Universidad del Zulia (LUZ)
Revista Venezolana de Gerencia (RVG)
Año 31 No. Especial 15, 2026, e31e1523
Enero-Junio
ISSN 1315-9984 / e-ISSN 2477-9423
Como citar: Lopez, H. E., Huanca, L. M., Arias, A., y Castillo-Sáenz, R. A. (2026). Burnout en docentes universitarios en educación remota en Perú. Revista Venezolana De Gerencia, 31(Especial 15), e31e1523. https://doi.org/10.52080/rvgluz.31.e15.23
Burnout en docentes universitarios en educación remota en Perú
Lopez Gomez, Henri Emmanuel*
Huanca Rojas, Lupe Marilu**
Arias Lizares, Andres***
Castillo-Sáenz, Rafael Alan****
Resumen
El agotamiento emocional constituye uno de los riesgos más habituales en el contexto laboral docente. El objetivo de este estudio fue determinar la prevalencia de burnout en docentes de la Universidad X que impartían clases remotas e identificar factores asociados para orientar intervenciones y políticas preventivas. Se realizó un estudio transversal observacional de tipo censal con docentes de pregrado de la Universidad X. La muestra fue de 180 docentes de tiempo completo o parcial que impartieron al menos un curso de forma remota o en modalidad híbrida. El recojo de información se realizó en línea mediante una encuesta que incluyó aspectos sociodemográficos, en la que también se incluyó factores vinculados con la enseñanza remota, como son: comodidad con las herramientas tecnológicas, satisfacción con la modalidad en línea, la percepción de apoyo institucional y la existencia de enfermedades o alguna condición en la salud. Por otra parte, el síndrome de burnout se evaluó mediante el MBI-ES de 22 ítems. El estudio reveló que la prevalencia del agotamiento fue del 48,3 % (IC del 95 %: 40,8-55,9), siendo la más alta la del agotamiento emocional (62,2 %). Tras el ajuste, el factor con mayor peso fue la insatisfacción con la enseñanza en línea (OR 5,30; IC del 95 %: 2,40-11,80), seguido del género femenino (OR 2,00) y el hecho de tener hijos en edad escolar (OR 1,90). El estudio muestra que el burnout en docencia remota universitaria responde a una configuración de altas demandas y recursos organizacionales insuficientes.
Palabras clave: burnout; profesorado universitario; enseñanza a distancia; salud mental; gestión universitaria.
Recibido: 15.09.25 Aceptado: 08.12.25
* Maestro en Gestión Pública. Licenciado en Administración de Empresas. Filiación: Universidad Tecnológica del Perú (UTP), Perú. Correo: C31648@utp.edu.pe ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5404-4047
** Doctora en Educación. Licenciada en Educación Inicial. Filiación: Universidad Nacional Intercultural de la Selva Central Juan Santos Atahualpa (UNISCJSA), Perú. Email: lhuanca@uniscjsa.edu.pe ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2533-10553
*** Doctor en Educación. Licenciado en Educación Secundaria. Filiación: Universidad Nacional del Altiplano de Puno (UNAP), Perú. Email: aarias@unap.edu.pe ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7536-41464.
**** Doctor en Contabilidad y Finanzas. Licenciado en Economía. Especialista en investigación y desarrollo - OCA/UNMSM. Filiación: Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM), Perú. Email: rcastillos@unmsm.edu.pe ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8122-3879
Burnout Among University Faculty Teaching Remotely in Peru
Abstract
Emotional exhaustion is one of the most common risks in the teaching profession. The objective of this study was to determine the prevalence of burnout among faculty members at University X who taught remote courses and to identify associated factors to guide interventions and preventative policies. A cross-sectional, observational census study was conducted with undergraduate faculty at University X. The sample consisted of 180 full-time and part-time faculty members who taught at least one course remotely or in a hybrid format. Data collection was carried out online through a survey that included sociodemographic aspects, as well as factors related to remote teaching, such as comfort with technological tools, satisfaction with the online modality, perception of institutional support, and the presence of illnesses or other health conditions. Burnout syndrome was assessed using the 22-item MBI-ES. The study revealed that the prevalence of burnout was 48.3% (95% CI: 40.8–55.9), with emotional exhaustion being the most prevalent (62.2%). After adjustment, the most significant factor was dissatisfaction with online teaching (OR 5.30; 95% CI: 2.40–11.80), followed by being female (OR 2.00) and having school-aged children (OR 1.90). The study shows that burnout in remote university teaching is a response to a combination of high demands and insufficient organizational resources.
