Psychological Capital Among University Students in an Interconnected Learning Environment: Sleep Quality, Social Media Use, Academic Stress and Social Connectedness in Higher Education

Resumen Técnico: Capital Psicológico entre Estudiantes Universitarios en un Entorno de Aprendizaje Interconectado

Planteamiento del Problema
En la educación superior contemporánea, particularmente dentro de las universidades nigerianas, los estudiantes operan en entornos de aprendizaje cada vez más interconectados donde las demandas académicas, las interacciones con los pares y las identidades personales están mediadas tanto por espacios físicos como digitales. Si bien el capital psicológico (PsyCap) —definido como un estado psicológico positivo que comprende la esperanza, la autoeficacia, la resiliencia y el optimismo— es reconocido como un recurso crítico para la adaptación y persistencia del estudiante, la literatura existente a menudo lo trata como un rasgo individual o una cuestión de motivación personal. Existe una brecha significativa en la comprensión de cómo el PsyCap es moldeado simultáneamente por condiciones institucionales, sociales y digitales. Específicamente, la interacción entre la calidad del sueño, el estrés académico, la conectividad social y el uso de las redes sociales en la determinación del PsyCap entre los estudiantes de pregrado nigerianos sigue siendo poco explorada. Este estudio aborda esta brecha examinando estos factores dentro del marco de la Teoría de la Conservación de Recursos, postulando que el sueño y la conectividad social son recursos, el estrés académico es una condición de agotamiento de recursos y el uso de las redes sociales es un factor digital que puede alterar estas relaciones.

Metodología
El estudio empleó un diseño de investigación cuantitativa transversal que involucró a 849 estudiantes de pregrado, posgrado y diplomado de la Universidad Obafemi Awolowo, Nigeria. La muestra consistió en 335 mujeres (39.5%) y 514 hombres (60.5%), con una edad media de 25.1 años (DE = 5.30). Los participantes fueron reclutados mediante un muestreo por conveniencia.

La recolección de datos utilizó un cuestionario estructurado y autoadministrado que comprendía los siguientes instrumentos validados:

• Capital Psicológico: Medido mediante la Escala de Capital Psicológico Compuesto (Lorenz et al., 2016; Dudasova et al., 2021), evaluando la esperanza, el optimismo, la resiliencia y la autoeficacia (Alfa de Cronbach = .76).
• Calidad del Sueño: Evaluada mediante el Índice de Severidad del Insomnio (Bastien et al., 2001), con puntuación inversa para que los valores más altos indiquen una mejor calidad del sueño (Alfa de Cronbach = .67).
• Conectividad Social: Medida a través de la Escala de Conectividad Social Revisada (Lee & Robbins, 1995) (Alfa de Cronbach = .80).
• Uso de Redes Sociales: Evaluado mediante la Escala de Uso de Redes Sociales (Tuck & Thompson, 2024), cubriendo comportamientos activos/pasivos en cuatro dominios (Alfa de Cronbach = .77).
• Estrés Académico: Medido mediante la Escala de Estrés Académico Percibido (Bedewy & Gabriel, 2015) (Alfa de Cronbach = .84).

El análisis de datos se realizó utilizando SPSS Versión 23 y AMOS Versión 23. El estudio utilizó estadística descriptiva, correlación de producto momento de Pearson y Modelado de Ecuaciones Estructurales (SEM) para probar un modelo de mediación (con el estrés académico como mediador) y un modelo de moderación (con el uso de redes sociales como moderador). El ajuste del modelo se evaluó mediante los índices CMIN/DF, RMSEA, SRMR, GFI, CFI y TLI.

Resultos Clave
El modelo de ecuaciones estructurales explicó el 32% de la varianza del capital psicológico. El análisis arrojó los siguientes hallazgos:

1. Efectos Directos:

   • Calidad del Sueño: Predijo positivamente el capital psicológico ($\beta$ = .39, $p$ = .003). Una mejor calidad del sueño se asoció con un mayor PsyCap.
   • Estrés Académico: Predijo negativamente el capital psicológico ($\beta$ = −.32, $p$ < .001). Niveles de estrés más altos se asociaron con un menor PsyCap.
   • Conectividad Social: Predijo positivamente el capital psicológico ($\beta$ = .10, $p$ = .050).
   • Uso de Redes Sociales: Tuvo un efecto directo negativo significativo sobre el capital psicológico ($\beta$ = −.47, $p$ < .001).

2. Mediación:

   • El estrés académico medió significativamente la relación entre la calidad del sueño y el capital psicológico ($\beta$ = .08, $p$ = .001). Esto indica que una mejor calidad del sueño contribuye a un mayor PsyCap, en parte al reducir el estrés académico.
   • También se encontró un efecto indirecto pequeño pero significativo para la conectividad social a través del estrés académico ($\beta$ = .001, $p$ = .020), aunque los autores señalan que este tamaño de efecto es mínimo.

3. Moderación:

   • Uso de Redes Sociales y Calidad del Sueño: El uso de redes sociales no moderó significativamente la relación entre la calidad del sueño y el capital psicológico ($\beta$ = .03, $p$ = .425). El vínculo positivo entre el sueño y el PsyCap se mantuvo estable independientemente de los niveles de uso de redes sociales.
   • Uso de Redes Sociales y Conectividad Social: El uso de redes sociales moderó significativamente la relación entre la conectividad social y el capital psicológico ($\beta$ = −.12, $p$ = .003). Específicamente, los altos niveles de uso de redes sociales debilitaron la asociación positiva entre la conectividad social y el PsyCap. En otras palabras, los beneficios psicológicos de sentirse conectado socialmente se ven disminuidos cuando el uso de las redes sociales es excesivo.

Significancia y Reivindicaciones
El artículo afirma reencuadrar el capital psicológico no simplemente como un rasgo individual, sino como una capacidad estudiantil moldeada por la ecología más amplia de los entornos de educación superior interconectados. El estudio asevera que, en poblaciones estudiantiles digitalmente activas, los recursos psicológicos dependen de las condiciones institucionales, sociales y digitales.

Los autores argumentan que las universidades no pueden confiar únicamente en el asesoramiento individual o en programas motivacionales para fomentar el bienestar estudiantil. En su lugar, deben abordar la interacción sistémica de la salud del sueño, la carga de trabajo académica, la pertenencia social y el equilibrio de la vida digital. Los hallazgos sugieren que, si bien la conectividad social es vital, su impacto positivo en el capital psicológico es vulnerable a los efectos negativos del uso excesivo de las redes sociales. Por consiguiente, el documento aboga por políticas institucionales integradas que promuevan la higiene del sueño, reduzcan el estrés académico mediante cambios estructurales (por ejemplo, el diseño de evaluaciones), fomenten la conectividad social genuina y apoyen el equilibrio entre la vida digital y la analógica. El estudio posiciona estas intervenciones como esenciales para una "educación superior sostenible", donde el éxito estudiantil se mide no solo por el rendimiento académico, sino también por la preservación del bienestar psicológico.

Limitaciones
Los autores reconocen que el diseño transversal impide realizar inferencias causales, lo que requiere estudios longitudinales para verificar la direccionalidad de las relaciones. Además, la dependencia de datos autoinformados introduce posibles sesgos, y el uso de un muestreo por conveniencia de una sola universidad nigeriana limita la generalización de los hallazgos. Se recomienda para investigaciones futuras incluir indicadores objetivos (por ejemplo, seguimiento del sueño) y contextos institucionales diversos.