Las Determinaciones Socioeconómicas sobre la Distribución de los Aprendizajes Escolares. Los Datos del TERCE
Palabras clave:
TERCE, Educación primaria, Multinivel, Logro escolar, Inequidad educativa.Resumen
Con base en los datos del Tercer Estudio Regional Comparativo y Explicativo (TERCE), se estudia el grado de inequidad educativa en el conjunto de los sistemas educativos de América Latina, entendido como la fuerza de la asociación entre el nivel socioeconómico y cultural de los alumnos y sus rendimientos en las pruebas. Para ello, se analizan las relaciones entre los resultados en las pruebas de matemática y lectura de los alumnos de 6º de primaria, y cuatro indicadores de la condición socioeconómica del alumno y de la escuela (‘composición’ socioeconómica’). Se emplean modelos multinivel de tres niveles (país, escuela y alumno). El análisis realizado permite también estimar la magnitud con que los factores propiamente escolares pueden incidir en la desigual distribución de los aprendizajes. El estudio concluye que la ‘composición’ socioeconómica de la escuela es el principal factor explicativo de las desigualdades entre escuelas. En el conjunto de los países participantes en el TERCE, una vez descontado el efecto de las variables socioeconómicas, la proporción de las desigualdades de aprendizaje que podrían ser afectadas por las variables propiamente educativas se reduce drásticamente. Esta imagen del conjunto de los países se constata también para la mayoría de los países participantes.
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Citas
Ammermueller, A. y Pischke, J. (2006). Peer effects in european primary schools: evidence from PIRLS. Londres: Centre for the Economics of Education London School of Economics
Baker, D. y Stevenson, D. (1986). Mothers' strategies for children's school achievement: managing the transition to high school. Sociology of Education, 59(3), 156–166. doi:10.2307/2112340
Bishop, J. H. (1992). The impact of academic competencies on wages, unemployment, and job performance. Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, 37, 127-194. doi:10.1016/0167-2231(92)90006-5
Blanden, J. y Gregg, P. (2004). Family income and educational attainment: a review of approaches and evidence for Britain. Oxford Review of Economic Policy, 20(2), 245-263. doi:10.1093/oxrep/grh014
Boissiere, M., Knight, J. y Sabot, R. (1985). Earnings, schooling, ability, and cognitive skills. The American Economic Review, 75(5), 1016-1030.
Bourdieu, P. y Passeron, J. C. (1990). Reproduction in education, society and culture. Londres: Sage.
Bosker, R. J. y Witziers, B. (1996, abril). The magnitude of school effects, or: does it really matter which school a student attends? Ponencia presentada en el Annual Meeting of the American Educational Research Association, Nueva York.
Bradley, R. H. y Corwyn, R. F. (2002). Socioeconomic status y child development. Annual Review of Psychology, 53(1), 371-399.
Cervini, R. (2012). El “efecto escuela” en países de América Latina: re-analizando los datos del SERCE. Archivos Analíticos de Políticas Educativas, 20(39), 1-24. doi:10.14507/epaa.v20n39.2012
Cordero Ferrera, J., Manchón López, C. y Simancas Rodríguez, R. (2012). Análisis de los condicionantes del rendimiento educativo de los alumnos españoles en PISA 2009 mediante técnicas multinivel. Presupuesto y Gasto Público, 67, 71-96.
Cordero Ferrera, J., Crespo Cebada, E. y Pedraja Chaparro, F. (2013). Rendimiento educativo y determinantes según PISA: una revisión de la literatura en España. Revista de Educación, 362, 273-297.
Currie, J. y Duncan, T. (2001). Early test scores, school quality and SES: long run effects on wage and employment outcomes. Research in Labor Economics, 20, 103-132. doi:10.1016/s0147-9121(01)20039-9
De Jorge Moreno, J. y Santín González, D. (2010). Los determinantes de la eficiencia educativa en la Unión Europea. Hacienda Pública Española, 193(2), 131-156.
Ewijk, R. (2006). The effect of ethnicity and SES in the class on achievement: a meta-analysis. Amsterdam: SCO-Kohnstamm Institute.
