VALIDACIÓN DE ESCALA PARA MEDIR NECESIDADES PSICOPEDAGÓGICAS QUE OBSTACULIZAN EL ÉXITO ACADÉMICO EN UNIVERSIDAD MEXICANA

1. Introducción

Por tradición, el éxito estudiantil en las instituciones de educación superior ha sido evaluado mediante el rendimiento académico, una calificación numérica o un promedio general de calificaciones que evidencia el desempeño del alumno al final de un proceso de enseñanza-aprendizaje (Cruz et al., 2025).

No obstante, de acuerdo con López et al. (2021), este indicador resulta insuficiente para valorar un fenómeno complejo debido a que ofrece una visión limitada. El éxito académico se define como la condición psicológica para lograr los objetivos planteados en la trayectoria académica. Esta concepción aborda componentes integrales del éxito como la motivación, la autoeficacia, la resiliencia y el bienestar general (Anwar et al., 2024).

En este sentido, York et al. (2015) identificaron seis elementos centrales que definen el éxito académico: 1) el logro académico (calificaciones), 2) el compromiso en actividades con propósito educativo, 3) la satisfacción con la experiencia universitaria, 4) la adquisición de conocimientos y competencias deseadas, 5) la persistencia hacia la graduación, y 6) el desempeño posuniversitario.

La psicopedagogía estudia el proceso de aprendizaje del ser humano; esta disciplina científica retoma elementos de la psicología y la pedagogía para comprender e intervenir de forma más completa en cada etapa del desarrollo. En este marco, las necesidades psicopedagógicas se conciben como las áreas específicas en las que un individuo requiere apoyo para cumplir con los objetivos de aprendizaje de un entorno. Es importante precisar que, en el ámbito de los hábitos de estudio, una necesidad no debe interpretarse como una carencia de aptitud, sino como una brecha en las estrategias de autorregulación y funciones ejecutivas.

Estas necesidades surgen de la interacción entre las características del estudiante (sus habilidades, conocimientos previos, motivaciones y estado emocional) y las complejidades del contexto educativo, social y personal en que se desenvuelve. En el caso de la educación superior, estos requerimientos abarcan desde la orientación vocacional y profesional hasta el desarrollo de estrategias de enseñanza-aprendizaje, la atención a la diversidad y la resolución de conflictos.

El objetivo de la intervención psicopedagógica es diagnosticar estas necesidades para diseñar e implementar programas de apoyo que mejoren el aprendizaje y promuevan el desarrollo integral del estudiante. Este enfoque se fundamenta en principios de prevención, desarrollo y acción social, y busca empoderar al estudiante para su transición de un rol de aprendiz pasivo a un ser aprendiente activo, autónomo y con capacidad de transformación. Desde este punto de vista, se necesita adoptar un marco diagnóstico que tome en cuenta el contexto y las características de los alumnos para proponer estrategias de solución pertinentes (Castillo & Núñez, 2023).

La pregunta que se plantea en este estudio es: ¿Cuál es la validez de la escala NEPIC para medir las necesidades psicopedagógicas que obstaculizan el éxito académico de los estudiantes en educación superior? Por lo tanto, el objetivo de la presente investigación fue describir el proceso de validez y confiabilidad de la escala NEPIC, con el planteamiento de la siguiente hipótesis: La escala NEPIC y sus subescalas cuentan con la validez y confiabilidad necesarias para su aplicación a estudiantes universitarios.

2. Revisión de la literatura

Con respecto a la dimensión Hábitos de estudio, esta se define como el conjunto de prácticas, rutinas y estrategias que los estudiantes emplean con regularidad para adquirir, organizar, retener y aplicar el conocimiento (Ostaíza & Loor, 2024). En el contexto de la educación superior, la consolidación de hábitos de estudio eficaces se convierte en un factor determinante para el éxito académico. De esta forma, Credé & Kuncel (2008) consideran estos hábitos como un tercer pilar del rendimiento.

En su investigación, Roohullah (2025) evidencia la existencia de una asociación positiva y significativa entre la adopción de hábitos de estudio efectivos y el rendimiento académico. Asimismo, Elango & Manimozhi (2021) encontraron una correlación positiva de moderada a fuerte entre ambas variables.

De acuerdo con Roohullah (2025), las conductas que demuestran un mayor impacto incluyen la gestión eficaz del tiempo, el establecimiento de metas académicas claras, la toma de apuntes estructurada, la planificación estratégica y la autoevaluación mediante la práctica de exámenes. Sin embargo, la fuerza de la asociación puede variar en función de factores contextuales como el nivel educativo, el entorno cultural y el apoyo institucional, por lo que es fundamental diferenciar entre la frecuencia y la calidad de dichos hábitos (Elango & Manimozhi, 2021).

En relación con la dimensión Estilos de aprendizaje, este concepto se refiere a las preferencias de los estudiantes en el proceso de aprendizaje. Un modelo teórico muy difundido ha sido el de Kolb, el cual clasifica a los aprendices en divergentes, asimiladores, convergentes y acomodadores; otra opción es el modelo VARK (visual, auditivo, lecto-escritor, kinestésico) (Fleming & Mills, 1992; Fleming & Baume, 2006; Hattie & O’Leary, 2025).

Según Hattie & O’Leary (2025), el argumento central de la teoría Estilos de aprendizaje es que alinear los métodos de enseñanza con el estilo de aprendizaje preferido de un estudiante redundará en un aprendizaje más eficiente y efectivo. Sin embargo, el enfoque psicopedagógico actual está centrado en enseñar a los estudiantes un repertorio de estrategias de aprendizaje flexibles y adaptables (Freiberg et al., 2017; Hattie & O’Leary, 2025).

