Las Brechas de Aprendizaje - UNESCO

Avance de Investigacin del UIS nm.
INSTITUTO DE ESTADSTICA
INSTITUTO DE ESTADSTICA
Las brechas de aprendizaje:

Diez preguntas de la poltica educativa a seguir en relacin con el desempeo y la equidad en las escuelas y los sistemas educativos
UNESCO
LAS BRECHAS DE APRENDIZAJE: DIEZ PREGUNTAS DE LA POLTICA EDUCATIVA A SEGUIR EN RELACIN CON EL DESEMPEO Y LA EQUIDAD EN LAS ESCUELAS Y LOS SISTEMAS EDUCATIVOS
Douglas Willms
Instituto de Estadstica de la UNESCO, Montreal, 2006
UNESCO
La constitucin de la Organizacin de las Naciones Unidas para la Educacin, la Ciencia y la Cultura (UNESCO) fue adoptada por veinte pases en la Conferencia de Londres en noviembre de 1945, y su vigencia empez el 4 de noviembre de 1946. La Organizacin tiene actualmente 190 estados miembros y seis miembros asociados. El objetivo principal de la UNESCO es el de contribuir a la paz y la seguridad en el mundo, fomentando la colaboracin entre las naciones mediante la educacin, la ciencia, la cultura y la comunicacin, a n de impulsar un respeto universal por la justicia, la autoridad de la ley y los derechos humanos y las libertades fundamentales, declarados por la Carta de las Naciones Unidas para los pueblos del mundo, sin distincin de raza, sexo, lengua o religin. Para cumplir con su cometido, la UNESCO lleva a cabo cinco funciones principales: 1) la realizacin de estudios en perspectiva sobre la educacin, la ciencia, la cultura y la comunicacin para el mundo del maana; 2) el mejoramiento, la transferencia y la contribucin al conocimiento mediante la investigacin, la capacitacin y las actividades de enseanza; 3) el establecimiento estandarizado de acciones para la preparacin y la adopcin de instrumentos internos y de recomendaciones estatutarias; 4) el conocimiento y la experiencia por medio de la cooperacin tcnica con los estados miembros para sus polticas y proyectos de desarrollo; y 5) el intercambio de informacin especializada. Las ocinas centrales de la UNESCO estn ubicadas en Pars, Francia.
El Instituto UNESCO de Estadstica

El Instituto de Estadstica de la UNESCO (UIS, por sus siglas en ingls) es la ocina de estadstica de la UNESCO, y es donde la ONU almacena la estadstica global en los campos de educacin ciencia y tecnologa, cultura y comunicacin. El UIS se estableci en 1999. Fue creado para mejorar el programa estadstico de la UNESCO y para desarrollar y entregar los datos estadsticos puntuales, precisos y pertinentes para las polticas requeridas en las complejas y rpidamente cambiantes circunstancias sociales, polticas y econmicas de la actualidad. El UIS tiene su base en Montreal, Canad. UNESCO Institute for Statistics P.O. Box 6128, Succursale Centre-Ville Montreal, Quebec H3C 3J7 Canad Tel: (1 514) 343-6880 Fax: (1 514) 343-6882 Email: publications@uis.unesco.org www.uis.unesco.org ISBN 92-9189-039-1 UNESCO-UIS 2006 Ref: UIS/WP/06-02 Diseo de la cubierta: JCNicholls Design Crditos de las fotografas: UNESCO/M. Bario, M. Borg, G. Guit, D. Roger Impreso por: ICAO Esta traduccin del libro: Learning Divides: Ten Policy Questions About the Performance and Equity of Schools and Schooling Systems. Montreal, Canad.2006, fue realizada por el Instituto Nacional para la Evaluacin de la Educacin (INEE).
Las brechas del aprendizaje
ndice de contenido
Pgina Introduccin Los gradientes socioeconmicos como marco de referencia para la evaluacin PIRLS y PISA: Estudios internacionales de las habilidades de lectura y escritura de los estudiantes Gradientes socioeconmicos Perles escolares Cinco tipos de polticas de intervencin PIRLS y PISA como herramientas para moldear la poltica educativa Pregunta 1 Hasta qu punto varan pases y escuelas en su desempeo educativo? Variacin entre estudiantes, escuelas y pases Variacin entre pases Implicaciones para las polticas educativas Pregunta 2 Hay una relacin signicativa entre el desempeo en lectura y el estatus socioeconmico? Gradientes socioeconmicos para PIRLS y PISA Gradientes escolares dentro de las escuelas y entre stas Implicaciones para las polticas educativas Pregunta 3 Hasta qu punto varan las escuelas en sus resultados, despus de tomar en cuenta el ESE de los estudiantes y el ESE medio de la escuela? Las escuelas son importantes Implicaciones para las polticas educativas 36 39 7
7 9 12 13 20
22 22 26 30
31 32
41 41 43
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Pregunta 4
Es ms dbil la relacin entre los logros del estudiante y el estatus socioeconmico cuando los niveles de ESE son ms altos? La hiptesis de rendimientos decrecientes Implicaciones para las polticas educativas
44 44 45
Pregunta 5
Convergen los gradientes socioeconmicos en niveles ms altos del ESE? La hiptesis de los gradientes convergentes Implicaciones para las polticas educativas
47 47 49
Pregunta 6
Hay efectos de composicin dentro de la escuela en los logros acadmicos de los estudiantes? Efectos de composicin y efectos contextuales Efectos de composicin escolar en PIRLS y PISA Implicaciones para las polticas educativas
51 51 52 56
Pregunta 7
Tienen mejor desempeo escolar las escuelas con poblaciones ms homogneas? La hiptesis de las comunidades homogneas Implicaciones para las polticas educativas
58 58 59
Pregunta 8
Puede atribuirse la variacin dentro de las escuelas, y entre una y otra, al nivel de los recursos escolares, a las polticas y las prcticas en la escuela y en el aula? Por qu dieren las escuelas en su valor agregado La hiptesis de los mediadores de polticas y prcticas Hallazgos de PIRLS y PISA Implicaciones para las polticas educativas
60 60 61 63 67
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Pregunta 9
Dieren los recursos escolares y la prctica en el aula en sus efectos sobre las escuelas urbanas y rurales? Efectos diferenciales en el estudio de la OREALC de la UNESCO Hallazgos de PIRLS Implicaciones para las polticas educativas
68 68 68 70
Pregunta 10 Tienen mejor desempeo y menos desigualdades los sistemas escolares con menos segregacin socioeconmica? Descubrimientos de PISA Implicaciones para las polticas educativas Resumen y anlisis de los hallazgos Resultados generalizables Conclusiones Bibliografa Apndice A Variables utilizadas para describir la poltica y la prctica en la escuela y en el aula
71 71 72 74 79 81 84
91
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Introduccin Los gradientes socioeconmicos como marco de referencia para la evaluacin

PIRLS y PISA: Estudios internacionales de las habilidades de lectura y escritura de los estudiantes El Progress in International Reading Literacy Study (PIRLS, por sus siglas en ingls) fue llevado a cabo bajo los auspicios de la International Association for the Evaluation of Educational Achievement (IEA, por sus siglas en ingls). Se trat de un esfuerzo de colaboracin a gran escala en el que tomaron parte 35 pases de todo el mundo. Su nalidad era evaluar las habilidades en lectura y escritura de alumnos en cuarto grado1 de la escuela primaria utilizando una medida comprensiva temprana de las habilidades mencionadas. En el estudio se incluan encuestas a estudiantes, padres, maestros y administradores escolares. Los hallazgos se presentaron en PIRLS 2001 International Report (Mullis, Martin, Gonzales y Kennedy, 2003). El Programme for International Student Assessment (PISA) es una iniciativa de colaboracin de pases miembros de la Organizacin para la Cooperacin y el Desarrollo (OCDE) que busca evaluar el conocimiento y las habilidades para la vida de jvenes de 15 aos que generalmente estn por terminar el periodo de educacin obligatorio. PISA se diferencia de otras evaluaciones internacionales en que su propsito central es evaluar las habilidades que los estudiantes necesitarn en su vida cotidiana a medida que se aproximan a la educacin posterior a la secundaria o al trabajo en la sociedad del conocimiento. Por consiguiente, las pruebas de lectura y escritura se centran primordialmente en determinar si los estudiantes pueden aplicar el conocimiento que han aprendido en la escuela, ms que en el contenido de los currculos de la escuela secundaria que se utilizan normalmente en los pases. La primera evaluacin de PISA se realiz en el ao 2000 y se aplic a 28 pases de la OCDE y a cuatro pases no pertenecientes a esta organizacin. En 2002, participaron otros 14 pases no miembros. El inters de PISA en 2000 y en 2002 se centr en las habilidades de lectura de los estudiantes, pues las relacionadas con las matemticas y la ciencia se consideraron como reas secundarias. La evaluacin tambin reuni una extensa informacin acerca del ambiente familiar de los estudiantes, incluyendo la es-
1 En cada pas, la muestra se obtuvo del grado ms alto, con nios que en su mayora tenan nueve aos, y en la mayor parte de los pases ste corresponda al cuarto grado.
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tructura familiar, el nivel de educacin y la ocupacin de los padres, y varios aspectos del capital social y cultural de que disponan los estudiantes. Los hallazgos de la evaluacin del ao 2000 se presentan en Knowledge and Skills for Life (OCDE, 2001). La evaluacin de 2003 de PISA se centr en matemticas, y tanto la lectura como la ciencia se tomaron como reas secundarias; en 2006 se dar ms atencin a la ciencia. El ciclo se repetir despus en 2009, ao en que se comenzar con la lectura como rea ms importante. Ambos programas de evaluacin estn orientados a establecer polticas, y los ha ideado y dirigido un comit internacional para proporcionar datos que tienen que ver con los problemas ms urgentes de las polticas que han de encarar los administradores de la educacin y los hacedores de polticas en todo el mundo. En ellos hay una informacin considerable sobre los factores familiares y escolares que contribuyen al desempeo escolar en cada pas. No obstante, la mayor parte de la informacin que han brindado estos programas ha resaltado las diferencias entre los pases en cuanto a su desempeo acadmico, aun cuando la variacin en el desempeo de los estudiantes entre los pases es relativamente pequea si se compara a la existente en el interior de cada pas. En obras previas, mis colegas y yo hemos examinado la relacin entre el desempeo de los estudiantes y el estatus socioeconmico (ESE) de su familia (vase, por ejemplo, Willms y Somers, 2001, y el captulo nal de Knowledge and Skills for Life). No es de sorprender que en todo pas existe un gradiente en el desempeo del estudiante asociado con el estatus socioeconmico: los jvenes provenientes de ambientes socioeconmicos ms bajos tienen habilidades de lectura ms decientes que los que vienen de medios ms privilegiados. Los resultados revelaron que la fuerza de esta relacin vara considerablemente de un pas a otro, lo que indica que algunos son ms capaces que otros para reducir las desigualdades que se relacionan con el estatus socioeconmico. Por otra parte, hay algunos pases con un desempeo general elevado y gradientes relativamente horizontales, lo que demuestra que es posible alcanzar niveles relativamente altos de lectura y escritura, al mismo tiempo que se mitigan los efectos de la inferioridad social. Este trabajo tiene tres objetivos. El primero es examinar los gradientes socioeconmicos en mayor detalle, utilizando datos proporcionados por PIRLS y PISA, y analizar las implicaciones de los descubrimientos para las polticas y las prcticas en los pases participantes. El segundo objetivo es establecer un sistema general para analizar los datos que sobre educacin se renen en estudios internacionales, nacionales y locales. Esto se lleva a cabo haciendo diez preguntas clave relacionadas con las polticas, que proporcionan un vnculo ms explcito entre los indicadores y la prctica educativa. El tercer objetivo es describir los modelos estadsticos usados a n de responder a cada pregunta. Para ayudar a mantener el ujo del anlisis para los lectores que no sepan de estadstica, los modelos estadsticos se exponen como notas al pie de la pgina en cada seccin. Lo que resta de esta seccin introductoria describe los gradientes socioeconmicos y los perles escolares; juntos proporcionan un resumen til de la relacin entre el desem-
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peo del estudiante y el estatus socioeconmico en un pas o en unidades educativas ms pequeas. Estas dos herramientas nos dan un sistema para decidir cmo intervenir de la mejor manera a n de elevar el desempeo escolar y reducir las desigualdades. Tambin plantean varias preguntas referentes al desempeo y la equidad de las escuelas y los sistemas de educacin. Las diez secciones que vienen despus de la introduccin abordan algunas de estas preguntas, sirvindose de datos provenientes de PIRLS y PISA. Este reporte concluye con un resumen de los hallazgos y un anlisis del modo en que las respuestas a las diez preguntas son pertinentes para las polticas educativas dirigidas a mejorar el desempeo educativo y a reducir las desigualdades entre los grupos de estatus diferentes. Gradientes socioeconmicos Un gradiente socioeconmico es una lnea que describe la relacin entre un resultado social y el estatus socioeconmico de los individuos en una jurisdiccin especca, tal como una escuela, una provincia o un estado, o un pas (Willms, 2003a). El resultado social en este estudio es el desempeo de los estudiantes en la lectura. El estatus socioeconmico (ESE) es un trmino sociolgico que se reere a la posicin relativa de una familia o un individuo en una estructura social jerrquica, basada en su acceso a, o en su control sobre, la riqueza, el prestigio y el poder (Mueller y Parcel, 1981). Los indicadores clave del ESE en la mayor parte de los estudios educativos incluyen el nivel de educacin de los padres de los estudiantes y el prestigio de las profesiones de stos. La medida de PISA del estatus socioeconmico describe el medio econmico, social y cultural de los estudiantes. Este medio se deriv de los datos que indicaron la educacin de los padres, su ocupacin, as como los bienes materiales, educativos y culturales existentes en la casa. La medida PIRLS utilizada en este estudio se bas en el nivel educativo de los padres, su estatus ocupacional y el ingreso familiar. La Figura 1 muestra el gradiente socioeconmico del desempeo en lectura en Argentina con base en PISA. Se eligi a Argentina para este ejemplo porque su gradiente tanto para PIRLS como para PISA es bastante parecido y su perl es comparable con el de muchos pases no pertenecientes a la OCDE. El eje vertical tiene dos escalas: la del lado izquierdo es la escala continua para el desempeo en lectura, que tiene un trmino medio de 500 y una desviacin estndar de 100 para todos los estudiantes en los pases que participan en la OCDE. El eje del lado derecho representa los cinco niveles de lectura, que se describen en Knowledge and Skills for Life. El eje horizontal es el ESE familiar, que es un compuesto estadstico derivado del anlisis de cinco factores que describen el medio familiar: el prestigio de las profesiones de los padres, el nivel de educacin de stos, una medida que describe el acceso a bienes educativos en la casa, y una medida de bienes relacionados con la cultura en la casa, tales como instrumentos musicales o libros de literatura. Los cinco factores contribuyen aproximadamente de igual manera al compuesto de estatus socioeconmico. La medida se gradu para que tuviera una media de cero y una desviacin estndar de uno en el nivel del estudiante para los pases de la OCDE.
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Figura 1. Gradiente socioeconmico de Argentina
600
Calicacin en lectura
OCDE
500
400
Nivel 1
300
-3
Estatus socioeconmico
-2
-1
Fuente: PISA, 2000-2002 Los gradientes socioeconmicos comprenden tres componentes: su nivel, su pendiente y la fuerza de la relacin entre el resultado y el (ESE) Estatus Socioeconmico. a. El nivel de un gradiente para un pas (o para una provincia, estado o escuela) es un indicador de su desempeo promedio, despus de tomar en cuenta el estatus socioeconmico de los estudiantes. El nivel del gradiente argentino es de 452. La pendiente del gradiente indica el grado de desigualdad atribuible al (ESE). Los gradientes ms empinados indican un impacto mayor del ESE en el desempeo de los estudiantes es decir, ms desigualdad. El gradiente de Argentina es ligeramente curvilneo, y su pendiente aumenta ligeramente cuando aumentan los niveles de ESE. (Veremos los gradientes curvilneos en una seccin posterior de este trabajo.) La pendiente del gradiente argentino es de 42.6 (en el centro de los datos), lo que indica que el desempeo en lectura esperado aumenta en 42.6 puntos por un aumento de la desviacin estndar en el ESE.
b.
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Debajo del Nivel 1
Nivel 2
Argentina
Nivel 3
Nivel 4
Nivel 5
700
c.
La fuerza del gradiente se reere a la proporcin de la varianza en el resultado social, explicado por el ESE. Si la fuerza de la relacin es grande, entonces una cantidad considerable de la variacin en la medida del resultado esta asociada con el ESE, mientras que una relacin dbil indica que es relativamente poca la variacin que est asociada con el ESE. La medida ms comn de la fuerza de la relacin es una medida llamada R2 que para este ejemplo es 0.23.
La lnea del gradiente se traza desde el 5 al 95 percentil de las puntuaciones para una poblacin en particular. Para Argentina, el 5 y 95 percentil son -2.72 y 1.33 respectivamente. Por consiguiente, noventa por ciento de los estudiantes argentinos caen en este rango. Los estudiantes en Argentina tienen un ESE ms bajo que los de otros pases de la OCDE. Los percentiles 5 y 95 de todos los estudiantes de la OCDE son -1.71 y 1.55 respectivamente. Para nes ilustrativos, la grca tambin muestra el desempeo en lectura y el ESE para una muestra representativa de 2 mil 500 estudiantes argentinos. stos se hallan representados por los pequeos puntos negros arriba y debajo de la lnea del gradiente, y muestran que hay una variacin considerable en el desempeo en lectura en todos los niveles del ESE. Si bien la lnea del gradiente proporciona bastante informacin acerca de la distribucin del desempeo de lectura y del ESE, y de la relacin entre ambos, no dice cmo es que estas relaciones varan en y entre las escuelas o entre otras jurisdicciones en el pas. Parte de esta informacin puede resumirse con un perl escolar, del que hablaremos en la siguiente seccin. Juntas, ambas grcas proporcionan un resumen til de las relaciones ms importantes entre el desempeo en lectura y el ESE. Tambin brindan un medio til para evaluar y comparar escuelas y un sistema escolar a n de establecer normas y pensar sobre qu tipos de intervenciones puedan ser ms bencas. La expresin barra de aprendizaje se usa en este trabajo como una metfora del gradiente socioeconmico. El asunto principal que encaran la mayor parte de las escuelas y la mayora de los pases es: Cmo podemos elevar y nivelar la barra de aprendizaje? El aumento del desempeo educativo y la reduccin de las desigualdades entre los estudiantes pueden alcanzarse de varias maneras. El enfoque que puede funcionar mejor depende de problemas sociales y polticos, pero tambin depende de la clasicacin del desempeo del estudiante y el ESE en las escuelas y entre ellas, y cmo se relacionan e interaccionan estos factores con los recursos de la escuela y los diversos aspectos de la poltica y la prctica escolar. En la siguiente seccin se abordan los perles escolares, y a manera de ejemplo se utilizarn nuevamente datos de Argentina.
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Perles escolares El concepto perles escolares se usa en este informe para grcas similares a las anteriores pero referidas no a los alumnos, sino a las escuelas, que muestran la relacin entre el desempeo escolar medio y el ESE medio. La Figura 2 lo ejemplica. Esta gura muestra la relacin entre el desempeo escolar promedio en lectura y el estatus socioeconmico escolar medio para las 156 escuelas de Argentina que participaron en PISA. En esta grca, los puntos representan escuelas y no estudiantes. El tamao de los puntos es proporcional a la matrcula escolar. La lnea azul es el gradiente del ESE para los pases de la OCDE, en tanto que la lnea roja es el gradiente del ESE para Argentina, como en la Figura 1. Hay varios hallazgos que se desprenden de este anlisis. a. En muchos pases se considera que viven en la pobreza los nios que estn en el veinte por ciento ms bajo del ingreso o de la distribucin del ESE. El percentil veinte del ESE para los pases de la OCDE es -0.82. La Figura 2 muestra que el rango de las puntuaciones medias de las escuelas en lectura, entre escuelas con calicaciones de ESE medio por encima de -0.82, es relativamente pequeo en comparacin con los que tienen un ESE medio por debajo de ese nivel. Entre el grupo de escuelas con un ESE medio por encima de -0.82, el rango desde las escuelas con desempeo ms bajo hasta las de desempeo ms alto es de aproximadamente ochenta puntos, lo que es consistente con el rango en muchos pases de la OCDE. La grca indica, asimismo, que muchas de las escuelas con un ESE medio por encima de -0.82 tenan calicaciones promedio en lectura que estaban prximas a las normas de la OCDE. Figura 2. Perl escolar de Argentina
OCDE
Nivel 3 Debajo del Nivel 1
-3 -2 -1 0 1 2
Argentina
500
400
300
Fuente: PISA, 2000-2002
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Nivel 1
Nivel 2
Nivel 4
600
b.
Sin embargo, hay una cantidad importante de escuelas en Argentina con un ESE muy bajo. Ms de la mitad de las escuelas de la muestra (57 por ciento) tenan un ESE medio por debajo de -0.82. Para estas escuelas hay un rango importante en las calicaciones medias en lectura, y la mayora se encuentran por debajo del Nivel 2.
Las grcas que exhiben el gradiente socioeconmico (Figura 1) y los perles escolares (Figura 2) proporcionan conjuntamente una caracterizacin til del sistema de enseanza a n de la planear las polticas respectivas. La siguiente seccin analiza cinco tipos diferentes de polticas de intervencin en el contexto de los gradientes socioeconmicos, siguiendo el ejemplo de la barra de aprendizaje en Argentina. Cinco tipos de polticas de intervencin Hay muchas clases distintas de polticas intervencin que, segn se cree, elevan y nivelan la barra de aprendizaje. Para evaluar su impacto potencial en el aumento del desempeo y la reduccin de las desigualdades, se han clasicado en cinco tipos diferentes, que se exponen a continuacin. Las intervenciones universales buscan aumentar el desempeo educativo de todos los nios, mediante reformas que se aplican de igual manera en todo el sistema de enseanza. En trminos generales se dirigen a alterar el contenido y el ritmo del currculo, mejorando las tcnicas de instruccin o el ambiente de aprendizaje en escuelas y aulas. Algunas jurisdicciones respondieron a los resultados de PISA 2000 haciendo reformas curriculares importantes, reduciendo el tamao de los grupos, modicando la edad de ingreso en el kindergarten, o aumentando el tiempo dedicado a la enseanza de la lectura. Todas stas son intervenciones universales. Algunas intervenciones universales se esfuerzan por mejorar los ambientes de aprendizaje de los nios cambiando caractersticas estructurales de las escuelas. Por ejemplo, una reforma que se usa mucho en Estados Unidos es reducir el tamao de la escuela, ya que hay cierta evidencia de que en las escuelas ms pequeas existen mejores relaciones entre maestros y estudiantes y menos problemas de disciplina. Se ha hecho tambin un esfuerzo por incrementar la participacin de los padres en la instruccin de sus hijos en varias formas. Entre stas se encuentran estrategias para aumentar el inters de los padres en las actividades escolares en el hogar, una mejor intervencin de los padres como voluntarios en la escuela y la participacin de stos en el gobierno de sta. No obstante, la mayor parte de las intervenciones universales estn dirigidas a cambiar la prctica docente. Los maestros reciben regularmente programas de actualizacin relacionados con problemas de enseanza, estrategias de evaluacin y manejo del aula. El aprendizaje cooperativo, el enfoque del lenguaje total para
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la enseanza de la lectura, la tutora de compaeros, la evaluacin de portafolios y el manejo de la conducta positiva son ejemplos que han recibido una atencin generalizada durante las dos ltimas dcadas. Tal vez la intervencin universal ms frecuente entre los pases de la OCDE ha sido incrementar la rendicin de cuentas de las escuelas y los sistemas de enseanza mediante la evaluacin del desempeo de los estudiantes. La creencia que sustenta lo anterior es que una mayor rendicin de cuentas motivar a administradores y maestros a mejorar el ambiente de aprendizaje de escuelas y salones de clase lo cual se reejar en una mejor instruccin. La Figura 3 muestra los efectos de una intervencin universal que reforz el desempeo en lectura de todos los estudiantes en una mitad de una desviacin estndar. Esto tiene como efecto elevar la barra de aprendizaje en cincuenta puntos pero no la nivela. El desempeo medio general tambin se incrementa en cincuenta puntos. Figura 3. Intervenciones universales
Intervenciones unversales
700
600
500
400
300
-3
-2
-1
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Debajo del Nivel 1
Nivel 1
Nivel 2
Nivel 3
Nivel 4
Nivel 5
Las intervenciones centradas en el ESE buscan mejorar el desempeo educativo de estudiantes con un estatus socioeconmico bajo, proporcionando un currculo especializado o recursos de enseanza adicionales. El ejemplo clsico son los programas preescolares de Ventaja Inicial para nios de ambientes socioeconmicos bajos, pero hay muchos programas que se enfocan a nios y jvenes en riesgo. Algunos seleccionan a estudiantes con base en un factor de riesgo diferente del ESE, como el referente a si el nio ha inmigrado recientemente, es un miembro de una minora tnica o si vive en una comunidad de bajos ingresos. La distincin importante es que estos programas seleccionan a nios con base en el ESE familiar o algn otro factor relacionado con el ESE, ms que en la capacidad cognitiva del nio. La Figura 4 proporciona un ejemplo de una intervencin centrada en ESE para Argentina. En este caso, los estudiantes con calicaciones ESE debajo de -0.82 (en la escala de la OCDE) reciben una intervencin que logra elevar en cincuenta puntos su desempeo en lectura. Esto tiene el efecto de nivelar la barra de aprendizaje, ya que se eleva el desempeo de los estudiantes de bajo ESE. Sin embargo, el nivel del gradiente la calicacin esperada para un estudiante de ESE promedio se eleva apenas ligeramente con la intervencin. Figura 4. Intervenciones cuyo objetivo es el ESE
Intervenciones cuyo objetivo es el ESE
700
600
500
300
-3
-2
-1
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Debajo del Nivel 1
Nivel 1
400
Nivel 2
Nivel 3
Nivel 4
Nivel 5
Las intervenciones compensatorias proporcionan recursos econmicos adicionales a estudiantes de bajo ESE. stos podran considerarse un subconjunto de las intervenciones cuyo objetivo es el ESE, ya que tienen en la mira a nios de familias de ESE bajo, ms que a nios con un bajo desempeo cognitivo. No obstante, se hace hincapi en mejorar las circunstancias econmicas de los nios provenientes de familias pobres en vez de proporcionar un currculo especializado o recursos educativos adicionales. La aportacin de pagos subsidios a familias pobres es un buen ejemplo porque es una de las palancas principales de las polticas educativas nacionales en muchos pases. Los programas de comidas gratuitas para nios de familias pobres es otro buen ejemplo. La diferencia entre las intervenciones compensatorias y las de otro tipo no siempre es clara. Por ejemplo, algunas jurisdicciones, tales como los distritos escolares, tienen frmulas compensatorias de nanciamiento de fondos que asignan fondos educativos a escuelas, basndose diferencialmente en su ESE. En cierto sentido, sta es una intervencin compensatoria, ya que se esfuerza por compensar el bajo ESE de los estudiantes en las escuelas seleccionadas. No obstante, en las escuelas los fondos pueden usarse para intervenciones centradas en el ESE, para intervenciones dirigidas al desempeo y para intervenciones universales. La Figura 5 muestra el efecto potencial de una intervencin compensatoria en Argentina. En este ejemplo, imaginamos una historia en la que las familias con un ESE por debajo de -0.82 reciben subsidios sucientes para aumentar su ESE en media desviacin estndar. Tambin se da por sentado que los estudiantes de estas familias aumentaron por lo tanto su desempeo acadmico para que fuera consistente con el de otros estudiantes en Argentina de un ESE comparable. Esto equivale a un incremento en el desempeo de alrededor de 22 puntos para estudiantes cuyas familias recibieron subsidios compensatorios. La nueva lnea de gradiente (la lnea verde) se sobrepone a la lnea original, lo que indica que la intervencin no aument ni nivel la barra de aprendizaje. El nuevo gradiente es ms corto, ya que el rango de los resultados del ESE se ha reducido. El resultado medio no ajustado para Argentina aument en 12 puntos aproximadamente como consecuencia de la intervencin, pero la calicacin que se espera de un estudiante promedio de la OCDE (es decir el nivel del gradiente) sigue siendo la misma. Las intervenciones orientadas al desempeo proporcionan un currculo especializado o recursos de enseanza adicionales para ciertos estudiantes con base en su nivel de desempeo acadmico. Por ejemplo, en la mayora de los sistemas educativos, a los estudiantes con necesidades especiales se les da un apoyo adicional merced a programas educativos especiales. Por lo general, stos se realizan por medio de una instruccin personalizada o los lleva a cabo un especialista en pequeos grupos, sea en aulas o en un ambiente distinto. Algunos sistemas de educacin proporcionan programas de prevencin temprana que se ocupan de nios que, segn se cree, corren el riesgo de fracasar en la escuela cuando ingresan en kindergarten o en el primer ao, mientras que otros sistemas dan una prevencin
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Figura 5. Intervenciones compensatoria

