Multidisciplinary Collaborative Journal | Vol.0 3 | Núm.0 3 | Jul – Sep | 202 5 | https://mcjournal.editorialdoso.com 164 ISSN: 3073 - 1356 Articulo Hábitos de estudio y percepción del rendimiento académico en universitarios ecuatorianos: un estudio transversal correlacional Study Habits and Perceived Academic Performance Among Ecuadorian University Students: A Cross - Sectional Correlational Study Henry Espinoza - Briones 1 , * , Mercedes Carranza - Patiño 2 , Carmen Marín - Cuevas 3 , Harold Escobar - Terán 4 y Mariana Reyes - Bermeo 5 . 1 Universidad Técnica Estatalde Quevedo , Queved o , Provincia de Los Ríos , Ecuador,091050 ; https://orcid.org/0000 - 0002 - 2278 - 1261 ; 2 Universidad Técnica Estatalde Quevedo, Queved o , Provincia de Los Ríos, Ecuador,091050 ; h ttps://orcid.org/0000 - 0002 - 0917 - 0415 ; mcarranza@uteq.edu.ec 3 Universidad Técnica Estatalde Quevedo, Queved o , Provincia de Los Ríos, Ecuador,091050 ; https://orcid.org/0000 - 0002 - 8128 - 9170 ; cmarin@uteq.edu.ec 4 Universidad Técnica Estatalde Quevedo, Queved o , Provincia de Los Ríos, Ecuador,091050 ; https://orcid.org/0000 - 0001 - 9165 - 6627 ; hescobar@uteq.edu.ec 5 Universidad Técnica Estatalde Quevedo, Queved o , Provincia de Los Ríos, Ecuador,091050 ; https://orcid.org/0000 - 0001 - 5100 - 2098 ; mreyes@uteq.edu.ec * Correspondencia: hespinozab2@uteq.edu.ec https://doi.org/10.70881/mcj/v3/n3/78 Resumen : La investigación analizó los hábitos de estudio y su relación con el rendimiento académico en estudiantes universitarios ecuatorianos. Se utilizó un diseño cuantitativo transversal con cuestionario estructurado de 15 ítems tipo Likert y preguntas abiertas. La muestra incluyó 612 estudiantes de una población de 1,336. Los análisis incluyeron estadísticos descriptivos, fiabilidad interna ( α = .885), análisis de componentes principales y correlaciones con el promedio de calificaciones autoinformado. Los result ados evidenciaron fortalezas en la motivación intrínseca (84.4% de acuerdo con "me motiva aprender"), la perseverancia ante contenidos difíciles (81.8%) y la toma de apuntes regulares (81.1%). Sin embargo, se identificaron debilidades notables en la autorr egulación: solo 46.6% reportó dormir lo suficiente y 53.3% afirmó evitar distracciones digitales al estudiar. Asimismo, cerca de un tercio de los estudiantes no planifica su estudio mediante horarios ni emplea técnicas activas (resúmenes, mapas conceptuale s). El estrés académico se presentó como un factor crítico: 70.7% declaró sentirse frecuentemente estresado por la carga académica. El promedio de calificaciones autoinformado fue de 8.13/10, sin diferencias significativas por género ni condición laboral. No obstante, se encontraron variaciones en los hábitos: las mujeres tendieron a usar más técnicas activas y evitar distracciones, mientras que los estudiantes que trabajan reportaron menos disponibilidad de tiempo y ambientes adecuados. Las correlaciones h ábitos - rendimiento fueron débiles (r = .09, p > .05), sugiriendo que otros factores como el estrés y las condiciones contextuales median esta relación. Los hallazgos respaldan la necesidad de intervenciones institucionales dirigidas a fomentar técnicas de estudio, autorregulación y manejo del estrés. Cita: Espinoza - Briones, H., Carranza - Patño, M., Marín - Cuevas, C., Escobar - Terán, H., & Reyes - Bermeo, M. (2025). Hábitos de estudio y percepción del rendimiento académico en universitarios ecuatorianos: un estudio transversal correlacional. Multdisciplinary Col laboratve Journal , 3 (3), 164 - 177. htps://doi.org/10.70881/mcj/v 3/n3/78 . Recibido: 05 /0 8 /2025 Revisado: 15 / 0 9 /20 25 Aceptado: 1 8 / 09 /20 25 Publicado: 22 / 09 /20 25 Copyright: © 202 5 por los autores. Este artculo es un artculo de acceso abierto distribuido bajo los términos y condiciones de la Licencia Creative Commons, Atribución - NoComercial 4.0 Internacional. (CC BY - NC) . ( htps://creatvecommons.org/licens es/by - nc/4.0/ )
Horizon Nexus Journal Multidisciplinary Collaborative Journal | Vol.0 3 | Núm.0 3 | Jul – Sep | 202 5 | https://mcjournal.editorialdoso.com 165 Palabras clave: A utorregulación, motivación intrínseca, estrés académico, técnicas de aprendizaje, estrategias pedagógicas Resumen: The research analyzed study habits and their relationship with academic per formance in Ecuadorian university students. A cross - sectional quantitative design was used with a structured questionnaire consisting of 15 Likert - scale items and open - ended questions. The sample included 612 students from a population of 1,336. The analys es comprised descriptive statistics, internal reliability ( α = .885), principal component analysis, and correlations with the self - reported grade point average. The results showed strengths in intrinsic motivation (84.4% agreed with “I am motivated to lear n”), perseverance when facing difficult content (81.8%), and the habit of taking regular notes (81.1%). However, significant weaknesses in self - regulation were identified: only 46.6% reported getting enough sleep and 53.3% stated that they avoided digital distractions while studying. Likewise, nearly one - third of the students