La Trampa Educativa en el Perú. Cuando la educación llega a muchos pero sirve a pocos

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OT. 12016 / Universidad del Pací�co - La trampa educativa: Lomo OK: 1.15 cm. 172 pp. papel bond alisado 90 gr. / Medida: 60.25 x 22.0 cm. TIRA JB CYAN MAGENTA AMARILLO NEGRO

9 7 8 9 9 7 2 5 7 2 1 2 8

ISBN: 978-9972-57-212-8

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LA TRAMPA EDUCATIVA EN EL PERÚCuandolaeducaciónllegaamuchosperosirveapocosArlette Beltrán y Janice Seinfeld

1ªedición:noviembre2012,abril2013Diseñodelacarátula:IconoComunicadoresISBN:978-9972-57-212-8HechoelDepósitoLegalenlaBibliotecaNacionaldelPerú:2013-06032

BUP

Beltrán B., Arlette.LatrampaeducativaenelPerú:cuandolaeducaciónllegaamuchosperosirveapocos/ArletteBeltrán,JaniceSeinfeld.--Lima:UniversidaddelPacífico,2013.

172p.

1. Educaciónprimaria--Perú 2. Rendimientoacadémico 3. Calidaddelaeducación--Perú 4. Comprensióndelectura I. Seinfeld, Janice. II. UniversidaddelPacífico(Lima).

372(SCDD)

MiembrodelaAsociaciónPeruanadeEditorialesUniversitariasydeEscuelasSuperiores(Apesu)ymiembrodelaAsociacióndeEditorialesUniversitariasdeAméricaLatinayelCaribe(Eulac).

LaUniversidaddelPacíficonosesolidarizanecesariamenteconelcontenidodelostrabajosquepublica.ProhibidalareproduccióntotaloparcialdeestetextoporcualquiermediosinpermisodelaUniversidaddelPacífico.

DerechosreservadosconformeaLey.

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Índice

Introducción ....................................................................................................................... 9

CapítuloILosdeterminantesdelaeducaciónescolar .......................................................................151.1 Losdeterminantesdelprocesodeaprendizaje ........................................................18 1.1.1 Losfactoresdedemanda.Lascaracterísticassocioeconómicasdel estudiante y su familia ..................................................................................... 20 1.1.2 Losfactoresdelaoferta.Lascaracterísticasdelosdocentesylas escuelas............................................................................................................. 291.2 Loslogroseducativosysusdeterminantes:posiblesvariacionesentregrupos socioeconómicos .......................................................................................................40

CapítuloII EldesenvolvimientoestudiantilenelPerú .......................................................................452.1 OrganizacióndelSectorEducaciónenelPerú .........................................................452.2 LaevidenciaestadísticadellogroacadémicodelosniñosenelPerú .................... 57 2.2.1 Elrendimientoescolarysurelaciónconlaeducacióninicial .........................58 2.2.2Rendimientoescolarsegúngrupossocioeconómicos ................................... 622.3 Eldesempeñoacadémicodelcolegioylosfactoresdelaofertaeducativa .......... 72 2.3.1Hardware ........................................................................................................... 72 2.3.2 Software ............................................................................................................ 78 2.3.3 Docentes ...........................................................................................................80

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CapítuloIIILosrecursospedagógicosyelrendimientoescolar:necesitamosmayorinversiónenloscolegios ....................................................................................................833.1 Metodología ...............................................................................................................833.2 Estimacióndelafuncióndeproducción ...................................................................853.3. Efectosimpactoyelasticidades ................................................................................89 3.3.1 Comprensióndetextos ....................................................................................89 3.3.2 Lógico-Matemática ..........................................................................................943.4 Los“colegiosmodelos”ylasmejorasenelrendimientoacadémico .....................96 3.4.1 Diferenciaciónurbano-rural .............................................................................97 3.4.2 Análisiscosto-beneficio ....................................................................................99

CapítuloIV¿Cuántoimpactalaeducacióninicialsobreelrendimientoescolar? ..............................1034.1 Metodología ..............................................................................................................1044.2 Instrumentalizacióndelaasistenciaaeducacióninicial .........................................1054.3 Estimacióndelafuncióndeproduccióneducativa .................................................107 4.3.1Comprensióndetextos ...................................................................................107 4.3.2Lógico-Matemática ........................................................................................ 1094.4 Efectosimpactoyelasticidades ................................................................................ 111 4.4.1Comprensióndetextos .................................................................................... 111 4.4.2Lógico-Matemática ......................................................................................... 113

CapítuloV EnelPerú,¿todossomosiguales? .....................................................................................1175.1 Laheterogeneidaddelimpactodelaeducacióninicialsobreel rendimientoescolar .................................................................................................. 118 5.1.1 Metodología .................................................................................................... 118 5.1.2 Impactosheterogéneossobrelosrendimientos ........................................... 1185.2 Brechasenelrendimientoacadémico:¿cómoseexplican? ...................................124 5.2.1Metodología ....................................................................................................124 5.2.2Análisisdelasbrechasderendimientosegúnfactorsocioeconómico ........128

CapítuloVIConclusionesyrecomendaciones .................................................................................... 137

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Anexos ..........................................................................................................................143

Anexo 1: Funciones de las entidades e instituciones involucradas en el proceso educativo ............................................................................................143

Anexo 2: Instrumentalización de la tasa de asistencia a educación inicial ....................144

Anexo 3: Descripción de las variables utilizadas en la estimación de las funciones de producción educativas de CT y LM (capítulo III).......................146

Anexo 4: Mejores características de los colegios de la muestra, según área geográfi ca .................................................................................................148

Anexo 5: Características promedio de los colegios, según área de procedencia .........149

Anexo 6: Descripción, fuente y costo unitario de las variables consideradas en los costos simulados....................................................................................149

Anexo 7: Descripción de las variables utilizadas en la estimación de las funciones de producción educativas de CT y LM (Capítulo IV). ...................................... 151

Bibliografía ........................................................................................................................ 155

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Introducción

Laeducaciónesconsideradaunfactorfundamentalparaimpulsareldesarrollodeunasociedad,especialmenteporsusefectospositivossobreelposteriordesenvolvimientodel individuo,puesalserunimportantevehículodemovilidadsocial,permiteaccederamejores oportunidades de trabajo ymayores ingresos, que hacenposible elevar elbienestarpresenteyfuturodeloshogares(Bossiere2004yGlewweyKremmer2005).Asimismo,lasmejorasenlaeducaciónfavorecen,desdeunaperspectivaeconómica,elbienestarindividualasícomoelcrecimientodelospaíses.Elloatravésdelimpactoquetalesmejorastienensobrelacalidaddevidadelaspersonasylastasasderetornosocial.Porlomismo,laeducaciónesparticularmenterelevantecomoinstrumentodepolíticapública.

Eneste sentido, lapersistenciade labaja calidadeducativa1,que semanifiestaenunpobreresultadoacadémicodelosestudiantesqueformanpartedelsistemaeducativoperuano(Serce2006,PISA2001,ECE2007-2010),sehaconvertidoenunodelosprinci-palesproblemassocialesdelpaís,condramáticasconsecuenciasenellargoplazo.Así,porejemplo,segúnlaECE2010,soloel29%y14%delosniñosyniñasdesegundogradodeprimariahanalcanzadoelnivelcorrespondientealgradoenrelaciónconlacompren-sión lectoraymatemática, respectivamente.Másaún,segúndichaevaluación,elpaíssiguearrastrandoimportantesdesigualdades,tantoenrelaciónconlabrechaurbano-ruralcomoprivado-pública.Encomprensiónlectora,existen28puntosporcentualesdediferenciaentre los logrosde losniñosurbanosy rurales,yaque,entre losprimeros,

1 Eltérmino‘calidadeducativa’,queseráutilizadoalolargodetodoellibro,serefiereaunaofertadelservi-ciobrindadaconunainfraestructuraeinsumoseducativosadecuados,ycondocentesconvenientementecalificados.Esdecir,laofertadebesercapazdegarantizarelcorrectodesarrollodelprocesodeaprendi-zaje.Paramayordetalle,véaseelcapítulo3,quehacereferenciaalcasoperuano.

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36%obtuvieronelniveldesuficienciaenelaprendizajedeestasmaterias,mientrasqueentrelossegundossololohicieron8%.Eldiferencialenmatemáticasporsuparte,esde11puntosporcentuales(16%enlazonaurbanavs.6%enlarural),noporquelosproblemasseanmenosgraves,sinoporque losresultadossonabsolutamentedesalentadoresenloscolegiospúblicosylosprivadosdeambasáreasgeográficas.

Sinembargo,yapesarde laurgenciadeunareforma integraldelsectorquepermitaqueelmayorgastopúblicosetraduzcaenrealesincrementosdelbajorendimientoestu-diantil,aúnloscambiossonlimitadosylosretos,másbien,inmensos.Incluso,esposibleidentificarque,talycomoestásiendoactualmentedistribuidoyutilizadoelgastopúbli-coporestudianteenprimariaenrelaciónconelíndicederuralidadregional,noexisteningunaprioridadparalaspoblacionesrurales,amazónicas,quechuasoaimaras(véaseelestudiodeUsaid-Peru-SUMA2011).

Frenteaestedesalentadorpanorama,esquesurgelapreocupaciónporanalizarelren-dimientoescolar,asícomoaquellosfactoresquepuedenexplicareldeficienteservicioeducativo.Porunlado,permanecelapreguntaacercadequévariablessonlasquemáspuedencontribuiramejorarlacalidaddelaeducaciónenelpaís:lasvariablesdeoferta,relacionadasconlosinsumoseducativos2o,másbien,lasdedemanda,vinculadasconlascaracterísticasdelindividuoysuentorno3.Ambosgruposdedeterminantessonimpor-tantes,comoseveráalolargodellibro,ydebenconsiderarsesimultáneamente,dentrodeunapolíticaintegralyefectivaquepermitamejorassignificativasenlascapacidadeseducativasdelosniñosperuanos.Sinembargo,laimportanciarelativadelosfactoresdeofertaaparececomounarealidadinnegable.

Porelotro,destaca la asistenciaaeducación inicial comodeterminante fundamentaldelosresultadosquelosniñossoncapacesdeobtenerañosdespuésenlaescuela,asícomoenotrosaspectosde lavidahumanademás largoplazo(Myers1992yCurrieyThomas2000),quegeneranuncírculovirtuosodedesarrolloeducativoyemocional,yfavorecenlaigualdaddeoportunidades.

2 VéasePritchettyFilmer(1997),Rothstein(2008),HarbisonyHanushek(1992),FertigySchmidt(2002),entreotros.

3 VéaseColeman(1968)yLeibowitz(1974),entreotros.

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Asimismo,larelevanciadelostemasdedesigualdadydiscriminación4,hacepropicialaevaluaciónyanálisisdelaheterogeneidadqueexisteenelrendimientoescolar,comounproblemaadicionalalosbajosnivelesdeesterendimiento,entérminosagregados,oconsideradoscomopromediosnacionales.Enefecto,comohemospodidoobservar,estospromediosescondengrandesdisparidadesaniveldedistintosgrupossocioeco-nómicos, como losde aquellos individuosquevivenen zonas rurales, oque cuentanconlenguasmaternasdistintasalcastellano.EnelPerú,lasconsecuenciasquedichahe-terogeneidadtienesobredistintosaspectosdelavidadelindividuoysufamiliasehantrabajadomuyincipientementedemaneracuantitativa,apesardesusefectossobreelaccesoaeducacióndecalidad,oaunaeducaciónqueseadecuealasrealidadeslocales(véaseCuetoyDíaz1999;BasurtoyGonzales2011).

Elpresenteestudiocompila,actualizaycontinúaanalizando,conlainformaciónmásre-ciente,diversosestudiosquelasautorashanvenidorealizandoenlosúltimostresaños(BeltránySeinfeld2010,2012)sobretemasderendimientoycalidadeducativa,ysuco-nexióncon laeducación inicialy ladesigualdad.Enelcapítulo I,sepresentaelmarcoteóricoquesustentaelanálisisdelrendimientoescolardelosposteriorescapítulos.Seincluye,así,unarevisiónbibliográficadeestudiosnacionaleseinternacionalessobrelosdeterminantesdelrendimientoescolarydelaasistenciaaeducacióninicial,asícomolosvínculosexistentesentreambos.Delmismomodo,seanalizalamejormanerademedirlaheterogeneidadqueexisteenloslogroseducativosdeacuerdoconlosdistintosgru-possocioeconómicosysegúnlaliteraturarevisada.

ElcapítuloIIrealizaunarevisióndelasituaciónactualdelaeducaciónenelPerú,susproblemasylasintervencionesdepolíticaquesehanproducidoenlosúltimosaños.Además,ofreceunarevisiónestadísticadel logroacadémicodesdedosunidadesdeanálisis:elestudianteyelcolegio.Deacuerdoalprimero,seevidencialarelaciónqueexisteentrelaeducacióninicialyeldesempeño,juntoconlaimportanciaquetienenlasdiferentescaracterísticas socioeconómicasdelniñoy su familiaparaexplicar lasbrechasexistentesenambasvariables.Conrespectoalcolegio,analizalarelaciónen-treelrendimientopromediodelaulaylosfactoresdeofertadelestablecimientoedu-cativo.

4 BancoInteramericanodeDesarrollo(BID2008)yUnesco(2007)sonalgunosestudiosqueseaproximanadichaproblemática.


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EnelcapítuloIII,seutilizainformaciónactualizadaal2010sobreelrendimientoacadé-micoylaofertaeducativa,paraanalizarlosprincipalesdeterminantesdelrendimientoescolar,distinguiendoaquellosqueprovienendelladodelademandadelosdelaoferta.Esteanálisisaniveldecolegios,estableceelgrupodedeterminantesqueresultansermásimportantesy,especialmente,lainfluenciadelosrecursospedagógicosenlosre-sultadosquealcanzalainstitucióneducativa.Enestecapítulo,secuantificantambiénlasmejorasenelrendimientoescolarquesepuedenobtenerconcentroseducativosquecuentanconlainfraestructuraylosdocentesadecuadosparaeldesarrollodelprocesodeaprendizaje.Esdecir,secuantificael incrementopotencialenel rendimientoestu-diantildetenercolegiosquecumplanconunestándardecalidad,diferenciandodichosestándaresdeacuerdoallugardondeseubicanloscolegios–zonaurbanaversusrural–.Másaun,enestecapítuloseestimalainversiónnecesariaparalograrquetodosloscole-giosdelpaíscuentencontalestándardecalidad,demodoquequeseaposiblecerrarlasbrechasderendimientoqueexistenentreellos.

Losresultadosquearrojaestecapítulomuestranquelasvariablesvinculadasconlainfra-estructuraylagestióndelaeducaciónsondeterminantesfundamentaleseneldesem-peñoescolardeloscolegios;enalgunoscasos,incluso,porencimadelascaracterísticassocioeconómicasdelestudianteysufamilia.Nuestrasestimacionesdeinversiónasocia-dasalosfactoresdeofertaeducativaconcluyenqueparaqueuncolegiodeláreaurbanatengalosrequerimientosbásicosquegaranticenunestándarmínimodecalidad,sene-cesita170.000solesanualesadicionales,durantelospróximos25años,y108.000solesenelcasodelárearural.Másaun,lasestimacionesglobales,anivelnacional,arrojanqueserequiereunainversiónanualadicionalde0,5%delPBI,porlospróximos25años,paralograrquetodosloscolegios,urbanosyrurales,tenganinfraestructura,equipamiento,luz,aguaydesagüe,asícomodocentescalificados.Esalentadorconocer,segúnelMinis-teriodeEducación(Minedu2012),queelactualgobiernoestáalineadoensusobjetivosdepolíticaeducativaconestoscamposdeintervención.

ElobjetivocentraldelcapítuloIVesestablecerlaimportanciadelaeducacióninicialso-breel rendimientoescolardelniño.Paraello, seestima la funcióndeproduccióndelrendimiento,quetienecomofactoresexplicativostantolosdeofertacomolosdede-manda,atravésdeunaestimaciónendosetapas:enlaprimera,secorrigenlospotencia-lesproblemasdeendogeneidadgeneradosporlavariableasistenciaaeducacióninicial,mientrasque,enlasegunda,seestimaelrendimientoescolarenComprensióndeTextosyLógico-Matemática.Losresultadosdeestecapítulomuestranque,enelcasoperuano,

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laeducacióninicialesunfactorsignificativodelposteriorrendimientodelosniñosencastellanoymatemática:asistiraeducacióninicialaumentatalesrendimientosen34%y133%,respectivamente.

ElcapítuloVanalizalaheterogeneidaddelrendimientodelestudiantedesdedosenfo-ques.Porunlado,seevalúaelimpactodiferenciadoquetienelaasistenciaainicialso-breeldesempeñoposteriordelniño,segúnlapertenenciadelmenoradiversosgrupossocioeconómicos,considerandotresejesdediferenciación: la lenguamaterna,eláreageográficayelniveldepobreza.Elmenorimpactoquetienelaeducacióninicialsobreelrendimientoenelcasodelosgrupossocialesyeconómicosmásvulnerablesdebellamarlaatencióndelasautoridades,tantoanivelnacionalcomosubnacional.Laoportunidaddesigualentreestosgruposparaaccederaunaadecuadaofertaeducativaesun fac-torclaveparaelpobredesenvolvimientoacadémico.LaspolíticaseducativasdelEstadoperuano,orientadashistóricamenteaatenderlasnecesidadesdecoberturaantesqueagarantizar lacalidaddelprocesodeenseñanza,hanresultado insuficientesydebenreplantearsecuantoantes.

Porotrolado,estecapítulotambiénanalizalasbrechasderendimientoacadémicoqueexisten,segúnestosmismosejesdediferenciación–lenguamaterna,áreageográficayniveldepobreza–,perodescompuestosentresfactores,queseinterpretanalaluzdelaliteraturaexistenteylasituaciónactualdelpaís:aquellosrelacionadosconladotacióndelosrecursosparaelprocesodeaprendizaje;aquellosquetienenrelación,másbien,conlaeficienciaenelusodelosmismos;ylainteraccióndeestosdostiposdefactores.Paralostrescasos,seencuentraquelosfactoresquemásdestacanparaexplicarlasbrechasderendimiento,segúnseaelcaso,sonlosdeinteracción,loquesugierequelaspolíticasdirigidasadotardemayoresrecursosaloscolegiosdebeniracompañadasdepropues-tasorientadasamejorarlagestiónsobredichosmayoresrecursos.

El últimocapítuloofrece las conclusionesprincipalesde losdistintosestudiosque sepresentanenellibro,yproponeunaseriederecomendacionesdepolíticaorientadasacontribuirconlamejoradelaeducaciónbásicaennuestropaís.

Alolargodellibro,seutilizantresfuentesdeinformaciónespecialmenterelevantes:laEvaluaciónCensaldeEstudiantes(2010),elCensoEscolar(2007y2010)yelCensoNa-cionaldePoblaciónyVivienda(2007),quesonbasesdedatoscompletasyactualizadaspublicadasporelMinisteriodeEducación(Minedu)yelInstitutoNacionaldeEstadística


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eInformática(INEI).DelaEvaluaciónCensal,seobtieneelrendimientodelestudiantedesegundogradodeprimariaenComprensióndeTextosyLógico-MatemáticaparaunamuestradecontroldecolegiosespecialmentetrabajadaymonitoreadaporlaUnidaddeMedicióndelaCalidaddelMinedu.Porsuparte,elCensoEscolarcontieneinformacióncompletade loscentroseducativosdelpaísydelnúmerodeestudiantes,docentesyrecursosdelosqueellosdisponen.Finalmente,elCensodePoblaciónyViviendaofreceun conjuntodevariablesque caracterizan social y económicamentea las familias,deacuerdoconeldistritoenelqueviven.

LasautorasagradeceneldedicadotrabajodeClaudiaLisboacomoasistentedeinves-tigaciónen lapreparacióndeesteestudio,asícomola labordesempeñadaporOliverNarroenlasversionespreviasdealgunosdeloscapítulosqueaquísepresentan.Final-mente,agradecemosalCentrodeInvestigacióndelaUniversidaddelPacífico,elCIESylaFundaciónFord,porelapoyootorgadoenlapreparacióndelostrabajosenquesebasanlosresultadosactualizadosdevariasdelasseccionesdeestelibro.

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Capítulo ILos determinantes de la educación escolar

Laeducaciónesfundamentalparaimpulsareldesarrolloycrecimientodeunasociedad.Esunimportantevehículodemovilidadsocial,graciasalcualesposibleaccederamejo-resymayoresoportunidadesdetrabajo,ingresosybienestarpresenteyfuturo.Así,laeducacióninfluyepositivamentetantoenlacalidaddevidadelaspersonascomoenelcrecimientoeconómicodelospaísesporelefectoquelasmejoraseducativastienenenlaproductividaddelosindividuosylastasasderetornosocial.

Porello,HanushekyWoeβman(2007)consideranqueelaprendizajeesundeterminantedelcrecimientoeconómico,atravésdesu impactoenelcapitalhumano.Porsu lado,GlewweyKremer (2005)analizan la relevanciade laeducacióndesdeunenfoquedebienestarsocial.Paraello,planteanunafuncióndeproduccióndelaprendizaje–porlogeneral,ellogroacadémico–quedependedelosañosdeescolaridad5,lasvariablesrela-cionadasconlaescuelaylosdocentes(calidaddelaofertaeducativa),lascaracterísticasdelestudianteydesuhogar,asícomode los insumoseducativosadicionalesque lospadrespuedencontrolar.Estafuncióndeproduccióneducativaesconsideradaporlosjefesdelhogar,quienesquierenobtenerelmayorbienestarposible.

MientraselestudiodeHanushekyWoeβmanutilizalafuncióndeproduccióndeapren-dizajeparaexplicarelniveldecapitalhumanodeunaeconomía,eldeGlewweyKremerincorporadichafunciónenelprocesodeoptimizacióndelbienestardelasfamilias.Noobstante,seadeunauotraforma, lafuncióndeproduccióndeaprendizajeesfunda-mental paradar cuentade cambiosestructurales en losnivelesdebienestar social ocrecimientoeconómico,porloqueelanálisisdesusdeterminantesresultaesencial.

5 Enlaprácticaesunavariablequemuchasvecessedejadelado,puessuponeimplícitamentequecadaañodeescolaridadaportalomismoentérminosdeconocimientoohabilidades.


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Laliteraturarecientereconocequetantolascaracterísticasdelaescuelacomolasdeles-tudiantesonfactoresexplicativoscentralesdeldesempeñoestudiantil.Desdeunenfoqueeconómicoconsideramoslosdeterminantesasociadosalascaracterísticasdelestudiante(socioeconómicasyculturales,familiares,hábitosyaptitudesdeestudio,etc.)comovin-culadosalademandadelosestudiantes–atravésdesuspadres–delservicioeducativo.Porsuparte,lasvariablesrelacionadasconlosrecursosdelaescuela(queincluyeelcapitalhumano–docentes–ylainfraestructura)representanlaofertadelserviciodeeducación,queensuunidadmásdesagregadalaentreganprecisamenteloscolegios.

Anivelinternacionalesamplialainvestigaciónqueseharealizadosobrelaimportanciarelativadelosfactoresdeofertaydemandaasociadosalrendimientoestudiantil.Unes-tudioclásicoymuyinfluyenteeselqueColemanet al. realizaronparalosEstadosUnidos(1966).Dichotrabajoencontróquelosfactoressocioeconómicoseranmásimportantes,entérminosrelativos,parapredecireléxitoescolar,respectodeaquellosrelacionadosconlaescuela.Noobstante,diversosestudioshanidentificadoevidenciaopuesta,sugi-riendoqueelcolegiotieneunaimportanciamayorquelaatribuidaporelinformeCole-man,sobretodoenpaísesenvíasdedesarrollo(BancoMundial1990).

BrunneryElacqua(2003)identificanunaimportanciadiferenciadadelosfactoresexpli-cativossegúnelniveldedesarrollodeunpaís.Así,enpaísesdesarrollados,atribuyenunpesode80%alafamiliay20%alcolegio.Sinembargo,enlospaísesendesarrollolasituaciónesdiferente:losfactoresasociadosalcolegiorepresentanel60%ylosdelafa-milia,40%.Alrespecto,Carrasco(2007)afirmaqueenlospaísesindustrializadoselgradodeequipamientoyconservacióndelasescuelasnovaríamuchoentrecolegios,mientrasqueenpaísesenvíasdedesarrollo,comoelPerú,losrecursosescolarespresentanbas-tantevariabilidadentreescuelas6.

Estudiosaplicadosalcasoperuanotambiénsehanenfocadoenidentificarlarelevanciadelosinsumoseducativosenellogroacadémico.Porejemplo,lainvestigacióndeCarras-co(2007)analiza,atravésdeunmodelomultinivel,losresultadosobtenidosenlaEva-luaciónPISA20007yconcluyeque,porelladodelasvariablesasociadasalestudiante,la

6 Paramayordetalle,véaseMortimoreet al.(1988).7 Enlaprimeraevaluacióndelaño2000,participaronenelProyectoPISA32países,lagranmayoríadeellos

miembrosdelaOECD.Enelaño2001,debidoalinterésdeotrospaísesnomiembrosdelaOECD,sellevóacabolaevaluaciónPISA+(PISAplus,paradiferenciarladePISA2000),conlasmismascaracterísticaseins-trumentosdelaevaluacióndelañoanterior.Enestaparticiparon11paísesquesesumaronalosanteriores,

LoS DETERMINANTES DE LA EDUCACIóN ESCoLAR

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mássignificativaeselnivelsocioeconómico(NSE)delestudiante.Porsuparte,enloquerespectaafactoresdelaescuela,ladeficienteinfraestructuradelcentro,incluyendolafaltadeespacioparaenseñaradecuadamenteyunmalsistemadeiluminación,tienenunimpactonegativoenelrendimientoescolar.Asimismo,lacarenciadematerialeducati-voyrecursosaudiovisuales,elequipamientoinadecuadodelaboratorios,lainsuficientecantidaddecomputadoras,ylainasistenciaaclasesporpartedelosestudiantes,afectannegativamenteelrendimiento.Finalmente,eltipodegestióndelainstitucióneducativatambiénresultóundeterminante importante,conpeoresresultadosenelcasode lasescuelaspúblicas.

Másaún,Carrasco(2007)concluyequelasvariablesescolaresrelacionadasconlosre-cursosfísicospromuevenladesigualdadsocioeconómica.Enefecto,observóqueunes-tudiantedeNSEaltoobtienemejoresresultadosnosoloporperteneceradichoestratosocioeconómico,sinotambiénporqueelcolegioalqueasistelobeneficia.LocontrariosucedeconlosestudiantesdeNSEbajo:ademásdelefectonegativodesucondiciónso-cioeconómica,lascaracterísticasdesuescuelaloperjudican.Laautoraseñalaqueloses-tudiantesdeestratossocioeconómicosdesfavorecidosnogozandebuenascondicionesfísicasenlaescueladelamismamaneraquelohacenlosestudiantesdeestratosaltosyque,engeneral,laescuelaestaríaactuandocomounentereproductordelasdesigual-dadessociales.Enesesentido,lapolíticaeducativadeberíaestarorientadaaelevarlacalidadenunmarcodeequidad(Carrasco2007:39).

ElMinedu(2004a)analizalosfactoresasociadosalrendimientosobrelabasedelaEvalua-ciónNacional2001,paraloqueusa,aligualqueCarrasco,unmodelomultinivel8.Estemo-delojerárquicoconsideradosniveles:(i)nivelestudiantey(ii)nivelescuela.Losresultadosindicanque,encuartogradodeprimaria,58%y62%delasdiferenciasenelrendimientoco-rrespondientealasáreasdeComunicaciónyLógico-Matemática,respectivamente,seatri-buyenalascaracterísticaspropiasdelaescuela;elrestotienequeverconlasdisparidadesentrelosalumnos.Encambio,encuartodesecundaria,el58%yel65%delasdiferenciasenelrendimientoenComunicaciónyLógico-Matemática,respectivamente,seexplicanporlascaracterísticasdelosalumnosdentrodelasescuelas.Enestesentido,podríaconcluirseque,desdeunpuntodevistacognitivo(aspectoenelcualsecentranlaspruebasderen-

entreelloselPerú(Minedu2004c);entotal,fueron43paísesevaluados,deloscuales,5pertenecíanalaregiónlatinoamericana.

8 Seproponeunmodelomultinivelenelqueelestudianteysuscaracterísticasconformanunsistemaqueestádentrodeotromayor,laescuela,queasuvezformapartedeunoaunmayor,elcontextosocial.


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dimiento), laescuelaestácumpliendosurolsolamenteparadesarrollar lascapacidadesmásbásicas;deallíqueenlosprimerosgradosdeprimarialasdiferenciasentreescuelasimportenmásquelasdiferenciasentreestudiantes.Sinembargo,cuandoseempiezaaindagarporconocimientosyhabilidadesmáscomplejasyespecializadas,propiasdelnivelsecundario,lasdiferenciasindividualesempiezanacobrarunmayorpeso,auncuandosetratedeunapoblaciónmenosheterogéneaqueenprimaria.

Porotro lado,enelestudiodelMinedu(2006)sobre laEvaluaciónNacionalderendi-mientoestudiantil2004parabuscarlosfactoresexplicativosmásrelevantesdeesta,sedestacaqueenrelaciónconlosinsumosdeenseñanza,lasvariablesmássignificativasparaexplicarelrendimientoenComprensióndeTextosfueronlacoberturacurricularylahabilidaddeldocente(entendidacomoelconocimientoquetienedeloscontenidosdeláreaqueenseña9).Ambastuvieronunefectopositivosobreelrendimientodelestudian-te.Latenenciadeinstalacionesyequipamientopropiciosparaelaprendizajetambiénesunaspectoaltamenteimportante.Así,eldesarrollodelasdiversasáreascurricularesenespacioseducativosapropiadosyelaccesoaserviciosdeprimerosauxilios,desoporteemocionalotutoríafavorecenlaadquisicióndecapacidadesenelestudiantey,porcon-siguiente,sudesempeñoenlaescuela.Finalmente,al igualqueenla investigacióndeCarrasco(2007),seencontróqueelfactorsocioeconómicoyculturaljuegaunpapelmuyimportanteenladeterminacióndelrendimientoacadémicoyexplicaunaltoporcentajede lavariabilidaddelmismo.Sinembargo,variablescomolacondiciónlaboraldeldo-centeyelsexodelestudiantenoresultaronsignificativasparaexplicarellogroescolar,aunquesíinfluyeronenlavarianzadelrendimiento.

Acontinuación,seexplicandetalladamentelosdiferentesdeterminantesdelrendimien-toacadémico;elloesfundamentalparaestudiarel impactodiferencialdelaspolíticassocialesenmateriaeducativa.

1.1 Los determinantes del proceso de aprendizaje

Patrinos,GiovanoliyFiszbein(2005),CuetoyDíaz(1999),entreotros,hanmostrado,enelcontextolatinoamericano,quelasdiferenciasenelrendimientoescolardelosdistintos

9 Seevaluólapercepcióndeldocente,masnosusconocimientosdemaneraobjetiva,acercadelaimportan-ciadeciertosinstrumentosdidácticoscomopartedelprocesodeaprendizaje.


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paísesconfirmanlashipótesisdeautorescomoHanushekyRaymond(2004),Woeβman(2003),yHanushekyWoeβman(2007),quienesargumentanqueexistendeterminantesespecíficosdelrendimiento,tantoporelladodelaofertacomodelademandaeduca-tiva,yquetodosestosdeterminantescondicionanlaefectividaddelaeducaciónenlasociedad.

ComoproponenPritchettyFilmer(1997),Rothstein(2008),HarbisonyHanushek(1992),FertigySchmidt(2002),entreotrosautores,losdeterminantesporelladodelaofertasonaquellosqueserefierenalacoberturadelservicioyquedeterminanelambienteenelqueseproduceelprocesoeducativo.BenavidesyValdivia(2004)sostienen,porello,queelroldelEstadoreferidoaestosdeterminantes–atravésdelgastopúblico–esfun-damentalparamejorarelrendimientoestudiantil.Porotrolado,losdeterminantesdelademandaestánmásbienvinculadosconlascaracterísticasparticularesdelosgruposso-cialesque,asuvez,condicionanlaefectividaddelaeducación.Elanálisisdelademandahacaptadolamayoratenciónmundialy,porello,esdondeseencuentranmásestudiosdisponibles.Lashabilidades,asícomoelcontextosocioeconómico,pertenecenaestegrupodedeterminantes.BID(2008)yHoyosyÑopo(2010)afirmanquesonestetipodefactoreslosquetienenmayorrelevanciaparaexplicarlaheterogeneidaddelimpactodelaspolíticaspúblicas.

SobrelabasedelmarcoteóricopropuestoporHanushekyHarbison,enelgráfico1.1sepresentanlosdeterminantesdeofertaydemandaqueinfluyenenelrendimientoescolar;esteseránuestropuntodepartidaparaelanálisisdelosdeterminantesdelrendimientoacadémico,entantoofreceunaclasificaciónsencilla,aplicableyútilparaidentificarlasconsecuentesimplicanciasdepolítica.


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Gráfico 1.1Determinantes de la función de producción educativa, según factor asociado

Fuente:HarbinsonyHanushek(1992).Elaboraciónpropia.

1.1.1 Los factores de demanda. Las características socioeconómicas del estudiante y su familia

Coleman(1968)fueelprimeroenestablecer la importanciadelasituaciónfamiliarenel rendimiento del niño en la escuela. Otros autores, como Fertig y Schmidt (2002),Woeβman(2003),yLeeyBarro(2001),encontraronunimpactopositivodedichosfacto-resenlosresultadoseducativosdelniño;estossedetallanacontinuación.

Variables asociadas a la demanda educativa

Educa• cióndelospadresIngresofamiliar•Gastofamiliardedicadoalaeducación•Actividadeconómicafamiliar•Percepciónsobrelosretornosalaeducación•Lenguamaterna•Convivenciaconyugal•Asistenciaaeducacióninicial•Sexo•Capacidadcognitiva•Tipodeempleodeljefedelhogar•Tasa de ret• ornoalaeducación

Variables asociadas a la oferta educativa

Hardware

Calidad d• e la infraestructuraAulassuficientesymobiliariodecalidad•Presenciadeserviciossanitarios•Bibliotecayelementostecnológicos•AccesoaInternet•Electricidad •Aguaydesagüe•

SoftwareGestióneducativa(pública• vs.privada)Autonomíaescolar•Duracióndelasclases•Idiomadeenseñanza•Efectodeloscompañeros•Textosymaterialesdidácticos•

DocentesNiveleducativoalcanzado•Estudiospedagógicos•Añosdeexperiencia•Condiciónlaboral•


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1.1.1.1 Educacióndelospadres

Diversosautoreshanpresentadoresultadosqueindicanquepadresmáseducadosin-crementanlaprobabilidaddequeelhijoasistaauncentroescolarytengaunbuenren-dimiento.Leibowitz(1974),realizóunestudioenuncolegiodeCalifornia,conniñosqueseencontrabanenel1%másaltodeladistribuciónnacionaldelcoeficienteintelectual;encontróqueelimpactodetenerunpadreeducadoesmayorqueeldetenerunamadreeducada,probablementeporserélquienmanejalosrecursosfinancierosdentrodelafa-milia.ElBID(2008),másbien,afirmaqueparaelcasolatinoamericanoeselniveleducati-vodelamadreelmásrelevante,dadoqueesellaquienorganizalastareasenelhogar.

EnelPerú,elMinedu(2004a)encuentraqueenprimaria,independientementedelacon-dicióneconómicadelafamiliadelniño,elniveleducativodelospadresseasociadema-nerasignificativaconsurendimiento,adiferenciadeloqueocurreensecundaria.

Esteaspectodelosgeneration effects serelacionaconlahipótesisdeque“mayoredu-caciónhoy se traduce, a su vez, enmayoreducaciónenel futuro”.Por lomismo,espreocupantelaaltadesigualdaddeestavariableaniveldeAméricaLatina.Losgruposmarginadossonlosquemenorcalidadycantidaddeeducaciónreciben,ydichadesigual-dadsetransmite,muyprobablemente,degeneraciónengeneración.

1.1.1.2 Ingresosdelafamilia

Losrecursosfinancierosdelafamiliasonfundamentalesparalasactividadeseducativasdeloshijos.PiñerosyRodríguez(1998)sostienenque,paraelcasocolombiano,lava-rianzadelosrendimientosescolaresentregrupossocialesestáexplicadaenun70%porelniveleducativodelospadres,asícomoporlosingresosylasituaciónlaboraldelosmismos.EnBID(2008),paraAméricaLatina,seconcluyequemientrasmásbajosseanlosingresosfamiliares,menoreselrendimientodelosniños.

Unadelasvariablesqueseutilizacomoproxy paraevaluarelniveleconómicodelafami-lia,ysuimpactosobreelrendimientodeloshijos,eselequipamientodelhogar:accesoaserviciosbásicos(agua,electricidadydesagüe),artefactoseléctricos,teléfono,entreotros.ElBancoMundial(2005)determinóquetodasestasvariablestienenunimpactopositivoysignificativosobreelrendimientoescolar,puestoquegeneranunambienteadecuadoparaelaprendizaje.


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1.1.1.3 Gastofamiliardestinadoaeducación

Sibienelingresofamiliartotaltieneunimpactosobreelrendimientoeducativo,elefectomásresaltanteseobservaalconsiderarelporcentajedelingresodestinadoaeducación.Lamayoríadeautoresconcuerdanenqueestavariableesunodelosmejorespredicto-resdelrendimientoypermiteestimarelbeneficio-costodelaeducaciónanivelprivado.Deestamanera,considerandoesegastocomocosto,esposibleestablecerlaefectividaddelaeducaciónatravésdelastasasderetorno10.

ElBID(2008)resaltaestedeterminante,puesconsideraqueladistribuciónregresivadelgastopúblicoeneducaciónconllevaquesealamismafamilialaquesolventebuenapar-tedelaeducacióndesushijos.Sinembargo,dadoquelosmáspobresnopuedencubrirtalesgastos,segeneraunabrechadeacceso.Así,seobservaheterogeneidadentrelasfamiliasdediferentesnivelessocioeconómicosparaenfrentarelgastoeducativoy,porconsiguiente,paraalcanzarbuenosrendimientosescolares.

1.1.1.4 Actividadeconómicadelafamilia

BiekeryAnschel(1973)revelanquemientrasmayorpresenciadefuerzahumanarequie-ralaactividadeconómicafamiliar–actividadesagrícolasy/oextractivas,porejemplo–,menoreselniveldeasistenciaalaescuela,principalmenteparacomunidadesrurales.Los autoresdesarrollaron funcionesdeproduccióneducativas enescuelas rurales enKentucky (EstadosUnidos), en lasque compararongruposdeniñosprovenientesdefamiliasagrícolastradicionalescongruposdeniñosprovenientesdefamiliascuyaacti-vidadprincipaleralatecnificacióndelriego.Encontraronquelasprimerasconsideranasushijos,enmuchoscasos,comomanodeobraparalaactividadfamiliar,porloquesepriorizalaactividadlaboralsobrelaescolar.

