https://doi.org/10.61154/rue.v13i2.4416
ARTÍCULO DE INVESTIGACIÓN
CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN
Modelo para la gestión del talento académico en el contexto universitario
Model for academic talent management in the university context
Yuddany Pérez Domínguez I, Bárbara Maricely Fierro Chong II, Juan Jesús Mondéjar Rodríguez III, Isel Vera Díaz IV
I. Departamento Matemática Física Aplicada, Universidad de Matanzas, Matanzas, Matanzas, Cuba
yuddany.perez@umcc.cu, https://orcid.org/0009-0007-9062-3373
II. Centro de Estudios Educativos, Universidad de Matanzas, Matanzas, Matanzas, Cuba
barbarafierro@umcc.cu; https://orcid.org/0000-0002-7177-1860
III. Departamento de Formación Profesional, Universidad de Matanzas, Matanzas, Matanzas, Cuba
mondejar.fierro2014@gmail.com, https://orcid.org/0000-0003-1280-5095
IV. Departamento de Medicina General, Universidad de Ciencias Médicas, Matanzas, Matanzas, Cuba
veradiazisel498@gmail.com, https://orcid.org/0000-0003-0802-1060
Recibido: 18/01/2026 Revisado: 14/03/2026
Aprobado: 29/03/2026 Publicado: 01/04/2026
RESUMEN
La gestión del talento académico constituye una prioridad estratégica en la educación superior contemporánea, particularmente en carreras técnicas donde se requiere potenciar las capacidades excepcionales de los estudiantes. El objetivo general fue desarrollar un modelo integral de gestión del talento académico en la carrera de Ingeniería Industrial de la Universidad de Matanzas, contextualizado en la educación superior cubana. La investigación empleó métodos teóricos y empíricos bajo el paradigma dialéctico-materialista incluyendo análisis documental, modelación, criterio de expertos mediante el método Delphi con 15 especialistas, e implementación parcial con 5 directivos y 25 profesores. El modelo propuesto se estructura en cuatro dimensiones interrelacionadas (identificación, estimulación, desarrollo y seguimiento-evaluación) y se caracteriza por su carácter sistémico, dinámico, flexible, participativo y personalizado. La validación teórica mostró alto consenso entre expertos (media global 4.24, CV=14.4%, α=0.887) en dimensiones de pertinencia teórica, coherencia interna, viabilidad práctica, integralidad, claridad conceptual y aplicabilidad específica para Ingeniería Industrial. La implementación parcial demostró incrementos significativos en el dominio conceptual de los gestores (de 55.0 a 82.0 puntos, p<0.01) y alta satisfacción (4.3/5.0). Se implementó exitosamente el Índice de Talento Académico (ITA) como métrica multidimensional, identificando cuatro niveles de talento en una muestra de 60 estudiantes. El modelo evidencia capacidad transformadora para los procesos de gestión del talento académico y presenta potencial de transferibilidad a otras carreras del ámbito universitario, constituyendo un aporte significativo al perfeccionamiento de la educación superior cubana en correspondencia con las demandas del desarrollo socioeconómico nacional.
PALABRAS CLAVE: Talento académico; gestión educativa; modelo pedagógico; educación superior; índice de talento académico.
ABSTRACT
The management of academic talent constitutes a strategic priority in contemporary higher education, particularly in technical programs where it is essential to enhance students' exceptional abilities. The general objective was to develop a comprehensive model of academic talent management in the Industrial Engineering career of the University of Matanzas, contextualized in Cuban higher education. The research employed theoretical and empirical methods under the dialectical-materialist paradigm, including document analysis, modeling, expert judgment using the Delphi method with 15 specialists, and partial implementation with 5 administrators and 25 professors. The proposed model is structured around four interconnected dimensions (identification, stimulation, development, and monitoring-evaluation) and is characterized by its systemic, dynamic, flexible, participatory, and personalized nature. Theoretical validation showed high consensus among experts (global mean 4.24, CV=14.4%, α=0.887) across dimensions of theoretical relevance, internal coherence, practical feasibility, comprehensiveness, conceptual clarity, and specific applicability to Industrial Engineering. Partial implementation demonstrated significant improvements in administrators' conceptual mastery (from 55.0 to 82.0 points, p<0.01) and high satisfaction (4.3/5.0). The Academic Talent Index (ATI) was successfully implemented as a multidimensional metric, identifying four talent levels in a sample of 60 students. The model demonstrates transformative potential for academic talent management processes and shows transferability to other university programs, constituting a significant contribution to the improvement of Cuban higher education in line with national socioeconomic development demands.
KEYWORDS: Academic talent; educational management; pedagogical model; higher education; academic talent index.
INTRODUCCIÓN
El concepto talento de académico evoluciona en las últimas décadas desde aproximaciones que tendían a reducirlo al cociente intelectual o al rendimiento en pruebas cognitivas estandarizadas hacia reconocer su carácter multidimensional: el talento académico abarca capacidades cognitivas, pero también competencias creativas, investigativas, metacognitivas, comunicativas, socioemocionales y digitales (Villanueva & Casar, 2020; Vera & Vera, 2024; Aroche et al., 2024; Leyva & Estévez, 2024; Pérez et al., 2025).
En este debate resulta influyente la propuesta de Gagné (2023), quien distingue entre giftedness (potencial innato) y talent (competencias desarrolladas mediante procesos sistemáticos de formación). Esta diferenciación subraya que el talento no es un atributo estático, sino una construcción que requiere condiciones educativas intencionadas para desplegarse plenamente.
