Entre las tendencias educativas está el incremento del uso de métricas para evaluar y documentar procesos de aprendizaje adquiridos que forman saberes en forma de «T» (Adams et al., 2018), una combinación de conocimiento vertical profundo en una disciplina particular con un repertorio de habilidades transversales, que dota mejor al estudiantado para el trabajo y la ciudadanía.

Identificar, analizar y visualizar datos asociados con el aprendizaje favorece la gestión del conocimiento (Rojas et al., 2025); potencia las experiencias educativas (Henao, 2025); y, proporciona información para el (re)diseño de espacios y de procesos educativos (De la Fuente et al., 2025) que ayudan a consolidar lo aprendido en función de la preferencia cognitiva del estudiante porque le favorece estructurar contenidos, configurar y utilizar conceptos, interpretar información, resolver problemas y seleccionar medios de representación (Robles et al., 2025). Al adoptar contenidos a su estilo cognitivo, el estudiante desarrolla estrategias (Cabello-González, 2025) para completar tareas específicas y responder a diversos entornos de aprendizaje y formas de instrucción (Hostia et al., 2025), lo que impacta en su rendimiento académico.

A su vez, el estilo y las estrategias cognitivas configuran un determinado Estilo de aprendizaje (EA), que se superpone (Astudillo-Araya et al., 2024) y refleja la manera en la que la persona suele atender, procesar y retener información en el contexto escolar (Mendoza et al., 2022). Define un patrón predominante de preferencias que varía en intensidad y cambia con el tiempo de acuerdo con el contexto, el contenido disciplinar, la trayectoria académica y la experiencia vital del estudiante (Felder, 2020).

De tal modo, el EA predominante se materializa a través de estrategias o habilidades cognitivas que adoptan los estudiantes, incorporando la comprensión lectora como una acción transversalizada en todo el proceso (Guerra-García et al., 2022). Al ingresar al nivel superior el estudiantado comienza a tener mayor contacto con textos de carácter científico, lenguaje técnico y mayor nivel de abstracción por lo mismo, la comprensión lectora es base para muchos aprendizajes relacionados con la adquisición de contenidos disciplinares (Amavizca y Álvarez-Flores, 2022). En este sentido, la lectura y su comprensión, media en buena parte el conocimiento académico adquirido en diversas situaciones. Lo contrario, limita el aprendizaje (Duche et al., 2022).

La pandemia del COVID-19 aceleró enfoques multimodales de formación universitaria, más flexibles y con mayor acceso a oportunidades educativas por adaptarse a necesidades personalizadas (Engel y Coll, 2024), como son las formas de aprender. Una vez finalizado el confinamiento, se emprendieron estudios como los de Pino et al. (2024) y Ramírez y Cazares, (2024) para conocer las repercusiones que tales cambios produjeron en el rendimiento académico de los universitarios, reportando resultados negativos en el aprovechamiento escolar a causa de múltiples factores. Uno de éstos, relacionado con la manera en cómo el estudiante percibía, procesaba y aplicaba la información en las diferentes formas de recibir los cursos académicos (Gómez y Jiménez, 2022)

Por ello, es pertinente detectar los posibles cambios que se hayan dado en los patrones de aprendizaje (Mendoza et al., 2022) a partir del confinamiento en 2020, sobre todo de aquellos estudiantes que se adaptaron inadecuadamente a las clases remotas y a las evaluaciones en línea (Villa et al., 2020), ya por cuestiones de salud socioemocional (López et al., 2023), ya por falta de competencias digitales (Casero y Sánchez, 2022) o, por los cambios en las formas cotidianas de estudiar (Ortega et al., 2022) y de interactuar con los pares (Bautista et al., 2023) en las distintas modalidades y estilos de enseñanza (Sondor y Torres, 2021), entre otros.

Bajo esta premisa, se tiene como objetivo general identificar, la preferencia cognitiva para aprender en universitarios de primer ingreso, relacionándola con la incidencia de cinco variables: ciclo escolar (X₁), área del conocimiento (X₂), velocidad lectora (X₃), comprensión lectora (X₄), y género (X₅), antes, durante y después del confinamiento por COVID-19. Ello permitirá más adelante, desarrollar acciones educativas relacionadas con los saberes «T» a lo largo de la trayectoria universitaria.

