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"SOFTWARE ERP"

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Umerenkova, A. G., & Flores, J. G. (2018). Gestión del tiempo en alumnado universitario con diferentes niveles de rendimiento académico. Educação e Pesquisa, 44.

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Sección Temática: Educación Superior

Gestión del tiempo en alumnado universitario con diferentes niveles de rendimiento académico

Time management in university students with different levels of academic performance

- Universidad El Bosque, Bogotá, Colombia. Contacto: garzonangelica@unbosque.edu.co

- Universidad de Sevilla, Sevilla, España. Contacto: jflores@us.es

En este trabajo se estudia la relación entre gestión del tiempo y rendimiento académico en el alumnado universitario. La hipótesis de partida es que los estudiantes con alto nivel de habilidades en gestión del tiempo obtienen mejores resultados de aprendizaje. Se ha utilizado una muestra de 494 estudiantes universitarios de primer año, en dos universidades colombianas. A esta muestra se administró una adaptación al español del Time Management Behavior Questionnaire (TMBQ), y se recogieron datos sobre las calificaciones académicas en su primer año en la universidad. De manera complementaria, se han celebrado cuatro grupos focales con alumnado de bajo y alto nivel de rendimiento, accediendo a sus experiencias, opiniones y valoraciones en relación con la gestión del tiempo. Los resultados obtenidos indican la existencia de una cierta relación positiva entre las dos variables analizadas, en línea con los hallazgos de estudios previos. Al comparar la gestión del tiempo entre subgrupos de estudiantes que alcanzan las mejores y peores calificaciones, se observan diferencias a favor de los primeros, particularmente en la sub-escala relativa a sus percepciones sobre el control del tiempo. Los discursos de grupo reflejan también mejores conductas autorregulatorias en el manejo del tiempo por parte del alumnado de alto nivel de rendimiento. De acuerdo con estos resultados, se hacen recomendaciones sobre el entrenamiento del alumnado universitario de primer año en estrategias para la gestión del tiempo.

Palabras-clave: Gestión del tiempo; Rendimiento académico; Educación superior; Métodos cuantitativos y cualitativos

In this work, we have analyzed the relationship between time management and academic performance in university students. Our initial hypothesis is that students with high level of skills in time management achieve better learning outcomes. The sample consisted of 496 freshman students from two Colombian Universities. We have used a Spanish version of the Time Management Behavior Questionnaire (TMBQ) and we have taken the students' average academic grades from their first year in the university. To complement this, four focus groups were carried out with students with low or high performance levels, allowing us to know their perspectives about time management. Results show a weak relationship between both variables utilized, in accordance with the results of previous studies. Students with higher grades present better time management than students with low grades, particularly in the sub-scale about perceptions of time control. Group discourses allow us to identify better auto-regulatory time management behaviors in high level performance students. Consequently, we recommend training freshman undergraduates in time management strategies.

Key words: Time management; Academic performance; Higher Education; Quantitative and qualitative methods

Introducción

El rendimiento académico de los estudiantes constituye un elemento central en la enseñanza universitaria, dado que representa una medida del aprendizaje logrado por los individuos y, al mismo tiempo, un indicador de calidad de las instituciones y sistemas de educación superior. De ahí que su estudio constituya un objeto de especial interés para la investigación en el ámbito de la educación superior. Entre las variables demográficas, personales, académicas, institucionales o contextuales que podrían vincularse a los resultados de aprendizaje, la gestión del tiempo por los estudiantes ha recibido atención creciente en las últimas décadas, como así lo indica la revisión de trabajos realizada por Claessens y otros autores (2007).

La gestión del tiempo académico suele considerase un componente importante de la autorregulación del aprendizaje (EILAM; AHARON, 2003; ZIMMERMAN, 1996), que hace referencia al modo en que el alumnado regula su tiempo de estudio para alcanzar exitosamente los objetivos educativos propuestos (PINTRICH et al., 1993). Como señalan Liu y otros autores (2009), la gestión del tiempo se ha definido y operativizado para fines investigativos de muy variadas formas, aunque convergentes en una idea central: la finalización de tareas o actividades en un tiempo esperado, obteniendo resultados de calidad, mediante procedimientos tales como la planificación, la organización o la priorización. Tras la revisión de los estudios empíricos sobre manejo del tiempo publicados desde 1982 hasta 2004, Claessens y otros autores (2007) concluyen que la gestión del tiempo se refiere a conductas que buscan lograr un efectivo uso del tiempo, mientras se ejecutan actividades dirigidas a una meta. Dentro de este concepto se incluye una serie de actuaciones de planificación, seguimiento y regulación eficaz del tiempo, haciendo uso para ello de estrategias como el manejo de una agenda, la planificación diaria o la priorización de diferentes actividades. La gestión del tiempo académico supone el establecimiento y logro de metas, al tiempo que implica una supervisión y regulación de las metas establecidas.

Contemplada desde los modelos de autorregulación académica, la gestión del tiempo tiene un fuerte componente motivacional, de autocontrol, y también metacognitivo. El estudiante debe valorar y tomar decisiones sobre aspectos tales como el orden en que va a abordar las diferentes tareas y el tiempo que va a dedicar a cada tema de estudio. Generalmente, los alumnos tienden a emplear más tiempo en los temas en que se encuentran a mayor distancia del estado de aprendizaje deseado (DUNLOSKY; HERTZOG, 2000; SON; KORNELL, 2009). No obstante, cuando actúan bajo presión por falta de tiempo, la estrategia más utilizada por los estudiantes, y la más efectiva, podría ser distribuir el tiempo entre los tópicos relativamente fáciles que aún no se hayan aprendido o estudiado (METCALFE; KORNELL, 2005).

