XVII Jornadas Argentinas de Estudios de Población
Factores asociados a la capacidad de las escuelas para reducir los efectos del nivel socioeconómico sobre los niveles de logro escolar
Eduardo Bologna, Maria Franci
Sussan Alvarez, María del Carmen Falcon Aybar, Liliana Catalina Peccoud,
Sandra Gisela Martín
04 octubre, 2023
Introducción
- Un predictor importante del desempeño escolar es el estrato social y
económico del que provienen los y las estudiantes
- Amplia bibliografía muestra que las diferencias de NSE se asocian a
los niveles de logro
- Estudiantes provenientes de hogares de condiciones sociales y
económicas desfavorables tienden a tener niveles de desempeño más
bajos
- Una parte importante de la bibliografía busca la explicación en la diferente dotación de recursos con que cuentan las escuelas a las que asisten estudiantes provenientes de diferentes estratos sociales.
Antecedentes
Gertel (2006) comparación del rendimiento en Lengua con datos del ONE 2000 por regiones:
Aquellas de menor riqueza relativa presentan un mayor peso de las variables asociadas a las escuelas, mientras que en las de mayor riqueza ocurre lo contrario.
- La escuela contribuiría con una parte importante a las políticas de igualación de oportunidades en las regiones pobres.
León (2016) meta-análisis de la relación entre el nivel socioeconómico de las familias y rendimiento académico de los estudiantes peruanos entre 2000 y 2014:
En inicial se observa mayor tamaño del efecto del nivel socioeconómico de las familias a diferencia de primaria y secundaria.
- Las escuela harían aporte a la reducción del efecto del nivel socioeconómico sobre los resultados.
El problema
¿Cómo puede la escuela mitigar la desigualdad originada por las condiciones familiares?
Fuente de datos y Método
- Se usa la base de microdatos del Operativo Aprender 2021
(primaria)
- Se modeliza la relación entre el índice de nivel socioeconómico y
los resultados de las pruebas
- Se construye una medida de síntesis que aproxima el “bienestar” de
los y las estudiantes en el aula
- Se construye un modelo para observar el efecto conjunto del nivel socioeconómico y el bienestar, así como su interacción, sobre los resultados
Componentes del índice de NSE (Ministerio de Educación)
- Nivel educativo de madres y padres
- Hacinamiento en el hogar
- Tenencia de bienes y servicios
Los tres componentes tienen posibilidad de incidir
- En riqueza de estímulos desde los primeros años de la vida
- El apoyo escolar que madres y padres pueden aportar
- La posibilidad de tener espacio para tareas escolares
- Acceso a información: libros y conectividad
Los datos muestran que esa relación existe sobre los resultados de la pruebas
# descarga de los datos de https://www.argentina.gob.ar/sites/default/files/bases_usuarias_aprender_2021_csv_act.zip
argentina_2021 <- read.csv2("G:/Mi unidad/2023/AEPA/educacion/Base estudiantes 6 grado primaria 2021.csv")
# retener casos válidos de nse
argentina_2021<-subset(argentina_2021, is.na(argentina_2021$NSE_nivel)==F)
# llevarla factor y rotular
argentina_2021$NSE_nivel<-as.factor(argentina_2021$NSE_nivel)
levels(argentina_2021$NSE_nivel)<-c("bajo", "medio", "alto")
# lo mismo para los desempeños
argentina_2021$ldesemp<-as.factor(argentina_2021$ldesemp)
levels(argentina_2021$ldesemp)<-c("Por debajo del básico",
"Básico", "Satisfactorio",
"Avanzado")
argentina_2021$mdesemp<-as.factor(argentina_2021$mdesemp)
levels(argentina_2021$mdesemp)<-c("Por debajo del básico",
"Básico", "Satisfactorio",
"Avanzado")
# gráficos
library(ggplot2)
library(ggthemes)
library(gridExtra)
library(kableExtra)
bp_lengua<-ggplot(argentina_2021, aes(NSE_nivel, lpuntaje, fill=NSE_nivel))+geom_boxplot()+
xlab("Nivel socioeconómico")+ylab("Puntaje en la prueba de lengua")+
