1. Introducción

Se puede considerar el estudio del Compromiso Académico (engagement) como un opuesto conceptual del síndrome de quemarse por el trabajo (Burnout), el cual puede ser definido como un proceso educativo que, desde la perspectiva de la psicología positiva, hace referencia a la sensación de bienestar presente en el alumno ante distintos tipos de desafíos académicos (^{Rodríguez-Izquierdo, 2020}).

En este sentido, el compromiso académico (CA) se ha visto relacionado con variables contextuales que pueden tanto fomentar como disminuir el CA (^{Rigo y Amaya, 2020}; ^{Perkmann et al., 2021}), específicamente con las características de los entornos de aprendizaje que promueven la participación significativa, incidiendo en componentes afectivos, conductuales o cognitivos (^{Larson et al., 2019}), así como el tipo de estructuración de las clases y tareas a realizar (^{Sinclair et al., 2019}).

Relacionado a esto último, un aspecto que se verá reflejado en el cuestionario elaborado en esta investigación sobre el CA, es la conducta docente. Ya que la práctica docente influiría en el CA de los alumnos al fomentar y apoyar el desarrollo de esquemas de comprensión de las enseñanzas escolares (^{Maluenda et al., 2020}). Además, relacionado a la estructuración de las clases, se ha observado que la oferta de prácticas profesionales en los últimos años de formación, que demuestren tener un gran impacto para la formación específica de los estudiantes, mejora el CA, especialmente cuando el alumno percibe que está recibiendo un apoyo adecuado tanto dentro como fuera de la escuela (^{Jenkins et al., 2020}).

Relacionado a los componentes afectivos del CA, el cual se vería reflejado en el interés y placer que demuestran los estudiantes en sus clases, se ha argumentado el apoyo que tiene para fomentar el rendimiento académico y el bienestar tanto del alumno como del maestro (^{Smith, Brown et al., 2020}). También cabe señalar que los beneficios de este tipo de apoyo son observados cuando provienen de los padres de los alumnos, especialmente cuando se presentan relaciones de calidad entre padres e hijos que reflejan aspectos como calidez, afecto físico, comunicación y alegría (^{Hill et al., 2017}).

También se ha considerado como un aspecto importante la resiliencia, es decir, el afrontamiento de las dificultades presentes a lo largo de la carrera académica, en el CA mostrando que las mujeres presentarán un mayor compromiso hacia sus estudios siendo “el manejo del estrés, estado de ánimo y adaptabilidad factores mediadores para obtener una mayor dedicación y concentración a su labor” (^{Pérez-Fuentes et al., 2020}, p. 83), especialmente ante situaciones específicas que suponen esfuerzos extras para que los estudiantes puedan adaptarse y no interfiera con sus estudios como es la actual contingencia sanitaria por la pandemia del virus SARS-CoV-2 siendo concordante con estudios anteriores (^{Wilcox et al., 2017}).

Se ha observado cómo el fomento de las interacciones de los estudiantes aumenta su participación en las actividades pedagógicas, incluso cuando estas son fomentadas mediante aplicaciones móviles como Telegram (^{Mahdiuon et al., 2019}), servicios de aprendizaje en línea (^{Guajardo et al., 2021}) o servicios multimedia (^{Joshi et al., 2019}). Un aspecto que regula estas interacciones son las normas sociales, ya sean provenientes de la misma institución educativa como de compañeros de clases (^{Zhao et al., 2020}). Estas normas influirían en el CA al regular las conductas en beneficio de la inclusión de los alumnos tanto dentro como fuera de la escuela, fomentando el sentido de pertenencia escolar.

Se ha planteado que el perfeccionamiento de estrategias y habilidades académicas fomentaría el CA (^{Agger y Koenka, 2019}). En ese sentido, al establecer ambientes educativos que enfatizan un aprendizaje profundo (^{Closson y Boutilier, 2017}) y cooperativo (^{Van Ryzin y Roseth, 2020}), donde la aplicación de conocimientos claves en distintos contextos sea posible, los alumnos serán más propensos a realizar un compromiso con sus estudios en términos de tiempo y esfuerzos. Autoras como ^{Vizoso et al. (2018}) han argumentado la relevancia de lo anterior, ya que observaron que un mayor CA puede provocar un mejor rendimiento académico al no permitir que las situaciones estresantes de su vida diaria sean un impedimento para la realización de sus tareas escolares.

