DATOS DEL INVESTIGADOR PRINCIPAL
Nombre	DIEGO GERMAN DELGADO BERNAL
Nombre del perfíl	Disciplinar - Grupos de investigación
Grupo de investigación	Psicología, Educación y Cultura
Línea de investigación	Educación, Didáctica Y Pedagogía
Equipo del proyecto	DIEGO DELGADO Líder LEONARDO MEDRANO Líder
TÍTULO DEL PROYECTO	Proyecto Internacional de Investigación Red ILUMNO: “Innovación y aplicación de las Tecnologías de la Información y la Comunicación en las áreas de conocimiento tratadas en los centros de educación superior de la Red ILUMNO”
PALABRAS CLAVE	TIC, CONGNITIVO, MODELOS SOCIAL, SITEMÁTICA, APROPIACIÓN,
OBJETIVOS DEL PROYECTO	Objetivo General  Analizar empíricamente los factores que permiten un óptimo proceso de innovación y aplicación de las TIC en las diferentes áreas de conocimiento de la Red ILUMNO. Objetivos Específicos  Evaluar el estado de la innovación y de la aplicación de tecnologías existente en las distintas áreas de conocimiento de la Red ILUMNO o Analizar las características de dichas innovaciones o Examinar cuales son las áreas de conocimiento de la Red ILUMNO que poseen mayor innovación y aplicación de tecnologías o Analizar la calidad y el rendimiento obtenido en las diferentes áreas de conocimiento de la Red ILUMNO o Realizar una estimación sobre la prospectiva de la innovación de TIC en las distintas áreas de conocimiento impartidas en la Red ILUMNO  Estudiar si el modelo de satisfacción con las TIC presenta un adecuado ajuste y valor explicativo en el contexto de la Red ILUMNO o Analizar si las creencias de autoeficacia en el uso de las TIC son un predictor de la asimilación satisfactoria de las TIC o Analizar si las expectativas de resultados son un predictor de la asimilación satisfactoria de las TIC o Analizar si los obstáculos percibidos son un predictor de la asimilación insatisfactoria de las TIC o Analizar si el afecto positivo durante el uso de las TIC es un predictor de la asimilación satisfactoria de las TIC  Examinar si existen variaciones en los niveles de asimilación de las TIC en función del tipo de tecnología y el área de conocimiento de la Red ILUMNO
PERTINENCIA ESPISTEMOLÓGICA DEL PROYECTO	El interés por el estudio de la Satisfacción Académica (SA) se ha incrementado en la medida en que investigadores y educadores encuentran en esta variable una alternativa para explicar los problemas de rendimiento, motivación y abandono de los estudios. Diferentes estudios señalan que la SA se relaciona negativamente con el retraso en el inicio de la carrera, fracaso académico, estrés durante las transiciones educativas y comportamientos disfuncionales durante el desarrollo de la carrera (Lounsbury et al, 2003; Tessema, Ready y Yu, 2012). Por otra parte, se observa que la SA se relaciona positivamente con el ajuste académico (Lent, Taveira, Sheu y Single, 2009), la integración social (Suldo, Riley y Shaffer, 2008), la persistencia en los estudios y retención en los estudios (Fernandes Sisto et al., 2008; Kuo et al., 2014), el éxito académico (Balkis, 2013; Suldo et al, 2006) y la satisfacción general con la vida (Lounsbury et al, 2004; Lent et al., 2014), entre otros factores. A pesar del acuerdo entre los investigadores sobre la importancia de los juicios de satisfacción, han existido grandes controversias en relación a su delimitación conceptual. La primera se inició durante la década del ’60 y se centró en determinar si los juicios de satisfacción debían ser entendidos como juicios “objetivos o subjetivos”. Aunque aún persiste cierto debate, en la actualidad se acuerda en conceptualizarla en términos subjetivos, reconociendo que para entender el comportamiento humano resulta imprescindible considerar las orientaciones e interpretaciones subjetivas de los actores involucrados (Vittersø, Biswas-Diener y Diener, 2005). Tal como señalan Sanjuán Suárez y Rueda Laffond (2014) el efecto de las circunstancias objetivas sobre el comportamiento humano se encuentra moderado por la forma en que las personas afrontan y vivencian dichas circunstancias. Una segunda gran controversia se inició en la década del ’70 e involucró un debate sobre la conceptualización de la satisfacción como una variable cognitiva o afectiva (Vittersø, Biswas-Diener