La satisfacción académica del alumnado cobra especial relevancia como fuente de satisfacción vital y en la prevención del abandono de sus estudios. Para comprender la satisfacción académica de los estudiantes y facilitar su ajuste académico y personal en un contexto educativo con diferentes itinerarios formativos como es el de la Educación Superior (ES) española, es fundamental conocer la relación entre los intereses académicos, el apoyo que recibe el estudiantado de su entorno social y académico, así como otras variables cognitivas como son la autoeficacia académica y las expectativas de resultado.

A diferencia de otros sistemas pertenecientes a la Unión Europea, en los que la Educación Superior se compone únicamente de la enseñanza universitaria (grado, máster y doctorado), la ES española cuenta con dos sistemas interconectados: la enseñanza universitaria y la formación profesional de grado superior (FP).

En comparación con los estudios universitarios, que duran aproximadamente de cuatro a cinco años, la FP superior, integrada en lo que a nivel europeo se conoce como el sistema de FP inicial, propone programas educativos más cortos, que suelen requerir dos años de estudio. Así, los estudiantes de FP pueden completar su formación en un periodo más breve e incorporarse al mercado laboral más rápidamente que los de grado universitario. Además, los estudiantes de FP superior suelen recibir una formación más práctica basada en habilidades y conocimientos específicos de una industria concreta, dedicando los últimos meses de su formación a las prácticas en empresas. Por otro lado, los estudiantes matriculados en carreras universitarias tradicionalmente buscan una formación más amplia y teórica en una disciplina académica específica (Eurydice, 2023). Sin embargo, esta diferencia en el enfoque práctico de ambos itinerarios se ha ido difuminando en algunos sectores desde que España se incorporó al Espacio Europeo de Educación Superior y la formación práctica se integró en las titulaciones universitarias (Alonso-Sáez & Arandia-Loroño, 2017).

Son varios los factores que influyen en la elección de una vía académica (FP o universidad) incluidos un menor reconocimiento social de la enseñanza de FP (Martínez-Morales & Marhuenda-Fluixá, 2020), tradicionalmente orientada a estudiantes con baja cualificación académica (Jiménez & García, 2015), una elevada expectativa de encontrar empleo (Rego-Agraso & Rial-Sánchez, 2017) y un menor ajuste escolar, madurez psicológica y expectativas de futuro a finales de la etapa secundaria (Sánchez-Sandoval & Verdugo, 2024). Esta situación no es exclusiva de España, sino que también se observa a nivel internacional, donde el 72% de los encuestados considera que en su país la educación general está mejor valorada que la FP (Centro Europeo para el Desarrollo de la Formación Profesional - CEDEFOP, 2016).

Según fuentes del Ministerio de Educación y Formación Profesional y Deportes español (2022), alrededor de 530.000 estudiantes se matriculan cada año en estudios superiores de FP frente a más de 1.350.000 estudiantes universitarios. Sin embargo, la investigación sobre el ecosistema formativo de la FP es escasa, y la existente cuenta con pocos recursos para llevarla a cabo (Samanes & Martínez-Clares, 2021). La mayor parte de las investigaciones en ES que integran ambos itinerarios formativos suelen enfocarse en la transición de los estudiantes de FP a la universidad (Barber & Netherton, 2018; Biemans et al., 2020; Vanderburg et al., 2022; Wang & Huang, 2023).

Se han propuesto varios modelos para comprender la satisfacción de los estudiantes de ES desde diferentes perspectivas, como la institucional, la académica o la de la vida universitaria (Wong & Chapman, 2024). En el concepto se incluyen las dimensiones cognitiva y afectiva (Gutiérrez et al., 2024) y las últimas investigaciones proponen que, desde la perspectiva de la orientación educativa, el concepto de satisfacción académica se aborde desde el marco del paradigma de la psicología positiva y el concepto de bienestar (Esquivel & Córdova, 2020).

Por este motivo, este estudio se centra en las variables relacionadas con el bienestar académico desde el punto de vista de la Teoría Social Cognitiva de la Carrera (TSCC), y en concreto del Modelo Social Cognitivo Integrador de Ajuste Académico (MI) desarrollado por Lent et al. (2013) para explicar cómo las personas alcanzan la satisfacción y persisten en entornos académicos o profesionales. El modelo asume que estar en un entorno académico compatible con los intereses del estudiante promueve la satisfacción académica, junto con las otras variables del modelo (por ejemplo, autoeficacia, expectativas de resultados y apoyo académico). Además, la satisfacción ayuda a motivar al estudiante a continuar con esos estudios y progresar hacia sus metas vocacionales (Brown & Lent, 2019).