Intervenciones compensatorias
700
600
500
400
300
-3
-2
-1
Fuente: PISA, 2000-2002 tarda o programas de recuperacin para nios que no logran avanzar a un ritmo normal durante los primeros aos de la escuela primaria. Los programas orientados al desempeo buscan mejorar la capacidad de los nios para aprender reduciendo conductas de inadaptacin o aumentando su autoestima. Estos y otros programas clnicos y de consejera pueden situarse en esta categora aun cuando generalmente se dirigen a nios con ciertas conductas y no a aquellos con un bajo desempeo acadmico. En el nivel de la escuela secundaria, estos programas se brindan con frecuencia en escuelas alternativas. Algunos programas orientados al desempeo buscan aportar un currculo modicado a los estudiantes con un alto desempeo acadmico o a aquellos que tienen dones especiales. En trminos ms generales, los programas que seleccionan a algunos estudiantes para dirigirlos a diferentes tipos de programas pueden considerarse intervenciones orientadas al desempeo, porque buscan hacer corresponder el currculo y la docencia a la capacidad acadmica o al desempeo de los estudiantes. La repeticin de grados podra considerarse una intervencin orientada al desempeo, porque la decisin de hacer que un nio repita un grado se basa con frecuencia sobre todo en el desempeo escolar; sin embargo, en muchos casos la repeticin de grados no implica un currculo modicado o recursos de enseanza adicionales y, por consiguiente, no cabra en la denicin de una intervencin orientada al desempeo.
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Debajo del Nivel 1
Nivel 1
Nivel 2
Nivel 3
Nivel 4
Nivel 5
La Figura 6 da un ejemplo que se basa en los datos de PISA sobre Argentina. Las echas muestran que esta intervencin est orientada a estudiantes con un bajo desempeo en lectura (en este caso por debajo del Nivel 2). La intervencin hipottica tiene el efecto de incrementar el desempeo en lectura en cincuenta puntos, que es la mitad de una desviacin estndar. Esto tendra el efecto de aumentar y nivelar la barra de aprendizaje, como se muestra en el cambio del gradiente de PISA 2000 (lnea roja) al nuevo gradiente (lnea verde). Una intervencin que lograr mejorar las calicaciones de los estudiantes que tuvieran un bajo desempeo en esa cantidad aumentara el nivel general de desempeo en unos 21 puntos, y reducira de manera importante las desigualdades desde el punto de vista socioeconmico. Figura 6. Intervenciones orientadas al desempeo
Intervenciones orientadas al desempeo
700
600
500
400
300
-3
-2
-1
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Debajo del Nivel 1
Nivel 1
Nivel 2
Nivel 3
Nivel 4
Nivel 5
Las intervenciones inclusivas se esfuerzan por incluir a los estudiantes marginados en las escuelas y las aulas de la mayora Estas prcticas se han concentrado a menudo en la inclusin de estudiantes con discapacidades en salones de clase regulares en vez de segregarlos a clases o escuelas especiales. En este informe las intervenciones inclusivas se consideran de una manera ms amplia a n de abarcar reformas orientadas a la inclusin de cualquier tipo de estudiantes que puedan ser segregados, incluyendo a los estudiantes con discapacidades, a las minoras tnicas y a estudiantes de familias con un bajo ESE. Algunas intervenciones inclusivas tratan de reducir la segregacin entre escuelas basada en ESE, volviendo por ejemplo a trazar los lmites de captacin de la escuela, llevndolos en autobs, amalgamando escuelas o creando escuelas imn en lugares con bajo ESE, es decir escuelas con programas y enseanza especiales que no pueden encontrarse en otro lado e ideadas especialmente para atraer estudiantes de otros distritos y evitar la segregacin. Otras intervenciones inclusivas pueden intentar disminuir la segregacin entre las clases dentro de las escuelas, integrando por ejemplo a los estudiantes con discapacidades en una clase comn y corriente. Una cuestin importante en la poltica educativa es que los programas que seleccionan a los estudiantes estn por lo general en oposicin a los esfuerzos por evitar la segregacin de aqullos. De igual modo, los programas que dan a los padres una mayor posibilidad de elegir escuelas mediante bonos o subsidios a la demanda o planes de matrcula abiertas pueden dar como resultado una mayor segregacin a menos que haya cuotas decretadas que garanticen que los estudiantes con discapacidades, con bajo ESE o las minoras tnicas estn proporcionalmente representados en todas las escuelas. Otros tipos de programas especiales, como el aprendizaje de lenguas intensivo o las escuelas charter( escuela pblica que opera independientemente de la junta escolar del lugar, a menudo con un currculo y una losofa educativa diferente de las de otras escuelas del sistema), tambin pueden aumentar la segregacin. Esta ltima es asimismo mayor en sistemas donde hay un sector privado importante. La Figura 7 es un ejemplo para el caso de Argentina. Aqu consideramos el efecto en la barra de aprendizaje si todos los estudiantes que asistieran a escuelas con un ESE por debajo de -1.30 fueran reubicados en escuelas con calicaciones ESE por encima de este umbral. Esta intervencin hipottica permitira que hubiera escuelas con un ESE muy alto, pero garantizara que no hubiera estudiantes que asistieran a escuelas con un ESE muy bajo. El resultado de la intervencin es que los estudiantes que asistieran a escuelas con un ESE bajo recibiran un aumento considerable en sus calicaciones: en promedio alrededor de 39 puntos. Estos cambios en el desempeo en lectura tienen un efecto importante en el gradiente socioeconmico, lo que es evidente en la gura si se compara el gradiente inicial (lnea roja) con el gradiente despus de la intervencin (lnea verde).
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Figura 7. Intervenciones inclusivas

600
Argentina
500
400
300
-3
-2
-1
Fuente: PISA, 2000-2002 PIRLS y PISA como herramientas para moldear la poltica educativa Uno de los retos de cualquier estudio comparativo es reunir datos que brinden indicadores importantes del desempeo del estudiante que puedan usarse para hacer comparaciones internacionales y supervisin de rutina y que a la vez renan datos que puedan usarse a n de investigar los efectos de la poltica y la prctica educativas. Una de las grandes fortalezas tanto de PIRLS como de PISA es que proporcionan evaluaciones regulares del desempeo de los estudiantes junto con mediciones del ambiente de stos. En consecuencia, los pases pueden evaluar si su barra de aprendizaje se modica con el tiempo. Otra caracterstica importante de estos estudios es que permiten a los pases comparar sus resultados entre s en lo que respecta a los indicadores clave que describen los recursos escolares y diversas caractersticas estructurales y sociales de las escuelas y las aulas. A medida que estos estudios avanzan, los elementos centrales relativos al desempeo y los antecedentes del estudiante sern consistentes de una investigacin a otra. Sin embargo, se desarrollarn nuevas medidas en relacin con diferentes aspectos de las polticas y la prctica escolares y del aula en un intento por incrementar nuestro conocimiento acerca de qu es lo que funciona en diferentes tipos de sistemas educativos.
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Debajo del Nivel 1
Nivel 1
Nivel 2
Nivel 3
Nivel 4
Los ejemplos proporcionados en la seccin anterior no se presentan para demostrar que ciertos tipos de intervencin son mejores que otros, sino que ms bien se presentan como un marco para pensar qu tipos de intervencin sern ms ecaces para determinados pases y sistemas de enseanza. El argumento es que ciertas clases de intervenciones son apropiadas para diferentes sistemas de enseanza, segn sea la relacin entre el desempeo y el ESE dentro de las escuelas y entre unas y otras, y segn cmo se asignan a escuelas estudiantes de distintos medios. En trminos generales, la mejor mezcla de polticas para un pas es probablemente la combinacin de dos o ms tipos de intervenciones. Los gradientes socioeconmicos y los perles escolares son los puntos de partida para un anlisis ms cabal de las relaciones entre los resultados de la enseanza y las aportaciones y los procesos que inuyen en estos resultados. Lo restante de este trabajo se centra en diez preguntas relacionadas con polticas educativas asociadas con la elevacin y la nivelacin de la barra de aprendizaje. Proporcionan un marco o sistema para un conjunto de anlisis que pueden inspirar la poltica educativa tanto nacional como localmente.
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Pregunta 1 Hasta qu punto varan pases y escuelas en su desempeo educativo?
Variacin entre estudiantes, escuelas y pases El inuyente estudio sobre la equidad educativa en Estados Unidos, Equity of Educational Opportunity (Coleman et al., 1966), sealaba que las escuelas no variaban mucho en sus resultados despus de tomar en consideracin el medio familiar de los estudiantes. Este trabajo gener dos dcadas de discusiones acerca de si las escuelas proporcionaban algn valor agregado al aprendizaje de los nios, adems del que reciben en el medio familiar. La pregunta no era si haba ms aprendizaje en la escuela que en la casa, sino ms bien si algunas escuelas eran ms ecaces que otras en producir elevados niveles de logro educativo. Las investigaciones realizadas durante la dcada del ochenta y del noventa arrojaron evidencias denitivas de que las escuelas realmente varan en sus resultados, aun cuando se tomen en cuenta las diferencias en los ambientes familiares y la capacidad de los estudiantes cuando ingresan en la escuela (Rutter, 1983; Raudenbush y Bryk, 1986; Willms y Raudenbush, 1989). En el curso de estas investigaciones, a los investigadores les interesaba saber cmo calcular de la mejor manera los efectos de la escuela y en particular cmo integrar los datos en el nivel individual y en el escolar (Burstein, 1980; Lau, 1979), y tomar en cuenta los errores de medicin y de muestreo (Aitkin y Longford, 1986; Raudenbush y Byrk, 1986). Desarrollaron ecaces modelos estadsticos, que ahora se conocen popularmente como modelos jerrquico-lineales, para calcular los efectos escolares. Un efecto escolar se dene como el efecto en los resultados de los estudiantes relacionados con su asistencia a un escuela en particular, una vez descontados los efectos asociados con el medio familiar del estudiante y los factores econmicos y sociales ms amplios que se hallan fuera del control de los maestros y los administradores escolares (Raudenbush y Willms, 1995). Los modelos jerrquico-lineales permiten a los investigadores hacer comparaciones entre escuelas y otras unidades, como aulas, distritos escolares y pases, al mismo tiempo que toman en cuenta el error de medicin y el de muestreo. El modelo ms bsico, llamado modelo vaco, simplemente divide la varianza de una variable de inters en dos componentes dentro del grupo y entre grupos. Tambin proporciona estimaciones del grado en que varan las unidades en cada nivel. En el caso de PIRLS y PISA, podemos examinar el grado de variacin en el desempeo de la capacidad de lectura y escritura entre pases, entre escuelas en cada pas y dentro de las escuelas.
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Cuadro 1. Variacin entre estudiantes, escuelas y pases en el desempeo en lectura PIRLS 2001 Coecientes Media general Componentes de la varianza Estudiantes Estimacin 502 Desviacin estndar 66.3 Error estndar (9.3) Varianza (%) PISA 2000-2002 Estimacin 495 Desviacin estndar 78.4 Error estndar (5.3) Varianza (%)
4,396 (48.2%) 1,881 (20.6% 2,848 (31.2%)
6,149 (60.7%) 3,237 (31.9%) 749 (7.4%)
Escuelas Pases
43.4 53.4
56.9 27.4
Fuente: PIRLS 2001 y PISA 2000.
El Cuadro 1 presenta resultados para un modelo vaco ajustado a los datos sobre desempeo en lectura en PIRLS y PISA. En PIRLS, las calicaciones en la capacidad de lectura se graduaron para tener una media de 500 y una desviacin estndar de cien en lo que se reere a los estudiantes en todos los pases participantes. El valor estimado de la media general con el modelo vaco es 502. No es exactamente quinientos porque el modelo multinivel toma en cuenta el grado de precisin con el que se calcula el trmino medio de cada escuela y pas, y asigna valor a cada unidad en conformidad con ello. De manera similar, el valor estimado de la media general para PISA es 495. Advirtase que en PISA los resultados se escalaron tambin para que tuvieran un trmino medio de quinientos y una desviacin estndar de cien en el nivel del estudiante para todos los pases de la OCDE, y no en todos los pases como en PIRLS. De este modo, no podemos comparar directamente niveles de resultados entre uno y otro estudio a causa de sus diferentes escalas. Asimismo, en la siguiente seccin, cuando se desplieguen los resultados para cada pas, los resultados medios de los pases que participaron en ambos estudios son ms bajos en PISA que en PIRLS, pero esto es simplemente un artefacto del mtodo de construccin de la escala.
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PIRLS Los resultados para el modelo vaco de PIRLS indican que hay una variacin importante en el desempeo de lectura en los tres niveles del sistema educativo. La varianza total (4396 + 1881 + 2848) es 9 mil 125, que corresponde a una desviacin estndar de 95.5. En lo que respecta al estudiante, la varianza es de 4 mil 396 y la desviacin estndar es 66.3. No podemos inferir directamente de PIRLS el signicado de los puntos de las calicaciones como equivalentes del grado; sin embargo, una regla emprica en los estudios estadounidenses es que la diferencia de puntajes equivalente a un grado es aproximadamente una desviacin estndar en el nivel elemental. Para PIRLS, en promedio, la desviacin estndar en los pases es de unos 79.7 puntos, en tanto que para Estados Unidos la desviacin estndar es de 83.2 puntos. Para los nes de este anlisis, considerar que ochenta puntos equivalen a un grado aproximadamente. Por lo tanto, la desviacin estndar promedio en las escuelas es aproximadamente equivalente a alrededor de 0.82 grados (66.3 dividido entre ochenta). Esto signica que en una escuela tpica, las calicaciones de los estudiantes de cuarto grado varan considerablemente: alrededor de dos tercios tendran calicaciones que en trminos equivalentes de grados oscilaran entre 3.1 y 4.7 (3.9 0.8= 3.1 y 3.9 + 0.8 =4.7) en tanto que aproximadamente el 95 por ciento tendra calicaciones que en trminos equivalentes de grados oscilaran entre 2.3 y 5.5 (3.9 1.6= 2.3 y 3.9 + 1.6= 5.5 ) Sin embargo, en la siguiente seccin veremos que las calicaciones en lectura de PIRLS estn sesgadas en casi todos los pases. Por lo tanto, el rango de calicaciones en cuarto grado en la escuela tpica probablemente incluye alumnos con resultados muy por debajo del equivalente a un grado de 2.3 en la mayor parte de los pases. La varianza en el nivel escolar es 1881, con una desviacin estndar de alrededor de 43.4 puntos. Esto representa una variacin importante. Indica que aproximadamente el 95 por ciento de las escuelas tiene calicaciones medias en un rango que va de 416 a 588. Si se utiliza el clculo general de equivalente de grado de ochenta puntos, el rango de las calicaciones medias de las escuelas comprende ms de dos niveles de grado. En cuanto al nivel del pas, la varianza es de 2 mil 848 y la desviacin estndar es de 53.4. Esto es mayor que la varianza entre las escuelas dentro de los pases. Indica que el rango de calicaciones es ms de doscientos puntos, o aproximadamente dos y medio grados. En trminos porcentuales, 31.2 por ciento de la variacin es entre los pases, en tanto que el 20.6 por ciento es entre las escuelas dentro de los pases y 48.2 por ciento es entre los estudiantes dentro de las escuelas.
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PISA Los resultados de PISA tambin indican que hay una variacin considerable entre las escuelas y los pases en el desempeo de lectura de los estudiantes a la edad de 15 aos, si bien hay mucha menos variacin entre los pases. Para PISA, slo el 7.4 por ciento de la variacin en el desempeo en lectura es entre los pases, mientras que el 31.9 por ciento es entre las escuelas existentes en los pases y 60.7 por ciento es entre los estudiantes en las escuelas. En PISA es posible calcular aproximadamente una calicacin equivalente al grado, porque en algunos pases los jvenes de 15 aos cursan dos grados en un ao debido a la fecha acostumbrada de ingreso en la escuela primaria. En 12 pases de la OCDE, fue posible identicar a jvenes que estaban o en un grado ms bajo o en uno ms alto, con base en su fecha de nacimiento. Por ejemplo, en la Repblica Checa, la mayora de los jvenes que nacieron entre enero y agosto de 1984 estaban en el 10 grado en el momento de la evaluacin de PISA, en tanto que la mayora de aquellos nacidos entre septiembre y diciembre de 1984 estaban en el 9 grado. Un clculo del efecto de grado en los resultados de PISA en la Repblica Checa puede por consiguiente obtenerse comparando los resultados de los jvenes en estos dos grados, sin contar a los que no haban llegado al grado 9 o 10 a tiempo porque los haban atrasado un grado, en la mayor parte de los casos. Se llevaron a cabo anlisis multinivel (estudiantes ubicados dentro de escuelas anidadas dentro de pases) para calcular el efecto de grado y el efecto de madurez en las calicaciones de PISA de lectura. Para los 12 pases donde los jvenes de 15 aos estaban en dos niveles de grado, el efecto de grado fue de 34.3 puntos (error estndar = 3.5). En este informe se considera que 35 puntos en la escala de PISA son aproximadamente equivalentes a un grado. En cuanto al nivel del estudiante, la varianza entre las calicaciones en lectura es de 6 mil149, lo que corresponde a una desviacin estndar de 78.4. De esta manera, el rango de calicaciones para muchachos de 15 aos que estn en las escuelas se extiende ms de cuatro niveles de grado por encima y otros tantos por debajo de la media. Dentro de los pases, la varianza en el nivel escolar es de 3 mil 237 y la desviacin estndar es de 56.9. Esto indica que hay una variacin considerable entre las escuelas existentes en los pases. En promedio, si consideramos el rango de dos desviaciones estndar por encima y por debajo de la media, esto es equivalente a alrededor de tres grados completos por arriba y otros tantos por debajo de la media. Por ltimo, la varianza entre los pases es de 749, con una desviacin estndar de 27.4. As, las calicaciones promedio de los pases con ms altas calicaciones estn a ms de tres equivalentes de grados completos por encima de los pases con el desempeo ms bajo.
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Variacin entre pases El Cuadro 2 presenta estadsticos que describe la distribucin de calicaciones por cada pas que particip en PIRLS y PISA. Cuadro 2. Indicadores de competencia de lectura
PIRLS 2001 Media Pases de la OCDE Australia Austria Blgica Canad Repblica Checa Dianamarca Finlandia Francia Alemania Grecia Hungra Islandia Irlanda Italia Japn Corea Luxemburgo Mxico Paises Bajos 554.2 (2.4) 528 8 57.3 (2.4) -.20 (.18) 540.7 (2.4) 71.0 (2.4) -.36 (.13) 525.2 (2.4) 539.1 (1.9) 524.2 (3.6) 543.2 (2.2) 512.4 (1.2) 70.5 (2.4) 67.3 (1.9) 73.3 (3.7) 65.8 (2.2) 74.7 (1.3) -.23 (.13) -.37 (.15) -.34 (.16) -.35 (.12) -.28 (.06) 544.1 (2.4) 536.9 (2.3) 71.9 (2.4) 64.6 (2.4) -.23 (.11) -.38 (.15) 528.4 (3.5) 507.1 (2.4) 507.1 (3.6) 534.3 (1.6) 491.5 (2.4) 496.9 (2.4) 546.5 (2.6) 504.6 (2.7) 484.0 (2.5) 473.8 (5.0) 479.9 (4.0) 506.9 (1.5) 526.6 (3.2) 487.4 (2.9) 522.3 (5.2) 524.8 (2.4) 441.0 (1.5) 422.1 (3.3) 531.9 (3.4) 528 8 101.7 (1.6) 93.0 (1.6) 107.0 (2.4) 94.6 (1.0) 96.3 (1.9) 98.0 (1.8) 89.4 (2.6) 91.8 (1.7) 111.3 (1.9) 97.1 (2.7) 93.8 (2.1) 92.4 (1.4) 93.6 (1.7) 91.4 (2.7) 85.7 (3.0) 69.5 (1.6) 100.5 (1.5) 85.9 (2.1) 88.6 (2.7) 108 2 -.22 (.04) Desviacin Sesgo Estndar Media PISA 2000-02 Desviacin Estndar Sesgo
-.38 (.05) -.50 (.05) -.26 (.04) -.44 (.07) -.35 (.07) -.45 (.14) -.27 (.05) -.49 (.07) -.24 (.07) -.24 (.01) -.32 (.04) -.37 (.04) -.32 (.11) -.50 (.07) -.44 (.06) -.48 (.08) .08 (.06)
-.39 (.07)
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Paises Bajos Nueva Zelanda Noruega Polonia Portugal Repblica Eslovaca Espaa Suecia Suiza Turqua Reino Unido Inglaterra Escocia Estados unidos
554.2 (2.4) 528.8 (3.7) 499.2 (2.9)
57.3 (2.4) 93.4 (3.8) 81.1 (3.0)
-.20 (.18) -.38 (.14) -.47 (.13)
( ) 531.9 (3.4) 528.8 (2.8) 505.4 (2.8) 479.1 (4.5) 470.1 (4.5) 492.7 (2.7) 516.3 (2.2) 494.5 (4.2) 523.5 (2.6)
( ) 88.6 (2.7) 108.2 (2.0) 103.6 (1.7) 99.8 (3.1) 97.1 (1.8) 84.8 (1.2) 92.2 (1.2) 102.1 (2.0) 100.5 (1.5)
-.39 (.07) -.36 (.05) -.44 (.04) -.32 (.07)
-.23 (.05)
518.1 (2.8) 561.0 (2.2) 449.4 (3.5)
70.2 (2.7)
-.51 (.16) -.32 (.04) -.31 (.04) -.29 (.04)
65.8 (2.2)
-.36 (.12)
86.2 (3.5)
-.17 (.12) -.22 (.04)
552.9 (3.5) 528.2 (3.5) 542.2 (3.8)
86.5 (3.5) 84.2 (3.5) 83.2 (3.8)
-.38 (.14) -.36 (.17) -.53 (.15) 504.3 (7.0) 348.9 (3.3) 418.2 (9.9) 396.1 (3.1) 430.4 (4.9) (3.6) 104.7 (2.7) 99.4 (1.9) 108.5 (3.4) 86.2 (1.9) 101.6 (3.0) (1.7) -0.24 (0.05)
Pases no miembros de la OCDE Albania Argentina Belice Brasil Bulgaria Chile Colombia Chipre Hong Kong (Rae de China) Indonesia Irn, Rep Islmica de 413.8 (4.4) 92.2 (4.3) -.10 (.11) 422.4 (4.3) 494.0 (2.9) 527.9 (3.1) 80.5 (4.4) 81.3 (2.8) 62.8 (3.1) -.08 (.18) -.31 (.12) -.47 (.18) 525.4 (2.9) 370.5 (4.0) 83.9 (2.4) 72.5 (2.5) -.62 (.07) -.05 (.05) 550.5 (3.8) 82.5 (3.8) -.55 (.22) 419.5 (5.9) 326.8 (5.1) 95.6 (5.9) 105.6 (5.1) -.13 (.18) .16 (.13) .05 (.06) -.13 (.06)
-.21 (.09)
-.13 (.07) -.12 (.06)
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Israel Kuwait Letonia Lituania Lithuania Macedonia, Antigua Repblica Yugoslava de Moldova, Rep Marruecos Per Rumania Federacin Rusa Singapure Eslovenia Tailandia
508.9 (2.9) 396.5 (4.3) 544.6 (2.3) 543.4 (2.6) 441.6 (4.8) 491.7 (4.1) 349.5 (9.9) 511.7 (4.7) 527.9 (4.3) 527.9 (5.2) 501.5 (1.9)
93.6 (2.8) 89.0 (4.2) 61.5 (2.2)
-.47 (.12) -.20 (.15) -.26 (.13)
452.8 (8.4) 457.9 (5.3) 482.3 (4.1) 372.5 (1.9)
109.3 (4.0) 102.2 (2.3) 96.3 (3.9) 93.6 (1.2)
-.29
(.07)
-.21 (.06) -.35 (.15)
64.3 (2.6) 103.1 (4.8) 75.2 (4.1) 114.9 (9.9)
-.32 (.14) -.28 (.13) -.25 (.18) .20 (.36) 326.8 (4.4) 96.0 (2.2) 92.0 (1.8) .11 (.07) -.11 (.05)
89.8 (4.7) 66.4 (4.4) 91.8 (5.3) 71.7 (2.0)
-.41 (.19) -.51 (.42) -.71 (.24) -.32 (.12) 430.3 (3.1) 76.6 (1.7) -.09 (.06) 461.7 (4.2) -.13 (.04)
Nota. Los errores estndar se indican entre parntesis. Las medias que dieren de manera signicativa de la media internacional (500) se indican con negritas. Las desviaciones estndar que dieren de la desviacin estndar promedio entre pases (79.7 para PIRLS y 94.8 para PISA) se indican con negritas. Las distribuciones que son asimtricas de manera signicativa (con sesgo considerablemente mayor o menor que cero) tambin se indican con negrillas.
Fuente: IEA PIRLS 2001 y OCDE PISA 2000.
PIRLS Todos los pases de la OCDE, excepto Turqua, tuvieron calicaciones por encima del promedio internacional en PIRLS. De los pases no miembros de la OCDE, ocho pases/territorios tuvieron calicaciones mucho ms altas que el promedio internacional: Bulgaria; Hong Kong (Regin Administrativa Especial de China), China; Israel; Letonia; Lituania; Rumania; la Federacin Rusa y Singapur. Nueve pases que no pertenecen a la OCDE tuvieron calicaciones mucho ms bajas que el promedio internacional, en tanto que la calicacin media para Eslovenia no fue muy diferente del promedio internacional. La desviacin estndar promedio para los pases en el PIRLS fue de 79.7. La dispersin de las calicaciones de Nueva Zelanda y ocho de los 18 pases no pertenecientes a la OCDE fue signicativamente mayor que el promedio de todos los pases en el PIRLS. En contraste con esto, las desviaciones estndar fueron signicativamente menores
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que el promedio de PIRLS en diez de los pases de la OCDE y slo cinco de los pases no miembros de esta organizacin. La tercera columna del Cuadro 2 indica el grado en que es simtrica una distribucin. Las distribuciones con sesgo negativo tienen resultados bajos que se extienden mucho ms por debajo de la media que como lo hacen las calicaciones altas, que se extienden encima de aqulla; lo contrario es el caso de clasicaciones que se sesgan positivamente. Las calicaciones estn sesgadas en forma muy negativa en 14 de los 17 pases de la OCDE y en nueve de los 18 pases no pertenecientes a esta organizacin. En conjunto, la calicacin media en lectura (en lo que se reere a los pases) es 529.4, la desviacin estndar promedio es 74.5 y el sesgo promedio es -0.35. En cambio, el promedio de las puntuaciones medias de los pases que no son miembros de la OCDE es 472.2, la desviacin estndar es de 84.6 y el sesgo de -0.28. Los resultados indican que las distribuciones de resultados en los pases ms ricos son superiores a las de pases con un ingreso ms bajo. No obstante, un aspecto importante de esa superioridad es que tienen en general menos estudiantes con calicaciones muy bajas, gracias a lo cual tienen una calicacin media alta pero con menor dispersin. Los resultados tambin revelan que los pases con calicaciones promedio elevadas tienen por lo general desviaciones estndar ms pequeas: la correlacin es de -0.73. Asimismo, los pases con calicaciones promedio elevadas tienen distribuciones menos sesgadas: la correlacin es de -0.77. Por consiguiente, los pases con distribuciones superiores son ms homogneos en sus logros y tienen menos estudiantes con calicaciones muy bajas. PISA El promedio de las medias para los pases de la OCDE es de 501.1, en comparacin con el 420.2 de los pases no miembros de esa organizacin. Sin embargo, la desviacin estndar de las calicaciones en los pases de la OCDE (95.2) es similar a la de los pases no miembros de la OCDE (93.4). Al igual que en PIRLS, el sesgo promedio de los puntajes de los pases de la OCDE (-0.33) es considerablemente mayor que el pases no pertenecientes a esa organizacin (-0.16). La correlacin entre las medias de los pases y sus desviaciones estndar en PISA es de 0.07, que es considerablemente diferente de la observada en PIRLS. Con todo, las calicaciones medias estn correlacionadas negativamente con el sesgo; la correlacin es de -0.74, que es similar a la de PIRLS.
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Implicaciones para las polticas educativas Varan las escuelas en su desempeo educativo? La respuesta es inequvoca: hay grandes diferencias estadsticamente signicativas entre las escuelas en su desempeo, tanto dentro de los pases como entre ellos. En 4 grado, los pases con las calicaciones medias ms altas son por lo general ms homogneos en sus logros y tienen menos estudiantes con calicaciones muy bajas. A los 15 aos, las diferencias entre las escuelas y entre los pases son mayores en trminos absolutos, y al igual que en el 4 grado, los pases que ms xito tienen son aquellos que tienen menos estudiantes con calicaciones muy bajas. En otros trminos, los pases que tienen las calicaciones ms altas alcanzan un alto desempeo no tan slo al elevar de manera uniforme las calicaciones de todos los estudiantes sino tambin reduciendo la cantidad de nios con calicaciones muy bajas. Una forma de considerar estos resultados es que hay una transicin crtica de la etapa de aprender a leer a la de leer para aprender. Para la mayora de los estudiantes esto sucede a los 8 o 9 aos, y es tpico que ocurra a nes del 3er grado. Si los nios no son capaces de leer con facilidad y entender lo que estn leyendo cuando entran al 4 grado, no estn en las mejores condiciones para sacar provecho de las oportunidades de aprendizaje que encontrarn despus. Un indicador crtico para los pases es, pues, el porcentaje de nios que estn en posibilidades de hacer esta transicin de manera exitosa.
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Pregunta 2 Hay una relacin signicativa entre el desempeo en lectura y el estatus socioeconmico?
Los gradientes socioeconmicos en los resultados de los nios son evidentes muy poco despus del nacimiento. Por ejemplo, los nios que han nacido en familias con un alto ESE tienen normalmente un temperamento mejor que aquellos nacidos en familias con un bajo ESE (Japel, Normand, Tremblay y Willms, 2002; Sameroff, Seifer y Elias, 1982). Los gradientes del ESE tambin se hacen evidentes durante el periodo preescolar tanto en los resultados conductuales como en los cognitivos (Hertzman y Weins, 1996; Willms, 2002). Los investigadores que han estudiado el desarrollo del vocabulario temprano en los nios, precursor importante de las habilidades de lectura, han descubierto que las trayectorias de crecimiento dieren en los nios provenientes de distintos medios socioeconmicos (Hart y Risely, 1995). Cuando los nios ingresan en la escuela, el gradiente est bien establecido tanto en las habilidades cognitivas como en la conducta (Willms, 2002, 2003). Durante los aos de la educacin primaria y media, los nios tienen menos probabilidades de desempearse bien en las prcticas acadmicas o de participar en actividades escolares curriculares y extracurriculares si sus padres tienen ingresos bajos, un nivel de educacin deciente o estn desempleados o tienen carreras de escaso prestigio (Datcher, 1982, Finn y Rock, 1997; Johnson, Crosnoe y Elder, 2001; Voelkl, 1995). Los nios que provienen de medios con un bajo ESE propenden asimismo a dejar pronto la escuela (Cairns, Cairns y Neckerman, 1989; Crane, 1991; Ensminger y Slusarcick, 1992; Janosz et al., 1997; Rumberger, 1995), y tienen menos probabilidades de ingresar con xito en el mercado laboral o proseguir con una capacitacin posterior a la escuela secundaria. Las primeras investigaciones sobre gradientes se interesaron principalmente en indagar hasta qu punto estaba determinada la adquisicin de una ocupacin por parte de un individuo por las posiciones socioeconmicas de sus padres y hasta qu punto el logro educativo mediaba en esa relacin (Bielby, 1981; Sewell y Hauser, 1975). Durante los ltimos aos de la dcada de 1970 y 1980, los investigadores comenzaron a interrogarse si los gradientes podan modicarse con polticas y reformas a la educacin (Heath, 1990; McPherson y Willms, 1986, 1987). Otra lnea de investigacin estudi si los efectos de las escuelas y los programas escolares eran distintos para los nios de diferentes medios tnicos y circunstancias familiares (Gamoran, 1986; 1990, Raudenbush y Willms, 1995). La investigacin sobre los gradientes se ha centrado principalmente en la correlacin entre logro y ESE (White, 1982; Sirin, 2005), sin poner atencin en los tres componentes de los gradientes: su nivel, su pendiente y su fuerza.
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Las hiptesis ms fundamentales sobre las pendientes de los gradientes del ESE es que existe una importante relacin bivarida entre los resultados sociales y el ESE. En el caso del desempeo escolar en lectura, la hiptesis puede formularse como sigue: Hay una relacin signicativa entre el desempeo en lectura del estudiante y el ESE. En el caso ms sencillo, esta hiptesis puede probarse con una medida de resultados continua, como cuando el desempeo en lectura se sirve de un anlisis de regresin de mnimos cuadrados.2 Por ejemplo, la pendiente que indica la magnitud de la relacin entre el desempeo en lectura y el ESE para Argentina en PISA (vase Figura 1) fue de 47.7, que es signicativa estadsticamente (p < 0.05). Gradientes socioeconmicos para PIRLS y PISA Los Cuadros 3 y 4 proporcionan los clculos de los gradientes socioeconmicos para PIRLS y PISA respectivamente. stos se muestran grcamente en las Figuras 8 y 9. En muchos pases, la relacin entre el desempeo en lectura y el ESE es curvilnea y, por consiguiente, un segundo trmino que denote el cuadrado del ESE qued incluido en el modelo. En consecuencia, algunos gradientes aparecen como lneas curvas en las dos guras. Los resultados muestran claramente que los niveles y las pendientes varan considerablemente de un pas a otro, para los estudiantes de 4 grado evaluados en PIRLS y para los estudiantes de 15 aos evaluados en PISA.
La regresin de mnimos cuadrados comn est dada por: Yi = 0 + 1 Xi + ri (1) donde Yi es la calicacin en lectura de un estudiante, y Xi es el ESE del estudiante. La ordenada en el origen, (que en lo sucesivo se designar como intercepto o interseccin) 0, es la calicacin resultante esperada para un estudiante que tiene una calicacin de cero en Xi. El coeciente, 1, es la pendiente del gradiente socioeconmico. Los parmetros, ri, son los residuos del nivel del estudiante; esto es, la desviacin de las calicaciones de los estudiantes a partir de la lnea de regresin. La fuerza del gradiente, llamada R2, es la proporcin de varianza en la medida del resultado explicada por el ESE; es la diferencia entre la varianza en Yi y la varianza de los residuos, expresadas como una fraccin de la varianza en Yi. La hiptesis del gradiente es: H0 : 1 = 0 H1 : 1 0 (2) La signicatividad estadstica de 1 depende de la magnitud del error estndar, y se evala con una prueba t con n-1 grados de libertad. Tanto en PIRLS como en PISA, debido a la naturaleza del diseo de muestreo y el uso de mltiples cuadernillos para la prueba de lectura, el clculo del error estndar requiere una programacin especial para utilizar los pesos relativos al diseo duplicados (en PIRLS con la tcnica jack nife, en PISA con un diseo de replicaciones repetidas balanceadas). Los errores estndar no pueden obtenerse directamente de la mayor parte de los paquetes estadsticos normales.
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Cuadro 3. Especicaciones de los gradientes del desempeo en lectura,