Varios autores, como Renzulli & Reis (2021), Seade et al. (2022), Gagné (2023) y Tourón et al. (2024) realizan aportes desde diferentes modelos y concepciones psicológicas o pedagógicas. No obstante, no se evidencian en la literatura científica consultada modelos integrales que conciban la gestión del talento académico como la interacción de componentes cognitivos, afectivos, psicológicos y sociales.
Estos elementos muestran que, a pesar de los avances conceptuales, persiste una brecha entre la teoría y la práctica. Guevara et al. (2020) enfatizan la necesidad de modelos educativos adaptativos; Cuesta (2023) plantea que deben ser dinámicos y sensibles al contexto; González (2022) los concibe como representaciones sistémicas de la práctica; y Moreira-Barre et al. (2023) los interpretan como andamiajes para el aprendizaje significativo. No obstante, la implementación concreta de estos modelos continúa siendo limitada, especialmente en la educación superior, donde los recursos y las tradiciones institucionales restringen la innovación.
En el ámbito de la ingeniería, esta problemática se intensifica. La formación de profesionales no puede limitarse a la competencia técnica: se requieren egresados capaces de utilizar herramientas digitales disruptivas (Coloma et al., 2025), de innovar, liderar equipos multidisciplinarios y anticipar transformaciones tecnológicas a partir de la actividad científica fundamentada a través de proyectos de ciencias, tecnología e innovación (Téllez et al., 2025). La Ingeniería Industrial, por su carácter integrador, ocupa un lugar singular al combinar saberes técnicos, administrativos y humanos orientados a la optimización de sistemas productivos y de servicios. Sin embargo, estudios recientes advierten que los programas formativos tradicionales no logran identificar ni potenciar sistemáticamente el talento académico (Pérez et al., 2024).
El caso cubano ilustra con claridad esta contradicción. El sistema educativo nacional alcanza logros reconocidos en equidad y cobertura, pero investigaciones recientes (Castellanos & Almuiñas, 2021; Reyes & Vizcaíno, 2022; Pérez et al., 2024) evidencian carencias en la gestión del talento académico. Entre ellas destacan: la ausencia de procedimientos estandarizados para la identificación temprana, la falta de seguimiento longitudinal y la escasez de estrategias de desarrollo diferenciado que trasciendan las prácticas tradicionales.
La lectura de documentos rectores, como el Plan Nacional de Desarrollo Económico y Social (PNDES) hasta 2030, revela expectativas claras: formar profesionales altamente competentes, innovadores y capaces de liderar procesos tecnológicos estratégicos (Ministerio de Economía y Planificación de Cuba, 2021). Sin embargo, la distancia entre estas aspiraciones y las prácticas educativas concretas es considerable. El problema no radica en la falta de estudiantes con potencial, sino en la ausencia de mecanismos institucionales que permitan reconocer y acompañar ese potencial de manera sistemática.
La revisión de propuestas existentes en la Universidad de Matanzas, específicamente en la carrera de Ingeniería Industrial, muestra avances teóricos relevantes, pero también limitaciones recurrentes. Los modelos existentes carecen de métricas integrales que evalúen dimensiones más allá de lo cognitivo. Los sistemas de seguimiento longitudinal, aunque sólidos en lo conceptual, resultan difíciles de aplicar en contextos con restricciones de recursos. Asimismo, las estrategias de desarrollo diferenciado suelen fragmentar la formación técnica y las competencias blandas, sin lograr una articulación coherente. A ello se suma la frecuente importación de modelos externos que no se articulan con los principios pedagógicos y normativos de la educación superior cubana.
La investigación que se presenta tiene como objetivo general desarrollar un modelo integral de gestión del talento académico en la carrera de Ingeniería Industrial de la Universidad de Matanzas, contextualizado en la educación superior cubana.
MÉTODOS
La investigación se desarrolló bajo un enfoque mixto con predominio cuantitativo, articulando análisis documental, modelación teórica, consulta a expertos y validación empírica mediante implementación parcial. El propósito fue caracterizar el estado actual de la gestión del talento académico en la carrera de Ingeniería Industrial, explicar las relaciones entre sus componentes y proponer un modelo integral para su transformación. El estudio se ejecutó en un período de dieciocho meses, distribuidos en cuatro fases sucesivas que garantizaron coherencia entre fundamentación teórica, construcción del modelo, validación con expertos e implementación parcial en condiciones reales.
En la primera fase se realizó una revisión sistemática de la literatura de 2018 al 2024 en bases de datos internacionales y el análisis de documentos normativos cubanos. Este contraste permitió identificar concepciones sobre talento académico, procedimientos de seguimiento y brechas entre lo normado y la práctica educativa.
Para la revisión sistemática se establecieron los siguientes criterios de inclusión: artículos publicados entre 2018 y 2024; estudios empíricos o teóricos centrados en talento académico, gestión del talento o modelos educativos en educación superior; documentos disponibles en texto completo en las bases Scopus, Web of Science y Redalyc; publicaciones en inglés, español o portugués. Los criterios de exclusión fueron: documentos que abordaran exclusivamente el talento en contextos de educación básica o media sin transferencia explícita a la educación superior; estudios con enfoque empresarial sin relación con el ámbito educativo; artículos sin acceso a texto completo o con metodología insuficientemente descrita.
