Avances del estudio longitudinal de primaria: comprensión de textos y matemática entre el primer y quinto grado en escuelas estatales de Lima Metropolitana

FORMULARIO PARA LA PRESENTACIÓN DE RESUMEN DE PONENCIA
TÍTULO DE LA PONENCIA: AVANCES DEL ESTUDIO LONGITUDINAL DE PRIMARIA
(ELP) COMPRENSIÓN DE TEXTOS Y MATEMÁTICA ENTRE EL PRIMER Y QUINTO
GRADO EN ESCUELAS ESTATALES DE LIMA METROPOLITANA
AUTOR: Andrés Burga León
CORREO ELECTRÓNICO: [email protected]
INSTITUCIÓN DE PROCEDENCIA:MED
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RESUMEN DE LA INVESTIGACIÓN
1. Justificación
Siendo la educación un proceso continuo y acumulativo, la medición del cambio,
llámese este aprendizaje, desarrollo, progreso o mejora, es uno de los temas que más ha
interesado en la investigación educativa con la finalidad de identificar las razones por las
cuales un individuo avanza de una situación a otra (Master, Meiers y Rowe, 2004). Es
precisamente ante este creciente interés de medir y analizar los cambios en los aprendizajes
que surgen los estudios longitudinales. Los estudios longitudinales consisten en la medición
de una característica de una determinada cohorte a lo largo del tiempo. Esta medición
continua permite obtener información del estado de dicha característica en diferentes
momentos del tiempo, lo cual permite estudiar los cambios producidos en esta durante el
periodo de análisis (Menard, 2002; Singer y Willet, 2003). Al permitir el seguimiento de una
misma cohorte de población a lo largo del tiempo, los estudios longitudinales permiten una
mayor precisión para analizar los cambios en comparación a los estudios de corte
transversal1 que son comúnmente utilizados para analizar dichos cambios (Singer y Willet,
2003).
A las diferencias explicadas por cambios atribuidos al tiempo (edad) se le denomina
efecto tiempo (efecto edad), mientras que a los cambios atribuidos a diferencias entre las
cohortes comparadas se le denomina efecto cohorte (Diggle et. Al 2002). Los estudios
longitudinales al consistir en un seguimiento del mismo grupo de estudiantes carecen de
efecto cohorte, de allí que permitan analizar los cambios atribuidos al tiempo (edad). Al
permitir separar el efecto cohorte del efecto edad, los estudios longitudinales ofrecen
mayores ventajas en comparación a los estudios de corte transversal, de allí que el análisis
realizado en base a datos transversales sea insuficiente (Menard, 2002).
1
Los estudios de corte transversal consisten en la medición de una misma característica a grupos de individuos diferentes en
un mismo periodo de tiempo
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Dadas las ventajas de los estudios longitudinales para analizar cambios, (llámense
estos avances en los aprendizajes de los estudiantes o en el desarrollo de los niños), se
propone que esta es la mejor estrategia a implementarse con la finalidad de conocer como
se están dando los aprendizajes de los estudiantes de primaria, dentro de nuestro sistema
educativo. Se espera además que a partir de los hallazgos del presente estudio se puedan
identificar estrategias para mejorar el desarrollo de las capacidades de los estudiantes.
2. Objetivos.
Describir la curva de crecimiento en los aprendizajes del área de Comprensión de
Textos Escritos durante la educación
primaria en instituciones educativas
públicas de Lima Metropolitana.
Describir la curva de crecimiento en los aprendizajes del área de Lógico
Matemática durante la educación primaria en instituciones educativas públicas
de Lima Metropolitana.
Analizar qué factores se encuentran asociados a la presencia de distintas curvas
de crecimiento en los aprendizajes en el área de Comprensión de Textos Escritos
durante la educación
primaria en instituciones educativas públicas de Lima
Metropolitana.
Analizar qué factores se encuentran asociados a la presencia de distintas curvas
de crecimiento en los aprendizajes en el área de Lógico Matemática durante la
educación primaria en instituciones educativas públicas de Lima Metropolitana.
3. Aproximación conceptual
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El marco teórico se elaboró en torno a la revisión de los conceptos de comprensión
de textos y matemática, asumiendo los enfoques Comunicativo textual y de Resolución de
problemas, respectivamente.
