Ciencia y Educación, Vol. 10, No. 2, Septiembre, 2026 • ISSN (impreso): 2613-8794 • ISSN (en línea): 2613-8808

ESTRÉS ACADÉMICO, HÁBITOS DE ESTUDIO Y APRENDIZAJE AUTORREGULADO EN ESTUDIANTES DE SECUNDARIA: UNA REVISIÓN NARRATIVA DE LA LITERATURA

Academic stress, study habits, and self-regulated learning in secondary school students: a narrative literature review

DOI: https://doi.org/10.22206/ciened.2026.v10i2.3786

Recibido: 13/06/2026 • Aceptado: 31/08/2026

Cómo citar: Amell Bogaert, L. C. y Sáchez-Vincitore, L. V. (2026). Estrés académico, hábitos de estudio y aprendizaje autorregulado en estudiantes de secundaria: una revisión narrativa de la literatura. Ciencia y Educación, 10(2), 71-89. https://doi.org/10.22206/ciened.2026.v10i2.3786

1. Introducción

El estrés académico ha sido reconocido como uno de los fenómenos de mayor prevalencia en el contexto educativo contemporáneo y constituye un importante factor de riesgo para la salud mental y el rendimiento escolar de los adolescentes. La Organización Mundial de la Salud (OMS, 2024) advierte que uno de cada siete adolescentes a nivel global experimenta algún trastorno de salud mental, muchos de los cuales tienen su origen o expresión directa en el ámbito escolar. Una encuesta global de Ipsos (2024) reveló que, en un conjunto de 31 países, el 62% de las personas afirmó haberse sentido estresada al punto de afectar su vida diaria al menos en una ocasión. En el contexto escolar, el estrés académico —entendido como la respuesta del organismo ante la percepción de que las demandas del entorno educativo superan los recursos individuales disponibles para afrontarlas— se ha consolidado como objeto de estudio central en la psicología educativa (Barraza, 2006; Berrío y Mazo, 2011).

Los adolescentes constituyen una población especialmente vulnerable a este tipo de estrés, debido a los múltiples cambios biológicos, cognitivos, emocionales y sociales propios de esta etapa (Gaeta y Martín, 2009). Durante la educación secundaria, cuando las habilidades de autorregulación aún están en proceso de maduración, la exposición sostenida a demandas percibidas como excesivas puede derivar en ansiedad, dificultades de aprendizaje y deterioro del desempeño escolar (Bedoya-Cardona y Vásquez-Caballero, 2019; Pascoe et al., 2020). Hernández Morales et al. (2025), midieron el estrés académico, aplicando el Inventario SISCO-21 en adolescentes de bachillerato, identificaron la sobrecarga de tareas y la presión del tiempo como los estresores de mayor frecuencia e intensidad. Grove et al. (2025), desde el modelo de Yerkes y Dodson, señalan que los niveles elevados de estrés se asocian con un deterioro de la concentración y la memoria de trabajo, con posibles repercusiones en el rendimiento escolar.

El fenómeno ha sido abordado desde distintas perspectivas teóricas. El modelo transaccional de Lazarus y Folkman (1984) define el estrés como resultado de la valoración cognitiva del individuo ante demandas que percibe como superiores a sus recursos. El modelo sistémico-cognoscitivista de Barraza (2006), el más utilizado en Latinoamérica, describe el estrés académico en tres fases: percepción de estresores, manifestación de síntomas y activación de estrategias de afrontamiento. El modelo de autorregulación de Zimmerman (2000, 2002) amplía la comprensión al integrar los procesos cognitivos y motivacionales del estudiante; Boekaerts (1997) vinculó estos recursos directamente con la modulación del estrés en el contexto escolar.

