Technology Rain Journal ISSN: 2953-464X  
Vol. 5 Núm. 2 (Julio – Diciembre 2026),e141.  
Artículo de Investigación Original  
Factores asociados a la intención de abandono estudiantil en la Facultad de  
Mecánica de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Ecuador  
Factors associated with student dropout intention in the Faculty of Mechanical  
Engineering at Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Ecuador  
Juan Carlos Rodríguez León1[0000-0002-5183-8650], Manuel Antonio Meneses Freire2[0000-0001-8182-3153]  
1 Universidad Politécnica Estatal del Carchi – Maestrante de la Dirección de Posgrado - Ecuador, juanc.rodriguez@upec.edu.ec  
2Universidad Nacional de Chimborazo – Facultad de Ingeniería – Carrera de Ingeniería en Telecomunicaciones - Ecuador,  
ameneses@unach.edu.ec.  
CITA EN APA:  
Rodríguez León, J. C., & Meneses  
Resumen. La intención de abandono estudiantil constituye una  
problemática multidimensional que afecta la permanencia en la  
Freire, M. A. (2026). Factores  
educación superior. El objetivo de este estudio fue analizar de manera  
asociados a la intención de abandono  
exploratoria los factores asociados a la intención de abandono  
estudiantil en estudiantes de nivelación de la Facultad de Mecánica de  
la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Se desarrolló una  
investigación cuantitativa, transversal y descriptivo-exploratoria con  
una muestra no probabilística de 260 estudiantes. Se aplicaron análisis  
descriptivos, pruebas de asociación, regresión logística y Random  
Forest. Los resultados evidenciaron elevados niveles de estrés  
académico (82,7 %), exigencia académica (94,2 %) y dificultades  
económicas (60,0 %). La inseguridad vocacional mostró una asociación  
significativa con la intención de abandono (OR=3,917; p=0,0051). El  
modelo de regresión logística alcanzó un AUC de 0,753, mientras que  
Random Forest obtuvo un AUC de 0,618. El Índice Descriptivo de  
Riesgo de Intención de Abandono Estudiantil alcanzó un valor global de  
76,02 %, evidenciando una alta presencia de factores asociados al  
abandono dentro de la muestra analizada.  
estudiantil en la Facultad de  
Mecánica de la Escuela Superior  
Politécnica de Chimborazo, Ecuador  
. Technology Rain Journal, 5(2).  
https://doi.org/10.55204/trj.v5i2.e141  
Recibido: 22 de abril-2026  
Aceptado: 28 de mayo-2026  
Publicado: 14 de junio-2026  
Technology Rain Journal  
ISSN: 2953-464X  
Palabras Clave: Intención de Abandono, Estudiantes Universitarios,  
Permanencia, Educación Superior, Factores Académicos.  
Abstract: Student dropout intention constitutes a multidimensional problem  
that affects student retention in higher education. The objective of this study was  
to explore the factors associated with dropout intention among leveling-course  
students of the Faculty of Mechanical Engineering at the Escuela Superior  
Politécnica de Chimborazo. A quantitative, cross-sectional, and exploratory-  
descriptive study was conducted with a non-probabilistic sample of 260 students.  
Descriptive analyses, association tests, logistic regression, and Random Forest  
models were applied. The results revealed high levels of academic stress  
(82.7%), academic workload demands (94.2%), and economic difficulties  
(60.0%). Vocational insecurity showed a significant association with dropout  
intention (OR = 3.917; p = 0.0051). The logistic regression model achieved an  
AUC of 0.753, whereas the Random Forest model obtained an AUC of 0.618.  
The Descriptive Index of Student Dropout Intention Risk reached an overall  
value of 76.02%, indicating a high prevalence of factors associated with dropout  
intention within the analyzed sample. These findings provide empirical evidence  
to support the design of early intervention and student retention strategies in  
higher education institutions.  
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International (CC BY 4.0 )  
Los autores conservan los derechos  
morales y patrimoniales de sus obras.  
Keywords: Intention to Drop Out, University Students, Retention, Higher  
Education, Academic Factors.  
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1. INTRODUCCIÓN  
La educación superior constituye un componente fundamental para el desarrollo social,  
económico y humano, debido a su contribución en la formación de profesionales capaces de  
responder a las necesidades científicas, tecnológicas y productivas de la sociedad. No obstante, uno  
de los principales desafíos que enfrentan las instituciones de educación superior es el abandono  
estudiantil, fenómeno que afecta la permanencia académica, el rendimiento institucional y las  
oportunidades de desarrollo de los estudiantes (Medina & Galván, 2021).  