Keywords: burnout; university faculty; remote teaching; mental health; higher education management.
1. Introducción
El síndrome de burnout es un estado de agotamiento físico y mental derivado del estrés crónico en el trabajo, caracterizado por cansancio emocional, despersonalización (actitudes cínicas hacia el trabajo) y baja realización personal (Pakdee et al., 2025). La Organización Mundial de la Salud (OMS) lo reconoce como un fenómeno ocupacional que afecta la salud y el desempeño profesional (WHO, 2019). En el ámbito educativo, el burnout docente ha sido identificado como una amenaza para la calidad de la enseñanza y el bienestar de los profesores (Llorca-Pellicer et al., 2021). Los profesores con altos niveles de burnout muestran una eficacia pedagógica reducida y problemas de salud, incluyendo absentismo y pérdida prematura del empleo (Madigan et al., 2023; Madigan & Kim, 2021; Pakdee et al., 2025; Avola et al., 2025; Brandão et al., 2025; Zhao et al., 2022). Desde la perspectiva de las demandas y los recursos, las altas demandas y la escasez de recursos aceleran el agotamiento emocional, el cinismo y la reducción de la eficacia percibida; por lo tanto, es importante explicar cómo estas condiciones producen el síndrome, no solo enumerar los resultados.
La pandemia provocó un rápido cambio hacia la enseñanza a distancia en la educación superior (Bond et al., 2021; Mosleh et al., 2022; UNESCO & IESALC, 2020): en poco tiempo, los profesores pasaron de las clases presenciales a una plataforma en línea, a menudo sin la formación ni los recursos adecuados (García-Morales et al., 2021; Mishra et al., 2020; Rodríguez Pech et al., 2023). La enseñanza a distancia de emergencia provocó un aumento de la carga de trabajo, dificultades tecnológicas, conflictos entre el trabajo y la familia, lo que se tradujo en un mayor estrés y/o un mayor riesgo de agotamiento; la fricción entre la tecnología y la enseñanza se intensificó cuando faltaba el apoyo tecnológico y/o se aceleró el rediseño de los cursos (Mohamed-Amar et al., 2023; Mosleh et al., 2022; Vital-López et al., 2022).
Por ejemplo, dar clases desde casa en confinamiento conllevó mayores interferencias entre las tareas laborales y las responsabilidades domésticas, como atender hijos u otros dependientes en el hogar (Lizana & Vega-Fernadez, 2021; Ramos et al., 2023; Vargas Rubilar & Oros, 2021). Estudios señalan que las demandas adicionales, como adaptar materiales y evaluaciones al entorno en línea (Broadbent et al., 2023; Mosleh et al., 2022; Watermeyer et al., 2021) y brindar soporte a estudiantes a distancia (Jelińska & Paradowski, 2021; Klusmann et al., 2022), y la falta de separación trabajo–vida (Garraio et al., 2022; Lizana & Vega-Fernadez, 2021) aumentaron el estrés docente y elevaron el riesgo de burnout (Ozamiz-Etxebarria et al., 2023). En conjunto, estos requisitos crearon fricciones entre el trabajo y la familia y aumentaron constantemente el estrés laboral, especialmente en los casos en que se carecía de apoyo tecnológico y en los planes de estudio rediseñados rápidamente.
Varios estudios realizados durante la pandemia revelaron una prevalencia significativa del agotamiento de los docentes. Un metaanálisis informó de una prevalencia del 52 % y reveló que los profesores de escuela tenían una tasa más alta, de alrededor del 70 %, en comparación con los profesores universitarios, que se situaba en torno al 47 %. Estos hallazgos sugieren que la enseñanza en contexto de pandemia impuso cargas psicológicas excepcionales sobre el gremio docente (Ozamiz-Etxebarria et al., 2023).
Más que la prevalencia, lo interesante es qué condiciones contribuyen al agotamiento o lo mitigan: en la educación superior, concretamente en la enseñanza en línea, el agotamiento aumenta por la carga de trabajo, el apoyo institucional limitado y/o los conflictos laborales (Cadena-Povea et al., 2025; Teles et al., 2020; Watermeyer et al., 2021) y también se ve mitigado por el apoyo de los compañeros de trabajo y los directivos (liderazgo participativo) y la satisfacción laboral (Cadena-Povea et al., 2025; Cao et al., 2024; Lei et al., 2021; Yang y Ling, 2023).