Media ajustada al ESE (error estndar) Pases de la OCDE Canad 527.6 Repblica Checa 542.1 Francia 522.7 Alemania 533.8 Greecia 520.0 Hunggra 543.2 Islandia 496.9 Italia 548.7 Pases Bajos 558.4 Nueva Zelanda 508.8 Noruega 477.8 Repblica Eslovaca 526.5 Suecia 548.6 Turqua 462.1 Inglaterra 563.7 Escocia 530.5 Pases no miembros de la OCDE Argentina 446.6 Belice 359.0 Bulgaria 572.8 Colombia 437.5 Chipre 493.0 Hong Kong (RAE de China) 533.1 Irn, Rep. Islmica de 455.2 Israel 501.0 Kuwait 403.2 Letonia 541.5 Lituania 536.1 Macedonia, Antigua 459.0 Repblica Yugoslava de Moldova, Rep 497.8 Rumania 521.1 Federacin Rusa 523.5 Singapur 537.4 Eslovenia 502.3 (2.1) (2.3) (2.09) (1.6) (4.1) (2.0) (1.7) (2.2) (2.2) (4.3) (3.5) (2.5) (2.3) (3.5) (3.2) (4.1) (5.3) (8.2) (3.4) (6.8) (3.5) (2.8) (4.7) (4.5) (4.1) (2.5) (2.6) (5.4) (4.2) (3.8) (4.2) (4.2) (1.9) Pendiente del ESE (error estndar) 22.3 27.4 27.7 34.8 30.2 37.8 24.3 22.1 22.7 33.3 30.3 36.7 23.1 32.2 33.9 32.8 33.3 50.2 30.9 21.1 29.8 5.9 39.9 48.9 8.8 20.2 27.9 35.1 31.4 37.0 13.4 41.0 32.7 (2.6) (2.4) (1.7) (1.4) (2.0) (2.4) (2.9) (1.4) (2.1) (6.0) (4.9) (3.1) (2.8) (2.6) (3.1) (2.7) (2.8) (7.2) (3.0) (5.7) (2.3) (1.7) (2.4) (3.3) (1.6) (2.2) (2.9) (2.6) (3.3) (3.6) (2.5) (2.9) (1.8) 6.0 (1.8) Pendiente del ESE2 (error estndar) 5.2 3.5 (1.5) (1.3) R2 (%) 12.4 9.8 16.7 14.9 16.4 20.8 9.2 8.9 11.6 14.0 9.8 17.4 8.9 11.0 12.7 12.9 11.3 9.2 14.8 6.2 6.4 2.8 17.7 11.8 2.0 8.7 9.8 11.0 10.9 11.3 3.5 23.6 13.8
-5.2 -3.9
(2.1) (1.5)
-9.0 8.0
(2.7) (1.6)
3.5 -8.2
(1.5) (3.6)
-3.0
(1.5)
-3.4
(1.6)
PIRLS
Nota. Los coecientes signicativos estadsticamente se indican en negrillas. No estuvieron disponibles los datos sobre el medio socioeconmico de estudiantes de Estados Unidos y Marruecos.
Fuente: IEA PIRLS 2001.
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Figura 8. Variacin entre los pases en sus gradientes socioeconmicos

650
20% ms alto
Calicacin de la capacidad de lectura
20% medio alto

550
20% medio 20% medio bajo

450
350
20% ms bajo
250
-2
-1
Estatus socioeconmico Fuente: PIRLS, 2001.
Figura 9. Variacin entre los pases en sus gradientes socioeconmicos

600
IV
Calicacin en Lectura
III
500
II
400
I
300
Pases de la OCDE Pases no miembros de la OCDE
-3
-2
-1
Fuente: PISA 2000-2002
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Nivel de lectura
Cuadro 4. Especicaciones de gradiente para el desempeo en lectura, PISA