A nivel internacional, diversos organismos han señalado que la permanencia estudiantil  
representa una problemática prioritaria dentro de los sistemas educativos, especialmente en  
contextos caracterizados por vulnerabilidad económica y desigualdad social. Esta situación limita  
el cumplimiento del Objetivo de Desarrollo Sostenible 4, orientado a garantizar una educación  
inclusiva, equitativa y de calidad para todos (Ruiz & Borrero, 2023). En este escenario, el abandono  
universitario no responde a una única causa, sino a la interacción de factores académicos,  
personales, económicos, familiares e institucionales que pueden influir en la continuidad de los  
estudios superiores.  
En el contexto latinoamericano y ecuatoriano, investigaciones recientes han evidenciado que  
factores como las dificultades económicas, el estrés académico, la sobrecarga de actividades, la falta  
de orientación vocacional, el limitado apoyo familiar y la insatisfacción con el entorno institucional  
se relacionan con una mayor intención de abandono estudiantil (Castañeda, 2020; Demichelis,  
2024). Estas condiciones afectan especialmente a estudiantes de primeros niveles universitarios,  
quienes enfrentan procesos de adaptación académica y social que incrementan su vulnerabilidad  
frente a la permanencia educativa.  
La Facultad de Mecánica de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo (ESPOCH),  
integrada por las carreras de Ingeniería Automotriz, Ingeniería Industrial, Ingeniería Mecánica y  
Mantenimiento Industrial, no es ajena a esta problemática. En particular, los estudiantes que cursan  
el período de nivelación afrontan exigencias académicas, cambios en las dinámicas de aprendizaje  
y condiciones socioeconómicas que pueden influir en la intención de abandonar sus estudios  
universitarios.  
Desde el punto de vista metodológico, la identificación temprana de factores asociados al  
abandono estudiantil constituye un elemento relevante para fortalecer las estrategias institucionales  
de acompañamiento y retención universitaria. En este sentido, diversos estudios han utilizado  
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herramientas descriptivas, modelos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para analizar  
patrones relacionados con la permanencia académica y el riesgo de abandono.  
Si bien existen investigaciones que han analizado la deserción universitaria en distintos  
contextos latinoamericanos, aún son limitados los estudios que integran simultáneamente factores  
académicos, sociales, económicos y vocacionales mediante enfoques combinados de estadística  
inferencial y aprendizaje automático en estudiantes de nivelación universitaria ecuatorianos. Esta  
brecha resulta especialmente relevante en carreras de ingeniería, donde los procesos de adaptación  
académica suelen presentar mayores niveles de exigencia y vulnerabilidad frente a la permanencia  
estudiantil.  
En función de ello, la presente investigación tiene como propósito analizar de manera  
exploratoria los factores académicos, personales, sociales, económicos e institucionales asociados a  
la intención de abandono estudiantil en los estudiantes de nivelación de la Facultad de Mecánica de  
la ESPOCH. Para complementar el análisis, se construyó un Índice Descriptivo de Riesgo de  
Intención de Abandono Estudiantil (IRD-E), orientado a sintetizar de forma agregada la presencia  
de factores relacionados con la intención de abandono dentro de la muestra estudiada. Asimismo,  
se emplearon análisis descriptivos, pruebas de asociación, regresión logística y un modelo Random  
Forest con fines exploratorios. Los resultados buscan aportar evidencia empírica que contribuya al  
diseño de estrategias institucionales orientadas a fortalecer la permanencia y retención estudiantil  
en el contexto universitario.  
2. METODOLOGÍA O MATERIALES Y MÉTODOS  
La presente investigación tuvo un enfoque cuantitativo, de diseño transversal y alcance  
descriptivo-exploratorio. El estudio se desarrolló en la Facultad de Mecánica de la Escuela Superior  
Politécnica de Chimborazo (ESPOCH), integrada por las carreras de Ingeniería Automotriz,  
Ingeniería Industrial, Ingeniería Mecánica y Mantenimiento Industrial.  
La población de estudio estuvo conformada por estudiantes del período de nivelación de las  
carreras de la Facultad de Mecánica. Para la investigación se seleccionó una muestra no  
probabilística por conveniencia de 260 estudiantes, distribuida de la siguiente manera: 65  
estudiantes de Ingeniería Automotriz, 64 de Ingeniería Industrial, 65 de Ingeniería Mecánica y 66  
de Mantenimiento Industrial. La selección de la muestra se realizó considerando la accesibilidad y  
disponibilidad de los estudiantes durante el período de recolección de información.  
