RIESGO DE ABANDONO ESTUDIANTIL EN LA
EDUCACIÓN UNIVERSITARIA
RISK OF STUDENT DROPOUT IN COLLEGE EDUCATION
Johnny Gregorio Cipriano-Bautista
Universidad Nacional José Faustino Sanchez Carrión
Eugenio Evaristo Andrade-Flores
Universidad Nacional José Faustino Sanchez Carrión
Edith Meryluz Claros-Guerrero
Universidad Nacional José Faustino Sanchez Carrión
Benigno Walter Moreno-Mantilla
Universidad Nacional José Faustino Sanchez Carrión
Jaqueline Jessica Cabello-Blanco
Universidad Nacional José Faustino Sanchez Carrión
pág. 1636
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i6.21188
Riesgo de abandono estudiantil en la educación universitaria
Johnny Gregorio Cipriano-Bautista 1
jcipriano@unjfsc.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-7239-4665
Universidad Nacional José Faustino Sanchez
Carrión
Perú
Eugenio Evaristo Andrade-Flores
eandrade@unjfsc.edu.pe
https://orcid.org/0000-0003-0658-6674
Universidad Nacional José Faustino Sanchez
Carrión
Perú
Edith Meryluz Claros-Guerrero
eclaros@unjfsc.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-2765-953X
Universidad Nacional José Faustino Sanchez
Carrión
Perú
Benigno Walter Moreno-Mantilla
bmoreno@unjfsc.edu.pe
https://orcid.org/0000-0003-4506-6145
Universidad Nacional José Faustino Sanchez
Carrión
Perú
Jaqueline Jessica Cabello-Blanco
jcabello@unjfsc.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-7464-0305
Universidad Nacional José Faustino Sanchez
Carrión
Perú
RESUMEN
El objetivo de esta investigación fue determinar los factores predominantes que influyen en el riesgo de
abandono estudiantil y proponer alternativas de solución para mitigar dicho riesgo en la Facultad de
Ciencias de la Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión. La metodología se basó en un
enfoque mixto, con un diseño no experimental de corte transversal y alcance descriptivo-propositivo.
Se entrevistó a una muestra de 319 estudiantes de las Escuelas Profesionales de Biología con Mención
en Biotecnología, Estadística e Informática, y Matemática Aplicada, a quienes se les aplicó un
cuestionario con una fiabilidad de =0.717. Mediante un análisis factorial exploratorio, se identificaron
cuatro dimensiones latentes fundamentales que contribuyen al riesgo de abandono: Institucional,
Académico, Emocional y Económico. Los resultados evidenciaron que, aunque la mayoría de los
estudiantes no estan expuesto al riesgo de abandono (aproximadamente 55-58% por carrera), un
porcentaje significativo de estudiantes (entre 40% y 45%) presentan un riesgo medio o alto. En
conclusión se ha econtrado que los factores predominantes que determinan el riesgo de abandono
estudiantil en la Facultad de Ciencias se articulan en cuatro dimensiones fundamentales: Institucional,
académico, emocional y económico.
Palabras clave: abandono, deserción, riesgo, factores, educación universitaria
1 Autor principal.
Correspondencia: jcipriano@unjfsc.edu.pe
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i6.21188
Riesgo de abandono estudiantil en la educación universitaria
Johnny Gregorio Cipriano-Bautista 1
jcipriano@unjfsc.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-7239-4665
Universidad Nacional José Faustino Sanchez
Carrión
Perú
Eugenio Evaristo Andrade-Flores
eandrade@unjfsc.edu.pe
https://orcid.org/0000-0003-0658-6674
Universidad Nacional José Faustino Sanchez
Carrión
Perú
Edith Meryluz Claros-Guerrero
eclaros@unjfsc.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-2765-953X
Universidad Nacional José Faustino Sanchez
Carrión
Perú
Benigno Walter Moreno-Mantilla
bmoreno@unjfsc.edu.pe
https://orcid.org/0000-0003-4506-6145
Universidad Nacional José Faustino Sanchez
Carrión
Perú
Jaqueline Jessica Cabello-Blanco
jcabello@unjfsc.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-7464-0305
Universidad Nacional José Faustino Sanchez
Carrión
Perú
RESUMEN
El objetivo de esta investigación fue determinar los factores predominantes que influyen en el riesgo de
abandono estudiantil y proponer alternativas de solución para mitigar dicho riesgo en la Facultad de
Ciencias de la Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión. La metodología se basó en un
enfoque mixto, con un diseño no experimental de corte transversal y alcance descriptivo-propositivo.
Se entrevistó a una muestra de 319 estudiantes de las Escuelas Profesionales de Biología con Mención
en Biotecnología, Estadística e Informática, y Matemática Aplicada, a quienes se les aplicó un
cuestionario con una fiabilidad de =0.717. Mediante un análisis factorial exploratorio, se identificaron
cuatro dimensiones latentes fundamentales que contribuyen al riesgo de abandono: Institucional,
Académico, Emocional y Económico. Los resultados evidenciaron que, aunque la mayoría de los
estudiantes no estan expuesto al riesgo de abandono (aproximadamente 55-58% por carrera), un
porcentaje significativo de estudiantes (entre 40% y 45%) presentan un riesgo medio o alto. En
conclusión se ha econtrado que los factores predominantes que determinan el riesgo de abandono
estudiantil en la Facultad de Ciencias se articulan en cuatro dimensiones fundamentales: Institucional,
académico, emocional y económico.
Palabras clave: abandono, deserción, riesgo, factores, educación universitaria
1 Autor principal.
Correspondencia: jcipriano@unjfsc.edu.pe
pág. 1637
Risk of student dropout in college education
ABSTRACT
The objective of this research was to determine the predominant factors influencing the risk of student
dropout and to propose solutions to mitigate this risk at the Faculty of Sciences of the José Faustino
Sánchez Carrión National University. The methodology was based on a mixed-methods approach, with
a non-experimental, cross-sectional design and a descriptive-propositive scope. A sample of 319
students from the Professional Schools of Biology with a specialization in Biotechnology, Statistics and
Informatics, and Applied Mathematics were interviewed using a questionnaire with a reliability of
α=0.717. Through exploratory factor analysis, four fundamental latent dimensions contributing to the
risk of dropout were identified: Institutional, Academic, Emotional, and Economic. The results revealed
that, although the majority of students are not at risk of dropping out (approximately 55-58% per
program), a significant percentage of students (between 40% and 45%) present a medium or high risk.
