Revista Electrónica de Investigación Educativa
Vol. 25, 2023/e17

Variables que afectan la repetición en la educación obligatoria en España

Laura López Fernández
Universidad de León, España
Diego González-Rodríguez
Universidad de León, España
María-José Vieira
Universidad de León, España
Recibido: 9 de febrero de 2021
Aceptado para su publicación: 3 de agosto de 2021

Cómo citar: López, L., González-Rodríguez, D. y Vieira, M-J. (2023). Variables que afectan la repetición en la educación obligatoria en España. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 25, e17, 1-15. https://doi.org/10.24320/redie.2023.25.e17.4942

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Resumen

El objetivo de este estudio es identificar las variables que influyen en la repetición de curso en Educación Obligatoria en España según la literatura científica. Se realizó una revisión sistemática en las bases de datos Web of Science, Scopus y Dialnet, y mediante análisis de contenido se identificaron 67 variables que fueron incorporadas a un modelo estructurado en seis factores correspondientes a dos grupos: no académicos (individuales y familiares) y académicos (estudiante, compañeros de clase, profesorado y centro educativo). Se concluye que el diagnóstico de estas variables puede contribuir al diseño de medidas de actuación (prevención e intervención) ajustadas a las necesidades de cada estudiante. Además, el elevado peso de las variables familiares, tanto en el estudiante como en el contexto del centro educativo, refuerza la necesidad de buscar sinergias entre la política educativa y la social para apoyar a las familias más desfavorecidas.

Palabras clave: estudio bibliográfico, escolaridad obligatoria, tasa de repetición de curso, alumno desertor

I. Introducción

Una de las principales preocupaciones de los responsables de la política educativa de los países europeos es la reducción del abandono escolar temprano (Comisión Europea, 2019; Comisión Europea et al., 2014). Diversos estudios (de Witte et al., 2013; Freeman y Simonsen, 2015; González-Rodríguez et al., 2019a, 2019b; OCDE, 2018; OECD, 2020) han tratado de identificar las causas y soluciones a este fenómeno encontrando múltiples variables que afectan a una diversidad de personas al entrar en juego aspectos vinculados no sólo con el rendimiento académico, sino también con el contexto y la trayectoria del estudiante. Entre estas causas, la repetición de curso o repetición escolar es una de las variables que más se ha estudiado al tener una vinculación directa con el abandono escolar temprano. Por ello, reducir la tasa de repetidores en la educación obligatoria se ha convertido en una de las medidas más importantes para los países que pretenden evitar el abandono prematuro de sus estudiantes (Eurydice, 2012; Ministerio de Educación y Formación Profesional [MEyFP], 2020).

La OECD (2016) define la repetición escolar como una práctica en la que se requiere que un estudiante que ha cursado un nivel (denominado generalmente “curso” en el contexto español) durante un año académico completo permanezca en ese mismo nivel un año académico adicional. Esta práctica carece de reversibilidad, ya que el estudiante repetidor se encontrará a partir de entonces en un nivel/curso por debajo de otros estudiantes de su edad por el resto de su estancia educativa. En la educación obligatoria este hecho puede ser medido indirectamente por la tasa de idoneidad, definida como “porcentaje de alumnado que se encuentra matriculado en el curso teórico correspondiente a su edad” (MEyFP, 2020, p. 85). Así, la tasa de idoneidad se ha utilizado como complementaria a la repetición, ya que teniendo en cuenta que en la educación obligatoria la tasa de escolarización neta “es del 100%, el porcentaje complementario a la tasa de idoneidad puede ser considerado como porcentaje de alumnos que están matriculados en cursos más bajos como consecuencia de posibles repeticiones” (Instituto Nacional de Calidad y Evaluación, 2002, p. 222).

La repetición de curso como medida educativa no se aplica de la misma manera en todos los países. En este sentido, países como Noruega no contemplan la repetición de curso en sus políticas educativas; algo similar ocurre en Reino Unido e Islandia, donde la repetición se da sólo en circunstancias de absoluta excepcionalidad y es muy inusual en toda la educación obligatoria. Otros países, como Alemania, Hungría, Austria, Portugal, Grecia o Bulgaria, no contemplan la repetición en los primeros cursos de la Educación Primaria. En el caso de Luxemburgo, Austria o Alemania, la repetición de curso puede ser una decisión que tome el estudiante para evitar verse afectado en los itinerarios académicos posteriores. Por último, en España, Portugal y Bélgica la repetición escolar es una práctica que se da con mayor frecuencia (Eurydice, 2012). Las diferencias entre países en la tasa de repetición en la educación obligatoria pueden observarse en el estudio PISA (Programa para la Evaluación Internacional de los Estudiantes) (ver Figura 1), en el que los estudiantes de 15 años informan si han repetido curso al menos una vez en la educación obligatoria.

Figura 1. Cambios en el % de repetición de curso según PISA entre 2015 y 2018
Figura 1. Cambios en el % de repetición de curso según PISA entre 2015 y 2018
Nota: Elaborado a partir de OCDE (2016, p. 14) y OECD (2020, p. 52).

España se encuentra entre los países con las tasas más altas de estudiantes repetidores en al menos un curso académico de educación obligatoria. Según los datos disponibles por el MEyFP (2020), para el curso 2017-18 la mayor tasa de repetición (10.5%) correspondió al tercer curso de Educación Secundaria Obligatoria (ESO). Además, el mayor aumento de repetición entre cursos consecutivos se produce en la transición de Educación Primaria a la ESO, encontrando una diferencia de 7.2 puntos entre el último curso de Educación Primaria (2.6% de estudiantes repetidores) y 1o. de ESO (9.8% de estudiantes repetidores).