did not plan their study time using schedules nor employed active techniques (summaries, concept maps). Academic stress appeared as a critical factor: 70.7% declared feeling frequently stressed by academic workload. The self - reported average grade was 8.13/10, with no significant differences by gender or employment status. Nonetheless, variations in habits were found: women tended to use more active techniques and avoid distractions, wh ile working students reported less availability of time and suitable study environments. Correlations between habits and performance were weak (r = .09, p > .05), suggesting that other factors such as stress and contextual conditions mediate this relations hip. The findings support the need for institutional interventions aimed at fostering study techniques, self - regulation, and stress management. Keywords: Self - regulation, intrinsic motivation, academic stress, learning techniques, pedagogical strategies 1. Introduction Los hábitos de estudio abarcan las prácticas regulares que un estudiante emplea para aprender y organizar la información, considerándose un factor crítico en el éxito académico (Jafari et al., 2019) . Diversos estudios internacionales han identificado que la consolidación de buenos hábitos de estudio se asocia con un mejor rendimiento académico, siendo incluso uno de los predictores importantes de las calificaciones universitarias (Jafari et al., 2019; Pilalumbo et al., 2024) . En efecto, una adecuada ges tión del tiempo, la toma de apuntes efectiva, la planificación del estudio y otras técnicas afines tienden a optimizar el aprendizaje y aumentar la probabilidad de obtener un alto desempeño en evaluaciones y cursos. Por el contrario, hábitos de estudio def icientes (por ejemplo, estudiar a última hora de forma desorganizada) suelen correlacionarse con dificultades académicas, lo cual ha motivado a educadores e investigadores a promover hábitos de aprendizaje saludables en la educación superior (Carrillo y Bravo, 2022) . La relación entre hábitos de estudio y rendimiento académico ha sido ampliamente estudiada, encontrándose generalmente una asociación positiva: estudiantes con mejores hábitos tienden a obtener promedios más altos (Carrill o y Bravo, 2022; Chango et al., 2025; Pilalumbo et al., 2024) . Sin embargo, algunos estudios sugieren que dicha relación no siempre es fuerte ni directa: se han observado casos en que los hábitos de estudio muestran correlación estadística modesta o no significativa con el rendimiento,
Horizon Nexus Journal Multidisciplinary Collaborative Journal | Vol.0 3 | Núm.0 3 | Jul – Sep | 202 5 | https://mcjournal.editorialdoso.com 166 especialmente cuando intervienen otros factores contextuales. Por ejemplo, Mondragón et al. (2017) no hallaron una asociación significativa entre los hábitos declarados y las notas en una muestra de universitarios, indicando que tener buenos hábitos por sí solo no garantiza altos puntajes si existen otras barreras o falta de apoyos. Estas discrepancia s en la literatura plantean la necesidad de analizar qué condiciones personales o ambientales pueden estar mediando la influencia de los hábitos sobre el desempeño académico (Nieto et al., 2024) . A pesar de la abundante literatura internacional, en Latinoamérica — y particularmente en Ecuador — los estudios empíricos sobre hábitos de estudio y rendimiento universitario son relativamente escaso s. Gran parte de la evidencia disponible proviene de Norteamérica, Europa o Asia, quedando los contextos latinoamericanos subrepresentados en la investigación cuantitativa sobre este tema. En Ecuador, si bien en años recientes se han realizado algunos trab ajos exploratorios y descriptivos, sigue siendo un campo en desarrollo que requiere profundizar con muestras más amplias y análisis estadísticos rigurosos. Este artículo científico aborda esa necesidad presentando los hallazgos de un estudio transversal co n estudiantes universitarios ecuatorianos, en el que se analizan sus hábitos de estudio, la percepción de su rendimiento académico y la relación entre ambos, aportando evidencia actual y pertinente para orientar intervenciones educativas en la región. 2. Material es y Met o dos Diseño y enfoque Se llevó a cabo una investigación cuantitativa no experimental, con un diseño transversal correlacional de tipo ex post facto . Es decir, se recolectaron datos en un solo momento temporal, sin manipulación de variables, con el objetivo de examinar las relac iones naturales entre los hábitos de estudio y el rendimiento académico autopercibido. Este tipo de diseño fue adecuado para identificar asociaciones y tendencias en entornos educativos reales, el cual analizó grupos existentes de estudiantes en sus contex tos habituales (clases regulares) sin introducir intervenciones que pudieran alterar sus conductas de estudio (Hernández, 2014) . El estudio se enmarcó en un alcance descriptivo - correlacional: por un lado, se describen detalladamente las características de los hábitos de estudio de los partic ipantes; por otro, se explora la correlación entre dichos hábitos y variables de rendimiento académico percibido. Participantes La población objetivo estuvo constituida por estudiantes de pregrado de la Facultad de Ciencias Agrarias y Forestales de la Universidad Técnica Estatal de Quevedo (N = 1,336). Se utilizó un muestreo por conveniencia, invitando a participar a todos los estudiantes activos de cuatro programas académicos. La muestra final fue de 612 estudiantes que completaron la encuesta de maner a válida (tasa de respuesta = 45.8%), pertenecientes a: Agronomía (55.1% de la muestra), Ingeniería Agrícola (21.4%), Ingeniería Forestal (17.5%) y Agroecología (6.0%). Todas las 612 respuestas fueron consideradas válidas para el análisis, ya que cumpliero n con los criterios de completitud establecidos (menos del 10% de datos
