En el marco del ciclo Talleres de Investigación Educativa 2025, se llevó a cabo una nueva sesión organizada por el Grupo de Investigación en Educación STEM (GIESTEM) y el Instituto de Matemática, Física y Estadística (IMFE) de Universidad de Las Américas, dirigida a académicos y estudiantes de postgrado interesados en metodologías avanzadas para la investigación en educación. 

La jornada estuvo centrada en el uso del modelo PLS-SEM, una técnica estadística basada en ecuaciones estructurales por varianza, ampliamente utilizada para analizar relaciones complejas entre variables latentes. La actividad fue liderada por el académico Jorge Serrano, Doctor en Gestión Estratégica y Negocios Internacionales de la Universidad de Sevilla, e investigador de la Escuela de Ingeniería Comercial de la Facultad de Ingeniería y Negocios de UDLA.

La Directora del GIESTEM, Fabiola Lobos, dio la bienvenida al taller y destacó que este espacio ha sido diseñado para fortalecer las competencias investigativas de “nuestro cuerpo académico y estudiantes de postgrado mediante la exploración de temas fundamentales como publicación académica, metodología innovadora y herramientas emergentes en el ámbito de la investigación y educación”. Además, valoró la participación del académico Serrano, quien “ha dedicado su trayectoria académica a investigar cómo la tecnología transforma nuestras formas de aprender, liderar y comunicarnos”. 

Durante el taller, Serrano compartió su experiencia con modelos de ecuaciones estructurales y explicó su relevancia en investigaciones aplicadas a las ciencias sociales. Señaló que esta metodología “es bastante útil para los investigadores que están con ideas de levantar datos o que ya lo hicieron y quieren dar un paso más allá respecto a los análisis y las evaluaciones estadísticas»,

“Los modelos de ecuaciones estructurales son de los desarrollos recientes más importantes en el análisis multivariante”, agregó. 

En su presentación, el académico también ejemplificó la aplicación del modelo PLS-SEM en contextos educativos, como la evaluación de la autoeficacia de estudiantes en materias STEM o el análisis de la motivación y el comportamiento en el uso de tecnologías educativas.  

El taller permitió a los asistentes comprender las nociones centrales detrás del análisis de variables latentes y su medición a través de indicadores observables. El académico destacó que “los modelos de ecuaciones estructurales son interesantes porque evalúan dos cosas de una forma integradora”, refiriéndose a su utilidad para analizar tanto las relaciones entre variables como los conceptos que estas representan.