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Presentació de Pablo Zoido del debat de Perspectives Internacionals d'Educació de la Fundació Jaume Bofill del dia 10 de desembre de 2013.
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OECD EMPLOYER BRAND Playbook
1
PISA 2012 Evaluando sistemas para mejorar la educación La referencia ya no solo es la mejora a nivel local sino los sistemas educativos que alcanzan los mejores resultados
Pablo Zoido Analista, Programa para la Evaluación Internacional de Alumnos (PISA); Dirección de Educación y Competencias Organización para la Cooperación y Desarrollo Económicos (OCDE) [email protected] +33 6 25 31 33 93
2 El estudio PISA de la OCDE evalúa a
• Más de medio millón de alumnos… – en representación de 28 millones de alumnos de 15 años en 65
países/economías … realizaron una prueba internacional de 2 horas…
– No estudia únicamente si los alumnos pueden reproducir lo que se les han enseñado en la escuela…
– …evalúa la capacidad de los alumnos de extrapolar lo que saben y aplicar de forma creativa conocimientos y habilidades en contextos novedosos
…y respondieron a preguntas sobre… – Su contexto personal, sus escuelas y su compromiso con el
aprendizaje y la escuela • Padres, directores y autoridades y actores sociales
facilitaron datos sobre… – Políticas escolares, prácticas, recursos y factores institucionales
que ayudan a explicar las diferencias de rendimiento.
3 Las bases del estudio PISA son:
Herramienta de aprendizaje y mejora • Colaboración entre países, expertos y agentes sociales
– PISA aúna la experiencia y las instituciones líderes de los países participantes para desarrollar instrumentos y metodologías…
– Los gobiernos diseñan PISA en base a unos intereses comunes que facilitan el aprendizaje mutuo
• Relevancia transnacional para poder compartir experiencias y buenas prácticas en la elaboración de mejores políticas educativas – Énfasis sobre la validez en todas las culturas, lenguas y sistemas – Marcos construidos sobre un entendimiento conceptual bien estructurado de las
áreas de evaluación y factores contextuales • Triangulación a través de distintas perspectivas de los participantes
– Integración sistemática de las perspectivas de los alumnos, padres, directores de escuelas y autoridades educativas nacionales y regionales
– Análisis riguroso y científico a varios niveles (alumno, escuela y sistema) para poder informar el proceso de toma de decisiones y elaboración de políticas
• Dialogo positivo y constructivo basado en la evidencia – Estimular la mejora con mensajes para cada uno de los actores, incluyendo
alumnos, padres, profesores, autoridades educativas y agentes sociales .
Singapur
Hong Kong-China Taiwán Corea
Macao-China Japón Liechtenstein Suiza
Países bajos Estonia Finlandia Canada Polonia Bélgica Alemania Vietnam
Austria Australia Irlanda Eslovenia Denmark Nueva Zelanda
Czech Republic Francia Reino Unido Iceland Latvia Luxembourg Noruega
Portugal Italia Spain Rusia Rep. Eslovaca United States Lituania Suecia Hungría Croacia
Israel
Grecia Serbia Turquía
Romania Bulgaria U.A.E. Tailandian Tailandia
Chile Malaysia Mexico
410
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520
530
540
550
560
570
580 Rendimiento
medio
Alto rendimiento en matemáticas
Bajo rendimiento en matemáticas
… Shanghái-China está por encima de esta línea (613)
… 12 países están por debajo de esta línea
Rendimiento medio en matemáticas de los
alumnos de 15 años Fig I.2.13
Matemáticas, lectura y ciencias Israel, Polonia, Portugal, Turquía, Brasil, Dubai (UAE), Hong Kong-China, Macao-China, Qatar, Singapur, Túnez