Horizon Nexus Journal Multidisciplinary Collaborative Journal | Vol.0 3 | Núm.0 3 | Jul – Sep | 202 5 | https://mcjournal.editorialdoso.com 167 faltantes por cuestionario). La edad de los encuestados osciló entre 17 y 45 años (M = 22.9, DE = 4.2 años), con un predominio de adultos jóvenes típico de la población universitaria. En cuanto al género, 54.4% se identificó como masculino y 45.6% como femenino. Aproximadamente 42% de los estudiantes indicaron que, además de estudiar, trabajaban actualmente, mientras que 58% se dedicaban exclusivamente al estudio. Los participantes abar caban todos los niveles académicos desde primero hasta quinto año de sus carreras, con una distribución relativamente equilibrada. Todos los encuestados brindaron consentimiento informado antes de participar, asegurándoseles la confidencialidad de sus resp uestas y explicándoles el propósito académico del estudio. Instrumento de recolección de datos Se aplicó un cuestionario estructurado de elaboración propia, diseñado a partir de la revisión de literatura sobre hábitos de estudio y ajustado al contexto univ ersitario local. El cuestionario constó de tres secciones: (1) datos sociodemográficos, (2) escala de hábitos de estudio de 15 ítems en formato Likert de 5 puntos (1 = "Totalmente en desacuerdo" a 5 = "Totalmente de acuerdo"), y (3) dos preguntas abiertas sobre dificultades de estudio y sugerencias de mejora. Los ítems de la escala cubrieron cinco dimensiones teóricas de los hábitos de estudio: planificación del tiempo, técnicas activas de estudio, ambiente de estudio, motivación y manejo del estrés. La red acción se basó en instrumentos validados previamente (Fernández, 2014; Simonetti, 1996), adaptando el lenguaje al contexto ecuatoriano. Para asegurar la validez de contenido, el cuestionario fue revisado por dos expertos en psicopedagogía y un metodólogo. Se realizó una prueba piloto con 30 estudiantes no incluidos en la muestra final, verificando la comprensibilidad y duración (aproximadamente 6 minutos). Propiedades psicométricas del instrumento : Se calculó el coeficiente Alfa de Cronbach para los 15 ítem s, obteniéndose α = 0.885, evidenciando alta consistencia interna. Se realizó un análisis de componentes principales con rotación varimax para explorar la estructura factorial. La prueba de Kaiser - Meyer - Olkin (KMO = 0.891) y la prueba de esfericidad de Bar tlett ( χ² = 2847.3, p < .001) confirmaron la adecuación de los datos para el análisis factorial. Se extrajeron cuatro componentes que explicaron el 58.2% de la varianza total: (1) Autorregulación y planificación (23.1%), (2) Técnicas activas de estudio (14 .8%), (3) Motivación y persistencia (11.4%), y (4) Ambiente y recursos de estudio (8.9%). Procedimiento La recolección de datos se llevó a cabo durante el segundo periodo académico del 2025, mediante una encuesta digital (Google Forms) difundida vía correo electrónico institucional y grupos de mensajería de las carreras. Se contactó a la totalidad de estudiantes activos (N = 1,336) de los cuatro programas académicos. Los estudiantes completaron el cuestionario de manera autónoma; el tiempo promedio de respu esta fue de aproximadamente 6 minutos. Se obtuvo un total de 612 respuestas. Análisis de datos Los datos cuantitativos fueron analizados utilizando IBM SPSS Statistics (versión 28). Se realizaron análisis descriptivos, evaluación de confiabilidad (Alfa de Cronbach), análisis de componentes principales con rotación varimax, y correlaciones de Pearson
Horizon Nexus Journal Multidisciplinary Collaborative Journal | Vol.0 3 | Núm.0 3 | Jul – Sep | 202 5 | https://mcjournal.editorialdoso.com 168 entre el puntaje total de hábitos de estudio y el rendimiento académico autopercibido. Se efectuaron pruebas t de Student independientes para comparar subgrupo s por género y condición laboral. El nivel de significación se estableció en α = 0.05. Análisis cualitativo : Las respuestas abiertas fueron analizadas mediante un procedimiento de codificación temática manual, siguiendo un enfoque inductivo. Se identificar on categorías recurrentes, se calcularon frecuencias de mención y se integraron los resultados cualitativos con los cuantitativos mediante triangulación. Para asegurar rigor, se estableció un acuerdo intercodificador >90%. Aunque en este estudio el análisi s fue manual, se recomienda en futuras investigaciones el uso de software especializado (e.g., ATLAS.ti, NVivo) para optimizar la gestión de datos cualitativos. 