Considerando la estructura territorial de España, se observan diferencias notables al encontrar mayores tasas de repetición en las regiones del sur de España en comparación con las del norte; la Figura 2 analiza la evolución que ha sufrido la repetición de curso en 2015 y 2018 en España y en sus Comunidades Autónomas, así como el promedio de la OCDE. España destaca por tener un promedio muy superior (28.7%) al de la OCDE (11.4%) y al total de la Unión Europea (13%) (MEyFP, 2019).

Figura 2. Evolución del porcentaje de alumnado repetidor 2015 y 2018, y promedio OCDE
Figura 2. Evolución del porcentaje de alumnado repetidor 2015 y 2018, y promedio OCDE
Nota: MEyFP (2019, p. 99).

Diversos estudios internacionales (Arroyo et al., 2019; Cabrera et al., 2019; Carabaña, 2011; Cordero et al., 2014; Santín y Sicilia, 2016; Santos et al., 2012) han tratado de buscar las causas que afectan de manera negativa el rendimiento académico de los estudiantes, encontrando tanto causas académicas (dificultades de aprendizaje, escasa motivación, ratio profesor-alumno elevada, etc.) como no académicas o contextuales (sexo, mes de nacimiento, pertenecer a una familia inmigrante, entre otras).

Teniendo en cuenta esta doble vertiente (académica-no académica), se encontraron estudios nacionales e internacionales que centran sus investigaciones en variables muy diversas que afectan a la repetición de curso. La mayoría de los estudios sobre las variables que repercuten la repetición profundizan en aspectos específicos: el uso de sustancias (Legleye et al., 2010) variables individuales relacionadas con el sexo (Cabrera, 2019; Cabrera et al., 2019; Carabaña, 2015), la mala conducta (Demanet y van Houtte, 2013), el compromiso afectivo (Silva et al., 2021), la escasez de materiales educativos en el hogar y el poco compromiso con el centro educativo (Yang et al., 2018) o el nivel socioeconómico de las familias (Ferrão et al., 2017).

Nos encontramos, por tanto, ante investigaciones que tratan de aportar explicaciones al descenso del rendimiento, con el objetivo de prevenir tanto la repetición del curso como un posible abandono escolar temprano (Demanet y van Houtte, 2013; Ekstrand, 2015; Ferrão et al., 2017; Freeman y Simonsen, 2015; Klapproth y Schaltz, 2015; Legleye et al., 2010; Sunny et al., 2017; Taniguchi, 2015; Yang et al., 2018).

Predominan las investigaciones que analizan variables muy específicas vinculadas a la repetición, como la relación entre repetición y conducta, recursos, o compromiso. Por ello, es necesario identificar desde una perspectiva global qué factores pueden estar influyendo en la repetición de curso. El objetivo de este estudio es identificar cuáles son las variables (académicas y no académicas) que influyen en la repetición de curso del alumnado de enseñanza obligatoria en España según la literatura científica.

II. Método

El método utilizado es una revisión sistemática de artículos científicos centrados en la repetición de curso en la educación obligatoria en España. La búsqueda de artículos se realizó utilizando todas las bases de datos Web of Science, Scopus y Dialnet, desde el 2010 hasta el 2020. Para realizar la búsqueda se utilizaron los operadores booleanos “AND” y “OR” con ligeras diferencias en su sintaxis dependiendo del idioma y de los campos equivalentes disponibles en las bases de datos. Por una parte, para Web of Science y Scopus se utilizó la siguiente sintaxis en el campo TS(tema): TS = (repetition OR retention OR “repeat* students”) AND TS = (“Primary Education” OR “Secondary Education” OR “compulsory education” OR school) AND TS = (Spain OR Spanish), mientras que para Dialnet se realizó la búsqueda en español en el campo resumen: RESUMEN = (repetición OR retención OR “estudiante repet*”) AND (“Educación Primaria” OR “Educación Secundaria” OR “Educación obligatoria”).

Esta búsqueda se llevó a cabo teniendo en cuenta los siguientes criterios de inclusión:

  1. Estudios que tratasen la repetición en la educación obligatoria.
  2. Estudios contextualizados en el Sistema Educativo Español.
  3. Estudios en inglés y español.
  4. Revisiones y artículos científicos.

Se halló un total de 263 registros en las bases de datos utilizadas. La criba de artículos se realizó a través del diagrama de flujo PRISMA (Moher et al., 2009) (ver Figura 3). De los 263 estudios se eliminaron 12 por estar duplicados, siendo seleccionados 251. Una vez que se leyó el título de los estudios se eliminaron 209 artículos por tratar temas no vinculados a la repetición de curso en la educación obligatoria. Tras esta primera lectura fueron seleccionados 42 estudios; en los 42 seleccionados se procedió a la lectura del resumen, que llevó a la eliminación de 21 registros por no estar relacionados con la temática de esta revisión. La selección de artículos se realizó de forma consensuada por los autores del estudio en aquellos artículos en los que se plantearon dudas sobre el cumplimiento de los criterios de inclusión, desechando artículos que no trataban de forma específica la repetición como objetivo del estudio sino como variable asociada a otros fenómenos (por ejemplo, en estudios sobre economía de la educación). La muestra final de estudios seleccionados por esta vía fue de 21 artículos a texto completo (se anotan las fuentes, por variables, en la sección de resultados).

Figura 3. Diagrama de flujo PRISMA del procedimiento de selección de artículos
Figura 3. Diagrama de flujo PRISMA del procedimiento de selección de artículos

Respecto al análisis de datos, la identificación de variables que influyen en la repetición de curso se inició a partir del sistema de categorías sobre los factores que afectan al abandono escolar temprano realizado por González-Rodríguez et al. (2019a) que los divide en dos grupos: académicos y no académicos. A partir de estas categorías se realizó una lectura exhaustiva de los artículos con el fin de identificar, añadir o eliminar nuevas categorías y subcategorías mediante un procedimiento inductivo. Así, dentro del grupo de variables no académicas se identificaron dos factores: individual y familiar. Por otro lado, el grupo de variables académicas se compuso de cuatro factores: características del estudiante, interacción con los compañeros de clase, profesorado y características del centro escolar. Se incluyeron nuevas agrupaciones (o subcategorías) siempre que en la clasificación se necesitó un nivel de detalle más profundo. En este sentido, si, por ejemplo, en un estudio se encontraba una variable relacionada con el uso de sustancias en el estudiante, ésta era vinculada en la categoría no académica, en factores individuales, en el grupo conducta y se añadía el subgrupo o subcategoría de uso de sustancias. Una vez realizadas las agrupaciones se procedió a revisar los artículos de nuevo con la finalidad de llegar a un consenso entre los autores sobre el significado del sistema de categorías y comprobar que las variables estuvieran óptimamente clasificadas.