Media ajustada del ESE (error estndar) Pendiente del ESE (error estndar) Pendiente del ESE2 (error estndar) R2 %
Pases de la OCDE Australia Austria Blgica Canad Repblica Checa Dinamarca Finlandia Francia Alemania Grecia Hungra Islandia Irlanda Italia Japn Corea Luxemburgo Mxico Pases Bajos Nueva Zelanda Noruega Polonia Portugal Espaa Suecia Suiza Reino Unido Estados Unidos Pases no miembros de la OCDE Albania Argentina Brasil Bulgaria Chile Hong Kong Indonesia Israel Letonia Liechenstein Macedonia Per Federacin Rusa Tailandia
Fuente: OCDE, PISA 2000-2002.
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Gradientes escolares dentro de las escuelas y entre stas El gradiente nacional de un pas puede descomponerse en el gradiente existente dentro de cada escuela y en el gradiente entre unas escuelas y otras. La fuerza relativa de estas relaciones tiene varias implicaciones para la poltica educativa y se analizar ms adelante. Uno puede calcular el gradiente promedio dentro de cada escuela y el gradiente promedio entre unas escuelas y otras en una estructura de mltiples niveles.3 En este caso, la hiptesis de gradiente se reere a la pendiente promedio del tipo dentro de cada escuela ms bien que a la pendiente general para un pas.
En un marco multinivel de dos niveles, una ecuacin de regresin separada se ajusta a los datos de cada escuela: Yi = 0 + 1 Xi + ri Ecuacin del tipo dentro de cada escuela (3) donde Yi es la calicacin en lectura de un estudiante, y Xi es su calicacin en la medida del ESE. La interseccin, 0, es la calicacin en lectura que se espera de un estudiante que tiene una calicacin de cero en Xi. En la mayor parte de los modelos multinivel, Xi est centrada en un valor en particular, como sera la media nacional, de suerte que un valor de cero en X se reere a un estudiante hipottico con unas caractersticas en particular. En estos anlisis, el ESE est centrado en la media internacional de la OCDE, y as la 0 para cada escuela es el nivel de gradiente para un estudiante de la OCDE promedio. El parmetro 1 es la pendiente del gradiente socioeconmico. Es una estimacin del cambio esperado en la calicacin resultante Yi para un cambio de una unidad en Xi. Los parmetros, r i, son los residuos; es decir, la desviacin de las calicaciones de los estudiantes de la lnea de regresin. La fuerza del gradiente, tal como queda estimada por la proporcin de varianza de medida del resultado explicada por ESE (esto es, R2), es la diferencia entre la varianza en Yi y la varianza de los residuos expresada como una fraccin de la varianza en Yi. Con j escuelas , podemos escribir j de estas ecuaciones: Yij = 0j + 1j Xij + rij Conjunto de ecuaciones del tipo dentro de cada escuela (4) donde el subndice j se ha aadido a cada elemento de la ecuacin 1. Por lo tanto, uno tiene ahora j0 diferentes, uno por cada escuela, y j1 diferentes. Los 0j son los niveles de los gradientes socioeconmicos y los 1j son las pendientes de los gradientes socioeconmicos para el conjunto de escuelas. Los 0j estn regresados en el segundo nivel con respecto al ESE medio de la escuela: 0j = 00 + 01 Xj + u0j Ecuacin del tipo entre escuelas para niveles de los gradientes (5) donde 00 es la media de las medias escolares ajustadas, 01 es el efecto composicional asociado con el ESE medio de la escuela y 01 es la desviacin de la media de cada escuela respecto de la media. De igual manera, las pendientes de los gradientes varan de una escuela a otra y pueden expresarse como una pendiente promedio ms una desviacin respecto a la pendiente promedio: Ecuacin del tipo entre escuelas para pendientes de los gradientes (6) 1j = 10 + u1j donde 10 es la media de las pendientes del tipo dentro de las escuelas, y u1j es la desviacin de la pendiente de cada escuela de la pendiente media. La hiptesis del gradiente es que el gradiente socioeconmico promedio dentro de cada escuela de unas escuelas a otras es signicativo estadsticamente; es decir, que 10 es signicativamente
diferente de cero:
H0 : 10 = 0 Hiptesis de gradiente para pendientes de dentro de cada escuela (7) H : 10 0 Esto se evala con una prueba t con j-1 grados de libertad. Advirtase que, en este caso, se permite que las pendientes varen; esto es, hay una pendiente diferente por cada escuela.
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El Cuadro 5 muestra estimaciones de tres modelos jerrquicos lineales de tres niveles por separado del desempeo en lectura para los pases en PIRLS. El Cuadro 6 exhibe los resultados correspondientes a PISA 2001. El primer modelo de cada cuadro es el modelo vaco, que se analiz en lneas anteriores. No tiene variables de estudiantes o del nivel escolar; simplemente divide la variacin del desempeo de los estudiantes en tres componentes: variacin del nivel del estudiante, las escuelas y los pases. El segundo modelo es el modelo del gradiente del ESE que incluye el ESE y el ESE2 en el nivel de los estudiantes, y el ESE medio de cada escuela en el nivel de la escuela. El tercer modelo, que se analizar despus, es idntico al modelo del gradiente del ESE, excepto que tambin incluye la desviacin estndar del ESE dentro de cada escuela. Al calcular estos modelos, se permiti que los coecientes para el ESE y el ESE2 variaran entre las escuelas dentro de cada pas y entre los pases. De igual manera, se permiti que variaran los clculos de los efectos del ESE escolar medio y la desviacin estndar de ESE entre los pases.
Cuadro 5. Modelos jerrquicos lineales que describen el desempeo en lectura entre estudiantes, escuelas y pases, PIRLS
Modelo vaco Coeficientes Interseccin ESE escolar medio DE del ESE escolar Pendientes ESE (nivel del estudiante) ESE2 o (nivel del estudiante) Componentes de la varianza Estudiante Escuela Intersecciones Pendientes ESE ESE2 Pas Intersecciones ESE escolar medio DE del ESE escolar Pendientes ESE ESE2 Estimacin (Error) 502.3 (9.3)
Modelo del gradiente de ESE Estimacin (Error) 508.6 36.4 19.2 (6.7) (3.2) (1.4)
Modelo de privacin relativa Estimacin (Error) 508.8 36.3 -7.7 19.2 -0.1 Varianza 4,101 1,116 64 21 1,308 281 349 53 5.8 (6.7) (3.2) (4.6) (1.4) (0.5)
Varianza 4 , 39 6 1,881
Varianza 4,101 1,128 64 21 1,345 294 53 5.7
2,848
Nota: Las cifras en negrillas son signicativas estadsticamente (p < 0.05). Fuente: PIRLS 2001.
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La estimacin del ESE del nivel de estudiantes en el modelo de gradiente ESE es el promedio de las pendientes del ESE dentro de las escuelas. Es de 19.2 para PRLS; lo que indica que en promedio para los pases de PIRLS, las calicaciones de los estudiantes son ms altas en unos veinte puntos por cada incremento de una unidad en el ESE. Las pendientes dentro de las escuelas tienden a ser ms suaves que las pendientes generales dentro de los pases, que en promedio son de unos 29 puntos por cada incremento de una unidad en el ESE. Los componentes de la varianza relacionados con las pendientes promedio dentro de la escuela son estadsticamente signicativos tanto en la escuela como en el pas. Esto indica que la pendiente promedio de la OCDE de 20.4 vara de un pas a otro y entre las escuelas existentes dentro de los pases. Los resultados por pas se analizarn posteriormente. Los efectos asociados con las otras variables en el modelo pertenecen a las hiptesis restantes y tambin se analizarn despus. En este punto, basta con advertir que hay importantes gradientes socioeconmicos signicativos en cualquier pas, que varan marcadamente entre un pas a otro, y que el gradiente promedio dentro de la escuela es estadsticamente signicativo y vara de un pas a otro y de una escuela a otra dentro de los pases. En el estudio de PISA, los resultados son notablemente parecidos. La pendiente promedio dentro de la escuela es de 20.2, lo que indica que en promedio para los pases de PISA las calicaciones de los estudiantes son alrededor de veinte puntos ms altos por cada aumento de una unidad en ESE. Al igual que con PIRLS, las pendientes dentro de las escuelas tienden a ser ms graduales que las pendientes generales dentro de los pases, que en promedio para los pases de PISA son de unos cuarenta puntos por cada incremento de una unidad en el ESE. Los componentes de la varianza asociados con las pendientes promedio dentro de las escuelas tambin son estadsticamente signicativos tanto en el nivel de las escuelas como en el nivel de los pases.
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Cuadro 6. Modelos jerrquicos lineales que describen el desempeo en lectura entre estudiantes, escuelas y pases, PISA
Modelo vaco Estimacin (Error) Interseccin ESE escolar medio DE del ESE escolar Pendientes ESE (nivel del estudiante) ESE2 (nivel del estudiante) Componentes de la varianza Estudiante Escuela Intersecciones Pendientes ESE ESE2 Pas Intersecciones ESE escolar medio DE del ESE escolar Pendientes ESE ESE2
Modelo del gradiente del ESE Estimacin (Error) 502.7 70.0 20.4 -2.4 (4.2) (6.6) (2.1) (0.4)
Modelo de privacin relativa Estimacin (Error) 502.3 69.6 -4.4 20.5 -2.4 Varianza 5,644 1,200 86 34 457 1,087 467 116 2.1 (4.2) (6.5) (5.7) (2.1) (0.4)
495
(5.3)
Varianza 6 ,1 4 9 3,237
Varianza 5,644 1207 86 34 465 1,114 117 2.4
749
Nota: Las cifras en negritas son estadsticamente signicativas (p < 0.05).
Implicaciones para las polticas educativas La pregunta sobre si hay una relacin signicativa entre el desempeo en lectura y el estatus socioeconmico responde claramente: hay una relacin estadsticamente signicativa en todos los pases, tanto para PIRLS como para PISA. Despus de la publicacin de informes internacionales, la atencin se centra generalmente en los niveles promedio de desempeo de un pas o, sencillamente, en el lugar que ocupan en la lista de pases. El problema es que la opinin general en cuanto a las polticas a seguir en los pases con un ingreso ms bajo puede atribuir simplemente el desempeo deciente a las circunstancias socioeconmicas de pobreza de su poblacin. Y a la inversa: algunos pases pueden estar satisfechos de un alto desempeo, aun cuando sus estudiantes no estn desempendose todo lo bien que podran cuando se consideran sus circunstancias privilegiadas. Dos descubrimientos de este anlisis son especialmente amargos para los pases con ingresos ms bajos. En primer lugar, que hay una gran variacin entre los
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pases en lo relativo a sus gradientes, que se hace evidente desde el 4 grado. En realidad, la variacin entre los pases no miembros de la OCDE es an mayor que entre los pases de la OCDE. No sabemos hasta qu punto estos gradientes estn bien establecidos cuando los nios ingresan en la escuela, pero es probable que muchas de las diferencias observadas sean atribuibles a las experiencias de los nios antes de que entren a la escuela (Young, 2000). Esto requerira mayores inversiones para mejorar las condiciones de la niez temprana. Sin embargo, antes de ello deberan hacerse evaluaciones nacionales de las habilidades de los nios cuando ingresan a la escuela, como las que se han realizado en Jordania (Al-Hassan, 2005). En segundo lugar, a los nios que provienen de ambientes con un ESE elevado en pases con un bajo ESE, no les va tan bien en promedio como a sus contrapartes en pases con un alto ESE. Esto queda maniesto cuando uno examina los gradientes en las Figuras 8 y 9. Los gradientes de pases no pertenecientes a la OCDE casi son paralelos; las diferencias entre los pases en su desempeo son uniformes entre los niveles de ESE. Quizs habramos esperado que ste no fuera el caso, ya que muchos nios que provienen de ambientes privilegiados en pases con un bajo ESE asisten a escuelas privadas (Willms y Somers, 2002) y sus esfuerzos en la escuela se ven complementados con tutoras y programas en horas posteriores al horario escolar (Bray, 1999).
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Pregunta 3 Hasta qu punto varan las escuelas en sus resultados, despus de tomar en cuenta el ESE de los estudiantes y el ESE medio de la escuela?
Las escuelas son importantes Durante las dcadas de 1980 y 1990, esta pregunta fue el centro de atencin de las investigaciones educativas sobre los efectos escolares. La hiptesis puede formularse de la manera siguiente: Las escuelas varan en sus resultados, incluso despus de haber tomado en cuenta el ESE de los estudiantes y el ESE medio de la escuela4 Raudenbusch y Willms (1995) hicieron la distincin entre dos tipos de efectos escolares: Efectos del Tipo A, que se reeren a la calicacin esperada de un estudiante con un ESE promedio (o cualquier otro conjunto de caractersticas ambientales) en cada escuela, y Efectos del Tipo B, que se reeren a la calicacin esperada de un estudiante con un ESE promedio en una escuela despus de controlar el ESE medio de la escuela.5 Estos autores sostuvieron que los efectos del Tipo A eran de inters primordial para los padres, ya que es tpico que stos querran escoger una escuela que fuera de provecho para sus hijos, incluyendo cualquier ventaja asociada con el ESE medio de la escuela. En cambio, a los maestros y los administradores escolares les interesara saber cun bien se desempeaba su escuela en comparacin con otras escuelas que tuvieran una poblacin socioeconmica parecida a la suya, o sea los efectos de Tipo B. En el primer caso, uno puede preguntar si las escuelas simplemente varan en su desempeo promedio, sin considerar el ESE de sus estudiantes. Esto se calcula en una estructura de mltiples niveles con un modelo vaco que simplemente divide la variacin en el desempeo del estudiante entre componentes de dentro de la escuela y entre escuelas. Estos resultados se presentaron en la seccin an-
Esta hiptesis simplemente sostiene que la varianza de los trminos u0 j en la ecuacin 5, a la que nos referimos como tau (), es mayor que cero: H0 : Var (u0j) = 0 = 0 H1 : 0 > 0 Hiptesis de los resultados escolares (8) La varianza de los efectos del Tipo A y del Tipo B pueden calcularse con modelos separados, con o sin el ESE medio de la escuela en el modelo (por ejemplo, la ecuacin 5 en la nota 3).
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terior en los Cuadros 5 y 6 para PIRLS y PISA respectivamente. El modelo vaco es un modelo multinivel de tres niveles que dividi la variacin de calicaciones en lectura en tres componentes: entre los estudiantes dentro de escuelas, entre escuelas dentro de pases y entre pases. El modelo se extendi luego al modelo del gradiente del ESE mediante la inclusin del ESE en el nivel del individuo y el ESE medio de la escuela en el nivel de la escuela. Cuando el ESE del nivel del estudiante y el ESE medio de la escuela se introducen en el modelo del gradiente del ESE, se reduce la variacin entre escuelas dentro de los pases y entre los pases. Esto queda explicado por los siguientes factores. Los clculos de los componentes de la varianza en el Cuadro 5 indican que las variables del ESE en el modelo del gradiente del ESE de PIRLS explican alrededor del 6.7 por ciento de la variacin en las calicaciones de los estudiantes dentro de las escuelas (esto es, disminuye de 4396 a 4101). Los factores del ESE tambin explican alrededor del 40.0 por ciento de la varianza entre las escuelas (es decir, la varianza disminuye de 1881 a 1128) y aproximadamente 52.8 por ciento de la varianza entre los pases (es decir, una disminucin de 2848 a 1345). Los resultados de PISA son bastante parecidos: los factores del ESE explican aproximadamente el 8.2 por ciento de la variacin en las calicaciones de los estudiantes dentro de las escuelas, 62.7 por ciento de la variacin entre las escuelas dentro de los pases y 37.8 por ciento de la variacin en las medias de los pases. La pregunta que subyace al anlisis es si la varianza restante entre escuelas dentro de pases, o entre pases, es estadsticamente signicativa (vase nota 5). Los hallazgos indican que para ambos conjuntos de datos la varianza que permanece en el nivel de la escuela (1128 para PIRLS y 1207 para PISA) es estadsticamente signicativa, y podemos concluir que las escuelas varan en su desempeo dentro de los pases, aun despus de tomar en cuenta el ESE de los estudiantes y el ESE medio de la escuela. La varianza restante en el nivel del pas (1345 para PIRLS y 465 para PISA) es tambin signicativamente mayor que cero, y en consecuencia, podemos decir que mientras parte de la variacin en el desempeo del pas puede atribuirse al ESE, los pases varan en su desempeo incluso despus de que esto se toma en cuenta. En la seccin introductoria, la Figura 2 brind un perl del desempeo escolar en Argentina. Mostr que las escuelas en Argentina variaban considerablemente en su desempeo, en cualquier nivel del ESE medio de la escuela. Un indicador importante relativo al xito de un sistema de enseanza es el grado en el que las escuelas varan en su desempeo. Para todos los pases de PIRLS, la variacin entre escuelas dentro de los pases para el modelo del gradiente del ESE es 1128 (vase Cuadro 5). La raz cuadrada de esta cifra, 33.6, es la desviacin estndar de las medias escolares ajustadas segn el ESE. ste es un indicador del grado en el que las escuelas varan en su desempeo despus de tomar en cuenta el ESE en relacin con el individuo y con la escuela. En promedio, pues, dentro de los pases de PIRLS alrededor del 95 por ciento de las escuelas caen dentro de aproximadamente ms o menos (2 x 33.6 =) 67 puntos arriba o abajo de la lnea
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de perl escolar. Por lo tanto, el rango entre las mejores escuelas y las que se desempean ms decientemente es de aproximadamente 134 puntos o de alrededor de uno y medio niveles de grado. La cifra comparable para los pases de PISA es de unos 140 puntos, lo que equivale aproximadamente a cuatro grados. Implicaciones para las polticas educativas Si bien ahora parece obvio que las escuelas son importantes, los hallazgos de PIRLS y PISA hacen hincapi en cunto dieren. Imaginemos a un nio de un ESE promedio que asiste a una escuela con una poblacin de ESE promedio. Hasta que punto diferira el nivel de desempeo del nio o de la nia si asistiera a una escuela de alto desempeo en vez de a una escuela de bajo desempeo. Estos resultados indican que en promedio, para los pases que tomaron parte en PIRLS, al nal del 4 grado, el nio tendra una superioridad de aproximadamente uno y medio niveles de grado si hubiera asistido a una de las escuelas con mejor desempeo en el pas en vez de a una con el peor desempeo. A los 15 aos, segn las estimaciones de los resultados de PISA, la diferencia llegara a ms de cuatro niveles de grado. Uno debiera ser cauteloso en esta interpretacin de niveles de grado, ya que las pruebas de PISA no fueron planeadas para reejar especcamente currculos de la escuela media bsica y media superior. Sin embargo, aun si uno usa una mtrica del tamao del efecto, los resultados indican que la diferencia en desempeo entre las escuelas que lo hicieron mejor y peor uctuaron en ms de una desviacin estndar completa. En lo referente al nivel de pas, la diferenciacin de los componentes dentro de la escuela y entre una y otra escuela, de los gradientes y el clculo de la varianza entre escuelas, son importantes porque proporcionan informacin sobre la mejor manera de intervenir. Si gran parte de la varianza en el logro del estudiante se presenta dentro de las escuelas ms bien que entre unas escuelas, entonces es ms apropiado hacer hincapi en las intervenciones dentro de las escuelas. Por ejemplo, en la escuela primaria esto podra conllevar un programa de intervencin de tres partes como el que defendi el Committee on the Prevention of Reading Difculties in Young Children (Snow, Burns y Grifn, 1999). Sin embargo, si una parte mayor de la varianza en el logro del estudiante se diera entre unas escuelas y otras ms que dentro de ellas, pudiera ser que los esfuerzos se dirigieran hacia las intervenciones inclusivas dirigidas a reducir la segregacin o a hacer reformas en toda la escuela, como en las escuelas aceleradas (Levin, 1987) o en las escuelas donde se busca el xito para todos (Madden, Slavin, Karweit y Livermon, 1989).
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Pregunta 4 Es ms dbil la relacin entre los logros del estudiante y el estatus socioeconmico cuando los niveles de ESE son ms altos?
La hiptesis de los rendimientos decrecientes Esta pregunta puede plantearse como la hiptesis de los rendimientos decrecientes que sostiene que hay efectos ms dbiles en los resultados sociales cuando se est arriba de algunos umbrales del ESE (Willms, 2003a). Uno puede predecir, por ejemplo, que arriba de cierto nivel del ESE habra poco o ningn incremento en los logros acadmicos de los estudiantes relacionados con el ESE. Tal es el caso de ciertos resultados en Estados Unidos: con ingresos por debajo de los 20 mil USD, los incrementos en ingreso se asocian con consecuencias respecto de la salud; pero arriba de ese umbral, las cifras disminuyen (Epelbaum, 1990; House et al., 1990; Mirowsky y Hu, 1996; Rogot et al., 1992). Boyle y Willms (1999) y Wolfson et al. (1999) han reportado hallazgos semejantes en las consecuencias respecto de la salud en Canad, pero el carcter curvilneo es menos pronunciado. Esta hiptesis es pertinente para la poltica educativa, porque si es posible identicar un umbral de ESE donde el gradiente empiece a nivelarse hacia abajo, entonces las polticas compensatorias, tales como los subsidios a los pobres, s pueden ser ecaces para elevar y nivelar el gradiente socioeconmico. Los resultados en el Cuadro 5 indican que, en promedio para los pases que tomaron parte en PIRLS, no hay una relacin curvilnea estadsticamente signicativa con el ESE.6 No obstante, el componente curvilneo s vara signicativamente
La hiptesis de rendimientos decrecientes puede probarse aadiendo al modelo un trmino cuadrtico para el ESE. En el ejemplo, esto se demuestra por cada pas por separado (vase Cuadro 2). La hiptesis tambin puede probarse en una estructura de mltiples niveles, en la que el trmino cuadrtico se encuentra agregado al modelo relacionado con el interior de la comunidad. Yji = 0j + 1j Xi j+ 2j Xij2 + ri Ecuaciones dentro de la comunidad con trmino curvilneo (9) donde las 2j capturan los efectos curvilneos. stos pueden expresarse como un efecto promedio, 20, y la desviacin de cada comunidad respecto al efecto promedio: 2j = 20 + u2j Ecuacin entre comunidades para gradientes curvilneos (10) donde 20 es la media de los efectos curvilneos y u2j es la desviacin del efecto curvilneo de cada comunidad del efecto medio. Podemos probar si el efecto medio es estadsticamente signicativo respecto: H0 : 20 = 0 Hiptesis de rendimientos decrecientes(11) H1 : 20 0 Esto se evala con una prueba t con j-1 grados de libertad.
6
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entre los pases, lo que indica rendimientos decrecientes a medida que aumenta el ESE en algunos pases, mientras que la relacin es lineal o con rendimientos crecientes en otros. Una inspeccin de los resultados pas por pas en el Cuadro 3 conrma esto. Hay rendimientos decrecientes del ESE en unos cuantos pases (Bulgaria, Hungra, Repblica Islmica de Irn, Italia, Repblica Eslovaca y Eslovenia), en tanto que los hay crecientes en otros (Argentina, Canad, Francia, Rumania y Turqua). Aun as, en todos los casos, la curvilinearidad es leve y no lo bastante fuerte para identicar umbral inferior del ESE. Esto es evidente en la grca de la Figura 8 que exhibe los gradientes. Los resultados presentados en el Cuadro 6 proporcionan una prueba de la hiptesis de rendimientos decrecientes en el nivel de la escuela en lo que respecta a PISA. Tales resultados muestran que la pendiente promedio del gradiente dentro de las escuelas tambin es curvilnea, lo que es consistente con la hiptesis de rendimientos decrecientes: el coeciente para el ESE2 es -2.4. Sin embargo, este efecto vara signicativamente de una escuela a otra dentro de los pases (la varianza es de 34) y por consiguiente es probable que haya algunas escuelas en las que la hiptesis no se sostenga. Los resultados tambin indican que el efecto curvilneo vara signicativamente entre pases (la varianza es de 2.4), como se muestra en la Figura 9. Los resultados que aparecen en el Cuadro 4 son consistentes con la hiptesis de rendimientos decrecientes para 11 de los 28 pases de la OCDE: Austria, Blgica, Canad, Repblica Checa, Dinamarca, Japn, Luxemburgo, Pases Bajos, Noruega, Espaa y Suiza. Tambin es el caso de Letonia. En uno de los pases de la OCDE, Mxico, y en cinco de los pases no miembros de esta organizacin, existe evidencia de rendimientos crecientes a medida que aumenta el ESE. Implicaciones para las polticas educativas Willms y Somers (2001) tambin descubrieron rendimientos crecientes para el ESE en logros en lectura y matemticas de estudiantes de 3 y 4 grados en varios pases latinoamericanos. Tales cifras indicaban que haba un premio relacionado con el hecho de que los padres hubieran terminado la escuela secundaria. Sin embargo sus resultados y los resultados de PISA que aqu se ofrecen- pueden atribuirse tal vez a un efecto de piso en la prueba. Los resultados en este informe con respecto a PIRLS sealan que tal puede ser el caso. Por otro lado, pudiera ser que algunos pases tienen menos xito que otros en lograr que los nios con bajo ESE lleguen a tener sucientes habilidades de lectura y escritura al nalizar el 4 grado y se benecien lo suciente de la instruccin en grados posteriores. Uno observara entonces rendimientos crecientes respecto del ESE a los 15 aos en PISA. Sea cual fuere el caso, los resultados muestran que es necesaria ms evaluacin a edades ms tempranas, preferentemente cuando los nios ingresan en la escuela o incluso antes.
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Los resultados tambin indican que no podemos identicar un umbral inferior por debajo del cual la mayora de los nios tengan dicultades para aprender a leer. Si ste fuera el caso, los hallazgos requeriran intervenciones dirigidas especcamente a nios con un bajo ESE. Ms bien, lo que sucede es que hay muchos nios que viven en familias con un ESE promedio o por encima del promedio y que tienen calicaciones bajas en lectura.
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Pregunta 5 Convergen los gradientes socioeconmicos en niveles ms altos del ESE?

La hiptesis de los gradientes convergentes La investigacin basada en el International Adult Literacy Study descubri que las habilidades en lectura y escritura de los jvenes entre 16 y 25 aos tendan a ser semejantes en todos los pases cuando los padres de estos jvenes tenan altos niveles de educacin. Por el contrario, cuando los padres de los jvenes tenan un nivel de educacin relativamente bajo, los niveles de habilidad promedio variaban notablemente de un pas a otro. Este patrn fue tambin evidente entre distintos estados de Estados Unidos y diferentes provincias de Canad; Willms (2003b) proporciona un resumen de esta investigacin. En trminos ms generales, esta pregunta puede quedar formulada la hiptesis de los gradientes convergentes: la variacin entre una comunidad y otra en sus resultados sociales cesa con niveles crecientes de ESE. La hiptesis tiene implicaciones importantes para la poltica educativa, ya que propone que a los estudiantes que provienen de medios con un alto ESE les va mejor en sus habilidades en lectura y escritura en la mayor parte de las escuelas, mientras que aquellos que vienen de medios con un ESE ms bajo pueden variar considerablemente en sus capacidades, segn sea la escuela a la que asistan. Las Figuras 10 y 11 muestran la relacin entre los niveles de los gradientes socioeconmicos y sus pendientes para PIRLS y PISA respectivamente. En los pases de la OCDE tanto en PIRLS como en PISA, se dan correlaciones negativas importantes entre los niveles de desempeo ajustados segn ESE y las pendientes del ESE: -0.16 para PIRLS y -0.31 para PISA. Lo mismo vale para los pases que no pertenecen a la OCDE y que tienen correlaciones negativas de -0.14 y -0.38 para PIRLS y PISA respectivamente. Estos hallazgos aportan una evidencia slida de los gradientes convergentes. Tambin indican que el grado en el cual los gradientes convergen aumenta a medida que los estudiantes hacen progresos en el sistema de enseanza.
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La hiptesis tambin puede probarse con respecto a las escuelas dentro de los pases.7 El anlisis multinivel de tres niveles para el modelo del gradiente del ESE descubri que en promedio, dentro de los pases de PISA, la correlacin entre los niveles de los gradientes y las pendientes dentro de las escuelas fue de -0.21 (que no se muestra en el cuadro 2). Este hallazgo conrma que los gradientes no slo convergen en lo que respecta al pas sino tambin a las escuelas dentro de los pases. Aporta una slida evidencia de que las escuelas que tienen xito tienden a ser aquellas que logran apoyar el desempeo de los estudiantes provenientes de ambientes menos privilegiados. Figura 10. La relacin entre niveles y pendientes de gradientes socioeconmicos
Nivel del Gradiente del ESE
550 r = - 0.16 500 r = - 0.14 450
400
Pas de la OCDE Pas no miembro de la OCDE
10
15
20
25
30
35
40
45
Pendiente del Gradiente del ESE Fuente: PIRLS, 2001.
7 El modelo descrito en lneas anteriores por las ecuaciones 4, 5 y 6 se ha adecuado a los datos que prueban esta hiptesis. Las estimaciones de este modelo incluyen la varianza de los niveles de gradiente [es decir, Var (u0j)], la varianza de las pendientes del gradiente [es decir Var (u1j) y la covarianza de los niveles y las pendientes [esto es, Cov (u0j, u1j)]. Primero se prueba si las pendientes varan signicativamente de una comunidad a otra: H0 : Var (u1j) = 1 = 0 Hiptesis de pendientes variables (12) H1 : 1 > 0 Si se da por sentado que las pendientes varan signicativamente de una comunidad a otra, uno entonces desea probar tambin si la covarianza entre niveles y pendientes es estadsticamente signicativa: H0 : Cov (u0j, u1j) = 01 = 0 Hiptesis de gradientes convergentes (13) H1 : 01 > 0
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Figura 11. La relacin entre niveles y pendientes de gradientes socioeconmicos
550
Nivel del Gradiente del ESE
500
r = - 0.31
450
400
r = - 0.38
Pas de la OCDE Pas no miembro de la OCDE