1.1.1.5 Percepciónsobrelosretornosdelaeducación

Larelevanciadelatasainternaderetornoenlademandaeducativasevinculaalaca-pacidaddelospadresdeobservarla.CastellaryUribe(2002)concluyen,paraelcasodecomunidadescolombianasenzonasrurales,quemientrasmayoreselniveleducativode

10 Estasedefinecomounatasaporcentualqueindicalarentabilidadpromedioanualquegeneraelcapitalquepermaneceinvertidoenelproyecto,segúnBeltrányCueva(2000).


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lospadres,mayorrelevanciaenlasdecisioneseducativastienelatasaderetornodelaeducación,loquesevereflejadoenunmayorrendimientodelniño.Moulton(1987)pos-tulaquelaevaluacióndelatasaderetornoporpartedelospadresnosedademaneratécnicanisofisticada;másbien,estasellevaacaboempíricamente,atravésdeunproce-sodeobservacióndelaspersonasqueconformanlacomunidaddondeellosviven.

Paraelcasoperuano,elMinedu(2004a)encuentraqueeneducaciónprimaria,másalládelacondicióneconómicaodelcapitalculturaldelafamiliadelestudiante,medidoatravésdelniveleducativode lospadresyelnúmerode librosenelhogar,existeunaasociaciónpositivaysignificativaentrelasexpectativasdelospadressobrelaeducaciónfuturadesushijos,ysurendimiento.

1.1.1.6 Lenguamaterna

Vélez,SchiefelbeinyValenzuela(1998)handemostradoquelalenguadelospadrestieneunefectoimportanteenelrendimientoqueseobtieneenlaetapaescolar.Losautoresplanteanqueelaprendizajeenunalenguadistintaalamaternageneraunadesventaja,siempreque la lenguaaprendidasea laqueseusaen laenseñanzadeclases11.Esporelloquelaeducacióndebeconsiderarlascaracterísticassocioculturalesdelosniños,ylalenguamaternaesunadelasvariablesdediferenciaciónmásimportantes.Solodeestamaneralaeducacióntendráelimpactoesperadoeneldesarrollodelascapacidadesdelniñoysusposibilidadesfuturasdegeneracióndeingresos.

Másaún,elMinedu(2004a)muestraque,enelPerú,tantoenprimariacomoensecun-daria,lalenguamaternadelestudianteresultaserunavariableconimpactoestadística-mentesignificativosobreel rendimientoenMatemáticasyComunicación.Seobservaquelosestudiantescuyalenguamaternaeselcastellanoobtienenmejoresresultadosacadémicosencomparaciónconaquellosquetienenotralenguamaterna.Estoescon-secuenciadevariosfenómenosquesecongreganalavez;entreellos,lafaltadeaccesoaunaeducacióndecalidad,enespecialparalasfamiliasquenosonhispanohablantes,asícomolapocaadecuacióndelosmétodosdeenseñanzaalasnecesidadesdeaprendizajeespecíficasdeestosgrupossociales.

11 Enelcitadotrabajo,seanalizaron25estudiospreviosespecíficosparaelcasolatinoamericano.Seencon-tróque21deellosreportaronquelalenguamaterna,distintaalaoficialdelpaís,incidenegativamentesobreelrendimientodelniño;estasituaciónsevuelvemásalarmantesisetieneencuentalaaltapresenciadelenguasnativasenlaregión.


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1.1.1.7 Composiciónfamiliar

ArmitageySabot(1987)afirmanqueentrelasvariablesreferidasalhogar,lasituaciónconyugaldelospadreseselmejorpredictordelrendimientodelhijoenlaescuela.Losautoresencontraron,paraelcasoargentino,quelosniñosqueprovienendeunhogarconpadrescasadospresentanunrendimientomayor.EnelPerú,Cueto(2004)encontróque,enpromedio, losestudiantesqueefectivamentepertenecenaesetipodehogartienenunaprobabilidad7%mayordealcanzarresultadosóptimosenelrendimientoquesusparesqueprovienendehogaresfragmentados.Enlamismalínea,elSocialTrendsInstitute (2007)señalaquelosniñosquehancrecidoenfamiliascuyospadresestánca-sados,tieneneldobledeprobabilidadesdegraduarseencomparaciónconlosniñosqueprovienendefamiliasmonoparentalesoqueconvivenconunpadrastroomadrastra.Porsuparte,autorescomoBuceta,GarcíayParrón(1982)ySchillingyLynch(1985)afirmanquelosestudiantesprocedentesdefamiliasconunsoloprogenitor,comparadosconsusparesprovenientesde familias tradicionales (conambospadres),presentanmenorescalificacionesenlenguaje,matemáticas,rendimientogeneralytestdeinteligencia.

Otroaspectorelevanterespectoalasituaciónfamiliarserefierealnúmerodehermanosquetieneelniño.ArmitageySabot(1987)encontraronquesielniñotenía3omásher-manos,estoinfluíanegativamentesobresuasistenciaalcolegioysurendimientoesco-lar,probablementeporlasmayoresobligacionesdelospadres.Cueto(2004)encontróqueenelcasoperuanoexisteunacorrelaciónpositivaentreelnúmerodehermanos,lasprobabilidadesdedesercióneducativaylatasaderepitenciadelniño.

1.1.1.8 Asistenciaaeducacióninicial

Apesardelreconocimientocasiuniversaldelarelevanciadelaeducacióninicialenelposte-riordesenvolvimientodelniñoenlaescuela,esteniveleducativohasidorelegadodentrodelaspolíticaspúblicasdelsector,ysuimportanciaessubestimada,inclusoporlospropiospa-dresdefamilia.Losestudiospreescolares,comocimientodelindividuoensusprimerosañosdevida,sonsumamenteimportantesparaeldesarrollosocioeconómicodelmismo,tantoenelcortocomoenellargoplazo,pueselmejorrendimientoqueseobtienegenerauncírculovirtuosodedesarrolloeducativoyemocional,yfavorecelaigualdaddeoportunidades.

Enefecto,sibienlasinvestigacionescuantitativassobrelaimportanciadelosestudiospreescolaressonrelativamenterecientes,debidoaquerequierenbasesdedatosquecubranunperíodolargoo,ensudefecto, informaciónretrospectiva,diversosautores


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concuerdanenafirmarqueunodelosprincipalesdeterminantesdelrendimientoacadé-micoes,justamente,labaseeducativaquepresentaelniño.

Dadalaimportanciadeestavariablealolargodelpresenteestudio,acontinuaciónserevisasuconexióncon los logroseducativosen laescuela,asícomosu impactoeneldesarrollocognitivoyemocionala lo largodelavidadelniño.Entérminosgenerales,lasinvestigacionesdeCurrieyThomas(2000),Myers(1992)yBerlisnki,GalianiyGertler(2006)12sonunreferentefundamentalyencuentranquelaasistenciaalaeducaciónini-cialfomentaunmejorrendimientofuturo.Otrosestudiosestablecenelimpactodereci-bireducacióninicialeneldesarrollotempranodelniñoysuposteriorcomportamientosocialyemocional.UnodeelloseseldeBarnettyEsposito(2006),cuyoobjetivofueesti-marlosefectosdeasistirapreescolar,porunoodosaños,sobreeldesarrollotempranodelvocabulario, lashabilidadesparaelusodel lenguajey lasaptitudesmatemáticas13. Losinvestigadoresencontraronquelosresultadosenlareceptividaddevocabulariosonmayorescuandolosniñoshanasistidopordosañosalpreescolar.

ElestudiodeNiles,ReynoldsyNagasawa(2006)exploralaasociaciónentreelprogramafederalChild-ParentCenter14–quebuscalaintervencióntempranaatravésdeservicioseducativosyfamiliaresaniñoscondesventajaseconómicasentre los3y9años–yeldesarrollosocioemocionaldelosparticipantes.Elestudiocomprobóunaasociaciónpo-sitivaentrelascompetenciassocialesyemocionalesylaparticipaciónenprogramasdeeducacióninicial15.

Laeducaciónpreescolarresultaclaveenelrendimientofuturodelosestudiantes.Ber-linski,GalianiyManacorda(2007)utilizaninformaciónparaUruguayydemuestranque

12 ElautordesarrollóunestudioparaArgentinaenelcualhallaquelaasistenciaaeducacióninicialresultaenunimpactopositivosobreelpuntajedelaspruebasdematemáticasylengua(detercergradodeprima-ria).Cursarlaetapapreescolarpermiteunpuntaje8%mayorparaelcasodematemáticasy7%mayorparaelcasodelengua.

13 Seutilizóunamuestraaleatoriade21distritosdelprogramapreescolardeAbbottenNuevaJersey,enlacualincluyeronunnúmerorepresentativodedistritosconelevadaproporcióndeniñoshispanohablantes.

14 ElprogramaChild-ParentCenter(CPC)fuefundadoen1967enlosEstadosUnidosycuentacon25centroslocalizadosenlosbarriosmáspobresdeChicago.Sucurrículoenfatizalaadquisicióndeconocimientosbásicosyeldesarrollodehabilidadesenlenguajeymatemáticas;brindaademásserviciosdesaludynutri-ción.

15 Lamuestra fuede 1.378niñosprovenientesdel Child-ParentCenter, así comodeotras escuelas, cuyoingresoakindergartenfueentre1985y1986,yparalosqueseteníanresultadosdedosomásindicadoressocialesyemocionalesalaedadde15años.


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promover laeducaciónpreprimariaesunamedidadepolíticaexitosaycosto-efectivaparaprevenirelfracasoescolar,medidoentérminosdedeserciónescolaryrepitencia.Además,sostienenquesusefectosperduranporunperíodolargodetiempo,incidiendoinclusoenlosprimerosañosdesecundaria.

Nuevamente,paraelcasouruguayo,AguilaryTansini(2010)encuentranatravésdelaestimacióndelafuncióndeproduccióndelaeducación,queelimpactodelaeducacióninicialesaunmayorqueelquesesugiereenestudiosanteriores,eindicanque,tantoparaelcortocomoparaellargoplazo,laeducaciónpreescolareslavariablequetienemayorimpactopositivosobrelaaprobacióndelprimerañodelniñoenelcolegioysurendimiento.Asimismo,Currie yThomas (2000)encuentranbeneficiosadicionalesdelaestimulacióneducativatemprana.Unodeellos,ydegranrelevancia,eslareducciónen la tasadedesercióneducativadebidoa losmejores rendimientosobtenidosen laetapaprimaria,loqueincentivaaqueelniñoysufamiliacontinúeninteresadosensuformaciónacadémica.Laeducaciónpreescolarcontribuyetambiénaldesarrollodelasllamadas“habilidadesblandas”16,que,comoPaulus,HorvitzyShi(2006)muestran,sonclavesenetapasfuturasdelaformacióndelinfante.

EnelPerú,CuetoyDíaz(1999)yBasurtoyGonzales(2011)desarrollaronestudiosparaevaluarelimpactodeasistiraeducacióninicialsobreelrendimientoescolar.Losprime-rosautoresplantearon,coninformaciónde1997,unmodeloparamedirelimpactodeasistirauncentrodeeducacióninicialsobreelrendimientoenmatemáticasy lengua-je,enprimergradodeprimaria.Porotrolado,BasurtoyGonzales(2011)desarrollaronunestudiosimilarcon laEvaluaciónEscolarMuestraldel2004,peroconsiderandounesquemadediferenciacióngeográfica;paraello,lasautorasincorporaroninformaciónsobredóndevivíaelniño(zonaurbanaorural),encontrandodiferenciasnotoriasenelrendimiento.Ambostrabajosidentificaronque,enefecto,asistiraeducaciónpreescolarpresentaretornospositivossobreelrendimientoenprimariaasícomosobrelatasadeculminaciónescolarposterior,aunquedichosefectossonmayoresenzonasurbanas.

CuetoyDíaz(1999)aplicaronunaencuestaretrospectivarealizadaennueveescuelasdeLima.Losresultadosindicaronqueunaformademejorarlosresultadosenlaeducación

16 Lashabilidadesblandassonlascapacidadeshumanasnecesariasparallevaracabolasactividadescotidia-nasqueimplicanalgúntipoderesolucióndeconflictos.Enelámbitoeducativo,segúnBustos(2006),serefierenprincipalmentealdesarrollodelacapacidaddetrabajoenequipo,asícomohabilidadestécnicasbásicas.


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primariaesaumentarlacoberturadelaeducacióninicial,sobretodoladelosCEI,yaquelosestudiantesqueasistieronauno,obtuvieronmejoresresultadosacadémicosposte-riormente.Enefecto,asistiraunCEIaumentaen25%y22%laprobabilidaddelograrlascompetenciasesperadasparaelprimergradodeprimariaenlenguajeymatemática,res-pectivamente.Encambio,cuandoseanalizaunPronoei,losporcentajessonmenores:15%y17%,respectivamente.

Enrelaciónconlosefectosdemáslargoplazo,diversostrabajos,comoGoodmanySia-nesi(2005),hanestudiadoladuracióndelimpactodelaeducacióninicialenlavidadelaspersonasquelareciben.EnunainvestigaciónparaelInstituteforFiscalStudies,uti-lizaron informacióndelNationalChildDevelopmentStudiesdeungrupodepersonasnacidasenGranBretañaenunamismasemanade 1958. Lamuestra,de 12.172niños,incluíadatosdedesarrollocognitivoysocializaciónparalasedadesde7,11y16años,ydelogroseducacionalesyresultadosenelmercadolaboralparalasedadesde23,33y42años.Losautoresencontraronquelaeducacióninicialantesdelos5añostieneefectospositivosyduraderosenlavidadelosniños,puespermitemejorassignificativasenlaspruebascognitivasalos7añosdeedad;dichoefectosiguesiendoimportante,aunqueconmenorintensidad,hastalos16añosdeedad.Encuantoaloslogrosentérminosdeempleoysalarios,laeducaciónpreescolaraumentaligeramentelaprobabilidaddeserempleadoalaedadde33añosyevidenciaaumentospequeñosperosignificativosenelsalarioadichaedad;sinembargo,losefectosdesaparecenalos42años.

Garces,CurrieyThomas(2000)profundizaronenlosefectosdelargoplazoqueteníaelhaberparticipadoenelprogramapreescolarHeadStart17enlaasistenciaescolar,lasga-nanciasfuturasyelcomportamientocriminaldelaspersonas.Elestudioutilizainforma-cióndelPanelStudyofIncomeDynamicsde1995paraadultosmenoresde30años.Losautorescompruebanquehayunamayorprobabilidaddequelosniñosqueasistieronapreescolarcompletenlasecundariayasistanaunauniversidad;mientrasquesereducelaprobabilidaddequecometanuncrimen.Otrosposiblesbeneficiosson la influenciapositivaquelaeducacióninicialdelosprimogénitostienesobresushermanosmenores,quienesmejoransusresultadosescolaresydisminuyenlaactividadcriminal.Finalmente,seencontrópocaevidenciadelaasistenciaapreescolarsobrelasgananciasentrelos23y25añosdeedad.

17 Setratadeunprogramapreescolarlocal-federaldelosEstadosUnidossubvencionadopororganizacionesnogubernamentales,quetieneporobjetivomejorarlascapacidadesdeniñospobresparapoderreducirlasinequidadescuandoempiecenelcolegio.


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Cabemencionar,además,quesibienlosestudiosdelaeducaciónpreescolarmuestranefectosdelargoplazoenlaeducacióndelindividuo,suconductaysudesempeñoeco-nómico,existenhabilidades cognitivasqueno soncaptadasendichaspruebas yquesuponenunimpactoadicionaldelaeducacióninicialenlavidadelosasistentes(Barnett1992).Adicionalmente,laasistenciaaeducacióninicialcomparteelgruesodesusdeter-minantesconaquellosdelrendimientoescolar,puessetratadeunadecisiónvinculadaconelprocesoeducativoquedepende igualmentede factoresdeofertaydemanda.Sinembargo,altratarsedeunaetapamástempranaquelaeducaciónbásica,suponelaconsideracióndealgunasvariablesexplicativasadicionales.

SegúnelBID(2008),paramuchasunidadesfamiliaresexisteunaltocostodeoportu-nidaddeenviaralosniñosaunprogramadeeducacióntemprana.Estosedaespecial-menteenelcasodefamiliasdemenoresingresos,quesuelenpromoverquesusniñostrabajendesdepequeñosy/oquerealicen laboresdomésticasquepermitan liberareltiempodelospadresparadedicarloaltrabajoproductivo(actividadeseconómicasdelasfamilias).Contribuyeconloanteriorlapobrecalidaddelservicioofrecidoporalgunasinstitucioneseducativasdenivelinicial.Enefecto,enmuchospaíseslasdecisionesquelasfamiliastomanrespectoaquesushijosasistanonoaunprogramaeducativoinicialdependenengranmedidade laofertadedichosprogramas.Eneste sentido, suelenevidenciarsediferenciasimportantesentreelsistemadeeducaciónprivadoyelpúblico;unadelasprincipaleseslacalidaddelserviciobrindado(BID2008).

Elaccesoacentroseducativos–esdecir,lacantidaddeinstitucionesdeeducacióninicialexistentesenellugardondeviveelniño–tambiénesunfactorrelevante.BerlinskiyGa-liani(2005)estimanelimpactoquetieneunprogramadeconstruccióndeinstalacionesdelasescuelasdeinicialsobrelaasistenciaaeducacióninicialenArgentina.Atravésdeunaidentificaciónquesebasaenunaestrategiadediferenciasendiferencias18, encuen-tranunconsiderable impactodelprogramasobre laparticipacióneneducación inicialparaniñosentre3y5años19.

18 Enestaestrategiasecombinanlasdiferencias,alolargodelasregiones,enelnúmerodelasinstalacionesconstruidas,conlasdiferenciasquesegeneranenlascohortesdebidoaltimingdelprograma.

19 Losresultadosindicanqueunlocalpreescolarconstruido,porniñoenedaddeasistiraesteniveleducati-vo,incrementalaprobabilidaddeasistiraeducacióninicialen0,824puntosporcentuales.


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Comopartedeldiagnósticode la situaciónde laprimera infanciadelPerú,Guerrero,SugimaruyCueto(2010)determinaron,conunmodeloprobit20,losfactoresasociadosalaasistenciadeniñosentre3y5añosacentrosdeeducacióninicial.Paraello,usaroninformacióndelaEncuestaNacionaldeHogares2006yencontraronquelosprincipalesdeterminantesdelaasistenciasonaquellosfactoresasociadosa lascaracterísticasdelosniñosysuhogar.Elgradodeeducacióndelasmadres,elgastodelhogarylacanti-daddehermanosmenoresde18añosfueronlosaspectosmásimportantes.AguilaryTansini (2010)encuentran,en lamisma línea,que losdeterminantesdedemandasonfundamentales.Atravésdeunmodeloprobitbivariado,yefectosdetratamientodondeseconsideran lospotencialesproblemasdeendogeneidadde laeducación inicial,en-cuentranquelosprincipalesdeterminantesdelaasistenciaaeducacióninicialdeniñosdelasescuelasdeUruguaysonlaexistenciadeotroniñodeentre8y15añosenelhogar,lapresenciademásde20librosenelhogar,laeducacióndelospadresyelnúmerodepersonasporhabitación,comounavariabledehacinamientoypobreza.

1.1.2 Los factores de la oferta. Las características de los docentes y las escuelas

Elrendimientotambiénseveinfluenciadoporaspectosvinculadosconlaofertaeducati-va.Sibienexistendiversasclasificacionesparalosdeterminantesdelaofertaeducativa,laquepresentanHarbisonyHanushek(1992)esespecialmenteinteresante;ellossubdi-videnestosfactoresentrescategorías:

• Hardware:serefierealainfraestructuradelcentroescolar,enelentendidodequerepresentalascondicionesfísicasqueserequierenparalaprovisióndelservicioeducativo.

• Software:serelacionaconlosinsumosqueintervienenenelprocesodeenseñan-za,comomaterialeducativo,currículo,marcolegalvigente,entreotros.Tambiéninvolucraelmodelodegestiónacadémicadelcentroeducativo.

• Docentes:serefierealcapitalhumanoqueestádirectamenterelacionadoconelprocesodeaprendizajedelosestudiantes21.

20 Estametodologíafueaplicadaporlanaturalezadelavariabledependiente:unadicotómica,quetomaelvalorde1sielniñodeentre3y5añosasistióaeducacióninicialy0deotromodo.

21 Rothstein(2008)desarrollóunestudioentregruposdeestudiantesdecuartogradodeprimariaenelcualseevalúaladiferenciaenresultadosdepruebasestandarizadas.Así,seatribuyólamismaacaracterísticas


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LainvestigacióndeHarbisonyHanushekseaplicóenescuelasprimariasdeBrasilytuvocomoobjetivorealizarunanálisisdecosto-efectividaddelosrecursospedagógicos,cla-sificadosenesas trescategorías.Laconclusióndelestudio fuequeaquellasvariablesreferentes al software de laescuelaeranconsistentementemásefectivaspara lograrunmejorrendimiento.Lacapacitaciónadocentestambiénresultóserunavariableconaltosbeneficiosenrelaciónconloscostos.Elefectomarginaldevariablesdehardware fuemenor,enespecialeldelavariabledemobiliarioescolar.Elanálisisdesensibilidadrealizadoindicóqueestosresultadoseranmásconsistentesparagradosmenores22.

Porsuparte,Fuller,SingeryKeiley(1995)encontraronresultadossimilarescuandoseevaluóelniveldeescuelasecundariaenBotsuana: lasvariablesasociadasalsoftware fueronmáscosto-efectivasquelasvariablesdehardware.Sinembargo,enprimaria,lostextosde instrucciónbásicanoalcanzarontanto impactocomoenBrasil;unaposiblecausaesqueenBotsuanalaofertadedichomaterialerasuficienteparaeltamañodelaclase,adiferenciadeBrasil,dondesíseevidenciabaunaescasezdetextos.

Apesardequeelhardwareeducativopuedaserconsideradolacategoríamenosinflu-yenteenelrendimientodelestudiante,porreferirsealaspectofísicodelaeducación,PritchettyFilmer(1999)sostienenquesurelevanciasiguesiendoalta,puesgeneralascondicionesyelambientenecesarioparaunapropiadodesenvolvimientodelestudianteyelprofesor.Enestesentido,unresultadoimportante,porsusimplicanciasyrecomen-dacionesdepolíticaparaelPerú,eselqueseobtieneenValdiviayLeón(2008).Allíseadmitequelalimitadacantidadyladesigualdistribucióndeescuelasquebrindenenelpaísunbuenservicioeducativo,afectanelaccesoefectivodelosniñosperuanosaunaeducacióndecalidad,laquesemideatravésdelascaracterísticasdelosmaterialesylosdocentes.Seconcluyequelareduccióndelasdesigualdadesenelrendimientoacadémi-codelosniñosperuanosdebeconsiderarladisminucióndelasdisparidadesenladistri-bucióngeográficadelosrecursostradicionalesdelaescuela,yaqueestaslimitacionesdeofertaafectanalosestudiantesquevivenenlaszonasmáspobresdelpaís.

propiasdelosestudiantes(comoelIQobtenido,predisposiciónparaelestudio,entreotros)yalacalidaddelprofesor.Encontróresultadossignificativosmediantelaaplicacióndeunmodelodevaloragregado(VAM)enelcuallacalidaddelprofesortuvouna“alta”influenciaenlosresultadosdelosestudiantesalosqueenseñó.

22 Seevaluósegundo,cuartoysextogradodeprimaria.


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ApartirdelaclasificacióndeHanushekyHarbinson,acontinuaciónsedesagreganlastrescategoríasyseidentifican,dentrodecadaunadeellas,losdeterminantesquetie-nenmayorrelevanciadeacuerdoalaliteratura.

1.1.2.1 Primeracategoría:Hardware

• Infraestructura del centro escolar

Fertig y Schmidt (2002), quienes analizan los resultados de la evaluación PISA 2000,muestranquelacalidaddelaconstruccióndelaunidadescolartieneunainfluenciapo-sitivasobreeldesenvolvimientodelestudiante,asícomoensurendimiento.LockheedyHanushek(1988)yFuller(1987)encuentranquelosrecursosdelaescuelatienenunmayorimpactosobreelrendimientoacadémicoenpaísesenvíasdedesarrolloqueenpaíses industrializados,probablementedebidoa lamayorvariabilidadqueseobservaentrelasescuelasdelosprimerospaíses,enloqueserefierealadisponibilidaddedichosrecursospedagógicos.Paraelcasoperuano,dadalaheterogeneidadenlasedificacionesde los centrosescolares, es sumamente importanteconsiderarestavariable,diferen-ciandocolegiospúblicosyprivados,asícomotambiénescuelasruralesyurbanas.

• Disponibilidad y equipamiento de aulas

El informedelBancoMundial(2005)paraelcasomexicanosostienequesenecesitanambientespersonalizadosparaquelaactividaddeenseñanzagenerelosresultadoses-perados.Así, laexistenciadeaulasadecuadasenlasescuelasconllevaunamejoradelrendimientoescolar.Otrofactorrelacionadoeselvolumendeestudiantesenunamismaseccióndeclase:unasobrepoblaciónescolar tieneunefectonegativosobreel rendi-miento.EnunestudiorealizadoporKruegeryWhitmore(2001)paraungrupodeestu-diantes en Tennessee23,seencontróquetenermuchosestudiantesenunmismosalónsetraduceenunmenorrendimientodelestudiante,yaquesegeneranexternalidadesnegativassobreelprocesodeaprendizaje,efectoconocidocomoel“class-size effect”.

ComodemostróWoeβman(2003),unfactorinfluyenteenelrendimientoqueestárela-cionadoconelequipamientoadecuadodelcentroescolar,esladisponibilidaddebiblio-tecaytextosescolares.Asuvez,Heyneman,FarrellySepúlveda-Estuardo(1978)obser-

23 EstudiodenominadoSTARporsussiglaseninglés.


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varonquelaaltacorrelaciónentreladisponibilidaddetextosyellogroacadémiconosolosedebealefectodirectoqueestosejercensobrelosestudiantes,sinotambiénalquetienensobreeldocentecuandodesarrollasuclase.Porsulado,Fuller(1987)encon-tró,enquincededieciochoestudiosqueanalizanelimpactodelapresenciadeunabi-bliotecaenelcentroeducativosobreelrendimiento,quelosestudiantesquereportaronhaberusadoconmayorfrecuencialabibliotecaescolar,obtuvieronmejoresresultadosenlaspruebasderendimiento.ConclusionessimilaresseobservanenelestudiodelLa-boratorioLatinoamericanodeEvaluacióndelaCalidaddelaEducación(Llece2000).

Berry(2002)reconocequeexisteunaestrecharelaciónentre lacalidaddelambiente,lasbuenasactitudesparaaprenderylosmejoresnivelesdedesempeñoescolar,atravésdeunestudiorealizadoeneldistritodeColumbia.Así,elautorencuentraqueesposiblelograrunmejorrendimientoen laescuelasi la iluminacióndeunsalóndeclasesestáubicadaalfrenteysobrelascarpetasdelosestudiantes,lasclasesestándiseñadasparaalojaraunnúmeronomayorde20estudiantes24,laventilaciónesbuena,yexisteunalimpiezayfiltroseficacesparamantenerlaspartículasdepolvofueradelaire.

ElMinedu(2004b),atravésdeenunanálisismultivariadoparaevaluarlosresultadosdelosestudiantesde15añosenlapruebaPISA,analizacómolavariabilidaddelrendimien-toescolarseveafectadaporladelascaracterísticasindividualesyfamiliares,yladelasescuelas.Basadosenlapercepcióndelosdirectores,losresultadosindicanqueunodecadatresestudiantesde15añosesafectadoporelmalestadodelainfraestructuradeloscentroseducativos,suaprendizajeseveperjudicadoporlosdeficientessistemasdeiluminacióndelcentro,yporlafaltadeespacioparalaenseñanza.Estosresultadossupe-ranalosporcentajesobservadosenlaregión;son,además,losdirectoresdeloscentrosestataleslosquedanmayorimportanciaadichosproblemas.

• Presencia de servicios sanitarios

Dentrodelainfraestructuraeducativa,laexistenciadeserviciossanitariosesunodelosfactoresmásimportantes.DeacuerdoalaUnesco(2007),lapresenciadeestosserviciosenlasunidadesescolarestieneunimpactopositivoenelrendimientodelosindividuos,dadoquegeneraunambientepropicioparaelaprendizaje.Asimismo,al favorecerel

24 Elautorafirmaquemientrasmenoresladensidaddeestudiantesporclase,esmayorlainteracciónyco-municaciónentreeldocenteyelalumno.


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cuidadodelasalud,evitaquesepropaguenenfermedadesyplagas,yqueaumenteelausentismoentrelosestudiantes.

• Existencia de recursos tecnológicos en la escuela

Rouse,KruegeryMarkman(2004)señalanque,efectivamente,existeunimpactoposi-tivodelusodecomputadorassobrelashabilidadesdelenguaje;noobstante,paraqueesteimpactosearelevante,senecesitauncorrectomanejodelosequipostecnológicos,paraconvertirlosenunaherramientadeaprendizajederealutilidad.Estasupervisiónestannecesariaqueinclusoladisponibilidaddecalculadorassimplesencentrosescolaresharesultadomáseficienteparamejorarelrendimientoescolarqueeldelascomputado-ras,cuandoestasúltimasnohansidoempleadascomopartedeunaestrategiaintegraldeaprendizaje.Deestamanera,lainversióneninfraestructuratecnológicasoloconsi-gueresultadosrealmentesignificativoscuandosellevaacaboconjuntamenteconunabuenaaplicacióndelosrecursos.LosautoresrealizaronunestudioensieteescuelasdeBaltimoredesdesegundogradodeprimariahastaséptimo.Así,seentregaronrecursostecnológicos(computadoras)acadacentrodeestudio.Acuatrodeaquellasescuelas,selesdejólibertaddeusodelosmismos,conprofesoresregularmentecapacitados.Alasotrastres,selesasignóprofesoresespecializadosenlaenseñanzadeinformática.Alfinalizarelperíododeestudio,sehallóquelosestudiantesdelasescuelasconeducacióndecalidadeninformáticapresentaronunrendimiento15%mayorenpruebasdelenguajeycomprensiónlectora,quelosestudiantesdelasotrasescuelas25.

• Acceso a Internet

Actualmente,conlosavancestecnológicos,surgennuevosrecursoseducativosqueinci-denpositivamenteenelrendimiento.ComosostienenÁlvarez,GarcíayPatrinos(2007)yelBancoMundial(2005),elaccesoaInternetesunodelosfactoresqueenlaactualidaddebenincluirsedebidoaqueconstituyeunafuentedeinformaciónmuycompleta.Sinembargo,apesardelcrecimientoenel ritmodepenetracióndelservicioen laúltimadécada,laheterogeneidaddelaregiónencoberturadeserviciosdeestatecnologíasemantiene.Segúndatosde InternetWorldStats (IWS2011), lapenetracióndelusode

25 Enelcasoperuano,comolomuestraelinformedelBID(2010),laentregade850.000laptopsporpartedelgobiernodesdeel2008,entreniñosdelaszonasruralesdelpaís,nohasignificadounamejoradesurendimientoenmatemáticasylenguaje,debidoalafaltadecapacitacióndeldocenteenelusodeestosrecursostecnológicos.


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InternetenLatinoaméricaesde36%,contasasquevandesde10%paraNicaraguahasta66%paraArgentina.Enelcasoperuano,esteporcentajesesitúaen31%;lasdiferenciassonaúnmásnotoriascuandoseanalizandistintosdominiosgeográficos26.

ElBancoMundial(2005)encontróqueelaccesoaInternetporpartedelosestudiantestieneunefectoinciertosobreelrendimiento,yaquedependedeltipodeasignaturaquesecursey,especialmente,desisuusoestáacompañadoporunprogramadeenseñanzaqueledéelsoporteconveniente.Enestesentido,seencontróquelosestudiantesqueusanInternetbajocondicionesadecuadas,comolasplanteadaspreviamente,tienen,enpromedio,unaprobabilidad10%mayordeobtenermejoresresultadosque losquenotuvierondichoacceso.

1.1.2.2 Segundacategoría:Software

• Tipo de gestión educativa

DronkersyRobert(2003)desarrollaronunestudiocomparativoderendimientoentreestudiantesdeescuelasprivadasypúblicasparapaísespertenecientesalaOECD.Encon-traronqueelrendimientodeaquellosescolaresqueasistieronainstitucionesprivadasfuemayorqueeldelosestudiantesdeinstitucionespúblicas.Enunmodelomultinivel,analizanelefectodeestavariablecontrolandoporcaracterísticasindividuales,compo-sicióndelaula,capacidadesdeenseñanzadelosprofesores,entreotros.Ellosatribuyenestadiferenciaaladistintacalidadeducativadeambostiposdeescuelasyalasmejorescapacidadesintelectualesdelalumnadodecolegiosprivados,dadalaautoselecciónna-turaldelosestudiantes.

SegúnelMinedu(2004a),enelPerúlagestióneducativapúblicaincluyeatodosaquelloscentrosquefuncionanconfinanciamientodelEstadoycuyagestiónestáacargodelosórganosintermediosdelMinisteriodeEducación.Lagestióneducativaprivada,encam-bio,comprendealoscolegiosquefuncionanconfondosprivados(totaloparcialmente)ysonadministradosporinstitucionesprivadas,religiosas,ONG,etcétera27.

26 SegúninformacióndelaEncuestaNacionaldeHogares2010,el11,5%yel25,7%deloshogaresdelaCostayLimaMetropolitana,respectivamente,tienenInternet.Sinembargo,enlaSierraySelvaestacoberturaalcanzasoloa5,6%y3,6%,respectivamente.

27 SaavedraySuárez(2001)muestranqueelgastototaldelasociedadeneducación(gastoestatalyfami-liar),tantoparaelsistemadeeducaciónpúblicocomoparaelprivado,esregresivo;esdecir,agrandala


35

ElMinedu(2005c)indicaqueeléxitoescolardelasinstitucionesprivadassedebebási-camenteatresfactores:disponibilidaddemayoresrecursoseconómicosdelaescuela,capacidaddedecisiónsobrelacontratacióndepersonaldocenteyadministrativo,ylacomposiciónsocioeconómicadelalumnado28.SaavedrayMaruyama(1999)indicanqueexisteevidenciadequeaquellostrabajadoresquehancursadosecundariaysuperioreninstitucionesprivadasson losqueobtienenmayores ingresos.Además,entre losquecompletansolosecundaria, losquelohacenenunaescuelaprivadaobtienenmásdeldoblequeaquellosquelohicieronenunaescuelapública.

EnelestudiodelMinedu(2006),dondesemuestranlosresultadosmásrelevantesdelaEncuestaNacional2004,seobservaqueelrendimientopromedio,tantoenComunica-cióncomoenMatemáticas,delosestudiantesdesextogradodeprimariadelasescuelasprivadasessignificativamentemayorqueelobtenidoenlasescuelaspúblicas.

• Flexibilidad institucional y autonomía escolar

Unodelosfactoresmásinfluyentesenelcampodelaeficienciadelaeducaciónesco-larserefierealacapacidaddelasinstitucionesparatomardecisiones.Muchosautoressostienenqueeltrabajobajopresiónodemaneraestandarizadaenlasescuelasnofo-mentalaeficienciaenrelaciónconelrendimientoestudiantil.Woeβman(2003)yFuchsyWoeβman(2004)encontraronqueunaltogradodeautonomíadelasescuelasentemasadministrativos,ymayorflexibilidadenplanesdeestudio,tieneunimpactopositivoso-breelrendimientodelosestudiantes.Valijarviet al. (2002)hallaronqueunamayorflexi-bilidadenplanesdeestudio,esdecir,unamallacurricularmínimamenteestandarizada,tieneimpactospositivossobreelrendimientodelestudiante.Estosedebealalibertadquetieneelestudianteparadesarrollarhabilidadesdeacuerdoasusintereses;sinem-bargo,tambiénplanteanlaimportanciademantenercursosbásicosdeformación,quedebenestarnecesariamentepresentesenloscurrículosescolares.

brechaentreelgastosocialorientadoalosgruposdepoblaciónmáspobresyaquelquesedirigealosmenospobres.

28 SaavedraySuárez(2000)yelBancoMundial(1999)indicanque,enelcasoperuano,lasfamiliastienenunrolmuyimportanteenelfinanciamientodelaeducacióntantopúblicacomoprivada.Másaún,SaavedraySuárez(2001)muestranquelainversiónporestudianteenelsistemaprivadofuemuchomayorqueenelsistemapúblicoparael2000.


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EnWoeβman(2002), seanalizaron los resultadosde lapruebaTIMSS (1999)29 y de la pruebaPISA(2000),yseencontróquelaaplicacióndeestrategiaseducativasfocaliza-das,ynoestandarizadas,presentabaunamejoraenelambientedeaprendizajedelniñoyensu rendimiento.Másaún,HanushekyRaymond(2004)encontraronqueunpro-gramaderendicióndecuentaseficientetieneimpactospositivossobreelrendimientoescolar.Sielreguladorexigebuenosresultadosycuentaconunprogramadeincentivos,las institucionesrespondenbrindandounserviciodemayorcalidad,disminuyendo lasposiblesprácticasevasivasde lasmismas,ademásdehacersemás factible la retroali-mentaciónentreelreguladorylainstitución.

• Número de días y duración de la clase

LockheedyVerspoor(1991)desarrollaronunestudiosobrelosfactoresquemásinflu-yenenelrendimientodelosestudiantesenlospaísesenvíasdedesarrollo;entreellos,encontraronqueenlaszonasruralesunaclasemuyprolongada(entendidacomoelnú-merodehoraspedagógicasqueduralaenseñanzadeunodeloscursoseneldía)tieneefectosnegativossobreelrendimientodelestudiante.Porsuparte,MarcotteyHemelt(2007)hallaronevidenciadequeaquelloscolegiosdondehabíacancelacionesnoprogra-madasdeclases(porunfactornopredecible,comoelclima,porejemplo)obteníanunpuntajemenorenComprensióndeLecturayMatemáticas.

Enparticular,paraelcasoperuano,enMinedu(2004a),seencuentraquetantoenpri-mariacomoensecundaria, lavariablerelativaaltiempodeclasesque losestudianteshanrecibidoestáasociadapositivamenteydemanerasignificativaconelrendimientodel estudianteenLM.Especialmente importante resultaesta variableen los colegiospúblicos,dondeeldíaacadémicoconstademuypocashorasefectivasdeclases–aproxi-madamente5horas30.

29 LapruebaTIMSS (Trends in InternationalMathematics andScienceStudy) es realizadapor la Interna-tionalAssociationfortheEvaluationofEducationalAchievement(IEA).Enella,seevalúanlosdesempeñosperiódicosdeestudiantesquecursanlaetapaprimariaescolar.

30 Segúnlabasededatosutilizadaenelpresenteestudio,paraloscolegiosdelaMCquesonpúblicos,ladu-raciónpromediodelajornadaescolar(sinrecreos),constade294minutos,oaproximadamente5horas;enelcasodeloscolegiosprivados,estallegaa334minutos.