y Diener, 2005). Así, algunos definen la satisfacción como un juicio cognitivo mientras otros la definen como una emoción positiva. La conceptualización más extendida en la literatura actual refiere a la satisfacción como una valoración cognitiva que efectúan las personas al comparar sus aspiraciones con sus logros alcanzados o situación real (Diener, 1994). Dichos juicios de satisfacción pueden realizarse considerando la totalidad de su vida (satisfacción con la vida), o bien considerando dominios específicos como el trabajo, la familia o la carrera (Suldo et al., 2006), siendo la SA un tipo específico de juicio de satisfacción. Tal como señala Lent et al. (2007), existe una conceptualización paralela que entiende a la SA como “el nivel de disfrute que los estudiantes perciben al llevar a cabo experiencias vinculadas a su rol como estudiantes” (pp. 87). Sin embargo esta definición es considerada inadecuada ya que el afecto positivo sería una variable estrechamente vinculada con los juicos de satisfacción, pero diferente a los mismos. El afecto positivo influye en la conformación de los juicios de satisfacción (Schoefer, 2008) y además se incrementaría como consecuencia de la evaluación favorable que las personas realizan (Tessema, Ready y Yu, 2012). Este estrecho vínculo entre el afecto positivo y los juicios de satisfacción lleva a que con frecuencia se los use de manera intercambiable, cuando en realidad se trata de variables asociadas pero diferentes. Resultados obtenidos en un estudio meta-analítico reciente muestran la importancia de diferenciar el afecto positivo y los juicios de satisfacción ya que son variables que difieren en su estabilidad a lo largo del tiempo y en sus relaciones con otras variables (Luhmann, Hofmann, Eid y Lucas, 2012). Esta diferenciación es aún más clara al observar que ciertos eventos vitales pueden generar un impacto opuesto en ambas variables (aumentar el afecto positivo y disminuir la satisfacción, por ejemplo). Por lo tanto la SA debe ser entendida como un juicio cognitivo que refiere a cuan positivamente el estudiante evalúa sus experiencias de aprendizaje en la universidad (Kuo et al., 2014). La última gran controversia refiere a los niveles de especificidad de la SA. De esta forma mientras algunos estudios consideran juicios globales de satisfacción académica (Badri, Mohaidat, Ferrandino y Mourad, 2013; Lent et al., 2014), otros investigadores se circunscriben a juicios más específicos tales como “satisfacción con la experiencia universitaria”, “satisfacción con la calidad de la instrucción”, “satisfacción con el aprendizaje”, “satisfacción con las tareas”, “satisfacción con el departamento académico” o “satisfacción con el currículum”, por ejemplo (Bembenutty y White, 2013; Khosravi, Poushaneh, Roozegar y Sohrabifard, 2013). No obstante la existencia de altas correlaciones entre estas medidas específicas de la satisfacción, lleva a que los investigadores se inclinen por el uso de medidas globales de satisfacción académica (Bakkis, 2013; Butt y Rehman, 2010; Kuo, et al., 2014; Lent et al., 2014), las cuales evalúan el grado en que el estudiante se encuentra satisfecho con sus experiencias de aprendizaje, tomando en consideración conjuntamente juicios relacionados con la calidad de la enseñanza, los contenidos de la carrera y el ambiente académico, entre otros (Temizer y Turkyilmaz, 2012; Tessema, Ready y Yu, 2012). En función de lo anteriormente expuesto, la SA puede ser entendida como un juicio cognitivo subjetivo y global que realizan los estudiantes al evaluar sus experiencias de aprendizaje en la universidad. De esta manera los juicios de SA provendrían de la comparación que realizan los estudiantes entre sus expectativas y su experiencia académica percibida. La conformación de estos juicios se realizaría a partir de la información disponible en la memoria episódica y más concretamente en la memoria autobiográfica (Bickart y Schwarz, 2001). Este sistema de memoria se ocupa de la codificación, almacenamiento y recuperación de información episódica relacionada con nuestras experiencias personales, y por tanto jugaría un papel de importancia en la conformación de juicios relacionados con el sí mismo (Ricarte-Trives, Latorre-Postigo y Ros-Segura, 2014). Los juicios de SA no constituyen una disposición fija e inmutable, sino que las personas continuamente evalúan su situación personal especialmente en escenarios donde se encuentran presionados para hacerlo, como por ejemplo el inicio de sus estudios universitarios. Estudiar que ocurre con los juicos de SA durante la etapa de ingreso a la universidad es clave dado que bajos niveles de SA pueden afectar tanto al desempeño académico y como al bienestar psicológico de los estudiantes. Contribución de la Satisfacción Académica sobre el Desempeño académico El rendimiento y la persistencia en los estudios no sólo depende de la aptitud cognitiva de los estudiantes, las variables motivacionales son claves para explicar las causas por las que un estudiante alcanza un desempeño óptimo (Lent et al., 2014). Habitualmente se utiliza el concepto de motivación para referirse al impulso o energía necesaria para iniciar y mantener una conducta. No obstante este concepto involucra la coordinación del sujeto para activar y dirigir sus conductas hacia metas (Palmero, 2008). En otras palabras, la activación sería sólo un componente de la motivación, mientras que la dirección sería el otro componente clave para entender el comportamiento motivado. Los juicios cognitivos y en particular los juicios de satisfacción son claves en los procesos de dirección de la conducta. Dichos juicios permiten al organismo determinar si seguirán invirtiendo energía y recursos en un comportamiento o meta en particular o si por el contrario conviene re-direccionar dichos recursos y esfuerzo. Los juicios de satisfacción tendrían una función de feedback sobre la elección de metas y las conductas dirigidas a alcanzarlas (Bradford, 2011). De esta manera los estudiantes más satisfechos con sus estudios direccionarán en mayor medida sus recursos hacia sus actividades académicas, mostrando un mayor involucramiento con los estudios (Kong y Yan, 2014), mientras que los estudiantes con menor SA direccionarán sus recursos en actividades alternativas que les generen mayores índices de satisfacción. Esto explicaría porque la SA se relaciona positivamente con la persistencia y el compromiso en los estudio (Tessema, Ready y Yu, 2012) e inversamente con el abandono y la procastinación (Balkis, 2013; Kuo, et al., 2014). Diferentes investigaciones desarrolladas en la última década concluyen que es más probable que los estudiantes con alta SA muestren mayor persistencia en sus estudios, compromiso, rendimiento académico y, en consecuencia, mayores probabilidades de finalizar exitosamente los estudios (DeShields, Kara y Kaynak, 2005; Pascarella y Terenzini, 2005; Simões, Matos, Tomé, Ferreira, y Chaínho, 2010; Tessema, Ready y Yu, 2012). Por el contrario los estudiantes con menor satisfacción suelen presentan mayor abandono, menor esfuerzo y dificultades para desarrollar acciones que requieren regularidad tales como asistir a clases e involucrarse en las actividades que demandan el cursado de la carrera (Kuo et al., 2014; Özgüngör, 2010). Los motivos por los que un estudiante satisfecho logra mayor rendimiento y permanencia también se deben a que la SA se asociada con un proceso de aprendizaje efectivo y auto-regulado. Bembenutty y White (2013) observaron que la SA no sólo se asocia con el rendimiento (r =.33, p<0.01), sino también con la evitación de distracciones (r =.33, p<0.01) y con la búsqueda adaptativa de ayuda (r =.19, p<0.05). De manera semejante Blakis (2013) observó menor procastinación de las tareas académicas en los estudiantes más satisfechos. El hecho de que los estudiantes no lleven a cabo conductas de procastinación y eviten distraerse, explicaría en parte porqué se alcanza un mayor rendimiento académico. No obstante, cabe destacar que el efecto de la SA sobre el rendimiento no se limita a una relación inversa con la procastinación, ya que se observa una contribución significativa sobre el rendimiento (β=.25; p<0.001) aun controlando esta variable (Blakis, 2013). La SA también favorece al desarrollo de competencias para la carrera. En un trabajo de Kong y Yan (2014), se observó que los estudiantes con mayor SA se adaptan mejor a situaciones de