El efecto de las habilidades socioemocionales en las brechas de género en competencias claves de los jóvenes costarricenses en secundaria según PISA 2015 y PISA 2018: un análisis de ecuaciones estructurales con enfoque bayesiano - Barquero Mejías, Katherine (2025)
Esta investigación tiene como objetivo identificar los factores socioemocionales asociados a la brecha de género en el rendimiento académico en áreas claves de los jóvenes de 15 años que participaron en las pruebas PISA 2015 y 2018. Mediante un análisis de grupos con modelos de ecuaciones estructurales de estimación bayesiana, se examinan subgrupos definidos por sexo y capital cultural del hogar, permitiendo evaluar cómo estas variables moderan las relaciones entre factores socioemocionales y desempeño académico. Los resultados muestran que los factores socioemocionales tienen impactos diferenciados en el rendimiento de cada grupo. En todos los subgrupos, la mentalidad de crecimiento predice un mejor desempeño en competencia lectora, destacando la relevancia de fomentar esta actitud en el contexto educativo. El bienestar psicológico evidencia un efecto positivo en la competencia científica, aunque en entornos con menor capital cultural se observaron relaciones inversas, posiblemente asociadas a condiciones de vulnerabilidad socioeconómica. En cuanto a las disposiciones hacia el colegio, en PISA 2018 se observan efectos positivos en estudiantes de entornos menos favorecidos, mientras que en entornos altos los efectos tienden a ser negativos, reflejando posibles diferencias en las dinámicas sociales según el contexto. Finalmente, la competencia global, evaluada en 2018, mostró un impacto significativo en el rendimiento académico de las mujeres, relacionado con su mayor orientación hacia la empatía y adaptación intercultural. Los hallazgos resaltan la necesidad de intervenciones educativas que integren habilidades socioemocionales adaptadas a las particularidades de cada grupo, y destacan la importancia de la colaboración entre familias y el sistema educativo para apoyar el desarrollo integral de los estudiantes y reducir las disparidades en el aprendizaje. Adicionalmente, se realizó un análisis comparativo entre el enfoque bayesiano y el método de Máxima Verosimilitud Robusta (MLR). Los resultados mostraron que el enfoque bayesiano proporciona estimaciones más robustas y estables, especialmente en modelos con distribuciones no normales y estructuras poco parsimoniosas como las especificaciones usualmente involucradas con los datos de las pruebas PISA.