Factores que influyen en el desarrollo de las competencias lectoras en estudiantes peruanos de 2º grado de secundaria

Factors influencing the development of reading competencies in Peruvian students in second-grade of secondary education

https://doi.org/10.4438/1988-592X-RE-2023-401-591

Manuel Alfredo Marcos Balabarca

https://orcid.org/0000-0001-6252-035X

Universidad Complutense de Madrid

Resumen

La presente investigación se centra en identificar la forma cómo diversos factores individuales, familiares y escolares se relacionan con el desarrollo de la competencia lectora que presentan los estudiantes de secundaria de escuelas públicas del área urbana de Perú. Dicha competencia se operativiza como el puntaje obtenido en la Evaluación Censal de Estudiantes del año 2019. Entre los hallazgos más importante, se tiene que, las prácticas pedagógicas no guardan relación con el desarrollo de la competencia lectora. Por el contrario, son los factores del contexto familiar, en específico el socioeconómico, los que influyen en mayor medida sobre dicha variable. Esto configura una problemática importante, dado que la evidencia sobre la eficacia escolar y los factores asociados al aprendizaje señalan que la acción docente es el factor que debería tener una mayor influencia sobre el desarrollo de aprendizaje de los estudiantes. Así, en la última sección de este documento se discute sobre algunos posibles aspectos que podrían estar interviniendo y distorsionando la relación entre las prácticas pedagógicas y el aprendizaje de los estudiantes. Es necesario considerar esos factores para poder comprender y abordar la problemática mencionada previamente. La investigación presentada es un primer paso para entender la complejidad de la relación entre los diferentes factores y el desarrollo de la competencia lectora en los estudiantes de secundaria de Perú.

Palabras clave: Aprendizajes, docente, práctica pedagógica, nivel socioeconómico, escuela secundaria.

Abstract

This research focuses on identifying how various individual, family and school factors are related to the development of reading literacy among secondary school students in public schools in urban Peru. This competence is operationalised as the score obtained in the 2019 Censal Student Assessment. Among the most important results, it stands out that for in this specific context, pedagogical practices are not related to the development of reading literacy. It is the factors of the family context, specifically the socio-economic context, that have the greatest influence on this variable. This sets up an important problem, given that the evidence on school effectiveness and factors associated with learning indicate that the teaching action is the factor that should have the greatest influence on the development of student learning. Thus, in the last section of this document, some aspects that could be intervening and distorting the possible relationship between pedagogical practices and student learning are discussed. It is necessary to consider these factors in order to understand and address the previously mentioned problematic. The research presented here is a first step towards understanding the complexity of the relationship between different factors and the development of reading literacy in Peruvian secondary school students.

Keywords: Learning, teacher, pedagogical practices, socioeconomic status, secondary school.

Introducción

La presente investigación se centra en determinar qué factores se encontrarían relacionados con el desarrollo de la competencia lectora que presentan los estudiantes de 2.° grado de secundaria (ISCED 2) de las escuelas públicas urbanas de Perú. Se utilizaron los resultados de la Evaluación Censal de Estudiantes (ECE) y los datos aportados por los diferentes actores de la comunidad educativa (estudiantes, docentes y directores) en los cuestionarios de factores asociados recogidos junto a dicha prueba.

Una caja negra llamada aprendizaje

El rendimiento académico refleja el desarrollo de competencias en el sistema educativo y se mide mediante la calificación promedio obtenida por los estudiantes. Esta calificación debe reflejar un aprendizaje específico y la capacidad de aplicarlo en situaciones reales (Ertmet y Newby, 2013), que se sintetiza de las acciones del docente, su interacción con el contexto socio-escolar y las actitudes y aptitudes de los estudiantes. Así, la forma de enseñanza del docente es la clave en el desarrollo de aprendizaje y competencias de los estudiantes (Ausbel, 1976; Hammonds y Lamar, 1972; Lloyd y Fernyhough, 1999). La relación entre las acciones del docente, el contexto escolar y las características sociofamiliares y personales del estudiante influyen en el desarrollo de competencias (Coleman, 1966; La Serna, 2011, Martín et al., 2008). Además, las características sociofamiliares del estudiante son importantes para explicar las diferencias en el rendimiento académico a lo largo de la escolaridad (Berger y Toma, 1994; Coleman, 1966; Hanushek y Taylor, 1990; Summer y Wolfe, 1977) sobre todo en secundaria (Martín et al., 2008; Risso et al., 2010).

La evidencia sobre las características de los docentes es ambigua. Según Berger y Toma (1994), no hay relación significativa entre el rendimiento de los estudiantes y los años de experiencia laboral del docente, tampoco entre variables como el sueldo y el nivel educativo del docente. Sin embargo, Fuller y Clarke (1990), en su investigación para países en vías de desarrollo, encuentran que las características de las escuelas tienen un rol importante en el desarrollo de las competencias.

En línea con lo anterior, varios estudios han concluido que el entorno escolar y las condiciones socioeconómicas tienen un impacto en el rendimiento académico de los estudiantes. Según Harbinson y Hanushek (1992), la calidad de la infraestructura escolar y los materiales de aprendizaje utilizados por el docente están positivamente correlacionados con el rendimiento de los estudiantes en Brasil¹. Además, el acceso a servicios básicos y tecnología también está relacionado con mejoras en el rendimiento académico. Mizala y Romaguera (1999) en Bolivia, encontraron que las variables sociofamiliares tienen un alto grado de explicación del rendimiento académico, seguido de la gestión de la escuela y las características de los docentes, especialmente, la experiencia y el uso de tareas para la casa.