cambios, muestran mayor predisposición a trabajar en colaboración, generan mejores vínculos, desarrollan habilidades de estudio y adquieren más conocimiento sobre su futuro trabajo (dichas competencias son denominadas por los autores cómo “saber porqué”, “saber quién” y “saber cómo”). Al momento de explicar los factores causales de dicha asociación los autores señalan que probablemente los estudiantes con mayor SA tiendan a invertir mayor tiempo y energía en el desarrollo de estas habilidades y competencias para la carrera. En otras palabras, el efecto de la SA sobre el desempeño académico de los estudiantes presenta sólidas evidencias. Los niveles de satisfacción e insatisfacción se encuentran fuertemente asociados con el éxito académico y las fallas en el aprendizaje (Butt y Rehman, 2010). Asimismo se observa que la satisfacción es un predictor significativo del rendimiento académico, la retención en la carrera y la graduación universitaria (Lent et al., 2013; Tessema, Ready y Yu, 2012). Sin embargo, para hablar de comportamiento académico óptimo no sólo debemos considerar el desempeño académico, sino también el bienestar psicológico del estudiante durante el proceso de aprendizaje.
RELEVANCIA DEL PROYECTO PARA LA INSTITUCIÓN Y PARA LOS BENEFICIARIOS DEL PROYECTO	Estructuración del modelo al estudiante: - Partiendo de conceptos de autoeficacia, afecto positivo, persistencia, permanencia. - Participación interdisciplinaria en proyectos de investigación con profesionales de otras universidades de la red ilumno. - Producción de artículos de investigación referidos al tema. - Participación en congresos y eventos.
PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN	Lineamientos teóricos y estudios antecedentes Los procesos de innovación respecto a la utilización de las TIC en la docencia universitaria suelen partir de las disponibilidades y soluciones tecnológicas existentes. Sin embargo, una equilibrada visión del fenómeno debería llevarnos a considerar si los usuarios de las TIC asimilan adecuadamente dichas innovaciones. Tal como platea Salinas (2004) el éxito en la implementación de estas innovaciones dependerá de la consideración de los aspectos tangibles (plataforma de comunicación, materiales, funcionamiento de la red, por ejemplo) e intangibles (diseño de las actividades, satisfacción de alumnos, profesores y gestores, por ejemplo). La literatura especializada destaca que un indicador de éxito en el proceso de asimilación de los usuarios es el nivel de satisfacción que éstos experimentan al utilizar las TIC (Lee et al., 2011). En efecto puede ocurrir que el proceso de innovación tecnológica fracase si los usuarios no se muestran satisfechos con dichas innovaciones. Este fenómeno es aún más complejo si se considera que los factores implicados en la satisfacción con las TIC no son solo técnicos, sino también psicoeducativos. Siendo éste un problema de gran relevancia en los últimos años han proliferado investigaciones tendientes a evaluar los factores psicoeducativos que permiten una mayor satisfacción con las TIC (Lee et al., 2011), sin embargo no se cuenta con un modelo teórico empíricamente validado que brinde una visión integral de los mismos. Recientemente Lent et al., (2011) ha propuesto un modelo explicativo de la satisfacción que comprende las creencias de autoeficacia, las expectativas de resultado, el afecto positivo y los obstáculos percibidos (figura 2). Según este modelo los usuarios que experimentan mayor satisfacción con las TIC son aquellos que perciben menos obstáculos en su utilización, presentan mayores creencias acerca de sus capacidades para utilizarlas adecuadamente (autoeficacia para el uso de TIC), anticipan consecuencias positivas en relación al uso de las TIC (expectativas de resultados) y finalmente, experimentan mayores emociones positivas al utilizar las TIC (disfrute e interés, por ejemplo). En conjunto estos factores explicarían si la innovación tecnológica será adoptada con éxito o no. Sumado a lo anterior, el modelo propuesto explica además como interaccionan dichos factores, brindando así una visión más integrativa del fenómeno. De esta forma se plantea que la percepción de obstáculos predice si el estudiante se