La segunda fase consistió en la construcción del modelo teórico, apoyada en referentes como Gagné, Renzulli y Tourón, y en el empleo del método sistémico-estructural. Se definieron cuatro subsistemas interrelacionados (identificación, seguimiento, desarrollo y seguimiento-evaluación) Pérez et al. (2024) y se diseñó el Índice de Talento Académico (ITA) con siete dimensiones (Pérez et al., 2025a). La primera versión del modelo fue refinada mediante grupos de discusión con docentes y directivos, lo que aportó observaciones sobre factibilidad y pertinencia.
La tercera fase se centró en la validación mediante el método Delphi, aplicado en dos rondas iterativas con quince expertos seleccionados por su alto coeficiente de competencia. El proceso permitió alcanzar consenso en la mayoría de los ítems evaluados, garantizando la pertinencia y coherencia del modelo.
La cuarta fase correspondió a la implementación parcial y al pilotaje, desarrollados en el Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Matanzas. Participaron directivos, docentes y estudiantes seleccionados mediante muestreo intencional, lo que permitió evaluar la aplicabilidad del modelo en un contexto real. Se diseñó un programa de capacitación de cuarenta horas, organizado en cuatro módulos que abordaron fundamentos teóricos, identificación multidimensional, estrategias de seguimiento y desarrollo, y gestión institucional. La capacitación fue impartida por el autor con apoyo de profesores del proyecto Gestión del talento infanto-juvenil para el desarrollo de una cultura científica-innovadora, y se complementó con instrumentos validados como pruebas de conocimientos, cuestionarios de satisfacción, entrevistas semiestructuradas y aplicación piloto del ITA con ponderaciones obtenidas mediante el Proceso Analítico Jerárquico (Pérez et al., 2025b).
La interpretación y valoración de los datos empíricos recolectados se sustentó en métodos teóricos como el análisis‑síntesis, que permitió descomponer las categorías asociadas al talento académico para luego integrarlas en un sistema coherente; la inducción‑deducción, utilizada para transitar desde hallazgos particulares (diagnóstico inicial) hacia principios generales del modelo y viceversa; el histórico‑lógico, aplicado en el análisis de la evolución de la gestión del talento en la carrera; y la modelación, que posibilitó la construcción del sistema de dimensiones, acciones estratégicas e Índice de Talento Académico (ITA). Estos métodos garantizaron la articulación entre la fundamentación teórica y la evidencia empírica obtenida en las distintas fases.
El análisis estadístico se realizó con el software especializado SPSS V-27, combinando técnicas descriptivas e inferenciales, pruebas de confiabilidad y validez psicométrica, y análisis cualitativo de entrevistas y respuestas abiertas. Esta triangulación metodológica fortaleció la validez de los resultados y permitió integrar evidencias cuantitativas y cualitativas.
La población incluyó docentes (32), directivos (6) y estudiantes de la carrera (93) de la Facultad de Ingeniería Industrial de la Universidad de Matanzas. La muestra fue seleccionada intencionalmente por razones de factibilidad, población reducida, acceso a la información y estudiantes cursando segundo y tercer año, muestra seleccionada, docentes (25), directivos (5) y estudiantes de segundo y tercer año (60). Se reconoce como limitación que los resultados no son generalizables sin ajustes, aunque los procedimientos y herramientas desarrollados son transferibles a otros contextos.
Las variables de investigación se definieron con precisión, incluyendo conocimientos sobre gestión del talento, satisfacción con la capacitación y participación en el programa, así como las dimensiones del ITA para estudiantes. El índice compuesto permitió evaluar el talento académico de manera integral, superando las medidas unidimensionales tradicionales.
En conjunto, el diseño metodológico se caracterizó por la combinación de rigor científico y adaptación al contexto real de la carrera de Ingeniería Industrial. La secuencia de fases, la integración de métodos y la participación de expertos, docentes y directivos aseguraron la pertinencia del modelo y su viabilidad. La síntesis muestra que la investigación aportó un modelo teórico y un grupo de procedimientos prácticos validados, que contribuyen al perfeccionamiento de la gestión del talento académico en la educación superior cubana.
RESULTADOS
Se realizó una revisión sistemática de la literatura científica entre 2018 y 2024 en las bases de datos Scopus, Web of Science y Redalyc, con los descriptores: "talento académico", "gestión del talento", "educación superior", "ingeniería industrial" y "modelos educativos". Se identificaron 87 artículos relevantes, de los cuales 42 fueron seleccionados para análisis en profundidad según criterios de pertinencia temática y rigor metodológico.
Paralelamente, se analizaron los documentos normativos del contexto cubano siguientes: Plan Nacional de Desarrollo Económico y Social hasta 2030; Resolución 47/22 del Ministerio de Educación Superior, Reglamento del trabajo docente-metodológico; y el Plan de Estudio "E" de la carrera de Ingeniería Industrial, documento que establece el modelo del profesional, los objetivos formativos y el plan del proceso docente.
La revisión documental y normativa permitió delimitar un concepto de modelo como representación sistémica y dinámica de la praxis formativa, integrando fundamentos filosóficos, psicológicos, pedagógicos y jurídicos propios del contexto cubano. A partir de este análisis se identificaron siete características esenciales (integrador, sistémico, dinámico, gradual, flexible, participativo y personalizado) que orientaron la propuesta y se contrastaron con principios pedagógicos de la tradición cubana y aportes internacionales, lo que evidenció la necesidad de un modelo integral capaz de superar las brechas entre lo normado y la práctica educativa.
