Revista de Ciencias Sociales (RCS)
Vol. XXVII, Número Especial 4, Septiembre 2021.
FCES - LUZ ● ISSN:
1315-9518 ● ISSN-E: 2477-9431
Capital humano,
aprendizaje y desempeño organizacional en escuelas de educación media superior
mexicanas
González
Cisneros, América Lorena*
Pedraza
Melo, Norma Angélica**
Barajas
Villarruel, Juan Ignacio***
Álvarez
Herrera, Maritza****
Resumen
El objetivo del estudio es analizar la relación entre capital humano, aprendizaje
organizacional y desempeño organizacional, en instituciones de educación media
superior en Tamaulipas, México. El tipo de investigación es cuantitativa, con
diseño no experimental y alcance causal. Se diseñó y aplicó, online, un
cuestionario con escala tipo Likert de cinco niveles de respuesta, a una
muestra probabilística de 505 docentes activos en la cátedra y en las academias
escolares, además, que contaban con resultados adecuados en su evaluación de
desempeño. El análisis factorial exploratorio permitió identificar la
estructura subyacente de cada variable latente, obteniendo coeficientes de Cronbach
y fiabilidad compuesta favorables, con resultados iguales o superiores a 0.70.
Para la validación de las hipótesis se aplicó el modelado de ecuaciones
estructurales. Los resultados mostraron que el capital humano y el aprendizaje
organizacional influyen positivamente en el desempeño organizacional, lo que
representa para la gerencia educativa, la oportunidad de gestionar uno de los
capitales intangibles más importantes. Se concluye, que la formación, habilidades,
valores y aprendizaje del personal docente, son prácticas que se estiman
valiosas, puesto que contribuyen a mejorar los procesos, servicios, imagen,
entre otros indicadores, relacionados con el desempeño de las instituciones
educativas del sector público.
Palabras clave: Capital
humano; aprendizaje organizacional; desempeño organizacional; instituciones
tecnológicas; educación media superior.
Human capital, learning and organizational performance in Mexican high
schools
Abstract
The objective of the study is to analyze the relationship between human
capital, organizational learning and organizational performance, in higher
secondary education institutions in Tamaulipas, Mexico. The type of research is
quantitative, with a non-experimental design and a causal scope. A
questionnaire with a Likert-type scale with five response levels was designed
and applied online to a probabilistic sample of 505 active teachers in the
chair and in school academies, in addition, who had adequate results in their
performance evaluation. The exploratory factor analysis made it possible to
identify the underlying structure of each latent variable, obtaining favorable
Cronbach coefficients and composite reliability, with results equal to or
greater than 0.70. For the validation of the hypotheses, the modeling of
structural equations was applied. The results showed that human capital and
organizational learning positively influence organizational performance, which
represents for educational management the opportunity to manage one of the most
important intangible capitals. It is concluded that the training, skills,
values and learning of the teaching staff are practices that are considered
valuable, since they contribute to improving processes, services, image, among
other indicators, related to the performance of educational institutions in the
public sector.
Keywords: Human capital; organizational learning; organizational
performance; technological institutions; higher middle education.
Introducción
Uno de los niveles educativos, donde particularmente los jóvenes están
más interesados en realizar sus estudios es la Educación Media Superior (EMS), que
en su modalidad tecnológica, ha ido ganando terreno pues, por una parte,
representa una etapa donde el individuo define su personalidad, y por otra,
este tipo de educación formal le permite al estudiante continuar en su momento con
sus estudios de nivel superior (licenciatura, ingeniería), así como insertarse al
campo productivo de la sociedad (mercado laboral); por ello, los países, en
particular México, consideran a esta modalidad educativa como un factor clave para
elevar su competitividad económica (Organización
para la Cooperación y el Desarrollo Económicos [OCDE], 2017).
Sin embargo, hacer coincidir los conocimientos adquiridos en el aula,
con los requerimientos solicitados por el sector productivo es un tema complejo
(OCDE, 2018), el cual se acentúa si se considera que los sistemas educativos actuales,
también buscan que la interacción entre sus actores (alumnos, docentes,
personal administrativo, sociedad, entre otros) sea eficiente para su beneficio
tanto interno como externo (Araya-Castillo y
Rivera-Arroyo, 2021). En este sentido, es de vital importancia el
interés por el estudio y la gestión de activos intangibles como el Capital Humano
(CH), el Aprendizaje Organizacional (AO), gestión del conocimiento, entre
otros, a fin de trazar estrategias para que el desarrollo de sus recursos y
capacidades, incidan en la consecución de los objetivos y metas (Segredo, 2016)
en las escuelas de educación media superior (EMS) de modalidad tecnológica.
Para algunos autores que han realizado investigaciones, tanto teóricas
como empíricas, el análisis de los activos intangibles dentro del contexto educativo
ha sido poco tratado (Cabrol y Székely, 2012; Encinas, 2014; González-Loureiro y Teixeira, 2015; Guthrie
y Dumay, 2015; López, 2016; Majad, 2016; Farah
y Abouzeid, 2017; OCDE, 2017; Barbón y
Fernández, 2018;). Al respecto, la producción académica
publicada en la Web of Science (WoS),
relacionada con variables como CH y AO, de 2015 a la fecha, muestra un total de
65 publicaciones dentro del periodo de revisión (ver Gráfico I).
Fuente: Elaboración
propia, 2021 con base en WOS (2021).
Gráfico I: Publicaciones científicas de CH y AO en instituciones educativas
públicas
Se observa que la variable CH es la que presenta mayor número de
publicaciones, (37) con respecto al AO (28). Así, el CH docente es un elemento
diferenciador que, derivado de una buena gestión, atrae beneficios tanto a
corto como a largo plazo (Chatterji y Kiran, 2017) en el DO de una institución.
Por su parte, el aprendizaje dentro y entre las
organizaciones también es fundamental (Londoño-Patiño y Acevedo-Álvarez,
2018). Los centros educativos, son lugares de
cultivo y difusión del conocimiento, que buscan convertirse en verdaderas
instituciones de aprendizaje (Örtenblad et al.,
2013), de ahí la relevancia en realizar más investigaciones sobre esta
variable (Bak, 2012).
Los constructos CH y AO, representan una estrategia para la gerencia
educativa, en donde se observa conveniente que las instituciones enfoquen sus prácticas
de recursos humanos, así como sus esfuerzos, a fin de generar al interior,
bases para promover un sistema laboral que garantice la consolidación y consecución
de las metas e indicadores educativos planeados. Estudiar estas variables, y su
contribución hacia el desempeño dentro de instituciones tecnológicas de EMS,
aporta valor al contexto; por lo que el objetivo de este estudio es analizar el
efecto de las variables de CH y AO en el DO. El siguiente apartado expone la
revisión de literatura realizada en el tema.
1.
El Desempeño Organizacional (DO) y su importancia
Las investigaciones demuestran que aquellos
países con transiciones efectivas de la escuela al trabajo, son los que se han
concentrado en aumentar su nivel de desempeño (OCDE, 2017). Es por eso que, desde los artículos seminales
de Hood en 1990, hasta la perspectiva de la Nueva Gestión Pública (NGP) (Nordstrand y Pinheiro, 2016;
Broucker, De Wit y Verhoeven, 2017;
Narayan y Stittle, 2018), se ha buscado conceptualizar modelos de DO a fin de
que las instituciones logren mejorar y alcanzar sus metas.
Sin embargo, el desarrollo de modelos relacionados con el DO, ha sido bastante
complejo (considerando la cantidad de participantes)
y controversial (Machorro y Romero, 2017), puesto que adicionalmente, la
evaluación se ha enfocado en tratar temas relacionados con la gestión educativa
(índices estudiantiles, planes curriculares, entre otros) (Segatto y Abrucio,
2017) y la gestión de recursos (infraestructura, equipamiento y proyectos) (Bueno, Salmador
y Merino, 2008; Sánchez, Elena y Castillo, 2009; Wu et al., 2012; Agasisti, Barra y Zotti, 2016; Vidal, 2017).
En consecuencia, no existe un consenso generalizado que señale algunas dimensiones
para medir el DO. Algunos autores mencionan los
planes curriculares, innovación, calidad, entre otros, como factores que
caracterizan a este constructo, además de aspectos como: Mejora de procesos,
productividad, infraestructura, clima escolar, liderazgo, responsabilidad,
entre otros (López, 2010; Ploom y Haldma,
2013; Agasisti et al., 2016; Nordstrand y
Pinheiro, 2016; Broucker et al., 2017; Vidal, 2017; Moreno, 2017; Hossain, 2018; Barbón y Fernández, 2018; Acosta
et al., 2021).
En este sentido, es importante mencionar que, en el caso de
la gestión de recursos, algunos autores apoyan la idea de medir el DO con
indicadores financieros (Goh, Elliott
y Quon, 2012; Gogan et al., 2016; Ayuya et al., 2017), y algunos
otros, consideran que los indicadores no financieros son los más adecuados (Bontis,
1998; Wu y Fang, 2010; Pirozzi y Ferulano, 2016; Vargas y Lloria, 2017).