En conjunto, estos modelos resultan complementarios: mientras el modelo transaccional y el sistémico-cognoscitivista explican cómo el estudiante evalúa las demandas académicas y activa respuestas de afrontamiento, los modelos de aprendizaje autorregulado especifican los recursos cognitivos y motivacionales que intervienen en dicha evaluación. Esta articulación sugiere que los hábitos de estudio y la autorregulación podrían modular la valoración del estrés, lo que fundamenta la relación esperada entre las tres variables.

La investigación ha documentado que los recursos personales del estudiante modulan la manera en que los adolescentes afrontan las exigencias escolares. Los hábitos de estudio —patrones de conducta aprendidos que permiten organizar y ejecutar actividades académicas de manera sistemática (Coll-Vinent, 1984; Sharma y Vyas, 2016)— y el aprendizaje autorregulado (AAR) —capacidad para planificar, monitorear y evaluar los propios procesos cognitivos y motivacionales (Panadero, 2017; Zimmerman, 2000)— se han asociado de manera consistente con un afrontamiento más eficaz del estrés académico. Los estudiantes con estrategias de estudio organizadas y mayor dominio de la autorregulación tienden a percibir las demandas como más manejables, reportando menores niveles de distrés (Solano Dávila et al., 2022; Valiente-Barroso et al., 2020a, 2020b; Vizcaíno-Escobar et al., 2024).

A pesar de la abundante producción científica, la mayor parte de las investigaciones se ha concentrado en población universitaria, con escasa atención a los adolescentes de nivel secundario, cuyas diferencias madurativas y de demandas académicas limitan la transferencia directa de los hallazgos obtenidos en población universitaria (Jurado-Botina et al., 2022; Pascoe et al., 2020). Son también escasos los estudios que analizan simultáneamente las tres variables como sistema interrelacionado. Esta brecha se acentúa en el contexto latinoamericano y caribeño —especialmente en la República Dominicana, donde los estudios sistemáticos sobre estas variables en estudiantes de educación media son prácticamente inexistentes (Frías-Veras et al., 2022)—, lo que limita el desarrollo de intervenciones psicoeducativas tempranas.

La revisión se propone analizar y sintetizar la evidencia científica disponible sobre la relación entre el estrés académico, los hábitos de estudio y el aprendizaje autorregulado en estudiantes de secundaria. Los objetivos específicos son: (a) identificar los estresores más reportados en la literatura para la población adolescente escolarizada; (b) describir los marcos teóricos e instrumentos de medición predominantes; (c) examinar la relación empírica entre las tres variables; y (d) delimitar los vacíos que orienten el diseño de estudios primarios en el contexto latinoamericano y caribeño. Los hallazgos se articulan con los Objetivos de Desarrollo Sostenible, particularmente la meta 4.1 —educación inclusiva y de calidad— y la meta 3.4 —salud mental y bienestar— (Organización de las Naciones Unidas, 2015).

Para responder a estos objetivos, se llevó a cabo una revisión narrativa de la literatura publicada entre 2015 y 2025, con procedimientos adaptados de las directrices PRISMA, a partir de la búsqueda en seis bases de datos y portales académicos: Scopus, Dialnet, PubMed, Academic Search Complete (EBSCO), Redalyc y SciELO.

2. Metodología

La búsqueda y selección de estudios incorporó elementos de las directrices PRISMA (Moher et al., 2009) como marco orientador, reconociendo que dicho protocolo está diseñado principalmente para revisiones sistemáticas; su aplicación en esta revisión narrativa fue adaptada sin pretender el nivel de exhaustividad ni la replicabilidad propios de aquellas. El proceso se organizó en cuatro fases.

La población objetivo de la revisión fue el estudiantado de educación secundaria (adolescentes). Ante la escasez de investigaciones centradas exclusivamente en este nivel, se admitieron de forma subsidiaria estudios realizados en educación superior cuando aportaban evidencia pertinente sobre la dinámica entre el estrés académico, los hábitos de estudio y el aprendizaje autorregulado, susceptible de informar el contexto adolescente. Estos hallazgos se interpretan con la cautela que imponen las diferencias de maduración cognitiva y de demandas académicas entre ambos niveles. Para preservar la trazabilidad, cada estudio se clasificó por subnivel educativo (secundaria, educación superior o mixto) en la matriz de análisis.