En específico, se pretende dar respuesta a las siguientes cuestiones: 1) ¿Cuál es el EA predominante por área de conocimiento? 2) ¿El patrón de aprendizaje según el género se alteró por el cambio de modalidad educativa? 3) ¿Cómo se afectó la velocidad y la comprensión lectora, en relación al EA y el ciclo escolar? 4) ¿Cómo se afectó el EA en cada área del conocimiento?

Y, se han planteado las siguientes hipótesis:

El estudio se realizó en una universidad de la Ciudad de México, por la facilidad de acceso a la información interna de datos. Al ingresar, a los estudiantes que han sido aceptados y que han formalizado su matriculación, se les aplica un cuestionario diagnóstico (CDI) durante el curso propedéutico. El cuestionario diagnóstico se compone de varios aspectos, uno de ellos el de EA, que permite trazar un plan de trabajo durante el primer semestre para atender fortalezas y áreas de oportunidad en la gestión del conocimiento. Esta investigación se centrará sólo en el cuestionario que identifica el Estilo de aprendizaje.

El Cuestionario que la universidad aplica es el de Honey-Alonso de Estilos de Aprendizaje (CHAEA) (Alonso et al., 1994). Para los cálculos estadísticos se utilizó el programa Stata versión 15.

Dado que el cuestionario se aplica a toda la población de nuevo ingreso, de las diferentes escuelas y facultades que ofrece la universidad en cinco 5 áreas del conocimiento, no hubo muestreo representativo de la población. A continuación, se ubican las carreras en sus respectivas áreas de conocimiento y número de alumnos (Tabla 1).

De agosto de 2016 a enero de 2024 la universidad registró 10,238 estudiantes de nuevo ingreso. Sin embargo, este estudio empleó los datos que corresponden de enero 2017 a enero 2024. Se trabajó sin muestreo con una unidad de análisis de 9,220 (Tabla 2).

La Investigación es de tipo no experimental, retrospectivo y con un diseño correlacional; registra respuestas de distintas generaciones de universitarios de nuevo ingreso en el período trazado. Se realizó sin la necesidad de manipular deliberadamente las variables, porque se observó el fenómeno tal como se desarrolló en su contexto natural. Por la base de datos disponible y la naturaleza de las variables, el alcance de la investigación se centró en observaciones únicas e irrepetibles en el lapso estudiado.

De los 9,220 estudiantes (52,31% hombres y 47,69% mujeres), distribuidos en las 26 carreras que ofrece la universidad sujeta al análisis, se identificó que las tres licenciaturas con más población de ingreso en el periodo agosto 2016- agosto 2023, fueron en orden descendente: Derecho (21,93%), Administración y Negocios Internacionales (7,43%) y Administración y Finanzas (7,08%).

Los resultados sobre la distribución de la población por EA, de acuerdo con las cuatro categorías del CHAEA, se reflejan en el Gráfico 1 y las frecuencias en la Tabla 3. En ambos registros se aprecia un mayor número de estudiantes reflexivos (33,77%) lo cual parece coincidir con la forma en cómo se desarrolla el trabajo académico del nivel superior, según recogen las investigaciones de Astudillo-Araya et al. (2024) y de Domínguez et al. (2015). El menos, el Activo (8,35%), en concordancia con estudios previos como los de Astudillo-Araya et al. (2024) y Domínguez et al. (2015). Siguiendo el criterio de la predominancia combinada de estilos, se identificaron tres combinaciones más en la población estudiada: Reflexivos-Teóricos (23,37%), Activos-Pragmáticos (7,18%), ambos resultados asociados aparecen en investigaciones como las de Valencia et al. (2020). Una emergente presencia de Activo-Pragmático–Reflexivo-Teórico (1,48%) no se apreció en otros estudios consultados.

