ISSN 2007-734
Facultad de Psicología
Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo
Copyright © 2025 UARICHA
UARICHA, 2026, 24, 1-18
Recibido: 18 de diciembre de 2025. Aceptado: 2 de mayo de 2026.
Correspondencia: Jaime Fuentes Balderrama. Escuela de Trabajo Social de la Universidad de Texas en Austin, 405 W 25th St., Austin, Texas
78712 e-mail: j.fuentes@austin.utexas.edu
UARICHA, 2026, Vol. 24, pp. 1-18
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Factores)identitarios,)académicos)y)psicológicos)asociados)con)la)
reprobación)en)educación)media)superior)mexicana)
Identity, academic and psychological factors associated with failure in Mexican
upper secondary education
Jaime Fuentes-Balderrama 1 https://orcid.org/0000-0002-8225-0294
Martha Patricia Gutiérrez Tapia 2 https://orcid.org/0000-0001-7625-0434
Mariana Cañizales Espinosa 3 https://orcid.org/0000-0002-2130-886X
1 Escuela de Trabajo Social de la Universidad de Texas en Austin
2 Instituto Politécnico Nacional
3 Facultad de Estudios Superiores Iztacala, Universidad Nacional Autónoma de México
Resumen)
La reprobación en la educación media superior mexicana (EMS) es
un fenómeno generalizado con implicaciones académicas y
sociales que requiere de estrategias urgentes para minimizarla.
Esta investigación tuvo como objetivo analizar la asociación entre
factores demográficos (e.g., sexo y edad), identitarios (e.g. el
sentido de pertenencia y la importancia educativa), académicos
(e.g., semestre, promedio y turno), así como psicológicos (e.g.,
procrastinación y respuestas ante el estrés académico) con la
reprobación en estudiantes de EMS. La muestra estuvo
conformada por 1,008 estudiantes de EMS pertenecientes al
CECYT-12 del IPN (edad promedio = 16.30 años; 56.9% mujeres,
64% del turno matutino y el 34% con siquiera una materia
reprobada). Para identificar los factores asociados con la
reprobación se emplearon modelos jerárquicos de regresión
logística multinivel para estudiantes anidados en carreras técnicas.
Se presentó una mayor propensión a la reprobación en las
carreras técnicas de contaduría, administración e informática, así
como en estudiantes de semestres superiores, aquellos con alta
pertenencia institucional y quienes presentaban una respuesta
conductual ante el estrés académico. En contraste, el promedio de
secundaria, la ausencia de procrastinación y la valoración positiva
de la EMS se identificaron como factores protectores. Para el turno
vespertino, cursar semestres superiores representó un riesgo
adicional. Los hallazgos sugieren la necesidad de implementar
estrategias diferenciadas por carrera, semestre y turno, orientadas
a fortalecer los hábitos de estudio, la organización académica y la
prevención de la procrastinación, con el fin de reducir la
reprobación en la EMS mexicana.
Palabras clave:
Reprobación, procrastinación, estrés académico,
identidad institucional, educación media superior.
Abstract)
Course failure in Mexican high school education is a widespread
phenomenon with significant academic and social implications that
requires urgent strategies to mitigate it. The aim of this study was
to analyze the association between demographic factors (e.g., Sex
and age), identity-related factors (e.g., sense of belonging and
perceived educational importance), academic factors (e.g.,
semester, grade point average, and school shift), and psychological
factors (e.g., procrastination and responses to academic stress)
with course failure among these students. The sample consisted of
1,008 high school students from CECyT-12 of the “Instituto
Politécnico Nacional” (IPN) (mean age = 16.30 years; 56.9% female;
64% enrolled in the morning shift; and 34% with at least one failed
course). To identify factors associated with course failure,
hierarchical multilevel logistic regression models were used, with
students nested within technical areas. There was increased
propensity of course failure in the technical areas of accounting,
administration, and informatics, as well as among students in more
advanced semesters, those with high institutional belonging, and
those exhibiting behavioral responses to academic stress. In
contrast, middle school grade point average, absence of
procrastination, and a positive valuation of high school education
were identified as protective factors. For students in the afternoon
shift, enrollment in higher semesters represented an additional
risk. Findings suggest the need to implement differentiated
strategies by technical area, semester, and school shift, aimed at
strengthening study habits, academic organization, and the
prevention of procrastination, in order to reduce course failure in
Mexican high school education.