La información extraída del total de artículos se registró en una base de datos utilizando el programa Microsoft Excel que incluye, por una parte, los datos descriptivos de los 21 artículos y la presencia (codificada con 1) o ausencia (codificada con 0) de las variables identificadas agrupadas en los seis factores. Se incluye en el análisis la frecuencia de citas y porcentaje relativo de las variables que influyen en la repetición de curso en el total de artículos.

III. Resultados

En la literatura se identificaron 67 variables que afectan negativamente a la repetición distribuidas en dos grupos: no académicas (n = 36) y académicas (n = 31). Se presenta en detalle a continuación su agrupación en factores. Para cada factor se indica entre paréntesis el número de artículos que recogen esa variable (n) y su porcentaje respecto al total de artículos analizados en este estudio.

3.1 Variables no académicas

Este grupo está formado por 36 variables que responden a dos factores: individual y familia. El factor individual (Tabla 1) hace referencia a características propias del individuo, no vinculadas a su experiencia académica como estudiante. Este factor incluye 16 variables clasificadas en 7 agrupaciones: sexo, edad, diagnóstico en dificultades de aprendizaje, variables emocionales, conducta, comportamiento y empleo.

Tabla 1. Variables no académicas: Factor individual
Grupo Subgrupo Variable
Sexo
(n = 12, 57.1%)
Los hombres repiten más que las mujeres (Cabrera, 2019; Cabrera et al., 2019; Carabaña, 2011; Carabaña, 2015; Choi et al., 2018; Cordero et al., 2014; García-Pérez et al., 2014; González-Betancor y López-Puig, 2016; Méndez y Cerezo, 2018; Pedraja-Chaparro et al., 2015; Santín y Sicilia, 2016; Santos et al., 2012).
Edad
(n = 9, 42.9%)
Ser más pequeño (nacer a final de año) aumenta la probabilidad de repetir (Cabrera, 2019; Carabaña, 2011; Choi et al., 2018; Cordero et al., 2014; García-Pérez et al., 2014; González-Betancor y López-Puig, 2016; Pedraja-Chaparro et al., 2015; Santín, y Sicilia, 2016).
No hay mucha diferencia en cuanto a repetición entre los nacidos en el primer trimestre del año y el resto (Carabaña, 2015).
Dificultades de aprendizaje
(n = 1, 4.8%)
La repetición puede estar causada por dificultades de aprendizaje (Santos et al., 2012).
Emocionales
(n = 4, 19%)
La repetición puede estar causada por la desmotivación (Santos et al., 2012).
Parte del alumnado repetidor se siente vulnerable y descontento (Cabrera et al., 2019).
El alumnado repetidor está relacionado con problemas de adaptación (Méndez y Cerezo, 2018; Serna y Martínez, 2019).
La repetición puede estar causada por problemas emocionales (Santos et al., 2012).
Conductas adictivas
(n = 2, 9.5%)
Uso de sustancias El consumo de cannabis está asociado a una mayor tasa de repetición (Rungo et al., 2015).
El alumnado repetidor es más susceptible ante el consumo de sustancias (Rungo et al., 2015).
Videojuegos La probabilidad de repetición se relaciona con jugar a menudo a videojuegos (García-Pérez et al., 2014).
Comportamiento
(n = 3, 14.3% )
La repetición puede estar causada por desajuste social (Santos et al., 2012).
Los estudiantes repetidores obtienen puntuaciones más bajas en comportamiento prosocial que los no repetidores (Serna y Martínez, 2019).
La repetición está asociada a puntuaciones negativas en ajuste escolar (Serna y Martínez, 2019).
Gran parte del alumnado repetidor es agresivo (Méndez y Cerezo, 2018).
Empleo
(n = 1, 4.8%)
El alumnado repetidor cuenta con una gran proporción de abandono escolar para la búsqueda de empleo (Cabrera et al., 2019).

El factor sobre la familia (Tabla 2) está compuesto por 20 variables clasificadas en cuatro agrupaciones (nivel socioeconómico de los padres, estructura familiar, ambiente familiar e inmigración). Entre las variables no académicas estudiadas en más de la mitad de los artículos analizados se encuentran, en orden decreciente: el nivel socioeconómico de los padres, el sexo (masculino) y la estructura familiar.