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• Idioma de enseñanza

Elidiomaenquesedictanlasclasesestambiénunelementodeespecialrelevancia.ElBancoMundial (2005),asícomoShapiroyMoreno(2004),serefierena ladesventajaquesufrenlosestudiantesquehablanlenguasindígenasenuncontextodeenseñanzaurbana.Ambosestudiosplanteanqueeducardemaneraestandarizadaentérminosdelenguaresultaperjudicialparalascomunidadesindígenas.ShapiroyMoreno(2004)rea-lizanunscore matchingparaestudiantesindígenasynoindígenasenMéxico,yconclu-yenquesisebrindaraeducaciónbilingüeparalascomunidadesindígenas,losresultadosentreambosgruposseríanmuysimilares.Esteresultadoesdeespecialrelevanciaenelcontextoperuano,dondeexisten43 lenguasdistintas31 32yunaenormenecesidaddeconsiderarlasenelmomentodeimpartirlaenseñanzaparaobtenermejoresresultadosacadémicos.

Enefecto,paraelcasoperuano,elMinedu(2004a)indicaqueaquellosestudiantesconunalenguamaternadistintaalalenguautilizadaporlosdocentes,obtienenmenorren-dimientoqueeldesusparesquetienenunalenguamaternaigualaaquellaenlaqueseimparten las clases.

• Efecto de los compañeros

MartinsyWalker(2005)serefirierona losefectosdelestudioengrupodentrodeunaula de clase33.Ellosnotaronqueelnivelintelectualdeloscompañerosdelaulatieneunaincidenciasignificativasobreelrendimientodelestudiante;asítambiénlotienelahete-rogeneidaddepersonalidadesydeorígenesentrelosniños.Estosefectos,denominados“efectodepares”,puedenserpositivosonegativos.Porejemplo,sielniñoestudiaenunaulaconunaltoporcentajedeestudiantesrepitentesenelgrado,ellomásbienlimitaelimpactosobreelrendimientodefactorespositivos,comolaasistenciaaclases.

31 QuechuayaimaraenlosAndes,almenos40lenguasenlaAmazonía,yelcastellanoencasitodoelpaís.Minedu-Dinebi(2005-2007).

32 Existedebatesobreelnúmerodelenguasydialectosquehayenelpaís.EllingüistaJuanCarlosGodenzzireconoce40lenguasenlaregiónamazónica,3variedadesdelaimaraenlaregiónandina,12variedadesdia-lécticasdequechuaenlaSierray5enlaSelva.<http://www1.up.edu.pe/coine/Boletin2/TRASFONDO.html>.

33 Losautorescontrolaronsuanálisisdetalmaneraquelaevaluaciónseorienteadetectardiferenciasenelrendimientodemateriasbásicas,yaconocidasporelestudiante.Deestamanera,sepudoatribuirlasdiferenciasenrendimientoalainteracciónentreestudiantesmasnoalaenseñanzadenuevosconceptosporpartedelosdocentes.


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AgüeroyCueto (2004)muestranqueunamaneraalternativa y complementariaparaexplicarelbajorendimientoescolarenelPerúes,justamente,laexistenciadeefectosdeparesenelinteriordelauladeclases.Losresultadosindicanqueenelcasodeestu-diantesdecuartogradodeprimariahaysuficienteevidenciaquesugierelaexistenciadeefectodepares,especialmenteeneláreadematemáticas.Enparticular,semuestraquesepuedemejorarelrendimientopromediodelosestudiantescomponiendolasdiferen-tesaulasdeestudiantesdealtoybajorendimiento.

1.1.2.3 Terceracategoría:Docentes

Unodelosaspectosmásrelevantesenlaeducación,desdeelpuntodevistacualitativo,eselniveldeenseñanzadelosprofesores.BrunneryElacqua(2003)encontraron,paraunamuestradepaísesdeAméricaLatina,quemientrasmássubdesarrolladoseaelpaís,la varianzadel rendimientoescolar seexplicaprincipalmentepor la variabilidaden lacalidaddelaescuela,laqueasociandirectamenteconladisponibilidaddeprofesoresca-lificados.Unaformademedición,deacuerdoconlosautores,estomarcomoreferencialaspruebasmagisterialesydefinirsiesqueelprofesorpresentaunniveladecuadoparaejercerlaenseñanza.Sinembargo,paraelcasoperuano,dichaspruebasaúncarecenderepresentatividadyobjetividad,porloque,segúnCueto(2004),unaopciónestomarelniveleducativoalcanzadoporlosdocentes.

EnBancoMundial(2001),seafirmaqueparamejorarlacalidaddelaeducación,sedebenestablecernormasparaelaprendizajeylaenseñanza,fortalecerlascapacidadesdelosprofesoresparaformarasusestudiantesyevaluareldesempeñodocente.Sinembargo,seadmitetambiénqueestasmedidasdebensercomplementadasconmejorasenlafre-cuencia,calidadytransparenciadelaevaluacióndelosestudiantes,poniendolosresul-tadosadisposicióndelosadministradores,directores,profesores,padres,estudiantesypúblicoengeneral,paramejorarelsistemaderendicióndecuentas.

• Nivel de instrucción y educación del docente

Rouseet al. (2004),CarrelyWest(2008),Boydet al. (2008),Rothstein(2008),Rockoffet al. (2008),KaneyStaiger(2008),entreotros,hanencontrado,endistintosestudiosyparadiversospaíses,queunadelascausasprincipalesdelasdiferenciasenelrendimientodeestudiantesentreescuelaseselconocimientoymanejodelmaterialeducativoporpartedelosdocentes.Asimismo,elBancoMundial,ensuPrimary Education Policy Paper (1990), definió la variable “conocimiento del tema por parte del docente” como la


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principalcondiciónparaqueelprofesortengaunimpactosignificativoenelrendimientodelestudiante.Alrespecto,Fertig(2003)concluyequeunasdelasrazonesporlaquelosdocentesnosonsuficientementecapacitadosainiciativadelasescuelasdondelaboran,se relaciona conel hechodeque lospadres no tienen toda la informaciónnecesariarespecto a las capacidades de los maestros de sus hijos y, por ende, no cumplenadecuadamentesurolfiscalizadorparagarantizarlacalidadeducativadelainstituciónadondeasistensusniños.

ElMinedu(2004a)sostiene,paraelcasoperuano,quetantoelmanejodecontenidosqueeldocentedemuestra,comolaoportunidadquelesbrindaalosestudiantesdead-quirircompetencias,sonprocesosqueseasociandemanerasignificativaypositivaconelrendimientodelosestudiantes.Másaún,enelinformedelBancoMundial(2001)paraelPerú,seencontróqueprofesoresgraduadosdeuniversidadeseInstitutosSuperioresPedagógicos(ISP)seasocianpositivamenteconel rendimientode losestudiantesentodoelpaís.

Porsuparte,ServányTantaleán(2011),haciendousodelaEvaluaciónNacional2004yparaestudiantesdequintoañodesecundaria,modelanelrendimientoenlaeducaciónbásicayencuentranquelaeducaciónaniveldepostgradodelprofesoresundetermi-nantefundamentaldelrendimientodelosestudiantes.Seencuentratambiénqueelsolohechodequeeldocentehayaestudiadoenlauniversidadessignificativosobreelren-dimientodelestudiante,yesaúnmayorelimpactosieldocenteestudióenunauniversi-dadprivadaquesilohizoenunapública.

• Años de experiencia y condición laboral

EnelinformedelBancoMundial(2001)paraelPerú,seencontróqueprofesoresconmásañosdeservicioymejorformaciónfavorecenunmayorrendimientodelosestudiantesentodoelpaís.

Porotrolado,ServányTantaleán(2011)concluyenquelaexperienciadeldocente,comoproxydesucalidad,tieneunarelaciónpositivaysignificativasobreelrendimientodelosestudiantesenlasáreasdeMatemáticasyComunicación.

UnestudiorealizadoparaUruguay,tomandodatosdelSerce,analizólosfactoresaso-ciadosalrendimientodelosestudiantesdeAméricaLatinayelCaribe,yencontróquelasatisfaccióndeldocenteconsudesempeñoenlaescuelaysuscondicionesdetra-


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bajo tieneunefectopositivo y significativo sobreel aprendizajede susestudiantes(ANEP2008).

ParaelcasodelPerú,UMCyGrade(2001)realizaronelmismotrabajoutilizandolainfor-macióndeCrecer9834paraunamuestradeestudiantesdecuartogradodeprimaria.Elestudiocompruebaquesíexisteunefectopositivodelascaracterísticasdelosprofeso-ressobreelrendimientodelosestudiantesdeeducaciónprimaria.

1.2 Los logros educativos y sus determinantes: posibles variaciones entre gru-pos socioeconómicos

EnpaísescomoelPerú,lospromediosnacionalesdellogroacadémicoescondendiferen-ciasconsiderablesentregrupossocioeconómicos.Dejardeconsiderar laheterogenei-dadexistenteenelpaísenelmomentodeestudiarlosdeterminantesdelrendimientoacadémico,enrelaciónconellugarderesidencia,lasdiversasetniasexistentesolasdes-igualdadesenlosnivelesdeingresos,llevaríaasobreestimarpeligrosamentelosavanceseducativos.Enefecto, laheterogeneidaddel impactode laeducaciónen la regiónhasidoinvestigadapordiversasorganizacionesparaeldesarrollo(talescomoelBID[2008]ylaUnesco[2007]),lasquehanincorporadotemasdedesigualdadydiscriminaciónensusagendasdeinvestigación.

Sinembargo,apesardelalcancedelosestudios,nosehallegadoaunadefinicióncla-radeporquéseproducedichaheterogeneidado,másaún,decómomedirla.AutorescomoChongyÑopo(2007),Gandelman,ÑopoyRipani(2007),BID(2008),entreotros,afirmanquesetratadeunfenómenodiscriminatorioyplanteandiversasmetodologíasdemedición35.Auncuandonosehanestablecidovariablesespecíficasparamedirlahe-terogeneidad,síseobservaunintentodeconsensoentrelasmetodologíasdemediciónpropuestas.Seconsiderancomopotencialesvariablesdecontrol, queidentificandema-neraúnicaalosgrupossociales,porejemplolarazay/oetnia,ladiscapacidad,lapobreza

34 CrecerconCalidadyEquidadenelRendimiento(Crecer)esunaevaluaciónnacionaldelrendimientoes-tudiantildesarrolladaporlaUMC–Mineduen1998.Enestaseevaluóalosestudiantesdecuartoysextodeprimaria,enlasáreasdematemática,comunicaciónintegral,cienciassocialesycienciasnaturales.Losestudiantesdecuartoyquintodesecundariafueronevaluadosenlasáreascurricularesdelenguajeyma-temática.

35 MetodologíastalescomoladeBlinder(1973)yOaxaca(1973)oladeHanushekyWoeβman(2009).


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yelsexo.Estasvariableshansidoutilizadaspordiversosautoresdelaregión,quieneshanobtenidoresultadosinteresantes,comosedescribebrevementeacontinuación.

ElBIDylaUnescoseñalanquelosgruposindígenasenAméricaLatinasonlosquemayorincidenciadeexclusión36ydiscriminación37presentan.ChongyÑopo(2007)muestranqueelhechodequeexistaunagrandiversidaddeetniasenAméricaLatinahacemásdifícillaaplicacióndepolíticassocialesquetenganelimpactodebido,yaque,porunlado,laspolí-ticasnosondiseñadastomandoencuentanlascaracterísticasynecesidadesespecíficasdecadagrupoétnico;porotrolado,existeunadificultaddeaccesodelEstado,dadoquelaspoblacionesindígenassuelenestarubicadasenzonasalejadasydispersas.Así,Gandelmanet al.(2007)confirmanquelaexistenciadebrechassocialessedaprincipalmenteentrelosgrupos indígenas;másaún,sostienenque ladiferenciadeoportunidadessetraduceendesigualdadeconómica.Mientraslaspolíticassocialeseneducaciónnotomenencuentalasnecesidadesdelascomunidades,ymásbienseapliquendemanerahomogénea,losresultadoseducativos,ysusconsiguientesefectosenlageneracióndeingresos,noseránlosesperados.Enelcasoperuano,porejemplo,lasmallascurricularesseoficializandesdeelMinisteriodeEducación.Apesardequeexistelaposibilidaddeadaptarlasconsiderandolasdiferenciasculturalesdelaspoblacionesindígenas,estonosehace.

Asimismo,elBID(2008)proponecomovariableprincipaldediferenciaciónentregrupossocioeconómicoslalenguamaterna,puesidentificaespecíficamentealosgruposindí-genasynativos.Lalenguamaternaesunadelasvariablesmásdispersasenlaregión:laONUhaidentificadolaexistenciade600dialectosdistintosenLatinoamérica.Launi-cidaddelavariablelaconvierte,asuvez,enunreferentedemedición,ylafacilidaddepercepciónpermitequeseamásobjetivaenelmomentodelevantarlainformación.

Ademásde la lenguamaterna,ChongyÑopo (2007)proponen incluirotrasvariablesquereflejen ladiversidadde losgrupossocialesdemaneramásprecisa.Porejemplo,diversosinvestigadoreshangeneradoindicadoresdediferenciacióndeacuerdoconla

36 DeacuerdoaKogan(2010),laexclusiónserefierealanegacióndelaccesodeungruposocial,porpartedelsistema,alosrecursoseconómicos,sociales,culturalesopolíticosquecompartenlosmiembrosdeunanación,independientementedelascaracterísticasparticularesdecadasujeto.

37 Ladiscriminaciónexisteenlamedidaenqueseleniegaalotro,enuncontextoconcreto,laposibilidaddeejercerunderecho.Estasepuedeanclarendiferentesejes:sexo,edad,orientaciónsexual,raza,religión,entreotras.Apesardequelostérminos‘exclusión’y‘discriminación’seusenindistintamente,serefierenadistintasunidadesdeanálisis:grupossocialeseindividuos,respectivamente(Kogan2010).


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ubicacióngeográficayaltituddelosgruposindígenas.Sesugierediferenciaráreasurba-nayrural,asícomolasregionesnaturales.Igualmente,ysiguiendoaBenavidesyValdivia(2004),utilizar losdistintospisosaltitudinalespresentesenLatinoaméricacomorefe-rente.Paraelcasoperuano,JavierPulgar-Vidal(1981)yAntonioBrackEgget al.(2000)handesarrolladoindicadoresderegionesaltitudinales,quepermitenunaaproximacióngeográficamásprecisa.Sonlaszonasmarginalesenelterritoriolasquemenorcobertu-radelgastopúblicoymenorapoyosocialpresentan(BID2008yDefensoríadelPueblodelPerú2009).

Numerososestudiosmuestraneldéficitderendimientoqueconfrecuenciaseencuentraenlazonarural,altamenterelacionadoconlascarenciassocioeconómicasdelasfami-lias.Williams(2005)utilizainformacióndePISA2000yexaminalavariacióntransversaleneldesempeñodematemáticasdelasáreasruralesalolargode15años,en24nacio-nesindustrializadas.Encuentraquelospuntajesenmatemáticasdelasáreasruralessonsignificativamentemenoresquelosdelasurbanasycomunidadesdetamañomediano,en14delos24países,debidoalmenornivelsocioeconómicoexistente.Cuandocontrolaporesteaspecto,labrechaurbano-ruralprácticamentedesapareceparalosEstadosUni-dos,comoenestudiosprevios.Porsulado,Vernon-Feangans,GallagheryKainz(2010)afirmanquelosniñosdeáreasruralesprovienendefamiliasmáspobresytienenmenoshabilidadescuandoentranalcolegioqueaquellosniñosde lasáreasurbanas,eviden-ciandounaltoriesgoenlatransiciónhacialaescuela.Susfamiliasnosolotrabajanmáshoras,sinoquevivenmáslejosdelcolegioytienenmenosfacilidadesdetransportepú-blico,entreotrosaspectos.Porelladodelaoferta,losprofesorestienenunaccesomáslimitadoalosrecursospedagógicosyaldesarrollodehabilidadesdocentes.

Sibienhastaahorasehandiscutidovariablessocialesparaidentificarlaheterogeneidaddegrupospoblacionales, es importanteanalizar también lasdiferenciasenel ámbitoeconómico(ChongyÑopo2007yGandelmanet al.2007).Lapobreza,comoprincipalin-dicadordedesarrollohumano,puedeaproximarlasdiferenciaseconómicasdediversosgrupospoblacionales.Enestesentido,elBID(2008)consideralacondicióneconómicadelosindividuosclaveparaentenderelprocesodeexclusión.Másaún,seencuentra,atravésdeunmétodoexperimentalqueinvolucralarealizacióndeuntrabajodecampoen varias ciudades38,queenpaísesconmayordiversidadracial,losencuestadosafirman

38 Primeroseidentificóunamuestrarepresentativadeindividuosdeseisciudadesdelaregión.Seseleccionóaunequipodeinvestigadoresconexperienciaentrabajodecampoyencuestas,yseleshizoparticipardeuntallerdecapacitaciónaliniciodelproyecto.Ahí,selesproporcionóunmétodouniformeparaim-


43

quelapobrezaesunproblemacrucialquellevaaladiscriminación.Lapercepcióndeladiscriminaciónpormotivosdepobrezaesmásacentuadaeneconomíasmáspobres.Asimismo,endichoestudioseafirmaque,enelPerú,41%delapercepcióndedesigual-dadsegeneraportemaseconómicos;elestudiotambiénencuentraqueenNicaraguayParaguay,50%y37%delapoblación,respectivamente,percibenqueladesigualdadsedaportemaseconómicos.Deestamanera,eslapobrezaunodelosfactoresmásimpor-tantesquelesdificultanaccederapolíticaspúblicasadecuadas,asícomohacervalersusderechos,entreotrosaspectos.

plementar,ytambiénselessuministrarondetallesdeltrabajodecampoencuestión,comoprocedimien-tosdemuestreo(finalmente,seutilizóunmuestreoestratificadoqueconsiderabalaeducación,ingresofamiliarpromediodeldistrito,entreotras),programacióndeactividades,entreotros.Cadaencuestadoraceptórealizarveinticincosesionesexperimentalesconunpromediodeveinteparticipantescadauna.

45

Capítulo IIEl desenvolvimiento estudiantil en el Perú

2.1 Organización del Sector Educación en el Perú

LaorganizacióninstitucionaldelSectorEducaciónenelPerúescompleja.Elgráfico2.1presentaelorganigramadelasentidadeseinstitucionesinvolucradasenelprocesoedu-cativo(lasfuncionesdelasmismassedetallanenelanexo1).

Enprimerainstancia,seencuentraelMinisteriodeEducación(Minedu),que,segúnlaLeyGeneraldeEducación(Ley28044),tieneporfinalidaddefinir,dirigiryarticularlapolí-ticanacionaldeeducación,cultura,recreaciónydeporte,enconcordanciaconlapolíticageneraldelEstado.Tiene,asimismo,laresponsabilidaddeasegurarlaatenciónintegraldelosestudiantesparagarantizarsudesarrolloequilibrado39,fortalecerelfuncionamien-todelosOrganismosPúblicosDescentralizados(DRE,UGEL),yregularymonitorearelfuncionamientoadecuadode susentidades subalternas.Por su lado,elMinisteriodeEconomíayFinanzas(MEF)eselquetienelafuncióndeasignareficientementelosre-cursospúblicosalossectores.ElpresupuestocorrespondientedeberseraprobadoporelCongreso.

Lasegundaposiciónenelorganigrama,enmateriadepolíticaeducativa,laocupanlosGo-biernosRegionales.LaLeyOrgánicadeGobiernosRegionales(Ley27867)estableceque,entresusfuncionesenmateriadeeducación,estándiseñar,ejecutaryevaluarelproyecto

39 Estolorealizamediantelaformulación,aprobación,ejecuciónyevaluación,demaneraconcertada,delProyectoeducativoNacional,ademásdelaconduccióndelprocesodeplanificacióndelaeducación;ade-más,elMineduestableceloslineamientosbásicosparagarantizarlaparticipacióndelasociedadcivilenlaorientaciónymejoramientodelaeducación,ypromuevelacooperaciónnacionaleinternacionaltécnicayfinancieraparaelmejoramientodelaeducación.


46

educativoregionalenconcordanciaconlapolíticaeducativanacional.Asimismo, lesco-rrespondemodernizarlossistemasdescentralizadosdegestióneducativa.TienentambiénlafuncióndeevaluarperiódicaysistemáticamenteloslogrosalcanzadosporlaregiónenmateriaeducativayapoyarlasaccionesdeevaluaciónymediciónquedesarrollaelMinedu.Además,encoordinaciónconlosGobiernosLocales,losGobiernosRegionalesdebenfor-talecerlasinstitucioneseducativas,promoviendosuautonomía,capacidaddeinnovaciónyfuncionamientodemocrático,asícomosuarticulaciónintersectorialylapertenenciaare-des,conparticipacióndelasociedad.Finalmente,losGobiernosRegionalesdebenapoyarlacreaciónderedeseducativascomoexpresióndeparticipaciónycooperaciónentreloscentrosyprogramaseducativosdentrodesujurisdicción.

Debajodelaregiónhayinstanciasintermedias:lasDireccionesRegionalesdeEducación(DRE),lasUnidadesdeGestiónEducativaLocales(UGEL),ylasredeseinstitucionesedu-cativas.LasDREsonórganosespecializadosdelosGobiernosRegionales,responsablesdel servicioeducativoenel ámbitode su respectiva circunscripción territorial; tienenlafinalidaddepromoverlaeducación,lacultura,eldeporte, larecreación, lacienciaylatecnología,yasegurar losservicioseducativosy losprogramasdeatenciónintegralconcalidadyequidadensuámbitojurisdiccional,paralocualcoordinanconlasUGELyconvocanlaparticipacióndelosdiferentesactoressociales.Además,debendesarrollarestrategiasparadisminuirelanalfabetismoyapoyarlosprogramasdeorganizaciónmul-tisectorialdealfabetización.ElórganodeparticipaciónyvigilanciaenelqueactúanlasDREeselConsejoParticipativoRegionaldeEducación(Copare),quetieneporfunciónparticipar,concertaryvigilarparacontribuirenlaelaboración,seguimientoyevaluacióndelProyectoEducativoRegional,yademásconstituyeunespaciodeconcertaciónentrelasinstitucionesvinculadasalquehacereducativoyotrasdelaregión40.

Porsuparte,laUGELeslainstanciadeejecucióndescentralizadadelGobiernoRegional,conautonomíaenelámbitodesucompetenciaycuyajurisdicciónterritorialeslaprovin-cia.Tienecomoprincipalesfuncionesdiseñar,ejecutaryevaluarelProyectoEducativodesujurisdicción,enconcordanciaconlosProyectosEducativosRegionalesyNacionalesyconelaporte,enloquecorresponda,delosGobiernosLocales.Tambiénesresponsabledelfortalecimientodelascapacidadesdegestiónpedagógicayadministrativadelasins-titucioneseducativas,decontribuiragenerarunambientefavorableparalaformaciónintegraldelaspersonas,deldesarrollodecapacidadeslocalesydepropiciarlaorganiza-

40 SegúnfolletoinformativosobreCopare.

EL DESENVoLVIMIENTo ESTUDIANTIL EN EL PERÚ

47

cióndecomunidadeseducadoras.Asimismo,seencargadeasesorarenlaformulación,ejecuciónyevaluacióndelpresupuestoanualdelasinstitucioneseducativas.ElórganodeparticipaciónyvigilanciaenelqueactúanlasUGELeselConsejoParticipativoLocaldeEducación(Copale),quetienelasmismasfuncionesqueCopareperoconrespectoalProyectoEducativoLocal41.

Finalmente,comoseobservaenelgráfico2.1,lainstitucióneducativa(IE)eselúltimoeslabónenelescalafónorganizacionalperolaprincipalinstanciadegestióndelsistemaeducativodescentralizado,dadoqueenellatienelugarlaprestacióndelservicio.Puedeserpúblicaoprivada,ysufunciónprincipalesellogrodelosaprendizajesylaformaciónintegraldesusestudiantes.SugestiónestáorientadaporelProyectoEducativoLocal42 y,porende,debeestablecer vínculos con losdiferentesorganismosde suentornoyponeradisposiciónsusinstalacionesparaeldesarrollodeactividadesextracurricularesycomunitarias,preservandolosfinesyobjetivoseducativos,asícomolasfuncioneses-pecíficasdellocalinstitucional.

Gráfico 2.1Organigrama de los principales agentes en el sector educativo

Elaboraciónpropia.

41 SegúnfolletoinformativosobreCopale.42 Eselprincipal instrumentoorientadorde lagestióneducativade laUGEL,permiteconcertaracuerdos

ycompromisosrecíprocos(Art.51°,D.S.009-2005-ED).AnálogamenteocurreconelProyectoEducativoRegional(PER)aniveldelaDRE(Art.61º,D.S.009-2005-ED).

Minedu MEF

Gobiernos Regionales

DRE

Gobiernos Locales

UGEL

Institución educativa

Copale


48

Comosepuedeobservar,muchasfuncionessesuperponenentrenivelesdegobiernoyorganismos,loquehacedifícilestablecercuálescorrespondenespecíficamenteacadaagente,yrepercutennegativamenteenlacapacidaddesupervisiónyfiscalizacióndelasinstancias superiores.Valdivia yDíaz (2008) señalanque laadministración intermedianotienedependencianirolesclaramentedefinidos.Porunlado,lasDREylasUGELtie-nenlamismaestructuradeorganización,prácticamenteelmismonúmerodepersonal,yterminanrealizandofuncionessimilaresalasinstitucioneseducativas.Porotrolado,mientrasparalaLeyOrgánicadeGobiernosRegionaleselejedeladescentralizacióneselgobiernoregional,paralaLeydeGobiernosLocaleseselmunicipio;yparalaLeyGeneraldeEducacióneselcentroeducativo.

Educación Básica Regular

LaEducaciónBásicaRegular(EBR),dirigidaalosniños,niñasyadolescentesquepasanoportunamenteporelprocesoeducativo, abarca losnivelesdeEducación Inicial, Pri-mariaySecundaria,segúnelartículo36°delaLey28044–LeyGeneraldeEducación–yseencuentrabajo laDirecciónGeneraldeEducaciónBásicaRegulardelMinisteriodeEducación(Minedu).Estaúltimaesresponsabledeasegurarlaformulaciónypropuestaarticuladadelapolítica,objetivos,estrategiaspedagógicas,normasyorientacionesdealcancenacionalparaestostresniveleseducativos.Cadainstanciaseencuentra,respec-tivamente,bajo laDireccióndeEducación Inicial (DEI),DireccióndeEducaciónPrima-ria(DEP)yDireccióndeEducaciónSecundaria(DES)dedichoministerio.Losservicioseducativossebrindanpornivelesytienenlugarenlosdiferentestiposdeinstitucioneseducativas:polidocentescompletas,polidocentesmultigradoounidocentes.

2.1.1.1 Laeducacióninicial

ElsistemadeeducacióninicialenelPerú,queseencuentrabajolaDEI,incluyedosciclosdeatención43.ElprimerocorrespondeainicialcicloIparaniñosentre0y2años.Else-gundocicloeslaeducaciónpreescolar,queatiendeaniñosentre3y5años.Esteestudiocentrasuanálisisenelsegundociclo,quellamaremosdirectamente“educacióninicial”.

43 SegúnlaLeyGeneraldeEducación(Ley28044),laeducacióninicialesobligatoriasoloparalosniñosde5años,sinprerrequisitosespecíficos(noesnecesariohabercursadoinicialalos3y/o4años).


49

LaEBRestáconstituidapordostiposdeprogramasdeeducacióninicial:elescolarizadoyelnoescolarizado.Sibienambosbuscaneldesarrollointegraldelosniñosyniñasatravésdeactividadesdeestimulacióncognitiva,motora,afectivay social,existen, sinembargo,clarasdiferenciasentreellos.Lasinstitucioneseducativasescolarizadas(antesconocidascomoCEI)puedenserpúblicasoprivadas.LosProgramasNoEscolarizados(Pronoei)surgenporiniciativadelasorganizacioneslocalesysonúnicamentepúblicos.Estosúltimosfueroncreadosenelaño1973,atravésdeunareglamentacióndecaráctertemporal,paraenfrentarlosgravesproblemasdeaccesoalaeducacióninicialexistentesenzonasruralesdelpaís,perosehanconvertidoenrealidadenunaalternativaperma-nente.

Las instituciones escolarizadasoperan conun currículo establecido y la enseñanza labrindanprofesoresdeeducacióninicial,quienes,ensutotalidad,debierantenertítulopedagógico.LosPronoei,encambio,tienenunametodologíadetrabajomáslibre,acar-godemadresvoluntariasdelacomunidad,queseconocencomo“animadoras”o“pro-motoras”(CuetoyDíaz1999).Lasanimadorascuentanconunentrenamientobásicoenelcuidadoyestimulacióndelniño,ysonmonitoreadasporunadocentecoordinadoraquedependedelaUGELdelMinisteriodeEducación.Sibiencadaprofesoracoordinado-ratendríaqueencargarsede8a10programas44,dependiendodelaubicacióngeográficay lademandaporatención,enlaactualidadlascoordinadoraspuedenllegar inclusoasupervisarhastacuarentaPronoei,locualatodaslucesnopermitiríabrindarlaasistenciatécnicayacompañamientopersonalizadosrequeridos.

AdiferenciadelosCEIestatales,quefuncionaneninstalacionesdelMinedu,losPronoeilohacenenun localde la comunidad.Asimismo,por su supuesto carácter temporal,solorecibenlimitadosrecursospúblicosymuypocomaterialdetrabajo.MientraslosCEItienenclasesloscincodíasútilesdelasemana,losPronoeiúnicamentetienencuatro;elúltimoestádedicadoalasupervisióndelaslabores.LaanimadoraomadrevoluntarianorecibeunsueldocomolasdocentesdelosCEI,sinomásbienunaayudaeconómicaporpartedelEstado45.

44 Véase“Perú:Programasdeatenciónyeducacióndelaprimerainfancia(AEPI)”,elaboradoporlaOficinaInternacionaldeEducacióndelaUnesco(OIE).

45 SegúnlaOficinadePresupuestodelMinedu,estaayudaeconómicasesitúaentrelos250y300solesmen-suales,mientrasqueeldocentetituladodeunCEIrecibeenpromedio1.300solesmensuales,siestábajolaLeydelProfesorado,y1.780solesmensuales,siestáenlaCPM.


50

SibienlosPronoeiresultanmenoscostososparaelEstadoquelosCEI,estoshansidoorientadosprincipalmentea zonas rurales yurbano-marginalesde todoel Perú (Díaz2006);asimismo,yalgenerarmenoreslogrosacadémicoscuandolosniñoslleganalaescuela,fomentanyperpetúanlasdesigualdadesentreáreasgeográficas.Efectivamen-te,lasdiferenciasderendimientoentreambasmodalidadesdeeducacióninicialsonevi-dentes46(véaseBasurtoyGonzales2011yCuetoyDíaz1999).Porello,enelProyectoEducativoNacionalal2021(PEN),seplanteacomoprincipalmedidaasociadaa launi-versalizacióndelaccesoalaeducacióninicialformal,deniñosyniñasdecuatroycincoañosdeedad,lareestructuracióndelosPronoei,sobrelabasedeestándaresdecalidaddelservicio.Selesdebeconsiderarcomoofertacomplementariaynosustitutoriadelaeducacióninicialescolarizada47.

EnelmarcodelPENydelaspolíticasdelactualgobierno,lainfanciaruralde3a5añosesunaprioridad.Elgobiernoestáempezandoatrabajarenlograrescuelasconcalidadgarantizadaenelámbitopedagógico,degestiónacadémicaydedisponibilidaddeinfra-estructuraeinsumoseducativosadecuadas48.Seesperalograrel100%decoberturaenlosdistritosdelámbitoJuntosal2016.Asimismo,Cobertura100esunaintervencióndelMineduquebuscaarticularesfuerzosdelosdiversosactoresparaelcumplimientodelametadeUniversalizacióndelaEducaciónInicialdeniñosyniñasentre3y5años,conserviciosdecalidad.Esteesuncompromisodediversasinstituciones,nacionales,regio-nales,localesydelaspropiascomunidades49.

SegúnelMinedu (2010,páginaweb),existen 13.543centroseducativosyprogramasdeeducacióninicialdentrodelamodalidadnoescolarizada50.Encuantoalosescolari-zados,estosasciendena20.280jardinesy1.213cuna-jardín51;deestetotal,el59%son

46 CuetoyDíaz(1999)yDíaz(2007)encuentranefectospositivosdelaeducacióninicialsobreelrendimientoescolarenlosprimerosgradosdeprimaria.ElprimerestudioindicaquelosestudiantesdeprimergradoenescuelasestatalesqueasistieronaunCEIobtuvieronmejoresresultadosquelosquefueronaunPronoei;Díaz(2007)encuentraqueesmenorelretrasoescolarparaestudiantesqueasistieronaunCEI,peronohalladiferenciasestadísticasdedesempeñoentreaquellosniñosqueasistieronaunPronoeiyaquellosquenofueronaeducacióninicial.

47 ProyectoEducativoNacionalal2021.MineduyConsejoNacionaldeEducación.48 ExposiciónenlaComisióndePresupuesto:“Lapolíticadeeducación2011-2016”.49 PáginawebdelaDireccióndeEducaciónInicial(DEI).50 Esdecir,Pronoei.Deestos,el72%sondelárearuralyel99%sondegestiónpública.51 Unacuna-jardínatiendeaniñosentre0y5años,mientrasqueunjardínseconcentraenniñosentrelos3

ylos5.


51

públicos52.Deacuerdoalamismafuente,parael2010,loscentroseducativosescolari-zadostuvieronunacoberturade1.071.953niñosyniñas,ensumayoríaatendidosenlosjardinesdeinfancia(91%)versusloscuna-jardín(9%).LosPronoeiatendierona222.683niñosyniñas,deloscualesel70%erandelárearural53.Sinembargo,sibienlatasanetadematrículadelaeducacióninicialenelPerúsehaincrementadonotablementeenlosúltimosaños,pasandode59%delapoblaciónobjetivoen2005al70%enelaño201054, aúnelpaísestálejosdelograrlaanheladacoberturauniversal,másaúnsielobjetivoesqueseaunaeducacióninicialdecalidad.

2.1.1.2 Educaciónprimariaysecundaria

LaEducaciónPrimariaeselsegundoniveldelaEBR;tieneunaduraciónesperadadeseisañosyatiendeamenoresentre6y 11años.Al igualque losotrosniveleseducativos,tieneporfinalidadeducaralosniñosyniñasypromovereldesarrollointegraldelestu-diante.LaEducaciónSecundariaeseltercerniveldelaEBR.Suduraciónesperadaesdecincoañosyatiendeamenoresentre12y17añosdeedad;esteniveleducativodebieradesarrollarcompetenciasquepermitanalestudianteaccederaconocimientoshumanís-ticos,científicosytecnológicos.

SegúnelMinedu(2010,páginaweb),existen36.949centroseducativosdeeducaciónprimaria,deloscuales,79%y40%sonpúblicosypertenecenaláreaurbana,respectiva-mente.Deestoscentros,másde13.000sonpolidocentescompletos;14.000sonpolido-centesmultigradoymásde9.000sonunidocentesmultigrado.Segúnlamismafuente,eltotaldeestudiantesqueseatiendenenesenivelesde3,7millones,deloscualesel27%pertenecealárearural.Latasanetadematrículadelaeducaciónprimariaal2010fueprácticamenteuniversal:94%enel2010.Enelnivelsecundario,setienen12.448centroseducativos,deloscuales64%sonpúblicosy70%estáneneláreaurbana;seatienden2,5millonesdeestudiantes,deloscuales13%sondelazonarural.Enestenivelsehapasadode72%deasistenciaenel2005a79%enel201055.

52 Anivelnacional,el78%decentroseducativosquepertenecenalaEducaciónBásicaRegular(EBR)Inicialsondegestiónpública(Escale2010)

53 Escale 2010.54 Estascifrascorrespondenalatasanetadematrículaeneducacióninicialdeniñosentre3y5años(Escale

2010).55 LascifrasanterioressonsegúnEscale–Minedu(2010,páginaweb).


52

2.1.1.3 UnarápidamiradaaloslogrosencoberturadelaEBRysuscontinuaslimitacio-nes en calidad

Entérminosdecoberturaeducativa,Crouch(2006)sostienequelaspolíticasenelPerúhansidoeficientes,puessehagastadorelativamentepocoysehantenidoresultadosexitososdemayoracceso.Enefecto,enelgráfico2.2seobservalaaltacoberturadelaeducaciónprimariaenelpaís,decasi100%,tantoenlazonaurbanacomoenlarural,yparaambossexos.Sibienaúnfaltalograrmayorcoberturaenlosnivelesinicialysecun-daria,enlosúltimosdiezañoshahabidounavanceimportantealrespecto.Elgráficomuestraqueelnivelmásatrasadoentérminosdecoberturaeslaeducacióninicial.Porello,enelPlanEducativoNacionaldelConsejoNacionaldeEducación(CNE)sefija,comopolíticaal2021,universalizarelaccesoalaeducacióninicialformaldeniñosyniñasde4y5añosdeedad56.

Gráfico 2.2Cobertura en la educación, por sexo y zona de procedencia (2010)

Fuente:EstadísticadeCalidadEducativa(Escale).Elaboraciónpropia.

56 ProyectoEducativoNacionalal2021:“LaeducaciónquequeremosparaelPerú”(CNE–Minedu2007b).

2,15 2,15 2,60 1,26

77,40 76,5981,37

66,82

98,05 97,79 98,11 97,5291,12 91,85 93,43

87,50

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00

Femenino Masculino Urbana Rural

Sexo Área

0 - 2 años 3 - 5 años 6 - 11 años 12 - 16 años


53

Sinembargo,elprincipalretodelapolíticaeducativaenelPerúsecentraenlamejoradelacalidadeducativa.ElGobiernoCentralhallegadoalamismaconclusióny,porello,hadefinidocomounadelasfinalidadesdesuprogramaestratégicoparaelsectoreducativo,elincrementodelasoportunidadesdeaprendizajeydelniveldedesarrollohumano.

Másaún,conlaimplementacióndelPresupuestoporResultados(PpR)57,creadoenel2007comouna iniciativaparamodernizarelprocesopresupuestario,sedefiniócomoindicador delmarco lógicode educación (Marco Lógicodel ProgramaEstratégicodeLogrosdeAprendizaje),eldesempeñoobtenidoporlosestudiantesquefinalizanelIIICiclodelaEBR,esdecirelnivelprimario.ElsistemadePpR,adiferenciadelpresupuestopor insumosvigentehastaentonces58,presentaunaseriedeventajasparaafianzar latransparenciaygobernabilidaddelpaís.Porejemplo,tieneelpotencialdepermitirqueseidentifiquenlaslimitacionessectorialesdelosmodelosdeatención-provisión(tantoeneducacióncomoensalud)ypromoverincentivoscorrectosalosagentesafectadosdirectamenteporlaasignacióndelpresupuesto(AlvaradoyMorón2008)59.