theme_calc(base_family="serif")+theme(legend.position = "none")
bp_mate<-ggplot(argentina_2021, aes(NSE_nivel, mpuntaje, fill=NSE_nivel))+geom_boxplot()+
xlab("Nivel socioeconómico")+ylab("Puntaje en la prueba de matemática")+
theme_calc(base_family="serif")+theme(legend.position = "none")bp_lengua
bp_mate
Con los puntajes categorizados
Lengua
kable(round(100*addmargins(prop.table(table(argentina_2021$NSE_nivel, argentina_2021$ldesemp),1),2),1)) %>%
kable_styling(latex_options="scale_down")| Por debajo del básico | Básico | Satisfactorio | Avanzado | Sum | |
|---|---|---|---|---|---|
| bajo | 42.5 | 28.3 | 22.6 | 6.6 | 100 |
| medio | 18.7 | 22.1 | 37.3 | 22.0 | 100 |
| alto | 8.4 | 13.0 | 36.1 | 42.5 | 100 |
- \(\chi^2_{(6)}=74413\), \(p<.001\), \(V \ de \ Cramer=.26\)
Matemática
kable(round(100*addmargins(prop.table(table(argentina_2021$NSE_nivel, argentina_2021$mdesemp),1),2),1)) %>%
kable_styling(latex_options="scale_down")| Por debajo del básico | Básico | Satisfactorio | Avanzado | Sum | |
|---|---|---|---|---|---|
| bajo | 41.4 | 26.6 | 24.9 | 7.1 | 100 |
| medio | 20.1 | 22.9 | 42.2 | 14.9 | 100 |
| alto | 10.3 | 14.9 | 46.2 | 28.7 | 100 |
- \(\chi^2_{(6)}=52296\), \(p<.001\), \(V \ de \ Cramer=.22\)
argentina_2021$nse<-(argentina_2021$NSE_puntaje-min(argentina_2021$NSE_puntaje, na.rm = T))/
(max(argentina_2021$NSE_puntaje, na.rm = T)-min(argentina_2021$NSE_puntaje, na.rm = T))
modelo_0_lengua<-lm(lpuntaje ~ nse, data = argentina_2021)
modelo_0_mate<-lm(mpuntaje ~ nse, data = argentina_2021)Modelo cero
\(puntajes=\beta_0+\beta_1*nse\)
Lengua \(AIC=\) 6691823.7462
library(tidycat)
library(dplyr)
library(broom)
lm(modelo_0_lengua) %>%
tidy() %>%
kable()| term | estimate | std.error | statistic | p.value |
|---|---|---|---|---|
| (Intercept) | 339.4 | 0.4214 | 805.4 | 0 |
| nse | 267.2 | 0.8042 | 332.2 | 0 |
Matemática \(AIC=\) 6633414.1031
modelo_0_mate %>%
tidy() %>%
kable()| term | estimate | std.error | statistic | p.value |
|---|---|---|---|---|
| (Intercept) | 374.7 | 0.4536 | 826.1 | 0 |
| nse | 225.0 | 0.8645 | 260.2 | 0 |
Hipótesis
- Las escuelas tienen posibilidad de incidir sobre esta relación
- Las condiciones de convivencia escolar pueden moderar el efecto del nse sobre los resultados \(\rightarrow\) experiencias declarada sobre los vínculos con la escuela y con sus pares
Expresión sintética de la valoración subjetiva de los vínculos
Ítems del cuadernillo complementario
¿Te gusta ir a la escuela?
¿Te llevás bien con tus compañeros y compañeras?
Grado de acuerdo
- En la escuela tengo amigos/as
- Me siento parte de la escuela
- En la escuela siento que me excluyen
- En la escuela me siento incómodo y fuera de lugar
- En la escuela me siento solo/a
- En la escuela tengo amigos/as
Frecuencia con que otros/as estudiantes:
- me dejaron de lado a propósito
- se burlaron de mí
- me quitaron mis cosas o las rompieron
- me insultaron
- me agredieron físicamente
- pidieron a mis compañeros/as que no se junten conmigo
- dijeron mentiras sobre mí
- me amenazaron o insultaron a través de las redes sociales
- me dejaron de lado a propósito
“Índice de bienestar”
- Construido de manera aditiva
- Con ajuste de puntajes según opciones de respuesta
- Reescalado al intervalo [0; 1]
# asignar como perdidos los negativos
argentina_2021$ap32[argentina_2021$ap32<0]<-NA
argentina_2021$ap33[argentina_2021$ap33<0]<-NA
argentina_2021$ap34a[argentina_2021$ap34a<0]<-NA
argentina_2021$ap34b[argentina_2021$ap34b<0]<-NA
argentina_2021$ap34c[argentina_2021$ap34c<0]<-NA
argentina_2021$ap34d[argentina_2021$ap34d<0]<-NA
argentina_2021$ap34e[argentina_2021$ap34e<0]<-NA
argentina_2021$ap35a[argentina_2021$ap35a<0]<-NA
argentina_2021$ap35b[argentina_2021$ap35b<0]<-NA