En la segunda fase se procedió a la construcción del modelo teórico, estructurado en cuatro dimensiones (identificación, estimulación, desarrollo y seguimiento-evaluación) y sustentado en referentes como Gagné, Renzulli y Tourón. Se diseñó el Índice de Talento Académico (ITA), compuesto por siete dimensiones que reflejan la complejidad del talento en la educación superior, y se elaboró un plan de acciones estratégicas organizadas en horizontes inmediatos, de mediano y largo plazo, que incluyó la estandarización de procedimientos de identificación, la creación de rúbricas para habilidades blandas, la ampliación de la flexibilidad curricular y la institucionalización de buenas prácticas.
El diseño del modelo se enriqueció con aportes de docentes y directivos, que señalaron la importancia de adaptar las acciones a las condiciones de la carrera (Figura 1).
Figura 1. Modelo para la gestión del talento académico.
Los fundamentos psicológicos del modelo se sustentan en el enfoque histórico-cultural de Vygotsky, y los pedagógicos retoman los principios de la pedagogía cubana contemporánea de Abreu et al. (2021), integrando la formación instructiva, educativa y desarrolladora. La articulación coherente entre el sistema de principios pedagógicos de Abreu et al. (2021) y el de gestión educativa permitió establecer generalidades y arribar a la propuesta de principios para el modelo que se propone:
ü Principio del conocimiento y estimulación del desarrollo de la personalidad.
ü Principio de la unidad entre lo afectivo y lo cognitivo.
ü Principio del vínculo con la vida, el medio social y el trabajo.
ü Principio del carácter consciente, activo e independiente de los sujetos
ü Principio de la unidad de las influencias de los contextos de interacciones.
ü Principio de la comunicación y la actividad educativa.
Siguiendo la propuesta de Álvarez (2020) sobre la estructuración de sistemas didácticos, se adaptan y priorizan los siguientes principios para el contexto del talento:
ü Unidad dialéctica del proceso formativo.
ü Relación entre instrucción y educación.
ü Carácter sistémico del proceso docente-educativo.
ü Triada didáctica: objetivo–contenido–método.
ü Dimensiones operativas del proceso.
ü Contradicciones como motor del desarrollo.
Los componentes metodológicos en el modelo para la gestión del talento académico se definen como el conjunto de acciones estratégicas que permiten operacionalizar la identificación, estimulación, desarrollo y seguimiento-evaluación del talento académico de la carrera de Ingeniería Industrial. Estos componentes metodológicos articulan el proceso desde un enfoque integral, constituyen el andamiaje práctico del modelo de gestión del talento académico, asegurando que la gestión del talento académico se realice de manera rigurosa, contextualizada y orientada a resultados relevantes para la Ingeniería Industrial, adaptándose a las demandas actuales de la industria y la sociedad.
El modelo opera mediante un sistema de acciones estratégicas organizadas en cuatro dimensiones: identificación, estimulación, desarrollo y seguimiento-evaluación.
Para la elaboración de esta investigación se toma una muestra del plan de acciones estratégicas, correspondientes a las acciones inmediatas (0-12 meses) para la identificación y seguimiento-evaluación del talento académico:
Acción 1: Estandarización del procedimiento de identificación temprana.
Objetivo: Unificar criterios e instrumentos para la detección multidimensional del talento académico en todos los años académicos de la carrera de Ingeniería Industrial.
Forma de implementación: Elaboración de una guía metodológica que integre las siete dimensiones del Índice de Talento Académico (ITA): cognitiva, creativa, investigativa, metacognitiva, comunicativa, socioemocional y digital. La guía incluirá los instrumentos validados, los momentos de aplicación y los protocolos de registro. Se socializará en talleres con los colectivos docentes de cada año académico y se realizará un pilotaje en al menos un grupo por nivel.
Responsables: Comisión de carrera, jefes de año, equipo del proyecto institucional “Gestión del talento infanto‑juvenil para el desarrollo de una cultura científica‑innovadora”.
Recursos: Guía impresa y digital. Tiempo asignado en reuniones departamentales (10 horas). Plataforma institucional para alojar los instrumentos.
Evaluación: Aplicación piloto con al menos el 10 % de los estudiantes de cada año. Cálculo del coeficiente de concordancia inter‑evaluadores (kappa) para los instrumentos. Encuesta de comprensión y utilidad dirigida a los docentes participantes.
Plazo: 0 a 6 meses.
Acción 2: Desarrollo de rúbricas específicas para la evaluación de habilidades blandas.
Objetivo: Dotar a los docentes de herramientas precisas para valorar competencias socioemocionales y comunicativas vinculadas al talento académico.
Forma de implementación: Construcción de rúbricas analíticas con indicadores observables para habilidades como trabajo en equipo, liderazgo, comunicación efectiva, adaptabilidad y resolución de conflictos. Las rúbricas se elaborarán mediante revisión de literatura y grupos focales con docentes experimentados y estudiantes destacados. Posteriormente se realizará una validación de contenido con especialistas en pedagogía y psicología educativa.
Responsables: Departamento de Ingeniería Industrial, especialistas en pedagogía y psicología educativa adscritos al centro de estudio de la universidad.
Recursos: Bibliografía actualizada sobre rúbricas en educación superior. Software de procesamiento de textos y diseño gráfico. Tiempo para reuniones de validación (8 horas de trabajo colegiado).