El género también importa: incluso antes de la pandemia, varios estudios ya mostraban mayor agotamiento emocional —la dimensión central del burnout— en profesoras que en profesores, también en el ámbito universitario (Arvidsson et al., 2016; García-Arroyo et al., 2019; Purvanova & Muros, 2010; Redondo-Flórez et al., 2020). La pandemia amplió aún más esta brecha, ya que las mujeres asumieron tareas de cuidado mientras teletrabajaban (por ejemplo, debido al cierre de escuelas y guarderías), lo que agravó aún más el equilibrio entre el trabajo y la familia (Collins et al., 2021; Shockley et al., 2021).
En la enseñanza a distancia, la crianza de los hijos provocó conflictos entre el trabajo y la familia y aumentó el agotamiento: entre los profesores que trabajaban al 100 % en línea, el conflicto entre la familia y el trabajo era un fuerte predictor y estaba asociado con los hijos (Gutentag y Asterhan, 2022); Aunque se observan resultados similares en los profesores con hijos de entre 0 y 12 años que trabajaban desde casa, el conflicto entre la familia y el trabajo mostró niveles especialmente altos (Rabin et al., 2024) y en los modelos que muestran que el conflicto entre el trabajo y la familia predice el agotamiento de los profesores (Li et al., 2024).
Esto es coherente con evidencia en parejas con niños pequeños durante la pandemia (mayor carga de cuidado y desbalance en el hogar) (Collins et al., 2021; Shockley et al., 2021) y con datos sectoriales que muestran que muchos docentes debían cuidar a sus hijos mientras enseñaban (Steiner & Woo, 2021).
Otros estudios resaltan que la falta de capacitación/soporte tecnológico previo y la insatisfacción con el modelo de enseñanza en línea exacerbaron el malestar mental del profesorado durante el confinamiento: en personal docente universitario, la transición súbita a enseñar desde casa se asoció con más estrés y burnout, y además una menor satisfacción con la enseñanza en línea se relacionó con mayores niveles de estrés y burnout; a su vez, la satisfacción con el apoyo institucional/administrativo predijo mejor salud mental del profesorado, mientras que los problemas técnicos al enseñar en remoto se vincularon con estrés laboral, síntomas depresivos y burnout (Kita et al., 2022; Mosleh et al., 2022; Steiner & Woo, 2021; Watermeyer et al., 2021).
Las pruebas son consistentes: la satisfacción con la enseñanza en línea, el apoyo institucional eficaz y el equilibrio entre el trabajo y la familia reducen el riesgo de agotamiento; lo contrario también es cierto. La expansión de la educación universitaria virtual en Perú (2021-2022) puso de manifiesto posibles tensiones entre la demanda y los recursos: en la Universidad X, los informes y la experiencia institucional indicaban una rápida conversión de las metodologías, cargas de trabajo elevadas, respuestas mixtas en cuanto al apoyo institucional y una satisfacción baja o neutra con la modalidad; al mismo tiempo, se redujo la actividad física regular. Esta situación local propicia la aparición de síntomas de agotamiento: agotamiento emocional, despersonalización y menor rendimiento personal.
Si bien hay evidencia internacional del agotamiento de los docentes durante la pandemia, se necesita más investigación con el profesorado universitario y su contexto; por otro lado, hay menos información disponible publicada en América Latina (Avola et al., 2025; Bond, 2020; Bond et al., 2021), lo que dificulta la adopción de medidas de contingencia (rediseño de las cargas de trabajo, apoyo pedagógico-tecnológico, conciliación de la vida laboral y familiar y promoción del autocuidado).
El objetivo de este estudio fue determinar la prevalencia de burnout en docentes de la Universidad X que impartían clases remotas e identificar factores asociados para orientar intervenciones y políticas preventivas.
Esperamos que los hallazgos contribuyan a la comprensión del fenómeno y al desarrollo de estrategias de apoyo para el profesorado en escenarios de educación digital.
2. Lineamientos metodológicos
Este apartado detalla el diseño, alcance y procedimientos aplicados para determinar la prevalencia del burnout y sus factores asociados en docentes de la Universidad X bajo la modalidad de enseñanza remota.