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La técnica empleada para la recolección de datos fue la encuesta, debido a su capacidad para  
recopilar información de manera rápida y estructurada en grupos numerosos de participantes. El  
instrumento estuvo conformado por preguntas cerradas relacionadas con factores académicos,  
personales, sociales, económicos e institucionales asociados a la intención de abandono estudiantil.  
La validez de contenido del instrumento fue evaluada mediante el coeficiente V de Aiken a  
partir del criterio de expertos, obteniéndose un valor global de V = 0.92, evidenciando una adecuada  
relevancia, claridad y pertinencia de los ítems evaluados. Por su parte, la confiabilidad interna fue  
determinada mediante el coeficiente Alfa de Cronbach, alcanzándose un valor de α = 0.87,  
considerado adecuado para fines de investigación según los criterios comúnmente aceptados en  
estudios educativos y sociales.  
Con fines descriptivos y exploratorios, se construyó un Índice Descriptivo de Riesgo de  
Intención de Abandono Estudiantil (IRD-E), orientado a sintetizar de forma agregada la presencia  
de factores asociados a la intención de abandono estudiantil dentro de la muestra analizada. La  
construcción del índice se fundamentó en categorías teóricas reportadas en la literatura sobre  
abandono universitario (Ferro et al., 2019), agrupadas en las siguientes dimensiones:  
•
•
•
•
•
•
Carga académica y estrés: preguntas 1, 9, 10 y 13.  
Alineación vocacional y satisfacción con la carrera: preguntas 4, 5 y 12.  
Apoyo social y familiar: preguntas 6, 8, 18 y 19.  
Factores económicos: pregunta 20.  
Satisfacción institucional: preguntas 2, 15, 21 y 22.  
Compatibilidad horaria y necesidades de flexibilidad: pregunta 16.  
Para cada dimensión se calculó el porcentaje de respuestas consideradas indicativas de  
riesgo. Posteriormente, el IRD-E general se obtuvo mediante el promedio simple de los porcentajes  
observados en cada categoría, utilizando la siguiente expresión:  
푫ퟏ + 푫ퟐ + 푫ퟑ + 푫ퟒ + 푫ퟓ + 푫ퟔ  
푰푹푫 − 푬 =  
ퟔ
donde:  
•
•
•
•
•
•
D1 corresponde a carga académica y estrés.  
D2 a alineación vocacional y satisfacción con la carrera.  
D3 a apoyo social y familiar.  
D4 a factores económicos.  
D5 a satisfacción institucional.  
D6 a compatibilidad horaria y necesidades de flexibilidad.  
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La interpretación del índice se realizó bajo criterios descriptivos:  
•
•
•
Riesgo bajo: IRD-E < 50%.  
Riesgo moderado: IRD-E entre 50% y 69%.  
Riesgo alto: IRD-E ≥ 70%.  
Debido a que el Índice Descriptivo de Riesgo de Intención de Abandono Estudiantil (IRD-  
E) constituye una construcción exploratoria desarrollada para sintetizar la presencia agregada de  
factores asociados a la intención de abandono dentro de la muestra estudiada, sus resultados deben  
interpretarse únicamente con fines descriptivos. El índice no pretende reemplazar modelos  
predictivos ni constituye una medida diagnóstica validada individualmente, sino un indicador  
complementario para apoyar la interpretación integral de los resultados obtenidos.  
El análisis estadístico se desarrolló en varias etapas. Inicialmente, se realizó estadística  
descriptiva mediante frecuencias absolutas y porcentajes para caracterizar las variables de estudio.  
Posteriormente, se aplicaron pruebas de chi-cuadrado de Pearson con el propósito de explorar  
asociaciones entre variables categóricas y la intención de abandono estudiantil. Previamente, se  
verificó el supuesto de frecuencias esperadas mínimas; cuando este criterio no se cumplió, se utilizó  
la prueba exacta de Fisher.  
Adicionalmente, se ajustó un modelo de regresión logística binaria con fines exploratorios  
para analizar la relación entre variables académicas, sociales, económicas e institucionales y la  
intención de abandono estudiantil. La variable dependiente fue codificada de forma dicotómica: Sí  
= 1 y No = 0. Los resultados del modelo se reportaron mediante odds ratio (OR), intervalos de  
confianza al 95% y área bajo la curva (AUC). Asimismo, se verificó la ausencia de problemas  
severos de colinealidad mediante el factor de inflación de la varianza (VIF).  