3. Resultados Perfil de la muestra La Tabla 1 resume las principales características de los 612 participantes. La proporción por género estuvo relativamente balanceada, con ligera mayoría masculina (54.2% vs. 45.8%). La edad promedio fue 22.9 años (DE = 4.2), acorde con población universita ria. En cuanto a la situación laboral, 41.8% compaginaba estudios con trabajo. El rendimiento académico autopercibido fue en promedio 8.13 sobre 10 (DE = 0.79), lo que sugirió que los participantes percibían su desempeño como bueno. No se detectaron difere ncias estadísticamente significativas en el promedio de notas por sexo (varones M = 8.10 vs. mujeres M = 8.18; t = - 1.31, p = .191) ni por condición laboral (trabajadores M = 8.07 vs. no trabajadores M = 8.19; t = - 1.80, p = .072). Tabla 1 Características demográficas y académicas de los participantes (n = 612). Característica Categoría Número (%) Sexo Masculino 332 (54.2%) Femenino 280 (45.8%) Edad (años) Media ± DE (rango) 22.9 ± 4.2 (17 – 45) Trabaja actualmente Sí 256 (41.8%) No 356 (58.2%) Carrera/Programa Agronomía 337 (55.1%) Ingeniería Agrícola 131 (21.4%) Ingeniería Forestal 107 (17.5%) Agroecología 37 (6.0%) Promedio de notas Media ± DE (rango) 8.13 ± 0.79 (2.5 – 10)
Horizon Nexus Journal Multidisciplinary Collaborative Journal | Vol.0 3 | Núm.0 3 | Jul – Sep | 202 5 | https://mcjournal.editorialdoso.com 169 Not a . Los valores se presentan como frecuencias absolutas y porcentajes entre paréntesis. La edad y el promedio de notas se expresan como media ± desviación estándar (DE) y rango. Fuente : Autor e s Hábitos de estudio descriptivos La Tabla 2 presenta los resultados descriptivos de los 15 ítems que evaluaron hábitos de estudio. Los estudiantes manifestaron niveles altos en varios hábitos positivos: 81.1% indicó que toma apuntes en clase y los repasa regularmente (M = 4.02/5), y 84.4% se siente motivado por aprender los contenidos de su carr era (M = 4.11). Asimismo, 81.8% reportó esforzarse incluso cuando el material es difícil de comprender, lo que denotó perseverancia académica. Se identificaron áreas de mejora importantes. El porcentaje más bajo de acuerdo se observó en "Duermo lo suficien te para rendir académicamente": solo 46.6% consideró que duerme las horas necesarias (M = 3.20). Apenas 53.3% afirmó evitar distracciones como el celular al estudiar (M = 3.43). Aproximadamente un tercio no planifica sistemáticamente su estudio (67.0% esta blece horario semanal) ni emplea técnicas activas como mapas conceptuales (65.6%). El estrés académico fue prevalente: 70.7% declaró sentirse frecuentemente estresado por la carga académica (M = 3.82). Tabla 2 Estadísticos descriptivos de los ítems de hábitos de estudio y proporción de estudiantes en acuerdo (n = 612). Ítem Media DE % Acuerdo % Desacuerdo 1 Establezco horario semanal para estudiar 3.74 0.96 67.0% 14.3% 2 Distribuyo tiempo según dificultad 3.86 0.90 76.9% 8.5% 3 Estudio con antelación antes de exámenes 3.73 0.91 71.0% 13.1% 4 Tomo apuntes y los repaso regularmente 4.02 0.84 81.1% 7.2% 5 Uso mapas conceptuales, resúmenes 3.65 0.95 65.6% 15.4% 6 Busco bibliografía complementaria 3.72 0.88 70.2% 11.8% 7 Tengo lugar tranquilo para estudiar 3.68 1.04 67.9% 16.7% 8 Evito distracciones (celular, redes) 3.43 1.00 53.3% 22.6% 9 Prefiero estudiar solo que en grupo 3.64 1.03 61.0% 20.3% 10 Me siento motivado por aprender 4.11 0.83 84.4% 5.1% 11 Mis hábitos influyen en calificaciones 3.87 0.84 77.2% 9.0% 12 Me esfuerzo ante contenido difícil 4.00 0.83 81.8% 6.6% 13 Duermo lo suficiente para rendir 3.20 1.08 46.6% 27.5% 14 Logro equilibrar estudios con otras actividades 3.57 0.96 62.8% 17.2% 15 Me siento estresado por carga académica 3.82 0.94 70.7% 8.0% Nota. Las medias y desviaciones estándar (DE) corresponden a una escala Likert de 1 (totalmente en desacuerdo) a 5 (totalmente de acuerdo). Las proporciones de acuerdo y desacuerdo reflejan la suma de las categorías 4 y 5, y 1 y 2, respectivamente. Fuente: Autor es
Horizon Nexus Journal Multidisciplinary Collaborative Journal | Vol.0 3 | Núm.0 3 | Jul – Sep | 202 5 | https://mcjournal.editorialdoso.com 170 Correlación entre hábitos y rendimiento académico El coeficiente de correlación de Pearson entre el puntaje total de hábitos de estudio y el promedio de notas fue r = 0.09 (IC 95%: - 0.001, 0.18; p = .051), prácticamente nulo en magnitud y no significativo estadísticamente. Este resultado indica que, en esta muestra, tener mejores hábitos de estudio según la autoevaluación no se tradujo linealmente en promedios de calificación más altos. Al analizar correlaciones ítem por ítem, la mayoría mostr ó asociaciones muy débiles con el promedio académico (valores r entre - 0.01 y 0.10). Los ítems con correlación positiva ligeramente mayor fueron: "Me esfuerzo incluso en contenidos difíciles" (r = 0.10, p = .019) y "Duermo lo suficiente" (r = 0.08, p = .05 9). Sin embargo, tras aplicar corrección de Bonferroni por múltiples comparaciones ( α ajustado = 0.003), ninguna correlación individual alcanzó significancia estadística. Diferencias en hábitos según género y condición laboral Las estudiantes mujeres obtu vieron puntuaciones significativamente más