EDUCACIÓN BÁSICA EN VENEZUELA: EVALUACIÓN DEL ESTADO DE … · De acuerdo con la información...
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UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR Decanato de Estudios de Postgrado Doctorado en Ciencia Política TESIS DOCTORAL EDUCACIÓN BÁSICA EN VENEZUELA: EVALUACIÓN DEL ESTADO DE LA CALIDAD EN EL DISTRITO CAPITAL por Gustavo L Piñango González Febrero, 2007
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UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR Decanato de Estudios de Postgrado
Doctorado en Ciencia Política
TESIS DOCTORAL
EDUCACIÓN BÁSICA EN VENEZUELA: EVALUACIÓN DEL ESTADO DE LA CALIDAD EN EL DISTRITO CAPITAL
por
Gustavo L Piñango González
Febrero, 2007
ii
UNIVERSIDAD SIMÓN BOLIVAR Decanato de Estudios de Postgrado
Doctorado en Ciencia Política
EDUCACIÓN BÁSICA EN VENEZUELA: EVALUACIÓN DEL ESTADO DE LA CALIDAD EN EL DISTRITO CAPITAL
Tesis Doctoral presentada a la
Universidad Simón Bolívar
por
Gustavo L Piñango González
como requisito parcial para optar al título de
Doctor en Ciencia Política
Realizado con la asesoría del
Profesor Marino José González Reyes, Ph. D.
Febrero, 2007
Certifico que he leído esta Tesis Doctoral y la he encontrado aceptable en cuanto a contenido científico y lenguaje
Profesor Marino José González Reyes
Sartenejas, Febrero 2007
ii
UNIVERSIDAD SIMÓN BOLIVAR Decanato de Estudios de Postgrado
Doctorado en Ciencia Política
EDUCACIÓN BÁSICA EN VENEZUELA: EVALUACIÓN DEL ESTADO DE LA CALIDAD EN EL DISTRITO CAPITAL
Esta Tesis Doctoral ha sido aprobada en nombre de la Universidad Simón Bolívar
por el siguiente jurado examinador:
_____________________________ Presidente
Miguel Martínez Miguélez
_____________________________ Miembro Externo Mariano Herrera
Centro de Investigaciones Culturales y Educativas CICE
_____________________________ Miembro Principal – Tutor
Marino José González Reyes
_____________________________ Miembro Principal Fernando Vizcaya
_____________________________ Miembro Principal Guillermo Yáber
Fecha: 14 de Febrero de 2007
iii
Para Marinelly y Mariana, mis hijas
Para Marinelly, mi esposa
iv
AGRADECIMIENTOS
En primer término, quiero agradecer al Profesor Marino José González Reyes por su
rigurosidad académica durante la secuencia de cursos de Modelos de Políticas Públicas I, II y
III en los cuales tuve la oportunidad de participar, así como por la amplia bibliografía y las
fuentes de información recomendadas para la investigación en el ámbito del Proceso de
Análisis de Políticas Públicas. A través de estos cursos pude establecer las bases conceptuales
y metodológicas para la elaboración de esta Tesis Doctoral. Debo agradecerle, asimismo, su
asesoría y el tiempo que dedicó a la revisión del proyecto en el transcurso de la investigación.
También debo agradecer al Profesor Miguel Martínez Miguélez por su curso de Teoría del
Conocimiento, mediante el cual pude ampliar mi visión acerca de los fundamentos
epistemológicos de la investigación científica.
Le agradezco, igualmente, al Ministerio de Educación y Deportes, a través de la Dirección
General de Niveles y Modalidades, por autorizarme el acceso a la información estadística del
Sistema Nacional de Medición y Evaluación del Aprendizaje (SINEA) sobre los resultados de
la prueba aplicada en 1998; y al personal de la Coordinación del Sistema SINEA,
particularmente a los profesores José Mirás y Efraín Ramos, por la ubicación y selección de
los datos originales de la prueba, así como al Ingeniero Carlos Andrade por la migración de la
base de datos SINEA al formato Excel.
Finalmente, expreso mi gratitud a Marinelly por su apoyo y paciencia durante estos años de
realización del doctorado y a mis hijas por su permanente estímulo. A ellas dedico los
resultados de este esfuerzo.
v
RESUMEN
Esta Tesis Doctoral estudia la problemática de la calidad de la educación básica, expresada en términos del rendimiento escolar en las áreas de Lengua y Matemática, en una muestra de 1.408 alumnos de tercer grado pertenecientes a una selección de 31 planteles ubicados en el antiguo Distrito Federal, en Venezuela.
Sobre la base de la conceptualización del problema y estructuración de un modelo de políticas públicas, la Tesis evalúa el efecto de proyectos pedagógicos orientados a la mejora académica, de la función docente, la adscripción del plantel y de variables explicativas de tipo académica relacionadas con el rendimiento escolar en las dos áreas de aprendizaje señaladas. A esos fines, se utiliza la información generada por el Sistema Nacional de Evaluación del Aprendizaje (SINEA) en la prueba administrada por el actual Ministerio de Educación y Deportes en 1998, analizada mediante los métodos estadísticos de correlación y regresión múltiple.
Los hallazgos del análisis multivariado indican que, en los 31 planteles incluidos en el análisis, el rendimiento en el Área de Lengua está determinado por las horas de clase que los maestros dedican a los tópicos de lectura, escritura y contenidos gramaticales, así como por la adopción de proyectos pedagógicos orientados a la mejora académica (p < 0,05). En el análisis del Área de Matemática, las variables sobre el tiempo dedicado en clases a la resolución de problemas, aprendizaje de conceptos matemáticos, cálculo matemático y los proyectos orientados a la mejora académica resultaron con valores p mayores a 0,05. En ambas áreas de aprendizaje resultaron significativas la adscripción del plantel y la formación docente (p < 0,05).
Estos hallazgos favorecen la definición de políticas para mejorar la calidad de la educación básica en las escuelas seleccionadas, mediante intervenciones sobre las variables explicativas estadísticamente significativas. El Sistema SINEA debe tomar en cuenta los resultados de esta investigación para modificar su método de medición y la operacionalización de los factores asociados al aprendizaje. Asimismo, la Tesis genera la posibilidad de replicar el estudio en un número mayor de planteles, manteniendo la ubicación del análisis al nivel institucional, la escuela básica, y al niño como unidad de análisis. Para estos fines es necesario recopilar información más detallada sobre las variables explicativas del modelo, por ejemplo, respecto al alumno y las condiciones para el estudio en su medio familiar. La utilización del SINEA requiere que se modifiquen las condiciones metodológicas indicadas.
Palabras claves: Calidad de la Educación Básica; Modelo de Políticas Públicas; Análisis Multivariado; Rendimiento en Lengua y Matemática; Proyectos Pedagógicos.
vi
ÍNDICE GENERAL
Pág.
CERTIFICACIÓN DEL TUTOR……………………………….…… i
APROBACIÓN DEL JURADO…………………………………….... ii
DEDICATORIA…………………………………………………….… iii
AGRADECIMIENTOS………………………………………………. iv
RESUMEN…………………………………………………………….. v
ÍNDICE GENERAL…………………………………………………... vi
ÍNDICE DE TABLAS……………………………………………….... ix
INTRODUCCIÓN 1
CAPÍTULOS
I PLANTEAMIENTO Y JUSTIFICACIÓN DEL PROBLEMA…… 4
1. La educación como valor general final…......……………………..… 4
2. Descripción general de la problemática de la educación básica…....... 7
3. Descripción del problema mediante indicadores escolares………...... 10
II MARCO CONCEPTUAL….………………………………………… 22
1. La educación en una perspectiva de políticas públicas….…………... 22
1.1. Elaboración de un concepto sobre la educación.……….....…….. 22
1.2. Enfoque de políticas públicas del problema educativo……..…... 23
2. Orientación teórica y epistemológica…...……………...………….… 25
2.1. Las ciencias sociales como generadoras de conocimiento útil……………………………………………………………… 25
2.2. Perspectiva epistemológica………….………………………….. 26
3. Carácter sistémico de la educación…………………………………... 27
4. Revisión de la literatura…………………………..…….……………. 29
4.1. Diseños de reforma escolar……….……….……………….....… 29
4.2. The New American Schools (NAS)……………….…………...… 31
4.3. Teacher Quality and Student Achievement: A Review of State Policy Evidence………..…………………………….................. 32
vii
4.4. Predictors of Academic Giftedness among U.S. High School Students: Evidence from a Nationally Representative Multivariate Analysis……………………………………….…..
33
4.5. Proyecto de mejoramiento de la calidad de la educación básica……….………………………………………………...… 34
4.6. Estudios multivariados a nivel nacional sobre la calidad de la educación básica……………………………………………….. 35
III OBJETIVOS Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN…..………….. 36
1. Objetivos de la investigación…...………………………………........ 36
1.1. Objetivo general…..…………...…………………………........... 36
1.2. Objetivos específicos……..………...……………………............ 36
1.3. Criterios de selección de las escuelas……...…..…………........... 37
1.4. Hipótesis…...……...………………………………...................... 37
2. Diseño de la investigación…..……….…………………………......... 38
2.1. Selección del tipo de investigación……...………………............ 38
2.2. Validez y confiabilidad del diseño de investigación seleccionado ………………………………………….…… 40
2.3. Elementos resaltantes de la investigación…...…………….......... 40
2.4. Estructuración y operacionalización del problema........................ 42
2.4.1. Estructuración del modelo de políticas para analizar el problema público del bajo rendimiento escolar….……..
44
2.4.2. Operacionalización y ecuación del modelo de políticas..... 45
2.5. Actividades para la obtención de las evidencias…..………….… 53
2.6. Alcance de la investigación…..…………………………………. 54
2.7. Estado del rendimiento escolar en los 31 planteles seleccionados en el Distrito Capital……………………………………...…….
58
3. Mejora de la Eficacia Escolar….....…..……..…..…………………… 63
IV ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN……………….……………….. 65
1. Estrategia general de análisis de la información……………..…….... 66
2. Análisis cuantitativo al nivel de los alumnos.………………….……. 67
3. Análisis cuantitativo: Área de Lengua….……...……………………. 69
3.1. Análisis de correlación simple…..………………….................... 69
3.2. Análisis regresión…...………………………...………………… 70
4. Análisis cuantitativo: Área de Matemática……...………………….... 75
viii
4.1. Análisis de correlación simple…..…...……………..................... 75
4.2. Análisis regresión…...……………..…………...……………….. 76
V CONCLUSIONES E IMPLICACIONES………...…………………. 81
1. Implicaciones de Políticas….…………………………………...… 84
2. Implicaciones de investigación….…………...…………………… 85
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS……….…………………….... 87
ANEXOS
1 Modelo conceptual. Características de las variables independientes en los planteles seleccionados en el DF……………..…………………..… 94
1-1 Cantidad de alumnos y datos de factores asociados obtenidas de los planteles seleccionados en el DF …………………………………….… 96
1-2 SINEA: Resultados de la prueba de 1998 en los planteles seleccionados en el DF …………………………………………………
97
2 Información a ser recabada en el MED: Sistema SINEA………………. 99
2-1 Instrumento de recolección de información por plantel………………... 100
3 Unidades de análisis “anidadas” y estimación del modelo usando valores promedios..……………………………………………………... 103
4 Resultados de las visitas a las escuelas Jardín Franciscano y Guaicamacuto…………………………………………………………... 111
ix
ÍNDICE DE TABLAS
Núm. Pág.
1 Sistema de Educación Básica en Venezuela. Número de alumnos por año escolar. Período 1988/89 – 2001/02……………………………….
7
2 Estudio Regional Comparativo de Evaluación de la Calidad de la Educación. Porcentaje de alumnos que alcanzan cada nivel de desempeño en Lenguaje………………………………………………..
8
3 Estudio Regional Comparativo de Evaluación de la Calidad de la Educación. Porcentaje de alumnos que alcanzan cada nivel de desempeño en Matemática……………………………………………..
9
4 Sistema de Educación Básica en Venezuela. Indicadores (%). Período 1988/89 – 2001/2002…………………………………………………...
12
5 SINEA: Evaluación del Aprendizaje en Educación Básica. Niveles de Ejecución (%) Prueba Final de Etapa. Muestra Nacional: Julio 1998…
14
6 SINEA: Evaluación del Aprendizaje en Educación Básica. Resultados Prueba Final de Etapa (%). Muestra Nacional: Julio 1998…………….
16
7 SINEA: Evaluación del Aprendizaje en Educación Básica. Factores Asociados: Resumen de Perfiles. Muestra Nacional: Julio 1998………
20
8 Resumen de las variables definidas en la Tesis: Siglas y contenido 49
9 Operacionalización del modelo sobre la mejora de la calidad de la educación básica en Venezuela……………………............................... 50
10 Asociación lógica esperada entre las variables del modelo conceptual.. 52
11 Diseño la investigación: Principales características…………………… 53
12 SINEA: Prueba Final de Etapa. Muestra Nacional: Tercer Grado. Lengua y Matemática: Respuestas correctas. Media y Desviación Estándar………………….………………………………......................
55
13 SINEA: Prueba Final de Etapa. Distrito Federal: Tercer Grado. Lengua y Matemática: Respuestas correctas. Media y Desviación Estándar………………………………………………………………...
56
14 SINEA: Prueba Final de Etapa. Distrito Federal: Tercer Grado. Lengua y Matemática: Niveles de Ejecución (%). Julio 1998…………
57
15 SINEA 1998: Evaluación del Aprendizaje. Selección DF. Tercer Grado. Prueba Base y Final de Etapa. Niveles de Ejecución (%)...........
58
16 SINEA: Prueba Base y Final de Etapa. Distrito Federal: Tercer Grado. Lengua y Matemática.- Niveles de Ejecución (%). Julio 1998………...
60
17 Prueba Base y Final de Etapa. Muestra Nacional y Selección DF: 3er Grado. Factores Asociados al Aprendizaje. (%)………………………
61
x
18 SINEA: Prueba Base y Final de Etapa. Dtto. Federal: Tercer Grado. Lengua y Matemática.- Niveles de Logro y Logro Parcial (%). Julio 1998……………………………………………………………………
63 19 Nivel Individual. Correlación entre las variables del modelo de
políticas: Área de Lengua……………...……………………………….
70
20 Nivel Individual. Regresión: Área de Lengua…………………………. 72
21 Nivel Individual. Correlación entre las variables del modelo de políticas: Área de Matemática………………………...………………..
75
22 Nivel Individual. Regresión: Área de Matemática……….……………. 77
23 Nivel Institucional. Correlación entre las variables del modelo de políticas: Área de Lengua……………...………………………………. 105
24 Nivel Institucional. Regresión: Área de Lengua………………………. 107
25 Nivel Institucional. Correlación entre las variables del modelo de políticas: Área de Matemática………………………...………………..
108
26 Nivel Institucional. Regresión: Área de Matemática……….…………. 110
27 Unidad Educativa Jardín Franciscano: Valoración de factores de eficacia escolar………………………………………………………… 115
INTRODUCCIÓN
De acuerdo con la información del Sistema Nacional de Evaluación del Aprendizaje
(SINEA) sobre los resultados de su prueba de 1998, la calidad de la educación básica en
Venezuela es baja. Lo evidencia el nivel de logro en el aprendizaje en Lengua y Matemática,
con indicadores de ejecución de 13% y 20%, respectivamente, en tercer grado, 22% y 12% en
sexto, 9% y 3% en noveno. Asimismo, como expresión de fracaso escolar lo evidencia la
repitencia y la deserción, cuyos índices promedian 10% y 7%, respectivamente, en la década
iniciada en 1990; 381.124 y 155.090 escolares en el lapso 2000/1.
En ese contexto, los objetivos específicos de esta Tesis son: 1) analizar el problema de
la baja calidad de la educación básica en 31 escuelas seleccionadas; y, 2) analizar los efectos
sobre el rendimiento escolar de los alumnos debido a la adopción de proyectos pedagógicos
orientados a la mejora académica, en 16 de las 31 escuelas seleccionadas. El diseño de
proyectos pedagógicos fue adoptado como política del Ministerio de Educación, actual
Ministerio de Educación y Deportes (MED), en 1995, para mejorar la calidad de la educación.
Nuestras hipótesis plantean que el mejor rendimiento de los alumnos en determinadas
escuelas, según los resultados de la prueba SINEA 1998, podría deberse al efecto de los
proyectos. Dada la complejidad y el carácter contextual de la problemática de la calidad de la
educación aplicamos el método de estudio de caso y definimos como unidad de análisis a los
alumnos de tercer grado de educación básica. Al nivel institucional seleccionamos 31 escuelas
participantes en la muestra SINEA ubicadas en el antiguo Distrito Federal, actualmente
formando parte del Distrito Capital y del Estado Vargas, 16 de ellas con proyectos
pedagógicos y 1.408 alumnos de tercer grado.
Estructuramos el problema de la calidad de la educación mediante su
conceptualización y la sistematización de sus factores determinantes, construimos un modelo
de políticas públicas y realizamos su análisis multivariado. Para ello, aplicamos las técnicas de
2
correlación y análisis de regresión múltiple a la información generada por el Sistema SINEA.
Definimos como variable dependiente en el modelo el nivel de logro en Lengua y Matemática,
y como determinantes variables relativas al docente, la escuela y al alumno.
La Tesis Doctoral se expone en cinco capítulos, divididos a su vez en secciones. El
primero de ellos presenta la situación problemática de la baja calidad de la educación básica en
Venezuela. El segundo capítulo está conformado por el marco conceptual del estudio. El tercer
capítulo se refiere a los objetivos de la investigación, los elementos del diseño y sus aspectos
metodológicos. En el cuarto capítulo se realiza el análisis cuantitativo de la información. El
quinto capítulo presenta los resultados y las conclusiones de la investigación. Brevemente, el
contenido de estos capítulos es el siguiente:
El planteamiento de la situación problemática, contenida en el capítulo primero, se
orienta a la descripción general del problema de la baja calidad de la educación básica en
Venezuela, a la luz de los datos de la información estadística oficial relativa a los indicadores
de fracaso escolar y los niveles de logro del aprendizaje de los escolares.
En el marco conceptual de la Tesis, presentado en el capítulo dos, se asume el
problema “tipo fin” de la calidad de la educación básica desde la perspectiva del Proceso de
Análisis de Políticas Públicas. En consecuencia, desarrollamos la idea de la educación en su
dimensión de valor general final de la sociedad. Este capítulo también comprende la
orientación teórica en la cual ubicamos nuestra Tesis Doctoral, relativa a la idea de la
investigación en ciencias sociales como generadora de conocimiento útil, y un marco
epistemológico que trata de orientarse por el pensamiento crítico popperiano y la teoría
sistémica (Bertalanffy, 1976).
El tercer capítulo presenta el objetivo general de la Tesis, sus objetivos específicos, las
hipótesis de trabajo y el diseño de la investigación. Introduce el enfoque analítico del estudio a
través de la conceptualización del problema, su estructuración y la operacionalización del
modelo de políticas.
En el capítulo cuarto se realiza el análisis cuantitativo, mediante las técnicas
estadísticas de correlación simple y regresión múltiple aplicadas a los resultados de la prueba
3
de 1998 en Lengua y Matemática publicados por el SINEA, correspondientes a los alumnos de
las 31 escuelas seleccionadas.
Finalmente, el capítulo quinto presenta los resultados de la Tesis en función de sus
objetivos, e incluye las recomendaciones de política basadas en las conclusiones de la
investigación. A través de las conclusiones y recomendaciones de política aspiramos a
contribuir con la mejora del problema de la baja calidad de la educación, en la primera etapa
del nivel básico, en las escuelas seleccionadas.
4
CAPÍTULO I
PLANTEAMIENTO Y JUSTIFICACION DEL PROBLEMA
1. La educación como valor general final
La educación puede ser considerada como un valor general final de la sociedad. En
términos generales se puede asumir que el acceso de las personas a la educación durante la
niñez y la juventud es una vía que conduce a la superación cultural individual y aumenta sus
posibilidades de mejora socioeconómica.
En consecuencia, también se puede asumir que la educación es un factor determinante
en la mejora progresiva de la sociedad en su conjunto y que es necesario entenderla como
parte de un sistema más complejo. No obstante, es importante tener presente planteamientos
críticos sobre la educación que abren otras posibilidades de estudio, que retan al intelecto
sobre sus efectos en el individuo y en la sociedad en su conjunto. Por ejemplo, MacRae (1985,
p. 118) expresa lo siguiente:
[Educational achievement appears on many lists of social indicators. In public discussion it is often treated as a value concept or even an end-value, though social scientists have not shown definitively that education furthers all the values in later life that it purports to serve. These values include the cultivation of the mind, the enjoyment of leisure, productivity, the capacity to function effectively as a democratic citizen or leader, earnings and occupational success, and fairness in the distribution of these results…]
El logro educativo figura en numerosas listas de indicadores sociales. En el debate público la ecuación es considerada frecuentemente como un valor o un valor final, aunque los científicos sociales no han demostrado de manera definitiva que la educación garantice que las personas adquirirán los valores que ella propugna. Estos valores incluyen el cultivo del pensamiento, el disfrute del tiempo libre, la productividad en el trabajo, la capacidad de actuar efectivamente como ciudadano en una sociedad democrática o como líder, el logro ocupacional, la obtención de ingresos, y equidad en la distribución de estos resultados… (Traducción libre del autor)
5
Desde el punto de vista teórico, la educación es un campo de estudio amplio y
especializado. Para el caso de esta Tesis Doctoral, con una perspectiva de políticas públicas, la
educación constituye una problemática compleja. Ella plantea cuestiones y decisiones
importantes, por ejemplo, sobre la cobertura del sistema o la asignación eficiente de los
recursos: ¿cómo logramos que toda la población en edad escolar asista a la escuela?, o ¿cómo
podemos establecer las prioridades educativas? ¿Cómo se deben asignar los recursos? Otras
preguntas que surgen en el campo de las políticas se refieren a la calidad de la educación
básica, como, por ejemplo, ¿cuál es la calidad de la educación a la que la sociedad debe
aspirar?, ¿cómo se define esa calidad?, ¿en qué términos?, ¿cómo lograr que la población
escolar permanezca en las escuelas, al menos, hasta la conclusión de su formación básica?,
¿qué factores favorecen o limitan esa posibilidad?, ¿cómo evitar el fracaso escolar?
Esta Tesis la ubicamos en la tendencia de la línea de investigación de la Mejora de la
Eficacia Escolar. Esta busca conocer la forma en que en la escuela se puedan realizar mejoras
incrementales en los procesos de enseñanza y aprendizaje, y en la organización del plantel, y
efectuar intervenciones que permitan el desarrollo de todos los alumnos.
En esta investigación nos planteamos el análisis de la problemática educativa en
Venezuela centrada en el rendimiento escolar en el nivel básico del sistema educacional, como
manifestación del estado de la calidad de nuestra educación básica. Esta focalización obedece
a la característica de bajo desempeño escolar del sistema educativo venezolano, evidenciada
en las deficiencias de aprendizaje de los alumnos a través del proceso educativo en el nivel
básico. En cuanto a la determinación de los factores que afectan el rendimiento escolar, y su
cuantificación, esta Tesis tiene la orientación práctica que forma parte de la línea de
investigación de la Mejora de la Eficacia Escolar, para conocer esos factores e incidir en la
mejora de la educación.
Podemos entender la calidad de la educación básica como un concepto relativo al
conjunto de propiedades que caracterizan al proceso educativo, el cual se realiza en el contexto
institucional de la escuela y, particularmente, en el aula (Herrera, 1994b). Por esa razón, la
función pedagógica y la actuación docente son esenciales en la calidad de la educación. Por su
parte, el rendimiento escolar podemos definirlo como el logro de los alumnos en términos del
6
aprendizaje y dominio de competencias elementales, a través del proceso de educación en el
nivel básico.
A los fines de esta Tesis, desde una perspectiva instrumental, la calidad de la educación
puede considerarse una variable latente, es decir, “no es observable y sólo puede ser medida de
forma indirecta” (Bohrnstedt and Knoke 1994, p. 12). Por ello en esta investigación, en
términos de indicadores de política, el concepto de calidad de la educación básica lo medimos
a través del rendimiento escolar en dos áreas básicas del aprendizaje: el manejo del lenguaje y
la habilidad matemática de los alumnos.
Las deficiencias de aprendizaje antes aludidas se expresan, primero, en la forma de
bajo rendimiento académico, pero luego, año tras año, se manifiestan en la repitencia de
grados y finalmente llegan a convertirse, en proporciones importantes, en deserción. Esta
última, como la manifestación más inmediata y al mismo tiempo la más perjudicial del fracaso
escolar.
Para mostrar las magnitudes de la población de niños involucradas en la problemática
de la educación básica, en la Tabla 1 se presenta el número de escolares integrantes del
sistema de educación básica en Venezuela. La información refleja la matrícula escolar desde
1988 hasta 2002 y clasifica los alumnos por estatus de prosecución, repitencia y deserción. Las
magnitudes de repitientes y desertores significan fracaso escolar para esos alumnos y sus
familiares, para sus maestros y sus escuelas, y evidencian las fallas del sistema de educación
básica en su conjunto.
La descripción general de la problemática de la educación básica se amplía en la
próxima sección, comenzando por una breve referencia a Latinoamérica, luego con los
indicadores de prosecución, repitencia y deserción contenidos en la Tabla 4 y, en tercer lugar,
con los resultados de la prueba SINEA de 1998.
7
Tabla 1
Sistema de Educación Básica en Venezuela
Número de alumnos por año escolar. Período 1988/89 – 2001/02
Período Matrícula Prosecución Repitientes Desertores
1988-89 3.777.575 3.357.499* 420.076 315.501
1989-90 3.871.040 3.187.878 419.735 249.346
1990-91 4.052.947 3.309.610 448.204 287.157
1991-92 4.190.047 3.351.056 469.650 371.876
1992-93 4.222.035 3.743.200 478.835 390.170
1993-94 4.217.283 3.742.388 474.895 344.748
1994-95 4.249.389 3.793.859 455.530 490.590
1995-96 4.120.418 3.681.206 439.212 226.291
1996-97 4.262.221 3.822.049 440.172 253.873
1997-98 4.367.857 3.935.171 432.686 399.371
1998-99 4.299.671 3.946.164 353.507 202.699
1999-00 4.448.422 4.099.564 348.858 163.002
2000-01 4.645.209 4.264.085 381.124 155.090
2001-02 4.818.201 4.403.862 414.339 Nd
Fuente: MED; INE. * Cifra sujeta a revisión. ND: No disponible.
2. Descripción general de la problemática de la educación básica
a) En América Latina
En el contexto latinoamericano, la situación del desempeño escolar se puede visualizar
a la luz de los resultados de la prueba comparativa realizada en 1997 por el Laboratorio
Latinoamericano de Evaluación de la Calidad de la Educación (LLECE) en trece países de la
Región (UNESCO-SANTIAGO, 1998, 2001). Esta prueba contó con la participación de
Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Cuba, Honduras, México, Paraguay,
8
Perú, República Dominicana y Venezuela. La prueba tuvo como propósito medir los niveles
de desempeño en Lengua y Matemática de alumnos de tercer y cuarto grados, de escuelas
públicas y privadas, urbanas y rurales, de los países mencionados. La muestra incluyó 54.000
escolares, clasificados en tres niveles de acuerdo con su desempeño en la prueba.
El criterio definido para determinar si un alumno supera un nivel de competencia, es
que haya respondido de manera correcta 60% o más de las preguntas de ese nivel. Se
consideró que los escolares desarrollaban adecuadamente las habilidades evaluadas en ambas
pruebas, si lograban determinados niveles de competencia, expresados por el porcentaje de
alumnos ubicados en cada nivel de desempeño; allí los porcentajes mínimos esperados de
alumnos ubicados en cada nivel fue 90%, 75% y 50%.
Los tópicos medidos, por área, fueron: A) Lenguaje.- 1) Identificar tipos de texto; 2)
Distinguir el emisor y el destinatario de un texto; 3) Identificar el mensaje de un texto; 4)
Reconocer información específica de un texto; 5) Identificar el vocabulario en relación con el
sentido de un texto. B) Matemática.- 1) Numeración; 2) Operaciones con números naturales;
3) Fracciones comunes; 4) Geometría; 5) Habilidad numérica. Los resultados agregados de la
prueba comparativa de 1997 se presentan a continuación:
Tabla 2
Estudio Regional Comparativo de Evaluación de la Calidad de la Educación
Porcentaje de alumnos que alcanzan cada nivel de desempeño en Lenguaje
Público Privado Mega-ciudad Urbano Rural
Nivel
%
Adecuado N: 23.076 N: 10.968 N: 11.157 N: 22.887 N: 13.804
I 90 90,47 93,96 93,15 90,83 82,48
II 75 64,91 75,06 75,84 64,45 48,93
III 50 44,52 54,56 54,16 44,63 31,81
Fuente: LLECE. Notas: Mega-ciudad.- Escuelas ubicadas en poblaciones de 1.000.000 de hab. o más. Urbano.- Escuelas ubicadas en poblaciones de menos de 1.000.000 de hab. y más de 2.500. Rural.- Escuelas ubicadas en poblaciones de 2.500 hab. o menos.