En este contexto, los intereses académicos se definen como el grado en el que a los estudiantes les gustan determinadas actividades que están disponibles en su contexto académico mientras que la satisfacción académica se concibe como el disfrute general del contexto académico. Es decir, los intereses suelen referirse a actividades concretas, mientras que la satisfacción se refiere a la afinidad con los contextos más generales en los que se sitúan estas actividades (Lent et al., 2013).

Además, el MI tiene en cuenta factores personales como el afecto positivo y factores ambientales como el apoyo o las barreras del entorno (por ejemplo, la familia, los amigos, los profesores y los tutores). Las barreras y el apoyo del entorno se conciben como variables ambientales que pueden influir en la satisfacción académica y el estrés de los estudiantes. Estas variables influyen en las creencias de autoeficacia de la persona y en sus expectativas de resultados (Brown & Lent, 2019).

Las creencias de autoeficacia evalúan el grado de confianza que la persona tiene en sus capacidades para alcanzar las metas académicas. Por el contrario, las expectativas de resultados evalúan las creencias de las personas sobre las consecuencias positivas o negativas que esperan conseguir al completar sus estudios (Brown & Lent, 2019). Así, estas creencias influyen en el desarrollo de los intereses y la satisfacción académica (Flores et al., 2021).

Aunque el MI ha sido ampliamente estudiado en muestras universitarias a nivel internacional (Lent et al., 2013; Lent et al., 2015; Navarro et al., 2014; Navarro et al., 2019), sin embargo, pocos estudios se centran en medir estas variables en estudiantes de FP, aspecto de gran relevancia en un momento como el actual en que se está produciendo en nuestro país un gran crecimiento del alumnado en la FP de grado superior (Ministerio de Educación y Formación Profesional y Deportes, 2022). Así mismo, hasta la fecha, no se ha encontrado ninguna investigación que compare las variables del modelo en ambas muestras de estudiantes, aspecto que también nos parece de gran relevancia al poner en pie de igualdad estas dos opciones que configuran nuestra educación superior.

1.1. Propósito del estudio

El objetivo general de esta investigación es de acuerdo con el MI describir y analizar las diferencias en las variables sociocognitivas relacionadas con la satisfacción académica en dos submuestras de estudiantes de ES: Estudiantes de FP superior y estudiantes universitarios de grado. Teniendo en cuenta este objetivo y el contexto en el que se desarrolló este trabajo, se evaluaron seis variables seleccionadas por pertenecer al MI: apoyo socioacadémico, autoeficacia académica, expectativas de resultados académicos, estrés y satisfacción académicos. Las hipótesis de investigación fueron las siguientes:

2. Método

Con el fin de comparar las variables sociocognitivas que influyen en la satisfacción académica y evaluar su impacto en las dos submuestras de estudiantes de ES (FP superior y universitarios), se llevó a cabo un estudio con un enfoque cuantitativo, utilizando un diseño ex post facto, basado en métodos descriptivos, comparativos y predictivos. Esta metodología permite (1) describir y comparar variables observables, (2) predecir relaciones causales o correlacionales sin manipular factores y (3) generalizar, en cierta medida, los hallazgos.

2.1. Participantes

La muestra está compuesta por 1148 estudiantes matriculados en segundo y tercer curso de grado universitario (n = 780) y segundo curso de FP superior (n = 368) pertenecientes a cinco universidades y nueve centros de FP españoles. El 96% de los centros eran de titularidad privada o concertada situados en cinco Comunidades Autónomas: Madrid (71%), Cataluña (18%), Islas Baleares (5%), Andalucía (3%), Castilla y León (2%) y otras (1%). La media de edad de los estudiantes es de 20.2 años (DT = 2.89). En cuanto al sexo, la muestra de FP es mayoritariamente masculina (hombres = 67%) y la universitaria predominantemente femenina (mujeres = 71%). Esta diferencia se basa principalmente en las titulaciones en las que el alumnado cursaba sus estudios, con un alto porcentaje de los que estudiaban FP cursando grados de informática y comunicaciones (36%) y un mayor porcentaje de universitarias en titulaciones feminizadas (18% psicosocial, 12% traducción y 15 % educación) o mixtas (43% económicas).