In conclusion, it has been found that the predominant factors that determine the risk of student dropout
in the Faculty of Sciences are articulated in four fundamental dimensions: Institutional, academic,
emotional and economic.
Keywords: dropout, desertion, risk, factors, university education
Artículo recibido 20 octubre 2025
Aceptado para publicación: 15 noviembre 2025
Risk of student dropout in college education
ABSTRACT
The objective of this research was to determine the predominant factors influencing the risk of student
dropout and to propose solutions to mitigate this risk at the Faculty of Sciences of the José Faustino
Sánchez Carrión National University. The methodology was based on a mixed-methods approach, with
a non-experimental, cross-sectional design and a descriptive-propositive scope. A sample of 319
students from the Professional Schools of Biology with a specialization in Biotechnology, Statistics and
Informatics, and Applied Mathematics were interviewed using a questionnaire with a reliability of
α=0.717. Through exploratory factor analysis, four fundamental latent dimensions contributing to the
risk of dropout were identified: Institutional, Academic, Emotional, and Economic. The results revealed
that, although the majority of students are not at risk of dropping out (approximately 55-58% per
program), a significant percentage of students (between 40% and 45%) present a medium or high risk.
In conclusion, it has been found that the predominant factors that determine the risk of student dropout
in the Faculty of Sciences are articulated in four fundamental dimensions: Institutional, academic,
emotional and economic.
Keywords: dropout, desertion, risk, factors, university education
Artículo recibido 20 octubre 2025
Aceptado para publicación: 15 noviembre 2025
pág. 1638
INTRODUCCIÓN
Actualmente, el capital intelectual es reconocido como uno de los recursos más preciados. En este
contexto, la educación superior es esencial, ya que es la fuerza que impulsa el pleno desarrollo de las
habilidades individuales. Este desarrollo no solo mejora la calidad de vida de las hombres, sino que
también tiene un impacto positivo en sus condiciones sociales, económicas y de salud. Dada su
trascendencia, los países enfrentan el reto de crear sistemas universitarios que sean eficientes tanto en
su cobertura como en su calidad. Por esta razón, la deserción estudiantil es una ineficiencia crítica ya
que causa un perjuicio económico significativo y merma la formación de profesionales necesarios para
el mercado laboral (Castro-Montoya et al., 2021). La deserción estudiantil es un problema constante en
los sistemas educativos de diferentes países y requiere la atención de investigadores que se ocupan de
los fenómenos y procesos educativos desde diferentes enfoques y perspectivas teóricas metodológicas
(Zavala-Guirado et al., 2018), el cual afecta al futuro de los jóvenes y frena el desarrollo nacional. Por
lo tanto, es urgente identificar y comprender las causas para poder disminuirlas (Varela et al., 2020),ya
que repercute tambien significativas en las finanzas de las universidades(Herreño-Munera et al., 2024).
En america latina cerca del cincuenta por ciento de los estudiantes entre veinticinco a veintinueve años
matriculados en educacion superior no ha terminado sus estudios universitarios(Seminara, 2021), y este
problema es cada vez mas frecuente, de ahí la preocupacion por investigarlo e identificar a los
estudiantes en riesgo antes que inician sus estudios universitarios, y asi desarrollar estrategias para
disminuir la tasa de abandono y deserción (Ramírez et al., 2017). Este problema ha forzado a las
instituciones a cambiar sus sistemas de gestión. En la Universidad Técnica del Norte de Ibarra, las altas
cifras de deserción están afectando seriamente el número de graduados y los índices de escolaridad. Este
abandono estudiantil no solo es un problema para las universidades o para los jóvenes individualmente,
sino que frena el desarrollo del país. Además, la mayoría de los alumnos afectados poseen entre
dieciocho y treinta años que vienen de familias de bajos recursos económicos (Guzmán-Torres et al.,
2022)
Actualmente, en el ámbito universitario, es habitual hablar de un estudiante que ha desaprobado una
asignatura por segunda vez. Esta situación pone en riesgo concluir su formación universitaria. Por ello,
la mayoría de las universidades se ven obligadas a poner en marcha un evento de apoyo integral que
INTRODUCCIÓN
Actualmente, el capital intelectual es reconocido como uno de los recursos más preciados. En este
contexto, la educación superior es esencial, ya que es la fuerza que impulsa el pleno desarrollo de las
habilidades individuales. Este desarrollo no solo mejora la calidad de vida de las hombres, sino que
también tiene un impacto positivo en sus condiciones sociales, económicas y de salud. Dada su
trascendencia, los países enfrentan el reto de crear sistemas universitarios que sean eficientes tanto en
su cobertura como en su calidad. Por esta razón, la deserción estudiantil es una ineficiencia crítica ya
que causa un perjuicio económico significativo y merma la formación de profesionales necesarios para
el mercado laboral (Castro-Montoya et al., 2021). La deserción estudiantil es un problema constante en
los sistemas educativos de diferentes países y requiere la atención de investigadores que se ocupan de
los fenómenos y procesos educativos desde diferentes enfoques y perspectivas teóricas metodológicas
(Zavala-Guirado et al., 2018), el cual afecta al futuro de los jóvenes y frena el desarrollo nacional. Por
lo tanto, es urgente identificar y comprender las causas para poder disminuirlas (Varela et al., 2020),ya
que repercute tambien significativas en las finanzas de las universidades(Herreño-Munera et al., 2024).