9
Tabla 3
Estudio Regional Comparativo de Evaluación de la Calidad de la Educación
Porcentaje de alumnos que alcanzan cada nivel de desempeño en Matemática
Fuente: LLECE. Notas: Mega-ciudad.- Escuelas ubicadas en poblaciones de 1.000.000 de hab. o más. Urbano.- Escuelas ubicadas en poblaciones de menos de 1.000.000 de hab. y más de 2.500. Rural.- Escuelas ubicadas en poblaciones de 2.500 hab. o menos.
En sus conclusiones el informe señala que en la mayoría de los casos, los escolares
presentan deficiencias en ambas áreas. En el caso de Lenguaje, generalmente los alumnos
aprenden a leer sin comprender el significado de la lectura. Tampoco logran hacer
interpretaciones a partir de los textos leídos. En Matemática, los escolares aprenden números,
signos, relaciones numéricas y estructuras matemáticas básicas, pero no pueden resolver
problemas matemáticos, aun simples, ni aplicar operaciones matemáticas a situaciones
cotidianas (Ibídem, p. 47).
b) En Venezuela
La problemática de la educación básica en Venezuela se puede expresar a través de los
indicadores convencionales generados por el Ministerio de Educación, denominado a partir de
1999 Ministerio de Educación y Deportes (MED). Esta información corresponde,
principalmente, a la situación de la prosecución escolar, la repitencia y la deserción. Estas tres
variables interactúan entre sí y con el rendimiento escolar. La relación lógica del rendimiento
y la prosecución es positiva entre ellas, y de signo negativo con respecto a la repitencia y la
deserción. Es decir, a mayor rendimiento, mayor prosecución y, en consecuencia, menor
repitencia y deserción.
Público Privado Mega-ciudad Urbano Rural
Nivel
%
Adecuado N: 24.825 N: 11.746 N: 11.932 N: 24.639 N: 14.936
I 90 91,07 93,70 92,57 91,59 85,16
II 75 48,20 56,14 54,12 49,11 39,83
III 50 14,94 15,01 18,19 13,40 11,92
10
Más recientemente, otros indicadores estadísticos relativos a la medición de la calidad
de la educación han sido generados por el MED. Específicamente, se trata de los resultados
del Sistema Nacional de Medición y Evaluación del Aprendizaje (SINEA), cuya primera
prueba se aplicó en Venezuela en julio de 1998 y sus resultados publicados en 1999. La
segunda prueba se aplicó a mediados del año 2003 y sus datos fueron procesados por el MED.
No obstante, hasta la fecha de presentación de esta Tesis sus resultados no han sido
publicados. Entre los objetivos del SINEA está la identificación del logro de los alumnos en
las competencias básicas en Lengua y Matemática, al final de cada etapa de la educación
básica, en tercero, sexto y noveno grados.
La situación de la educación básica se puede estudiar, asimismo, a través de la
información sobre otros factores, de carácter endógeno y exógeno, que inciden en el proceso
de educación básica. Entre los factores endógenos se encuentran variables como la formación,
el desarrollo profesional y la experiencia de los docentes. Entre los factores exógenos se
pueden considerar la situación socioeconómica de los núcleos familiares de los escolares y la
educación de sus padres o representantes, entre otros.
3. Descripción del problema mediante indicadores escolares
Prosecución escolar
La prosecución escolar expresa “la relación del número de alumnos inscritos en el
primer grado o año de estudio, con el número de los inscritos en los grados o años de estudio
siguientes de años escolares sucesivos” (OCEI, p. 208). La relación de la prosecución con la
matrícula refleja una tasa promedio de 88,29% durante el período 1988/89 - 2001/02.
Aun cuando el índice de prosecución ayuda a visualizar la fluidez del proceso
educativo, dice poco en términos cualitativos, pues el solo avance de los educandos a través
del nivel básico es insuficiente si no es acompañado por la mejora de la calidad y del
rendimiento escolar.
Repitencia escolar
La repitencia es una manifestación importante de las fallas del sistema educativo en el
nivel básico, que puede ser la expresión previa de una situación más compleja, pues los
alumnos en esta condición están en riesgo de convertirse en desertores escolares. La tasa de
11
repitencia representa la relación entre el número de alumnos repitientes y la matrícula total. De
modo similar a la prosecución escolar, la evolución del índice de repitencia permite, desde otra
perspectiva, apreciar el retroceso, estancamiento o avance del sistema educativo en función del
desenvolvimiento escolar.
En ese orden, el promedio anual de estudiantes repitientes durante los 14 años
comprendidos entre los períodos lectivos 1988/89 y 2001/02 fue de 426.000 alumnos. Este
número de estudiantes que cursó más de una vez el mismo grado de estudio en diferentes
períodos escolares refleja un promedio anual de 10,09%, y con ello la persistencia y situación
de estancamiento del problema.
Deserción escolar
No obstante lo perjudicial que puede resultar la repitencia, la deserción escolar es la
característica más perniciosa del fracaso del sistema educativo, el cual se muestra incapaz de
retener a una porción significativa de los alumnos dentro del sistema escolar. La tasa de
deserción es la relación entre el número de alumnos inscritos en un año escolar que no
continúa sus estudios en el año siguiente, y la matrícula total de ese mismo año.
En el caso de la serie que estamos utilizando, el número de alumnos ingresados a la
educación básica en el período 1988/89 fue de 638.337. Para el año escolar 1994/95,
correspondiente al séptimo grado de estudio de esa cohorte, el número de estudiantes se había
reducido a 442.628, significando una disminución del 30,66%. Más aún, para el lapso
1995/96, durante la transición al octavo grado la reducción fue a 290.806. Finalmente, para el
noveno grado, en el período 1996/97, sólo estaban matriculados 254.918 estudiantes,
significando una reducción total del 60,07% a partir del año lectivo 1988/89.
El promedio anual de estudiantes desertores durante los 13 años comprendidos entre
los períodos lectivos 1988/89 y 2000/01 fue de 296.000 alumnos; pero el total acumulado del
período asciende a 3.850.000 escolares. El número de estudiantes que desertó del sistema
refleja un promedio anual de 7,08% de la matrícula, y con ello la persistencia y situación de
estancamiento del problema.
Aun cuando los niveles de deserción en la educación básica presentan una tendencia
descendente, siguen siendo altos. Sólo en el lapso 2000/01 más de ciento cincuenta mil
12
alumnos desertaron del sistema antes de completar la educación básica. Como resultado de
esta circunstancia, ese sector de la población estará en lo sucesivo en desventaja con relación a
las personas que completan los nueve grados básicos. La Tabla 4 presenta los indicadores
escolares del período 1988/89 – 2001/02:
Tabla 4
Sistema de Educación Básica en Venezuela
Indicadores (%). Período 1988/89 – 2001/2002
Período escolar
Prosecución / matrícula
Tasa de Repitencia
Tasa de deserción
1988-89 88,9 11,1 8,4
1989-90 82,4 10,8 6,4
1990-91 81,7 11,1 7,1
1991-92 80,0 11,2 8,9
1992-93 88,7 11,3 9,2
1993-94 88,7 11,3 8,2
1994-95 89,3 10,7 11,5
1995-96 89,3 10,7 5,5
1996-97 89,7 10,3 6,0
1997-98 90,1 9,9 9,1
1998-99 91,8 8,2 4,7
1999-00 92,2 7,8 3,7
2000-01 91,8 8,2 3,3
2001-02 91,4 8,6 Nd
Fuente: MED; INE; cálculos propios. ND: No disponible.
La información de la Tabla 4 con la evolución de los indicadores de prosecución,
repitencia y deserción en una serie estadística de 14 años, a partir del período escolar 1988/89
13
hasta el período 2001/02, permite apreciar cierta tendencia en la reducción de las tasas de
repitencia y deserción, especialmente en los últimos cuatro años de la serie; así como una leve
mejora de la relación entre la prosecución y la matrícula escolar. No obstante, es un problema
que persiste y que afecta a una porción importante de la población escolar.
Sistema Nacional de Medición y Evaluación del Aprendizaje
Como señalamos anteriormente, en el marco de la información recopilada durante la
presente fase de nuestra investigación, otra fuente relativa a la situación problemática de la
calidad de la educación básica en Venezuela la constituye los resultados de la evaluación del
aprendizaje. Los resultados de la prueba del SINEA de 1998, como se puede ver en las tablas
5 y 6, mejoran el contenido de la información al presentar la situación problemática de la
educación básica en una aproximación más cualitativa.
En primer término debemos señalar los tópicos evaluados en la prueba SINEA aplicada
en 1998, los cuales fueron establecidos de la siguiente forma: 1) En el Área de Lengua, para
tercero, sexto y noveno grados: comprensión de la lectura, nociones lingüísticas y producción
escrita. 2) En el Área de Matemática, para los mismos tres grados: geometría, números y
operaciones, organización y representación de datos. Asimismo, de manera particular para
tercer grado: medida y relaciones; para sexto grado: medida; y, para noveno grado:
informática.
En segundo término, debemos mencionar los criterios establecidos en relación a los
niveles de ejecución de la prueba. Estos niveles fueron establecidos en función del porcentaje
de respuestas correctas dadas por los alumnos participantes en la muestra. Así, se
establecieron tres niveles: A) No logro, para los porcentajes de respuestas correctas ubicados
entre 0 y 39. B) Logro parcial, para los porcentajes de respuestas correctas ubicados entre 40 y
69. C) Logro, para los porcentajes de respuestas correctas ubicados entre 70 y 100.
Resultados de la evaluación del aprendizaje
Los niveles de ejecución obtenidos, agregados para las áreas de Lengua y Matemática,
se presentan en la Tabla 5 y gráficas 1 y 2 siguientes:
14
Tabla 5
SINEA: Evaluación del Aprendizaje en Educación Básica
Niveles de Ejecución (%) Prueba Final de Etapa. Muestra Nacional: Julio 1998
Tercer grado
N: 32.292
Sexto grado
N: 34.244
Noveno grado
N: 28.764
Logro No Parcial Logro No Parcial Logro No Parcial Logro
Lengua 35,95 50,92 13,13 27,41 50,47 22,11 40,16 50,56 9,28
Matem. 19,16 60,33 20,51 34,79 52,67 12,54 54,19 42,91 2,90
Fuente: MED, SINEA.
La información contenida en la Tabla 5, y en las gráficas subsiguientes, demuestra la
concentración de los resultados en el “logro parcial”, así como la tendencia creciente de la
categoría “no logro” a medida que los alumnos avanzan a través de las tres etapas del nivel
básico, y la tendencia decreciente del “logro”.
Gráfica 1. SINEA: Evaluación del aprendizaje 1998Área Lengua: Nivel de logro (%)
0
10
20
30
40
50
60
Tercer grado Sexto grado Noveno grado
No logroParcialLogro
15
Los resultados de la prueba nacional indican que la tendencia en los niveles de
aprendizaje de los alumnos no difiere significativamente entre las distintas entidades federales,
revelándose críticos los tópicos de nociones lingüísticas, geometría y medida. Algunos de los
resultados se presentan en la Tabla 6. Los resultados relativos a los tópicos de comprensión de
la lectura y geometría se presentan en las gráficas 3 y 4.
La complementación de la información aportada por los indicadores de la educación
básica, relativos a los problemas de la repitencia y deserción escolar descritos previamente,
con los resultados de la evaluación del aprendizaje en las áreas de Lengua y Matemática
realizados en 1998 por el SINEA, permiten visualizar la problemática de la educación básica.
Una situación problemática que se sintetiza en una educación básica de baja calidad.
Como señalamos en párrafos anteriores los resultados de la segunda prueba del
SINEA, efectuada durante el año lectivo 2002 - 2003 aún no han sido publicados. Sin
embargo, según la información preliminar obtenida en el MED, los resultados globales de la
segunda prueba son similares, en cuanto a su estructura y tendencias, a los resultados de la
evaluación del aprendizaje de 1998.
Gráfica 2. SINEA: Evaluación del aprendizaje 1998 Área de Matemática: Nivel de logro (%)
0
10
20
30
40
50
60
70
Tercer grado Sexto grado Noveno grado
No logro
Parcial
Logro
16
Tabla 6
SINEA: Evaluación del Aprendizaje en Educación Básica
Resultados Prueba Final de Etapa (%). Muestra Nacional: Julio 1998
Tercer grado
N: 32.292
Sexto grado
N: 34.244
Noveno grado
N: 28.764
Logro No Parcial Logro No Parcial Logro No Parcial Logro
1 34,62 51,78 13,60 44,43 40,72 14,85 81,53 14,39 4,09
2 60,07 28,23 11,70 24,00 46,34 30,00 34,11 57,16 8,74
3 76,36 18,53 5,11 71,15 17,85 11,00 75,77* - 24,23*
4 18,39 48,86 32,75 33,52 50,74 15,74 50,65 46,10 3,25
5 88,72 - 11,28 52,79 24,88 22,33 55,23 35,05 9,72
6 42,16 42,81 15,03 49,19 43,11 7,7 70,62 21,82 7,57
Fuente: MED, SINEA. Notas: Tópicos evaluados.- 1.- Nociones Lingüísticas. 2.- Comprensión de la lectura. 3.- Medida. 4.- Números y operaciones. 5.- Organización y Representación de Datos. 6.- Geometría. * Informática.
Gráfica 3. SINEA: Evaluación del aprendizaje 1998 Comprensión de la lectura: Nivel de logro (%)
0
10
20
30
40
50
60
70
Tercer grado Sexto grado Noveno grado
No logroParcialLogro
17
Resultados relativos a los factores asociados al aprendizaje
Como producto de la primera prueba de evaluación del aprendizaje aplicada por el
SINEA, el Ministerio de Educación publicó información estadística descriptiva sobre un
conjunto de factores asociados al aprendizaje de los escolares (SINEA, 1998). En el marco de
esa evaluación se definió al plantel como unidad de análisis y como factores asociados fueron
considerados, por una parte, su ubicación geográfica y adscripción oficial o privada y, por la
otra, factores internos y externos al plantel.
Entre los aspectos considerados por el Ministerio de Educación en el diseño de la
evaluación del aprendizaje figuran, para la conformación de los factores internos,
características de la estructura organizativa del plantel, los recursos humanos, el estilo
gerencial y el proceso académico. Asimismo, para la configuración de los factores externos al
plantel, se incluyeron características relativas al grupo familiar y sus condiciones
socioeconómicas.
La recopilación y el procesamiento de la información en la muestra nacional sobre los
factores asociados permitieron elaborar un perfil de los directores, de los docentes y los
representantes (Tabla 7, p. 20). El tamaño de la muestra real estuvo constituida por los
Gráfica 4. SINEA: Evaluación del aprendizaje 1998Geometría: Nivel de logro (%)
0
10
20
30
40
50
60
70
80
Tercer grado Sexto grado Noveno grado
No logroParcialLogro
18
directores de 884 planteles, 1.091 docentes y 19.520 representantes de alumnos de tercer grado
(SINEA, 1998).
Perfil de los planteles de mayor rendimiento
En relación al perfil del director en los planteles oficiales de mayor rendimiento, en
mayor proporción su experiencia docente se ubica entre 20 y 24 años, en su gestión imparten
lineamientos académicos a los cuales hacen seguimiento y, como factores de éxito
institucional, le asignan más importancia a la calidad docente y al trabajo en equipo o con la
comunidad educativa. En el Área de Matemática, específicamente, tienen mayor tendencia
hacia el trabajo en equipo con los maestros; y, mayormente, en su función de directores, tienen
percepción positiva de sus docentes en referencia a la responsabilidad, organización,
cooperación, motivación y capacitación.
En los planteles privados de mayor rendimiento, predominan aquellos cuyos directores
poseen experiencia de más de 15 años en la docencia. En los planteles con mayor rendimiento
en el Área de Lengua, específicamente, la mayoría de los directores posee título universitario,
son titulares del cargo y profesionales de la docencia. Asimismo, estos directores conceden a
los maestros mayor libertad en la aplicación de los lineamientos emitidos, su mayor
satisfacción es la adopción de prácticas para mejorar el rendimiento de los alumnos y
consideran a la calidad de los docentes como el principal factor de éxito institucional.
En términos de recursos, la mayor proporción de estos planteles privados posee
biblioteca de plantel, sus directores cuentan con la participación activa de la comunidad
educativa, con programas oficiales, libros complementarios, medios audiovisuales, y sus
proyectos pedagógicos están orientados hacia el rendimiento académico. La percepción de los
directores sobre los docentes que laboran en sus planteles, específicamente en las áreas de
Matemática y Lengua, es mayoritariamente positiva en aspectos como responsabilidad y
capacitación, organización e innovación.
El nivel educativo alcanzado por los docentes de los planteles privados de mayor
rendimiento se concentra en su mayor proporción en universitario y maestro normalista, su
número de horas semanales de trabajo varía entre 21-29 horas y 31-39 horas. Las horas
19
semanales asignadas al Área de Matemática se dedican mayormente al cálculo matemático y a
la resolución de problemas.
Sobre el perfil de los representantes, el hogar y el alumno, en los planteles privados de
mayor rendimiento los representantes son padres, en un porcentaje más alto, y el alumno vive
con ambos. Asimismo, el mayor porcentaje de madres se distribuye entre trabajadoras y amas
de casa, y su nivel educativo está entre educación media y universitaria completa.
Perfil de los planteles de menor rendimiento
Sobre los planteles oficiales de menor rendimiento, en el informe relativo a los factores
asociados al aprendizaje (SINEA, 1998) no se aprecian diferencias sustanciales en los datos
publicados en cuanto al perfil del director, al perfil del docente y a los recursos disponibles por
los planteles para realizar su gestión educativa.
Sin embargo, en relación al perfil del representante, el hogar y el alumno, se pueden
destacar tres características importantes. En primer lugar, en cuanto a las expectativas
educativas de los representantes sobre sus representados sólo un porcentaje menor cree que el
alumno alcanzará el nivel de educación superior. En segundo lugar, el índice de repitencia es
alto. En tercer lugar, la participación de los representantes en los trabajos de la comunidad
educativa en charlas y en actos culturales es menor que en los planteles de mayor rendimiento.
En cuanto a los recursos, estos planteles poseen en mayor proporción bibliotecas de
aula y utilizan el préstamo circulante. También cuentan en proporción mayor con programas
de dotación de útiles y subsidio escolar. No obstante, los directores cuentan en menor
proporción con la participación activa de la comunidad educativa y, aun cuando participan en
el Programa de los Proyectos Pedagógicos, sólo una proporción menor está orientada al
rendimiento académico.
Por su parte, el nivel educativo alcanzado por la mayoría de sus docentes es maestro
normalista, labora entre 21 y 29 horas semanales y en un alto porcentaje trabaja en otro
plantel, público o privado. Asimismo, en su actividad docente dedica menos horas al cálculo
matemático y a la resolución de problemas. En relación al perfil del hogar, en el 70% de los
casos las madres son amas de casa y su nivel educativo está en educación básica completa o
incompleta.
20
Tabla 7
SINEA: Evaluación del Aprendizaje en Educación Básica
Factores Asociados: Resumen de Perfiles. Muestra Nacional: Julio 1998
Perfil del director
Datos del director: 51,7% posee título universitario. 92,5% es profesional docente.
Experiencia profesional: 71,2% tiene más de 15 años de experiencia docente.
Gestión: 50,8% su mayor satisfacción es implantar estrategias para mejorar el rendimiento
de los alumnos. 51% percibe a sus docentes como capacitados.
Recursos: 52,6% cuenta con biblioteca de plantel. 62,7% el plantel participa en el Proyecto
Pedagógico; 34,3% está orientado al mejoramiento académico.
Perfil del docente
Datos del docente: 68,1% posee título profesional de la docencia.
Datos académicos: 44,6% considera que, a nivel individual, el desarrollo de estrategias
para mejorar el rendimiento estudiantil es la actividad en la cual el docente tiene mayor
poder de decisión. 45,2% de los docentes suelen dedicar 4 horas o más semanales a la
expresión escrita y, 45,5% al cálculo matemático. 77,7% participa en el Proyecto
Pedagógico de Aula y, 60,9% en el de Plantel.
Perfil del representante, del hogar y del alumno
Datos del representante y/o madre del alumno: 29,5% nivel educativo corresponde a
educación básica incompleta y, 25,3% educación básica completa.
Ingreso familiar: 56,7% con ingreso mensual de Bs. 150.000 o menos.
Aspectos relativos al alumno: 87,0% realizan siempre sus tareas. 58,9% estudian
diariamente. 81,7% por lo común es la madre quien ayuda al niño en sus tareas.
Fuente: MED, SINEA 1998: Informe de Resultados Tercer Grado.
21
Consideración sobre los factores asociados al rendimiento escolar
Dado el carácter multifactorial del sistema educativo básico, el proceso educacional se
ve influido por otros elementos. En primer lugar por el factor docente, un actor fundamental,
pues son los maestros y profesores, conjuntamente con los alumnos, el núcleo del proceso
educativo formal. En ese sentido la función del docente es determinante de la calidad de la
educación, basada en la adecuada formación y desarrollo profesional de los maestros y
profesores.
También la familia y la comunidad juegan un papel importante en el proceso
educativo. El entorno de la familia influye en el rendimiento escolar de los educandos, tanto
por el nivel de educación de los padres, ya mencionado, como por el grado en que éstos se
involucran con la escuela y la actividad escolar de sus hijos. El medio familiar favorece el
rendimiento escolar cuando los padres ilustran a sus hijos mediante sus conversaciones; o por
la existencia en el hogar de diccionarios, libros, enciclopedias e instrumentos que enriquecen
el trabajo escolar. Un entorno familiar propicio al estudio contribuye con el mejor desempeño
del escolar. Igualmente, el ingreso económico de las familias es un factor importante. El bajo
ingreso económico limita la incorporación de los sectores de bajos recursos en edad escolar a
la educación básica, y afecta su permanencia dentro del sistema educativo.
22
CAPÍTULO II
MARCO CONCEPTUAL
1. La educación en una perspectiva de análisis de políticas públicas
1.1 Elaboración de un concepto sobre la educación
La educación es una temática compleja y especializada que en las sociedades modernas
y democráticas interesa a todos sus ciudadanos. La educación es tema de interés para los
profesionales especializados, como los maestros, profesores y pedagogos, así como estudiosos
del comportamiento humano y de los procesos de aprendizaje.
La educación también es de interés para los actores de la actividad política, como es el
caso de los representantes a los órganos de deliberación pública nacional y local, o las
personas que deben tomar decisiones de políticas públicas en educación. La educación
también es de interés para los padres, madres y representantes que deben enviar sus hijos al
colegio. Aunque los escolares son los beneficiarios de las bondades de un adecuado sistema
educativo, o quienes sufren las consecuencias directas de sus deficiencias, en última instancia
la mayor o menor calidad de un determinado sistema educativo resulta en beneficio o perjuicio
de la sociedad en su conjunto.
Se sabe que la educación ha sido y continúa siendo tema de estudio y reflexión en la
sociedad desde diversas perspectivas, relativas a los sistemas de valores, sistemas políticos,
corrientes pedagógicas o la economía, entre otras. Podemos acudir a la historia y citar, a
manera de ilustración, al enciclopedista francés M. J. Caritat, Marqués de Condorcet, quien en
1792 en el “Informe y proyecto de decreto sobre la organización general de la instrucción
pública” hacía el siguiente planteamiento:
Ofrecer a todos los individuos de la especie humana los medios de proveer a sus necesidades, de asegurar su bienestar, de conocer y ejercer sus derechos, de entender y cumplir sus deberes; asegurar a cada uno de ellos la facilidad de perfeccionar su
23
industria, de capacitarse para las funciones sociales a las cuales tiene derecho a ser llamado, de desarrollar en toda su extensión los talentos que ha recibido de la naturaleza, y de este modo establecer entre los ciudadanos una igualdad de hecho, y hacer real la igualdad política reconocida por la ley: tal debe ser el primer objetivo de una instrucción nacional y, desde este punto de vista, constituye para el poder público un deber de justicia.
En la sociedad contemporánea, con su tendencia global a ser considerada como
sociedad del conocimiento, la educación ve reafirmada su relevancia y función preeminente.
La educación constituye un valor general final de la sociedad (MacRae 1985). En el mundo
actual la educación sigue siendo un aspecto complejo de la vida social, sometida al debate y a
la controversia pública en los que estamos obligados a participar y a tomar posición.
1.2 Enfoque de políticas públicas del problema educativo
En este marco conceptual se ubica esta investigación. El mismo se inserta en un
enfoque del proceso de análisis de políticas públicas, como una “investigación profesional”
(Lindblom and Cohen, 1979, pp. 7 y 8) en el campo de las ciencias sociales:
[Policy analyses in which problem is defined, goals and other values are specified, alternative solutions are canvassed and analyzed, and policy recommendations are reached].
Análisis de políticas en el cual se definen problemas, se especifican fines y valores, se examinan las opciones de solución y se generan recomendaciones para mejorar o adoptar políticas. (Traducción libre del autor).
Específicamente, la definición del proceso de análisis de políticas públicas adoptada
en esta Tesis es la siguiente (Dunn, 2004, p. 2):
[Policy analysis is a process of multidisciplinary inquiry designed to create, critically asses, and communicate information that is useful in understanding and improving polices.]
Análisis de políticas es un proceso de investigación multidisciplinaria diseñada para crear, evaluar críticamente y comunicar información que es útil para entender y mejorar políticas públicas. (Traducción libre del autor).
Esa investigación se realiza en esta Tesis en torno a la problemática de la educación en
Venezuela en relación a la calidad de la educación básica, como valor específico de la
sociedad (MacRae, 1985), expresada en términos de la mejora del rendimiento escolar.
24
Se trata de investigar sobre los beneficios del sistema de educación básica en
Venezuela inducidos por políticas, programas o proyectos diseñados en pro de la mejora de
problemas públicos en esa esfera. En este aspecto, debemos proceder a conocer la naturaleza
del problema, las intervenciones orientadas a su solución o mejora, evaluar sus resultados e
impacto, así como las opciones de políticas que pudieran aplicarse y sus eventuales resultados
(Dunn, 2004).
Esto implica la evaluación de intervenciones que pudieran beneficiar el desempeño
escolar, como expresión de la calidad de la educación, cuya mejora es posible lograr mediante
procesos incrementales. Particularmente, hemos identificado al Programa de los Proyectos
Pedagógicos, como parte de la política educativa del Ministerio de Educación y Deportes
(MED) que nos proponemos considerar a fin de apreciar si ha producido algún efecto
favorable sobre el rendimiento escolar. Como hemos señalado, la investigación requerirá la
estructuración de un modelo conceptual de políticas (MacRae 1985, pp.118 y ss; 131 – 6;
Dunn, 1988, 2004) como fundamento del análisis cuantitativo.
Como parte de la política educativa, el Ministerio de Educación, ahora MED, inició
este programa de los proyectos pedagógicos en 1996 y en la actualidad su aplicación es
generalizada en las escuelas oficiales. Básicamente se busca mejorar la calidad de la
enseñanza. En su perspectiva conceptual los proyectos pedagógicos se inscriben en el marco
teórico de las corrientes educativas que conceden mayor importancia al diseño de políticas
educacionales cercanas a los problemas del aula. En los diseños próximos al aula se considera
que la formación y actividad docente, así como la interacción entre los diversos actores en el
ámbito de la escuela están vinculadas estrechamente a la calidad de la educación. (Herrera y
López, 1993).
Como instrumento guía de la gestión docente, un proyecto pedagógico es un diseño
que intenta articular un conjunto de respuestas de la comunidad educativa a las siguientes
cuestiones: ¿Dónde estamos? Análisis de la realidad del plantel y su entorno. ¿Quiénes somos?
Definición consensuada de sus principios de identidad. ¿Qué queremos? Determinación de los
objetivos institucionales. ¿Qué haremos? Línea de acción pedagógica. ¿Cómo lo haremos?