La selección de variables candidatas para el modelo de regresión logística se realizó  
considerando tanto la evidencia teórica reportada en la literatura como los resultados obtenidos en  
los análisis bivariados preliminares. Se incluyeron inicialmente aquellas variables que mostraron  
asociación estadísticamente significativa con la intención de abandono estudiantil, conservándose  
en el modelo final únicamente aquellas que mantuvieron significancia estadística y aportaron  
capacidad explicativa al ajuste global.  
Como complemento analítico, se implementó un modelo Random Forest de clasificación  
exploratoria para identificar la importancia relativa de las variables asociadas a la intención de  
abandono estudiantil. El modelo fue entrenado utilizando una partición del 70% de los datos para  
entrenamiento y 30% para prueba, incorporando validación cruzada repetida de 10 particiones y 3  
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repeticiones. El modelo presentó una adecuada capacidad de clasificación exploratoria, evidenciada  
mediante la curva ROC y área bajo la curva obtenida.  
El modelo Random Forest fue configurado utilizando 500 árboles de decisión (ntree = 500)  
y una selección aleatoria de variables predictoras en cada partición (mtry = 3). Para reducir el riesgo  
de sobreajuste se aplicó validación cruzada repetida de diez particiones con tres repeticiones. La  
importancia relativa de las variables fue estimada mediante la reducción promedio de impureza y la  
contribución de cada predictor al desempeño global del modelo.  
Debido al uso de un muestreo no probabilístico por conveniencia, los análisis estadísticos  
realizados fueron interpretados exclusivamente con carácter exploratorio. En consecuencia, los  
resultados obtenidos no deben considerarse inferencias generalizables a toda la población  
universitaria, sino asociaciones y patrones observados dentro de la muestra estudiada.  
3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN  
Tabla 1. Características sociodemográficas de los estudiantes de nivelación de la Facultad de Mecánica  
Variable  
Categoría  
Frecuencia  
65  
Porcentaje  
25,0%  
24,6%  
25,0%  
25,4%  
82,3%  
17,7%  
70,4%  
11,9%  
17,7%  
65,4%  
32,3%  
2,3%  
Carrera  
Ingeniería Automotriz  
Ingeniería Industrial  
64  
Ingeniería Mecánica  
65  
Mantenimiento Industrial  
66  
Proveniencia  
Región  
Público  
Privado  
Sierra  
Costa  
214  
46  
183  
31  
Oriente  
16–18 años  
19–21 años  
22–25 años  
Masculino  
Femenino  
Sí  
46  
Edad  
170  
84  
6
Género  
206  
54  
79,2%  
20,8%  
96,2%  
3,8%  
Posee internet  
250  
10  
No  
Posee computadora  
Intención de abandono  
Sí  
182  
78  
70,0%  
30,0%  
53,1%  
46,9%  
No  
Sí  
138  
122  
No  
Los resultados evidenciaron una distribución homogénea entre las carreras de la Facultad de  
Mecánica, observándose una participación similar de estudiantes en Ingeniería Automotriz,  
Ingeniería Industrial, Ingeniería Mecánica y Mantenimiento Industrial. La mayoría de los  
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participantes provino de instituciones educativas públicas y perteneció principalmente a la región  
Sierra.  
Asimismo, predominó el grupo etario entre 16 y 18 años y una mayor participación  
masculina dentro de la muestra estudiada. Respecto a las condiciones tecnológicas, la mayoría  
manifestó contar con acceso a internet y disponer de computadora para el desarrollo de actividades  
académicas.  
Por otra parte, más de la mitad de los estudiantes indicó haber considerado abandonar sus  
estudios universitarios debido a factores académicos, personales o económicos, situación que  
evidencia la relevancia de analizar los elementos asociados a la permanencia estudiantil en los  
primeros niveles universitarios.  
Tabla 2. Factores académicos, personales e institucionales asociados a la intención de abandono  
Factor evaluado  
Percibe alta exigencia académica  
Respuesta afirmativa  
94,2%  
Presenta estrés académico  
82,7%  
La exigencia afecta su salud psicológica  
Necesita mejores técnicas de estudio  
Considera adecuada la organización institucional  
Está conforme con la carrera elegida  
Percibe apoyo familiar  
63,8%  
95,0%  
83,8%  
90,4%  
86,9%  
Presenta dificultades económicas para financiar la carrera  
60,0%  
Los resultados mostraron una elevada percepción de exigencia académica y una importante  
presencia de estrés derivado de la acumulación de actividades universitarias. Asimismo, una  
proporción considerable de estudiantes manifestó que la exigencia académica afecta su salud  
psicológica, evidenciando la presencia de factores emocionales asociados a la permanencia  
universitaria.  