Evaluación: Prueba piloto con dos grupos de estudiantes (uno de segundo año y uno de tercer año). Análisis de confiabilidad inter‑evaluador mediante coeficiente de correlación intraclase. Aplicación de un cuestionario de satisfacción a los docentes (escala Likert).
Plazo: 0 a 6 meses.
Acción 3: Implementación del cronograma coordinado de identificación.
Objetivo: Sistematizar los procesos de identificación para evitar duplicidades, asegurar la cobertura de todos los estudiantes y facilitar la comparabilidad entre años académicos.
Forma de implementación: Diseño de un calendario institucional que fije los momentos de aplicación de los instrumentos de identificación (inicio de curso, evaluaciones intermedias y finales). El cronograma será aprobado por la dirección de la facultad y se integrará en el plan de trabajo metodológico de cada departamento. Los resultados se registrarán en una base de datos centralizada.
Responsables: Subdirección docente, jefes de departamento, coordinador del sistema de gestión del talento académico.
Recursos: Herramientas de calendario digital. Base de datos compartida en la red institucional. Horas de dedicación del personal administrativo para el registro.
Evaluación: Porcentaje de cumplimiento del calendario (aplicaciones realizadas en las fechas previstas). Integridad de los datos registrados (revisión aleatoria de un 20 % de los expedientes).
Plazo: 0 a 6 meses.
Acción 4: Capacitación docente en técnicas de identificación y uso del ITA.
Objetivo: Desarrollar las competencias del claustro para aplicar los instrumentos de identificación, interpretar los resultados del Índice de Talento Académico (ITA) y utilizar la información en la toma de decisiones pedagógicas.
Forma de implementación: Programa de formación de 40 horas modulares en modalidad semipresencial, combinando sesiones teóricas con talleres prácticos y estudio de casos reales de estudiantes de la carrera.
Módulo 1: Fundamentos del talento académico (enfoques multidimensionales).
Módulo 2: Aplicación de pruebas y rúbricas.
Módulo 3: Cálculo e interpretación del ITA (uso de hoja de cálculo automatizada).
Módulo 4: Diseño de planes de acompañamiento diferenciado.
Responsables: Autor principal del modelo, profesorado integrante del proyecto institucional, especialistas en metodología de la investigación educativa.
Recursos: Aula con medios tecnológicos (computadora, proyector). Materiales didácticos impresos y digitales. Casos reales anonimizados de estudiantes de Ingeniería Industrial.
Evaluación: Prueba de conocimientos pre‑capacitación y post‑capacitación (comparación de medias). Evaluación de la transferencia mediante análisis de los planes de acompañamiento elaborados por los docentes al finalizar el programa. Cuestionario de satisfacción con escala Likert (ítems sobre claridad, utilidad y pertinencia).
Plazo: 0 a 6 meses.
Acción 5: Diseño e implementación del Índice de Talento Académico (ITA) como métrica oficial.
Objetivo: Contar con un índice compuesto, multidimensional y validado que permita clasificar a los estudiantes en niveles de talento y orientar las acciones diferenciadas.
Forma de implementación: Definición de las dimensiones, subdimensiones y ponderaciones del ITA mediante el Proceso Analítico Jerárquico (AHP) con la participación de los 15 expertos que validaron el modelo. Elaboración de una hoja de cálculo automatizada que calcule el índice individual y grupal a partir de los datos ingresados. Socialización del ITA con los colectivos docentes y directivos, e inclusión del índice en el expediente académico del estudiante como herramienta de orientación.
Responsables: Grupo de investigación responsable del modelo, comisión de carrera, departamento de informática de la universidad.
Recursos: software estadístico (SPSS V-27) para análisis de consistencia. Excel o plataforma similar para la hoja de cálculo automatizada. Servidor institucional para alojar la herramienta. Tiempo de desarrollo técnico (40 horas de programación y pruebas).
Evaluación: Prueba piloto con la muestra de 60 estudiantes utilizada en la investigación. Análisis de consistencia interna (α de Cronbach) y validez de criterio del ITA. Retroalimentación de los usuarios (docentes y directivos) mediante entrevistas semiestructuradas.
Plazo: 0 a 8 meses.
Acción 6: Creación de una base de datos longitudinal para el seguimiento del talento
Objetivo: Centralizar la información de identificación y seguimiento‑evaluación, permitiendo análisis de tendencias y evaluación del impacto de las acciones.
Forma de implementación: Diseño de una estructura de base de datos con campos para datos sociodemográficos, resultados de instrumentos de identificación, ITA por periodo académico, actividades de desarrollo realizadas y logros posteriores (publicaciones, participación en eventos, movilidad, etc.). Se capacitará al personal encargado de su alimentación y mantenimiento, y se establecerán protocolos de actualización periódica.
Responsables: Informático del Departamento, responsable del sistema de gestión del talento académico, jefes de año.
Recursos: Servidor institucional con respaldo diario. Licencia de sistema gestor de bases de datos (MySQL o similar). Tiempo de carga de datos inicial y actualizaciones trimestrales.
Evaluación: Porcentaje de estudiantes registrados (cobertura total de la carrera). Frecuencia de actualización (registro de novedades al menos una vez por semestre). Utilidad percibida por directivos y tutores mediante entrevistas semiestructuradas.
Plazo: 0 a 12 meses.
A continuación, en la tercera fase se realizó la validación teórica mediante el método Delphi, aplicado en dos rondas con quince expertos con alto coeficiente de competencia.