2.2. Instrumentos

Se aplicó una batería de escalas para medir las variables contempladas en el MI, desarrolladas por Lent et al. (2013): apoyo socioacadémico, autoeficacia, expectativas de resultados, intereses, estrés y satisfacción académica. Las escalas para evaluar la satisfacción académica (7 items), el apoyo socioacadémico (9 items) y la autoeficacia académica (10 items) fueron las mismas que las desarrolladas para su investigación original por Lent et al. (2005) y traducidas al español por Dorio (2017). Como en investigaciones anteriores, además de la satisfacción académica se evaluó el estrés académico (Lent et al., 2012, 2017) utilizando la subescala “sobrecarga académica del estudiante” (10 items) tomada de la Escala de Estresores Académicos (Cabanach et al., 2016), para determinar cómo perciben los estudiantes la cantidad de esfuerzo requerido o el tiempo disponible para satisfacer sus demandas académicas. Se encontraron evidencias para apoyar la estructura unifactorial de la escala mediante análisis factorial exploratorio (52.96% varianza explicada).

Los ítems de la escala expectativas de resultados (10 items) fueron traducidos al español por un profesor bilingüe, a partir de los originales propuestos por Lent et al. (2005) y, tras ser traducidos al inglés por un hablante nativo, se enviaron al autor original para su aprobación. Como resultado del proceso de traducción inversa, no se modificó ni eliminó ningún ítem de las escalas originales, salvo ligeros cambios en la redacción. Las expectativas de resultados podían ser intrínsecas (“tener un trabajo que me satisfaga”) o extrínsecas (“ganar un sueldo atractivo”).

La escala para evaluar los intereses académicos (3 items) se diseñó específicamente para este estudio, en consulta con dos expertos de la TSCC, para evaluar la relación entre los estudios realizados y los intereses de los estudiantes. Los estudiantes mostraron su grado de acuerdo con los tres ítems que componían la escala. Se realizó un Análisis Factorial Exploratorio mediante el método de Componentes Principales (Varimax), que reveló la existencia de un único factor significativo. Este factor explicaba el 85.4% de la varianza total, lo que indica un alto poder explicativo.

La Tabla 1 muestra los ítems de cada escala, las opciones de respuesta, los datos descriptivos (media y desviación típica) y las estimaciones de consistencia interna obtenidas en aplicaciones anteriores y en la muestra del estudio. Todas las escalas reportaron para los datos de esta investigación unos índices de consistencia interna adecuados entre .72 y .91.

2.3. Procedimiento y cuestiones éticas

Los datos se recopilaron entre octubre y diciembre de 2021 para permitir que cada estudiante adquiriera suficiente experiencia en su itinerario formativo como base para cumplimentar el cuestionario. Se diseñó un cuestionario online con el software iQ3 (Le Sphinx) que fue aplicado en el aula por un profesor en el tiempo de clase de su asignatura. El tiempo medio de realización del cuestionario fueron 13 minutos. El cuestionario generaba un informe personal anonimizado que informaba al estudiante de sus resultados ipsativos en cada una de las escalas para que los estudiantes tuvieran una devolución personalizada de la información aportada.

Los investigadores firmaron un documento de confidencialidad con el fin de preservar la información recopilada. Se informó a los estudiantes de que sus respuestas eran confidenciales y no se les ofreció ningún incentivo económico para participar. El estudio forma parte del Proyecto XXX de la Universidad XXX que estudia la cultura universitaria y los factores que afectan a la satisfacción y al bienestar personal del alumnado y fue autorizado por el Comité Ético de la Universidad con referencia XXX.

2.4. Análisis e interpretación de resultados

Una vez administrado el cuestionario se calcularon valores descriptivos (media y desviación típica) para cada variable antes de proceder con los análisis específicos de las hipótesis. Considerando la primera hipótesis, se realizaron análisis correlacionales para evaluar la significación estadística y la dirección esperada de las relaciones entre variables en ambas submuestras. En cuanto a la segunda hipótesis, se llevaron a cabo pruebas de comparación de medias (U de Mann-Whitney al no cumplirse los supuestos de homogeneidad de varianzas y de normalidad) para identificar diferencias significativas entre los grupos, calculando también el tamaño del efecto. Por último, para la tercera hipótesis, se aplicó un análisis de regresión múltiple (método intro) para determinar la capacidad predictiva de las variables independientes sobre la satisfacción académica, evaluando la potencia del análisis con G-Power 3.1.9.7.

