Inteligencia emocional de los docentes universitarios en el rendimiento académico de los estudiantes: desafíos de la inteligencia artificial

  • Iris Aracely Castillo Plaza Universidad Técnica Estatal de Quevedo, Ecuador.
  • Mariana del Rocío Reyes Bermeo Universidad Técnica Estatal de Quevedo, Ecuador.
  • Harold Elbert Escobar Terán Universidad Técnica Estatal de Quevedo, Ecuador.
  • Jefferson Xavier Bravo Salvatierra Universidad Técnica Estatal de Quevedo, Ecuador.
Palabras clave: TMMS-24, docentes universitarios, inteligencia emocional, inteligencia artificial.

Resumen

El estudio se centró en explorar la relación entre el nivel de inteligencia emocional de los docentes universitarios con 146 participantes y el rendimiento académico de sus estudiantes, utilizando el cuestionario TMMS (Trait Meta-Mood Scale) para medir las dimensiones de inteligencia emocional: Atención, Claridad y Reparación emocional. Se realizó un PCA con rotación Varimax para identificar las dimensiones subyacentes en los ítems del TMMS. Los ítems del TMMS se agruparon claramente en tres componentes: Atención, Claridad y Reparación emocional, demostrando la validez y confiabilidad del cuestionario. Inicialmente se consideraron las variables TMMS_ATENCIÓN, TMMS_CLARIDAD, TMMS_REPARACIÓN, Carreras y Sexo en el modelo de regresión lineal. Finalmente, se eliminaron TMMS_CLARIDAD, TMMS_REPARACIÓN y Sexo por no aportar significancia estadística al modelo. Se encontró una correlación negativa significativa entre TMMS_ATENCIÓN y el número de estudiantes en supletorios, indicando que los docentes que prestan menos atención a sus sentimientos tienden a tener más estudiantes con bajo rendimiento. No se encontraron relaciones significativas entre las dimensiones TMMS_CLARIDAD y TMMS_REPARACIÓN y el rendimiento académico de los estudiantes.

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Citas

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Publicado
2024-09-20
Cómo citar
Castillo Plaza, I. A., Reyes Bermeo, M. del R., Escobar Terán, H. E., & Bravo Salvatierra, J. X. (2024). Inteligencia emocional de los docentes universitarios en el rendimiento académico de los estudiantes: desafíos de la inteligencia artificial. GADE: Revista Científica, 4(4), 203-218. Recuperado a partir de https://revista.redgade.com/index.php/Gade/article/view/499