sentirá capaz de utilizar las TIC. A su vez las creencias de autoeficacia y la percepción de obstáculos predicen si el estudiante anticipará consecuencias positivas al utilizar las TIC o por el contrario, cree que no obtendrá los beneficios o consecuencias deseadas. Por otra parte se plantea que el afecto positivo que se experimenta al utilizar las TIC predice la percepción de obstáculos, la autoeficacia y las expectativas de resultados. De hecho, una serie de estudios experimentales demuestran que las personas tienden a percibir menores obstáculos, sentirse más capaces y anticipar consecuencias positivas cuando se encuentran en un estado emocional positivo (Medrano, Ríos, Trógolo & Flores Kanter, 2013; Medrano, Moretti & Pereno, en prensa). El proceso inverso ocurre cuando el estudiante experimenta estados emocionales negativos al utilizar las TIC (aburrimiento, frustración o enojo, por ejemplo). Si bien este modelo ha demostrado un alto valor explicativo y ha sido corrroborado empíricamente en diferentes trabajos (Medrano, Pérez, & Fernandez Liporace, 2014; Trógolo & Medrano, 2012; Medrano & Pérez, 2010), no se cuenta con estudios que verifiquen su utilidad en el contexto de la Red ILUMNO. En este sentido cabe destacar que al analizar un fenómeno de estas características debe atenderse a la especificidad de cada organización, atendiendo al desarrollo tecnológico que posee y las idiosincrasias de cada área de conocimiento. Tomando esto en consideración es que el presente trabajo se desarrollará en dos fases. En la primera fase se realizará un relevamiento mediante técnicas cualitativas y sobre el estado actual de la Red ILUMNO en relación al uso de las TIC. En la segunda fase se analizará el comportamiento de las variables psicoeducativas implicadas en la asimilación satisfactoria de las TIC, contemplando además si existen variaciones en función del tipo de tecnología utilizada y el área de conocimiento implicada. Figura 2. Modelo explicativo de los factores psicoeducativos implicados en la asimilación satisfactoria de las TIC (adaptado de Lent et al., 2012).
METODOLOGÍA	Como se mencionó con anterioridad para responder adecuadamente a los objetivos planteados el trabajo se dividirá en dos fases. Durante la primera fase se realizarán entrevistas en profundidad a docentes y gestores de las TIC de cada una de las áreas de conocimiento que componen la Red ILUMNO. Mediante estas entrevistas se pretende obtener información sobre el tipo de TIC que se utilizan en las universidades de la Red, las plataformas de comunicación, los materiales utilizados y la calidad de funcionamiento de las TIC, así como las opiniones que poseen los docentes y gestores sobre el futuro de las TIC en la Red ILUMNO. Asimismo se incluirán preguntas abiertas referidas a los obstáculos que se perciben en el uso de las TIC, las reacciones emocionales que se observan en los alumnos y finalmente, las expectativas y confianza que los alumnos poseen en relación a las TIC. Las respuestas recabadas serán analizadas cualitativamente utilizando como estrategia de análisis “teoría fundamentada”. De esta manera se codificarán las entrevistas siguiendo un método de comparación constante y utilizando criterios de ajuste (las categorías debían surgir de los datos y ser aplicables a ellos) y funcionamiento (las categorías debían ser apropiadas y capaces de explicar la conducta en estudio) mediante el programa Atlas.ti. A partir de los datos recabados en la fase 1 se elaborarán instrumentos estandarizados para analizar cuantitativamente: 1) el estado de innovación y aplicación de las TIC en las diferentes áreas de conocimiento de la Red ILUMNO, y 2) los factores psicoeducativos implicados en la asimilación satisfactoria de dichas innovaciones (figura 2). Estos últimos se evaluarán en una muestra 500 universitarios (se estima un error muestral inferior al 5%) de la Red ILUMNO, seleccionados a partir de un muestro por cuotas que contemple las diferentes áreas de conocimiento. De esta forma se garantiza una adecuada representatividad de cada área. Una vez recabados los datos, se los analizará utilizando como estrategia de análisis Ecuaciones Estructurales. Cabe señalar que éste procedimientos constituye