Así, se han llevado a cabo investigaciones analizando la
relación entre el CH y el DO conociendo el sentido e intensidad de su
influencia, donde la mayoría de los resultados indican relaciones existentes y
significativas (López, 2010; Awan y Saeed, 2014; Ramírez-Zambrano, Velasco-Arellanes y Vera-Noriega, 2015; entre otros); también hay quienes han desarrollado en sus
estudios modelos para medir el DO dentro de las instituciones escolares a
través de la participación de su CH (Ali, Zohreh y Khodadoost, 2012; Machorro y Romero, 2017; Yarzábal-Coronel et
al., 2018; entre otros), encontrando relaciones positivas entre dichas
variables.
Por tanto, la definición del DO en este estudio contempla la
valoración de objetivos e indicadores alcanzados, a través de una gestión
adecuada de recursos y la mejora de procesos, coadyuvando con una imagen
institucional favorable, entre alumnos, docentes, padres de familia y sociedad
en general (Bueno et al., 2008; Sánchez et al., 2009; López, 2010; González y
Rodríguez, 2010; Ploom y Haldma, 2013; Agasisti et al., 2016; Nordstrand
y Pinheiro, 2016; Moreno, 2017; Broucker et al., 2017; Vidal,
2017; Hossain, 2018; Barbón y
Fernández, 2018; Acosta et al., 2021).
2.
Relación del capital humano y el aprendizaje organizacional en el DO
El CH en las instituciones educativas ha representado un
gran reto (Barbosa-Chacón, Barbosa y Rodríguez, 2015), pues actualmente, los
procesos de reclutamiento y selección de este recurso, ya no son suficientes, y
hacen necesario el establecimiento de mecanismos que permitan garantizar, así
como potencializar su desarrollo en estas organizaciones (Farah y Abouzeid,
2017).
En este sentido, la Teoría de Recursos y Capacidades
(TRC) ha permitido identificar y potencializar al CH (Wernerfelt, 1984; Barney,
1991; Peteraf, 1993; Teece y Pisano, 1994; Sánchez y Herrera, 2016), generando
modelos de estudio donde lo centran como un activo valioso y capaz de influir
positivamente en el desempeño de las organizaciones (Bustos et al., 2012; Secundo
et al., 2015; Majad, 2016; Toalá-Sánchez, Meza-Bolaños y Mejía-Madrid, 2017). El concepto de CH, integra las competencias, habilidades y
experiencia de docentes, investigadores, directivos y administrativos, entre
otros, que generan el conocimiento en las instituciones educativas (Encinas,
2014; Farah y Abouzeid, 2017). Así, el Cuadro 1, expone las diferentes definiciones
del CH relacionadas en este ámbito.
Cuadro 1
Definiciones del CH en el ámbito educativo
|
Autor |
Concepto |
|
Ramírez, Lorduy y Rojas
(2007) |
A lo largo del tiempo,
adicionan conocimientos tangibles e intangibles dentro de la institución;
mismos que se generan a través de investigación formal e informal |
|
Guzmán y
Marín (2011) |
Es aquel capaz de
desarrollar tareas, ayudados de actitudes, habilidades y conocimientos con
una interacción social en el contexto escolar |
|
Bahrami
et al., (2013) |
Es el ente que cuenta con
los conocimientos en las instituciones educativas, como, por ejemplo:
docentes, investigadores, estudiantes, administrativos, entre otros |
|
Encinas (2014); Farah y Abouzeid (2017) |
Recurso más valioso, ya que
es a través de el en donde se genera el conocimiento en las instituciones
escolares |
|
Cheng
(2015); Ramírez y Gordillo (2014) |
Representa el capital
interno de la institución (valores, cultura, políticas, procesos, patentes,
innovaciones, entre otros) en sinergia con su capital externo (reputación, imagen
y relaciones de la institución educativa) |
|
Hili et
al., (2017) |
Es quien cuenta con el
potencial necesario para que, a través de su experiencia, capacidad,
habilidad, creatividad e innovación, mejoren el desempeño institucional |
Fuente: Elaboración propia, 2021 a partir de autores
citados y, Barreto y Azeglio (2013).
En este sentido, el Cuadro 1 muestra también, algunas
dimensiones que identifican al constructo CH (González-Rojas
y Triana-Fierro, 2018; Lora, Bezies y Olvera,
2018; Puertas et al., 2018; Putra et al., 2020; Rodríguez,
2020) y en base a las cuales se han realizado investigaciones que
identifican relaciones significativas entre esta variable y el DO (Barreto y Azeglio, 2013; González-Loureiro y Teixeira,
2015; Allui y Sahni, 2016; Ayaz et al., 2018).
Por ejemplo, en el estudio realizado por Hili et al. (2017), se encontraron
efectos positivos relacionando la dimensión de conocimiento y desempeño;
asimismo, el trabajo realizado por Lora et al. (2018), que analiza las
competencias del CH en los planteles educativos, muestra que éstas aportan el 77%
a la formación de su CH, lo cual hace que el DO se vea beneficiado.
Por otra parte, para la variable AO, los estudios de Fernandes, Sotolongo y Martínez (2016);
Morales, Morales y Bustos (2017); y, González
(2018), que consideraron aspectos como trabajo en equipo y gestión del
aprendizaje, encontraron resultados similares al
relacionar positivamente estas dimensiones con el DO. Otras investigaciones relacionadas
con el tema han sido las realizadas por Xu, Hannaway y Taylor (2011); Castro (2015); Martínez-Chairez y Guevara-Araiza (2015); Reyes
(2016); Ayaz et al. (2018); Villagrán, Mellado y Cubo (2018); y, Rodríguez
(2020), quienes en sus hallazgos también mencionan la existencia de una
relación positiva entre estas dos variables. Asimismo,
es importante destacar que Pérez, Montes y Vazquez (2005), encontraron una relación negativa entre
el CH y el DO en su estudio, al igual que Decker, Mayer y Glazerman (2004), quienes,
en su momento, determinaron resultados poco claros en su investigación. En base
a lo descrito, se presenta la primera hipótesis del estudio:
HI1: Los
factores determinantes del CH, tienen un efecto positivo y significativo en el
DO, en las instituciones tecnológicas de educación media superior analizadas.
En el caso de la variable AO, es importante destacar que, soportada a
través de la teoría de las capacidades dinámicas, aporta en el contexto
educativo la generación, mantenimiento y desarrollo de aprendizajes dinámicos (Schumpeter,
1939; Nelson, 1991; Teece,
Pisano y Shuen, 1997), lo cual favorece una visión holística que
beneficia el DO (Vivas-López, 2013; Henao, López y
Garcés, 2014; Encinas, 2014; Miranda,
2015).
Sin embargo, existen pocos modelos enfocados a medir el AO
en el contexto educativo, por ejemplo, el modelo de gestión del conocimiento
desarrollado por Tejedor y Aguirre en 1998, donde analizan las condiciones del
aprendizaje y sus resultados, también, el desarrollado por Bueno et al. (2008),
en el que se estudia el AO con el objetivo de incrementar la competitividad de dichas
instituciones. Así mismo, en 2004 y desde una visión humanista, se generó un
modelo de gestión a fin de promover el conocimiento y el aprendizaje continuo en
este tipo de instituciones (Alarcón-Quinapanta et al., 2019; Correa-Díaz,
Benjumea-Arias y Valencia-Arias, 2019; Escorcia y Barros, 2020).
Los modelos referidos de Tejedor y Aguirre (1988);
Alarcón-Quinapanta et al. (2019); y, Correa-Díaz et al. (2019), se han fundamentado
en diversas dimensiones que permiten medir al AO a través de, por ejemplo: Conocimientos
compartidos, procesos mentales, información y su disponibilidad, mejora
organizacional, entre otros. También, en algunos otros estudios realizados, se
han medido los efectos del AO sobre el DO considerando niveles en el
aprendizaje: Individual, en equipo y organizacional, encontrando relaciones
positivas y significativas entre dichas variables (Conde,
Correa y Delgado, 2010; Bak, 2012; Bui et al., 2015; Castañeda, 2015;
Chawla y Lenka, 2015; Hussein et al., 2016; Retna y Ng, 2016; Voolaid y
Ehrlich, 2017; Londoño-Patiño y Acevedo-Álvarez, 2018).
Por tanto, se conceptualiza el AO como un proceso que
coadyuva al mejoramiento e innovación de la enseñanza para crear, aprender y
compartir el conocimiento adquirido dentro de las organizaciones (Chawla y
Lenka, 2015; Seyyed et al., 2016). A partir de lo anterior, se presenta la
segunda hipótesis de investigación:
HI2: Los
factores determinantes del AO, tienen un efecto positivo y significativo en el
DO en las instituciones tecnológicas de educación media superior estudiadas.
3.