Diseño de acciones, determinación del modelo organizativo, participación y funcionamiento,
planificación de mecanismos de evaluación, seguimiento y actualización del proyecto.
25
En Junio de 1999 se analizaron los resultados de los proyectos en setenta y una de las
cien escuelas participantes en el programa piloto (López, 1999). En términos del rendimiento
escolar, los resultados indican 153% de mejora de los alumnos en su capacidad interpretativa
de la lectura con relación a la primera prueba en 1996, y un aumento de 83%, en promedio, del
total de niños que dominan la lectura.
2. Orientación teórica y epistemológica
En términos de la teoría del conocimiento nuestra Tesis Doctoral intenta orientarse por
la corriente del pensamiento de Karl Popper, crítica del positivismo lógico. En nuestro criterio,
el análisis de políticas públicas está en mejor posición de generar conocimiento socialmente
útil (Lindblom y Cohen, 1979) en el marco de este enfoque, relacionándolo con las ciencias
sociales.
2.1 Las ciencias sociales como generadoras de conocimiento útil
En efecto, contribuir en la solución o alivio de los problemas públicos es una forma de
generar conocimiento socialmente útil. Particularmente el análisis de políticas, por su carácter
contextual, adopta perspectivas múltiples y aplica métodos igualmente múltiples y
congruentes con el problema, lo cual ayuda a entender su naturaleza. Como proceso, la
estructuración de los problemas públicos, comprende su conceptualización, la sistematización
de los factores que le están asociados y el desarrollo de sistemas para su seguimiento y
evaluación.
A los fines de conocer la naturaleza de un problema es necesario plantear la cuestión
de: ¿cómo se define un problema? Como hemos dicho, en este aspecto partimos del concepto
de valores generales de la sociedad (MacRae, 1985), asumiendo los problemas de políticas
como necesidades sociales que no han sido satisfechas; como valores u oportunidades para
mejorar problemas a través de la acción pública (Dunn, 2004, pp. 71 y ss). Estos son
conceptos que podemos complementar con el criterio de Lindblom y Cohen (Op. Cit., p. 50)
según el cual los problemas no son descubiertos por nosotros, sino que somos nosotros
quienes decidimos cómo formularlos.
Desde esta perspectiva teórica, en el ámbito del análisis de políticas públicas es
posible, asimismo, generar conocimiento útil orientando nuestro esfuerzo mediante una visión
26
dialéctica, interactiva e incluyente del proceso de políticas. Como señala Torgerson, [The
dynamic nature of the phenomenon is rooted in an internal tension, a dialectical opposition
between knowledge and politics.] (1986, p. 52, nota 4), “la naturaleza dinámica del proceso de
análisis de políticas públicas, tiene sus raíces en una tensión interna, en la oposición dialéctica
entre conocimiento y política” (Traducción libre del autor).
2.2 Perspectiva epistemológica
Lo dicho en el apartado anterior significa que nuestra investigación trata de asumir una
posición ajena a la mentalidad positivista y a la concepción heredada del positivismo,
concentrada en el estatus lógico (Torgerson, 1986; Majone, 1989). Como mencionamos antes,
con este enfoque intentamos sustentar esta investigación en la teoría del conocimiento de Karl
Popper, en dos sentidos. Por una parte, en la posición crítica de Popper frente al positivismo
lógico, como cambio de paradigma epistemológico. Por otra parte, dentro de la misma
corriente, en la opción pragmática de Larry Laudan en cuanto a la concentración de la ciencia
en la solución de problemas.
Es necesario enfatizar que sólo intentaremos aplicar este nuevo enfoque en la medida
de lo posible, pues su aplicación plena requiere de un cambio de paradigma epistémico, de
técnicas y términos, que no es fácil de realizar.
Para Popper las teorías se consideran como sistemas hipotético-deductivos, en las que
se sustituye la metodología inductiva por el método deductivo a través de la aplicación del
ensayo de hipótesis conjeturales y la eliminación de error. Así, desde el punto de vista
metodológico, una investigación siempre comienza con algún problema o conjunto de
problemas que esperamos resolver, y su solución siempre consistirá en una hipótesis, teoría o
conjetura (Popper, 1994, pp. 105-16). En efecto,
… en la formulación de teorías… los únicos fines intelectualmente importantes son: la formulación de problemas; la propuesta tentativa de teorías para resolverlos; y la discusión crítica de las teorías en competición. La discusión crítica enjuicia las teorías propuestas en términos de su valor intelectual o racional como solución al problema bajo consideración, como también en lo que respecta a su verdad o su acercamiento a la verdad... (Ibídem, pp. 30-31).
El pensamiento crítico de Popper contribuyó de manera determinante en la superación
del positivismo lógico. La epistemología del último Popper considera que la ciencia se
27
compone de teorías construidas por el intelecto humano, y se fundamenta en el carácter
interpretativo de la mente autoconsciente y su interacción con la información percibida a
través de los sentidos (Popper K., J. Eccles, 1980, pp. 399-419).
En la opción pragmática de Laudan el núcleo central lo constituyen los problemas
científicos, y no los criterios de verificación y falsación. Es decir, la evaluación de las teorías
científicas se centra en su capacidad para resolver problemas, convirtiendo esta característica
en el criterio de demarcación y en el rasgo particular de la ciencia.
Luego, el fin de la ciencia no es la creación de teorías para luego proceder a su
verificación o falsación, considerados valores irrelevantes para la solución de los problemas
científicos. Más que la búsqueda de la verdad, la meta principal de la ciencia “consiste en
obtener teorías con una elevada efectividad en la resolución de problemas” (Echeverría, 1999,
p. 144). En este enfoque no se contraponen los hechos y las teorías para determinar su
capacidad explicativa o predictiva de nuevos hechos. Lo que se contrapone son los problemas
y las teorías, caracterizando a estas últimas por su capacidad de solución.
3. Carácter sistémico de la educación básica
En el estudio de la problemática de la educación básica es fundamental tener presente
su carácter sistémico, de sistema abierto. Como tal, estamos en presencia de una entidad cuyos
componentes tienen límites difusos que no sólo interactúan entre sí, sino que en su conjunto se
interrelacionan con su entorno (Bertalanffy, 1976, pp. 18, 38, 263). Contextualizada en el
ámbito sociocultural la educación es un sistema no lineal, y como tal, una estructura abierta y
entidad compleja que debe verse como un todo.
Sin embargo, se intentará aplicar este enfoque en la medida de lo posible, como se
indicó en la sección sobre la perspectiva epistemológica de esta Tesis, pues su aplicación
plena requiere de un cambio de paradigma epistémico, de técnicas y términos, complicado de
realizar.
Aun considerando la diversidad de factores presentes en el proceso educativo y la
complejidad de su interacción, es necesario determinar algunos de sus elementos más
importantes. Desde la perspectiva de la estructura interna de la educación como sistema,
podemos mencionar como elementos que constituyen e interactúan en la problemática escolar
28
los siguientes: En primer término, los alumnos y los profesores; cada uno de ellos con una
serie de características asociadas que se constituyen en variables del sistema.
Entre las características asociadas a los estudiantes consideramos relevantes sus
habilidades individuales o potencial de aprendizaje, los hábitos de estudio, el tiempo dedicado
a la realización de las tareas en la casa, el tiempo dedicado a la lectura independiente, la
participación en programas académicos y sus aspiraciones en educación, entre otras. Estas
características son frecuentemente utilizadas como variables en los estudios sobre la
problemática educativa y el desempeño escolar; como en el caso de la investigación efectuada
por Modi et al (1998, p. 6 y ss), la cual se reseña en la revisión de la literatura en la siguiente
sección.
Entre las características asociadas a la competencia y calidad de los docentes
consideramos que son fundamentales su inteligencia y habilidad académica, el dominio de la
materia a impartir, sus años de educación, formación profesional, experiencia y su desempeño
en clase. Estas características también son utilizadas frecuentemente como determinantes en
las investigaciones sobre el tema educativo; en nuestra Tesis reseñamos el trabajo de Darling-
Hammond, (2000, pp. 19 y ss).
En el sistema de educación básica, como hemos dicho, interactúan otros determinantes,
endógenos a la escuela, a los cuales podemos denominar factores institucionales y
organizacionales. Entre ellos figuran el currículo, el número de alumnos por clase, la
organización del aula y de la escuela, el salario de los profesores, el nivel de los recursos
asignados al funcionamiento del colegio y la proporción del personal docente dedicado a
dictar clases.
Desde el punto de vista del funcionamiento o interacción de la educación básica con el
entorno, podemos mencionar el factor familiar. En esta esfera, como variables asociadas a las
características de la familia se puede identificar la valoración de la educación y la influencia
de los padres sobre sus hijos, en el sentido de las aspiraciones de los primeros acerca de la
educación de los menores. De la misma manera, en la esfera familiar es determinante la
importancia asignada por los padres al rendimiento educativo de sus hijos y la orientación
sobre su futura educación superior. Otros elementos del entorno con el cual se relaciona la
29
educación escolar, en esta esfera, corresponde al nivel educativo de los padres y la situación
socioeconómica de la familia.
4. Revisión de la literatura
En el plano internacional se han consultado diferentes bases de datos especializadas en
educación como ‘American Educational Research Association’ (AERA), ‘Education Policy
Analysis Archives’ (EPAA), ‘Educational Resources Information Center’ (ERIC), Laboratorio
Latinoamericano de la Calidad de la Educación (LLECE), ‘National Assessment of
Educational Progress’ (NAEP), ‘Center for the Study of Teaching and Policy’ (OERI),
‘Sistema de Medición de la Calidad de la Educación (SIMCE) y RAND Education.
En el ámbito internacional existe una literatura amplia sobre intervenciones relativas al
tema de la calidad de la educación básica. En la presente sección se reseñan un grupo de
programas de reforma para mejorar la eficacia escolar y los siguientes trabajos de
investigaciones: El programa ‘New American Schools, NAS’ (Berends et al., 2001; Bodilly,
1995, 1998, 2001); ‘Teacher Quality and Student Achievement: A Review of State Policy
Evidence’ (Darling-Hammond, 2000) y ‘Predictors of Academic Giftedness among U.S. High
School Students: Evidence from a Nationally Representative Multivariate Analysis’ (Modi et
al., 1998). En el plano nacional, realizaremos la descripción preliminar (Correa, 1990, pp. 99 y
ss) del Proyecto de mejoramiento de la calidad de la educación básica. Ésta es una
intervención desarrollada y aplicada en 1998 por el Ministerio de Educación con el apoyo
técnico del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD).
4.1 Diseños de reforma escolar
La información contenida en esta sección se refiere a experiencias fuera de Venezuela.
Su inclusión en la Tesis es pertinente a los fines de visualizar el tipo de intervención que se
puede desarrollar en nuestro país para mejorar la eficacia escolar y la calidad de la educación.
Los programas que se reseñan son diseños de reforma orientados a mejorar aspectos básicos
del funcionamiento de las escuelas, adoptados y replicados en muchas escuelas sobre los
cuales existe evidencia producto de su evaluación y resultados. (Slavin and Fashola, 1998)
Las escuelas interesadas en realizar reformas pueden adoptar determinado diseño e
integrarse a redes de planteles a través de los cuales se intercambian experiencias, y pueden
30
recibir asistencia de las organizaciones promotoras en la fase de su instrumentación, según sus
propias circunstancias, recursos y necesidades. Los entes promotores lo constituyen
organizaciones sin fines de lucro, centros de investigación y universidades que desarrollan
estas iniciativas en el marco de las leyes que norman las políticas educativas. También es
posible para las escuelas combinar componentes de diferentes programas en determinada área
y obtener un diseño particular.
En el marco de estas iniciativas, basadas en la investigación y la experiencia, las
instancias de toma de decisiones cuentan con información y las escuelas no tienen que
inventar sus propios programas. Las escuelas tienen la oportunidad de seleccionar el diseño
que más se ajuste a sus necesidades entre un conjunto de intervenciones disponibles que
poseen estrategias de instrumentación, experimentadas y con resultados evaluados. Estos
programas de reforma integral incluyen componentes para la mejora académica, el desarrollo
profesional de los docentes y la organización de las escuelas. Así como elementos para
incorporar a los padres, familiares o representantes en el proceso de apoyo para lograr el éxito
escolar de los alumnos, resolver problemas de índole no académica que interfieren con el
desempeño escolar y componentes de salud física, mental y de servicios sociales.
Algunos de estos programas, agrupados en el marco de la iniciativa ‘Schoolwide
Reform Program’, son los siguientes: (Ibídem, pp. 12-27)
‘Success for All’.- Es un diseño para escuelas elementales aplicado desde Kindergarten
hasta sexto grado (K-6). El programa provee currícula innovadores y métodos de instrucción
en lectura, escritura, habilidades verbales, matemática, ciencias y estudios sociales; así como
desarrollo profesional para los docentes. Evaluaciones realizadas del programa mediante
técnicas de análisis longitudinales han mostrado efectos positivos consistentes. Las diferencias
de los alumnos dentro del programa comparados con grupos de control han evidenciado
avances que van de tres meses en primer grado hasta un grado completo en quinto.
‘Roots and Wings’.- (K-6). Durante el primer año este programa instrumenta los
componentes de ‘Success for All’. A partir del segundo año incorpora otros elementos para el
aprendizaje de matemática, como juegos y resolución creativa de problemas, y simulaciones e
investigación en grupos para estudios sociales y ciencia. En pruebas realizadas a alumnos de
tercero y quinto grado en las áreas de lengua, matemática ciencia y estudios sociales, los
31
alumnos en el programa obtuvieron niveles de logro satisfactorio y excelente superiores a la
media de todos los alumnos sometidos a la prueba.
‘Accelerated Schools’.- (K-8). Este programa se fundamenta en tres principios
centrales: 1) una visión común de la escuela acordada por la comunidad educativa; 2) la
responsabilidad individual de los miembros de dicha comunidad para realizar los cambios
acordados; y, 3) identificación de las fortalezas de los miembros de la comunidad educativa y
de la escuela, como organización, como base de la reforma. Una idea clave del programa es
estimular a los alumnos de bajo rendimiento con expectativas curriculares iguales a alumnos
talentosos.
‘School Development Program’.- (K-8). El objeto central del programa es construir un
sentido o propósito común entre los docentes, la familia del alumno y la comunidad, a través
de técnicas de planificación, para cambiar las prácticas de la escuela y mejorar el desempeño
escolar. Se establecen tres grupos que se ocupan, respectivamente, de desarrollar y hacer
seguimiento al plan de mejora escolar, de la salud mental de los alumnos y sus relaciones
interpersonales, y de fortalecer el sentido de comunidad entre los miembros de la escuela.
‘Paidea’.- (K-12). El énfasis de este programa es la incorporación de los alumnos en
actividades de investigación intelectual basada en libros y la obra de pensadores importantes.
Se instrumenta a través de la organización de seminarios en pequeños grupos para el
aprendizaje cooperativo y realización de proyectos con la tutoría de los docentes.
4.2 ‘The New American Schools (NAS)’
NAS constituye una intervención diseñada en Julio de 1991 en Estados Unidos basada
en un concepto denominado ‘whole schools designs’. Esta iniciativa es impulsada por una
fundación creada por corporaciones del sector privado que apoya el desarrollo y la difusión de
programas de reforma escolar. Su evaluación está a cargo de la corporación RAND Education,
la cual ha realizado sucesivos estudios evaluativos.
De acuerdo con los resultados, se ha apreciado que las escuelas varían en el grado de
implementación de los diseños adoptados. Los estudios determinan que muchas escuelas no
han estado preparadas para instrumentar el diseño, mientras que otras sólo se han sentido
32
obligadas a adoptarlos. Las escuelas que no entendían claramente el diseño adoptado
presentaron menores avances que aquellas realmente comprometidas con el programa.
Mediante las evaluaciones se ha podido detectar que los diseños centrados en
elementos básicos de educación, como el curriculum y la instrucción, presentan mejores
grados de avance en comparación a los que perseguían cambios más amplios, como la
participación de la comunidad. Además, se ha determinado que el diseño por sí sólo no logra
los cambios, y que no hay soluciones fáciles para una reforma educativa que implica un
proceso lento y complejo cuyos resultados son determinados por la interacción de distintos
actores.
Entre ellos, los programas impulsados por ‘The New American Schools’ figuran
‘ATLAS Communities’ y ‘Co-NECT’, los cuales tienen las siguientes características: (Ibídem,
pp. 29 y 30)
‘ATLAS Communities’.- (K-12). El énfasis de este programa es ayudar a los docentes
a crear un clima en el aula que estimula a los alumnos a ser participantes activos en su propio
aprendizaje. En su dinámica el programa sigue un esquema en el que los alumnos actúan como
trabajadores y los profesores como instructores. De forma similar al caso del programa
‘Paidea’, en este diseño se organizan seminarios para el desarrollo de proyectos investigativos.
‘Co-NECT’.- (K-12). En este diseño se incorpora a los alumnos de las escuelas
participantes en el programa en proyectos de investigación interdisciplinarios complejos. Estos
últimos son proyectos en desarrollo que requieren el uso de tecnología, información y la
incorporación e interacción de los alumnos con sus pares de otras escuelas, así como grupos de
docentes de distintas disciplinas. La evaluación del programa ha evidenciado mejoras en el
rendimiento de los alumnos en lectura y otras áreas de aprendizaje.
4.3 ‘Teacher Quality and Student Achievement: A Review of State Policy Evidence’
Éste es un estudio cuyo objeto es el examen de la relación de la calidad docente con el
rendimiento de los alumnos de educación básica en los Estados Unidos, al nivel de los estados.
La investigación sustenta el criterio de la preponderancia de la calidad docente como
determinante del rendimiento escolar. Comparte la Tesis de la importancia de factores como el
número de alumnos por salón, formación docente o el cumplimiento de normas de
33
funcionamiento escolar, en contraposición al criterio del papel secundario de la escuela en el
rendimiento de los alumnos y la preeminencia de las condiciones familiares y
socioeconómicas.
El estudio analiza la correlación entre el rendimiento escolar, la calidad docente y las
características de los alumnos. Desde el punto de vista de la información y del análisis
estadístico, parte de una encuesta sobre las políticas educativas en cincuenta estados, estudios
de caso de estados seleccionados, de la Encuesta de Escuelas de 1993-94 y de la Evaluación
del Progreso en Educación. Asimismo, se basa en la información sobre el logro escolar en
lectura y matemática, y de las características de los estudiantes para los años 1990, 1992, 1994
y 1996. Entre sus resultados destacan:
1.- Las características demográficas están relacionadas al rendimiento escolar, pero con
menor grado de predicción que las variables relacionadas con la calidad de los maestros.
2.- Las variables relativas a la calidad docente, agregadas a nivel de estados, están más
relacionadas al rendimiento escolar que factores como el número de alumnos por clase, los
niveles generales del gasto en educación, el salario de los profesores o la proporción del
personal del servicio educativo dedicado a dictar clases.
3.- Los efectos de profesores bien preparados sobre el rendimiento escolar pueden ser
más fuertes que las influencias de factores como la pobreza, antecedentes de lenguaje y
condición de minoría social y étnica.
4.4 ‘Predictors of Academic Giftedness among U.S. High School Students: Evidence from a Nationally Representative Multivariate Analysis’
El objetivo de esta investigación (Modi et al, 1998) es la determinación de las
condiciones socioeconómicas de estudiantes de educación media, su entorno familiar, la
comunidad y factores escolares, en ese caso, relacionados con el talento académico. El estudio
identifica como estudiantes talentosos aquellos cuyos resultados, en un test de rendimiento
académico, estuvieron ubicados en el percentil 95 o en un nivel superior. Para ello se utilizó
un indicador compuesto mediante la combinación de los resultados en las áreas de matemática
y lectura, en una muestra conformada por 890 estudiantes clasificados como talentosos.
34
Se investigó la capacidad predictiva de cinco categorías de variables: las características
individuales de los estudiantes, el entorno familiar, la situación socioeconómica familiar, las
características de la escuela y de la comunidad. Se aplicó un análisis multivariado con base en
una muestra ‘The National Educational Longitudinal Study (NELS)’, representativa de
estudiantes de octavo grado inscritos en escuelas públicas o privadas en 1988, actualizada en
1990 y 1992 (Ibídem, p. 11).
Según el estudio, aun cuando algunos análisis de tipo cuantitativo efectuados
demuestran que existe correlación entre el talento y distintas variables individuales, se
requiere de análisis multivariados para revelar los efectos de las variables intervinientes
(Ibídem, p. 10).
En sus resultados (Ibídem, pp. 20 y ss), el análisis multivariado revela que el estatus
socioeconómico y las características del entorno familiar tienen efectos individuales positivos
sobre el talento de los estudiantes. Sin embargo, mientras las variables socioeconómicas y las
relativas a la escuela individualmente consideradas son importantes, sus efectos se ven
reducidos por las actitudes y comportamientos de los estudiantes, de sus padres e inclusive de
sus compañeros más cercanos.
4.5 Proyecto de mejoramiento de la calidad de la educación básica
Los objetivos generales del proyecto fueron el aumento del rendimiento escolar de los
alumnos de educación básica y la disminución de los indicadores de repitencia y deserción
escolar, a través de la mejora de la calidad de la educación y de la eficiencia administrativa del
sistema educativo (PNUD, 1998). Producto de la intervención se esperaba el logro de una red
de planteles dotada de bibliotecas de aula, el manejo instrumental de los docentes de los
contenidos programáticos y la mejora de la comprensión del lenguaje y la capacidad de lectura
de los alumnos.
La ejecución del Proyecto se cumplió entre Abril de 1998 y Diciembre de 2001. Los
resultados (PNUD, 1998) indican que el esfuerzo se centró en la dotación de materiales
educativos para las bibliotecas de aula, en la reposición de textos escolares y suministro de
materiales didácticos de lectura y matemática interactiva. Sin embargo, no se evaluaron los
35
resultados relacionados con aspectos como la mejora de la comprensión del lenguaje y
capacidad de lectura de los alumnos.
4.6 Estudios multivariados a nivel nacional sobre la calidad de la educación básica
Con el fin de identificar investigaciones previas a nivel nacional sobre el tema de la
calidad de la educación básica, el rendimiento escolar y los factores que lo determinan, se
consultó un reciente estudio (LÓPEZ, 2003) en el cual se reportan 34 investigaciones y tres
intervenciones públicas sobre el tema de la calidad de la educación básica en Venezuela. Sin
embargo, ninguno de los diseños de estos estudios desarrolla el tema basado en modelos
multivariados con los cuales pudiéramos comparar los hallazgos de nuestra Tesis.
También se consultó el Centro de Información y Documentación de la Universidad
Pedagógica Experimental Libertador (UPEL), a través del servicio electrónico del Instituto
Pedagógico de Barquisimeto. Se buscó la información utilizando las palabras “predictores”,
“calidad de la educación básica”, “rendimiento escolar” y “SINEA”, obteniendo los siguientes
resultados: 1) Fuguet Smith, Antonio. (1988). “Análisis de predictores de rendimiento
escolar”; En Investigación y Postgrado V. 3, N. 3. Se trata de una ponencia del autor sobre el
tema que luego fue publicada en la citada publicación periódica. 2) Polanco V., Pedro P.
(1998). “La calidad de la educación básica”. Esta es una tesis de grado cuyos temática versa
sobre el docente y el diseño curricular. En esta búsqueda no se obtuvieron otros trabajos que
pudieran relacionarse con el contenido y el diseño de nuestra Tesis.
Se consultó, asimismo, la biblioteca de la Universidad Simón Rodríguez (USR) sobre
investigaciones realizadas en Venezuela en torno a la temática desarrollada en la presente
Tesis. En la USR se ubicó y se revisó el trabajo del investigador Eduardo Leal Ch., (1992)
“Calidad de la educación básica en Venezuela”; Caracas: CINTERPLAN. Este trabajo
consiste en una recopilación de tesis e investigaciones realizadas en Venezuela sobre el tema
con anterioridad a 1992. El trabajo no incluye investigaciones recientes o trabajos con los
cuales contrastar los resultados obtenidos en nuestra investigación.
En el centro de documentación de la Universidad Nacional Abierta (www.una.edu.ve)
se identificaron 153 trabajos sobre el tema de la calidad de la educación básica, aunque en
ninguno de ellos se estructuran modelos multivariados o se aplican estas técnicas de análisis.
36
CAPÍTULO III
OBJETIVOS Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN
1. Objetivos de la investigación
1.1 Objetivo general
El objetivo general de esta Tesis Doctoral es estudiar el efecto de los proyectos
pedagógicos sobre la calidad de la educación básica en Venezuela.
1.2 Objetivos específicos
1.- Analizar el problema de la baja calidad de la educación básica expresada en
términos del rendimiento escolar, en una selección de 31 escuelas participantes en la prueba
SINEA 1998 ubicadas en el área del antiguo Distrito Federal.
2.- Analizar si la adopción de proyectos pedagógicos orientados a la mejora académica
en 16 de las 31 escuelas seleccionadas tuvo algún efecto sobre el rendimiento escolar de los
alumnos, utilizando un modelo conceptual como marco teórico de comparación.
Para ello es necesario:
1.- Estructurar el problema mediante su conceptualización y la sistematización de sus
factores determinantes.
2.- Construir un modelo conceptual, multifactorial, de políticas públicas que plantee de
manera plausible un enfoque explicativo sobre la problemática de la calidad de la educación
básica en Venezuela, y nos ayude en:
a) La comprensión del problema de la calidad de la educación en términos del bajo
rendimiento escolar en el nivel básico del sistema educativo, como variable dependiente del
modelo, en las escuelas seleccionadas y,
37
b) La evaluación de los proyectos pedagógicos, definida como variable contributiva,
sobre el rendimiento escolar de los alumnos en dichas escuelas y su interacción con las otras
variables independientes del modelo.
1.3 Criterios de selección de las escuelas
Entre los criterios de selección de las escuelas que conforman la muestra de la
investigación están: la ubicación del plantel en el ámbito correspondiente al antiguo Distrito
Federal, actual Distrito Capital, de adscripción oficial o privada, y la existencia de información
oficial disponible en el MED sobre los resultados de su participación en la prueba SINEA
1998.
En esos planteles efectuamos el análisis al final de la primera etapa de la educación
básica, tercer grado, por cuanto la información complementaria en la prueba SINEA 1998
sobre los factores asociados al aprendizaje fue diseñada y recogida sólo para ese grado.
Asimismo, por cuanto en esta etapa está generalizada la utilización de los proyectos
pedagógicos como instrumento para la gestión docente y, por constituir una fase fundamental
en el proceso educativo de los alumnos, la cual contribuye en la definición de la tendencia del
rendimiento escolar en los años subsiguientes.
1.4 Hipótesis
Con base en los resultados del SINEA en 1998, el aprendizaje de los alumnos de
educación básica expresado mediante los indicadores de ejecución de la prueba en las áreas de
Lengua y Matemática, categorizados por el nivel de logro, fue 13,13% y 20,51% en tercer
grado (Tabla 5, p. 14). Partiendo de esta información, planteamos las dos hipótesis siguientes:
1.- Si los logros en el aprendizaje de los alumnos de determinado plantel, o conjunto de
planteles, con proyectos pedagógicos orientados al mejoramiento académico, considerando sus
respectivas experiencias previas en la utilización de ese tipo de proyectos, son superiores en la
prueba SINEA 1998 a los resultados globales de la muestra utilizada y de los planteles que no
adoptaron proyectos pedagógicos, éstos podrían haber tenido algún efecto favorable sobre el
aprendizaje de los escolares. Alternativamente, las mejoras podrían deberse a otros factores.
38
2.- Si los resultados de un determinado plantel, o conjunto de planteles, con proyectos
pedagógicos orientados al mejoramiento académico, considerando sus experiencias previas en
la utilización de ese tipo de proyectos, son iguales o menores en la prueba SINEA 1998 a los
resultados globales de la muestra utilizada y de los planteles que no adoptaron proyectos
pedagógicos, éstos no habrían significado una contribución efectiva en la mejora del problema
del rendimiento escolar.