En america latina cerca del cincuenta por ciento de los estudiantes entre veinticinco a veintinueve años
matriculados en educacion superior no ha terminado sus estudios universitarios(Seminara, 2021), y este
problema es cada vez mas frecuente, de ahí la preocupacion por investigarlo e identificar a los
estudiantes en riesgo antes que inician sus estudios universitarios, y asi desarrollar estrategias para
disminuir la tasa de abandono y deserción (Ramírez et al., 2017). Este problema ha forzado a las
instituciones a cambiar sus sistemas de gestión. En la Universidad Técnica del Norte de Ibarra, las altas
cifras de deserción están afectando seriamente el número de graduados y los índices de escolaridad. Este
abandono estudiantil no solo es un problema para las universidades o para los jóvenes individualmente,
sino que frena el desarrollo del país. Además, la mayoría de los alumnos afectados poseen entre
dieciocho y treinta años que vienen de familias de bajos recursos económicos (Guzmán-Torres et al.,
2022)
Actualmente, en el ámbito universitario, es habitual hablar de un estudiante que ha desaprobado una
asignatura por segunda vez. Esta situación pone en riesgo concluir su formación universitaria. Por ello,
la mayoría de las universidades se ven obligadas a poner en marcha un evento de apoyo integral que
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incluye la designación de un tutor o un psicólogo, con el fin de ayudar al estudiante a superar esta
situación de riesgo. Una situación más complicada se produce cuando el estudiante desaprueba la
materia por tercera vez. En este caso, se le sanciona con una suspensión temporal. Tras este periodo, se
le concede al estudiante una última oportunidad para salir de su situación; si no lo consigue, será
expulsado indudablemente de la universidad. La escenario más complicada se produce cuando un
alumnoo desaprueba la asignatura por cuarta vez. El reglamento universitario estipula que, en este caso,
el estudiante debe ser expulsado definitivamente de la institución. Ante esta situación, es fundamental
identificar a tiempo a los estudiantes que podrían estar en situación de riesgo y determinar los factores
que contribuyen a su bajo rendimiento. El objetivo es proporcionarles el soporte adecuado para evitar
que su situación académica empeore y ayudarles a salir de esa situación de riesgo.(Mercado y Pacheco,
2018)
Según Acosta-Román et al. (2024) en su investigacion, se identificaron tres principales dimensiones que
influyen en la deserción:la económica, ambiental, familiar y académica. Los resultados muestran que
muchos estudiantes se encuentran en alto riesgo dentro de estas categorías, lo que señala la necesidad
de aplicar medidas concretas y eficientes. Por otra parte (Rivera, 2015) manifiesta que los factores de
riesgo relacionados con el abandono universitario en el contexto educativo actual están relacionados
principalmente con el ámbito académico, seguido de factores institucionales, individuales y
socioeconómicos. Desde el punto de vista de la psicología de la educación, el estudio propone intervenir
en cada uno de estos aspectos mediante modelos específicos que permiten sistematizar tanto los
comportamientos relacionados con el abandono universitario como las estrategias de intervención
destinadas a prevenir y mitigar este fenómeno. Por otra parte (González-Ramírez y Pedraza-Navarro,
2017) señala que, es importante identificar las variables que influyen en la decisión de los estudiantes
de abandonar los estudios, a fin de comprender cómo fortalecer el vínculo entre el estudiante y su
proceso de aprendizaje. Esto permite plantear propuestas educativas que contribuyan a mejorar la
calidad del sistema universitario. Del mismo modo, las universidades que se someten a un proceso de
renovación de la acreditación deben garantizar la mejora de los índices de rendimiento y éxito
académico, así como la reducción del abandono temporal y definitivo.
La deserción estudiantil en nuestra Universidad según (Videla et al., 2022) tienen un impacto directo
incluye la designación de un tutor o un psicólogo, con el fin de ayudar al estudiante a superar esta
situación de riesgo. Una situación más complicada se produce cuando el estudiante desaprueba la
materia por tercera vez. En este caso, se le sanciona con una suspensión temporal. Tras este periodo, se
le concede al estudiante una última oportunidad para salir de su situación; si no lo consigue, será
expulsado indudablemente de la universidad. La escenario más complicada se produce cuando un
alumnoo desaprueba la asignatura por cuarta vez. El reglamento universitario estipula que, en este caso,
el estudiante debe ser expulsado definitivamente de la institución. Ante esta situación, es fundamental
identificar a tiempo a los estudiantes que podrían estar en situación de riesgo y determinar los factores
que contribuyen a su bajo rendimiento. El objetivo es proporcionarles el soporte adecuado para evitar
que su situación académica empeore y ayudarles a salir de esa situación de riesgo.(Mercado y Pacheco,
2018)
Según Acosta-Román et al. (2024) en su investigacion, se identificaron tres principales dimensiones que
influyen en la deserción:la económica, ambiental, familiar y académica. Los resultados muestran que
muchos estudiantes se encuentran en alto riesgo dentro de estas categorías, lo que señala la necesidad
de aplicar medidas concretas y eficientes. Por otra parte (Rivera, 2015) manifiesta que los factores de
riesgo relacionados con el abandono universitario en el contexto educativo actual están relacionados
principalmente con el ámbito académico, seguido de factores institucionales, individuales y
socioeconómicos. Desde el punto de vista de la psicología de la educación, el estudio propone intervenir
en cada uno de estos aspectos mediante modelos específicos que permiten sistematizar tanto los
comportamientos relacionados con el abandono universitario como las estrategias de intervención
destinadas a prevenir y mitigar este fenómeno. Por otra parte (González-Ramírez y Pedraza-Navarro,
2017) señala que, es importante identificar las variables que influyen en la decisión de los estudiantes
de abandonar los estudios, a fin de comprender cómo fortalecer el vínculo entre el estudiante y su
proceso de aprendizaje. Esto permite plantear propuestas educativas que contribuyan a mejorar la
calidad del sistema universitario. Del mismo modo, las universidades que se someten a un proceso de
renovación de la acreditación deben garantizar la mejora de los índices de rendimiento y éxito
académico, así como la reducción del abandono temporal y definitivo.