Metodología
El estudio se enmarca en el paradigma cuantitativo, con diseño no
experimental, de campo y alcance explicativo. En la recolección de los datos,
realizado a través de fuentes primarias, se implementó la estrategia de aplicar
un cuestionario online durante el mes
de septiembre del año 2020, considerándose al personal docente de 23 planteles de
educación media superior tecnológica del estado de Tamaulipas, México.
3.1. Población, muestra e informantes en el estudio
La población total de profesores de los centros educativos analizados
corresponde a 2.280 (N), de los cuales se extrajo una muestra probabilística. Se
utilizó la fórmula de poblaciones finitas (Münch y Ángeles, 2009), con margen
de error del 5% y un nivel de confianza del 95%, para determinar el tamaño de
muestra apropiado, que fue de 329 individuos. Dentro de los criterios de
inclusión de los docentes, se consideró estar activos en la cátedra y formando parte
de las academias escolares, además de contar con adecuados resultados en su
evaluación de desempeño.
Los datos se recabaron con la colaboración de la
coordinación estatal a nivel medio superior tecnológico, quien hizo llegar, a
través de las academias escolares, la liga electrónica a todos los docentes
para invitarlos a participar, asegurando con ello, que todos tuvieran la posibilidad
de formar parte de este estudio. Finalmente, se logró recabar 556
cuestionarios, lo que representó una tasa de respuesta de la población de
docentes (N=2.280), de aproximadamente el 24%, lo que fue superior al tamaño definido
previamente (n=329) para el presente estudio.
Cabe señalar, que se eliminaron 51 cuestionarios en el
análisis exploratorio de los datos, dando una muestra definitiva de 505 para
analizar. Las principales
características de los encuestados se muestran en la Tabla 1, que evidencia por
ejemplo los porcentajes de participación por género, edad, zona geográfica de
la escuela educativa, entre otras variables sociodemográficas.
Tabla 1
Características
de los encuestados y participación por plantel
|
Aspecto |
M |
F |
% |
Aspecto |
M |
F |
% |
|
|
Antigüedad en el puesto |
Edad |
|||||||
|
De 0 a 5 años |
ü
|
140 |
27.7% |
De 18 a 25 años |
|
1 |
.2% |
|
|
De 6 a 10 años |
|
75 |
14.9% |
De 26 a 33 años |
|
66 |
13.1% |
|
|
De 11 a 15 años |
|
50 |
9.9% |
De 34 a 41 años |
|
108 |
21.4% |
|
|
De 16 a 20 años |
|
38 |
7.5% |
De 42 a 49 años |
|
113 |
22.4% |
|
|
De 21 a 24 años |
|
43 |
8.5% |
Más de 50 años |
ü |
217 |
43% |
|
|
De 25 a 30 años |
|
77 |
15.2% |
Escolaridad |
||||
|
Más de 31 años |
|
82 |
16.2% |
Licenciatura |
ü
|
255 |
50.5% |
|
|
|
|
|
|
Maestría |
|
226 |
44.8% |
|
|
Zona |
Doctorado |
|
22 |
4.4% |
||||
|
Norte |
ü
|
212 |
42.0% |
Otro |
|
2 |
.4% |
|
|
Centro |
|
149 |
29.5% |
Género |
||||
|
Sur |
|
144 |
28.5% |
Hombre |
|
252 |
49.9% |
|
|
|
Mujer |
ü
|
253 |
50.1% |
||||
Nota:
M= Moda, F= Frecuencia, %= Porcentaje de participación en el estudio.
Fuente: Elaboración propia, 2021.
3.2. Técnica de recopilación de datos
El cuestionario empleado para medir la relación entre las variables: CH,
AO y DO, fue elaborado para el contexto de las escuelas de EMS tecnológica. Se consideró
el referente de investigaciones previas como criterio de validez de contenido
(Lloret-Segura et al., 2014), así mismo, se tomó en cuenta la retroalimentación
de expertos en el tema. El instrumento, se conformó por cuatro secciones; la primera, con 24 ítems
del constructo CH; la sección dos, con 31 ítems
para AO; y la tercera, con 28 ítems
para el DO; se estructuró en base a una escala tipo Likert de cinco puntos: 1. Nunca, 2. Rara vez, 3. Algunas veces, 4.
La mayoría de las veces, 5. Siempre. Finalmente, la sección cuatro, se destinó
para obtener datos generales de los encuestados (puesto, antigüedad, edad,
escolaridad, género), de su plantel y de la zona geográfica donde se ubica cada
escuela.
3.3 Técnicas de análisis de los datos
Se realizó un Análisis Exploratorio de los Datos (AED), para
identificar las características de la muestra probabilística de los docentes
que decidieron participar (n=556). Se analizaron valores atípicos, outliers y su asimetría y curtosis (+
1.6 a + 1) (Hair et al., 2014), realizando también un análisis de
normalidad con la prueba de Kolmogorov
(Hair et al., 2014). Con ello, se dejaron fuera 51 cuestionarios con problemas
de asimetría y curtosis, conformándose una muestra final de 505 instrumentos.
Como se trata de un cuestionario para analizar el fenómeno
en el contexto de interés, se decidió explorar el comportamiento del mismo
mediante la técnica del Análisis Factorial Exploratorio (AFE), lo que permitió identificar
la estructura subyacente de las variables latentes, evaluado previamente su
aplicación al esperar un KMO igual o superior de 0.70 (Pérez y
Medrano, 2010; Hair et al., 2014; Manzano, 2018;
Pedraza, 2020). Además, se esperando obtener
un Alpha de Cronbach igual o superior al 0.70.
Para valorar las hipótesis de investigación, se empleó el
modelo de ecuaciones estructurales (SEM) por medio del sendero de mínimos cuadrados parciales (PLS) y
del software SmartPLS, pues de acuerdo con Hair et al. (2014), encaja en
investigaciones de carácter exploratorio complejo, además de representar una técnica apropiada debido al incumplimiento del supuesto de la
normalidad y del diseño de un cuestionario particular para el contexto.
En el proceso de aplicar SEM-PLS, se evaluó el modelo en
primera fase con criterios de confiabilidad, validez convergente y
discriminante (Rosseel, 2012; Martínez y Fierro, 2018; Pedraza, 2020). Para
evaluar las hipótesis de la investigación, se consideró la significancia
estadística (bootstraping) con el
estadístico T, siendo necesario presentar valores >1.96 y donde con el R2,
que mide la relevancia de precisión en la predicción, implica valores cercanos
a la unidad (Hair et al., 2016). Finalmente, para medir los efectos de predicción
en el modelo de investigación, se observó el f2, con indicador
superior a 0.15 (Hair et al., 2016); el q2 positivo y el indicador
SRMR con índices menores a 0.08; por último, se analizó el NFI, donde se
esperaron valores mayores o iguales a 0.90 (Hair et al., 2016). La siguiente
sección muestra los principales hallazgos del estudio.
4.
Resultados y discusión
4.1. Análisis factorial exploratorio (AFE) de las variables de análisis
(CH, AO y DO)
Resultado de aplicar el AFE, se
determinaron tres factores (formación, competencias y actitudes), que
caracterizan el constructo del CH, con 11 reactivos que presentaron Cargas Factoriales
(CF) adecuadas (Chin, 1998; Méndez y Rondón, 2012; Garson, 2013; Ghozali, 2014; Hair et al., 2014;
Lloret-Segura et al., 2014), es decir, mayores a 0.70, mismos que se detallan
en la Tabla 2. La confiabilidad (Alfa de
Cronbach) para cada factor, arrojó datos mayores a 0.70, siendo valores
adecuados considerados por González y Pazmiño (2015); y, Hashim, Ishak y Hilmi (2015).
Tabla 2
Factores
determinantes del CH y su caracterización
|
Factor
Formación |
CF |
Media |
Alfa de Cronbach |
AFE con SPSS |
|
CH3. El CH en mi institución enriquece con frecuencia sus
conocimientos a fin de mejorar sus estrategias para el desarrollo de sus
funciones (enseñanza-aprendizaje, actividades administrativas, entre otras) |
.811 |
4.11 |
.78 |
KMO 0.77 Chi2 621.789 Sig. .000 |
|
CH5. El CH en mi institución recibe capacitación oportuna y de
calidad que puede aplicar de inmediato a sus funciones |
.848 |
4.00 |
||
|
CH6. El CH en mi institución cuenta con las certificaciones
disciplinares correspondientes a las funciones desempeñadas |
.840 |
3.93 |
|
|
|
Factor Competencias |
|
|
|
KMO 0.902 Chi2 1873.826 Sig. .000 |
|
CH13. El CH en mi institución participa activamente en la
elaboración de planeaciones curriculares, proyectos educativos, eventos
escolares, entre otros |
.815 |
4.22 |
.90 |
|
|
CH14. El CH en mi institución trabaja con un enfoque de
resolución de problemas |
.845 |
3.95 |
||
|
CH15. El CH en mi institución desarrolla estrategias de
aprendizajes significativos a fin de promover la participación activa y
creativa de los estudiantes |
.877 |
4.14 |
||
|
CH17. El CH en mi institución implementa estrategias de
enseñanza-aprendizaje con participación activa del entorno |
.876 |
3.97 |
||
|
CH18. El CH en mi institución toma en cuenta las necesidades e
intereses de sus estudiantes al elaborar sus sesiones de trabajo |
.828 |
4.04 |
||
|
Factor Actitudes |
|
|
|
KMO 0.730 Chi2 803.802 Sig. .000 |
|
CH20. El CH en mi institución es paciente y perseverante al
resolver problemas y lograr objetivos y metas propuestos por la institución |
.888 |
4.07 |
.82 |
|
|
CH21. El CH en mi institución ejerce sus funciones con
honestidad, justicia y responsabilidad |
.852 |
4.14 |
||
|
CH24. El CH en mi institución considera que los logros no
alcanzados son una oportunidad para seguir aprendiendo |
.827 |
4.18 |
Nota: CF= Carga
Factorial, AFE= Análisis Factorial Exploratorio, SPSS= Statistical Package for Social Sciences, KMO=
Kaiser-Meyer-Olkin, Chi2= Chi-cuadrado, Sig.= nivel de significancia.