También se identificaron dificultades relacionadas con técnicas de estudio y adaptación  
académica, situación frecuente en estudiantes de nivelación que enfrentan nuevas dinámicas de  
aprendizaje y mayores exigencias curriculares.  
A pesar de ello, los estudiantes reportaron percepciones favorables respecto a la organización  
institucional, el apoyo familiar y la satisfacción con la carrera elegida. Estos elementos podrían  
constituirse en factores protectores frente a la intención de abandono estudiantil.  
Tabla 3. Índice Descriptivo de Riesgo de Intención de Abandono Estudiantil  
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Dimensión  
Carga académica y estrés  
Valor obtenido  
83,93%  
87,03%  
86,83%  
40,00%  
86,83%  
71,50%  
76,02%  
Alineación vocacional y satisfacción con la carrera  
Apoyo social y familiar  
Factores económicos  
Satisfacción institucional  
Compatibilidad horaria y flexibilidad  
IRD-E general  
El Índice Descriptivo de Riesgo de Intención de Abandono Estudiantil evidenció una  
importante presencia de factores asociados a la intención de abandono dentro de la muestra  
estudiada. Las dimensiones con mayor predominio correspondieron a alineación vocacional y  
satisfacción con la carrera, apoyo social y familiar, satisfacción institucional y carga académica y  
estrés.  
Así mismo, las dimensiones relacionadas con compatibilidad horaria y necesidades de  
flexibilidad también presentaron valores elevados, mientras que los factores económicos registraron  
una menor proporción relativa respecto a las demás dimensiones analizadas.  
En términos generales, el índice global obtenido permitió identificar un nivel alto de riesgo  
descriptivo de intención de abandono estudiantil dentro de la población analizada. Sin embargo, este  
indicador debe interpretarse exclusivamente con fines descriptivos y exploratorios, debido al  
carácter no probabilístico de la muestra y a la naturaleza agregada del índice.  
Tabla 4. Resultados de las pruebas de asociación entre variables e intención de abandono estudiantil  
Variable  
Estadístico p-valor  
Carrera  
Edad  
16,774  
Fisher  
5,863  
7,548  
6,899  
0,0008  
0,0180  
0,0155  
0,0060  
0,0086  
Apoyo familiar  
Seguridad vocacional  
Expectativas sobre la carrera  
Las pruebas de asociación aplicadas con fines exploratorios evidenciaron relaciones  
relevantes entre la intención de abandono estudiantil y variables relacionadas con la carrera cursada,  
la edad, el apoyo familiar, la seguridad vocacional y las expectativas respecto a la carrera  
universitaria.  
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Los resultados sugieren que factores vinculados con la adaptación académica, la motivación  
vocacional y el entorno social del estudiante presentan asociaciones importantes con la intención de  
abandono observada dentro de la muestra.  
Tabla 5. Variables asociadas a la intención de abandono estudiantil según regresión logística  
Variable  
OR  
IC95% p-valor  
Edad 19–21 años  
1,98  
1,055 – 3,771 0,0349  
Inseguridad vocacional  
3,917 1,550 – 10,678 0,0051  
Figura 1. Curva ROC del modelo de regresión logística  
La curva ROC del modelo de regresión logística evidenció una capacidad de discriminación  
aceptable para clasificar la intención de abandono estudiantil, obteniéndose un área bajo la curva  
(AUC) de 0,753. Este resultado indica que el modelo presenta una adecuada capacidad exploratoria  
para diferenciar entre estudiantes con y sin intención de abandono dentro de la muestra analizada.  
Tabla 6. Variables con mayor importancia relativa según Random Forest  
Factor General de Importancia Observada Mayor  
Seguridad vocacional  
Carrera cursada  
100,00  
96,73  
94,83  
47,10  
46,65  
42,92  
27,64  
Expectativas respecto a la carrera  
Edad  
Salud psicológica  
Uso del celular  
Apoyo familiar  
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El modelo Random Forest permitió identificar las variables con mayor importancia relativa  
dentro del análisis exploratorio de intención de abandono estudiantil. Los resultados destacaron  
principalmente la seguridad vocacional, la carrera cursada y las expectativas respecto a la carrera,  
evidenciando la relevancia de los factores motivacionales y académicos en la permanencia  
universitaria.  
Asimismo, variables relacionadas con la edad, la salud psicológica y el apoyo familiar  
también presentaron niveles importantes de contribución dentro del modelo, reflejando el carácter  
multidimensional del fenómeno analizado.  