Tabla 2. Variables no académicas: Factor familia
Grupo Variable
Nivel socioeconómico de los padres
(n = 14, 66.6%)
Los padres (uno o ambos) del alumnado repetidor son desempleados (Cabrera et al. 2019; González-Betancor y López-Puig, 2016).
Relación entre repetición y trabajo no cualificado del padre (Carabaña, 2011; Cordero et al., 2014).
Un elevado número de libros y de materiales educativos en el hogar reduce la probabilidad de repetir (Arroyo et al., 2019; Carabaña, 2015; Cordero et al., 2014; García-Pérez et al., 2014; González-Betancor y López-Puig, 2016).
El alumnado que carece de un espacio de estudio y de conexión a internet tiene más probabilidades de repetir (Carabaña, 2015).
Carecer de ordenador propio incide en la probabilidad de repetir (Cordero et al., 2014).
Los padres de hijos repetidores autoperciben que tienen una buena situación económica (Santos et al., 2012)
Vivir en una situación socioeconómica baja está asociado con la repetición (Choi et al., 2018; González-Betancor y López-Puig, 2016; Pedraja-Chaparro et al., 2015; Santín y Sicilia, 2016).
La probabilidad de repetir se reduce cuando ambos padres del alumnado tienen un nivel educativo alto (Cabrera, 2019; Cabrera et al., 2019; Carabaña, 2011; García-Pérez et al., 2014; González-Betancor y López-Puig, 2016; Rungo et al., 2015).
El alumnado cuyas madres cuentan con un nivel de estudios bajo repite más (Arroyo et al., 2019; Carabaña, 2015; Cordero et al., 2014; Santín y Sicilia, 2016).
Estructura familiar
(n = 9, 43%)
La probabilidad de repetición aumenta con cada hermano adicional (Carabaña, 2011; Santos et al., 2012).
No pertenecer a una familia tradicional aumenta la probabilidad de repetir (Cabrera et al., 2019; Carabaña, 2011; Choi et al., 2018; Cordero et al., 2014; García-Pérez et al., 2014; González-Betancor y López-Puig, 2016; Pedraja-Chaparro et al., 2015; Santín y Sicilia, 2016; Santos et al., 2012).
Ambiente familiar
(n = 4, 19%)
Menor probabilidad de repetir cuando la relación entre padres e hijos es buena (Méndez y Cerezo, 2018; Santín, y Sicilia, 2016).
El alumnado repetidor no recuerda que sus padres les leyeran cuando eran pequeños (Cabrera et al., 2019).
La repetición se manifiesta más en alumnos cuyos padres no acuden ni se interesan por el centro escolar (Cabrera et al., 2019; Santín y Sicilia, 2016).
El alumnado repetidor piensa que sus padres no se enfadarían ante un posible consumo de sustancias (Méndez y Cerezo, 2018).
El alumnado repetidor piensa que sus padres sienten desconfianza hacia ellos (Cabrera et al., 2019).
La alfabetización doméstica previene la repetición (Carabaña, 2015).
Inmigración
(n = 8, 38%)
La mayor probabilidad de repetición está relacionada con ser inmigrante (García-Pérez et al., 2014; Méndez y Cerezo, 2018; Pedraja et al., 2013).
Los inmigrantes de primera generación tienen más probabilidades de repetir (Carabaña, 2011; Choi et al., 2018; Cordero et al., 2014; Pedraja-Chaparro et al., 2015).
Aumenta la probabilidad de repetir en inmigrantes de segunda generación (Choi et al., 2018; González-Betancor y López-Puig, 2016).

3.2 Variables académicas

El grupo de variables académicas se compone de 31 variables que responden a cuatro factores: estudiante, relación con los compañeros, características del profesorado y del centro escolar.

En primer lugar, el factor estudiante (Tabla 3) está formado por 15 variables referidas a las características propias del sujeto en calidad de estudiante clasificadas en 7 agrupaciones (bajo rendimiento académico, actitud hacia el estudio, satisfacción, educación compensatoria, idioma, escolarización temprana y expectativas).

Tabla 3. Variables académicas: factor estudiante
Grupo Variable
Bajo rendimiento académico
(n = 13, 62%)
El alumnado repetidor tiene un rendimiento más bajo que el no repetidor (Arroyo et al., 2019; Blanco-Blanco et al., 2014; Cabrera, 2019; Cabrera et al., 2019; Carabaña, 2015; Carabaña, 2011; Choi y Calero, 2013; Choi et al., 2018; Gamazo et al., 2018; García-Pérez et al., 2014; Inglés et al., 2013).
El rendimiento en las pruebas de la Evaluación General Diagnóstica-2009 es más bajo en estudiantes repetidores (González-Betancor y López-Puig, 2016).
La escasez de conocimientos es una razón de repetición (Carabaña, 2015).
Actitud hacia el estudio
(n = 4, 19%)
El alumnado repetidor muestra indiferencia hacia los estudios (Cabrera et al., 2019).
Los repetidores asocian la repetición a un hecho pasajero (Santos et al., 2012).
Al alumnado repetidor no le gusta acudir al centro escolar (Cabrera et al., 2019).
El alumnado que hace los deberes repite menos (Carabaña, 2011).
La repetición está relacionada negativamente con la frecuencia del uso del ordenador para hacer deberes (García-Pérez et al., 2014).
Parte del alumnado repetidor está interesado en cambiar de clase y de centro (Cabrera et al., 2019).
Satisfacción
(n = 1, 4.8%)
Los estudiantes repetidores obtienen puntuaciones más bajas en satisfacción que los no repetidores (Serna y Martínez, 2019).
Educación compensatoria
(n = 1, 4.8%)
El alumnado que asiste a programas de educación compensatoria repite menos (Rubio et al., 2020).
Idioma
(n = 2, 9.5%)
Hablar un idioma diferente en casa y en la escuela aumenta la probabilidad de repetir (Carabaña, 2015; González-Betancor y López-Puig, 2016).
Escolarización temprana
(n = 6, 28.6%)
La escolarización temprana reduce la probabilidad de repetir (Carabaña, 2015; Choi et al., 2018; Cordero et al., 2014; González-Betancor y López-Puig, 2016; Pedraja-Chaparro et al., 2015; Santín y Sicilia, 2016).
Expectativas del estudiante
(n = 3, 14.3%)
El alumnado repetidor se caracteriza por tener menos expectativas educativas de seguir estudiando (Arroyo et al., 2019; Cabrera et al., 2019; Santos et al., 2012).
El alumnado repetidor tiene expectativas de acabar sus estudios para matricularse en la universidad (Santos et al., 2012).