2.1. Fase 1. Identificación

La búsqueda bibliográfica se realizó en las bases de datos e índices Scopus, Dialnet y PubMed, así como en Academic Search Complete a través de la plataforma EBSCO. Se complementó con búsquedas en los portales de revistas académicas Redalyc y SciELO. Se combinaron términos en español e inglés mediante operadores booleanos: (“estrés académico” OR “academic stress”) AND (“hábitos de estudio” OR “study habits”) AND (“adolescentes” OR “secundaria” OR “secondary school”); (“aprendizaje autorregulado” OR “self-regulated learning”) AND (“estrés académico” OR “academic stress”) AND (“rendimiento académico” OR “academic performance”). Se estableció el período 2015-2025, con inclusión selectiva de estudios seminales anteriores que aportaran marcos teóricos fundacionales (Boekaerts, 1997; Barraza, 2007; Zimmerman, 2000). La búsqueda arrojó n = 412 registros.

La búsqueda se ejecutó en marzo de 2026 y la misma estrategia —idénticos términos y operadores— se aplicó en las seis fuentes, adaptándola a la sintaxis y a los campos de búsqueda (título, resumen y palabras clave) disponibles en cada interfaz.

2.2. Fase 2. Cribado

Se eliminaron 68 registros duplicados mediante un gestor de referencias. De los 344 restantes, se revisaron títulos y resúmenes y se excluyeron aquellos que no abordaban al menos una de las variables de interés, estaban redactados en idiomas distintos al español o al inglés, o correspondían a documentos sin arbitraje académico. Resultaron seleccionados n = 97 estudios para lectura completa.

2.3. Fase 3. Elegibilidad

Tras la lectura completa de los 97 textos se excluyeron 53 estudios: 28 no abordaban las variables con la especificidad requerida; 18 se circunscribían exclusivamente a población universitaria y, por la especificidad de sus hallazgos, no ofrecían evidencia transferible al contexto de la educación secundaria; y 7 no estaban disponibles en texto completo. En cambio, los estudios de educación superior cuyos resultados sí informaban la dinámica de las tres variables se conservaron conforme al criterio de inclusión subsidiaria antes señalado. Al concluir esta fase, n = 44 estudios resultaron aptos, clasificados por subnivel educativo en la matriz de análisis.

2.4. Fase 4. Inclusión

El corpus final comprendió 44 estudios: 31 empíricos y 13 teóricos o revisiones previas. La inclusión de estas revisiones respondió a la necesidad de contextualizar los marcos teóricos del campo, evitando la duplicación de evidencia empírica de estudios primarios ya incluidos. Todos los estudios se organizaron en una matriz de análisis con los siguientes campos: autor o autores y año, país, población, diseño metodológico, variables e instrumentos, y hallazgos principales.

2.5. Extracción y síntesis de la información

A partir de esta matriz (véase el Anexo 1) se realizó una síntesis cualitativa de tipo narrativo, organizando los hallazgos en torno a las tres variables de interés —estrés académico, hábitos de estudio y aprendizaje autorregulado— y a las categorías analíticas que emergieron de su lectura conjunta: los principales estresores académicos, el papel de los hábitos de estudio y la función del aprendizaje autorregulado. Cada estudio se clasificó, además, según su subnivel educativo (secundaria, educación superior o mixto), con el fin de ponderar la transferibilidad de los hallazgos al contexto de la educación secundaria.