La deserción estudiantil en nuestra Universidad según (Videla et al., 2022) tienen un impacto directo
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en el sector productivo y conllevan importantes implicaciones sociales, ya que afectan a los ciudadanos
que deberían incorporarse al mercado laboral. Numerosos autores coinciden en que este fenómeno
constituye uno de los principales retos a los que se enfrentan las instituciones de educación superior.
Las investigaciones indican que una proporción considerable de estudiantes no termina sus estudios
universitarios, lo que genera importantes costos sociales. Por otra parte (Sara Cristina y Diana Elvira
Soto, 2019) menciona que el abandono estudiantil sigue siendo un tema importante en las agendas de
políticas públicas nacionales e internacionales. Se plantean soluciones desde diversas perspectivas para
abordar cuestiones sociales, económicas y políticas, que se reflejan en la legislación relacionada con la
educación y en los indicadores diseñados para supervisar la situación actual y las tendencias. En
particular (Poveda Pineda et al., 2025) mencionan que la deserción estudiantil en la universidad se
produce debido a una compleja interacción de varios factores, entre los que se incluyen la adaptación a
la vida universitaria, el funcionamiento familiar, edad, las expectativas del programa, la motivación y
los hábitos de estudio.
Ademas, (Valencia, 2018) señala que, el abandono estudiantil es un problema que puede mantenerse
inclusive si las instituciones de educación universitaria experimentan transformaciones o cambios
estructurales. La motivación para alcanzar el éxito tiene un impacto significativo en los resultados
académicos de los estudiantes, por lo que es esencial que las universidades implementen estrategias
destinadas a reforzar los aspectos motivacionales que favorecen el aprendizaje, así como otras medidas
de apoyo que contribuyan a reducir el abandono estudiantil y a promover la permanencia de los
estudiantes en el entorno universitario. Ademas (Guzmán Rincón et al., 2022) indica que la deserción
escolar limita los beneficios individuales y sociales que aporta la educación. Por ello, las instituciones
educativas intentan prevenir y reducir este fenómeno mediante la implementación de medidas públicas
e institucionales. Sin embargo, la complejidad de este problema hace que estas medidas sean
insuficientes en muchos casos y poco adecuadas a la realidad de los estudiantes, lo que explica las
elevadas tasas de abandono que se siguen registrando. El análisis del abandono estudiantil es esencial
para evaluar el rendimiento de una institución, un programa académico y el sistema educativo en
general. Sin embargo, su estudio es muy complejo, ya que el abandono estudiantil puede ser
temporal(Losio y Macri, 2015).
en el sector productivo y conllevan importantes implicaciones sociales, ya que afectan a los ciudadanos
que deberían incorporarse al mercado laboral. Numerosos autores coinciden en que este fenómeno
constituye uno de los principales retos a los que se enfrentan las instituciones de educación superior.
Las investigaciones indican que una proporción considerable de estudiantes no termina sus estudios
universitarios, lo que genera importantes costos sociales. Por otra parte (Sara Cristina y Diana Elvira
Soto, 2019) menciona que el abandono estudiantil sigue siendo un tema importante en las agendas de
políticas públicas nacionales e internacionales. Se plantean soluciones desde diversas perspectivas para
abordar cuestiones sociales, económicas y políticas, que se reflejan en la legislación relacionada con la
educación y en los indicadores diseñados para supervisar la situación actual y las tendencias. En
particular (Poveda Pineda et al., 2025) mencionan que la deserción estudiantil en la universidad se
produce debido a una compleja interacción de varios factores, entre los que se incluyen la adaptación a
la vida universitaria, el funcionamiento familiar, edad, las expectativas del programa, la motivación y
los hábitos de estudio.
Ademas, (Valencia, 2018) señala que, el abandono estudiantil es un problema que puede mantenerse
inclusive si las instituciones de educación universitaria experimentan transformaciones o cambios
estructurales. La motivación para alcanzar el éxito tiene un impacto significativo en los resultados
académicos de los estudiantes, por lo que es esencial que las universidades implementen estrategias
destinadas a reforzar los aspectos motivacionales que favorecen el aprendizaje, así como otras medidas
de apoyo que contribuyan a reducir el abandono estudiantil y a promover la permanencia de los
estudiantes en el entorno universitario. Ademas (Guzmán Rincón et al., 2022) indica que la deserción
escolar limita los beneficios individuales y sociales que aporta la educación. Por ello, las instituciones
educativas intentan prevenir y reducir este fenómeno mediante la implementación de medidas públicas
e institucionales. Sin embargo, la complejidad de este problema hace que estas medidas sean
insuficientes en muchos casos y poco adecuadas a la realidad de los estudiantes, lo que explica las
elevadas tasas de abandono que se siguen registrando. El análisis del abandono estudiantil es esencial
para evaluar el rendimiento de una institución, un programa académico y el sistema educativo en
general. Sin embargo, su estudio es muy complejo, ya que el abandono estudiantil puede ser
temporal(Losio y Macri, 2015).
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Ademas (López-Aguilar et al., 2022), concluye que no o todas los estudiantes tienen las mismas
capacidades y recursos para lidiar con los cambios y las situaciones inesperadas que surgen en la vida.
En el caso de los estudiantes universitarios, los cambios provocados por la pandemia en el entorno
educativo han creado dificultades que muchos no han podido afrontar adecuadamente. Estos problemas
se refieren a aspectos económicos, personales y académicos. La falta de apoyo familiar, los recursos
financieros limitados y la presión resultante de la cuarentena y el aislamiento han contribuido a reducir
la motivación, aumentando así la probabilidad de abandono de los estudios. El abandono de los estudios
universitarios conlleva costos significativos tanto para las personas como para la sociedad, por lo que es
fundamental prevenirlo, especialmente en la actual crisis económica (Gutiérrez et al., 2015). Por otra
parte, el abandono universitario no equivale a la exclusión educativa; aunque comparten causas y
efectos, la exclusión puede generar abandono, pero no siempre ocurre a la inversa (Zamora-Araya et al.,
2023).