10 20 30 40 50 60
Pendiente del Gradiente del ESE
Fuente: PISA, 2000-2002. Implicaciones para la poltica educativa Los resultados indican que, en la mayor parte de los pases, las escuelas con altos niveles de desempeo tienden a tener un buen desempeo de sus estudiantes provenientes de medios con un ESE bajo; es decir, las escuelas con resultados ms equitativos tienden a ser aquellas con los mejores resultados. Hay por lo menos dos procesos posibles que pueden explicar por qu los gradientes socioeconmicos convergen en los niveles ms altos de estatus socioeconmico. Uno es que las escuelas con niveles ms altos de desempeo en lectura y escritura son aquellas que logran reforzar las habilidades de sus estudiantes con un bajo ESE. Por ejemplo, las escuelas exitosas pueden ser aquellas que dan una mayor importancia a la equidad educativa, que se reeja en diversas polticas y prcticas escolares. Con esta explicacin, las escuelas con menos xito proporcionan experiencias de aprendizaje positivas a nios provenientes de medios con un ESE alto pero no a aquellos que vienen de medios pobres. El efecto de separar a los estudiantes en las escuelas segn sus aptitudes, calicaciones, etctera e impartirles diferentes tipos de programas educativos es consistente con esta explicacin (Carbonaro, 2005). Otra explicacin es que cuando la educacin es de mala calidad, afecta a todos los nios ms o menos por igual, pero los nios con un ESE alto tienden a tener xito de cualquier modo porque sus esfuerzos en la escuela se ven complementados con oportunidades de aprendizaje fuera de la
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escuela. Entre stas pueden incluirse, por ejemplo, mayores inversiones por parte de los padres para ayudarlos en sus tareas escolares o contratando a tutores cuando se rezagan. Asimismo, hay mucha evidencia de que los nios provenientes de medios con ESE alto aprenden ms durante los periodos vacacionales que los estudiantes con un bajo ESE (Cooper, Nye, Charlton, Lindsay y Greathouse, 1996). Es probable que ambos mecanismos operen para producir gradientes convergentes. Desde la perspectiva de las polticas educativas, la primera explicacin requerira medidas que garanticen que todas las escuelas ofrezcan una calidad uniforme y programas que permitan que los nios de bajo ESE tengan xito. La segunda explicacin exigira medidas que garanticen que los nios de bajo ESE tengan una ayuda adicional fuera del horario escolar, con programas de educacin adicional y de aprendizaje durante el verano.
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Pregunta 6 Hay efectos de composicin dentro de la escuela en los logros acadmicos de los estudiantes?
Efectos de composicin y efectos contextuales La hiptesis de un gradiente socioeconmico, que sustenta la pregunta 2, sostiene que existe una relacin entre el desempeo escolar y el ESE individual. Descubrimos que hay una relacin importante en todos los pases que participaron en PIRLS y PISA y, ciertamente, en la mayor parte de las escuelas dentro de los pases. La hiptesis que plantea la presencia de un efecto de composicin es que existe un efecto adicional asociado con el nivel promedio del estatus socioeconmico de los alumnos dentro de las escuelas. Si el efecto de composicin es positivo, ste indica que los estudiantes que asisten a escuelas de un ESE promedio alto tienden a tener mejores calicaciones que aquellos que asisten a escuelas de bajo ESE promedio, incluso despus de haber tomado en cuenta el ESE de los estudiantes individualmente. Esta hiptesis es importante para el estudio de los sistemas educativos porque es directamente pertinente a las cuestiones relacionadas con la manera en que se distribuye a los estudiantes en las escuelas, salones de clase y grupos de enseanza. La literatura acadmica ha utilizado con frecuencia el trmino efecto contextual para referirse al efecto en los resultados del estudiante que se relacionan con las caractersticas demogrcas de la composicin de una escuela, especialmente el ESE medio de sta (por ejemplo, Alexander y Eckland, 1975, Bryk y Driscoll, 1988; Willms, 1986). Sin embargo, algunos autores han indicado que el ESE medio, u otras medidas agregadas en el nivel del aula o de la escuela que describen la composicin del estudiante, son una aproximacin de los efectos de los pares (Robertson y Symons, 1996; Zimmer y Toma, 1997). Esto ha creado cierta confusin acerca del papel de los efectos de composicin, ya que otros investigadores han cuestionado la validez de la investigacin, sealando que las medidas agregadas de la composicin en el nivel de la escuela son inadecuadas como aproximaciones a los efectos de los pares, y cualquier intento de inferir de ello una relacin causal se ve amenazado por sesgos en la seleccin y por un modelo estadstico no especicado (vase, por ejemplo, Nechyba, McEwan y Older-Aguilar, 2004). Willms (2004a) ha propuesto la distincin entre, por una parte, composicin de la escuela o del aula, que generalmente se dene con agregados de factores, tales como el ESE, y por otra, el contexto de la escuela y el aula, que se reere al ambiente en el que tiene lugar la enseanza y el aprendizaje. El contexto de la escuela y del saln de clase comprende factores que describen las caractersticas fsicas del ambiente de aprendizaje y su cultura, tales como los recursos materiales, las interacciones entre pares, las relaciones entre maestros y estudiantes, el
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clima disciplinario del aula y las normas para el xito acadmico. Esta distincin es importante porque una descripcin de la relacin entre la composicin de la escuela y el desempeo acadmico es til para los nes de evaluacin y para entender cul es la mejor manera para elevar y nivelar el gradiente. Sin embargo, es preciso ser cauteloso y no hacer inferencias causales (vase tambin Alexander, Fennessey, McDill y DAmico, 1979). En la mayor parte de los sistemas educativos, las escuelas varan hasta cierto punto en su ESE promedio debido a la segregacin residencial, especialmente en las ciudades grandes, si bien en muchos sistemas los estudiantes son segregados, adems, desde el punto de vista socioeconmico, a causa de los criterios de admisin selectiva en las escuelas privadas o pblicas. Tambin pueden quedar segregados los estudiantes cuando ellos eligen escuelas que se basan en programas particulares, tales como aprendizaje intensivo de una lengua o programas de bachillerato.Varios estudios han demostrado que cuando los estudiantes son segregados por su ESE, los que provienen de ambientes privilegiados tienden a desempearse mejor, en tanto que aquellos que vienen de ambientes socioeconmicos muy bajos lo hacen peor (Brookover et al., 1978; Henderson, Mieszkowski y Sauvageau, 1978; Rumberger y Willms, 1992; Shavit y Williams, 1985; Willms, 1986). Las primeras investigaciones sobre los efectos de composicin sostenan que estos se derivaba principalmente de los efectos de los pares: cuando los estudiantes brillantes y motivados trabajan juntos, aprenden unos de otros y establecen pautas de desempeo ms elevadas. Es probable que ste sea uno de los orgenes del efecto de composicin; sin embargo, las escuelas que admiten a personas con un elevado ESE tambin suelen tener varias otras ventajas asociadas con su contexto: en promedio tienen ms probabilidades de atraer y retener a maestros talentosos y motivados, de recibir un apoyo mayor por parte de los padres, es ms probable asimismo que tengan menos problemas de disciplina y, en trminos generales, que su atmsfera sea ms propicia para el aprendizaje (Willms, 1986; Willms y Somers, 2001; OCDE, 2001). Los maestros que laboran en escuelas con un alto ESE tienen ms probabilidades de establecer y mantener con ms facilidad criterios elevados de desempeo, as como ensear el currculo a un ritmo ms rpido. Por ltimo, las escuelas que admiten a estudiantes con un ESE ms alto tienen mayores probabilidades de tener clases ms pequeas y mejores recursos para la enseanza. Efectos de composicin escolar en PIRLS y PISA Los coecientes del ESE promedio de la escuela (inteseccin) en el modelo del gradiente del ESE en los Cuadros 5 y 6 son estimaciones del efecto de composicin. Para PIRLS es de 36.4 y para PISA es de 70.0, y en ambas muestras el
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coeciente es estadsticamente signicativo (p < 0.05).8 Esto indica que para los estudiantes de 4 grado en PIRLS el desempeo del estudiante aumenta 36.4 puntos con cada incremento de una unidad en el ESE promedio de la escuela. Para los estudiantes de 15 aos en PISA, el incremento es de setenta puntos. Por ejemplo, para la muestra de PIRLS, si consideramos dos estudiantes hipotticos cuyo ESE familiar estuviera en la media internacional (esto es una calicacin ESE de cero, y uno de ellos asistiera a una escuela con un ESE promedio de -0.5 mientras que el otro asistiera a una escuela con un ESE promedio 0.5, el estudiante de la escuela con un ESE alto tendra calicaciones, en promedio, 36 puntos ms altas, aproximadamente, que el estudiante de la escuela con un ESE bajo. El efecto de composicin es estadsticamente signicativo en todos los pases de PISA (Willms, 2004a) pero vara considerablemente. Los resultados que aparecen en los Cuadros 5 y 6 incluyen estimaciones de hasta qu punto vara el efecto de un pas a otro: la varianza es de 294 para PIRLS y de 1114 para PISA (o una desviacin estndar de unos 17 puntos para PIRLS y 33 puntos para PISA). Willms (2003a) se ha referido al efecto de composicin como un doble riesgo, porque los estudiantes que provienen de familias con un ESE bajo tienden a estar en desventaja a causa de las circunstancias en su casa, pero cuando tambin quedan segregados en escuelas con un ESE bajo, tiende a irles peor. Uno puede asimismo hacer la pregunta del triple riesgo: Es ms fuerte el efecto de composicin en los estudiantes con un bajo ESE que en los estudiantes que tienen un ESE alto? Tambin podemos preguntar: Es el efecto de composicin ms fuerte para los varones que para las mujeres, o para los estudiantes nacidos en el extranjero que para los estudiantes nacidos en el pas? Estas preguntas pueden someterse a prueba explcitamente en el sistema multinivel mediante la inclusin de un trmino de interaccin entre niveles.9
El coeciente del ESE promedio de la escuela en la ecuacin 5, 01, es el efecto de composicin. La hiptesis de un efecto de composicin es, simplemente, que este coeciente es signicativamente diferente de cero: H0 : 01 = 0 Hiptesis de un efecto de composicin (14) H1 : 01 Esto se evala con una prueba t con j-1 grados de libertad. La hiptesis del triple riesgo es que el efecto de composicin vara segn las caractersticas de un individuo, tales como su nivel de ESE, su sexo o su estatus como inmigrante. Esto se somete a prueba como una interaccin entre niveles en el modelo multinivel. Por ejemplo, para la pregunta acerca de la interaccin del efecto de composicin con el ESE individual, las pendientes de los gradientes se regresan con respecto al ESE medio de las escuelas: Hiptesis del Triple Riesgo (15) 1j = 10 + 11 Xj + u1j De igual modo, en el modelo del nivel 1 uno puede incluir variables dicotmicas que indiquen si un estudiante es varn o mujer o nacido en el extranjero.
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Una prueba de la hiptesis del triple riesgo para todos los pases de PIRLS combinados descubri evidencias de un efecto interactivo en los estudiantes con un bajo ESE. Si consideramos a los dos estudiantes hipotticos que se describieron en lneas anteriores, el bono para un estudiante con un ESE alto que asiste a una escuela de un ESE promedio alto fue aproximadamente de 37 puntos, en tanto que el bono para un estudiante de un ESE bajo fue de slo unos 35 puntos. En PISA los coecientes fueron signicativos para los efectos del ESE promedio de la escuela tanto sobre las pendientes del mismo como sobre el componente curvilneo del ESE (es decir, el ESE2). No obstante, el coeciente para la interaccin con el efecto lineal fue positivo, en tanto que el coeciente para el ESE2 fue negativo. Tomados en conjunto, y considerando el rango del ESE cubierto por los estudiantes de los pases de la OCDE, los dos efectos suman ms o menos cero. Los resultados se resumen grcamente en la Figura 12. Para esta grca, las escuelas con un ESE bajo se denieron como escuelas con un ESE medio que estaban en el 25 por ciento ms bajo de las escuelas de la OCDE (esto es, escuelas con un ESE medio por debajo de -0.52). Las lneas de gradientes muestran el desempeo promedio de estudiantes en escuelas con un ESE bajo y de estudiantes en escuelas con un ESE alto. Las lneas se trazaron para abarcar el rango del ESE desde el 5 al 95 percentil por cada grupo (como se hace con otros gradientes en este informe). Tal como podra esperarse, la grca muestra que casi siempre los estudiantes con un ESE bajo asisten a escuelas con un ESE promedio bajo y los estudiantes con un ESE alto asisten a escuelas con un ESE promedio alto. Sin embargo, en un rango bastante amplio de valores del ESE, entre -1.3 y 0.5, se encuentran estudiantes que asisten a uno u otro tipo de escuela. Esta grca demuestra la importancia del efecto de composicin: los estudiantes en ese rango tienen calicaciones notablemente ms bajas si asisten a una escuela con un promedio ESE bajo. Los resultados tambin muestran que las lneas estn cerca de ser paralelas; as, hay un efecto dbil de triple riesgo.
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Figura 12. Los gradientes socioeconmicos para estudiantes de ESE bajo y alto indican la magnitud de los efectos de composicin escolar.
600
IV
Estudiantes que no estn en Escuelas con un bajo ESE
Calificacin en lectura
III
500
Escuelas con un bajo ESE
II
400
I
300
-3
-2
-1
Para PISA, el efecto del triple riesgo fue estadsticamente signicativo en los varones y en los estudiantes nacidos en el extranjero. En trminos generales los nios tuvieron notas de unos 26 puntos por debajo de las nias, pero si tambin estaban en escuelas con un bajo ESE, tenan una desventaja adicional de unos cuatro puntos. De igual manera, los estudiantes que haban nacido en el extranjero tuvieron en promedio calicaciones aproximadamente 22 puntos mas abajo que aquellos nacidos en el pas, pero si tambin estaban en escuelas con un bajo ESE, tenan una desventaja adicional de unos ocho puntos. Una relacin importante es que el efecto de composicin es equivalente a la diferencia entre las pendientes entre las escuelas y las pendientes dentro de las escuelas. El modelo de mltiples niveles ofrece estimaciones de la pendiente dentro de la escuela y el efecto de composicin. La pendiente entre las escuelas es entonces, sencillamente, la suma de estos dos coecientes. Asimismo, la pendiente de los gradientes socioeconmicos generales de un pas puede descomponerse en una pendiente dentro de la escuela y una pendiente entre las escuelas (Alwin, 1976). La descomposicin es una funcin de la pendiente entre las escuelas, la
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Nivel de lectura
pendiente promedio dentro de las escuelas y 2, que es una medida del grado de segregacin por el ESE entre las escuelas: Pendiente del gradiente general= 2 (Pendiente entre escuelas) + (1 2) (Pendiente dentro de la escuela) El ndice 2 es la proporcin de la variacin en el ESE que hay entre las escuelas. Tericamente puede adoptar valores entre cero y uno, pero aun en sistemas escolares muy segregados rara vez est por encima de 0.6. Cuando 2 es cero, no hay segregacin entre las escuelas; es decir, todas las escuelas tienen la misma distribucin de ESE. Entre los pases que participaron en PISA 2 uctu entre 0.116 (Noruega) y 0.475 (Chile). El ndice se obtiene con un modelo multinivel vaco del ESE, que da estimaciones de las proporciones de varianza del ESE que hay dentro y entre las escuelas. Implicaciones para las polticas educativas Una clara comprensin de la segregacin de estudiantes con capacidades y ESE diferentes entre escuelas y entre salones de clase es fundamental para entender el desempeo educativo del sistema escolar. Los sistemas de educacin que tienen los mejores resultados es decir, un desempeo elevado y a la vez equitativo entre los estudiantes tienen con muy pocas excepciones bajos niveles de segregacin entre escuelas. Cuando los estudiantes quedan segregados en diferentes tipos de programas a medida que avanzan en su desarrollo escolar, la brecha tiende a incrementarse y se hacen peores en general los niveles de desempeo. Esto es evidente si comparamos los resultados de PIRLS y PISA para Bulgaria, Alemania, Hungra, Letonia y la Federacin Rusa, que tienen sistemas escolares sumamente selectivos despus de los diez aos, con los resultados de Canad, Nueva Zelanda y Suecia, que tienen sistemas ms incluyentes hasta el nal de la escuela secundaria.10 En el nivel del 4 grado, el primer grupo de pases tena niveles promedio relativamente altos de ejecucin en la prueba de lectura de PIRLS, con calicaciones que uctuaban entre 528 y 550. stos son comparables con los resultados para Canad (544), Nueva Zelanda (529) y Suecia (561). Sin embargo, los resultados de PISA para los sistemas ms selectivos estuvieron todos por debajo de la media de la OCDE, con resultados que iban de 430 a 487, muy por debajo de los de Canad (534), Nueva Zelanda (529) y Suecia (516). Una
10
Los valores 2 para estos pases a la edad de 15 aos, con base en los resultados de PISA 2000, son como sigue: Bulgaria (0.36), Canad (0.19), Repblica Checa (0.27), Alemania (0.26), Hungra (0.45), Italia (0.27), Federacin Rusa (0.25), Nueva Zelanda (0.19) y Suecia (0.12) (vase Willms, 2004).
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excepcin notable es Hong Kong (Regin Administrativa Especial de China): sus calicaciones en PIRLS y PISA fueron comparables a las de Nueva Zelanda, aun cuando su sistema es bastante selectivo (2 = 0.24 para PISA). En pases con grandes efectos de composicin, hay dos estrategias fundamentales para elevar y nivelar el gradiente socioeconmico. Una es con reformas dirigidas a apoyar los niveles de ejecucin de escuelas con un bajo ESE. Esto es difcil de conseguir, porque cuando en ciertas escuelas se concentran estudiantes con un ESE bajo y con capacidades insucientes, es difcil mantener altas las expectativas, establecer un clima disciplinario positivo y atraer y retener a los maestros talentosos. La otra estrategia se lleva a cabo merced a reformas incluyentes dirigidas a hacer que disminuya la segregacin socioeconmica entre las escuelas. Esto suele ser difcil de lograr desde un punto de vista poltico, ya que las familias con un alto ESE tienen un inters en mantener un sistema escolar selectivo protegido por la ley.
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Pregunta 7 Tienen mejor desempeo escolar las escuelas con poblaciones ms homogneas?
La hiptesis de las comunidades homogneas La hiptesis que est en la base de esta pregunta sostiene que Las comunidades relativamente homogneas en su estatus socioeconmico tienden a tener resultados sociales superiores que las relativamente heterogneas en su estatus socioeconmico. La hiptesis proviene principalmente de investigaciones en salud. Wilkinson (1992, 1996, 2000) descubri que la esperanza de vida de un pas estaba ms estrechamente relacionada con el grado de desigualdad de los ingresos en el pas que con el nivel absoluto de los mismos. Los anlisis de la esperanza de vida en los adultos y las tasas de mortalidad en todos los estados y las ciudades de Estados unidos han respaldado igualmente esta hiptesis (Kaplan et al., 1996; Kennedy, Kawashi y Prothrow-Stith, 1996; Lynch et al., 1998). Hallazgos semejantes se han presentado en Reino Unido (Ben-Schlomo, White y Marmot, 1996). La hiptesis no ha recibido mucha atencin en las investigaciones sobre educacin, si bien subyace en muchas polticas educativas. Desde el punto de vista de la enseanza, la hiptesis sostiene que las escuelas con una poblacin de ESE ms homogneo tienen un desempeo escolar mejor que aqullas con poblaciones ms heterogneas. El argumento de que los estudiantes se desempearn mejor si les dan clase en grupos homogneos se usa para apoyar polticas, como la de poner a los estudiantes en un programa de estudios o un nivel del currculo con base en sus aptitudes o necesidades en escuelas orientadas acadmica o vocacionalmente o en programas escolares. Este argumento tambin es el sustento de la prctica donde los estudiantes repiten un grado cuando se han retrasado de manera importante en su desempeo con respecto a sus compaeros.
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La hiptesis se comprueba en el anlisis jerrquico de tres niveles mediante la inclusin de una medida de la desviacin estndar del ESE por cada escuela.11 Las escuelas con una gran desviacin estndar son ms heterogneas que aquellas con una desviacin estndar pequea. Los hallazgos muestran que en promedio en todos los pases de PIRLS el efecto es pequeo (-7.7) y no es estadsticamente signicativo. La desviacin estndar promedio del ESE dentro de las escuelas para PIRLS es 0.76, y la mayor parte de las escuelas uctan entre 0.51 (10 percentil) y 1.01 (90 percentil). Un incremento en la heterogeneidad de una escuela en 0.1 desviaciones estndar en el ESE est asociado con un incremento en el desempeo en lectura de menos de un punto de la escala internacional. En PISA, el efecto tambin es pequeo (-4.4 por un incremento de una desviacin estndar en la desviacin estndar promedio dentro de las escuelas. Por ejemplo, un aumento en la heterogeneidad de un ESE de, por ejemplo, una desviacin estndar de 0.70 a 0.80, estara asociado con una disminucin en el desempeo en lectura de menos de la mitad de un punto (0.10 veces -4.4). Los resultados tambin indican que el efecto vara signicativamente de un pas a otro, lo que indica que en algunos pases el efecto de una mayor heterogeneidad es positivo en tanto que en otros es negativo. Implicaciones para las polticas educativas Estos hallazgos indican que a los estudiantes de escuelas que tienen poblaciones ms homogneas les va ligeramente mejor que a aquellos que estn en escuelas con poblaciones heterogneas. Sin embargo, los efectos son muy pequeos y no son signicativos desde un punto de vista educativo. No obstante, estos hallazgos sin consecuencias son importantes, porque indican que las polticas dirigidas a reducir la heterogeneidad escolar con polticas tales como seleccionar a los estudiantes o ponerlos en un programa de estudios o en un nivel del currculo con base en sus aptitudes o necesidades no tienen probabilidades de aumentar el desempeo en lectura y escritura.
11
El modelo de segundo nivel para los 0 (ecuacin 5) se extiende para incluir una medida del rango o desviacin estndar del ESE dentro de cada una de las escuelas j: 0j = 00 + 01 Xj + 02 XSDj + u0j Ecuacin entre escuelas para niveles de gradiente (16) donde 02 es el efecto de privacin relativa asociada con la desviacin estndar del ESE de la escuela. La hiptesis de privacin relativa es simplemente que este coeciente es signicativamente diferente de cero: H0 : 02 = 0 Hiptesis de privacin relativa (17) H1 : 02 0 Esto se evala con una prueba t con j-1 grados de libertad.
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Pregunta 8 Puede atribuirse la variacin dentro de las escuelas, y entre una y otra, al nivel de los recursos escolares, a las polticas y a las prcticas en la escuela y en el aula?
Por qu dieren las escuelas en su valor agregado Uno de los hallazgos clave de PIRLS y PISA que se presentaron anteriormente es que los pases varan sustancialmente en el nivel de desempeo de sus estudiantes y en la relacin entre el desempeo de los estudiantes y su estatus socioeconmico. Los pases que tienen xito suelen ser aquellos que no slo han elevado la barra de aprendizaje, sino que tambin la han nivelado. Dentro de los pases, las escuelas tambin varan signicativamente en su desempeo. Parte de esta variacin puede atribuirse al ambiente familiar de los estudiantes que ingresan en la escuela, pero otra parte tambin se relaciona con ciertas caractersticas estructurales de las escuelas y los dirigentes escolares, y con las polticas, las prcticas de los maestros y los administradores escolares. En otras palabras, hay un valor agregado asociado con la asistencia a una escuela en particular. Durante las ltimas tres dcadas, los investigadores de la educacin se han esforzado considerablemente por comprender por qu dieren las escuelas en su valor agregado. Las investigaciones han sealado que, si bien el nivel de los recursos materiales y humanos es importante, hay aspectos del clima de aprendizaje en las escuelas que pueden medirse y que tambin inuyen en el desempeo de los estudiantes. Entre stos podemos incluir, por ejemplo, las relaciones entre el maestro y el estudiante, la participacin de los padres, el clima disciplinario de la escuela y las actitudes de los maestros (Bryk, Lee y Smith, 1990; Ho y Willms, 1996; Pallas, 1988). El desempeo de los estudiantes tiende a ser mejor en las escuelas donde los maestros tienen elevadas expectativas respecto de lo que los estudiantes deben lograr; proporcionan una retroalimentacin positiva y oportunidades para el xito; practican la enseanza en equipo y el aprendizaje cooperativo; y desarrollan una atmsfera en clase en la que los estudiantes conocen las reglas y las consideran justas (Anderson, 1985; Lee y Smith, 1993). En trminos generales, cuando los maestros tienen actitudes positivas y un buen nimo, y utilizan el tiempo y los recursos de maneras que estimulan mejores resultados educativos (Dreeben y Gamoran, 1986; Plewis, 1991). A pesar de los esfuerzos que hacen los investigadores en educacin por descubrir los aspectos crticos de las polticas y las prcticas escolares que inuyen en el desempeo escolar, los estudios internacionales ms bien destacan las calicaciones promedio del desempeo en cada pas. Si bien es til identicar a los pases que estn haciendo las cosas especialmente bien o en forma muy deciente, eso no brinda una gua muy til a los educadores y los hacedores de polticas. Quienes se preocupan por elevar y
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nivelar la barra de aprendizaje quieren saber qu factores se relacionan ms poderosamente con los resultados educativos, dnde intervenir y en qu tipo de estudiantes o de escuelas deben centrarse. Son tres las limitaciones ms importantes que tienen PIRLS y PISA para identicar los factores importantes que contribuyen al xito de las escuelas y los sistemas de enseanza. Una es que los proyectos fueron de corte transversal y no implicaban la asignacin al azar de estudiantes para el tratamiento y el control de escuelas o aulas. La segunda limitacin es que los resultados en lectura de PIRLS y PISA representan los efectos acumulativos de todos los factores que tienen que ver con el desarrollo de la capacidad de lectura de un nio desde el nacimiento o incluso desde la concepcin. Es tentador inferir que los resultados fuertes de PISA estn relacionados principalmente con el clima de aprendizaje de las escuelas secundarias o que los resultados fuertes de PIRLS estn relacionados principalmente con la experiencia de aprendizaje de los nios durante la escuela primaria, pero pudiera ser que la mayor parte de las diferencias entre las escuelas fueran evidentes cuando los nios ingresaron en la escuela primaria. La tercera limitacin ms importante de PIRLS y PISA es que las variables que describen las polticas y prcticas escolares se reunieron e informaron slo en lo concerniente al estudiante y a la escuela. La investigacin sobre los efectos de la escuela que ha dividido la varianza en componentes relativos al estudiante, el aula y la escuela indica que hay ms variacin entre las aulas dentro de las escuelas que la que hay entre las escuelas (Willms, 2001). De este modo, un inconveniente importante de estos estudios de PIRLS y PISA es la falta de datos concernientes al aula. Con estas tres limitaciones en mente, no podemos hacer inferencias rmes respecto de las relaciones causales al interpretar estos resultados. Tambin podemos esperar que el proyecto carezca de poder estadstico para identicar los efectos de determinados factores. No obstante, al igual que con los gradientes socioeconmicos, la consideracin descriptiva de los factores asociados con el desempeo del estudiante puede informar a los hacedores de polticas sobre qu procedimiento puede ser razonable, especialmente cuando los hallazgos de corte transversal estn respaldados por varios estudios de investigacin de una escala menor. La hiptesis de los mediadores de polticas y prcticas La hiptesis es que la variacin dentro de las escuelas y entre stas puede atribuirse al nivel de los recursos escolares, y a las polticas y prcticas escolares y del aula. Un acercamiento al estudio de los gradientes socioeconmicos supone que los estudiantes que provienen de ambientes de estatus socioeconmico alto tienen un desempeo escolar mejor porque sus padres invierten ms en su educacin (Becker y Tomes, 1986, Coleman, 1988). Por ejemplo, el argumento sera que es ms probable que los padres con un ESE alto lean a sus hijos, hablen con ellos de los proyectos escolares o les ayuden con su tarea. Cuando sus hijos se atrasan, es ms probable que los padres con un ESE alto busquen ayuda para su hijo, sea
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dentro o fuera de la escuela. En trminos ms generales, este enfoque supondra que, a diferencia de los padres con un ESE bajo, es ms probable que los padres con un ESE alto proporcionen una atmsfera en casa propicia al aprendizaje y que mantengan buenas relaciones con el personal de la escuela para asegurarse de que su hijo tenga xito. La investigacin que adopta este punto de vista busca descifrar el gradiente del ESE al identicar las prcticas y los procesos familiares que inuyen en el aprendizaje y el desarrollo general de los nios. Otro acercamiento al estudio de los gradientes del ESE resalta el papel de la escuela, el vecindario y las comunidades locales en la formacin y direccin de las acciones de los nios y sus padres (Coleman, 1988). Por ejemplo, la cantidad de tiempo que los padres invierten en el aprendizaje de su hijo puede depender de las normas de su comunidad, y de las polticas y prcticas de la escuela de sus hijos. Por otra parte, es probable que las polticas y las prcticas escolares tengan una inuencia directa en el aprendizaje de los nios, ya que tienen que ver con la naturaleza del ambiente de aprendizaje, e inuyen en la motivacin y el esfuerzo de los nios. Las investigaciones de este tipo, en vista de que se aplican a los resultados de la educacin, intentaran explicar los gradientes socioeconmicos analizando los efectos asociados con las caractersticas estructurales y organizativas de las escuelas, as como las polticas y las prcticas escolares y del aula. Ambos enfoques implican una bsqueda de mediadores de los gradientes socioeconmicos. Un mediador es un factor directamente inuido por el ESE y ayuda a explicar por qu hay una relacin entre el ESE y el resultado de la educacin (Kraemer, Stice, Kazdin, Offord y Kupfer, 2001). Por ejemplo, el ESE familiar puede estar asociado con la probabilidad de que alguno de los padres les lea a sus hijos con regularidad. Asimismo, la investigacin sobre el desarrollo de los nios ha mostrado que leerle a un nio tiene una gran inuencia positiva en el desarrollo de sus habilidades de lectura (Greaney, 1986; Cook y Willms 2002). En vista de la evidencia de estas dos relaciones, uno sostendra que leerle a un nio sirvi como mediador de la relacin entre ESE y resultados de lectura que reeja el gradiente.
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Los modelos multinivel proporcionan una poderosa herramienta para integrar estos dos enfoques dominantes para el estudio de los gradientes socioeconmicos.12 Primero, como se demostr antes, esta herramienta le permite a uno descomponer el gradiente en el gradiente dentro de la escuela y el gradiente de entre las escuelas. En segundo lugar, le permite a uno modelar por separado los efectos de los factores familiares y escolares. En tercero, le permite a uno examinar las interacciones entre los factores familiares y escolares. Siguiendo el ejemplo anterior, puede ser que las escuelas apoyen con programas slidos para que los padres participen, animen y les lean regularmente a sus hijos. Una prueba de este efecto interactivo tambin puede incorporarse en un modelo de mltiples niveles. Hallazgos de PIRLS y PISA El Cuadro 7 presenta resultados que se reeren a la relacin del desempeo en lectura con conjuntos de variables construidas a partir de las encuestas de PIRLS y PISA que describen la poltica y la prctica de la escuela y el aula. Los detalles de las variables se presentan en el Apndice A.
12
Los mediadores relativos a los individuos que describen las prcticas familiares pueden aadirse al modelo del nivel 1: Yij = oj + 1j X1i j + 2j X2i j + r ij (20) donde X1i j es el ESE, X2i j es el factor que media potencialmente. Los 2j pueden expresarse como un efecto promedio en todas las comunidades, 20, ms la desviacin del 2j de cada comunidad del promedio, U2j (segn la ecuacin 4). El criterio principal para un mediador es que est relacionado con el resultado, incluso despus de controlar el ESE: H0 : 20 = 0 H1 : 20 0 Hiptesis del mediador relativo a los individuos (21) La hiptesis de un mediador relacionado con la comunidad se somete a prueba aadiendo el mediador potencial a la ecuacin de segundo nivel para los 0j: 0j = 00 + 01Zj + uoj Hiptesis del mediador relativo a las comunidades (22) donde 00 es la media de las medias ajustadas de las comunidades y uoj es la desviacin de la media ajustada de cada comunidad respecto a la principal. Uno est principalmente interesado en la magnitud e importancia estadstica del coeciente 10: H0 : 01 = 0 H1 : 01 0
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Cuadro 7. La relacin entre el desempeo en lectura y los recursos de la escuela, la poltica escolar y la prctica en el aula
PIRLS 2001 Coeficiente Nias Estatus socioeconmico ESE2 Nacidos en extranjero (Error) PISA 2000-2002 Coeficiente 25.1sc 23.1 sc -1.5 sc -26.1 sc 0.6 c 2.1 c -0.13 c (Error) (2.0) (1.9) (0.3) (2.8) (0.4) (0.5) (.03)
Variables relativas al estudiante (1.2) 16.3 sc (1.3) 20.4 sc 0.3 sc (0.5) (2.2) -27.5 sc Recursos de la escuela 0.6 c (0.4) Calidad de la infraestructura escolar Proporcin alumnos por maestro (PAM) PAM2 (2.1) Tamao de la clase menos de 20 -5.3 c (2.6) Tamao de la clase mayor que 30 1 0 .2 c Los maestros tienen estudios c (2.4) 2.4 superiores en lengua c (0.1) Experiencia del maestro 0 .3 5 Las escuelas tienen al menos una computadora por cada 10 estudiantes Los maestros reciben actualizacin profesional Polticas y prcticas escolares Factores de los maestros que influyen en el clima escolar Autonoma del director Autonoma del maestro Uso de evaluaciones formales 0.0 (0.2) Tiempo para la enseanza de lectura Prcticas en el saln de clase nimo y compromiso del maestro (0.3) Clima disciplinario 1.1 c Uso de los recursos por el estudiante (0.4) Apoyo de los padres 2.1 c Presin para el logro Relaciones estudiante-maestro Uso de evaluaciones informales
Fuente. PIRLS 2001.
2.5 c -1.7 -0.9