2. Diseño de la investigación
2.1 Selección del tipo de investigación
Dada la complejidad de la problemática de la calidad de la educación básica,
particularmente el tema del rendimiento escolar, y su carácter contextual, consideramos
metodológicamente coherente con el objeto de nuestra Tesis la selección del diseño del
método de estudio de casos. El estudio de casos es una forma, entre muchas otras, de realizar
actividades investigativas en el ámbito de las ciencias sociales, que es utilizado en el proceso
de análisis de políticas públicas, en ciencia política y en la investigación en administración
pública (Yin, 1984, p. 13; 2003a, p. 1), el cual puede definirse de la siguiente manera:
[A case study is an empirical inquiry that: investigates a contemporary phenomenon within its real-life context; when the boundaries between phenomenon and context are not clearly evident; and in which multiple sources of evidence are used.] (Ibídem, 1984, p. 23; 2003a, pp. 13-14)
Un estudio de caso es una investigación empírica que indaga acerca de un fenómeno contemporáneo en su contexto real; cuando los límites entre el fenómeno y el contexto no están claramente demarcados, y en la que se utilizan múltiples fuentes de evidencia. (Traducción libre del autor).
Metodológicamente el estudio de casos es útil en las investigaciones en ciencias
sociales que respondan a las preguntas cómo y por qué; principalmente tiene carácter
explicativo, causal, y se complementa con estudios de caso de tipos exploratorio y descriptivo.
Este método no se debe confundir con la investigación cualitativa, ya que puede incluir
evidencia cuantitativa; es aplicable cuando el investigador tiene poco control sobre los eventos
en estudio y la investigación se centra en hechos contemporáneos en un contexto determinado
(Ibídem, 1984, pp. 13 y 25; 2003a, pp. 1-2, 15-16), generalmente utilizando datos de
naturaleza no experimental, como son las características de nuestra Tesis. El estudio de casos
39
tampoco debe ser confundido como una variante de diseños experimentales o
cuasiexperimentales:
[… certainly the case study as normally practiced should not be demeaned by identification with the one-group post-test-only design (Cook & Campbell, 1979, p. 96).(Yin, 1984, p. 28; 2003a, p. 20)… the case study has now been recognized as something different. In fact, the case study is a separate research strategy that has its own research designs.]
… ciertamente, al estudio de caso como es normalmente practicado, no debería restársele entidad asociándolo con el diseño postest de un solo grupo (Cook & Campbell, 1979, p. 96). (Yin, 1984, p. 28; 2003a, p. 20)… el estudio de caso ha sido reconocido como algo diferente. De hecho, es una estrategia de investigación separada que tiene su propio diseño de investigación. (Yin, Ibídem. Traducción libre del autor).
El método de estudio de casos permite utilizar como fuentes de información y
evidencia documentos, observación directa y la realización de entrevistas. El diseño de estudio
de caso seleccionado en nuestra investigación es clasificado como tipo 2 (Ibídem, 1984, p. 41;
2003a, p. 40; 2003b, p. 5), un caso explicativo sencillo y "embedded (multiple units of
análisis)” “unidad de análisis anidada”. El fenómeno objeto de investigación al que se refiere
la definición de estudio de caso que hemos citado puede consistir en un proyecto o un
programa que se desea evaluar (Yin, 2003b, p. 4). En nuestra Tesis esta característica nos da la
posibilidad de considerar la naturaleza global del programa de los proyectos pedagógicos del
MED, e investigar los resultados de los proyectos individuales formulados en las escuelas
seleccionadas en el marco de la política educativa de Ministerio.
En el estudio de caso explicativo, causal, (Ibídem, 2003b, pp. 14-21) aplicado en esta
investigación, el modelo de Políticas Públicas definido y el análisis multivariado que se realiza
con la información estadística de la prueba SINEA, son útiles en el esfuerzo por determinar los
factores que más inciden sobre el rendimiento de los alumnos y posibilitan la articulación de
una explicación razonable sobre la interacción entre ellos. En la explicación de los efectos
favorables de los proyectos pedagógicos sobre la mejora del rendimiento, el modelo
conceptual es útil como estructura teórica para comparar la información relevante, para
vincularla con los resultados generados por la adopción de los proyectos en los planteles
seleccionados, como fundamento de las conclusiones de la Tesis y para formular
recomendaciones de política que contribuyan a la solución del problema del bajo rendimiento
escolar.
40
2.2 Validez y confiabilidad del diseño de investigación seleccionado
Los criterios relevantes acerca de la calidad del método de estudio de casos, al igual
que en otros diseños de investigación en ciencias sociales, son las pruebas de construcción de
validez interna y externa, y su confiabilidad.
La construcción de la validez está referida al establecimiento de las medidas adecuadas
en la operacionalización del problema en estudio, lo cual nos conduce a la recolección de la
información pertinente. En el estudio de casos la construcción de la validez se puede realizar
mediante tres formas. Esas formas son el uso de fuentes múltiples de evidencia durante la fase
de recolección de información, el establecimiento de cadenas de evidencias y la consulta de la
opinión de expertos (Yin, 1984, pp. 35 y ss; 2003a, 33 y ss).
Para construir la validez de nuestra investigación utilizamos un indicador que
evidencia el nivel de rendimiento escolar de los alumnos, el cual es posible de ser vinculado
con la adopción de proyectos pedagógicos: el nivel de logro en el aprendizaje en Lengua y
Matemática. Recurrimos a la información cuantitativa disponible en el MED de las escuelas
seleccionadas sobre los niveles de logro en el aprendizaje en las áreas de Lengua y Matemática
obtenidos por sus alumnos en la prueba oficial del SINEA 1998, procediendo a su revisión y
análisis, y a la información publicada por el Ministerio sobre los proyectos pedagógicos.
La validez interna, relativa al establecimiento de relaciones causales, se estableció
durante la fase de análisis de la información a través de la observación de las estructuras y
patrones presentes en las escuelas. Con respecto a la posibilidad de generalización de los
hallazgos de la investigación, la validez externa, en el método de estudio de casos tiene un
carácter analítico y no estadístico (Ibídem, 1984, p. 39; 2003a, p. 37). Esto implica que los
resultados deben ser analizados en el marco más amplio del modelo conceptual.
2.3 Elementos resaltantes de la investigación
A) Las interrogantes de la investigación: ¿cuál es el efecto de los proyectos
pedagógicos en términos de la mejora del rendimiento escolar de los alumnos? y ¿cómo se
explican los resultados?
B) La proposición contenida en el modelo conceptual: su vinculación teórica con los
proyectos pedagógicos puede establecerse a través de la posibilidad de explicar los resultados
41
de esa política, con base en la conceptualización del problema del rendimiento escolar que
expresa el modelo. En ese orden, el desarrollo de enfoques multivariados como el propuesto
en esta Tesis, permite generar conocimiento útil al servir de marco de análisis para evaluar
determinantes de la calidad de la educación en las escuelas básicas, al nivel institucional en
contextos específicos y comparables (González, 1998).
C) La vinculación entre la información cuantitativa y el modelo: esta es la fase de
análisis de los datos en el diseño. A través del análisis de regresión múltiple intentamos
observar los patrones y tendencias en el rendimiento de los alumnos del conjunto de planteles
por efecto de los proyectos pedagógicos y otros determinantes.
D) El criterio para interpretar los resultados: el criterio de interpretación atiende a los
efectos de los proyectos pedagógicos en el problema del rendimiento en las áreas de Lengua y
Matemática en los planteles seleccionados.
E) La unidad de análisis: en la investigación se realiza el análisis cuantitativo de la
información en dos niveles: Al nivel del individuo y al nivel de la escuela (Tabla 11, p. 53 y
anexo 3) En el primer caso se definió como unidad de análisis de la investigación a los
alumnos de tercer grado de la escuela básica: escuelas oficiales y privadas participantes en la
prueba SINEA 1998 ubicadas en el ámbito del antiguo Distrito Federal. Al nivel de la escuela
se definió al tercer grado como “unidad de análisis anidada” (Yin, 1984, p. 41; 2003a, p. 40;
2003b, p. 5).
Del conjunto de estas escuelas establecimos la siguiente diferenciación: a) los planteles
que establecieron como objetivo prioritario en sus respectivos proyectos pedagógicos la
mejora académica y, b) los que definieron otros objetivos o bien no adoptaron ningún diseño
de proyecto pedagógico.
Sobre la definición de la unidad de análisis, un componente crítico del diseño de la
investigación, y no obstante las limitaciones de la información estadística oficial disponible, es
pertinente la selección de los niños como unidad de análisis, al ser ellos los receptores de los
efectos de la intervención en términos de la mejora del rendimiento escolar.
A este respecto, se debe señalar que la fuente generadora de la información para
calcular el indicador del rendimiento escolar como variable dependiente del modelo, la base de
datos del Sistema SINEA, no identifica individualmente a los escolares y sus resultados en la
42
prueba de 1998. A pesar de esta circunstancia, la definición de los niños como unidad de
análisis es una característica deseable que favorece la calidad de la investigación.
F) Contexto temporal y espacial de la investigación: el análisis cubre el período a partir
de 1995 en la localización geográfica correspondiente al actual Distrito Capital. Ello obedece
básicamente a dos circunstancias. En primer lugar, el diseño y la adopción de los proyectos
pedagógicos como política del MED se iniciaron a partir del citado año.
En segundo lugar, si bien el diseño de proyectos es una práctica que se generalizó al
nivel nacional, dada la limitación de nuestros recursos para realizar la investigación, hemos
circunscrito su alcance a los planteles ubicados en el Distrito Capital. La información utilizada
a los efectos del establecimiento de los indicadores de rendimiento escolar, así como de los
factores asociados al aprendizaje que conforman el modelo conceptual de políticas públicas
que hemos estructurado, provienen de la información de la prueba del SINEA de 1998.
2.4 Estructuración y operacionalización del problema
Como hemos mencionado, en el proceso de análisis de políticas públicas se cumplen
las fases siguientes (Dunn, 2004): 1.- la conceptualización y estructuración del problema
público que se quiere resolver; 2.- las intervenciones de política que han sido diseñadas e
instrumentadas para solucionar o aliviar el problema público en cuestión, así como el
conocimiento acerca de los resultados logrados en los intentos de mejora, o resolución, a
través de su aplicación; 3.- la determinación del impacto o efectos en el problema, producto de
la intervención; 4.- las opciones posibles de políticas, programas o proyectos para confrontar
el problema y los resultados eventuales de esas opciones; y, 5.- sus posibilidades de
aplicación. (Gráfica 5)
En el contexto del proceso de análisis de políticas públicas resultan críticos dos
elementos: ellos son la estructuración del problema, incluyendo la identificación de sus
factores determinantes, y la evaluación de la intervención en términos de su desempeño. Un
objetivo central del análisis de políticas, como proceso de investigación multidisciplinaria
(Dunn, 2004, p. 2), es la estructuración de entidades de segundo orden denominadas
problema-de-problemas (Dunn 1988, p. 723), una categoría conformada por un conjunto de
problemas denominados, a su vez, de primer orden.
43
La diferenciación entre ambos órdenes reduce el riesgo de formular el problema
equivocado y con ello el diseño de la intervención equivocada. Es decir, se evita incurrir en un
error en el proceso de análisis de políticas públicas denominado de tipo III, el cual consiste en
la solución de un problema equivocado por la utilización del método equivocado (Ibídem, p.
725). En nuestra investigación esa entidad de segundo orden la constituye la situación
problemática de la calidad de la educación básica en Venezuela.
Gráfica 5: Proceso de Análisis de Políticas Públicas
Con base en los razonamientos anteriores, en la siguiente sección nos ocupamos de la
estructuración y operacionalización del problema público constituido por la baja calidad y el
bajo rendimiento en la educación básica en Venezuela. De esa manera estamos abordando el
segundo objetivo de la Tesis: analizar si la adopción de proyectos pedagógicos en los planteles
seleccionados tuvo algún efecto sobre el rendimiento escolar de los alumnos, utilizando un
modelo conceptual como marco teórico de comparación.
Problemas dePolíticas
Estructuración del problema
Estructuración del problema
Estructuración del problema
Estructuración del problema
Pronósticos
RecomendacionesMonitoreo
Evaluación
Políticasseleccionadas
Desempeño de la política
Resultadosobservados de
la política
Resultadosesperados de
la política
Fuente: Dunn 2004, p. 56
44
2.4.1 Estructuración del modelo de políticas para analizar el problema público del bajo rendimiento escolar
Haciendo abstracción de restricciones de carácter práctico, como las limitaciones de
información estadística, un modelo conceptual podría estar conformado por los siguientes
componentes:
1.- Factores centrales del sistema de educación básica desde la perspectiva de su
estructura interna: los alumnos y los profesores.
2.- Variables y características de los dos factores anteriores:
a.- Características asociadas a los alumnos: habilidades individuales, potencial de
aprendizaje, cociente intelectual, hábitos de estudio, tiempo dedicado a la realización de tareas
en la casa, tiempo dedicado a la lectura independiente, participación en programas académicos
y sus aspiraciones en educación.
b.- Características asociadas a la competencia y calidad de los docentes: inteligencia,
habilidad académica, dominio de la materia a impartir, años de educación, formación
profesional, experiencia, desempeño en clase y número de horas dedicadas efectivamente por
los maestros a impartir sus enseñanzas a los alumnos.
c.- Características asociadas a los factores institucionales: grupo de elementos relativos
al contexto de la escuela.- Currículo escolar, número de alumnos por aula, organización del
aula y de la escuela, proporción del personal docente dedicado a dictar clases, salario de los
profesores y, nivel de los recursos asignados al funcionamiento del colegio.
3.- Factores exógenos relativos a la interacción de la escuela con su entorno:
a.- Características asociadas al ámbito familiar: la ayuda pedagógica que recibe de sus
padres o familiares, la influencia de los padres sobre los hijos basada en su valoración de la
educación, e importancia atribuida al rendimiento escolar; orientación de los padres referente a
la futura educación superior de sus hijos; nivel o status socioeconómico de la familia
expresada en términos de calidad de la alimentación, salud, empleo y nivel del ingreso
familiar.
Este modelo de políticas públicas, el cual se estructura y operacionaliza en la siguiente
sección, se representa en la Gráfica 6.
45
Gráfica 6: Modelo conceptual de Políticas Públicas sobre la mejora de la calidad de la educación básica en Venezuela
Problema “tipo fin”.- Mejora del rendimiento escolar en Venezuela.
2.4.2 Operacionalización y ecuación del modelo de políticas
En torno al aspecto cuantitativo de esta Tesis Doctoral es pertinente acotar la utilidad
de los modelos matemáticos para el estudio de problemas complejos en el campo de las
ciencias sociales (Bertalanffy, 1976). Siendo ése, precisamente, el caso de la problemática de
la educación y, en nuestra investigación, de la calidad de la educación básica y el rendimiento
escolar, lo cual se caracteriza por la multiplicidad de factores en permanente interacción y
diferentes dimensiones.
Consideramos útil la operacionalización del modelo conceptual a los fines de explicar
la problemática de la baja calidad de la educación básica en Venezuela, y como ayuda para
interpretar la información. No obstante, aún valorando la utilidad de un modelo multivariado a
Sistema de políticas
Alumnos
Docentes
ÁmbitoInstitucional
Ámbito Familiar
Rendimiento Escolar
Dedicación diaria
al estudio
Formación docente
Horas de clase dedicadas a
Matemática y Lenguaje
Proyectos Pedagógicos
Nivel socio-económico
Adscripción oficialo privada del plantel
46
los fines de nuestra Tesis Doctoral, es necesario tener presente el siguiente criterio expresado
por Bertalanffy sobre los modelos matemáticos:
… la evaluación de modelos debe ser sencillamente pragmática, en términos de sus méritos explicativos y predictivos (o de su falta de ellos);… (Ibídem, p. 116)… Todo modelo matemático es una sobresimplificación, y es discutible si reduce a los huesos los acontecimientos reales o si arranca partes vitales de su anatomía. Por un lado, mientras sirve, permite la deducción necesaria, a menudo con resultados inesperados que no se obtendrían merced al «sentido común» ordinario (Ibídem, p. 117).
En nuestro modelo conceptual de políticas públicas seleccionamos variables que están
relacionadas con el docente, con la organización de la escuela, con el estudiante y con las
condiciones socioeconómicas de su hogar. Si bien las variables seleccionadas constituyen un
conjunto limitado que representa de manera parcial el universo de factores que influyen en el
rendimiento escolar, su estructuración mediante el modelo trata de contribuir en la
determinación de los factores con mayor incidencia en el rendimiento y, con esos mismos
fines, al uso y análisis de la información oficial disponible.
La ecuación relativa a nuestro modelo conceptual sobre la calidad de la educación
define como variable dependiente el rendimiento escolar de los alumnos en educación básica.
Esta variable se expresa mediante el nivel de logro en el aprendizaje en Lengua y Matemática
en alumnos de tercer grado participantes en las pruebas SINEA 1998 (Tabla 5, p. 14). Por su
parte, las variables contributivas del modelo son (tablas 8 p. 49, 9 p. 50 y 17 p. 61):
1) La formación docente, expresada como la posesión o no de título de profesional de
la docencia para la cual hemos usado las siglas FORMDC; debemos señalar que esperamos un
mejor rendimiento del alumno de acuerdo con la profesionalización del docente.
2) Las horas semanales dedicadas por los maestros a impartir contenidos de las áreas
de Matemática y Lengua a los alumnos, TDCLML.
3) La organización del plantel expresada a través del diseño y adopción de un proyecto
pedagógico, ORGPPP.
4) La dedicación diaria del alumno al estudio de los temas vistos en clase, con las
siglas DEDIES.
47
5) La situación socioeconómica de la familia del alumno, expresada en forma de
ingreso mensual familiar, NISOEC.
6) Como variable de control utilizaremos también las categorías de planteles oficiales y
privados, para la cual hemos usado las siglas ADSCRIP.
La primera y segunda variables mencionadas están relacionadas con el docente como
actor principal del proceso educativo de los escolares. La tercera variable se relaciona con la
escuela como marco institucional en el que se realiza el proceso educativo. La cuarta y quinta
variables con el estudiante como receptor de la educación y su hogar como medio interactivo
con la escuela, en función de proceso educativo, en el que deben prevalecer las condiciones
propicias para su educación. Las siglas que representan las variables se explican en la Tabla 8,
p. 49 y la matriz de operacionalización del modelo se presenta en la Tabla 9, p. 50. Los valores
asignados a las variables independientes son los siguientes (ver anexos 1 y 1-1):
A) FORMDC, 1 cuando el maestro posee título profesional de la docencia y 2 cuando
no lo posee.
B) TDCLML, promedio de 4 horas o más semanales dedicadas por el maestro a
impartir contenidos en las áreas de Lengua y Matemática, según el nivel de dedicación más
alto de la escala definida en la prueba SINEA; esa escala incluye las categorías de 3 horas, 2
horas y 1 hora. Para el Área de Lengua, esta variable comprende los siguientes tópicos de
enseñanza: Lectura TDCLLE, expresión escrita TDCLEE y aprendizaje de contenidos
gramaticales TDCLCG; y en el Área de Matemática los tópicos de cálculo matemático
TDCLCM, resolución de problemas TDCLRP y aprendizaje de conceptos matemáticos
TDCLCN.
En el marco del análisis cuantitativo fue necesario agrupar con fines instrumentales en
una sola variable, denominada LECGES, los tópicos de lectura, contenidos gramaticales y
escritura. De forma similar, para Matemática se definió la variable CMRPCN, agrupando los
tópicos de cálculo matemático, resolución de problemas y conceptos matemáticos. Dado que
las horas que los maestros dedican a los distintos aprendizajes no es constante, los valores de
estas variables oscilan en un rango entre 3 y 12 horas. (Anexo 1).
48
C) ORGPPP, 3 cuando la orientación del proyecto es al mejoramiento académico. Las
otras orientaciones de los proyectos son: 1 al área administrativa, 2 al crecimiento personal y
4, a las relaciones con la comunidad. A los efectos del análisis estadístico sólo se considerará
el valor 3, el cual representa el diseño de los proyectos que son de interés central para la Tesis.
Los valores 1, 2 y 4 no se considerarán, por tratarse de proyectos con orientaciones que no
están centrados en lo académico. Cuando el sistema SINEA no reporta información sobre el
diseño y la adopción de un proyecto en determinado plantel se le asigna el valor 0.
Con fines instrumentales, en el marco del análisis cuantitativo diferenciamos la
variable ORGPPP en dos categorías a través dos variables dummy: Una denominada PPP, con
valor 0 para los alumnos de las escuelas sin proyectos pedagógicos y valor 1 para los alumnos
de las escuelas con proyectos pedagógicos. La segunda denominada ACADE, con valor 0 para
los niños de las escuelas que no poseen proyectos, o cuyos proyectos no son, específicamente,
de orientación académica; y valor 1 para los alumnos de planteles con proyectos pedagógicos
con orientación académica. La variable ACADE es representativa de los proyectos
pedagógicos con orientación académica y, en consecuencia, es más adecuada a los objetivos
de la Tesis que la variable ORGPPP.
D) Tiempo dedicado por el alumno al estudio fuera de las horas de clase (DEDIES):
Sus valores están comprendidos en una escala de 1 a 5, según los parámetros establecidos por
el Sistema SINEA. En el instrumento de recolección de los datos de la prueba SINEA 1998
presenta la siguiente clasificación: 1 el estudio se realiza “diariamente”; 2 cuando la
dedicación al estudio es de “tres a cuatro veces por semana”; 3 el estudio se realiza “los fines
de semana”; 4 “casi nunca”; y, 5 “nunca”.
E) El nivel socioeconómico de la familia del alumno (NISOEC): Sus valores están
comprendidos en una escala de 1 a 5, según los parámetros establecidos por el Sistema
SINEA. En el instrumento de recolección de los datos de la prueba SINEA 1998 presenta la
siguiente clasificación: 1 cuando el ingreso mensual familiar es igual o mayor Bs. 2.700.001; 2
para ingresos mensuales de Bs. 900.001 a Bs. 2.700.000; 3 de Bs. 300.001 a Bs. 900.000; 4 de
Bs. 150.001 a Bs. 300.000; y, 5 Bs. 150.000 o menos.
F) ADSCRIP, 0 cuando el plantel es oficial y 1 cuando es privado.
49
Tabla 8
Resumen de las variables definidas en la Tesis: Siglas y contenido
Fuente: elaboración del autor.
Siglas Contenido
RENLNG Rendimiento en Lengua.
RENMAT Rendimiento en Matemática.
FORMDC Formación docente expresada como la posesión de título de
profesional de la docencia.
TDCLML Horas semanales dedicadas por los maestros a impartir contenidos de
las áreas de Matemática y Lengua a los alumnos.
TDCLLE Lectura.
TDCLEE Expresión escrita.
TDCLCG Aprendizaje de contenidos gramaticales.
LECGES Variable instrumental que agrupa los tópicos de lectura, contenidos
gramaticales y escritura.
TDCLCM Cálculo matemático.
TDCLRP Resolución de problemas.
TDCLCN Aprendizaje de conceptos matemáticos.
CMRPCN Variable instrumental que agrupa los tópicos de cálculo matemático,
resolución de problemas y conceptos matemáticos
ORGPPP Organización del plantel expresada a través del diseño y adopción de
un proyecto pedagógico.
PPP Variable dummy con valor 1 para escuelas con proyectos pedagógicos.
ACADE Variable dummy con valor 1 para los planteles con proyectos
pedagógicos con orientación académica.
DEDIES Dedicación diaria del alumno al estudio de los temas vistos en clase.
NISOEC Situación socioeconómica de la familia del alumno, expresada en
forma de ingreso mensual familiar.
ADSCRIP Adscripción administrativa de los planteles: oficiales o privados.
50
Tabla 9: Operacionalización del modelo sobre la mejora de la calidad de la educación básica en Venezuela
Variable Operacionalización Fuentes de información
Valor específico final: Calidad de la educación básica
Rendimiento escolar. (RENLNG y RENMAT)
Aprendizaje del lenguaje y razonamiento matemático en alumnos de tercer grado.
MED - SINEA 1998
Sistema de políticas
Alumnos
Dedicación al estudio.
Estudio diario fuera de las horas de
clase. (DEDIES)
Dedicación diaria del alumno al estudio de los
temas vistos en clase.
MED - SINEA 1998
Docentes
Personal docente.
Formación docente. (FORMDC)
Posesión de título de profesional de la docencia.
MED - SINEA 1998
Dedicación a la enseñanza de
lenguaje y matemática. (TDCLML)
Horas semanales dedicadas a impartir contenidos
sobre Matemática y Lengua.
MED - SINEA 1998
Ámbito Institucional
Organización de las
escuelas.
Adopción de un proyecto
pedagógico orientado a la mejora
académica. (ORGPPP)
Orientación del proyecto a la mejora académica.
MED – SINEA 1998; PPP:
Documentos del Programa en
el período 1995 – 2003
Ámbito familiar
Nivel socioeconómico.
Situación de pobreza. (NISOEC)
Ingreso familiar según la definición del Sistema
SINEA en el diseño de la prueba de 1998.
MED – SINEA 1998
Oficial. (ADSCRIP) 18 planteles ubicados en el antiguo Dtto. Federal. Variables de control
Adscripción del plantel. Privado. “ 13 planteles “ “ “ “
MED – SINEA 1998
51
El conjunto de estas variables interactúa en el contexto institucional del plantel y, salvo
el nivel socioeconómico de la familia del alumno, están próximas al problema “tipo fin”
específico (MacRae 1985); es decir, la calidad de la educación. La manipulación e
intervención de estas variables en términos de políticas públicas específicas, por estar cercanas
a los alumnos hace posible los cambios y mejoras en el problema de la calidad de la educación
básica.
El modelo general se enuncia mediante la siguiente ecuación: Rendimiento escolar = β0
+ β1FORMDCi + β2TDCLMLi + β3ORGPPPi + β4DEDIESi + β5NISOECi + β6ADSCRIPi +
errori.
Partiendo de esta ecuación formularemos dos ecuaciones similares, diferenciadas por la
variable TDCLML: horas semanales dedicadas por los maestros a impartir contenidos de las
áreas de Matemática y Lengua.
Respectivamente, una ecuación es relativa al rendimiento en Lengua y otra al
rendimiento en Matemática, de la siguiente forma:
1) Rendimiento en Lengua: RENLNGi = β0 + β1FORMDCi + β2TDCLLEi +
β3ORGPPPi + β4DEDIESi + β5NISOECi + β6ADSCRIPi + ei.
2) Rendimiento en Matemática: RENMATi = β0 + β1FORMDCi + β2TDCLMAi +
β3ORGPPPi + β4DEDIESi + β5NISOEC + β6ADSCRIPi + e.
En nuestro modelo, la variable dependiente es de tipo continuo y las variables
independientes son discretas dicotómicas.
El modelo se representa en la gráfica 6 (p. 45) y su operacionalización en la Tabla 9 de
esta Tesis.
La relación lógica esperada entre las variables seleccionadas se presenta en la siguiente
tabla:
52
Tabla 10
Asociación lógica esperada entre las variables del modelo conceptual
Fuente: elaboración del autor.
Como se mencionó en el Capítulo I, sobre el Planteamiento y Justificación del
Problema, en la Sección 1, relativa a la educación como valor general final, la calidad de la
educación puede considerarse una variable latente, es decir, “no es observable y sólo puede ser
medida de forma indirecta” (Bohrnstedt and Knoke 1994, p. 12). Por ello, en términos de
indicadores de política, el concepto de calidad de la educación básica se mide en esta Tesis
mediante el rendimiento escolar en el manejo del lenguaje y la habilidad matemática de los
alumnos, como dos áreas básicas del aprendizaje.
Asumimos la existencia de relación real entre la calidad de la educación básica y el
rendimiento escolar en lengua y matemática. Con base en nuestro marco epistemológico
(Popper y Eccles, 1980), entendemos que las áreas de Lengua y Matemática son
fundamentales en el proceso de aprendizaje y formación del escolar. En relación con el
aprendizaje de la lengua “...la conciencia del lenguaje es un bastión del individuo… la
educación lingüística… es necesaria para el proceso de autoconocimiento” (Cadenas 2002, p.
22).
El siguiente esquema contiene los componentes resaltantes del diseño:
Rendimiento FORMDC TDCLML ORGPPP DEDIES NISOEC ADSCRIP
Rendimiento 1
FORMDC + 1
TDCLML + + 1
ORGPPP + + + 1
DEDIES + + + + 1
NISOEC + + + + + 1
ADSCRIP + + + + + + 1
53
Tabla 11
Diseño de la investigación: Principales características
Componente Descripción
Problemática Baja calidad y rendimiento escolar en la educación básica
Diseño del estudio
de caso
Caso explicativo, causal, sencillo y "embedded (multiple units of
análisis)” “unidad de análisis anidada” (Yin, 2003a, p. 40; 2003b, p. 5)
A nivel del individuo: Niños de tercer grado Unidad de análisis
(Anexo 3) A nivel del plantel: Tercer grado de cada escuela
Selección de los
planteles
31 planteles y 1.408 alumnos participantes en la prueba SINEA de
1998, ubicados en el antiguo Distrito Federal
Modelo de políticas Mejora del rendimiento en la educación básica
Análisis
multivariado
Análisis de Regresión Múltiple: El rendimiento y sus determinantes.