Las características que presentan las dos primeras combinaciones, se encuentran sustentadas teóricamente en Honey y Munford (1986): 1) Reflexivo-Teórico (RT). Estilos asociados a formas metódicas de aprender y ponderadas de trabajar porque suelen analizar antes de llegar a conclusiones. Y, 2) Activo- Pragmático (AP). Estilos que tienden a relacionar ideas abstractas y confrontarlas transfiriéndolas a problemas reales. En el caso de la asociación positiva detectada como 3) Activo-Pragmático–Reflexivo-Teórico (AP– RT), podría explicarse en estudiantes con facilidad para improvisar y flexibilidad para aprender, según se requiera por el estilo docente o el contexto donde se dé el aprendizaje. El mismo Sternberg (1998) señala que los estilos cognitivos marcan preferencias, pero no son definitivos o como afirman López y Silva (2009) no son excluyentes o únicos. Faltaría en todo caso, ahondar en esta modalidad combinada para obtener información más precisa.

Para dar respuesta a las preguntas ¿cuál es el EA predominante por área de conocimiento? y ¿cómo se alteró el patrón de aprendizaje según el género por el cambio de modalidad educativa? Se encontró que, en cuanto a las variables «área del conocimiento» (X₃) y «género» (X₅) los resultados de la Tabla 4 sugieren que hay una divergencia en cuanto al comportamiento de la presencia de EA y a las diversas áreas de conocimiento que ofrece la universidad. El Reflexivo predomina en todas las áreas de conocimiento en tanto que el de menor incidencia es la combinación AP–RT, esto sucede incluso en ambos géneros. Algo a destacar de esta tabla es que, el género masculino tiende a no poseer un estilo Activo, en tanto que las mujeres no tienen mucha presencia en el Práctico.

Respecto de la cuestión ¿cómo se afectó la velocidad y la comprensión lectora con el cambio de modalidad educativa a causa del confinamiento en relación al estilo de aprendizaje y ciclo escolar? Se encontró que de las variables velocidad lectora (X₃) y comprensión lectora (X₄), se obtuvieron los puntajes por cada EA (Tabla 5), encontrando que los valores menores corresponden a las combinaciones de Reflexivo-Teórico y Activo- Pragmático. Por otro lado, los puntajes mejor posicionados pertenecen al Reflexivo y al Teórico.

Posterior a realizar la estadística descriptiva, se procedió a contabilizar a los alumnos de acuerdo con su estilo cognitivo para aprender, controlando las variables de ciclo escolar (X₁) y área de conocimiento (X₂). En este sentido se infiere que previo al cambio de modalidad educativa por el COVID-19 y durante el confinamiento predominó el Reflexivo, pero que en la transición al regreso a la modalidad presencial (ciclos agosto 2021- 2023) éste descendió dando lugar a una preferencia asociada de Reflexivo-Teórico (Tabla 6).

Los datos mostrados en los siete siguientes gráficos muestran cierta diversidad, pero la mayoría convergen en que, posterior al confinamiento debido a la pandemia por el COVID-19, se perciben cambios en el EA. Para una mejor observación, las barras grises indican el inicio y fin de la modalidad de clases a distancia.

Como nota aclaratoria, los siguientes gráficos contienen cifras del 2017 a 2023, dado que para 2024, solo se cuentan con datos de enero del 2024 y éstos al ser relativamente pequeños, alterarían las escala al final de las figuras.

De manera general, la interrogante ¿cómo se afectó el EA a causa del cambio de modalidad educativa en cada área de conocimiento? la evidencia muestra que los cambios de modalidad, provocaron ajustes significativos en todos los estilos, es decir, se modificó la tendencia de la preferencia cognitiva, mayormente en las áreas III y IV y menos en la II. Si bien, el área V se muestra a la baja, este cambio obedece al limitado número de alumnos que la integran.

En cuanto al Activo, un hallazgo que nos brinda el Gráfico 2 es que, todas las áreas tienden a descender a partir del 2020 o tener un comportamiento lineal, después del fin del confinamiento (2022), a excepción del área II, que es afín a la salud. Dado que muchos programas de ciencias de la salud tuvieron que encontrar formas creativas de proporcionar experiencias prácticas a través de medios virtuales y el uso de simulaciones en línea, laboratorios virtuales, o incluso sesiones de práctica clínicas, podría explicar tal diferencia en esta población estudiantil, como lo registran Rivadeneira et al. (2025).