La dimensión Relaciones interpersonales se centra en la transición y permanencia de los estudiantes en la educación superior vista como un proceso tanto académico como social (Ruiz & Berrios, 2025). La calidad de las relaciones interpersonales que los estudiantes establecen con sus compañeros, docentes y el personal administrativo constituye un factor crítico que determina su experiencia universitaria y, en última instancia, su éxito académico. Estas relaciones conforman un ecosistema de apoyo social que puede proporcionar recursos emocionales (comprensión y aliento), informacionales (consejos y orientación) e instrumentales (ayuda con tareas académicas); en su conjunto, estos elementos fortalecen el desarrollo integral de los estudiantes (Chen, 2005; Olana & Tefera, 2022).

Por otra parte, Olana & Tefera (2022) demuestran que el apoyo social percibido por parte de pares y profesores está muy asociado con un mayor compromiso estudiantil en sus dimensiones conductual, emocional y cognitiva. Para Maddox & Prinz (2003), cuando los estudiantes se sienten respetados, cuidados y valorados por los miembros de la comunidad universitaria, su interés y motivación por el aprendizaje aumentan de manera notable. 

Por el contrario, Dennis et al. (2005) evidencian que la falta de apoyo de pares ha demostrado ser un predictor negativo del ajuste a la vida universitaria y del rendimiento académico, medido a través del promedio de calificaciones. De hecho, la percepción de una falta de apoyo necesario puede ser un predictor aún más potente de resultados negativos que la simple ausencia de apoyo disponible, lo que subraya la naturaleza subjetiva y psicológica de esta necesidad.

Por lo tanto, el impacto de las relaciones interpersonales no es directo, sino que está mediado por la construcción de este sentimiento de conexión y aceptación. Un estudiante puede tener una amplia red de contactos sociales, pero si estas interacciones no se traducen en un sentimiento genuino de ser un miembro valorado de la comunidad, el efecto protector del apoyo social se diluye (Farrel et al., 2018).

Respecto a la dimensión Familia, Figuera & Torrado (2013) muestran que el apoyo familiar es una variable que influye de forma constante y significativa en la explicación de la integración académica y social del estudiante universitario, así como en su confianza para alcanzar los objetivos académicos y en su persistencia. Además, Olana & Tefera (2022) afirman que el apoyo familiar, junto con el de pares y profesores, está muy correlacionado con el compromiso estudiantil.

Esta influencia está mediada por factores culturales. En regiones como Asia y América Latina, las motivaciones orientadas a la familia actúan como poderosos impulsores del esfuerzo y el rendimiento académico (Wong & Liem, 2023). De hecho, de acuerdo con Guo et al. (2025), la asociación entre el apoyo familiar y el rendimiento académico tiende a ser más fuerte en sociedades colectivistas y en aquellas con menor desarrollo económico.

Sobre la dimensión Resolución de conflictos, Kakembo (2025) menciona que las habilidades clave para una resolución eficaz de conflictos incluyen la escucha activa, la empatía, la comunicación asertiva y constructiva, la capacidad de identificar la raíz del problema, la gestión de las emociones, y la disposición para la colaboración y el compromiso. En este sentido, Aggrawal & Magana (2024) demostraron que la formación en estas competencias aumenta la confianza de los estudiantes para manejar disputas a través de enfoques colaborativos.

La dimensión Espiritual se entiende, en un sentido amplio, como la búsqueda de significado, propósito y conexión con algo trascendente. La investigación contemporánea reconoce que muchos jóvenes se identifican como espirituales, pero no religiosos, y encuentran estas conexiones a través de diversas fuentes que no necesariamente se alinean con las religiones tradicionales, como la naturaleza, el arte, las relaciones interpersonales o el servicio comunitario; además, Tello et al. (2023) encontraron que la espiritualidad como parte de la inteligencia emocional potencia el rendimiento académico. De esta forma, el sentido de propósito puede ser un ancla poderosa durante los períodos de dificultad académica para ayudar a los estudiantes a perseverar a pesar de los fracasos y a mantener la concentración en metas a largo plazo (Siza, 2024). 

Sobre la dimensión Desarrollo físico, desde una perspectiva neurocientífica, el sueño desempeña un papel activo y esencial en la consolidación de la memoria. Durante la fase de sueño profundo el cerebro reactiva y reorganiza las representaciones neuronales de la información recién adquirida y las transfiere desde el hipocampo a la neocorteza para su almacenamiento a largo plazo (Born et al., 2006). 

Este proceso es fundamental para transformar el aprendizaje frágil y a corto plazo en conocimiento duradero y estable. De acuerdo con Bustamante et al. (2022), la privación crónica de sueño —una condición común entre los estudiantes universitarios— interrumpe este mecanismo crucial, lo que lleva a una menor retención de la información, una capacidad de concentración reducida y un deterioro general del rendimiento académico; es decir, el desarrollo físico se asocia también con el descanso. 

Respecto a la dimensión Autoestima, Torres et al. (2025) demuestran una correlación positiva y significativa entre niveles más altos de autoestima, como parte de la inteligencia emocional, y un mejor rendimiento académico. En esta línea, Tello et al. (2023) identificaron que los estudiantes con una autoestima saludable como parte de la inteligencia emocional tienden a tener mayor motivación, compromiso, organización en sus estudios y resiliencia ante los desafíos académicos. 

Por otro lado, Huang (2011) señala que una baja autoestima puede generar un ciclo negativo en el cual la falta de confianza en las propias capacidades conduce a una menor dedicación, una mayor ansiedad ante las evaluaciones y, en consecuencia, a un rendimiento inferior, lo que a su vez confirma las creencias negativas sobre uno mismo. Este patrón se ha observado de forma continua en diversas culturas, incluidas las sociedades colectivistas no occidentales, en las cuales el autoconcepto positivo también se asocia con mayores logros académicos. 

En cuanto a la dimensión Manejo de emociones y salud mental, que comprende la inteligencia emocional (IE) —concepto que se entiende como la capacidad de percibir, comprender, gestionar y utilizar las emociones de manera eficaz para facilitar el pensamiento y guiar la acción—, esta ha emergido como un predictor fiable del éxito académico y el bienestar en la educación superior (Elshaer et al., 2025). Las revisiones sistemáticas y los metaanálisis confirman con regularidad la existencia de una correlación positiva y significativa entre niveles altos de inteligencia emocional y un mejor rendimiento académico (Carranza & Carranza, 2023; Puertas et al., 2020; Rodríguez et al., 2021).