Fuente: Elaboración propia, 2021.
Como se observa desde la corrida del AFE, se confirman los
tres factores que caracterizan al capital humano desde la revisión de
literatura (formación, competencias y actitudes), hallazgo que también coincide
con otras investigaciones; por ejemplo, la desarrollada por Martínez-Chairez y
Guevara-Araiza (2015), quienes encontraron a la experiencia-formación del CH
como una dimensión relevante; en el mismo sentido, Bermúdez y Bravo (2016); y,
Hili et al. (2017), generaron estudios identificando estos mismos factores del
CH.
La dimensión de formación del CH docente en las escuelas de
EMS analizadas, está presente en este estudio, esto representa un hallazgo
relevante, pues como se ha observado en la revisión de literatura, este factor contribuye
al desarrollo de los estudiantes, tanto en el terreno personal como en el
ámbito productivo, lo que finalmente, aporta a mejorar los índices económicos y
de desarrollo en una sociedad (Cabrol y Székely, 2012; OCDE, 2017).
Adicionalmente, autores como Fernandes et al. (2016); Morales
et al. (2017); González (2018); y, Lora et al. (2018), estudiaron la
competencia docente como dimensión del CH y, en general, señalaron a esta
dimensión como un elemento que aporta a la variable éxito institucional. En el
caso de las actitudes, se han realizado estudios dentro de planteles educativos
en donde analizando el CH a través de actitudes, valores, sentimientos y
creencias, los hallazgos indican que éste es un elemento clave en la mejora del
DO, tal como lo afirman Zlate y Enache (2015).
Por otra parte, en la valoración del constructo AO se generaron
dos factores, nombrados Aprendizaje de Equipo (AE) y Aprendizaje Organizacional
(AO); los reactivos que cumplieron con CF adecuadas han sido ocho (Chin,
1998; Méndez y Rondón, 2012; Garson, 2013;
Ghozali, 2014; Hair et al., 2014; Lloret-Segura et al., 2014), y están descritos en la Tabla 3, donde se encontraron también
valores adecuados de confiabilidad mayores a 0.70.
Tabla 3
Factores
determinantes del AO y su caracterización
|
1. Equipo |
CF |
Media |
Alfa de
Cronbach |
AFE con SPSS |
|
AO9. Los equipos en mi institución elaboran en conjunto
proyectos pedagógicos, planes de mejora, programas de trabajo, entre otros |
.876 |
3.90 |
.90 |
KMO 0.854 Chi21441.174 Sig. .000 |
|
AO11. Los equipos en mi institución planifican y evalúan su
trabajo frecuentemente |
.868 |
3.96 |
||
|
AO13. Los equipos en mi institución son capaces de tomar
decisiones buscando el beneficio común |
.857 |
3.94 |
||
|
AO16. Los equipos en mi institución son multidisciplinarios para
la resolución de problemas |
.887 |
3.88 |
||
|
2. Organizacional |
|
|
|
KMO 0.857 Chi2 1416.163 Sig. .000 |
|
AO20. Mi institución fomenta un espíritu de colaboración y
compañerismo |
.864 |
4.00 |
.88 |
|
|
AO22. Mi institución aprende de las prácticas exitosas de otras
instituciones |
.820 |
3.81 |
||
|
AO26. Mi institución comunica y comparte acertadamente entre sus
integrantes la misión, visión y objetivos |
.872 |
3.89 |
||
|
AO28. Mi institución considera el cambio como una oportunidad de
aprender |
.874 |
4.11 |
Nota: CF= Carga
Factorial, AFE= Análisis Factorial Exploratorio, SPSS= Statistical Package for Social Sciences, KMO=
Kaiser-Meyer-Olkin, Chi2= Chi-cuadrado, Sig.= nivel de
significancia.
Fuente: Elaboración propia, 2021.
Por lo tanto, los resultados de la Tabla 3 concuerdan con
los hallazgos obtenidos por autores como Bak (2012); Bui et al. (2015);
Castañeda, (2015); Chawla y Lenka (2015); Retna y Ng (2016); y, Voolaid y
Ehrlich (2017), quienes han medido los efectos
del aprendizaje sobre el desempeño en estos dos niveles: Equipo y organizacional.
En el caso del constructo DO, se ha generado un solo factor,
integrado por cuatro reactivos (de los 28 originales), que han cumplido con la
correspondiente CF (igual o mayor a 0.70) y un adecuado valor del Alfa de Cronbach (ver Tabla 4). De
acuerdo con la revisión de literatura, se corrobora en este estudio que las
métricas que perciben relevantes los docentes encuestados, no corresponden a
indicadores financieros, sino a recursos intangibles relacionados con aspectos
como tiempos de respuesta en los procesos y satisfacción de necesidades de los
usuarios, hallazgos que coinciden con los estudios realizados por López
(2010); Ploom y Haldma (2013); Agasisti et al.
(2016); Nordstrand y Pinheiro (2016); Vidal
(2017); Broucker et al. (2017); Moreno (2017); Hossain
(2018); y, Barbón y
Fernández (2018).
Tabla 4
Factor
determinante del DO y su caracterización
|
Desempeño
Organizacional |
CF |
Media |
Alfa de
Cronbach |
AFE con SPSS |
|
DO12. La gestión adecuada del CH y el AO, favorece a mi
institución porque en cada ciclo escolar, se incrementa el número de
matrícula |
.820 |
3.68 |
0.870 |
KMO 0.831 Chi2 1235.339 Sig. .000 |
|
DO18. La gestión adecuada del CH y el AO, favorece a mi
institución porque los tiempos de respuesta para los procesos educacionales
son adecuados |
.865 |
3.86 |
||
|
DO20. La gestión adecuada del CH y el AO, favorece a mi
institución porque se adaptan rápidamente los procesos a fin de cubrir las
necesidades de sus integrantes, estudiantes y comunidad en general |
.879 |
3.97 |
||
|
DO27. La gestión adecuada del CH y el AO, favorece a mi
institución porque se acude con frecuencia a exposiciones de proyectos
educativos tanto local, estatal como nacionalmente |
.829 |
8.86 |
Nota: CF= Carga
Factorial, AFE= Análisis Factorial Exploratorio, SPSS= Statistical Package for Social Sciences, KMO=
Kaiser-Meyer-Olkin, Chi2= Chi-cuadrado, Sig.= nivel de
significancia.
Fuente: Elaboración propia, 2021.
4.2. Validación de las relaciones del CH y el AO
con el DO en escuelas de EMS
Posteriormente, para evaluar las hipótesis de investigación, se procedió
a aplicar el modelado de ecuaciones estructurales (SEM) mediante la técnica de
mínimos cuadrados parciales (PLS). Como primer paso de este proceso, se validó
la estructura factorial determinada en el AFE, observando resultados adecuados de
confiablidad y validez que se presentan en la Tabla 5.
Tabla 5
Indicadores
de fiabilidad y validez convergente del modelo en SEM-PLS
|
Fiabilidad Compuesta |
Constructo |
Varianza media extraída (AVE) |
|
0.87 |
Formación |
0.69 |
|
0.93 |
Competencia |
0.72 |
|
0.89 |
Actitudes |
0.73 |
|
0.93 |
Aprendizaje
equipo (AE) |
0.76 |
|
0.92 |
Aprendizaje
organizacional (AO) |
0.74 |
|
0.91 |
Desempeño
organizacional (DO) |
0.72 |
Fuente: Elaboración propia, 2021.
Finalmente, se validan los reactivos que conforman cada factor de los
constructos (CH, AO, DO) en este estudio
(cargas factoriales iguales o superiores a
0.70), valores aceptables de confiabilidad (fiabilidad compuesta con
valor superior a 0.70), de validez convergente con valor superior a 0.50 (ver Tabla
5) y de validez discriminante, determinada mediante el criterio de Fornell-Larcker (raíz cuadrada del AVE),
a través de la diagonal principal y donde las correlaciones de los factores
presentaron valores superiores que el resto de los valores de la columna (Hair
et al., 2014), y adicionalmente, por medio del indicador de cargas cruzadas
encontrando valores adecuados.