Keywords:
Failure, institutional identity, high school, public
education, GPA
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Introducción
En 2024, México contaba con más de cinco millones de jóvenes inscritos en Educación Media
Superior (EMS), de los cuales más del 12% había reprobado al menos una materia (Dirección
General de Planeación, 2024). La reprobación es un fenómeno multifactorial que impacta la EMS
por su relación directa con el abandono escolar, la desigualdad educativa y económica
(Ambrocio Martínez et al., 2020; Arellano-Esparza & Ortiz-Espinoza, 2022; Guzmán-Ventura &
Moctezuma-Franco, 2023; Vizcarra-Muro, 2024). Analizar los factores asociados permite
identificar estudiantes en riesgo y diseñar estrategias preventivas más eficaces para promover
la eficacia terminal y la movilidad social mediante una educación más equitativa y justa (Aguilar-
Hernández & López-Casas, 2023; de Vries & Grijalva-Martínez, 2021; Hernández-Osorio, 2023;
Peniche-Cetzal et al., 2023).
En México, el grado promedio de escolaridad se sitúa entre la secundaria concluida y la
EMS incompleta. Dado que la tasa de egreso en este nivel es apenas del 58.9%, resulta
imperativo desarrollar investigaciones orientadas a fortalecer la eficiencia terminal en dicho ciclo
educativo (Aguilar-Hernández & López-Casas, 2023; Backhoff-Escudero, 2018; Sánchez-Rubio,
2015). Aunque gran parte de la investigación del tema se centra en universitarios (Fuentes-
Balderrama & Rivera-Heredia, 2022), estudios en EMS identifican diversos factores
demográficos, académicos, institucionales y psicológicos asociados a la reprobación (Ambrocio-
Martínez et al., 2020; Gutiérrez-Tapia & Fuentes-Balderrama, 2025).
Entre los factores demográficos destacan la edad y el sexo donde los estudiantes
mayores presentan mayor vulnerabilidad por presión económica y familiar (Lozano-Treviño &
Maldonado-Maldonado, 2020; Mendoza, 2016). Con respecto al sexo, los hombres presentan
mayor riesgo a reprobar por su inserción temprana en el mercado laboral, mientras que las
mujeres también enfrentan presiones familiares y embarazo adolescente (Caso-Niebla &
Hernández, 2007; Grijalva-Martínez, 2018; Guzmán-Gómez, 2021; Navarro-Cendejas, 2020).
A nivel académico, ciertos factores escolares como turno, semestre y carrera técnica
también influyen en la reprobación. El turno vespertino se asocia con mayores obstáculos
académicos y contextos de desigualdad, pues los estudiantes suelen trabajar, recorrer largas
distancias y se enfrentan con pocas oportunidades de participar en actividades académicas y
extracurriculares lo que agudiza el riesgo de reprobación (Cortes-Vargas, 2024; Mendoza, 2016;
Ibarra-Picos, 2019; Mexicano-Ramos et al., 2025).
Por otro lado, los primeros semestres representan un riesgo por ajuste académico,
mientras que los últimos coinciden con mayores responsabilidades familiares y económicas
(Gutiérrez-Tapia & Fuentes-Balderrama, 2025a; Quintanar-Ballesteros et al., 2020). En cuanto al
contenido curricular, las áreas de estudio o materias con contenidos matemáticos presentan
mayor tasa de reprobación, aunque la accesibilidad de cualquier plan educativo también es un
factor influyente para todo estudiante (Corzo-Salazar & Reyes-Espinoza, 2017; Garcés-Rodríguez
et al., 2024; Gutiérrez-Guillén et al., 2023).
Con respecto al desempeño académico, el promedio de secundaria y EMS son
indicadores clave de riesgo, pues reflejan hábitos de estudio y aprovechamiento (Gutiérrez-
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Tapia et al., 2019; Ibarra-Picos, 2019). La motivación académica actúa como factor protector,
siendo esta extrínseca (i.e., brindada por familia, amigos y/o docentes) o intrínseca (i.e.,
percepción del propósito y relevancia de concluir la EMS (Gutiérrez-Tapia, 2020; Hernández-
Osorio, 2023; Quintanar-Ballesteros et al., 2020; Zambrano-Rodríguez et al., 2023). La
motivación intrínseca, enraizada en ver el propósito, comprender la importancia y la relevancia
de concluir la EMS, presenta un efecto protector de mayor magnitud que la motivación
extrínseca (Lozano-Treviño y Maldonado-Maldonado, 2020).