El impacto de la inteligencia emocional en el rendimiento no se limita a ser directo, sino que opera a través de múltiples vías mediadoras. Bereded et al. (2025) señalan que la inteligencia emocional influye de manera positiva en el compromiso académico: los estudiantes con mayor capacidad para regular sus emociones y comprender las de los demás tienen un mayor compromiso conductual, emocional y cognitivo con sus estudios, lo que a su vez promueve mejores resultados. 

De manera similar, Tello et al. (2023) destacan que la inteligencia emocional se asocia con una mayor calidad de vida, que también actúa como un mediador en la relación con el rendimiento académico. Los estudiantes emocionalmente inteligentes son más capaces de construir redes de apoyo social, manejar el estrés y mantener una perspectiva positiva, factores que contribuyen a su bienestar general y, en consecuencia, a su capacidad para alcanzar el éxito académico. También, según Ruiz & Berrios (2025), la inteligencia emocional actúa como un factor protector contra el agotamiento académico (burnout) y el desenganche.

Respecto a la dimensión Salud mental, de acuerdo con Trunce et al. (2020), la población universitaria es particularmente vulnerable a problemas de esta índole, y la ansiedad y la depresión son los trastornos con mayor prevalencia. En este sentido, Awadalla et al. (2024) confirman una asociación negativa y significativa entre la presencia de síntomas de ansiedad y depresión y el rendimiento académico de los estudiantes universitarios. 

Según Castellanos et al. (2020), la relación entre la salud mental y el rendimiento académico es a menudo bidireccional: el estrés y las presiones académicas pueden desencadenar o exacerbar problemas de salud mental y, a su vez, los síntomas de ansiedad y depresión pueden deteriorar de forma grave la capacidad del estudiante para responder a las exigencias formativas, lo que crea un círculo vicioso. Por otro lado, Konadu et al. (2025) encontraron que los estudiantes con buena salud mental tienden a obtener mejores resultados académicos que aquellos con un equilibrio mental más frágil. 

3. Método

Se trata de un estudio cuantitativo, no experimental transversal de alcance exploratorio (Hernández & Mendoza, 2018) que busca medir las necesidades psicopedagógicas que obstaculizan el éxito académico de los estudiantes en educación superior.

3.1. Participantes

El instrumento se aplicó a una muestra aleatoria a través de un formulario digital de una universidad pública mexicana, la cual abarcó un total de 2,292 estudiantes inscritos en nivel de Licenciatura en el periodo agosto 2022-enero 2023 seleccionados de manera aleatoria. Esta cantidad representa el 15.6 % de la población estudiantil. 

La recolección de datos cubrió todos los semestres académicos. En términos de distribución por sexo, el 63.5 % de los participantes correspondió a mujeres y el 36.5 % a hombres. Respecto a la generación de ingreso, la distribución en orden ascendente reveló que el 34.0 % ingresó en 2022; el 26.3 %, en 2021; el 14.2 %, en 2020; el 14.9 %, en 2019; el 7.6 %, en 2018; el 2.6 %, en 2017; y el restante 0.4 %, en 2016.

3.2. Instrumento

Se utilizó el instrumento elaborado por Rodríguez et al. (2024), el cual integra las siguientes dimensiones: hábitos de estudio, estilos de aprendizaje, relaciones interpersonales, familia, resolución de conflictos, espiritual, desarrollo físico, autoestima, manejo de emociones y salud mental. La versión final está compuesta por 39 ítems; cada aseveración fue evaluada mediante una escala Likert con los siguientes valores: siempre, casi siempre, algunas veces, casi nunca y nunca.

3.3. Procedimiento

Para evaluar la fiabilidad del instrumento se utilizó el coeficiente alfa de Cronbach, que alcanzó un valor inicial de 0.926, lo que sugiere una alta consistencia interna. Respecto a la validez de contenido, esta se realizó mediante juicio de expertos. En la fase inicial el instrumento estuvo conformado por 76 ítems; al término de la validación quedaron 8 dimensiones con 39 ítems. En cuanto a la aplicación, los coordinadores del área psicopedagógica de cada entidad académica apoyaron en la logística derivada y orientaron a los estudiantes.

3.4. Análisis de datos

Para validar el instrumento se aplicó la prueba de alfa de Cronbach con el fin de medir la consistencia interna de las subescalas y los ítems. Luego se llevó a cabo un análisis factorial exploratorio (AFE) para identificar los principales componentes. A continuación se realizó un análisis factorial confirmatorio (AFC) para comprobar la congruencia entre el modelo teórico propuesto y los datos obtenidos. El procesamiento estadístico se realizó con las versiones 25 de SPSS y 23 de AMOS.

4. Resultados

4.1. Análisis descriptivos

Se realizaron análisis descriptivos para evaluar la normalidad univariada de la distribución de los puntajes de los ítems. Los resultados, presentados en la Tabla 1, incluyen las medias (M), desviaciones estándar (DE), así como los valores de asimetría y curtosis para cada ítem de la escala NEPIC. Los valores de asimetría y curtosis se encontraron dentro de los límites aceptables (−3 a +3 para la asimetría y −10 a +10 para la curtosis), lo que indica que los puntajes siguen una distribución normal univariada (Griffin & Steinbrecher, 2013; Kline, 2016).

Tabla 1. Medias, desviaciones estándar, asimetría y curtosis de los 72 ítems iniciales de NEPIC

Nota. HES = Hábitos de estudio; RET = Relaciones interpersonales; FAM = Familia; REC = Resolución de conflictos; EPI = Espiritual; DEF = Desarrollo físico; ATO = Autoestima; MAC = Manejo de emociones; SAM = Salud mental. (Elaboración propia).