Figura 2. Curva ROC del modelo Random Forest  
La curva ROC del modelo Random Forest presentó un área bajo la curva (AUC) de 0,618,  
evidenciando una capacidad de clasificación moderada dentro de la muestra estudiada. Aunque el  
desempeño predictivo fue inferior al obtenido mediante regresión logística, el modelo permitió  
identificar variables relevantes asociadas a la intención de abandono estudiantil.  
Figura 3. Importancia relativa de variables según Random Forest  
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La importancia relativa de variables evidenció que la seguridad vocacional constituyó el  
factor con mayor relevancia dentro del modelo Random Forest, seguido de la carrera cursada y las  
expectativas respecto a la carrera universitaria. De igual manera, variables relacionadas con la edad,  
la salud psicológica y el uso del celular mostraron contribuciones relevantes en la clasificación  
exploratoia de la intención de abandono estudiantil.  
En conjunto, estos hallazgos sugieren que la intención de abandono universitario responde a  
un fenómeno complejo donde convergen factores académicos, emocionales, vocacionales y  
sociales. Los resultados obtenidos permiten identificar áreas prioritarias para el fortalecimiento de  
estrategias institucionales orientadas al acompañamiento académico y la permanencia estudiantil.  
4. DISCUSIÓN  
Los resultados obtenidos en la presente investigación evidencian que la intención de  
abandono estudiantil en los estudiantes de nivelación de la Facultad de Mecánica de la ESPOCH  
responde a un fenómeno multidimensional, en el que convergen factores académicos, emocionales,  
vocacionales, sociales y económicos. Desde un enfoque exploratorio, los hallazgos permiten  
identificar patrones relevantes asociados a la permanencia universitaria durante las primeras etapas  
de formación superior.  
Uno de los principales resultados observados fue la elevada percepción de exigencia  
académica y estrés estudiantil. Una proporción importante de los participantes manifestó  
experimentar estrés derivado de la acumulación de evaluaciones, trabajos e informes académicos,  
además de afectaciones en su salud psicológica relacionadas con las exigencias universitarias. Estos  
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resultados coinciden con investigaciones previas que identifican al estrés académico como uno de  
los principales factores asociados al abandono estudiantil, especialmente en carreras de ingeniería  
caracterizadas por elevados niveles de exigencia lógico-matemática y altos índices de reprobación  
durante los primeros semestres (Álvarez & López, 2021; Guashpa et al., 2023; Morales, 2024).  
Asimismo, López et al. (2023) señalan que los estudiantes jóvenes presentan mayor vulnerabilidad  
frente a la presión académica debido a limitaciones en habilidades de afrontamiento emocional y  
adaptación universitaria.  
En relación con los factores vocacionales, los análisis exploratorios mediante chi-cuadrado,  
regresión logística y Random Forest evidenciaron que la seguridad respecto a la carrera elegida  
constituye una de las variables más relevantes asociadas a la intención de abandono estudiantil.  
Particularmente, el modelo de regresión logística mostró que los estudiantes que manifestaron  
inseguridad vocacional presentaron una mayor probabilidad observada de considerar abandonar sus  
estudios universitarios. De manera complementaria, el modelo Random Forest identificó a la  
vocación como la variable con mayor importancia relativa dentro del análisis predictivo  
exploratorio.  
Estos hallazgos son consistentes con estudios previos que destacan que la falta de alineación  
vocacional reduce el compromiso académico, la motivación y la satisfacción estudiantil,  
incrementando la posibilidad de abandono universitario (Cusme et al., 2023; Seminara, 2020;  
Zegarra, 2023). Del mismo modo, investigaciones recientes sostienen que estudiantes con mayores  
expectativas académicas y claridad respecto a sus metas profesionales presentan mejores niveles de  
adaptación y permanencia en la educación superior (Aguilar et al., 2023).  
Los resultados también evidenciaron asociaciones relevantes entre la intención de abandono  
estudiantil y variables relacionadas con el apoyo familiar y social. Los estudiantes que perciben  
respaldo familiar mostraron menores niveles de intención de abandono, aspecto que coincide con  
investigaciones que resaltan la importancia de las redes de apoyo emocional, económico y social en  
la permanencia universitaria (Yaranay et al., 2021). Estudios desarrollados en contextos  
latinoamericanos señalan que estudiantes provenientes de hogares con limitaciones económicas o  
dinámicas familiares conflictivas presentan mayores dificultades para sostener su trayectoria  
académica (Ávila, 2021; Escalante et al., 2023; Zerpa & Rodríguez, 2024).  