altas en: "Utilizo mapas conceptuales, resúmenes" (mujeres M = 3.75 vs. hombres M = 3.56; t = - 2.39, p = .017), "Evito distracciones" (M = 3.53 vs. 3.35; t = - 2.31, p = .021), y "Prefiero estudiar sola" (M = 3.74 vs. 3.57; t = - 2.14, p = .033). Esto sugiere que las alumnas emplean con mayor frecuencia técnicas activas de estudio y manejan mejor los distractores tecnológicos. Los estudiantes trabajadores presentaron puntuaciones menores en: uso de técnicas activas (M = 3.54 vs. 3.73 en no trabajadores; t = 2.42, p = .016), disponibilidad de lugar tranquilo (M = 3.57 vs. 3.76; t = 2.22, p = .027), y percepción de que sus hábitos influyen en calificaciones (M = 3.78 vs. 3.94; t = 2.24, p = .026). También evitaron meno s las distracciones (M = 3.34 vs. 3.50; t = 1.99, p = .046). Análisis por programa académico Dado que la muestra incluyó estudiantes de cuatro carreras diferentes, se exploraron las variaciones en hábitos de estudio según el programa académico. Los estudiantes de Agroecología (n = 37) mostraron los puntajes más altos en motivación intrínseca (M = 4.32) y uso de técnicas activas (M = 3.89), posiblemente relacionado con el enfoque más holístico e interdisciplinario de su carrera. Los estudiantes de Ing eniería Agrícola presentaron mayor acuerdo con tener un lugar tranquilo para estudiar (M = 3.84) comparado con otras carreras. Los de Ingeniería Forestal reportaron mayor tendencia a estudiar solos (M = 3.78) versus en grupo. Sin embargo, las diferencias e ntre carreras en el promedio de calificaciones no fueron estadísticamente significativas (F(3,608) = 1.82, p = .142), lo que sugiere que los estudiantes de todos los programas mantienen rendimientos similares pese a variaciones menores en sus estrategias d e estudio. Resultados Cualitativos Dificultades percibidas en los hábitos de estudio
Horizon Nexus Journal Multidisciplinary Collaborative Journal | Vol.0 3 | Núm.0 3 | Jul – Sep | 202 5 | https://mcjournal.editorialdoso.com 171 El análisis temático de las respuestas abiertas sobre dificultades académicas reveló seis categorías principales, organizadas según frecuencia de mención (Tabla 3). La cat egoría más prevalente correspondió a problemas de concentración y presencia de distractores (23.4%), seguida por conflictos en la gestión temporal (18.6%) y complejidad de contenidos académicos (15.7%). Tabla 3 Categorías de dificultades reportadas por est udiantes (n = 612) Categoría n % menciones Cita representativa Distracciones y concentración 143 23.4 "Me distraigo fácilmente con el celular" Gestión del tiempo 114 18.6 "Falta de tiempo porque trabajo" Complejidad académica 96 15.7 "Me cuesta entender matemáticas y cálculo" Condiciones materiales de estudio 79 12.9 "No tengo internet estable en mi casa" Factores emocionales/familiares 69 11.2 "Soy madre soltera y no me alcanza el tiempo" Metodología docente 51 8.4 "Los profesores no explican con claridad" Sin dificultades 60 9.8 "No tengo problemas al estudiar" Nota . Elaboración propia a partir del análisis temático. Los porcentajes no suman 100% debido a respuestas que abordaban múltiples categorías. Fuente: Autores La prevalencia de dificultades relacionadas con distracciones y concentración (23.4%) corrobora los hallazgos cuantitativos, donde únicamente 53.3% de estudiantes reportó evitar distracciones digitales al estudiar. Asimismo, los conflictos temporales (18.6%) se correspon den con las características demográficas de la muestra, lo que sugiere que 41.8% combina estudios con actividades laborales. Las dificultades académicas específicas (15.7%) se concentraron predominantemente en asignaturas de naturaleza cuantitativa, particularmente matemáticas, física y cálculo. Los estudiantes expresaron: "las fórmulas se me olvidan fácilmente" y "no comprendo los ejercicios numéricos complejos". Estas manifestaciones sugieren necesidades específicas de apoyo pedagógico diferenciado según la naturaleza disciplinar de los contenidos. Por otra parte, las limitaciones materiales (12.9%) evidenciaron inequidades estructurales que trascienden los hábitos individuales de estudio. Los participantes señalaron barreras económicas ("soy de escasos recursos económicos"), tecnológicas ("no tengo computadora propia") y geográficas ("vivo muy lejos de la universidad"). Estas condiciones resultan especialmente relevantes en el contexto universitario público ecuatoriano, donde estudiante s de sectores rurales enfrentan desafíos adicionales para el acceso a recursos educativos. Finalmente, los factores emocionales y familiares (11.2%) revelaron la complejidad de circunstancias que caracterizan a la población estudiantil. Expresiones como "t engo un