Los análisis descriptivos revelaron que los puntajes de los reactivos siguen una distribución normal univariada. En cuanto a la variabilidad de las respuestas, el ítem RET22 mostró la menor dispersión, con una concentración predominante en sus valores de asimetría y curtosis (Tabla 1). Este ítem presentó la desviación estándar más baja (0.625) y una media de 0.47. En contraste, el ítem EPI39 exhibió la mayor variabilidad, también en los valores de asimetría y curtosis, con la desviación estándar más alta (1.43) y una media de 2.16.

4.2. Análisis de fiabilidad

Con el fin de evaluar la confiabilidad de las subescalas, se utilizó la prueba de alfa de Cronbach mediante el programa SPSS versión 25 (Tabla 2). Los resultados mostraron un valor global elevado (α = .926) para las diez dimensiones, lo que refleja una fuerte consistencia interna.

Tabla 2. Alfa de Cronbach de las dimensiones y global del instrumento NEPIC

Nota. Elaboración propia.

4.3. Análisis factorial exploratorio

Se llevó a cabo un análisis factorial exploratorio (AFE) de tipo deductivo mediante el método de extracción de componentes principales con rotación Varimax en SPSS versión 25. Durante este proceso se eliminaron los ítems que presentaban cargas factoriales inferiores a .30, así como aquellos con cargas superiores a este umbral en más de un factor (DeVellis, 2012). Para el caso de la subescala de Hábitos de estudio (HES), el índice Kaiser, Meyer y Olkin (KMO) fue notable, de .82, y la prueba de esfericidad de Bartlett resultó significativa (X² = 4,881.57, p < 0.000). Se obtuvo una solución de dos factores que explicó el 50.0 % de la varianza total de los puntajes.

El KMO de la subescala de Relaciones interpersonales (RET) fue normal al alcanzar un valor de .77, y la prueba de esfericidad de Bartlett resultó significativa (X² = 3,188.31, p < 0.000). Se obtuvo una solución con dos factores que explican el 56.3 % de la varianza total de los puntajes. Para la subescala de Familia (FAM), el KMO fue notable, de .88, y la prueba de esfericidad de Bartlett resultó significativa (X² = 8,852.17, p < 0.000). Se obtuvo una solución de dos factores que explica el 67.6 % de la varianza total de los puntajes. En el caso de la subescala de Resolución de conflictos (REC), el KMO también fue notable de .88, y la prueba de esfericidad de Bartlett fue significativa (X² = 5,979.80, p < 0.000). Arrojó una solución con dos factores que refiere el 59.3 % de la varianza total de los puntajes.

Para la subescala de Espiritual (EPI) se calculó nuevamente el KMO, que resultó normal al llegar a .76, y la prueba de esfericidad de Bartlett una vez más resultó significativa (X² = 4,108.21, p < 0.000). La reducción de términos se obtuvo con dos factores que logran explicar el 65.6 % de la varianza total de los puntajes. El KMO de la subescala Desarrollo físico (DEF) fue normal al alcanzar un valor de .70, y la prueba de esfericidad de Bartlett resultó significativa (X² = 4,606.12, p < 0.000). Se obtuvo una solución con dos factores que explican el 58.6 % de la varianza total de los puntajes. Para la subescala de Autoestima (ATO), el KMO fue normal de .79, y la prueba de esfericidad de Bartlett resultó significativa (X² = 2,216.18, p < 0.000). Se obtuvo una solución de dos factores que explica el 64.8 % de la varianza total de los puntajes. 

En el caso de la subescala de Salud mental (SAM), el KMO fue notable, de .86, y la prueba de esfericidad de Bartlett resultó significativa (X² = 4,654.90, p < 0.000). Se obtuvo una solución de dos factores que explica el 68.4 % de la varianza total de los puntajes (Tabla 3).

Tabla 3. Resultados del AFE de las subescalas que componen el cuestionario «Necesidades psicopedagógicas que obstaculizan el éxito académico en educación superior»

Nota. HES = Hábitos de estudio; RET = Relaciones interpersonales; FAM = Familia; REC = Resolución de conflictos; EPI = Espiritual; DEF = Desarrollo físico; ATO = Autoestima; SAM = Salud mental. Elaboración propia. (Versión final de la escala, conformada por 8 factores y 39 ítems. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.33495.23205).

4.4. Análisis factorial confirmatorio

Para verificar la relación entre los factores identificados en el análisis factorial exploratorio (AFE) se llevó a cabo un análisis factorial confirmatorio (AFC), el cual se basó en la teoría del instrumento y en los análisis previos que seguían el diseño de las subescalas. Se estableció que, como mínimo, cada factor debía incluir al menos dos ítems. Para realizar este análisis se utilizó el método de estimación de máxima verosimilitud, lo que permitió evaluar cómo se ajustaba el modelo a los datos obtenidos.

Como resultado del AFC se eliminaron los ítems que no mostraron una correlación adecuada con los factores definidos en el modelo (Byrne, 2010; Cea, 2004). Este proceso permitió desarrollar los modelos de medida correspondientes a cada subescala, los cuales cumplieron con los índices de bondad de ajuste y confirmaron de forma empírica la validez del modelo propuesto. Los índices utilizados para evaluar el ajuste incluyeron el índice chi-cuadrado sobre grados de libertad (X²/gl), el índice de ajuste comparativo (CFI), la raíz cuadrada de los residuos estandarizados (SRMR), el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA) y el índice corregido de bondad de ajuste (AGFI). Los valores se consideraron aceptables cuando cumplían con los siguientes criterios de ajuste: X²/gl > 1; CFI y AGFI > .95; SRMR < .08 y RMSEA < .06 (Brown, 2015; Hooper et al., 2008; Hu & Bentler, 1999). Los resultados de cada subescala de estos índices se presentan en la Tabla 4.

Tabla 4. Índices de los modelos para medir las subescalas del cuestionario «Necesidades psicopedagógicas que obstaculizan el éxito académico en educación superior»

Nota. HES = Hábitos de estudio; RET = Relaciones interpersonales; FAM = Familia; REC = Resolución de conflictos; EPI = Espiritual; DEF = Desarrollo físico; ATO = Autoestima; SAM = Salud mental. (Elaboración propia).