La validación con 15 expertos mostró alto consenso en seis dimensiones evaluadas: Pertinencia teórica: 4.3/5.0, coherencia interna: 4.4/5.0, viabilidad práctica: 4.2/5.0, integralidad: 4.5/5.0, claridad conceptual: 4.1/5.0 y aplicabilidad: 4.3/5.0. La confiabilidad del instrumento fue alta (α=0.887), con correlación ítem-total corregida entre 0.71-0.83. La aplicabilidad para Ingeniería Industrial fue confirmada por los expertos, quienes valoraron positivamente la contextualización del modelo a las demandas del perfil profesional.
No obstante, se propusieron aspectos que permitieron al autor realizar las modificaciones necesarias para el mejoramiento del resultado científico. Precisar la operacionalización de algunos indicadores de evaluación, ampliar la fundamentación sobre las competencias específicas de Ingeniería Industrial, desarrollar los instrumentos específicos para la identificación temprana del talento, elaborar rúbricas más precisas para la evaluación de competencias y desarrollar un cronograma específico de implementación por etapas.
Las sugerencias y recomendaciones de mejora realizadas por los expertos fueron incorporadas durante la aplicación del modelo y fortalecieron aspectos metodológicos y operativos sin comprometer la estructura fundamental del modelo. En consideración, se procedió a su implementación parcial en la práctica educativa.
La cuarta fase se realizó la implementación parcial y la validación práctica mediante un diseño cuasi-experimental con pretest y postest aplicado a docentes y directivos. La implementación del programa de capacitación demostró un impacto significativo en el dominio de los contenidos relacionados con la gestión del talento académico. Como se evidencia en los resultados de la tabla 1.
Tabla 1. Análisis comparativo.
|
Indicador |
Pre-capacitación |
Post-capacitación |
Diferencia |
Significancia |
|
Puntuación promedio |
55.0 ± 8.2 |
82.0 ± 6.5 |
+27.0 |
p < 0.01 |
|
Rango de puntuaciones |
38-67 |
72-89 |
+31 |
- |
|
Porcentaje de aprobación (>70) |
28% |
96% |
+68% |
- |
|
Coeficiente de variación |
14.9% |
7.9% |
-7.0% |
- |
Los resultados mostraron un incremento significativo de 27 puntos en el dominio de los contenidos, con una mejora sustancial en el porcentaje de aprobación (de 28% a 96%), mientras que el cuestionario de satisfacción reflejó una valoración promedio de 4.3 sobre cinco, destacando la claridad y utilidad de la capacitación.
La prueba piloto del ITA aplicada a 60 estudiantes evidenció una distribución normal y permitió clasificar niveles de talento académico en cuatro categorías: excepcional (1.7%), alto (11.7%), medio (61.6%) y bajo (25%). Estos hallazgos demuestran la viabilidad del modelo y su capacidad para superar enfoques unidimensionales, ofreciendo una evaluación integral del talento académico, así como una clasificación categórica basada en rangos del ITA (Tabla 2).
Tabla 2. Distribución niveles de talento académico.
|
Nivel de Talento Académico |
Rango ITA |
Estudiantes |
Porcentaje |
Valoración cualitativa |
|
Excepcional |
≥ 0.70 |
1 |
1.7% |
Talento académico excepcional |
|
Alto |
0.60-0.69 |
7 |
11.7% |
Talento académico |
|
Medio |
0.40-0.59 |
37 |
61.6% |
Potencialmente talento académico |
|
Bajo |
< 0.40 |
15 |
25.0% |
|
Las entrevistas a directivos confirmaron la utilidad del sistema de seguimiento para la toma de decisiones, aunque señalaron la necesidad de simplificar algunos procedimientos técnicos para garantizar sostenibilidad. En conjunto, los resultados muestran un tránsito desde la fundamentación conceptual hacia la práctica educativa, con evidencias de impacto positivo en el dominio docente y en la identificación estudiantil. Se valida el modelo como una propuesta integral, contextualizada y flexible, capaz de responder a las demandas de la carrera de Ingeniería Industrial en Cuba. No obstante, su éxito depende de la adaptación continua, la simplificación de procedimientos y la institucionalización de las buenas prácticas identificadas.
Los resultados demuestran la viabilidad del modelo con el procedimiento propuesto para la identificación y cuantificación del talento académico en estudiantes de Ingeniería Industrial. Este procedimiento permite una evaluación integral que trasciende las medidas unidimensionales tradicionales, proporcionando un índice compuesto que refleja la complejidad multifacética del talento académico en el contexto universitario.
DISCUSIÓN
El proceso de construcción y validación del modelo de gestión del talento académico permitió analizar de manera ordenada los resultados obtenidos en cada una de las fases metodológicas. En la primera fase, la revisión documental y normativa evidenció que, aunque existen múltiples concepciones sobre el talento académico en la literatura y en los documentos rectores de la educación superior cubana, persisten brechas entre lo establecido y la práctica real. Este hallazgo confirma lo señalado en estudios previos de Pérez et al. (2024) sobre la distancia entre el discurso normativo y la implementación efectiva, y justifica la necesidad de un modelo integral que articule dimensiones cognitivas, socioemocionales y profesionales.