Las investigaciones en Perú señalan que las estrategias pedagógicas y la formación del profesor son importantes para de explicar las diferencias en el rendimiento entre estudiantes. Según Beltrán y Seinfeld (2012) el nivel educativo del docente influye en el rendimiento en Lectura y Matemática. Cueto et al. (2008) encuentran que la cobertura curricular y las estrategias de retroalimentación en clase están relacionados positivamente con el rendimiento en Lectura y Matemática, pero están correlacionadas con el nivel socioeconómico de los estudiantes. Asimismo, Servan y Tantalean (2011) hallaron que docentes con posgrados tienen estudiantes con puntajes altos en Lectura y Matemática. Además, el uso de estrategias didácticas y de retroalimentación se relacionan positiva e importantemente con el rendimiento.

Algunas investigaciones señalan que el contexto socioeconómico del estudiante y el aula, la ruralidad y el liderazgo del director de la escuela influyen en la efectividad del docente y su práctica para el desarrollo de competencias. Según Belfi et al. (2015) y Creemers y Kyriakides (2007) los docentes en escuelas con estudiantes de contextos vulnerables son percibidos como menos eficaces que sus pares de escuelas con estudiantes de contextos más privilegiados, ya que la pobreza dificulta aspectos como la planificación, el monitoreo de aprendizajes y la gestión de la escuela. Estos hallazgos sugieren que el rendimiento de los estudiantes varía según el contexto, tanto a nivel macro entre países desarrollados y en vías de desarrollo, como para estratos sociales y grupos de individuos particulares. Para el contexto latinoamericano, el liderazgo pedagógico de los directores es importante en la mejora de la calidad educativa, sobre todo en contextos de vulnerabilidad socioeconómica (Freire y Miranda, 2014; Horn y Marfán, 2010; Leithwood et al., 2008, Ministerio de Educación, 2018).

Las investigaciones revisadas, señalan que la interacción entre prácticas pedagógicas, el liderazgo pedagógico y el aprendizaje estudiantil es crucial en el desarrollo de competencias. Así, es necesario identificar esta relación en contextos específicos para desarrollar herramientas y acciones que mejoren el proceso de aprendizaje y fortalezcan la acción docente.

Buenas prácticas pedagógicas y desarrollo de aprendizajes

El constructivismo se refiere al aprendizaje como una construcción activa por parte del estudiante, adaptable a nuevos conocimientos (Phillips, 1995; Ortega y Romero, 2020; Von Glasersfeld, 1996). Así, el Currículo Nacional de Educación Básica (CNEB) de Perú adopta un enfoque por competencias en un marco socioconstructivista (Ministerio de Educación, 2016a). Además, el aprendizaje dentro de las escuelas se encuentra circunscrito a un conjunto de actividades direccionadas hacia un fin particular, lo que se conoce como el proceso de enseñanza-aprendizaje (La Serna, 2011). En este proceso, el constructivismo posiciona al docente como un mediador entre el alumno y el aprendizaje para desarrollar competencias útiles para un adecuado desenvolvimiento en la sociedad (Hernández et al., 2003).

Tomando en cuenta la evidencia empírica, se ha identificado que ciertas prácticas pedagógicas del docente están relacionadas positivamente con el desarrollo de competencias, como el clima adecuado en el aulas, el dominio de la asignatura, la exposición a oportunidades de aprendizaje y la colaboración entre docentes (Arcia y Laguna, 2004; Arenas y Ámbros, 2021; Fuller y Clarke, 1990; , Martín et al., 2022; Monge y Gómez, 2020; Murillo y Martínez, 2018; Willms y Somer, 2001). Asimismo, las decisiones del docente acerca del uso de recursos, las estrategias y tipos de materiales a los que son expuestos los estudiantes en el aula (Balarin, 2016; Campos et al., 2014; Caro et al., 2015; Cueto et al., 2008; Hanushek y Woessmann, 2009).

Investigaciones en el contexto peruano han encontrado una relación positiva entre el rendimiento de los estudiantes y la colaboración entre docentes de las escuelas. Así, Caro (2003) encuentra que actividades de reunión entre profesores dentro de la escuela se asocia de manera positiva y significativa con el rendimiento que alcanzan los estudiantes en Matemática. Por otro lado, el Ministerio de Educación (2017) resalta la importancia del trabajo colaborativo entre docentes para potenciar el impacto de las estrategias de enseñanza de la lectura (aquellas centradas en el significado del texto y no en la repetición de contenido) y la mejora de la práctica pedagógica (Caro, 2003; Cueto et al., 2008). Además, las prácticas enfocadas en la repetición de contenidos y resolución pasiva de ejercicios se relacionan negativamente con el desarrollo de competencias (Caro, 2003; Cueto et al, 2008).

Según el Ministerio de Educación (2016b) y Martínez et al. (2022), el impacto de las estrategias de enseñanza del docente en el desarrollo de la lectura es significativo. Los estudiantes con docentes que enfocan sus estrategias en la repetición de contenido obtienen 9.0% de una desviación estándar (DE) menos de rendimiento que aquellos con docentes con estrategias menos pasivas. Además, en regiones de vulnerabilidad socioeconómica, como la selva, el coeficiente aumenta a 11.3% de una DE. Asimismo, el Ministerio de Educación (2017) menciona que los estudiantes que reciben una práctica pedagógica que refleja un conocimiento sólido del área curricular (principalmente en Matemática) y un enfoque con principios constructivistas tienen un incremento en su rendimiento a lo largo de la escolaridad. Cuando se usan estrategias enfocadas en el significado de textos en lugar de la repetición, se reduce la brecha de rendimiento entre estudiantes de alto y bajo estatus socioeconómico.