Las habilidades de gestión del tiempo pueden variar entre muestras específicas de estudiantes. Se han encontrado mayores niveles de habilidad en las alumnas que en los alumnos (DURÁN-APONTE; PUJOL, 2013; KAYA et al., 2012; PEHLIVAN, 2013; SOARES; ALMEIDA; GUISANDEZ, 2011), entre estudiantes de mayor edad, o entre quienes trabajan (FORBUS; NEWBOLD; MEHTA, 2011; MACAN et al., 1990; ROBOTHAM, 2012). Se han encontrado evidencias que relacionan positivamente la gestión del tiempo con la memoria, la creatividad, el sentido de coherencia, el autocontrol o la autoestima, entre otros rasgos personales (LIU et al., 2009; MACAN; GOBSON; CUNNINGHAM, 2010).

El tiempo disponible para el estudiante universitario es un recurso limitado, cuya adecuada utilización conlleva abarcar las diferentes tareas académicas y hacerlo dentro de los plazos establecidos. Cabe suponer que una adecuada gestión de este recurso podría conducir a lograr el éxito en los estudios. En el presente trabajo, nuestro interés se centra en la relación entre gestión del tiempo y rendimiento. La investigación empírica desarrollada hasta ahora sobre este tema, ha considerado tanto la cantidad de tiempo empleado como el modo en que éste se gestiona, valorando su incidencia en el rendimiento. Ukpong y George (2013) encontraron importantes diferencias entre los resultados académicos de los estudiantes universitarios según el tiempo dedicado al estudio. Aunque este resulte un factor a tener en cuenta, la clave de un buen rendimiento no está en estudiar cuantas más horas mejor. La manera en que los estudiantes gestionan su tiempo de estudio es tan importante, o incluso más, que el tiempo que emplean en el mismo (WILHITE, 1990). De hecho, la gestión del tiempo constituye uno de los predictores del rendimiento académico más relevantes (GEORGE et al., 2008).

Entre los trabajos que se centran sobre la relación entre gestión del tiempo y rendimiento más citados en la literatura, se encuentran los realizados a principios de los noventa (BRITTON; TESSER, 1991; MACAN et al., 1990). Macan y otros autores (1990) construyeron y administraron el Time Management Behavior Questionnaire (TMBQ), recogiendo además las calificaciones académicas de los estudiantes a partir de la información al respecto aportada por ellos mismos. La correlación positiva entre las puntuaciones en el TMBQ y las calificaciones resultó significativa. En el estudio de Britton y Tesser (1991) se obtuvieron similares resultados, administrando un cuestionario sobre gestión del tiempo y recogiendo una medida más robusta del rendimiento. En ese trabajo, el rendimiento fue calculado como media de las calificaciones obtenidas por los estudiantes durante cuatro cursos académicos. Investigaciones más recientes han arrojado resultados que apuntan en la misma dirección (BASILA, 2014; DURÁN-APONTE; PUJOL, 2012; GARCÍA-ROS; PÉREZ-GONZÁLEZ, 2012; MACCANN; FOGARTY; ROBERTS, 2012), subrayando la vinculación entre resultados académicos y manejo del tiempo. Por otra parte, se ha apreciado un incremento del rendimiento del alumnado tras participar en programas focalizados en la mejora de sus competencias académicas y en la gestión del tiempo (KITSANTAS; WINSLER; HUIE, 2008; PEHLIVAN, 2013; ROBBINS et al., 2009). Sin embargo, no todas las evidencias acumuladas ratifican esta relación; en algunos estudios no se han hallado relaciones significativas entre habilidades de gestión del tiempo y rendimiento académico (HAMDAN et al., 2014; OLOWOOKERE et al., 2015). En otros, a pesar de constatarse la vinculación entre ambas variables, esta resultó ser de una intensidad baja (BARRERA; DONOLO; RINAUDO, 2008; CLAESSENS et al., 2007).

En su revisión de investigaciones sobre la gestión del tiempo en los ámbitos académico y laboral, Claessens y otros autores (2007) señalaban la necesidad de incrementar la investigación sobre este tópico. Respondiendo a esa directriz, y saliendo al paso de las evidencias de distinto signo halladas hasta el momento, el presente trabajo aborda el estudio de las conductas de gestión del tiempo exhibidas por el alumnado universitario. Nos centramos en su relación con el rendimiento, tratando de profundizar en la comprensión del modo en que estructuran el tiempo los estudiantes caracterizados por diferentes niveles de rendimiento académico. Concretamente, nos proponemos responder a los siguientes interrogantes: ¿existe relación entre la gestión del tiempo académico y el rendimiento logrado por los estudiantes universitarios?, ¿existen diferencias entre alumnado de bajo y alto rendimiento académico en lo que respecta a la gestión del tiempo?, ¿qué conductas y opiniones caracterizan al alumnado de niveles bajo y alto de rendimiento en cuanto a la gestión que hacen de su tiempo académico?

Método

Diseño

En la citada revisión de Claessens y otros autores (2007) se constata la utilización mayoritaria de cuestionarios, y en menor medida experimentos, como principales métodos o técnicas de investigación. En el caso de los estudios sobre la gestión del tiempo en el ámbito universitario, únicamente en tres trabajos se adoptaron metodologías cualitativas, recurriendo en todos ellos a la elaboración de diarios. Los citados autores señalaban la necesidad de realizar estudios de corte cualitativo, que aporten información complementaria sobre las conductas de gestión del tiempo aplicadas por los sujetos.

Asumiendo esta propuesta, en el presente trabajo se integran las metodologías cuantitativa y cualitativa para acercarnos al estudio de la relación entre gestión del tiempo y rendimiento. Desde el punto de vista cuantitativo, se adopta un diseño ex-post facto correlacional, basado en la aplicación de un cuestionario y en la recogida de registros oficiales sobre rendimiento. De manera complementaria, se desarrolla un estudio cualitativo apoyado en la metodología de investigación mediante grupos focales, mediante el cual se accede a las perspectivas del alumnado sobre el manejo del tiempo en sus estudios universitarios.