Entre los factores escolares y el desempeño, se encuentran los factores institucionales
como la identidad institucional y el sentido de pertenencia, el desempeño académico y la
permanencia estudiantil que fortalecen la motivación intrínseca. Sentirse parte del colectivo
fomenta compromiso y apoyo entre pares, reduciendo reprobación y abandono (Díaz-Barajas y
Ruíz-Olvera, 2018; Gutiérrez-Arenas & Monjaraz-Carrasco, 2015; Gutiérrez-Tapia et al., 2023,
2025a; Guzmán-Ventura & Moctezuma-Franco, 2023; Saraví, 2022; Zamudio-Elizalde & Malaga-
Villegas, 2021). Otros factores relevantes son la procrastinación y el estrés académico. La
procrastinación, entendida como un hábito de aplazamiento de tareas y sustitución por otras
actividades de poca importancia, se relaciona con falta de autorregulación y estrés académico
que acaba afectando el rendimiento académico (Ambrocio Martínez et al., 2020; Ayala et al.,
2020; Barraza y Barraza, 2019; Morales et al., 2021).
Como conclusión, el estrés académico, originado por cargas escolares intensas y
específicas a la currícula educativa, impacta física y psicológicamente, reduciendo el
aprovechamiento educativo por medio de manifestaciones cognitivas, conductuales, fisiológicas
y psicológicas (Barraza & Barraza, 2019; Calleros González, 2024; Díaz-Vicario et al., 2019;
Garcés-Rodríguez et al., 2024; González & González, 2012; Zamudio-Elizalde & Malaga-Villegas,
2021).
Dada la necesidad de identificar y comprender el peso de diversos factores que
contribuyen a la reprobación en estudiantes de educación media superior (EMS), esta
investigación tuvo como objetivo identificar asociaciones entre la propensión a la reprobación
con factores identitarios (i.e., dimensiones de identidad institucional como el sentido de
pertenencia, los recursos institucionales y la importancia educativa), factores académicos (i.e.,
semestre cursado, promedio de secundaria y turno), así como psicológicos (i.e., respuestas ante
el estrés académico y tendencia a la no procrastinación). La hipótesis de este estudio es: existe
una relación estadísticamente significativa entre los momios asociados a la reprobación con el
sexo, la edad, el turno, el promedio de secundaria, la identidad institucional, el semestre
cursado, las respuestas ante el estrés académico y la no procrastinación en estudiantes de EMS
mexicana.
Método
Diseño
El presente estudio fue desarrollado mediante un diseño observacional, transversal, explicativo-
predictivo (Ato et al., 2013). El reclutamiento consistió en un muestreo no probabilístico bola de
nieve.
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Participantes
Los participantes fueron 1008 jóvenes entre 15 y 19 años de edad (x! = 16.30, s = 1.18 años),
estudiantes de 2°, 4º, y 6º semestre de Educación Media Superior (EMS) inscritos en el Centro
de Estudios Científicos y Tecnológicos No. 12 (CECyT) José María Morelos y Pavón, perteneciente
al Instituto Politécnico Nacional (IPN) en la Ciudad de México. Como se puede apreciar en la
Tabla 1, la mayoría de quienes participaron en el estudio fueron mujeres (n = 574, 56.94%),
inscritas en el turno matutino (n = 648, 64.29%), que cursaban el segundo semestre (n = 412,
40.87%), estudiaban el tronco común [materias generales no asociadas al plan educativo de una
carrera técnica] (n = 404, 39%) y presentaban poca experiencia de reprobación en EMS (n = 347,
34.42%)
Tabla 1
Características Muestrales (n=1,008)
Variables
Frecuencia
Porcentaje
Sexo
Femenino
574
56.94%
Masculino
445
44.15%
Turno
Matutino
648
64.29%
Vespertino
371
36.81%
Semestre
Segundo
412
40.87%
Cuarto
336
33.33%
Sexto
271
26.88%
Reprobación
Sí
347
34.42%
No
661
65.58%
Carrera técnica
Informática
404
40.08%
Tronco común
203
20.14%
Contaduría
131
13.00%
Administración
205
20.34%
Mercadotecnia Digital
65
6.45%
Variables
Media Desviación estándar
Edad
16.30 1.18
Promedio de secundaria
8.20 0.87
Instrumentos
Cuestionario de Reprobación y Desempeño Académico.
Los participantes llenaron un
cuestionario de variables sociodemográficas (i.e., Sexo, edad, turno, semestre y carrera), su
promedio de secundaria (i.e., Escala de 5 a 10 puntos), y un indicador dicotómico de si habían
reprobado alguna materia en EMS.
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Identidad institucional.