Loscomponentespropuestosenelmarcológicodeeducacióntratanderevertirmuchosdelosproblemasqueafectanactualmentealsectoreducativo(véaseelcuadro2.1).Porunlado,existeunproblemaasociadoalentornodelafamiliadelniño,pues31%delaspersonasenelPerúvivenencondicióndepobreza(Enaho–INEI,2010),yseenfrentanseriasdeficienciasdesdeel ladode lademandaeducativa–carenciasmateriales,bajoniveleducativodelospadres,altosnivelesdedesnutricióninfantil,entreotros–.Siaellosesumalaescasezderecursospedagógicosadecuadosparalaenseñanza,unagestiónestatalquesuperponefuncionesyprovocaineficienciasenladistribucióndelosrecur-sosdelEstado,yunageografíaquedificultaelaccesoaadecuadosservicioseducativosenzonasmarginalesydispersas,sehaceevidentelaurgenciadeunareformaintegraldelsectorquepermitarevertirelbajorendimientoestudiantil.

57 ElPpResunametodologíaque integra lasseisetapasdelciclopresupuestario–programación, formu-lación,aprobación,ejecución,controlyevaluación–conlaintencióndelograrresultadosenfavordelapoblación,alretroalimentarlosprocesosanualesparalareasignación,reprogramaryajustarlasinterven-ciones(Arnillas2007).

58 ComoargumentanAlvaradoyMorón(2008),unadelascríticasmásfuerteshechasalpresupuestoclásicooporinsumos,essunaturalezaincrementalbasadaenlosrequerimientoshistóricos.

59 Sinembargo,paraqueelprogramadePpRseaexitoso,esnecesariosolucionarproblemasconceptualesylimitacionesinstitucionales,comocontarconunidadesdelGobiernoCentral(podereslegislativoyeje-cutivo)concapacidadsuficienteparahacerseguimientoymonitoreo;enlazary fortalecer lossistemasdeinformaciónadministrativosconelciclopresupuestal;y,enloqueserefierealagerenciadelEstado,otorgarmayorautonomíaalosejecutoresyproveedoresdeserviciosacambioderesultadosconcretos.


54

Cuadro 2.1Marco Lógico del Programa Estratégico de Logros de Aprendizaje

Fin: Incremento de las oportunidades deaprendizajeydelniveldedesarrollohumano. Indicadores

Propósito: Los estudiantes del III Ciclo deEBRobtienenloslogrosdeaprendizajees-peradosenComunicaciónIntegralyPensa-mientoLógico-Matemático.

DesempeñosuficienteenComprensiónLecto-−radelosestudiantesqueconcluyenelIIIciclode EBR.

Desempeñosuficienteenmatemáticasdelos−estudiantesqueconcluyenelIIIciclodeEBR.

Objetivos específicos / componentes

1

Gestión educativa (adminis-trativa, institucional y peda-gógica)orientadaalamejoradelosresultadosdeaprendi-zajeenlainstitución.

%defamiliasquecuentanconinformaciónso-−brelogrosdeaprendizajeyhansidosensibili-zadasparaexigirrendicióndecuentas.%dedirectoresquecuentanconinformación−sobrelogrosdeaprendizaje.Percepcióndelasfamiliasrespectodelapres-−tacióndelservicioeducativoquesebrindaenlasIEpúblicasdelacomunidad.

2

Docentesdel1er.y2do.gradocon recursos y competenciasdeenseñanzayaprendizajedecalidadenComunicaciónInte-gralyLógico-Matemática.

%dedocentesdeprimariaquealcanzannivel−suficientesegúnestándardedesempeño.

3

Niñasyniñoscuentanconlascompetencias básicas en Co-municación Integral y Pensa-miento Lógico-Matemático alconcluirelIICicloEBR.

%deestudiantesquetienencompetenciasbá-−sicas suficientes enComunicación Integral alfinaldelIIciclo.%deestudiantesquetienencompetenciasbá-−sicassuficientesenLógico-MatemáticaalfinaldelIIciclo.%deingresantesaprimariaconinicial.−

4

Infraestructurayequipamien-toadecuadosparaeldesarro-llode lasactividadeseducati-vas de las IE primarias.

%delocalesescolaresconnecesidaddereha-−bilitación.%delocalesescolaresconnecesidaddeman-−tenimientocorrectivo.

Fuente:AlvaradoyMorón(2008).Elaboración:MEF.

DentrodelmarcodelPlanNacionaldeEducaciónparaTodos(EPT)2005-2015,sedefinelacalidadeducativacomolacapacidaddelsistemaparalograrquelosestudiantesalcan-


55

cenaprendizajessocialmenterelevantes.Lacalidadvistadesdeunmarcodeeficienciasuponeasegurarlogrosacadémicosyaltosrendimientosdelosestudiantes.Consideran-do,encambio,unaperspectivadeequidad,lacalidadsuponeasegurarlascondicionesquepermitandisminuirlasbrechasqueexistenparalosestudiantesmenosfavorecidoseconómicamente.Laequidadeducativaestárelacionada,engeneral,conlaigualdaddeoportunidadesyconelrespetoyatenciónaladiversidad,yseasociaconunadistribu-ciónjustaderecursos(Minedu2005d).Sinembargo,laampliacióndecoberturayaccesonohaguardadocorrespondenciacon los resultadosdeaprendizaje,y tampocosehalogradoeficiencianiequidadenelsistema,puesel logroeducativoestádirectamenterelacionadoconelnivelsocioeconómicodelosestudiantes,locualimplicaungranretoporresolver.

Estos resultados son consecuencia, enparte, del deficientedesempeñode losprofe-sores.Paraempezar,existeunapobreevolucióndelporcentajededocentestituladosanivelnacionalparacadaunodelosniveleseducativosentreel2005yel2010:62%vs. 70%,77%vs.76%y74%vs.77%deltotaldedocentespara inicial,primariaysecundaria,respectivamente60.Asimismo,elsistemadeincentivosmásapropiadoparafavorecereldesarrollodeunaadecuadacarreradocenteesuntemaenconstantedebate,tantoenelámbitotécnicocomopolítico.UnestudiorealizadoporelMineduylaUnesco(2002)muestraque losmaestrosperuanosconsideranqueelprimercriterioquedebería to-marseencuentaparadeterminarlascategoríasdelsalarioeslaevaluaciónperiódicadeldesempeño,seguidaporeltítuloacadémico.

Sinembargo,elsistemaderemuneracionesvigenteestábasado,principalmente,enlaantigüedaddelprofesor;sistemaqueespercibidocomoinjustoporlamayoríadedocen-tes,puesestemecanismodepagonoofrececriteriosclarossobrelasconductasespera-das,niunaevaluacióndeldesempeñoquerecompenseellogrodedeterminadasmetas.SibiencambiarestesistemaresultadifícilenuncontextoenelqueelSindicatoÚnicodeTrabajadorespor laEducación (Sutep),que tiene importante influenciapolítica, lodefiende,yasehainiciadounprocesodemodificacióndesdelacreacióndelacarrerapú-blicamagisterialenel200761.Estacarrera,concarácternacionalygestióndescentraliza-

60 SegúnEscale–Minedu2011(páginaweb).61 LanuevaLeydeCarreraPúblicaMagisterial,aprobadaen juliodel2007,estápensadademodoquese

incentiveeconómicamenteelmejordesempeñoprofesional(medidoatravésdeevaluacionesaescalanacionalyencadainstitucióneducativa)ysedespidaadocentesqueseanevaluadosnegativamentetresvecesconsecutivas.


56

da,tieneporobjetonormarlasrelacionesentreelEstadoylosprofesoresasuservicio,buscandoenestosúltimosundesarrollointegral,conformacióncontinuaeintercultural,quegaranticesuidoneidadprofesional,comportamientomoralycompromisopersonalconeldesempeñodecadaestudiante.

Noobstante,unodeloscriteriosmásseñaladossobreestacarreraeslamodalidaddeingreso,puesesatravésdeunconcursopúblicoyconunsoloexamen,cuandodeberíatambiénincluirevaluacionesenelaula62.Losúltimosdatosregistradosseñalanquede325.000docentesenelSectorPúblico,47%soncapacitados63y16%fueronincorporadosa la CPM64.Elactualgobiernoesperalograrqueel100%delosdocentesesténformadosconbaseencriterioscomunesdebuendesempeñodocenteal2016,asícomoque50%seanincorporadosalaCPM.Paraello,seplanteaelDesarrolloMagisterial,queincluyeelfortalecimientoyexpansióndelProgramadeAcompañamientoPedagógicoaDocentes,elSistemaDescentralizadodeFormaciónDocenteenServicioconespecializacióninter-culturalbilingüeyaulamultigrado, laCreacióndelaUnidaddeDesarrolloMagisterial,conunsistemaadecuadodeinformación,incentivosefectivosparadocentesdeáreasruralesylacertificacióndedocentesEIB65.

Otrosproblemasdellogroacadémico,comoeldéficitdeinfraestructurayrecursospe-dagógicos,asícomolosfactoresdedemanda,seanalizaránenlossiguientescapítulos.Enefecto,enlospróximoscapítulossepresentaránmodelosqueexplicanelrendimien-toescolaralcanzadoporlainstitucióneducativa(capítuloIII)yporelestudiante(capítu-losIVyV),tantoeneláreadeLógico-Matemática(LM)comoenladeComprensióndeTextos(CT).Lasiguientesección,2.2,describelainformaciónutilizadaenlospróximoscapítulos.

Amanerademotivaciónsepresentan,además,datosrelevantessobreelrendimientoacadémicoysurelaciónconlasvariablesdedemandayofertadescritasenelgráfico1.1.Estosdatosdaránlucesdelaactualproblemáticadelaeducaciónenelpaís.

62 DeclaracionesdelaministradeEducación,PatriciaSala,el9deoctubrede2011enelprograma“ADNPolí-tico”deCanalN.

63 SegúnPronafcap(2011,enCiberdocencia,páginaweb).64 SegúnlaComisióndeEvaluación(2011,enpáginawebdelMinedu).65 SegúnExposiciónenlaComisióndePresupuesto:“Lapolíticadeeducación2011-2016”.


57

2.2 La evidencia estadística del logro académico de los niños en el Perú

Lainformaciónqueseutilizaa lolargodel libroseobtienedelaEvaluaciónCensaldeEstudiantes(ECE)66,elaboradaanualmentedesdeel2007porlaUnidaddeMedicióndelaCalidaddelMinisteriodeEducación(UMC).LaECEcumpleconserunapruebaestan-darizaday representativaenelnivelnacional,deacuerdocon lagestión, laubicacióngeográficadelaIEylaDREalaqueestáadscrita67 68.

ElMineduhaagrupado los resultadosdel rendimientoenCT y LM tantoporpuntajecomoporniveles.Paraelcálculodelospuntajesobtenidosporlosestudiantes,setrans-formaronlasrespuestasdeacuerdoconlaescaladelModeloRasch69.Porsuparte,losnivelesfuerondeterminadosapartirdelamedidaRaschdelospuntajesdelaspruebas,utilizandolospuntosdecortequefueronestablecidosporelMineduapartirdelaopi-nióndeexpertoseneducacióndelaUMC.Quedaron,finalmente,tresniveles:

1. Menordenivel1:elestudiantenoalcanzólashabilidadeselementalesdelgrado.

2. Nivel1:elestudiantealcanzólashabilidadeselementalesdelgrado.

3. Nivel2:elestudiantealcanzólashabilidadesnecesariasdelgrado.

Conlafinalidaddetrabajarconinformaciónmásconfiableyrepresentativa,utilizamoslamuestradecontrol (MC)de institucioneseducativasproporcionadaporelMinedu.

66 LasECEsonunaactividaddelprogramadePpRexplicadoenlasecciónanterior.67 LasECEevalúanelsegundogradodeprimariadeinstitucioneseducativascon5omásestudiantesqueno

pertenezcanalprogramadeEducaciónInterculturalBilingüe(EIB).Cabemencionarquenosonpropia-mente“censales”,dadoquelaevaluacióntieneunacoberturadel93%deinstitucioneseducativasydel87%deestudiantes(Minedu2010a).

68 LasautorasreconocenposibleslimitacionesdelaECEparamedirlogrosdeaprendizaje;sinembargo,nosecuentaenelpaísconningunaotrafuentedeinformaciónhomogéneasobrerendimientoescolar.

69 LateoríaRasch,oTeoríadeRespuestaalÍtem,usaelniveldedificultaddelaspreguntascomoparáme-trodecálculodelospuntajes.Deestemodo,seobtienelaprobabilidaddequeunestudianterespondacorrectamentecadaítem,yaseaqueenrealidadlohayarespondidobienono(Cueto2004).Basadaenestateoríaprobabilística,seestablecelanotaapartirdeunaconversiónlogarítmicaquevadesdemenosinfinitoamásinfinito.Deestamanera,selograquelosresultadosseancomparablesentrelaspruebas.ElanálisisRascheliminalasobservacionesextremasdelamuestra,esdecir,aquellosestudiantesquenorespondieronnadaenlapruebaoquelorespondierontodo,conelpropósitodetenerunadistribucióndelpuntajemenossesgada.


58

DichamuestraseobtienedelamismaEvaluaciónCensal,peroestáconformadaporunsubgrupoaleatoriodeescuelas, representativastantoanivelnacionalcomoregional,quehantenidounseguimientoparticularmenterigurosoporpartede laUMC.Dehe-cho,losresultadosoficialesquesepublicanacercadelasituacióneducativadelpaísseelaboranapartirdelaMC.Sinembargo,soloenlasECE2008,2009y2010secuentaconmuestrasdecontrolapartirdeinformacióndecampo,coninferenciaregional.EnlaECE2007,lamuestradecontrolsehizoex postdeltrabajodecampo.Porestarazón,soloseconsiderarálaMCparalosaños2008al2010.

Ademásdelrendimientoestudiantil,estabasededatosrecogealgunospocosfactoresasociadosa las características sociodemográficasdelestudiante, como lenguamater-na,sexo,edad,asistenciaaeducacióninicialylugardeprocedencia.Porello,seutilizanfuentes de datos adicionales, que permiten complementar la información disponiblesobrelosfactoresdeofertaydemandaasociadosalafuncióndeproduccióndelrendi-mientoescolar,talycomoseespecificóenelcapítuloI(véaseelgráfico1.1).Paraello,secuentaconelCensoEscolar2008-2010,unformulariodepreguntasdirigidasaldirectordecadacentroeducativo,queindagasobrevariablesrelacionadasconlacalidaddelain-fraestructuraylaplanadocente,ademásdealgunosatributosdelosestudiantesaniveldecolegio.Finalmente,tambiénseutilizaelCensodePoblaciónyVivienda2007(CPV)paraobtenervariablesadicionalesporelladodedemanda.LasvariablesdisponiblesenelCPVsonutilizadas,principalmente,paradefiniralgunosparámetrosquedistinguenalosgrupossociales,dentrodeloscualesseencuentranelniveldepobreza,eldominiogeográficoalqueperteneceelniñoysufamilia,yelniveleducativodeljefedelhogar.

Elusosimultáneodelastresfuentesdeinformaciónpermitedisponerdeunconjuntomáscompletodevariablesasociadasconlosfactoresdedemandayofertaeducativa,queseconvertiránenlosinsumosquedancuentadelafuncióndeproduccióneducativa,detalformaqueseaposiblemodelarelrendimientoescolardeacuerdoconelcompor-tamientodeestosdistintosinsumos.

2.2.1 El rendimiento escolar y su relación con la educación inicial

LosresultadosdelaspruebasdeCTyLMdelaECEaniveldelniñoponenenevidencialascarenciasdeconocimientosdelosestudiantesdesegundogrado,especialmenteenmatemáticas.


59

Cuadro 2.3Rendimiento en LM y CT, nivel nacional (2010)

Dato Rendimiento en CT Rendimiento en LM< a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2 < a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2

% de niños 23,70% 47,60% 28,70% 53,30% 32,90% 13,80%

Fuente:ECE(2010),MC–UMC.Elaboraciónpropia.

Comoseveenelcuadro2.3,segúninformaciónoficialreportadaporlaUMCparalaMCenel2010,53%delosestudiantesanivelnacionalalcanzóunnivelmenorde1enLM;esdecir,pocomásdelamitaddelosestudiantesnoalcanzónisiquieralashabilidadeselementalesdelgrado,mientrasquetansolo14%logróelnivel2.EnelcasodelapruebadeCT,losresultadosmuestranqueel48%delosestudiantesalcanzóelnivel1yel29%alcanzóelnivel2.

Paraevaluarlaevolucióndelrendimientodelosestudiantesenlosúltimosaños,tantoenLMcomoenCT,seutilizanlosresultadosoficialesquelaUMCyelMinedumostraronparaloscolegiosdelaMCenlasEvaluacionesCensalesdeEstudiantesdelosaños2008,2009y201070.

Cuadro 2.4Evolución del rendimiento en LM y CT, por niveles (período: 2008-2009-2010) – porcen-taje de niños

ECERendimiento en CT Rendimiento en LM

< Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2 < a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 22008 30,00% 53,10% 16,90% 54,70% 35,90% 9,40%2009 23,30% 53,60% 23,10% 49,20% 37,30% 13,50%2010 23,70% 47,60% 28,70% 53,30% 32,90% 13,80%

Fuentes:ECE(2008),MC–UMC;ECE(2009),MC–UMCyECE(2010),MC–UMC.Elaboraciónpropia.

70 SibiensetienelaEvaluaciónMuestralEstudiantildel2004,estabasededatosnoescomparableconlasevaluacionescensales,portemasmetodológicosyderepresentatividaddelamuestra.


60

Enelcuadro2.4,seobservaunamejoraenlosnivelesderendimientoenambasmateriasparaelaño2009,especialmenteenelcasodeCT:23%deniñosyniñaslograronelnivel2enel2009,frenteal17%enel2008.Paraelaño2010,noseaprecianmejorasenLM,massíenlaproporcióndeniñosquehanalcanzadoelnivel2paraeláreadeCT.Pesealosavancesrelativos,lascifrascontinúanevidenciandounpobrerendimientoanivelnacional71.

2.2.1.1 Asistencia a EI

Enrelaciónconlaeducacióninicial,soloseanalizasielniñoasisteono,yaquesibienexistenenlaencuestapreguntasenrelaciónconeltipodeinstituciónalaqueasistió(CEIoPronoei),segúnlaUMC,elrecojodeestavariablecarecedeconfiabilidad72.

Cuadro 2.5Tasa de asistencia a educación inicial

DatoAsistió

Sí No% de niños 85,23% 14,77%

Fuente:ECE(2010),MC.Elaboraciónpropia.

Cuadro 2.6Tasa de asistencia a educación inicial

DatoAsistió a los 3, 4 y 5 años Asistió a los 4 y 5 años

Sí No Sí No% de niños 17,53% 82,47% 8,73% 91,27%


71 SedebeconsiderarquesibienlaspreguntasdesdelaECE2006hancambiado,losresultadosquelaUMCpublicaenescalaRaschestánajustadosporunprocesopsicométricoparaconsiderarelgradodedificultaddelaspruebas.EstainformaciónfueobtenidadeunaentrevistaconlaUMCenjuniodel2012.

72 Cabedestacarquenisiquieralamuestradecontrolusadasolucionacompletamenteelproblemadecon-fiabilidad,yaqueestainformaciónfuellenada,enlamayorpartedeloscasos,porpersonaldelcolegiodondeseaplicólapruebadesegundogrado.


61

Elcuadro2.5muestraquedeacuerdoconlaECE2010,el85%delosestudiantesdese-gundogradoquerindieronlaspruebas,asistióaalgúncentrodeeducacióninicialanivelnacional,enalgúnmomentoentre los3y los5años.Estacifra resultaalentadoraentérminosdeavancesenelacceso.

Porotrolado,el18%delosestudiantesdesegundogradoasistiólostresañosrecomen-dadosaeducacióninicial,seaPronoeioCEI,mientrasqueel26%asistióalos4y5años,independientementedesiasistióalos3ono(véaseelcuadro2.6).Estocontrastaconelhechodeque,enelPlanEducativoNacionalal2021,seplanteacomopolíticacentraluni-versalizarelaccesoalaeducacióninicialformaldeniñosyniñasde4y5añosdeedad73.

2.2.1.2 Asistenciaainicialyrendimientoescolar

Elcuadro2.7presentalarelaciónentreasistenciaaeducacióninicialyelrendimientoenambaspruebas.Seconsideratantoaaquellosestudiantesquecursaroneducacióninicialalos3,4y5años,comoalosquelohicieronalos4y5añosynoalos3,conelpropósitodeanalizarelimpactodiferencialdeeseañoadicionaldeestudios.

Cuadro 2.7Asistencia a inicial versus rendimiento (en niveles)

DatoRendimiento en CT Rendimiento en LM

< a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2 < a Nivel

1 Nivel 1 Nivel 2

Asistenciaaeducación inicialalos3,4o5años(PronoeioCEI)

Noasistió 25,37% 48,29% 26,34% 54,76% 32,43% 12,80%

Asistió 15,07% 43,50% 41,43% 40,25% 37,45% 22,30%

Pruebade igualdaddemedias:paraambasevaluacionesse rechazó lahipótesisnulade igualdaddemediasentrelosqueasistieronaEIylosqueno,al1%designificancia.Fuente:ECE(2010),MC.Elaboraciónpropia.

73 ProyectoEducativoNacionalal2021.MinisteriodeEducaciónyConsejoNacionaldeEducación(2007).


62

Tantoparalapruebadematemáticascomoparaladecomprensiónlectora,sevequelaasistenciaaeducacióninicialtieneunimpactopositivoenelrendimiento,ymásaúnsielniñoasistiódesdelos3años.Enmatemáticas,delosestudiantesqueasistieronaEIlostresaños,22%alcanzóelnivel2,mientrasqueentrelosquenoasistieron,13%lologró.Asimismo,delosasistentesaEIlostresaños,40%alcanzóunnivelmenorde1,mientrasqueentrelosnoasistenteseseporcentajeaumentaa55%.

EnelcasodeCT,elefectopositivoesmásnotorio:delosestudiantesqueasistieronaEIlostresaños,el41%alcanzóelnivel2delaprueba,mientrasquedelosquenoasis-tieronsolamenteel26%lologró.Asimismo,el15%delosestudiantesqueasistieronaEInologrónisiquieraelnivel1,peroparaquienesnoasistieron,dichacifrafuede25%.Losresultadosdelosestudiantesqueasistieronainicialalos4y5añossonsimilaresalospresentadosanteriormente,perodemenormagnitud,loquemuestraunposibleimpac-topositivoadicionaldecursarunañomásdeeducacióninicial.

2.2.2 Rendimiento escolar según grupos socioeconómicos

Paraanalizarel impactodiferencialde laEIenelrendimientode losestudiantesenlaescuela,seincluyeronenelanálisislasvariablesqueaproximanheterogeneidadentrediversosgrupossociales,identificadasenlasección1.3.

2.2.2.1 Lenguamaterna

Lagranvariedaddelenguasmaternasalolargodelterritorioperuanoesindudable–43tiposdistintosdeidiomasydialectosentrelosniñosqueasistenalsistemaeducativo74–.Parafinesdelpresentedocumento,yporrazonesdedisponibilidaddeinformación,sehancategorizado las lenguasexistentesenelpaísendosgrandesgrupos.Elprimerocorrespondea losniñoscuya lenguamaternaeselcastellanoyelsegundo,a losqueposeencualquierotralenguadistintaaella.Lapruebadelaevaluacióncensalsellevaacaboencastellano,loquerepresentaunadesventajaparaquienesnotienencomolen-guamaternaesteidiomaytuvieronqueaprenderlofueradelhogar.

74 SegúnelCensoEscolar,lasprincipaleslenguasdelosestudiantesmatriculadosenloscentrosescolarescensadosenel2010son(enordendescendentedecantidaddehablantes):castellano,quechua,aimara,aguaruna,asháninka, shipibo, chayahuita,quichua,achuar,machiguenga,ashéninka,huambisa, idiomaextranjero,candoshi,nomatsiguenga,yine,yagua,yanesha,kashinawua,arabela,cashibo,huitoto,ticuna,bora,secoya,sharanahua,amahuaca,amarakaeri,jaqaru,otralenguaoriginaria,yaminahua,urarina,ocai-na,iquito,ese-ejja,culina,cocama,caquinte,huachipaeri,jeberoymatsés.


63

Cuadro 2.8Distribución de niños participantes en la evaluación, según lengua materna (2010)

Lengua materna % de niñosCastellano 93,63%

Distintaalcastellano 6,37%


LadistribuciónenlaMCdelosparticipantesdeacuerdoasulenguamaternasepresentaenelcuadro2.8.Laclaraconcentracióndeniñosquetienencomolenguamaternaelcastellanosedebeaquelaspruebasderendimientoencolegiosbilingüesseaplicanden-trodelProgramaECE-EIB(EducaciónInterculturalBilingüe)alosestudiantesdecuartogradodeprimaria,ynoenlasECE75.Esdecir,seexcluyedelanálisisaaquellosniñosquerecibeneducaciónensulenguanativa,ymásbienseconcentraentodosaquellosqueestudianencastellano,cualquieraseasulenguamaterna.

Cuadro 2.9Rendimiento en LM y CT, según niveles y lengua materna, en porcentaje de niños (2010)


< a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2 < a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2Castellano 20,20% 49,12% 30,68% 50,20% 34,40% 15,40%

Distintaalcastellano 59,10% 35,59% 5,31% 78,68% 17,70% 3,63%

Pruebade igualdaddemedias:paraambasevaluacionesse rechazó lahipótesisnulade igualdaddemediasal1%designificancia.Fuente:ECE(2010),MC.Elaboraciónpropia.

Elcuadro2.9muestralosnivelesalcanzadosenLMyCT,paralasdoscategoríasdelen-guamaternamencionadas.Comoseobserva, laventajaenrendimientoparaaquellosniñoscuyalenguamaternaeselcastellanosedaenambaspruebas.Así,delosniñosquetienendichalenguamaterna,el31%alcanzóelnivel2,mientrasqueentrequienestienen

75 DebidoaldiseñodelaspruebasaplicadasalprogramadeEducaciónInterculturalBilingüe,susresultadosnosoncomparablesconlosdelaECE.


64

unalenguamaternadistinta,soloel5%lologró.Estaventajasehallatambiénenelcasodematemáticas,condiferenciasestadísticamentesignificativasentrelascategorías.

Deotrolado,laasistenciaaeducacióninicialesmenorentrelosniñosquetienenlenguamaternadistintaalcastellano(cuadro2.10)76.

Cuadro 2.10Asistencia a educación inicial según lengua materna, en porcentaje de niños (2010)

DatoAsistió

Sí NoCastellano 86,41% 13,59%

Distintaalcastellano 69,38% 30,62%


Finalmente,enelcuadro2.11seanalizaelefectodeasistiraeducacióninicialsobreelrendimiento,paracadacategoríadelenguamaterna.

Cuadro 2.11Asistencia a inicial versus rendimiento, según niveles y lengua materna, en porcentaje de niños (2010)

VariableRendimiento en CT Rendimiento en LM

< a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2 < a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2Solo

castellanoAsistió

Sí 17,93% 48,83% 33,24% 47,63% 35,95% 16,41%No 39,68% 45,86% 14,46% 67,27% 25,04% 7,69%

Distinta al castellano

Sí 57,93% 36,95% 5,11% 77,96% 18,31% 3,73%No 70,21% 25,91% 3,88% 83,22% 13,71% 3,07%


76 SegúndatosoficialespresentadosporelMineduatravésdeEscaleparael2010,latasadecoberturaedu-cativatotalparaniñosde3a5añoses78%paralosniñosquetienencomolenguamaternaelcastellanoy70%paraaquellosquetienenunalenguamaternaindígena.Estosdatosdifierendelospresentadosenelcuadro2.10porquelosúltimosseobtuvieronparalosniñosqueenel2010seencontrabanensegundogradodeloscolegiosdelaMC,yquepudierononoasistirainicialalos3,4o5años.


65

Enelcasodelosniñosconlenguamaternadistintaalcastellano,cursareducacióninicialnosereflejaenunaumentodelrendimientoescolardelamismamagnitudqueparalosniñosquesítienencomolenguamaternalacastellana(cuadro2.11);porejemplo,enelcasodeCT,mientrasqueentre losquetienenlenguamaternacastellana laasistenciaaeducación inicialmásqueduplica laproporcióndeniñosenelnivel2,enelcasodequienestienenunalenguamaternadistinta,elaumentoesdesolo31%.Unaposibleex-plicaciónparaelloesque,efectivamente,enlaszonasquesecaracterizanportenerunalenguamaternadistintaalcastellano,yquesonlasregionesmásmarginadasypobresdelpaís,predominalaeducacióninicialnoescolarizada,debajacalidad,yquenohacemayordiferenciasobreelposteriorrendimientoescolar.

2.2.2.2 Dominiogeográfico

Elcuadro2.12presentainformacióndeladistribucióndelosniñosdeacuerdoasudomi-niogeográfico.Seobservaqueel47%delosniñosdelamuestradecontrolvivenenlaCosta;34%,enlaSierra;y19%,enlaSelva77.

Cuadro 2.12Distribución de niños según dominio

Dominio % de niñosCosta 46,82%Sierra 34,10%Selva 19,08%

Fuentes:CPV(2007)yECE(2010),MC.Elaboraciónpropia.

77 LadistribuciónregionaldeniñosqueproporcionalaECEparalamuestradecontrolenel2010estámenosconcentradaenlaCostaqueenel2008,añoenelque66%delosestudiantespertenecíaaesaregión.


66

Cuadro 2.13Rendimiento en LM y CT, según niveles y dominio geográfico, en porcentaje de niños (2010)


< a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2 < a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2Costa 10,85% 51,15% 38,00% 42,01% 39,20% 18,79%Sierra 28,58% 46,35% 25,07% 54,41% 31,50% 14,09%Selva 41,28% 44,47% 14,24% 72,35% 22,19% 5,46%

Pruebade igualdaddemedias:paraambasevaluacionesse rechazó lahipótesisnulade igualdaddemediasal1%,designificancia.Fuentes:CPV(2007)yECE(2010),MC.Elaboraciónpropia.

Losindicadoresderendimientoyasistenciavinculadosaldominiomuestran,nuevamen-te,diferenciasentregrupos.Elcuadro2.13evidenciaque,entodaslasregiones,lasitua-cióndelrendimientosiguelatendencianacional:eldematemáticasesdramáticamentebajo.Sinembargo,parael casodeCT, labrechaentre regionessehacemásnotoria,llegandoaunadiferenciadehasta24puntosporcentualesparaellogrodelnivel2,entreCostaySelva.

Porotrolado,enelcuadro2.14seanalizalatasadeasistenciaaeducacióninicial,segúndominiogeográfico.SeobservaquemientrasenlaCostalaasistenciaesmuyelevada,yaquellegaa92%,enlaSierra y Selvadichoporcentajedisminuyea81%y79%,respecti-vamente.

Cuadro 2.14Tasa de asistencia a educación inicial, según dominio geográfico (2010)

DominioAsistió

Sí NoCosta 91,68% 8,32%Sierra 80,94% 19,06%Selva 78,54% 21,46%

Fuentes:CPV(2007)yECE(2010),MC.Elaboraciónpropia.


67

Sibien la tasadeasistencianopresentaundiferencial tanamplioentre las regiones,laheterogeneidadenelrendimientoeselevada.Estefenómeno,apriori,pareceserelresultadodelasdiferenciasenlacalidadeducativadecadaregión.Comoseobservaráposteriormente,ylaliteraturaloconfirma,eldesempeñodelasinstitucioneseducativasdegestiónpúblicaesmenorqueeldesusparesprivadas.Estassonlasquepredominanen la Sierray,sobretodo,enlaSelvadenuestropaís(véaseelcuadro2.15).Además,ladificultadenelaccesoyladispersiónpoblacionalquecaracterizamuchaszonasdeestasregiones,hacemásdifícilunaadecuadadotaciónderecursoshumanos(docentesyad-ministrativoscalificados),asícomolacontinuidaddelaasistenciaescolardelosniños.

Cuadro 2.15Porcentaje de IE, según dominio geográfico

Dato % de IE privadas % de IE públicasCosta 28,88% 71,12%Sierra 12,92% 87,08%Selva 5,04% 94,96%

Fuentes:CPV(2007)yECE(2010).Elaboraciónpropia.

Finalmente,enelcuadro2.16,seanalizaelefectodeasistiraeducacióninicialsobreelrendimiento,encadadominiogeográfico.ParalosniñosquevivenenundistritodelaCosta,SierraoSelva,asistiraeducacióninicialsereflejaenunaumentodelrendimientoescolar;sinembargo,dichoincrementoesrelativamentemenorenelcasodelaSelva,dondelasmejorasnosonsuficientesparaalcanzarresultadossatisfactorios.


68

Cuadro 2.16Asistencia a inicial versus rendimiento, según niveles y dominio geográfico, en porcentaje de niños (2010)


< a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2 < a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2

Costa

Asistió

Sí 9,62% 49,86% 40,53% 39,74% 40,29% 19,97%No 20,09% 53,86% 26,05% 54,87% 33,25% 11,89%

SierraSí 25,32% 46,91% 27,77% 51,50% 33,53% 14,98%No 49,14% 41,07% 9,79% 70,85% 22,79% 6,36%

SelvaSí 37,80% 46,18% 16,02% 69,92% 23,91% 6,17%No 56,47% 36,92% 6,61% 79,94% 16,19% 3,86%

Pruebade igualdaddemedias:paraambasevaluacionesse rechazó lahipótesisnulade igualdaddemediasal1%designificancia.Fuentes:ECE(2010),MCyCPV(2007).Elaboraciónpropia.

2.2.2.3 Áreageográfica

Unadelasalternativasmássimples,peromásprecisas,paralograrunadiferenciacióngeográficaescompararpoblacionesruralesyurbanas.Seesperaqueelrendimientodelosniñospertenecientesalasáreasurbanasseamayorquelosdelaszonasrurales,porrazonestantodeaccesocomodecalidadeducativa.

Cuadro 2.17Rendimiento en LM y CT, según niveles y área geográfica (2010)


< a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2 < a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2Urbano 14,47% 50,81% 34,72% 46,28% 36,68% 17,04%

Rural 53,52% 38,61% 7,86% 73,47% 20,81% 5,72%


Enelcasourbano,elporcentajedeniñosquealcanzóelnivelesperadoparaelgradofuede17%y35%,paramatemáticasycomprensiónlectora,respectivamente.Porsulado,enelárearural,dichascifrasbajanhasta6%y8%(véaseelcuadro2.17).Caberesaltarque


69

existeunamayorheterogeneidadenCTqueeneláreaLM.Respectoalaasistenciaalaeducacióninicial,seobservaque90%delosniñosenzonasurbanasasiste,mientrasqueunodecadatresniñosenedadpreescolarnoaccedeaEIenlaszonasrurales.

Cuadro 2.18Tasa de asistencia a educación inicial, según área geográfica (2010)

Área geográficaAsistió

Sí NoUrbano 89,98% 10,02%

Rural 70,33% 29,67%


ElanálisiscruzadoentreasistenciaaEIyrendimientomuestraunmayorimpactodelaprimerasobreellogroacadémicoenlaszonasurbanasqueenlasrurales;así,lapropor-cióndeniñosquenollegannialnivel1derendimientoenCTsereducecasialamitadcuandosehaasistidoaeducacióninicialenlazonaurbana,ysoloen36%enlarural.LasdiferenciassonsimilaresenLM,peroconlogrosmenoresenambosámbitosgeográfi-cos.Nuevamente,lacalidadeducativapareceserlaexplicaciónmásimportantedelasdiferenciasestadísticasencontradasentrelasdoszonas.

Cuadro 2.19Asistencia a inicial versus rendimiento, según niveles y área geográfica, en porcentaje de niños (2010)


< a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2 < a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2

UrbanoAsistió

Sí 12,78% 49,94% 37,28% 43,80% 38,09% 18,11%No 25,65% 53,08% 21,26% 60,04% 30,04% 9,92%

RuralSí 49,73% 41,09% 9,18% 71,44% 22,43% 6,13%No 63,57% 32,35% 4,08% 79,59% 16,48% 3,93%



70

2.2.2.4 Nivelesdepobrezadistritales

Lacuartaaristaconsideradadentrodelanálisisdeheterogeneidadeslapobreza.DebidoaladificultaddeconseguirinformaciónespecíficadecadaniñoevaluadoenlaECE2010,setomócomoreferenciaelniveldepobrezadeldistritodondeviveelniñoolaniña:sieldistritoesunodelos880máspobres,segúnelMapadePobreza2009,entoncesseleconsiderapobre.

Seesperanmejores indicadoresde rendimientoescolarmientrasmenospobreseaeldistritodondeviveelniño.EllosebasaenlasideasdeMaslow(1943)sobrelasnecesida-desinsatisfechas.Elautorpresentaunordenamientodesatisfaccióndenecesidades,lascualesseclasifican,demayoramenorprioridad,enfisiológicas,deseguridad,deafilia-ción,dereconocimientoydeautorrealización.Losestudiosacadémicosdelniño,comopartedelasnecesidadesdeautorrealización,sonrelegadosalúltimolugar,deacuerdoconesteautor,siesquenosecuentaconlosrecursossuficientesparasatisfacerlasne-cesidadesmásprioritarias,referidasalasfisiológicas,comocomidaovivienda.

Cuadro 2.20Rendimiento en LM y CT (en niveles), según nivel de pobreza – en porcentaje de niños

Dato Rendimiento en CT Rendimiento en LM< a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2 < a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2

Noperteneceaunode los880distritosmáspobres 16,01% 50,13% 33,87% 47,46% 35,94% 16,60%

Perteneceaunode los880distritosmáspobres 49,64% 40,58% 9,78% 70,34% 22,82% 6,85%

Pruebade igualdaddemedias:paraambasevaluacionesse rechazó lahipótesisnulade igualdaddemediasentredistintosnivelesdepobreza,al1%designificancia.Fuentes:ECE(2010),MCyCPV(2007).Elaboraciónpropia.

Elcuadro2.20corroboralahipótesisdelarelaciónentrepobrezayrendimiento.Sibienexisteunbajorendimientoenmatemáticasparaelconjuntodeniñosdelamuestra,sinimportar lacategoríadepobrezadeldistritoenelqueviven,síexisteunacorrelaciónnegativaentreelniveldepobrezayelrendimientoalcanzado.LasmismastendenciasseobservanenelcasodeCT,perosonaúnmáspronunciadas.


71

EnloquerespectaalaasistenciaaEI,comolodemuestraelcuadro2.21,sevequesontambiénlosmáspobresquienesasistenmenosaesteniveleducativo.

Cuadro 2.21Tasa de asistencia a educación inicial, según nivel de pobreza

DatoAsistió

Sí NoNoperteneceaunodelos880distritosmáspobres 88,82% 11,18%Perteneceaunodelos880distritosmáspobres 72,57% 27,43%

Fuentes:ECE(2010),MCyCPV(2007).Elaboraciónpropia.

Alanalizarlarelaciónentreasistenciayrendimientoescolar,seobservaunefectopo-sitivoentredichasvariables,ligeramentemáspronunciadoparalosgruposnopobres,talcomolomuestraelcuadro2.22.Enélseobservaquequienespertenecenadistritospobresseencuentran24%menosenelnivelmenorde1cuandoasistenaEI,frenteaunacaídade56%enelcasodelosnopobres.Nuevamente,labajacalidaddelasinstitucioneseducativasen lossectoresmáspobrespuedeseruna lasexplicacionesdelporquédeestosresultados.Enestesentido,seobservaqueexisteunaclarapredominanciadelasinstitucionespúblicasenlosgruposmáspobres,quesuelentenerunmenordesempeño(véaseelcuadro2.23).

