Relationship between academic engagement and burnout syndrome in Mexican students: a PLS-SEM analysis

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Irving A. Ramírez-Muñoz
Vanesa Avalos-Gaytán
I. Barahona
V. Soto-Mendoza
G Linares Acuña

Abstract

Academic burnout is a growing concern in higher education, characterized by emotional exhaustion, cynicism, and a reduced sense of accomplishment. In contrast, academic engagement -- defined as a positive, energetic, and committed state toward learning -- has been identified as a protective factor and even an antidote to burnout. While most studies in this area have focused either on theoretical model development or on validating measurement instruments, few address both simultaneously. Moreover, research using Structural Equation Modeling (SEM) has predominantly been conducted in Europe and the United States, leaving Latin American contexts underexplored. A literature review revealed only nine studies on academic burnout in Mexico, underscoring the need for further investigation in the region. This study aims to bridge that gap by validating adapted versions of the Maslach Burnout Inventory-Student Survey (MBI-SS) and the School Engagement Measure, and by developing a SEM to examine how academic engagement influences burnout levels among students at a public university in northern Mexico. The findings are expected to contribute to the understanding of student well-being in Latin America and to offer validated tools for measuring and addressing academic burnout.

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ICAIMH 2025 - Long Papers
Author Biographies

Irving A. Ramírez-Muñoz, Universidad Autónoma de Coahuila, Centro de Investigación en Matemáticas Aplicadas

Matemático aplicado por la Universidad Autónoma de Coahuila (UAdeC) y actualmente cursa el cuarto semestre de la Maestría en Ciencia de Datos y Optimización en la misma institución. Su formación académica le ha permitido desarrollar un enfoque analítico y riguroso en la resolución de problemas, con especial interés en la estadística y el análisis de datos. A lo largo de su trayectoria, ha participado en diversos congresos académicos del área de Matemáticas, donde ha ampliado su conocimiento y compartido experiencias con expertos en el área. Desde hace seis años, se desempeña como catedrático en la Facultad de Ciencias de la Comunicación de la UAdeC, donde ha contribuido a la formación de estudiantes mediante la enseñanza de herramientas matemáticas aplicadas y metodologías analíticas en el ámbito de la comunicación. Su labor docente se distingue por su capacidad para transmitir conocimientos complejos de manera accesible y por fomentar el pensamiento crítico en sus alumnos.

Vanesa Avalos-Gaytán, Universidad Autónoma de Coahuila, Centro de Investigación en Matemáticas Aplicadas

Doctora en Ingeniería de Sistemas, Posdoctorado en el Centro de Tecnología Biomédica de la UPM, España, en el área de sistemas complejos. Profesora Investigadora en el Centro de Investigación en Matemáticas Aplicadas de la UA de C desde el 2015. Cuanta con los reconocimiento de perfil deseable y el Sistema Estatal de Investigadores de Coahuila, como investigador Junior. Ha participado en proyectos de redes complejas y optimización. Sus intereses de investigación están enfocados en métodos de optimización y estadística aplicados para investigar y analizar fenómenos con impacto sociales y del área de la salud.

I. Barahona, King Fahd University of Petroleum and Minerals, Department of Information Systems and Operations Management, KFUPM Business School

Profesor asistente en la Escuela de Negocios KFUPM, Universidad Rey Fahd de Petróleo y Minerales, en Damman, Arabia Saudita. Completó su Doctorado en Estadística e Investigación Operativa en la Universidad Politécnica de Cataluña en 2013, tras obtener una maestría en Sistemas de Calidad y Productividad en el ITESM, Campus Monterrey. Sus intereses de investigación se centran en la aplicación de métodos estadísticos para investigar diversos fenómenos sociales, la sensometría estadística de alimentos y bebidas, y el análisis de bases de datos textuales a gran escala (big data), así como en la aplicación y análisis de modelos de ecuaciones estructurales. Es autor del libro "El Nivel de Adopción de Herramientas Analíticas" y ha publicado artículos en revistas indexadas.

V. Soto-Mendoza, Universidad Autónoma de Coahuila, Centro de Investigación en Matemáticas Aplicadas

Doctora en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada (CICESE). Es profesora-investigadora en el Centro de Investigación en Matemáticas Aplicadas de la Universidad Autónoma de Coahuila. Pertenece al Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores Nivel I, al Sistema Estatal de Investigadores de Coahuila como Investigador Estatal Honorífico. Es perfil deseable PRODEP y ha sido responsable técnico de proyectos FONCYT y CONACYT (ahora SECIHTI). Sus intereses de investigación son en ciencia de datos e inteligencia artificial aplicada en la atención de problemáticas de salud, educación, económicas y sociales. Ha participado como evaluadora de la feria de ciencias, proyectos SECIHTI, SNII y perfil deseable de PRODEP.

G Linares Acuña, Universidad Autónoma de Coahuila, Facultad de Psicología

Licenciada en Psicología por la Universidad Autónoma de Coahuila, cuenta con una Maestría en Terapia Familiar con enfoque Sistémico otorgada por la Universidad Autónoma del Noreste, y un Doctorado en Filosofía con orientación en Psicología por la Universidad Autónoma de Nuevo León. Es catedrática investigadora desde hace 24 años en la Facultad de Psicología de la UA de C, la Dra. Linares Acuña ha consolidado una destacada carrera académica, enfocada en el desarrollo de estrategias psicosociales para grupos vulnerables. Actualmente lidera el Cuerpo Académico "Psicología y Grupos de Atención Prioritaria", consolidando investigaciones en su principal línea de trabajo: la Atención Psicosocial a Grupos de Atención Prioritaria. Su producción académica refleja una sólida contribución a los temas de intervención psicológica, apoyo comunitario y fortalecimiento de la salud mental en poblaciones de alta vulnerabilidad.