Se han observado distintas propuestas sobre la identificación multidimensional del CA. Por ejemplo, ^{Christenson et al. (2012)} consideran que está conformado por componentes que inciden en el ámbito Comportamental -esfuerzos del estudiante por comprender los temas escolares-; Emocional -experiencia de emociones positivas durante el aprendizaje-; y Cognitivo -uso de estrategias de aprendizaje-. mientras que ^{Schaufeli et al. (2002)} identificaron componentes como Vigor -resistencia ante las dificultades en el proceso académico-; Dedicación -implicación, valoración y entusiasmo ante retos académicos-; y Absorción -concentración e inmersión en el estudio-.

Por su parte, ^{Hesam y Abedi (2021)}, lograron identificar cuatro dimensiones del CA. Compromiso conductual (establecimiento de metas, participación y realización de tareas escolares); Compromiso emocional (reacciones emocionales ante las clases como interés, felicidad, vitalidad, fatiga etc.); Compromiso cognitivo (estrategias cognitivas y metacognitivas para el estudio como realización de mapas conceptuales, cuadros sinópticos, resúmenes, etc.) y Agencia (involucramiento en el proceso de aprendizaje y enseñanza).

En cuanto a instrumentos de medición de CA latinoamericanos está la publicada por ^{Tomas et al. (2016)} con estudiantes dominicanos que mide cuatro factores -Compromiso Cognitivo, Afectivo, Conductual y Agéntico- de 20 reactivos y una α = 0,68. La escala de Compromiso hacia las tareas escolares en las clases en estudiantes argentinos de ^{Rigo y Donolo (2018)} con un α entre 0,70 y 0,76 donde evalúan dimensiones Afectivas, Conductuales y Cognitivas relacionadas al CA. La escala de ^{Aspeé et al. (2019)} validada en estudiantes chilenos está compuesta por 30 reactivos distribuidos en tres dimensiones: Orientación ciudadana, Orientación personal-integral y Orientación académica con una confiabilidad de α = 0,87. ^{Peréz-Sala et al. (2019)} validaron una escala de Participación escolar de cuatro dominios de participación escolar en estudiantes chilenos: Decisiones y normas escolares, Eventos escolares, Actividades extra-académicas, y Percepción positiva de la participación con un α =0,83. ^{Arias et al. (2020)} evaluaron las propiedades psicométricas de una versión abreviada de 9 reactivos de la escala de compromiso académica en Ecuador con un α = 0,91, estableciendo tres factores: Vigor, Dedicación y Absorción.

A pesar de las numerosas escalas existentes sobre CA, existe una justificación práctica y metodológica para proponer un instrumento de medición. Si bien, como se comentó, existen propuestas hispanas sobre escalas de compromiso académico, en la búsqueda de literatura relacionada no se pudo encontrar algún instrumento construido y validado en población mexicana. En estas situaciones, ^{Streiner et al. (2015)} han argumentado que utilizar escalas construidas y validadas en otros países puede ocasionar problemas de confiabilidad e interpretación de los puntajes obtenidos debido a la falta de equivalencia cultural, semántica, operacional y de medición de los reactivos.

Debido a lo anterior, el objetivo de esta investigación fue la construcción de un cuestionario para medir el Compromiso académico y su posterior análisis psicométrico mediante Análisis Factorial, utilizando la metodología de ecuaciones estructurales en una población universitaria mexicana.

Para esto, se tomó como base las propuestas multidimensionales de medición de CA descritas a lo largo de esta introducción y, tratando de ser coherentes con los resultados observados, se redactaron los reactivos de la escala presentada más adelante en este trabajo, la cual busca solventar la necesidad de contar con instrumentos de medición validados para evaluar el Compromiso Académico (^{Perkmann et al., 2021}). La relevancia de obtener medidas confiables sobre el CA recae en que la información que se obtendrían de estos datos sería de utilidad para estimar la calidad de los programas de formación que ofrecen las instituciones educativas (^{Bae y Han, 2018}).