Cuadro 2.22Asistencia a inicial versus rendimiento (en niveles) según pobreza, en porcentaje de niños


< a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2 < a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2Nopertenecea

unodelos880dis-tritosmáspobres

Asistió

Sí 14,02% 49,50% 36,48% 44,79% 37,48% 17,73%

No 31,99% 49,48% 18,53% 63,42% 27,87% 8,71%

Perteneceaunodelos880distritos

máspobres

Sí 46,77% 42,35% 10,87% 68,96% 24,01% 7,03%

No 61,40% 33,70% 4,90% 78,35% 17,05% 4,59%

Pruebade igualdaddemedias:paraambasevaluacionesse rechazó lahipótesisnulade igualdaddemediasal1%designificancia.Fuentes:ECE(2010),MCyCPV(2007).Elaboraciónpropia.


72

Cuadro 2.23Porcentaje de IE, según pobreza del distrito

Dato % de IE privadas % de IE públicas

Noperteneceaunode los880distritosmáspobres

23,07% 76,93%

Perteneceaunode los880distritosmáspobres

1,82% 98,18%

Fuentes:ECE(2010),MCyCPV(2007).Elaboraciónpropia.

2.3 El desempeño académico del colegio y los factores de la oferta educativa

Los estudios realizados por el BancoMundial (1990) y por Brunner y Elacqua (2003)muestranquesibienenpaísesenvíasdedesarrollo lasvariables relacionadascon lademandaeducativasonimportantesparadeterminarellogroacadémico,suelenseraúnmásimportantes losfactoresdeofertarelativosalcolegio, losquegeneranunfuerteimpactoenel rendimientoescolar. Paradeterminar la validezdeestahipótesis enelcasoperuano,enestasecciónseutiliza lamisma informaciónquepara lasección2.2,perotomandocomounidaddeanálisisalcolegio.Deestamanera,esposibleanalizarlaevidenciaestadísticaenrelaciónconelimpactoquetienenestosfactoresdeoferta,di-ferenciandoelhardware, el softwareydocentes,comolohacenHarbinsonyHanushek,sobreelrendimientopromediodeloscolegiosdelaMC2010delaECE.

2.3.1 Hardware

2.3.1.1 Material de los pisos

Elcementoeselmaterialmásusadoenlospisosanivelnacional,tantoenzonasurbanascomorurales78.Elgráfico2.3muestraquelosmejoresresultadosacadémicosseasociana loscolegiosqueusan,másbien, losetasypisosasfálticos.Enestoscasos,26%y23%deloscolegios,respectivamente,alcanzaelnivel2delapruebadeCT.Enelmismocua-

78 ParalaMCdecolegiossetieneque,anivelnacional,el71,5%deloscolegiostienencomomaterialpredo-minanteensuspisosalcemento.Asimismo,estaproporciónasciendea71,1%eneláreaurbanaya71,8%enel área rural.


73

dro,seobservaunarelaciónnegativaentreelusodetierraoarenaconelrendimientoescolar.ConrespectoalapruebadeLM(gráfico2.4),loscolegiosquetienenlosetasypisosasfálticosmuestranlosmenoresporcentajesdeniñosquenologrannielnivel1enlaprueba(38%y59%,respectivamente).Encontraste,aquelloscolegioscuyospisossonpredominantementedetierraomaderaestánasociadosaunpeorrendimientoprome-dio:83%y75%deellos,respectivamente,sesitúanpordebajodelnivel1.

Gráfico 2.3Rendimiento en CT, según material de construcción del piso, en porcentaje de colegios (2010)

Fuentes:ECE(2010),MCyCE(2010).Elaboraciónpropia.

65%

46%

36%

9%13%

28%31%

50%55%

65% 64%59%

4% 4%8%

26% 23%

14%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

Tierra Madera Cemento Losetas, terrazos o similares

Pisos asfálticos (vinílico, pisopak

o similares)

Parquet o madera pulida

< Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2


74

Gráfico 2.4Rendimiento en LM, según material de construcción del piso, en porcentaje de colegios (2010)


2.3.1.2 Situacióndelasaulas

Elcuadro2.24muestraunaasociaciónpositivaentreelporcentajedeaulasdeuna IEquecuentaconpizarrasyelrendimientopromediodelosestudiantesdelamisma.Estonosoloporelefectoqueejerceenlosestudiantes,sinotambién,muyprobablemente,porelquetienesobrelosdocentesquedesarrollansusclases.Enestesentido,aquelloscolegiosquetienenunamayorproporcióndeaulassinpizarraalcanzanmenoresnivelesderendimientoenpromediotantoenCTcomoenLM(véaseelcuadro2.24).

83%75%

67%

38%

59%

76%

15%22%

29%

57%

33%

21%

2% 3% 4% 6% 8%3%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

Tierra Madera Cemento Losetas, terrazos o similares

Pisos asfál cos (vinílico, pisopak o

similares)

Parquet o madera pulida

< Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2


75

Cuadro 2.24Rendimiento en LM y CT, según porcentaje de aulas sin pizarra, en porcentaje de cole-gios (2010)

% de aulas sin pizarra

Rendimiento en CT Rendimiento en LM

< Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2 < a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2

Hasta25% 29,99% 53,30% 16,71% 60,62% 35,18% 4,20%

De75%hasta100% 58,54% 34,15% 7,32% 82,93% 14,63% 2,44%


2.3.1.3 Biblioteca,laboratorioyaccesoaInternet

Lasinstitucioneseducativasquetienenbibliotecay/olaboratoriopresentanmejoresre-sultadosacadémicos:unamayorproporcióndecentroseducativosalcanzanelnivel2,especialmenteenCT.Estarelaciónpositivaentrecontarconunabibliotecay/olaborato-rioyelrendimientoenambasáreas,seevidenciatambiénalobservarlamenorpropor-cióndecolegiosquealcanzannivelesmenoresde1cuandolasinstitucionescuentanconestosespacioseducativos,corroborandolomostradoenFuller(1987),entreotros.

Otrodelosfactoresrelevanteseneldesempeñoescolar,talycomosedescribióenelcapítuloI,eselaccesoaInternet.Existeun19%decolegiosdelaMCenel2010quecontóconconexióna Internet.Dentrodeestos,el97%estáconcentradoen laszonasurba-nas.Ladiferenciaenlosresultadosdelaevaluaciónesamplia:47%deloscolegiosconInternetalcanzanelnivel2enCT,mientrasquesoloel9%deloscolegiossinconexiónloconsiguen(véaseelgráfico2.5).EnelcasodeLM,comoseveenelgráfico2.6,el29%decolegiosconconexiónaInternetseencuentrapordebajodelnivel1,mientrasqueel69%decolegiossinesteservicionoalcanzalashabilidadeselementalesparaelgrado.


76

Gráfico 2.5Rendimiento en CT según presencia de biblioteca, laboratorio e Internet


Gráfico 2.6Rendimiento en LM según presencia de biblioteca, laboratorio e Internet


0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

Sí No Sí No Sí No

Biblioteca Laboratorio Internet

Nivel 2

Nivel 1

< a Nivel 1

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

Sí No Sí No Sí No

Biblioteca Laboratorio Internet

Nivel 2

Nivel 1

< a Nivel 1


77

2.3.1.4 Alumbradoeléctricoyabastecimientodeagua

Elalumbradoeléctricotienetambiénunarelaciónevidenteconelrendimientoprome-diodelcolegio.Deloscolegiosquecuentanconesteservicio,el27%seencuentrapordebajodelnivel1eneláreadeCT(gráfico2.7),mientrasqueestaproporciónaumentaa64%entreloscolegiosquenocuentanconalumbradoeléctrico.EneláreadeLM,seobservaunasituaciónsimilar.Cabemencionarque lavariabledealumbradoeléctricoestáaltamenterelacionadaconlazonadeprocedencia:mientrasqueel97%decolegiosurbanoscuentaconalumbrado,soloel57%decolegiosdezonasruralescuentaconesteservicio(gráfico2.8).

Entérminosdeabastecimientodeagua,loscolegiosquecuentanconesteserviciopre-sentanmejoresrendimientos:unamenorproporcióndelosmismosseencuentranpordebajodelnivel1,sobretodoenCT.Enelnivelnacional,71%deloscolegiosquenocuen-tanconabastecimientodeaguaseubicanpordebajodelnivel1enCT(gráfico2.7),y85%en LM.

Gráfico 2.7Rendimiento en CT según presencia de alumbrado eléctrico y abastecimiento de agua


0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

Sí No Sí No

Alumbrado eléctrico Abastecimiento de agua

Nivel 2

Nivel 1

< a Nivel 1


78

Gráfico 2.8Rendimiento en LM según presencia de alumbrado eléctrico y abastecimiento de agua


2.3.2 Software

2.3.2.1 Gestióndelcolegio

Lagestiónadministrativadelainstitucióneducativaesunfactorclaveenloqueserefie-realacalidaddelservicio.EnelPerú,lainversiónpúblicaeneducaciónesbastantebajaencomparaciónconotrospaísesdelaregión:2,9%degastopúblicoeneducacióncomoporcentajedelPBI79 versusel5%depromedioenLatinoamérica80.Laofertaprivadaesmássensiblealacapacidaddegastoyladisposiciónapagardelasfamilias,asícomoalasupervisiónyrendicióndecuentas.Estosedebealamayorautonomíaenlatomadedecisionesquecaracterizaalagestiónprivada.

79 SegúnEscale–Minedu(2010,páginaweb).80 SegúnelBancoMundial(2010,páginaweb).

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

Sí No Sí No

Alumbrado eléctrico Abastecimiento de agua

Nivel 2

Nivel 1

< a Nivel 1


79

Anivelnacional,el79%deloscolegiosdelaMCdelaECE2010sonpúblicos.Deltotaldeellos,entodoelPerú,soloel8%halogradoobtenerunrendimientopromedioquealcan-zaelnivel2enCT(cuadro2,25),mientrasqueenelcasodeloscolegiosprivados,esteporcentajeesde46%.Cuandoseanalizanlosresultadospordebajodelnivel1,seobservaqueunimportante38%deloscolegiospúblicosseconcentraendichonivel,mientrasquesoloel2%decolegiosprivadoslohace.ParaelcasodeLM,lasituaciónessimilar,aunqueladiferenciaesbastantemenospronunciadacuandoseanalizalaproporcióndecolegioscuyorendimientoalcanzóelnivel2;loqueevidencialagravesituacióndellogroacadé-micoenLM,anivelnacional,enlamayorpartedelasinstitucioneseducativas.

Cuadro 2.25Rendimiento en LM y CT, según gestión de la IE – en porcentaje de colegios

Tipo de gestiónRendimiento en CT Rendimiento en LM

< a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2 < a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2Pública 38,29% 53,75% 7,96% 68,37% 28,04% 3,59%

Privada 2,43% 51,91% 45,66% 36,51% 57,89% 5,60%

Pruebade igualdaddemedias:paraambasevaluacionesse rechazó lahipótesisnulade igualdaddemediasal1%designificancia.Fuentes:ECE(2010),MCyCE(2010).Elaboraciónpropia.

Delamismamanera,eltipodedocenciaquetieneelcolegio–unidocenteversuspoli-docente–esimportante,puescondicionalaasignacióndelosrecursosdocentesenelprocesodeaprendizajedelosniños.Enelcuadro2.26,seobservaquedeltotaldelasIEpolidocentescompletas,el18%alcanzaelnivel2enCT,mientrasquesoloun2%deloscolegiosunidocenteslologra.Porotrolado,entérminosdelaproporcióndecolegiosquealcanzanunnivelderendimientomenorde1,existeunadiferenciasustancial:26%paralasinstitucionespolidocentescompletasversus67%paralasunidocentes,enelcasodeCT,y59%frentea82%,eneláreaLM.


80

Cuadro 2.26Rendimiento en LM y CT, según tipo de docencia de la IE, en porcentaje de colegios (2010)

Tipo de docenciaRendimiento en CT Rendimiento en LM

< a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2 < a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2Polidocentecompleto 25,93% 56,29% 17,78% 58,95% 36,77% 4,28%

Unidocente 66,84% 31,12% 2,04% 81,86% 16,10% 2,03%


2.3.3 Docentes

2.3.3.1 Niveleducativo

Antelafaltadeinformaciónsobrelacalidaddeldocente,unavariableproxyqueseuti-lizaparacaracterizarlaessuniveldeeducación.Cuandoseconsideralaproporcióndedocentesporcolegioquesolohancursadoestudiossecundarios,seobserva,enprimerlugar,queel20%decolegiostienemásdelamitaddesusdocentesenestacondición.Deellos,el90%seconcentraenzonasrurales.Alrelacionarestavariableconlosnivelesderendimientodesusestudiantes,losresultadossoncontundentes:el80%deloscolegiosquetienenmásdel50%desusdocentesconestudiossecundariosseencuentraporde-bajodelnivel1derendimientoacadémicotantoenCTcomoenLM(cuadro2.27).

Cuadro 2.27Rendimiento en LM y CT, según porcentaje de docentes con estudios secundarios – en porcentaje de colegios (2010)

% de docentes con estudios secundarios

Rendimiento en CT Rendimiento en LM< Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2 < a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2

Hasta50% 30,59% 53,43% 15,98% 61,50% 34,39% 4,02%

De50%hasta100% 80,00% 20,00% 0,00% 80,00% 20,00% 0,00%



81

Cuadro 2.28Rendimiento en LM y CT, según porcentaje de docentes con estudios pedagógicos – en porcentaje de colegios (2010)

% de docentes con estudios pedagógicos


Hasta50% 48,53% 41,18% 10,29% 72,06% 25,00% 2,94%De50%hasta100% 30,45% 53,53% 16,02% 61,48% 34,49% 4,03%


Cuandolas institucioneseducativascuentanconunamayorproporcióndeprofesoresconestudiospedagógicos,mejorasurendimientotantoenCTcomoenLM.Sinembargo,nopareceserunavariablecategóricaenexplicarmejorassustancialesenelrendimiento.Porello,seconsideraunaciertolaaprobacióndelaLey29510,“LeydelProfesorado”,quepermitequelosprofesionalesdecarrerasajenasalaEducaciónejerzanladocenciaeneláreadesuespecialidad,tantoencolegiospúblicoscomoprivados,sintenernece-sariamenteestudiosdepedagogía.EstaLeyesútilparaincentivarqueprofesionalesdecalidadsedesempeñencomodocentesensuespecialidad.

2.3.3.2 Condiciónlaboral

Porúltimo,lacondiciónlaboraldeldocenteformapartedelconjuntodevariablesquere-sultanimportantesparaexplicareldesempeñoescolardelosestudiantesaquienesellosenseñan.Así, seesperaríaque la condiciónde“contratado”deundocente tengaunmayorimpactosobreelrendimientodesusestudiantesquelade“nombrado”,yaqueelprimerotienemásincentivosparatenerunmejordesempeñolaboralcomodocente;deellodependequelovuelvanacontratar.

Sepuedeobservarenloscuadros2.29y2.30quemientrasmayoreslaproporcióndedocentesconunacondiciónlaboraldenombrado,esmayorelnúmerodecolegiosquealcanzanunnivelmenorde1tantoenCTcomoenLM.Locontrarioocurrecuandoesmáselevada laproporcióndedocentescontratados:del totaldecolegiosque tienenunporcentajededocentescontratadosmenorde50%,el34%noalcanzaelnivel1enCT,mientrasquesi lasituaciónesla inversa,estevalorcorrespondeaun22%paraCT.UnefectosimilarocurreparaLM(65%vs.52%).


82

Cuadro 2.29Rendimiento en LM y CT, según porcentaje de docentes nombrados, en porcentaje de colegios (2010)

% de docentes nombrados


Hasta50% 27,16% 45,81% 27,03% 56,44% 40,25% 3,30%De50%hasta100% 32,29% 56,79% 10,93% 63,97% 31,70% 4,34%


Cuadro 2.30Rendimiento en LM y CT, según porcentaje de docentes contratados, en porcentaje de colegios (2010)

% de docentes contratados


Hasta50% 33,86% 55,69% 10,45% 65,01% 30,78% 4,21%De50%hasta100% 21,57% 46,66% 31,77% 51,88% 44,67% 3,45%


83

Capítulo IIILos recursos pedagógicos y el rendimiento escolar: necesitamos mayor inversión en los colegios

EstecapítuloanalizaycuantificaelimpactoquelosrecursospedagógicostienenenelrendimientodelosestudiantesqueestudianenlasescuelasenelPerú.Específicamente,setrabajaconlosresultadosqueobtuvieronlosestudiantesdesegundogradoenlaspruebasECE2010,aplicadasporelMinedutantoeneláreadeCTcomoenladeLM.

Larelaciónqueexisteentrelosrecursospedagógicosyelrendimientoescolarseexploraa travésde laestimaciónde la funcióndeproduccióndel logroacadémicodelcolegiopresentadaenelcapítuloI.Enella,seincluyenvariablesasociadasalaofertaeducativa,comolainfraestructura,lagestióndelcolegioylacalidaddocentedelainstitucióneduca-tiva.Asimismo,seincorporanfactoresdedemandaydelasituacióndeldistritodondeseencuentraubicadoelcolegio:latasadeasistenciaaeducacióninicial,latasadeniñosquetienenporlenguamaternaelcastellano,laeducaciónpromediodelospadresdeldistritodondeestáubicadoelcolegio,entreotros(véaseHarbinsonyHanushek1992;capítuloI). Esta funcióndeproduccióndel rendimientopermite cuantificarel impactodecadadeterminante,incluyendolasvariablesasociadasalosrecursospedagógicosconlosquecuentalaescuela.Comoseanalizaráacontinuación,enestecapítuloseconfirmalaimpor-tanciadeunabuenaofertaeducativaenloslogrosacadémicosdelosniños,talcomolodemuestranelBancoMundial(1990),BeltránySeinfeld(2010,2012),entreotros.

3.1 Metodología

Dadoelobjetivodelpresentecapítulo,deencontraryevidenciarlaimportanciadelosrecursospedagógicosenelrendimientoescolar,launidaddeanálisisseráelcentroedu-cativo;esdecir,seanalizaráelrendimientopromediodelosniñosdesegundogradodeprimariadecadaescuela.Enefecto,elmodeloparaCTyLMseestimautilizandoelpun-tajeRaschpromedioparaelaño2010,porcolegiodelamuestradecontrol.


84

Losinsumosodeterminantesdeambasfuncionesdeproduccióneducativassonlosfac-toresdeofertaydemandapresentadosenelmarcoteóricodelcapítuloI(gráfico1.1),entrelosqueinteresadestacar,especialmente,paralosfinesdeestecapítulo,losfacto-resdeoferta.Entérminosgenerales,seestima:

RASCHi,j = f(XD, XO, m) … (3.1)

Donde:

RASCHi,j : PuntajeRaschpromedioobtenidoporelcolegio”i”enlaasignatura“j”.XD :Factoresdedemandapromediodelconjuntodelosestudiantesasociadosal colegio“i”.XO : Factoresdeofertaasociadosalcolegio“i”.m :Componentenoobservable.

Elprocesodeestimaciónserealizausandolametodologíademínimoscuadradosordi-narios(MCO),enuncontextodeinformacióndecortetransversal,paraidentificarlosdeterminantesde la funcióndeproduccióneducativa.Seutilizaestemétododeesti-macióndadoqueelpuntajeRaschpromedioobtenidoporelcolegio,queeslavariabledependiente,escontinuoytienerangosdevariacióndemenosinfinitoamásinfinito.

Cabemencionarqueunodelosprincipalesfactoresporelladodelademanda,latasadeasistenciaaeducacióninicial,presentapotencialesproblemasdeendogeneidad,porloqueestossonconsideradosycorregidosenelprocesodeestimación.Elproblemadeendoge-neidadsurgeporquefactoresnoobservablesqueexplicanelrendimientoacadémicodelcolegio,tambiénpuedenhaberdadocuenta,enperíodosprevios,delcomportamientodelatasadeasistenciaaeducacióninicial.Esdecir,lavariabledeasistenciaapreescolarseen-cuentrapositivamentecorrelacionadaconelerrordelaecuacióndelmodeloprincipal81,loquepodríagenerardistorsionesqueafectanlaconsistenciadelosparámetrosestimados.

81 Seconsideraquelacorrelaciónentreambosfactoresdebeserpositiva,yaquelosposiblesfactoresnoobservablesqueafectanaunodeellosenunadeterminadadirecciónharánlopropioconelotro.Porejem-plo,unaspectopotencialmentenoobservableeslaimportanciaquelospadresotorganalaeducacióndesushijos,yqueesdifícildeincorporarexplícitamenteenelmodelo,loquemuyprobablementeestarácorrelacionadoconelhechodequeelniñoasistaainicial,perotambiénsereflejaráenunamayoratencióndelospadreshaciaelprocesodeaprendizajedesushijos,loqueasuvezimpactaráenelrendimientoqueellostenganenelcolegio.

i i

i

i

LOSRECURSOSPEDAGóGICOSyELRENDIMIENTOESCOLAR:NECESITAMOSMAyORINVERSIóNENLOSCOLEGIOS

85

Dadoquelaestimacióneconométricadelmodeloconsideralospotencialesproblemasdeendogeneidad,seplanteaunprocedimientoendosetapas:enlaprimera,seestimaunaregresiónparainstrumentalizarlavariableexplicativaendógenaatravésdeunmo-deloMCO,con instrumentosexógenosrelacionadoscon laofertaeducativade inicial(véaselosresultadosenelanexo2);enlasegundaetapa,seestimaelmodelocompleto,nuevamenteatravésdelmétodoMCO,dondeseincorporacomovariableexplicativalaprediccióndelavariableinstrumentalizadaenlaprimerafase.Asísegarantizaquelosestimadoresqueseobtienenseanconsistentesenambasfuncionesdeproducción.

3.2 Estimación de la función de producción

Enlaestimacióndelafuncióndeproduccióndelrendimientoestudiantilpromediodela escuela, seusan comodeterminantesdeldesempeñoescolar aquellosque confor-man laoferta ydemandaeducativa, incluyendo la variable tasade asistencia a inicialinstrumentalizadaenlaprimeraetapa. Enloscuadros3.2y3.3sepresentanlasvariablesqueresultaronsignificativasenlaestimaciónendosetapas,utilizandovariablesinstru-mentales(IV),delrendimientopromediodelcolegioenCTyenLM,respectivamente,versuslosresultadosdelamismafuncióndeproducciónbajounenfoqueenelquenoseconsideranlosproblemasdeendogeneidad,parapoderevaluarlaimportanciadelosinstrumentosutilizados82.

Cuadro 3.2Estimación de la función de producción de rendimiento para CT1/

Variable dependiente: medida Rasch promedio obtenida por la IE en CT

Modelo con

IVModelo sin

IV

Constante -1,707 (0,240)

-1,721 (0,194)

Demanda

Tasadeasistenciaaeducacióninicialalos3,4o5años 0,573 (0,312)

0,197 (0,061)

Educaciónpromediodeljefedelhogardeldistrito 0,139 (0,031)

0,152 (0,029)

82 Véaseelanexo3paraunadescripcióndetodaslasvariablesconsideradasenlaestimacióndelasfuncionesdeproducción,incluyendolasquenofueronsignificativas.


86

Porcentajedeestudiantesde2°gradoquehablancastellano 0,451 (0,049)

0,427 (0,049)

ÁreadondeseencuentralaIE(1:Urbano) 0,322 (0,052)

0,347 (0,050)

Oferta Hardware

TienealumbradoeléctricolaIE 0,238 (0,068)

0,281 (0,046)

TieneabastecimientodeagualaIE 0,228 (0,063)

0,292 (0,063)

Material de las paredes de las aulas 0,021 (0,015)

0,047 (0,014)

Materialdelospisosdelasaulas 0,100 (0,025)

0,073 (0,025)

TienebibliotecalaIE 0,056 (0,037)

0,029 (0,038)

TienelaboratoriolaIE 0,242 (0,058)

0,303 (0,061)

Software

GestióndelaIE 0,386 (0,126)

0,276 (0,206)

Minutosefectivosdeclase 0,002 (0,000)

0,002 (0,000)

PorcentajederepitentesenelnivelprimariodelaIE -0,944 (0,214)

-0,841 (0,193)

Docentes

PorcentajededocentesconestudiossecundariosenlaIE -0,610 (0,298)

-0,908 (0,267)

Polidocentecompleto 0,265 (0,050)

0,320 (0,050)

Númerodeobservaciones R2

2.916 35%

2.821 35%

1/Todosloscoeficientesresultaronsignificativosal5%.Elaboraciónpropia.

SeobservaunefectopositivoysignificativodelatasadeasistenciaaeducacióninicialsobreelrendimientoenCTyLMbajoambosenfoques;sinembargo,ycomosecompro-baráalobservarlaelasticidaddedichavariableenloscuadros3.4y3.5,elefectoesma-yorcuandoseinstrumentaliza.Esteresultadopodríaparecercontraintuitivosisetieneencuentaqueelmétodoendosetapasdeberíaeliminarlacorrelaciónpositivaentreelfactornoobservableylatasadeasistenciaaeducacióninicial.Sinembargo,lajustifica-


87

ciónseencuentraenlanaturalezadelosinstrumentosutilizados,asociadosaunaofertadeeducacióninicialrestringidaenelperíodoquesetomóladecisióndeenviaralosniñosadichoniveleducativo.Esdecir,siunmenoraccedeaeducacióninicial(loqueelevalatasadeasistenciaainicial),apesardelaslimitacionesdelaofertadeesetipodeeduca-ción,obtendráefectospositivossustancialesqueimpactaránensuposteriordesempe-ñoescolar,yestosetraduciráenunmejordesempeñopromediodelcolegio83.

Porelladodelademanda,lasdemásvariablesexplicativastienenelimpactoesperado:lamayoreducacióndelospadreseneldistrito,lamayorproporcióndeestudiantesquehablancastellanoensegundogradoylaubicacióndelainstitucióneducativaenundistri-todeláreaurbana,setraducenenunmejorrendimientopromediodelcolegio.

Conrespectoalaofertaeducativa,siguiendoelmarcopresentadoenelgráfico1.1delca-pítuloI,seprestaatenciónavariablesasociadasconlainfraestructuraylosserviciosconlosquecuentalaescuelaademásdesugestiónydocencia.Enprimerlugar,enrelaciónconlaimportanciadelainfraestructurasobreeldesempeñoescolar,severificaloqueencontraronestudiosprevios,comoeldeCarrasco(2007):contarconunbuenmaterialenlasparedesypisosdelasaulashaceposibleofrecerunmejorambienteescolar,loquefavoreceundesempeñomáselevadoenCT.AlgosimilarocurreenLM,aunqueelprimerdeterminantenoresultósignificativo.De lamismamanera,tenerespacioseducativoscomplementarios,comounabibliotecaescolary laboratorio,secorrespondeconme-jorasenelrendimientodelaescuelaenCTyLM,talycomoverificóFuller(1987).Igual-mente,contarconabastecimientodeaguapotableyalumbradoeléctricosetraduceenunambienteadecuadoparaelaprendizajey,porende,enunmejordesempeñoescolar,comoencontróelBancoMundial(2005).Apesardeello,elalumbradoeléctriconoresul-tósignificativoparaLM.Porúltimo,laduracióndelaclaseenminutostambiénfavoreceelbuenrendimientoenCTyLM,yaqueenesteniveleducativoesevidentelanecesidaddedarmáshorasdeenseñanzaalosniñosparahacerposibleunmejorrendimiento.

Encuantoalagestión,elhechodequelainstitucióneducativaseaprivadaypolidocentecompletasuponeunaventajaentérminosderendimientodelcolegioparaCT;sinembar-

83 Paramayordetalle,véaseCard(1994).Enesteestudio,elautorusaelmodelodeescolaridadóptimadeBecker(1967)yderivaunafórmulaexplícitaparaelestimadorconvencionaldelretornoalaeducación,enelcasodeVIydeefectosfijos.LosresultadosdesuanálisissugierenqueelestimadordeVI,basadoenintervencionesqueafectanlaseleccionesdeescolaridaddelosmenoresdefamiliasqueseencuentrenendesventaja,tiendeasermayorqueelasociadoalestimadorMCOconvencional.


88

go,laprimeravariablenoresultósignificativaparaLM.LasautorasconsideranqueunaposibleexplicaciónaesteresultadoeselbajodesempeñoescolarenLMentodoelpaís,quehacequeladistinciónpúblico-privadaenestecasonosearelevante.Porotraparte,contarcondocentesmejorpreparados,esdecir,conunamenorproporcióndeprofeso-resquetienenúnicamenteestudiossecundarios,implicaunamejoraeneldesempeñopromediodelaescuelaenCTyLM.Asimismo,enloscuadros3.2y3.3semuestraquelospeer group effects,quesehantratadoderecogeratravésdelatasaderepitenciaentodoelnivelprimariodecadaescuela,tienenelimpactonegativoesperadosobreelrendimientodesegundogrado.

Cuadro 3.3Estimación de la función de producción de rendimiento para LM1/

Variable dependiente: medida Rasch promedio obtenida por la IE en LM

Modelo con

IVModelo sin

IV

Constante -2,317 (0,248)

-1,938 (0,210)

Demanda

Tasadeasistenciaaeducacióninicialalos3,4o5años 0,998 (0,230)

0,160 (0,067)


0,080 (0,032)

Porcentajedeestudiantesde2°gradoquehablancaste-llano

0,355 (0,056)

0,321 (0,055)

ÁreadondeseencuentralaIE(1:Urbano) 0,138 (0,060)

0,182 (0,056)

Oferta Hardware

TieneabastecimientodeagualaIE 0,155 (0,073)

0,272 (0,068)


0,071 (0,027)


0,047 (0,042)


0,335 (0,069)

Software

Minutosefectivosdeclase 0,003 (0,001)

0,003 (0,001)


89

PorcentajederepitentesenelnivelprimariodelaIE -0,608 (0,237)

-0,764 (0,216)

Docentes


-0,840 (0,301)


0,248 (0,056)


2.916 16%

2.821 15%


3.3 Efectos impacto y elasticidades

Enloscuadros3.4y3.5,sepresentanlosefectosimpactoencontradosdelasdistintasvariablesexplicativassobreelrendimientoacadémicoenCTyLM,respectivamente,apartirdelcálculodelassemielasticidades(paralasvariablesdiscretas)ylaselasticidades(para lasvariablescontinuas).Enefecto, semuestran loscambiosporcentualesde lamedidaRaschparaelcolegiocuandosepasadeunacategoríaaotrasuperiorenelcasodelasvariablesdiscretas–porejemplo,cuandosecambiadegestiónpúblicaagestiónprivada–o,ensudefecto,anteunavariaciónde50%enelniveldelasvariablescontinuas.Lasvariablesestánpresentadasenorden,deacuerdoasunivelde impacto.Aquellasresaltadasenloscuadrossonlasrelacionadasconlademandaeducativa.

3.3.1 Comprensión de textos

Elcuadro3.4muestraquelavariablequetienemayorinfluenciasobreellogroacadémicopromediodelaescuelaesladummyquereflejaeltipodegestiónquetienelainstitucióneducativa: los colegiosdegestiónprivada tienenun rendimientopromedioesperado38%mayorqueelqueevidencianlosquesondegestiónpública.EsteresultadoconfirmaloqueDronkersyRobert(2003)yelMinedu(2006)encontraronparalospaísesdelaoECD y para el Perú, respectivamente.

Lasegundavariabledemayorimportanciaseasociaalademandayeseláreadondeseencuentraubicadalainstitucióneducativa:siseubicaenundistritodeláreaurbana,sudesempeñoenCTes32%mayorqueeldesuparenelárearural.Porelladodelaoferta


90

seencuentraeltercermayor impactosobreeldesempeñopromediodelcolegio,queestádadoporeltipodedocenciadelaIE:tenerunaplanadocentecompleta,queper-mitaofreceraulasdeunsologradoacargodeprofesoresadecuadosparatalesgrados,implicamejorasenelrendimientodelcolegioen26%respectoaldeaquellosquenolatienen.

Las siguientes variablesmás importantesestánmuy ligadas a la infraestructurade lainstitucióneducativayaladuracióndelasclasesenelgrado.Comoseobserva,aumen-taren50%laduraciónenminutosdelasclasesestáasociadoconunincrementoenelrendimientoescolardeCTde25%.Porotrolado,tenerlaboratorio,alumbradoeléctricoyabastecimientodeaguapotablehacenqueelrendimientoenCTmejoreen24%,23%y22%,respectivamente,sisemantienenlasdemásvariablesconstantes.

Otrasvariablesasociadasa la infraestructurayservicioscon losquecuentaelcolegiotambiéntienenunimportanteimpacto.Porejemplo,contarconunbuenmaterialenlospisosdelasaulasyconrecursospedagógicos,comounabibliotecaescolar,generanunaumentode10%y6%sobreellogroacadémico,respectivamente(véaseelcuadro3.4),loquepermiteconcluir,delamismaformaqueFertigySchmidt(2002)yRouseet al. (2004),quetantola infraestructuracomolaincorporacióndeelementostecnológicosenlaescuelageneranefectospositivossobresudesempeñoacadémico.

Esrelevantemencionarelimpactodelaproporcióndeestudiantesrepitentesenelnivelprimariosobreelrendimientopromediodelosniñosdesegundogrado.Dichavariablehasidoconsideradacomounfactordelaofertaeducativaentantoconstituye,enbuenaparte,elresultadodelaadecuadagestiónacadémicadelaescuela.Elincrementodel50%enlaproporcióndeestudiantesrepitentesseasociaconunadisminucióndelrendimien-topromediodelosestudiantesdesegundogradode5%,suponiendoconstanteelrestodevariables.Esteresultadomuestraquelospeer effects tienenunaimportanciarelativa,aunquenomuypronunciada,sobreelrendimientoescolar(AgüeroyCueto2004).

Lasdosvariablesdedemandaquetienenefectossignificativosenelrendimientoprome-diodelainstitucióneducativasonlatasadeasistenciaaeducacióninicial(predicha)ylalenguamaterna,medidaatravésdelporcentajedeniñosquetienenelcastellanocomoprimera lengua.Elefectodeaumentaren50% la tasadeasistenciaa inicialpromediodelosniños,incrementaen21%elrendimientoenCT.Esteresultadoconcuerdaconlaevidenciahalladaendiversosestudios–comoWoeβman(2003)yBancoMundial(2005)–


91

respectodelaimportanciadelaeducaciónpreescolarsobreelnivelderendimientofutu-rodelosestudiantes84.Dadaslascaracterísticasdelaeducaciónescolarnobilingüe,unaumentodel50%demenoresquehablancastellanoincrementaelrendimientoprome-diodelauladeclasesen19%,talycomolomuestraelestudiodelMinedu(2004a).

Elniveleducativopromediodeljefedelhogareneldistritotambiénseasociaconelren-dimientodelcolegio.Así,silaeducaciónpromediomejoraenunacategoría,ellotieneunimpactode14%sobreeldesempeñoenCT,comootrosestudioshanverificadoprevia-mente:Minedu(2004a)yBeltránySeinfeld(2012).

Cuadro 3.4Semielasticidades y elasticidades para CT1/

Variable

Discreta: valor de 1 o aumenta una

categoría Continua: ∆%

Semielasticidad / elasticidad

Modelo con IV Modelo sin IV

GestióndelaIE Privada 37,98% 29,40%ÁreadondeseencuentralaIE(1:Urbano) Urbana 31,66% 36,97%

Polidocentecompleto Polidocentecompleto 26,06% 34,06%Minutosefectivosdeclase ∆%=50% 25,08% 28,39%TienelaboratoriolaIE Tienelaboratorio 23,77% 32,23%

Tienealumbradoeléctrico Tienealumbradoeléctrico 23,37% 29,96%

Tieneabastecimientodeagua Tieneabastecimientodeagua 22,38% 31,06%

Tasadeasistenciaalos3,4o5años ∆%=50% 21,14% 7,79%Porcentajedeestudiantesde2°gradoquehablancastellano ∆%=50% 18,55% 19,14%

Educaciónpromediodeljefedelhogardeldistrito Aumentarungrado 13,71% 16,17%

Materialdelospisosdelasaulas Mejoríadeunacategoría 9,83% 7,74%

TienebibliotecalaIE Tienebiblioteca 5,55% 3,06%

84 LarelaciónentrelaeducacióninicialyelposteriorrendimientodelniñoenlaescuelaseráexploradaconmayordetalleenloscapítulosIVyV.


92

PorcentajederepitentesenlaIE ∆%=50% -4,53% -4,43%

Material de las paredes de las aulas Mejoríadeunacategoría 2,05% 5,04%

PorcentajededocentesconestudiossecundariosenlaIE ∆%=50% -0,21% -0,39%

1/Todosloscoeficientesresultaronsignificativosal15%.Lasvariablessombreadascorrespondenalosfactoresdedemandayelresto,alosdeoferta.Elaboraciónpropia.

Si loscambiosanalizadospreviamentesedierandemaneraagregada,combinandoelefectodevariasvariablesalavez,elaumentoenellogroacadémicodelaIEseríamuysignificativo.Así,cuandoseanalizaunaescuelaquecuentacontodas lasvariablesdedemandaensusmejoresnivelesdelamuestra–esdecir,cuandolatasadeasistenciaaeducacióniniciales100%,elporcentajedeestudiantesquehablancastellanoensegundogradoes100%,elcolegioestáubicadoeneláreaurbanaylaeducaciónpromediodelosjefesdelhogardeldistritocorrespondienteeselsuperior–,respectodeaquellaquetie-nenlospeoresnivelesdelamuestraenloqueserefiereaestasvariables,elpuntajeenescalaRaschpasade-0,06a1,8585.Estamejoraimplicaríaqueelniñopromediopasedeunnivelmenora1alnivel1;esdecir,quecumpla,porlomenos,conlosrequerimientoselementalesparaelgrado.

Porotrolado,alanalizarlasvariablesdeoferta,seobservaquesielcolegiocontaraconlosmejoresvaloresdelamuestraparaellas86,esdecir,uncolegioprivado,polidocente,quecuentaconunabiblioteca, laboratorioyunbuenmaterialen lasparedesypisos,conalumbradoeléctricoyabastecimientodeagua,quetieneunlimitadoporcentajedeprofesoresquesolocuentanconsecundariacompleta,unamenorproporcióndeniñosrepitentesporañoyunamayorduracióndelaclase,supuntajeRaschsería2,8587 frente a-1,24cuandotienenlaspeorescondicionesenlamuestra.Enestecaso,lamejoraenlacalidaddelaofertaeducativaimplicaríaqueelniñopromediopasedelnivelmenorde1al nivel 2.

85 El66%deloscolegiosdelaMCobtuvieronpuntajesRaschpordebajode1,85.86 Véaseelanexo4paraundetallede lasmejorescaracterísticasqueposeen loscolegiosde lamuestra,

diferenciadasporáreageográfica.87 El91%deladistribucióndepuntajesRaschestápordebajode2,85.