En síntesis, la acción pedagógica del docente influye sobre el desarrollo de competencias, y hay prácticas pedagógicas más efectivas que otras según el contexto en el que se apliquen. Por ejemplo, la implementación de tecnologías puede no tener un impacto sobre el aprendizaje en contextos vulnerables. No obstante, esta relación no es absoluta, depende de cómo otros factores influyen en el contexto. Es importante identificar las relaciones entre las prácticas pedagógicas y el aprendizaje en cada contexto particular.

La competencia lectora en la Evaluación Censal de Estudiantes

La ECE es la principal herramienta del Ministerio de Educación del Perú para medir el desarrollo de las competencias a nivel nacional. Esta prueba estandarizada a gran escala tiene como objetivos brindar información sobre los logros de aprendizaje de los estudiantes y comparar en el tiempo los resultados para informar sobre la evolución de los aprendizajes (Ministerio de Educación, 2016b).

Para el año 2019, el Ministerio de Educación (2020a) reporta que se evaluó a los estudiantes de 2.° y 4.° grado de primaria (165 658 y 125 540 estudiantes de 5976 y 4799 escuelas respectivamente) y 2.° grado de secundaria (511 874 estudiantes de 13 437 escuelas), utilizando preguntas de opción múltiple en formato de lápiz y papel. Además, se recogió información de diferentes actores de la comunidad educativa (estudiantes, padres, docentes y directores) mediante cuestionarios. Para el nivel de secundaria, la prueba de Lectura se construyó considerando evaluar una de las competencias planteadas por el CNEB. Específicamente, la competencia “Lee diversos textos escritos en su lengua materna” y las tres capacidades definidas para esta: obtiene información del texto escrito, infiere e interpreta el significado del texto y reflexiona sobre la forma, el contenido y el contexto del texto (Ministerio de Educación, 2016a, 2022a). La prueba de Lectura se aproximó a estas capacidades a través de cinco tipos de textos escritos, agrupados en dos formatos textuales y en tres tipos de contextos diferentes. En la tabla I se muestra la organización de textos que tuvo la evaluación en esta área.

Recogida de prácticas pedagógicas del docente en la ECE

La UMC del Minedu desarrolló un cuestionario para recoger información sobre las características, percepciones y prácticas pedagógicas de los docentes, centrándose en características del enfoque constructivista y buscando aquellas que influyan en el rendimiento educativo. El cuestionario incluyó escalas relacionadas con la práctica pedagógica del docente, incluyendo las relacionadas con el tipo de material de lectura que usa el docente y la frecuencia con la que se presenta a los estudiantes. También, aquellas relacionadas con las prácticas pedagógicas de lectura, clima de aula y percepción de los estudiantes sobre la práctica pedagógica de sus docentes (Rodríguez, Jenaro y Castaño, 2022). En la tabla II se muestran los ítems de dichas escalas.

Tomando en cuenta las limitaciones por la disponibilidad de datos, esta investigación trata de identificar y cuantificar la relación entre las prácticas pedagógicas del docente de Comunicación y el rendimiento de los estudiantes en escuelas públicas urbanas, utilizando los datos de la ECE del 2019. Así, se plantea la hipótesis de que estas prácticas tienen un impacto sobre el rendimiento de los estudiantes en Lectura. En las siguientes secciones se detalla la estrategia analítica utilizada para realizar las estimaciones correspondientes y los resultados derivados de su aplicación a fin de comprobar la hipótesis planteada.

Metodología

Participantes

La población objetivo corresponde a los estudiantes y docentes de comunicación de 2.° grado de secundaria en escuelas públicas urbanas de Perú que participaron en la ECE en el año 2019. El total de estudiantes en la muestra utilizada fue de 114 093. Los cuales contaban con información de su rendimiento en Lectura y factores asociados a su contexto familiar. Asimismo, se consideró 5568 docentes y 1609 directores (o escuelas) que respondieron cuestionarios con información sobre sus características personales y contextuales.

Variables

La variable criterio es el puntaje alcanzado por el estudiante en la ECE en Lectura. Las variables predictoras corresponden a información recogida en los cuestionarios de factores asociados aplicados junto con la prueba. Se consideraron variables sociodemográficas y de percepción de los estudiantes, docentes y directores. Las variables de los estudiantes se presentan en la tabla III. Las escalas fueron construidas por la UMC del Minedu y son válidas y confiables (Ministerio de Educación, 2020b).

Las características y percepciones de los docentes y directores se muestran en la tabla IV. Al igual que con las escalas de estudiantes, estas fueron elaboradas por la UMC del Minedu y son válidas y confiables (Ministerio de Educación, 2020b).

Estrategia analítica

Para el análisis de los datos, se consideraron dos etapas. La primera, se centra en realizar un análisis descriptivo de las características de la muestra seleccionada. La segunda, dada la estructura anidada de los datos en un contexto educativo (Gaviria y Castro, 2005; Raudenbush y Bryk, 2002), propone tres modelos de estructura multinivel para analizar la relación que los diferentes factores tienen con el rendimiento en la ECE.

