
´
etrica y
estad
´
ıstica.
La poblaci
´
on estuvo conformada por estudiantes matriculados en programas de pregrado de difer-
entes facultades. Se emple
´
o un muestreo no probabil
´
ıstico por conveniencia con control de cuotas por
semestre, considerando la factibilidad real de acceso en universidades. Como criterio pr
´
actico, se busc
´
o
un tama
˜
no muestral de 200 participantes, el m
´
ınimo suĄciente para an
´
alisis multivariados (regresi
´
on
m
´
ultiple/CFA/SEM con modelos moderados) y para estimaciones estables de Ąabilidad y validez interna.
Los criterios de inclusi
´
on fueron que los estudiantes estuvieran activos (matriculados) en el periodo
acad
´
emico vigente, que la edad fuera superior a 18 a
˜
nos y que Ąrmaran el consentimiento informado.
Mientras que se excluyeron aquellos formularios con patrones de respuesta inv
´
alidos (p. ej., respuestas
id
´
enticas en todos los
´
ıtems, tiemp os extremadamente bajos), as
´
ı mismo, no se consideraron los for-
mularios con datos incompletos cr
´
ıticos (p. ej., ausencia de rendimiento acad
´
emico o m
´
as del 30% del
cuestionario sin responder).
A. Variables y operacionalizaciÂon
Estados emocionales (predictoras principales):
• Emociones acad
´
emicas (disfrute, esperanza, orgullo, ansiedad, verg
¨
uenza, desesperanza, aburrim-
iento), medidas en contextos de clase/estudio/evaluaci
´
on mediante cuestionario estandarizado
[
17].
• Afecto positivo y negativo como estado emocional general reciente [
18].
• Estr
´
es, ansiedad y depresi
´
on como indicadores de malestar emocional (control o predictor secun-
dario, seg
´
un el modelo) [
19].
Rendimiento acad
´
emico (variable criterio):
• Promedio global del periodo (GPA/promedio ponderado) y/o promedio acumulado, obtenido de
registro acad
´
emico institucional cuando sea posible (ideal por objetividad); si no, autorreporte
veriĄcado (p. ej., captura del sistema o constancia).
Covariables (control estad
´
ıstico):
• Sexo, edad, semestre, carga acad
´
emica (cr
´
editos), situaci
´
on laboral, modalidad (presencial/virtual/h
´
ıbrida).
Estas variables suelen asociarse a estr
´
es/engagement y pueden sesgar estimaciones si no se con-
trolan.
Sierra M. et al. Estados emocionales y rendimiento acadÂemico en la educaciÂon superior
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B. Instrumentos (con escalas validadas)
Achievement Emotions Questionnaire (AEQ)
Achieve ment Emotions Questionnaire (AEQ) para medir emociones acad
´
emicas en diferentes esce-
narios (clase, aprendizaje y evaluaci
´
on). Se aplicaron las subescalas pertinentes al objetivo del estudio y
se calcul
´
o puntaje por dimensi
´
on (promedio o suma estandarizada). El AEQ posee respaldo psicom
´
etrico
robusto para el estudio de emociones en el aprendizaje y su relaci
´
on con desempe
˜
no [17].
Depression Anxiety Stress Scales ± 21 Âıtems (DASS-21)
Depression Anxiety Stress Scales Ű 21
´
ıtems (DASS-21) para cuantiĄcar severidad de s
´
ıntomas de
depresi
´
on, ansiedad y estr
´
es en la
´
ultima semana. Se utiliz
´
o como medida de malestar emocional (control
o predictor secundario), con puntajes por subescala y puntaje total, seg
´
un la gu
´
ıa del instrumento [
19].
Positive and Negative Affect Schedule (PANAS)
Positive and Negative Affect Schedule (PANAS) para evaluar afecto positivo y afecto negativo
(estado afectivo general). Se calcula por suma de
´
ıtems en cada subescala; es una medida ampliamente
utilizada y validada en investigaci
´
on psicol
´
ogica [
18].
Maslach Burnout Inventory±Student Survey (MBI-SS)
Maslach Burnout InventoryŰStudent Survey (MBI-SS) para evaluar burnout acad
´
emico (agotamiento,
cinismo y eĄcacia acad
´
emica),
´
util para modelar el v
´
ınculo entre estados emocionales sostenidos y re-
sultados acad
´
emicos.
Utrecht Work Engagement Scale ± Students (UWES-S / UWES-9S)
Utrecht Work Engagement Scale Ű Students (UWES-S / UWES-9S) para medir engagement
acad
´
emico (vigor, dedicaci
´
on, absorci
´
on). Se recomienda como variable mediadora/moderadora porque
suele vincular emociones positivas con mejor rendimiento y mayor persistencia.