Horizon Nexus Journal Multidisciplinary Collaborative Journal | Vol.0 3 | Núm.0 3 | Jul – Sep | 202 5 | https://mcjournal.editorialdoso.com 172 hijo que requiere mi atención constante" y "el estrés no me deja concentrarme" complementan el hallazgo cuantitativo donde 70.7% de participantes declaró experimentar estrés académico frecuente. Sugerencias de mejora propuestas por los estudiantes El análisis de las propuestas estudiantiles identificó seis direcciones principales para el fortalecimiento de los procesos de aprendizaje (Tabla 4). La demanda más frecuente se centró en el incremento de actividades prácticas (31.7%), seguida por mejoramiento de metodologías docentes (19.4%) y fortalecimiento de infraestructura educativa (15.8%). Tabla 4 Sugerencias de mejora propuestas por los estudiantes (n = 612) Categoría n % menciones Cita representativa Incrementar prácticas 194 31.7 "Necesitamos más prácticas de campo y laboratorio" Mejorar metodología docente 119 19.4 "Los docentes deberían explicar con mayor paciencia" Infraestructura y recursos 97 15.8 "Hace falta internet estable y más espacios de estudio" Flexibilidad académica 76 12.4 "Mayor comprensión hacia los estudiantes que trabajan" Programas de apoyo 64 10.5 "Talleres de técnicas de estudio y apoyo psicológico" Control de distracciones 44 7.2 "Quitar celulares en clases y menos ruido en pasillos" Sin sugerencias 62 10.2 "Estoy conforme con las condiciones actuales" Nota . Elaboración propia a partir del análisis temático. Los porcentajes no suman 100% debido a respuestas que abordaban múltiples categorías. Fuente: Autores La demanda prio ritaria por actividades prácticas (31.7%) refleja las características específicas de las carreras de Agronomía, donde el aprendizaje experiencial constituye un componente fundamental del proceso formativo. Los estudiantes manifestaron específicamente: "que sean más prácticas que teoría", "necesitamos trabajar en el campo real" y "los laboratorios nos ayudan a entender mejor". Esta preferencia por metodologías activas es consistente con principios pedagógicos contemporáneos que enfatizan la construcción del conocimiento a través de la experiencia directa (Kolb & Kolb, 2017). Las propuestas relacionadas con metodología docente (19.4%) incluyeron demandas por explicaciones más claras ("que los profesores expliquen paso a paso"), mayor paciencia pedagógica ("más comprensión cuando no entendemos") y diversificación de estrategias didácticas ("clases más dinámicas e interactivas"). Estas sugerencias se alinean directamente con las dificultades reportadas sobre metodología docente (8.4%), evidenciando coherencia ent re problemáticas identificadas y soluciones propuestas.
Horizon Nexus Journal Multidisciplinary Collaborative Journal | Vol.0 3 | Núm.0 3 | Jul – Sep | 202 5 | https://mcjournal.editorialdoso.com 173 Respecto a la infraestructura y recursos (15.8%), los estudiantes priorizaron mejoras en conectividad ("internet más rápido y estable"), espacios de estudio ("biblioteca con más horas de atención", "l ugares silenciosos para estudiar") y recursos tecnológicos ("más computadoras disponibles"). Estas demandas abordan directamente las limitaciones materiales identificadas como dificultades (12.9%). Las propuestas de flexibilidad académica (12.4%) reflejaro n las necesidades específicas de estudiantes trabajadores y con responsabilidades familiares. Expresiones como "horarios más flexibles para entregas", "comprensión hacia madres estudiantes" y "facilidades para estudiantes que trabajan" evidencian la divers idad de circunstancias que caracterizan a la población universitaria y la necesidad de políticas institucionales inclusivas. Triangulación de hallazgos cualitativos y cuantitativos La integración de resultados cualitativos y cuantitativos revela patrones convergentes que fortalecen la validez de los hallazgos. La prevalencia de problemas de concentración en el análisis cualitativo (23.4%) se corresponde directamente con el bajo porcentaje de estudiantes que evitan distracciones digitales en los da tos cuantitativos (53.3%). Similarmente, las dificultades de gestión temporal cualitativas (18.6%) complementan los hallazgos cuantitativos sobre planificación del estudio, donde solo 67.0% establece horarios semanales sistemáticos. Los factores emocionale s identificados cualitativamente (11.2%) corroboran la prevalencia cuantitativa del estrés académico (70.7%), lo que sugiere que las dificultades emocionales constituyen un componente significativo que interfiere con la implementación efectiva de hábitos d e estudio. Esta convergencia indica que las intervenciones educativas deben abordar simultáneamente aspectos cognitivos, comportamentales y emocionales del aprendizaje autorregulado. La demanda estudiantil por actividades prácticas (31.7%) se relaciona con la naturaleza de las carreras analizadas y sugiere que las metodologías pedagógicas tradicionales pueden resultar insuficientes para optimizar el aprendizaje en disciplinas aplicadas. Esta evidencia cualitativa complementa los hallazgos cuantitativos sobr e motivación intrínseca (84.4% de acuerdo), lo que indica que los estudiantes mantienen interés genuino por aprender, pero requieren metodologías más alineadas con sus preferencias de aprendizaje. Perfiles emergentes de estudiantes La síntesis de los datos cualitativos permitió identificar cuatro perfiles diferenciados que reflejan la heterogeneidad de experiencias dentro de la muestra: Estudiantes autorregulados eficientes (15.1%, n=92) : Caracterizados por reportar pocas dificultades significativas y centr ar sugerencias en mejoras menores de infraestructura. Sus respuestas evidencian desarrollo adecuado de competencias metacognitivas y estrategias de estudio consolidadas. Estudiantes con desafíos autorregulatorios (33.3%, n=204) : Presentan alta motivación a cadémica pero enfrentan dificultades específicas con distracciones, gestión