93

EstosresultadosmuestranquetantolosfactoresdeofertacomolosdedemandatienenunimpactosignificativoenelrendimientodeunniñoenCT,yambosdebenserconside-radoscomopartedeunapolíticapúblicaquebusquemejorarlaeducaciónenelPerú.Sinembargo,elimpactodelosdeterminantesdeofertaenelrendimientopromediodelniñoesrelativamentemáselevado,confirmandolasconclusionesalasquearribanBrun-neryElacqua(2003)parapaísesendesarrollo.EsteresultadopuedeserexplicadoporlagranheterogeneidaddelaofertadelasinstitucionesescolaresenelPerú.

Cuandosesimulaelefectoconjuntodelasvariablesdedemandaydeoferta,eldesem-peñodelcolegiopromedioaumentade-2,31a3,6888, loqueimplicapasardeunnivelmenorde1deunnivel2.

Losresultadosdelasdistintassimulacionesseaprecianenelgráfico3.1.

Gráfico 3.1Cambios en el puntaje Rasch de CT como producto de variaciones en las variables de oferta, demanda o en ambas

Elaboraciónpropia.

88 Hayquetomarencuentaqueel98%deloscolegiosanalizadostienepuntajespromediodebajode3,68.

0

1

2

3

4

5

6

7

Variables de demanda (de -0,06 a 1,85)

Variables de oferta (de -1,24 a 2,85)

Variables de oferta y demanda

(de -2,31 a 3,68)

Cam

bio

en e

l pun

taje

Ras

ch


94

3.3.2 Lógico-Matemática

LaestimacióndelafuncióndelogroacadémicoparaelcasodeLMmuestraalgunassi-militudesconlosresultadosobtenidosparaCT,peroenmagnitudesmáspronunciadas.Sinembargo,lavariablemásimportanteenestecasoeslaasociadaaladuracióndelasclases:siocurreunaumentodel50%enlacantidaddeminutosdelaclase,elrendimientopromediodelcolegioenLMmejoraríaen218%.Estopuedeocurrirporqueenestaárearesultamuyrelevanteeltiempo,parapodercomplementarlateoríaconlaprácticadeejerciciosqueagilicenlashabilidadesdelosmenores.

Porotrolado,factoresasociadosconla infraestructuraescolar,como,porejemplo,sila IEcuentaconabastecimientodeaguapotableyconlaboratorio,generanimpactospositivosyrelevantesde122%y73%,respectivamente,sobreelrendimientopromediodelcolegio.Otrasvariablesdeofertaimportantestienenqueverconladisponibilidaddebibliotecaescolaryelmejormaterialenlospisosdelasaulas.También,sumamenteimportanteeseltipodedocenciaquetieneelcolegio:siesteespolidocentecompleto,surendimientopromedioes92%mayorqueeldeaquelcolegioquenoloes.

Porel ladode lademanda,seencuentranvariablesquetienen los impactospositivosesperadosydemagnitudesrelevantes.Así,sielcolegio incrementaen50% lapropor-cióndeestudiantescuyalenguamaternaeselcastellanoysipertenecealáreaurbana,elrendimientocorrespondienteenLMmejoraen70%y65%,respectivamente.Latasadeasistenciaaeducacióninicialestavezseencuentradentrodelostresdeterminantesmásimportantesdeldesempeño.MientrasenCTelefectodeincrementaren50%lapro-porcióndeestudiantesqueasisteapreescolarerade21%,enLMesteefectoequivalea175%.Elimpactodelaeducaciónpromediodeljefedelhogareneldistritodondeestáelcolegioestambiénsignificativo.

LasvariablesconmenoresimpactosenelrendimientoenLMsonlasmismasqueenelcasodeCT:elporcentajederepitentesenprimaria,quesonreflejodelefectodepares,yelporcentajededocentesconsolamenteestudiossecundarios.Enesteúltimocaso,elreducido impactoqueaparentatener lacalificacióndelprofesorsobreelrendimientodelestudiante,serelacionaconelhechodequeenlaestimaciónrealizadasolohayasidoposibleincorporarunavallatanpocoexigenteparamedirlacalidaddeldocente.


95

Cuadro 3.5Semielasticidades y elasticidades para LM1/

VariableDiscreta: valor de 1 o

aumenta una categoría Continua: ∆%


Modelo con IV

Modelo sin IV

Minutosefectivosdeclase ∆%=50% 217,69% 298,38%Tasadeasistenciaalos3,4o5años ∆%=50% 175,04% 40,63%TienelaboratoriolaIE Tienelaboratorio 122,38% 228,52%Polidocentecompleto Polidocentecompleto 91,51% 169,48%

Tieneabastecimientodeagua Tieneabastecimientodeagua 72,56% 185,84%

Porcentajedeestudiantesde2°gradoquehablancastellano ∆%=50% 69,84% 92,26%

ÁreadondeseencuentralaIE(1:Urbano) Urbana 64,67% 124,12%TienebibliotecalaIE Tienebiblioteca 26,96% 32,21%Materialdelospisosdelasaulas Mejoríadeunacategoría 24,53% 48,31%Educaciónpromediodeljefedelhogardeldistrito Aumentarungrado 21,63% 54,85%PorcentajederepitentesenlaIE ∆%=50% -13,88% -25,82%PorcentajededocentesconestudiossecundariosenlaIE ∆%=50% -0,70% -2,29%

1/Todosloscoeficientesresultaronsignificativosal15%.Lasvariablessombreadascorrespondenalosfactoresdedemandayelresto,alosdeoferta.Elaboraciónpropia.

Sirealizamoslasimulacióndemaneraagregada,concambiosenvariasvariablesexpli-cativasa la vez, el impactoeneldesempeñoescolar seríamuchomayorquecuandovemoselimpactodelasvariablesdemaneraaislada.Deestaforma,sipensáramosenuncolegioquecuentecontodaslasvariablesdedemandasituadasensusmejoresnivelesmuestrales, respectodeunoque tenga lospeoresvaloresparaellas, supuntajepro-medioenescalaRaschpasaríade-0,93a0,7489.Porotrolado,silosfactoresdeofertafueranlosmejoresdelamuestraanalizada,elcambioseríade-1,40a1,8190. Nuevamente, seobservaque losfactoresdeofertageneranenbloqueunaumentomayorsobreel

89 El66%decolegiosdelamuestratienepuntajesRaschpordebajode0,74.90 El90%deloscolegioscuentaconvaloresRaschpordebajode1,81.


96

rendimientoquelosdedemanda.Noobstante,yapesardeestasmejorassignificativas,enamboscasos,estasnosonsuficientesparaalcanzarelnivel2derendimiento;solosepasa,enpromedio,deunnivelmenorde1alnivel1.Estosedebealosmuybajosresulta-dosqueseobtienenenlaactualidadeneláreadematemáticasanivelnacional.

Esmás,cuandosimulamosqueloscolegioscuentenconlosmejoresnivelesdelamues-traparatodaslasvariablesincluidasenelmodelo,tantodedemandacomodeoferta,ydemaneraconjunta,tampocologranpasaralnivel2,aunqueestánsumamentecerca,conunamejoraenelpuntajede-2,55a2,3491(véaseelgráfico3.2)

Gráfico 3.2Cambios en el puntaje Rasch de CT como producto de variaciones en las variables de oferta, demanda o en ambas

Elaboraciónpropia.

3.4 Los “colegios modelo” y las mejoras en el rendimiento académico

Elanálisisdelasestimacionesysimulacionesmostradaspreviamente,dondesedeter-minalaimportanciarelativadelosfactoresdeofertaydemandaeducativa,secomple-mentaconunestudiomásprofundo,dondeseverificaenquémedidapuedenlasvaria-

91 El96%deladistribucióndepuntajesRaschestápordebajode2,34.

0

1

2

3

4

5

6

Variables de demanda(de -0,93 a 0,74)

Variables de oferta(de -1,40 a 1,81)

Variables de oferta y demanda

(de -2,55 a 2,34)

Cam

bio

en e

l pun

taje

Ras

ch


97

blesdeofertaeducativaaportaramejorarelrendimientoestudiantilpromediodecadacentroeducativo.Así,seintentacuantificarlosbeneficios,entérminosderendimiento,quesepodríanobtenersisecontaraconuncentroeducativoquecumplieraconunde-terminadoestándardecalidadentérminosdeinfraestructuraydocencia.Dichodeotraforma,elobjetivoesconocerquétantopodríaincrementarseelrendimientoestudiantilsitodosloscolegioscumplierancontener,porlomenos,dichoestándar.

Elprimerpasodeesteejercicioesdefinirelcolegioconlosestándaresdecalidadnecesa-rios.Paraello,setomaronvalorescríticosdecadafactordeoferta,segúnloquedefinenelSistemaNacionaldeInversiónPública(SNIP)yotrosestudiosinternacionalescomoestándaresmínimosaceptablesparagarantizarunabuenaofertaeducativa.

3.4.1 Diferenciación urbano-rural

Considerandolasdiferenciasestructurales–sociales,económicasyculturales–entreelárearuralylaurbana,losparámetrosdecalidadsediferencianparacadazona,paraevi-tarsobredimensionarlosefectosdelosfactoresdeofertasobreellogroacadémico.

Cuadro 3.6Estándares de calidad para los colegios, según área de procedencia

Variable Urbano Rural

Gestióndelcolegio Privado PúblicoCategoríaeducativa Polidocentecompleto PolidocentecompletoMaterial de las paredes de las aulas Ladrillo Quincha%denorepitentes 95% 95%Abastecimientodeagua. Sí Sí%docentesconsecundaria(max) 0% 0%Jornadaescolar(minutos) 360 360Bibliotecaescolar Sí SíLaboratorio Sí SíMaterialdelospisosdelasaulas Loseta CementoAlumbradoeléctrico Sí Sí

Elaboraciónpropia.


98

Llamaremos“colegiomodelo”(CM)aestetipodecolegioquealcanzalosestándaresdefinidos.Elestudioestimaelporcentajedeincrementoenelrendimientoobtenido(se-gúnlamedidaRasch)cuandoloscolegiospasandesuestadoactualaserCM.Paraello,serealizóunaprediccióndelpuntajepromedio92–conlasvariablesdecadaecuaciónensusvalorespromedio–segúnáreadeprocedencia93.Elcuadro3.7muestralosresultadosdeestasimulación.EstatablamuestraelpuntajepromedioparaCTyLM:1,66puntosparaloscolegiosurbanosy0,6puntosparalosdelazonaruralenCT;y0,62paraloscolegiosurbanosy-0,04paralosdelazonaruralenLM.

Asimismo,seindicanlosresultadosdelapredicción,segúnáreadeprocedencia,delnue-vorendimientopromedioqueseobtendríasi todos loscolegiosdedeterminadaáreacumplieranconlosparámetrosseñaladosparaunCM.LosresultadosmuestranqueparaCT,tantoenelárearuralcomourbana,el incrementoenelrendimientopromediodeloscolegiosseríamuysignificativo,alcanzando53%enlazonaurbana,y145%enlarural.Estosresultadosestánasociadosconuncambiodenivel1anivel2derendimientoenlazonaurbanayconmantenerseenelnivel1enlazonarural.

ElanálisisparaLMmuestraresultadossimilaresperodemayormagnitud.Pasarde lasituaciónactualaladeunColegioModeloreportaunincrementode87%y1.850%enelrendimientopromediodelazonaurbanayrural,respectivamente.Estasmejorassignifi-can,paraelcasourbano,mantenerseenelnivel1yparaelcasorural,pasardeunnivelmenorde1aunnivel1.Comoseobservaenelcuadro3.7,esposibleatribuir lasaltasproporcionesdeestoscambios,especialmenteenelárearural,a losmuybajosrendi-mientosreportadosenLMentodoelpaís.

92 Enelanexo5seencuentranlosvalorespromediodelasvariablesutilizadasenlasfuncionesdeproducciónparalamuestradecolegios,diferenciadosporáreadeprocedencia.

93 Esdecir,elvalormedioqueseencuentraenelcuadro3.7tantoparaCTcomoparaLMapartirde:Xurbano/ruralb,dondebeselvectordeestimadoresobtenidosconelmétodoendosetapas(descritoenlasecciónprevia).


99

Cuadro 3.7Simulación del rendimiento en CT y LM ante cambios en los parámetros de la oferta educativa, según área de procedencia

Puntaje Rasch de

un colegio promedio Puntaje Rasch del CM Cambio porcentual

CTUrbano 1,66 2,54 53%

Rural 0,60 1,43 138%

LMUrbano 0,62 1,16 87%

Rural -0,04 0,70 1.850%

Elaboraciónpropia.

3.4.2 Análisis costo-beneficio

Acontinuación, secuantificaráel costoestimadodeconvertiruncolegiocarente–esdecir,quenocuentaconlasvariablesdeofertaadecuadas94–enunomodelo,tantoenlazonaurbanacomoenlarural.Tambiénseanalizaránlasdistincionesenrendimiento,comounaaproximacióndelosbeneficiosatribuiblesadichaconversión.

ParaCT,seencuentraquelabrechaderendimientoentreuncolegiocarenteyunCMeneláreaurbanaesde2,55(-0,025vs.2,53)mientrasqueenelárearuralesde2,02(-0,66vs.1,40).Paraeláreaurbana,lamejoraimplicapasardeunnivelmenorde1aunnivel2;paraelárearural,equivaleapasardeunnivelmenorde1aunnivel1.EnLM,ladiferenciaderendimientoentreuncolegiocarenteyunCMdeláreaurbanacorrespondea1,62(-0,47vs.1,15),mientrasqueenelárearurallabrechaesde1,67(-1,01vs.0,66).Enamboscasos,lasmejorassignificaríanpasardeunnivelmenorde1aunnivel1.

94 Específicamente,uncolegiocarentedelazonaurbanaesunoquetienegestiónpública,nopolidocentecompleto,tieneparedesdeestera,cartónoplástico,notienebiblioteca,cuentaconun75%desusdo-centesconestudiossolosecundarios,notieneabastecimientodeaguanialumbradoeléctrico,notienelaboratorio,tienetierracomomaterialdelospisosycuentacon210minutosefectivosdeclase.Lasdemásvariablestomansusvalorespromedio.Porotrolado,uncolegiocarentedelazonaruralesaquelquetienegestiónpública,noespolidocentecompleto,tieneparedesdeestera,cartónoplástico,notienebiblio-teca,el100%desusdocentessolotienenestudiossecundarios,nocuentaconabastecimientodeaguanialumbradoeléctrico,tampocotienelaboratorio,tienetierracomomaterialenlospisosycuentacon150minutosefectivosdeclase.


100

Elcuadro3.8presentalasestimacionesdeloscostosvinculadosconlaconversióndeloscolegioscarentes95.Laestimaciónesmarginalyserealizaparalossiguientes25años,ho-rizontetemporalqueseasumeeslavidaútildelasvariablesdeinfraestructuraescolar,comolabibliotecaoellaboratorio.

Cuadro 3.8Costos estimados de convertir un colegio carente en un CM, según área geográfica

Urbana RuralMinutosefectivosdeclase S/.58.827 S/.82.357Gestión S/.132.110 -Polidocentecompleta S/.423.553 S/.564.737%dedocentesconestudiossecundarios S/.129.411 S/.86.274Laboratorio S/.94.945 S/.94.945Biblioteca S/.72.157 S/.72.157Materialdepisos S/.77.415 S/.19.850Material de paredes S/.144.384 S/.44.426Abastecimientodeagua S/.145.787 S/.2.894Alumbradoeléctrico S/.261.568 S/.14.161

VAN (25 años) S/. 1.540.156 S/. 981.801Costo anual S/. 169.676 S/. 108.163

SeutilizaelCOKde10%vigenteparaelperíodoenqueserealizóelestudio,deacuerdoconelSistemaNacionaldeInversiónPública96.Elaboraciónpropia.

Los resultadossonesperanzadores:paraconvertiruncolegiodeláreaurbanaqueseencuentraenelestadomáscarentedelamuestraenuncolegiomodelo,yquemejoresurendimientosignificativamente–logreelnivel2enCTyelnivel1enLM–,sedeberáinvertir169.676solesanualesadicionalesdurantelospróximos25años.Enlazonarural,talinversiónasciendea108.163solesanualesadicionales,loqueimplicaunamejoraenelrendimientoenCTyLMhastalograrelnivel1.

95 Paraello,seconsideraránenlasimulaciónyenelcosteo,lasvariablesdeofertaqueresultaronrelevantesenelmodelopresentado,aexcepcióndelavariableporcentajederepitentes,queobtuvounbajoimpactoenelrendimiento,yesbastantecomplicadadecostear.Paraundetalledeloscostosunitariosutilizadosenesteejercicio,véaseelanexo6.

96 <http://www.mef.gob.pe/contenidos/inv_publica/docs/anexos/new_direc/v12/05.3_Anexo_SNIP_10_modificado_por_RD_006-2012.pdf>.


101

Cuandoseconsideraelestadoactualdetodosloscolegiosdelpaísyseestimalainver-siónrequeridaencadacaso,seobtienequeelcostodeconvertirlos22.219colegiosdelárearuralenCMseríade14.100millonesdesolesadicionalesparalospróximos25años;estemontoasciendea4.170millonesdesolesadicionalesparaconvertirlos14.569deláreaurbana.Esdecir,lainversiónadicionaldeconvertirtodosloscolegiosnacionalesenCMseríade18.270millonesdesolesadicionalesparalospróximos25años.Sianualiza-mosdichacifra,seconcluyequecon2.000millonesdesolesanualessepodríanlograrestándaresadecuadosentodosloscolegiosdelpaís.

Ajuiciodelasautoras,estacifraesviableparaelEstadoperuano,puesrepresentael17%delgastoanualdelSectorEducacióndelaño2010,el5%delgastosocialy0,5%delPBIdelmismoaño.

103

Capítulo IV¿Cuánto impacta la educación inicial sobre el rendimiento escolar?

EnelcapítuloIsepresentóevidenciasobreelimpactodelaeducacióninicialenellogroacadémico,tantoporsusefectosenelcortocomoenellargoplazo;enocasiones,sehapodidoinclusodocumentarlosmayoressalariosqueseobtienenenelmercadolaboralcuandodeniñoseasistióalpreescolar.Estaliteraturaseñala,efectivamente,queasistiralnivel inicialdeeducaciónbeneficiaa lapersonanosoloensuposteriordesenvolvi-mientoacadémico,sinotambiénenloqueserefiereasucapacidaddesocializaciónyotrosaspectosemocionales,loqueenconjuntoterminaimpactandoenlaproductividaddelindividuo.

Esasíqueenestecapítuloseanalizaycuantificaelimpactodelaasistenciaalaeduca-cióninicialenelPerúsobreelposteriorrendimientodelniñoenlaescuela;específica-mente,setrabajaconlosresultadosqueobtuvieronlosestudiantesdesegundogradoenlaspruebasECE2010aplicadasporelMinedutantoeneláreadeCTcomoenladeLM.Sebuscaaveriguarsielhechodequeunmenorasistaainicial,encualquieradelosañoscorrespondientes,contribuyeconsubuenrendimientoposteriorenestasáreasdelaprendizaje.

ElnexoentrelaasistenciaalnivelinicialyelrendimientoescolarseexploraatravésdelafuncióndeproducciónmencionadaenelcapítuloI,dondelaunidaddeanálisiseselniño.Enella,seincluye,comounadelasvariablesexplicativasdelrendimiento,laeducacióninicialqueharecibidoelniño.Sinembargo,esevidentequenosololaeducacióninicialafectael logroacadémico.Porello,se incorporanotrosdeterminantesqueprovienendelladodelademandaeducativa–aquellosrelacionadosconlascaracterísticaspropiasdelniño,sufamiliaysucomunidad–ydelaoferta–vinculadosconlacoberturaycalidadeducativa(paramayordetalle,véaseHarbinsonyHanushek1992).Laestimacióndelafuncióndeproduccióndelrendimientopermitirácuantificarel impactodecadadeter-


104

minante,incluyendonuestraprincipalvariabledeinterésenestecapítulo:laeducacióninicial.

4.1 Metodología

Ladeterminacióndelimpactodelaeducacióninicialsobreelrendimientoescolarserea-lizaatravésdelaestimacióndelasfuncionesdeproduccióndellogrodeaprendizajeenCTyenLMparacadaniño.EllogroacadémicoseaproximautilizandoelpuntajeRaschqueseobtieneenlaECE2010,yeselresultadodelafuncióndeproducción.Losinsumosson,nuevamente,losfactoresdeofertaydemandaexplicadosenelcapítuloI(gráfico1.1),entrelosqueseincluyenlaasistenciaaEI.Entérminosgenerales,seestima:

RASCHn,j = f(XD, XO, m) … (4.1)

Donde:

RASCHn,j: PuntajeRaschobtenidoporelestudiante“n”enlaasignatura“j”.XD : Factoresdedemandaasociadosalestudiante“n”,queincluyelaasistenciaa

EI,ademásdeotrasvariablescomolalenguamaternayelniveldeeducacióndeljefedehogar.

XO : Factoresdeofertaasociadosalcolegioalqueasisteelestudiante“n”,comolacalidaddelainfraestructuradelcentroeducativo,elnúmerodeaulasporestudiante,accesoaInternet,biblioteca,docentescalificados,entreotros.

m: Componentenoobservable.

Elprocesodeestimaciónse realizausando lametodologíademínimoscuadradosor-dinarios (MCO),yaqueauncuando la informaciónesdecorte transversal, lavariabledependiente,elpuntajeRasch,escontinuaytienerangosdevariacióndemenosinfinitoamás infinito.Sinembargo,comoseobservóenelcapítulo III, lavariableexplicativaasistencia a educación inicialpresentapotencialesproblemasdeendogeneidad,yaquelos factoresnoobservablesqueexplicanel rendimientoacadémicodeunestudiantetambiénpuedenexplicar suasistenciaaeducación inicial enperíodosprevios.Esporelloqueestosproblemassonconsideradosycorregidosenelprocesodeestimación,atravésdelainstrumentalizacióndelmencionadoregresor.

n n

n

n

¿CUÁNTOIMPACTALAEDUCACIóNINICIALSOBREELRENDIMIENTOESCOLAR?

105

Así,seaplicaunprocesodeestimaciónendosetapas.Laprimeraetapadacuentadela instrumentalizaciónde laasistenciaa inicial,a travésde laestimacióndeunavaria-bledependientedicotómicaquemuestrasielniñoasisteonoaesteniveleducativo;lasegundaetapaesunaestimaciónporMCOdeldesempeñoescolar,tantoenCTcomoenLM,utilizandolaprediccióndelavariableinstrumentalizadaenlaprimeraetapa.Enloscuadros4.1y4.2, sepresentan los resultadosde laestimaciónensusdosetapas,considerandocomoregresores,alternativamente,lasvariablesinstrumentalizadasylasoriginales,conelpropósitodecomprobarlarobustezdelosmodelos97.

4.2 Instrumentalización de la asistencia a educación inicial

Paraestaprimeraetapadeestimación,seprocedióarealizarunmodeloprobitenelcuallavariabledependienteeslaasistenciaaeducacióninicialalos3,4o5años.Paragaran-tizarlaexogeneidaddelosinstrumentosusados,seutilizaronunconjuntodevariablesasociadasalaofertadeeducacióninicialeneldistritoenelmomentoenquelospadrestomaronladecisióndeenviarasushijosalcentrodeeducaciónpreescolar98;además,seconsideraronvariablesasociadasalniñoqueseanconstanteseneltiempo,comolaeducacióndel jefedehogary la lenguamaterna.Deestamanera,sereconoceque laasistenciaaeducacióninicialsevealtamenteinfluidaporladisponibilidadyelaccesoaservicioseducativosdecalidad,ademásdedependerdelascondicionesdevidadelniñoysufamilia.Elcuadro4.1muestralosresultadosobtenidos99.

97 Véaseelanexo7paraunadescripcióndetodaslasvariablesconsideradasenlaestimacióndelasfuncionesdeproducción,incluyendolasquenofueronsignificativas.

98 SeutilizaronlasvariablesdeofertaobtenidasdelCensoEscolar2007.99 Sibienlosresultadosquesemuestransonaquellosasociadosalosinstrumentosquecapturanlavariabi-

lidadexógenadelaasistenciaaeducacióninicial,seutilizarontambiéncomocontrolesdeestaecuación,todaslasvariablesincluidasenelmodeloprincipal(Wooldridge2001).


106

Cuadro 4.1Resultados de la instrumentalización de la variable asistencia a educación inicial1/

Variable dependiente: asistencia a educación inicial (1: asistió a los 3, 4 o 5 años)

Lenguamaternadelniño 0,121 (0,026)


Institucionespúblicasescolarizadaspornúmerodeniñosde3-5añoseneldistrito

7,000 (1,475)

Institucionesprivadasescolarizadaspornúmerodeniñosde3-5añoseneldistrito

10,489 (3,663)

Pronoeipornúmerodeniñosde3-5añoseneldistrito 8,210 (1,005)

PromediodistritaldelosañosdeexperienciadelpromotorporelnúmerodeniñosqueseatiendenencadaPronoei

0,119 (0,0474)

DocentesconestudiospedagógicosdeIEIescolarizadaspornúmerodeniñosde3-5añoseneldistrito

4,121 (0,743)

Constante -0,169 (0,093)


48.010 8%


Comoseve,lossignosdelosinstrumentosqueayudanacapturarlavariabilidadexóge-nadelaasistenciaaeducacióninicialsonlosesperados.Así,mientrasmayoreslaofertaeducativainicial–tantopúblicacomoprivada,escolarizadaynoescolarizada–enelmo-mentoenquelospadrestomanladecisióndeenviarasusniñosaesteniveleducativo,mayoreslaprobabilidaddequelosniñosefectivamenteasistan.Igualmente,mientrasmejoressonlosdocentes,paralaeducaciónescolarizada,ylospromotores,paralanoescolarizada,mayores laprobabilidaddeque losniñosasistana inicial.Seevidencia,asimismo,unarelaciónpositivaentrelaeducaciónpromediodelospadreseneldistritoylaasistenciaaEI.Lomismosucedeconlalenguamaternadelmenorsiestaeselcas-tellano.


107

4.3 Estimación de la función de producción educativa


Elcuadro4.2muestralosresultadosdelaestimacióndelafuncióndeproducciónparalapruebadeCT,incluyendocomovariableexplicativalaasistenciaaeducacióninicialalos3,4o5años,predichaenlaprimeraetapa.

Cuadro 4.2Estimación de la función de producción de rendimiento para CT1/

Variable dependiente: medida Rasch obtenida en CT


Constante -0,887 (0,113)

-0,966 (0,077)

Demanda

Asistenciaalos3,4o5años 0,549 (0,162)

0,287 (0,016)

Dummydepertenenciaalos880distritosmáspobresdel Perú

-0,204 (0,015)

-0,282 (0,017)


0,130 (0,010)

Áreaalaqueperteneceelniño 0,330 (0,018)

0,345 (0,020)


0,570 (0,023)

Dummy Selva -0,435 (0,013)

-0,452 (0,015)

Oferta Porcentajededocentes conestudios secundarios enla IE

-0,918 (0,155)

-1,313 (0,148)

Internet en la IE 0,371 (0,013)

0,388 (0,015)


0,053 (0,013)

PorcentajederepitentesenlaIE -1,142 (0,064)

-1,088 (0,053)

MinutosefectivosdeclaseenlaIE 0,001 (0,000)

0,002 (0,000)


108

TienealumbradoeléctricolaIE 0,175 (0,031)

0,173 (0,023)


0,275 (0,020)


0,318 (0,068)

AbastecimientodeaguaenlaIE 0,262 (0,031)

0,280 (0,033)


0,106 (0,018)


71.440 23%

51.349 26%


SeobservaunefectopositivoysignificativodelaasistenciaaeducacióninicialsobreelrendimientoenCT,siendoelefectomayorenlaestimaciónqueincorporalavariableins-trumentalizada.ComoyasediscutióenelcapítuloIII,sibienesteresultadopuedepare-cerpocointuitivo,pueselmétodoendosetapasdebieraeliminarlacorrelaciónpositivaexistenteentreelfactornoobservableylaasistenciaaeducacióninicial,yconellocorre-girlapotencialsobrevaloracióndelcoeficienteestimado,sinembargo,eslanaturalezadelaofertaeducativalimitadayrestringida100,queescapturadaporlosinstrumentosuti-lizados,laquepuedeexplicaresteresultado.Esdecir,entrelosniñosquelogranaccederalaeducacióninicial,ydadaslasrestriccionesdeofertaeducativadecalidad,elimpactodelnivelpreescolarterminasiendomuyaltoensuposteriordesempeñoenlaescuela.

Lasotrasvariablesexplicativasporelladodelademandatienenelimpactoesperado:losniñosqueviveneneláreaurbanayquetienenpadresmáseducadosmuestranunmayorrendimientoenlaescuela,asícomotambiénaquellosquetienenporlenguamaternaelcastellano;sinembargo,quienesvivenenunodelosdistritosmáspobresdelpaísoenlaSelvarindenmenosenCT.

100 Estasrestriccionesseconfirmaronalrevisarlainformacióndistritalexistenteparaloscolegiosenelcapí-tuloII.


109

Porel ladode laofertaeducativa,seconsideraronvariablesreferidasa lagestióndelcolegio,alosdocentes,alainfraestructuradelaescuelayaladisponibilidaddelosservi-ciosqueestapresta,siguiendoelmarcoanalíticopresentadoenelgráfico1.1delcapítuloI.Todoslosdeterminantesincluidostienenigualmenteimpactossignificativosyconlossignosesperados.Enprimer lugar,elcoeficienteasociadoa lavariablequerefleja losefectosdepares,atravésdelatasaderepitenciaexistenteenelauladelmenor,muestraelsignonegativoesperado:unmenorrendimientopromediodelaulaimpactanegativa-mentesobreelrendimientodelniño,talycomoencuentranAgüeroyCueto(2004).Porsuparte,enloqueserefierealagestióneducativa,pertenecerauncolegioprivadoypolidocentecompletosuponeunaventajaentérminosderendimiento,asícomotam-biénaccederaunamayorcantidaddetiempoefectivodeclases.De lamismaforma,enelcuadro4.2seobservaelimpactonegativoquetieneenelrendimientocontarconprofesoresquesoloalcanzanlasecundariacompletacomomáximoniveleducativo.

Encuantoalainfraestructura,resultaimportantequelainstitucióneducativaalaqueasisteelniñotengaalumbradoeléctrico,abastecimientodeagua,ypisosdebuenosma-terialesenlasaulas;estosfactoresdeofertasecorrespondenconunmayorrendimientodelniño,debidoaquehacenposibletenerunmejorambienteescolar(Carrasco2007).Además,accederaInternetybibliotecatambiénsevinculaconelmejordesempeñodelniñoenlaescuela,comolocompruebaelestudiodeWoeβman(2003).


Elcuadro4.3contienelosresultadosdelaestimacióndelafuncióndeproducciónparaeláreaLM,incluyendotambiéncomovariableexplicativalaprediccióndelaasistenciaaeducacióninicial.Laestimaciónmuestra,nuevamente,unarelaciónpositivaysignifica-tivasobreelrendimientoescolar,ydemayorimpactoqueaquellaqueseobservaconlavariableexplicativasininstrumentalizar.LaexplicacióndeestemayorimpactoessimilaralcasodeCTvistopreviamente,ysedebebásicamentea lasdistorsionesquegeneratenerunadeficienteofertaeducativa.


110

Cuadro 4.3Estimación de la función de producción de rendimiento para LM1/

Variable dependiente: medida Rasch obtenida en LM


Constante -1,581 (0,110)

-1,473 (0,083)

Demanda

Asistenciaalos3,4o5años 0,864 (0,126)

0,247 (0,018)

Dummydepertenenciaalos880distritosmáspobresdelPerú

-0,041 (0,017)

-0,114 (0,018)


0,088 (0,011)

Áreaalaqueperteneceelniño 0,177 (0,020)

0,218 (0,021)


0,476 (0,025)

Dummy Selva -0,563 (0,015)

-0,546 (0,016)

Oferta


-1,16486 (0,160)

Internet en la IE 0,393 (0,015)

0,372 (0,017)


0,051 (0,015)

PorcentajederepitentesenlaIE -1,010 (0,065)

-1,053 (0,058)

MinutosefectivosdeclaseenlaIE 0,002 (0,000)

0,003 (0,000)


0,155 (0,017)


0,111 (0,021)


0,122 (0,074)

AbastecimientodeaguaenlaIE 0,138 (0,035)

0,156 (0,036)


0,032 (0,020)


71.267 14%

51.268 16%



111

Todoslosdeterminantesdeofertaydemandaconsideradospreviamentevuelvenapre-sentarefectossignificativosyconelsignoesperado.Noobstante,enesteanálisisdelrendimientoeneláreaLM,sehaincluidocomodeterminanteadicionalelhechodequela institucióneducativacuenteconlaboratorio.Estavariableresultótenerunimpactopositivoysignificativo,revelandoelmejoraprovechamientodeambientesescolareses-pecializadosenelrendimientodelmenorenmateriasqueasílorequieren.

4.4 Efectos impacto y elasticidades

AligualqueenelcapítuloIII,enloscuadros4.4y4.5sepresentanlosefectosimpactoencontradosdelasdistintasvariablesexplicativassobreelrendimientoacadémico,me-didosatravésdelpuntajeRasch,enCTyLM,respectivamente,apartirdelcálculodelassemielasticidades y las elasticidades.


Enelcuadro4.4,seobservaqueasistiraeducacióninicialaumentaelpuntajeRaschenCTen34%.Elloesevidenciadelaimportanciaquetieneparaelniñoasistiraesteniveleducativo.Losresultadospruebanelmejordesenvolvimientodelniñoenañossuperio-resdeeducacióncuandoasisteaEI;esasíque,desdeelpuntodevistadelEstado,sevuelve relevante incentivardicha asistencia, garantizandoacceso y calidad. Es impor-tantedestacarqueesestalavariablequetieneelmayorefectosobreelrendimientoenCT,seguidaporlalenguamaterna,cuyoefectoesbastantecercano;así,aquellosniñoscuyalenguaeselcastellanoobtienenunpuntajeenlapruebaquees33%másaltoquesihablanotroidioma.SeobservatambiénquelosniñosquehabitanenlaSelvaoenunárearural,tienenunrendimiento27%y20%inferiorquelosdelrestodelpaís,respectiva-mente.Losresultadosponenenevidenciaellimitadoaccesodelaspoblacionesrurales,selváticasypobresaunaeducacióndecalidadyadecuadaasusnecesidadesespecíficas,asícomolasposiblescarenciasensuentornocomunitarioy/odelhogarquerestringenuobstaculizansuprocesodeaprendizaje.

Enrelacióncon lasvariablesdeoferta, lasdemayor impactosonelaccesoa Internet(rendimiento22%mayorquesusparesquepertenecenacolegiossinesteservicio)ysielniñoperteneceauncolegiodegestiónprivada(rendimiento17%mayorquesusparesdeescuelaspúblicas).Losefectosdeotrasvariablespedagógicas,relacionadasconlascaracterísticasdelcolegio,tambiénsonimportantes.Porejemplo,lapresenciadeaulas


112

polidocentes específicaspara cadagrado,mejora el rendimientodel niñoen 12%; asi-mismo,unaumentodel50%enelnúmerodeminutosefectivosdeclaseseasociaconunincrementoenelpuntajeRaschde12%.Losefectosdeestasvariablesevidencianlaimportanciadelagestiónpedagógicaenlosresultadosquelosestudiantesobtienenenelaula,ademásdelanecesidaddecontarconunainfraestructuraadecuadayconvenien-tementeequipada.

Cuadro 4.4Semielasticidades y elasticidades para CT1/

Variable Discreta: valor de 1 Continua: ∆%


Modelo con IV Modelo sin IVAsistenciaalos3,4o5años Asistió 33,59% 17,91%Lenguamaternadelniño Castellano 33,49% 35,50%Dummy Selva Pertenece a la Selva -26,60% -28,16%Internet en la IE Tiene Internet 22,73% 24,20%Áreaalaqueperteneceelniño Urbana 20,18% 21,53%GestióndelaIE Privada 17,30% 19,81%

AbastecimientodeaguaenlaIE TieneabastecimientodeagualaIE 16,04% 17,47%

Dummy de pertenencia a los 880distritosmáspobresdelPerú Pertenece -12,48% -17,56%

MinutosefectivosdeclaseenlaIE ∆%=50% 12,24% 17,95%Polidocentecompleto Polidocentecompleto 11,55% 17,12%

Materialdelospisosdelasaulas Buen material de pisos 11,13% 6,60%

TienealumbradoeléctricolaIE TienealumbradoeléctricolaIE 10,74% 10,77%

Educaciónpromediodeljefedelhogardeldistrito Aumentarungrado 5,41% 8,13%

PorcentajederepitentesenlaIE ∆%=50% -3,65% -3,81%TienebibliotecalaIE Tienebiblioteca 2,21% 3,29%PorcentajededocentesconestudiossecundariosenlaIE ∆%=50% -0,12% -0,21%



113

ComounejerciciodesimulaciónquenospermitaobservarlosimpactosagregadosdelosdeterminantesmásimportantesidentificadosparaelrendimientoenCT,podemosevaluareldiferencialdelogroacadémicodeunmenor“protegido”versuseldeuno“noprotegido”,dondeelprimeroesaquelquepertenecealazonaurbana,quetienecomolenguamaternaelcastellanoyqueviveenundistritonopobre,yelsegundomásbientienelascaracterísticasopuestas.Enesecaso,encontraríamosunabrechaimportante.MientraselprimeroalcanzaunpuntajeRaschde1,80,elsegundollegaaobtenersoloun0,72.Sinembargo,pasardeunacondiciónaotranoimplicaríauncambiodenivel,yaquese mantiene en el nivel 1.

Cuandoevaluamoseldesempeñodeunniño“protegido”quehaidoainicialalos3,4o5añosyeldeotro,también“protegido”,peroquenoasistióaesteniveleducativo,encontramosunadiferenciaenescalaRaschde0,55(1,89versus1,34,respectivamente);sinembargo,estecambioaunnoessuficienteparapasardelnivel1aunomayor.

Elmismoejerciciodesarrolladoparaunmenor“noprotegido”generaunabrechasimilarde0,55enescalaRasch(0,81versus0,26paraunmenorqueasistióainicialyunoquenoasistióainicial,respectivamente).Enestecasoparticular,elasistirainicialcuandounmenores“noprotegido”hacequepasedetenerunnivelmenorde1aunnivel1.


DelamismamaneraqueparaCT,enelcuadro4.5semuestranlassemielasticidadesparalasvariablesdiscretasy laselasticidadespara lascontinuas,enelmodelodeLM.LosresultadosmuestranqueasistiraeducacióninicialsuponeuncambiomuyimportanteenelpuntajeRasch:unincrementode133%.EstavariableeslaquetienemayorrelaciónconelrendimientodeLM,seguidaporladummyqueindicalapertenenciaalaSelva:losniñosenestaregióntienenenpromediounpuntajeRaschmenoren87%queeldelrestodelpaís.Otravariablededemanda importantees la lenguamaterna,quemuestraunincrementode76%enelrendimientosielniñohablaelcastellanocomoprimeralengua.LasvariablesdeofertaeducativamásdestacadassonladisponibilidaddeInternetenlaescuelaylosminutosefectivosdeclase,conmejoresrendimientosrelacionadosde61%y45%,respectivamente.