Base de datos SINEA.
Fuente: elaboración del autor.
2.5 Actividades para la obtención de las evidencias
A efectos de obtener la información para construir la base de datos para el análisis
estadístico, el trabajo requirió de la colaboración del MED. Por una parte, de la Coordinación
del Sistema SINEA, para acceder a los datos no publicados de los resultados de la prueba de
1998 en los 31 planteles seleccionados en el Distrito Capital, y de la adopción de los proyectos
pedagógicos en esos planteles, así como de la División de Estadísticas para el conocimiento de
las características de los planteles contenidos en el Sistema Manejador de Estadísticas
Educativas (SMEE).
Las principales tareas de investigación estuvieron constituidas por la revisión de la
información y registros estadísticos de la prueba del SINEA 1998 y, por la identificación y
lectura de información oficial generada durante las fases de diseño e instrumentación de los
proyectos pedagógicos como política del MED. (Ver anexos 2 y 2-1)
54
2.6 Alcance de la Investigación
No obstante la cobertura nacional de la prueba citada (Tabla 12, p. 55), según hemos
establecido, el alcance de nuestra Tesis se circunscribe a treinta y una escuelas que
participaron en la prueba de 1998 del SINEA y 1.408 alumnos de tercer grado (Tabla 13, p.
56). Se determinó que estos planteles, en una proporción de aproximadamente 42%, poseen
proyectos pedagógicos con orientación académica. El análisis de la información de estos
planteles posibilita el establecimiento de conclusiones útiles sobre los efectos de los proyectos
pedagógicos. Procedimos a diferenciar el conjunto de los planteles con rendimientos escolares
altos, medios y bajos, según la prueba del SINEA, realizar comparaciones entre ellos y
determinar el posible impacto de los proyectos pedagógicos en el desempeño de sus alumnos.
La Tabla 12 ilustra los resultados del SINEA 1998, en términos de la media y la
desviación estándar, obtenidos por los alumnos en sus respuestas acertadas a las preguntas
correspondientes a la prueba final de etapa, en la muestra nacional de tercer grado, para las
áreas de Lengua y Matemática. Como punto de referencia, en la muestra nacional de 32.292
alumnos, los resultados de 15 y 21 ítems que integraron la prueba final de etapa en Lengua y
Matemática, respectivamente, indican que fueron respondidos de forma correcta alrededor del
50% de los mismos. La información de los resultados, al nivel nacional, se presenta en la
Tabla 12 mediante la agrupación de los planteles por dominios, según los siguientes criterios:
a) por dependencia de los planteles, como oficiales y privados; b) según el medio geográfico
de ubicación de los planteles, clasificándolos como urbanos y rurales; c) de acuerdo con el
nivel socioeconómico de la población a la cual se atiende, estratificados como marginales y no
marginales; y, d) por ubicación sociogeográfica como urbano marginal y urbano no marginal:
Entre las relaciones que se pueden observar en la información contenida en la Tabla
12, se aprecia la superioridad de la media obtenida en los planteles privados, 59% en ambas
áreas de aprendizaje, en comparación con la media nacional, 51% en Lengua y 55% en
Matemática; y en los planteles oficiales, 47% y 53% respectivamente. También se observa que
la media obtenida por los planteles urbanos resulta mayor a la media nacional y a los
promedios de los planteles rurales, aunque las diferencias son pequeñas. De la misma forma,
los resultados de los planteles urbanos no marginales son superiores a los resultados de los
55
planteles urbanos marginales. En la mayoría de los casos de los promedios contenidos en la
tabla las desviaciones estándar son similares, en torno a 3.
Tabla 12
SINEA: Prueba Final de Etapa. Muestra Nacional: Tercer Grado
Lengua y Matemática: Respuestas correctas. Media y Desviación Estándar
Fuente: MED, SINEA 1998: Informe de Resultados Tercer Grado.
Los resultados de la prueba en el Distrito Capital, en el ámbito territorial del antiguo
Distrito Federal, se presentan en la Tabla 13. En este caso, la muestra corresponde a 1.440
alumnos incluidos en la prueba.
Lengua Total ítems: 15
Matemática Total ítems: 21
Planteles agrupados en
Dominios
Número de
alumnos Media Desv. Media Desv.
Nacional 32.292 7,71 3,23 11,52 2,63
Oficiales 20.896 7,11 3,17 11,07 3,61
Privados 11.396 8,82 3,05 12,33 3,51
Urbanos 23.974 7,85 3,19 11,57 3,55
Rurales 8.318 7,31 3,32 11,36 3,83
Urbanos No Marginales
15.698 8,27 3,21 11,99 3,58
Oficial Urbano No Marginal
8.006 7,25 3,04 11,20 3,44
Privado Urbano No Marginal
7.692 9,34 3,01 12,81 3,54
Urbanos Marginales
8.276 7,06 2,99 10,79 3,35
Oficial Urbano Marginal
5.800 6,80 3,05 10,61 3,43
Privado Urbano Marginal
2.476 7,67 2,75 11,20 3,11
56
Tabla 13
SINEA: Prueba Final de Etapa. Distrito Federal: Tercer Grado
Lengua y Matemática: Respuestas correctas. Media y Desviación Estándar
Fuente: MED, SINEA 1998: Informe de Resultados Tercer Grado.
En la información sobre la muestra del Distrito Federal, contenida en la Tabla 13, se
observa un patrón similar al existente en la muestra nacional. Se evidencia la superioridad de
la media obtenida en los planteles privados, 60% y 62% en Lengua y Matemática de
respuestas correctas, en comparación con la media de todo el Distrito, 54% y 56%, y en los
planteles oficiales, 50% y 52%, respectivamente.
A fin de complementar el criterio de comparación de la información según la
adscripción de los planteles, oficiales y privados, es relevante presentar los resultados con base
en los criterios de clasificación mencionados, definidos por el SINEA, de planteles urbanos y
rurales, marginales y no marginales, así como urbanos marginales y urbanos no marginales.
Utilizando esas agrupaciones se observa que la media obtenida por los planteles
urbanos resulta mayor tanto respecto a la media del Distrito Federal como a los promedios de
Lengua Total ítems: 15
Matemática Total ítems: 21
Planteles agrupados en
Dominios
Número de
alumnos Media Desv. Media Desv.
Distrito 1.440 8,08 2,75 11,76 3,23
Oficiales 885 7,46 2,65 11,01 3,09
Privados 555 9,07 2,61 12,96 3,10
Urbanos 1.194 8,28 2,76 12,00 3,23
Rurales 246 7,15 2,50 10,58 3,02
Urbanos No Marginales
605 8,73 2,79 12,46 3,20
Urbanos Marginales
589 7,81 2,64 11,54 3,19
57
los planteles rurales, y los promedios de los planteles urbanos no marginales superan a los
resultados de los planteles urbanos marginales.
El patrón descrito también se puede observar mediante el indicador que mide el nivel
de ejecución en la prueba SINEA: 1) El “logro” en Lengua y Matemática en los planteles
urbanos supera a los planteles rurales, los urbanos no marginales superan a los urbanos
marginales y los planteles de adscripción privada superan a los oficiales. 2) En términos del
“logro parcial” en el Área de Matemática, para todos los planteles los resultados se ubican
entre el 63% y el 69%. Para el Área de Lengua los resultados se ubican entre 52% y 65%. 3)
En el nivel de “no logro” los porcentajes más altos se producen en los planteles oficiales, con
20% y 35% en Matemática y Lengua, respectivamente; 22% y 41% en los planteles rurales, y
15% y 29% en los planteles urbanos marginales.
Esta información detallada por dominios y según los niveles de ejecución se presenta
en la siguiente tabla:
Tabla 14
SINEA: Prueba Final de Etapa. Distrito Federal: Tercer Grado
Lengua y Matemática: Niveles de Ejecución (%). Julio 1998
Fuente: MED, SINEA 1998: Informe de Resultados Tercer Grado.
Lengua Matemática Planteles agrupados en
Dominios
Núm. De alumnos:
1.440 No Logro Logro
Parcial Logro No
Logro Logro Parcial
Logro
Oficiales 885 35,37 58,53 6,10 20,00 68,14 11,86
Privados 555 15,86 65,41 18,74 7,21 63,24 29,55
Urbanos 1.194 25,04 62,90 12,06 13,65 65,83 20,52
Rurales 246 41,46 52,85 5,69 21,95 68,29 9,76
Urbanos No Marginales
605 20,99 62,31 16,69 11,57 63,31 25,12
Urbanos Marginales
589 29,20 63,50 7,30 15,79 68,52 15,79
58
2.7 Estado del rendimiento escolar en los 31 planteles seleccionados en el Distrito Capital
En función del primer objetivo de la Tesis, de analizar la calidad de la educación básica
en términos del rendimiento escolar en una selección de las escuelas ubicadas en el antiguo
Distrito Federal, procedimos a determinar el nivel de logro en el aprendizaje en Lengua y
Matemática de 1.408 alumnos en 31 planteles.
En estos planteles, según la información de la Tabla 15 y del anexo 1-2, se produce la
concentración de los resultados en el nivel de “logro parcial”, con un patrón similar a la
muestra nacional, pero en 10 puntos porcentuales más alto en Lengua y 12 en Matemática. La
categoría de “no logro”, a diferencia de la situación de la muestra nacional, baja a 9,93% y
7,40% para Lengua y Matemática, respectivamente. Asimismo, la categoría de “logro” refleja
una mejor situación expresada en un nivel más alto para Lengua, 30,02%, y similar para
Matemática, 20,16% (Ver Tabla 5, p. 14), en comparación con la muestra nacional.
Tabla 15
SINEA 1998: Evaluación del Aprendizaje. Selección DF.
Tercer grado. Prueba Base y Final de Etapa. Niveles de Ejecución (%)
(N: 1.379) No Logro Logro Parcial Logro
Lengua (34 ítems) 9,93 60,04 30,02
Matemática (35 ítems) 7,40 72,44 20,16
Fuente: MED, SINEA. Cálculos propios. Nota: Datos extraviados.- 29.
Siguiendo la estratificación adoptada por el SINEA, los planteles seleccionados a los
fines de esta Tesis, clasificados por dependencia, por su ubicación urbana o rural, por el nivel
socioeconómico de la población atendida según sea marginal y no marginal, y por su
ubicación sociogeográfica como urbano marginal y urbano no marginal, son los siguientes:
1) Planteles oficiales, urbanos, marginales: Código educativo MED, Sistema
Manejador Estadísticas Educativas (SMEE): 010524, U.E. Claudio Feliciano, entrada carretera
a Macarao, Las Adjuntas. Código 010305, U.E.N. Parroquia Macarao, Urb. Kennedy, frente al
Bloque 5. Código 010503, U.E.N. Pedro Fontes, Prolongación Av. Páez El Paraíso -
59
Montalbán, La Vega. Código 010398, U.E.N. Andrés Bello, Calle Real de Antímano, N° 2.
Código 010226, Escuela Nacional 17 de Diciembre, barrio Santa Ana, sector Carapita,
Antímano.
2) Planteles oficiales, urbanos, no marginales: Código 010774, U.E. Gran Colombia,
Av. Roosevelt, frente a Sánchez y Cía., Los Rosales. Código 010260, E.N.B. Carmen Maizo
de Bello, Av. Intercomunal El Valle, Sur Este 1, detrás de la iglesia. Código 010590, U.E.N.
Miguel Antonio Caro, Av. Sucre, Catia. Código 011026, U.E. Guaicamacuto, Av.
Guaicamacuto, El Ceibo, Macuto. Código 011029, Miguel Suniaga, Av. Soublette, Maiquetía,
Pariata. Código 010525, U.B. Luis Eduardo Egui Arocha, Carretera Vieja Los Teques, barrio
Puerta Verde, Macarao.
3) Planteles oficiales, rurales: Código 010256, E.B.D. Teresa Pagés Parra, Km. 2
carretera Panamericana, Cochecito, El Estanque. Código 010996, U.E.D. Rafael Rangel, calle
El Samán, Carayaca. Código 010951, E.B.D. Arrecifes, Calle El Colegio, Vista al Mar,
Arrecifes, Parroquia Carayaca. Código 010919, E.U. Tirima, N° 25 – 32 Calle Mara, Tirima.
Código 010979, E.B. Concentrada La Pedrera, 1136-3424 Calle Real, La Pedrera. Código
010981, E.B. Concentrada N° 38, Buena Vista a Quenepe, parte alta Maiquetía. Código
010963, Unitaria Magaly Espinoza, Km. 25 vía Colonia Tovar, El Junko, Alto Izcaragua.
4) Planteles privados, urbanos, marginales: Código 010522, U.E. Fe y Alegría Andy
Aparicio, Av. Principal de Las Casitas, sector 4 La Vega. Código 010565, U.E. Colegio Don
Pedro Fe y Alegría, Av. Guaicaipuro, Terrazas de Las Acacias. Código 010376, Santísima
Trinidad, Urb. Urdaneta, vereda 43 N° 7, Catia. Código 010809, U.E. Jardín Franciscano,
Calle San José, Chapellín, El Recreo. Código 010859, E. Parroquial El Vivero, Isaías Medina
Angarita, sector Boqueroncito calle El Lindero. Código 010779, Colegio Madre Cecilia Cross
Fe y Alegría, calle San Isidro, Altavista, Catia.
5) Privados, urbanos, no marginales: Código 010438, U.E Fe y Alegría Las Mayas,
Coche. Código 010783, U.E. Cecilio Acosta, 2da calle, N° 18, Propatria. Código 010781, U.E.
Colegio Parroquial La Sagrada Familia, 3ra Av. Sur, Propatria. Código 010454, U.E. Colegio
Ramos, Av. Valencia, Quinta Almendrares, Urbanización Las Palmas. Código 011018, I.E.P.
Mariscal Sucre, Urb. Atlántida, Calle 16 Qta. Maria, Catia La Mar. Código 010409 U.E.P
Colegio Mickey, Avenida Cajigal N° 21, San Bernardino.
60
La información relativa a los niveles de ejecución de los alumnos en los 31 planteles
seleccionados, clasificados por dominios se presenta en la Tabla 16:
Tabla 16
SINEA: Prueba Base y Final de Etapa. Distrito Federal: Tercer Grado
Lengua y Matemática: Niveles de Ejecución (%). Julio 1998
Notas: Planteles.- (1): Oficiales urbanos marginales. (2): Oficiales, urbanos no marginales. (3): Oficiales rurales. (4): Privados urbanos marginales. (5): Privados urbanos no marginales. (a) Datos extraviados: 29. Fuente: MED, SINEA 1998: Informe de Resultados Tercer Grado. Cálculos propios.
Con relación al Área de Lengua, los resultados más altos del nivel de “logro” lo
obtienen los alumnos de los planteles privados urbanos no marginales y marginales, 56,34% y
38,72%, respectivamente; le siguen los alumnos de planteles oficiales urbanos no marginales,
33,56%, y luego los de planteles oficiales rurales, 11,74%, y los de planteles oficiales urbanos
marginales, 11,08%.
En el Área de Matemática, los resultados más altos del nivel de “logro” lo obtienen,
asimismo, los alumnos de los planteles privados urbanos no marginales y marginales, 37,31%
y 28,95%, respectivamente; le siguen los alumnos de planteles oficiales urbanos no
marginales, 21,45%, y luego los de planteles oficiales urbanos marginales, 7.58%, y los de
planteles oficiales rurales, 6,10%.
La información sobre estos planteles relativa a los factores asociados al aprendizaje,
contenidos en el SINEA, se presentan en la Tabla 17. A efectos comparativos, esta tabla
refleja los datos en los planteles seleccionados en relación a la muestra nacional del SINEA.
Lengua Matemática Planteles agrupados en
Dominios
Núm. De alumnos: 1.379 (a)
No Logro Logro Parcial
Logro No Logro
Logro Parcial
Logro
(1) 343 16,33 72,59 11,08 11,66 80,76 7,58
(2) 289 11,07 55,36 33,56 8,65 69,90 21,45
(3) 213 15,02 73,24 11,74 10,33 83,57 6,10
(4) 266 2,63 58,65 38,72 4,14 66,92 28,95
(5) 268 3,73 39,93 56,34 1,49 61,19 37,31
61
Las características de los datos recabados sobre los factores asociados al aprendizaje en estos
planteles se reflejan en los anexos 1 y 1-1. Allí se detalla, al nivel de la escuela, el número de
alumnos participantes en la prueba y de ítems correspondientes a los factores asociados al
aprendizaje.
Tabla 17
Prueba Base y Final de Etapa. Muestra Nacional y Selección DF: 3er Grado
Factores Asociados al Aprendizaje. (%)
Característica Nación Dtto. F
Plantel
Participación del plantel en el proyecto pedagógico
63
48
Orientación del proyecto al mejoramiento académico 34 42
Docente
Posesión de título profesional de la docencia
68
78
Promedio de 4 horas o más semanales dedicadas a Lengua
1.- Lectura 41 41
2.- Expresión escrita 45 61
3.- Aprendizaje de contenidos gramaticales 37 41
Promedio de horas semanales dedicadas a Matemática
1.- Cálculo matemático: 4 horas o más 45 45
2.- Resolución de problemas: 4 horas o más 32 31
3.- Aprendizaje de conceptos matemáticos: 1 hora 27 27
Alumno – Representante
Frecuencia estudio diario del alumno de temas vistos en clase
59
55
Ingreso mensual familiar: 150.000 bolívares o menos 57 58
Fuente: MED, SINEA 1998, Informe sobre los factores asociados al aprendizaje.
Consideradas en su conjunto, las escuelas objeto de la investigación con proyectos
pedagógicos pueden tener entre sí diferencias, producto de su experiencia en el diseño y grado
de instrumentación de los mismos, que pudieron generar patrones distintos en el rendimiento
escolar de sus alumnos. Es importante tener presente que los cambios en las escuelas se logran
a través de un proceso incremental que requiere tiempo, en contraste con la información
62
estadística contenida en el Sistema SINEA la cual sólo captura un momento particular de ese
proceso.
Es posible que los planteles con más experiencia en el diseño y aplicación de los
proyectos pedagógicos estuvieran mejor posicionados al momento de efectuarse la prueba
SINEA de 1998, obteniendo mejores resultados. Se puede argumentar que las iniciativas
previas de algunas escuelas con los proyectos han tenido influencia en el proceso de
aprendizaje de sus alumnos.
Otra posibilidad para las diferencias observadas entre las 31 escuelas seleccionadas, es
que algunas de ellas atiendan a grupos de alumnos más aventajados. Por ejemplo, en el caso de
algunos planteles urbanos ubicados en sectores no marginales sobre las escuelas que atienden
niños de estratos socioeconómicos marginales y rurales, y que esta circunstancia influya en el
rendimiento de los alumnos.
Sin embargo, es posible identificar planteles localizados es zonas socioeconómicas
disímiles en los cuales sus alumnos obtuvieron niveles de logro y logro parcial en ambas áreas
de aprendizaje en los resultados de la prueba de 1998, sin que ninguno de sus alumnos se
ubicara en el nivel de no logro. La Tabla 18 presenta un grupo de cinco planteles, extraídos de
la información contenida en el anexo 1-2, cuyos resultados reflejan el patrón descrito; es decir,
planteles cuyos alumnos se ubicaron sólo en los niveles de logro y logro parcial, y ninguno en
el nivel de no logro.
La información contenida en la Tabla 18, aunque descriptiva, ejemplifica que los
buenos resultados son posibles de lograr en cualquier plantel, independientemente de su
ubicación geográfica, la clasificación socioeconómica de la población escolar a la cual atiende
o de su adscripción administrativa como plantel oficial o privado. Las características
particulares de estos planteles, así como las del resto de las 31 escuelas seleccionadas en esta
Tesis, se pueden apreciar en la información de los anexos 1, 1-1 y 1-2.
En lo que esa información no nos permite profundizar es acerca de los factores que
determinan los mejores resultados de los planteles en el rendimiento escolar de sus alumnos.
De allí la necesidad de utilizar otras herramientas de análisis estadístico, lo cual se desarrolla
en el siguiente capítulo.
63
Tabla 18
SINEA: Prueba Base y Final de Etapa. Distrito Federal: Tercer Grado
Lengua y Matemática: Niveles de Logro y Logro Parcial (%). Julio 1998
Fuente: MED, SINEA 1998: Informe de Resultados Tercer Grado. Cálculos propios.
3. Mejora de la Eficacia Escolar
Como se indicó en la sección sobre la educación como valor general final, en el
Capítulo 1, este trabajo lo insertamos en la corriente de investigación, en el ámbito educativo,
de la Mejora de la Eficacia Escolar, de indagación para mejorar incrementalmente los procesos
de aprendizaje y organización de la escuela; en nuestro estudio, buscando conocer los
determinantes que afectan el rendimiento escolar para incidir en la mejora de la educación de
los alumnos.
En los resultados que se aprecian en la tabla anterior, y con base en los parámetros del
Sistema SINEA, encontramos que los alumnos de los planteles contenidos en ella se ubicaron
en los niveles de logro y logro parcial en la prueba de 1998. De la observación de estos
resultados surge la necesidad de estudiar los casos de esos cinco planteles, para conocer los
factores y las características que permitieron a sus alumnos ubicarse en esos niveles.
Como estudio exploratorio (Yin, 2003b, pp. 4–8) de los casos de las cinco escuelas
hemos seleccionado dos de ellas, con el propósito de recabar información más específica y
establecer las bases iniciales para un estudio más completo de sus casos. Ellas son la Unidad
Lengua Matemática Ubicación (n=172)
Código No
Logro Logro Parcial
Logro No Logro
Logro Parcial
Logro
Urbano - No Marginal (29)
011026 - 17 83 - 31 69
Rural (8) 010963 - 13 88 - 13 88
Urbano- Marginal (35)
010565 - 66 34 - 60 40
Urbano- Marginal (31)
010809 - 36 64 - - 100
Urbano – No marginal (69)
010783 - 16 84 - 26 74
64
Educativa (U. E.) Jardín Franciscano, identificada en la tabla 18 con el código 010809 y la U.
E. Guaicamacuto, identificada con el código 011026. En el anexo 4 se presentan los resultados
de la visita a estos dos planteles y de las entrevistas realizadas a sus respectivos directores. La
información se refiere a elementos del contexto de estas escuelas, las características actuales
de cada plantel y algunas de sus prácticas escolares. Para obtener esta información se aplicó el
instrumento de recolección relativo a los factores asociados al aprendizaje, diseñado por el
Sistema SINEA, y una entrevista abierta con sus directivos actuales.
65
CAPÍTULO IV
ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN
La información descrita en el capítulo anterior demuestra la necesidad de realizar un
análisis más riguroso. Las características socioeconómicas de la población escolar atendida o
la ubicación sociogeográfica de las escuelas pueden tener algún efecto sobre el rendimiento de
los alumnos; no obstante, la información estadística descriptiva del SINEA no permite
apreciar el impacto de este factor, la significancia de los proyectos pedagógicos y de otros
determinantes del rendimiento, o los patrones más específicos de los resultados. Es necesario
hacer un análisis simultáneo de los determinantes definidos en el modelo de políticas.
A esos fines es apropiado la aplicación del análisis de regresión múltiple, por ser un
método estadístico que permite obtener valores estimados de las relaciones establecidas en el
modelo teórico (Dunn, 2004, p. 171) en la gráfica 6 (p. 45), aunque en última instancia la
bondad del análisis depende de la calidad de la información (Gujarati, 1997, p. 22).
De manera complementaria, dado el modelo definido y la información estadística
disponible, podría realizarse un análisis de tipo Path Analysis, o análisis de vías, de la
interrelación de las variables representadas en la gráfica 6. El Path Analysis se define como
[… a statistical method for analyzing quantitative data that yields empirical estimates of the
effects of variables in an hypothesized causal system] (Bohrnstedt, 1994, p. 414), “un método
estadístico para el análisis de información cuantitativa que produce estimados empíricos de los
efectos de las variables en un sistema causal hipotético”. (Traducción libre)
El Path Analysis es útil como instrumento para estimar cuantitativamente la fuerza de
cada relación entre variables que cumplen las condiciones de causalidad, necesarias y
suficientes, para su aplicación. Estas condiciones son: 1.- Debe haber covarianza entre
cualquiera de las variables independientes y la variable dependiente; 2.- Se asume la existencia
de secuencia cronológica entre el cambio de cualquiera de las variables independientes
66
precediendo el cambio de la variable dependiente; y, 3.- No debe existir relación espuria entre
las variables independientes y la variable dependiente (Ibídem, pp. 408-10).
Sin embargo, manteniendo el conjunto de relaciones planteadas entre las variables del
modelo, según se esquematiza en la gráfica 6, el análisis cuantitativo que se desarrolla en las
próximas secciones se centra en los análisis de correlación y regresión múltiple.
1. Estrategia general de análisis de la información
El análisis de la información se orientó por el modelo de políticas propuesto. Para ello
centramos nuestra atención en la información atinente a las variables que lo conforman, cuya
estructura posibilita la construcción de una explicación coherente acerca de los efectos de los
proyectos pedagógicos sobre el rendimiento escolar.
Como fue establecido previamente, las dos interrogantes centrales en la presente
investigación plantean ¿cuál es el efecto de los proyectos pedagógicos en el rendimiento
escolar de los alumnos? y ¿cómo se explican los resultados? Para dar respuesta a estas dos
cuestiones es necesario observar la naturaleza de la política de los proyectos pedagógicos y el
efecto de los proyectos individuales.
La explicación de los resultados de la política de proyectos pedagógicos se construye
con la observación de las evidencias contenidas en la información del SINEA 1998 y sus
características particulares en las escuelas seleccionadas, en comparación con la propuesta
teórica contenida en el modelo de políticas públicas (Yin, 1984, pp. 107–9; 2003a, pp. 120-
122). La secuencia del proceso de construcción de la explicación es la siguiente:
1) Partimos del modelo de políticas propuesto. 2) Aplicamos el modelo a la
información obtenida del conjunto de escuelas seleccionadas, utilizando la técnica estadística
de análisis de regresión múltiple por la existencia de más de una variable explicativa. 3)
Diferenciamos en el análisis los hallazgos relativos a las escuelas con y sin proyectos
pedagógicos (Ver anexos 1, 1-1 y 1-2), contra el modelo. 4) Elaboramos una síntesis
explicativa con base a los patrones de funcionamiento, apreciados a través del análisis de los
datos, y los efectos de los proyectos pedagógicos y de las otras determinantes en el modelo, en
el conjunto de las escuelas seleccionadas.
67
El análisis cuantitativo al nivel de los alumnos (Tabla 11, p. 53) se presenta en las
secciones 2, 3 y 4 siguientes, y el análisis cuantitativo al nivel de las escuelas en las secciones
B y C del anexo 3.
2. Análisis cuantitativo al nivel de los alumnos
Como hemos señalado, el modelo de políticas propuesto en esta Tesis está integrado
por un sistema de políticas (González, 1998), entendido como un método de segundo tipo
(Dunn, 1988, p. 730). Un modelo de políticas es apropiado para el análisis de situaciones
problemáticas no estructuradas. En nuestro caso, su función es generar estimados plausibles de
los patrones de interacción que regulan los elementos que constituyen el problema público de
la baja calidad de la educación básica en Venezuela.
La operacionalización del modelo, como establecimos previamente, conduce a cuatro
grupos de variables independientes (tablas 9, p. 50 y 17, p. 61). Las determinantes del
desempeño escolar que conforman el sistema de políticas son: 1) Variables relativas a los
docentes; 2) Variables atinentes a los planteles, como ámbito institucional inmediato en el que
se desenvuelve el sistema básico de educación; 3) Variables relativas a los alumnos; y, 4)
Variables relacionadas con el ámbito familiar de los alumnos, específicamente su condición
socioeconómica.
El propósito central de nuestro análisis estadístico es explicar la variación en los
resultados del rendimiento escolar, según la prueba SINEA 1998, por efecto de las causas
definidas como variables independientes del modelo y, en especial, de la efectividad de los
proyectos pedagógicos en los planteles seleccionados (Gráfica 6). Dado que la variable
dependiente se mide a través de una escala métrica y las variables independientes combinan
escalas métricas y no métricas (Hair, 1995, pp. 17-21), a objeto de la estimación del modelo,
el análisis de regresión múltiple permite demostrar la relación de las determinantes con la
variable dependiente: el rendimiento escolar en las áreas de Lengua y Matemática, de alumnos
de tercer grado en los planteles seleccionados, e interpretar los resultados.