2. Método

3. Resultados

Los valores totales del cuestionario de 36 reactivos se encontraron entre 101 a 182 (M = 138,04; DE = 12,95), el valor medio entre los reactivos fue 3,5. La distribución del puntaje total resultó normal mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov (Z = 0,044; p > 0,05). Por su parte, la escala inicial de 36 reactivos presentó un alfa de Cronbach de 0,771, siendo considerada una confiabilidad media. Por otro lado, el análisis de la idoneidad de los datos mostró una adecuación muestral de KMO = 0,805, así como un resultado en la prueba de esfericidad de Bartlet estadísticamente significativa (= 2646,2; p = <0,001). En vista de estos resultados, se procedió a realizar el análisis factorial exploratorio.

Una vez realizado el análisis, se tomó la decisión de eliminar 11 reactivos del cuestionario original debido a que obtuvieron cargas factoriales < 0,30. Además, se decidió eliminar aquellos ítems que no tuvieran una coherente correspondencia con los demás reactivos agrupados, siendo otros 4 reactivos eliminados. Dando como resultado una escala de medición de 21 reactivos con un alfa de Cronbach de 0,821. Este dato, así como los estadísticos de la escala total y de los reactivos, se encuentran en la Tabla 2.

Con esta nueva escala de 21 reactivos se optó por establecer cinco factores, ya que tanto el gráfico de sedimentación, como la varianza total explicada obtenida de 47,87 % con cinco factores con un mínimo de 3 reactivos cada uno como sugiere ^{Nunnally (1978)}, mostraba ser un número adecuado. Esta información, así como la distribución de los reactivos en cada factor, comunalidades y alfa de Cronbach de cada factor, se muestran en la Tabla 3.

Figura 1 Gráfico de sedimentación 

Para obtener estas comunalidades se optó por un método de extracción de mínimo cuadrados ponderados, ya que no fue posible utilizar el método de extracción de Máxima verosimilitud debido a que no se cumplió con el criterio de normalidad multivariante mediante el test de Mardia (Curtosis = 1831,06, p <0,05; Asimetría = 265,63, p = <0,05), sin embargo, ya que este test es sensible al tamaño de la muestra, al momento de realizar el análisis confirmatorio pudimos observar que la curtosis de cada reactivo no superaba los 3 puntos, por lo que se puede descartar la posible no normalidad de los puntajes (^{Westfall y Henning, 2013}); y una rotación de los ejes de los reactivos mediante el método Oblicuo puesto que, al haber elaborado los reactivos con base a la revisión de la literatura sobre el compromiso académico, se consideraba que los factores que se obtendrían estarían relacionados (^{Ferrando y Anguiano-Carrasco, 2010}), facilitando la inferencia respecto a cómo están compuestos los factores con base a la descripción de los reactivos que los componen.

El primer factor se denominó Involucramiento, puesto que habla sobre aspectos que fomentan el compromiso académico, como la contribución tanto de padres como profesores en la formación profesional y la relevancia que el alumno considera que tendrán los contenidos de las clases para solventar problemáticas. El segundo factor, llamado como Rendimiento, se centra en los logros que el alumno puede obtener mediante su desempeño académico. Por ejemplo, el considerar que las buenas calificaciones que se obtienen en los exámenes son resultado de sus esfuerzos, la satisfacción que un buen desempeño académico, así como el interés en las actividades académicas al tener claros los logros que puede obtener por medio de sus estudios. El tercer factor se ha llamado Reforzadores debido a que refleja aspectos tales como la realización de pensamiento automotivadores, recibir reacciones positivas de personas cercanas al alumno sobre su rendimiento académico y poder demostrar sus habilidades y conocimiento como un reflejo de su capacidad cognitiva fomentarían el compromiso académico bajo condiciones de un estrés moderado. El cuarto factor obtenido se refiere a la Interacción socioeducativa que el alumno otorga a sus estudios dado que le ayuda a desarrollar compromiso académico mediante el establecimiento de relaciones cordiales con sus maestros, al valorar el apoyo que ha recibido por parte de su escuela para realizar sus estudios, la valoración social que tiene la carrera escogida y el fomento de un sentimiento de pertenencia a su escuela. Y, por último, el quinto factor se denominó Resiliencia debido a que está conformado por aspectos como la realización de esfuerzos adicionales para la comprensión de aquellos temas complicados de aprender, así como la utilización de diferentes herramientas de aprendizaje como mapas mentales o cuadros sinópticos. Además de ser capaz de dedicar tiempo a sus estudios a pesar de la vida fuera de la escuela, tanto en ámbitos sociales como personales, que suponga una fuente de estrés (Tabla 4).

