Influencia del Trabajo Colaborativo en el Rendimiento Académico y el Bienestar Psicológico de los Estudiantes Universitarios
The Influence of Collaborative Work on the Academic Performance and Psychological Well-being of University Students
Fernando Josué Arévalo Riera1, Dennis Andrés Mafla Ramirez2 y Jairo José Nipas Chachalo3
1Universidad Técnica del Norte, fjarevalor@utn.edu.ec, https://orcid.org/0009-0006-3495-7355, Ecuador
2Universidad Técnica del Norte, damaflar@utn.edu.ec, https://orcid.org/0009-0001-0438-8861, Ecuador
3Universidad Técnica del Norte, jjnipasc@utn.edu.ec, https://orcid.org/0009-0002-7475-5900, Ecuador
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Información del Artículo |
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RESUMEN |
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Trazabilidad: Recibido 05-07-2025 Revisado 06-07-2025 Aceptado 21-07-2025
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En el presente estudio, analizamos la influencia de las dinámicas de trabajo colaborativo en el rendimiento académico y el bienestar psicológico de estudiantes universitarios. La metodología que empleamos fue de carácter cuantitativo, utilizando un cuestionario en línea con escala de Likert como nuestro instrumento de recolección de datos. Estructuramos el instrumento en cinco dimensiones clave: percepción sobre la dinámica y frecuencia, eficacia percibida, influencia negativa por falta de colaboración, impacto en el bienestar emocional y social, y su efecto en la gestión del estrés. Adicionalmente para analizar la fiabilidad y el constructivo del cuestionario se empleó el método del Alfa de Cronbach. Además, se aplicó la prueba de normalidad de Kolmogorow debido a que el numero de la muestra supera las 50 muestras. Posteriormente se aplica la prueba de Homogeneidad donde el valor de significancia es menor a 0,05 dando como resultado que no existe homogeneidad de las variables además se aplicó la prueba estadística de Anova de un Factor dando como resultado que se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alterna en esta investigación. A continuación, se realiza las correlaciones entre fases del cuestionario, para la elección y análisis de las relaciones más relevantes, teniendo en cuenta varios parámetros propuestos por diferentes expertos. Nuestro objetivo es generar evidencia empírica que nos permita comprender la doble faceta del trabajo en equipo: como herramienta pedagógica que potencia el aprendizaje y la integración social, y como potencial fuente de estrés y rendimiento deficiente cuando su ejecución es problemática. Los hallazgos que buscamos ofrecerán insumos para la mejora de estrategias pedagógicas y el fomento de un entorno académico más saludable y productivo. |
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Palabras Clave: Trabajo colaborativo Rendimiento académico Bienestar psicológico Estudiantes universitarios Estrategias pedagógicas |
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Keywords: Collaborative work Academic performance Psychological well-being University students Pedagogical strategies
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ABSTRACT In the present study, we analyze the influence of collaborative work dynamics on the academic performance and psychological well-being of university students. The methodology employed was quantitative in nature, using an online questionnaire with a Likert scale as our data collection instrument. The instrument was structured around five key dimensions: perception of dynamics and frequency, perceived effectiveness, negative influence due to lack of collaboration, impact on emotional and social well-being, and its effect on stress management. Additionally, the Cronbach's alpha method was used to analyze the reliability and construct of the questionnaire. In addition, the Kolmogorow normality test was applied because the sample size exceeds 50. Subsequently, the Homogeneity test was applied where the significance value was less than 0.05, resulting in a lack of homogeneity of the variables. In addition, the One-Way ANOVA statistical test was applied, resulting in the rejection of the null hypothesis and the acceptance of the alternative hypothesis in this research. Next, correlations between phases of the questionnaire were performed to select and analyze the most relevant relationships, taking into account several parameters proposed by different experts. Our objective is to generate empirical evidence that allows us to understand the dual nature of teamwork: as a pedagogical tool that enhances learning and social integration, and as a potential source of stress and poor performance when its execution is problematic. The findings we aim to provide will serve as input for improving pedagogical strategies and fostering a healthier and more productive academic environment.