El análisis del abandono universitario a nivel sistémico destaca la importancia de implementar políticas
que promuevan la calidad y la equidad educativa en el nivel medio, evitando desigualdades derivadas
del origen socioeconómico, el género, la raza o el capital cultural. Asimismo, resalta la necesidad de
otorgar apoyo económico a los estudiantes para compensar los costos de los estudios y el costo de
oportunidad que enfrentan quienes provienen de sectores de bajos ingresos(De Fanelli y de Deane,
2015).
Por estas consideraciones nos plantemos los objetivos: Determinar los factores predominantes que
influyen en el riesgo de abandono estudiantil y proponer alternativas de solucion que permitan mitigar
el riesgo de solución que permitan mitigar el riego de abndono estudiantil en la Facultad de Ciencias
de la Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión
METODOLOGÍA
La investigación se enmarca según el enfoque mixto y tuvo un diseño no experimental de corte
transversal con alcance descriptivo-propositivo. La población total de estudiantes matriculados en la
Facultad de Ciencias durante el semestre académico 2024- II fué de 601 estudiantes distribuidos en la
Escuela Profesional de Biología con Mención en Biotecnología (267), Estadística e Informática (212),
Matemática Aplicada (118) y Física (4) . Se consideró para la investigación una muestra de 319
Ademas (López-Aguilar et al., 2022), concluye que no o todas los estudiantes tienen las mismas
capacidades y recursos para lidiar con los cambios y las situaciones inesperadas que surgen en la vida.
En el caso de los estudiantes universitarios, los cambios provocados por la pandemia en el entorno
educativo han creado dificultades que muchos no han podido afrontar adecuadamente. Estos problemas
se refieren a aspectos económicos, personales y académicos. La falta de apoyo familiar, los recursos
financieros limitados y la presión resultante de la cuarentena y el aislamiento han contribuido a reducir
la motivación, aumentando así la probabilidad de abandono de los estudios. El abandono de los estudios
universitarios conlleva costos significativos tanto para las personas como para la sociedad, por lo que es
fundamental prevenirlo, especialmente en la actual crisis económica (Gutiérrez et al., 2015). Por otra
parte, el abandono universitario no equivale a la exclusión educativa; aunque comparten causas y
efectos, la exclusión puede generar abandono, pero no siempre ocurre a la inversa (Zamora-Araya et al.,
2023).
El análisis del abandono universitario a nivel sistémico destaca la importancia de implementar políticas
que promuevan la calidad y la equidad educativa en el nivel medio, evitando desigualdades derivadas
del origen socioeconómico, el género, la raza o el capital cultural. Asimismo, resalta la necesidad de
otorgar apoyo económico a los estudiantes para compensar los costos de los estudios y el costo de
oportunidad que enfrentan quienes provienen de sectores de bajos ingresos(De Fanelli y de Deane,
2015).
Por estas consideraciones nos plantemos los objetivos: Determinar los factores predominantes que
influyen en el riesgo de abandono estudiantil y proponer alternativas de solucion que permitan mitigar
el riesgo de solución que permitan mitigar el riego de abndono estudiantil en la Facultad de Ciencias
de la Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión
METODOLOGÍA
La investigación se enmarca según el enfoque mixto y tuvo un diseño no experimental de corte
transversal con alcance descriptivo-propositivo. La población total de estudiantes matriculados en la
Facultad de Ciencias durante el semestre académico 2024- II fué de 601 estudiantes distribuidos en la
Escuela Profesional de Biología con Mención en Biotecnología (267), Estadística e Informática (212),
Matemática Aplicada (118) y Física (4) . Se consideró para la investigación una muestra de 319
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estudiantes del II al X ciclo de las escuelas profesionales de: Biología con mención en biotecnología
(132), Estadística e Informática (127) y Matemática Aplicada (60).
Del total de los encuestados, 185 son hombres y 134 mujeres, donde el 66.1% tienen entre 17 y 20
años, el 28.8% entre 21 y 24 años, 4.1% entre los 25 y 28 años y el 1% restante más de 29 años.
La recogida de datos se realizó mediante un cuestionario elaborado por los investigadores, la escala
de medición del cuestionario presente un sistema de cinco escalas de respuesta (5=Nunca, 4= Rara vez,
3=A veces, 2=A menudo, 1=Siempre) con cinco dimensiones (Académica, emocional, económico,
social e institucional). Se recodificó [1-2] igual a 1 no hay riesgo, [3] igual a 2 riesgo medio y [4-5]
igual a 3 riesgo alto.
El cuestionario integró 20 ítems, de los cuales 4 pertenecen a dimensión académica, 4 de la dimensión
emocional, 3 de la dimensión social, 4 de la dimensión económica y finalmente 5 pertenecen a la
dimensión institucional.
Para llevar a cabo esta investigación se utilizó JASP (Jeffrey´s Amazing Statistics Program) es un
programa de sofware estadístico de código abierto y gratuito.
Para conocer el grado de fiabilidad y consistencia del cuestionario se calculó el coeficiente Alfa de
Cronbach, donde = 0.717 considerando un valor bueno de fiabilidad.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Para determinar la pertinencia de un análisis factorial exploratorio a los datos, se calculó la prueba de
adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin y la prueba de esfericidad de Bartlett. La primera resultó
de KMO=0.793 mientras que la segunda resultó de 𝜒2(190) = 1278.490; 𝑝 < 0.001; ambos
resultados indicaron la pertinencia de un análisis factorial exploratorio.
Para determinar el número de factores se consideró tres criterios complementariamente: El criterio de
Kaiser, El criterio de contraste de caída de Catell o Scree-test y el análisis paralelo de Horn.