Para cuantificar la identificación con los valores institucionales, aprecio
por el capital educativo y significancia de la educación media superior, se utilizó la Escala de
Identidad Institucional (EIDI) (Gutiérrez-Tapia y Fuentes-Balderrama, 2025b). La EIDI es un auto
reporte de 26 ítems (e.g. “Siento que pertenezco a la comunidad educativa”), distribuidos en tres
factores: Recursos institucionales (12 ítems) que evalúa la infraestructura académica, motivación
de los docentes y capital humano dentro de la institución educativa; Pertenencia (10 ítems) que
evalúa la calidad del vínculo que tiene el estudiante con sus compañeros e institución; así como
Importancia educativa (4 ítems) que evalúa la valoración positiva del propósito y relevancia de la
EMS para la vida. Los ítems se responden utilizando una escala tipo Likert de cinco puntos yendo
desde 1 = “Totalmente en desacuerdo” a 5 = “Totalmente de acuerdo” y donde los puntajes mayores
indican mayor presencia de componentes de identidad institucional. En esta investigación, la
EIDI demostró una consistencia interna alta (ω = 0.91).
Procrastinación.
Para evaluar la frecuencia con la que los estudiantes evitan conductas en donde
posponen deliberadamente tareas o actividades, se utilizó la
Escala de Procrastinación
Académica (EPA, Trujillo-Chumán y Noé-Grijalva, 2020). La EPA es un auto reporte
unidimensional de 8 ítems (e.g., “Trato de motivarme para mantener mi ritmo de estudio”) que se
responden utilizando una escala tipo Likert de cinco puntos donde 1 = “Nunca” y 5 = “Siempre”.
Los puntajes mayores indican menor tendencia a la procrastinación. La EPA ha demostrado
validez estructural con una muestra de adolescentes mexicanos (Autores, en revisión) y con esta
muestra demostró una consistencia interna buena (ω=0.84).
Respuestas al estrés académico.
Para medir las consecuencias del estrés académico, utilizamos
la adaptación mexicana de la Escala de Respuesta al Estrés Académico (EREA, Lakaev, 2022). La
EREA es un auto reporte de 20 ítems (e.g., “Mis emociones me impiden estudiar”), distribuidos en
cuatro tipos de respuesta al estrés: Afectiva (6 ítems) que habla de las consecuencias
emocionales como la preocupación o agotamiento emocional; Cognitiva (7 ítems) que consiste
en dificultades de concentración, memoria o distracción entre otras cosas; Conductual (3 ítems)
que incluyen patrones de evitación a clases o evitación social; y Fisiológica (4 ítems) que incluyen
sudoración, alteraciones en alimentación e incomodidad estomacal. Los ítems se responden
utilizando una escala tipo Likert de cinco puntos que van desde 1 = “Totalmente en desacuerdo”
a 5 = “Totalmente de acuerdo” y donde los puntajes mayores corresponden a mayores respuestas
ante el estrés. La EREA también ha demostrado validez estructural en una muestra mexicana
(Autores, en revisión) y con esta muestra demostró una consistencia interna excelente (ω=0.95).
Procedimiento
La batería se aplicó en aulas de cómputo del CECyT 12 del IPN. Esta investigación fue aprobada
por la dirección del CECyT. La recolección de datos se hizo durante el semestre verano 2024
mediante un cuestionario en línea con una duración aproximada de 15 minutos usando Survey
Monkey®. Previo al cuestionario, los participantes firmaron un consentimiento informado con
la política de confidencialidad y alcance de los datos. La plataforma no permitió datos faltantes.
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Análisis
En primera instancia se evaluó el supuesto estadístico de normalidad en los ítems y subescalas.
Para respetar la dependencia en las observaciones y considerar la varianza compartida por
carrera técnica, la hipótesis se puso a prueba usando una serie de modelos logísticos multinivel
de estudiantes anidados en carreras técnicas. Primeramente, se estimó un modelo
incondicional que estimó el Coeficiente de Correlación Intraclase (i.e., ρ), así como el momio
base de reprobación y la variación aleatoria por carrera técnica.
Seguido a esto, el segundo modelo (i.e., Modelo procrastinación) parametrizó el modelo
incondicional al agregar las variables del primer nivel (i.e., Estudiantes) centradas en la media
muestral, que son: sexo, edad, promedio de secundaria, turno, las tres dimensiones de
identidad institucional, así como la no procrastinación. El tercer modelo (i.e., Modelo estrés
académico), agregó las variables del segundo nivel (i.e., Carrera) que son: El semestre actual, así
como las cuatro respuestas ante el estrés académico centradas en la media muestral. Se estimó
un cuarto y último modelo (i.e., Modelo moderación) que agregó la interacción entre niveles
Turno Vespertino*Semestre. Por último, el ajuste de los modelos se puso a prueba por medio
de una prueba de verosimilitud usando las desviaciones, mientras que el poder predictivo se
comparó por medio de la pseudo R2 marginal y la tasa de clasificación correcta (i.e., donde el
mejor modelo presentaría una menor desviación, una tasa de clasificación correcta superior, así
como una mayor R2). Se analizó el factor de inflación de varianza y tolerancia de los predictores
para evaluar problemas potenciales de multicolinealidad. Los análisis se programaron en
Rstudio v.1.4.17 usando MVN, lme4, lmertest, Performance, Emmeans Y Jtools.