En este punto es necesario precisar dos problemas acerca de la serie de datos generada
por el SINEA en su prueba de 1998, en relación a lo que el Sistema denomina factores
asociados al aprendizaje, así como destacar el carácter único de la información estadística
68
disponible, constituida por series de corte transversal elaboradas por el MED provenientes de
los instrumentos utilizados en la prueba de aprendizaje de 1998, para la cual no hay fuente de
información alternativa.
El primer problema es de observación, relativo a los datos en blanco; una característica
atinente a la forma como fue obtenida la información por el SINEA: a través de un
cuestionario. En esta Tesis el problema se refleja en el plantel código 010981, donde no fue
suministrado el dato sobre la variable “tiempo dedicado en clase a conceptos matemáticos”;
este plantel tiene 16 alumnos en tercer grado, por lo que el desconocimiento de la información
afecta a ese número de niños. En el plantel código 010454 faltan los datos sobre el resultado
de la prueba de sus 29 alumnos de tercer grado. (Anexos 1, 1-1 y 1-2).
Según la información procesada por el MED, en 15 planteles no se respondió el dato
sobre la adopción de sus respectivos proyectos pedagógicos. Por lo cual, a los fines de nuestro
análisis, se asumió que ellos no poseen proyectos. Se incluyó esta categoría, teniendo en
cuenta que para la Tesis es importante comparar el rendimiento en el aprendizaje de los
alumnos entre planteles con proyectos y planteles sin proyectos.
El segundo problema tiene que ver con la correspondencia entre los factores asociados
al aprendizaje y el alumno, a quien no se identifica personalmente en el instrumento de
recolección. Esa circunstancia limita el cruce de los factores asociados con los resultados de
los niños en la prueba, considerados individualmente, cuya información está disponible al
nivel de aula en cada plantel. Este problema afecta a la información sobre dos variables del
modelo de políticas: el nivel socioeconómico de la familia del alumno (NISOEC) y el tiempo
dedicado por éste al estudio fuera de las horas de clase (DEDIES).
Con base en el criterio según el cual la teoría, y su representación simplificada
mediante el modelo, es la guía de la investigación, y no los datos, o ante la alternativa de
modificar conceptualmente el modelo, consideramos razonable avanzar en el análisis más allá
de la descripción realizada en secciones anteriores y efectuar el análisis de regresión múltiple
con la información disponible. En consecuencia, para ello se debió excluir del análisis las
variables NISOEC, DEDIES y los 45 alumnos de los planteles 010981 y 010454, con lo cual
se redujo la selección a 1.363 niños.
69
3. Análisis cuantitativo: Área de Lengua
3.1 Análisis de correlación simple
La correlación expresa la relación teórica entre las variables; mide la asociación entre
pares de variables consideradas como iguales y es de carácter estático por suponer el cambio
de una variable a medida que cambia otra, sin consideraciones adicionales. La correlación
permite comprobar los signos, positivos o negativos, de asociación entre dos variables.
Los coeficientes de correlación lineal simple p son límites teóricos que miden el grado
de asociación entre dos variables, y sus valores varían entre -1 y 1. Los valores p próximos a 1
indican asociación positiva fuerte y los próximos a -1 asociación negativa fuerte. Los valores
próximos a cero indican que no hay asociación lineal.
La relación lógica esperada entre las variables del modelo de políticas públicas de esta
Tesis (Tabla 10, p. 52), se basa en nuestra hipótesis de asociación positiva de las variables
independientes con la variable dependiente y de ellas entre sí. Es decir, se espera que el
rendimiento escolar en el Área de Lengua (RENLNG) mejore en la medida que la formación
docente sea mejor, que se dedique más tiempo en clase a la lectura, a la escritura y a los
contenidos gramaticales, y las escuelas definan y apliquen sus proyectos pedagógicos.
Los resultados del análisis de correlación son coherentes con la formulación conceptual
de esta Tesis. En efecto, la relación lógica esperada de los determinantes con la variable
dependiente se confirma en la Tabla 19, producto del análisis de la información del SINEA a
través del programa de análisis SPSS, la cual refleja la correlación bivariada entre las variables
consideradas en el modelo de políticas.
La información de la Tabla 19 no refleja valores altos en los coeficientes de correlación
lineal de las variables independientes con la variable dependiente; sólo se presentan valores
positivos moderados y bajos. El análisis del valor de los coeficientes de correlación nos indica
que la asociación de la variable RENLNG con las variables independientes (tablas 8, p. 49 y 9,
p. 50) es positiva moderada en el caso de ADSCRIP y baja con FORMDC, LECGES y
ACADE.
La asociación entre las variables independientes es la siguiente:
70
Asociación positiva moderada: FORMDC y ACADE.
Asociación positiva baja: FORMDC con LECGES y ADSCRIP; LECGES con
ADSCRIP y ACADE; ADSCRIP y ACADE.
En cuanto a su significación, exceptuando la variable ACADE, la correlación del
rendimiento escolar en Lengua RENLNG con las variables independientes es estadísticamente
significativa.
Tabla 19
Correlación entre las variables del modelo de políticas: Área de Lengua
Correlations
1,000 ,126** ,169** ,347** ,052, ,000 ,000 ,000 ,057
1363 1363 1363 1363 1363,126** 1,000 ,003 ,011 ,475**,000 , ,906 ,679 ,000
1363 1363 1363 1363 1363,169** ,003 1,000 ,278** ,097**,000 ,906 , ,000 ,000
1363 1363 1363 1363 1363,347** ,011 ,278** 1,000 ,242**,000 ,679 ,000 , ,000
1363 1363 1363 1363 1363,052 ,475** ,097** ,242** 1,000,057 ,000 ,000 ,000 ,
1363 1363 1363 1363 1363
Pearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)N
RENLNG
FORMDC
LECGES
ADSCRIP
ACADE
RENLNG FORMDC LECGES ADSCRIP ACADE
Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).**.
Fuente: elaboración del autor. Cálculos a través de SPSS.
3.2 Análisis de regresión
La tabla de correlación simple permite observar el cambio de los signos con respecto a
la regresión. La comparación de los signos de los coeficientes ayuda a detectar la
multicolinealidad, la cual significa alta correlación de un determinante con otras variables
independientes. Por esa razón, se espera que los signos de las variables obtenidos en la tabla
de correlación se mantengan iguales a los signos que se obtengan en la tabla de regresión,
como reflejo de baja multicolinealidad.
71
En el presente caso, la verificación de los signos de las variables en la tabla de
correlación simple (Tabla 19, p. 70), en comparación con los coeficientes t en la regresión
(Tabla 20, p. 72), muestra cambios en el signo de la variable independiente ACADE, lo cual
denota la presencia de multicolinealidad. Ésta es posible de ser corregida aumentando el
tamaño de la muestra para mejorar la confiabilidad de los datos. Aunque hay que tener
presente que la muestra se vio reducida por la exclusión del análisis que debimos hacer de 45
alumnos, cuya información está incompleta en el Sistema SINEA. Estos problemas de calidad
y extravío de información en un sistema oficial de medición del rendimiento escolar, como el
SINEA, limitan su uso y afectan las posibilidades explicativas del análisis.
Estimación del modelo y evaluación de su validez: el análisis de regresión múltiple,
especificado en términos de las variables independientes y dependiente, se realiza con la
muestra de 1.363 alumnos, la cual no incluye los niños antes referidos por motivos de falta de
información. Tenemos un modelo con un coeficiente de determinación R2 = 0,153, al cual
podemos considerar bajo; y nivel de significancia menor a 0,05 que permite hacer
recomendaciones sobre intervenciones de política.
El potencial explicativo del modelo podría mejorar, no sólo con la información
completa de los 45 niños para ser incluidos en el análisis; también mejoraría con la obtención
de la información sobre la variable referida a las horas de dedicación individual al estudio de
los alumnos, que debimos excluir del análisis al no poderla relacionar con los resultados de la
prueba por cada alumno.
El coeficiente de determinación es un valor cuyo rango oscila entre 0 y 1, e indica el
porcentaje de la variación total de la variable dependiente explicada por las variables
independientes contenidas en el modelo. El modelo explica el 15,3% de la varianza de la
variable dependiente. Aun siendo un porcentaje bajo, en el campo de las ciencias sociales
podemos considerar que disponemos de un modelo conceptualmente consistente. No obstante,
este modelo debe ser mejorado mediante la corrección de los problemas metodológicos y de
información señalados.
72
Tabla 20
Regresión: Área de Lengua
Model Summary
,391a ,153 ,151 5,02Model1
R R SquareAdjustedR Square
Std. Error ofthe Estimate
Predictors: (Constant), ACADE, LECGES, ADSCRIP,FORMDC
a.
ANOVAb
6188,476 4 1547,119 61,454 ,000a
34187,763 1358 25,17540376,239 1362
RegressionResidualTotal
Model1
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), ACADE, LECGES, ADSCRIP, FORMDCa.
Dependent Variable: RENLNGb.
Coefficientsa
14,469 ,800 18,080 ,0002,542 ,397 ,183 6,400 ,000,240 ,075 ,083 3,191 ,001
3,943 ,299 ,354 13,170 ,000-1,406 ,321 -,129 -4,379 ,000
(Constant)FORMDCLECGESADSCRIPACADE
Model1
B Std. Error
UnstandardizedCoefficients
Beta
Standardized
Coefficients
t Sig.
Dependent Variable: RENLNGa.
Collinearity Diagnosticsa
4,015 1,000 ,00 ,00 ,00 ,02 ,02,511 2,802 ,00 ,01 ,00 ,84 ,00,397 3,182 ,01 ,00 ,01 ,04 ,75,060 8,188 ,02 ,80 ,17 ,08 ,21,017 15,200 ,97 ,18 ,81 ,02 ,03
Dimension12345
Model1
EigenvalueCondition
Index (Constant) formdc lecges adscrip acadeVariance Proportions
Dependent Variable: renlnga.
73
El estadístico F (61,454), es una distribución de probabilidades cuya significancia
estadística (p = 0,000) expresa que el modelo, en su conjunto, es válido al nivel de
significación p < 0,05. R2 ajustado es una inferencia sobre el comportamiento de la variable
dependiente en la muestra, y su igualdad con R2 se produce cuando la muestra y la población
son iguales. Siendo sus resultados similares en la regresión, R2 = 0,153 y R2 ajustado = 0,151,
se evidencia la similitud entre la muestra y la población.
Por su parte, la suma total de los cuadrados (6.188,476 + 34.187,763 = 40.376,239) es
el error cuadrado (e2) que podría ocurrir si usamos sólo la media de Y para la predicción.
Usando los valores de las variables independientes incluidas en el modelo reducimos el error
15,3% (6.188,476 /40.376,239 * 100). (Hair, 1995, p. 137)
En el análisis de la varianza (ANOVA), el p-valor asociado a F (p = 0,000) es menor
que 0,05, lo cual indica que el modelo tiene significancia estadística al nivel de 0,05. En
consecuencia, podemos rechazar la hipótesis nula H0 = 0, la cual plantea que la pendiente de la
recta de la regresión es igual a cero, y aceptar la hipótesis alternativa H1 diferente de 0: hay
relación. Por lo tanto el modelo de regresión es adecuado para estimar la varianza de la
variable dependiente RENLNG (Ferrán, pp. 204 y ss).
Mientras F expresa la probabilidad del modelo, el p-valor asociado al coeficiente t
expresa la probabilidad para cada una de las variables independientes; t es el coeficiente de
correlación de cada una de las variables explicativas con la variable dependiente. El valor t
mide la significancia de la correlación parcial de la variable reflejada en el coeficiente de
regresión, y es útil para determinar la posible exclusión de alguna variable.
En nuestra ecuación las variables FORMDC (p = 0,000), LECGES (p = 0,001),
ADSCRIP (p = 0,000) y ACADE (p = 0,000) tienen significancia estadística, al presentar
valores p inferiores a 0,05, lo cual rechaza la hipótesis nula a este nivel de significación. Esto
nos habla de la incidencia de estas determinantes en la varianza de la variable dependiente
RENLNG y puede considerarse como evidencia de sus efectos sobre el rendimiento escolar de
los alumnos en la muestra seleccionada.
74
Aun cuando R2 es bajo, tenemos las cuatro variables del modelo significativas más la
constante, o término independiente, que también es significativa (β0: p < 0,000), todo lo cual
favorece la confiabilidad de los datos.
Evaluación de la multicolinealidad: Para aceptar la validez de los resultados de la
regresión es necesario examinar existencia de multicolinealidad y sus efectos sobre los
mismos. La multicolinealidad es la relación entre dos o más variables independientes, las
cuales evidencian completa colinealidad si sus coeficientes de correlación tienen valor 1 y
falta de colinealidad si su valor es 0.
Para detectar la multicolinealidad se utiliza un procedimiento basado en dos
componentes: a) condition indices y, b) análisis de la matriz de la varianza de los coeficientes
de la regresión (Regression coefficient variance – decomposition matrix). Un condition index
representa la colinealidad de combinaciones de variables, y mide el monto relativo de la
varianza asociada con un eigenvalue, de manera que un condition index alto indica un grado
alto de colinealidad. El eigenvalue mide la cantidad de varianza contenida en la matriz de
correlación, de forma que la suma de los eigenvalues es igual al número de las variables. El
análisis de la Regression coefficient variance – decomposition matrix muestra la proporción de
la varianza de los coeficientes de regresión, y su variable asociada, atribuida a cada condition
index (eigenvalue). (Hair, 1998, p. 218-221)
En el procedimiento se identifican los condition indices con valores en el rango
comprendido entre 15 y 30, siendo 30 el más utilizado. Por cada condition index que exceda el
valor 30 se identifican las variables con varianza superior a 90%. Existe un problema de
multicolinealidad inaceptable cuando un condition index con valor superior a 30 significa una
proporción de la varianza superior a 90% para dos o más coeficientes. (Ibídem)
Al examinar los condition indices en la Tabla 20 se observa que ninguno de ellos es
superior a 30,0. Al utilizar el valor de 15 para el condition index, sólo en uno de ellos
(Dimensión 5), el intercepto, alcanza el valor 0,97. En consecuencia, no hay bases para
suponer la existencia de un problema de alta multicolinealidad en los resultados de la
regresión.
75
4. Análisis cuantitativo: Área de Matemática
4.1 Análisis de correlación simple
La Tabla 21 presenta la correlación entre las variables consideradas en el modelo para
el Área de Matemática. Se debe señalar la incorporación de la variable CMRPCN, definida
como variable instrumental según lo establecido en la sección sobre la “operacionalización y
ecuación del modelo de políticas” del capítulo tres (tablas 8, p. 49 y 9, p. 50). Esta variable
instrumental agrupa los tópicos de cálculo matemático, resolución de problemas y conceptos
matemáticos, y su valor varía entre 3 y 12 según la suma de las horas que los maestros dedican
impartir esos contenidos. Asimismo, en la Tabla 21 se incorpora la variable ACADE,
representativa de los proyectos con orientación académica, en sustitución de la variable
ORGPPP.
Tabla 21
Correlación entre las variables del modelo de políticas: Área de Matemática
Correlations
1,000 ,165** ,319** ,113** ,125**, ,000 ,000 ,000 ,000
1363 1363 1363 1363 1363,165** 1,000 ,011 ,475** -,091**,000 , ,679 ,000 ,001
1363 1363 1363 1363 1363,319** ,011 1,000 ,242** ,308**,000 ,679 , ,000 ,000
1363 1363 1363 1363 1363,113** ,475** ,242** 1,000 ,029,000 ,000 ,000 , ,282
1363 1363 1363 1363 1363,125** -,091** ,308** ,029 1,000,000 ,001 ,000 ,282 ,
1363 1363 1363 1363 1363
Pearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)N
RENMAT
FORMDC
ADSCRIP
ACADE
CMRPCN
RENMAT FORMDC ADSCRIP ACADE CMRPCN
Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).**.
Fuente: elaboración del autor. Cálculos a través de SPSS.
El análisis del valor de los coeficientes de correlación obtenidos, nos indica que la
asociación de la variable RENMAT con cada una de las variables independientes (tablas 8, p.
49 y 9, 50) es positiva baja.
76
La asociación entre las variables independientes es la siguiente:
Asociación positiva moderada: FORMDC y ACADE.
Asociación positiva baja: a) FORMDC y ADSCRIP; b) ADSCRIP con ACADE y
CMRPCN; c) ACADE y CMRPCN.
Asociación negativa baja: FORMDC con la variable CMRPCN.
4.2 Análisis de regresión
El cambio en el signo de la variable ACADE de la tabla de correlación simple (Tabla
21, p. 75), en comparación con el signo del coeficiente t de la misma variable en la regresión
(Tabla 22, p. 77), denota la posibilidad de multicolinealidad.
Con el análisis de regresión múltiple especificado en términos de la variable
dependiente y las variables independientes, la muestra de 1.363 alumnos puede considerarse
adecuada; aunque no se pudieron incorporar 45 observaciones que resultaron con información
incompleta. La presencia de multicolinealidad puede ser corregida aumentando el tamaño de la
muestra para mejorar la confiabilidad de los datos. También es pertinente la observación sobre
la importancia de obtener la información extraviada del Sistema SINEA y sobre el tiempo de
dedicación individual de los niños al estudio, ambas para mejorar la calidad del análisis.
Los resultados del análisis de regresión múltiple para el Área de Matemática son
similares a los resultados del análisis para el Área de Lengua, posibles de ser mejorados con
las correcciones metodológicas indicadas. En el presente caso, el coeficiente de determinación
R cuadrado, igual a 0,132, aun cuando puede considerarse bajo, tiene significancia estadística
y permite hacer inferencias y recomendaciones sobre intervenciones de política.
El modelo explica el 13,2% de la varianza de la variable dependiente. Aun siendo bajo
el porcentaje, en el campo de las ciencias sociales podemos considerarlo un modelo
conceptualmente consistente, que debe ser perfeccionado resolviendo los problemas
metodológicos y de información señalados.
77
Tabla 22
Regresión: Área de Matemática
Model Summary
,364a ,132 ,130 4,80Model1
R R SquareAdjustedR Square
Std. Error ofthe Estimate
Predictors: (Constant), CMRPCN, ACADE, ADSCRIP,FORMDC
a.
ANOVAb
4765,466 4 1191,367 51,694 ,000a
31297,407 1358 23,04736062,873 1362
RegressionResidualTotal
Model1
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), CMRPCN, ACADE, ADSCRIP, FORMDCa.
Dependent Variable: RENMATb.
Coefficientsa
15,575 ,702 22,194 ,0002,529 ,381 ,193 6,630 ,0003,331 ,290 ,316 11,487 ,000-,582 ,307 -,057 -1,896 ,058,114 ,064 ,047 1,768 ,077
(Constant)FORMDCADSCRIPACADECMRPCN
Model1
B Std. Error
UnstandardizedCoefficients
Beta
Standardized
Coefficients
t Sig.
Dependent Variable: RENMATa.
Collinearity Diagnosticsa
4,000 1,000 ,00 ,00 ,02 ,02 ,00,506 2,812 ,00 ,01 ,83 ,00 ,00,404 3,145 ,01 ,00 ,03 ,73 ,01,069 7,639 ,00 ,63 ,11 ,22 ,28,022 13,622 ,98 ,36 ,02 ,03 ,69
Dimension12345
Model1
EigenvalueCondition
Index (Constant) formdc adscrip acade cmrpcnVariance Proportions
Dependent Variable: renmata.
78
El valor F (51,694) tiene significancia estadística (p = 0,000), expresando que el
modelo en su conjunto es válido al nivel de significación p < 0,05. Siendo los resultados
similares entre R2 = 0,132 y R2 ajustado = 0,130, se evidencia la similitud entre la muestra y la
población. Con base en el análisis de la varianza (ANOVA), dado el p-valor asociado a F (p =
0,000) podemos rechazar la hipótesis nula H0 = 0, y aceptar la hipótesis alternativa H1 diferente
de 0: hay relación.
Como hemos dicho, el valor del coeficiente t expresa la probabilidad para cada una de
las variables; es el coeficiente de correlación de cada una de las variables explicativas con la
variable dependiente. En la ecuación las variables FORMDC (p = 0,000) y ADSCRIP (p =
0,000) tienen significancia estadística, al presentar p-valores menores a 0,05. Esto denota su
incidencia en la varianza de la variable dependiente y puede considerarse como evidencia de
sus efectos sobre el rendimiento en matemática de los alumnos en la muestra seleccionada.
En el caso del Área de Matemática, las variables no significativas, con p-valor
asociados al estadístico t mayor a 0,05, son: ACADE (p = 0,058) y CMRPCN (p = 0,077); en
una muestra mayor es posible que estas variables resulten significativas. De allí que sea
metodológicamente recomendable el aumento del número de observaciones.
Aun cuando los resultados del análisis de regresión múltiple para el Área de
Matemática reflejan un coeficiente de determinación bajo (R2 = 0,130), tenemos dos variables
significativas, más la constante que también es significativa (β0: p < 0,000), lo cual favorece la
confiabilidad de los datos. A pesar de la existencia de dos variables no significativas el modelo
es útil y, en lugar de rechazarlo es pertinente mejorarlo.
Evaluación de la multicolinealidad: Al examinar los condition indices en la Tabla 22 se
observa que ninguno de ellos es superior a 30,0. Al utilizar el valor de 15 para el condition
index, sólo en uno de ellos (Dimensión 5), el intercepto, alcanza el valor 0,98. En
consecuencia, no hay bases para suponer la existencia de un problema de alta
multicolinealidad en los resultados de la regresión.
79
5. Análisis cuantitativo al nivel de las escuelas
“Los coeficientes de determinación obtenidos en las secciones anteriores
explican porcentajes de la varianza del rendimiento en Lengua, R2 Ajustado =
0,151, y en Matemática R2 Ajustado = 0,130, cuyos valores están en un rango
semejante a otras investigaciones realizadas en otros países. Las conclusiones de
un estudio reciente, relativa a los resultados de una selección de veintiséis
investigaciones sobre la magnitud de los efectos escolares, ha encontrado que el
porcentaje de la varianza explicada se ubica en torno al 15%, aunque con una
amplia variación entre los estudios según el país y el área de aprendizaje
analizada (Teddlie, Reynolds and Sammons, 2000, pp. 55-133).
El estudio citado, refiriéndose al concepto de efectos escolares expresados
mediante la medición de la variación entre escuelas en la variación de los
resultados en pruebas de rendimiento obtenidos por alumnos, individualmente, y
a estudios realizados con ese enfoque conceptual, señala (Ibídem, p. 67):
[These studies give a general idea of the relative importance of schools to the performance of individual students using multilevel mathematical models, or OLS regression analysis applied to pupil level-data… Studies of this nature have yielded fairly consistent results indicating that between 8-15 per cent of the variance can be accounted for by schools level variables.]
Estos estudios proporcionan una idea general de la importancia relativa de las escuelas en el desempeño individual de los estudiantes utilizando modelos matemáticos multinivel, o análisis de regresión aplicados a información al nivel del alumno… Estudios de esta naturaleza han producido favorablemente resultados consistentes indicando que la varianza explicada por las variables al nivel de las escuelas se ubica entre 8 y 15%. (Traducción libre del autor)
No obstante las diferencias por país y área de aprendizaje, lo más
relevante de los hallazgos es la posibilidad de replicarlos en otros estudios y en
otros países. La conclusión del estudio señala (Ibídem, p. 133):
[We have ranged extensively across the knowledge bases of school effectiveness from a number of countries in this chapter. Whilst there are some differences between the finding of individual studies, and some
80
differences in such areas as the amount variance explained by the school level in different countries, what is most noticeable about our finding is the presence of a considerable degree of agreement across studies and across countries as to their results. In areas as diverse as the consistency of school effects across different outcomes (only moderate), their stability over time (moderate), and the extent of differential effectiveness in schools effects upon different kinds of children (limited) we have replicable findings across studies and countries.]
En este capítulo hemos indagado extensamente sobre las bases del conocimiento de la efectividad escolar en diversos países. Aunque existen algunas diferencias entre los hallazgos de estudios individuales, y en áreas como la porción de la varianza explicada por nivel de escuela en distintos países, lo más resaltante de nuestros hallazgos es la presencia de un grado de acuerdo considerable entre los estudios, los países y sus resultados. En áreas tan diversas como la consistencia de los efectos escolares en diferentes resultados (sólo moderada), su estabilidad en el tiempo (moderada), y el alcance de la efectividad diferencial de efectos escolares sobre distintos tipos de niños (limitada), tenemos hallazgos replicables entre estudios y países. (Traducción libre del autor)
Como se explicó en la sección 2 de este Capítulo, sobre el análisis cuantitativo al nivel
de los alumnos, existe un problema metodológico en la forma como fue realizada la obtención
de la información de los factores asociados al aprendizaje en la prueba SINEA 1998. El
problema consiste en la imposibilidad de individualizar los datos de los factores asociados al
aprendizaje para cada alumno, a quienes no se identifica personalmente en el instrumento de
recolección. Esta circunstancia limita el cruce de los factores asociados con los resultados del
rendimiento de cada niño, cuya información está disponible al nivel de aula en cada plantel.
En esta investigación el problema dificulta el uso de la información correspondiente a las
variables DEDIES y NISOEC (tablas 8, p. 49 y 9, p. 50).
Debido a que las variables independientes del modelo de Políticas Públicas propuesto
en esta Tesis se ubican en el contexto del plantel y, específicamente, en sus aulas de tercer
grado, estas constituyen “unidades de análisis anidadas” en las escuelas seleccionadas (Yin,
1984, p. 41; 2003, p. 5). En este enfoque, y realizando los cálculos con los promedios por
plantel de los rendimientos de los alumnos en la prueba SINEA, es posible incluir en la
estimación del modelo (Gráfica 6, p. 45) la información correspondiente a las variables
DEDIES y NISOEC, cuyos valores también son promediados”. La estimación del modelo se
presenta en el anexo 3.
81
CAPÍTULO V
CONCLUSIONES E IMPLICACIONES
El problema objeto de estudio de esta Tesis es la baja calidad de la educación básica en
Venezuela, específicamente, en el ámbito del antiguo Distrito Federal, al cual se circunscribe
la presente investigación. Para ello recurrimos a la información estadística descriptiva del
Sistema SINEA en su prueba aplicada en 1998, relativa a los resultados sobre los niveles de
logro en el aprendizaje en Lengua y Matemática. La información corresponde a 1.408
alumnos, de los cuales excluimos 45 niños cuyos datos estaban incompletos, de 31 escuelas de
adscripción oficial y privada ubicadas en el antiguo Distrito Federal.
El análisis basado en información estadística descriptiva, a partir de los datos
publicados por el Sistema (tablas 15, p. 58, 16 p. 60 y 18 p. 63), resulta insuficiente para
estimar las relaciones y patrones subyacentes en esa información, contrastar nuestras hipótesis
y para hacer inferencias de políticas que ayuden a mejorar el problema de la calidad de la
educación básica en los planteles seleccionados.
La información descriptiva permite la apreciación general de los resultados del
conjunto de planteles, en los cuales sus alumnos son agrupados por niveles de logro en el
aprendizaje (anexo 1-2), según los parámetros de la prueba, independientemente del efecto de
factores subyacentes que inciden en el rendimiento escolar. La información descriptiva al
nivel de las escuelas seleccionadas no permite evaluar el efecto de los proyectos pedagógicos
y de otros posibles determinantes del rendimiento de los alumnos.
Para ahondar en el análisis procedimos a conceptualizar el problema de la calidad de la
educación básica y a estructurar un modelo de políticas públicas como marco de referencia
para el análisis. Asimismo, a los fines de nuestra Tesis, establecimos el logro en el aprendizaje
en Lengua y Matemática como indicador del rendimiento escolar y como expresión del estado
82
de la calidad de la educación básica, en el ámbito del antiguo Distrito Federal. Para efectuar el
análisis cuantitativo y evaluar el efecto de los proyectos pedagógicos, y otros determinantes en
el modelo, aplicamos las técnicas de análisis de correlación y de regresión múltiple a los
resultados de la prueba SINEA 1998.
El análisis se realizó al nivel de los alumnos y al nivel de los terceros grados de los
planteles:
1) Al nivel de los alumnos: Para el Área de Lengua pudimos determinar la
significancia de las variables formación docente FORMDC, adopción de proyectos
pedagógicos con orientación académica ACADE y adscripción del plantel ADSCRIP, cuyas
probabilidades (p = 0,000) reflejan valores menores a 0,05; así como los tópicos de lectura,
contenidos gramaticales y escritura contenidos en la variable LECGES.
