Selección de escuelas de alta y baja eficacia en Baja California (México)

Autores

  • Fernando Martínez Abad Universidad de Salamanca
  • Luis Lizasoain Hernández Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea
  • María Castro Morera Universidad Complutense de Madrid
  • Luis María Joaristi Olariaga Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea

DOI:

https://doi.org/10.24320/redie.2017.19.2.960

Palabras clave:

Calidad de la educación, éxito escolar, evaluación, eficacia del centro de enseñanza.

Agencias de apoyo:

Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT)

Resumen

El presente estudio planteó la identificación y selección de escuelas de Baja California con alta y baja eficacia a partir de los puntajes de ENLACE y pruebas de contexto. Se obtuvo una muestra representativa de 85 escuelas y alrededor de 7000 estudiantes en los años 2010 y 2011, y se aplicaron modelos jerárquicos lineales para el cálculo de las puntuaciones residuales en el nivel de centro. Tras el ajuste de los 8 modelos finales, que aíslan el efecto de las variables contextuales significativas, se seleccionan, bajo criterios estadísticos, 15 centros con alto y bajo residuo. Los resultados muestran que las distribuciones de las escuelas seleccionadas son similares en ambos casos a la población de referencia. Los resultados afirman la robustez del procedimiento de selección implementado y destacan la importancia del mismo para la detección de buenas prácticas en las escuelas de alta eficacia.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Referencias