Como resultado del AFC se obtiene que las subescalas HES, RET, FAM, REC, EPI, DEF, ATO y SAM son validadas en la totalidad de sus índices de bondad de ajuste. Una vez validadas las escalas, se presentan sus modelos de medida. La subescala REC contempla un modelo unidimensional, mientras que la demás presentan modelos de dos factores, con al menos dos variables observables por componente. Por lo tanto, en la subescala REC se llegó a un modelo de 4 ítems —REC32, REC33, REC34 y REC35— (Figura 1).

Nota. Elaboración propia.

 

Figura 1. Modelos de medida de la escala NEPIC (subescalas HES, RET, FAM, REC, EPI, DEF, ATO y SAM)

5. Discusión y conclusiones

5.1. Discusión

Al comparar los resultados del presente trabajo con la literatura previa, se identifica que cada una de las dimensiones de la escala presenta elementos similares a los de otros instrumentos de la temática. Con respecto a la dimensión Hábitos de estudio (HES), la escala NEPIC evalúa ítems sobre la planificación de tareas escolares, participación en clase y cumplimiento de las actividades, lo cual guarda correspondencia con lo encontrado por Elango & Manimozhi (2021), quienes evidencian una asociación relevante entre la adopción de hábitos de estudio efectivos y el rendimiento académico; estos autores encontraron una correlación positiva de moderada a fuerte entre ambas variables.

Con respecto a la dimensión Relaciones interpersonales (RET), la escala NEPIC establece ítems que abarcan la relación con los compañeros y amigos. Esto se asemeja a los hallazgos de Olana & Tefera (2022), quienes muestran que las relaciones que los estudiantes cultivan con sus pares impactan de manera directa en su éxito académico. También coincide con lo mencionado por Maddox & Prinz (2003): cuando los estudiantes se sienten respetados, cuidados y valorados por los miembros de la comunidad universitaria, su interés y motivación por el aprendizaje aumentan de manera sustancial.

En el caso de la dimensión Familia (FAM), la escala NEPIC establece ítems sobre la relación y convivencia con los padres. Esto respalda el argumento de Figuera & Torrado (2013), quienes defienden que el apoyo familiar demuestra ser un factor clave para explicar la integración académica y social del estudiante, lo que fortalece su confianza y persistencia académica. A su vez se alinea con las conclusiones de Olana & Tefera (2022) acerca de que el apoyo familiar que reciben los estudiantes está muy correlacionado con el compromiso estudiantil.

Sobre la dimensión Resolución de conflictos (REC), la escala NEPIC incorpora ítems que abarcan la empatía, la comunicación asertiva y la gestión de las emociones. Esto concuerda con los planteamientos de Kakembo (2025), al señalar que la resolución de conflictos eficaz requiere habilidades clave como la escucha activa, la empatía y la comunicación asertiva. Además, son fundamentales la capacidad para identificar la raíz del problema, la adecuada gestión emocional y la disposición para colaborar y alcanzar compromisos. En este mismo sentido, Aggrawal & Magana (2024) encontraron que la formación en estas competencias aumenta la confianza de los estudiantes para manejar disputas a través de enfoques colaborativos.

Respecto a la dimensión Espiritual (EPI), la escala NEPIC establece ítems sobre la conexión espiritual y el sentido de propósito personal. Esto ratifica lo mencionado por Siza (2024), quien afirma que la búsqueda de significado y propósito, definida en gran medida como espiritualidad, juega un papel crucial en la vida universitaria, ya que fortalece el bienestar del estudiante y su éxito académico. De este modo, el sentido de propósito actúa como un soporte clave que ayuda a los estudiantes a perseverar y mantenerse enfocados en sus metas a largo plazo pese a las dificultades académicas. De acuerdo con Tello et al. (2023), esto contribuye a la mejora del rendimiento académico. 

En el caso de la dimensión Desarrollo físico (DEF), la escala NEPIC reúne ítems sobre hábitos saludables. Esto coincide con lo expuesto por Born et al. (2006): el sueño desempeña un papel activo y esencial en la consolidación de la memoria, puesto que este proceso es fundamental para transformar el aprendizaje frágil y a corto plazo en conocimiento duradero y estable.

Sobre la dimensión Autoestima (ATO), la escala NEPIC establece ítems sobre confianza y resiliencia. Esto se asemeja a lo encontrado por Torres et al. (2025), quienes argumentan que existe una correlación positiva y significativa entre niveles más altos de autoestima y un mejor rendimiento académico. Los estudiantes con una autoestima saludable tienden a mostrar mayor motivación, compromiso, organización en sus estudios y resiliencia ante los desafíos académicos.

Respecto a la dimensión Salud mental (SAM), la escala NEPIC contempla ítems sobre autocuidado y equilibrio. Esto refuerza lo encontrado por Konadu et al. (2025), quienes identificaron que los estudiantes con buena salud mental tienden a obtener mejores resultados académicos que aquellos con una salud mental más frágil.

5.2. Conclusiones

Tras el análisis de las propiedades métricas de la escala NEPIC, se excluyó la subescala ESA por tener un alfa de Cronbach de .643, un valor por debajo del umbral recomendado (≥ .7), y la subescala MAC por tener un alfa de Cronbach de .318. En la subescala RET se excluyó el ítem RET18 con la finalidad de incrementar la consistencia interna de la dimensión, logrando así que su coeficiente de confiabilidad se situara por encima del límite sugerido (≥ .7). Asimismo, en la subescala ATO se excluyeron los ítems ATO53, ATO58 y ATO59 mientras que en la subescala REC se excluyó el constructo Soluciones a conflictos (SOC) por carecer de indicadores adecuados. 