Horizon Nexus Journal Multidisciplinary Collaborative Journal | Vol.0 3 | Núm.0 3 | Jul – Sep | 202 5 | https://mcjournal.editorialdoso.com 174 temporal y control del estrés. Sus sugerencias se orientan hacia programas formativos y apoyo en técnicas de estudio. Estudiantes con limitaciones contextuales (25.0%, n=153) : Mant ienen compromiso académico, pero enfrentan barreras socioeconómicas, responsabilidades laborales o familiares que restringen su dedicación al estudio. Priorizan sugerencias relacionadas con flexibilidad institucional y apoyo diferenciado. Estudiantes con v ulnerabilidades múltiples (26.6%, n=163) : Experimentan simultáneamente dificultades académicas, emocionales y contextuales. Requieren intervenciones integrales que aborden factores individuales, familiares e institucionales de manera coordinada. Estos perf iles sugieren la necesidad de abandonar enfoques universales en favor de intervenciones diferenciadas que reconozcan la diversidad de necesidades y circunstancias que caracterizan a la población estudiantil universitaria ecuatoriana. 4. Discussion Los resultados del presente estudio muestran un panorama complejo respecto a los hábitos de estudio y su vínculo con el rendimiento académico en estudiantes universitarios ecuatorianos. Entre las fortalezas destacan la motivación intrínseca, la perseverancia ante contenidos difíciles y la toma regular de apuntes, factores reconocidos como predictores positivos del éxito académico (Carrillo & Bravo, 2022) (Carrillo Vargas y Bravo Bastidas, 2022) . No obstante, se identificaron de bilidades significativas en la autorregulación, especialmente en el control de distracciones digitales y el manejo del sueño, junto con elevados niveles de estrés académico, lo que evidencia áreas críticas de intervención. La correlación débil y no signif icativa entre hábitos autoinformados y rendimiento (r = 0.09, p > .05) contrasta con metaanálisis que reportan asociaciones moderadas (r ≈ 0.50 – 0.60) (Elango y Manimozhi, 2021; Pilalumbo et al., 2024) . Esta discrepancia puede explicarse por: (1) la diferencia entre frecuencia y calidad de los hábitos, dado que el instrumento privilegió la frecuencia sin medi r efectividad; (2) la influencia mediadora del estrés académico, ampliamente documentado como factor que erosiona la aplicación de estrategias de estudio (Taha et al., 2025; Zhang et al., 2025) ; (3) el efecto techo debido a la baja variabilidad en las calificaciones autopercibidas (M = 8.13, DE = 0.79); y (4) variables confusoras no controladas , como capacidades previas, apoyo familiar y calidad docente (Hofer et al., 2024; Mondragón Albarrán et al., 2017) . Los datos cualitativos complementan y enriquecen estos hallazgos. La prevalencia de problemas de concentraci ón (23.4%) confirma las debilidades en autorregulación reflejadas en las encuestas, en particular el bajo porcentaje de estudiantes que evita distracciones digitales (53.3%). De manera similar, las dificultades de gestión del tiempo (18.6%) se corresponden con la limitada planificación sistemática (67%) y se ven agravadas por la condición laboral de casi la mitad de la muestra, en línea con evidencias regionales sobre desigualdades sociodemográficas (Santos et al., 2020) . Asimismo, la implementación de estrategias de autorregulación del aprendizaje en contextos universitarios latinoamericanos enfrenta barreras formativas y estructurales,
Horizon Nexus Journal Multidisciplinary Collaborative Journal | Vol.0 3 | Núm.0 3 | Jul – Sep | 202 5 | https://mcjournal.editorialdoso.com 175 especialmente vinculadas a limitaciones socioeconómicas que afectan la equidad educativa y la permanencia estudiantil, evidenciando la necesidad de políticas integrales que articulen pedagogía, neurociencia y condiciones institucionales para fortalecer la autonomía académica y reducir las desigualdades (Tejada - Peña, 2025) . En cuanto a las dificultades académicas específicas, los estudiantes reportaron barreras en asignaturas cuantitativas como matemá ticas y cálculo, lo que demanda intervenciones pedagógicas diferenciadas y metodologías de aprendizaje activo y experiencial (Formento - Torres et al., 2023; Kolb y Kolb, 2017) . A ello se suman las responsabilidades emocionales y familiares — como la maternidad y el trabajo doméstico — que intensifican el estrés académico y comprometen tanto el bienestar como el desempeño académico (Zhang et al., 2025) . Este panorama resalta la necesidad de programas de apoyo psicológico y estrategias institucionales de manejo del estrés. Un hallazgo relevante del análisis cualitativo fue la identificación de cuatro perfiles estudiantiles: (1) autorregulados eficientes, con pocas dificultades y demandas limitadas; (2) estudiantes con desafíos de autorregulación, motivados pero afectados por distracciones y estrés; (3) estudiantes con limitaciones contextuales, que enfrentan barreras socioeconómicas y laborales; y (4) estudiantes