Por último, se definió una subescala para cada factor anteriormente descrito, donde se calculó el puntaje de cada uno mediante la suma de las puntuaciones de los reactivos, y posteriormente se analizó las correlaciones que se muestran en la Tabla 5.

Debido a las correlaciones significativas encontradas, la escala final de 21 reactivos fue sometida a un análisis factorial confirmatorio mediante la metodología de ecuaciones estructurales, utilizando el programa AMOS versión 22. La especificación del modelo estructural se puede observar en la Figura 2. De igual manera, se observan los coeficientes de regresión, representados por las flechas de las elipses hacia los rectángulos, las covarianzas representadas por flechas de doble puntas y el error de medición de cada reactivo.

Para determinar la idoneidad del modelo, se utilizaron los parámetros de Índice de comparación (CFI), el Índice de bondad de ajuste (GFI) y su versión ajustada (AGFI) los cuales se esperaría obtener un valor > 0,90. El primer índice (CFI) nos muestra el grado en que el modelo se ajusta de manera adecuada a los datos recopilados; mientras que los dos últimos índices (GFI y AGFI) son una medición sobre el grado en que la varianza y covarianza observada son explicadas por el modelo propuesto, siendo el AGFI una versión que ajusta el índice al número de grados de libertad penalizando la incorporación de variables extras al modelo. Por su parte, el Índice de parsimonia de ajuste (PGFI) indica el grado adecuado de complejidad del modelo, el cual al observarse valores cercanos a la región de 0,50 significaría que se ha establecido un modelo parsimonioso (un modelo simple, pero adecuado). El valor del Error de aproximación (RMSEA) nos indica el grado en que el modelo está estructurado de tal manera en que es adecuado para dar cuenta de las covarianzas observadas; así, un modelo estructurado de forma adecuada obtendría valores < 0,05, siendo mejores modelos aquellos que estén más cercanos al 0. Por último, los Criterios de información de Akaike (AIC) y de información bayesiano (BIC) se utilizan para comparar diferentes modelos ya que imponen penalizaciones ante la elaboración de modelos innecesariamente complejos (es decir, que incluyen más variables de las necesarias), siendo el índice BIC un parámetro más estricto que el AIC, por ello la decisión de qué modelo escoger se basa en que presente un parámetro AIC y BIC menor.

Ya que el gráfico de sedimentación muestra que establecer un modelo de dos factores sería el más adecuado estadísticamente hablando, se ha comparado mediante los parámetros anteriores dicho modelo con el modelo de cinco factores que se ha estado describiendo. Los resultados se pueden observar en la Tabla 6.

Como se puede observar, mediante los índices de ajuste, el error de aproximación y los criterios de información de Akaike y bayesiano, el modelo de cinco factores, a pesar de los resultados que muestra el gráfico de sedimentación, presenta un mejor ajuste que el modelo de dos factores, por lo que la elección de cinco factores fue adecuada, reflejando incluso una mejor parsimonia mediante el parámetro PGFI.

Los residuales, al ser las diferencias entre las covarianzas observadas y las pronosticadas a través de un modelo sin restricciones, son una fuente importante para conocer particularidades que pudieran poner en riesgo el grado de ajuste del modelo y a la vez señalar dónde llevar a cabo modificaciones para mejorarlo. Por ello, también se revisaron los residuales e índices de modificación para examinar la pertinencia de realizar modificaciones entre las covarianzas de los errores de medición de los reactivos del modelo estructural. En este sentido, un residuo mayor a 2,58 es considerado lo suficiente- mente grande como para plantear su ajuste (^{Byrne, 2009}).