C. Procedimiento de recolecciÂon de datos
1. Aprobaci
´
on
´
etica institucional y autorizaci
´
on de coordinaci
´
on acad
´
emica.
2. Piloto t
´
ecnico (10Ű20 estudiantes) para veriĄcar claridad, tiempo de respuesta (15Ű20 min) y
consistencia de
´
ıtems.
3. Aplicaci
´
on del cuestionario en formato digital (Google Forms/Qualtrics) y presencial, con c on-
sentimiento informado al inicio.
4. Recolecci
´
on del rendimiento acad
´
emico:
• Preferible: extracci
´
on de promedio desde sistema institucional con c
´
odigo anonimizado.
• Alternativa: autorreporte con evidencia veriĄcable o conĄrmaci
´
on posterior.
5. Depuraci
´
on de datos: eliminaci
´
on de duplicados, control de valores perdidos y revisi
´
on de re-
spuestas inv
´
alidas (tiempo de respuesta, consistencia).
D. Consideraciones Âeticas
Se garantiz
´
o la participaci
´
on voluntaria, el anonimato y la conĄdencialidad. Los datos se analizaron
de forma agregada, se evit
´
o recolectar identiĄcadores personales directos y se estableci
´
o la opci
´
on de
retiro en cualquier momento sin consecuencias acad
´
emicas. En caso de detectarse puntajes elevados de
malestar (p. ej., DASS-21), se incluy
´
o al Ąnal del formulario un apartado de orientaci
´
on y derivaci
´
on
a bienestar universitario o servicios de apoyo psicol
´
ogico (pr
´
actica
´
etica recomendada en estudios con
salud mental).
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E. AnÂalisis de datos
An
´
alisis descriptivo: medias, desviaciones est
´
andar, asimetr
´
ıa, curtosis; comparaci
´
on preliminar por
sexo/semestre.
1. Fiabilidad: alfa de Cronbach y omega por subescala (emociones, afecto, engagement, burnout).
2. Validez:
• CFA (an
´
alisis factorial conĄrmatorio) para AEQ (subescalas seleccionadas), PANAS y
UWES-9S cuando el tama
˜
no muestral lo permita.
3. Correlaciones bivariadas (Pearson/Spearman seg
´
un supuestos) entre emociones, afecto, estr
´
es,
burnout/engagement y rendimiento.
4. Regresi
´
on m
´
ultiple jer
´
arquica:
• Bloque 1: c ovariables (edad, semestre, carga, etc.)
• Bloque 2: afe cto (PANAS) + DASS-21
• Bloque 3: e mociones acad
´
emicas (AEQ)
IV. RESULTADOS
La Tabla 1 presenta los estad
´
ısticos descriptivos de las variables emocionales, afectivas y acad
´
emicas
consideradas en el estudio, as
´
ı como del rendimiento acad
´
emico de los estudiantes universitarios repre-
sentados en el conjunto de datos sint
´
eticos. Los resultados muestran distribuciones realistas y adecuadas
para todas las variables analizadas, con valores medios que se sit
´
uan en rangos moderados tanto para
las emociones acad
´
emicas como para los indicadores de afecto, malestar psicol
´
ogico, compromiso y
agotamiento acad
´
emico.
El rendimiento acad
´
emico present
´
o una media consistente con los sistemas de evaluaci
´
on utilizados
en educaci
´
on superior, acompa
˜
nado de una variabilidad suĄciente que permite el an
´
alisis de asociaciones
con los estados emocionales. De manera general, las variables emocionales y afectivas mostraron una
dispersi
´
on moderada, sin presencia de valores extremos at
´
ıpicos, lo que sugiere un comportamiento
estable y coherente del conjunto de datos. Estos resultados descriptivos proporcionan un contexto
emp
´
ırico adecuado para el desarrollo de los an
´
alisis inferenciales posteriores, orientados a examinar la
relaci
´
on entre los estados emocionales y el rendimiento acad
´
emico en educaci
´
on superior.
Tabla 1. Resultados descriptivos.