Resultados
Todas las variables intervalares siguieron una distribución univariada aproximadamente normal
dado que el sesgo y la curtosis se encontraban por debajo de los puntos de corte que sugirieran
la necesidad de transformar las distribuciones (Kim, 2013). El modelo multinivel de momios
incondicionales arrojó un Coeficiente de Correlación Intraclase (i.e., ρ) de .16, lo cual indica que
el 16% de la varianza en reprobación se explicó por la carrera técnica que cursan los
estudiantes. Los efectos aleatorios del modelo identificaron a los estudiantes de contaduría,
administración y computación con un momio base de reprobación mayor a comparación de los
estudiantes de tronco común y mercadotecnia.
El segundo modelo (i.e., Procrastinación) reveló asociaciones positivas entre los momios
logísticos asociados a la reprobación con la edad, la pertenencia y de manera más fuerte con el
turno vespertino (i.e., RM = 2.66, p <0.001); así como asociaciones negativas con la importancia
educativa, la no procrastinación y con el predictor negativo más saliente que fue el promedio de
secundaria (i.e., RM = 0.60, p <0.001). Este modelo presentó un ajuste significativamente mejor
al incondicional, así como una pseudo R2 de 19% (ver Tabla 2). Antes de agregar los predictores
de segundo nivel (i.e., Carrera), se intentaron estimar modelos con parámetros de primer nivel
con efectos aleatorios por carrera técnica sin embargo ninguno convergió.
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Tabla 2
Modelos logísticos multinivel para la variable de reprobación
Incondicional
Procrastinación
Estrés Académico
Moderación
RM
EE
z
p
RM
EE
z
p
RM
EE
z
p
RM
EE
z
p
Intercepto
0.53
0.20
-1.72
0.09
0.32
0.12
-3.02
<0.01
0.08
0.04
-4.69
<0.001
0.18
0.10
-3.05
<0.01
Efectos fijos
Sexo
-
1.07
0.18
0.44
0.66
0.90
0.16
-0.60
0.55
0.86
0.16
-0.80
0.42
Edad
-
1.45
0.14
3.80
<0.001
1.25
0.14
1.99
<0.05
1.23
0.14
1.82
0.07
Promedio
secundaria
-
0.60
0.07
-4.39
<0.001
0.60
0.07
-4.25
<0.001
0.59
0.07
-4.38
<0.001
Turno
(Vespertino)
-
2.66
0.54
4.85
<0.001
2.92
0.61
5.12
<0.001
0.95
0.29
-0.17
0.87
Recursos
Institucionales
-
0.98
0.02
-1.40
0.16
0.98
0.02
-1.01
0.31
0.99
0.02
-0.75
0.45
Pertenencia
-
1.08
0.03
3.10
<0.01
1.08
0.03
3.12
<0.01
1.08
0.03
3.24
<0.01
Importancia
Educativa
-
0.90
0.04
-2.23
<0.05
0.92
0.04
-1.71
0.09
0.90
0.04
-2.13
<0.05
No
procrastinación
-
0.94
0.02
-3.27
<0.01
0.96
0.02
-2.45
<0.05
0.96
0.02
-2.32
<0.05
4° Semestre
-
-
5.44
3.08
2.99
<0.01
2.26
1.39
1.33
0.18
6° Semestre
-
-
9.12
5.40
3.74
<0.001
3.67
0.63
2.05
0.04
Respuesta
Afectiva
-
-
0.98
0.02
-1.04
0.30
0.98
0.02
-0.99
0.32
Respuesta
Conductual
-
-
1.13
0.05
2.59
<0.05
1.14
0.05
2.70
<0.01
Respuesta
Cognitiva
-
-
1.03
0.03
1.25
0.21
1.03
0.03
1.17
0.24
Respuesta
Fisiológica
-
-
1.02
0.03
0.47
0.64
1.01
0.03
0.36
0.72
T.V. * 4° Sem.
-
-
-
5.28
2.29
3.83
<0.001
T.V. * 6° Sem.