En segundo lugar, el factor Compañeros de clase está formado por una variable sobre la dificultad en la relación con los compañeros de clase; en tercer lugar, el factor Profesorado, formado por 5 variables referidas a las características del profesor y, por último, el factor Centro escolar está formado por 10 variables que responden a cuatro agrupaciones: características generales del centro, tipo de centro, ubicación y el entorno a ambiente cultural. Entre las variables académicas estudiadas, en más de la mitad de los artículos analizados se encuentra, en orden decreciente, el bajo rendimiento académico, lo cual es esperable ya que la decisión sobre la repetición se debe al bajo rendimiento o asignaturas no superadas, y las características del centro escolar a la región en la que está ubicado, su titularidad y el ambiente o contexto cultural. La Tabla 4 presenta en detalle el contenido de cada grupo y su clasificación.

Tabla 4. Variables académicas: factores Interacción con los compañeros de clase, Profesorado y Centro escolar
Grupo Subgrupo Variable
Interacción con los compañeros de clase
(n = 3, 14.3%)
Parte del alumnado repetidor cuenta con dificultades para relacionarse con sus compañeros (Cabrera et al., 2019; Méndez y Cerezo, 2018; Serna y Martínez, 2019).
Profesorado
(n = 5, 24%)
La repetición puede estar causada por motivos relacionados con el profesorado (Santos et al., 2012).
La ratio estudiante-profesor influye en la repetición (Choi et al., 2018).
Poca relación entre las prácticas pedagógicas y la repetición (Carabaña, 2015).
Actitud negativa del profesorado hacia el alumno repetidor (Cabrera et al., 2019).
Los docentes que participan en programas de formación de las TIC reducen la probabilidad de repetir (González-Betancor y López-Puig, 2016).
Características del centro escolar
(n = 14, 66.6%)
Generales Diferencias en las tasas de repetición entre las regiones de España (Comunidades Autónomas) debido al empleo de diferentes programas educativos (Choi et al., 2018).
La repetición puede estar causada por motivos relacionados con la gestión educativa del centro (Santos et al., 2012).
Matricularse en un centro de nivel alto en competencia lectora reduce la probabilidad de repetir (Carabaña, 2015).
Tipo de centro La repetición se manifiesta más en el alumnado matriculado en centros públicos (Cabrera, 2019; Cabrera et al., 2019; Carabaña, 2015; Carabaña, 2011; Choi et al., 2018; Méndez y Cerezo, 2018; Pedraja-Chaparro et al., 2015).
Ubicación Diferencias en las tasas de repetición entre las regiones de España (Comunidades Autónomas) debido a la prevalencia de la cultura de repetición (Choi et al., 2018).
Menos probabilidad de repetir en la ciudad (Carabaña, 2015; Santín y Sicilia, 2016).
El alumnado repetidor se caracteriza por asistir a centros del sur de España (Cabrera et al., 2019; García-Pérez et al., 2014; González-Betancor y López-Puig, 2016).
Entorno/Ambiente cultural Escuelas con bajo nivel socioeconómico y cultural tienen mayor proporción de estudiantes repetidores (González-Betancor y López-Puig, 2016).
La concentración de inmigrantes en los centros influye en la repetición (Cordero et al., 2014; Pedraja et al., 2013).
Media alta del porcentaje del alumnado repetidor se relaciona con la repetición (Carabaña, 2015).

V. Conclusiones

En las investigaciones revisadas se identificaron 67 variables relacionadas con la repetición de curso, tanto no académicas como académicas, con un peso del 53.7% y 46.2%, respectivamente. A partir de estas variables y de su agrupación, se realizó un modelo sobre los factores que afectan a la repetición escolar (Figura 4) tomando como referencia el modelo comprensivo de González-Rodríguez et al. (2019a) para el abandono escolar. En el modelo se distinguen tres niveles de desarrollo (micronivel, mesonivel y macronivel) identificados por Tomaszewska-Pękała et al. (2017). El micronivel se centra en el individuo, el mesonivel en las relaciones del individuo con sus familiares, amigos, compañeros de clase y profesorado y, el macronivel, en la relación del individuo con las diferentes instituciones educativas. Las flechas representan las interacciones entre el individuo y los demás grupos, las que dependerán de la trayectoria de cada estudiante y de su relación con el resto de elementos del sistema.

Figura 4. Modelo comprensivo de la repetición escolar
Figura 4. Modelo comprensivo de la repetición escolar
Notas: Elaborado a partir de González-Rodríguez et al. (2019a). El tamaño de la letra utilizada en la figura para denominar a cada factor es proporcional a las variables halladas en la literatura científica.

En la parte izquierda de la Figura 4 se sitúa el grupo No académico, compuesto por 36 variables agrupadas en 2 factores: familia e individuo. En la parte derecha se ubica el grupo Académico, formado por 31 variables agrupadas en 4 factores: características del centro escolar, interacción con los compañeros de clase, profesorado y estudiante. La mayoría de las variables (n = 51, 76%) se relacionan con las características de cada persona en su entorno más próximo, es decir, sus características individuales (n = 16, 23.8%), sus características en calidad de estudiante (n = 15, 22.4%) y su familia (n = 20, 29.8%). Las variables restantes (n = 16; 24%) dependen del contexto educativo en el que se encuentra y su relación en él, es decir, las interacciones con los compañeros de clase (n = 1, 1.5%), el profesorado (n = 5, 7.5%) y las características del centro escolar (n = 10, 15%).

Por una parte, como se ha indicado, el individuo (faceta personal y académica) y su entorno familiar, engloban la mayoría de las variables relacionadas con la repetición de curso según los estudios analizados. Respecto a la faceta personal del individuo, las variables más estudiadas son el sexo, mayor prevalencia en la repetición en el sexo masculino, o nacer a finales de año con menor evidencia respecto al peso de esta variable en la repetición. Respecto a la faceta académica del individuo, las variables más estudiadas son el bajo rendimiento de los estudiantes repetidores en comparación con los no repetidores.