Participantes

Han participado en el estudio cuantitativo 494 estudiantes de primer año (367 alumnos y 127 alumnas), de las universidades El Bosque y Uniempresarial, ambas radicadas en la ciudad de Bogotá. Las edades de los sujetos participantes se encuentran comprendidas entre los 16 y 46 años (media=19,31; desviación típica=3,56). Se trata de una muestra no probabilística seleccionada en función de su accesibilidad, si bien aseguramos la heterogeneidad de la misma al incluir estudiantes de una diversidad de titulaciones: Psicología, Educación Bilingüe, Pedagogía, Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Electrónica, Administración de Empresas, Finanzas y Comercio Exterior, Negocios Internacionales y Marketing. En el estudio cualitativo se incluyeron 25 estudiantes (17 alumnas y 8 alumnos), con edades comprendidas entre los 18 y 25 años, que se encontraban cursando diversas titulaciones universitarias.

Los estudiantes participaron de manera voluntaria en la investigación. Para ello, firmaron un documento con el que ratificaban haber recibido información sobre el propósito y la naturaleza del estudio, y expresaban estar de acuerdo en participar. Para quienes eran menores de edad, el consentimiento informado lo firmaron padres, madres o tutores legales.

Instrumentos y técnicas

La medida de la gestión del tiempo se apoya en el TMBQ diseñado por Macan y otros autores (1990). Consta de 34 ítems y utiliza una escala de respuesta tipo Likert de cinco puntos: nunca (1), pocas veces (2), algunas veces (3), habitualmente (4), siempre (5). De acuerdo con la estructura factorial del instrumento, se diferencian cuatro sub-escalas: establecimiento de objetivos y prioridades, herramientas para la gestión del tiempo, percepción sobre el control del tiempo, y preferencias por la desorganización. En su aplicación a estudiantes colombianos, se partió de la adaptación al español validada por García-Ros y Pérez-González (2012), quienes encontraron para las cuatro sub-escalas mencionadas índices de fiabilidad alfa de Cronbach de 0,90, 0,88, 0,70 y 0.68 respectivamente. En el presente estudio, se sustituyeron algunos términos y expresiones ajenos al contexto cultural colombiano, que fueron identificados en una aplicación piloto a cinco estudiantes. Aplicado el instrumento a la muestra estudiada, los índices de fiabilidad alfa alcanzaron los valores 0,82, 0,83, 0,71 y 0,67 en las cuatro sub-escalas, con niveles próximos a los obtenidos en estudios previos.

La otra variable implicada es el rendimiento. Hemos definido operativamente el rendimiento académico como promedio de las calificaciones obtenidas por los estudiantes al finalizar su primer semestre en la universidad. El valor máximo posible que podría llegar a alcanzar esta variable es 5. Los datos correspondientes fueron ofrecidos por las Secretarías Académicas de cada una de las Facultades en las que estudia el alumnado participante.

Además de medir las variables relativas a gestión del tiempo y rendimiento, se han utilizado los grupos focales como técnica de investigación cualitativa. Se constituyeron cuatro grupos, de los cuales dos estaban integrados por estudiantes de alto rendimiento y dos por estudiantes de rendimiento bajo. En los grupos se procuró conseguir un cierto grado de heterogeneidad, garantizando la presencia de alumnos y alumnas de distintas titulaciones, tanto de jornada diurna como nocturna.

Procedimiento

Los estudiantes fueron reunidos en aulas de informática de sus respectivos centros, invitándolos a completar el TMBQ a través de computadora. Durante la aplicación, un investigador estuvo presente para resolver dudas que pudieran surgir a los encuestados.

La captación de participantes en los grupos focales, constitución de los grupos, convocatoria y desarrollo de las reuniones se realizaron de acuerdo con las pautas habitualmente indicadas para la implementación de esta técnica. Siguiendo las recomendaciones de Krueger y Casey (2014), las tareas llevadas a cabo son las que pasamos a describir:

Análisis de datos

Partimos de una valoración inicial de la relación entre gestión del tiempo y rendimiento mediante el cálculo del coeficiente de correlación de Pearson. Para diferenciar alumnado de alto y bajo rendimiento, se realizó una partición de la muestra tomando como puntos de corte los cuartiles correspondientes a la distribución de esta variable. Calculamos estadísticos descriptivos (media y desviación estándar) para las puntuaciones en el TMBQ y en las cuatro sub-escalas, considerando tanto el conjunto de participantes como las dos sub-muestras generadas en función del nivel de rendimiento (bajo o alto). La comparación de medias obtenidas en los dos grupos de estudiantes de altas y bajas calificaciones se realizó mediante la prueba T para grupos independientes. El tamaño del efecto fue estimado mediante el estadístico d de Cohen. En estos análisis se utilizó el programa SPSS v.22, salvo para la obtención del estadístico d de Cohen, cuyo valor fue calculado mediante la fórmula propuesta por este autor ().

Para los discursos de grupo, se aplicaron técnicas de análisis de contenido. Partimos de una reducción de los datos mediante categorización temática, tomando como sistema inicial de categorías los temas auxiliares considerados al moderar las discusiones grupales. Estas categorías son las siguientes:

La codificación se realizó por tanto de manera deductiva, asignando a una categoría los fragmentos de discurso con afinidad temática a la misma. Una vez codificados los discursos de grupo, examinamos los datos incluidos en cada categoría. Mediante la comparación interna de elementos se identificaron los significados relevantes, que fueron además diferenciados en función de su procedencia de grupos de alumnado con bajo o alto rendimiento.

Resultados

Gestión del tiempo y rendimiento

De acuerdo con los resultados mostrados en la Tabla 1, la puntuación media en la escala TMBQ se sitúa en 3,34, algo por encima del valor 3 que representa el punto medio en la escala de respuesta utilizada. Atendiendo a las sub-escalas definidas para este instrumento, contrasta la baja puntuación registrada en el uso de herramientas para la gestión del tiempo (media=2,89) frente a las alcanzadas en las sub-escalas establecimiento de objetivos y prioridades (media=3,46), percepción sobre el control del tiempo (media=3,53) y preferencias por la desorganización (media=3,78). En esta última se incluían ítems de carga negativa, para los que fue invertida la escala de puntuación. En consecuencia, la elevada media registrada en preferencias por la desorganización indica, en realidad, una baja preferencia de los estudiantes por el desorden y la desorganización.