Se estimó un modelo que incorporaba las características de los estudiantes. Luego, se incluyeron variables relacionadas al docente. Por último, se agregaron variables relacionadas al director. Para el ajuste de los modelos, se consideraron los indicadores AIC y BIC. Se evaluó que estos indicadores disminuyeran a medida que los modelos se complejizaban. Los análisis se realizaron utilizando la función lmer del paquete lm4 del lenguaje R (Bates et al., 2014).

Las escalas utilizadas se estandarizaron con una media de 0 y DE de 1. Los modelos multinivel tomaron como nivel 1 a los estudiantes y sus características y como nivel 2 a las características de los docentes y directores agrupados en aulas. Al ser una muestra representativa del área urbana, se usaron pesos construidos por la UMC para el análisis de los datos.

Resultados

Los resultados obtenidos en esta investigación se presentan en dos secciones. Primero, se presenta la distribución de las principales características de la muestra (tabla V) y luego se analizan las correlaciones entre las variables utilizadas. En segundo lugar, se examinan los modelos y los efectos de las variables sobre el rendimiento. Para ello, se comparan los índices de ajuste de cada modelo.

La distribución de género es equitativa entre hombres y mujeres. También, la mayoría de los estudiantes hablan castellano y la mayoría proviene de escuelas públicas urbanas. Acerca del nivel socioeconómico², el 68.93% pertenece al nivel bajo y muy bajo. Solo el 7.06% pertenece al nivel alto. El 6.51% de estudiantes no ha asistido a educación inicial (3 a 5 años) y el 17.68% ha repetido al menos un grado.

La tabla VI muestra la distribución de las características de los docentes y directores según el sexo, la experiencia y nivel educativo. Cabe mencionar que el 62.59% de los docentes son mujeres. Por el contrario, entre los directores estas representan el 32.57%. El 37.39% de los docentes tiene estudios de posgrado. En el caso de los directores, el 69.42% de estos cuenta con posgrado. Por último, más del 80.00% de ambos grupos son profesionales experimentados.

En el gráfico I se muestran las correlaciones entre los diferentes índices del estudiante y el rendimiento en Lectura. La diagonal presenta la distribución del índice entre los estudiantes. Por debajo de la diagonal, se observa la distribución de datos entre las variables correlacionadas. Entre los índices que más correlacionan con el rendimiento, el índice socioeconómico (ISE) de la escuela (.346) resalta junto con el individual del estudiante (.294). “Convivencia: relación entre estudiantes” no presenta una correlación estadísticamente significativa con el rendimiento y “creencias sobre la lectura: lectura como talento natural” se relaciona negativamente con este último.

El índice “convivencia: sentido de pertenencia” se relaciona negativamente con el rendimiento. Esto señala que a mayor nivel de identificación del estudiante con la escuela, menor tiende a ser el rendimiento que alcanza. Es posible que esta relación se encuentre influenciada por variables no consideradas en el estudio.

Con respecto a la relación entre los índices del docente y el rendimiento, el gráfico II muestra que todos alcanzan significancia estadística. Sin embargo, los coeficientes son bastante pequeños (menor a .05). Asimismo, tres de los índices se relacionan negativamente con el rendimiento: cobertura curricular, lectura como talento natural y clima de disciplina en el aula. Todos los índices reportados presentan correlaciones de tamaño medio entre ellos.

El gráfico III muestra los índices reportados por el director, a pesar de alcanzar significancia estadística el índice de planificación estratégica presenta un coeficiente bastante pequeño (menor a .05).

Modelos de factores asociados

Los resultados de los cuatro modelos se presentan en las tablas VII y VIII. La tabla VII presenta los efectos a nivel de variables del estudiante y la tabla VIII los efectos a nivel de contexto escolar. Además, se muestran los valores de los indicadores de bondad de ajuste AIC y BIC para cada modelo. El primer modelo planteado es el modelo nulo, con el objetivo de estimar cuánto de la varianza del rendimiento es explicada por las características del estudiante (nivel 1) y el contexto escolar (nivel 2) mediante el cálculo de la correlación intraclase (ICC)³. El ICC obtenido es de .24, lo que significa que las variables del contexto escolar explicarían el 24.0% de la varianza del rendimiento.

En el modelo 01 se consideran variables relacionadas con el estudiante. Todas las variables son estadísticamente significativas. El sexo del estudiante no presenta un efecto importante (βi=.03). La lengua materna y la repitencia son factores relevantes en su relación con el rendimiento. Aquellos estudiantes con lengua materna originaria obtienen un 35.0% de una DE menos de rendimiento que sus pares con lengua materna castellana. Los estudiantes que han repetido algún grado obtienen un 33.0% de una DE menos de rendimiento que aquellos que no repitieron. Asistir a educación inicial se relaciona con un cambio en el rendimiento de 18.0% de una DE. Sin embargo, el ISE del estudiante presenta un coeficiente pequeño (βi=.12), posiblemente debido a la homogeneidad socioeconómica de la muestra utilizada (tabla VIII).

Los índices de percepción de habilidad en lectura y autoeficacia para la lectura tienen un efecto negativo en el rendimiento, con cambios de 18.0% y 11.0% de una DE respectivamente. Sin embargo, se debe tener en cuenta que el rendimiento también afecta a estas escalas. Aquellos estudiantes con rendimiento alto podrían presentar niveles altos de autoeficacia en lectura. Para estos índices la correlación entre ambas variables es pequeña (menor a .20).