En cuanto a la confiabilidad, el alfa de Cronbach global de las ocho subescalas fue muy alto (.909), lo que indica que, en su conjunto, las subescalas miden el constructo para el cual fueron creadas; por lo tanto, la escala NEPIC permite conocer las necesidades psicopedagógicas que obstaculizan el éxito académico de los estudiantes en educación superior. Tras los análisis aquí presentados, la versión final de la escala queda conformada por ocho factores y 39 ítems. De manera general, en las ocho subescalas que integran el instrumento se encontraron algunas oportunidades de mejora con el fin de obtener la evidencia empírica necesaria para sostener los constructos que se busca identificar. 

Con lo anterior se comprueba la hipótesis inicial y se concluye que la escala NEPIC y sus subescalas poseen niveles aceptables de confiabilidad y validez para medir las necesidades psicopedagógicas que obstaculizan el éxito académico de los estudiantes en educación superior. Sería conveniente realizar una nueva aplicación con estudiantes de otras áreas de formación o de otros estados de México o países, además de probar con estudiantes de bachillerato o de posgrado. Esto permitirá ampliar la perspectiva y, a su vez, ejecutar una segunda validación del instrumento en otra población de estudio.

Cabe señalar que el éxito académico trasciende la métrica del rendimiento académico (promedio ponderado) y se configura como un constructo multidimensional que integra la consecución de metas personales y la adaptación al ecosistema universitario; entre estos factores se encuentran las subescalas que conforman la escala NEPIC, sin ser exhaustiva. Esta perspectiva permite reconocer que las variables no cognitivas —tales como la autoeficacia, la resiliencia y el bienestar subjetivo— no son periféricas, sino componentes determinantes de la trayectoria educativa integral.

Por lo tanto, esta escala funciona como un instrumento diagnóstico para las instituciones de educación superior. Su propósito es identificar las áreas en las que los servicios de apoyo estudiantil (tutorías, talleres, asesoramiento psicológico, etc.) pueden intervenir de forma más efectiva para mejorar el rendimiento académico de los estudiantes. Bajo este enfoque, la escala se erige en un mecanismo para la mejora continua institucional alineado con la misión de facilitar el éxito integral de toda la población estudiantil.

En consecuencia, este instrumento diagnóstico diseñado para identificar barreras al éxito es sensible no solo a los factores que predicen el fracaso académico (bajas calificaciones o abandono), sino también a aquellos que diagnostican un fracaso en el proceso de desarrollo y bienestar integral del estudiante.

La medición conjunta de estas áreas permitirá obtener un perfil diagnóstico completo de las necesidades del estudiante y superar los enfoques fragmentados. Este perfil no solo posibilitará la identificación de áreas de riesgo que podrían conducir a un bajo rendimiento o al abandono, sino que también ofrecerá una guía precisa para el diseño de intervenciones personalizadas y proactivas. Al comprender la interacción entre estas diferentes facetas de la vida del estudiante, las instituciones de educación superior podrán desarrollar sistemas de apoyo más eficaces que mitiguen las dificultades técnicas y que atiendan las dificultades académicas, al tiempo que potencian el bienestar y el desarrollo humano.

Con respecto a las necesidades psicopedagógicas que presentan los estudiantes universitarios, estas deben ser reinterpretadas fuera de los márgenes de alguna patología o del déficit inherente al alumnado. En su lugar, se proponen las dimensiones de la escala como una perspectiva de intervención estratégica en la que el estudiante requiere andamiaje para gestionar las demandas de un entorno de aprendizaje complejo. 

Bajo esta premisa, una necesidad en el ámbito de los hábitos de estudio no debe interpretarse como una carencia de aptitud, sino como una brecha en las estrategias de autorregulación y funciones ejecutivas exigidas por la autonomía de la educación superior. Del mismo modo, las necesidades detectadas en la dimensión familiar no suponen por fuerza una disfuncionalidad estructural sino una percepción de apoyo social insuficiente, la cual puede ser compensada mediante el fortalecimiento de redes institucionales y programas de mentoría entre pares.

Desde esta perspectiva, la evaluación psicopedagógica deja de concebirse como una herramienta de clasificación de los estudiantes y se convierte en un mecanismo de gestión institucional orientado a la mejora continua. De este modo, al descifrar la interacción dialéctica entre las diversas facetas de la vida del estudiante, las instituciones de educación superior están en condiciones de diseñar ecosistemas de apoyo que no solo mitiguen el riesgo de deserción, sino que potencien el desarrollo humano integral y garanticen un éxito académico sostenible, equitativo y significativo.

6. Limitaciones del estudio

Respecto a las limitaciones del estudio, la población se restringió a estudiantes universitarios de nivel de licenciatura de una universidad pública mexicana, por lo que sería conveniente realizar una nueva aplicación con estudiantes de otras áreas de formación o de otros estados de México o países. Además, sería oportuno probar con estudiantes de bachillerato o de posgrado.

7. Futuras líneas de investigación

A partir de los resultados aquí expuestos pueden generarse futuras líneas de investigación, como el empleo de instrumentos cuantitativos que evalúen las necesidades psicopedagógicas que obstaculizan el éxito académico de los estudiantes, así como estudios con grupos poblacionales distintos, entre ellos estudiantes de bachillerato o posgrado. Un área de oportunidad identificada fue la medición en alumnos de diversos niveles educativos, lo que permitirá valorar estos constructos presentados.

Declaración sobre la IA generativa y las tecnologías asistidas por IA en el proceso de escritura

En cumplimiento con los estándares de integridad científica y transparencia editorial, los autores declaran que utilizaron la herramienta de inteligencia artificial generativa Gemini 3 Pro, como apoyo tecnológico para la localización de literatura científica y artículos relacionados con la temática en los apartados de introducción y revisión de la literatura. Este proceso de búsqueda asistida se realizó bajo un protocolo de supervisión humana, a través del cual los autores verificaron la veracidad de cada referencia proporcionada para validar la existencia de los artículos, su publicación en revistas de calidad y la pertinencia de sus contenidos mediante una lectura crítica e integral. En consecuencia, los autores asumen la responsabilidad total por la integridad, originalidad y contenido final del trabajo, y garantizan que el uso de la tecnología no sustituyó el juicio crítico ni la autoría intelectual de la investigación.