2.6. Evaluación de la calidad

Dado que este trabajo constituye una revisión narrativa y no una revisión sistemática, no se aplicó una evaluación formal del riesgo de sesgo por estudio. En su lugar, la calidad del presente artículo se orientó por los criterios de la escala SANRA (Scale for the Assessment of Narrative Review Articles; Baethge et al., 2019), que valoran la justificación de la relevancia del tema, la formulación de los objetivos, la descripción de la búsqueda bibliográfica, el respaldo de las afirmaciones en la literatura y la adecuada presentación de los datos. Asimismo, al sintetizar los hallazgos se consideraron de manera cualitativa las características metodológicas de cada estudio —tipo de diseño, tamaño y procedencia de la muestra y uso de instrumentos validados—, con el fin de ponderar el peso relativo de la evidencia y advertir sobre las limitaciones de los estudios de menor alcance o realizados en poblaciones distintas a la de secundaria.

El proceso completo de identificación, cribado, elegibilidad e inclusión se resume en la Figura 1.

3. Resultados

3.1. Marcos teóricos predominantes

Los estudios revisados se apoyan principalmente en tres marcos: el modelo transaccional de Lazarus y Folkman (1984), el modelo sistémico-cognoscitivista de Barraza (2006) y el enfoque de autorregulación de Zimmerman (2000, 2002). El modelo de Lazarus y Folkman es el más referenciado en la literatura internacional y el de Barraza constituye el marco predominante en Latinoamérica. El enfoque de Zimmerman, complementado por Boekaerts (1997), integra los procesos cognitivos y motivacionales del estudiante como moduladores de la experiencia de estrés.

3.2. Principales estresores académicos en la adolescencia

La evidencia revisada permite delimitar los estresores académicos más recurrentes en la población adolescente. Entre los de mayor frecuencia e intensidad destacan la sobrecarga de tareas y la presión temporal asociada a los plazos de evaluación (Hernández Morales et al., 2025; Hachintu y Kasisi, 2021). Hachintu y Kasisi (2021), en estudiantes de secundaria, identificaron como estresores predominantes el exceso de asignaciones, la competencia entre pares, la dificultad para comprender ciertos contenidos, las relaciones conflictivas con el profesorado y la falta de sueño, factores que se asociaron con un menor rendimiento. Estos resultados coinciden con los de Hernández Morales et al. (2025), quienes, mediante el Inventario SISCO-21, situaron la sobrecarga de tareas y la presión temporal como los estresores de mayor frecuencia e intensidad en adolescentes de bachillerato.

Más allá del ámbito estrictamente académico, la investigación reciente sugiere que estos estresores operan dentro de un entramado psicosocial más amplio. Wu (2024) describe un conjunto de estresores multidimensionales —académicos, sociales, familiares y socioeconómicos— cuya confluencia se asocia con sintomatología ansiosa y depresiva y con una menor calidad de vida. En esa misma línea, Krishnaveni et al. (2021) documentaron, desde una aproximación cualitativa, que los adolescentes perciben la presión por el rendimiento y las expectativas del entorno como fuentes centrales de estrés. En el contexto latinoamericano, Zúñiga-Vargas et al. (2023) hallaron, en adolescentes mexicanos de secundaria, diferencias en el estrés percibido según el sexo, el turno y el año escolar. La autoeficacia emerge como un recurso relevante frente a estas demandas: Pilco-Ushiña y Larzabal-Fernández (2022), en una muestra de 5.132 adolescentes, hallaron que una mayor autoeficacia se asociaba con un mejor afrontamiento del estrés, mientras que el malestar psicológico se relacionaba positivamente con el estrés percibido.

La relevancia de atender estos estresores se refuerza al considerar sus posibles implicaciones a mediano plazo. En un estudio de cohorte prospectivo con 11.929 adolescentes, Lindholdt et al. (2022) observaron que niveles más altos de estrés percibido se asociaban con una mayor probabilidad de recibir un diagnóstico de trastorno mental en el seguimiento posterior, lo que sugiere que el estrés académico no debería interpretarse como una experiencia transitoria, sino como un posible marcador de vulnerabilidad para la salud mental. En conjunto, la evidencia converge en que la sobrecarga y la presión evaluativa constituyen los estresores más señalados en la adolescencia, si bien su impacto parece modularse por recursos personales como la autoeficacia y por el contexto psicosocial del estudiante.