En la segunda fase, la construcción del modelo teórico permitió definir cuatro dimensiones fundamentales (identificación, estimulación, desarrollo y seguimiento-evaluación) y diseñar el Índice de Talento Académico (ITA) como herramienta para la evaluación multidimensional. La comparación con propuestas anteriores muestra que, mientras otros modelos (Villanueva & Casar, 2020; Vera & Vera, 2024; Aroche et al., 2024; Leyva & Estévez, 2024) abordan de manera aislada dimensiones e indicadores cognitivos o de rendimiento académico y socioafectivos, el ITA incorpora de manera integral, además, dimensiones creativas, investigativas y digitales, lo que constituye un aporte novedoso. Sin embargo, la experiencia de discusión con docentes y directivos puso de relieve la necesidad de ajustar los instrumentos a las condiciones reales de la carrera, lo que confirma que la pertinencia de un modelo depende tanto de su solidez conceptual como de su factibilidad práctica.
La tercera fase, correspondiente a la validación teórica mediante el método Delphi, permitió contrastar la propuesta con la opinión de expertos en gestión académica y educación superior. El consenso alcanzado en dimensiones como pertinencia, coherencia interna y viabilidad práctica confirma la consistencia del modelo, aunque las recomendaciones de los expertos señalaron la importancia de precisar indicadores y elaborar rúbricas más detalladas para la identificación temprana del talento. Este resultado coincide con investigaciones previas que destacan la necesidad de instrumentos más sensibles y contextualizados, y aporta un elemento diferenciador al situar la discusión en el ámbito específico de la Ingeniería Industrial.
La cuarta fase de implementación parcial del modelo permitió observar resultados alentadores y, al mismo tiempo, aspectos que requieren atención crítica. El incremento en el dominio de los contenidos tras la capacitación confirma la pertinencia de las acciones diseñadas, pero lo más relevante fue la percepción positiva de los participantes sobre la utilidad práctica de la formación, lo que sugiere un impacto real en su desempeño cotidiano. El cuestionario de satisfacción mostró valoraciones altas en claridad y relevancia, aunque algunos comentarios señalaron la necesidad de ampliar ejemplos aplicados al contexto específico de la Ingeniería Industrial. Los resultados evidencian que la transferencia de conocimientos depende tanto de la calidad de los contenidos como de su grado de contextualización. La prueba piloto del ITA demostró su viabilidad como herramienta de evaluación integral, con distribución normal y clasificación en niveles de talento, aunque la baja proporción de estudiantes en la categoría “alto” indica que se requieren ajustes metodológicos para mejorar la sensibilidad del instrumento en la detección de talentos excepcionales. Los directivos valoraron positivamente el sistema de seguimiento, destacando su utilidad para la toma de decisiones basadas en evidencias, lo que confirma la importancia de la aceptación institucional como condición para la sostenibilidad del modelo. Sin embargo, la necesidad de simplificar procedimientos técnicos fue señalada como un aspecto crítico que debe atenderse en futuras implementaciones.
La discusión de las cuatro fases muestra un tránsito desde la fundamentación conceptual hacia la práctica educativa, con evidencias de impacto positivo en el dominio docente y en la identificación del estudiante con talento académico. El modelo se valida como una propuesta integral y contextualizada, capaz de responder a las demandas de la Ingeniería Industrial en Cuba, aunque su éxito depende de la adaptación continua, la simplificación de procedimientos y la institucionalización de las buenas prácticas identificadas.
CONCLUSIONES
El diseño del modelo se concretó en una estructura dinámica organizada en cuatro dimensiones (identificación, estimulación, desarrollo y seguimiento-evaluación) y en la creación del Índice de Talento Académico (ITA), lo que aporta un instrumento aplicable en la práctica institucional y supera enfoques centrados exclusivamente en el rendimiento académico.
La validación teórica con expertos confirmó la pertinencia y coherencia de la propuesta, mientras que la implementación parcial en la carrera evidenció su viabilidad técnica y operativa, con mejoras significativas en el dominio de contenidos, alta valoración de la utilidad práctica y aceptación institucional.
La prueba piloto del ITA demostró su capacidad para evaluar el talento académico de manera integral, aunque se identificó la necesidad de ajustes metodológicos para mejorar la sensibilidad en la detección de talentos excepcionales.
De manera general, el modelo se valida como una propuesta integral, contextualizada y flexible, capaz de responder a las demandas de la Ingeniería Industrial en Cuba y transferible a otras carreras universitarias con las adaptaciones pertinentes.
Se recomienda la implementación progresiva del modelo en la Facultad de Ingeniería Industrial de la Universidad de Matanzas, capacitación masiva del claustro en los procedimientos del modelo, institucionalización del procedimiento de identificación y uso de la base de datos, y extensión del modelo a otras carreras de perfil técnico.