Posteriormente, se ha evaluado el modelo estructural (ver Figura II), a
través de criterios establecidos por Hair et al. (2014): La estimación de la
significancia estadística e importancia de las hipótesis por medio del
procedimiento Boostrapping (ver Tabla
6), esperando valores del estadístico T superiores a 1.96 (Kerlinger y Lee,
2002; Schumacker y Lomax, 2004; Kline, 2011; Ullman, 2013; Hair et al., 2014; Henseler,
2017). Se señala que la descripción de los reactivos que conformaron finalmente
cada variable latente (CH, AO, y DO), ha sido expuesta en las Tablas 2, 3 y 4
de este apartado.
Nota: FOR= Formación,
COM= Competencias, ACT= Actitudes, EQUI= Aprendizaje en equipo, AOR= Aprendizaje
organizacional, DES= Desempeño.
Fuente:
Elaboración propia, 2021 con base en Smart-PLS
(2021).
Figura
II: Modelo estructural de factores de CH, AO y DO en instituciones
educativas analizadas
El resultado del estadístico T permite inferir la aceptación de las hipótesis
causales establecidas en el presente estudio (ver Tabla 6). El R2 obtenido indica
valores adecuados, el factor AE es explicado en un 64% por el modelo, AO en un
60% y DO se explica en un 63%. Para medir los efectos de las variables
independientes (factores determinados para las variables de CH y AO) sobre la
dependiente (DO) se observa el f2, el dato arrojado muestra que los valores
oscilan entre 0.02 y 0.23 (Hair et al., 2016), y expone los efectos
significativos de las variables independientes sobre la dependiente.
Tabla 6
Validación
de hipótesis con los valores T y P
|
Hipótesis |
Relación |
Valor T |
Valor P |
Hipótesis |
|
H1 |
Formación
– AE |
4.96 |
.000 |
Se
acepta |
|
H2 |
Formación
– AO |
4.99 |
.000 |
Se
acepta |
|
H3 |
Competencia
– AE |
5.64 |
.000 |
Se
acepta |
|
H4 |
Competencia
– AO |
2.74 |
.010 |
Se
acepta |
|
H5 |
Actitud
– AE |
8.63 |
.000 |
Se
acepta |
|
H6 |
Actitud
– AO |
11.72 |
.000 |
Se
acepta |
|
H7 |
AE - DO |
7.17 |
.000 |
Se
acepta |
|
H8 |
AO - DO |
10.57 |
.000 |
Se
acepta |
Nota: Valor T= Valor observado del estadístico de la prueba t, Valor P= Nivel
de significancia más bajo.
Fuente: Elaboración propia, 2021.
También, a través del estadístico Q2, que establece la
importancia de predicción del modelo, y donde lo recomendable es obtener
valores superiores a 0.15, se arrojan valores adecuados de 0.48 para el factor
AE, 0.44 para AO y de 0.45 para DO (Hair et al., 2016), lo cual manifiesta la
relevancia de este modelo de estudio (Hair et al., 2014). En cuanto a los
indicadores SRMR y NFI, que miden la bondad de ajuste, se han obtenido valores
de 0.04 y 0.89 respectivamente, lo que denota indicadores aceptables.
Estos hallazgos, confirman los planteamientos realizados por otros
autores, que mencionan que el CH afecta positivamente el DO (Barreto y Azeglio, 2013; González-Loureiro y Teixeira,
2015; Allui y Sahni, 2016; Villagrán et al., 2018; Ayaz et al., 2018; Pedraza, 2020; Rodríguez, 2020). Además,
de aquellos que refieren que el AO tiene también una influencia en el DO de
instituciones educativas del contexto (Conde et al., 2010; Bak, 2012; Bui et
al., 2015; Castañeda, 2015; Chawla y Lenka, 2015; Hussein et al., 2016; Retna y
Ng, 2016; Voolaid y Ehrlich, 2017; Londoño-Patiño y Acevedo-Álvarez, 2018).
Cabe mencionar, que estos resultados no pueden ser generalizados a la
totalidad de las instituciones de EMS tecnológica, puesto que la participación
lograda de los voluntarios ha sido limitada debido a las implicaciones de salud
sanitaria por la pandemia del COVID-19; sin embargo, esto no demerita el aporte
desde una perspectiva de aproximación en la comprensión del fenómeno, a fin de
conocer y comprender cómo la gestión de los activos intangibles relacionados
con la administración de las personas, puede aportar en la consecución de metas
e indicadores en estos centros de bachillerato tecnológico. Así mismo, permiten
analizar conjuntamente estas variables para generar aportes significativos en
el desempeño de los centros educativos.
Conclusiones
La presente investigación ha permitido generar conocimiento y aportar
evidencia empírica sobre la caracterización y comprensión de las variables del capital
humano (CH) y aprendizaje organizacional (AO), así como de su incidencia en el desempeño
organizacional (DO), en el contexto de las instituciones de educación media
superior (EMS) de la administración pública mexicana.
Se infiere que la formación, competencias, actitudes/valores son rasgos
presentes en el constructo del capital humano docente, razón por la cual, las estrategias
que incentivan la adquisición de los mismos, con la finalidad de desempeñar
adecuadamente las funciones docentes, así como la capacitación y formación
continua para aplicar de forma práctica e inmediata el conocimiento adquirido, contando
con certificaciones disciplinares de su profesión, son prácticas que los
docentes estiman valiosas, pues contribuyen de forma significativa en el
desempeño en las instituciones de educación media superior del sector público.
Lo anterior es relevante, porque en el contexto del sector público, la
limitación de los recursos financieros está presente, ello demanda una aplicación
efectiva de los mismos (pensamiento en línea con la nueva gestión pública).
Esto hace evidente la necesidad de trazar estrategias que faciliten el
desarrollo de los conocimientos y competencias de sus profesores, para que
reciban capacitación oportuna y de calidad, al mismo tiempo se logre certificar
las habilidades docentes, así como disciplinares, trabajando en ambientes donde
se impulse el aprendizaje significativo y la planeación colaborativa, como
también resolutiva de los problemas, ello en un marco de práctica docente
caracterizada por la honestidad, la justicia y la responsabilidad, como valores
que estiman importantes en su quehacer institucional y de práctica docente.
Otro de los rasgos inferidos en este estudio, hace evidente la
consideración de una serie de capacidades y competencias del capital humano, tales
como: Participar activamente en la elaboración de las planeaciones
curriculares, en los proyectos educativos y eventos escolares; la capacidad de
trabajar con el enfoque hacia la solución de problemas, en desarrollar
estrategias que fomenten el aprendizaje significativo de los alumnos, en el
diseño de estrategias de enseñanza aprendizaje que propicien la participación
activa de los estudiantes, y en donde el diseño de las estrategias educativas
considere las necesidades del alumnado. Todos estos aspectos, son valorados de
manera relevante por los docentes porque tienden a mostrar un efecto positivo y
significativo en el desempeño de las instituciones analizadas.
Los aspectos señalados son de relevancia para los docentes, puesto que benefician
al desempeño de las instituciones educativas en indicadores como los tiempos de
respuesta en los procesos/servicios, el incremento de la matrícula, la
adaptación de la organización a los cambios, entre otros. Además, se observa conveniente
realizar acciones enfocadas a impulsar el trabajo colaborativo de los docentes
en el desarrollo de proyectos educativos y planes de mejora, para la solución
de problemas, además, se observa necesario también, fomentar el espíritu de
compañerismo, así como actitudes y habilidades para hacer frente a los retos
que implican los entornos de cambio como las oportunidades de aprendizaje,
puesto que finalmente, este tipo de prácticas inciden en bien del desempeño
organizacional.
En futuros estudios es conveniente considerar
otras variables relacionadas con la gestión de los activos intangibles,
particularmente, con el constructo del CH docente, tales como liderazgo,
ambiente laboral, compromiso o empowerment,
cultura organizacional, motivación, satisfacción laboral, bienestar del capital
humano, desarrollo profesional, desempeño cívico, entre otras variables
relacionadas con las prácticas de gestión del talento humano, para seguir fomentando
la generación de conocimiento en el contexto de la educación media superior
pública.
Es importante tener en cuenta también, dentro de las implicaciones de
este estudio, que los resultados no pueden ser generalizados desde el enfoque
estadístico a todo el sistema de educación media superior (EMS), puesto que
representan solo una limitada participación de las instituciones educativas;
sin embargo, los hallazgos dan cuenta de la relevancia de gestionar las
prácticas de gestión de recursos humanos relacionadas con la formación, las competencias,
los valores y aprendizaje de los empleados, así como de su valiosa contribución
en el desempeño de este tipo de organizaciones en el sector educativo público;
estos esfuerzos contribuyen a la formación de capital humano profesional en la
sociedad, lo cual finalmente, incide en los indicadores de desarrollo y
bienestar de una población en el largo plazo.