3.3. Hábitos de estudio como factor protector

La relación inversa entre hábitos de estudio y estrés académico aparece documentada de manera consistente. Solano Dávila et al. (2022) encontraron, en universitarios latinoamericanos, que la organización del tiempo y las técnicas de estudio sistemáticas reducen la percepción de sobrecarga. Escajadillo Pilco (2019) halló correlación inversa significativa entre ambas variables en adolescentes de cuarto año de secundaria en Lima. Krishnaveni et al. (2021), en un estudio cualitativo con adolescentes urbanos, encontraron que la ausencia de estrategias organizativas eficaces potenciaba los efectos de los estresores académicos. Shetty et al. (2022) reportaron que los hábitos deficientes coexistían con estrés elevado en estudiantes de ciencias de la salud, aunque la relación directa no alcanzó significación estadística en esa muestra. Zhou y Wang (2022) demostraron que la calidad de los hábitos está fuertemente influida por estrategias metacognitivas y creencias motivacionales, lo que indica que los hábitos no son simples rutinas sino patrones integrados con procesos cognitivos. Céspedes y Tamayo (2022) mostraron que los hábitos actúan también como factores protectores frente a la ansiedad y el agotamiento emocional.

3.4. Aprendizaje autorregulado y estrés académico

Valiente-Barroso et al. (2020a, 2020b) demostraron en muestras españolas de educación básica y media que el AAR predice negativamente el estrés escolar. Vizcaíno-Escobar et al. (2024) hallaron que los déficits en planificación y monitoreo se asocian con mayores niveles de estrés y menor rendimiento. Céspedes y Tamayo (2022) evidenciaron que la falta de planificación, la deficiente organización del tiempo y la escasa automotivación incrementan significativamente el estrés. Castro Porras y Mayorga Rojas (2022) replicaron este patrón durante la pandemia de COVID-19, donde el AAR actuó como amortiguador del estrés generado por la transición a la modalidad virtual.

Torrano y Soria (2016), con 374 estudiantes de segundo curso de Educación Secundaria Obligatoria, observaron que el empleo de estrategias de aprendizaje se relacionaba positivamente con el rendimiento académico; no obstante, las bajas puntuaciones en algunas estrategias cognitivas llevaron a los autores a cuestionar en qué medida se promueve efectivamente el aprendizaje autorregulado en este nivel educativo.

3.5. Instrumentos de medición

La Tabla 1 sintetiza los principales instrumentos identificados en los estudios revisados.

Los instrumentos identificados cuentan, en general, con respaldo psicométrico documentado. El Inventario SISCO y su versión abreviada presentan índices de consistencia interna elevados y han sido validados en distintos contextos latinoamericanos (Barraza, 2007; Hernández Morales et al., 2025). Respecto de los hábitos de estudio, Figueroa-Quiñones et al. (2019) evaluaron las propiedades psicométricas del CASM-85 en una muestra multicéntrica de 2.075 estudiantes de secundaria peruanos mediante análisis factorial confirmatorio y modelos MIMIC; sus resultados respaldaron una versión reducida del inventario con mejor ajuste que la forma original, además de evidencia de invarianza de medida según sexo, edad, centro y ciudad. Estos antecedentes sugieren que tanto la elección del instrumento como la de su versión resultan relevantes para garantizar la validez de las mediciones en población adolescente.

La Tabla 2 presenta una muestra representativa de los estudios empíricos incluidos; la matriz completa de los 44 estudios se presenta en el Anexo 1.