La percepción de los estudiantes sobre las prácticas pedagógicas del docente presenta una influencia baja en el rendimiento (β_i=.05). Tal vez, debido a problemas de deseabilidad en la respuesta de los estudiantes. Un indicio de ello es la acumulación de casos hacia la derecha en la densidad de la escala (gráfico I), lo que implica poca variabilidad de la escala. Los coeficientes de estas variables son similares en los siguientes modelos, excepto el ISE del estudiante, que se reduce al incluir el ISE promedio de la escuela.

Los modelos siguientes incluyeron variables de contexto escolar, como la práctica pedagógica del docente (modelo 02) y, luego, variables del director (modelo 03). Los resultados (tabla VIII) muestran que el ISE promedio de la escuela tiene un impacto mediano en el rendimiento (β_i=.23). Ello, significa que escuelas con mayor ISE promedio alcanzan un mayor rendimiento en Lectura. Esto, podría relacionarse con condiciones de segregación socioeconómica. Variables como la experiencia del docente, su nivel educativo, la cobertura curricular, lectura de diversos tipos de texto, la autoeficacia sobre la enseñanza de la lectura, la autoeficacia sobre la lectura, la interacción con otros docentes y el clima disciplinario en el aula resultan estadísticamente significativas, pero con un impacto mínimo sobre el rendimiento. En el modelo 03, ninguna variable del directo y su gestión escolar influyó en el rendimiento de los estudiantes.

En relación con la bondad de ajuste de estos modelos, se observa que el modelo 02 mejora en los valores del AIC y el BIC en comparación con el modelo 01, pero la adición de variables relacionadas al director y su gestión (modelo 03) no aportan a la explicación del rendimiento.

Los resultados indican que el contexto sociofamiliar es el principal factor que influye sobre el rendimiento en Lectura, especialmente la repetición de curso y el ISE promedio de la escuela. Los factores relacionados con los docentes, como su práctica pedagógica y la gestión de la escuela, no presentan relación con el rendimiento en Lectura. Estos resultados son contradictorios a lo esperado y plantean la interrogante de por qué las prácticas pedagógicas de los docentes no se relacionan con el rendimiento de los estudiantes. En la sección siguiente se abordarán posibles explicaciones.

Discusión

La investigación buscó establecer una relación entre la práctica pedagógica del docente y el desarrollo de competencias de los estudiantes en el área de Comunicación, mediante el uso de modelos de regresión multinivel con datos de la ECE del 2019. Tomando en cuenta ello, a continuación, se presenta una discusión de los hallazgos, las limitaciones del estudio y algunas líneas de investigación que a futuro podrían complementar lo expuesto en este documento.

Los resultados de la ECE 2019 en Lectura entre estudiantes de escuelas públicas urbanas están asociados principalmente a factores individuales y actitudinales

Los resultados señalan que el rendimiento estudiantil está vinculado principalmente al contexto socioeconómico y familiar, con estudiantes en situación de vulnerabilidad económica teniendo menos oportunidades de aprendizajes. Ello indica que las escuelas públicas urbanas no están logrando superar las desigualdades socioeconómicas de sus contextos. Así, la evidencia sugiere que el rendimiento está determinado por el punto de partida socioeconómico del estudiante, planteando preguntas sobre cómo la escuela puede enfrentar esta desigualdad y qué aspectos deben mejorarse en los docentes para lograr una mejora significativa.

Asimismo, llama la atención que el sexo del estudiante no esté asociado con las diferencias en el rendimiento. Diversas investigaciones señalan que el ser mujer se suele asociar a un mayor rendimiento en Lectura. Por el contrario, eso no sucede entre los estudiantes de escuelas públicas urbanas peruanas. No obstante, ello podría cambiar si se considerara dentro de los análisis a los estudiantes de escuelas privadas y/o rurales. En todo caso, estas escuelas parecen estar desarrollando una similar cantidad de aprendizajes entre los estudiantes hombres y mujeres. En línea con lo anterior, también llama la atención el tamaño del efecto de la repitencia. Ello, invita a reflexionar sobre la necesidad de analizar a profundidad la relación entre ambas variables y el sentido de causalidad que podría existir entre ellas (López y García, 2021).

Dentro de las variables relacionadas con las percepciones de los estudiantes, los hallazgos señalan la importancia de la creencia sobre la naturaleza de la habilidad lectora como algo innato. La relación de esta variable con el rendimiento puede explicarse por una mayor exposición a oportunidades de aprendizaje que estarían teniendo los estudiantes, tanto dentro como fuera de la escuela. Los estudiantes expuestos a más tareas de lectura probablemente perciban mejoras en su habilidad lectora y rendimiento académico en la prueba. Esto moldea y retroalimenta la percepción de que la habilidad lectora se aprende y modifica.

La nula relación entre las prácticas pedagógicas del docente y liderazgo pedagógico del director podría estar relacionada con factores del contexto educativo peruano y problemas de deseabilidad en el reporte de la información

El hecho de que las variables relacionadas con el docente y su práctica pedagógica no tienen un impacto sobre el rendimiento cobra sentido dada la sobrecarga de información que reciben los docentes desde diferentes frentes. Por un lado, se tienen las normativas, documentos de apoyo y capacitación que ha desarrollado el Ministerio de Educación y pone a disposición de los docentes y, por otro lado, las exigencias y capacitaciones de las autoridades educativas locales. Adicionalmente, los docentes lidian con las exigencias particulares que las instituciones educativas ponen sobre ellos. Esto deja poco tiempo para los docentes para procesar y aplicar esta información en el aula.