argentina_2021$ap35c[argentina_2021$ap35c<0]<-NA
argentina_2021$ap35d[argentina_2021$ap35d<0]<-NA
argentina_2021$ap35e[argentina_2021$ap35e<0]<-NA
argentina_2021$ap35f[argentina_2021$ap35f<0]<-NA
argentina_2021$ap35g[argentina_2021$ap35g<0]<-NA
argentina_2021$ap35h[argentina_2021$ap35h<0]<-NA
# para que más puntaje sea más bienestar, invierto todas las que asignan números más grandes a malestar
# 34 c, d y e son las únicas positivas
argentina_2021$bienestar<- 3-argentina_2021$ap32+6-argentina_2021$ap33+4-argentina_2021$ap34a+4-argentina_2021$ap34b+
argentina_2021$ap34c+argentina_2021$ap34d+argentina_2021$ap34e+4-argentina_2021$ap35a+
4-argentina_2021$ap35b+4-argentina_2021$ap35c+4-argentina_2021$ap35d+4-argentina_2021$ap35e+
4-argentina_2021$ap35f+4-argentina_2021$ap35g+4-argentina_2021$ap35h
# estandarización
argentina_2021$bienestar<-(argentina_2021$bienestar-min(argentina_2021$bienestar, na.rm=T))/(
max(argentina_2021$bienestar, na.rm=T)-min(argentina_2021$bienestar, na.rm=T))# modelos1
modelo_1_lengua<-lm(lpuntaje ~ nse+bienestar, data = argentina_2021)
modelo_1_mate<-lm(mpuntaje ~ nse+bienestar, data = argentina_2021)Modelo 1
\(puntaje=\beta_0+\beta_1*nse+\beta_2*bienestar\)
Lengua \(AIC=\) 3659178.6881
modelo_1_lengua %>%
tidy() %>%
kable()| term | estimate | std.error | statistic | p.value |
|---|---|---|---|---|
| (Intercept) | 333.65 | 1.107 | 301.45 | 0 |
| nse | 236.52 | 1.271 | 186.12 | 0 |
| bienestar | 48.84 | 1.059 | 46.14 | 0 |
Matemática \(AIC=\) 3639952.3386
modelo_1_mate %>%
tidy() %>%
kable()| term | estimate | std.error | statistic | p.value |
|---|---|---|---|---|
| (Intercept) | 353.99 | 1.176 | 301.10 | 0 |
| nse | 181.02 | 1.350 | 134.10 | 0 |
| bienestar | 75.67 | 1.124 | 67.29 | 0 |
# modelos 2
modelo_2_lengua<-lm(lpuntaje ~ nse+bienestar+nse*bienestar, data = argentina_2021)
modelo_2_mate<-lm(mpuntaje ~ nse+bienestar+nse*bienestar, data = argentina_2021)Modelo 2
\(puntaje=\beta_0+\beta_1*nse+\beta_2*bienestar+\beta_3*nse*bienestar\)
Lengua \(AIC=\) 3659180.6881
modelo_2_lengua %>%
tidy() %>%
kable()| term | estimate | std.error | statistic | p.value |
|---|---|---|---|---|
| (Intercept) | 333.6448 | 4.003 | 83.346 | 0.0000 |
| nse | 236.5325 | 7.189 | 32.904 | 0.0000 |
| bienestar | 48.8520 | 4.766 | 10.249 | 0.0000 |
| nse:bienestar | -0.0172 | 8.532 | -0.002 | 0.9984 |
Modelo 2
\(puntaje=\beta_0+\beta_1*nse+\beta_2*bienestar+\beta_3*nse*bienestar\)
Matemática \(AIC=\) 3639911.9701
modelo_2_mate %>%
tidy() %>%
kable()| term | estimate | std.error | statistic | p.value |
|---|---|---|---|---|
| (Intercept) | 327.37 | 4.254 | 76.954 | 0 |
| nse | 229.95 | 7.636 | 30.114 | 0 |
| bienestar | 107.81 | 5.065 | 21.287 | 0 |
| nse:bienestar | -58.98 | 9.062 | -6.509 | 0 |
Conclusión
Las características de los hogares inciden sobre los desempeños escolares, en mayor grado sobre los resultados de las pruebas de lengua que de matemática
Dado que los niveles de educación de madres y padres componen el índice de nivel socioeconómico, es posible que su aporte explique las diferencias en los dos dominios de conocimiento
Las condiciones en el aula, evaluadas subjetivamente por cada estudiante, muestran un efecto moderador sobre las diferencias que establecenb sus orígenes familiares
Esta moderación aparece como menos eficaz en lengua que en matemática
En matemática, el aumento en el “índice de bienestar” se acompaña de una reducción del efecto que tiene el nivel socioeconómico sobre el resultado
Las diferencias de logro atribuibles a los orígenes sociales y económicos de los y las estudiantes son más acentuadas en lengua y además, según estos resultados, son más difíciles de ser modificadas por medio de la intervención sobre las condiciones de convivencia