Fuente: Datos de la investigación

En cuanto a la variable rendimiento, el promedio de calificaciones obtenidas por los estudiantes en el primer semestre se sitúa en valores comprendidos entre un mínimo de 1,4 y un máximo de 4,7, alcanzándose una media de 3,71 (desviación estándar=0,46; intervalo de confianza al 95%: 3,67-3,75). La correlación de esta variable con la puntuación obtenida en el TMBQ alcanzó el valor r=0,122, indicando una relación de baja intensidad, aunque estadísticamente significativa (p<0,01).

Tomando los cuartiles para la distribución de la variable rendimiento académico (Q1=3,5, Q2=3,8 y Q3=4,0), en esta muestra se ha considerado que el rendimiento es relativamente bajo cuando el promedio del estudiante no alcanza el valor 3.5 y alto cuando supera el valor 4.0. De este modo, quedan delimitadas dos sub-muestras con niveles de rendimiento claramente diferenciados, incluyendo respectivamente al 25% de estudiantes que obtuvieron las calificaciones más bajas y al 25% que logra las mejores calificaciones. En la Tabla 2 se presentan estadísticos descriptivos para las puntuaciones en gestión del tiempo, correspondientes al alumnado de bajo y alto rendimiento identificados de este modo. Se incluyen también los resultados obtenidos al aplicar la prueba T para la comparación de medias y se calcula el tamaño del efecto mediante el estadístico d.

p = grado de significación

Fuente: Datos de la investigación

En lo que respecta a la gestión del tiempo, la puntuación total en el TMBQ y las puntuaciones en tres de las sub-escalas señalan una superioridad del alumnado de alto rendimiento sobre el alumnado de bajo rendimiento. No obstante, solo llega a ser estadísticamente significativa (p<0,01) la diferencia observada en la sub-escala percepción sobre el control del tiempo (T=-2,941; p<0,01; d=-0,40). Los alumnos con altas calificaciones consideran, en mayor grado que los de bajas calificaciones, que ellos controlan y gestionan de una manera eficaz su tiempo. El tamaño del efecto para esta diferencia alcanza un nivel medio-bajo, de acuerdo con los criterios propuestos por , para quien el valor d=0,20 implica un efecto pequeño y el valor d=0,50 representa un efecto medio o moderado.

Perspectivas de los estudiantes sobre la gestión del tiempo

La información aportada por los estudiantes en los grupos focales permite complementar el significado de las diferencias observadas en el análisis estadístico previo. Los principales resultados obtenidos en el análisis de los discursos de grupo han sido sintetizados en el cuadro 1, donde se incluyen algunas citas textuales representativas. El modo en que distribuyen su tiempo los estudiantes constituye un elemento principal en la diferenciación entre alumnado de bajo y alto rendimiento. Quienes alcanzan buenos resultados académicos pueden llegar a configurar patrones o hábitos que definen una estructura temporal semanal, diferenciando los momentos o días dedicados al estudio. Esta estructuración de horarios, separando trabajo académico y otras actividades, no está presente en el alumnado de bajo nivel de rendimiento, que acaba dejando sus tareas para el último momento.

En lo que respecta a la planificación de tareas, ambos tipos de alumnado evalúan los requerimientos temporales de las tareas académicas que han de afrontar a corto o medio plazo, ajustándolas temporalmente en función de su mayor o menor prioridad. Sin embargo, entre el alumnado de bajo rendimiento esta planificación puede no llegar a cumplirse en la práctica. Una consecuencia de la planificación fallida es la acumulación de tareas y actividades académicas conforme avanza el semestre, lo cual genera en el alumnado una percepción de falta de control sobre su tiempo y lleva a un bajo nivel de calidad en la ejecución, que deriva en pobres resultados académicos.

Fuente: Datos de la investigación

El alumnado de alto rendimiento reporta una variedad de recursos o herramientas utilizados para apoyar la planificación diaria o semanal de tareas y contribuir al logro de los objetivos. En el caso de estudiantes con bajo rendimiento, también se emplean herramientas, aunque se hace referencia a una menor variedad de ellas. Las diferencias más claras se aprecian no en la frecuencia de uso, sino en la finalidad con que son empleadas. Entre los primeros, las herramientas utilizadas para la gestión de su tiempo constituyen apoyos externos que contribuirían a la regulación de las tareas, el cumplimento de los plazos y sirven como elementos para el seguimiento y autoevaluación de la planificación temporal de actividades académicas. En cambio, los estudiantes de bajo rendimiento académico utilizan las herramientas de manera más limitada. Para ellos, preferentemente cumplen la función de actuar como recordatorios inmediatos, no como un mecanismo para organizar y controlar el tiempo y los objetivos fijados.

Tanto el alumnado de bajo como alto rendimiento valora la importancia de la gestión del tiempo para el éxito en sus estudios. Sin embargo, sus percepciones acerca de la eficacia con que gestionan el tiempo difieren. Los estudiantes con alto rendimiento consideran que pueden gestionar el tiempo de forma adecuada, obteniendo beneficios en términos de aprendizaje y evitando la presión derivada de contar con un cúmulo de tareas pendientes no abarcables. El alumnado de bajo rendimiento no muestra niveles de autoconfianza similares, asumiendo su mala gestión del tiempo, que justifican en parte por la imposibilidad de organizar adecuadamente un conjunto de actividades que desbordan los límites del tiempo disponible.