Se pudo observar residuos > 2,58 en las covarianzas entre los reactivos 9 y 34 (-3,10), 16 y 31 (2,61) y entre el 7 y el 12 (2,67). La recomendación de ^{Byrne (2009)} en estos casos no es solo basarnos en los residuos de covarianzas para aplicar cambios al modelo, sino prestar atención a la coherencia teórica que dichos cambios suponen. En nuestro caso, la covariación entre los reactivos 9 y 34 se puede entender como que un menor sentido de pertenencia a la escuela, el alumno dejaría que el estrés de su vida personal interfiriera con la realización de las tareas escolares que tuviera asignadas. En cuanto a la covariación entre los reactivos 16 y 31, se entendería que la creencia sobre una valoración social hacia la carrera de estudio del alumno fomentaría el que optara por distintas herramientas de aprendizaje, puesto que la resiliencia para afrontar los desafíos del aprendizaje podría verse influenciada por la valoración social de su carrera. Y, por último, los reactivos 7 y 12 señalarían la importancia del establecimiento de metas profesionales claras ayudaría a la realización de pensamientos automotivadores donde se visualiza el alumno alcanzándolas.

Tomando en cuenta estos dos puntos, y considerando la adecuada coherencia entre las covarianzas propuestas, se presenta el modelo estructural final en la Figura 3 puesto que ya no fue posible observar residuales mayores a 2,56 entre las covarianzas.

Es importante señalar que este modelo final de cinco factores presentó mejores parámetros de ajuste que los dos modelos anteriores (Tabla 7). Además, se puede observar que esta mejora no incurre en un sobreajuste del modelo mediante el Criterio de información de Akaike (AIC) y el Criterio de información bayesiano (BIC), puesto que, de ser así, la penalización que realizan estos índices ante la inclusión de parámetros adicionales en el modelo resultaría en valores mayores que los observados en los modelos de cinco y dos factores iniciales.

4. Discusiones

El estudio del compromiso académico demuestra su relevancia ya que se ha considerado como un factor importante para un buen desempeño académico (^{Martínez et al., 2019}). Lo anterior es importante debido a que los estudiantes, al estar de forma constante bajo supervisión y evaluación sobre su desempeño, su bienestar se vería afectado si no se presentan circunstancias que hagan que el alumno valore sus estudios académicos mediante aspectos motivacionales que le hagan seguir en su formación profesional (^{Sormani et al., 2022}).

El tener al alcance un instrumento validado psicométricamente presenta una aportación para la identificación oportuna y prevención de factores de riesgo que fomentan la deserción escolar. Por ejemplo, ^{Zhang, Qin y Ren (2018)} han argumentado cómo el bajo compromiso académico influye para que los estudiantes obtengan un mal rendimiento académico, esto provocado junto a la falta de motivación para llevar a cabo conductas que promuevan el aprendizaje. Los autores argumentan que, ya que el ámbito escolar representa un espacio de socialización para los estudiantes, si este ámbito no es suficiente para proveer las necesidades relacionales del alumno, entonces ellos buscarán cubrirlas en otros espacios, como internet, dejando de lado su formación académica (^{Ghasemi et al., 2018}).

Así, al considerar aspectos que inciden en el desarrollo del compromiso académico, tal como se señaló en el primer factor de nuestro modelo, el Involucramiento, se buscaría incidir en el fomento del involucramiento tanto de padres como profesores en el desarrollo académico del alumno, esto debido a que ellos pudieran señalar la relevancia social de la profesión para la cual se está formando (^{Smith et al., 2020}). Este aspecto del involucramiento ha sido señalado de igual forma por ^{Jenkins et al. (2020)}, quienes hacen el señalamiento sobre plantear de forma adecuada aquellos aspectos de la profesión que realmente supondrían una relevancia social al momento de iniciar los últimos años de formación profesional.