Bryk, A. S. y Raudenbush, S. W. (1992). Hierarchical linear models: applications and data analysis methods. Estados Unidos: Sage.
Bryk, A. S., Thum, Y. M., Easton, J. Q. y Luppescu, S. (1998). Assessing school academic productivity: The case of Chicago School Reform. Social Psychology of Education, 2(1), 103-142.
doi: 10.1023/A:1009657609112
Bryk, A. S. y Weisberg, H. I. (1976). Value-added Analysis: A dynamic approach to the estimation of treatment effects. Journal of Educational Statistics, 1(2), 127-155. doi:10.3102/10769986001002127
Caso, J., Chaparro, A., Díaz, C. y Urías, E. (2012). Propiedades psicométricas de las escalas, cuestionarios e inventarios de la Estrategia Evaluativa Integral 2011: Factores Asociados al Aprendizaje. UEE RT 12-002. México: Universidad Autónoma de Baja California. Recuperado de http://uee.uabc.mx/uee/nivel1.php?p=estudiosYproyectos/reportesTecnicos
Caso, J., Díaz, C., Chaparro, A. y Urías, E. (2011). Propiedades psicométricas de las escalas, cuestionarios e inventarios de la Estrategia Evaluativa Integral 2010: Factores Asociados al Aprendizaje. UEE RT 11-002. México: Universidad Autónoma de Baja California. Recuperado de http://uee.uabc.mx/uee/nivel1.php?p=estudiosYproyectos/reportesTecnicos
Dirección General de Evaluación de Políticas. (2010). ENLACE BÁSICA. Manual técnico 2010. México: Secretaría de Educación Pública. Recuperado de http://www.enlace.sep.gob.mx/ba/manuales_tecnicos/
Dirección General de Evaluación de Políticas. (2011). ENLACE BÁSICA. Manual técnico 2011. México: Secretaría de Educación Pública. Recuperado de http://www.enlace.sep.gob.mx/ba/manuales_tecnicos/
Drabowicz, T. (2014). Gender and digital usage inequality among adolescents: A comparative study of 39 countries. Computers & Education, 74, 98-111.
Educational Resources Information Center and National Science Foundation (1996). Third International Mathematics and Science Study (TIMSS). Washington, DC: US Dept. of Education. Recuperado de http://www.eric.ed.gov/contentdelivery/servlet/ERICServlet?accno=ED401127
Fitz-Gibbon, C. T. (1997). The value-added national project: final report. Feasibility studies for a national system of value-added indicators. Londres: SCAA.
Gaviria, J. L., Martínez-Arias, R. y Castro, M. (2004). Un Estudio multinivel sobre los factores de eficacia escolar en países en desarrollo: el caso de los recursos en Brasil. Education Policy Analysis Archives, 12(20). Recuperado a partir de http://epaa.asu.edu/ojs/index.php/epaa/article/download/175/301
Goldstein, H. (1995). Multilevel statistical models. Londres: Oxford University Press.
Goldstein, H. y Spiegelhalter, D. J. (1996). League tables and their limitations: statistical issues in comparisons of institutional performance. Journal of the Royal Statistical Society, 159(3), 384-443.
González, C., Caso, J., Díaz-López, K. y López, M. (2012). Rendimiento académico y factores asociados: aportaciones de algunas evaluaciones a gran escala. Bordón. Revista de pedagogía, 64(2), 51-68. Recuperado de https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=3960787
Gritter, A. (2006). Great Schools: Identifying Higher-Performing Schools. Center for Education Policy, Applied Research, and Evaluation. Recuperado de http://www.usm.maine.edu/sites/default/files/Center%20for%20Education%20Policy,%20Applied%20Research,%20and%20Evaluation/Great_Schools.pdf
Huffman, J. B., Pankake, A. y Munoz, A. (2006). The tri-level model in action: site, district, and state plans for school accountability in increasing student success. Journal of School Leadership, 16(5), 569-582.
Jackson, S. A. y Lunenburg, F. C. (2010). School performance indicators, accountability ratings, and student achievement. American Secondary Education, 39(1), 27-44.
Joaristi, L. M., Lizasoain, L. y Gamboa, E. (2012). Construcción y validación de un instrumento de medida del Nivel Socioeconómico y Cultural (NSE) de estudiantes de educación primaria y secundaria. Bordón. Revista de pedagogía, 64(2), 151-171. Recuperado de https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=3960926
Jornet, J. M., González, J. y Perales, M. J. (2012). Diseño de cuestionarios de contexto para la evaluación de sistemas educativos: optimización de la medida de constructos complejos. Bordón. Revista de pedagogía, 64(2), 89-110. Recuperado de https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=3960804
Kjaernsli, M. (2004). PISA and Scientific Literacy: Similarities and Differences between the Nordic Countries. Scandinavian Journal of Educational Research, 48(3), 271-286.
Lee, J. y Shute, V.J. (2010). Personal and social-contextual factors in K-12 academic performance: An integrative perspective on student learning. Educational Psychologist, 45(3), 185-202.
doi: 0.1080/00461520.2010.493471
Marchesi, A. y Martín, E. (2002) La evaluación de la educación secundaria. Fotografía de una etapa polémica. Madrid: SM.
Martínez, R. (2009). Usos, aplicaciones y problemas de los modelos de valor añadido en educación. Revista de Educación, 348, 217-250. Recuperado de http://www.mecd.gob.es/revista-de-educacion/numeros-revista-educacion/numeros-anteriores/2009/re348/re348_10.html
Martínez, F., Chaparro, A. A., Lizasoain, L., Caso, J. y Urías, E. (2014). Identificación de escuelas de alto de alto y bajo residuo, con base en puntajes de enlace y variables de contexto. UEE RT 14-003. México: Unidad de Evaluación Educativa. Recuperado de http://uee.uabc.mx/uee/nivel1.php?p=estudiosYproyectos/reportesTecnicos
Meyer, R. H. (1996). Value-added indicators of school performance. En E. A. Hanushek y D. W. Jorgenson (Eds.), Improving America's schools: the role of incentives (pp. 197-223). Washington: National Academic Press.
Mullis, I. V., Martin, M. O., Kennedy, A. M., Trong, K. L. y Sainsbury, M. (2009). PIRLS 2011 Assessment Framework. Amsterdam: International Association for the Evaluation of Educational Achievement. Recuperado de http://timssandpirls.bc.edu/pirls2011/framework.html
Murillo, F. J. y Hernández-Castilla, R. (2011a). Efectos escolares de factores socio-afectivos. Un estudio Multinivel para Iberoamérica. Revista de Investigación Educativa, 29(2), 407-428.
Murillo, F. J. y Hernández-Castilla, R. (2011b). Factores escolares asociados al desarrollo socio-afectivo en Iberoamérica. RELIEVE, 17(2), 1-23.
Murillo, F. J. y Román, M. (2011). ¿La escuela o la cuna? Evidencias sobre su aportación al rendimiento de los estudiantes de América Latina. Estudio multinivel sobre la estimación de los efectos escolares. Revista de Curriculum y Formación de Profesorado, 15(3), 27-53. Recuperado de http://digibug.ugr.es/handle/10481/19169#.Vv6wWPnhC70
OECD (2008). Measuring improvements in learning outcomes: best practices to assess the value-added of schools. París: Autor.
OECD (2012). PISA 2009 technical report. París: Autor. Recuperado de http://www.oecd.org/pisa/pisaproducts/50036771.pdf
Ray, A., McCormack, T. y Evans, H. (2009). Value added in english schools. Education Finance and Policy, 4(4), 415-438.
Sanders, W. L. y Horn, S. P. (1995). The Tennessee Value-Added Assessment System (TVAAS): mixed model methodology in educational assessment. En A. J. Shrinkfield y D. Stufflebeam (Eds.), Teacher Evaluation: Guide to Effective Practice (pp. 337-350). Boston, MA: Kluwer.
Tatto, M. T., Ingvarson, L., Schwille, J., Peck, R., Senk, S. L. y Rowley, G. (2008). Teacher education and development study in mathematics (TEDS-M): policy, practice, and readiness to teach primary and secondary mathematics: conceptual framework. Amsterdam: Michigan State University.
UNESCO (2005). Segundo Estudio Regional Comparativo y Explicativo (SERCE): análisis curricular. Santiago de Chile: Autor.
Webster, W. J. y Mendro. R. L. (1997). The Dallas value-added accountability system. En J. Millman (Ed.), Grading teachers, grading schools: is student achievement a valid evaluation measure? (pp. 81-99) Thousand Oaks, CA: Corwin.
Willms, J. D. y Raudenbush, S. W. (1989). A Longitudinal Hierarchical Linear Model for Estimating School Effects and Their Stability. Journal of Educational Measurement, 26(3), 209-232.
doi: 10.1111/j.1745-3984.1989.tb00329.x
Wright, R. J. (2009). Methods for improving test scores: the good, the bad, and the ugly. Kappa Delta Pi Record, 45(3), 116-121.

Descargas

Visitas a la página del resumen del artículo: 1818

Publicado

2017-04-10
Loading...