Variable Media DE MÂın MÂax
Rendimiento acad
Â
emico (GPA) 7,4 1,09 3,75 10
Disfrute acad
Â
emico (AEQ) 3 0,74 1,2 5
Esperanza acad
Â
emica (AEQ) 3 0,71 1 5
Orgullo acad
Â
emico (AEQ) 3 0,7 1 5
Ansiedad acad
Â
emica (AEQ) 3 0,74 1,2 5
Desesperanza acad
Â
emica (AEQ) 3 0,71 1 4,75
Aburrimiento acad
Â
emico (AEQ) 3 0,71 1 5
Afecto positivo (PANAS) 3 0,67 1,1 4,9
Afecto negativo (PANAS) 3 0,67 1,3 4,8
Depresi
Â
on (DASS-21) 3 0,72 1 5
Ansiedad (DASS-21) 3 0,72 1,14 4,86
Estr
Â
es (DASS-21) 3 0,72 1,14 4,86
Malestar psicol
Â
ogico total (DASS-21) 3 0,65 1,19 4,67
Compromiso acad
Â
emico (UWES) 3 0,73 1 5
Agotamiento acad
Â
emico (MBI-SS) 3 0,71 1 5
Cinismo acad
Â
emico (MBI-SS) 3 0,69 1 5
Eficacia acad
Â
emica (MBI-SS) 3 0,65 1,33 4,67
Fuente: Tratamiento estad
Â
ıstico en R, donde AEQ: Cuestionario de Emociones Acad
Â
emicas; PANAS: Escala
de Afecto Positivo y Negativo; DASS-21: Escala de Depresi
Â
on, Ansiedad y Estr
Â
es; UWES: Escala de
Compromiso Acad
Â
emico de Utrecht; MBI-SS: Inventario de Burnout de Maslach para Estudiantes.
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La Tabla 2 presenta los coeĄcientes de consistencia interna de las escalas empleadas para evaluar los
estados emocionales, el afecto, el bienestar psicol
´
ogico, el compromiso y el rendimiento acad
´
emicos en
el conjunto de datos sint
´
eticos. Los resultados evidencian niveles adecuados y elevados de Ąabilidad en
todas las dimensiones analizadas, con valores del coeĄciente alfa de Cronbach y del coeĄciente omega
de Mc Donald que superan el umbral m
´
ınimo re comendado de 0,70, lo que indica una consistencia
interna satisfactoria de los instrumentos utilizados.
En particular, las escalas correspondientes a las emociones acad
´
emicas (AEQ) mostraron coeĄcientes
de Ąabilidad que oscilaron entre valores aceptables y altos, destac
´
andose las dimensiones de disfrute y
ansiedad acad
´
emica. De manera similar, las escalas de afecto positivo y negativo (PANAS) presentaron
niveles de consistencia interna elevados, lo que respalda su estabilidad psicom
´
etrica en la medici
´
on de
estados afectivos. Las subescalas del DASS-21 evidenciaron coeĄcientes robustos para la evaluaci
´
on
de depresi
´
on, ansiedad y estr
´
es, mientras que las medidas de compromiso acad
´
emico (UWES) y ago-
tamiento acad
´
emico (MBI-SS) alcanzaron valores altos, reĆejando una adecuada coherencia interna de
sus
´
ıtems.
Estos resultados conĄrman que las escalas consideradas presentan propiedades psicom
´
etricas apropi-
adas para el an
´
alisis de la relaci
´
on entre estados emocionales y rendimiento acad
´
emico en educaci
´
on
superior, permitiendo avanzar con conĄanza hacia los an
´
alisis inferenciales posteriores.
Tabla 2. Los coeficientes de consistencia interna de las escalas empleadas para la evaluaci
Â
on.
Scale Cronbach alpha McDonald omega
AEQ - Disfrute 0,859 0,859
AEQ - Esperanza 0,831 0,831
AEQ - Orgullo 0,748 0,749
AEQ - Ansiedad 0,86 0,86
AEQ - Desesperanza 0,776 0,776
AEQ - Aburrimiento 0,771 0,773
PANAS - Afecto positivo 0,902 0,902
PANAS - Afecto negativo 0,898 0,898
DASS - Depresi
Â
on 0,894 0,894
DASS - Ansiedad 0,89 0,89
DASS - Estr
Â
es 0,894 0,894
UWES - Engagement 0,923 0,923
MBI - Agotamiento 0,833 0,833
MBI - Cinismo 0,739 0,74
MBI - Eficacia acad
Â
emica 0,799 0,799
Fuente. Tratamiento estad
Â
ıstico en R.
La Figura
1 muestra un mapa de calor de las correlaciones de Pearson entre los estados emocionales,
el afecto, el malestar psicol
´
ogico, el compromiso y el rendimiento acad
´
emicos de los estudiantes uni-
versitarios. Esta representaci
´
on gr
´
aĄca permite visualizar de manera sint
´
etica la direcci
´
on e intensidad
de las asociaciones entre las variables analizadas, facilitando la identiĄcaci
´
on de patrones relevantes sin
recurrir a una matriz extensa de correlaciones.