También, las reformas educativas impulsadas por el Estado para mejorar la calidad docente en las escuelas han fallado debido a la falta de articulación entre los diferentes niveles de gestión educativa y los constantes cambios en los enfoques de las intervenciones (Cuenca y Vargas, 2018). Asimismo, los docentes no han podido apropiarse de los documentos curriculares y prácticas pedagógicas efectivas (Guerrero, 2009; León Zamora, 2018; Rivas, 2015). Por otro lado, se debe considerar que la recolección de percepciones a través de cuestionarios de opción múltiple tiene una limitación asociada a la dificultad de recoger respuestas honestas debido a la deseabilidad.

Este resultado, llama a reflexionar, sobre la distancia entre lo que reporta el docente sobre su práctica pedagógica y lo que sucede en las aulas. También, qué tanto se conoce el proceso que sigue el docente para materializar su práctica pedagógica en clase. Además, hay que considerar que estos estudiantes han transitado la escolaridad durante una etapa de constantes cambios curriculares (Cuenca, 2013; León Zamora, 2018; Rivas, 2015) y pueden haber visto afectado sus aprendizajes. En este sentido, la inestabilidad política y la falta de articulación entre los diferentes niveles del Estado puede ser un factor negativo en la trayectoria educativa de los estudiantes (de Belaunde, 2011; Matos Mar, 2011).

Los resultados de los modelos multinivel muestran una baja relación entre las variables asociadas al docente y el rendimiento académico. Esto indica que la eficacia del docente no se enmarca en un solo aspecto sino en varios relacionados entre sí. Por lo tanto, cualquier acción o intervención para mejorar la calidad docente debe considerar las percepciones y creencias de los docentes y no solo su conocimiento o certificación, tanto en su formación inicial como en servicio. Es importante también tener en cuenta que el cuestionario utilizado considera ciertas prácticas pedagógicas y es posible que otras no consideradas también tengan efecto en el aprendizaje.

Limitaciones del estudio y futuras líneas de investigación

Es importante mencionar las limitaciones de esta investigación. A pesar de haber propuesto modelos que abarcan diversos aspectos del contexto socioeducativo de los estudiantes, este ámbito sigue siendo sumamente complejo. Se necesita profundizar en identificar medidas objetivas y fiables que reflejen las prácticas pedagógicas de los maestros.

Los hallazgos de esta investigación, sugieren la necesidad de investigar cualitativamente sobre los docentes y sus prácticas pedagógicas diarias en el aula. Además, contar con un sistema de observación objetiva en el aula y analizar factores del hogar como el involucramiento de los padres y los recursos para el aprendizaje de la lectura dentro del hogar.

Referencias bibliográficas

Arcia, G., & Laguna, J. (2004). Análisis de los factores asociados con el rendimiento académico en 3º y 6º grados de primaria. Ministerio de Educación de Nicaragua.

Arenas, C., & Ámbros, A. (2021). Efecto mediacional de las habilidades lectoras básicas e intermedias en la relación comprensión y rendimiento académico de estudiantes de primero de Educación Secundaria Obligatoria. Revista de Educación, 394, 129–156. DOI: https://doi.org/10.4438/1988-592X-RE-2021-394-503

Ausbel, D. (1976). Psicología educativa. Un punto de vista cognoscitivo. Editorial Trillas.

Balarin, M. (2016). La privatización por defecto y el surgimiento de las escuelas privadas de bajo costo en el Perú. ¿Cuáles son sus consecuencias? Revista de Sociología de la Educación-RASE , 9(2), 181–196.

Bates, D., Mächler, M., Bolker, B., & Walker, S. (2014). Fitting Linear Mixed-Effects Models Using lme4. Journal of Statistical Software, 67(1), 1–48. DOI: https://doi.org/10.18637/jss.v067.i01

Belfi, B., Gielen, S., Fraine, B., Verschueren, K., & Meredith, C. (2015). School-based social capital: The missing link between schools’ socioeconomic composition and collective teacher efficacy. Teaching and Teacher Education, 45, 33–44. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tate.2014.09.001

Beltrán, A., & Seinfeld, J. (2012). La trampa educativa en el Perú; Cuando la educación llega a muchos, pero sirve a pocos. Universidad del Pacífico.

Berger, M., & Toma, E. (1994). Variation in State Education Policies and Effects on Student Performance. Journal of Policy and Management, 13(3), 477–491.

Campos, D., Contreras, P., Riffo, B., Véliz, M. y Reyes, A. (2014). Complejidad textual, lecturabilidad y rendimiento lector en una prueba de comprensión en escolares adolescentes. Universitas Psychologica, 13(3), 1135–1146.

Caro, D. (2003). ¿Cómo mejorar el desempeño académico de los estudiantes que asisten a escuelas en las zonas pobres del Perú? En E. Vásquez y D. Winkelried (Eds.), Buscando el bienestar de los pobres: ¿Cuán lejos estamos? (pp. 175–207). Universidad del Pacífico.

Caro, D., Lenkeit, J., & Kyriakides, L. (2015). Instructional approaches and differential effectiveness across learning contexts: Evidence from PISA 2012. Studies in Educational Evaluation, 49, 30–41.

