Abstract

CHAVES-ULATE, Carolina; BOZA-OREAMUNO, Sandra; MONTERO-HERRERA, Bryan  and  MONTERO-ROJAS, Eiliana. Predicción del rendimiento en cursos STEM: Evidencia de un modelo de ecuaciones estructurales. Innovaciones Educativas [online]. 2025, vol.27, n.43, pp.37-55. ISSN 2215-4132.  http://dx.doi.org/10.22458/ie.v27i43.5562.

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

Keywords : adultos jóvenes; memoria de trabajo; inteligencia fluida; destrezas motoras; validez predictiva; química; biología; STEM.

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