Fernández, A. y Del Valle, R. (2013). Desigualdad educativa en Costa Rica: la brecha entre estudiantes de colegios públicos y privados. Análisis con los resultados de la evaluación internacional PISA. Revista CEPAL, 111, 37-57. doi:10.18356/38309458-es
Fusch, T. y Wöβmann, L. (2007). What accounts for international differences in student performance? A re-examination using PISA data. Empirical Economics, 32(2), 433-464. doi:10.1007/978-3-7908-2022-5_10
Goldstein, H. (1989). Multilevel models in educational and social research. American Educational Research Association, 13(2), 187-191. doi:10.2307/2347744
Goldstein, H. (1995). Multilevel statistical models. Londres: Edward Arnold.
Guerin, N., Reinberg A., Testu, F., Boulenguiez, S., Mechkouri, M. y Touitou, Y. (2001). Role of school schedule, age and parental socio-economic status on sleep duration and sleepiness of parisian children. Chronobiology International, 18(6), 1005-1017. doi:10.1081/cbi-100107974
Hauser, R. M. (1970). Context and consex: a cautionary tale. American Journal of Sociology, 75(4), 645-664. doi:10.1086/224894
Jednoróg, K., Altarelli, I., Monzalvo, K., Fluss, J., Dubois, J., Billard, C., Dehaene-Lambertz, G. y Ramuset, F. (2012). The influence of socioeconomic status on children’s brain structure. PLoS ONE, 7(8), 424-486. doi:10.1371/journal.pone.0042486
Ministerio de Educación, Cultura y Deporte. (2013). PISA 2012. Informe español: resultados y contexto. Madrid: Ministerio de Educación, Cultura y Deporte.
Murillo, F. J. (Coord.). (2003). La investigación sobre eficacia escolar en Iberoamérica. Revisión internacional del estado de la cuestión. Bogotá: Convenio Andrés Bello.
Murnane, R., Willett, J. y Levy, F. (1995). The growing importance of cognitive skills in wage determination. Review of Economics and Statistics, 77(2), 251-266. doi:10.3386/w5076
Poston, D. L. y Falbo, T. (1990). Academic performance and personality traits of chinese children: “onlies” versus others. American Journal of Sociology, 96(2), 433-451. doi:10.1086/229535
Reay, D. (2004). It´s all becoming a habitus: beyond the habitual use of habitus in education research. British Journal of Sociology, 25(4), 431-444. doi:10.1080/0142569042000236934
Ridell, A. (1993). The evidence on public/private educational trade-offs in developing countries. International Journal of Educational Development, 13(4), 373-386. doi:10.1016/0738-0593(93)90048-5
Ridell, A. (1997). Assessing designs for school effectiveness research and school improvement in developing countries. Comparative Education Review, 41(2), 178-204. doi:10.1086/447429
Rivera-Batiz, F. (1992). Quantitative literacy and the likelihood of employment among young adults in the United States. Journal of Human Resources, 27(2), 313-328. doi:10.2307/145737
Sirin, S. R. (2005). Socioeconomic status and academic achievement: a meta-analytic review of research. Review of Educational Research, 75(3), 417–453. doi:10.3102/00346543075003417
Slee, R., Weiner, G. y Tomlinson, S. (1998). School effectiveness for whom? Challenges to the school effectiveness and school improvement movements. Londres: Falmer Press.
Smith, L., Fagan, J. y Ulvund, S. (2002). The relation of recognition memory in infancy and parental socioeconomic status to later intellectual competence. Intelligence, 30(3), 247-259. doi:10.1016/s0160-2896(01)00099-x
Teddlie, C., Reynolds, D. y Sammons, P. (2000). The methodology and scientific properties of school effectiveness research. En C. Teddlie y D. Reynolds (Eds.), The international handbook of school effectiveness research (pp. 55-133). Londres: Falmer Press.
Thrupp, M. (2001). Recent school effectiveness counter-critiques: problems and possibilities. British Educational Research Journal, 27(4), 443-457. doi:10.1080/01411920124475
Yeung, W., Linver, M. y Brooks-Gunn, J. (2002). How money matters for young children’s development: parental investment and family processes. Child Development, 73(6), 1861-1879. doi:10.1111/1467-8624.t01-1-00511