Coleman, J. (1966). Equality of Educational Opportunity. U.S. Department of Health, Education and Welfare. Office of education.

Creemers, B., & Kyriakides, L. (2007). The dynamics of educational effectiveness: A contribution to policy, practice and theory in contemporary schools. Routledge. DOI: https://doi.org/10.4324/9780203939185

Cuenca, R. (2013). La escuela pública en Lima Metropolitana ¿Una institución en extinción? Revista Peruana de Investigación Educativa, 5, 73–98.

Cuenca, R., & Vargas, J. (2018). Perú: el estado de las políticas públicas docentes. (Documento de trabajo, 242. Serie Educación, 17). Instituto de Estudios Peruanos.

Cueto, S., León, J., Ramírez, C., & Guerrero, G. (2008). Oportunidades de aprendizaje y rendimiento escolar en Matemática y Lenguaje. Revista Electrónica Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 6(1), 29–41.

De Belaunde, C. (2011). Profundizando las brechas. Una mirada a la desigualdad en los estudios sobre el sistema educativo peruano. En J. Cotler y R. Cuenca (Eds.), Las desigualdades en el Perú. Balances críticos (pp. 273–329). Instituto de Estudios Peruanos

Ertmer, P., & Newby, T. (2013). Behaviorism, cognitivism, constructivism: Comparing critical features from an instructional design perspective. Performance Improvement Quarterly, 26(2), 43–71.

Freire, S., & Miranda, A. (2014). El rol del director en la escuela: el liderazgo pedagógico y su incidencia sobre el rendimiento académico (Avances de investigación 17). Grupo de Análisis para el Desarrollo

Fuller, B., & Clarke, P. (1990). Raising schools effects while ignoring culture. Local conditions and the influence of classroom, tools, rules and pedagogy. Review of Educational Research, 64(1), 119–157.

Gaviria, J., & Castro, M. (2005). Modelos jerárquicos lineales. La Muralla.

Guerrero, L. (2009). Política docente: balance del período. En Foro Educativo (Ed.), La educación en los tiempos del APRA: balance 2006 - 2009 (pp. 15–36). Foro Educativo.

Hammonds, C., & Lamar, C. (1972). La enseñanza: su orientación, sus funciones, sus motivaciones. Editorial Trillas.

Hanushek, E., & Taylor, L. (1990). Alternative Assessments of the Performance of Schools: Measurement of State Variations in Achievement. Journal of Human Resources, 25(2), 179–201.

Hanushek, E., & Woessmann, L. (2009). Do better schools lead to more growth? Cognitive skills, economic outcomes, and causation. Journal of Economic Growth, 17(4), 267–321. DOI: https://doi.org/10.1007/s10887-012-9081-x

Harbinson, R., & Hanushek, E. (1992). Educational performance of the poor: lessons from rural northeast Brazil. World Bank Group.

Hernández, P., Hernández, C., Capote, C., & García, J. (2003). La percepción del alumnado de las teorías psicoeducativas de los mejores y peores profesores [Comunicación presentada en el IV Congreso Internacional de Psicología y Educación]. Recuperado de http://www.tafor.net/images/Comunica001.pdf.

Horn, A., & Marfán, J. (2010). Relación entre liderazgo educativo y desempeño escolar: Revisión de la investigación en chile. Psicoperspectivas, 9(2), 82–104. DOI: https://doi.org/10.5027/PSICOPERSPECTIVAS-VOL9-ISSUE2-FULLTEXT-116

La Serna, K. (2011). El producto del aprendizaje: el rendimiento académico. En K. La Serna (Ed.), Retos para el aprendizaje: de la educación inicial a la universidad. Investigaciones explicativas sobre el rendimiento académico de los estudiantes peruanos (pp. 19–103). Universidad del Pacífico

Leithwood, K., Harris, A., & Hopkins, D. (2008). Seven strong claims about successful school leadership. School Leadership & Management, 28(1), 27–42

León Zamora, E. (2018). El fenómeno ECE y sus efectos en las prácticas docentes. ENACCIÓN.

Lloyd, P., & Fernyhough, C. (1999). Lev Vigotsky. Critical Assessments [Vol. I]. Routledge.

López, F., & García, I. (2021). La repetición de curso y la graduación en Educación secundaria obligatoria en España. Análisis empíricos y recomendaciones políticas. Revista de Educación, 394, 325–353. DOI: https://doi.org/10.4438/1988-592X-RE-2021-394-510

Martín, E., Marchesi, A., & Pérez, E. (2008). Variables that Predict Academic Achievement in the Spanish Compulsory Secondary Educational System: A Longitudinal, Multi-Level Analysis. The Spanish Journal of Psychology, 11(2), 400–413. DOI: https://doi.org/10.1017/S113874160000442X

Martín, L., Aramayo, K., Rodríguez, J., & Saiz, M. (2022). La procrastinación en la formación inicial del profesorado: el rol de las estrategias de aprendizaje y el rendimiento académico. Educación XX1, 25(2), 65–88. DOI: https://doi.org/10.14201/teri.23580

Martínez, T., Ávila, V., Ysla, L., & Sellés, P. (2022). Fortalecimiento de los precursores de la Lectura en estudiantes prelectores. Revista de Educación, 396, 177–204. DOI: https://doi.org/10.4438/1988-592X-RE-2022-396-534

Matos Mar, J. (2011). Estado desbordado y sociedad nacional emergente. Universidad Ricardo Palma.