-
-
-
10.3
6.14
3.91
<0.001
Incondicional Procastinación Estrés Académico Moderación
Efectos aleatorios
σ2
3.29
3.29
3.29
3.29
τ00
0.65
0.59
0.23
0.26
CCI
0.16
0.15
0.06
0.07
Ajuste
Pseudo R2
marginal
0.00
0.19
0.36
0.36
Desviación
1185.04
1044.40
1010.32
987.26
Nota: RM = Razón de Momios, EE = Error estándar, CCI = Coeficiente de Correlación Intraclase, σ2 = Varianza residual nivel
1, τ00 = Varianza residual nivel 2, T. V. = turno vespertino, Sem = semestre.
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Posteriormente se estimó un tercer modelo (i.e., Estrés académico) que incluyó los
predictores de segundo nivel semestre y respuestas ante el estrés. Los predictores
pertenecientes al primer nivel mantuvieron las mismas asociaciones significativas en este tercer
modelo, con la excepción de la importancia educativa. Con respecto a los predictores del
segundo nivel, se observó que los estudiantes de 4° y 6° semestre presentaron momios
logísticos de reprobación significativamente mayores comparados a los estudiantes de 2°
semestre, donde aquellos cursando 6° semestre presentaron una mayor propensión a la
reprobación (i.e., RM = 9.12, p <0.001). Con respecto a las respuestas ante el estrés académico,
sólo se encontró una asociación entre la reprobación y la respuesta conductual (i.e., RM = 1.13,
p <0.001).
Este tercer modelo presentó un ajuste significativamente mejor al modelo de
procrastinación cuando se efectuó la prueba de verosimilitud con las desviaciones (i.e., Δχ2(6) =
34.07, p < 0.001), así como un incremento sustancial en la pseudo R2 (Δ Pseudo R2 = 17%). Por
último, el cuarto modelo (i.e., Moderación) agregó al modelo de estrés académico la interacción
entre niveles Turno*Semestre. Este cuarto modelo obtuvo el mejor ajuste de todos (i.e., Δχ2(2)
= 23.06, p < 0.001, con respecto al modelo de estrés académico), con la proporción de varianza
explicada igual al modelo de estrés (i.e., Pseudo R2 = 36%), pero con una tasa de clasificación
correcta de 77.11%. El factor de inflación de varianza (VIF) y tolerancia no demostraron
problemas de multicolinealidad en el modelo, pues el VIF más alto fue para pertenencia y obtuvo
3.79 con una tolerancia de 0.26.
Este modelo identificó la misma tendencia en la propensión base entre carreras del
modelo incondicional, así como asociaciones negativas entre los momios logísticos de
reprobación con la importancia educativa, la no procrastinación y principalmente con el
promedio de secundaria que presentó el efecto de mayor tamaño (i.e., RM = 0.59, p <0.001,
indicando un decremento del 40% en los momios de reprobación por cada punto que sube el
promedio).
Por otro lado, se encontraron asociaciones positivas entre los momios logísticos
asociados a la reprobación con la pertenencia y con la respuesta conductual ante el estrés
académico. Sólo se encontró un incremento significativo en la reprobación para 6° semestre,
donde los estudiantes más cerca de culminar sus estudios presentaron una propensión 3.67
veces mayor que los que estaban en su primer año.
Sin embargo, la asociación positiva más notable es el efecto del semestre que se acentúa
en el turno vespertino. Los estudiantes de turno vespertino que cursan 4° semestre
presentaron un momio de reprobación 7.54 veces mayor al de los estudiantes de turno
matutino, mientras que los estudiantes vespertinos en 6° semestre presentaron un momio
asociado a la reprobación 14.27 veces mayor que los del turno matutino. No hay diferencias
significativas en los momios de reprobación por semestre para los estudiantes del turno
matutino. Para el turno vespertino sólo hay un incremento significativo en los momios entre 2°
y 4° semestre (z = 3.85, p < 0.001) (ver Figura 1).
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Figura 1
Interacción de predictores multinivel
Nota: momios de reprobación al semestre por turno.
Discusión
Dada la urgencia de atender y prevenir la reprobación en la educación media superior mexicana
(EMS) (Aguilar-Hernández y López-Casas, 2023; Ambrocio Martínez et al., 2020; Corzo-Salazar y
Reyes-Espinoza, 2017; Díaz Barajas y Ruiz Olvera, 2018; Dirección General de Planeación, 2024;
Gutiérrez-Tapia y Fuentes-Balderrama, 2025a; Mendoza, 2016; Quintanar-Ballesteros et al.,
2020; Sánchez-Rubio, 2015), esta investigación tuvo como propósito identificar asociaciones
entre la propensión a la reprobación con factores demográficos, identitarios, académicos y
psicológicos. De acuerdo a lo encontrado en los resultados, se puede afirmar que la hipótesis
del estudio se sustenta, dado que se encontraron diferencias en las propensiones a la
reprobación por carrera técnica, donde los estudiantes de contaduría, administración e
informática presentaron mayor reprobación a comparación con los de tronco común (i.e.,
materias generales no asociadas al plan educativo de una carrera técnica) y mercadotecnia.