El valor α para los análisis realizados en este trabajo fue de .05. Los tamaños del efecto y las correlaciones se consideraron según puntos de corte como muy pequeña (≥ .10), pequeña .10-.29), moderada (.30-.49) y grande (≥ .50) (López-Martín & Ardura, 2023).

3. Resultados

3.1. Depuración de datos y análisis preliminares

Se verificó que todas las variables se encontraban dentro del rango esperado. Se excluyeron los sujetos que no fueran estudiantes del 2º año de FP superior o de 2º o 3º de grado universitario. Dado que todas las preguntas eran obligatorias no se detectaron casos perdidos. Se aplicó el método de la distancia de Mahalanobis, propuesto por Ward y Meade (2023) así como un análisis visual de los gráficos para detectar valores atípicos adicionales.

A continuación, se calcularon las puntuaciones globales de las escalas a partir del sumatorio de los ítems de cada escala. Se calcularon la consistencia interna y se examinó la multicolinealidad de las variables para evaluar la redundancia de los ítems incluidos en las escalas mediante el cálculo de correlaciones ítem-a- ítem y variable-a-variable. Todas las correlaciones fueron inferiores a .90, y los ítems fueron suficientemente discriminantes entre sí (Kline, 2023).

Para comprobar la distribución normal, se calcularon la asimetría y la curtosis para todas las variables observables, así como las pruebas de Shapiro-Wilk y Kolmogorov-Smirnov para las que la p fue inferior a .001. Las tablas asociadas a las diferencias de medias muestran los valores de la media y la desviación estándar para facilitar la interpretación de los resultados.

3.1.1. H1: Correlaciones entre variables

Tabla 1. Media, desviación estándar y estimaciones de consistencia interna de las puntuaciones totales de las escalas.
Variable	Ítems	Escala	M	DT	α ⁰	α	ω
1. Satisfacción académica	7	1-5	26.75	4.67	.85^b	.89	.89
2. Apoyo socioacadémico	9	1-5	36.16	4.88	.67^b	.82	.82
3. Autoeficacia	10	1-10	76.49	11.87	.85^b	.90	.90
4. Expectativas de resultados	10	1-10	78.50	11.86	.89^a	.88	.89
5. Estrés académico	10	1-5	31.64	8.39	.91^c	.91	.91
6. Intereses académicos	3	1-7	15.85	3.87		.72	.76

Los resultados de las correlaciones entre las escalas se muestran en la Tabla 2. En la muestra total, todas las correlaciones fueron significativas y en la dirección esperada según la teoría del MI, excepto entre las expectativas de resultados y el estrés académico. Los estudiantes de FP obtuvieron correlaciones más altas en todas las escalas. A diferencia de la submuestra universitaria, en la de FP sí correlacionó las expectativas de resultados y el estrés académico (r = -.15).

3.1.2. H2: Análisis de las diferencias entre tipos de estudios

Tabla 2. Correlaciones entre las escalas.
Muestra total
1. Satisfacción académica	-
2. Apoyo socioacadémico	.57***	-
3. Autoeficacia	.54***	.50***	-
4. Expectativas de resultados	.54***	.47***	.52***	-
5. Estrés académico	-.21***	-.12***	-.23***	.003	-
6. Intereses académicos	.68***	.47***	.43***	.53***	-.10***	-
Submuestra universitaria
Variable	1	2	3	4	5	6
1. Satisfacción académica	-
2. Apoyo socioacadémico	.53***	-
3. Autoeficacia	.48***	.46***	-
4. Expectativas de resultados	.51***	.46***	.46***	-
5. Estrés académico	-.23***	-.13***	-.26***	-.03	-
6. Intereses académicos	.67***	.47***	.40***	.50**	-.11**	-
Submuestra FP
Variable	1	2	3	4	5	6
1. Satisfacción académica	-
2. Apoyo socioacadémico	.63***	-
3. Autoeficacia	.61***	.56***	-
4. Expectativas de resultados	.59**	.49***	.57**	-
5. Estrés académico	-.27***	-.16**	-.30***	-.15**	-
6. Intereses académicos	.69***	.46***	.45***	.57***	-.18***	-

Los resultados de las diferencias entre las puntuaciones totales de cada variable se recogen en la Tabla 3 y los análisis de las diferencias en los ítems se comentan a continuación. El alumnado universitario obtuvo medias más altas en todas las variables excepto en el apoyo socioacadémico.