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INTRODUCCIÓN
El trabajo colaborativo se ha consolidado como una de las estrategias pedagógicas fundamentales en la educación superior. Su implementación responde a la necesidad de desarrollar en los estudiantes no solo conocimientos teóricos, sino también competencias transversales como la comunicación, el liderazgo y la resolución de conflictos, habilidades indispensables en el entorno profesional contemporáneo. La premisa subyacente es que la interacción y el debate entre pares grupales enriquecen la comprensión, fomentan el pensamiento crítico y en consecuencia, pueden mejorar los resultados académicos. (Guamán-Chisag, 2023)
Barrionuevo Ortiz, Nathaly Isabel, afirman que “El aprendizaje colaborativo influye significativamente en el rendimiento académico de los estudiantes de Física I “ (2021, p. 61). Sin embargo, una de las problemáticas más relevantes es que, aunque el aprendizaje colaborativo ofrece diversas alternativas para mejorar el rendimiento académico, también puede generar ciertos conflictos que afectan negativamente la dinámica de los grupos de trabajo. Además, esta situación puede impactar en el estado emocional de los estudiantes y dificultar el logro de los resultados esperados en las distintas materias. Considera Satama Pereira et al, que “El trabajo colaborativo tiene un impacto positivo en el rendimiento académico y en la mejora de habilidades interpersonales” (2024, p.66). Un factor clave para alcanzar el éxito radica en el adecuado uso de la tecnología y capacitación docente de calidad, ambos esenciales en superar las restricciones encontradas.
La investigación previamente citada además destaca que la cooperación entre estudiantes favorece la comprensión y la motivación en asignaturas de ciencias básicas. Barrionuevo et al., (2021) hallaron que, de 60 alumnos de Física I, el 93% calificaron su trabajo en grupo como “bueno” o “muy bueno” en los siguientes aspectos: depender unos de otros, asumir responsabilidades, animarse mutuamente, organizarse y evaluarse en equipo. Solo entre el 1% y 8% lo consideró insuficiente y deficiente. Esto corrobora que la colaboración virtual es valorada, dejando de lado las calificaciones y el bienestar emocional, temas que este estudio busca aclarar.
Sin embargo, la eficacia del trabajo colaborativo no está exenta de desafíos. Nuestra experiencia práctica en el aula nos ha permitido observar una realidad compleja donde factores como la distribución desigual de responsabilidades, la falta de compromiso y las dificultades de comunicación pueden transformar una oportunidad de aprendizaje en una fuente significativa de estrés, frustración y conflictos interpersonales. Esta dualidad plantea una pregunta crítica para los educadores e investigadores: ¿cómo podemos maximizar los beneficios del trabajo en equipo minimizando sus efectos adversos sobre el rendimiento y el bienestar de nuestro estudiantado? Se ha documentado que el estrés académico, de hecho, puede afectar negativamente el bienestar psicológico general del estudiante (Sarmiento & Pilco, 2025).
Por ello, en este estudio nuestro objetivo principal es analizar la influencia del trabajo colaborativo en el rendimiento académico y el bienestar psicológico de los estudiantes universitarios. A través de la percepción directa de los alumnos, buscamos desglosar los elementos que determinan una experiencia colaborativa exitosa frente a una deficiente, y cómo cada una de estas impacta tanto en las calificaciones obtenidas como en la salud emocional. Justificamos esta investigación en la necesidad de generar evidencias que sustenten el diseño de políticas y prácticas docentes más efectivas, que no solo promuevan la colaboración, sino que también nos doten de las herramientas necesarias para gestionarla de manera saludable y productiva.