c
(0.6) (2.1) (0.2) (0.3) (0.4) (0.5) (0.3)
0.4 c 0.9 -0.4 c 0.1 c

c
0.9 c 3.5 c 4.7 sc 0.3 c 3.3 c -0.4 c
(0.3) (0.5) (0.9) (0.5) (0.5) (0.3)
La primera parte del modelo presentado en el Cuadro 7 abarca las variables demogrcas del estudiante, su sexo, su ESE y si el estudiante naci en el extranjero. La variable sexo se codic como cero para los nios y uno para las nias, de tal modo que el coeciente es una estimacin de la diferencia en el desempeo entre nios y nias. El de PIRLS es de 16.3 puntos y el de PISA es de 25.8 puntos. El anlisis tambin revel que este efecto vara signicativamente entre las escuelas dentro de los pases y de un pas a otro. Esto signica que, en promedio,
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la diferencia en sexo para PIRLS es de unos 16 puntos, pero en algunas escuelas es signicativamente mayor y en otras signicativamente menor. Lo mismo puede decirse de los pases; la diferencia entre nios y nias vara signicativamente. La segunda seccin del cuadro incluye variables relacionadas con la escuela y que tienen que ver con los recursos escolares. Los coecientes indican los efectos asociados con cada factor, despus de controlar los factores demogrcos del estudiante y otros factores del modelo. Estos resultados indican la relacin promedio dentro de los pases, y as, no estn demasiado inuidos por los resultados de un pas en particular o de unas cuantas escuelas dentro de cualquier pas. Para PIRLS, slo los efectos del tamao de la clase y la experiencia del maestro fueron estadsticamente signicativos. Los efectos del tamao de la clase estn en una direccin opuesta a la que uno podra esperar; indican que las clases de gran tamao, de ms de treinta nios, tienen un mejor desempeo en promedio que las clases que estn entre los veinte y los treinta nios. De igual modo, las clases de menos de veinte tienen un desempeo ligeramente peor que aquellas que estn en el rango de veinte a treinta. Este hallazgo podra ser un resultado engaoso debido a la presencia de las escuelas rurales y urbanas, si bien el anlisis s controla los factores relativos al ambiente familiar. El efecto asociado con la experiencia del maestro, que se midi en aos de experiencia es de 0.35. ste es tambin un efecto relativamente pequeo, lo que indica que el desempeo promedio aumenta en slo unos 3.5 puntos por cada diez aos de experiencia adicionales. Para PISA, tres de los cinco factores de recursos escolares fueron estadsticamente signicativos. El efecto de la proporcin de alumnos por maestro es difcil de interpretar porque la relacin es curvilnea. Los resultados se muestran grcamente en la Figura 13, e indican que hay relativamente poco impacto de la proporcin de alumnos por maestro en el rango de 10 a 25, pero a partir de ese punto el desempeo empieza a declinar. Los resultados tambin indican que hay un ligero aumento en el desempeo del estudiante que se asocia a una proporcin creciente de los estudiantes y el cuerpo de maestros de diez a aproximadamente 18 o 20. Tal vez este resultado se debe a la inuencia de escuelas que atendan a estudiantes de condicin socioeconmica muy baja que tienen proporciones de alumnos por maestro especialmente bajas. Esta proporcin no debe confundirse con el tamao de la clase. Esta medida es la proporcin entre el nmero total de estudiantes en la escuela y la cantidad de maestros equivalentes de tiempo completo en el cuerpo docente de esa escuela. En muchas escuelas, el cuerpo de maestros incluye al director de la escuela, al bibliotecario y a los maestros de educacin especial. Est estrechamente relacionada con los costos asociados a la educacin de cada estudiante, ya que los salarios del personal son con mucho el componente mayor de los costos generales de la educacin. Los estudiantes tuvieron un mejor desempeo en escuelas donde haba un porcentaje mayor de maestros con una formacin de nivel terciario en la lengua de la
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prueba. El efecto de aumentar el porcentaje de maestros calicados en tal nivel en 10 por ciento est asociado a un incremento en el desempeo de 2.5 puntos. Hubo un efecto negativo relacionado con la actualizacin profesional: un aumento del 10 por ciento en el porcentaje de maestros que recibieron capacitacin profesional se asoci a una disminucin en el desempeo en lectura de 0.9 puntos. Las medidas de polticas y prcticas escolares no arrojaron hallazgos de importancia en ningn estudio. Sin embargo, el anlisis indica que estos efectos varan signicativamente entre los pases. Para PIRLS, fueron signicativos tanto los efectos del clima disciplinario del aula como el apoyo de los padres. Los resultados indican que un incremento de un punto en las escalas de diez puntos de estos factores estuvo asociado con incrementos de 1.1 y 2.1 puntos en el desempeo de lectura respecto del clima disciplinario y el apoyo de los padres respectivamente. Figura 13. La relacin entre el desempeo en lectura y la proporcin de los estudiantes y el cuerpo de maestros.
600
IV
Calificacin en lectura
III
500
Modelo IV II Modelo III
400
I
300
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Proporcin entre los estudiantes y el cuerpo de maestros
Fuente: PISA 2000-2002.
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Nivel de lectura
En PISA surgieron cuatro variables de prctica en el aula como estadsticamente signicativas. Un incremento de un punto en la escala del nimo y el compromiso del maestro se asoci a un incremento de 0.9 puntos en el desempeo del estudiante. Incrementos de un punto en la escala del clima disciplinario y de las relaciones maestro-estudiante se relacionaron con incrementos en el desempeo del estudiante de 3.5 y 3.3 puntos, respectivamente. Un incremento de un punto percentil diez en el uso de recursos por el estudiante se asoci a un incremento en su desempeo de 4.7 puntos. Advirtase que el efecto relacionado con la calidad de la infraestructura escolar fue pequeo y no estadsticamente signicativo. Estos dos hallazgos juntos indican que el nivel absoluto de recursos es menos importante que el grado en el que los estudiantes usan los recursos disponibles. Implicaciones para las polticas educativas Recientes exmenes de la literatura sobre la ecacia de la escuela han destacado la importancia de usar ecazmente el tiempo de clase y un acercamiento estructurado y adaptativo a la enseanza (Slavin, 1994, Nowacek, McKinney y Hallahan, 1990; Sheerens, 1992). El currculo tambin es importante, especialmente su grado de cobertura y su contenido y ritmo (Alexander, 1982; Barr y Dreeben, 1983; Dreeben y Gamoran, 1986; Lee y Bryk, 1989). Otras investigaciones han hecho hincapi en el contexto del aula y de la escuela, especialmente los mecanismos formales e informales que rigen los procesos para acceder a algunas escuelas y programas escolares en particular (Gamoran, 1986, 1990; Slavin, 1990; Willms, 1986). Los hallazgos hechos por PIRLS y PISA son consistentes con estos descubrimientos generales. Pero tambin subrayan la importancia del respaldo de los padres, de un enrgico clima disciplinario escolar y de que existan relaciones positivas entre estudiantes y maestros.
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Pregunta 9 Dieren los recursos escolares y la prctica en el aula en sus efectos sobre las escuelas urbanas y rurales?
Efectos diferenciales en el estudio de la OREALC de la UNESCO Los descubrimientos del estudio de la OREALC de la UNESCO sobre las habilidades en lectura en doce pases latinoamericanos tambin proporcionan evidencia de que los gradientes socioeconmicos varan considerablemente entre los pases (Willms y Somers, 2001). Uno de los hallazgos ms sorprendentes de esta investigacin fue el notable xito de Cuba. Detallados anlisis multinivel de los datos de la OREALC revelaron que su xito no poda atribuirse a ningn factor nico, sino a varios factores, incluyendo el servicio de guardera infantil generalizado, mayor participacin de los padres en casa en actividades educativas tales como la lectura a los nios, tamaos ms pequeos de las clases, niveles ms altos de recursos materiales escolares y del aula, maestros mejor capacitados, mayor inters de los padres en la escuela, un rme clima disciplinario en el aula y relativamente pocos multigrados o clases agrupadas por capacidades. Dentro de los pases, tambin hubo grandes diferencias en el desempeo escolar entre los sectores privado, urbano pblico y rural, y entre las escuelas dentro de cada uno de estos sectores. Las diferencias entre los sectores se relacionaron principalmente con los recursos materiales y humanos (por ejemplo, clases ms pequeas, ms recursos materiales, niveles ms altos en la capacitacin de los maestros), en tanto que la variacin entre las escuelas dentro de los sectores se relacion principalmente con las polticas y prcticas educativas (como, por ejemplo, el clima disciplinario o la participacin de los padres). Al dedicarnos a la cuestin de los efectos de los recursos escolares, as como a los procesos escolares y del aula sobre el desempeo del estudiante, podemos preguntarnos si tales hallazgos de la OREALC sobre el peso de los recursos sobre los resultados entre sectores y el de los procesos sobre los resultados dentro de cada sector tambin se sostienen para PISA y PIRLS. Hallazgos de PIRLS La hiptesis es que los recursos de la escuela dieren considerablemente entre las escuelas rurales y urbanas y que estas diferencias explican en parte la brecha urbano-rural. Sin embargo, dentro de los sectores urbanos y rurales, las polticas y las prcticas escolares ejercen una inuencia mayor. Esta hiptesis se someti a prueba con los datos de PIRLS. Los resultados se presentan en el Cuadro 8. La primera hilera del cuadro proporciona estimaciones de la brecha entre las escuelas urbanas y rurales, y entre escuelas suburbanas y rurales. Las brechas, haciendo un
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promedio entre los pases participantes, son de 23 y 16 puntos respectivamente. El segundo modelo controla tres antecedentes de los estudiantes (AE): el estatus socioeconmico, el sexo del estudiante y si ste naci en el extranjero. Las brechas se reducen a 17.1 y 12.8 puntos en los casos urbano-rurales y suburbano-rurales, respectivamente. Estas variables explican el 27 por ciento de la variacin entre las escuelas. El tercer modelo incluye el conjunto de las variables de recursos escolares (RE) representado en el Cuadro 7. Estas variables reducen las brechas urbano-rurales y suburbano-rurales a 14.1 y 10.7 puntos, respectivamente, y explican el cuatro por ciento adicional de la varianza entre las escuelas. El cuarto modelo reemplaza las variables de los recursos escolares con las dos variables de prcticas y polticas (PP) en el aula y la escuela, el apoyo de los padres y el clima disciplinario. Estos dos factores reducen las brechas a 16.6 y 13.1 puntos en los casos urbano-rurales y suburbano-rurales, respectivamente, y explican un cinco por ciento adicional de la variacin entre las escuelas. Los hallazgos de los modelos 3 y 4 son consistentes con la hiptesis de los recursosentre y los procesos-dentro, pero no le dan un respaldo rme, sino que ms bien la evidencia indica que ambos recursos, as como las polticas y las prcticas, pesan en la explicacin de la divisin rural-urbano. El modelo nal que aparece en el Cuadro 8 incluye factores relacionados con los datos demogrcos (AE), los recursos escolares (RE), las polticas y las prcticas (PP). En conjunto, estas variables reducen las brechas urbano-rural y suburbano-rural a 14.3 y 11.4, respectivamente, que es aproximadamente un tercio de la brecha observada no ajustada. Cuadro 8. La divisin urbano-rural
Escuelas urbanas
Efecto Modelo 1. Diferencia no ajustada (contra escuelas rurales) Modelo 2. Diferencia controlada por antecedentes de los estudiantes (AE): ESE, sexo y haber nacido en el extranjero. Modelo 3. Diferencia controlada por AE y recursos escolares (RE) Modelo 4. Diferencia controlada por polticas y prcticas (PP) en la escuela y el aula y AE Modelo 5. Diferencia controlada por AE, RE y PP 23.0 (Error) (4.6)
Escuelas suburbanas
Efecto 16.3SC (Error) (3.4) Varianza (% explicado) 1,674 (0%)
17.1
(4.0)
12.8SC
(3.2)
1,221 (27%)
14.1
(3.7)
10.7
(3.1)
1,153 (31%)
16.6
(3.6)
13.1
(3.0)
1,142 (32%)
14.3
(3.4)
11.4
(3.0)
1,093 (35%)
Fuente: PISA 2000-2002. - 69 -
Implicaciones para las polticas educativas En respuesta a los hallazgos de estudios como los de PIRLS y PISA, muchos pases invierten ms recursos en sectores especiales del sistema de enseanza o destinan recursos a grupos en particular. Sin embargo, estas decisiones no estn basadas por lo general en anlisis detallados de los datos que pudieran proporcionar evidencia que guiara estas decisiones. Una consideracin importante es si los nios de diferentes sectores o grupos de estatus dieren en su acceso a recursos educativos especiales. Por ejemplo, tanto con los datos de PIRLS como con los de PISA, podemos establecer resultados lmite para cada uno de las variables de recursos y polticas y preguntar: Qu porcentaje de estudiantes en comunidades rurales y urbanas estn en escuelas con tamaos de clase pequeos, altos niveles de recursos en el aula, maestros con una capacitacin especializada en su tema, relaciones positivas entre estudiante y maestro, etctera? Podramos preguntarnos cosas parecidas con respecto a estudiantes de minoras y estudiantes que no lo son y a estudiantes con un ESE alto y un ESE bajo. Un anlisis multinivel ms detallado podra ayudar a determinar si cualesquier variables relativas a recursos escolares en particular o a prcticas en el aula pudieran explicar algunas de las desigualdades en el desempeo escolar.
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Pregunta 10 Tienen mejor desempeo y menos desigualdades los sistemas escolares con menos segregacin socioeconmica?
Descubrimientos de PISA Uno de los descubrimientos ms importantes de los resultados presentados anteriormente es que hay un gran efecto de composicin en todos los pases. Este descubrimiento se evidencia en los resultados tanto en los datos de PIRLS como en los de PISA. Los estudiantes, cuando provienen de familias con un ESE bajo y asisten a escuelas con un ESE medio bajo, tienden a desempearse peor que si hubiesen asistido a escuelas con un ESE alto o con una poblacin heterognea. Los estudiantes provenientes de familias con un ESE alto tienden a desempearse mejor cuando asisten a escuelas con un ESE relativamente alto, pero el efecto no es tan pronunciado como en el caso de los estudiantes con un ESE bajo, especialmente en el caso de los nios. La hiptesis de inclusin social es que los sistemas escolares con menos segregacin socioeconmica tienen un desempeo mejor y menos desigualdades entre los estudiantes que tienen desempeos altos y bajos; en otras palabras, tienen una barra de aprendizaje ms alta y ms nivelada. Esta hiptesis se examina con los datos de la OCDE PISA. Los gradientes socioeconmicos generales se presentaron en los Cuadros 3 y 4. En esa seccin tambin se observ que el gradiente socioeconmico general consta de gradientes separados por cada escuela y un gradiente asociado a la relacin entre el desempeo y el ESE en la escuela. El gradiente general puede ser dividido en un gradiente promedio dentro de las escuelas y un gradiente entre escuelas. La descomposicin es una funcin de la pendiente entre escuelas, la pendiente promedio dentro de las escuelas y 2, que es la proporcin de la variacin en el ESE que hay entre las escuelas. El dato estadstico, 2, puede considerarse una medida de la segregacin debida al ESE (Willms y Patersen, 1995), que tericamente puede uctuar desde cero en un sistema completamente no segregado en el que la distribucin del ESE es la misma en todas las escuelas, hasta uno, en un sistema donde los estudiantes dentro de cada escuela tienen el mismo puntaje de ESE, pero las escuelas varan en su ESE promedio. El trmino, 1 - 2, puede considerarse un ndice de inclusin social, que uctuara de cero en un sistema de enseanza segregado a uno en un sistema de enseanza sin ninguna segregacin en absoluto. En lneas anteriores se observ que el gradiente general est relacionado con los gradientes dentro de las escuelas y entre las
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escuelas gracias a los ndices de segregacin e inclusin: t = 2 b + (1 2) w , donde t es el gradiente general, b es el gradiente entre escuelas y w es el gradiente promedio dentro de las escuelas promedio.. El cuadro del lado izquierdo de la Figura 14 muestra la relacin, en el nivel pas, entre el nivel de los gradientes socioeconmicos (es decir, la media ajustada segn el ESE) y el ndice de inclusin de cada pas. Esta relacin es positiva (r = 0.42 para los pases de la OCDE), lo que indica que los pases con una inclusin social mayor tienden a tener un desempeo ms alto. La relacin entre la pendiente del gradiente socioeconmico y la inclusin social, que se muestra en el cuadro del lado izquierdo de la Figura 14, es negativa (r = -0.29 para los pases de la OCDE). Los pases con una mayor inclusin social tienden a tener pendientes ms graduales. Tomados en conjunto, estos resultados indican que los sistemas de enseanza ms incluyentes tienen no slo niveles ms altos de desempeo sino tambin menos disparidades entre los estudiantes de distintos medios socioeconmicos. Figura 14. La relacin entre el nivel y la pendiente del gradiente socioeconmico y el ndice de inclusin
Pendiente del Gradiente socioeconmico
60
550 r = 0.42 500
Media ajustada del ESE
50
40 r = -0.29 30
450
400
20
0.7 0.8 0.9 1.0
0.4
0.5
0.6
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0
ndice de Inclusin
ndice de Inclusin
Implicaciones para las polticas educativas En algunos pases la segregacin socioeconmica puede estar profundamente arraigada debido a las divisiones econmicas entre las zonas urbanas y rurales
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y a la segregacin en las ciudades por el lugar de residencia. No obstante, la segregacin puede estar ocasionada tambin por las polticas educativas que conducen a los nios a ciertos tipos de programas en una etapa temprana de su carrera escolar. Por ejemplo, el desempeo en lectura y las pendientes de los gradientes socioeconmicos en los cantones suizos franceses e italianos se deben en parte a la asignacin de estudiantes a programas con una orientacin acadmica especial o con una orientacin general (Willms, 2003a). Una comparacin del desempeo escolar en Canad y Estados Unidos revel que los gradientes promedio dentro de los grupos en ambos pases son notablemente parecidos. Los perles escolares tambin se asemejan, con excepcin de que Estados Unidos tiene varias escuelas con un ESE muy bajo y un desempeo muy bajo. Son estas escuelas, donde se ha segregado a los estudiantes con un ESE bajo, las que explican la mayora de las diferencias en las calicaciones promedio en lectura entre ambos pases (Willms, 2004b). Un anlisis detallado de la segregacin socioeconmica dentro de todos los pases que participaron en PISA se presentan en Willms (2004).
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Resumen y anlisis de los hallazgos
Este informe intenta dar argumentos para recomendar el uso de gradientes socioeconmicos como un marco para las evaluaciones educativas. Este marco expone diez preguntas clave de la poltica educativa, pertinentes para la mayor parte de los sistemas escolares. Las preguntas se responden utilizando datos de dos evaluaciones internacionales de gran escala: el Progress in International Reading Literacy Study (PIRLS), que se realiz en 2001 bajo los auspicios de la International Association for the Evaluation of Educational Achievement (IEA) y el Programme for International Student Assesment (PISA), que la Organizacin para la Cooperacin y el Desarrollo Econmicos llev a cabo de 2000 a 2002 con la cooperacin de los pases miembros. Los anlisis se centran en los gradientes socioeconmicos asociados con el desarrollo de la capacidad de lectura en cada pas. Un gradiente es simplemente la relacin entre algn resultado social y el estatus socioeconmico. En el caso del desempeo en lectura, el inters consiste en ver cmo se relaciona este ltimo con el medio familiar de los estudiantes. El argumento que sustenta este anlisis de los gradientes socioeconmicos es que la distribucin del desempeo del estudiante y el estatus socioeconmico, y la relacin entre ellos en lo que concierne a la escuela y el estudiante, tiene implicaciones sobre cules son los aspectos que educadores y hacedores de polticas debieran atender al dar cuerpo a las polticas educativas. Este informe expone diez preguntas clave que son pertinentes para el desempeo educativo y la equidad en las escuelas y los sistemas de enseanza. El anlisis de datos de PIRLS y PISA se usa para ocuparnos de estas preguntas en un nivel macro y para demostrar cmo pueden ser pertinentes para los anlisis realizados dentro de los pases u otras jurisdicciones. Los hallazgos se discuten a continuacin. (1) Los pases dieren considerablemente en sus niveles de desempeo promedio en lectura. Los resultados de PIRLS y PISA indicaron que los pases varan considerablemente en su desempeo educativo. Las diferencias entre los pases de PIRLS, que evalu a estudiantes de 4 grado, fueron considerablemente menores que en PISA, que evalu estudiantes de 15 aos, La distribucin de calicaciones para muchos pases est sesgada, con una cantidad desproporcionada de estudiantes que calicaron en los dos niveles ms bajos del desempeo. (2) En todos los pases que participaron en PIRLS y en PISA, hay una relacin signicativa entre el desempeo en lectura y el estatus socioeconmico.
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Aun cuando hay un gradiente signicativo del ESE en todos los pases, estas relaciones dieren considerablemente de un pas a otro. Los resultados indican que la variacin entre los pases no miembros de la OCDE es mayor que aquella existente entre pases miembros de esta organizacin. Asimismo, los resultados indican que los nios provenientes de ambientes con un ESE alto en pases no miembros de la OCDE no se desempearon tan bien en lectura como sus contrapartes en los pases de la OCDE. (3) Las escuelas son importantes: en todos los pases hay una variacin signicativa entre las escuelas en su desempeo, aun despus de tomar en cuenta el ESE de la familia de los estudiantes y el ESE medio de las escuelas a las que stos asisten. Los pases tambin varan signicativamente en su desempeo, incluso despus de haber tomado en cuenta el ESE. Para los pases que participaron en PIRLS, aproximadamente el 31 por ciento de la variacin en el desempeo escolar se dio entre los pases, 21 por ciento fue entre las escuelas dentro de los pases y el 48 por ciento fue entre los estudiantes dentro de las escuelas. Las puntuaciones de ESE referentes a individuos y escuelas dieron razn de aproximadamente el siete por ciento de la variacin entre los estudiantes dentro de las escuelas, del cuarenta por ciento de la variacin entre las escuelas dentro de los pases y del 53 por ciento de la variacin entre los pases. Para los pases que participaron en PISA, alrededor del siete por ciento de la variacin en el desempeo en lectura fue entre pases, el 32 por ciento fue entre escuelas dentro de pases y el 61 por ciento fue entre estudiantes dentro de escuelas. Las medidas del ESE en los niveles individual y escolar dieron razn de aproximadamente el ocho por ciento de la variacin entre los estudiantes dentro de las escuelas, del 63 por ciento de la variacin entre escuelas dentro de los pases y del 38 por ciento de la variacin entre los pases. Los resultados de ambos estudios tambin demostraron que las pendientes de los gradientes dieren entre los pases, y las pendientes promedio dentro de las escuelas varan entre pases y entre escuelas dentro de los pases. Estos resultados tienen implicaciones en la manera como los administradores reportan los resultados de sus escuelas con base en sistemas de evaluacin. En algunos pases, los administradores reportan las calicaciones promedio por cada escuela en cuadros generales, sin tomar en cuenta los antecedentes socioeconmicos de los estudiantes que asisten a cada escuela. Si bien tales informes son tiles porque muestran el grado de variacin entre las escuelas en su desempeo, los hallazgos se utilizan con frecuencia para inferir que ciertas escuelas son mejores que otras desde el punto de vista del ritmo al que aprenden los estudiantes. Cuando se utilizan de este modo, tales comparaciones son injustas con los administradores escolares, los maestros y los estudiantes. Estos hallazgos demuestran que aproximadamente de un cuarenta por ciento a un sesenta por ciento de la variacin en el desempeo escolar puede atribuirse a las diferencias en la poblacin de estudiantes. Por otra parte, otros estudios han demostrado que
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cuando tambin se toma en cuenta una medida del desempeo o de la capacidad del estudiante cuando ste ingresa en la escuela, la medida anterior junto con el ESE explican una proporcin an mayor de la varianza que el ESE por s solo (Willms y Kerckhoff, 1995). Idealmente, la mejor medida para evaluar escuelas en su desempeo es una medida del crecimiento del estudiante, basada en medidas tomadas por lo menos en tres ocasiones (Willett, 1988; Willms, 2001). (4) En algunos pases la relacin entre el desempeo en lectura y el estatus socioeconmico fue ms dbil en los niveles ms altos del estatus socioeconmico. Sin embargo, en otros, especialmente en pases no miembros de la OCDE, la relacin fue ms fuerte en niveles ms altos de estatus socioeconmico. En todos los casos de rendimientos decrecientes, el cambio en la pendiente del gradiente fue relativamente escaso. Si fuera intenso, sera posible identicar un umbral inferior del ESE, debajo del cual el desempeo disminuye considerablemente. Este punto de corte podra usarse para concentrar los esfuerzos de las reformas a n de apoyar el desempeo de los estudiantes de ESE bajo con intervenciones orientadas al ESE o mediante intervenciones compensatorias para familias de ESE bajo. Pero no es ste el caso: si bien el gradiente se nivela en algunos pases, la curva es ligera y no es posible identicar un umbral inferior de ESE. En muchos pases no miembros de la OCDE, el gradiente se vuelve ms empinado conforme el ESE aumenta, lo que indica rendimientos crecientes. Es probable que muchos estudiantes de ESE bajo en estos pases no hagan la transicin crtica de aprender-a-leer a leer-para-aprender durante los aos de primaria y que luego no logren beneciarse plenamente de sus experiencias educativas en aos posteriores. Este hallazgo requiere estudios ms detallados de las trayectorias de crecimiento de los nios en sus habilidades emergentes de lectura y escritura durante los grados de la escuela primaria. (5) Las escuelas que tienen xito son normalmente las que apoyan el desempeo de los estudiantes que provienen de ambientes menos privilegiados. De igual manera, los pases que tienen los niveles ms altos de desempeo son por lo general aquellos que logran no solamente elevar la barra de aprendizaje, sino tambin nivelarla. Estos hallazgos aportan una evidencia slida de que un desempeo escolar bueno y la equidad pueden ir de la mano. Si bien hay ejemplos de escuelas y pases donde no es ste el caso, el peso de la evidencia de los resultados de PIRLS y de PISA es que es posible alcanzar tanto equidad como excelencia. Esto es aplicable no slo a pases sino tambin a escuelas individuales. En los casos de las escuelas o los pases que tienen gradientes relativamente empinados, estos resultados indican que las intervenciones dirigidas al ESE o a una combinacin del ESE y el desempeo son tal vez las ms ecaces para elevar y nivelar la barra de aprendizaje.
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(6) En todos los pases existe un efecto de composicin escolar asociado con el ESE medio de la escuela. El nivel promedio del estatus socioeconmico de una comunidad tiene un efecto en los resultados sociales por encima de los efectos asociados con el estatus econmico de los individuos. Este hallazgo es quizs el ms importante para la poltica educativa en la mayor parte de los pases, y requiere un estudio ms detallado dentro de ellos. En muchos pases hay una cantidad signicativa de escuelas con un ESE bajo, en las que el ESE promedio de la escuela est por debajo del 20 percentil de todos los estudiantes de la OCDE (-0.82). Los nios que asisten a estas escuelas tienden a estar en una situacin signicativamente ms desventajosa que los estudiantes con ambientes familiares semejantes que han quedado integrados en escuelas que dan servicio a poblaciones ms heterogneas. En pases con altos niveles de segregacin a causa del ESE, las polticas que intenten reducir esta segregacin con reformas compensatorias probablemente produciran benecios considerables en la elevacin y nivelacin de la barra de aprendizaje. (7) Los descubrimientos indican que las escuelas con una poblacin heterognea de estudiantes, desde el punto de vista del ESE de su familia, tienen un desempeo igualmente alto que aquellas con una poblacin homognea. Este hallazgo es importante porque demuestra que no necesariamente es provechoso el que una poblacin de estudiantes sea homognea. Las escuelas con poblaciones heterogneas tienden a desempearse en promedio tan bien como aquellas con poblaciones homogneas. (8) Los efectos del ESE promedio de la escuela estn mediados hasta cierto punto por factores escolares. Los factores ms importantes que explican el desempeo en lectura en PIRLS fueron la experiencia de los maestros, el clima disciplinario del aula y el apoyo de los padres. En PISA fueron la proporcin de alumnos por maestro, la proporcin de maestros con estudios del nivel terciario, el uso de recursos por parte de los estudiantes, el nimo y el compromiso de los maestros, el clima disciplinario del aula y las relaciones entre el maestro y los estudiantes. Los resultados no respaldaron la creencia popular de que las clases ms pequeas, o las proporciones ms bajas entre maestros y alumnos, tendran mejores resultados. En PIRLS, los nios de clases grandes se desempearon ligeramente mejor que los de clases que tenan de veinte a treinta estudiantes, en tanto que en PISA el desempeo promedio fue claramente parejo en ese rango. Estos descubrimientos proporcionan cierta orientacin respecto de por qu razn varan las escuelas en su desempeo de unos pases a otros. Sin embargo, no seala la existencia de algn factor de suma importancia, sino que ms bien una combinacin de factores es lo que hace que todos ellos sean de gran importancia para el desempeo escolar. Los anlisis tambin proporcionan evidencia de que
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los efectos de los factores ms importantes en la escuela varan entre los pases. Por consiguiente, no es posible identicar un pequeo nmero de factores que expliquen conjuntamente por qu algunos pases se desempean mejor que otros; no es probable que la mejor mezcla de polticas para un pas sea la misma que para cualquier otro. (9) Las diferencias entre los sectores urbano y rural estn relacionadas con los recursos materiales y humanos, tales como clases ms pequeas, recursos materiales de mejor calidad y niveles ms altos de capacitacin de los maestros, y diversos aspectos de las polticas y las prcticas escolares y del aula. El estudio encontr solamente un respaldo moderado para la hiptesis de que los recursos materiales son los que explican las diferencias entre los sectores, en tanto que la poltica y las prcticas escolares explican las diferencias dentro de los sectores. Los resultados requieren de un anlisis ms detallado pas por pas, que documente de qu manera las divisiones del aprendizaje entre unos sectores y otros dieren entre unos pases y otros, y cmo se relacionan stos con factores macro-econmicos ms amplios. (10) Los pases con altos niveles de segregacin desde el punto de vista socioeconmico tienen normalmente un desempeo general ms bajo y mayores disparidades en el desempeo entre estudiantes provenientes de medios socioeconmicos altos y bajos. Los resultados de PISA y PIRLS nos dan una evidencia slida de que los sistemas de enseanza pueden ser sumamente inclusivos y producir un desempeo de capacidad de lectura y escritura elevado. Hay unas cuantas excepciones, como Hong Kong (Regin Administrativa Especial de China), donde hay un desempeo general elevado pese a su alto grado de segregacin. No obstante, los resultados sealan en general que los pases con calicaciones ms altas tienen bajos niveles de segregacin debida al ESE. Los resultados tambin indican que muchos de los pases con sistemas escolares selectivos tienen un desempeo relativamente alto en el nivel del 4 grado, antes de que los nios se vean segregados en diferentes escuelas y programas escolares, pero luego se quedan muy atrs de las pautas internacionales en los niveles ms altos de educacin.
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Resultados generalizables
Los pases que participaron en PIRLS y PISA son normalmente pases de ingresos elevados. La Figura 15 muestra la distribucin del Producto Interno Bruto per cpita (PIB)13 de todos los pases que participaron en PIRLS y en PISA; los pases de la OCDE aparecen indicados con echas azules y los no miembros de esta organizacin con echas rojas. Figura 15. Producto Interno Bruto per cpita de pases que participaron en PIRLS y PISA (OCDE en azul, no de la OCDE en rojo)
Porcentaje de pases
60
50
40
30
20
10
10000
20000
30000
40000
50000 Ingreso Nacional Bruto (en dlares de EEUU)
Corea Eslovenia Grecia Chipre Nueva Zelanda Espaa Kuwait Israel
Moldova
Canad Singapur Francia Alemania Austria Hong Kong
Brasil Chile Repblica Checa
Estados Unidos Japn Noruega
Fuente: Banco Mundial, datos del ao 2000.
13
Vase http://web.worldbank.org/WBSITE/EXTERNAL/DATASTATISTICS/0,,contentMDK:20420458~m enuPK:64133156~pagePK:64133150~piPK:64133175~theSitePK:239419,00.html.
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Luxemburgo
Suecia Islandia Dinamarca
Argentina
Australia
Per
Suiza
El PIB promedio no ponderado per cpita para los pases de la OCDE es 20 mil 891 dlares de EEUU, que est mucho ms arriba del promedio internacional de 5 mil 220 dlares de EEUU. El PIB per cpita promedio para los pases no miembros de la OCDE que participaron en ambos estudios fue de 6 mil 215 dlares de EEUU. La gura indica que 17 de los 25 pases no miembros de la OCDE tienen un PIB per cpita por debajo del promedio internacional. Puesto que es pequea la muestra de pases y no incluye a ningn pas africano situado debajo del Sahara, no podemos sostener que los pases no miembros de la OCDE que participaron sean representativos de la considerable cantidad de pases de ingreso bajo y mediano.
