Selection of High and Low-Effectiveness Schools in Baja California (Mexico)

Authors

  • 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

Keywords:

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

Supporting Agencies:

Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT)

Abstract

This study proposed to identify and select high and low-effectiveness schools in Baja California based on ENLACE (Quality of Educational Attainment Exams) scores and context tests. A representative sample of 85 schools and around 7,000 students was obtained for 2010 and 2011. Hierarchical linear models were applied to calculate residual scores at a school level. After adjustment of the 8 final models, which isolate the effect of significant contextual variables, statistical criteria were used to select 15 schools with high and low residual scores. The results show that the distributions of schools selected are similar in both cases to the reference population. The results show the robustness of the selection procedure used and highlight its significance in detecting good practices in high-effectiveness schools.

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References

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.

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Published

2017-04-10

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