MATERIALES Y MÉTODOS
El análisis de esta investigación se basa en el método científico, eligiendo fundamentos epistemológicos al paradigma positivista, según el cual se puede concebir la realidad como objetiva, medible y susceptible de ser rastreada mediante leyes generales. Define Herrera El paradigma positivista, también conocido como paradigma cuantitativo, empírico o racionalista, tiene como objetivo principal explicar, predecir y controlar los fenómenos mediante la verificación de teorías y leyes” (2024, p.59). Desde esta perspectiva se asume el fenómeno de estudio influencia del trabajo colaborativo en el rendimiento académico y el bienestar psicológico de los estudiantes universitarios. Desde el punto de vista de Hernández Sampieri, “El enfoque cuantitativo se define como el método sistemático basado en la medición y análisis estadísticos de datos. Este enfoque busca explicar, predecir o describir fenómenos a través de la medición objetiva y la aplicación de técnicas estadísticas” (2020, p. 45-50). Este enfoque es útil para medir datos números (encuestas, experimentos o datos estadísticos) para encontrar respuestas claras y objetivas. No se basa en opiniones, sino en evidencia medible. El tipo de investigación empleado es descriptivo-correlacional, ya que busca relacionar y examinar la relación entre dos variables: el trabajo colaborativo, por una parte, y el rendimiento académico y la salud psicológica del estudiante universitario, por la otra. Este enfoque cuantitativo permite no sólo describir y medir las características observables de cada variable, sino también analizar estadísticamente cómo se relacionan entre sí en este contexto educativo específico. La investigación no implica la manipulación de las variables, sino la medición y cuantificación de su comportamiento natural, con el propósito de descubrir si existe una asociación estadística entre ellas y determinar la magnitud e incidencia de dicha relación entre ambos campos de estudio.
Como principal instrumento de recolección de datos se utilizó una encuesta estructurada en línea compuesta por 15 ítems, garantizando el anonimato y la confidencialidad de los participantes. Se dividió el instrumento en dos secciones principales: un conjunto de preguntas demográficas y cinco dimensiones temáticas para evaluar las variables de la investigación. En palabras de Creswell “Una encuesta estructurada son procedimientos en la investigación cuantitativa en los que los investigadores administran una encuesta a una muestra o a toda la población de personas para describir las actitudes, opiniones, comportamientos o características de la población.” (2012, p. 398)
La muestra estuvo conformada por 143 estudiantes de la Universidad Técnica del Norte, quienes se encuentran cursando en las diversas carreras. La técnica del muestreo empleada fue no probabilística por conveniencia, seleccionada con base a la disponibilidad de los participantes y con la relevancia del trabajo de investigación. Creswell, 2012 afirma que, “En el muestreo por conveniencia, el investigador selecciona participantes porque están dispuestos y disponibles para ser estudiados. En este caso, el investigador no puede afirmar con confianza que los individuos sean representativos de la población.” (2012, p. 167). Este tipo de muestra se usa mucho cuando se está empezando a investigar un tema nuevo, o cuando no se cuenta con el tiempo necesario ni con los recursos suficientes para efectuar una investigación más avanzada.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Para validar el instrumento de recolección de datos y examinar la coherencia interna del constructo entre sus ítems, se aplicó el método de Alfa de Cronbach. Este algoritmo estadístico que mide qué tan estrechamente relacionados están los ítems entre sí como parte de un mismo constructo o dimensión. Como resultado se obtuvo una tabla que muestra un valor de Alpha de 0,916, lo cual nos indica excelente en términos de confiabilidad y consistencia interna. El coeficiente correspondiente al Alfa de Cronbach se muestra en la Tabla 1.
Tabla 1: Alfa de Cronbach.
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Estadísticas de fiabilidad |
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Alfa de Cronbach |
N de elementos |
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,916 |
15 |
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Se utilizó en esta investigación una muestra de 143 estudiantes, cuyo tamaño justificó el uso de la prueba estadística de normalidad Kolmogórov-Smirnow, empleada para muestras mayores a 50 casos. En los resultados se encontró el valor de significancia menor a 0,05, indicando que se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alterna lo cual se asume que los datos no siguen una distribución normal. Esta consideración es crucial para garantizar la validez de las conclusiones y el correcto contraste de las hipótesis planteadas en la investigación. El coeficiente correspondiente a la prueba de normalidad de Kolmogorow se muestra en la Tabla 2.