El segundo factor, el Rendimiento, puede verse fomentado por aspectos motivacionales al momento de demostrar sus capacidades y habilidades adquiridas durante sus años de formación académica. En este sentido, se ha argumentado cómo el compromiso académico ayudaría a mejorar el rendimiento académico (^{Carmona-Halty, 2019}) por medio de la valoración positiva del alumno hacia sus estudios facilitando el planteamiento de objetivos y fomentando la motivación del alumno, así como el poder enfrentar los desafíos que se vayan presentando de forma proactiva, aumentando las probabilidades de obtener un buen desempeño académico (^{Domínguez et al., 2020}).

Respecto al tercer factor, Reforzadores, entendido como la realización de pensamientos automotivadores, se ha observado que este tipo de conducta aumenta el CA al fomentar la seguridad para explorar posibles opciones laborales, sueños y planes profesionales, además de brindarle un sentido de relevancia e importancia a sus estudios para alcanzar sus objetivos profesionales planteados (^{Hill et al., 2017}).

La relevancia del cuarto factor establecido, la Interacción socioeducativa, se ha visto reflejado en el fomento del CA mediante la formación de relaciones cordiales producto de la valoración social que tiene la carrera estudiada. Este aspecto puede verse reflejado tanto en la valoración entre los mismos estudiantes (^{Mahdiuon et al., 2019}) como la valoración social que se asigna al desempeño profesional en términos de utilidad y relevancia social (^{Agger y Koenka, 2019}).

Por su parte, el quinto factor considerado, la Resiliencia, brinda un panorama acerca de cómo los estudiantes pueden desarrollar capacidades para obtener resultados adecuados pese a estar expuestos a condiciones estresantes o desfavorables propias del contexto educativo (^{Tudor y Spray, 2018}). También se ha argumentado la relevancia del fomento de este factor al considerarse como la aplicación de recursos disponibles, tanto físicos, económicos o psicológicos, para hacer frente a las situaciones que puedan desfavorecer su desempeño académico (^{Martínez et al., 2019}) como la procrastinación y el estrés (^{Palacios-Garay et al., 2020}). Entre los recursos psicológicos, se han argumentado la importancia del fomento de la autoeficacia, autorregulación, apoyo académico y el uso de estrategias didácticas enfocadas al estudio (^{Amirian et al., 2020}).

Además, es importante mencionar las covarianzas entre los errores de medición señalado en el modelo final de cinco factores. La relación entre el reactivo 7 y el 12 nos señalaría cómo tener claros los logros y objetivos, fomentaría un mayor compromiso académico en los alumnos, al plantearse que este tipo de conductas automotivadoras, donde se visualizan como profesionales competentes en un futuro, incidiría tanto en los factores Rendimiento y Reforzadores del compromiso académico, aspecto en concordancia con los resultados de estudios anteriores (^{Barnett et al., 2018}; ^{Usán et al., 2020}; ^{Burns et al., 2021}).

Otra relación observada fue en los reactivos 16 y 31, lo cual no lleva a proponer que la percepción del alumno respecto a que su formación académica tiene una valoración social positiva fomentaría la realización de esfuerzos y estrategias adicionales para lograr aprender aquellos temas que le resultan más complicados, siendo esto una interesante observación acerca de cómo la resiliencia académica se ve fomentada por la valoración social del estudio. Además, estudios como ^{Babenko et al. (2018)} han argumentado que la presencia de actividades académicas que suponen una dificultad desafiante adecuada, ayuda que el alumno desarrolle un sentido de competencia personal que permitiría mejorar el CA del alumno al poder brindar un espacio donde demuestre sus habilidades y conocimiento con la adecuada asesoría docente en caso de que sus esfuerzos no sean suficientes para facilitar el bienestar y satisfacción del estudiante (^{Burić y Frenzel, 2020}).

Por último, se observó una covariación negativa entre los reactivos 9 y el 34. En este sentido, se puede plantear que, si el sentido de pertenencia a la escuela es bajo, el alumno dejaría que los momentos estresantes que se presentan en su vida personal interfiriera con la realización de sus tareas asignadas. Este aspecto resulta relevante puesto que nos muestra cómo la valoración del sentido de pertenencia a la escuela influye en la resiliencia del alumno ante los momentos estresantes.