114

Cuadro 4.5Semielasticidades y elasticidades para LM1/

Variable Discreta: valor de 1 Continua: ∆%


Modelo con IV Modelo sin IVAsistenciaalos3,4o5años Asistió 133,46% 39,94%Dummy Selva Pertenece a la Selva -86,93% -88,51%Lenguamaternadelniño Castellano 76,18% 77,19%Internet en la IE Tiene Internet 60,76% 60,33%MinutosefectivosdeclaseenlaIE ∆%=50% 45,14% 68,56%GestióndelaIE Privada 28,00% 19,83%Áreaalaqueperteneceelniño Urbana 27,29% 35,38%

AbastecimientodeaguaenlaIE TieneabastecimientodeagualaIE 21,31% 25,23%

Materialdelospisosdelasaulas Buenmaterialdepisos 13,12% 5,11%Polidocentecompleto Polidocentecompleto 8,31% 17,95%PorcentajederepitentesenlaIE ∆%=50% -8,25% -9,57%TienelaboratoriolaIE Tienelaboratorio 7,41% 25,10%Educaciónpromediodeljefedelhogardeldistrito Aumentarungrado 6,55% 14,22%

TienebibliotecalaIE Tienebiblioteca 6,48% 8,26%Dummy de pertenencia a los 880distritosmáspobresdelPerú Pertenece -6,26% -18,44%

PorcentajededocentesconestudiossecundariosenlaIE ∆%=50% -0,26% -0,48%


Si,comosehizoenlasecciónprevia,evaluáramoseldiferencialdelogroacadémicodeunmenor“protegido”versus eldeuno“noprotegido” (tal y comosedefinierones-tascategorías),encontraríamosunabrechaimportante.MientraselprimeroalcanzaunpuntajeRaschde0,74,elsegundollegaaobtenersoloun0,03.Estoimplicaqueelmenordesprotegidoseencuentraenunnivelmenorde1,perosilogralacondicióndeprotegi-do,alcanzael1.

Másaún,sievaluamoseldesempeñodeunniñoprotegidoquehaidoainicialalos3,4o5añosyeldeunotambiénprotegidoperoquenoasistióaesteniveleducativo,encon-


115

tramosunadiferenciaenescalaRaschde0,86(0,87versus0,001,respectivamente).Estecambioameritaqueunmenor“protegido”quenovaainicialyquesesitúaenunnivelmenorde1,paseaunnivel1siasistieraaesteniveleducativo.

Elmismoejercicioparaunmenor“noprotegido”generaunabrechasimilarde0,86enescalaRasch(-0,70versus0,16paraunmenorqueasistióainicialyunoquenoasistióainicial,respectivamente).Aquítambién,elasistirainicialcuandounmenoresdesprote-gidohacequesuposteriorrendimientomejoreypasedetenerunnivelmenorde1aunnivel 1.

117

Capítulo VEn el Perú, ¿todos somos iguales?

Elprincipalobjetivodeestequintocapítuloesanalizarlaheterogeneidadeneldesempe-ñoescolardelosniñosqueprovienendedistintosgrupossocioeconómicos,talycomofuerondefinidospreviamente,esdecir,segúnejesdediferenciacióndelenguamaterna,deubicacióngeográficaydeniveldepobreza.Paraello,seutilizandospuntosdevistadiferentes,aunquecomplementarios.

Enprimerlugar,seestablecesielefectodelaeducacióninicialsobreellogroacadémicoeshomogéneoatravésdetalesgrupososi,másbien,puedeencontrarseunimpactodiferenciado.Paraello,setrabajaconlasestimacionesobtenidasenelcapítuloIV,peroincluyendounconjuntodevariablesmultiplicativasquedancuentade lasdiferenciasquepuedeimplicarperteneceraunouotrogruposocioeconómicoenloqueserefierealaimportanciadeasistirainicialparaelposteriorrendimientoenlaescuela,medidoatravésdeldesempeñoacadémicodelosniñosyniñasdesegundogradodeprimaria.

Elsegundopuntodevistaquesepresentaparaanalizarlaheterogeneidadentregrupossocioeconómicos,consisteendescomponer lasbrechasexistentesenel rendimientoologrodeaprendizajedelosniñosdesegundogradodeprimaria,tantoenCTcomoenLM,considerandolosmismosgrupossocioeconómicos,deacuerdocontresfactoresexplicati-vos:aquellosrelacionadosconladotacióndelosrecursosparaelprocesodeaprendizaje;aquellosqueserelacionan,másbien,conlaeficienciaenelusodelosmismos;ylainterac-cióndeestosdostiposdefactores.Paraello,seutilizalametodologíadeBlinder(1973)yOaxaca(1973).EsteanálisissebasaenlaconstatacióndeChongyÑopo(2007),Gandelmanet al.(2007)yBID(2008),dequelaheterogeneidadenlaeducaciónpodríadeberseaunfenómenodeexclusiónqueseexpresaenloslimitadosfactoresdeofertaydemandaalosqueaccedendichosgruposmarginados:deficienteinfraestructuradelcolegio,docentescondeficientedesempeño,padrespocoeducadosy/odistritosconunapobreofertadecentroseducativosadecuadamenteimplementados,entreotrosaspectos.


118

5.1 La heterogeneidad del impacto de la educación inicial sobre el rendimiento escolar

5.1.1 Metodología

Paraevaluarlahipótesisdelapresenciadeimpactosdiferenciadosdelaeducacióninicialsobreelrendimientoescolar,deacuerdocondiversosgrupossocioeconómicos,sehanincluidovariablesmultiplicativasen la ecuaciónprincipalpresentadaenel capítulo IV(ecuación4.1).Deestamanera,sepodráncapturarlosposiblesquiebresenelcoeficien-teasociadoconlaEI,asícomolamagnituddeestosefectos.

Másespecíficamente,elprocedimientorequierelareestimacióndelafuncióndeproduc-cióneducativa,peroconsiderandounconjuntodevariablesmultiplicativasquetomanlasiguienteforma:

RASCHCT–LM,I = b0+b1 * inicialiv+q * inicialiv*M+X’d …(5.1)

Donde:

inicialiv :asistenciaaeducacióninicialalos3,4o5años,instrumentalizadadeacuerdoalaestimaciónrealizadaenelcapítuloIV.

M :vectordediferenciación,queconsisteenunconjuntodevariablesdicotómi-casquetomanelvalorde1siesqueelniñoperteneceaundeterminadogruposocioeconómico,deacuerdoalcuadro5.1.

X :vectorqueincluyeelrestodevariablesexplicativas.

Cuadro 5.1Grupos sociales y económicos para medir heterogeneidad

Ejes de diferenciaciónLenguamaterna Castellano=1;0deotromodoÁreageográfica Urbano=1;0deotromodo

Pertenenciaaundistritopobre Pertenece a uno de los 880 distritos más pobres del país deacuerdoalmapadepobreza2009=1;0deotromodo

Elaboración:propia.

ENELPERÚ,¿TODOSSOMOSIGUALES?

119

Así,porejemplo,sielcoeficienteθdelaecuación5.1resultasignificativoypositivocuan-doMeslavariablelenguamaternadelniño,seinferiráqueexisteunefectodistintodeasistiraEIsobreelrendimientoacadémicodeacuerdoadichalenguamaterna.Estacon-clusiónseobtieneatravésdelcálculodelefectoimpactodelavariableasistenciaaEI:

EI = ∂(RASCHCT–LM,i) = b1+q*M … (5.2)∂(inicialiv)

Esteprocedimiento se realizapara lasecuacionesde rendimientoacadémico, tantoenCTcomoenLM,utilizandocomoespecificaciónparaelvectorMlasvariablesquerepresentanlasaristasdeheterogeneidaddiscutidasenelcapítuloIyresumidasenelcuadro5.1.

5.1.2 Impactos heterogéneos sobre los rendimientos

5.1.2.1 Segúnlenguamaterna

ElBID(2008)señalaqueunejefundamentaldediferenciaciónenlaregiónlatinoameri-canaeslalenguamaternadelniño,dadasualtadispersión;estoesespecialmenterele-vanteenelcasoperuano,dondecontamosconunavariedaddedialectosdistintos(43entotal)auncuandosolounalenguapredominaenlaenseñanzaescolar:elcastellano.Así,yaenelanálisisestadísticopreliminarpresentadoenelcapítuloII,seobservóquelosestudiantesquehablancastellanorindenmásquelosquetienenunalenguamaternadiferente.Esmás,losestudiantesdeloscolegiosdelaMCquetienenunalenguamater-nadistintaalcastellano,muestranunpuntajeque,enpromedio,es4vecesmenorenlapruebadeCT101y5vecesmenorenladeLM102,queeldesusparesdehablahispana.

Enestecaso,losresultadosqueseencuentranatravésdelanálisiseconométrico–véaseelcuadro5.2–quemidelaheterogeneidaddelimpactodelaasistenciaaeducacióninicialsobreellogroacadémico,muestranunefectomenordeasistiraEIcuandoelniñotieneunalenguamaternadistintaalcastellano,enambasáreasevaluadas.EnelcasodeCT,el impactodeasistiraEIesinclusonegativocuandoelniñotieneunalenguamaternadiferentealcastellano;esdecir,laeducacióninicialnoaportanadaallogroescolardeunmenorconestacaracterística.Ellopuededebersealenormeconflictoquerepresenta

101 0,48vs.1,88enescalaRasch.102 -0,2vs.0,81enescalaRasch.


120

paraelniñoasistirauncentroeducativoconeducadoresquelehablanunidiomadistin-toalqueescuchayentiendeencasa.Lascifrasmuestranquesiunniño,enpromedio,noasisteainicialynohablacastellano,obtieneunpuntajede1,09;elqueasisteainicialynohablacastellano,alcanza1,03;yaquelqueasisteainicialyhablacastellano,obtiene1,78enescalaRaschparaCT103.Sinembargo,ningunodeloscambiosenelpuntajesuponealcanzarelnivel1enCT.

ParaelcasodeLM,asistiraEIsílesaportaaambostiposdeniños,peroeldiferencialesmayorenfavordeloshispanoparlantes(conmásde100puntosporcentualesdedi-ferencia).Así,siunniñonoasisteainicialytienecualquierlenguamaterna,supuntajeRaschesde-0,16;siasisteainicialynohablacastellano,obtendría0,15;perosiasistieraainicialyhablaracastellano,lograría0,84.Lainformaciónanteriorverificalabrechadepuntajequeexisteentreunmenorqueasistióainicialynohablacastellanoversusunoqueasistióainicialyhablacastellano.Enestecaso,lamejoraenelpuntajedebidoalaasistenciaainicialyateneralcastellanocomolenguamaterna,sípermitepasardeunnivelmenorde1aunnivel1.

Estasdiferenciassignificativasentreniños,segúnsulenguamaterna,seexplicanporlaausenciadeunaeducacióninicialdecalidad,quenohasidoconvenientementeadaptadaalasnecesidadesdelosgruposnohispanohablantes,concontenidosque,pordefecto,suelenpresentarseencastellano,ymetodologíasdeenseñanzaquenoconsideranunprocesointerculturaleducativo.

Enconsecuencia, surgenproblemasmásacentuadosparaaquellosniñoscuya lenguamaternanoeselcastellano,yaqueenfrentandificultadesparaentendercorrectamentelasclasesyaprovecharlosmaterialeseducativosdesarrolladosencastellano.Además,laevidenciaestadísticamuestraqueloscolegiosconmayorcantidaddeniñosnohispano-parlantes,presentanseriasdeficienciasentérminosdedotaciónderecursospedagógi-cosfísicosyhumanos(Minedu2004a).

103 Elprimercambiosurgecuandosecomparaelpuntajepromediodeunmenorquenovaainicialytienecualquierlenguamaternaversuseldeunoquevaainicialynohablacastellano.Elsegundosurgedecom-pararelpuntajepromediodeunniñoquenovaainicialversuseldeunoquevaainicialyhablacastellano.Esdecir,noirainicialesunasuertedecategoríabase.


121

Cuadro 5.2Impacto diferenciado sobre el rendimiento en CT y LM según lengua materna1/

VariableComprensión de textos Lógico-Matemática

Ef. impacto Semielasticidad Esc.

RaschEf.

impacto Semielasticidad Esc. Rasch

Asistencia a EI 0,696 42,59% 1,784vs. 1,088 1,003 154,97% 0,842vs.

-0,162AsistenciaaEIx

LM distinta al castellano

-0,758 -46,40% 1,026 vs. 1,784 -0,692 -106,92% 0,150vs.

0,842

Efectonetodeasistencia a EI cuandoLMdistinta al castellano

-0,062 -3,81% 1,026 vs. 1,088 0,311 48,05% 0,150vs.

-0,162

1/Loscoeficientesresultaronsignificativosal1%.Elaboraciónpropia.

5.1.2.2 Segúnáreageográfica

Lasegundavariabledediferenciacióneseláreageográficaendondehabitaelniño.Lahipótesisdetrabajoesquesonlaszonasrurales lasquetienenmayoresrestriccionesparabrindarunservicioeducativodecalidadasícomomenorgastopúblicodestinadoalaeducación.

Losresultadosdemuestranque,efectivamente,existeuncambioenelcoeficienteaso-ciadoa laasistenciaaeducación inicialen lasecuacionesderendimientoenCTyLM,explicadoporeláreaenlaqueviveelniño.Elcuadro5.3muestraqueel impactosig-nificativodeasistiraeducacióninicialentrelos3y5añossobreeldesempeñoescolardisminuyesustancialmenteparaaquellosniñosquevivenenlazonarural:en27puntosporcentualesenCTy42puntosporcentualesenLM.EntérminosdepuntajeRaschparaCT,unniñopromedioquenofueainicial,independientementedeláreadondevive,ob-tiene1,06;aquelquefueainicialypertenecealárearural,1,39;yelquefueainicialypertenecealáreaurbana,1,83.Apartirdeestosresultados,sepuedencalcularlasbre-chasenpuntajeRaschdelosniñosquevanainicial,seaquepertenezcanaláreaurbanaorural,respectodeaquellosquenolohacen;aldesarrollaresteanálisis,setienequeapesardelasmejorasquesurgenenelpuntajecuandoelmenorasisteainicial,indepen-dientementedeláreadeprocedencia,sulogrosemantieneenelnivel1.


122

ElcasodeLMessimilar:unmenorquenofueainicialobtiene-0,16;elquefueainicialyesdelárearural,0,58;yunoquevaainicialperoesdeláreaurbana,0,85.Enestecaso,lamejoraquesuponeirainicialyserdeláreaurbanarespectodenoirainicial(1,01enescalaRasch),sígarantizapasardeunnivelmenorde1alnivel1.

Losresultadosencontradosparecenser,nuevamente,evidenciadeldeficienteservicioeducativodelnivelpreescolarenzonasrurales,apesarde losavancesalcanzadosenmateriadecoberturaendichasáreas,enlasquesehapasadode45%enel2005a61%enel 2011104.Lacoberturaeneláreaurbanafuede74%enel2010.

Cuadro 5.3Impacto diferenciado sobre el rendimiento en CT y LM según área1/



RaschEf.


Asistencia a EI 0,769 47,09% 1,833vs. 1,064 1,007 155,62%

0,853vs.

-0,155AsistenciaaEIxpertenencia al

área rural-0,446 -27,27% 1,388

vs.1,833 -0,269 -41,55%0,584

vs. 0,853

Efectonetodeasistencia a EI

cuandoperteneceal área rural

0,324 19,82% 1,388vs.1,064 0,738 114,08%

0,584vs.

-0,155


5.1.2.3 Segúnpobreza

Lasvariablesqueponenenevidencialasdiferenciaseconómicasdelapoblaciónsontam-biénclavesparaidentificarlaheterogeneidaddegrupospoblacionales.Porello,seutilizalapobrezacomovérticedediferenciación,siguiendolopropuestoporelBID(2008);enesteestudio,seafirmaqueexisteunadifundidapercepcióndediscriminaciónpormotivos

104 VerlapáginawebMinedu-Escale.


123

depobrezaenlaseconomíaslatinoamericanas.EnelcasodelPerú,41%delosencuestadosmencionóalapobrezacomolarazónmásimportantedeuntratodesigual.

Porello,seestimanlasfuncionesdeproduccióndellogroeducativoenCTyLM,incorpo-randointeraccionesdelapobrezaconlaasistenciaaeducacióninicial:lavariablepobre-zatomaelvalorde1siemprequeelniñovivaenunodelos880distritosmáspobresdelpaís,segúnlalíneadepobrezamonetaria105.Enelcuadro5.4semuestranlosresultadosdelaestimación.

Cuadro 5.4Impacto diferenciado sobre el rendimiento en CT y LM según pobreza1/



RaschEf.


Asistencia a EI 0,721 44,15% 1,796vs. 1,074 0,912 140,94% 0,804vs.

-0,108AsistenciaaEIxpertenenciaalos880distritosmás

pobres

-0,286 -17,49% 1,510vs.1,796 -0,083 -12,77% 0,721vs.

0,804

Efectonetodeasistencia a EI

cuandopertenecealos880distritos

máspobres

0,436 26,66% 1,510vs.1,074 0,830 128,17% 0,721vs.

-0,108


NuevamenteobservamosdiferenciasenelimpactodelaEIparaaquellosniñosmargina-dosporsucondicióneconómica:losniñosquepertenecenaunodelos880distritosmáspobresdelpaís,experimentanunmenorimpactodeasistirainicialsobresurendimientoacadémico.EnCT,enelcasodeunniñoqueperteneceaunodelosdistritosmáspobres,irainicialsuponeunamejorade1,07a1,51enescalaRasch;mientrasqueparaaquellosniñosquenopertenecenalosdistritospobres,irainicialimplicapasarde1,07depuntajea1,8.Enamboscasos,semantienenenelnivel1.EnLMocurrealgosimilar,concambios

105 Mapadepobreza(2009).


124

de-0,1a0,72,yde-0,1a0,8,respectivamente.Ambasmejorassuponenpasardeunnivelmenora1aunnivel1.

Cabemencionarquelareducciónenelrendimientoesmenospronunciadaenestecasoquecuandoseanalizanlasvariablesdediferenciaciónpresentadaspreviamente(lenguayáreageográfica).Lavariablepobrezamonetarianoparecierasertanbuendiferenciadordelimpactodelaeducacióninicialsobreelposteriorrendimientoenlaescuela,específica-menteenrelaciónconlaeducacióninicial.Esprobablequelaconcentracióndepobresendiversaszonasdelpaís,nosiemprelasmásalejadasodispersas,permitaquepoblacionespobreslogrenaccederaunaofertaeducativaquenoesnecesariamentelademenorcali-dad.Porejemplo,enLimaexisteungranporcentajedepobreza;sinembargo,lasescuelassonrelativamentemejoresqueenotrosdepartamentosconmayorruralidad.

5.2 Brechas en el rendimiento académico: ¿cómo se explican?

Enestasección,seaplicaráelanálisisdeBlinderyOaxacaparacuantificarlasbrechasderendimientoescolarydescomponerlasensusposiblesfactoresexplicativos,relacionadosconlaheterogeneidadylacarenciaderecursos.Dichadescomposiciónresultaespecial-menterelevanteparaeldiseñoeimplementacióndelaspolíticaspúblicasquedebieranaplicarseparacerrarlasbrechasdecoberturaycalidadeducativasexistentesenlaactua-lidad.

5.2.1 Metodología

Dadaslasevidentesdiferenciasentredistintosgrupossocioeconómicosenrelaciónconsurendimientoacadémico,acontinuaciónsecuantificarálabrechaderendimientosegúndi-chosgruposyseladescompondráutilizandolametodologíapropuestaporBlinder(1973)yOaxaca(1973).Losautoresdesarrollanestametodologíaconlafinalidaddepredeciryexplicarlacomposicióndeunabrechareferidaalasdiferenciasqueseencuentranenlosnivelesdesalariosentrehombresymujeres106.Lasbrechassalarialessedescomponenendistintosfactores,entreloscualesseincluyeuncomponentedediscriminación.

106 Losautorescentransuestudioenelanálisisdelasbrechassalarialesentredosgrupos:elgrupocon“ma-yoressalarios”(normalmentehombresblancos)yelde“menoressalarios”(consideradoscomohombresafroamericanosy/omujeresblancas).


125

Ennuestrotrabajo,encambio,proponemosconsiderarestecomponentediscriminato-riocomounoquemásbienexplica lasrazonesde laheterogeneidaddel rendimientoescolarentreestudiantesconcaracterísticas similares,peroque sediferencianpor lalenguaquehablan,eláreageográficadondevivenysucondicióndepobreza.Ellotendráqueverfuertementeconlacalidaddelservicioeducativoalqueaccedenlosniñosysusfamilias,loquenoescapturadoporlasvariablesdisponiblesparaestimarlasfuncionesdeproducción.Enestecaso,estamoshablandodevariablescomolasmetodologíasdeenseñanza,labuenagestiónacadémica,entreotrosaspectos,asícomolascaracterísti-casinnatasdelestudianteysushabilidadesespecíficas.

Elprocesodedescomposicióndelabrechaderendimientoconsisteenunaestimaciónsi-multáneadeformasreducidas;esdecir,lasecuacionesseestimandemaneraseparada,se-gúnfactordediferenciación.Losautoresproponenesteenfoqueporquereconocenqueexistenfactoresnoobservablesqueafectanalconjuntodelasociedad.Entérminoseco-nométricos,comoloserroresdelasecuacionesdelaformareducidapodríanestarcorrela-cionados,seprefiereestimarambasecuaciones,comounsistema,demanerasimultánea.

Específicamente,lasecuacionesporestimarson:

Forma estructural de la DBO: … (5.3)

Forma reducida de la DBO: … (5.4)

… (5.5)

Donde:

y:representaelrendimientoescolarenCToLM.β:vectordecoeficientes.X:vectordecaracterísticasdelniño“i”.ε:erroresempíricos.B:eselindicativodelgrupoquepresentalascaracterísticasmásfavorecidas.M:eselindicativodelgrupo“discriminado”,deacuerdoalasaristasdediferenciación.

UnavezqueseconocelaformareducidadelsistemadeBlinderyOaxaca,serealizaladenominadadescomposiciónThree-Fold (3FD).SiguiendoaJann(2008),labrechaespe-radaseexpresadelasiguientemanera:

,

1

*n

M M M Mk k k i i

k

Y Xβ ε=

= +∑

i

n

kkki XY εβ +=∑

=1

*

,1

*n

B B B Bk k k i i

k

Y Xβ ε=

= +∑


126

… (5.6)

Entérminosvectoriales,ysiguiendoaJonesyKelley(1984),labrechaseformulacomo:

… (5.7)

Labrechaestácompuestaportresfactores.Elprimerorecogeladiferenciaenlasca-racterísticasobservadasentregruposyseconocecomoelendowment effect (EE).Estecomponente,queexplicapartedelabrecha,puedeinterpretarsecomoelrendimientomarginalqueobtendríaunniñopromediodelgrupodebajorendimientosituvieralasmismascaracterísticasqueunodeldealtorendimiento,manteniendoconstantesloscoeficientesestimadosparacadaunadeellas.Esdecir,porejemplo,sisedesarrollalametodologíadeB&Oparaencontrarydescomponerlabrechaexistenteenelren-dimientodeniñosdeláreaurbanaversus rural, el EE nos indicaríaquéporciónde labrechasecerraríasielniñoruralaccedieraalascaracterísticasdelosniñosurbanospromedio–niveleducativodelospadres,lenguamaternadelamadre,calidaddein-fraestructuradelcolegio–peromantuvieraloscoeficientesestimadosenlaecuaciónquelecorresponde.

Elsegundocomponenteresultadeunadiferenciaenloscoeficientesasociadosacadagrupoyseconocecomoelmanagement effect(ME).Estecomponentepermitedeter-minarelrendimientomarginalquetendríaunniñopromediodelgrupodebajodesem-peñosimantuvierasuscaracterísticasperotuvieralaefectividad(medidaatravésdeloscoeficientesdelaecuaciónestimada)delgrupodemayorrendimiento.Nuevamen-te,siaplicamoslametodologíaparaexplicarydescomponerlabrechaenelrendimien-todeniñosurbanosversus rurales, el MEnosdiráquépartedelabrechadesapareceríasilosniñosruralesysusfamiliastuvieranlamismacapacidadde“utilizar”losrecursosdelosquedisponen–tantoporelladodelademandacomoporeldelaofertaeduca-tiva–quelaquetienenlosdelasáreasurbanas,paratraducirlosenmayorrendimientoescolar.

Asimismo,puedehacerreferenciaalacalidaddiferencialdeunmismorecursoqueestádisponibleenambosgrupos.Porejemplo,podríaserciertoqueelniveleducativodelospadresimpactemássobreelrendimientodelosniñosdelazonaurbanarespectodelarural;ellopodríadeberseaquerealmenteenlaurbanalospadrescumplenunrolmásimportanteenelprocesodeaprendizajedelniñoo,también,aquelacalidaddiferen-cialdelaeducaciónenambasáreasestal,quenoeslomismounamamáconestudios


127

secundariosenlazonaurbanaqueenlarural(bajolahipótesisdequelacalidaddelaeducaciónesmejorenlaurbana,lamadreconeducaciónsecundariadeesazonaestaríamáspreparadaqueladelaruralparaapoyarasuhijoensuprocesodeaprendizaje).Otroejemplopodríaserelimpactodiferencialdeunrecursoqueproveelaescuelasobreelrendimientoescolar,porejemploInternet.Porunlado,podríadarseelcasodequeesteserviciotecnológicoseamejordotadoenlaszonasurbanasy,porlomismo,puedasermejoraprovechadoporlosniñosurbanos(unserviciosinrestricciones,demayorveloci-dad,etc.),otambiénque,apesardeestardisponibleenambaszonasconigualcalidad,lacapacidaddeaprovechamientodelosdocentes,losniñosysusfamiliasseamenorenlazonaruralporfaltadeconocimientodesuusoolamenordifusiónquesehahechodelmismoentalárea.

Siestefactorresultaimportanteparacuantificarlabrechaenelrendimiento,seráne-cesarioreplantearlaspropuestasdepolíticatradicionalesyutilizar,másbien,otrosmé-todosorientadosamejorarlacapacidaddegestión,eincrementarlaefectividaddelasdiferentespolíticasencadagruposocialespecífico.

Eltercercomponentedeladescomposicióneselinteraction effect(IE).Estecomponentees requeridodesdeunpuntodevistamatemáticopara lograr la igualdadde laecua-ción,peroademássedebeentendercomoelefectoquesurgeporqueunmovimientoencoeficientessueledarsedemanerasimultáneaconunoencaracterísticas.Esdecir,existeuncambioenel impactodeun factorquepuedesurgiranteuncambioen losendowments:siunniñoconmenorrendimientolograaccederamejorescaracterísticas,tambiénseproduceunamejoraensucapacidaddegestionaryasimilarlosrecursos,queimplicaunincrementoenlaefectividaddelosmismos,loquefinalmenterepercuteenunmayorrendimiento.

ConociendolostrescomponentesdelaDBO,dentrodelcontextodeestimacióndeesteestudio,sepuedediagnosticarque losdeterminantesde las funcionesdeproduccióneducativasparaCTyLMvistasenelcapítuloIVtienenunimpactodiferenciadoenelren-dimientodeambasáreassegúngruposocial,loqueasuvezinfluyefuertementesobrelabrechaderendimiento.Porello,conelpropósitodecuantificardemaneraconsistenteladesigualdad,seinterpretarándemaneraconjuntalostrestiposdefactores.


128

5.2.2 Análisis de las brechas de rendimiento según factor socioeconómico

5.2.2.1 Porlenguamaterna

La lenguamaterna es un indicador de diferenciación entre grupos socioeconómicos,puespermiteidentificaralosgruposindígenasynativos.Porlaaltadispersióndelen-guas,perolagranconcentracióndelaenseñanzaencastellano,resultaserunpotencialfactordeheterogeneidadenelrendimiento.

Losresultadosdela3FDenCTsemuestranenelcuadro5.6.Enél,sereportaunaaltadiferenciaentreelpuntajeRaschpromediopredichodeunniñoquetienecomolenguamaternaelcastellanoenrelaciónconladesuparquetieneotralenguamaterna,cual-quieraestasea.Labrechade1,23puntosenescalaRaschparaelpuntajeenCTseexplicasegúnlostrescomponentes:endowments, management e interaction effect107.Elcom-ponentedeendowmentsrepresentael8%delabrechaesperada:enpromedio,siaunniñoquetienecomolenguamaternaunadistintaalcastellanoseledotadelasmismascaracterísticasdeunniñocuyalenguanativaeselcastellano,labrechaderendimientoenCTsecerraríaenun8%.

El ME,encambio,representael43%delabrechaenelrendimientodeCT.Esdecir,me-jorasenlaefectividaddelimpactoyenlavaloracióndelosrecursosdelosmenoresquetienenunalenguadistintaalcastellanorepresentaríanunacortamientosignificativodelabrecha108.Finalmente,laparticipacióndelcomponentedeinteracciónesde49%,mos-trandoqueenestecasolosdosaspectossecomplementanalavez:mejorescaracterís-ticasllevantambiénaunamejorefectividaddelasmismassobreelrendimiento,porloquelaestrategiaóptimaseríaunaquecombinelaatencióndeambosfactores.

Enresumen,elpuntajedeunmenorconlenguamaternadiferentealcastellanopasade0,5a0,59,1,03y1,11siocurreaisladamenteelmejoramientodelEE, ME y IE, respectiva-mente.Todasestasmejorassuponenpasardeunnivelmenorde1aunnivel1.

107 Téngaseencuentaquesielmenorhablacastellano,obtieneunpuntajequelositúaenunnivel1,mientrasquesinolohace,obtieneunpuntajecorrespondientealnivelmenorde1.

108 Enestesentido,sepuedeconsiderarlaimportanciaquetienenlosprogramasbilingüesenlaconsecucióndemejoresresultados,albuscarmetodologíasdeenseñanzaadhocalasnecesidadesdeestosgrupossociales.Lamentablemente,lasevaluacionesdedichosprogramasnofueronincluidasenesteestudioporescasezdeinformación.


129

Cuadro 5.6Descomposición B&O para la brecha de rendimiento en CT según lengua materna1/

% Coef.Brecha de rendimiento Predicciónlenguamaternacastellano 1,728 (0,006)Predicciónlenguamaternadiferentealcastellano 0,495 (0,017)

Brecha 1,233 (0,018)

Descomposición Endowments 7,54% 0,093 (0,037)Coefficients 43,07% 0,531 (0,020)Interaction 49,35% 0,608 (0,038)Total 99,96% 1,232


Enelcuadro5.7semuestranlosresultadosdela3FDparalabrechaderendimientoenLMsegún lenguamaterna.Enestecaso, labrechaentreambosgruposesde0,92enescalaRasch(sielmenorhablacastellano,obtieneunpuntajequelositúaenunnivel1,mientrasquesinolohace,obtieneunpuntajeasociadoaunnivelmenorde1).Hayqueresaltarqueaquellosestudiantesquetienenunalenguamaternadiferentealcastellanosolologranalcanzar,enpromedio,puntajesnegativos,loqueresultaalarmante,puesesungrupoquerealmentequedaexcluidodelaprendizajedeLM.


130

Cuadro 5.7Descomposición B&O para la brecha de rendimiento en LM según lengua materna1/

% Coef.Brecha de rendimiento Predicciónlenguamaternacastellano 0,718 (0,006)Predicciónlenguamaternadiferentealcastellano -0,200 (0,018)

Brecha 0,918 (0,019)



Enestecaso,losresultadosmuestranqueloscomponentesmásimportantesparaexpli-carlabrechasonelME y el IE, conproporcionesde54%y46%,respectivamente,mientrasel EE escasinulo109.Esdecir,sielimpactodelosdeterminantesdelrendimientoenLMfueraelmismoparaambosgrupos, labrechaseacortaríaen54%,ysiseproduceunamejoraenlagestióndelosrecursosjuntoconmejorasenladotación,labrechasece-rraríaen46%.Esdecir,hayquetrabajarespecialmenteenlamejoradelaefectividaddelosrecursosquesedestinanalrendimientoescolar,ylograrunacalidadhomogéneadelosmismosanivelnacionalparacontribuirconlareduccióndelabrechaentrelosdosgrupos.MejorasenelME y en el IE permitiránqueelpuntajedelosniñosquetienenunalenguamaternadiferentealcastellanopase,enpromedio,deunnivelmenorde1aunnivel 1.

109 Estoseverificaconlanosignificanciadeestecomponente.


131

5.2.2.2 Poráreageográfica

La3FDrealizadaconsiderandoeláreageográficacomoaristadediferenciaciónmuestraqueexisteunabrechaesperadaderendimientosenCTentrelosniñosdeorigenurbanoysuspa-resruralesde1,23puntosenmedidaRasch(véaseelcuadro5.8),auncuandoenamboscasosellossesitúanenelnivel1.ElfactormásimportanteparaexplicardichabrechaeselIE, es de-cir,ladiferenciaenlaefectividadcuandoocurresimultáneamenteunamejoraenladotaciónderecursos(50%).Sinembargo,elcomponentedecaracterísticasobservadas,elEE,tambiénresultaserimportante.Enefecto,comoseveenelcuadro5.8,conunemparejamientoenladotaciónderecursosentrelosniñosdelárearuralylosdeláreaurbana,labrechaderendi-mientoenCTpodríaacortarseen34%.Porsuparte,ladiferenciaenlacapacidaddegestióndelascaracterísticasdecadagrupoexplicael15%delabrechaesperada.

Sicadaunodelosfactoresmejoraaisladamente,elpuntajeRaschdeunmenordelárearuralsemantendría,enpromedio,enelnivel1.

Cuadro 5.8Descomposición B&O para la brecha de rendimiento en CT según área1/

% Coef.Brecha de rendimiento Predicciónáreaurbana 1,940 (0,006)Predicciónárearural 0,711 (0,010)

Brecha 1,228 (0,012)




132

Labrechade rendimientoenLMsegúnárea,esde0,86puntosenescalaRasch,yelpuntajeobtenidoporunniñodelárearuralesunoquelositúaenunnivelmenorde1110, mientrasqueeldeunmenordeláreaurbanalositúaenunnivel1(véaseelcuadro5.11).DelamismaformaqueparaCT, loscomponentesde IE y EEsonlosqueresultanmásimportantesparaexplicarlabrechaderendimientoexistenteentrelosniñosqueviveneneláreaurbanaversusaquellosquevivenenelárearural:enpromedio,dotaraunniñodeundistritoruralconlosrecursosfísicosdeunniñodeundistritourbano,cerraríalabrechaen22%;ymejorarlaefectividadanteunamejoraenladotaciónderecursostalcomoocurreparaunniñodeundistritorural,supondríacerrarlabrechaen73puntosporcentuales.Finalmente,laimportanciadelME paraexplicarlabrechaenelrendimien-toentreaquellospobresysusparesnopobresesmuypequeña111.

SepuedeobservarquetantolamejoraaisladadelEEcomoladelIE llevanaqueelpunta-jeRaschpromediodeunniñoruralpasedemenorde1alnivel1.

Cuadro 5.9Descomposición B&O para la brecha de rendimiento en LM según área1/

% Coef.Brecha de rendimiento Predicciónáreaurbana 0,862 (0,007)Predicciónárearural 0,007 (0,011)

Brecha 0,855 (0,013)


1/Loscoeficientesresultaronsignificativosal5%. Elaboraciónpropia.

110 LaprediccióndelpuntajeRaschparaelárearuralesnosignificativadebidoaqueestaesunvalormuycercanoa0.Estepuntonoperjudicaelanálisisqueserealiza,yaqueesteúltimoessobrelasbrechasderendimientoyestassonsignificativasentodosloscasosanalizadosenestasección.

111 Estosereflejaenelcoeficientedesignificanciaasociadoaestefactor.


133

5.2.2.3 Porpobreza

Enelanálisisdediferenciacióneconómica–pertenenciaaunodelos880distritosmáspobresdelpaís–seencontróqueexisteunabrechaesperadaderendimientode0,98puntosenmedidaRascheneláreadeCT(ambospuntajespredichosseasocianaunnivel1enCT).Elanálisisdeloscomponentesdela3FDmuestraqueelcorrespondientede endowments explica54%de labrechaenel rendimientodeambosgrupos.Elloesevidenciadequeunemparejamientodelosrecursosdisponiblesentreniñospobresynopobresgeneraunagananciaimportanteentérminosderendimiento;esdecir,silosniñosquepertenecenaundistritopobre,enpromedio,tuviesenlascaracterísticasdesusparesqueprovienendedistritosnopobres,elrendimientoaumentaríaen54puntosporcentuales.Estopuededeberseaquecualquiermejoraencaracterísticasenlosniños“pobres”significaríauncambioradicalensuentornoysucapacidadadaptativaayudaríaaaprovecharlosnuevosrecursos.

El IE tieneuna importanciade31%paraexplicar labrechaenrendimiento.Sicadaunade lasmejorasocurrieraaisladamente,elpuntajepredichoparaunniñopromediodeunodelosdistritosmáspobressemantendríaenelnivel1.Estosresultadossepuedenencontrarenelcuadro5.10.

Cuadro 5.10Descomposición B&O para la brecha de rendimiento en CT según pobreza1/

% Coef.Brecha de rendimiento Predicciónnopobre 1,860 (0,006)Predicciónpobre 0,878 (0,011)

Brecha 0,982 (0,013)




134

EnelcasodelabrechaderendimientoenLMsegúnpobreza,elcuadro5.11muestraque,delamismaformaqueparaCT,sonloscomponentesdeIE y EElosqueresultanmásim-portantesparaexplicarlabrechaderendimientoexistenteentrelosniñosquevivenenundistritonopobreversusaquellosquevivenenundistritopobre:enpromedio,dotaraunniñodeundistritopobreconlosrecursosfísicosdeunniñodeundistritonopobrecerraríalabrechaen39%,ymejorarlaefectividadanteunamejoraenladotacióndere-cursostalcomoocurreparaunniñodeundistritonopobre,supondríacerrarlabrechaen63puntosporcentuales.Finalmente,laimportanciadelME paraexplicarlabrechaenelrendimientoentreaquellospobresysusparesnopobresescasinula112.

SepuedeobservarquetantolamejoraaisladadelEEcomodelIE llevanaqueelpuntajeRaschpromediodeunniñopobresemantengaenelnivel1.