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Conclusiones
El anlisis de gradientes es til para las polticas porque establece una agenda para el cambio educativo que resalta tanto la excelencia como la equidad: la nalidad de las polticas educativas es elevar y nivelar la barra de aprendizaje. Los gradientes tambin proporcionan un medio de evaluar los efectos probables de diferentes tipos de intervenciones. Muchos de los estudios internacionales sobre los logros de los estudiantes, as como los sistemas de evaluacin educativa dentro de los pases, han reunido informacin sobre el medio familiar de los estudiantes y los procesos escolares y del aula que son pertinentes para el rendimiento escolar. Sin embargo, los vnculos entre la recoleccin de datos, los anlisis y los reportes que informan sobre las decisiones relativas a las polticas han resultado ser decientes. Este trabajo sostiene que podemos aprender mucho de un sistema de enseanza con anlisis llevados a cabo en un marco de gradientes. El primer paso consiste en producir un retrato del sistema de enseanza con una exposicin de los gradientes socioeconmicos y los perles escolares. Despus de esto viene un anlisis ms detallado que examina: (1) el grado en el que las escuelas varan en sus resultados dentro del sistema escolar; (2) el grado en el que las escuelas varan en sus gradientes socioeconmicos; (3) si los gradientes tienen un patrn especial, como gradientes convergentes o gradientes con rendimientos decrecientes o crecientes; el nivel de segregacin por ESE entre escuelas y si hay efectos de composicin de importancia asociados con el ESE promedio (y las mismas preguntas cuando la segregacin tnica es un problema); (5) la variacin dentro de las escuelas y entre stas que pueda atribuirse al nivel de los recursos escolares, as como a las polticas y prcticas escolares y del aula; y (6) el grado de variacin entre los sectores (por ejemplo, rural contra urbano, pblico contra privado) en los resultados del estudiante y en los factores pertinentes de recursos escolares y de procesos en el aula. Este tipo de anlisis puede suministrar cierta indicacin de cul puede ser el tipo de intervencin ms apropiado para elevar el desempeo y reducir las desigualdades. En muchos pases, especialmente en aquellos donde hay altos niveles de segregacin debida al ESE, inicialmente pueden tomarse medidas para incrementar la inclusin social. Una de las formas ms directas de nivelar la barra de aprendizaje, y de elevarla hasta cierto punto, es reducir la cantidad de nios concentrados en escuelas con un ESE muy bajo. Los perles escolares proporciona una indicacin de la cantidad de escuelas con ESE muy bajos, que junto con el ndice de inclusin, indica la necesidad de este tipo de intervencin. El anlisis tambin indica que los pases o los sistemas de enseanza con gradientes relativamente empinados pueden buscar con afn intervenciones orien-
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tadas al ESE en concierto con intervenciones universales u orientadas al desempeo. Las intervenciones orientadas al desempeo pueden establecerse para mejorar los resultados de las escuelas con un bajo desempeo o para mejorar las habilidades de los estudiantes con un bajo desempeo dentro de las escuelas. En todos los sistemas de enseanza, un conjunto de intervenciones universales bien planeado es un componente esencial de un plan de polticas dirigido a elevar y nivelar la barra de aprendizaje. PIRLS y PISA proporcionan cierta orientacin al respecto, ya que incluyen medidas tanto de recursos de enseanza como de procesos dentro de las escuelas y entre stas que inuyen en el desempeo del estudiante. Estas medidas pueden complementarse con los esfuerzos que se hagan a n de supervisar los resultados y los procesos de la enseanza para decidir qu aspectos de la poltica y la prctica escolar merecen ms atencin. Cuando se considera la informacin brindada por PIRLS y PISA, los analistas de las polticas educativas tienden a centrar su atencin en el sistema de enseanza, en particular en las caractersticas de las escuelas primaria y secundaria. Esto es natural, ya que PIRLS es una evaluacin del 4 grado y PISA es una evaluacin de estudiantes de 15 aos. Ciertamente, los anlisis que pertenecen a la ecacia escolar que se presentan en este reporte se basan en datos que describen las ofertas escolares en los ltimos aos de la primaria y la secundaria. No obstante, PIRLS y PISA no evalan qu aprendieron los chicos durante el ao recin cursado o incluso durante sus aos escolares de primaria o secundaria. Son una indicacin del aprendizaje y del desarrollo ocurrido desde su nacimiento. Los resultados de un pas sobre PIRLS y PISA tambin dependen de la calidad del cuidado y la estimulacin brindados a los nios durante sus primeros aos y la etapa preescolar, y de las oportunidades que tienen los nios de aprender tanto en la escuela como en la casa durante sus aos en la escuela primaria y secundaria. PIRLS y PISA suministran un medio de evaluar el desempeo de los estudiantes dentro de un marco analtico consistente. Por ejemplo, cuando se renan los datos para el desempeo en lectura como parte de PISA 2009, ser posible observar si la barra de aprendizaje se ha elevado durante este lapso de nueve aos. La pregunta esencial entonces es: Cmo podemos elevar y nivelar la barra? o, especcamente: Cmo podemos mejorar los resultados del aprendizaje, la conducta y la salud de nuestros jvenes, y al mismo tiempo reducir las desigualdades relacionadas con el medio familiar?14
14
El Canadian Research Institute for Social Policy (CRISP) de la Universidad de Nueva Brunswick ha lanzado un programa de investigaciones de cinco aos, con una aportacin de fondos signicativa del Canadian Research y el Social Sciences and Humanities Research Council, que se propone consagrarse a este problema. El Canadian Institute for Advanced Research (CIAR) y el New Brunswick Department of Education han respaldado tambin estas investigaciones. Realizan este programa
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Elevar y nivelar la barra de aprendizaje requiere de un pensamiento de largo plazo y de una amplia perspectiva. Para algunos pases, esto puede signicar tomar medidas que salvaguarden el desarrollo saludable de los bebs o mejorar la educacin de la niez temprana. Para otros, puede signicar reformas sociales que permitan a las familias brindar un cuidado mejor a los nios, combinadas con esfuerzos por reducir la pobreza, incrementar la inclusin social y mejorar las ofertas escolares.
treinta especialistas dedicados a la investigacin sobre el desarrollo de nios y jvenes. El trabajo est organizado en torno a cinco temas (1) proteccin del desarrollo saludable de los infantes; (2) fortalecimiento de la educacin de los primeros aos de la niez; (3) mejoramiento de escuelas y comunidades; (4) reduccin de la segregacin y de los efectos relacionados con la pobreza; y (5) creacin de una sociedad que capacite a la familia.
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Bibliografa
Aitkin, M. y N. Longford (1986). Statistical modeling issues in school effectiveness studies. Journal of the Royal Statistical Society, Series A., 149(1):1-43. Al-Hassan, Suha (2005). Education reform for the knowledge economy (ERfKE) project. Phase III of the learning readiness assessment (national level). Manuscrito indito. Jordania: Universidad Hachemita. Alexander, K.L. y B.K. Eckland (1975). Contextual effects in the high school attainment process. American Sociological Review, 4: 402-416. Alexander, K.L., J. Fennessey, E.L. McDill and R.J. DAmico (1979). School SES inuences Composition or context. Sociology of Education, 52: 222-237. Alexander, K.L. (1982). Curricula and coursework: A surprise ending to a familiar story. American Sociological Review, 47(octubre): 626-640. Alwin, D.F. (1976). Assessing school effects: Some identities. Sociology of Education, 49: 294-303. Anderson, C.S. (1985). The investigation of school climate. En G. R. Austin y H. Garber (eds.), Research on exemplary schools (pp. 97-126). Orlando: Academic Press. Barr, R.D. y R. Dreeben (1983). How schools work. Chicago: University of Chicago Press. Becker, G.S. y N. Tomes (1986). Human capital and the rise and fall of families. Journal of Labor Economics, 4(3): S1-39. Ben-Schlomo, Y., I.R. White y M. Marmot (1996). Does the Variation in the Socioeconomic Characteristics of an Area Affect Mortality? British Medical Journal, 312(20): 1013-1014. Bielby, W.T. (1981). Models of status attainment. Social Stratication and Mobility, 1: 3-26. Boyle, M. y J.D. Willms (1999). Place effects for areas dened by administrative boundaries. American Journal of Epidemiology, 149(6): 577-585. Bray, M. (1999). The shadow education system: Private tutoring and its implication for planners. Fundamentals of Education Planning 61. Pars: UNESCO. http://www.unesco.org.mx Brookover, W.B., J.H. Schweitzer, J.M. Schneider, C.H. Beady, P.K. Flood y J.M. Wisenbaker (1978). Elementary school social climate and school achievement. American Educational Research Journal, 15(2): 301-318.
- 84 -
Bryk, A.S. y M.E. Driscoll (1988). The high school as community: Contextual inuences and consequences for students and teachers. Madison: National Center on Effective Secondary Schools (ED 302 539). Bryk, A.S., V.E. Lee y J.B. Smith (1990). High school organization and its effects on teachers and students: An interpretative summary of the research. En W. H. Clune y J. F. Witte (eds.), Choice and control in American education. Volumen 1: the theory of choice and control in education. Londres: Falmer Press. Burstein, L. (1980). Issues in the aggregation of data. Review in Research in Education. D. C. Berliner. Washington, D. C.: American Research Association. Cairns, R., B. Cairns y H. Neckerman (1989). Early school dropout: Congurations and determinants. Child Development, 60(6): 1437-1452. Carbonaro, W. (2005). Tracking, students effort, and academic achievement. Sociology of Education, 78: 27-49. Coleman, J.S. (1988). Social capital in the creation of human capital American Journal of Sociology, 94: 95-120. Coleman, J.S; et. Al, (1996) Equality of Educational Opportunity U.S. Departament on H.E.W Ofce of Educational, Washington, D.C. Cook, C. y J.D. Willms (2002). Balancing work and family life. En J. D. Willms (ed.), Vulnerable children: Findings from Canadas National Longitudinal Survey of Children and Youth. Edmonton, AB: University of Alberta Press. Cooper, H., B. Nye, K. Charlton, J. Lindsay y S. Greathouse (1996). The effects of summer vacation on achievement test scores: A narrative and metaanalytic review Review of Educational Research, 66: 227-268. Crane, J. (1991). The epidemic theory of ghettos and neighbourhood effects on dropping out and teenage child bearing. American Journal of Sociology, 96(5): 1226-1259. Datcher, L. (1982). Effects on community and background on achievement. Review of Economics and Statistics, 64(1): 32-41. Dreeben, R., y A. Gamoran (1986). Race, instruction, and learning. American Sociological Review, 51(5): 660-669. Duncan, G.J. y J. Brooks-Gunn (1997). Consequences of growing up poor. Nueva York: Russell Sage Foundation. Ensminger, M. y A. Slusarcick (1992). Paths to high school graduation or dropout: A longitudinal study of a rst grade cohort. Sociology of Education, 65(2): 95-113. Epelbaum, M. (1990). Sociomonetary patterns and specications. Social Science Research, 19(4): 322-347.
- 85 -
Finn, J.D. y D.A. Rock (1997). Academic success among students at risk for failure. Journal of Applied Psychology, 82(2): 221-234. Gamoran, A. (1986). Instructional and institutional effects of ability grouping. Sociology of Education, 59(October), 185-198. Gamoran, A. (1990). Instructional organizational practices that affect equity. En H. P. Baptiste, H. C. Waxman, J. Walker de Felix y J. E. Anderson (eds.), Leadership, equity, and school effectiveness. Newbury Park, CA: Sage. Goldstein, H. (1986). Multilevel mixed linear model analysis using iterative generalized least squares. Biometrika, 71(1): 43-56. Greaney, V. (1986). Parental inuences on reading. Reading Teacher, 39(8): 813818. Hart, B y T.R. Risely (1995). Meaningful differences in the everyday experience of young American children. Baltimore: Brookes. Heath, A. (1990). Class inequalities in education in the twentieth century. Journal of the Royal Statistical Society, Series A, 153(1): 1-16. Henderson, V., P. Mieszkowski y Y. Sauvageau (1978). Peer group effects and educational production functions. Journal of Public Economics, 10(1): 97- 106. Hertzman, C. and M. Weins (1996). Child development and long-term outcomes A population health perspective and summary of successful interventions. Social Science Medicine, 43(7): 1083-1095. Ho, S.-C. y J.D. Willms (1996). The effects of parental involvement on eighth grade achievement. Sociology of Education, 69: 126-141. House, J., R. Kessler, R. Herzog, R.P. Mero, A.M. Kinney y M.J. Breslow (1990). Age, socioeconomic status, and health. The Milbank Quarterly, 68(3): 383-411. Janosz, M., M. LeBlanc, B. Boulerice y R.E. Tremblay (1997). Disentangling the weight of school dropout predictors: a test on two longitudinal samples. Journal of Youth and Adolescence, 26(6): 733-762. Japel, C., C. Normand, R. Tremblay y J.D. Willms (2002). Identifying vulnerable children at an early age. En J. D. Willms (ed.). Vulnerable Children: Findings from Canadas National Longitudinal Study of Children and Youth (pp. 105-20). Edmonton: University of Alberta Press. Johnson, M.K., R. Crosnoe y G.H. Elder, Jr. (2001). Students Attachment and Academic Engagement: The Role of Race and Ethnicity. Sociology of Education, 74(4): 318-340. Kaplan, G.A., E.R Pamuk, J.W. Lynch, R.D. Cohen y J.L. Balfour (1996). Inequality in income and mortality in the United States: Analysis of mortality and potential pathways. British Medical Journal, 312(7037): 999-1003.
- 86 -
Kennedy, B.P., I. Kawashi y D. Prothrow-Stith (1996). Income distribution and mortality: Cross sectional ecological study of the Robin Hood index in the United States. British Medical Journal, 312: 1004-1007. Kraemer, H.C., E. Stice, A. Kazdin, D. Offord y D. Kupfer (2001). How do risk factors work together? Mediators, moderators, and independent, overlapping, and proxy risk factors. American Journal of Psychiatry, 158: 848-856. Lau, L.J. (1979). Educational production functions. Economic Dimensions of Education. Washington DC: National Academy of Education. Lee, V.E. y A.S. Bryk (1989). A Multilevel Model of the Social Distribution of High School Achievement. Sociology of Education, 62: 172-192. Lee, V.E. y J. Smith (1993). Effects of school restructuring on the achievement and engagement of middle-grade students. Sociology of Education, 66(3): 164-187. Levin, H.M. (1987). Accelerated schools for disadvantaged students. Educational Leadership, 44(6): 19-21. Lynch, J., G.A. Kaplan, E.R. Pamuk, R.D. Cohen, K.E. Heck, J.L. Balfour e I.H. Yen (1998). Income inequality and mortality in metropolitan areas of the United States. American Journal of Public Health, 88(7): 1074-1080. Madden, N.A., R.E. Slavin, N.L. Karweit y B.J. Livermon (1989). Restructuring the urban elementary school. Educational Leadership, 46(5): 13-18. McPherson, A.F. y J.D. Willms (1986). Certication, class conict, religion, and community: A socio-historical explanation of the effectiveness of contemporary schools. En A. C. Kerckhoff (ed.), Research in sociology of education and socialization, volumen 6 (pp. 227-302). Greenwich, CT: JAI Press. McPherson, A.F. y J.D. Willms (1987). Equalization and improvement: Some effects of comprehensive reorganization in Scotland. Sociology, 21(4): 509-539. Mirowsky, J. y P. Hu (1996). Physical impairment and the diminishing effects of income. Social Forces, 74(3): 1073-1096. Mueller, C.W. y T.L. Parcel (1981). Measures of Socioeconomic Status: Alternatives and recommendations. Child Development, 52: 13-30. Mullis, I.V.S., M.O. Martin, E.J. Gonzalez y A.M. Kennedy (2003). PIRLS 2001 International Report: IEAs Study of Reading Literacy Achievement in Primary Schools. Chesnut Hill, MA: Boston College. Nechyba, T., P. McEwan y D. Older-Aguilar (2004). The impact of family and community resources on student outcomes: An assessment of the international literature with implications for New Zealand. New Zealand Ministry of Education. Nowacek, E., J. McKinney y D. Hallahan (1990). Instructional behaviors of more and less beginning regular and special educators. Exceptional Children, 57: 140149.
- 87 -
Organisation for Economic Co-operation and Development (2001). Knowledge and skills for life: First results from the OECD programme for international student assessment (PISA) 2000. Paris: OECD. Pallas, A. (1988). School climate in American high schools. Teachers College Record, 89: 541-553. Plewis, I. (1991). Using multilevel models to link educational progress with curriculum coverage. En S. W. Raudenbush y J. D. Willms (eds.), Schools, classrooms, and pupils: International studies of schooling from a multilevel perspective (pp. 149166). San Diego: Academic Press. Raudenbush, S.W. y A.S. Bryk (1986). A hierarchial model for studying school effects. Sociology of Education, 59: 1-17. Raudenbush, S.W. y R.M. Kasim (1998). Cognitive skill and economic inequality: Findings from the National Adult Literacy Study. Harvard Educational Review, 68(1): 33-79. Raudenbush, S.W. y J.D. Willms (1995). The estimation of school effects. Journal of Educational and Behavioural Statistics, 20(4): 307-335. Robertson, D. y J. Symons (1996). Do Peer Groups Matter? Peer Groups Versus Schooling Effects in Academic Attainment. Discusin Paper [Ponencia de discusin] nm. 311, Centre for Economic Performance, London School of Economics. Rogot, E., P.D. Sorlie y N.J. Johnson (1992). Life expectancy by employment status, income, and education in the National Longitudinal Mortality Study. Public Health Report, 107: 457461. Rumberger, R.W. y J.D. Willms (1992). The impact of racial and ethnic segregation on the achievement gap in California high schools. Educational Evaluation and Policy Analysis, 14(4): 377-396. Rumberger, R.W. (1995). Dropping out of middle school: a multilevel analysis of students and schools. American Educational Research Journal, 32: 583-625. Rutter, M. (1983). Schools effects on pupil progress: Research ndings and policy implications.Child Development, 54(1): 1-29. Sameroff, A.J., R. Seifer y P.K. Elias (1982). Sociocultural variability in infant temperament ratings Child Development, 53: 164-173. Scheerens, J. (1992). Effective schooling: Research, theory, and practice. Londres: Cassell. Sewell, D.H. y R.M. Hauser (1975). Education, occupation and earnings. Nueva York: Academic Press. Shavit, Y. y R.A. Williams (1985). Ability grouping and contextual determinants of educational expectations in Israel. American Sociological Review, 50(1): 62-73.
- 88 -
Snow, C.E., M.S. Burns y P. Grifn (1999). Preventing reading difculties in young children. En Reading research: Anthology: The why? of reading instruction. Consortium on Reading Excellence (CORE), Novato, CA, EEUU: Arena Press. Sirin, S.R. (2005). Socioeconomic status and academic achievement: A metaanalytic review of research 1990-2000. Review of Educational Research, 75(3): 417-453. Slavin, R.E. (1990). Achievement effects of ability grouping in secondary schools: A best evidence synthesis. Review of Educational Research, 60: 471- 499. Slavin, R.E. (1994). Quality, appropriateness, incentive, and time: a model o instructional effectiveness. International Journal of Educational Research, 21(2): 141-158. Voelkl, K. (1995). School warmth, student participation, and achievement. Journal of Experimental Education, 63(2): 127-138. White, K.R. (1982). The relation between socioeconomic status and academic achievement. Psychological Bulletin, 91(3): 461-481. Wilkinson, R.G. (1992). Income distribution and life expectancy. British Medical Journal, 304: 165-168. Wilkinson, R.G.. (1996). Unhealthy societies: The afictions of inequality. London: Routledge. Wilkinson, R.G. (2000). The need for an interdisciplinary perspective on the social determinants of health. Health Economics (9): 581-3. Willett, J.B. (1988). Questions and answers in the measurement of change. En E. Z. Rothkopf (ed.), Review of research in education, volumen 15 (pp. 345-422). Washington, DC: American Educational Research Association. Willms, J.D. y A.C. Kerckhoff (1995). The challenge of developing new social indicators. Educational Evaluation and Policy Analysis, 17(1): 113-131. Willms, J.D. y S.W. Raudenbush (1989). A longitudinal hierarchical linear model for estimating school effects and their stability. Journal of Educational Measurement, 26(3): 209-232. Willms, J.D. y M-A. Somers (2001). Family, Classrooms, and School Effects on Childrens Educational Outcomes in Latin America. School Effectiveness and School Improvement, 12(4): 409-445. Willms. JD. (1986). Social class segregation and its relationship to pupils examination results in Scotland. American Sociological Review, 51: 224-241. Willms, J.D. (2001). Monitoring school performance for a standards-based reform. Evaluation and Research in Education, 14, (3&4): 237-253.
- 89 -
Willms, J.D. (ed.). (2002). Vulnerable Children: Findings from Canadas National Longitudinal Survey of Children and Youth. Edmonton, Alberta: The University of Alberta Press. Willms, J.D. (2003a). Ten hypotheses about socioeconomic gradients and community differences in childrens developmental outcomes. Informe preparado para el Human Resources Development Canada. Willms, J.D. (2003b). Literacy prociency of youth: evidence of converging socioeconomic gradients. International Journal of Educational Research, 39(3): 247-252. Willms, J.D. (2004a, octubre). Compositional effects on student outcomes. Ponencia presentada en la Jacob Foundation conference on educational inuences. Willms, J.D. (2004b, octubre). Reading Achievement in Canada and the United States: Findings from the OECD Programme for International Student Assessment. Human Resources and Skills Development Canada. Wolfson, M., G. Kaplan, J. Lynch, N. Ross, E. Backlund, H. Gravelle y R.G. Wilkinson (1999). Relation between income inequality and mortality. Empirical demonstration. British Medical Journal, 319: 953-957. Young, M.E. (Ed.) (2000.). From Early Child Development to Human Development: Investing in Our Childrens Future. Washington, DC: The World Bank. Zimmer, R.W. y E.F. Toma (1997). Peer effects in private and public schools: Across country empirical analysis. Universidad de Kentucky.
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Apndice A VARIABLES UTILIZADAS PARA DESCRIBIR LAS POLTICAS Y LAS PRCTICAS EN LA ESCUELA Y EN EL AULA
Recursos escolares, polticas y prcticas en PIRLS De los datos de PIRLS se construyeron diez variables de la escuela que corresponden a los recursos, la poltica y la prctica escolares, y estos datos provienen de encuestas hechas a maestros y administradores escolares. Incluyen lo siguiente: Calidad de la infraestructura escolar: es una medida sinttica derivada de reportes de administradores escolares donde se calica si la capacidad de la escuela para brindar educacin se vio alterada por una escasez o inadecuacin de: (a) el personal de enseanza; (b) maestros calicados para ensear a leer; (c) materiales de enseanza; (d) suministros; (e) edicios y terrenos escolares; (f) sistemas de calefaccin, aire acondicionado y de iluminacin; (g) espacio de enseanza; (h) equipo especial para nios con una discapacidad fsica; (i) computadoras con nes de enseanza; (j) software de computadora con nes de enseanza; (k) personal de apoyo para manejo de las computadoras; (l) libros en la biblioteca; y/o (m) recursos audiovisuales. Una unidad en esta escala representa diez puntos percentilares; las marcas ms altas indican una mejor calidad de la infraestructura escolar. Tamao de la clase: se bas en los informes de los maestros del tamao de la clase. Se construyeron dos variables que indicaron tamaos de clase de menos de veinte y de ms de treinta, siendo la categora de referencia la de veinte a treinta. Maestros con un certicado de enseanza: es un indicador dicotmico que indica si el maestro tena un certicado de enseanza. Tiempo dedicado a la enseanza de la lectura: se bas en las apreciaciones de los maestros del tiempo que dedicaron a la enseanza de la lectura en una semana caracterstica. Una unidad en esta escala indica una hora de enseanza. Clima disciplinario: se bas en las evaluaciones de los directores respecto de si cada uno de los siguientes aspectos era un problema en su escuela: (a) desorden en el aula; (b) trampas; (c) falta de respeto; (d) vandalismo; (e) robos; (f) intimidacin o maltrato verbal entre los estudiantes. Una unidad de esta escala representa diez puntos percentilares; las marcas ms altas indican un clima disciplinario ms positivo.
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Apoyo de los padres: se bas en las evaluaciones generales de los directores de si poda considerarse que su escuela tena apoyo de los padres para el logro de los estudiantes, as como cuatro elementos que indicaran el porcentaje de estudiantes cuyos padres: (a) se ofrecieron voluntariamente a ayudar en el aula o en alguna otra parte de la escuela; (b) asistieron a las reuniones de padres y maestros; (c) asistieron a los eventos culturales, deportivos o sociales que se llevaron a cabo en la escuela; y/o (d) recabaron fondos y realizaron otras actividades de apoyo a la escuela. Una unidad en esta escala representa diez puntos percentilares; las marcas ms altas indican un apoyo mayor de los padres. Polticas y prcticas escolares en PISA Las variables que se describen en las lneas siguientes dieren ligeramente, sobre todo desde el punto de vista de la escala, de aquellas construidas por Willms para el captulo ocho del reporte internacional sobre PISA (OCDE 2001). Estas modicaciones no conducen a diferencias realmente signicativas en las relaciones con el desempeo en lectura. Calidad de la infraestructura escolar: es una medida sinttica derivada de informes de directores de escuela respecto de hasta qu punto se vio obstaculizado el aprendizaje de muchachos de 15 aos por: (a) una condicin deciente de las edicaciones; (b) sistemas decientes de calefaccin, aire acondicionado e iluminacin; (c) falta de espacio para la enseanza (por ejemplo, aulas); (d) carencia de materiales para la enseanza (por ejemplo, libros de texto); (e) insuciente cantidad de computadoras para la enseanza; (f) falta de materiales para la enseanza en la biblioteca; y/o equipo del laboratorio de ciencias inadecuado. Una unidad en esta escala representa diez puntos percentilares; las marcas ms altas indican una mejor calidad de la infraestructura escolar. Proporcin de alumnos por maestro: se deni como la cantidad de maestros de tiempo completo equivalente en el cuerpo docente dividida entre la cantidad de estudiantes en la escuela. El modelo tambin incluy el cuadrado de esta variable para capturar cualquier efecto curvilneo asociado con los recursos relativos al personal. En algunos anlisis se usa un indicador que describe el porcentaje de estudiantes en escuelas que tienen proporciones de estudiantes con el personal docente debajo de 25 para describir este aspecto del sistema de enseanza. Los maestros tienen una educacin terciaria en lengua indic el porcentaje de maestros en la escuela que tenan educacin universitaria con una especializacin en la lengua de la prueba Una unidad en esta escala indica diez puntos percentilares. Las escuelas tienen por lo menos una computadora por cada diez estudiantes se bas en una pregunta que se hizo al administrador de la escuela respecto de cuntas computadoras estaban disponibles para los estudiantes. Estos datos
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se utilizaron con la matrcula escolar total para calcular el porcentaje de estudiantes que tenan computadora. La variable es una variable dicotmica, tal que el coeciente indica la diferencia en desempeo entre las escuelas con computadoras disponibles en este nivel y las que no las tienen. Los maestros reciben capacitacin profesional se deriv de una pregunta que se hizo a los administradores de escuelas sobre el porcentaje de maestros que haban recibido una capacitacin profesional en los tres meses anteriores. Una unidad en esta escala indica diez puntos percentilares. Uso de los recursos por parte de los estudiantes se obtuvo de una pregunta que se hizo a los estudiantes: En tu escuela, con cunta frecuencia usas (a) la biblioteca de la escuela; (b) las computadoras; (c) las calculadoras; (d) la Internet; y (e) el laboratorio de ciencias? Una unidad en esta escala representa diez puntos percentilares; las marcas ms altas indican un uso mayor de los recursos. Factores de los docentes que inuyen en el clima escolar se obtuvo de informes de directores de escuela respecto de hasta qu punto el aprendizaje de chicos de 15 aos estaba obstaculizado por: (a) bajas expectativas de los maestros; (b) malas relaciones entre estudiantes y maestros, (c) rotacin de maestros; (d) maestros que no se hacen cargo de las necesidades individuales de los estudiantes; (e) ausentismo de los maestros; (f) personal docente que se resiste al cambio; (g) maestros demasiado estrictos con los estudiantes; y (h) falta de aliento a los estudiantes para alcanzar su pleno potencial. Una unidad en esta escala representa diez puntos percentilares; las marcas ms altas indican actitudes y conductas ms favorables. Autonoma del director se obtuvo de una pregunta que se hizo a los directores respecto de quin tena la responsabilidad principal de: (a) contratar a los maestros; (b) despedir a los maestros; (c) establecer los salarios iniciales de los maestros; (d) determinar los incrementos salariales a los maestros; (e) formular el presupuesto escolar; (f) decidir las asignaciones presupuestarias dentro de la escuela; (g) establecer las polticas disciplinarias para los estudiantes; (h) establecer las polticas de evaluacin de los estudiantes; (i) aprobacin de los estudiantes para su admisin en la escuela; (j) elegir qu libros de texto se usan; (k) determinar el contenido de los cursos; y (l) decidir qu cursos se ofrecen. Esta escala indica hasta qu punto tuvieron los directores la responsabilidad de estas actividades. Una unidad en esta escala representa diez puntos percentilares; las marcas ms altas indican un nivel ms alto de autonoma del director. Autonoma del maestro se obtuvo con la misma pregunta previamente descrita. En este caso, la escala indica hasta qu punto los maestros tuvieron responsabilidad de las diversas actividades. Una unidad en esta escala representa diez puntos percentilares; las marcas ms altas indican un nivel ms alto de autonoma del maestro.
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Evaluacin formal se obtuvo de los informes de directores de escuela sobre la frecuencia con que se usaban pruebas estandarizadas y sobre si las evaluaciones se utilizaban o no para supervisar el progreso de la escuela ao con ao. Una unidad en esta escala representa diez puntos percentilares; las marcas ms altas indican un uso mayor de evaluaciones formales. nimo y compromiso del maestro se obtuvo de informes de directores de escuelas respecto de hasta qu punto estaban de acuerdo con las siguientes armaciones: (a) el nimo de los maestros en esta escuela es alto; (b) los maestros trabajan con entusiasmo; (c) los maestros se enorgullecen de esta escuela; y (d) los maestros valoran el logro acadmico. Una unidad en esta escala representa diez puntos percentilares; las marcas ms altas indican un nivel ms alto de espritu y compromiso del maestro. Clima disciplinario se bas en reportes de estudiantes respecto de hasta qu grado estaban de acuerdo o en desacuerdo con las siguientes armaciones tocantes a las relaciones entre estudiantes y maestros: (a) el maestro tiene que esperar mucho rato para que los estudiantes se callen; (b) los estudiantes no pueden trabajar bien; (c) los estudiantes no oyen lo que dice el maestro; (d) despus de empezada la leccin, los estudiantes no empiezan a trabajar sino hasta despus de mucho rato; y (e) hay ruido y desorden. Las marcas de los estudiantes se sumaron al nivel de la escuela, y escalaron de tal modo que una unidad en la escala representa diez puntos percentilares; las marcas ms altas indican un clima disciplinario ms positivo. Presin para el logro se bas en informacin de los estudiantes respecto de hasta qu grado estuvieron de acuerdo o en descuerdo con las siguientes armaciones relativas a las expectativas de los maestros: (a) el maestro quiere que los estudiantes trabajen duro; (b) el maestro les dice a los estudiantes que pueden hacer mejor las cosas; (c) al maestro no le gusta cuando los estudiantes entregan un trabajo descuidado; (d) el maestro revisa la tarea de los estudiantes; y (e) los estudiantes tienen mucho que aprender. Las marcas de los estudiantes se sumaron al nivel de la escuela, y escalaron de tal modo que una unidad en la escala representa diez puntos percentilares; las marcas ms altas indican mayor presin para el logro acadmico. Relaciones entre estudiantes y maestros se bas en informacin de los estudiantes respecto de hasta qu grado estuvieron de acuerdo o en desacuerdo con las siguientes armaciones concernientes a las relaciones estudiante-maestro: (a) los estudiantes se llevan bien con el maestro; (b) la mayora de los maestros se interesan en el bienestar de los estudiantes; (c) la mayora de mis maestros realmente escuchan lo que tengo que decir; (d) si necesito ayuda adicional, la recibir de mis maestros; y (e) la mayora de mis maestros me tratan muy bien. Las marcas de los estudiantes se sumaron al nivel de la escuela, y escalaron de tal modo que una unidad en la escala representa diez puntos percentilares; las marcas ms altas indican mejores relaciones entre estudiantes y maestros.
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Evaluacin informal se obtuvo de reportes de directores de escuela sobre la frecuencia con la que se evaluaba a los estudiantes, utilizando pruebas elaboradas por los maestros, calicaciones dadas por los maestros con base en su criterio, portafolios de estudiantes y encargos/proyectos/tareas del estudiante, y sobre cun frecuentemente se comunicaba formalmente a los padres y al director de la escuela la informacin de la evaluacin. Una unidad en la escala representa diez puntos percentilares; las marcas ms altas indican mayor uso de evaluaciones informales.
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Avance de Investigacin del UIS nm.