En este sentido, podemos empezar a realizar hipótesis de trabajo donde el fomento del compromiso académico repercuta en distintos ámbitos de la vida académica. Y es que poder llevar a cabo una medición del compromiso académico se vuelve pertinente debido a que, como ^{Moller et al. (2014)} han argumentado, el compromiso académico puede servir de predictor en la medida del esfuerzo que realizan los estudiantes en sus estudios, pudiendo ser un punto clave para identificar y prevenir la deserción escolar en un momento oportuno (^{Daura, 2018}), así como el mejoramiento del rendimiento académico e inteligencia (^{Mysore y Vijayalaxmi, 2020}).

Considerando que el objetivo de este trabajo fue la construcción y validación psicométrica de un instrumento de medición de compromiso académico en población mexicana, es difícil realizar una comparativa con otros instrumentos ya que, hasta donde se tiene conocimiento de los autores, esta es la primera escala que se construye y valida en esta población. Si bien existen trabajos como el de ^{Becerra y Morales (2015)}, quienes validaron una escala de motivación de logro escolar, como se ha argumentado en este trabajo, la motivación es un aspecto que forma parte del compromiso académico pero existen otras dimensiones como las presentadas en nuestra propuesta que influyen en su desarrollo (Involucramiento, Rendimiento, Reforzadores, Interacciones socioeducativas y Resiliencia). En cuanto a la comparación de nuestra escala con otras construidas en diferentes países, se puede observar que el instrumento presentado en este trabajo puede ser tan competente como las escalas propuestas por ^{Navarro et al. (2021)} y ^{Pérez-Sala et al. (2019)}, ambas con α = 0,83; y a la vez nuestra escala tiene mayor confiabilidad que las presentadas por ^{Tomás et al. (2016)} con un α = 0,68, ^{Rigo y Donolo (2018)} con un α = 0,705 y ^{Cuevas et al. (2016}) con un α = 0,81. Una excepción es la adaptación ecuatoriana de la escala de compromiso académico publicada por ^{Arias et al. (2020)} quienes presentaron una confiabilidad ampliamente mayor que la nuestra con un α = 0,94. Sin embargo, si se emplean escalas construidas y validadas en diferentes países, aun cuando sean de habla hispana, habría que considerar los inconvenientes que el uso indiscriminado de estas escalas puede producir debido a la falta de equivalencia cultural, semántica, operacional y de medición de los reactivos (véase ^{Streiner et al., 2015}). Por estas razones, resulta importante usar instrumentos de medición construidos y validados en población mexicana si se pretende evaluar el compromiso académico de esta población.

Por último, con los resultados obtenidos podemos empezar a realizar una definición formal sobre compromiso académico, la cual, según los factores observados en el modelo estructural, se pudiera definir como: La motivación del alumno para llevar a cabo sus estudios gracias a las contribuciones de personas cercanas a él para su formación profesional, los logros y reconocimientos que le son posibles de alcanzar mediante sus estudios, influida por la percepción de una valoración social positiva de su formación profesional, lo cual se ve reflejado en los esfuerzos para completar las tareas escolares asignadas pese a las situaciones de estrés.

5. Conclusiones

El cuestionario de compromiso académico para estudiantes universitarios mexicanos muestra adecuados parámetros de confiabilidad y de ajuste de modelo para medir cinco factores que, según lo revisado en la literatura, inciden en el desempeño académico del alumno por medio de lo que pudimos observar de aspectos tales como el Involucramiento, Rendimiento, Reforzadores, Interacciones socioeducativas y Resiliencia. La identificación oportuna de estos factores pudiera servir como un apoyo para la detección oportuna de la intención de dejar los estudios, así como áreas de oportunidades para mejorar el desempeño de los alumnos en las tareas académicas que tengan que realizar (tareas escolares, exámenes, exposiciones, etc.). Además, el cuestionario da cuenta de la importancia que tienen las interacciones del alumno para el mejoramiento del CA, siendo relevantes las interacciones que se tengan con los compañeros, docentes y padres de familia.