Contribución de autores

Conceptualización: R.P; metodología: R.P; software, validación: T.R; análisis formal: T.R; investigación: R.P; recursos: T.R, R.P; curaduría de datos: T.R; escritura (borrador original): T.R; escritura (revisión y edición), T.R, H.P, R.P; visualización: T.R; supervisión: H.P; administración del proyecto: R.P.

Referencias bibliográficas

Aggrawal, S., & Magana, A. J. (2024). Teamwork conflict management training and conflict resolution practice via large language models. Future Internet, 16(5), 177. https://doi.org/10.3390/fi16050177 

Anwar, Z., Hanurawan, F., Chusniyah, T., Setiyowati, N., & Rehman, S. (2024). Measurement models and predictors of student academic success: A systematic literature review. Scientia: Social Sciences & Humanities, 3(1), 29-42. https://r.issu.edu.do/34W

Awadalla, S., Davies, E. B., & Glazebrook, C. (2024). The impact of depressive and anxiety symptoms on academic achievement among undergraduate university students: A systematic review. OBM Neurobiology, 8(4), 1-24. http://dx.doi.org/10.21926/obm.neurobiol.2404261 

Bereded, D. G., Abebe, A. S., & Negasi, R. D. (2025). Emotional intelligence and academic achievement among first-year undergraduate university students: the mediating role of academic engagement. Frontiers in Education, 10, 1-15. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1567418

Born, J., Rasch, B., & Gais, S. (2006). Sleep to remember. The Neuroscientist, 12(5), 410-424. https://doi.org/10.1177/1073858406292647

Brown, T. A. (2015). Confirmatory Factor Analysis for Applied Research (2.ª edición). The Guilford Press.

Bustamante, N., Russell, J., Godoy, A., Merellano, E., & Uribe, N. (2022). Rendimiento académico, actividad física, sueño y género en universitarios durante la pandemia-2020. Cultura, Ciencia y Deporte, 17(53), 121-132. https://doi.org/10.12800/ccd.v17i53.1897 

Byrne, B. M. (2010). Structural Equation Modeling with AMOS (2.ª edición). Routledge Taylor & Francis Group.

Carranza, A. M., & Carranza, D. L. (2023). Inteligencia emocional y rendimiento académico en universitarios: Revisión sistemática y metaanálisis. Revista Científica Searching de Ciencias Humanas y Sociales, 4(1), 94-104. https://doi.org/10.46363/searching.v4i1.7 

Castellanos, F. A., Rodríguez, M. A., & Rodríguez, M. E. (2020). Depresión y rendimiento académico: propuesta del Perfil Institucional de Riesgo Académico por Depresión. Revista de Educación y Desarrollo, 54, 53-61. https://r.issu.edu.do/kP 

Castillo, M. R., & Núñez, A. (2023). La psicopedagogía y los ámbitos de acción de los psicopedagogos. Revista Científica Retos de la Ciencia, 7(16), 1-15. https://doi.org/10.53877/rc.7.16e.20230915.1 

Cea, M. Á. (2004). Análisis multivariable. Teoría y práctica en la investigación social. Síntesis.

Chen, J. J. (2005). Relation of academic support from parents, teachers, and peers to Hong Kong adolescents’ academic achievement: the mediating role of academic engagement. Genetic, Social, and General Psychology Monographs, 131(2), 77-127. https://doi.org/10.3200/mono.131.2.77-127 

Credé, M., & Kuncel, N. R. (2008). Study habits, skills, and attitudes: The third pillar supporting collegiate Academic performance. Perspectives on Psychological Science, 3(6), 425-453. https://doi.org/10.1111/j.1745-6924.2008.00089.x 

Cruz, C., Berlanga, K., Hernández, S., & Martínez, J. I. (2025). Rendimiento académico en la educación superior: una revisión sistemática. Revista San Gregorio, 1(2), 142-153. https://doi.org/10.36097/rsan.v1iEspecial_2.2895 

Dennis, J. M., Phinney, J. S., & Chuateco, L. I. (2005). The role of motivation, parental support, and peer support in the academic success of ethnic minority first-generation college students. Journal of College Student Development, 46(3), 223-236. https://doi.org/10.1353/csd.2005.0023 

DeVellis, R. F. (2012). Scale Development. Theory and Applications. SAGE.

Elango, M., & Manimozhi, G. (2021). Meta-analysis of study habits and academic achievement. Educational Psychology Review, 33(4), 789-812. https://doi.org/10.34293/sijash.v8i4.3722

Elshaer, I. A., Sobaih, A. E. E., Alyahya, M., Azazz, A. M. S., & Khan, M. A. (2025). Unlocking potential: the impact of emotional intelligence on quality of life and academic success of students with disabilities. Frontiers in Psychology, 16, 1-14. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1659221

Farrel, D., Ray, K., Rich, T., Suarez, Z., Christenson, B., & Jennigs, L. (2018). A meta-analysis of approaches to engage social work students online. Journal of Teaching in Social Work, 38(2), 183-197. https://doi.org/10.1080/08841233.2018.1431351

Figuera, P., & Torrado, M. (2013). El contexto académico como factor diferenciador en la transición a la universidad. Revista Contrapontos, 13(1), 33-41. https://r.issu.edu.do/wbo

Fleming, N., & Baume, D. (2006). Learning styles again: VARKing up the right tree! Educational Developments,7(4), 4-7. https://r.issu.edu.do/1Gp

Fleming, N. D., & Mills, C. (1992). Not another inventory, rather a catalyst for reflection. To Improve the Academy,11(1), 137-155. https://doi.org/10.1002/j.2334-4822.1992.tb00213.x

Freiberg, A., Ledesma, R., & Fernández, M. (2017). Estilos y estrategias de aprendizaje en estudiantes universitarios de Buenos Aires. Revista de Psicología, 35(2), 511-549. https://doi.org/10.18800/psico.201702.006