4. Discusión

Los hallazgos revisados sugieren que los hábitos de estudio y el aprendizaje autorregulado se asocian de manera consistente con una menor percepción de estrés académico en adolescentes, lo que apunta a un posible papel protector de estos recursos. Cuando el estudiante dispone de estrategias organizativas, metacognitivas y motivacionales sólidas, la valoración cognitiva de las demandas tiende a ser menos amenazante, lo que podría reducir la probabilidad de experimentar distrés (Lazarus y Folkman, 1984; Barraza, 2006). Los estudiantes con mayor autorregulación no solo planifican y monitorizan mejor su aprendizaje, sino que también ajustan sus estrategias ante las dificultades, lo que se relaciona con una mayor percepción de control y autoeficacia (Zimmerman, 2000).

Estos resultados convergen con los de Valiente-Barroso et al. (2020a, 2020b), Solano Dávila et al. (2022) y Escajadillo Pilco (2019), quienes documentaron correlaciones negativas significativas entre las variables de interés en muestras latinoamericanas y españolas. En la misma línea, Grove et al. (2025) señalan que niveles elevados de estrés se asocian con un deterioro de la concentración y de la memoria de trabajo, lo que resulta coherente con la relación observada entre mayor estrés, menor desempeño cognitivo y un rendimiento más bajo; una relación que tiende a atenuarse cuando el estudiante cuenta con recursos autorregulatorios sólidos (Boekaerts, 1997). No obstante, dado el predominio de diseños correlacionales y transversales, estas asociaciones no permiten establecer relaciones causales.

La evidencia, sin embargo, no es unánime. Shetty et al. (2022) reportaron que la relación directa entre hábitos de estudio y estrés no alcanzó significación estadística en su muestra, lo que sugiere que variables moduladoras —contexto institucional, carga horaria y características individuales— pueden atenuar este vínculo. Los fenómenos psicoeducativos presentan especificidades que varían según el contexto institucional, cultural y poblacional, por lo que las correlaciones identificadas no deberían generalizarse sin validación en contextos específicos. Zerpa et al. (2024) documentaron, además, que el confinamiento por COVID-19 exacerbó las dificultades de autorregulación en estudiantes latinoamericanos, lo que invita a interpretar con cautela los resultados de los estudios realizados durante la pandemia.

La revisión permite delimitar cuatro vacíos principales. Primero, aunque el corpus incorporó tanto estudios de educación secundaria como de educación superior, buena parte de la evidencia del campo procede de población universitaria, por lo que la investigación centrada específicamente en adolescentes de secundaria continúa siendo comparativamente escasa. Segundo, el contexto latinoamericano y caribeño —especialmente la República Dominicana— carece de estudios sistemáticos sobre estas variables en educación media (Frías-Veras et al., 2022). Tercero, son escasos los estudios que analizan simultáneamente las tres variables, pues la mayoría aborda relaciones por pares, lo que dificulta comprender posibles mecanismos de mediación y moderación. Cuarto, predominan los diseños transversales; la escasez de estudios longitudinales limita las inferencias sobre la direccionalidad de las relaciones.

En el plano educativo, en la medida en que los hábitos de estudio y el aprendizaje autorregulado se asocian con una menor percepción de estrés, su desarrollo sistemático en el currículo de secundaria se perfila como una vía de intervención plausible. Pascoe et al. (2020) observaron que las intervenciones orientadas a la autorregulación amortiguan el estrés crónico en secundaria. Programas de entrenamiento en técnicas de estudio, gestión del tiempo y automonitoreo podrían contribuir al bienestar académico del estudiantado adolescente, en línea con los lineamientos de bienestar escolar del Ministerio de Educación de la República Dominicana (2021).