Ministerio de Educación, Cultura y Deporte. (2016a). Currículo Nacional de la Educación Básica. Autor.

Ministerio de Educación, Cultura y Deporte. (2016b). Regiones en perspectiva. La influencia de los factores asociados al aprendizaje al término de la educación primaria [Estudios Breves N.° 2]. Oficina de Medición de la Calidad de los Aprendizajes.

Ministerio de Educación, Cultura y Deporte. (2017). ¿Qué sucede con los aprendizajes en la transición de primaria a secundaria? Una mirada desde la equidad y la eficacia escolar diferenciada. Oficina de Medición de la Calidad de los Aprendizajes.

Ministerio de Educación, Cultura y Deporte. (2018). Perfiles de liderazgo pedagógico en escuelas primarias y su relación con el rendimiento [Zoom educativo N°5]. Oficina de Medición de la Calidad de los Aprendizajes.

Ministerio de Educación y Formación Profesional. (2020a). Presentación de resultados ECE - EM 2019 [Presentación de PowerPoint]. Recuperado de http://umc.minedu.gob.pe/resultadosnacionales2019/.

Ministerio de Educación y Formación Profesional. (2020b). Reporte técnico de los índices de estudiantes, docentes y directores en la Evaluación Censal de Estudiantes 2019 [Documento interno de trabajo]. Oficina de Medición de la Calidad de los Aprendizajes.

Ministerio de Educación y Formación Profesional. (2022a). Compresión del enfoque del área de Comunicación y las competencias del CNEB [Presentación de PowerPoint]. Recuperado de https://minedu.digital/?s=enfoque+del+area+de+comunicación.

Ministerio de Educación y Formación Profesional. (2022b). Matriz de índices de cuestionarios de la Evaluación Censal de Estudiantes 2019 [Documento interno de trabajo]. Oficina de Medición de la Calidad de los Aprendizajes.

Mizala, A., & Romaguera, P. (1999). Factores que determinan el desempeño escolar en Bolivia [Documento de trabajo N.°61]. Centro de Economía Aplicada de la Universidad de Chile.

Monge, C., & Gómez, P. (2020). El papel de la convivencia escolar en la formación inicial del profesorado de educación infantil y primaria. Teoría de la Educación. Revista Interuniversitaria, 33(1), 197–220. DOI: https://doi.org/10.14201/teri.23580

Murillo, J., & Martínez, C. (2018). Factores de aula asociados al desarrollo integral de los estudiantes: un estudio observacional. Estudios pedagógicos XLIV, 1, 181–205.

Ortega, P., & Romero, E. (2020). El valor de la experiencia del alumno como contenido educativo. Teoría de la Educación. Revista Interuniversitaria, 33(1), 89–110. DOI: https://doi.org/10.14201/teri.23615

Phillips, D. (1995). The good, the bad and the ugly: the many faces of constructivism. Educational Researcher, 24(7), 5–12.

Raudenbush, S., & Bryk, A. (2002). Hierarchical linear models: Applications and data analysis methods. SAGE Publications. DOI: https://doi.org/10.2466/pms.2002.94.2.671

Risso, A., Peralbo, M., & Lozano, A. (2010). Cambios en las variables predictoras del rendimiento escolar en enseñanza secundaria. Psicothema, 22(4), 790–796

Rivas, A. (2015). América Latina después de PISA: lecciones aprendidas de la educación en siete países (2000-2015). CIPPEC-Natura-Instituto Natura.

Rodríguez, M., Jenaro, C., & Castaño, R. (2022). La percepción de los alumnos como indicador de inclusión educativa. Educación XX1, 25(1), 357–379. DOI: https://doi.org/10.5944/educXX1.30198

Serván, S., & Tantaleán, E. (2011). ¿Explican la formación y las estrategias didácticas del docente las diferencias del rendimiento académico de los estudiantes de colegios públicos y privados? En K. La Serna (Ed.), Retos para el aprendizaje: de la educación inicial a la universidad. Investigaciones explicativas sobre el rendimiento académico de los estudiantes peruanos (pp. 171–249). Universidad del Pacífico.

Summer, A., & Wolfe, B. (1977). Do Schools Make a Difference? American Economic Association, 67(4), 639–652. Recuperado de https://www.jstor.org/stable/1813396.

Von Glasersfeld, E. (1996). Footnote to “The many faces of constructivism”. Educational Researcher, 25(6), 19.

Willms, D., & Somer, M. (2001). Family, Classroom, and School Effects on Childrens Educational Outcomes in Latin America. School Effectiveness and School Improvement, 12(4), 409–445. DOI: https://doi.org/10.1076/sesi.12.4.409.3445

Información de contacto: Manuel Alfredo Marcos Balabarca Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Educación y Formación del Profesorado c/ Rector Royo Villanova, s/n. 28040, Madrid, Spain. E-mail: manumarc@ucm.es

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¹ Los resultados no son contradictorios con los de Hanushek y Taylor (1990), ya que este estudio se enfoca en países desarrollados, mientras que Harbinson y Hanushek (1992) en un contexto rural de Brasil, donde la infraestructura educativa influye en el rendimiento de los estudiantes.

² Para más información sobre la construcción del índice socioeconómico, revisar Ministerio de Educación (2018b).

³ Este indicador se calcula como la proporción obtenida de dividir la varianza del nivel 2 (varianza del aula) entre la suma de la varianza del aula y la varianza residual del modelo.