.
4. Métodos
Participantes
La población está constituida por todos los estudiantes que se encontraban
matriculados en el año 2007 en primer grado de primaria en Instituciones Educativas de
Gestión Pública que atienden por lo menos a 20 estudiantes por sección y están ubicadas
dentro de Lima Metropolitana. La población fue restringida de esta manera, pues con un
número menor de estudiantes por sección, no se lograrían resultados muy estables en el
modelo de factores asociados. En total, son 821 instituciones educativas, que agrupan a
75 976 estudiantes en primer grado de primaria.
En cuanto al muestreo, se utilizó para los cálculos del tamaño de muestra, un
coeficiente de correlación intraclase de 0,15 tomado a partir de los resultados en
comunicación y en matemática de la EN2004 en alumnos de 2º grado de primaria, de
instituciones educativas estatales de Lima Metropolitana. Para asegurar un margen de error
de ±5 y un nivel del confianza del 95%, se necesitaría una muestra de 94 IE, tomando un
mínimo de 10 alumnos en cada una de ellas, lo que daría una muestra de 940 alumnos.
Considerando la pérdida en esta muestra al final del estudio longitudinal debido al
índice de deserción escolar (5%); el índice de movilidad escolar (10% es el porcentaje
estimado de alumnos que cambian de escuela durante la primaria); y el porcentaje previsto
por deserción del estudio (20%), se consideró aumentar la cantidad de alumnos. Además,
ya que existe la posibilidad de perder escuelas completas a lo largo del estudio, se trabajó
con una muestra de 100 escuelas y un máximo de 32 alumnos en cada una de ellas.
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Instrumentos
Se aplicaron pruebas de logro orientadas a evaluar:
Comprensión de Textos Escritos: proceso en el que el lector utiliza sus
conocimientos previos (conocimiento del mundo y del lenguaje, y pautas
culturales) para interactuar con el texto y reconstruir su sentido (UMC, 2004).
Razonamiento Lógico Matemático: dominio de habilidades y conocimientos
matemáticos útiles para desempeñarse eficazmente ante situaciones
problemáticas novedosas o rutinarias, cuya solución requiera la puesta en
práctica de dichas habilidades y conocimientos (UMC, 2004).
Las evidencias sobre la confiabilidad de las medidas fueron establecidas mediante el
uso del índice de separación de personas. Este índice indica que tan bien sirven las
medidas de un test para diferenciar las cantidades de rasgo latente que poseen los
evaluados (Wrigth y Masters, 1982). Un índice menor a 0,50 indica que las diferencias entre
las medidas son producidas principalmente por el error de medición (Fisher, 1992). Los
valores obtenidos en las pruebas de Comprensión de textos fluctúan entre 0,71 y 0,87;
mientras que en Matemática, varían entre 0,80 y 0,88.
Se obtuvieron evidencias sobre la validez de las escalas, mediante el análisis de la
unidimensionalidad de los ítems. En este caso, se realizó un análisis de componentes
principales de los residuos, luego de ajustar el modelo Rasch unidimensional (Linacre,
2005). Este mismo autor señala que si bien no existen parámetros absolutos para interpretar
esta información, sugiere que si el primer autovalor contiene menos del 5% de varianza y/o
si su valor es menor que 3.0 no hay serias evidencias que atenten contra el supuesto de
unidimensionalidad y por lo tanto los datos se pueden analizar adecuadamente utilizando
modelos Rasch. Estas condiciones se cumplen para todas las aplicaciones realizadas entre
primero y quinto grado de primaria.
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Estrategias de análisis
Las medidas derivadas del modelo Rasch tienen un origen y escala indeterminados.
Para solucionar esta determinación suele fijarse la escala en la media de la habilidad de las
personas o de la dificultad de los ítems. Por ello las pruebas aplicadas a una misma
población en dos momentos distintos no se encuentran en la misma escala y no son
directamente comparables. A fin de poder establecer las comparaciones necesarias, se
aplicaron métodos de equiparación de las puntuaciones, basadas en el uso de ítems
comunes, lo cual constituye un escalamiento vertical.