Respecto a la familia, la variable más estudiada es el nivel socioeconómico de los padres. Los estudiantes cuyos padres tienen empleos menos cualificados, una situación económica más desfavorable y pertenecen a hogares con menos recursos educativos y tecnológicos, presentan más probabilidad de repetir. No obstante, destaca que respecto a la situación económica se observa alguna inconsistencia. Así, en el estudio de Santos et al. (2012), los padres de hijos españoles repetidores consideran que su situación económica es buena. Es posible que esta discrepancia se deba a la metodología seguida en este estudio, basada en un cuestionario en el que los padres manifiestan su autopercepción sobre su situación económica (mala, regular o buena), en lugar de basarse en datos reales sobre ingresos económicos.

Por otra parte, el contexto educativo en el que se encuentra el individuo y su relación en él comprende el resto de las variables analizadas. Las variables académicas más estudiadas corresponden al centro escolar: su ubicación en el sur de España, su titularidad, siendo el centro público el que presenta mayores tasas de estudiantes repetidores, o el entorno sociocultural del centro y sus familias, con mayor repetición en centros con estudiantes inmigrantes, y pertenecientes a familias de bajo nivel socioeconómico. Por tanto, también en este grupo sobre el contexto educativo se observa que éste es definido en gran medida por las características de las familias de los estudiantes (fundamentalmente el bajo nivel socioeconómico y la inmigración).

De este análisis se derivan hallazgos importantes para el diseño de estrategias preventivas que permitan reducir los factores que afectan a la repetición de curso y, a su vez, contribuir al descenso del abandono escolar temprano (Comisión-Europea, 2019; Comisión-Europea et al., 2014; Eurydice, 2012; MEyFP, 2020). Estas consideraciones para la intervención implican la necesidad de combinar modelos de orientación individuales, con modelos grupales e institucionales, dirigidos a aspectos personales, académicos y sociales. No cabe duda de que el elevado peso de variables individuales que afectan a la repetición (76%), requiere de un diagnóstico individual de la situación personal-emocional, académica y familiar del estudiante para adoptar medidas específicas que respondan a necesidades individuales. La labor de los orientadores educativos, tutores, profesorado de apoyo y su relación de colaboración con las familias parecen elementos clave para conseguir este objetivo. Además, el contexto educativo y, en concreto, el centro escolar son elementos que requieren de una actuación institucional, tanto a nivel de centro como de política educativa regional y nacional. El apoyo específico a centros con elevado número de estudiantes inmigrantes, con menos recursos, con poca estabilidad del profesorado, deben ser elementos de análisis y actuación específica por parte de las administraciones educativas.

Por último, respecto a la intervención y el diseño de estrategias, el modelo muestra la relación estrecha entre los aspectos individuales y los contextuales. Como ejemplo, cuando las situaciones contextuales son poco favorables, factores sobrevenidos (como la crisis sanitaria de COVID-19) puede generar mayor desigualdad en los estudiantes con familias más desfavorecidas, pues la falta de recursos tecnológicos en el hogar y el menor conocimiento de su uso por parte de las familias para, por ejemplo, ayudar en la enseñanza virtual, puede afectar el rendimiento académico de los estudiantes más desfavorecidos del sistema educativo (Rujas y Feito, 2021). Esta situación individual se traslada en muchos casos a centros educativos donde se concentran familias con dificultades socioeconómicas y profesorado desbordado para apoyar especialmente a los estudiantes con bajo rendimiento. Como concluyen Montenegro et al. (2020) respecto a los efectos del COVID-19 en el rendimiento, el apoyo a los estudiantes requiere de la acción interrelacionada dirigida a diversos factores:

Las propias características del alumnado (grado de autonomía, motivación), la competencia digital de los agentes educativos implicados (alumnado, profesorado, familias) o las condiciones estructurales y organizativas de la Administración (actuación coordinada de las Consejerías con competencias en materia de Educación y Servicios Sociales) (p. 317).

Es decir, queda patente la necesidad de planificar estrategias coordinadas en aspectos y niveles de responsabilidad específicos.

El enfoque de este estudio va dirigido a la identificación de los factores que afectan a la repetición de curso con el fin facilitar el diseño de medidas educativas encaminadas a paliar los efectos negativos de la repetición como medida educativa, con el fin de identificar otras medidas educativas previas. No obstante, en futuros estudios es necesario considerar la especificidad de variables que afectan a la repetición en otros países, no contempladas en este trabajo, como el efecto del trabajo infantil en la repetición en algunos países de América Latina (Instituto de Estadística de la UNESCO, 2012). De ahí la importancia del diagnóstico individualizado, ya que, adoptar medidas no ajustadas a la realidad del estudiante (como los programas obligatorios de refuerzo educativo en horario extraescolar, cuando el problema tiene otro origen, situación económica familiar o consumo de drogas, por ejemplo), podría agravar aún más la situación y aumentar el ausentismo o el abandono escolar. En este sentido, debido al elevado peso que presentan las variables familiares, es necesario reforzar las sinergias entre la política educativa y la política social, tanto a nivel nacional como regional y local, que favorezca la acción coordinada entre centros educativos y servicios sociales, especialmente en las familias vulnerables.

Referencias

Arroyo, D., Constante, I. A. y Asensio, I. (2019). La repetición de curso a debate: un estudio empírico a partir de PISA 2015. Educación XXI, 22(2), 69-92. https://doi.org/10.5944/educxx1.22479

Blanco-Blanco, A., López, E. y Ruiz, C. (2014). Aportaciones de los modelos jerárquico-lineales multivariados a la investigación educativa sobre el rendimiento. Un ejemplo con datos del alumnado español en PISA 2009. Revista de Educación, 365(5), 122-149. https://dx.doi.org/10.4438/1988-592X-RE-2014-365-267

Cabrera, L. (2019). Preventive educational policies of the repetition of course in the compulsory education in Spain. Multidisciplinary Journal of Educational Research, 9(3), 227-257. http://dx.doi.org/10.17583/remie.2019.4523