El criterio de Kaiser identificó la presencia de 6 factores con autovalores mayores a 1,0
(4.258;2.022;1.422;1.349;1.148;1.049). Por su parte el criterio de contraste de caída de Catell o Scree-
test a partir del gráfico de sedimentación indicó la presencia de cuatro factores. Figura 1. Finalmente el
análisis paralelo de Horn indicó la presencia de cuatro factores con autovalores superiores a los
obtenidos en bases simuladas (1.473 ; 1.387; 1.312; 1.270). a partir de lo anterior se optó por cuatro
estudiantes del II al X ciclo de las escuelas profesionales de: Biología con mención en biotecnología
(132), Estadística e Informática (127) y Matemática Aplicada (60).
Del total de los encuestados, 185 son hombres y 134 mujeres, donde el 66.1% tienen entre 17 y 20
años, el 28.8% entre 21 y 24 años, 4.1% entre los 25 y 28 años y el 1% restante más de 29 años.
La recogida de datos se realizó mediante un cuestionario elaborado por los investigadores, la escala
de medición del cuestionario presente un sistema de cinco escalas de respuesta (5=Nunca, 4= Rara vez,
3=A veces, 2=A menudo, 1=Siempre) con cinco dimensiones (Académica, emocional, económico,
social e institucional). Se recodificó [1-2] igual a 1 no hay riesgo, [3] igual a 2 riesgo medio y [4-5]
igual a 3 riesgo alto.
El cuestionario integró 20 ítems, de los cuales 4 pertenecen a dimensión académica, 4 de la dimensión
emocional, 3 de la dimensión social, 4 de la dimensión económica y finalmente 5 pertenecen a la
dimensión institucional.
Para llevar a cabo esta investigación se utilizó JASP (Jeffrey´s Amazing Statistics Program) es un
programa de sofware estadístico de código abierto y gratuito.
Para conocer el grado de fiabilidad y consistencia del cuestionario se calculó el coeficiente Alfa de
Cronbach, donde = 0.717 considerando un valor bueno de fiabilidad.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Para determinar la pertinencia de un análisis factorial exploratorio a los datos, se calculó la prueba de
adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin y la prueba de esfericidad de Bartlett. La primera resultó
de KMO=0.793 mientras que la segunda resultó de 𝜒2(190) = 1278.490; 𝑝 < 0.001; ambos
resultados indicaron la pertinencia de un análisis factorial exploratorio.
Para determinar el número de factores se consideró tres criterios complementariamente: El criterio de
Kaiser, El criterio de contraste de caída de Catell o Scree-test y el análisis paralelo de Horn.
El criterio de Kaiser identificó la presencia de 6 factores con autovalores mayores a 1,0
(4.258;2.022;1.422;1.349;1.148;1.049). Por su parte el criterio de contraste de caída de Catell o Scree-
test a partir del gráfico de sedimentación indicó la presencia de cuatro factores. Figura 1. Finalmente el
análisis paralelo de Horn indicó la presencia de cuatro factores con autovalores superiores a los
obtenidos en bases simuladas (1.473 ; 1.387; 1.312; 1.270). a partir de lo anterior se optó por cuatro
pág. 1643
factores que es coincidente con el criterio más sofisticado de Horn y con el criterio de Catell.
Figura 1
Gráfico de sedimentación del riesgo de abandono estudiantil en la educación universitaria
Considerando la solución de cuatro factores, se obtuvo la siguiente matriz de configuración, Tabla 1.
Estos resultados mostraron que 12 de los 20 tuvieron cargas sobre el umbral propuesto (> |0.4|). sin
embargo los ítems 2,4,9,10,11,14,18, 19, no lograron superar el umbral, por lo que se decidió eliminarlos
y recalcular el análisis factorial con los 12 ítems restantes.
Tabla 1
Matriz de configuración del riesgo de abandono estudiantil en la educación universitaria
Factor 1 Factor 2 Factor 3 Factor 4 Unicidad
V20_inst 0.780 0.549
V1_acad 0.755 0.516
V7_emoc 0.525 0.623
V6_emoc 0.508 0.791
V3_acad 0.463 0.733
V17_ins 0.731 0.594
V16_inst 0.700 0.538
V15_econo 0.402 0.820
factores que es coincidente con el criterio más sofisticado de Horn y con el criterio de Catell.
Figura 1
Gráfico de sedimentación del riesgo de abandono estudiantil en la educación universitaria
Considerando la solución de cuatro factores, se obtuvo la siguiente matriz de configuración, Tabla 1.
Estos resultados mostraron que 12 de los 20 tuvieron cargas sobre el umbral propuesto (> |0.4|). sin
embargo los ítems 2,4,9,10,11,14,18, 19, no lograron superar el umbral, por lo que se decidió eliminarlos
y recalcular el análisis factorial con los 12 ítems restantes.
Tabla 1
Matriz de configuración del riesgo de abandono estudiantil en la educación universitaria
Factor 1 Factor 2 Factor 3 Factor 4 Unicidad
V20_inst 0.780 0.549
V1_acad 0.755 0.516
V7_emoc 0.525 0.623
V6_emoc 0.508 0.791
V3_acad 0.463 0.733
V17_ins 0.731 0.594
V16_inst 0.700 0.538
V15_econo 0.402 0.820
pág. 1644
Factor 1 Factor 2 Factor 3 Factor 4 Unicidad
V13_econ 0.703 0.510
V12_econ 0.611 0.597
V5_emoc 0.589 0.619
V8_emoc -0.558 0.649
V2_academ 0.648
V4_acad 0.793
V9_emoc 0.813
V10_soc 0.630
V11_soc 0.753
V14_eco 0.841
V18_inst 0.819
V19_Inst 0.666
Nota. El método de rotación aplicado es promax.
Considerando los 12 ítems remanentes, se obtuvo un KMO=0.702 y una prueba de Bartlett
estadísticamente significativa, de 𝜒2(66) = 604.984; 𝑝 < 0.001; indicando que el análisis factorial es
pertinente a los datos.