2.1. Diseño del estudio y participantes
Se realizó un estudio transversal observacional de tipo censal con docentes de pregrado de la Universidad X. El periodo de recopilación de datos abarcó desde noviembre de 2021 hasta abril de 2022, durante el cual la mayor parte de la docencia se impartió de forma remota. Los participantes elegibles fueron aquellos docentes, de tiempo completo o parcial (auxiliares, asociados o principales), que impartieron al menos un curso de forma remota o en modalidad híbrida. La exposición a la enseñanza remota fue de al menos 8 semanas y un mínimo de 3 horas semanales. Se excluyeron docentes que se dedicaban exclusivamente a labores administrativas o de investigación y que estuvieron de baja más del 50 % de ese tiempo. Para el análisis se han incluido únicamente los docentes que han completado el MBI-ES y las covariables claves, admitiendo hasta un 10% de valores perdidos en las escalas principales y sin omisiones en los Items de verificación de atención.
2.2 Instrumentos y variables
La encuesta en línea incluyó un apartado sociodemográfico, preguntas sobre condiciones laborales y el cuestionario estandarizado para evaluar burnout. Entre las variables independientes medidas se incluyeron: edad, sexo, estado civil, número de hijos, años de experiencia docente, categoría académica, número de cursos dictados en el semestre, horas dedicadas a la docencia por semana, y si el docente tenía otro empleo además de la labor universitaria.
Adicionalmente, se indagó sobre factores relacionados a la enseñanza remota, como la comodidad con las herramientas tecnológicas (escala Likert de 1 a 5), la satisfacción con la modalidad en línea (1 = muy insatisfecho a 5 = muy satisfecho) y la percepción de apoyo institucional (existencia de capacitaciones, soporte técnico y acompañamiento psicológico ofrecido por la universidad durante la virtualidad). También se preguntó a los docentes si padecían alguna condición de salud crónica (p. ej. hipertensión, diabetes u otras) y sobre sus hábitos de autocuidado, en particular la frecuencia de actividad física regular (número de días a la semana realizando ≥30 minutos de ejercicio).
El síndrome de burnout se evaluó mediante el MBI-ES (22 ítems), que valora el agotamiento emocional (9 ítems), la despersonalización (5 ítems) y la realización personal (8 ítems) en una escala de 0 a 6. Las subescalas se puntúan por separado: puntuaciones más altas en agotamiento emocional (AE) y despersonalización (DP) indican un mayor grado de burnout, mientras que puntuaciones más altas en realización personal (RP) indican un menor grado de burnout. Se proporcionan puntuaciones continuas, pero con fines descriptivos, cada subescala se categoriza como baja, moderada o alta, con puntos de corte que se utilizan habitualmente en la población docente (es decir, AE ≥27; DP ≥10; RP ≤33) y se consideran normativos, no clínicos (Mind Garden, 2018). Definimos “burnout positivo” como afectación en ≥ 2 dimensiones del MBI, operacionalizada como AE alto y/o DP alta + RP baja. La consistencia interna (α de Cronbach) se reporta por subescala.
Se distribuyó una encuesta en línea a través del correo electrónico institucional a 300 docentes que cumplían con los criterios de inclusión. Durante el periodo de recolección de datos, se enviaron recordatorios cada dos semanas. La participación fue voluntaria y las respuestas se recopilaron de forma anónima. Los participantes otorgaron su consentimiento informado electrónicamente antes de la encuesta y no se recopiló ningún dato que permitiera su identificación. Los datos se almacenaron en un repositorio institucional al que solo tuvo acceso personal autorizado. Se recibieron 180 de los 300 cuestionarios.
La tasa de respuesta se calculó de acuerdo con las Definiciones Estándar de la AAPOR (teniendo en cuenta la definición de RR utilizada), lo que equivale al 60 % en este marco muestral. Para garantizar la alta calidad de los datos, se excluyeron de la muestra los siguientes elementos: (i) formularios sin consentimiento; (ii) duplicados identificados mediante los metadatos de la plataforma; (iii) conjuntos de encuestas con un tiempo total de respuesta inferior al 25 % de la mediana predeterminada; (iv) patrones de respuesta lineal en los ítems de la escala; (v) bajo rendimiento en los ítems de control de atención; y (vi) más del 10 % de valores faltantes en la(s) escala(s) principal(es) de la variable dependiente. Los datos se exportaron a formato CSV y se analizaron en IBM SPSS Statistics v25 (Armonk, NY).