Cabrera, L., Pérez, C., Santana. F. y Betancort, M. (2019). Desafección escolar del alumnado repetidor de segundo curso de Enseñanza Secundaria Obligatoria. International Journal of Sociology of Education, 8(2), 173-203. http://dx.doi.org/10.17583/rise.2019.4139

Carabaña, J. (2015). Repetir hasta 4o. de Primaria: determinantes cognitivos y sociales según PIRLS. Revista de Sociología de la Educación, 8(1), 7-27. https://ojs.uv.es/index.php/RASE/article/view/8758

Carabaña, J. (2011). Las puntuaciones PISA predicen casi toda la repetición de curso a los 15 años en España. Revista de Sociología de la Educación, 4(3), 286-306. https://ojs.uv.es/index.php/RASE/article/view/8730

Choi, A. y Calero, J. (2013). Determinantes del riesgo de fracaso escolar en España en PISA-2009 y propuestas de reforma. Revista de Educación, (362), 562-593. https://doi.org/10.4438/1988-592X-RE-2013-362-242

Choi, A., Gil, M., Mediavilla, M. y Valbuena, J. (2018). Predictors and effects of grade repetition. Revista de Economía Mundial, 48(48), 21-42. http://hdl.handle.net/10272/14724

Comisión-Europea. (2019). La comisión y sus prioridades. Políticas, información y servicios. Estrategia Europa 2020. Comisión Europea. https://ec.europa.eu/info/business-economy-euro/economic-and-fiscal-policy-coordination/eu-economic-governance-monitoring-prevention-correction/european-semester/framework/europe-2020-strategy_es

Comisión Europea, EACEA, Eurydice y Cedefop. (2014). La lucha contra el abandono temprano de la educación y la formación en Europa: estrategias, políticas y medidas. https://doi.org/10.2797/483164

Cordero, J. M., Manchón, C. y Simancas, R. (2014). Repetition and explanatory factors in Spain [La repetición y los factores explicativos en España]. Revista de Educación, (365), 12-37. https://doi.org/10.4438/1988-592X-RE-2014-365-263

Demanet, J. y van Houtte, M. (2013). Grade retention and its association with school misconduct in adolescence: a multilevel approach. School effectiveness and school improvement. An International Journal of Research, Policy and Practice, 24(4), 417-434. http://dx.doi.org/10.1080/09243453.2012.727834

de Witte, K., Cabus, S., Thyssen, G., Groot, W. y van den Brink, H. M. (2013). A critical review of the literature on school dropout. Educational Research Review, 10, 13-28. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2013.05.002

Ekstrand, B. (2015). What it takes to keep children in school: A research review. Educational Review, 67(4), 459-482. https://doi.org/10.1080/00131911.2015.1008406

Eurydice. (2012). La repetición de curso en la educación obligatoria en Europa: normativa y estadísticas. Comisión Europea. https://doi.org/10.2797/543

Ferrão, M. E, Mota, P. y Abud, D. (2017). The relevance of the school socioeconomic composition and school proportion of repeaters on grade repetition in Brazil: a multinivel logistic model of PISA 2012. Large-scale Assessments in Education, 5(7), 1-13. https://doi.org/10.1186/s40536-017-0036-8

Freeman, J. y Simonsen, B. (2015). Examining the impact of policy and practice interventions on high school dropout and school completion rates: A systematic review of the literature. Review of Educational Research, 85(2), 205-248. https://doi.org/10.3102/0034654314554431

Gamazo, A., Martínez-Abad, F., Olmos-Migueláñez, S. y Rodríguez-Conde, M.J. (2018). Evaluación de factores relacionados con la eficacia escolar en PISA 2015. Un análisis multinivel. Revista de Educación, (379), 56-84. https://dx.doi.org/10.4438/1988-592X-RE-2017-379-369

García-Pérez, J. I., Hidalgo-Hidalgo, M. y Robles-Zurita, J. A. (2014). Does grade retention affect students’ achievement? Some evidence from Spain. Applied Economics, 46(12), 1373-1392. http://dx.doi.org/10.1080/00036846.2013.872761

González-Betancor, S. M. y López-Puig, A. J. (2016). Grade retention in primary education is associated with quarter of birth and socioeconomic status [La retención de curso en la educación primaria está asociada con el trimestre de nacimiento y el estatus socioeconómico]. Plos One, 11(11), 1-19. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0166431

González-Rodríguez, D., Vieira, M.J. y Vidal, J. (2019a). Factors that influence early school leaving: a comprehensive model. Educational Research, 61(2), 214-230. https://doi.org/10.1080/00131881.2019.1596034

González-Rodríguez, D., Vieira, M. J. y Vidal, J. (2019b). Variables que influyen en la transición de la Educación Primaria a la Educación Secundaria Obligatoria. Un modelo comprensivo. Bordon. Revista de Pedagogía, 71(2), 85-108. https://recyt.fecyt.es/index.php/BORDON/article/view/68957

Inglés, C. J., Torregrosa, M. S., Rodríguez-Marín, J., García del Castillo, J. A., Gázquez, J. J., García-Fernández, J. M. y Delgado, B. (2013). Uso de alcohol y tabaco y variables cognitivo-motivacionales en el ámbito escolar: Efectos sobre el rendimiento académico en adolescentes españoles. Adicciones, 25(1), 63-70. https://doi.org/10.20882/adicciones.73

Instituto Nacional de Calidad y Evaluación. (2002). Sistema estatal de indicadores de la educación. Edición 2002. Secretaría General Técnica-MECD https://sede.educacion.gob.es/publiventa/d/10976/19/0

Klapproth, F. y Schaltz, P. (2015). Who is retained in school, and when? Survival analysis of predictors of grade retention in Luxembourgish secondary school. European Journal of Psychology of Education, 30(1), 119-136. https://www.jstor.org/stable/43551174