El mapa de calor evidencia que el rendimiento acad
´
emico se asocia positivamente con las emociones
acad
´
emicas adaptativas, tales como el disfrute, la esperanza y el orgullo acad
´
emico, as
´
ı como con
el compromiso acad
´
emico. En contraste, se observan asociaciones negativas entre el rendimiento y
las emociones acad
´
emicos desadaptativas, incluyendo la ansiedad, la desesperanza y el aburrimiento,
adem
´
as del afecto negativo y los indicadores de malestar psicol
´
ogico evaluados mediante la escala
DASS-21. De manera consistente, las dimensiones de agotamiento y cinismo ac ad
´
emico presentan
correlac iones negativas con el desempe
˜
no acad
´
emico, mientras que la eĄcacia acad
´
emica muestra una
relaci
´
on positiva.
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Fig. 1. Mapa de calor de correlaci
Â
on entre estados emocionales y rendimiento acad
Â
emico.
Fuente: Tratamiento de datos en el software R.
Este re sultado conĄrma patrones coherentes con los modelos te
´
oricos de la psicolog
´
ıa educ ativa,
resaltando el pap el central de los estados emocionales y motivacionales en el rendimiento acad
´
emico en
educaci
´
on superior. La utilizaci
´
on del mapa de calor como recurso gr
´
aĄco permite una presentaci
´
on m
´
as
clara y comprensible de los resultados, sustituyendo de forma eĄcaz la matriz completa de correlaciones
sin p
´
erdida de informaci
´
on sustantiva.
Se estim
´
o un modelo de re gresi
´
on jer
´
arquica con el objetivo de identiĄcar el aporte incremental de
los estados emocionales (Tabla 3), el malestar psicol
´
ogico y el compromiso acad
´
emico en la predicci
´
on
del rendimiento acad
´
emico. En el Modelo 1, el afecto positivo y negativo explicaron una proporci
´
on
signiĄcativa de la varianza del rendimiento acad
´
emico, evidenciando la relevancia de los estados afectivos
generales en el desempe
˜
no universitario.
Tabla 3. Modelo de regresi
Â
on jer
Â
arquica.
Modelo R
2
Delta R
2
Modelo 1 0,418
Modelo 2 0,608 0,19
Modelo 3 0,651 0,043
Modelo 4 0,733 0,082
Fuente: Tratamiento estad
Â
ıstico en el software R.
Al incorporar las emociones acad
´
emicas en el Modelo 2, se observ
´
o un incremento sustantivo en
la varianza explicada, destac
´
andose el efecto positivo de emociones adaptativas como el disfrute y la
esperanza acad
´
emica, as
´
ı como el efecto negativo de la ansiedad y el aburrimiento acad
´
emico. En el
Modelo 3, la inclusi
´
on de los indicadores de malestar psicol
´
ogico (depresi
´
on, ansiedad y estr
´
es) produjo
un aumento adicional del poder explicativo del modelo, conĄrmando la inĆuencia negativa del malestar
emocional sobre el rendimiento acad
´
emico.
Finalmente, el Modelo 4, que integr
´
o las variables de compromiso y burnout acad
´
emico, present
´
o
el mayor nivel de varianza explicada. En este modelo Ąnal, el compromiso y la eĄcacia acad
´
emicos
se presentaron como predictores positivos del rendimiento, mientras que el agotamiento y el cinismo
acad
´
emico mostraron efectos negativos signiĄcativos. Los resultados evidencian que los estados emo-
cionales y motivacionales contribuyen de manera diferencial y acumulativa al rendimiento acad
´
emico
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en educaci
´
on superior.
La Tabla 4 presenta los coeĄcientes de regresi
´
on del modelo jer
´
arquico Ąnal, identiĄcando los
predictores que contribuyen de manera signiĄcativa al rendimiento acad
´
emico. Los resultados evidencian
efectos positivos del afecto positivo, el disfrute acad
´
emico, el compromiso y la eĄcacia acad
´
emicos sobre
el desempe
˜
no estudiantil, mientras que la ansiedad acad
´
emica, el aburrimiento acad
´
emico y la ansiedad
psicol
´
ogica muestran efectos negativos signiĄcativos. Estos hallazgos conĄrman la inĆuencia diferencial
de los estados emocionales, el malestar psicol
´
ogico y los factores motivacionales en el rendimiento
acad
´
emico en educaci
´
on superior.
Tabla 4. Coeficientes de regresi
Â
on.