La satisfacción académica fue mayor entre los estudiantes universitarios que entre los de FP, con un tamaño del efecto pequeño (U = 125643; p < .001; r = .12). Se observaron mayores diferencias en la satisfacción con la decisión de haber elegido estos estudios (U = 116328; p < .001; r = .19) y el disfrute general de sus estudios (U = 122602; p < .001; r = .14), siendo los estudiantes de FP los menos satisfechos.

La submuestra universitaria superó ligeramente a la de FP en la variable de intereses académicos en la puntuación total (U = 124035; p < .001; r = .14) y en los tres ítems que componían la escala. Los tamaños del efecto fueron pequeños (r < .15).

Las expectativas de resultados también fueron significativamente superiores en el alumnado universitario en comparación con el de FP, con un tamaño del efecto moderado (U = 93733; p < .001; r = .35) y puntuaron más alto en todos los ítems (p < .001) excepto en “trabajar en un campo con gran demanda de empleo”. Los tamaños de los efectos fueron pequeños (r < .30), excepto para “tener un trabajo que puede influir en la vida de las personas” (U = 91229, r = .36) y “realizar un trabajo apasionante” (U = 95578, r = .33), con un efecto moderado.

La autoeficacia académica universitaria fue mayor que la de los estudiantes de FP, con un efecto pequeño (U = 121196; p < .001; r = .15), confiando más en obtener buenas calificaciones en todas las asignaturas (U = 131762; p < .05; r = .08), participar activamente en todas las clases (U = 111703; p < .001; r = .22), continuar con el curso, aunque pudieran surgir situaciones en las que el entorno académico no fuera favorable (U = 101940; p < .001; r = .29), encontrar una forma eficaz de estudiar haciéndola compatible con otras actividades de interés (U = 109075; p < .001; r = .24), completar todos los requisitos académicos con éxito (U = 129161; p < .05; r = .07) y completar las tareas académicas con eficacia (U = 125539; p < .001; r = .12).

Tabla 3. Comparación de medias y tamaños del efecto puntuaciones totales.
	UNI	FP	U	r_b
Satisfacción académica	27.08	4.55	26.06	4.85	125643***	0.12
Intereses académicos	16.08	2.88	15.38	2.91	124035***	0.14
Expectativas de resultados	80.88	10.56	73.47	12.86	93733***	0.35
Autoeficacia	77.60	11.16	74.14	12.95	121196***	0.15
Apoyo socioacadémico	36.34	4.63	35.77	5.37	137322	0.04
Estrés académico	33.06	8.04	28.62	8.33	101113***	0.30

En términos de apoyo socio-académico, hubo un apoyo más significativo por parte de los tutores de FP (p < .001) y un mejor apoyo sociofamiliar para los estudiantes universitarios (p < .001). Los tamaños de los efectos indicaron efectos menores (r < .30), siendo el más significativo el ítem “Tengo el apoyo de mis amigos para continuar mis estudios” (r = .20).

La submuestra universitaria experimentó mayores niveles de estrés académico que la de FP, con un efecto pequeño-moderado (U = 101113; p < .001; r = .30), puntuando significativamente más alto en todos los ítems, con tamaños del efecto pequeños (r < .25).

3.1.3. H2: Análisis de regresión múltiple

Se realizó un análisis de regresión múltiple con las dos submuestras (universitarios y FP) tomando como variable pronosticada la satisfacción académica y como variables predictoras los intereses, el apoyo socioacadémico, la autoeficacia académica, las expectativas de resultados y el estrés académico (ver Anexo 1). Al examinar preliminarmente los datos se encontró que en ambas submuestras se cumplieron los supuestos para realizar el análisis de regresión múltiple, excepto el de normalidad (Baños et al., 2019).