Legleye, S., Obradovic, I., Janssen, E., Spilka, S., Le Nézet, O. y Beck, F. (2010). Influence of cannabis use trajectories, grade repetition and family background on the school-dropout rate at the age 17 years in France. European Journal of Public Health, 20(2). 157-163. https://doi.org/10.1093/eurpub/ckp148

Méndez, I. y Cerezo, F. (2018). La repetición escolar en Educación Secundaria y factores de riesgo asociados. Educación XXI, 21(1), 41-62. https://doi.org/10.5944/educxx1.20172

Ministerio de Educación y Formación Profesional. (2019). PISA 2018. Programa para la Evaluación Internacional de los Estudiantes. Informe español. Secretaría General Técnica. https://sede.educacion.gob.es/publiventa/d/23505/19/01

Ministerio de Educación y Formación Profesional. (2020). Sistema Estatal de Indicadores de la Educación 2020. Secretaría General Técnica. https://www.educacionyfp.gob.es/inee/indicadores/sistema-estatal/edicion-2020.html

Moher, D., Liberati, A., Tetzlaff, J., Altman, D. G. y The PRISMA Group (2009). Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses: The PRISMA statement. PLoS Med, 6(7). https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1000097

Montenegro, S., Raya, E. y Navaridas, F. (2020). Percepciones docentes sobre los efectos de la brecha digital en la educación básica durante el covid-19. Revista Internacional de Educación para la Justicia Social, 9(3), 317-333. https://doi.org/10.15366/riejs2020.9.3.017

OCDE. (2018). Panorama de la educación 2018: Indicadores de la OCDE. https://doi.org/10.1787/eag-2018-36-en

OCDE. (2016). PISA 2015 Resultados Clave. https://www.oecd.org/pisa/pisa-2015-results-in-focus-ESP.pdf

OECD. (2020). PISA 2018 Results (Volume V): Effective Policies, Successful Schools, PISA, OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/ca768d40-en

OECD. (2016). PISA 2015 Results (Volume II): Policies and Practices for Successful Schools [Resultados de PISA 2015 (Volumen II): Políticas y prácticas para escuelas exitosas]. http://dx.doi.org/10.1787/9789264267510-en

Pedraja-Chaparro, F., Santín, D. y Simancas, R. (2015). Determinants of grade retention in France and Spain: Does birth month matter? Journal of Policy Modeling, 37(5), 820-834. https://doi.org/10.1016/j.jpolmod.2015.04.004

Pedraja, F., Santín, D. y Simancas, R. (2013). The impact of imnmigrant concentration in schools on grade retention in Spain: A difference-in-differences approach. Applied Economics, 48(21), 1-13. https://mpra.ub.uni-muenchen.de/46888/

Rubio, M. J., Vico, M. J. y Pascual, M. A. (2020). La educación compensatoria como medida para la población refugiada y migrante: evolución de resultados. Revista Española de Educación Comparada, (35), 122-140. https://doi.org/10.5944/reec.35.2020.25149

Rujas, J. y Feito, R. (2021). La educación en tiempos de pandemia: una situación excepcional y cambiante. Revista de Sociología de la Educación (RASE), 14(1),4-13. http://dx.doi.org/10.7203/RASE.14.1.20273

Rungo, P., Casal, B., Rivera, B. y Currais, L. (2015). Parental Education, child´s grade repetition and the modifier effect of cannabis use. Applied Economics Letters, 22(3), 199-203. http://dx.doi.org/10.1080/13504851.2014.934421

Santín, D. y Sicilia, G. (2016). Does family structure affect children´s academic outcomes? Evidence for Spain. The Social Science Journal, 53(4), 555-572. https://doi.org/10.1016/j.soscij.2016.04.001

Santos, M. A., Godás, A. y Lorenzo, M. (2012). El perfil del alumnado repetidor y no repetidor en una muestra de estudiantes españoles y latinoamericanos: un estudio sobre los determinantes de sus logros académicos. Estudios sobre Educación, 23(23), 43-62. http://hdl.handle.net/10347/16774

Silva, C. R., Veiga, F., Pinto, E. S. y Ferreira, I. (2021) Repetición escolar: puede el compromiso afectivo con la escuela jugar un papel decisivo en su prevención? Millenium, 2(14),59-68. http://dx.doi.org/10.29352/mill0214.20277

Sunny, B. S., Elze, M., Chihana, M., Gondwe, L., Crampin, A. C., Munkhondya, M., Kondowe, S. y Glynn, J. R. (2017). Failing to progress or progressing to fail? Age-for-grade heterogeneity and grade repetition in primary school in Karonga district, northern Malawi. International Journal of Educational Development, 52, 68-80. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijedudev.2016.10.004

Serna, C. y Martínez, I. (2019). Parental involvement as a protective factor in school adjustment among retained and promoted secondary students. Sustainability, 11(24), 1-16. https://doi.org/10.3390/su11247080

Taniguchi, K. (2015). Determinants of grade repetition in primary school in sub-Saharan Africa: An event history analysis for rural Malawi. International Journal of Educational Development, 45, 98-111. https://doi.org/10.1016/j.ijedudev.2015.09.014

Tomaszewska-Pękała, H., Marchlik, P. y Wrona, A. (2017). Finding inspiring practices on how to prevent ESL and school disengagement. Lessons from the educational trajectories of youth at risk from nine EU countries. University of Warsaw.

Instituto de Estadística de la UNESCO (2012). Oportunidades perdidas: el impacto de la repetición y de la salida prematura de la escuela. UNESCO-UIS. http://uis.unesco.org/sites/default/files/documents/opportunities-lost-the-impact-of-grade-repetition-and-early-school-leaving-sp.pdf

Yang, M.Y., Chen, Z., Rhodes, J. L. F. y Orooji, M. (2018). A longitudinal study on risk factors of grade retention among elementary school students using a multilevel analysis: Focusinig on material hardship and lack of school engagement. Children and Youth Services Review, 88, 25-32. https://doi.org/10.1016/j.childyouth.2018.02.043