En el ámbito económico, más de la mitad de los estudiantes manifestó dificultades para  
financiar su carrera universitaria, mientras que las dificultades económicas representaron una de las  
principales razones asociadas a la intención de abandono estudiantil. Estos resultados son coherentes  
con investigaciones desarrolladas en educación superior latinoamericana, donde las limitaciones  
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financieras constituyen uno de los factores más persistentes relacionados con el abandono  
universitario (Lunghi, 2022; Ortega, 2021). Asimismo, Toala et al. (2024) y Quintero (2023) señalan  
que la dependencia económica y la insuficiencia de recursos para cubrir gastos académicos y  
personales afectan significativamente la continuidad educativa, especialmente en estudiantes  
provenientes de contextos vulnerables.  
Otro hallazgo importante corresponde a la influencia de la edad en la intención de abandono  
estudiantil. El modelo de regresión logística evidenció una mayor tendencia hacia la intención de  
abandono en estudiantes entre 19 y 21 años respecto a grupos más jóvenes. Estos resultados  
coinciden con Velasco et al. (2020), quienes identifican que variables como edad, región de origen  
y procesos de adaptación académica se relacionan con mayores probabilidades de abandono durante  
los primeros niveles universitarios.  
En relación con el acceso tecnológico, aunque la mayoría de los estudiantes reportó disponer  
de internet y computadora, una proporción importante manifestó limitaciones en el manejo de  
herramientas informáticas. Este resultado coincide con López et al. (2022), quienes destacan que las  
competencias digitales representan un componente relevante para el desempeño académico y la  
adaptación universitaria, especialmente en entornos educativos apoyados en tecnologías digitales.  
El Índice Descriptivo de Riesgo de Intención de Abandono Estudiantil (IRD-E) permitió  
sintetizar de forma agregada la presencia de factores asociados a la intención de abandono dentro  
de la muestra estudiada. Las dimensiones con mayores valores correspondieron a alineación  
vocacional y satisfacción con la carrera, apoyo social y familiar, satisfacción institucional y carga  
académica y estrés. Estos resultados evidencian que la intención de abandono universitario no  
responde únicamente a factores económicos, sino también a componentes emocionales, académicos  
y vocacionales que interactúan de manera conjunta en la experiencia universitaria.  
Así mismo, los resultados del modelo Random Forest mostraron que variables relacionadas  
con vocación, carrera cursada, expectativas académicas, edad y salud psicológica presentaron la  
mayor importancia relativa dentro del análisis exploratorio. Aunque el desempeño predictivo del  
modelo fue moderado, los hallazgos permitieron identificar patrones relevantes asociados a la  
intención de abandono estudiantil, reforzando el carácter multidimensional del fenómeno analizado.  
El menor desempeño observado en el modelo Random Forest respecto a la regresión  
logística podría estar relacionado con el tamaño de la muestra, la naturaleza predominantemente  
categórica de las variables y la presencia de relaciones relativamente simples entre los factores  
analizados y la intención de abandono estudiantil. En escenarios con muestras moderadas y  
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estructuras de datos menos complejas, modelos estadísticos tradicionales pueden presentar  
desempeños similares o incluso superiores a técnicas más sofisticadas de aprendizaje automático.  
Los resultados obtenidos guardan relación con investigaciones desarrolladas en contextos  
universitarios ecuatorianos. Altamirano y Alarcón (2020), en un estudio realizado en cursos de  
nivelación de la ESPOCH, identificaron que el fortalecimiento académico durante el período inicial  
de formación contribuye significativamente a reducir los niveles de abandono estudiantil, resaltando  
la importancia de los procesos de acompañamiento académico y adaptación universitaria.  
En términos generales, los hallazgos de esta investigación evidencian la necesidad de  
fortalecer estrategias institucionales orientadas al acompañamiento integral de los estudiantes de  
nivelación, especialmente en aspectos relacionados con orientación vocacional, apoyo psicológico,  
tutorías académicas, fortalecimiento de habilidades de estudio y programas de apoyo  
socioeconómico. En este sentido, Álvarez y Caicedo (2021) señalan que las tutorías académicas  
extracurriculares constituyen herramientas efectivas para mejorar el desempeño estudiantil y reducir  
las tasas de abandono universitario.  
Finalmente, es importante señalar que, debido al uso de un muestreo no probabilístico por  
conveniencia, los resultados obtenidos deben interpretarse exclusivamente con carácter exploratorio  
y descriptivo. Por tanto, las asociaciones identificadas no deben considerarse inferencias  
generalizables a toda la población universitaria, sino patrones observados dentro de la muestra  
analizada.  