Los datos del Gráfico 3 sugieren que, para el tipo Reflexivo, en cuatro a las cinco áreas del conocimiento hay presencia de valores máximos en el lapso que comprende el inicio (2020) y fin del confinamiento (2022). Este dato coincide con lo encontrado por Astudillo-Araya et al. (2024), quienes aseveran que en la modalidad virtual el Reflexivo es el estilo predominante.

Ahora bien, de entre estos resultados, el área III (Económico-Administrativa) presenta un comportamiento atípico respecto del resto, es decir, en esta área hubo menos alumnos Reflexivos, quizá porque ésto va emparejado a la competencia lectora y en este rubro el área III obtuvo niveles bajos (Tabla 5). Datos discrepantes consignan los hallazgos de Domínguez et al. (2015) en estudiantes de Ciencias Administrativas quienes muestran predominancia al Teórico, con diferencias en Mercadotecnia y Hospitalidad en donde los estudiantes prefieren el Pragmático.

El Teórico, una vez que concluye el confinamiento (2022-2023) presenta una recuperación en las áreas II y III, aunque en general tiende a disminuir el número de alumnos catalogados ahí (Gráfico 4). Si se coteja con el Gráfico 6, puede observarse que los estudiantes tienden a combinar características del Teórico con el Reflexivo (Gráfico 3), coincidente con los resultados de Valencia et al. (2020).

De acuerdo al Gráfico 5, se destaca el hecho de que el valor máximo de estudiantes con el Pragmático, reportado en cuatro de las cinco áreas del conocimiento se dan en el lapso que comprende el inicio (2020) y fin del confinamiento (2022), siendo el área III (Económico-Administrativa) la que queda exenta de este comportamiento.

Respecto al combinado Reflexivo-Teórico (Gráfico 6), es de los pocos que tiene un comportamiento muy similar independientemente del área de conocimiento que se analice. Un ejemplo de ello, lo podemos encontrar justo en el año central del confinamiento, es decir, el 2021, a partir de ahí se da un punto de inflexión para observar un aumento relevante y luego estabilizarse e incluso incrementarse como en el caso de las áreas II y V.

Ante la posibilidad de tener más tiempo libre en casa, los estudiantes pudieron haber tenido la oportunidad de reflexionar más sobre su aprendizaje, sus objetivos académicos y su desarrollo personal en general. Tal y como señalan Astudillo-Araya et al. (2024), en un entorno virtual, los estudiantes pueden tener más control sobre cuándo y cómo abordan los materiales de estudio, lo que les brinda la oportunidad de reflexionar sobre lo que están aprendiendo y cómo pueden aplicarlo a la realidad.

El Gráfico 7 revela el comportamiento de la asociación Activo-Pragmático, en el cual es observable la manera en que, a partir del año 2021, los valores de prácticamente todas las áreas de conocimiento, tienden a subir, resaltando el aumento notorio de las áreas III y IV. Sin embargo, una vez que se concreta el regreso a clases presenciales (2022), con excepción del área I, todas presentan un descenso. En los hallazgos de Ramos y Gross (2024), se encontró deficiencia en el modo en que los estudiantes de Ingeniería gestionan el conocimiento adquirido y la reflexión sobre lo aprendido.

Las personas representadas en el Gráfico 8, suelen ser flexibles en la manera en la que se adaptan al aprendizaje, quizá por ello no se muestra un patrón definido.

Finalmente, se utilizó la prueba no paramétrica Kruskall-Wallis, para corroborar si existen diferencias relevantes a nivel estadístico entre dos o más grupos, en este caso, los niveles de velocidad y comprensión lectora al interior de los ciclos escolares y del EA. La prueba determinó que las medianas de los grupos analizados difieren estadísticamente entre sí. Tales hallazgos se muestran en la Tabla 7.