Griffin, M. M., & Steinbrecher, T. D. (2013). Large-scale datasets in special education research. En R. Urbano (Ed.), International Review of Research in Developmental Disabilities (Vol. 45, pp. 155-183). Elsevier. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-407760-7.00004-9

Guo, Q., Huang, Y., Wang, Y., & Yang, B. (2025). Family support more strongly associated with academic performance in collectivist and in economically less developed societies. Personality and Individual Differences, 240, 1-6. https://doi.org/10.1016/j.paid.2025.113156

Hattie, J., & O’Leary, T. (2025). Learning styles, preferences, or strategies? An explanation for the resurgence of styles across many meta-analyses. Educational Psychology Review, 37(31), 1-26. https://doi.org/10.1007/s10648-025-10002-w

Hernández, R., & Mendoza, C. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill. https://r.issu.edu.do/wt

Hooper, D., Coughlan, J., & Mullen, M. (2008). Structural equation modelling: Guidelines for determining model fit. Electronic Journal of Business Research Methods, 6(1), 53-60. https://r.issu.edu.do/su

Huang, C. (2011). Self-concept and academic achievement: A meta-analysis of longitudinal relations. Journal of School Psychology, 49(5), 505-528. https://doi.org/10.1016/j.jsp.2011.07.001

Hu, L., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118

Kakembo, A. A. (2025). Conflict resolution strategies for school leaders. Research Invention Journal of Current Issues in Arts and Management, 4(2), 5-11. https://doi.org/10.59298/RIJCIAM/2025/42511

Kline, R. B. (2016). Principles and practice of structural equation modeling (4.ª edición). The Guilford Press.

Konadu, B. O., Aduse, I., & Zaagbil, P. (2025). Mental health as a determining factor in students’ academic performance. American Journal of Education and Learning, 10(2), 154-177. https://doi.org/10.55284/ajel.v10i2.1519

López, C., Flores, R., Galindo, A., & Huayta, Y. (2021). Pensamiento crítico en estudiantes de educación superior: una revisión sistemática. Revista Innova Educación, 3(2), 374-385. https://doi.org/10.35622/j.rie.2021.02.006

Maddox, S. J., & Prinz, R. J. (2003). School bonding in children and adolescents: Conceptualization, assessment, and associated variables. Clinical Child and Family Psychology Review, 6(1), 31-49. https://doi.org/10.1023/A:1022214022478

Olana, E., & Tefera, B. (2022). Family, teachers and peer support as predictors of school engagement among secondary school Ethiopian adolescent students. Cogent Psychology, 9(1), 1-21. https://doi.org/10.1080/23311908.2022.2123586

Ostaíza, M. D., & Loor, L. (2024). Los hábitos de estudio y su relación con el rendimiento académico. ULEAM Bahía Magazine (UBM), 5(9), 62-68. https://doi.org/10.56124/ubm.v5i9.009

Puertas, P., Zurita, F., Chacón, R., Castro, M., Ramírez, I., & González, G. (2020). La inteligencia emocional en el ámbito educativo: un meta-análisis. Anales de Psicología, 36(1), 84-91. https://r.issu.edu.do/qgN

Rodríguez, J. C., Rodríguez, J. A., Rodríguez, J., & Bojórquez, C. I. (2021). Inteligencia emocional y rendimiento académico en universitarios: una revisión sistemática. Revista Espacios, 42(7), 145-151. https://doi.org/10.48082/espacios-a21v42n07p10

Rodríguez, R. I., Macedo, P. L. M., Sánchez, M. C., Huerta, G., & Huerta, G. A. (2024). Percepción del desarrollo integral de estudiantes universitarios: Una mirada psicopedagógica. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7(6), 4543-4575. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i6.9019

Roohullah, S. (2025). The impact of study habits on academic performance: A meta-analysis. International Journal of Current Science Research and Review, 8(7), 3566-3575. https://doi.org/10.5281/zenodo.16071226

Ruiz, A. M., & Berrios, M. P. (2025). The role of emotional intelligence and frustration intolerance in the academic performance of university students: A structural equation model. Journal of Intelligence, 13(8), 1-17. https://doi.org/10.3390/jintelligence13080101

Siza, C. H. (2024). Espiritualidad y religiosidad en estudiantes universitarios: manifestaciones y fuentes. Una revisión scoping, siguiendo las directrices de PRISMA. Revista Postgrado Scientiarvm, 10(1), 9-15. https://doi.org/10.26696/sci.epg.0178

Tello Flores, R. Y., Vela Meléndez, L., Sabogal Aquino, M. V., Fernández Celis, M. del P., & Grajeda Montalvo, A. T. (2023). Convergencia y divergencia entre inteligencia emocional y rendimiento académico en el contexto universitario. Revista Conrado, 19(94), 70-77. https://r.issu.edu.do/Fq8 

Torres, L. L., Siguencia, M. J., & Rodríguez, E. (2025). La autoestima y su indecencia [sic, incidencia] en el rendimiento académico de los estudiantes de quinto año de educación básica media. MQRInvestigar, 9(1), 1-37. https://doi.org/10.56048/MQR20225.9.1.2025.e379

Trunce, S. T., Villarroel, G. P., Arntz, J. A., Muñoz, S. I., & Werner, K. M. (2020). Niveles de depresión, ansiedad, estrés y su relación con el rendimiento académico en estudiantes universitarios. Investigación en educación médica, 9(36), 8-16. https://doi.org/10.22201/fm.20075057e.2020.36.20229 

Wong, Z. Y., & Liem, G. A. D. (2023). Cross-cultural differences in motivation. En W. Lee, P. Brown, A. Goodwin y A. Green (Eds.), International Handbook on Education Development in Asia-Pacific (pp. 1-27). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-16-2327-1_46-1  

York, T. T., Gibson, C., & Rankin, S. (2015). Defining and measuring academic success. Practical assessment, research and evaluation, 20(5), 1-20. https://doi.org/10.7275/hz5x-tx03