Para analizar los resultados de las pruebas de rendimiento, modelando las curvas de
aprendizaje y los factores asociados a las mismas, se utilizarán la Ecuaciones de Estimación
Generalizadas, que permiten, dentro del contexto de la regresión, modelar estructuras de
dependencia entre datos, como las observadas en los estudios longitudinales.
5. Fuentes de información
Anderson, P. y M. Meiers (2001). Better than beige: Designing assessment tasks to enhance
learning and measure growth in the early years of school. Disponible en:
http://www.aare.edu.au/01pap/and01114.htm
Diggle, P.; Heagerty,P.; Liang, Kung-Yee y S. Zeger (2002). Analysis of Longitudinal Data.
Second edition.
Kollen, M.J. y Brennan, R.J. (2004). Test Equating, Scaling and Linking. 2ª ed. Nueva York:
Springer.
Masters, G. and M. Forster (1997) Developmental assessment. Assessment Resource Kit.
ACER press.
Masters, G., Meiers, M.. and K. Rowe (2004). Assesment and Reporting of learning
progress: The importance of monitoring growth. ACER.
Meiers, M. (----) The Journey Continues: the Longitudinal Study. ACER.
Meiers, M. (2004a) Managing longitudinal research: An account of the first six years of the
longitudinal literacy and numeracy study. ACER press.
Meiers, M. (2004b) Growth in literacy and numeracy: A longitudinal study. Paper presented
to the American Educational Research Association 2004 Annual Meeting. San Diego.
Meiers, M. and Siek Toon Khoo (2005) Describing literacy development: Perspective from
longitudinal study. ACER.
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Meiers, M. y K. Rowe (2002) Modelling children’s growth in literacy and numeracy in the
early years of schooling. ACER.
Menard, S. (2002). Longitudinal Research 2ª ed. Thousank Oaks: Sage.
Navas, M.J. (1996). “Equiparación de puntuaciones”. En: J. Muñiz (coordinador)
Psicometría, pp 293 – 370. Madrid: Universitas.
Reardon, S. (2003). Sources of Educational Inequality: The Growth of Racial / Ethnic and
Socioeconomic Test Score Gaps in Kindergarten and First Grade. Recuperado
desde: http://www.pop.psu.edu/general/pubs/working_papers/psu-pri/wp0305R.pdf
Rowe, K. (2003) The importance of teacher quality as a key determinant of student’s
experiences ands outcomes of schooling. ACER Research Conference.
Rowe, K., Pollard, J. y K. Rowe (2005) Literacy, behaviour and auditory processing: Does
teacher professional development make a difference?. Paper presented at the Royal
Australasian College of Physicians Scientific Meeting in Wellington.
Singer,J y J. Willet (2003) Applied longitudinal data analysis. Modeling change and event
occurrence. Oxford University press.
UMC (2004) Marco de trabajo de las pruebas de la Evaluación Nacional 2004. Disponible
en: http://www.minedu.gob.pe/umc/2004/marctrab/MarcTrabPruebEN2004.pdf
6. Resultados y conclusiones
SI bien hasta el momento no se ha logrado concluir con el análisis de toda la
información, un estudio preliminar ha permitido extraer las siguientes conclusiones, tomando
los datos de primero a tercer grado de primaria:
Se observa un incremento significativo en las habilidades matemáticas y de
comprensión lectora según los datos recogidos entre primer y tercer grado de
primaria. Sin embargo existen brechas entre lo aprendido por los estudiantes y lo
propuesto en el DCN.
Los resultados muestran que en comprensión de textos, hay diferencias significativas
en la forma de las curvas de crecimiento, considerando el nivel socioeconómico, el
sexo y los estudios de inicial. Aparece también un mejor desempeño en la prueba
estandarizada entre aquellos estudiantes que han cursado inicial y entre aquellos
que poseen un mejor nivel socioeconómico.
En cuanto a la habilidad matemática, no se encuentran diferencias significativas en la
forma de las curvas de crecimiento, considerando el sexo y los estudios de inicial.
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Sin embargo, aparece una diferencia significativa que indica mejores desempeños en
las pruebas estandarizada dentro del grupo de varones, entre aquellos estudiantes
que han cursado inicial y entre aquellos que poseen un mejor nivel socioeconómico.
Para la fecha de presentación de la ponencia ya se tendrán los datos de primero a
quinto de primaria analizados.
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