Discusión y conclusiones

Este trabajo ha explorado la relación existente entre gestión del tiempo y rendimiento académico en el alumnado universitario, obteniendo una correlación significativa entre ambas variables. Confirmaríamos por tanto los resultados obtenidos en estudios anteriores (BASILA, 2014; DURÁN-APONTE; PUJOL, 2012; GARCÍA-ROS; PÉREZ-GONZÁLEZ, 2012; MACCANN; FOGARTY; ROBERTS, 2012). Sin embargo, la intensidad de esta relación (r=0,122) no es elevada y se sitúa en niveles próximos a los hallados en la mayoría de los trabajos precedentes, donde la asociación entre ambas variables alcanza valores discretos. Durán-Aponte y Pujol (2012) hallaron correlaciones comprendidas en el rango de 0,077 a 0,124 entre las sub-escalas del TMBQ y el rendimiento académico al término del primer trimestre de estudios universitarios. Barrera, Donolo y Rinaudo (2008) obtuvieron correlaciones que no superaron el valor 0,210, revelando la existencia de cierta tendencia a que el alumnado con mejor rendimiento gestione mejor su tiempo. En la revisión de trabajos sobre la gestión del tiempo, realizada por Claessens y otros autores (2007), se llegó a concluir incluso que la relación con el rendimiento académico no es clara. Una excepción a los trabajos citados es el que llevaron a cabo García-Ros y Pérez-González (2012), sobre una muestra de estudiantes universitarios de nuevo acceso a los que aplicaron una adaptación española del TMBQ. Tres de las sub-escalas de este instrumento correlacionaron significativamente con el rendimiento académico medio al término del primer año de estudios, alcanzándose valores de hasta r=0,40.

Según Barrera, Donolo y Rinaudo (2008) la baja correlación que ha venido siendo habitual, y que aquí hemos constatado, puede tener una posible explicación en el hecho de que el alumnado universitario es bastante homogéneo. A pesar de las diferencias en las calificaciones, haber accedido a la universidad implica una trayectoria académica previa, unas habilidades y motivaciones que no poseen quienes no lo intentaron o no lo lograron. Es respecto a este tipo de sujetos donde podrían aparecer diferencias más claras y significativas en la gestión del tiempo. De cara a contrastar esta hipótesis, sería interesante estudiar la gestión del tiempo entre alumnado de enseñanza secundaria, diferenciando en función de su éxito o fracaso académico. Por otra parte, debe tenerse en cuenta que la variable rendimiento se asocia a un conjunto amplio de variables personales, familiares, académicas y contextuales. En consecuencia, raramente una sola variable presenta correlaciones elevadas con los resultados de aprendizaje, y la gestión del tiempo no constituye una excepción.

El empleo de la TMBQ para medir la gestión del tiempo nos permite atender a la multidimensionalidad de este constructo, considerando el comportamiento de las diferentes sub-escalas presentes en el instrumento. En este sentido, al comparar las puntuaciones logradas por subgrupos de alumnado con bajo y alto nivel de rendimiento, las diferencias no son importantes. La sub-escala percepción sobre el control del tiempo es la única donde las diferencias observadas son estadísticamente significativas. Precisamente, esta sub-escala es la que mayor correlación con el rendimiento académico arrojó en el estudio inicial de los autores del TMBQ (MACAN et al., 1990), con un valor de 0,22. En relación al resto de las sub-escalas, solo puede afirmarse una ligera tendencia a que los estudiantes de alto rendimiento obtengan mejores puntuaciones en herramientas para la gestión del tiempo. Esta sub-escala alcanzó la correlación más alta con rendimiento académico (r=0,124; p<0,05) en el estudio de Durán-Aponte y Pujol (2012), si bien mientras que en el presente estudio ha participado alumnado de nuevo ingreso, el trabajo citado se centró sobre alumnado universitario de los últimos cursos de su plan de estudios.

El empleo de grupos focales nos ha permitido complementar los resultados cuantitativos con las perspectivas de los estudiantes de bajo y alto nivel de rendimiento. La triangulación metodológica permite reforzar la validez de resultados tales como la existencia de una cierta relación entre el rendimiento y la percepción sobre un eficaz control del tiempo. Además, la riqueza de significados aportados por el análisis de los grupos focales permite detectar aspectos concretos en función de los cuales uno y otro tipo de alumnado difieren al manejar su tiempo, y que no son captados por el TMBQ. Por ejemplo, aunque en la sub-escala establecimiento de objetivos y prioridades no se observaban diferencias significativas, los discursos de grupo revelan distintos comportamientos en lo que respecta al cumplimiento de la planificación establecida. Entre el alumnado de bajo rendimiento, la planificación de tareas resulta poco efectiva. Las razones se encontrarían en un cálculo erróneo sobre el tiempo que les llevará la realización de ciertas actividades, las interrupciones, la carencia de automonitoreo respecto a un objetivo preciso, o la falta de adaptación a acontecimientos inesperados.

También caracteriza al alumnado de alto rendimiento su mayor grado de estructuración del tiempo, separando las tareas de estudio del resto de actividades y ubicándolas en espacios concretos de sus rutinas horarias semanales. El desarrollo de este tipo de habilidades no constituye sólo un beneficio para la gestión efectiva de las horas de estudio, sino también para una mejor gestión de las relaciones sociales y actividades de ocio. El efecto logrado redunda en un control integral de la vida, favoreciendo el bienestar psicológico y la salud (KAYA et al., 2012).

Las diferencias en el manejo de herramientas para la gestión del tiempo no son significativas en lo que respecta a la frecuencia de su utilización, medida por el TMBQ. Sí lo son, en cambio, en la función a la que responde su uso, la cual queda evidenciada en los discursos de grupo. Los resultados obtenidos nos llevan a afirmar que las herramientas para la gestión del tiempo se utilizan con mayor claridad al servicio de la autorregulación del aprendizaje en el caso de los estudiantes de alto rendimiento.

Ya hemos señalado que, en la línea de algunas evidencias aportadas por trabajos anteriores (CLAESSENS et al., 2007), las correlaciones encontradas entre las dos variables en estudio muestran poca intensidad. De acuerdo con este resultado, queda algo limitada la posibilidad de lograr una adecuada explicación y un buen pronóstico del rendimiento a partir de las habilidades de gestión del tiempo (BARRERA; DONOLO; RINAUDO, 2008). Sin embargo, considerando también los resultados cualitativos obtenidos en este trabajo, apoyamos la vinculación que parte de la literatura sobre este tema ha establecido entre las dos variables estudiadas. Con base en esa vinculación, se ha llegado a sugerir que los comités para la selección de estudiantes universitarios deberían evaluar la habilidad en la gestión del tiempo como parte de las condiciones de entrada (GEORGE et al., 2008). La autorregulación de la gestión del tiempo constituiría, por tanto, una variable presagio del éxito académico. Ha resultado ser un factor determinante para la adaptación del estudiante a la universidad (SOARES; ALMEIDA; GUISANDEZ, 2011) y para la reducción del estrés que pueden generar las exigencias que le plantea el sistema educativo universitario (HÄFNER et al., 2014).