la metodología de análisis más potente y recomendada por la literatura científica para el estudio de relaciones causales en datos no experimentales (Byrne, 2001). Su gran utilidad se debe a que permiten poner a prueba modelos hipotéticos y mediante el contraste empírico depurar el modelo inicialmente especificado (Pérez, Medrano & Sánchez Rosas, 2013), favoreciendo así una mejor aproximación a la realidad mediante el uso de teorías bien fundamentadas y sostenidas por la evidencia empírica. Se prevé utilizar el método de Máxima Probabilidad, ya que se trata del más eficiente y menos sesgado cuando se cuenta con datos normalmente distribuidos. Para evaluar el ajuste del modelo se tomarán en consideración múltiples indicadores de ajuste. Concretamente se prevé utilizar el estadístico chi-cuadrado, el índice de ajuste comparativo (CFI), el índice de bondad de ajuste (GFI), y el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA). Para evaluar los resultados obtenidos por cada índice se atenderá a las recomendaciones y los puntos de cortes establecidos por Hu y Bentler (1998). De esta manera, se esperan obtener índices CFI y GFI con valores superiores a .95 (ajuste excelente) e inferiores a 1en el índice RMSEA. Una vez verificado el ajuste o efectuadas las re-especificaciones necesarias al modelo se procederá a interpretar los coeficientes β estandarizados para corroborar si las variables incluidas en el modelo constituyen predictores significativos de la asimilación satisfactoria de las TIC. Finalmente se llevará a cabo un análisis de multigrupo para determinar si existen diferencias significativas entre las diferentes áreas de conocimiento de la Red. Cabe señalar que éste tipo de análisis permite analizar si existe invarianza en las cargas factoriales, interceptos, covarianzas y varianzas de error del modelo para cada sub-grupo. Logrando así una comparación más completa y teóricamente significativa que la mera comparación de medias. Para llevar a cabo todos los análisis mencionados en la fase 2 se utilizará el programa SPSS y AMOS en su versión 17. En conjunto estos análisis permitirán elaborar un diagnóstico exhaustivo sobre el estado actual de innovación y aplicación de TIC en la Red ILUMNO, así como una estimación del funcionamiento futuro de las TIC en las diferentes áreas de conocimiento.
RESULTADOS ESPERADOS	El presente proyecto parte del siguiente interrogante general: ¿Cuáles son los factores que permitirían un óptimo proceso de innovación y aplicación de las TIC en las diferentes áreas de conocimiento de la Red ILUMNO? No obstante, para responder al mismo deben considerarse algunas preguntas previas referidas a: 1) las características específicas que posee la Red ILUMNO en materia de desarrollo de TIC, y 2) los factores psicoeducativos implicados en la asimilación de dichas innovaciones. A partir de ello se desprenden los siguientes interrogantes: 1. ¿Cuál es el estado de la innovación y de la aplicación de tecnologías en las distintas áreas de conocimiento impartidas en la Red ILUMNO? o ¿Qué características tienen dicha innovaciones? o ¿Cuáles son las áreas de conocimiento que poseen mayor innovación y aplicación de tecnologías? o ¿Cuál es la calidad y el rendimiento obtenido en las diferentes áreas de conocimiento al utilizar éstas innovaciones tecnológicas? o ¿Cuál es la prospectiva de la innovación y utilización en las distintas áreas de conocimiento impartidas en la Red ILUMNO? 2. ¿Cuáles son los factores psicoeducativos implicados en la asimilación satisfactoria de las TIC? o ¿Cuál es nivel de asimilación que logran los usuarios de la TIC de la Red ILUMNO? o ¿Cuál es el nivel autoeficacia para el uso de las TIC que poseen los estudiantes de la Red ILUMNO? o ¿Cuáles son las expectativas de resultado que anticipan los usuarios de la TIC de la Red ILUMNO? o ¿Cuáles son los obstáculos percibidos por los docentes y estudiantes de la Red ILUMNO para un uso satisfactorio de las TIC? o ¿Cuáles son las reacciones afectivas que experimentan los docentes y estudiantes de la Red ILUMNO en el uso de las TIC? o ¿Existen variaciones en los niveles de asimilación de las TIC en función del tipo de tecnología y el área de conocimiento de la Red ILUMNO?