Referencias bibliográficas
Acosta,
F., Viloria, D., Arteta, A., y Ospino, C. (2021). Determinantes del desempeño
gerencial: Instituciones de Educación Superior del departamento Atlántico-Colombia
frente al Covid-19. Revista de Ciencias
Sociales (Ve), XXVII(2), 296-308. https://doi.org/10.31876/rcs.v27i2.35914
Agasisti, T., Barra, C., y Zotti, R.
(2016). Evaluating the efficiency of Italian
public universities (2008–2011) in presence of (unobserved) heterogeneity. Socio-Economic Planning Sciences, 55(C), 47-58. https://doi.org/10.1016/j.seps.2016.06.002
Alarcón-Quinapanta, M. D. R.,
Freire-Lescano, L. R., Pérez-Barral, O., Frías-Jiménez, R. A., y
Nogueira-Rivera, D. (2019). Medición del rendimiento del Talento Humano en
Instituciones de Educación Superior: Producción científica. Ingeniería Industrial, 40(1),
24-36.
Ali, K., Zohreh, S., y Khodadoost,
R. (2012). Designing a model to recognize and manage intellectual capital in
education system. Procedia-Social and
Behavioral Sciences, 46,
992-997.
Allui, A., y Sahni, J. (2016).
Strategic human resource management in higher education institutions: Empirical
evidence from Saudi. Procedia-Social and
Behavioral Sciences, 235,
361-371. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2016.11.044
Araya-Castillo,
L., y Rivera-Arroyo, J. (2021). ¿Cómo las instituciones de educación superior
deben enfrentar los nuevos desafíos del entorno? Revista de Ciencias
Sociales (Ve), XXVII(1), 22-32. https://doi.org/10.31876/rcs.v27i1.35293
Awan, A. G., y Saeed, K. (2014). Intellectual
capital and research performance of universities in southern Punjab-Pakistan. European Journal of Business and Innovation
Research, 2(6), 21-39.
Ayaz, M. Q.,
Qahar, A., Ullah, R., y Afeef, M. (2018). Assessing
the influence of selected human capital management factors on the
organizational performance of Higher Education sector in Afghanistan. Journal
of Business and Tourism, 4(2),
173-180.
Ayuya, A. M.,
Awino, Z. B., Machuki, V. N., y Wainaina, G. (2017). Strategic choice and performance of Universities in
Kenya: The mediating role of organizational learning. DBA Africa Management Review, 7(2), 378-390.
Bahrami, S.,
Rajaeepour, S., Yarmohmmadian, M. H., y Bakhtiar, H. (2013). Simple and multiple relations between strategic human
resource management and intellectual capital in Iranian Higher Education. African Journal of Business Management,
7(35), 3451-3460. http://doi.org/10.5897/AJBM12.104
Bak, O. (2012). Universities: Can
they be considered as learning organizations? A preliminary micro-level
perspective. The Learning Organization,
19(2), 163-172. https://doi.org/10.1108/09696471211201515
Barbón, O.
G., y Fernández, J. W. (2018). Rol de la gestión educativa
estratégica en la gestión del conocimiento, la ciencia, la tecnología y la
innovación en la educación superior. Educación Médica, 19(1),
51-55. https://doi.org/10.1016/j.edumed.2016.12.001
Barbosa-Chacón, J. W., Barbosa, J.
C., y Rodríguez, M. (2015). Concepto, enfoque y justificación de la
sistematización de experiencias educativas: Una mirada "desde" y "para"
el contexto de la formación universitaria. Perfiles Educativos, 37(149),
130-149.
Barney, J. (1991). Firm resourcesand
sustained competitive advantage. Journal
of Management, 17(1), 99-120. https://doi.org/10.1177/014920639101700108
Barreto, A., y Azeglio, A. (2013).
La problemática de la gestión del capital humano en las MiPymes de alojamiento
turístico de la ciudad de Buenos Aires- Argentina. Estudios y Perspectivas en Turismo, 22(6), 1140-1159.
Bermúdez, E.,
y Bravo, V. (2016). Habilidades
directivas y desempeño laboral del personal docente en escuelas básicas
primarias. Omnia, 22(3), 60-70.
Bontis, N. (1998). Intellectual capital: An exploratory study that develops
measure and models. Management Decision, 36(2), 63-76. http://doi.org/10.1108/00251749810204142
Broucker, B., De Wit, K., y Verhoeven,
J. C. (2017). Higher Education research: Looking beyond new public management. In
J. Huisman y M. Tight (Eds.), Theory and
method in Higher Education Research, Vol.
3 (pp. 21-38). Emerald
Publishing Limited. https://doi.org/10.1108/S2056-375220170000003002
Bueno, E., Salmador,
M. P., y Merino, C. (2008). Génesis, concepto y desarrollo del capital
intelectual en la economía del conocimiento: Una reflexión sobre el Modelo
Intellectus y sus aplicaciones. Estudios
de Economía Aplicada, 26(2),
43-64.
Bui, H. T. M., Baruch, Y., Chau, V.
S., y He, H-W. (2015). Team learning: The missing construct from a
cross-cultural examination of higher education. Asia Pacific Journal of Management, 33(1), 29-51. https://doi.org/10.1007/s10490-015-9426-z
Bustos, E.,
Morán, L. D. C., Álvarez, S., y Alemán, B. E. (2012). Gestión
del capital intelectual para generar productividad científica en Instituciones
de Educación Superior Públicas. Docencia e Innovación Tecnológicas, (10), 17-20.
Cabrol, M., y Székely, M. (Eds.)
(2012). Educación para la
transformación. Banco
Interamericano de Desarrollo (BID).
Castañeda, D. I. (2015). Condiciones
para el aprendizaje organizacional. Estudios
Gerenciales, 31(134), 62-67. https://doi.org/10.1016/j.estger.2014.09.003
Castro, A. (2015). Competencias
administrativas y académicas en el profesorado de educación media superior. Revista
Mexicana de Investigación Educativa, 20(64),
263-294.
Chatterji,
N., y Kiran, R. (2017). Role of
human and relational capital of universities as underpinnings of a knowledge
economy: A structural modelling perspective from north Indian
universities. International Journal
of Educational Development, 56,
52-61. https://doi.org/10.1016/j.ijedudev.2017.06.004
Chawla, S., y Lenka, U. (2015). A
study on learning organizations in Indian higher educational institutes. Journal of Workplace Learning, 27(2),
142-161. https://doi.org/10.1108/JWL-07-2014-0052
Cheng, E. C. K. (2015). Knowledge sharing
for creating school intellectual capital. Procedia
- Social and Behavioral Sciences, 191, 1455-1459. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.04.307
Chin, W. W. (1998). The partial
least squares approach to structural equation modeling. In
G. A. Marcoulides (Ed.), Modern
methods for business research (pp. 295-336). Lawrence Erlbaum
Associates Publishers.
Conde, Y. A., Correa, Z., y Delgado,
C. (2010). Aprendizaje organizacional, una capacidad de los grupos de
investigación en la universidad pública. Cuadernos de Administración, (44), 25-39.
Correa-Díaz, A. M., Benjumea-Arias,
M., y Valencia-Arias, A. (2019). La gestión del conocimiento: Una alternativa
para la solución de problemas educacionales. Revista Electrónica Educare, 23(2), 1-27. https://doi.org/10.15359/ree.23-2.1
Decker, P.
T., Mayer, D. P., y Glazerman, S. (2004). The effects of teach for America on students: Findings
from a national evaluation. University
of Wisconsin--Madison, Institute for Research on Poverty.
Encinas, F. C. (2014). Orientación
de las organizaciones públicas al aprendizaje organizacional. El caso de los
organismos descentralizados en el Estado de Sonora, México. Estudios
Gerenciales, 30(130), 10-17. https://doi.org/10.1016/j.estger.2014.01.010
Escorcia,
J., y Barros, D. (2020). Gestión del conocimiento en Instituciones de Educación
Superior: Caracterización desde una reflexión teórica. Revista de Ciencias Sociales (Ve), XXVI(3), 83-97. https://doi.org/10.31876/rcs.v26i3.33235
Farah, A., y
Abouzeid, S. (2017). The impact
of intellectual capital on performance: Evidence from the public sector. Knowledge Management & E-Learning: An
International Journal, 9(2),
225-238. https://doi.org/10.34105/j.kmel.2017.09.013
Fernandes,
D. J., Sotolongo, M., y Martínez, C. C. (2016). La
evaluación del desempeño por competencias: Percepciones de docentes y estudiantes
en la educación superior. Formación Universitaria, 9(5),
15-24. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062016000500003
Garson, G. D. (2013). Two-Stage least square regression.
Statistical Associates Publishers.
Ghozali, I. (2014). Structural Equation Modeling metode alternatif
dengan menggunakan Partial Least Squares (PLS). Badan
Penerbit Universitas Diponegoro.