De manera similar, en el Área de Matemática determinamos la significación de las
variables explicativas formación docente FORMDC y adscripción del plantel ADSCRIP,
cuyas probabilidades (p = 0,000) son menores a 0,05. Resultó no significativa la variable
CMRPCN, aunque con una probabilidad (p = 0,058) sólo ligeramente superior a 0,05,
representativa del tiempo dedicado en clases al cálculo matemático, resolución de problemas y
aprendizaje de conceptos matemáticos; y la variable ACADE, cuya probabilidad presenta un
valor p = 0,077.
Estos resultados pueden considerarse evidencia de los efectos de las variables
explicativas halladas significativas sobre el rendimiento de los alumnos, en Lengua y
Matemática, en los 31 planteles seleccionados. Su significancia estadística nos indica que
tienen efectos positivos sobre la varianza del rendimiento escolar de los alumnos como
variable dependiente en el modelo de políticas.
Es importante señalar que los valores de los coeficientes de determinación obtenidos
están en un rango semejante a los resultados de otras investigaciones realizadas para otros
países (Teddlie, Reynolds and Sammons, 2000, p. 67), las cuales han encontrado que el
porcentaje de la varianza explicada se ubica en torno al 15%, aunque con una amplia variación
entre los estudios según el país y el área de aprendizaje analizada. Lo más relevante de los
hallazgos es la posibilidad de replicarlos y mejorarlos en otras investigaciones.
83
No obstante la coherencia conceptual del modelo, es recomendable, para su mayor
consistencia, aumentar el número de observaciones de la muestra antes de considerar la
incorporación de nuevas variables explicativas. En este aspecto, nos basamos en el criterio de
análisis de políticas públicas según el cual, la investigación debe ser guiada por la
conceptualización y la estructuración del problema, o situación problemática, y no por los
datos.
Mejorar la consistencia implica disponer de la información necesaria para la aplicación
del modelo de políticas de acuerdo con su diseño original. En otras palabras, obtener la
información que permita incluir en el análisis estadístico las variables independientes
definidas en relación al número de horas dedicadas por los alumnos al estudio fuera de las
horas de clase, así como el nivel socio económico del hogar de los niños. Ambas variables
debieron ser excluidas del análisis, por cuanto el Sistema SINEA no presenta los datos de los
niños vinculados, de forma individual, con sus resultados en la prueba; y ésta es una condición
imprescindible para el uso de esa información en función de dichos resultados como variable
independiente en el modelo.
2) Al nivel de las escuelas: Se realizó la estimación del modelo al nivel de las escuelas
manteniéndolo en su forma original al incluir las variables “tiempo dedicado por el alumno al
estudio fuera de las horas de clase (DEDIES)” y “nivel socioeconómico de la familia del
alumno (NISOEC)” (Gráfica 6, p. 45). Los cálculos se realizaron usando como variable
dependiente el promedio del rendimiento de cada tercer grado en el área de Lengua y
Matemática. Lo relevante en este caso es la obtención, en el área de Lengua, de un coeficiente
de determinación R2 = 0,426 y nivel de significancia menor a 0,05, resultando con
significancia estadística la variable ADSCRIP y el término independiente (β0: p = 0,008).
Con base en los resultados de esta Tesis, consideramos que el Sistema SINEA debe
corregir los problemas de información señalados y mejorar su método de medición y
operacionalización de los factores asociados al aprendizaje. No obstante las limitaciones de la
información, los hallazgos realizados en la Tesis son relevantes y de utilidad. Aunque ellos no
son definitivos y deben considerarse con prudencia, por estar basados en la inferencia de un
conjunto limitado de variables, por la posibilidad cierta de la existencia de otras determinantes
84
no incorporadas en la investigación, con efectos favorables sobre el rendimiento escolar y la
calidad de la educación básica, y la posibilidad de conceptualizar otras explicaciones.
1. Implicaciones de políticas
Los hallazgos descritos favorecen la definición de políticas para mejorar la calidad de
la educación básica en las escuelas seleccionadas. Estos hallazgos aportan nuevas evidencias
relativas a factores asociados al aprendizaje escolar que forman parte del conocimiento
ordinario (Lindblom y Cohen, 1979) y el estudio de esta problemática. Por ejemplo, el criterio
sobre la importancia de la formación del docente en materia de lenguaje según el cual “…todo
depende del maestro” (Cadenas, 2002, p. 78); o la consideración de la lectura, no como una
asignatura, “sino la base de todo el aprendizaje y de todo el desarrollo futuro del niño”
(Rosenblat, 1964, p. 47).
Atendiendo a los resultados del análisis, son recomendables intervenciones que incidan
sobre las siguientes variables explicativas del modelo: formación docente en las áreas de
Lengua y Matemática, tiempo dedicado en clases a la lectura, contenidos gramaticales y
escritura, y adopción de proyectos pedagógicos orientados a la mejora académica en el Área
de Lengua. De acuerdo con la evidencia producto del análisis estadístico, ese tipo de
intervenciones tiene repercusiones favorables sobre el rendimiento escolar en Lengua y
Matemática y, con ello, en la calidad de la educación básica.
Un aporte relevante de la presente Tesis es el uso e interpretación de la información
estadística contenida en el Sistema Nacional de Evaluación del Aprendizaje SINEA, con los
cambios y mejoras de la información indicados, como insumo para la aplicación de técnicas de
análisis multivariado en el problema de la calidad de la educación básica en el Distrito Capital.
Podemos señalar que en nuestra investigación no identificamos estudios anteriores que
aplicaran esta técnica de análisis estadístico con base a la información del SINEA. Por otra
parte, en Venezuela no se han realizado otras pruebas oficiales de evaluación del aprendizaje
con el método y el alcance del Sistema SINEA.
El enfoque de la investigación representa un aporte que agrega valor al proceso de
conocimiento sobre el problema de la calidad educativa y a sus posibilidades de mejoramiento.
Este enfoque se fundamenta sobre la estructuración del problema, es decir, en la definición del
85
problema de la calidad de la educación básica como problema “tipo fin” (Lindblom, 1990, p.
10), de políticas públicas, y por lo tanto susceptible de ser mejorado. Este proceso implica la
estructuración de modelos de política, la operacionalización de las variables explicativas y la
selección y aplicación de la técnica de análisis multivariado.
De esta forma, consideramos que la Tesis hace una contribución original al
conocimiento del problema público de la calidad de la educación básica en el Distrito Capital
en Venezuela, e indicamos que el Sistema Nacional de Evaluación del Aprendizaje debe tomar
en cuenta los resultados de esta investigación para modificar su método de medición y la
operacionalización de los factores asociados al aprendizaje.
2. Implicaciones de investigación
El modelo conceptual presentado en esta Tesis Doctoral constituye un enfoque de
análisis multifactorial y un análisis del problema con una perspectiva sistémica. La utilización
de análisis de esta naturaleza es necesaria dada la complejidad de la problemática, no
estructurada, de la calidad de la educación básica, particularmente en Venezuela.
La ubicación del análisis multivariado al nivel institucional, representado en este caso
por la escuela básica, y la definición de los alumnos como unidad de análisis, generan la
posibilidad de replicar el estudio en un número mayor de planteles participantes en las pruebas
del SINEA, aunque ello sólo tendría sentido si se modifican las condiciones metodológicas y
la calidad de la información del Sistema.
Alternativamente, se podría concentrar el análisis en las cinco escuelas incluidas en la
Tabla 18 (p. 63), así como la comparación entre las escuelas, en términos de la mejora del
rendimiento escolar de sus alumnos, cuyos resultados se ubican en niveles diferentes del
índice del logro en el aprendizaje. En primer término, es necesario replicar la visita
exploratoria realizada a las escuelas Jardín Franciscano y Guaicamacuto en los tres colegios
restantes incluidos en la citada tabla, a fin de obtener y comparar información básica similar a
la descrita en la sección correspondiente; así como observar el desenvolvimiento de la
actividad diaria en cada escuela. Esta actividad permitirá observar de manera directa las
condiciones generales de funcionamiento de los planteles en el presente, en sus propios
contextos, y definir el diseño de investigación en ciencias sociales apropiado.
86
Otras líneas de investigación surgen del uso de la información del SINEA para replicar
el estudio con la prueba administrada en 2003, en un número mayor de planteles, con la
salvedad de nuestra indicación de modificar las condiciones metodológicas del Sistema y
mejorar la calidad de su información. Asimismo, la realización de análisis multivariados en los
cuales se mantenga la definición de los alumnos como unidad de análisis y se recopile
información más detallada y precisa sobre las variables explicativas del modelo utilizado en
esta Tesis. Por ejemplo, en relación a la formación docente, más allá de la posesión del título
de acreditación oficial correspondiente, es necesario obtener información sobre la formación y
el dominio del maestro en sus áreas específicas de enseñanza, o con respecto a las condiciones
socioeconómicas del medio familiar del alumno.
También es posible realizar evaluaciones en Venezuela incorporando otras
determinantes y aplicando técnicas de análisis cuantitativo con alcance local, regional o
nacional, para la recomendación de políticas que mejoren la calidad de la educación básica.
Con fines comparativos, en el ámbito de América Latina es importante investigar y generar
conocimiento socialmente útil (Lindblom y Cohen, 1979) sobre la aplicación de análisis
multivariados utilizados para evaluar la calidad de la educación básica, así como la
experiencia en la región en la evaluación de intervenciones semejantes a los proyectos
pedagógicos, y la utilización a esos fines de información similar a la generada por el Sistema
SINEA.
87
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94
Anexo 1.- Modelo conceptual sobre la mejora de la calidad de la educación básica en Venezuela
Características de las variables independientes en los planteles seleccionados en el DF
Docente Plantel: Proyecto Pedagógico
TDCLML: Promedio de horas semanales dedicadas a:
Lengua Matemática
Variables
Códigos
Planteles
FORMDC
(1 – 2)
Lectura Escritura Contenidos Cálculo Problemas Conceptos
ORGPPP
PPP (Variable
instrumental)
ACADE (Variable
instrumental)
010226 1 1 2 1 1 2 2 3 1 1
010256 1 4 4 4 1 2 2 3 1 1
010260 1 3 4 4 4 4 4 3 1 1
010305 1 2 3 2 2 2 2 0 0 0
010376 1 3 2 2 3 4 2 2 1 0
010398 1 3 3 2 3 3 2 3 1 1
010409 1 3 4 2 3 4 2 0 0 0
010438 1 4 4 3 4 3 2 0 0 0
010454 1 3 4 3 3 3 2 0 0 0
010503 1 2 4 3 3 2 3 0 0 0
010522 1 4 4 2 3 2 2 3 1 1
010524 1 2 3 2 2 2 3 0 0 0
010525 1 4 4 3 4 4 4 0 0 0
010565 2 4 4 3 4 4 3 3 1 1
010590 1 3 3 4 3 3 1 0 0 0
010774 1 4 4 4 4 3 2 0 0 0 Continúa
95
Continuación Docente Plantel Plantel: Proyecto
Pedagógico TDCLML: Promedio de horas semanales dedicadas a:
Lengua: TDCLLE Matemática: TDCLMA
Variables
Códigos
Planteles
FORMDC (1 – 2)
Lectura Escritura Contenidos Cálculo Problemas Conceptos
ORGPPP
PPP
(Variable instrumental)
ACADE (Variable
instrumental)
010779 1 3 4 4 4 4 4 0 0 0
010781 1 3 4 4 4 3 1 3 1 1
010783 2 4 3 4 3 4 3 3 1 1
010809 1 4 4 3 4 3 4 3 1 1
010859 1 3 2 2 3 2 1 0 0 0
010874 1 3 3 3 4 4 4 3 1 1
010919 2 3 4 2 2 3 4 3 1 1
010951 1 3 4 4 2 2 1 3 1 1
010963 2 1 4 2 3 3 2 2 1 0
010979 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0
010981 1 4 4 4 4 4 * 0 0 0
010996 1 2 4 3 3 2 1 0 0 0
011018 1 4 3 2 4 3 2 3 1 1
011026 1 4 3 1 2 3 3 0 0 0
011029 1 4 4 4 4 4 4 3 1 1
Fuente: Archivo estadístico del Sistema SINEA: Prueba Base y Final de Etapa. Muestra Nacional y Selección del Distrito Federal: 3er Grado. 1998. Notas: FORMDC.- 1, el docente posee título profesional, 2 no posee título. TDCLML.- Promedio de horas semanales dedicadas a Lengua y Matemática, según parámetros del SINEA. ORGPPP.- Orientación académica del proyecto: 3; otras: 1, 2 ó 4; no reporta poseer proyecto: 0. PPP variable instrumental: 1 con proyecto; 0 sin proyecto. ACADE variable instrumental: 1 con proyecto de orientación académica; 0 proyecto con otra orientación, o sin proyecto *No se conoce el dato.
96
Anexo 1-1.- Cantidad de alumnos y datos de factores asociados obtenidos de los planteles seleccionados en el DF
Fuente: SINEA. Prueba Base y Final de Etapa. Muestra Distrito Federal: 3er Grado. 1998. * Plantel perteneciente a la red de colegios de Fe y Alegría. Nota: (1-0).- Proyecto con orientación al mejoramiento académico: Si: 1; no reporta poseer proyecto: 0. (a): Datos Extraviados.
Factores Asociados Factores Asociados Planteles Oficiales 18
Alumnos Represent
antes Docentes Proyecto
(1-0)
Planteles Privados 13
Alumnos Represent
antes Docentes Proyecto (1-
0)
Urbano – Marginal 343 Urbano – Marginal 266 010524 99 58 3 0 010522* 73 58 2 1 010305 95 60 3 0 010565* 35 28 1 1 010503 69 40 2 0 010376 24 20 1 1 010398 60 59 1 1 010809 31 28 1 1 010226 20 13 1 1 010859 38 14 1 0
Urb. – No Marginal 289 010779* 40 38 1 0 010774 89 74 3 0 010874 25 22 1 1 010260 73 41 3 1 Urb. – No Marginal 268 010590 37 49 1 0 010438* 64 30 2 0 011026 29 15 1 0 010783 69 42 2 1 011029 20 18 1 1 010781 75 62 2 1 010525 41 32 1 0 010454 (a) 29 1 0
Rural 213 011018 28 21 1 1 010256 70 41 3 1 010409 32 25 1 0 010996 29 21 3 0 010951 51 19 2 1 010919 22 16 1 1 010979 17 15 1 0 010981 16 7 1 0 010963 8 8 1 1 Total 845 586 32 8-10 Total 534 417 17 8-5
97
Anexo 1-2.- SINEA: Resultados de la prueba de 1998 en los planteles seleccionados en el DF
Niveles de logro obtenidos por los alumnos desagregados áreas de aprendizaje
Área de Lengua Área de Matemática
Número de alumnos Porcentaje Número de alumnos Porcentaje
Código del
plantel
Núm. de
alum-nos
No logro
Logro parcial
Logro No logro
Logro parcial
Logro No logro
Logro parcial
Logro No logro
Logro parcial
Logro
010524 99 16 67 16 16,16 67,68 16,16 11 86 2 11,11 86,87 2,02
010305 95 19 68 8 20,00 71,58 8,42 10 79 6 10,53 83,16 6,32
010503 69 7 54 8 10,14 78,26 11,59 6 56 7 8,70 81,16 10,14
010398* 60 5 50 5 8,33 83,33 8,33 4 45 11 6,67 75,00 18,33
010226* 20 9 10 1 45,00 50,00 5,00 9 11 - 45,00 55,00 -
010774 89 7 48 34 7,87 53,93 38,20 6 64 19 6,74 71,91 21,35
010260* 73 3 53 17 4,11 72,60 23,29 2 53 18 2,74 72,60 24,66
010590 37 1 21 15 2,70 56,76 40,54 1 32 4 2,70 86,49 10,81
011026 29 - 5 24 - 17,24 82,76 - 9 20 - 31,03 68,97
011029* 20 8 10 2 40,00 50,00 10,00 12 8 - 60,00 40,00 -
010525 41 13 23 5 31,71 56,10 12,20 4 36 1 9,76 87,80 2,44
010256* 70 21 44 5 30,00 62,86 7,14 9 58 3 12,86 82,86 4,29
010996 29 4 22 3 13,79 75,86 10,34 4 22 3 13,79 75,86 10,34
010951* 51 4 41 6 7,84 80,39 11,76 5 46 - 9,80 90,20 -
010919* 22 - 22 - - 100,00 - - 22 - - 100,00 -
Continúa
98
Continuación
Área de Lengua Área de Matemática
Número de alumnos Porcentaje Número de alumnos Porcentaje
Código del
plantel
Núm. de
alum-nos
No logro
Logro parcial
Logro No logro
Logro parcial
Logro No logro
Logro parcial
Logro No logro
Logro parcial
Logro
010979 17 2 11 4 11,76 64,71 23,53 1 16 - 5,88 94,12 -
010981 16 1 15 - 6,25 93,75 - 3 13 - 18,75 81,25 -
010963* 8 - 1 7 - 12,50 87,50 - 1 7 - 12,50 87,50
010522* 73 2 41 30 2,74 56,16 41,10 3 49 21 4,11 67,12 28,77
010565* 35 - 23 12 - 65,71 34,29 - 21 14 - 60,00 40,00
010376* 24 1 15 8 4,17 62,50 33,33 1 20 3 4,17 83,33 12,50
010809* 31 - 11 20 - 35,48 64,52 - - 31 - - 100,00
010859 38 4 29 5 10,53 76,32 13,16 4 30 4 10,53 78,95 10,53
010779 40 - 17 23 - 42,50 57,50 1 38 1 2,50 95,00 2,50
010874* 25 - 20 5 - 80,00 20,00 2 20 3 8,00 80,00 12,00
010438 64 5 37 22 7,81 57,81 34,38 - 54 10 - 84,38 15,63
010783* 69 - 11 58 - 15,94 84,06 - 18 51 - 26,09 73,91
010781* 75 2 35 38 2,67 46,67 50,67 3 58 14 4,00 77,33 18,67
010454 (a) - - - - - - - - - - - -
011018* 28 3 21 4 10,71 75,00 14,29 - 21 7 - 75,00 25,00
010409 32 - 3 29 - 9,38 90,63 1 13 18 3,13 40,63 56,25
Total 1.379 137 828 414 9,93 60,04 30,02 102 999 278 7,40 72,44 20,16
Fuente: Archivo SINEA: Prueba Base y Final de Etapa. Muestra Nacional y Selección DF: 3er Grado. 1998. Nota: (a) datos extraviados. * Posee Proyecto.
99
Anexo 2.- Información a ser recabada en el MED: Sistema SINEA
Archivos de la Prueba SINEA 1998 Planteles
Áreas de Lengua y Matemática. Tópico: Rendimiento de los alumnos según los resultados de la prueba SINEA 1998.
Identificación y selección de escuelas ubicadas en el Distrito Capital participantes en la prueba.
¿Cuáles son los resultados arrojados en la prueba SINEA en las unidades educativas seleccionadas, en tercer grado? ¿Cuál es el posible efecto de los proyectos pedagógicos sobre los resultados del SINEA en cada escuela? ¿Se puede visualizar algún patrón o tendencia en el plantel en relación al aprendizaje de los alumnos?
Aplicación del modelo en los planteles seleccionados con proyectos orientados a mejorar el rendimiento. Determinar patrones y diferencias.
Información sobre las variables independientes del modelo contenidas en el SINEA.- Formación profesional de los docentes, horas académicas semanales dedicadas a impartir contenidos en las áreas de Lengua y Matemática; adopción de un diseño de proyecto educativo; hábitos individuales de estudio y situación socioeconómica del grupo familiar del alumno.
Según los resultados de la prueba de 1998, 58,9% de los alumnos estudian diariamente. 68,1% de los docentes posee título profesional de la docencia; 45,2% suele dedicar 4 o más horas semanales a la expresión escrita y, 45,5% al cálculo matemático. 34,3% de los proyectos se orienta al mejoramiento académico.
Obtener esta información desagregada para la prueba de 1998, por plantel para alumnos de tercer grado.
Cuestiones principales ¿Cómo ha mejorado el rendimiento de los alumnos en las escuelas participantes en el programa? y, ¿a qué se deben los resultados obtenidos?
¿Cuál es la población y características de los alumnos atendidos? ¿Cuáles son las características de las escuelas? ¿Cómo se expresa en el plantel la mejora del rendimiento y la calidad de la educación impartida? ¿A qué se deben las diferencias en los niveles de logro en el aprendizaje entre las escuelas?
Fuente: elaboración del autor.
100
Anexo 2-1
INSTRUMENTO DE RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓN POR
PLANTEL
Variables del Modelo de Políticas Públicas
Fuente: Archivos estadísticos del Sistema SINEA
Resultados de la prueba SINEA 1998: Áreas de Lengua y Matemática, en una
selección de escuelas en el ámbito del Distrito Capital, antiguo Distrito Federal.
Sección I: Ubicación geográfica e identificación del plantel.
1.- Entidad federal:_____________________ 2.- Municipio: ___________________
3.- Parroquia: __________________________ 4.- Dependencia:_________________
5.- Nombre del plantel:_____________________________ 6.- Tlf.:______________
7.- Dirección: __________________________ 8.- Código estadístico:____________
9.- Ubicación geográfica: _______________ 10.- Socioeconómica: ______________
11.- Matrícula: ______________________ 12.- Secciones: ___________________
Sección II: Resultados del aprendizaje en Lengua y Matemática. Nivel de logro:
1.- Datos agregados a nivel del plantel: ¿Cuáles son los resultados arrojados en la prueba en la
escuela seleccionada, en tercer grado? Para lengua: Logro___, Logro parcial___, No logro___.
Para matemática: Logro___, Logro parcial___, No logro___
101
2.- Datos desagregados por alumnos: ¿Cuáles son los resultados arrojados en la prueba en la
escuela, en tercer grado? Para lengua: Logro___, Logro parcial___, No logro___. Para
matemática: Logro___, Logro parcial___, No logro___.
Sección III: Factores asociados contenidos en el SINEA.
Docentes:
1.- En tercer grado, ¿posee el maestro título profesional de la docencia?1 _________.
2.- Dentro de las horas pautadas semanalmente para el Área de Lengua: 2
a) ¿Cuál es el promedio de horas que dedica el docente a la lectura? 1 hora ____, 2 horas
____, 3 horas____, 4 horas o más ____.
b) ¿Cuál es el promedio de horas que dedica el docente a la expresión escrita? 1 hora ____, 2
horas ____, 3 horas____, 4 horas o más ____.
c) ¿Cuál es el promedio de horas que dedica el docente al aprendizaje de contenidos
gramaticales? 1 hora ____, 2 horas ____, 3 horas____, 4 horas o más ____.
3.- Dentro de las horas pautadas semanalmente para el Área de Matemática: 3
a) ¿Cuál es el promedio de horas que dedica el docente al cálculo matemático? 1 hora ____, 2
horas ____, 3 horas____, 4 horas o más ____.
b) ¿Cuál es el promedio de horas que dedica el docente a la resolución de problemas? 1 hora
____, 2 horas ____, 3 horas____, 4 horas o más ____.
c) ¿Cuál es el promedio de horas que dedica el docente al aprendizaje de conceptos
matemáticos? 1 hora ____, 2 horas ____, 3 horas____, 4 horas o más ____.
Alumnos:
cici130130 1 SINEA, Factores asociados al aprendizaje, cuestionario modelo F.A.Do. 2003, pregunta 5. 2 Ídem, pregunta 16. 3 Ídem, pregunta 17.
102
1.- Proporción de alumnos con hábitos de estudio diario de los temas vistos en clase4____
2.- Nivel del ingreso familiar definido en el SINEA: ¿Cuál es la proporción de hogares de los
alumnos con un ingreso familiar mensual igual o menor a Bs. 150.000?5 __________
Ámbito institucional:
1.- ¿Participa la escuela en el proyecto pedagógico? Si ____. No____.
2.- En caso afirmativo: ¿Está el proyecto orientado al mejoramiento académico? ____.
2.a.- En caso negativo: ¿Cuál es la orientación del proyecto? Área administrativa ____,
Crecimiento personal ____, Relación con la comunidad ____.6
SINEA: Evaluación del Aprendizaje en Educación Básica
Niveles de Ejecución (alumnos). 3er grado. Selección Distrito Federal. 1998
(N:___) No Logro Logro Parcial Logro
Lengua __ __ __
Matemática __ __ __
Fuente: MED, SINEA. Cálculos propios.
SINEA: Evaluación del Aprendizaje en Educación Básica
Niveles de Ejecución (%). 3er grado. Selección Distrito Federal. 1998
(N: ___) No Logro Logro Parcial Logro
Lengua __ __ __
Matemática __ __ __
Fuente: MED, SINEA. Cálculos propios.
Fecha de recopilación de la información: __________________.
ciicii130130 4 Ídem, cuestionario modelo F.A.Re. 2003, pregunta 20. 5 Ídem, pregunta 14. 6 Ídem, cuestionario modelo F.A.Di. 2003, pregunta 27.
103
Anexo 3
Unidades de análisis “anidadas” y estimación del modelo usando valores promedios.
A. Comentarios complementarios sobre la definición de la unidad de análisis
Introducción: La definición de la unidad de análisis constituye un aspecto
fundamental de la presente Tesis. Sobre la base del método de estudio de casos, en la
investigación se aplicó un diseño de caso sencillo con unidades de análisis “anidadas”, single-
case design - embedded (Yin, 2003, p. 40). En este diseño la definición de la unidad de
análisis depende del nivel de la indagación que se prevé realizar; es decir, que la unidad de
análisis principal está determinada por el objeto de la investigación. En nuestro caso, la mejora
individual del rendimiento escolar de los alumnos.
El niño como unidad de análisis: En la Tesis se aplica el criterio según el cual las
intervenciones para mejorar un problema público, de políticas públicas, en nuestro caso
referido al problema de la baja calidad de la educación básica, expresada en términos del
rendimiento escolar, pueden ser más efectivas cuando ellas actúan de forma directa sobre los
sujetos a los cuales se busca beneficiar. Los resultados de las intervenciones pueden
evidenciarse con más claridad cuando en ellas se define a los sujetos beneficiarios como
unidad de análisis. Considerando al alumno el beneficiario directo de las intervenciones para
mejorar su desempeño escolar, esta constituye la razón primordial para definir al niño como
unidad de análisis de nuestra investigación, y para evaluar los resultados de las intervenciones
en esta esfera.
Por tratarse de la investigación del problema de la mejora del rendimiento escolar de
los niños, en el diseño del estudio se definió a los alumnos, considerados individualmente,
como unidad de análisis. Esta definición, aunada a la estructuración del modelo de políticas
utilizado y a sus determinantes, significa que la investigación depende de la información
acerca del contexto en el cual se desenvuelven los niños; es decir, los terceros grados de los
planteles seleccionados y su entorno familiar.
104
Características de la información: Como se establece en la Tesis, la información
estadística generada por el SINEA presenta dificultades para vincular los datos relativos al
nivel de logro individual alcanzado por los niños en la prueba de 1998, con la información
sobre los factores asociados al aprendizaje, según el Sistema SINEA, en sus respectivos
hogares.
Considerando las características de la información, así como los resultados de la
estimación del modelo de políticas usando sólo las variables relacionadas con el ámbito de las
escuelas seleccionadas, en una perspectiva institucional se juzgó pertinente estimar el modelo
utilizando a los terceros grados como unidad de análisis. El método de estudio de casos, en el
tipo de diseño sencillo con unidades de análisis “anidadas”, single-case design - embedded,
posibilita la definición de los terceros grados de las escuelas seleccionadas como unidad
de análisis. El estudio del problema de la mejora del rendimiento escolar en los planteles
seleccionados también permite esa posibilidad. Sobre la base de estos criterios metodológicos,
y trabajando con valores promedios, se estimó el modelo con la incorporación de las variables
relativas al entorno familiar de los alumnos, cuyos resultados se presentan en la Tesis.
Conclusión: En lo atinente a la definición de la unidad de análisis, es importante
destacar que la presente investigación no trata sobre cómo intervenir la organización escolar
per se, sino cómo mejorar el desempeño escolar de los alumnos considerados en forma
individual. En definitiva son los niños los que aprenden.