Primero, como se anticipó en el análisis correlacional, todas las relaciones entre las variables fueron lineales. Segundo, el valor del estadístico d de Durbin-Watson (1.85), entre 1.5 y 2.5, sugiere la existencia de independencia entre los residuos. Tercero, se cumplió con el supuesto de homocedasticidad, pues los residuos se distribuyeron de forma uniforme sin visualizar pautas de asociación. Cuarto, el Factor de Varianza de Inflación (FVI) fue en todos los casos menor a 10, y el estadístico de tolerancia fue también superior a 0.10, sugiriendo que no hubo problemas de multicolinealidad (Baños et al., 2019).

Por último, se comprobó la normalidad mediante la prueba de Kolmogrov-Smirnov (p < .001) así como gráficamente con el histograma y el gráfico de normalidad de los residuos estandarizados.

A pesar de no cumplirse el supuesto de normalidad se procedió a realizar el análisis de regresión múltiple sin aplicar Bootstrap, siguiendo las recomendaciones de Knief y Forstmeier (2021).

En base a las diferencias observadas en las variables que teóricamente afectan a la satisfacción académica de los estudiantes de las dos submuestras se realizó la prueba de Chow (1960). Siguiendo la aproximación planteada por Oaxaca (1974) se calculó la Suma de Cuadrados de los Residuos Estandarizados de la muestra total en las dos submuestras. Esta prueba es útil para inferir que las dos submuestras pertenecen a la misma población. Los resultados de la prueba permitieron aceptar la hipótesis nula de que no hay mejoría al usar dos regresiones múltiples por lo que se calculó una única ecuación de regresión. Aunque algunos coeficientes son similares en las dos submuestras, pueden observarse pequeñas diferencias (ejemplo: porcentaje de varianza explicado e influencia del apoyo socioacadémico) por lo que se presentan los resultados de la regresión con la muestra total y los valores obtenidos para cada una de las submuestras (ver Tablas 4 y 5).

Los datos de la Tabla 4 muestran la bondad de ajuste del modelo y los coeficientes de regresión. En base a estos resultados el modelo contribuye significativamente en la predicción de la satisfacción académica de los estudiantes explicando un 59.2% de la variabilidad en la variable dependiente (R² = .592). En concreto, se encontró un efecto positivo y significativo para las variables apoyo socioacadémico, autoeficacia, expectativas de resultados e intereses y como era predecible un efecto negativo y significativo de la variable estrés académico.

Tabla 4. Resumen del modelo.
Muestra	F	R	R²	R²corregida	Error estándar	SCRE	1- β	f2
Total	331.84***	.770	.592	.591	2.987	10189.66	1	1.44
Universitarios	195.31***	.747	.558	.555	3.034	7124.91	1	1.25
FP	134.15***	.806	.649	.645	2.889	3021.66	1	1.81

Los datos de ANOVA muestran que el nivel crítico de significación es menor que .001, de manera que se concluye que hay una relación significativa entre la variable dependiente y las independientes (F = 331.83). Los datos de la tabla 5 indican que todos los coeficientes tienen una aportación significativa en el modelo, siendo el nivel crítico menor a .001. De todos estos factores, los que más contribuyen a predecir la satisfacción académica son los intereses académicos, seguidos del apoyo socioacadémico, la autoeficacia, las expectativas de resultados y por último el estrés académico.

Tabla 5. Coeficientes de regresión
Muestra	Modelo	Coeficientes no estandarizados	Coeficientes estandarizados β	t
Total	Constante	1.604	.879		1.825
Apoyo socioacadémico	.059	.010	.149***	6.131
Autoeficacia	.202	.022	.211***	8.984
Expectativas Resultado	.052	.010	.133***	5.374
Intereses	.704	.038	.438***	18.632
Estrés académico	-.060	.011	-.108***	-5.497
Universitarios	Constante	2.777	1.208		2.298
Apoyo socioacadémico	.177	.029	.181***	6.132
Autoeficacia	.050	.012	.122***	4.130
Expectativas Resultado	.057	.013	.132***	4.392
Intereses	.726	.046	.459***	15.625
Estrés académico	-.069	.014	-.121***	-4.866
FP	Constante	.181	1.397		.130
Apoyo socioacadémico	.239	.036	.264***	6.657
Autoeficacia	.073	.016	.194***	4.556
Expectativas Resultado	.041	.016	.110**	2.604
Intereses	.672	.065	.403***	10.278
Estrés académico	-.050	.019	-.085**	-2.602

La ecuación (ecuación 1) de regresión múltiple se expresa así (Baños et al., 2019):

Donde Y es el valor esperado en la puntuación satisfacción académica, B₀ es el valor de la constante (el valor de la variable dependiente cuando los predictores son 0), B₁X₁ es el efecto que tiene el aumento en una unidad de la variable X₁ (apoyo socioacadémico) sobre la satisfacción académica, y u es el error del modelo, o la diferencia que existe entre el valor observado y el estimado en el modelo.