Gogan, L. M., Artene, A., Sarca, I.,
y Draghici, A. (2016). The impact
of intellectual capital on organizational performance. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 221, 194-202. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2016.05.106
Goh, S. C.,
Elliott, C., y Quon, T. K. (2012). The
relationship between learning capability and organizational performance. The Learning Organization, 19(2),
92-108. https://doi.org/10.1108/09696471211201461
González, J. A., y Pazmiño, M.
(2015). Cálculo e interpretación del Alfa de Cronbach para el caso de
validación de la consistencia interna de un cuestionario, con dos posibles
escalas tipo Likert. Revista Publicando, 2(2), 62-67.
González, J. J., y Rodríguez, M. T.
(2010). Modelos de capital intelectual y sus indicadores en la universidad
pública. Cuadernos de Administración,
(43), 113-128.
González-Loureiro, M., y Teixeira,
A. M. (2015). Intellectual capital in public
universities: a performance-oriented approach to manage intangible. International Journal of Engineering and
Industrial Management, (3), 95-125. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1896306
González, M. O. (2018). Percepción
del desempeño docente-estudiante en la modalidad mixta desde una mirada
ecosistémica. RIDE. Revista
Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, 8(16), 370-393. https://doi.org/10.23913/ride.v8i16.346
González-Rojas,
Y. y Triana-Fierro, D. A. (2018). Actitudes de los docentes frente a
la inclusión de estudiantes con necesidades educativas especiales. Educación y
Educadores, 21(2), 200-218. https://doi.org/10.5294/edu.2018.21.2.2.
Guthrie, J.,
y Dumay, J. (2015). New
frontiers in the use of intellectual capital in the public sector. Journal of Intellectual Capital, 16(2),
258-266. http://doi.org/10.1108/JIC-02-2015-0017
Guzmán, I.,
y Marín, R. (2011). La
competencia y las competencias docentes: Reflexiones sobre el concepto y la
evaluación. Revista Electrónica
Interuniversitaria de Formación del Profesorado, 14(1), 151-163.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B.
J., y Anderson, R. E. (2014). Multivariate
data analysis. Pearson Education Limited.
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle,
C., y Sarstedt, M. (2016). A primer
on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). Sage Publications.
Hashim, H., Ishak, N. A., y Hilmi,
Z. A. G. (2015). Influence of organizational climate on disabled job
embeddedness. Procedia-Social and
Behavioral Sciences, 202,
242-251. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.08.228
Henao, E. A., López, M., y Garcés,
R. (2014). Medición de capacidades en investigación e innovación en instituciones
de educación superior: Una mirada desde el enfoque de las capacidades
dinámicas. Entramado, 10(1), 252-271.
Henseler, J.
(2017). Partial least squares path modeling. In P.
S. H. Leeflang, J. E. Wieringa, T. H. A. Bijmolt y K. H. Pauwels
(Eds.), Advanced methods for modeling markets (pp. 361-381). Springer International Publishing AG. https://doi.org/10.1007/s11135-018-0689-6
Hili, P., Gani, M. U., Hamzah, N.,
Rahman, Z., y Sjahruddin, H. (2017). Effect of human capital and leadership on institutions performance and
competitive advantages IRA-International. Journal of Management
& Social Sciences, 7(3),
479-488. http://dx.doi.org/10.21013/jmss.v7.n3.p9
Hossain, M. (2018). The effects of
governance reforms on school supervision: An analysis of six developing and
emerging economies. In A. W. Wiseman y P. M. Davidson (Eds.), Cross-nationally comparative, evidence-based
educational policymaking and reform (International Perspectives on Education and
Society, 35) (pp. 127-160). https://doi.org/10.1108/S1479-367920180000035011
Hussein, N., Omar, S., Noordin, F.,
y Ishak, N. A. (2016). Learning
organization culture, organizational performance and organizational
innovativeness in a public institution of higher education in Malaysia: A
preliminary study. Procedia Economics and
Finance, 37, 512-519. https://doi.org/10.1016/S2212-5671(16)30159-9
Kerlinger, F. N., y Lee, H. B.
(2002). Investigación del comportamiento. McGraw-Hill/ Interamericana de Chile.
Kline, R. B. (2011). Principles and practice of structural
equation modeling. The Guilford Press.
Lloret-Segura, S., Ferreres-Traver,
A., Hernández-Baeza, A., y Tomás-Marco, I. (2014).
El análisis factorial exploratorio de los ítems: Una guía práctica, revisada y
actualizada. Anales de Psicología, 30(3), 1151-1169. https://dx.doi.org/10.6018/analesps.30.3.199361
Londoño-Patiño, J. A., y
Acevedo-Álvarez, C. A. (2018). El aprendizaje organizacional (AO) y el
desempeño empresarial bajo el enfoque de las capacidades dinámicas de
aprendizaje. Revista CEA, 4(7), 103-118. https://doi.org/10.22430/24223182.762
López, S. (2010). Cuerpos
académicos: Factores de integración y producción de conocimiento. Revista de la Educación Superior, 39(155), 7-25.
López, S. (2016). Competitividad de
la educación superior en cuatro países de América Latina: Perspectiva desde un
ranking mundial. Revista de la Educación
Superior, 45(178), 45-59.
Lora, L. E., Bezies, P., y Olvera,
B. I. (2018). Detección de variables predictoras de éxito y desempeño
desfavorable de la actividad docente en pregrado presencial en una institución
pública estatal. Edetania. Estudios y
Propuestas Socioeducativas, (54), 73-92.
Machorro, F., y Romero, M. V.
(2017). Propuesta de un Instrumento de Autoevaluación del Desempeño
Organizacional en Instituciones Públicas de Educación Superior en México. Formación Universitaria, 10(3), 3-10. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062017000300002
Majad, M. A. (2016). Gestión del
talento humano en organizaciones educativas. Revista de Investigación, 40(88),
148-165.
Manzano, A. P. (2018). Introducción
a los modelos de ecuaciones estructurales. Investigación
en Educación Médica, 7(25),
67-72. https://doi.org/10.1016/j.riem.2017.11.002
Martínez-Chairez, G. I., y Guevara-Araiza,
A. (2015). La evaluación del desempeño docente. Ra Ximhai, 11(4), 113-124. https://doi.org/10.35197/rx.11.01.e2.2015.07.gm
Martínez, M., y Fierro, E. (2018).
Aplicação da técnica PLS-SEM na gestão do conhecimento: Uma abordagem técnica
prática. RIDE. Revista Iberoamericana
para la Investigación y el Desarrollo Educativo, 8(16), 130-164. https://doi.org/10.23913/ride.v8i16.336
Méndez, C., y Rondón, M. A. (2012).
Introducción al análisis factorial exploratorio. Revista Colombiana de Psiquiatría, 41(1), 197-207.
Miranda, J. (2015). El modelo de las
capacidades dinámicas en las organizaciones. Investigación Administrativa, 44(116), 81-93.
Morales, R., Morales, R., y Bustos,
M. J. (2017). Competencias docentes y desempeño: Un estudio con profesores
universitarios. Revista Publicando, 4(11 (1), 248-269.
Moreno, C. I. (2017). Las reformas
en la educación superior pública en México: rupturas y continuidades. Revista de la Educación Superior, 46(182), 27-44.
Münch, L., y Ángeles, E. A. (2009). Métodos y técnicas de investigación.
Trillas.
Narayan, A.,
y Stittle, J. (2018). The role of
accounting in transforming public tertiary institutions in New Zealand. Accounting, Auditing & Accountability
Journal, 31(2), 503-530. https://doi.org/10.1108/AAAJ-09-2016-2722
Nelson, R. R. (1991). Why do firms differ,
and how does it matter? Strategic Management
Journal, 12(S-2), 61-74. https://doi.org/10.1002/smj.4250121006
Nordstrand,
L., y Pinheiro, R. (2016). Handling
different institutional logics in the public sector: Comparing management in Norwegian
universities and hospitals. In R. Pinheiro, L. Geschwind, F. O. Ramírez y K.
Vrangbaek (Eds.), Towards a comparative
institutionalism: Forms, dynamics and logics across the organizational fields
of health care and higher education. Emerald Group Publishing Limited.
Organización para
la Cooperación y el Desarrollo Económicos - OCDE (2017). Estudios Económicos de
la OCDE: México. OCDE. https://www.oecd.org/economy/surveys/mexico-2017-OECD-Estudios-economicos-de-la-ocde-vision-general.pdf
Organización para
la Cooperación y el Desarrollo Económicos - OCDE (2018). OECD Labour force statistics 2017. OCDE. https://doi.org/10.1787/23083387
Örtenblad, A., Koris, R.,
Farquharson, M., y Hsu, S-W. (2013). Business school output: A conceptualisation
of business school graduates. The
International Journal of Management Education, 11(2), 85-92. https://doi.org/10.1016/j.ijme.2013.02.001
Pedraza, N. A. (2020).