2.4 Análisis estadístico
Se realizó un análisis descriptivo de todas las variables. Las características de los participantes se resumen con medidas de tendencia central (media y desviación estándar para variables numéricas aproximadamente normales; mediana y rango intercuartílico si no normales) y proporciones para variables categóricas. La prevalencia de burnout se estimó como el porcentaje de docentes que cumplían el criterio de síndrome de burnout definido (alta AE + alta DP y/o baja RP). También se calcularon las proporciones de participantes con AE alto, DP alta y RP baja.
Para explorar los factores asociados al burnout, inicialmente se compararon las distribuciones de las variables independientes entre docentes con y sin burnout mediante pruebas bivariadas: chi-cuadrado o prueba exacta de Fisher para proporciones, y t de Student o U de Mann-Whitney para las medias/rangos según correspondiese. Posteriormente, se ajustó un modelo de regresión logística multivariada para identificar los predictores independientes del síndrome de burnout. En este modelo se introdujeron aquellas variables que mostraron asociación con burnout en el análisis bivariado (p< 0,05 (dos colas) se consideró estadísticamente significativo en los análisis.
3. Burnout en el contexto universitario peruano
A continuación se describen los procedimientos metodológicos empleados para recolectar y procesar los datos, permitiendo identificar la prevalencia del burnout y los factores críticos que determinaron los resultados obtenidos en este estudio.
3.1. Datos sociodemográficos de la muestra
Participaron 180 docentes universitarios. La muestra tuvo edad media de 45,2 ± 9,8 años y 55% fueron mujeres. 58% tenía hijos (y 37% ≥2). En lo laboral, dictaban una mediana de 3 cursos por semestre (mediana; 1–6), trabajaban una mediana de 45 h/semana (RIQ 40–50) y 52% excedía las 40 h; 30% tenía doble empleo. En docencia remota, 78% reportó haber readecuado su metodología; 67% recibió capacitación digital, pero solo 50% evaluó el apoyo institucional como adecuado. La satisfacción con la modalidad online fue baja en 45% (30% neutral; 25% alta). En salud, 20% refirieron condición crónica y 35% actividad física regular. Las características de la muestra se resumen en la Tabla 1.
Tabla 1
Perfil demográfico, laboral y de enseñanza remota de la muestra (n = 180)
|
Variable |
Total |
|
Edad, años (media ± DE) |
45.2 ± 9.8 |
|
Sexo, n (%) |
|
|
Mujeres |
99 (55.0) |
|
Hombres |
81 (45.0) |
|
Estado civil, n (%) |
|
|
Casado/conviviente |
123 (68.3) |
|
Soltero |
45 (25) |
|
Divorciado/viudo |
12 (6.7) |
|
Hijos, n (%) |
|
|
≥ 1 hijo |
105 (58.3) |
|
≥ 2 hijos |
67 (37.2) |
|
Experiencia docente, años (media ± DE) |
15.0 ± 8.7 |
|
Rango académico, n (%) |
|
|
Auxiliar |
72 (40.0) |
|
Asociado |
63 (35.0) |
|
Principal |
45 (25.0) |
|
Carga académica |
|
|
Cursos/semestre, mediana (rango) |
3 (1–6) |
|
Horas por semana, mediana (RIQ) |
45 (40-50) |
|
> 40 h/semana, n (%) |
94 (52.2) |
|
Doble empleo, n (%) |
54 (30.0) |
|
Enseñanza remota, n (%) |
|
|
Adaptó significativamente su metodología |
140 (77.8) |
|
Experiencia online previa sustancial (< 2020) |
36 (20.0) |
|
Recibió capacitación digital |
121 (67.2) |
|
Apoyo institucional adecuado/muy adecuado |
90 (50.0) |
|
Satisfacción con modalidad online, n (%) |
|
|
Baja (poco o nada satisfecho) |
81 (45.0) |
|
Neutral |
54 (30.0) |
|
Alta (satisfecho o muy satisfecho) |
45 (25.0) |
|
Salud y autocuidado, n (%) |
|
|
Alguna condición crónica |
36 (20.0) |
|
Actividad física regular (≥3 veces/semana) |
63 (35.0) |
Nota: Variables continuas normales: media ± DE; no normales: mediana (RIQ). Porcentajes por columna. Las sumas pueden no dar 100 % por redondeo y/o faltantes. DE: desviación estándar; RIQ: rango intercuartílico; h/semana: horas por semana.
3.2 Prevalencia del síndrome de burnout
Casi 1 de cada 2 docentes presenta burnout (48,3%, [IC95%: 40,8–55,9]; representado en la Tabla 2). Por dimensiones del MBI, el Agotamiento Emocional es dominante (62,2%, [54,7–69,3], seguido de Despersonalización (35,0%, [28,1–42,4]) y baja Realización Personal (40,0%, [32,8–47,6]).