Esta es la ecuación (2) de regresión en la muestra total del modelo planteado:

Finalmente, como se presenta en la Tabla 4 el poder estadístico de la prueba es excelente, con un tamaño del efecto grande f (1.44), sugiriendo que el efecto de las variables independientes sobre la satisfacción académica es fuerte (Castro & Martini, 2014).

4. Discusión y Conclusiones

La satisfacción académica es fuente de bienestar personal y se relaciona positivamente con la permanencia en los estudios, el buen ajuste académico y la estabilidad profesional. Por ello, este artículo se ha enfocado en el análisis de las variables nucleares del Modelo Social Cognitivo Integrador de Ajuste Académico (Lent et al., 2013) en dos grupos de ES: alumnado universitario de grado y de FP superior. Se han descrito las diferencias entre estos grupos para posteriormente plantear un modelo de regresión que permita explicar la satisfacción académica a partir de las variables estudiadas. A continuación, discutiremos los resultados obtenidos, las posibles limitaciones de este estudio y propondremos algunas implicaciones prácticas.

En primer lugar, los resultados revelan para nuestro trabajo una adecuada consistencia interna de las escalas con coeficientes similares a los obtenidos en investigaciones previas (Lent et al., 2013).

Considerando la H1, los resultados confirmaron que las correlaciones fueron significativas en ambas submuestras, siendo coherentes con el planteamiento teórico (Flores et al., 2021; Lent et al., 2013; Sheu et al., 2020), a excepción de la relación entre el estrés y las expectativas de resultados que no fue significativa en la muestra universitaria. Quizás variables no incluidas en este modelo, como la resiliencia, el compromiso académico o la competencia adaptativa, podrían explicar mejor la relación entre estas variables y podrían incluirse en futuras validaciones del modelo teórico (López-Aguilar et al., 2023; Peña-Vázquez et al., 2023).

La H2 planteaba si existían diferencias en la satisfacción académica de los dos grupos y en el resto de las variables del modelo. Los estudiantes universitarios manifestaron una mayor satisfacción con su educación que los estudiantes de FP, especialmente en lo referente al disfrute general y a la decisión de haber escogido

ese itinerario educativo. A nivel global, el alumnado de FP obtuvo puntuaciones significativamente más bajas en todas las variables, a excepción del apoyo percibido por parte de su entorno. Es decir, de acuerdo con el MI (Lent et al., 2013) los estudiantes de FP se sintieron menos capaces de resolver los retos académicos que su formación les planteaba (autoeficacia), presentaron menores expectativas en cuanto al resultado que esperaban conseguir con su formación (expectativas de resultados), sus estudios estaban menos relacionados con los temas que les interesaban (intereses) y se mostraron menos afectados emocionalmente por las exigencias académicas (estrés académico).

Aunque el análisis de las puntuaciones de la variable apoyo socioacadémico no ha arrojado diferencias significativas, cuando se analizan los ítems que componen la escala, los universitarios parecen recibir un mayor apoyo por parte de sus amigos y familiares mientras que los estudiantes de FP se sintieron más apoyados por sus tutores. Para comprender mejor la relación entre el apoyo académico y la satisfacción de los estudiantes de FP superior, sería conveniente incluir la variable compromiso académico en futuras investigaciones, por su alto poder explicativo con relación a la satisfacción académica (Gutiérrez et al., 2024).

En cuanto al último objetivo e hipótesis de esta investigación, referido a los predictores de la satisfacción académica, la evaluación del modelo mostró que las variables hipotetizadas desde nuestro marco teórico apoyo socioacadémico, autoeficacia, expectativas de resultados, intereses y estrés académicos tuvieron un alto poder explicativo (59.2%). Los intereses académicos fueron la variable que presentó un mayor peso explicativo, seguidos del apoyo socioacadémico, la autoeficacia, las expectativas de resultados y por último el estrés académico. Este resultado, como era previsible al tratarse de estudios de educación superior, otorga a los intereses académicos un papel muy relevante a la hora de explicar la satisfacción académica del alumnado.