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Lo anterior, muestra estar de acuerdo con hallazgos previos que sugieren cómo las
carreras con mayor contenido matemático consistentemente presentan mayores índices de
reprobación. Se recomienda a futuro el explorar los contenidos o materias únicas de estas
carreras que presentan un mayor riesgo de reprobación para los estudiantes del nivel de EMS
(Aguilar-Hernández y López-Casas, 2023; Garcés-Rodríguez et al., 2024; Gutiérrez-Guillén et al.,
2023).
No obstante, al hablar de la edad y el sexo, no se encontró una asociación significativa
con la reprobación, lo que contrasta con estudios previos (Caso-Niebla & Hernández, 2007;
Guzmán-Gómez, 2021; Navarro-Cendejas, 2020). Agregando a lo anterior, el sexo no mostró
significancia en ningún modelo y la edad perdió significancia en el último, sugiriendo que el
semestre cursado es más determinante, aunque la edad no se descarta por completo. El
promedio académico de secundaria fue el principal factor protector, confirmando que un buen
desempeño previo reduce la propensión a reprobar (Gutiérrez-Tapia et al., 2019; Lozano-
Treviño & Maldonado-Maldonado, 2019).
Lo anterior, indica que el rendimiento se mantiene entre niveles educativos, por lo que
futuras investigaciones deberían considerar el efecto indirecto del desempeño académico en
secundaria vía el promedio en EMS, así como efectos posibles en un futuro promedio de
licenciatura (Gutiérrez-Tapia & Fuentes-Balderrama 2025a; Ibarra-Picos, 2019). El turno
vespertino se identificó como grupo especialmente vulnerable, con momios casi tres veces
mayores, lo que refuerza la narrativa de desigualdad educativa entre turnos que incluso actúa
como un facilitador para otros factores de riesgo al ser identificado como un moderador (Ibarra-
Picos, 2019; Mendoza, 2016). Los resultados subrayan la importancia de factores académicos
previos y contextuales en la reprobación, destacando la necesidad de intervenciones focalizadas
para estudiantes con bajo promedio y aquellos en turno vespertino (Cortes-Vargas, 2024;
Mexicano-Ramos et al., 2025).
Los resultados sobre identidad institucional muestran contrastes, pues la infraestructura
educativa, motivación extrínseca de docentes y percepción de prestigio institucional no se
asociaron con la reprobación, lo que contradice estudios previos (Gutiérrez-Tapia & Fuentes-
Balderrama, 2025a; Hernández-Osorio, 2023). En cambio, la importancia que los estudiantes
otorgan a concluir la EMS actuó como factor protector en todos los modelos, sugiriendo que
valorar la EMS incrementa el aprovechamiento académico y reduce la propensión a reprobar
(Quintanar-Ballesteros et al., 2020). Por otro lado, el sentido de pertenencia presentó una
asociación positiva con la reprobación, contrastando con investigaciones previas (de Vries &
Grijalva Martínez, 2021; Saraví, 2022;). Este hallazgo podría indicar los estudiantes priorizan la
vida social sobre el rendimiento académico (Díaz-Barajas & Ruíz-Olvera, 2018; Gutiérrez-Tapia
et al., 2022; Zamudio-Elizalde & Malaga-Villegas, 2021).
En otro sentido, la no procrastinación mostró una asociación negativa con la
reprobación, confirmando que los hábitos de planificar, organizar el tiempo y completar tareas
anticipadamente son estrategias educativas poderosas que actúan como factores protectores
(Ayala et al., 2020; Barraza y Barraza, 2019; Morales et al., 2021).
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La asociación positiva entre la reprobación y los últimos semestres respalda que la
demanda educativa incrementa conforme se avanza por la EMS mientras que los hábitos de
estudio pueden no evolucionar al mismo ritmo (Aguilar-Hernández & López-Casas, 2023; Corzo-
Salazar & Reyes-Espinoza, 2017).
Además, la interacción entre semestre y turno reveló que los estudiantes de sexto
semestre en turno vespertino son el grupo más vulnerable de toda la muestra (Cortes-Vargas,
2024; Gutiérrez-Tapia y Fuentes-Balderrama, 2025a; Quintanar-Ballesteros et al., 2020).