El valor p (0.0001<0.05) indica la existencia significativa de diferencias entre las medianas de los grupos abordados. Ello implica que, tanto a lo largo de los años escolares y de los distintos niveles de Estilo de aprendizaje, el comportamiento de la velocidad y de la comprensión lectora es diferente. De tal manera, puede afirmarse que sí hay diferencia entre velocidad y comprensión lectora, respecto del EA y ciclo escolar.

De igual manera, para reforzar el cumplimiento del objetivo específico de determinar si el EA, la velocidad lectora y la comprensión lectora guardan alguna asociación con el tiempo, es decir con los años de ingreso de la población estudiada, se llevaron a cabo correlaciones respecto al año de ingreso de los alumnos y las variables ya mencionadas. Los resultados señalan que tanto la velocidad lectora (-0.15) y la comprensión lectora (-0.22) guardan una asociación negativa con los años estudiados, es decir, a medida que avanza el tiempo se reduce el puntaje que los alumnos logran en las cuestiones relacionadas con la lectura.

Debido a que las correlaciones temporales son débiles, se estimaron más coeficientes con la intención de enriquecer los resultados, controlando varios factores de interés en esta investigación. La Tabla 8 muestra esos hallazgos.

Un hallazgo particularmente interesante es que, en los años en que no hubo confinamiento, se agudiza la relación inversa entre tiempo y niveles asociados a la lectura. También, llama la atención como el EA más sensible tanto a la comprensión como a la velocidad lectora es el Activo-Pragmático (-0.329 y -0.225 respectivamente).

Por el lado del género, el femenino muestra mayor sensibilidad para las dos pruebas enfocadas a la lectura de los estudiantes. Las carreras con mayores valores en los coeficientes de correlación son las que pertenecen al área Físicomatemática. Es menester puntualizar que, atendiendo al supuesto medular de los coeficientes de correlación sin importar su signo o magnitud, éstos no son suficientes para establecer relaciones de causalidad, lo cual, no es el objetivo de este trabajo.

Una vez que se ha identificado el EA de 9,220 estudiantes de nuevo ingreso con la incidencia de otras variables, se puede afirmar que, las tendencias previo al confinamiento se modificaron con el cambio de modalidad, incluso respecto del género, siendo predominante el Reflexivo, seguido por una combinación de Reflexivo-Teórico. La emergencia del combinado Activo-Pragmático–Reflexivo-Teórico requeriría de un estudio específico para comprender mejor el fenómeno.

Específicamente, las áreas III y IV mostraron mayor sensibilidad en los patrones de aprendizaje; en contraparte la II mostró menor afectación. Se identifica una baja en la velocidad y en la comprensión lectora, lo que podría conllevar un impacto negativo en la gestión de saberes «T» que inciden en el aprendizaje profundo.

El que se evidencie un punto de inflexión en el EA que históricamente venían prefiriendo los estudiantes de nuevo ingreso, podría deberse a que éstos desarrollaron estrategias para mantenerse productivos en medio de circunstancias estresantes.

En cuanto a las hipótesis planteadas:

Como la identificación del EA tiene como finalidad optimizar las acciones educativas a lo largo de la trayectoria universitaria, éste es apenas el punto de partida para otros estudios que puedan asociar los resultados obtenidos con el entorno de aprendizaje, la modalidad formativa, las mediaciones tecnológicas, el estilo docente y las estrategias cognitivas para aprender, por ejemplo.

A partir de estos primeros resultados, se podrá mapear el estilo preferente por saber disciplinar, lo que permitirá a cada responsable de carrera ejercer acciones ad doc. Igualmente, de manera longitudinal podría identificarse la evolución del EA de los universitarios de nuevo ingreso a lo largo de la trayectoria universitaria hasta el egreso. Asimismo, podrían realizarse otros enfoques metodológicos que complementen el objetivo de este estudio y proporcionen una visión más completa.

Los datos analizados de un único cuestionario y de una población muy concreta es una limitante porque condicionó la gama de opciones para el análisis. Aunado a ello, la base de datos disponible, no permitía la aplicación de otras técnicas estadísticas que hubieran robustecido la investigación. Ante esta realidad y los resultados de la regresión lineal sin significancia estadística, se optó por la metodología planteada.