Tabla 2: Prueba de Normalidad Kolmogorov-Smirnov
Tabla 3: Intervalos de confianza de la rho de Spearman
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Intervalos de confianza de la rho de Spearman |
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Rho de Spearman |
Significance (2-tailed) |
95% de intervalos de confianza (bilateral)a,b |
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Inferior |
Superior |
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Fase1 - Fase2 |
,703 |
,000 |
,606 |
,780 |
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Fase1 - Fase3 |
,256 |
,002 |
,091 |
,407 |
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Fase1 - Fase4 |
,740 |
,000 |
,652 |
,808 |
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Fase1 - Fase5 |
,135 |
,108 |
-,035 |
,297 |
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Fase2 - Fase3 |
,329 |
,000 |
,170 |
,472 |
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Fase2 - Fase4 |
,720 |
,000 |
,627 |
,792 |
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Fase2 - Fase5 |
,272 |
,001 |
,108 |
,422 |
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Fase3 - Fase4 |
,308 |
,000 |
,146 |
,453 |
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Fase3 - Fase5 |
,573 |
,000 |
,447 |
,676 |
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Fase4 - Fase5 |
,166 |
,048 |
-,003 |
,326 |
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La matriz de correlaciones nos permite ver cuán relacionado este cada par de fases. Cuando los límites inferior y superior del IC (intervalos de confianza) son ambos positivos, la relación resulta estadísticamente estable. Para interpretar las relaciones se siguieron las siguientes directrices propuestas por Lovakov y Agadullina (2021), avalados por Field (2021) y comentados por Gravetter y Wallnau (2022).
Categorías de efecto. (ρ)
0.00 – 0.19 = pequeña.
0.20 – 0.29 = media.
0.30 – 0.39 = grande.
≥ 0.40 = muy grande.
Significancia aparte.
p < .05 = la correlación es estadísticamente real.
El 0 queda fuera del IC.
Tabla 4: Interpretación de las relaciones más relevantes.
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Interpretación de las relaciones más relevantes |
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Fase 1 - Fase 4 ρ = .740, p < .001, IC 95 % [.652, .808] |
Se aprecia un vínculo fuerte y estable entre “Percepción sobre la Dinámica y Frecuencia del Trabajo Colaborativo” y “Influencia en el Bienestar Emocional y Social”. Entonces, cuanto más seguido y fluido se trabaja en grupo, los estudiantes se sienten mejor. |
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Fase 2 - Fase 4 ρ = .720, p < .001, IC 95 % [.627, .792] |
Existe una relación consistente y fuerte entre “Percepción sobre la Eficacia del Trabajo Colaborativo” y “Influencia en el Bienestar Emocional y Social”. Se afirma y refuerza la idea de que desde la calidad del equipo: un trabajo colaborativo que realmente funciona también levanta el ánimo y la sensación de incorporación. |
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Fase 2 - Fase 3 ρ = .329, p < .001, IC 95 % [.170, .472] |
Observamos una relación clara y relevante entre “Percepción sobre la Eficacia del Trabajo Colaborativo” e “Influencia Negativa en el Rendimiento por Falta de Colaboración”. Se muestra la eficacia que crea cierta dependencia académica; el éxito colectivo genera confianza, pero también crea la idea de que sin el grupo el rendimiento propio caería. |
Las correlaciones muestran tres principales lazos. Primero, trabajar en grupo con frecuencia se relaciona fuertemente al bienestar emocional; cuanto más colabore el equipo, mejor se sienten los estudiantes. Segundo, cuando el equipo funciona bien, ese mismo bienestar también sube con fuerza. Tercero, la eficacia del grupo se relaciona, de forma clara, aunque menor, con la idea de que las notas bajarían si el equipo y su colaboración fallaran. Las demás relaciones o vínculos son inciertos, por lo que se mencionan como tendencias y no influyen en las conclusiones fundamentales
Tabla 5: Prueba de Homogeneidad de varianzas.