Tabla 2
Carga de burnout en el profesorado: prevalencia global y por dimensiones (MBI)
|
Indicador |
n (%) |
IC95% |
|
Burnout (positivo) |
87 (48.3) |
40.8–55.9 |
|
Agotamiento Emocional (AE) alto |
112 (62.2) |
54.7–69.3 |
|
Despersonalización (DP) alta |
63 (35.0) |
28.1–42.4 |
|
Realización Personal (RP) baja |
72 (40.0) |
32.8–47.6 |
Nota: AE: Agotamiento Emocional; DP: Despersonalización; RP: Realización Personal. Prevalencias con IC95 % calculadas sobre el total de participantes (n=180). Criterios normativos del MBI-ES para clasificar las subescalas: AE alto ≥27 puntos; DP alto ≥10 puntos; RP bajo ≤33 puntos (RP se interpreta de forma inversa: una puntuación menor indica mayor agotamiento). El «síndrome de burnout (positivo)» se definió como deterioro en dos o más dimensiones, operacionalizado como alta EA y/o alta DP + baja PR (regla compuesta). Clasificación normativa y descriptiva (no diagnóstica).
En el análisis bivariado (Tabla 3), la satisfacción con la modalidad online fue el factor más potente: los docentes insatisfechos mostraron 9,5 veces mayores odds de burnout que los satisfechos (OR 9,50; IC95% 3,97–22,73; p<0,001) y los neutrales también presentaron un exceso de riesgo (OR 2,55; 1,02–6,34; p=0,04). La sobrecarga laboral (>40 h/sem) se asoció con 2,38 veces más odds de burnout (1,31–4,33; p=0,01). Asimismo, el sexo femenino (OR 1,91; 1,05–3,47; p=0,02) y tener hijos (OR 1,88; 1,03–3,44; p=0,04) se relacionaron con mayor probabilidad de burnout. En sentido protector, la actividad física regular (≥3 días/sem) se vinculó con menores odds (OR 0,43; 0,23–0,81; p=0,01). En cambio, doble empleo (OR 1,51; 0,80–2,87; p=0,18), enfermedad crónica (1,91; 0,91–4,03; p=0,09) y apoyo institucional no adecuado (1,56; 0,87–2,82; p=0,13) no alcanzaron significación estadística en el bivariado.
Tabla 3
Factores asociados a burnout — análisis bivariado (OR crudas)
|
Variable |
Categoría (comparada vs referencia) |
Con burnout n/N (%) |
OR cruda (IC95%) |
p |
|
Sexo |
Mujeres vs Hombres (ref.) |
55/99 (55,6) |
1,91 (1,05–3,47) |
0,02 |
|
Hijos |
≥1 hijo vs Sin hijos (ref.) |
57/105 (54,3) |
1,88 (1,03–3,44) |
0,04 |
|
Carga laboral |
>40 h/sem vs ≤40 h/sem (ref.) |
55/94 (58,5) |
2,38 (1,31–4,33) |
0,01 |
|
Doble empleo |
Sí vs No (ref.) |
30/54 (55,6) |
1,51 (0,80–2,87) |
0,18 |
|
Satisfacción online |
Baja vs Alta (ref.) |
57/81 (70,4) |
9,50 (3,97–22,73) |
<0,001 |
|
Neutral vs Alta (ref.) |
21/54 (38,9) |
2,55 (1,02–6,34) |
0,04 |
|
|
Actividad física |
Regular (≥3 días/sem) vs No (ref.) |
22/63 (34,9) |
0,43 (0,23–0,81) |
0,01 |
|
Enfermedad crónica |
Sí vs No (ref.) |
22/36 (61,1) |
1,91 (0,91–4,03) |
0,09 |
|
Apoyo institucional |
No adecuado vs Adecuado (ref.) |
48/90 (53,3) |
1,56 (0,87–2,82) |
0,13 |
Nota: OR cruda (IC95%). Variable dependiente: burnout (sí/no). Categorías de referencia indicadas en la tabla.