Del contraste de estas hipótesis podemos extraer algunas reflexiones. De entre todas las variables, parece que las mayores diferencias se encuentran en las expectativas de resultados y el estrés académico. Hay una falta de trabajos académicos que examinen la relación entre las aspiraciones profesionales (entendidas como expectativas de resultados) y el estrés académico entre los estudiantes de ES. Wong y Chapman (2024) plantearon que los estudiantes sin aspiraciones profesionales claras (menores expectativas de resultados) suelen mostrar niveles más bajos de estrés ante los retos planteados en su formación.

El análisis de regresión múltiple muestra que, de todos los factores, los que más contribuyen a explicar la satisfacción académica dentro del modelo, son los intereses académicos, por encima de las expectativas de resultados. Es frecuente que los estudiantes de FP den más importancia a la empleabilidad de la formación que a que el contenido de lo que estudian esté relacionado con sus intereses (Rego-Agraso & Rial-Sánchez, 2017) o que en ocasiones cursen estos estudios como puente para acceder a la educación universitaria. En futuras investigaciones se podría analizar el papel de los intereses como moderador de la satisfacción académica para explicar mejor la relación entre estas variables.

Sin embargo, este estudio presenta algunas limitaciones. Para empezar, pretende ser una primera aproximación en la investigación de las variables sociocognitivas relacionadas con la satisfacción académica de dos tipos de estudiantes de ES. Aunque la muestra incluye diferentes áreas de estudio y familias profesionales el tipo de centros incluidos en la muestra podría ser más heterogéneo. Además, la técnica del autoinforme presenta limitaciones a pesar de que los instrumentos cuenten con fiabilidad y validez adecuadas.

Otro punto débil es el diseño de las propias escalas. Lent y Brown (2006) señalaron la importancia de utilizar escalas adaptadas al área específica en la que se fueran a evaluar las variables. Las escalas utilizadas fueron diseñadas para estudiantes universitarios por lo que algunos ítems, en concreto los relacionados con las expectativas de resultados, aunque muestren una adecuada fiabilidad, pueden no llegar a captar los matices que presentan las variables en la FP o estar demasiado enfocados en lo que los estudiantes universitarios buscan conseguir con su formación.

A nivel práctico, esta investigación es un punto de partida para futuros estudios enfocados en la orientación vocacional en la ES, en particular en la FP, tradicionalmente menos estudiada y donde la orientación vocacional ha tenido menos presencia (López, 2010). En este sentido es fundamental diseñar planes de orientación que vayan alineados con los intereses de los estudiantes, así como promover la acción tutorial como fuente de apoyo. Además, esta investigación muestra la relevancia de comprender las similitudes y diferencias en la satisfacción académica y otras variables enmarcadas en la TSCC entre estos dos grupos de estudiantes. El objetivo no es destacar frente al otro ninguno de los dos itinerarios de ES, sino poner de manifiesto como en ambos grupos, desde las peculiaridades de cada uno, las expectativas de resultados y los intereses de los estudiantes están relacionados con su satisfacción académica.

Esta investigación, aun considerando sus limitaciones, nos ha permitido contrastar el efecto de un conjunto de variables relevantes desde el marco de la Teoría Cognitivo Social de la Carrera que afectan a la satisfacción académica del alumnado de educación superior. La autoexploración de estas variables a partir de la batería de escalas que se ofrece en este trabajo puede considerarse un elemento facilitador para la elaboración de sus proyectos profesionales y de vida y con ello obtener un mejor ajuste entre sus intereses académicos y profesionales y sus opciones de empleabilidad. Asimismo, los resultados ofrecidos en este trabajo son una oportunidad para mejorar la acción tutorial en estas etapas y promover a partir de las variables analizadas protocolos de intervención y acompañamiento personalizado del alumnado en torno a las mismas.

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Formación Profesional Versus Universidad: Impacto de las Variables Sociocognitivas en la Satisfacción Académica del Alumnado

^ENG Vocational Education Versus University: Impact of Socio-Cognitive Variables on Student Academic Satisfaction

1. Introducción