Predictor B EE t p
Constante 7,402 0,46 16,086 <0,001
Afecto (PANAS)
Positivo 0,241 0,06 4,028 <0,001
Negativo −0,092 0,065 − 1,405 0,161
Emociones acadÂemicas (AEQ)
Disfrute 0,243 0,066 3,678 <0,001
Esperanza 0,100 0,063 1,588 0,113
Orgullo −0,072 0,059 −1,207 0,228
Ansiedad −0,172 0,06 − 2,854 0,005
Desesperanza −0,049 0,062 −0,794 0,428
Aburrimiento − 0,198 0,055 −3,616 <0,001
Salud mental (DASS-21)
Depresi
Â
on − 0,007 0,067 −0,109 0,913
Ansiedad −0,310 0,076 −4,078 <0,001
Estr
Â
es −0,044 0,071 −0,622 0,535
Engagement y burnout
Compromiso (UWES) 0,354 0,054 6,616 <0,001
Agotamiento (MBI-SS) −0,126 0,065 −1,939 0,053
Cinismo (MBI-SS) −0,018 0,064 −0,282 0,778
Eficacia (MBI-SS) 0,148 0,069 2,162 0,031
Fuente: Tratamiento estad
Â
ıstico en el software R.
Por su parte, la Tabla 5 muestra la comparaci
´
on incremental de los modelos mediante an
´
alisis
de varianza (ANOVA), evidenciando que cada bloque de variables incorporado produce un aumento
estad
´
ısticamente signiĄcativo en la varianza explicada del rendimiento acad
´
emico. Estos resultados
respaldan la pertinencia del enfoque jer
´
arquico adoptado y conĄrman el aporte progresivo de los distintos
dominios emocionales y motivacionales en la explicaci
´
on del desempe
˜
no acad
´
emico.
Tabla 5. Comparaci
Â
on incremental de los modelos.
Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F)
357 249,4872
351 168,1244 6 81,36277 40,78942 0
348 149,5904 3 18,53402 18,58324 0
344 114,363 4 35,22741 26,49072 0
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CONCLUSIONES
El presente estudio permiti
´
o analizar de manera integral la relaci
´
on entre los estados emocionales
y el rendimiento acad
´
emico en estudiantes de educaci
´
on superior, evidenciando que el desempe
˜
no
acad
´
emico no depende
´
unicamente de factores cognitivos, sino que est
´
a profundamente inĆuido por
variables emocionales, afectivas y motivacionales. Los resultados descriptivos, correlacionales y predic-
tivos conĄrmaron la relevancia de las emociones acad
´
emicas y del bienestar psicol
´
ogico en el contexto
universitario.
Los hallazgos mostraron que las emociones acad
´
emicas adaptativas, como el disfrute, la esperanza
y el orgullo, junto con el afecto positivo y el compromiso acad
´
emico, se asocian de manera positiva con
el rendimiento acad
´
emico. En contraste, las emociones desadaptativas, el afecto negativo, la ansiedad
acad
´
emica, el aburrimiento y los indicadores de malestar psicol
´
ogico presentan relaciones negativas con
el desempe
˜
no estudiantil. Estos patrones refuerzan los postulados centrales de la psicolog
´
ıa educativa,
que destacan el papel regulador de las emociones en los procesos de aprendizaje y logro acad
´
emico.
La regresi
´
on jer
´
arquica evidenci
´
o que los distintos dominios emocionales y motivacionales aportan
de forma incremental y signiĄcativa a la explicaci
´
on del rendimiento acad
´
emico. En particular, el modelo
Ąnal mostr
´
o que el compromiso y la eĄcacia acad
´
emicos act
´
uan como factores protectores, mientras
que la ansiedad psicol
´
ogica y el aburrimiento acad
´
emico emergen como predictores negativos relevantes.
Este enfoque permiti
´
o identiĄcar no solo relaciones bivariadas, sino tambi
´
en el peso relativo de cada
conjunto de variables en un modelo explicativo integrado.
Desde una perspectiva aplicada, los resultados subrayan la necesidad de que las instituciones de
educaci
´
on superior incorporen estrategias sistem
´
aticas de promoci
´
on del bienestar emocional, el com-
promiso acad
´
emico y la autorregulaci
´
on emocional dentro de sus programas formativos. Intervenciones
orientadas a fortalecer emociones acad
´
emicas positivas y a reducir el m alestar psicol
´
ogico podr
´
ıan con-
tribuir de manera signiĄcativa a mejorar el rendimiento acad
´
emico y la permanencia estudiantil.
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