Tras ajustar por todas las covariables (Tabla 4), el predictor más fuerte de burnout fue la satisfacción con la modalidad en línea: tener satisfacción baja frente a alta se asoció con una mayor probabilidad de burnout (OR=5.3, IC95% 2.40–11.80, p<0.001), y la satisfacción neutral frente a alta también mostró asociación (OR=3.1, IC95% 1.51–6.35, p=0.002). Se observó una tendencia para >40 h/semana (OR=1.8, IC95% 1.00–3.30, p=0.054). El número de cursos (≥4 vs. 1–3) no se asoció al desenlace (OR=1.5, IC95% 0.80–2.90, p=0.20). La actividad física regular se asoció con menores probabilidades de burnout (OR 0,45; IC del 95%: 0,22-0,92; p=0,029). La enfermedad crónica no mostró asociación (OR 1,40; IC del 95%: 0,60-3,30; p=0,45). Además, mujer (vs. hombre) y tener hijos en edad escolar presentaron asociaciones positivas (OR=2.0, IC95% 1.10–3.80, p=0.025; y OR=1.9, IC95% 1.00–3.60, p=0.048, respectivamente).
Predictores independientes de burnout — modelo logístico multivariable (OR ajustadas)
|
Variable |
Categoría / Escala |
OR ajustada |
IC95% |
p |
|
Sexo |
Mujer (vs. hombre) |
2 |
1.10–3.80 |
0.025 |
|
Hijos |
Hijos en edad escolar (vs. no) |
1.9 |
1.00–3.60 |
0.048 |
|
Horas/semana |
>40 h (vs. ≤40) |
1.8 |
1.00–3.30 |
0.054 |
|
Nº de cursos |
≥4 (vs. 1–3) |
1.5 |
0.80–2.90 |
0.2 |
|
Satisfacción online |
Baja (vs. alta) |
5.3 |
2.40–11.80 |
<0.001 |
|
Satisfacción online |
Neutral (vs. alta) |
3.1 |
1.51–6.35 |
0.002 |
|
Actividad física |
Regular (vs. sedentario) |
0.45 |
0.22–0.92 |
0.029 |
|
Enf. crónica |
Sí (vs. no) |
1.4 |
0.60–3.30 |
0.45 |
Nota: OR ajustada (IC95%). Modelo ajustado por sexo, hijos en edad escolar, horas/semana, número de cursos, satisfacción con modalidad online, actividad física y enfermedad crónica. Categorías de referencia indicadas en la tabla
4. Prevalencia de burnout en docentes universitarios: Discusión
Entre esta muestra de 180 profesores, la prevalencia del agotamiento fue del 48,3 % (IC del 95 %: 40,8-55,9), siendo la más alta la del agotamiento emocional (62,2 %). Tras el ajuste, el factor con mayor peso fue la insatisfacción con la enseñanza en línea (OR 5,30; IC del 95 %: 2,40-11,80), seguido del género femenino (OR 2,00) y el hecho de tener hijos en edad escolar (OR 1,90), mientras que la actividad física regular tenía un efecto protector (OR 0,45). Este nivel de efecto es coherente con el metaanálisis global de los docentes durante la pandemia (52 %, IC del 95 %: 33-71 %), que también observó una mayor proporción de mujeres y docentes de escuelas primarias en comparación con los docentes universitarios (Ozamiz-Etxebarria et al., 2023).
Nuestros resultados confirman aún más que la transición forzosa a la enseñanza digital, que supuso un aumento de las exigencias del trabajo docente —rediseños urgentes, evaluación en línea y disponibilidad fuera del horario habitual—, ha tenido consecuencias evidentes en el bienestar de los profesores. En el Reino Unido, la «disrupción digital» y el traslado completo de la enseñanza y la evaluación al contexto en línea produjeron sobrecarga y estrés (Watermeyer et al., 2021). De manera similar en todos los países, según las pruebas de Mosleh et al. (2022), el cambio repentino de la enseñanza al hogar ha aumentado el estrés y, cuanto menor es la satisfacción con la experiencia en línea, mayor es el nivel de agotamiento.
La pandemia aumentó la predisposición al agotamiento de las mujeres y los trabajadores con responsabilidades de cuidado infantil. Por ejemplo, en las familias con dos ingresos y niños pequeños, las mujeres asumieron más tareas de cuidado infantil durante el teletrabajo, lo que se tradujo en un menor bienestar y un peor rendimiento; el cierre de escuelas y guarderías también contribuyó a aumentar el estrés y el conflicto entre el trabajo y la familia (OCDE, 2021; Shockley et al., 2021).