En cuanto a la cantidad de ítems, el criterio de Kaiser identificó cuatro factores con autovalores mayores
a 1 (2.826;1.573; 1.310; 1.280). El criterio de Catell indicó la presencia de 4 factores, figura 2, mientras
que el análisis paralelo de Horn coincide la presencia de 4 factores con autovalores mayores al autovalor
medio de los datos simulados (1.340; 1.258; 1.192; 1.132), por lo que se optó nuevamente por la solución
de cuatro factores
Figura 2
Factor 1 Factor 2 Factor 3 Factor 4 Unicidad
V13_econ 0.703 0.510
V12_econ 0.611 0.597
V5_emoc 0.589 0.619
V8_emoc -0.558 0.649
V2_academ 0.648
V4_acad 0.793
V9_emoc 0.813
V10_soc 0.630
V11_soc 0.753
V14_eco 0.841
V18_inst 0.819
V19_Inst 0.666
Nota. El método de rotación aplicado es promax.
Considerando los 12 ítems remanentes, se obtuvo un KMO=0.702 y una prueba de Bartlett
estadísticamente significativa, de 𝜒2(66) = 604.984; 𝑝 < 0.001; indicando que el análisis factorial es
pertinente a los datos.
En cuanto a la cantidad de ítems, el criterio de Kaiser identificó cuatro factores con autovalores mayores
a 1 (2.826;1.573; 1.310; 1.280). El criterio de Catell indicó la presencia de 4 factores, figura 2, mientras
que el análisis paralelo de Horn coincide la presencia de 4 factores con autovalores mayores al autovalor
medio de los datos simulados (1.340; 1.258; 1.192; 1.132), por lo que se optó nuevamente por la solución
de cuatro factores
Figura 2
pág. 1645
Gráfico de sedimentación del riesgo de abandono estudiantil en la educación universitaria sin los ítems
2,4,9,10, 11, 14, 18,19
Considerando cuatro factores y 12 ítems, se encontró que todos los ítems presentaban cargas sobre
(> |0.4|). Tabla 2.
Tabla 2
Matriz de configuración del riesgo de abandono estudiantil en la educación universitaria (sin
considerar los ítems 2,4,9,10,11,14,18,19)
Factor 1 Factor 2 Factor 3 Factor 4 Unicidad
V20_inst 0.741 0.513
V1_acad 0.713 0.499
V7_emoc 0.500 0.688
V6_emoc 0.480 0.792
V3_acad 0.473 0.726
V16_inst 0.724 0.494
V17_ins 0.722 0.534
V13_econ 0.742 0.452
Gráfico de sedimentación del riesgo de abandono estudiantil en la educación universitaria sin los ítems
2,4,9,10, 11, 14, 18,19
Considerando cuatro factores y 12 ítems, se encontró que todos los ítems presentaban cargas sobre
(> |0.4|). Tabla 2.
Tabla 2
Matriz de configuración del riesgo de abandono estudiantil en la educación universitaria (sin
considerar los ítems 2,4,9,10,11,14,18,19)
Factor 1 Factor 2 Factor 3 Factor 4 Unicidad
V20_inst 0.741 0.513
V1_acad 0.713 0.499
V7_emoc 0.500 0.688
V6_emoc 0.480 0.792
V3_acad 0.473 0.726
V16_inst 0.724 0.494
V17_ins 0.722 0.534
V13_econ 0.742 0.452
pág. 1646
Factor 1 Factor 2 Factor 3 Factor 4 Unicidad
V12_econ 0.637 0.559
V8_emoc -0.585 0.618
V5_emoc 0.583 0.622
V15_econo 0.823
Nota. El método de rotación aplicado es promax.
El análisis factorial exploratorio ha encontrado cuatro dimensiones latentes que contribuyen al riesgo
de abandono estudiantil en la educación universitaria, siendo la dimensión institucional, académico,
emocional y económico.
Si bien la mayoría de los estudiantes en las tres carreras no presentan riesgo de abandono, cerca de un
40% a 45% del alumnado total se encuentran en una situación de riesgo medio o alto, la cual justifica
la implementación de programa de seguimiento y apoyo por nivel de riesgo a cada Escuela Profesional.
Tabla 3.
Tabla 3
Riesgo de abandono estudiantil por Escuela Profesional.
Biología con mención
en Biotecnología
% Estadística e
Informática
% Matemática
Aplica
%
No hay Riesgo 72 54.7 74 58.1 33 55.4
Riesgo medio 38 28,5 34 27.0 18 29.3
Riesgo alto 22 16,8 19 14,9 9 15.3
Total 132 100 127 100 60 100
CONCLUSIONES
Se ha establecido que los factores predominantes que determinan el riesgo de abandono estudiantil en
la Facultad de Ciencias se articulan en cuatro dimensiones fundamentales: Institucional (relacionada con
la gestión y los servicios universitarios), académico (relacionado con la calidad docente, la metodología
de enseñanza y el rendimiento), emocional (relacionada con el bienestar psicológico y la motivación) y
Factor 1 Factor 2 Factor 3 Factor 4 Unicidad
V12_econ 0.637 0.559
V8_emoc -0.585 0.618
V5_emoc 0.583 0.622
V15_econo 0.823
Nota. El método de rotación aplicado es promax.
El análisis factorial exploratorio ha encontrado cuatro dimensiones latentes que contribuyen al riesgo
de abandono estudiantil en la educación universitaria, siendo la dimensión institucional, académico,
emocional y económico.
Si bien la mayoría de los estudiantes en las tres carreras no presentan riesgo de abandono, cerca de un
40% a 45% del alumnado total se encuentran en una situación de riesgo medio o alto, la cual justifica
la implementación de programa de seguimiento y apoyo por nivel de riesgo a cada Escuela Profesional.
Tabla 3.
Tabla 3
Riesgo de abandono estudiantil por Escuela Profesional.