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Pruebas de homogeneidad de varianzas |
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Estadístico de Levene |
gl1 |
gl2 |
Sig. |
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Fase 4 |
Se basa en la media |
3,339 |
11 |
130 |
,000 |
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Se basa en la mediana |
2,228 |
11 |
130 |
,016 |
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Se basa en la mediana y con gl ajustado |
2,228 |
11 |
95,102 |
,019 |
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Se basa en la media recortada |
3,279 |
11 |
130 |
,001 |
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Ho=No existen diferencias significativas en los niveles de rendimiento académico ni de bienestar psicológico entre estudiantes que participan en trabajo colaborativo y quienes no lo hacen.
Hi=Los estudiantes universitarios que participan en trabajo colaborativo presentan mayores niveles de rendimiento académico y bienestar psicológico que quienes no lo practican
La tabla muestra 4 métodos diferentes para evaluar la homogeneidad de las varianzas:
En el caso de la media el p-valor es menor que 0.05, lo que indica que las varianzas no son homogéneas. Esto sugiere que las varianzas de los grupos difieren significativamente. De igual manera en la mediana el p-valor es menor que 0.05, lo que también indica que las varianzas no son homogéneas. Este resultado coincide con el método basado en la media, aunque el estadístico de Levene es ligeramente menor. En el caso de la mediana con los grados de libertad ajustado El p-valor es menos de 0.05, entonces las varianzas no se igualan. El p-valor es ligeramente superior aún que, en la técnica previa, este sigue siendo significativo o superior. El ajuste de los grados de libertad no varía a la conclusión fundamental. Por último, se encuentra la media recortada la cual nos dice que El p-valor es menor que 0.05, lo que indica que las varianzas no son homogéneas. Este resultado es consistente con el método basado en la media.
Tabla 6: Prueba Anova de un Factor.
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ANOVA |
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Fase 4 |
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Suma de cuadrados |
gl |
Media cuadrática |
F |
Sig. |
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Entre grupos |
830,922 |
12 |
69,243 |
20,680 |
,000 |
|
Dentro de grupos |
435,288 |
130 |
3,348 |
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Total |
1266,210 |
142 |
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El análisis ANOVA reveló diferencias estadísticamente significativas en las medias de los grupos (F=20.680 p<0.001), lo que indica que al menos dos grupos presentan valores distintos en la variable Fase 4. Las pruebas de Levene mostraron heterocedasticidad (p<0.05), lo que cuestiona la validez del ANOVA tradicional. Este resultado sugiere que las diferencias observadas podrían estar influenciadas por variaciones desiguales entre los grupos. Los grupos difieren significativamente, pero se requieren métodos alternativos o ajustes para abordar la heterocedasticidad antes de validar conclusiones definitivas
Con los resultados obtenidos en esta investigación se contrasta la investigación realizada por Martínez, J., Díaz & López cuyo tema es” Impacto del trabajo colaborativo en el rendimiento académico y el bienestar psicológico de estudiantes universitarios en contextos de aprendizaje activo” ( 2021, p.22) lo cual los autores en los resultados manifestaron que los estudiantes que se involucraron al trabajo colaborativo en actividades de trabajo grupal alcanzaron un mejor rendimiento en sus calificaciones cuyo promedio más alto fue de 12,5%, a comparación de los estudiantes que realizaron actividades académicas de forma individual. Esto se obtuvo gracias a la retroalimentación y apoyo entre las personas del mismo nivel, y la resolución conjunta de los diversos problemas y a las diferentes perspectivas compartidas dentro del campo de estudio. Además de que se redujo el nivel del estrés en base en la aplicación de mediciones a través de escalas validas y un incremento de significancia de pertenecer a un grupo, Cabe recalcar que los estudiantes manifestaron su grado de malestar y conformidad cuando los roles grupales no estaban claramente definidos para su cumplimiento y el logro de las actividades grupales. Esta investigación guarda similitud ya que en ambas se contextualiza que el trabajo colaborativo es una herramienta educativa de alto impacto, y se contrasta con la otra investigación debido a que se desarrolla un análisis correlacional más profundo entre las diferentes dimensiones del cuestionario propuesto y la diferencia del trabajo colaborativo entre beneficio y riesgo. Esto ayuda a tener una mejor idea para crear estrategias en la educación que no solo fomenten el trabajo en grupal, sino también de poder evitar los problemas que se puedan originar cuando no existe una organización adecuada y oportuna dentro del círculo social y educativo
CONCLUSIÓN
AGRADECIMIENTO
Queremos expresar nuestro más profundo agradecimiento a la Universidad Técnica del Norte, por brindarnos el marco académico y los recursos necesarios para llevar a cabo esta investigación. A la Carrera de Mercadotecnia, por la formación integral que nos ha permitido desarrollar las habilidades para abordar este tipo de estudios.
