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Factors Determining the Effectiveness of Skill Development Programs Using Partial Least Squares Structural Equation Modeling

Este estudio utiliza el Modelado de Ecuaciones Estructurales de Mínimos Cuadrados Parciales con datos de 630 aprendices indios para identificar que la Metodología de Evaluación, los Vínculos de Contexto, el Empoderamiento de los Aprendices, la Responsabilidad de los Instructores y las Condiciones Facilitadoras explican colectivamente el 64,4% de la varianza en la efectividad de los programas de desarrollo de habilidades, siendo la Metodología de Evaluación el predictor más fuerte.

Autores originales: Ananta Narayana, Utkarsh Kumar Verma, Uma shankar Yadav

Publicado 2026-07-08

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CC BY 4.0

Autores originales: Ananta Narayana, Utkarsh Kumar Verma, Uma shankar Yadav

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

Imagina a la India como una enorme y bulliciosa obra de construcción. El país cuenta con una gran fuerza laboral de jóvenes listos para construir el futuro (el "dividendo demográfico"). Pero para construir un rascacielos, no solo se necesitan trabajadores; se necesita que sepan cómo usar las herramientas, que sigan los planos y que trabajen juntos.

Este artículo de investigación es como un informe de inspección de calidad para uno de los proyectos de formación en construcción más grandes de la India: el Pradhan Mantri Kaushal Vikas Yojana (PMKVY). El gobierno envía a miles de jóvenes a centros de formación para aprender nuevas habilidades, pero los investigadores querían saber: ¿Qué es lo que realmente hace que estos programas de formación funcionen bien y qué hace que fallen?

Para encontrar la respuesta, los autores no solo supusieron. Actuaron como detectives, entrevistando a 630 aprendices en diferentes ciudades de Uttar Pradesh. Utilizaron una sofisticada herramienta estadística (PLS-SEM) para sopesar la importancia de diferentes factores, de forma muy parecida a un chef que prueba una sopa para ver qué ingrediente la hace deliciosa.

Aquí están los cinco ingredientes clave que determinan si un programa de capacitación es un éxito o un fracaso:

1. La "Prueba de Sabor" (Metodología de Evaluación)

El Hallazgo: Este fue el factor más crítico.
La Analogía: Imagina una escuela de conducción donde la prueba final es solo un examen de opción múltiple sobre las leyes de tránsito. Podrías memorizar las respuestas y aprobar, pero aun así no sabrías conducir.
Lo que dice el artículo: El estudio encontró que los programas de formación funcionan mejor cuando la "prueba" al final se parece realmente al trabajo real. Si un aprendiz está aprendiendo a soldar, no debería limitarse a responder preguntas sobre soldadura; debería estar soldando algo realmente. Cuando la evaluación es una "prueba de sabor" del mundo real en lugar de un cuestionario teórico, la formación se vuelve efectiva.

2. El "Mapa Local" (Vínculos de Contexto)

El Hallazgo: La formación debe encajar con el vecindario local.
La Analogía: Enseñar a alguien a surfear en un pueblo del desierto es una pérdida de tiempo, incluso si las lecciones de surf son perfectas. Necesitas enseñarle sobre castillos de arena y golpes de calor en su lugar.
Lo que dice el artículo: Un programa de formación falla si enseña habilidades que nadie en esa ciudad específica necesita. El éxito ocurre cuando el plan de estudios está conectado con las industrias locales. Si un pueblo tiene muchas fábricas pequeñas, la formación debería centrarse en habilidades de fábrica, no solo en teoría genérica.

3. El "Timón del Capitán" (Empoderamiento de los Aprendices)

El Hallazgo: Los aprendices necesitan sentir que están al mando de su propio aprendizaje.
La Analogía: Piensa en un pasajero de un autobús al que simplemente se le dice que se siente quieto, frente a un copiloto que ayuda a timonear el barco. El copiloto se interesa más, presta más atención y aprende más rápido.
Lo que dice el artículo: Cuando a los aprendices se les permite dar su opinión, elegir algunas rutas de aprendizaje y sentir que su voz importa, se convierten en participantes activos en lugar de oyentes pasivos. Este "empoderamiento" hace que estén más motivados para terminar el curso y utilizar lo aprendido.

4. El "Corazón del Entrenador" (Responsabilidad de los Instructores)

El Hallazgo: La calidad y la actitud del profesor importan enormemente.
La Analogía: Puedes tener el mejor libro de jugadas del mundo, pero si el entrenador llega tarde, es grosero o no conoce el juego, el equipo perderá.
Lo que dice el artículo: No se trata solo de que el instructor conozca el tema; se trata de su responsabilidad. ¿Son puntuales? ¿Dan retroalimentación clara? ¿Les importa? El estudio encontró que cuando los instructores son dedicados y profesionales, el éxito de los aprendices se dispara.