Biología con mención
en Biotecnología
% Estadística e
Informática
% Matemática
Aplica
%
No hay Riesgo 72 54.7 74 58.1 33 55.4
Riesgo medio 38 28,5 34 27.0 18 29.3
Riesgo alto 22 16,8 19 14,9 9 15.3
Total 132 100 127 100 60 100
CONCLUSIONES
Se ha establecido que los factores predominantes que determinan el riesgo de abandono estudiantil en
la Facultad de Ciencias se articulan en cuatro dimensiones fundamentales: Institucional (relacionada con
la gestión y los servicios universitarios), académico (relacionado con la calidad docente, la metodología
de enseñanza y el rendimiento), emocional (relacionada con el bienestar psicológico y la motivación) y
pág. 1647
económico (relacionada con la capacidad financiera del estudiante).
El estudio confirma que un porcentaje considerable de la población estudiantil de las Escuelas
Profesionales analizadas (entre el 40% y el 45%) presenta un riesgo medio o alto de abandono. Estos
datos ponen de manifiesto la vulnerabilidad de estos grupos y la necesidad de una intervención oportuna
y específica.
Como solución alternativa para mitigar el riesgo, se propone la implementación urgente de un sistema
de alerta temprana y monitoreo completo. Este sistema debe incluir programas de tutoría
individualizada, talleres de gestión emocional y apoyo psicopedagógico continuo, diferenciando las
estrategias de intervención según el nivel de riesgo detectado (medio y alto) y las particularidades de
cada escuela profesional.
La aplicación del análisis factorial exploratorio permitió no solo identificar el riesgo, sino también
estructurarlo en dimensiones específicas. Esto facilita a la universidad la focalización de recursos y la
implementación de políticas de retención con mayor precisión y eficacia.
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
Acosta-Román, M., Saldaña-Chafloque, C. F., Olivera-Chura, A., Prieto-Rosales, G. P., & Guillén-
Carhuacusma, E. (2024). Factores en la deserción estudiantil universitaria en una zona de
extrema pobreza de Perú. Horizontes. Revista de Investigación en Ciencias de la Educación,
8(34), 1315-1328. https://doi.org/https://doi.org/10.33996/revistahorizontes.v8i34.799
Castro-Montoya, B. A., Lopera-Gómez, C. M., Manrique-Hernández, R. D., & Gonzalez-Gómez, D.
(2021). Modelo de riesgos competitivos para deserción y graduación en estudiantes
universitarios de programas de pregrado de una universidad privada de Medellín (Colombia).
Formación universitaria, 14(1), 81-98. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.4067/S0718-
50062021000100081
De Fanelli, A. G., & de Deane, C. A. (2015). Abandono de los estudios universitarios: dimensión,
factores asociados y desafíos para la política pública. Revista fuentes(16), 85-106.
https://revistascientificas.us.es/index.php/fuentes/article/view/2364
económico (relacionada con la capacidad financiera del estudiante).
El estudio confirma que un porcentaje considerable de la población estudiantil de las Escuelas
Profesionales analizadas (entre el 40% y el 45%) presenta un riesgo medio o alto de abandono. Estos
datos ponen de manifiesto la vulnerabilidad de estos grupos y la necesidad de una intervención oportuna
y específica.
Como solución alternativa para mitigar el riesgo, se propone la implementación urgente de un sistema
de alerta temprana y monitoreo completo. Este sistema debe incluir programas de tutoría
individualizada, talleres de gestión emocional y apoyo psicopedagógico continuo, diferenciando las
estrategias de intervención según el nivel de riesgo detectado (medio y alto) y las particularidades de
cada escuela profesional.
La aplicación del análisis factorial exploratorio permitió no solo identificar el riesgo, sino también
estructurarlo en dimensiones específicas. Esto facilita a la universidad la focalización de recursos y la
implementación de políticas de retención con mayor precisión y eficacia.
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
Acosta-Román, M., Saldaña-Chafloque, C. F., Olivera-Chura, A., Prieto-Rosales, G. P., & Guillén-
Carhuacusma, E. (2024). Factores en la deserción estudiantil universitaria en una zona de
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50062021000100081
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de los estudios universitarios. Educatio Siglo XXI, 35(2 Jul-Oct), 365-388.
https://doi.org/https://doi.org/10.6018/j/298651
Gutiérrez, A. B. B., Menéndez, R. C., Rodríguez-Muñíz, L. J., Pérez, J. C. N., Herrero, E. T., & García,
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Guzmán Rincón, A., Barragán Moreno, S., Cala-Vitery, F., & Segovia-García, N. (2022). Deserción en
la Educación Superior Rural: Análisis de Causas desde el Pensamiento Sistémico. Qualitative
Research in Education (2014-6418), 11(2), 118-118-150. https://doi.org/10.17583/qre.10048
Herreño-Munera, M. L., Romero-Tenorio, J. M., Mejía-Ríos, J., & Román-Santana, W. M. (2024).
Deserción estudiantil en educación superior. Tendencias y oportunidades en la era post
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Turismo, Ciencias Sociales y Económicas, Ciencias del Agro y Mar y Ciencias Exactas y
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Autoevaluación. Revista Latinoamericana de Políticas y Administración de la Educación, 2(3),
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universidad.pdf
Mercado, A. O., & Pacheco, J. S. (2018). Índice multidimensional del riesgo académico en los
estudiantes universitarios de la FIEECS-UNI. revista IECOS, 19, 36-52.
https://doi.org/https://doi.org/10.21754/iecos.v19i0.1167
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de la Licenciatura en Educación Básica Primaria. Espacio Abierto. Cuaderno Venezolano de
Sociología, 34(2), 184-184-195. https://doi.org/10.5281/zenodo.15110061
Ramírez, T., Bello, R. D., & Salcedo, A. (2017). ¿ Abandono o deserción estudiantil?: Una necesaria
discusión conceptual. Investigación y postgrado, 32(1), 63-74.
file:///C:/Users/PC/Downloads/Dialnet-AbandonoODesercionEstudiantil-6430685%20(3).pdf
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Zamora-Araya, J. A., Aguilar-Fernández, E., & Rodríguez-Pineda, M. (2023). ¿ Cuándo el abandono
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