Nuestro sincero reconocimiento a nuestros compañeros, cuya colaboración y apoyo incondicional fueron esenciales en cada etapa de este proceso. Asimismo, extendemos nuestro agradecimiento a todos los estudiantes que participaron en las encuestas, su valiosa contribución y honestidad en las respuestas hicieron posible la obtención de los datos que sustentan este estudio.
De manera especial, queremos agradecer a nuestro distinguido profesor, Ing. Mauricio Lima, por su guía experta, sus consejos precisos y su constante motivación. Su acompañamiento fue fundamental para el rigor y la profundidad de esta investigación
REFERENCIAS
Barrionuevo Ortiz, N. I., Flores Gallegos, L. C., & Huamán Martínez, J. C. (2021). Aprendizaje colaborativo y rendimiento académico de los estudiantes del curso de Física I de una universidad privada de Lima en el ciclo 2021-I [Tesis de maestría, Universidad Tecnológica del Perú]. Repositorio Institucional UTP. https://hdl.handle.net/20.500.12867/5208
Creswell, J. W. (2012). Educational research: Planning, conducting, and evaluating quantitative and qualitative research (4.ª ed.). Pearson.
Field, A. P. (2021). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (6.ª ed.). SAGE Publications.
Gravetter, F. J., & Wallnau, L. B. (2022). Statistics for the behavioral sciences (11.ª ed.). Cengage Learning.
Guamán-Chisag, J. L. (2023). Aprendizaje colaborativo y su influencia efectiva en el rendimiento académico. MQRInvestigar, 7 (1), 2291–2309. https://doi.org/10.56048/MQR20225.7.1.2023.2291-2309
Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., & Baptista Lucio, P. (2020). Metodología de la investigación (4.ª ed.). McGraw-Hill.
Lovakov, A., & Agadullina, E. R. (2021). Empirically derived guidelines for effect-size interpretation in social psychology. European Journal of Social Psychology, 51 (5), 485–504. https://doi.org/10.1002/ejsp.2752
Martínez, J., Díaz, A., & López, M. (2021). Impacto del trabajo colaborativo en el rendimiento académico y el bienestar psicológico de estudiantes universitarios en contextos de aprendizaje activo. Revista Iberoamericana de Educación Superior, 12 (34), 112–135. https://doi.org/10.22201/riees.20072820e.2021.34a5
Sarmiento Benavides, A. S., & Pilco Guadalupe, G. A. (2025). Estrés académico y bienestar psicológico en estudiantes universitarios. Revista Cubana de Medicina Militar, 54 (2), e025063686.
Satama Pereira, W. I., Benítez Sacapi, C. A., Cuenca Tene, Á. M., & Velasco Gómez, A. H. (2024, 4 de noviembre). Liderazgo transformacional en entornos educativos inclusivos. SAGA: Revista Científica Multidisciplinar, 1 (4), 114–125