DURACIÓN DEL PROYECTO	12
POSIBLES FUENTES DE FINANCIACIÓN EXTERNA
REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA	Referencias Resumidas Lee, S. J., Srinivasan, S., Trail, T., Lewis, D., & Lopez, S. (2011). Examining the relationship among student perception of support, course satisfaction, and learning outcomes in online learning. The Internet and Higher Education, 14(3), 158-163. Lent, R. W., Lopez, F. G., Sheu, H. B., & Lopez Jr, A. M. (2011). Social cognitive predictors of the interests and choices of computing majors: Applicability to underrepresented students. Journal of Vocational Behavior, 78, 184-192. Byrne, B. M. (2001). Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, applications, and programming. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum. Medrano, L.; Moretti, L. & Pereno, G. (en prensa). The Effects of Positive and Negative Emotional induction on Academic Self-Efficacy. Educational Psychology. Medrano, L.; Pérez, E. & Fernandez Liporace, M. (2014). Computerized Assessment System for Academic Satisfaction (ASAS) for first-year University Student. Electronic Journal of Research in Educational Psychology, 12 (2), 541- 562. Pérez, E.; Medrano, L. & Sánchez Rosas, J. (2013). El Path Analysis: conceptos básicos y ejemplos de aplicación. Revista Argentina de Ciencias del Comportamiento, 5 (1), 52-66. Trógolo, M. & Medrano, L. (2012). Personality traits, difficulties in emotion regulation and academic satisfaction in a sample of argentine college students. International Journal of Psychological Research, 5 (2), 30-39. Medrano, L. & Pérez, E. (2010). Adaptación de la Escala de Satisfacción Académica a la Población Universitaria de Córdoba. Revista Summa Psicológica, 7 (2), 5-14. Medrano, L.; Ríos, M.; Trógolo, M. & Flores Kanter, E. (2013). Influencia del Estado Emocional en los Juicios de la Satisfacción Académica: Evaluación de la Eficacia de dos Métodos de Inducción Emocional. Revista Argentina de Ciencias del Comportamiento, 5 (suplemento), 458-459.
ENTREGABLES	PRODUCTO LUGAR DE DIVULGACIÓN AUTORES BENEFICIARIOS DESCRIPCIÓN Apropiación Social del Conocimiento Formación – 1 Seleccionar... Seleccionar... Seleccionar...
CRONOGRAMA	TIPO DESCRIPCIÓN F.INICIO F.FINAL Actividad Revisión bibliográfica 01/02/2016 01/06/2016 Actividad Reunipon de equipo y planificación 01/02/2016 01/04/2016 Actividad Recolección y Análisis de datos Fase 1 01/04/2016 01/06/2016 Actividad Recolección y Análisis de datos Fase 2 01/06/2016 01/09/2016 Actividad Redacción del Informe 01/09/2016 01/11/2016 Actividad Publicación y presentación del trabajo en congresos 01/11/2016 01/03/2017
PEDIDO DE BIBLIOGRAFÍA	AUTOR TÍTULO EDITORIAL
ANEXOS