Una mayor actividad física se relaciona con un menor agotamiento entre los profesores y con una clara relación con el agotamiento emocional entre los profesores de secundaria (n=243) (Davis et al., 2025); las actividades físicas específicas se relacionan en función de su intensidad y tipo (Verhavert et al., 2025). En el ámbito universitario, el deporte y la actividad física se relacionan con un menor agotamiento; e incluso el cumplimiento de las directrices de la Organización Mundial de la Salud (OMS) sobre actividad física entre los profesores de educación física se relacionó con un menor estrés y agotamiento (González-Valero et al., 2023; Kovács et al., 2025). Del mismo modo, los programas de ejercicio y yoga reportaron mejoras y prevención en el bienestar (Latino et al., 2021).
Según la definición de la OMS (CIE-11: agotamiento, cinismo/distancia mental y eficacia reducida), los datos sugieren una intervención en tres frentes: reducir las solicitudes (limitar las horas de trabajo a 40 horas semanales; simplificar las evaluaciones en línea) (Bakker et al., 2023; Steiner y Woo, 2021; OMS, 2019); reforzar los recursos (formación y apoyo digital, liderazgo cercano y apoyo técnico) (Mosleh et al., 2022); y fomentar el autocuidado (actividad física y recuperación) (Latino et al., 2021; Verhavert et al., 2025). La satisfacción con el desarrollo se reveló como uno de los predictores más importantes, por lo que invertir tiempo y recursos en la calidad de las experiencias de enseñanza en línea/híbridas —buen diseño instruccional, cargas de trabajo razonables y apoyo sostenible— podría tener un impacto inmediato en el bienestar (Watermeyer et al., 2021; Westphal et al., 2022).
El presente estudio presenta una serie de fortalezas. Por ejemplo, empleó instrumentos que fueron validados con evidencia en el entorno universitario latinoamericano durante la pandemia, contó con un tamaño de muestra y una tasa de respuesta adecuados, e incluyó análisis multivariantes. No obstante, el estudio también presenta una serie de limitaciones. Más concretamente, era de naturaleza transversal y, por lo tanto, no podía indicar causalidad ni direccionalidad; los autoinformes siempre tienen cierto sesgo (aunque esto se compensó parcialmente con el MBI), se limitaba a una sola institución (por lo que no es apropiado generalizar los resultados) y era posible que hubiera un factor no identificado. Por lo tanto, los estudios longitudinales y multicéntricos que analicen la resiliencia, el apoyo social y la capacidad de afrontamiento serán pasos importantes para validar y generalizar estos hallazgos.
5. Conclusiones
El estudio muestra que el burnout en docencia remota universitaria responde a una configuración de altas demandas (carga, complejidad, disponibilidad extendida) y recursos organizacionales insuficientes. Más que un fenómeno meramente individual, es un resultado sensiblemente dependiente del diseño del trabajo y de la calidad de la experiencia docente en línea.
La satisfacción con la modalidad online opera como indicador integrador de esa experiencia: condensa el acceso a apoyos pedagógico-tecnológicos, la claridad de expectativas, el liderazgo cercano y la razonabilidad de la evaluación. Cuando la demanda se encuentra en equilibrio con los recursos, el desgaste docente disminuye; y si el equilibrio se rompe, aumenta. Por eso, situar la experiencia digital del docente en la prevención primaria resulta esencial. Las cargas de cuidado y determinados factores sociodemográficos incrementan la vulnerabilidad ante el desgaste; por eso, la gestión universitaria tiene que adoptar explícitamente políticas de conciliación que den lugar a garantizar un bienestar equitativo sin comprometer el rendimiento; el autocuidado activo, en especial la práctica de ejercitarse regularmente, es un recurso de recuperación e integrarlo en la estrategia de salud laboral no representa una apuesta por un autocuidado individual.
En la práctica, la prevención exige actuar en tres frentes interdependientes: (1) rediseño del trabajo (cargas realistas; límites a la disponibilidad y la hiperconectividad); (2) docencia digital de calidad (diseño instruccional, soporte técnico y acompañamiento pedagógico); y (3) conciliación y recuperación (flexibilidades, servicios de cuidado y promoción de hábitos saludables). Incorporar indicadores de satisfacción docente en los tableros de gestión permitirá ajustes rápidos y basados en datos. Estas recomendaciones se circunscriben al contexto y periodo estudiados, pero ofrecen palancas modificables y un marco operativo para mejoras iterativas; estudios longitudinales y pragmáticos ayudarán a verificar efectos sobre el burnout, la salud mental y el desempeño.
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