De acuerdo con ello, consideramos que se deben ofertar a los estudiantes de primer año universitario talleres o cursos dirigidos a la mejora de sus habilidades de gestión del tiempo. Este tipo de actividades contribuiría a su adaptación al contexto universitario y podría tener un impacto positivo sobre su éxito académico. En particular, es necesario entrenar al alumnado en el uso de una variedad de herramientas para la planificación del tiempo académico y para su seguimiento. Este ámbito ha resultado ser el más deficitario en el conjunto de estudiantes, con un menor desarrollado entre el alumnado de bajo rendimiento. La intervención dirigida a mejorar estas habilidades habría de contemplar un entrenamiento sistemático del alumnado en el análisis de las tareas académicas que debe afrontar, valorando las limitaciones temporales para su realización y los recursos personales o materiales disponibles para ello. El alumnado debe desarrollar su capacidad para, a partir de este análisis, establecer objetivos a corto plazo dividiendo las tareas más complejas en sub-tareas simples, fijando fechas límite y estableciendo de manera realista un plan o secuencia temporalizada de actuaciones que le lleve a cumplir con los requerimientos académicos. Es fundamental el seguimiento de la ejecución del plan de trabajo, a través de una revisión periódica de lo realizado, que permita constatar logros, atender a contingencias imprevistas, analizar las causas de posibles retrasos o incumplimientos, y reformular actuaciones. Es precisamente el incumplimiento de la planificación de tareas uno de los rasgos que caracterizan al alumnado de bajo rendimiento, de acuerdo con los resultados obtenidos en el presente estudio. Herramientas como la lista de control de tareas, la agenda o el diario resultarán de utilidad para la planificación del tiempo y su seguimiento, propiciando la necesaria reflexión crítica para fortalecer la conciencia del estudiante sobre su trabajo diario y su autoconfianza en la gestión temporal del mismo.

De cara a futuros estudios, sería interesante valorar el papel de las variables implicadas en la eficacia de las estrategias formativas. Puesto que no todos los individuos se ven beneficiados igualmente por un programa de entrenamiento en habilidades para la gestión del tiempo (MACAN et al., 2010), optimizar los beneficios de este tipo de programas requerirá un análisis de las variables personales que moderan la relación entre gestión del tiempo y resultados académicos.

Referencias

BARRERA, María Laura; DONOLO, Danilo Silvio; RINAUDO, María Cristina. Ritmo de estudio y trayectoria universitaria. Anales de Psicología, Murcia, v. 24, n. 1, p. 9-15, 2008. Disponible en: < http://revistas.um.es/analesps/article/view/31651>. Acceso: 3 nov. 2015. [ Links ]

DURÁN-APONTE, Emylse; PUJOL, Lydia. Estilos de aprendizaje, gestión del tiempo y rendimiento académico en estudiantes universitarios. In: CONGRESO MUNDIAL DE ESTILOS DE APRENDIZAJE, 5., 2012, Santander. Anales.... Santander: Universidad de Cantabria, 2012. Disponible en: < http://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4635078>. Acceso: 3 nov. 2015. [ Links ]

FORBUS, Patricia; NEWBOLD, John; MEHTA, Sanjay. A study of non traditional and traditional students in terms of their time management behaviors, stress factors, and coping strategies. Academy of Educational Leadership Journal, v. 15, n. 2, p. 67-71, 2011. Disponible en: < http://www.alliedacademies.org/public/journals/journaldetails.aspx?jid=5>. Acceso: 3 nov. 2015. [ Links ]

PEHLIVAN, Abdülkadir. The effect of the time management skills of students taking financial accounting course on their course grades and grade point averages. International Journal of Business and Social Science, v. 4, n. 5, p. 196-199, 2013. Disponible en: < http://ijbssnet.com/index.php/archive>. Acceso: 4 nov. 2015. [ Links ]

SOARES, Ana Paula; ALMEIDA, Leandro; GUISANDEZ, Adelina. Ambiente académico y adaptación a la universidad: un estudio con estudiantes de 1º año de la Universidad Do Minho. Revista Iberoamericana de Psicología y Salud, La Coruña, v. 2, n. 1, p. 99-121, 2011. Disponible en: < http://suips.webs.uvigo.es>. Acceso: 3 nov. 2015. [ Links ]

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Gestión del tiempo en alumnado universitario con diferentes niveles de rendimiento académico

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Líder en el Magic Quadrant de Gartner para la gestión colaborativa del trabajo¹

Líder en el informe The Forrester Wave™: Herramientas de gestión colaborativa del trabajo²

Líder en IDC MarketScape: Evaluación global de proveedores de herramientas de gestión colaborativa del trabajo³

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1. Información según datos relevados el 7 de septiembre de 2022. Asana no se hace responsable de la actualización de esta cifra.

2. Consulte el Magic Cuadrant™ 2023 de Gartner® para conocer la gestión colaborativa del trabajo (CWM). GARTNER es una marca comercial y de servicio registrada de Gartner, Inc. y/o sus empresas afiliadas en EE. UU. y a nivel internacional. MAGIC QUADRANT y PEER INSIGHTS son marcas comerciales registradas y la insignia GARTNER PEER INSIGHTS CUSTOMERS' CHOICE es una marca comercial y de servicio de Gartner, Inc. y/o sus empresas afiliadas y se utiliza en este documento con autorización. Todos los derechos reservados.