4.1. Limitaciones

La presente revisión presenta limitaciones que deben considerarse al interpretar sus hallazgos. En primer lugar, la búsqueda se restringió a publicaciones en español e inglés, lo que pudo excluir evidencia relevante disponible en portugués u otros idiomas; esta decisión respondió a criterios de viabilidad, pero introduce un posible sesgo de idioma. En segundo lugar, por su naturaleza narrativa, la revisión está sujeta al sesgo de disponibilidad y a la selectividad inherente a la identificación y síntesis de estudios, lo que limita la replicabilidad del proceso frente a una revisión sistemática o un metaanálisis. En tercer lugar, la heterogeneidad metodológica de los estudios incluidos —diferencias en diseños, instrumentos, poblaciones y contextos— dificulta la comparación directa entre hallazgos. Finalmente, esta revisión no examinó el papel de las tecnologías digitales ni de la inteligencia artificial en la reconfiguración de los hábitos de estudio y la autorregulación, dimensión que constituye una línea pendiente para futuras revisiones.

5. Conclusiones

La evidencia sintetizada permite responder a los objetivos planteados. Respecto de los estresores más reportados (objetivo a), la sobrecarga de tareas y la presión temporal asociada a las evaluaciones se identifican como los estresores predominantes en la población adolescente escolarizada, en un entramado que incluye también factores psicosociales y de salud mental. En cuanto a los marcos teóricos e instrumentos (objetivo b), el modelo transaccional del estrés, el modelo sistémico-cognoscitivista y los modelos de aprendizaje autorregulado sustentan el campo, mientras que instrumentos como el SISCO, el CASM-85 y el MSLQ concentran la medición de las variables. En relación con el vínculo entre las tres variables (objetivo c), la evidencia sugiere una asociación consistente —de carácter correlacional— entre mejores hábitos de estudio y mayor autorregulación, por un lado, y una menor percepción de estrés, por otro, si bien son escasos los estudios que las examinan de forma conjunta. Finalmente, en cuanto a los vacíos (objetivo d), destacan la escasez de estudios longitudinales, la limitada evidencia en secundaria y la práctica ausencia de investigación en el contexto latinoamericano y caribeño, particularmente en la República Dominicana.

El principal aporte de esta revisión no radica en la generación de hallazgos empíricos novedosos, sino en la integración de una literatura dispersa en torno a tres variables que rara vez se analizan de manera conjunta, en la identificación sistemática de los vacíos existentes y en la delimitación de líneas de investigación e intervención para el contexto adolescente latinoamericano y caribeño. En este sentido, futuras investigaciones deberían priorizar diseños longitudinales en muestras representativas de adolescentes de secundaria del ámbito hispanohablante —especialmente en el Caribe—, con protocolos que midan simultáneamente las tres variables e incorporen el papel emergente de las tecnologías digitales y de la inteligencia artificial en los procesos de estudio y autorregulación.

Agradecimientos

Se agradece a la Universidad Iberoamericana (UNIBE), el apoyo institucional brindado en el marco del programa doctoral.

Declaración de conflictos de interés

Las autoras declaran no tener conflictos de interés que pudieran haber influido en los resultados o en la interpretación de esta revisión.

Financiamiento

Esta investigación no recibió financiamiento externo. Fue desarrollada en el marco del programa doctoral de la Universidad Iberoamericana (UNIBE),

Contribución de autoras (CRediT)

Leslie Cristina Amell Bogaert: Conceptualización, Metodología, Investigación, Curación de datos, Análisis formal, Visualización, Administración del proyecto, Redacción – borrador original, Redacción – revisión y edición.

Laura V. Sánchez-Vincitore: Conceptualización, Metodología, Investigación, Validación, Supervisión, Redacción – revisión y edición.

Disponibilidad de datos

Esta revisión no generó conjuntos de datos primarios. Los estudios incluidos están disponibles en las bases de datos referenciadas en la sección de Metodología. La matriz de análisis puede solicitarse a la autora de correspondencia

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¹ Universidad Iberoamericana (UNIBE), República Dominicana. Email: lcamell@est.unibe.edu.do

² Universidad Iberoamericana (UNIBE), República Dominicana. Email: l.sanchez1@prof.unibe.edu.do