5. Las "Condiciones de la Carretera" (Condiciones de Facilitación)

El Hallazgo: El entorno debe apoyar el aprendizaje.
La Analogía: No puedes correr un maratón si la carretera está llena de baches, las estaciones de agua están vacías y el clima es gélido.
Lo que dice el artículo: Incluso el mejor profesor y el mejor estudiante tendrán dificultades si la "carretera" está rota. Esto incluye tener computadoras que funcionen, maquinaria operativa, aulas limpias y recibir los estipendios (asignaciones) a tiempo. Si la infraestructura es inestable, todo el programa tropieza.

El Panorama General

Los investigadores combinaron todos estos cinco factores en un solo modelo. Encontraron que estos cinco ingredientes juntos explican aproximadamente el 64% de por qué un programa de formación tiene éxito o fracasa.

La Conclusión: No basta con abrir un centro de formación y entregar certificados. Para ayudar verdaderamente a los jóvenes a conseguir empleos, el programa necesita una prueba del mundo real, relevancia local, estudiantes empoderados, profesores dedicados y una buena infraestructura.

El artículo concluye que, al corregir estas cinco áreas, el gobierno y los centros de formación pueden convertir la "obra de construcción" de la fuerza laboral de la India en un rascacielos bien construido y funcional.

Resumen Técnico: Factores que determinan la efectividad de los programas de desarrollo de habilidades mediante el Modelado de Ecuaciones Estructurales de Mínimos Cuadrados Parciales

Planteamiento del problema y contexto de la investigación
La India se encuentra en una coyuntura crítica para aprovechar su dividendo demográfico, donde una fuerza laboral joven ofrece potencial para el crecimiento económico pero requiere una inversión sustancial en capital humano para evitar convertirse en un lastre de desempleo y malestar social. Si bien la iniciativa insignia del Gobierno de la India, el Pradhan Mantri Kaushal Vikas Yojana (PMKVY), tiene como objetivo proporcionar formación profesional y certificación relevantes para la industria, persisten brechas significativas en la efectividad de la implementación, particularmente en estados con dinámicas socioeconómicas diversas como Uttar Pradesh.

La literatura existente se ha centrado mayoritariamente en el diseño de políticas a nivel macro o en los resultados de empleo post-capacitación, dejando un vacío significativo en la comprensión de los factores a nivel micro que determinan el éxito del programa sobre el terreno. Problemas persistentes como la deficiente contextualización de los materiales de capacitación, la limitada conectividad con la industria, la calidad inconsistente de los instructores y el apoyo insuficiente post-capacitación desafían la eficacia de estas iniciativas. Este estudio aborda la siguiente pregunta de investigación: ¿Cuáles son los determinantes de la efectividad del PMKVY para proporcionar resultados significativos a sus beneficiarios en Uttar Pradesh?

Metodología
El estudio emplea un diseño de investigación cuantitativa utilizando el Modelado de Ecuaciones Estructurales de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS-SEM) a través de SmartPLS Versión 4.0. Este método fue seleccionado por su idoneidad para manejar relaciones complejas, distribuciones de datos no normales y el modelado predictivo con muestras de tamaño mediano.

Recolección de datos: Se recopilaron datos primarios mediante un cuestionario estructurado administrado a 630 aprendices a través de 800 encuestas distribuidas (tasa de respuesta del 78.75%) de centros Pradhan Mantri Kaushal Kendra (PMKK) afiliados al PMKVY. La muestra fue estratificada en cuatro zonas de Uttar Pradesh (Este, Oeste, Centro y Bundelkhand) para asegurar la diversidad regional.
Variables: El estudio construye un modelo con una variable dependiente, Desarrollo de Habilidades (SD), y cinco variables predictoras independientes:
1. Metodología de Evaluación (AM): Técnicas para medir la adquisición de habilidades.
2. Vínculos de Contexto (CL): Alineación de la capacitación con las necesidades de la industria local y las realidades socioeconómicas.
3. Empoderamiento de los Aprendices (TE): El grado de autonomía del estudiante, participación y mecanismos de retroalimentación.
4. Responsabilidad de los Instructores (TR): El profesionalismo, la adaptabilidad pedagógica y la conducta ética de los instructores.
5. Condiciones Facilitadoras (FC): Infraestructura, acceso digital y sistemas de apoyo administrativo.
Análisis: El análisis procedió en dos etapas: (1) evaluación del modelo de medición para establecer la confiabilidad (Alfa de Cronbach, Confiabilidad Compuesta) y la validez (Validez Convergente vía AVE, Validez Discriminante vía razón HTMT); y (2) evaluación del modelo estructural para probar las rutas hipotetizadas y determinar el poder explicativo ( $R^2$ ) del modelo.