En la investigación tratamos de evitar cualquier confusión entre las características de la
información y la definición de la unidad de análisis, siendo ésta preeminente. Se ha señalado
en la Tesis que las características de los datos no deben conducir la investigación y, por tanto,
en el asunto en cuestión, al cambio de la unidad de análisis. Sin embargo, la ampliación del
análisis cuantitativo, realizándolo al nivel de los terceros grados, contribuye a la comprensión
del problema y de parte de su contexto.
El trabajo desarrollado durante la elaboración de la Tesis y la incorporación del
concepto de las "escuelas eficaces", permiten comprender y argumentar que cualquier diseño o
intervención para mejorar la calidad de la educación básica y el rendimiento escolar, debe ser
acompañada de medidas complementarias que mejoren el desempeño de las escuelas
105
consideradas de manera integral. Se trata de diseñar intervenciones centradas en los niños en
un contexto institucional favorable al aprendizaje.
Análisis cuantitativo al nivel de los alumnos: Según se mencionó en la sección 1 del
capituló IV, a continuación se presenta el análisis cuantitativo al nivel de las escuelas.
B. Análisis cuantitativo: Área de Lengua
B.1 Análisis de correlación simple
Tabla 23
Correlación entre las variables del modelo de políticas: Área de Lengua
Correlations
1 ,085 ,122 ,504** -,138 ,020 -,461*,661 ,529 ,005 ,475 ,916 ,012
29 29 29 29 29 29 29,085 1 -,035 -,147 ,261 -,195 ,138,661 ,858 ,448 ,171 ,311 ,476
29 29 29 29 29 29 29,122 -,035 1 ,203 ,130 -,334 ,071,529 ,858 ,292 ,502 ,076 ,714
29 29 29 29 29 29 29,504** -,147 ,203 1 ,169 ,193 -,429*,005 ,448 ,292 ,381 ,316 ,020
29 29 29 29 29 29 29-,138 ,261 ,130 ,169 1 -,078 ,126,475 ,171 ,502 ,381 ,689 ,515
29 29 29 29 29 29 29,020 -,195 -,334 ,193 -,078 1 -,151,916 ,311 ,076 ,316 ,689 ,436
29 29 29 29 29 29 29-,461* ,138 ,071 -,429* ,126 -,151 1,012 ,476 ,714 ,020 ,515 ,436
29 29 29 29 29 29 29
Pearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)N
RENLENG
FORMDO
LECGES
ADSCRIP
ACADE
DEDIES
NISOEC
RENLENG FORMDO LECGES ADSCRIP ACADE DEDIES NISOEC
Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).**.
Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).*.
El análisis del valor de los coeficientes de correlación indica que la asociación obtenida
de la variable RENLENG con las variables independientes (tablas 8, p. 49 y 9, p. 50) es
positiva baja con FORMDC, LECGES y DEDIES; y moderada con ADSCRIP. La asociación
es negativa baja con ACADE y moderada con NISOEC.
106
B.2 Análisis de regresión
Tenemos un modelo con un coeficiente de determinación R2 = 0,426, y nivel de
significancia menor a 0,05. El potencial explicativo del modelo mejora. El modelo explica el
42,6% de la varianza de la variable dependiente.
El estadístico F (2,719), distribución de probabilidades cuya significancia estadística (p
= 0,039), expresa que el modelo en su conjunto es válido al nivel de significación p < 0,05. R2
= 0,426 y R2 ajustado = 0,269. La suma total de los cuadrados (142,409 + 192,093 = 334,452)
es el error cuadrado (e2) que podría ocurrir si usamos sólo la media de Y para la predicción.
Usando los valores de las variables independientes incluidas en el modelo reducimos el error
42,6% (142,409 / 334,452 * 100). (Hair, 1995, p. 137)
En el análisis de la varianza (ANOVA), el p-valor asociado a F (p = 0,039) es menor
que 0,05, lo cual indica que el modelo tiene significancia estadística al nivel de 0,05. En
consecuencia, podemos rechazar la hipótesis nula H0 = 0, la cual plantea que la pendiente de la
recta de la regresión es igual a cero, y aceptar la hipótesis alternativa H1 diferente de 0: hay
relación. Por lo tanto el modelo de regresión es adecuado para estimar la varianza de la
variable dependiente RENLNG (Ferrán, pp. 204 y ss).
La probabilidad para cada una de las variables independientes, expresada por el p-valor
asociado al coeficiente t; o coeficiente de correlación de cada una de las variables explicativas
con la variable dependiente, presenta los siguientes valores: FORMDC (p = 0,164), LECGES
(p = 0,702), ADSCRIP (p = 0,029), ACADE (p = 0,153), DEDIES (p = 0,752) NISOEC (p =
0,150).
De estos valores resulta que la variable ADSCRIP tiene significancia estadística, al
presentar valores p inferiores a 0,05, lo cual demuestra su incidencia en la varianza de la
variable dependiente RENLNG y puede considerarse como evidencia de sus efectos sobre el
rendimiento escolar de los alumnos en las escuelas seleccionadas. La constante, o término
independiente también resulta significativa (β0: p = 0,008), lo cual favorece la confiabilidad de
los datos. Los resultados de esta estimación indican que el resto de las variables no tiene
significancia estadística.
107
Tabla 24
Regresión: Área de Lengua Model Summary
.653a .426 .269 2.95453 .426 2.719 6 22 .039Model1
R R SquareAdjustedR Square
Std. Error ofthe Estimate
R SquareChange F Change df1 df2 Sig. F Change
Change Statistics
Predictors: (Constant), NISOEC, LECGES, FORMDO, ACADE, DEDIES, ADSCRIPa.
ANOVAb
142.409 6 23.735 2.719 .039a
192.043 22 8.729334.452 28
RegressionResidualTotal
Model1
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), NISOEC, LECGES, FORMDO, ACADE, DEDIES, ADSCRIPa.
Dependent Variable: RENLENGb.
Coefficientsa
28.706 9.791 2.932 .0081.986 1.378 .250 1.442 .164 .866 1.155
.113 .292 .071 .388 .702 .784 1.2763.191 1.367 .463 2.335 .029 .664 1.505
-1.770 1.195 -.261 -1.481 .153 .844 1.185-.993 3.099 -.058 -.320 .752 .788 1.269
-2.342 1.571 -.277 -1.491 .150 .754 1.326
(Constant)FORMDOLECGESADSCRIPACADEDEDIESNISOEC
Model1
B Std. Error
UnstandardizedCoefficients
Beta
StandardizedCoefficients
t Sig. Tolerance VIFCollinearity Statistics
Dependent Variable: RENLENGa.
Collinearity Diagnosticsa
5.869 1.000 .00 .00 .00 .01 .01 .00 .00.554 3.254 .00 .01 .00 .58 .03 .00 .00.440 3.652 .00 .00 .00 .07 .84 .00 .00.082 8.445 .00 .85 .07 .07 .07 .00 .00.044 11.496 .00 .05 .59 .00 .02 .06 .00.007 28.396 .01 .04 .25 .24 .02 .53 .47.002 50.979 .99 .05 .09 .04 .02 .41 .53
Dimension1234567
Model1
EigenvalueCondition
Index (Constant) FORMDO LECGES ADSCRIP ACADE DEDIES NISOECVariance Proportions
Dependent Variable: RENLENGa.
108
Al examinar los condition indices, en la Tabla 24, se observa que sólo uno de ellos es
superior a 30,0 (Dimensión 7) en el cual la constante alcanza el valor 0,99. En consecuencia,
no hay bases para suponer la existencia de un problema de alta multicolinealidad en los
resultados de la regresión.
Al incluir todas las variables del modelo original en los cálculos obtenemos un R2 más
alto, con lo cual se mejora su capacidad de predicción, aunque sólo la variable ADSCRIP tiene
significancia y cinco variables del modelo no significativas.
C. Análisis cuantitativo: Área de Matemática
C.1 Análisis de correlación simple
Tabla 25
Correlación entre las variables del modelo de políticas: Área de Matemática
Correlations
1 ,209 ,142 ,404* -,021 -,128 -,183,277 ,461 ,030 ,914 ,507 ,341
29 29 29 29 29 29 29,209 1 -,130 -,147 ,261 -,195 ,138,277 ,502 ,448 ,171 ,311 ,476
29 29 29 29 29 29 29,142 -,130 1 ,324 ,072 -,331 ,015,461 ,502 ,087 ,710 ,079 ,939
29 29 29 29 29 29 29,404* -,147 ,324 1 ,169 ,193 -,429*,030 ,448 ,087 ,381 ,316 ,020
29 29 29 29 29 29 29-,021 ,261 ,072 ,169 1 -,078 ,126,914 ,171 ,710 ,381 ,689 ,515
29 29 29 29 29 29 29-,128 -,195 -,331 ,193 -,078 1 -,151,507 ,311 ,079 ,316 ,689 ,436
29 29 29 29 29 29 29-,183 ,138 ,015 -,429* ,126 -,151 1,341 ,476 ,939 ,020 ,515 ,436
29 29 29 29 29 29 29
Pearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)N
RENMAT
FORMDC
CMRPCN
ADSCRIP
ACADE
DEDIES
NISOEC
RENMAT FORMDC CMRPCN ADSCRIP ACADE DEDIES NISOEC
Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).*.
El análisis del valor de los coeficientes de correlación indica que la asociación obtenida
de la variable RENMAT con las variables independientes (tablas 8, p. 49 y 9, p. 50) es
positiva baja con FORMDC, y CMRPCN; y moderada con ADSCRIP. La asociación es
negativa baja con ACADE, DEDIES y NISOEC.
109
La asociación entre las variables independientes es la siguiente:
Asociación positiva baja: FORMDC con ACADE y NISOEC; CMRPCN con
ADSCRIP, ACADE, DEDIES y NISOEC; ADSCRIP con ACADE y DEDIES; ACADE con
NISOEC.
Asociación negativa baja: FORMDC con CMRPCN, ADSCRIP y DEDIES; ACADE
con DEDIES; DEDIES con NISOEC. La asociación de ADSCRIP con NISOEC es negativa
moderada.
C.2 Análisis de regresión
Incorporando en la estimación todas las variables del modelo original, se logra obtener
un coeficiente de determinación R2 = 0,302 con lo cual el potencial del modelo mejora, al
explicar el 30,2% de la varianza de la variable dependiente. Sin embargo, el modelo no tiene
significancia estadística (p = 0,198) al ser mayor a 0,05.
110
Tabla 26
Regresión: Área de Matemática Model Summary
,550a ,302 ,112 3,65188 ,302 1,587 6 22 ,198Model1
R R SquareAdjustedR Square
Std. Error ofthe Estimate
R SquareChange F Change df1 df2 Sig. F Change
Change Statistics
Predictors: (Constant), NISOEC, CMRPCN, ACADE, FORMDC, DEDIES, ADSCRIPa.
ANOVAb
126,954 6 21,159 1,587 ,198a
293,397 22 13,336420,351 28
RegressionResidualTotal
Model1
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), NISOEC, CMRPCN, ACADE, FORMDC, DEDIES, ADSCRIPa.
Dependent Variable: RENMATb.
Coefficientsa
24,100 12,121 1,988 ,0592,615 1,723 ,294 1,518 ,143 ,846 1,182-,076 ,350 -,047 -,218 ,830 ,687 1,4554,151 1,784 ,537 2,326 ,030 ,595 1,679
-1,535 1,475 -,202 -1,041 ,309 ,846 1,182-3,923 3,940 -,206 -,996 ,330 ,744 1,343
,020 1,949 ,002 ,010 ,992 ,748 1,337
(Constant)FORMDCCMRPCNADSCRIPACADEDEDIESNISOEC
Model1
B Std. Error
UnstandardizedCoefficients
Beta
StandardizedCoefficients
t Sig. Tolerance VIFCollinearity Statistics
Dependent Variable: RENMATa.
Collinearity Diagnosticsa
5,855 1,000 ,00 ,00 ,00 ,01 ,01 ,00 ,00,550 3,262 ,00 ,01 ,00 ,52 ,02 ,00 ,00,445 3,628 ,00 ,00 ,00 ,05 ,84 ,00 ,00,088 8,162 ,00 ,68 ,15 ,10 ,07 ,00 ,00,053 10,489 ,00 ,20 ,47 ,01 ,02 ,05 ,00,007 29,140 ,01 ,05 ,27 ,30 ,03 ,53 ,50,002 51,009 ,99 ,06 ,10 ,02 ,02 ,42 ,50
Dimension1234567
Model1
EigenvalueCondition
Index (Constant) FORMDC CMRPCN ADSCRIP ACADE DEDIES NISOECVariance Proportions
Dependent Variable: RENMATa.
111
Anexo 4
Resultados de las visitas a las escuelas Jardín Franciscano y Guaicamacuto
1.- Unidad Educativa (U.E) Jardín Franciscano: Como se aprecia en la tabla 18 (p. 63),
destaca el hecho de que en esta escuela todos sus alumnos alcanzaron el nivel de logro en la
prueba del Área de Matemática.
A) Fundación del plantel
La creación de esta escuela fue emprendida hace aproximadamente cincuenta años por
el padre Plácido Gutiérrez, licenciado en educación, quien aún a sus más de ochenta años
ejerce su liderazgo, que puede calificarse de carismático, entre la comunidad, los docentes y
los alumnos; prestando atención al aprendizaje de los niños, particularmente con relación a la
lectura, y manteniendo una presencia activa en el funcionamiento de la escuela. El colegio es
disciplinado sin ser rígido y los representantes son informados de sus normas desde el
momento de la inscripción de sus representados. Los alumnos son tratados por los docentes
con respeto. El edificio y sus instalaciones son de buena calidad, apropiadas para un plantel
educativo y en buenas condiciones de mantenimiento. Posee un amplio patio central, utilizado
como canchas de usos múltiples, que contrasta con las limitaciones de espacios deportivos y
recreativos en el barrio.
B) Entorno socioeconómico del plantel y condición de los hogares de los alumnos
La escuela está situada en la Calle San José de Chapellín, en la parroquia El Recreo en
la ciudad de Caracas. La población que habita en el área próxima a las instalaciones del plantel
corresponde a los segmentos socioeconómicos de bajos recursos. Muchos de los alumnos
provienen de hogares no estructurados; en algunos casos viven con su madre u otro familiar,
como abuelos o hermanos. Sus viviendas poseen una sola habitación o son ranchos, con
condiciones sanitarias deficientes, y no disponen de sitios adecuados para el estudio. Los
representantes ante el colegio son las madres, las cuales están dedicadas a las labores de la
casa y cuyos niveles de instrucción corresponden a educación básica. Los padres son obreros
no especializados. El ingreso familiar mensual equivale al salario mínimo cuando se trata de
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empleos fijos, o menor cuando proviene de trabajos ocasionales; algunos niños realizan
actividades remuneradas como aporte al presupuesto familiar.
C) Participación de la familia en el aprendizaje de los niños
Los alumnos poseen libros de texto y estudian diariamente los temas vistos en clase.
Generalmente sus familiares no los ayudan con sus tareas, aunque en oportunidades pueden
revisar sus cuadernos, tomarles la lectura y ayudarlos con los trabajos manuales. No obstante,
los representantes asisten con regularidad a las reuniones con los maestros, a la entrega de
boletas, a los actos culturales y otros eventos que se realizan en el colegio, y conocen el plan
de evaluación que se aplica a sus representados.
D) Director y personal docente
La directora del plantel es egresada universitaria, posee título de docente, es titular del
cargo, con experiencia docente y como directivo de 14 años. En su gestión como directora
imparte lineamientos académicos a los cuales hace seguimiento; tiene la expectativa de
continuar como directora de esta escuela en los próximos tres años y su mayor satisfacción en
el cargo ha sido la implantación de estrategias para mejorar el rendimiento de los alumnos.
Como factores de éxito institucional, le asigna mayor importancia a la calidad docente, al
liderazgo del plantel en su área de influencia, a la organización disciplinada del plantel,
dotación, equipamiento y al trabajo en equipo con la comunidad educativa.
El nivel educativo alcanzado por los docentes, en el caso de tercer grado, es
universitario. Los maestros son titulares del cargo, con un número de horas semanales de
trabajo remunerado que varía entre 30 y 39 horas, y no trabajan en otros establecimientos
educativos. En los últimos tres años los maestros han recibido cursos de actualización en
lengua, matemática, planificación y crecimiento personal. En su función de directiva tiene una
percepción positiva de sus docentes con relación a su responsabilidad, organización,
cooperación, motivación y capacitación.
E) Información de gestión
En su actividad supervisora la directora realiza visitas a los maestros en sus clases
mensualmente o con mayor frecuencia cuando se estima necesario. Considera aspectos básicos
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de su trabajo de supervisión la planificación, evaluación del rendimiento, actividades docentes
de aula y la planta física.
Los maestros reciben semanalmente visitas formales del subdirector y del coordinador,
las cuales tienen como propósito la observación de la clase, orientación y control. La
supervisión de planes y programas, actividades de aula, aspectos administrativos y la planta
física se realiza mensualmente. Las decisiones sobre planificación académica y estrategias de
evaluación las toma el director conjuntamente con el grupo de maestros; en las decisiones
sobre desarrollos de programas con la comunidad y estrategias para mejorar el rendimiento
escolar participan, además, los coordinadores de áreas. Las decisiones sobre organización de
actividades especiales las adoptan los maestros.
La escuela posee proyectos de aula y pedagógico orientado hacia el crecimiento
personal y las relaciones con la comunidad. Recibe subsidio escolar del MED, y cuenta con la
participación activa de la comunidad educativa. El costo mensual de la educación de cada niño
es de Bs. 120.000, de los cuales Bs. 85.000 son cubiertos por el subsidio del Ministerio y Bs.
35.000 pagado por el representante. Muchos representantes confrontan dificultades para pagar
su cuota mensual.
F) Funcionamiento académico
El plantel atiende 964 alumnos y cuenta con 39 docentes de aula. Los alumnos están
distribuidos de la siguiente forma: 80 en educación inicial, 801 en los niveles I y II de
educación básica y 83 educación media. Dentro de las horas semanales pautadas para el Área
de Matemática se dedican más de 4 horas al cálculo matemático, resolución de problemas y al
aprendizaje de conceptos matemáticos. En el Área de Lengua se dedican más de 4 horas a la
lectura, expresión escrita y aprendizaje de contenidos gramaticales. La organización del
trabajo con los alumnos en la clase se hace con todo el grupo, e individualmente en los casos
necesarios. Las maestras ayudan con las tareas, y se realizan tareas dirigidas en la primera y
segunda etapa de educación básica.
A los fines del logro del aprendizaje se realizan clases expositivas, discusión, juegos
didácticos, dictados, copia del pizarrón, consulta bibliográfica en el aula, experimentos y
debates. Asimismo, para el desarrollo de la clase se utilizan libros de texto, de lectura,
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complementarios, guías de ejercicios, revistas, prensa y audiovisuales. Le evaluación de los
alumnos se realiza mediante pruebas escritas, revisión de cuadernos, interrogatorio,
exposiciones, trabajo en equipo e intervención espontánea.
Como recursos bibliográficos la escuela posee biblioteca de plantel y de aula. Como
recursos didácticos dispone libros de texto, de lectura y complementarios, medios
audiovisuales y computadoras. La directora del plantel considera que las condiciones
socioeconómicas y los problemas de familia afectan mucho el aprendizaje de los alumnos; así
como la preparación previa de los niños y sus dificultades de aprendizaje. Sin embargo,
considera que el desempeño de los alumnos es bueno en matemática y lenguaje, con pocas
dificultades.
G) Apoyo externo de otras organizaciones
La escuela posee una sala de computadoras para el uso de los alumnos de Educación
Media Diversificada dotada y actualizada por una empresa privada del área de tecnología e
información. Asimismo, otra institución que promueve la música coral en Venezuela organizó
un coro con niños del plantel, cuyos ensayos se realizan por las tardes en las instalaciones de
la escuela como actividad especial, a través del cual los alumnos participan en eventos
culturales a nivel nacional.
H) Factores de eficacia escolar
La valoración de los factores de eficacia escolar, según el criterio de la Directora del
plantel, se presentan en la tabla 27 (p. 115).
H) Conclusiones preliminares
Las características generales del plantel descritas en esta sección y los resultados
obtenidos por sus alumnos en la prueba SINEA 1998 son indicativos de la existencia y
aplicación de prácticas escolares eficaces. Estas prácticas inciden favorablemente en los logros
en el aprendizaje de los niños, a pesar de los problemas causados por la situación de pobreza
de las familias de la población escolar atendida y de la comunidad circundante. Como punto
de partida de un estudio más detallado, las condiciones actuales de la escuela permiten
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plantear que la misma continúa siendo eficaz en el proceso de enseñanza y aprendizaje de sus
alumnos.
Tabla 27
Unidad Educativa Jardín Franciscano: Valoración de los factores de eficacia escolar
Fuente: Dirección de la U.E. Jardín Franciscano. Nota: Valoración en la escala de 1 a 5; siendo 5 el mayor.
2.- Unidad Educativa Guaicamacuto. La entrevista se realizó en la sede del colegio con
su director y sus dos subdirectoras de primer y segundo nivel de educación básica.
A) Planta física del plantel
Sus instalaciones son de buena calidad, apropiadas para un plantel educativo; aunque
se observa cierto deterioro en sus condiciones de mantenimiento y falta de dotación de
mobiliario. Por ejemplo, el tanque que surte de agua al plantel tiene filtraciones; por lo cual,
cuando el servicio de agua directo se interrumpe el tanque se vacía y el colegio queda sin
suministro. Sólo hay seis filtros de agua que resultan insuficientes para la población escolar
Factores de Eficacia Escolar Valoración
1.- Factores escolares
Clima escolar, infraestructura, recursos, gestión económica y autonomía del centro 4
Trabajo en equipo, planificación, metas compartidas y liderazgo 5
Participación e implicación de la comunidad educativa 3
2.- Factores de aula
Clima de aula, dotación, calidad del aula y recursos curriculares 4
Ratio maestro – alumno 5
Planificación docente: trabajo en el aula; y metodología didáctica 5
Mecanismos de seguimiento y evaluación del rendimiento del alumno 5
3.- Factores asociados al personal docente
Calificación del docente y formación continua 5
Estabilidad, experiencia y condiciones laborales del profesorado 4
Implicación y refuerzo positivo 4
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atendida. De forma similar, la edificación posee un área amplia destinada al auditorio del
colegio, aunque se encuentra vacía por falta de dotación del mobiliario.
B) Entorno socioeconómico del plantel y condición de los hogares de los alumnos
La escuela está situada en el sector El Ceibo en Macuto, en el Estado Vargas. La
población atendida corresponde a segmentos socioeconómicos de bajos recursos y muchos de
los alumnos provienen de hogares no estructurados; en algunos casos viven con su madre u
otro familiar. Sus viviendas poseen espacios reducidos y condiciones sanitarias deficientes.
Los representantes ante el colegio son las madres, las cuales están dedicadas a las labores de la
casa y sus niveles de instrucción corresponden a educación básica. Los padres son obreros no
especializados. El ingreso familiar mensual equivale al salario mínimo cuando se trata de
empleos fijos, o menor por trabajos ocasionales.
C) Participación de la familia en el aprendizaje de los niños
Los alumnos poseen libros de texto, no realizan sus tareas diarias y ocasionalmente,
cuando lo necesitan, estudian los temas vistos en clase. Generalmente sus familiares no los
ayudan con sus tareas, aunque en oportunidades pueden revisar sus cuadernos y tomarles la
lectura. Los representantes no asisten a las reuniones con los maestros, actos culturales u otros
eventos que realiza el colegio, y de manera irregular a la entrega de boletas.
D) Director y personal docente
El director del plantel es egresado universitario, posee título de docente, es titular del
cargo, con experiencia docente y como directivo por 18 años. En su gestión como director
imparte lineamientos académicos a los cuales hace seguimiento; tiene la expectativa de
continuar como director de esta escuela en los próximos tres años. Su mayor satisfacción en el
cargo ha sido la implantación de estrategias para mejorar el rendimiento de los alumnos.
Como factores de éxito institucional, le asigna mayor importancia al trabajo en equipo con la
comunidad educativa. El director tiene una percepción positiva sobre la capacidad innovadora
de los docentes del plantel. Los maestros tienen un número de horas semanales de trabajo
remunerado que varía entre 40 y 49 horas, y no trabajan en otros establecimientos educativos;
en los últimos tres años han recibido cursos de evaluación y computación.
E) Información de gestión
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El director considera como aspectos básicos de su trabajo de supervisión la
planificación. Los maestros reciben visitas formales diarias del coordinador y mensuales del
director y del subdirector, las cuales tienen como propósito la observación de la clase,
orientación y seguimiento. La supervisión de planes y programas, actividades de aula,
aspectos administrativos y la planta física es realizada mensualmente por el personal directivo.
Las decisiones sobre planificación académica, estrategias para mejorar el rendimiento
escolar, desarrollo de programas con la comunidad y la organización de actividades especiales
las toma el director conjuntamente con el grupo de maestros; los coordinadores de áreas
participan en las estrategias de evaluación. El plantel ha sido incorporado al Programa de
Escuelas Bolivarianas y como tal posee un Proyecto Educativo Integral Comunitario.
F) Funcionamiento académico
El plantel atiende 854 alumnos, cuya asistencia a clases es buena, agrupados en
secciones de hasta 40 niños por sección y cuenta con 23 docentes de aula. Dentro de las horas
semanales pautadas para el Área de Matemática se dedican 2 horas al cálculo matemático, 2 a
la resolución de problemas y 2 al aprendizaje de conceptos matemáticos. En el Área de
Lengua se dedican 1 hora a la lectura, 2 a la expresión escrita y 2 al aprendizaje de contenidos
gramaticales. La organización del trabajo con los alumnos en la clase se hace con todo el
grupo.
A los fines del logro del aprendizaje se realizan clases expositivas, discusión, juegos
didácticos, resolución de problemas, dictados, copia del pizarrón, consulta bibliográfica en el
aula, y debates. Asimismo, para el desarrollo de la clase se utilizan libros de lectura.
Ocasionalmente se utilizan guías de ejercicios, revistas, prensa y audiovisuales. Le evaluación
de los alumnos se realiza principalmente mediante la revisión de cuadernos e intervención
espontánea; y con menor frecuencia mediante pruebas escritas, interrogatorio, exposiciones y
trabajo en equipo.
Como apoyo bibliográfico la escuela posee biblioteca de plantel. Como recursos
didácticos dispone libros de texto, de lectura y complementarios y medios audiovisuales. Las
subdirectoras del plantel consideran que los problemas de familia, la cantidad de alumnos en
el aula y la motivación de los alumnos afectan su aprendizaje.
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G) Apoyo externo: De acuerdo con la información de su director, la escuela no recibe
apoyo externo de ninguna organización o institución pública o privada, aparte del presupuesto
recibido del MED.
H) Conclusiones preliminares
Los resultados en el logro en el aprendizaje en la prueba SINEA 1998 obtenidos por
los alumnos de esta escuela, implican la posibilidad de la existencia de prácticas escolares
eficaces en la oportunidad de la realización de la prueba. Sin embargo, dadas las
características actuales del plantel y sus condiciones de funcionamiento, así como las
condiciones de pobreza de los hogares de sus alumnos permiten plantear, como punto de
partida de un estudio más detallado de este caso, el deterioro de las prácticas escolares eficaces
y del proceso de enseñanza y aprendizaje de los niños.
3.- Implicaciones de investigación
Para comprender la realidad de los planteles Jardín Franciscano y Guaicamacuto, y de
las otras tres escuelas que incluye la Tabla 18 (p. 63), en su contexto específico, que abarque
el conjunto y sus partes e indague en lo colectivo y lo individual, se requiere de un estudio
particular en cada plantel. De esa manera se pudieran explicar las razones que permitieron los
resultados obtenidos por sus alumnos en la prueba SINEA de 1998; estableciendo, asimismo,
comparaciones entre los planteles para conocer sus procesos actuales de enseñanza y
aprendizaje y los factores más favorables sobre el rendimiento de sus alumnos.
En consecuencia, planteamos como implicación de la investigación la realización del
estudio particular de los colegios incluidos en la Tabla 18. En primer término, es necesario
replicar la visita exploratoria realizada a los planteles en cuestión en los tres colegios restantes
incluidos en la tabla, a fin de obtener y comparar información básica similar a la descrita en
esta sección; así como observar el desenvolvimiento de la actividad diaria en cada escuela.
Esta actividad permitirá observar de manera directa las condiciones generales de
funcionamiento de los planteles en el presente, en sus propios contextos, y definir el diseño de
investigación en ciencias sociales apropiado; no necesariamente un estudio de caso (Ibídem, p.
7).