Cuadro 5.11Descomposición B&O para la brecha de rendimiento en LM según pobreza1/

% Coef.Brecha de rendimiento Predicciónnopobre 0,790 (0,007)Predicciónpobre 0,176 (0,012)

Brecha 0,614 (0,014)

Descomposición Endowments 38,82% 0,238 (0,026)Coefficients -1,50% -0,009 (0,019)Interaction 62,68% 0,385 (0,029)Total 100,00% 0,614


112 Estosereflejaenelcoeficientedesignificanciaasociadoaestefactor.


135

Seobservaasíque,entodosloscasos,losfactoresquedestacanparaexplicarlasbre-chascorrespondientesalrendimientoentregrupossocialessonlosdeinteracción,mos-trandocómojuntoconladotaciónadecuadaderecursosesnecesarioasegurarlacali-dadyusoefectivodelosmismos.Frenteaestosresultados,podemosconcluirquelassolucionesparaacortarlosdiferencialesderendimientosescolaresentregrupossocialesnopuedenseraisladasypensadassolodesdeunaestrategiaespecífica,sinomásbiendebenbuscarsesolucionesintegrales.Esdecir,serequierenmásrecursos,quemejorentantolasituacióndelademandaeducativacomolaoferta,ademásdegarantizarlaefec-tividaddesuusoparaalcanzarelobjetivoquesepersigue.Ensuma,ladotacióntienequeacompañarsedeunamejorgestióndeladisponibilidadyusodelosinsumosquesenecesitanparamejorareldesempeñoescolar.

137

Capítulo VIConclusiones y recomendaciones

Loslogrosenmateriadecoberturaeducativaquesehanalcanzadoennuestropaísenlosúltimosañosnohanidoacompañadosporunamejoraenlacalidaddelaenseñanzayenlosresultadosqueobtienenlosniñosylosjóvenesenlasescuelasdelpaís.

Es así que las evaluaciones internacionales de rendimiento educativo señalan al Perúcomounode lospaísesconpeores logrosacadémicos.Porsuparte, lasevaluacionescensales(ECE)llevadasacaboenelpaísanualmentedesdeelaño2007,nohacensinoconfirmarestadesalentadora realidad.Amanera ilustrativa, laECE2010muestraquesoloel29%y 14%de losniñosyniñasdesegundogradodeprimariahanalcanzadoelnivelnecesarioparaelgrado,encomprensiónlectoraymatemática,respectivamente.Sinembargo,ypeoraún,estospromediosnacionalesescondendesigualdadesnotoriassegúneláreaderesidenciadelniño,sulenguamaternaosuniveldepobreza.LaECE2010muestraque36%delosniñosdesegundogradoobtuvieronelniveldesuficienciaenel logrodeaprendizajeencomprensiónlectoraenlasáreasurbanas,mientrasquesoloel8%loalcanzóenlasáreasrurales.Estosporcentajesson16%y6%enelcasodema-temáticas.Segúndichaevaluación,lasimportantesdesigualdadesqueelPerúarrastraenelaprendizajesehacenmásnotoriasconelpasardelosaños.Estasconstatacionesreclamanunaccionarresuelto,eficienteyrápidoporparteelEstado.

ParadarlucesrespectoalasituacióndelacalidadeducativaenelPerú,susdeterminan-tesfundamentales,lasdesigualdadesexistentesasícomolasaccionesrequeridasparasolucionarlascarenciasactuales,estelibroidentifica,utilizandoelenfoquedeHarbinsonyHanushek(1992),losprincipalesfactoresqueinfluyensobreelrendimientodelniñoenlaescuela,diferenciandoaquellosqueprovienendelladodelaofertaeducativa–relacio-nadosconlainfraestructuraylosinsumosdelcolegio,lagestiónylosdocentes–ylosquesederivandelademandadelservicioeducativo.


138

Porunlado,seevalúalarelevanciadelosrecursospedagógicosenelrendimientodelcolegio.Porelotro,alconsiderarlosfactoresdedemanda,sedestacalaimportanciaquetienelaeducacióninicialenelfuturodesempeñoescolardelniño.Asimismo,seexplicalaheterogeneidadexistenteenloslogroseducativosyenelimpactodelaeducaciónini-cialsobreelloscuandoseanalizangrupossocioeconómicosenrelacióncontresejesdediferenciación:lenguamaterna,ubicacióngeográficayniveldepobreza;dichahetero-geneidadesatribuible,principalmente,alaslimitacionesenelaccesoaunbuenservicioeducativoyadecuadoalasrealidadesynecesidadesdecadalocalidad.

Enestesentido,lashipótesiscentralesdeltrabajosondiversas.Enprimerlugar,lasvaria-blesvinculadasconlainfraestructuraylagestióndelaeducaciónsondeterminantescla-veseneldesempeñoescolardelosniños,incluso,relativamentemásimportantesquelascaracterísticassocioeconómicasdelestudianteysufamilia.Deotrolado, laeduca-cióninicialinfluyeenlosresultadosposterioresquelosniñosobtienenenlaescuela,porloqueelacceso,lacalidadylaconclusiónoportunadelnivelpreescolarsonfundamen-tales.Además,laheterogeneidaddelimpactosobreeldesempeñoseexplica,principal-mente,porsituacionesdedesigualdadentregrupossocialesparaaccederaunaofertaeducativaadecuada,antesqueporproblemasdeexclusiónofaltadeaccesoeducativo.Porúltimo, lasbrechasexistentesenelrendimientoescolarsurgencomorespuestaaproblemasdedotaciónderecursos,asícomoporladeficientegestióndelosmismosporpartedeloseducadoresylasautoridadesacadémicas.

Losresultadosentornoalaprimerahipótesisplanteadaenellibrosemuestranenelcapí-tuloIII,dondesedesarrollóunmodeloeconométricodecortetransversal,endosetapas,paraestimarlafuncióndeproduccióneducativaparaloscolegiosdelamuestradecontroldelaEvaluaciónCensaldeEstudiantes,yseencontróquetantoparaCTcomoparaLM,sonlasvariablesdeofertalasquemásinfluyen,relativamentehablando,enelrendimientoescolar:cuandolasvariablesdeofertapasandesunivelpromedioalmejorestadodelamuestra,losincrementosenlosresultadosenCTyenLMson114%y92%máselevados,respectivamente,quecuandotalesmejorasseobservanenlasvariablesdedemanda.

Igualmente,elestudiocuantificó,atravésdedistintosejerciciosdesimulación,losincre-mentosenelrendimientopromedioqueimplicaasistirauncolegioconestándaresade-cuadosdecalidad,tantodeláreaurbanacomodelárearural.LosresultadosmuestranqueparaCT,elincrementoenelrendimientopromediodeloscolegiosalcanzaría53%y145%,respectivamente,endichaszonas;LMmuestraresultadossimilaresperodemayormagnitud:87%eneláreaurbanay1.850%enlarural.

CONCLUSIONESyRECOMENDACIONES

139

Sepresentatambiénuncosteodelasvariablesdeofertarelevantes,conelpropósitodelograrquetodosloscolegiosdelpaísalcancenlosestándaresqueelestudioplanteaparauncolegiomodelo,tantoparaeláreaurbanacomoparalarural.Esteanálisisesprimor-dial,puesmuestraqueconunainversiónperfectamentefactible–0,5%delPBIanual–sepuedenlograrmejorassustanciales.Enefecto,reconvertirlos36.788colegiosdelpaísquerealmentelonecesitan,tendríauncostode18.270millonesdesolesparalospróxi-mos25años;estemontoequivalea2.000millonesdesolesanuales,loquerepresentael17%delgastoanualdelSectorEducaciónysoloel0,5%delPBIdelaño2010.

LaevaluacióndelimpactodelaasistenciaaeducacióninicialeneldesempeñoescolardelniñoseanalizóenelcapítuloIV.Atravésdeunmodeloendosetapas,mínimoscua-drados-probit,seestimólafuncióneducativadelrendimientodelniño,adiferenciadeloquesehaceenelcapítuloIII,enelquelaunidaddeobservacióneselcolegio.Losha-llazgosmuestranquetantoenCT(conunimpactode34%)comoenLM(conunimpactode133%),laasistenciaaeducacióninicialresultaserelprincipaldeterminantedellogroeducativo,seguidaenamboscasosporlalenguamaternayelhechodevivirenlaSelva.

Unejerciciodesimulacióninteresantequesepresentaenestecapítuloconsisteenes-tablecereldiferencialderendimientoentreunmenorqueconsideramos“protegido”(pertenecealazonaurbana,tienecomolenguamaternaelcastellanoyviveenundistri-tonopobre)yelquecarecedeestacondición.TantoenCTcomoenLMelincrementoesimportante,peromuchomáspronunciadoenelsegundocasoentérminosporcen-tuales,debidoaqueelniveldelqueseparteenelcasodematemáticasesbastantemáspequeñoqueeneláreadelenguaje.Ejerciciossimilaresseplanteanparaverlosefectosdiferencialesdelaeducacióninicialsobreelrendimientoposteriordelniñoprotegidoynoprotegidoenlaescuela.

Adicionalmente, y conel objetivodedestacar la heterogeneidadgeográfica, étnica yeconómicadelpaís,enelcapítuloVsemuestraqueexistendiferenciasenel impactodelaeducacióninicialsobreeldesempeñoescolarentregrupossociales.Paraverificardichahipótesis,serealizaronestimacionesadicionalesaaquellaspresentadasenelca-pítuloIV,queincluyeninteraccionesentrevariables,conelobjetivoderecogerdichosdiferenciales.Los resultadosdeesteproceso indicanqueenel casode losniñosquehabitanenlasregionesSierraySelva,enzonasrurales,quetienenunalenguamaternadiferentealcastellano–pesearecibirlaeducaciónenespañol–yquevivenenelsenodeunafamiliapobre,laeducacióninicialtieneunefectomenorensuposteriorrendimientoenlaescuela,queladesusparesdeotrascondicionessocioeconómicas.


140

Además,yutilizandolametodologíadeBlinderyOaxaca,sedescomponenlasbrechasenel rendimientoescolarqueevidencian losmismosgrupos sociales.Dichasbrechasseatribuyenatresfactoresprincipales:ladotacióndiferenciadaderecursos(seaporelladodelaofertaolademanda),lagestiónquedetalesrecursosllevanacabolosactoreseducativosdecadagruposocial,ylainteraccióndeambosaspectosalavez.Paraelcasodelosejesasociadosalapobrezayeláreageográfica,setienequelamayorproporcióndelabrechaseveexplicadaporlafaltaderecursosylagestiónqueseaplicasobrelosnuevosrecursosdelosquesedispone.Encambio,enelcasodelejedelenguamaterna,ligadomásacuestionesculturales,seobtienequelabrechaseexplica,casiensutotali-dad,pordiferenciasenlagestióndelosrecursosconlosqueyasecuenta.

Contodoslosresultadosobtenidosenlosdiversoscapítulospresentados,yfrentealarealidadeducativaqueseobservaenelpaís,esposibleresaltaralgunasrecomendacio-nesdepolítica.Lasmismasseconcentranenlograrunincrementodelrendimientoes-colartantodelestudiantecomodelainstitucióneducativa,yaseainfluyendosobresusdeterminantesporelladodelaofertacomohaciéndolosobreaquellosqueprovienenporelladodelademanda.

Enprimer lugar,ydeacuerdoa lasestimacionesrealizadasenelcapítuloIII,elpresu-puestonecesarioparacubrirlascarenciasdeloscolegiosdeláreaurbanayruralrepre-sentael17%delgastoanualdelSectorEducacióndelaño2010,5%delgastosocialy0,5%delPBIdelmismoaño.Estascifrasparecentotalmentealcanzables,especialmentesiseconsideraquehoyendíasedisponedefondossuficientesdefuentesdiversas,másalládelpresupuestopúblico,comoaquellasdirectamenterecaudadasylasprovenientesdelcanon.Deserasí,yconsiderandoladisponibilidaddelosrecursosrequeridos,hacefaltadirigirlaspolíticashaciaeldesarrollodeactividadesquedensoluciónalostemasálgidos,comoaquellosrelacionadosconlagestióneducativayelusoadecuadodelosrecursospedagógicos,asícomounmonitoreoyseguimientocontinuodelservicioeducativo.

Porello,sepropone,enprimerlugar,orientarlosesfuerzosagarantizarestándaresmí-nimosdecalidadenlainfraestructuraeducativaqueseprovee,atendiendolosrequeri-mientosespecíficosydiferenciadosdelaszonasurbanasyrurales,talycomosemuestraenelcapítuloIII.Asimismo,entérminosdelagestión,ysobrelabasedeloshallazgosdelcapítuloV,endondesemuestralaimportanciadelagestióndelosrecursos(mana-gement effect)porpartedelosactoreseducativos,sedebenmejorarlascapacidadesge-rencialesdelosdirectoresyautoridadesacadémicasdelasinstitucioneseducativas,paraqueseancapacesdemanejareficientementeloscrecientesrecursosqueempezaríanarecibir.Másrecursos,porsísolos,nosonsuficientes;hayqueutilizarlosdelaformaade-


141

cuada.Másaún, lasautorasconsideranqueesnecesariorepensarunaestrategiamásintegralenlaszonasruralesydispersas,puesesnecesariolograreconomíasdeescalaparamejorarloslogrosacadémicostantodeinicialcomodeprimariadeunamaneramáseficiente,e inclusofavorecerelmejoramientodeotrossectoressocialesestratégicos,comolasaluddelapoblación.

Asimismo,emularlagestiónprivadaesunaestrategiaválidaparamejorarellogroacadé-mico,especialmenteenloqueserefierealaflexibilidaddecontratacióndedocentesca-lificados,ydediseñodecontenidosytécnicasdeenseñanza(BeltránySeinfeld2010).

EnloqueserefierealosmalosresultadosdeláreaLógico-Matemáticaenlamayorpartedelosestudiantesycolegiosdelpaís,valelapenarepensarlasestrategiaspedagógicasquesedesplieganenlasinstitucioneseducativasqueformanalosfuturosdocentes.Másaún,elgobiernopuedehacermásaccesibleyatractivalacarreradocenteenuniversidadeseinstitutosdecomprobadacalidad,incorporandoestasespecialidadesenelprogramadefinanciamientoBeca18,queactualmentesoloincluyelaEducaciónInterculturalBilingüe.

Unalaborinnegabledelgobiernoesladebrindarinformaciónoportunaalosestudian-tesylospadresdefamilia.Esasíqueunaestrategiadeestablecerunrankingdelosins-titutosylasuniversidadespúblicasyprivadasqueformandocentesesclave.Paraello,elEstadopuedetercerizarelservicioderecolecciónysistematizaciónde informaciónsobrelasinstitucionesquebrindaneducaciónpedagógica,eltiempoquesedemoransusegresadosenconseguirtrabajoylaremuneraciónenlosprimerosañosdeegreso.Elloserviríatantoalosdemandantesdelservicioeducativocomoalosofertantes,quienesdeberánmejorarsusserviciosparaatraermayornúmerodeestudiantes.

Deotrolado,seconsideraquelacarrerapúblicamagisterial(CPM)ysuconceptualiza-ciónsonlasadecuadas,pueslosprocesosdeevaluación,ydepremiosysanciones,esta-blecenlosincentivoscorrectosparamejorarlaenseñanzaquelosmaestrosimparten.Sibienestadebecontinuarse,hayquerevisarcuidadosamentelossistemasdeevaluacióndocentequeseaplicaránperiódicamente.Un incentivo interesante,paraaquellosdo-centesqueformanpartedelaCPM,esqueelEstadolesgaranticeelapoyonecesarioparacontinuaryculminarestudiossuperiores:estosereflejaráenelmejorniveldeense-ñanzadelaescuelay,porende,enunmayorrendimientodelosniños,asícomotambiénenmáselevadosingresosparaelprofesor.

Enrelaciónconlosprofesoresyacontratadosynombrados,yfrentealasrestriccionesqueexistenenlaactualidadpararenovarlaplanadocentedelasinstitucioneseducativas


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públicas,esindispensablereforzarsushabilidadespedagógicasyconocimientosatravésdeunacapacitaciónmásefectiva.Enestesentido,unaposibilidadesutilizarlaasistenciatécnicadirecta,conunprocesodeseguimientoymonitoreocontinuo,enellugarmismodelaenseñanza,envezdecontinuarsolamenteconprogramasytalleresdecapacita-cióndepocaaplicacióndirecta.Asimismo,sedebegarantizarunsistemadeincentivosybonificacionesparaaquellosdocentesadecuadamentecapacitadosqueaceptentraba-jarenlaszonasmásalejadaselpaís.

ConsiderandolosresultadosobtenidosenelcapítuloIV,yanalizandoelarregloinstitu-cionalactualdelaeducacióninicial,sedebedestacarquemayorcoberturaentérminosdeasistenciaaeducacióninicial,nogarantizaqueelimpactoesperadodeestasobreelrendimientoposteriorenlaescuelaseaelevado.Esteimpactoparecerecaermássobrelacalidadconlaqueseofreceesteniveleducativo.Ellohaceevidentelanecesidaddequelosesfuerzossedirijanagarantizarquelaofertadeeducacióninicialtengaunestán-darmínimoalolargoyanchodelpaís,yqueconsiderelasdistintasrealidadeslocalesensumodelodegestiónymetodologíadeenseñanza.

Paraello,esrecomendableacercarmáslosPronoeihacialaofertaescolarizada, inclu-soreconvirtiendolosprimerosdeacuerdoconelmodeloseguidoporlossegundos,ygarantizar,comoyasemencionó,quelagestiónpúblicaemulealaprivada.Enefecto,incorporarnuevosmodelosdegestión,quesinembargorescatenelmodelodetrabajoquelosPronoeihacenconlospadres,enespecialenzonasalejadasydedifícilaccesodelpaís,esindispensable.Asimismo,adecuarlaeducaciónalasrealidadesdecadazonare-quieredeuntrabajocoordinadoconlosgobiernosregionalesyactoreslocales.Todoellosindescuidarlanecesidaddecontinuarampliandolacoberturaenaquellasáreasdondetodavíaesdeficienteylogrartasasmásaltasdeconclusiónoportunaanivelnacional.

Porúltimo,parapodercontinuarconeldesarrollodeinvestigacionesqueaportensolu-cionessobrelabasedeinformaciónrealyactualizada,sedebeevaluarlamejoradelaECE,conrespectoalainformaciónqueserecogeyalamaneraenquesellevaacaboestarecolección.Podría,porejemplo,serdemayorutilidadcontarconunseguimientodelrendimientoestudiantildeunamuestramásreducidadecolegios,comolaqueseusaactualmenteconelnombredeMuestradeControl,peroenlaqueseaposiblerecogernosoloinformacióndeldesempeñoenlasáreasdecastellanoymatemáticas,sinounaseriedeotrasvariables,porelladodelaofertaeducativaylasituaciónsocioeconómicadelniñoysufamilia,quehaganposibleunamejorexploracióndelasrazonesqueexplicanelresultadodelprocesodeaprendizajedelestudiante.


143

Anexos

Anexo 1Funciones de las entidades e instituciones involucradas en el proceso educativo

Elaboraciónpropia.

MinisteriodeEducación

MinisteriodeEconomíayFinanzas

Gobiernosregionales

Gobiernoslocales

DireccionesRegionalesdeEducación(DRE)

UnidadesdeGestiónEducativaLocal(UGEL)

ConsejoParticipativoRegionaldeEducación(Copare)yConsejoParticipativoLocaldeEducación

(Copale)

• Asegurarlaatenciónintegraldelosestudiantes.• Fortalecer el funcionamiento de los Organismos Públicos Descentralizados (DRE,

UGEL).• Regularymonitorearelfuncionamientoadecuadodesusentidadessubalternas.

• Diseñar,ejecutaryevaluarelproyectoeducativoregional,enconcordanciaconlapolíti-caeducativanacional.

• Modernizarlossistemasdescentralizadosdegestióneducativa.• Propiciarlaformaciónderedesdeinstitucioneseducativas.

• Supervisarlagestiónpedagógicayadministrativadelasinstitucioneseducativasbajosujurisdicción.

• PromoverlaautonomíadelasIE,sucapacidaddeinnovaciónyfuncionamientodemo-crático.

• Coordinar conelGobiernoRegional laejecución, laevaluaciónyelmonitoreode loslogrosobtenidosenmateriaeducativa.

• Conduciryorientarlaformulación,implementaciónyevaluacióndelproyectoeducativo,encoordinaciónconelconsejoparticipativoregionaldeeducaciónasícomoaprobarelproyectoeducativoregionalylosplanesoperativosanuales.

• Aplicar estrategias para disminuir drásticamente el analfabetismo y apoyar losprogramasdeorganizaciónmultisectorialdealfabetización.

• Diseñar,ejecutaryevaluarelProyectoEducativodesujurisdicción,enconcordanciaconlosProyectosEducativosRegionalesyNacionalesyconelaporte,enloquecorresponda,delosgobiernoslocales.

• Regularysupervisarlasactividadesyserviciosquebrindanlainstitucioneseducativas,preservandosuautonomíainstitucional.

• Asesorar en la formulación, ejecución y evaluación del presupuesto anual de lasinstitucioneseducativas.

• Canalizar laparticipacióndelacomunidadregional/localenlaelaboración,seguimientoyevaluacióndelProyectoEducativolocal,dentrodelmarcodelProyectoEducativoRegional.

• Participar en la elaboración y rendición de cuentas del presupuesto de su jurisdicción,cuidandolatransparenciadelagestióneducativa.

• Promoverlavigilanciaycontrolciudadano.

• Planear,dirigirycontrolarlaspolíticasdelaactividadempresarialfinancieradelEstadoasícomoarmonizarlaactividadeconómica.

• AdministrarconeficiencialosrecursospúblicosdelEstado.


144

Anexo 2Instrumentalización de la tasa de asistencia a educación inicial

Enlaprimerafasedelaestimacióndelafuncióndeproduccióneducativa,semodelólavariabletasa de asistencia a inicial113 porsusproblemaspotencialesdeendogeneidad,comosehaseñaladopreviamente.ElcuadroA.2.1muestralosresultadosdela instru-mentalizacióndeestavariable,utilizandodeterminantesprincipalmentedeoferta,situa-dosenelperíodo2007(momentoaproximadoenquelospadresdelosniñosqueenel2010estabanensegundogradotomaronladecisióndequesushijosasistanaeducacióninicial).Larazónporlaquesepriorizaestetipodeinstrumentosradicaenqueexistenindiciosdeunaofertadeeducación inicialdebajacalidad,que limitaelaccesoaesteniveleducativoendiferenteszonasdelpaís,loquegeneraconsecuenciasimportantesenelposteriorrendimientodelosmenores.Lanaturalezadelosinstrumentosgarantizalaexogeneidaddelosmismosypermitecapturarlapartedevariabilidaddelatasadeasistenciaainicialquenoseencuentracorrelacionadaconelfactornoobservabledelmodeloprincipal,tantoparaCTcomoparaLM114.

Cuadro A.2.1Resultados de la instrumentalización de la variable asistencia a educación inicial1/

Variable dependiente: tasa de asistencia a educación inicial (a los 3, 4 o 5 años)

Educaciónpromediodeljefedelhogareneldistritoadondeperteneceelcolegio 0,033 (0,010)

NúmerodePronoeieneldistritodondeseencuentraelcolegiopornúmerodeni-ñosde3a5añoseneldistritodondeseencuentraelcolegio

2,878 (0,537)

Númerodeinstitucionesescolarizadaseneldistritodondeseencuentraelcolegiopornúmerodeniñosde3a5añoseneldistritodondeseencuentraelcolegio

3,013 (0,543)

AñosdeexperienciapromediodelospromotoresdelosPronoeideldistritodondeestáel colegiopor losniñosde3a5añosatendidospor losPronoeideldistritodondeestáelcolegio

0,095 (0,031)

113 Estaproporciónfueconstruidaparacadacolegiocomoelratioentreelnúmerodemenoresdesegundogradoqueformanpartedelamuestradecontrolyqueasistieronaeducacióninicialalos3,4o5años,yeltotaldeniñosdelamuestradecontrol.

114 Losresultadosquesemuestranacontinuaciónsonaquellosasociadosalosinstrumentosquecapturanlavariabilidadexógenadelavariableasistenciaaeducacióninicial;sinembargo,seutilizarontambiéntodaslasvariablesdelmodeloprincipalparaqueactúencomoinstrumentosdeellasmismas(comosesugiereenWooldridge2001).


145

Totaldedocentesconestudiospedagógicosdeinstitucionesescolarizadasdeldis-tritodondeestáelcolegio

0,000 (0,000)

Constante 0,390 (0,062)

Númerodeobservaciones 2.554R2ajustado 21%


Seobservaquetodoslosinstrumentossonsignificativosyademásmuestranlossignosesperados.Así,mientrasmáselevadaeslaofertaeducativainicialescolarizadaynoes-colarizada(Pronoei)enelmomentoenquelospadrestomaronladecisióndeenviarasushijosa inicial,mayores latasadeniñosqueefectivamenteasistieron.Másaún,elimpactodel númerode instituciones escolarizadasper cápita esmayorqueel de losPronoei,talycomoseesperaba.Delamismamanera,mientrasmayoreselnúmerodedocentesconestudiospedagógicoseneldistrito(paralaeducaciónescolarizada),ylosañosdeexperienciadelpromotor(enelcasode lanoescolarizada),mayores latasadeasistenciaainicial.Porúltimo,talycomoseesperaba,seencuentraevidenciadelarelaciónpositivaexistenteentrelaeducaciónpromediodeljefedelhogareneldistritoy la asistencia a EI.


146

Anexo 3Descripción de las variables utilizadas en la estimación de las funciones de producción educativas de CT y LM (capítulo III)

Variable Alias DescripciónVariables dependientes

PuntajeRaschenCT medida_c MedidaRaschpromedioqueobtuvoelcolegioenlapruebadecomprensiónlectora

PuntajeRaschenLM medida_m MedidaRaschpromedioqueobtuvoelcolegioenlapruebadematemáticas

Variables explicativas 1)Variablesdedemanda

Pronoeipercápita pronoei_pc

Número de Pronoei en el distrito donde se en-cuentraelcolegio,entreelnúmerodeniñosde3a5añosdeldistrito

CentrosdeEducación InicialEs-colarizadospercápita

esc_pcNúmerodeCEIeneldistritodondeseencuentraelcolegio,entreelnúmerodeniñosde3a5añosdeldistrito

Experienciapromediodeunpro-motordePronoei

años_exp_promotor_pronoei

AñosdeexperienciapromediodelospromotoresdePronoeideldistritodondeestáelcolegio

Número de docentes con estu-diospedagógicosdelosCEI

esc_do-centes_est_peda-gogicos

Númerototaldedocentesconestudiospedagó-gicosenlasinstitucionesescolarizadasdeldistritodondeestáelcolegio

Tasadeasistenciaainicialalos3,4o5años

tasa_inicial_345

Númerodealumnosquecursaroninicialalos3,4o5años,entreeltotaldealumnosquerespondiólapreguntadeasistenciaaeducacióninicial

Dummydepertenenciaalos880distritosmáspobresdelPerú

dum_880_pobreza

Dicotómicaquetomaelvalorde1sielcolegioper-teneceaunodelos880distritosmáspobresdelpaís

Educaciónpromediodeljefedelhogardeldistrito educ_jefe

Variablecategóricaquedeterminaelniveleducati-vopromediodelospadreseneldistritodondeestáelcolegio(de1:iniciala6:superiorcompleta)

Áreaalaqueperteneceelniño area_niño Dicotómicaquetomaelvalorde1sielcolegioper-tenecealáreaurbana

Tasa de lengua materna caste-llana

tasa_len_mater

Númerodealumnosquetienencomolenguama-ternaelcastellanoentreeltotaldealumnosquerespondiólapreguntadelenguamaterna

Dummy Selva dum_selva Dicotómicaquetomaelvalorde1sielcolegioper-tenece a la Selva


147

2)Variablesdeoferta

Hardware

Internet en la IE internet_ie Dicotómicaquetomaelvalorde1silaIEtieneIn-ternet

TienebibliotecalaIE tiene_bi-blioteca

Dicotómicaquetomaelvalorde1silaIEtienebi-blioteca

TienealumbradoeléctricolaIEtiene_

alum_elec-trico

Dicotómica que toma el valor de 1 si la IE tienealumbradoeléctrico

AbastecimientodeaguaenlaIEtiene_abast_agua

Dicotómica que toma el valor de 1 si la IE tieneabastecimientodeagua

Materialdelospisosdelasaulas mat_pi-sos_aulas

Dicotómica que toma el valor de 1 si la IE tienepisosdematerialadecuado(decemento,loseta,vinílicooparquet)

TienelaboratoriolaIE tiene_la-boratorio

Dicotómicaquetomaelvalorde1silaIEtienela-boratorio

%deaulasenbuenestadop_aulasenuso_buenestado

Aulasenbuenestadoentreel totaldeaulasdela IE.

%decarpetasenbuenestado

p_carpe-tasenuso_buen_es-tado

Carpetasenbuenestadoentreeltotaldecarpe-tas de la IE

%deinodorosenbuenestadop_inodo-ros_buen_estado

Inodorosenbuenestadoentreeltotaldeinodo-rosdelaIE

Material de las paredes de las aulas

mat_pare-des_aulas

Dicotómicaquetomaelvalorde1silaIEtienepa-redesdematerialadecuado(deadobe,ladrillooconcreto)

Software

GestióndelaIE gestion_ie Dicotómicaque tomael valorde 1 si la IEesdegestiónprivada

Polidocentecompleto docencia Dicotómicaquetomaelvalorde1silaIEescate-gorizadacomopolidocentecompleta

MinutosefectivosdeclaseenlaIE

min_efec_clase

Duracióndiariaenminutosdelajornadaescolar,descontandoeltiempoderecreo


148

% de repitentes de primaria enla IE

p_repiten-tes

Niños de primaria repitentes sobre el total dealumnosdeprimaria

Docentes

%dedocentes conestudiospe-dagógicos

docentes_todos_est_peda-gogicos

DocentesquetienenestudiospedagógicossobreeltotaldedocentesdelaIE

%dedocentesnombradosdoc_nom-brados_to-

dos

Docentesnombradossobreeltotaldedocentesde la IE

%dedocentescontratadosdoc_con-tratados_todos

Docentescontratadossobreeltotaldedocentesde la IE

% de docentes con estudios se-cundariosenlaIE

p_doc_es-tudios_sec

DocentesconestudiossecundariosentreeltotaldedocentesdelaIE

Elaboraciónpropia.

Anexo 4Mejores características de los colegios de la muestra, según área geográfica

Variable Urbano RuralGestióndelcolegio Privado PrivadoCategoríaeducativa Polidocentecompleto PolidocentecompletoMaterial de las paredes de las aulas Ladrillooconcreto Ladrillooconcreto%denorepitentes 100% 100%Abastecimientodeagua Sí Sí%docentesconsecundaria(máx) 0% 0%Jornadaescolar(minutos) 600 525Bibliotecaescolar Sí SíLaboratorio Sí SíMaterialdelospisosdelasaulas Parquetomaderapulida ParquetomaderapulidaAlumbradoeléctrico Sí Sí

Elaboraciónpropia.


149

Anexo 5Características promedio de los colegios, según área de procedencia

Variable Urbano RuralGestióndelcolegio Público Público

Categoríaeducativa Polidocentecompleto Unidocentemultigradoopolidocentemultigrado

Material de las paredes de las aulas Adobe Quincha%denorepitentes 95,00% 88,00%Abastecimientodeagua. Sí Sí%docentesconsecundaria(máx) 0,5% 1,00%Jornadaescolar(minutos) 305 299Bibliotecaescolar Sí NoLaboratorio No NoMaterialdelospisosdelasaulas Cemento CementoAlumbradoeléctrico Sí Sí

Elaboraciónpropia.

Anexo 6Descripción, fuente y costo unitario de las variables consideradas en los costos simulados

Política Descripción Fuente Costo unitario

Minutosefectivosde clase

Costo porminuto adicional de clase: sueldoporminutodeundocentecalificado

Incca–SUMA10 S/.0,22

Gestión

Costo adicional de un director: suel-do adicional de un director de NivelIIIMagisterialsegúnLeydeCarreraPú-blicaMagisterialpor sobreeldeundirectordeNivelIIIMagisterialsegúnLeydeProfeso-rado

Incca–SUMA10 S/.14.554,32

Polidocentecompleta

Costodeundocenteadicional:sueldoanualdeestedocenteconestudiospedagógicos

Incca–SUMA10 S/.15.554,00

% de Docentescon estudios secundarios

Costoanualdeunacarreratécnicadeforma-cióndocenteenunInstitutoprivadodeLimaMteropolitanadeldecilsuperior

Enaho2010 S/.3.801,00

Diferencial anual de sueldos de un docenteconestudiospedagógicosyunosoloconse-cundariacompleta

Incca–SUMA10

Enaho2010S/.5.111,29


150

Laboratorio CostodeponerunlaboratorioAnexo09

SNIP S/.94.400,00

Mantenimientoanualdelaboratorio SNIP S/.60,00

Biblioteca CostodeponerunabibliotecaIncca–SUMA

10 S/.71.612,73

Mantenimientoanualdelaboratorio SNIP S/.60,00

Materialdepisos

Costo de poner piso de loseta a un aula de7,55x7,4m

Oinfe–Mi-nedu S/.5.040,00

Mantenimientodelpisodeloseta SNIP S/.100,80Costodeponerpisodecementoaunaulade7,55x7,4m


Mantenimientodelpisodecemento SNIP S/.84,00

Material de pare-des

Costodeponerpareddeladrilloaunaulade7,55x7,4x3,15m


Mantenimientodelapared SNIP S/.188,00

Abastecimientodeagua

Costode instalaciónde redpúblicade aguapotable Sedapal S/.1.134,00

Gastoanualpercápitadeaguaeneláreaur-bana Enaho2010 S/.85,63

Gastoanualpercápitadeaguaenelárearu-ral Enaho2010 S/.4,25

Alumbrado eléc-trico

Costode instalaciónde electricidad áreaur-bana Fonafe S/.2.095,00

Costode instalaciónde electricidad área ru-ral DGER S/.2.900,00

Gasto anual per cápita de electricidad en eláreaurbana Enaho2010 S/.153,60

Gasto anual per cápita de electricidad en elárea rural Enaho2010 S/.27,20

Elaboraciónpropia.


151

Anexo 7Descripción de las variables utilizadas en la estimación de las funciones de producción educativas de CT y LM (capítulo IV)

Variable Alias DescripciónVariables dependientes

PuntajeRaschenLM medida_m MedidaRaschqueobtuvoelniñoenlaprue-badematemáticas

PuntajeRaschenCT medida_c MedidaRaschqueobtuvoelniñoenlaprue-badecomprensiónlectora

Variables explicativas 1)Variablesdedemanda

Pronoeipercápita pronoei_pcNúmerodePronoeieneldistritodondeseen-cuentraelniño,entreelnúmerodeniñosde3a5añosdeldistrito

CentrosdeEducaciónInicialEs-colarizadospúblicospercápita esc_publico_pc NúmerodeCEIpúblicoseneldistritodonde

seencuentraelniño,entreelnúmerodeni-ñosde3á5añosdeldistrito

CentrosdeEducaciónInicialEs-colarizadosprivadospercápita esc_privada_pc NúmerodeCEIprivadoseneldistritodonde

seencuentraelniño,entreelnúmerodeni-ñosde3a5añosdeldistrito

Docentesconestudiospedagó-gicosdeCEIpercápita

esc_docen-tes_pedagogi-cos_pc_dist

NúmerodedocentesconestudiospedagógicosdeCEIescolarizadosentreelnúmerodeniñosde3a5añosdeldistritodondeviveelniño

Experiencia promedio de unpromotordePronoei

años_exp_pro-motor_pronoei

PromediodistritaldelosañosdeexperienciadelpromotorenunPronoei

Asistenciaainicialalos3,4o5años inicial_345 Doctómicaque tomael valor de 1 si el niño

asistióaeducacióninicialalos3,4o5añosDummy de pertenencia a los880 distritos más pobres delPerú

dum_880_po-breza

Dicotómicaque tomaelvalorde 1 sielniñoperteneceaunodelos880distritosmáspo-bresdelpaís

Educación promedio del jefedelhogardeldistrito educ_jefe

Variable categórica que determina el niveleducativopromediodelospadreseneldistri-todondeviveelniño(de1:iniciala6:superiorcompleta)

Áreaalaqueperteneceelniño area_niño Dicotómicaque tomaelvalorde 1 sielniñopertenecealáreaurbana


152

Lenguamaterna len_mater_niño Dicotómicaque tomaelvalorde 1 sielniñotienecomolenguamaternaelcastellano

Dummy Selva dum_selva Dicotómicaque tomaelvalorde 1 sielniñopertenece a la Selva

Sexodelniño sexo_niño Dicotómicaquetomaelvalorde1sielmenoreshombre

2)Variablesdeoferta Hardware

Internet en la IE internet_ie Dicotómicaquetomaelvalorde1silaIEtieneInternet

TienebibliotecalaIE tiene_biblio-teca

Dicotómicaquetomaelvalorde1silaIEtienebiblioteca

Abastecimiento de agua en laIE

tiene_abast_agua

Dicotómicaquetomaelvalorde1silaIEtieneabastecimientodeagua

Materialdelospisosdelasau-las

mat_pisos_au-las

Dicotómicaquetomaelvalorde1silaIEtienepisosdematerialadecuado(decemento,lo-seta,vinílicooparquet)

TienealumbradoeléctricolaIE tiene_alum_electrico

Dicotómicaquetomaelvalorde1silaIEtienealumbradoeléctrico

TienelaboratoriolaIE tiene_labora-torio

Dicotómicaquetomaelvalorde1silaIEtienelaboratorio

Material de las paredes de las aulas

mat_paredes_aulas

Dicotómicaquetomaelvalorde1silaIEtieneparedesdematerialadecuado(deadobe,la-drillooconcreto)

TotaldecomputadorasenlaIE total_comput_operativas

NúmerototaldecomputadorasoperativasdelaIEdondeestudiaelniño

Total de libros en la bibliotecaescolar

total_libros_bi-blioteca

NúmerototaldelibrosenlabibliotecadelaIEdondeestudiaelniño

%deaulasenbuenestado p_aulasenuso_buenestado

Aulasenbuenestadoentreeltotaldeaulasde la IE

%deinodorosenbuenestado p_inodoros_buen_estado

Inodorosenbuenestadoentreeltotaldeino-dorosdelaIE

%decarpetasenbuenestadop_carpetase-nuso_buen_es-

tado

Carpetasenbuenestadoentreeltotaldecar-petas de la IE

Software

GestióndelaIE gestion_ie Dicotómicaquetomaelvalorde1silaIEesdegestiónprivada

Polidocentecompleto docencia Dicotómicaquetomaelvalorde1si la IEescategorizadacomopolidocentecompleta


153

Minutos efectivos de clase enla IE min_efec_clase Duracióndiariaenminutosdelajornadaesco-

lar,descontandoeltiempoderecreo%de repitentesde2ºgradoenla IE p_repitentes Niñosdesegundogradorepitentessobreel

totaldealumnosdesegundogradoDocentes%dedocentesconestudiospe-dagógicos

docentes_to-dos_est_peda-

gogicos

Docentes que tienen estudios pedagógicossobreeltotaldedocentesdelaIE

%dedocentesnombrados doc_nombra-dos_todos

Docentesnombradossobreeltotaldedocen-tes de la IE

%dedocentescontratados doc_contrata-dos_todos

Docentes contratados sobre el total de do-centes de la IE

%dedocentesconestudiosse-cundariosenlaIE

p_doc_estu-dios_sec

Docentes con estudios secundarios entre eltotaldedocentesdelaIE

Elaboraciónpropia.

155

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