3. Consulte The Forrester Wave™: Herramientas de gestión colaborativa del trabajo, informe del cuarto trimestre de 2022. The Forrester Wave: Herramientas de gestión colaborativa del trabajo, cuarto trimestre de 2022. Forrester Research, Inc. tiene los derechos de autor sobre The Forrester Wave™️. Forrester y The Forrester Wave™️ son marcas comerciales de Forrester Research, Inc. The Forrester Wave™️ es una representación gráfica de la opinión de Forrester sobre un mercado y se traza utilizando una hoja de cálculo detallada con puntuaciones, ponderaciones y comentarios expuestos. Forrester no promueve a ningún proveedor, producto o servicio al que se haga referencia en The Forrester Wave. La información se basa en los mejores recursos disponibles. Las opiniones reflejan un juicio en un momento dado y están sujetas a cambios.

4. IDC MarketScape: Evaluación de proveedores de herramientas de gestión colaborativa del trabajo a nivel mundial 2023-2024. Uniendo equipos, datos e inteligencia artificial para un trabajo flexible, Doc # US49434923, diciembre de 2023

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El contexto globalizado de mercados, acompañado de la utilización intensiva de nuevas tecnologías en las empresas, y de cambios en la demanda informativa contable, han ocasionado un cambio en las funciones que desempeñan los contadores en las empresas. En este sentido, existe evidencia de que el papel tradicional de los profesionales, entendido como la identificación, medición y comunicación de información de carácter económico-financiero, se ha visto modificado, no sólo al dar entrada a contenido social para un mejor gobierno corporativo, sino también interactuando con otras áreas tradicionalmente reservadas a ingenieros informáticos.

Los sistemas ERP producen cambios en la función contable. Al centrarse más en los procesos de negocio de la empresa que en las funciones empresariales tradicionales, los ERP han contribuido a difundir el conocimiento que antes quedaba reservado al ámbito contable hacia otras áreas organizativas. A este respecto, la disminución del papel del contador en las tareas de registro y a la hora de proporcionar la información necesaria para la toma de decisiones puede apreciarse por las reducciones de plantilla que se han producido en los departamentos de Contabilidad de aquellas empresas que han implantado sistemas ERP.

El sistema ERP lleva consigo una centralización de la información relativa a distintas áreas de la empresa, con lo cual también favorece la centralización de determinadas funciones que anteriormente se descentralizaban como mejor solución para afrontar la dispersión de información, las asimetrías de la misma y la incertidumbre. La filosofía y el alcance del control cambian como consecuencia. La centralización que caracteriza a los sistemas ERP hace, al mismo tiempo, necesaria la descentralización de los datos y la información generada por la compañía para que los usuarios del software de gestión puedan introducir datos en el sistema y, también, obtener informes en tiempo real, siendo la función de los contadores más de educadores y asesores que la de elaboradores de la información económico-financiera. Estos aspectos presentan ventajas para la reorientación de la labor contador: desde la producción de informes estándar para la dirección, hasta la elaboración de reportes específicos y la actuación como analista informativo.

El acceso en tiempo real a la información contable en toda la organización tiene sinergias positivas, dado que se reducen tareas duplicadas, se dispone de más tiempo adicional y favorece una respuesta rápida en la toma de las decisiones que lo requieran. Los contadores pueden centrar su atención en la reducción de las asimetrías de información que permanecen a pesar de la integración que realiza el ERP. También son ejemplos de áreas de actuación del contable atajar peligros tales como las contabilidades paralelas o posibles manipulaciones desde puestos de usuarios, y solucionar problemas como los planteados por el ajuste de los informes a las legislaciones de diferentes países.

Asimismo, compatibilizar la información que ofrecen los sistemas ERP con las políticas de buen gobierno corporativo es otro de los retos a los que se enfrentan los contables. Así pues, la figura del contable está experimentando un proceso de cambio hacia tareas relacionadas con los sistemas de información, que afectan a toda la empresa, y no sólo a su departamento.

Por otro lado, debemos señalar que el contador ha visto cómo ha aumentado su participación en las tareas de análisis e interpretación de la información que proporciona el sistema ERP y de asesoramiento al resto de los directivos de la empresa, tanto a los responsables de área como a la Alta Dirección.

Como consecuencia, las empresas buscan contadores que se ocupen de asesorar en el desarrollo de estrategias para la toma de decisiones, de la gestión empresarial y que propongan iniciativas en la ampliación de nuevas tecnologías de la información, estando su futuro dentro de la empresa vinculado a sus propias capacidades para obtener el máximo beneficio de la nueva posición que han de ocupar respecto al sistema ERP. En definitiva el contador se convierte en un gestor del sistema de información.

El perfil del contador idóneo tiene modificaciones, con nuevos roles. La necesidad de una sólida formación en los sistemas y técnicas contables pervive, pero no es suficiente para que pueda realizar bien su trabajo. El contador debe conocer bien el sistema ERP, sus procedimientos y operativa, más allá del nivel de usuario.
Por la División consultoría de Evaluando Software

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El contexto globalizado de mercados, acompañado de la utilización intensiva de nuevas tecnologías en las empresas, y de cambios en la demanda informativa contable, han ocasionado un cambio en las funciones que desempeñan los contadores en las empresas.

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Programa Insurtech

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"Tecnología y Contabilidad"

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Sánchez Lozano, G. LA CONTABILIDAD ASISTIDA MEDIANTE UN ERP. EXPERIENCIA EN EL AULA. N°1(2018) 

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Sánchez Lozano, G. LA CONTABILIDAD ASISTIDA MEDIANTE UN ERP. EXPERIENCIA EN EL AULA. N°1(2018) 

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Gálvez, A.,et al., (2017). El futuro de la profesión de actuario. Actuarios, 1(41):12-16. Recuperado de:

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Gálvez, A.,et al., (2017). El futuro de la profesión de actuario. Actuarios, 1(41):12-16. Recuperado de:

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"Programación Actuarial"

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Programa contabilidad Pymes | Facturación Autónomos

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Programa de contabilidad para pymes y autónomos. Hacemos facturas online, facturación para pymes, contabilidad online, programas de contabilidad personal.