REFERENCIAS
Abreu Valdivia, O., Pla López, R., Naranjo Toro, M., & Rhea González, S. (2021). La pedagogía como ciencia: su objeto de estudio, categorías, leyes y principios. Información Tecnológica, 32(3), 131-140. https://doi.org/10.4067/S0718-07642021000300131
Álvarez de Zayas, C. M. (2020). La escuela en la vida (Didáctica). Universidad Gabriela Mistral. https://n9.cl/zke8g
Aroche, A., Palenzuela, M., Hernández, D., & Torrez Pita, A. C. (2024). Metodología de la educación del talento de estudiantes autopostulados de instituciones educativas. La Universidad Segunda Época, 5(3), 28-46. https://revistas.ues.edu.sv/index.php/launiversidad/article/view/3055
Castellanos Noda, A. V., & Almuiñas Rivero, J. L. (2021). La gestión del personal académico en las universidades: fundamentos, características principales y retos futuros. Revista San Gregorio, (47), 217-232. https://doi.org/10.36097/rsan.v1i47.1744
Coloma Carrasco, Á. L., Fierro Chong, B. M., Consuegra Lezcano, B., & Medina Chicaiza, P. (2025). Motivación profesional en estudiantes de Pedagogía en Informática: un estudio en la Universidad Técnica de Babahoyo. Revista Uniandes Episteme, 12(4), 599-612. https://doi.org/10.61154/rue.v12i4.4110
Cuesta Peraza, L., & Navarro Quintero, S. (2023). Modelo pedagógico para la exportación de servicios académicos: Mirada desde las ciencias de la educación. Mendive. Revista de Educación, 21(1), 1-15. https://n9.cl/6dpv8
Gagné, F. (2023). The differentiated model of giftedness and talent. In From giftedness to gifted education. (Chapter 7). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003419426-7
González Jiménez, D. A. (2022). Modelo de aprendizaje híbrido. (Versión 1). [Dataset]. Mendeley Data. https://doi.org/10.17632/rtx4dz5vcd.1
Guevara Alban, G. P., Verdesoto Arguello, A. E., & Castro Molina, N. E. (2020). Metodologías de investigación educativa (descriptivas, experimentales, participativas, y de investigación-acción). RECIMUNDO, 4(3), 163–173. https://doi.org/10.26820/recimundo/4.(3).julio.2020.163-173
Leyva Reyes, A., & Estévez Torres, A. (2024). Procedimiento para la gestión del talento de estudiantes universitarios. Opuntia Brava, 16(3), 245–259. https://opuntiabrava.ult.edu.cu/index.php/opuntiabrava/article/view/2184
Ministerio de Educación Superior. (2022). Resolución Nº 47/2022: Reglamento organizativo del proceso docente y de dirección del trabajo docente y metodológico para las carreras universitarias. Gaceta Oficial de la República de Cuba. (No. 129). https://n9.cl/335z68
Ministerio de Economía y Planificación de Cuba. (2021). Plan Nacional de Desarrollo Económico y Social 2030. https://n9.cl/ez80r
Moreira-Barre, F., Pita-Mantilla, L., Castro-Ponce, N., Pacheco-Almendariz, L., Solís-Zambrano, R., & Santos-Arguello, N. (2023). Modelos Pedagógicos Y Las Teorías Del Aprendizaje. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7(3), 2212-2235. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i3.6343
Pérez Domínguez, Y., Mondéjar Rodríguez, J. J., & Artola Pimentel, M. de L. (2024). Gestão do talento acadêmico e desenvolvimento de uma cultura científico-inovadora. Revista Internacional de Formação de Professores, e024003. https://periodicoscientificos.itp.ifsp.edu.br/index.php/rifp/article/view/1924
Pérez Domínguez, Y., Artola Pimentel, M. L., & Mondéjar Rodríguez, J. J. (2025a). Procedimiento para el cálculo del índice del talento académico en el contexto universitario. Ingeniería Industrial, 46(1), 1–17. https://rii.cujae.edu.cu/index.php/revistaind/article/view/1326
Pérez Domínguez, Y., Mondéjar Rodríguez, J. J., Artola Pimentel, M. de L., & Muradas Gil, J. F. (2025b). Análisis histórico tendencial de la gestión del talento académico en el contexto universitario cubano. Maestro y Sociedad, 22(4), 3820–3829. https://maestroysociedad.uo.edu.cu/index.php/MyS/article/view/7303
Renzulli, J. S., & Reis, S. M. (2021). The schoolwide enrichment model: A how-to guide for talent development. (3rd ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003238904
Reyes, M., & Vizcaino, A. (2022). Talento académico en la enseñanza general: contexto cubano, una revisión bibliográfica. PSIDIAL: Psicología y Diálogo de Saberes, 1(1) 82-98. https://doi.org/10.5281/zenodo.6395533
Seade Mejía, C., Arízaga Larrea, M., Placencio, P., & Vélez Calvo, X. (2022). Respuestas educativas para altas capacidades, según el modelo de enriquecimiento escolar tipo III de Renzulli: estudio de caso en educación inicial. Universidad-Verdad, 80, 135–149. https://doi.org/10.33324/uv.vi80.519
Téllez Lazo, L., Calzadilla Vega, G., & Rodríguez, L. B. (2025). Estrategias para la gestión de proyectos de ciencia, tecnología e innovación en ciencias de la educación. Revista Uniandes Episteme, 12(4), 511–525. https://doi.org/10.61154/rue.v12i4.4166
Tourón, J., Tourón, M., & Navarro-Asencio, E. (2024). Validación española de la Escala de Detección de altas capacidades, "Gifted Rating Scales 2 (GRS 2-S) School Form", para profesores. Estudios sobre Educación, 46, 33-55. https://doi.org/10.15581/004.46.002
Vera Salazar, C., & Vera Salazar, N. (2024). La identificación de los educandos con talento en el contexto educativo. VARONA, Revista Científico-Metodológica, (79). https://revistas.edu.cu/index.php/rVar/article/view/2413
Villanueva Betancourt, M., & Casar Espino, L. A. (2020). Atención educativa al estudiante potencialmente talentoso en el proceso de enseñanza-aprendizaje en la educación superior. Serie Científica de la Universidad de las Ciencias Informáticas, 13(8), 93-107. https://publicaciones.uci.cu/index.php/serie/article/view/543