con vulnerabilidades múltiples, afectados simultáneamente por factores académicos, emocionales y estructurales. Es ta tipología invita a superar modelos homogéneos de intervención y avanzar hacia enfoques diferenciados y sensibles al contexto (Braun y Clarke, 2019; Creswel l y Creswell, 2017) . Los hallazgos de este estudio, que integran datos cuantitativos y cualitativos, muestran que el rendimiento académico no depende exclusivamente de la adopción de hábitos de estudio, sino de la interacción entre factores personales, emocionales, sociales y estructurales. Por ello, las estrategias formativas deben ser integrales y multicomponentes, contemplando el fortalecimiento de técnicas de estudio, el bienestar emocional, la equidad en condiciones materiales y la flexibilidad ins titucional, en concordancia con las tendencias internacionales en educación superior (Formento - Torres et al., 2023; Walck - Shannon et al., 2021) . 5. Conclusi ones Los hábitos de estudio constituyen un componente importante del éxito académico, pero su efectividad depende de factores personales y contextuales complejos. Los estudiantes ecuatorianos evaluados muestran actitudes positivas hacia el aprendizaje pero enfrentan desafíos significativos en auto rregulación y manejo del estrés. La correlación débil entre hábitos autoinformados y rendimiento sugiere que intervenciones efectivas deben adoptar un enfoque integral que atienda simultáneamente las prácticas de estudio, el bienestar emocional y las condi ciones institucionales. Este estudio aporta evidencia empírica valiosa para el contexto ecuatoriano y latinoamericano, ofreciendo insumos específicos para diseñar intervenciones educativas basadas en evidencia local. Contribución de los autores: Conceptualización, HE - B y MC - P; metodología, HE - B y MC - P; software, MR - B; validación, CM - C; análisis formal, HET; investigación, HE - B; recursos, HE - B y MC - P; redacción del borrador original, HE - B; redacción, revisión y
Horizon Nexus Journal Multidisciplinary Collaborative Journal | Vol.0 3 | Núm.0 3 | Jul – Sep | 202 5 | https://mcjournal.editorialdoso.com 176 edición, HE - B y MC - P; visualización, MR - B; supervisión, CM - C y HE - T. Todos los autores han leído y aceptado la versión publicada del manuscrito. Financiamiento: Esta investigación no ha recibido financiación externa Agradecimientos : A la Facultad de Ciencias Agrar iasa y Forestales (FCAF) de la Universidad Técnica Estatal de Quevedo (UTEQ) ; al Decano de la FCAF Ing. Leonardo Gonzalo Matute; Coordinadores de Carrera: Dra. Marisol Rivero Herrada, Dr. Carlos Sánchez Fonseca y Dr. Ramiro Gaibor Fernández . Declaración de disponibilidad de datos: Los datos están disponibles previa solicitud a los autores de correspondencia: hespinozab2@uteq.edu.ec Conflicto de interés: Los autores declaran no tener ningún confli cto de intereses Bibliografía Braun, V. y Clarke, V. (2019). Reflecting on reflexive thematic analysis. Qualitative Research in Sport, Exercise and Health , 11 (4), 589 – 597. https://doi.org/10.1080/2159676X.2019.1628806 Carrillo, C. y Bravo, M. (2022). Los hábitos de estudio y su relación con el rendimiento académico en estudiantes universitarios; un estudio documental. Revista Científica FIPCAEC , 7 (3), 235 – 249. Carrillo Varga s, C. M. y Bravo Bastidas, M. F. (2022). Los hábitos de estudio y su relación con el rendimiento académico en estudiantes universitarios; un estudio documental. Fipcaec , 7 (3), 235 – 249. Chango, M. J. N. y Coque, C. N. A. y Flores, Á. M. M. y Escobar, G. H. H. (2025). Hábitos de estudio y su influencia en el rendimiento académico en estudiantes de básica media. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar , 9 (2), 1594 – 1604. Creswell, J. W. y Creswell, J. D. (2017). Research design: Qualitative, quantitat ive, and mixed methods approaches . Sage publications. Elango, M. y Manimozhi, G. (2021). Meta analysis of study habits and academic achievement. Humanities , 8 (4), 139 – 145. Formento - Torres, A. C. y Quílez - Robres, A. y Cortés - Pascual, A. (2023). Motivación y rendimiento académico en la adolescencia: una revisión sistemática meta - analítica. RELIEVE. Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa , 29 (1), 1 – 23. Herná ndez Sampieri, R. Fernández Collado, C, B. L. y C. (2014). Planteamiento del problema: Objetivos, pregunta de investigación y justificación del estudio. In M. McGraw Hill (Ed.), Metodología de la investigación. (6a ed., pp. 33 – 57). Hofer, S. I. y Heine, J. - H. y Besharati, S. y Yip, J. C. y Reinhold, F. y Brummelman, E. (2024). Self - perceptions as mechanisms of achievement inequality: evidence across 70 countries. Npj Science of Learning , 9 (1), 2. Jafari, H. y Aghaei, A. y Khatony, A. (2019). Relationship be tween study habits and academic achievement in students of medical sciences in Kermanshah - Iran. Advances in Medical Education and Practice , 637 – 643. Kolb, A. Y. y Kolb, D. A. (2017). Experiential learning theory as a guide for experiential educators in hig her education. Experiential Learning & Teaching in Higher Education , 1 (1), 7 – 44.
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