Entre las principales limitaciones de la investigación se encuentra el uso de una muestra no  
probabilística por conveniencia, lo que restringe la generalización de los resultados a otras  
poblaciones universitarias. Adicionalmente, el carácter transversal del estudio impide establecer  
relaciones causales entre las variables analizadas. Finalmente, el Índice Descriptivo de Riesgo de  
Intención de Abandono Estudiantil constituye una herramienta exploratoria que requiere  
validaciones adicionales en futuros estudios.  
5. CONCLUSIONES  
La presente investigación permitió identificar, desde un enfoque descriptivo-exploratorio,  
diversos factores académicos, personales, sociales, económicos e institucionales asociados a la  
intención de abandono estudiantil en los estudiantes de nivelación de la Facultad de Mecánica de la  
ESPOCH. Los resultados evidenciaron que la intención de abandono constituye un fenómeno  
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Technology  
Rain  
Journal  
ISSN:  
2953-464X  
(2023)  
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multidimensional, donde convergen aspectos relacionados con el estrés académico, la orientación  
vocacional, el apoyo familiar, las expectativas respecto a la carrera y las dificultades económicas.  
Los análisis descriptivos mostraron una elevada percepción de exigencia académica y estrés  
estudiantil, así como afectaciones en la salud psicológica derivadas de las actividades universitarias.  
Asimismo, se identificó que una proporción considerable de estudiantes presenta dificultades  
relacionadas con técnicas de estudio y adaptación académica, factores que podrían influir en la  
permanencia universitaria durante los primeros niveles de formación.  
El Índice Descriptivo de Riesgo de Intención de Abandono Estudiantil (IRD-E) evidenció  
una alta presencia de factores asociados a la intención de abandono dentro de la muestra analizada,  
destacándose principalmente las dimensiones relacionadas con alineación vocacional y satisfacción  
con la carrera, apoyo social y familiar, satisfacción institucional y carga académica y estrés. Estos  
resultados reflejan que la intención de abandono estudiantil no depende exclusivamente de factores  
económicos, sino también de componentes emocionales, académicos y vocacionales.  
Las pruebas de asociación aplicadas con fines exploratorios evidenciaron relaciones  
relevantes entre la intención de abandono estudiantil y variables como la carrera cursada, la edad,  
el apoyo familiar, la seguridad vocacional y las expectativas respecto a la carrera universitaria. De  
manera complementaria, el modelo de regresión logística identificó que la inseguridad vocacional  
y determinadas características etarias se asociaron con una mayor probabilidad observada de  
intención de abandono estudiantil.  
Por otra parte, el modelo Random Forest permitió identificar que las variables con mayor  
importancia relativa fueron la seguridad vocacional, la carrera cursada, las expectativas académicas,  
la edad y la salud psicológica afectada por la exigencia académica. Estos hallazgos refuerzan la  
relevancia de los factores emocionales, vocacionales y académicos en la permanencia universitaria.  
En términos generales, los resultados obtenidos evidencian la necesidad de fortalecer  
estrategias institucionales orientadas al acompañamiento integral de los estudiantes de nivelación,  
especialmente mediante programas de orientación vocacional, apoyo psicológico, tutorías  
académicas, fortalecimiento de habilidades de estudio y mecanismos de apoyo socioeconómico que  
contribuyan a mejorar la permanencia estudiantil.  
Finalmente, debido al uso de un muestreo no probabilístico por conveniencia, los resultados  
deben interpretarse exclusivamente con carácter exploratorio y descriptivo. En consecuencia, los  
hallazgos no pueden generalizarse a toda la población universitaria, sino que representan patrones  
observados dentro de la muestra estudiada.  
AGRADECIMIENTOS  
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16  
Los autores expresan su agradecimiento a la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo y  
a la Universidad Politécnica Estatal del Carchi por el apoyo institucional brindado para el desarrollo  
de esta investigación.  
FINANCIACIÓN  
Esta investigación no recibió financiamiento externo.  
CONFLICTO DE INTERESES  
Los autores declaran no tener ningún conflicto de interés relacionados con la presente  
investigación.  
CONTRIBUCIÓN DE AUTORÍA  
En concordancia con la taxonomía establecida internacionalmente para la asignación de  
créditos a autores de artículos científicos (https://credit.niso.org/). Los autores declaran sus  
contribuciones en la siguiente matriz:  
Participar activamente en:  
Conceptualización  
Análisis formal  
Adquisición de fondos  
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Investigación  
Metodología  
Administración del proyecto  
Recursos  
X
X
X
Redacción –borrador original  
Redacción –revisión y edición  
La discusión de los resultados  
Revisión y aprobación de la versión final del trabajo.  
X
X
X
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