Análisis de los factores asociados al rendimiento escolar. Aplicación de la técnica de niveles múltiples
Resumen
El presente estudio está orientado a describir y explicar, mediante análisis de tipo correlacional, los efectos de una serle de factores asociados, a los resultados obtenidos por los alumnos y alumnas de 8° básico que participaron en la prueba Simce 1997, tanto en Matemática como en Castellano. La técnica aplicada es el análisis estadístico de niveles múltiples (1998), adecuada para analizar variaciones en las características de los individuos que son miembros de una agrupación determinada y que forman parte de una estructura jerárquica, como acontece en el sistema escolar; un alumno es parte de un curso, y éste de un establecimiento. En principio, cada alumno se diferencia de los demás en la medida en que obtiene un resultado específico en las materias consideradas, pero al mismo tiempo puede ser apreciados como participando homogéneamente de otras características distintivas del curso o del establecimiento, de manera tal que se puede suponer que los alumnos de un establecimiento se diferencian de los alumnos de otro establecimientos en algunas características determinadas. Frente a esto, es conveniente no sólo investigar las variaciones de resultado escolar a nivel individual, sino también a nivel de las agrupaciones que se considere teóricamente pertinentes.
Palabras claves: Resultado Escolar, Factores Asociados, Multinivel Jerárquico, Repitencia, Género, Pueblo Indígena
Descargas
Citas
Blakey, L. S. y Heath, A. F. (1992). “Differences between comprehensive schools: some preliminary findings” en Reynolds, D. y Cuttance, P. Schoo/effectiviness. Research, po/icy andpractice (ed), Casell, New York.
Bryk, A. S.; Raudenbush, S. W. y Congdon, R. (1988) “An introduction ío HLM5. Hierarchical Linear and Nonlinear», Chicago IL, University of Chicago.
Bryk, A. S. y Raudenbush, S. W. (1992). “Hierarchical linear models”. SAGE.
Coleman, J.S. et al. (1966). "Equality of Educational Opportunity”. Government Printing Office, Washington DC.
Fitz-Gibbon, C T. (1992) “School effects atAlevel: génesis of an information system?” en Reynolds, D. y Cuttance, P. (eds) School effectiveness. Research, po/icy and practice, Casell, London.
Goldstein, H.; Rasbash, J.; Plewis, I.; Draper, D.; Browne, W.; Yang, M.; Woodhouse, G. y Healy, M. (1998). “Auser’s guide to MlwiN” en MuitiieveiMode/sProject, Institute of Educatlon, University of London.
Goldstein, H. (1995). “Multilevel Statistical Models”, Kendall’s library of statistics 3 Internet editlon.
Rama, G. (1996). “Qué aprenden y quienes aprenden en las escuelas de Uruguay. Los contex¬tos sociales e institucionales de éxitos y fracasos”. CEPAL, Montevideo.
Raudenbush, S.; Bryk, A.; Cheong, y Congdon, R. (2000). Hierarchical Linear and Noniinear, HLM5.
Schiefelbein, E, Valenzuela, J, Velez, E. (1994) “Factores que afectan el rendimiento académico en la educación primaria. Revisión de la literatura de América Latina y el Caribe”, en Revista Latinoamericana de Innovaciones Educativas. N° 17, pp. 29-53.