Organizational climate and job satisfaction of human capital: Differentiated
factors in public and private organizations. Innovar, 30(76),
9-23. https://doi.org/10.15446/innovar.v30n76.85191
Pérez, E., y Medrano, L. (2010). Análisis
factorial exploratorio: Bases conceptuales y metodológicas. Revista Argentina de Ciencias del
Comportamiento (RACC), 2(1),
58-66.
Pérez, S.,
Montes, J. M., y Vazquez, C. J. (2005). Human
resource practices, organizational learning and business performance. Human
Resource Development International, 8(2), 147-164. https://doi.org/10.1080/13678860500100103
Peteraf, M.
A. (1993). The cornerstones of competitive
advantage: a resource‐based
view. Strategic Management Journal, 14(3), 179-191.
Pirozzi, M.
G., y Ferulano, G. P. (2016). Intellectual
capital and performance measurement in healthcare organizations: An integrated
new model. Journal of Intellectual Capital, 17(2), 320-350. http://doi.org./10.1108/JIC-07-2015-0063
Ploom, K., y
Haldma, T. (2013). Balanced
performance management in the public education system. Baltic Journal of Management, 8(2), 183-207.
Puertas, P., Ubago, J. L., Moreno,
R., Padial, R., Martínez, A., y González, G. (2018). La inteligencia emocional
en la formación y desempeño docente: una revisión sistemática. REOP-Revista Española de Orientación y
Psicopedagogía, 29(2), 128-142. https://doi.org/10.5944/reop.vol.29.num.2.2018.23157
Putra, A.
S., Novitasari, D., Asbari, M., Purwanto, A., Iskandar, J., Hutagalung, D., Suroso,
y Cahyono, Y. (2020). Examine
relationship of soft skills, hard skills, innovation and performance: The
mediation effect of organizational learning. International Journal of Science and Management Studies (IJSMS), 3(3), 27-43. https://doi.org/10.51386/25815946/ijsms-v3i3p104
Ramírez, Y.,
Lorduy, C., y Rojas, J. A. (2007). Intellectual
capital management in Spanish universities. Journal of Intellectual Capital, 8(4), 732-748. https://doi.org/10.1108/14691930710830873
Ramírez, Y.,
y Gordillo, S. (2014). Recognition
and measurement of intellectual capital in Spanish universities. Journal of Intellectual Capital, 15(1),
173-188. http://doi.org/10.1108/JIC-05-2013-0058
Ramírez-Zambrano,
A. A., Velasco-Arellanes, F. J., y Vera-Noriega, J. Á. (2015). Procesos escolares y eficiencia interna: ¿Cuál es la relación con
el logro académico en la Educación Media Superior mexicana? Education Policy Analysis Archives/Archivos
Analíticos de Políticas Educativas, 23,
53. https://doi.org/10.14507/epaa.v23.1735
Retna, K. S.,
y Ng, P. T. (2016). The application
of learning organization to enhance learning in Singapore schools. Management in Education, 30(1), 10-18. https://doi.org/10.1177/0892020615619665
Reyes, M. E. (2016). Relación entre
habilidades sociales y desempeño docente desde la percepción de estudiantes
adultos de universidad privada en Lima, Perú. Revista Digital de Investigación en Docencia Universitaria, 10(2), 17-31. http://dx.doi.org/10.19083/ridu.10.465
Rodríguez, J. L. (2020). Las
habilidades blandas como base del buen desempeño del docente universitario. INNOVA
Research Journal, 5(2), 186-199. https://doi.org/10.33890/innova.v5.n2.2020.1321
Rosseel, Y. (2012). Lavaan: An R package for structural equation modeling and more. Version 0.5–12
(BETA). Journal of Statistical Software,
48(2), 1-36. https://doi.org/10.18637/jss.v048.i02
Sánchez, M.
P., Elena S., y Castillo R., (2009). Intellectual
capital dynamics in universities: A reporting model. Journal of Intellectual Capital, 10(2), 307-324. http://doi.org/10.1108/14691930910952687
Sánchez, S., y Herrera, M. (2016). Los recursos humanos bajo el enfoque de la teoría de los recursos
y capacidades. Revista Facultad de
Ciencias Económicas: Investigación y Reflexión, XXIV(2), 133-146. https://doi.org/10.18359/rfce.2216
Schumacker, R. E., y Lomax, R. G.
(2004). A beginner's guide to structural equation modeling. Lawrence
Erlbaum Associates Publishers.
Schumpeter, J. A. (1939). Business cycles: A theoretical, historical, and statistical analysis of the capitalist process. McGraw-Hill
Book Company.
Secundo, G.,
Elena-Pérez, S., Martinaitis, Ž., y Leitner, K-H. (2015). An intellectual capital maturity model (ICMM)
to improve strategic management in European universities: A dynamic approach. Journal Intellectual Capital, 16(2), 419-442. https://doi.org/10.1108/JIC-06-2014-0072
Segatto, C., y Abrucio, F. (2017). A
gestão por resultados na educação em quatro estados brasileiros. Revista do
Serviço Público, 68(1),
85-106. https://doi.org/10.21874/rsp.v68i1.762
Segredo, A. M. (2016). Aproximación
teórica a la evolución, teorías, enfoques y características que han sustentado
el desarrollo de las organizaciones. Revista
Cubana de Salud Pública, 42(4),
585-595.
Seyyed, S. M., Zirak, R., Azad, R.,
y Golparvar, B. (2016). Determining
the relationship between organizational learning mechanisms and teachers’
knowledge sharing behavior and professional development ability. International Journal of
Organizational Leadership, 5, 218-230.
Teece, D. J.,
Pisano, G., y Shuen, A. (1997). Dynamic capabilities
and strategic management. Strategic Management
Journal, 18(7), 509-533. https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0266(199708)18:7<509::AID-SMJ882>3.0.CO;2-Z
Teece, D., y
Pisano, G. (1994). The dynamic
capabilities of firms: An introduction. Industrial
and Corporate Change, 3(3), 537-556. https://doi.org/10.1093/icc/3.3.537-a
Tejedor y Aguirre (1998). Modelo KPMG: Conceptos básicos. http://www.oocities.org/es/griseldagonzalezv/e2/modeloKPMG.htm
Toalá-Sánchez, G., Meza-Bolaños, D.,
y Mejía-Madrid, G. (2017). Modelo de gestión del conocimiento y capital
intelectual de los docentes universitarios. Revista Publicando, 4(11(1),
270-286.
Ullman, J. (2013). Structural
equation modeling. In B. G. Tabachnick y L. S. Fidell (Eds.), Using multivariate statistics (pp. 681-785).
Pearson Education.
Vargas, N., y Lloria, M. B. (2017). Performance
and intellectual capital: How enablers drive value creation in organizations. Knowledge and Process Management, 24(2), 114-124. https://doi.org/10.1002/kpm.1537
Vidal, C. R. (2017). Modelo de capital intelectual para la investigación en las
universidades públicas de la Costa Caribe colombiana. Actualidades Investigativas en Educación, 17(1), 400-427.
http://dx.doi.org/10.15517/aie.v17i1.27332
Villagrán, C., Mellado, M. E., y Cubo,
S. (2018). Relación entre variables mediadoras del desempeño docente y
resultados educativos: una aproximación al liderazgo escolar. Opción: Revista de Ciencias Humanas y
Sociales, 34(87), 213-240.
Vivas-López, S. (2013).
Implicaciones de las capacidades dinámicas para la competitividad y la
innovación en el siglo XXI. Cuadernos de Administración,
26(47), 119-140.
Voolaid, K.,
y Ehrlich, U. (2017). Aprendizaje organizacional de instituciones de educación
superior: El caso de Estonia. The Learning Organization, 24(5), 340-354. https://doi.org/10.1108/TLO-02-2017-0013
Wernerfelt, B. (1984). A resource
view based of the firm. Strategic
Management Journal, 5(2),
171-180.
Wu, C-H., y
Fang, K. (2010). Improving project performance through
organizational learning: An empirical study in Taiwan. Technology Analysis & Strategic Management, 22(2), 261-276. https://doi.org/10.1080/09537320903498603
Wu, H-Y., Chen, J-K., Chen, I-S., y
Zhuo, H-H. (2012). Ranking Universities based on performance evaluation by a hybrid
MCDM model. Measurement, 45(5), 856-880. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2012.02.009
Xu, Z., Hannaway, J., y Taylor, C.
(2011). Making a difference? The effects of teach for America in high school. Journal of Policy Analysis and Management,
30(3), 447-469. https://doi.org/10.1002/pam.20585
Yarzábal-Coronel,
N., Rey-Benguría, C., Castro-Rodríguez, C. P., Cuéllar-Orozco, M., y
Patiño-Ortiz, J. (2018). Propuesta de un modelo para mejorar
el desempeño educativo del nivel Medio Superior del Instituto Politécnico
Nacional. Científica, 22(1), 17-27.
Zlate, Ş., y
Enache, C. (2015). The
interdependence between human capital and organizational performance in higher
education. Procedia - Social and
Behavioral Sciences, 180, 136-143. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.02.096