Las brechas de aprendizaje:

Instituto de Estadstica de la UNESCO, Montreal, 2006

El Instituto UNESCO de Estadstica

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Introduccin Los gradientes socioeconmicos como marco de referencia para la evaluacin

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Figura 1. Gradiente socioeconmico de Argentina

Debajo del Nivel 1

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Fuente: PISA, 2000-2002

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Fuente: PISA, 2000-2002

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Fuente: PISA, 2000-2002

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Figura 5. Intervenciones compensatoria

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Fuente: PISA, 2000-2002

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Figura 7. Intervenciones inclusivas

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Pregunta 1 Hasta qu punto varan pases y escuelas en su desempeo educativo?

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4,396 (48.2%) 1,881 (20.6% 2,848 (31.2%)

6,149 (60.7%) 3,237 (31.9%) 749 (7.4%)

Fuente: PIRLS 2001 y PISA 2000.

Las brechas del aprendizaje

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554.2 (2.4) 528.8 (3.7) 499.2 (2.9)

57.3 (2.4) 93.4 (3.8) 81.1 (3.0)

-.20 (.18) -.38 (.14) -.47 (.13)

-.39 (.07) -.36 (.05) -.44 (.04) -.32 (.07)

518.1 (2.8) 561.0 (2.2) 449.4 (3.5)

-.51 (.16) -.32 (.04) -.31 (.04) -.29 (.04)

-.17 (.12) -.22 (.04)

552.9 (3.5) 528.2 (3.5) 542.2 (3.8)

86.5 (3.5) 84.2 (3.5) 83.2 (3.8)

-.13 (.07) -.12 (.06)

Las brechas del aprendizaje

93.6 (2.8) 89.0 (4.2) 61.5 (2.2)

-.47 (.12) -.20 (.15) -.26 (.13)

452.8 (8.4) 457.9 (5.3) 482.3 (4.1) 372.5 (1.9)