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Parra, P. R., & Ospina, A. M. La contaduría: pasado, presente y futuro. Doris Stella Orduy Ruiz, 28.

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Parra, P. R., & Ospina, A. M. La contaduría: pasado, presente y futuro. Doris Stella Orduy Ruiz, 28.

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If you're thinking about becoming an actuary, you're probably wondering how much of your job will be programming. Or maybe you're wondering if you really need to know how to do it in order to be a competitive candidate.
For many actuarial positions, programming will likely be a big part of your job, especially in the early years. Although, since there is such a wide range of jobs that you could get, it's really difficult to estimate how much you'll need to do in the position you end up in.
What is programming?

When I was first getting into actuarial science, I had heard a lot about computer programming, but I never really understood 100% what it meant. Now that I've done it for many years, I fully understand it. And actually, it quickly became one of my favorite things about my actuarial position.

Basically, programming is just using a series of commands (called code) to tell the computer to implement a specific task.

For example, I've pulled some VBA code from something I've been working on recently. This code tells Excel to copy everything from a workbook called "Strategy Customization Questions" into the tab called "Survey Responses" of the workbook that I'm working in.

It may not seem like much (and this is just a small piece of a much larger piece of code) but this alone saves me about 10-15 seconds of an otherwise repetitive task.

Why do actuaries need to program?

There are two primary reasons that actuaries need to know how to code (or program).

Large amounts of data

First is because we're always dealing with so much data. On any given project, we may have just 10 pieces of data for each policyholder. Or, we may have 100! It all depends on the project and what we're trying to obtain from the data.

But, if we have 100,000 policyholders each with 10 - 100 pieces of data attached to them (ie gender, age, # of years insured) then you can imagine how difficult it would be to manage all the data and be able to get useful information from it.

So, if we wanted to calculate, for example, the amount of money the insurance company earned for each of those 100,000 policyholders over the last 5 years, we'd have to set up a complex Excel workbook that congregated data from several different sources, including the 10-100 pieces of data that we already have on each policyholder.
To do less than 10 calculations manually would be reasonable. But, since we have 100,000 policyholders it would take weeks of time for one person to manually accomplish this task. So, instead, that person could take 4-5 hours creating a code that could do it for them, saving tons of employee time and therefore company money too.

Recurring tasks

The second reason actuaries use programming is to automate recurring tasks that would otherwise need to be done manually.

For example, in valuation positions where you're calculating actuarial reserves, the are lots of processes that need to be completed each month or quarter. So, rather than having to do those processes manually each time, it would be far more efficient to create a code that can run and do all the work for us.

Then, as the actuary, you'd just have to click a button and review the output of the code for reasonability and accuracy.

This saves tons of time which allows the actuary to be able to meet strict deadlines, it reduced mistakes, and it also gives the actuary more time to practice good due diligence and ensure that the results of their work seem reasonable.

My coding experience in actuarial positions

In my auto insurance pricing internship, I used a programming language called SAS. I primarily used SAS to query large amounts of data to ensure that I selected only the policies that met the criteria that I was looking for.

In my internship in an annuity pricing department, I did quite a bit of programming in VBA (used to create macros in Excel). This programming fell under the 'recurring tasks' type of programming because the company used an Excel workbook to create financial projections that would be sent to the policyholder.

In my first entry-level actuarial position in group insurance valuation, I was programming in VBA or in GGY AXIS at least 1-2 times per week.

In that position, I used VBA to automate monthly recurring tasks which cut down hours of my own time. There were also many cases where we had huge amounts of data that needed to be collected from several different sources and then combined in order to get the information/calculations that we needed.
GGY AXIS is a software program primarily used by life insurance actuaries in Canada, but it's becoming more and more popular in the U.S. too. It's a very powerful tool that allows us to input hundreds of pieces of data relating to policyholders, our investments, and all of our actuarial assumptions.

The output from AXIS can be a variety of things, but I primarily used to to calculate actuarial reserves.

Is programming hard to learn?

This is different for everyone. Some people catch on really easily, and others have to work really hard at it.

For me, it was pretty easy to catch onto but I did take 1 or 2 classes in a programming language called Python while I was in school.

The good thing is that once you pick up on one coding language, it's fairly easy to apply your knowledge to other languages. Usually all the same commands are available, it's just that the way to tell the computer those commands changes.

What programming languages do actuaries need to know?

There is one language that I would consider critical for aspiring actuaries to learn. That's VBA.

Like I said previously, VBA is the language that is used in Microsoft Office programs, such as Excel, Word, and Access.

Since actuaries do so much of their work in Excel, VBA is likely going to be one of the most beneficial languages to know, especially in your early years. It'll allow you to automate tasks to decrease your workload, and it'll be extremely helpful in many projects you do as an actuary.

The secondary language that may come in helpful is Python. Personally, I've never used it so you can get away without it as an actuary, but if I knew the functionality that Python had, I suspect that I would have found places where it could have come in very helpful.

Where to learn these programming languages

There are two options for learning these. The free way and the paid way.

The free way is to sign up for a free month of premium access to Skill Share. Skill Share has tons of courses the guide you step-by-step how to learn both VBA and Python.

The other option is to purchase TIA's technical skills course. This course teaches VBA, as well as other programming languages like SQL, SAS and R (you can learn those on Skill Share as well) but it doesn't talk about Python unfortunately.

That's OK though. You really only need to know one language. Employers know that it's pretty easy to pick up on a second or third one.

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How much programming do actuaries do? - Etched Actuarial

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For many actuarial positions, programming will likely be a big part of your job, especially in the early years. Although, since there is such a wide range of jobs that you could get, it's really difficult to estimate how much you'll need to do in the position you end up in.

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Rosas Rojas, E., Lapa Guzmán, J., & Baltazar Escalona, J. C. (2018). Programación orientada a objetos para calcular seguros de vida. Revista de Tecnología Informática, 2-11. http://ri.uaemex.mx/bitstream/handle/20.500.11799/98943/Art%C3%ADculo%20Revista%20de%20Tecnolog%C3%ADa.pdf?sequence=1&isAllowed=y