Resultos Clave
El análisis empírico confirmó que los cinco constructos hipotetizados son predictores positivos significativos de la efectividad del Desarrollo de Habilidades. El modelo estructural demostró un fuerte poder explicativo, con los cinco determinantes explicando colectivamente el 64.4% de la varianza en los resultados del Desarrollo de Habilidades ( $R^2 = 0.644$ ).

Los coeficientes de trayectoria específicos y los niveles de significancia son los siguientes:

Empoderamiento de los Aprendices (TE): $\beta = 0.546$ ( $p = 0.006$ ), identificado como el predictor más fuerte.
Vínculos de Contexto (CL): $\beta = 0.523$ ( $p = 0.000$ ).
Responsabilidad de los Instructores (TR): $\beta = 0.522$ ( $p = 0.004$ ).
Condiciones Facilitadoras (FC): $\beta = 0.457$ ( $p = 0.000$ ).
Metodología de Evaluación (AM): $\beta = 0.429$ ( $p = 0.002$ ).

Todas las hipótesis (H1 a H5) fueron respaldadas, indicando que un enfoque holístico que integre la agencia del aprendiz, la relevancia contextual, la calidad de la instrucción, la infraestructura y una evaluación robusta es esencial para el éxito del programa.

Contribuciones Teóricas y Prácticas

Significancia Teórica: El estudio integra un marco teórico multidisciplinario, vinculando la Teoría del Capital Humano, las Teorías del Aprendizaje Constructivista y Situado, la Teoría del Aprendizaje de Adultos (Andragogía), la Teoría del Empoderamiento, el Conocimiento Pedagógico del Contenido (PCK), la Teoría de Sistemas y la Visión Basada en Recursos (RBV). Valida empíricamente estas teorías dentro del contexto de una formación profesional a gran escala, patrocinada por el gobierno en una economía en desarrollo, yendo más allá de los modelos tradicionales de entrada-salida hacia una comprensión multidimensional de la efectividad de la capacitación.
Implicaciones Prácticas: Los hallazgos ofrecen perspectivas accionables para los responsables de la formulación de políticas y administradores de programas (por ejemplo, NSDC, Misiones de Habilidades Estatales):
- Reforma de la Evaluación: Cambiar de pruebas teóricas a evaluaciones alineadas con el trabajo, basadas en el desempeño y guiadas por simulaciones para mejorar la credibilidad de la certificación.
- Personalización Regional: Alejarse de los currículos de "talla única" colaborando con organismos industriales locales para adaptar el contenido a las demandas específicas del mercado a nivel de distrito.
- Diseño Centrado en el Aprendiz: Institucionalizar estrategias de empoderamiento (mentoría, aprendizaje entre pares, bucles de retroalimentación) para mejorar la retención, particularmente para aprendices de primera generación y grupos marginados.
- Responsabilidad del Instructor: Implementar una formación pedagógica rigurosa, códigos éticos e incentivos vinculados al desempeño para los instructores.
- Optimización de la Infraestructura: Asegurar laboratorios funcionales, acceso digital confiable y procesos administrativos simplificados (por ejemplo, el desembolso de estipendios) para minimizar la fricción en el proceso de aprendizaje.

Limitaciones y Alcance
Los autores reconocen que el alcance del estudio se limita a Uttar Pradesh, lo que puede afectar la generalización de los hallazgos a otros estados indios con diferentes perfiles demográficos o industriales. Además, la naturaleza transversal de los datos captura percepciones en un único punto en el tiempo, lo que impide el análisis de la retención de habilidades a largo plazo o las trayectorias de empleo. Se sugiere para investigaciones futuras incluir diseños longitudinales, comparaciones entre múltiples estados e la incorporación de variables adicionales como la retroalimentación de los empleadores y métricas de acceso digital.

Conclusión
Esta investigación proporciona un marco basado en datos que demuestra que la efectividad de los programas de desarrollo de habilidades no es solo una función de las cifras de inscripción, sino que es impulsada por una interacción compleja de calidad de evaluación, relevancia contextual, empoderamiento del aprendiz, responsabilidad del instructor y apoyo de infraestructura. Al validar estos determinantes, el estudio ofrece una base sólida para refinar el diseño e implementación del PMKVY y otras iniciativas similares para alinearlas mejor con las cambiantes demandas del mercado laboral y mejorar la empleabilidad.