Implicaciones
Ciertos estudiantes del CECYT-12 se beneficiarían de tutorías, acompañamiento y
fortalecimiento de los hábitos educativos para que estén en menor propensión a reprobar y
culminen la EMS. Los hallazgos resaltan la vulnerabilidad de los estudiantes de contaduría,
administración y computación lo que sugiere que estos se beneficiarían de un programa de
tutorías posiblemente en contenidos matemáticos. El rendimiento académico de secundaria
puede actuar como un indicador de riesgo temprano al ser una aproximación del desempeño,
los conocimientos y los hábitos de estudio que van a desarrollar los estudiantes a lo largo de su
trayecto educativo.
Aquellos con un promedio bajo se beneficiarían de una ayuda extra en organización y
tutoría preventiva. Los resultados sugieren que enseñarles a los estudiantes a manejar su estrés
les ayudaría a evitar los patrones de evitación académica y social que favorecen la propensión a
la reprobación, o el canalizar de mejor manera sus diversas estrategias de afrontamiento. Un
espacio terapéutico o de desahogo podría ayudar a que los estudiantes no recurran a la
procrastinación para lidiar con el estrés, en especial durante las etapas de exámenes (Barraza y
Barraza, 2019; Garcés-Rodríguez et al., 2024; Ibarra-Picos, 2019; Mendoza, 2016; Mexicano-
Ramos et al., 2025).
Para ayudar a contrarrestar la propensión a la reprobación en los semestres superiores
y en especial para aquellos estudiantes que cursen el turno vespertino, se recomienda intentar
unir algún programa de inserción laboral que posiblemente los remunere, motive y provea
evidencia de los beneficios laborales asociados con terminar la EMS (Quintanar-Ballesteros et
al., 2020; Zambrano-Rodríguez et al., 2023). De manera general se recomienda algún curso o
taller dirigido a los estudiantes de primer ingreso para desarrollar y mejorar hábitos de estudio
y planeación académica, pues la mayor parte de los participantes estudiantes la secundaria
durante el confinamiento y estos datos también se encuentran sesgados por el regreso al
sistema escolarizado.
Este estudio no estuvo exento de limitaciones. Dado que los estudiantes reportaron
tanto su promedio académico como si habían reprobado alguna materia al momento de
contestar el cuestionario sociodemográfico, los datos pueden haber estado sesgados por
deseabilidad social.
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Debido al progreso en el calendario escolar al momento de la recolección de datos, los
participantes cursaban segundo, cuarto y sexto semestre, por lo que las tendencias podrían no
generalizarse a aquellos en otros semestres, a otros CECYTs o a otras instituciones de EMS como
lo serían los CONALEP, COBACH o CBTIS, bachillerato privado, modalidades escolarizadas, no
escolarizadas y/o mixtas (de Vries, 2021; Mendoza, 2016). El indicador dicotómico de
reprobación presenta una restricción importante dado que no permite identificar si la
reprobación es un patrón consistente o si se debió a circunstancias fuera del control de los
estudiantes (e.g. Retardos o faltas debido a traslados prolongados o circunstancias familiares).
Futuras investigaciones se beneficiarían de modelar el número total de materias
reprobadas por medio de una regresión de Poisson con la finalidad de discriminar entre eventos
aislados y un patrón recurrente de bajo rendimiento o ausentismo para incidir más fuertemente
en la reprobación de aquellos estudiantes que más ayuda necesitan. La muestra fue lo
suficientemente robusta para un análisis multinivel, sin embargo, para explorar efectos
aleatorios por carrera, se requiere una muestra de mayor tamaño. Otros estudios se
beneficiarían de incluir la relación con docentes, el sentido de pertenencia social, el desempeño
de pares, la economía familiar, el nivel educativo familiar, la distancia y traslado entre casa e
institución educativa, así como la infraestructura educativa en casa (i.e., Acceso a equipos de
cómputo, conexión a internet y número de dispositivos electrónicos por persona) (Aguilar-
Hernández y López-Casas, 2023; Corzo-Salazar y Reyes-Espinoza, 2017; Hernández-Osorio,
2023; Mendoza, 2016).
Conclusiones
La reprobación en Educación Media Superior (EMS) es un fenómeno multidimensional que varía
por la carrera estudiada y se asocia con el promedio de secundaria, el turno vespertino, el
semestre cursado, la importancia que le agregan los estudiantes a culminar la EMS, el sentido
de pertenencia, la no procrastinación y una respuesta conductual al estrés académico. Los
resultados sugieren la importancia de desarrollar los hábitos de estudio, la planeación y una
manera positiva de involucrarse con los pares sin perder de vista el desempeño académico.
Agradecimientos
Agradecemos al C.E.C.y T 12 del Instituto Politécnico Nacional por las facilidades otorgadas para
esta investigación.
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