Matemáticas y lectura Chile, Alemania, México, Albania, Montenegro, Serbia, Shanghái-China
Matemáticas y ciencias Italia, Kazakstán, Rumania
Lectura y ciencias Japón, Corea, Latvia, Tailandia
Solo matemáticas Grecia, Bulgaria, Malasia, Emiratos Árabes Unidos (ex. Dubai)
Solo lectura
Estonia, Hungría, Luxemburgo, Suiza, Colombia, Indonesia, Liechtenstein, Perú, Rusia, Taiwán
Solo ciencias Irlanda
Mejoras en matemáticas, lectura y ciencias (45/65) 5
Bajo rendimiento medio Grandes desigualdades socioeconómicas
Alto rendimiento medio
Grandes desigualdades socioeconómicas
Bajo rendimiento medio
Equidad socioeconómica
El rendimiento no depende del nivel socio-económico
Alto rendimiento en matemáticas
Bajo rendimiento en matemáticas
Rendimiento medio en matemáticas de los
alumnos de 15 años
El rendimiento está estrechamente ligado al nivel socioeconómico
Singapore
Hong Kong-China Chinese Taipei Korea
Macao-China Japan Liechtenstein Switzerland
Netherlands Estonia Finland Canada Poland Belgium Germany Viet Nam
Austria Australia Ireland Slovenia Denmark New Zealand
Czech Republic France United Kingdom Iceland Latvia Luxembourg Norway
Portugal Italy Spain Russian Fed. Slovak Republic United States Lithuania Sweden Hungary Croatia
Israel
Greece Serbia Turkey
Romania Bulgaria U.A.E. Kazakhstan Thailand
Chile Malaysia Mexico
Alto rendimiento medio
Equidad socioeconómica
Australia Austria
Belgium Canada
Chile
Czech Rep. Denmark
Estonia
Finland
France
Germany
Greece
Hungary
Iceland Ireland
Israel
Italy
Japan
Korea
Luxembourg
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Netherlands
New Zealand
Norway
Poland
Portugal
Slovak Rep.
Slovenia
Spain Sweden
Switzerland
Turkey
UK
US
Australia Austria Belgium Canada Chile Czech Rep. Denmark Estonia Finland France Germany Greece Hungary Iceland Ireland Israel Italy Japan Korea Luxembourg Mexico Netherlands New Zealand Norway Poland Portugal Slovak Rep. Slovenia Spain Sweden Switzerland Turkey UK US
2012, Gasto acumulado por estudiante en instituciones
educativas, entre los 6 y los 15 años
Australia Austria
Belgium Canada
Chile
Czech Rep. Denmark
Estonia
Finland
France
Germany
Greece
Hungary
Iceland Ireland
Israel
Italy
Japan
Korea
Luxembourg
Mexico
Netherlands
New Zealand
Norway
Poland
Portugal
Slovak Rep.
Slovenia
Spain Sweden
Switzerland
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Australia Austria Belgium Canada Chile Czech Rep. Denmark Estonia Finland France Germany Greece Hungary Iceland Ireland Israel Italy Japan Korea Luxembourg Mexico Netherlands New Zealand Norway Poland Portugal Slovak Rep. Slovenia Spain Sweden Switzerland Turkey UK US
2012, Gasto acumulado por estudiante en instituciones
educativas, entre los 6 y los 15 años
Australia Austria
Belgium Canada
Chile
Czech Rep. Denmark
Estonia
Finland
France
Germany
Greece
Hungary
Iceland Ireland
Israel
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Japan
Korea
Luxembourg
Mexico
Netherlands
New Zealand
Norway
Poland
Portugal
Slovak Rep.
Slovenia
Spain Sweden
Switzerland
Turkey
UK
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Australia Austria Belgium Canada Chile Czech Rep. Denmark Estonia Finland France Germany Greece Hungary Iceland Ireland Israel Italy Japan Korea Luxembourg Mexico Netherlands New Zealand Norway Poland Portugal Slovak Rep. Slovenia Spain Sweden Switzerland Turkey UK US
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2012
2003
Diferencias entre chicos y chicas en el rendimiento en matemáticas en PISA 2003 and 2012
+ 2012 más alto que 2003 - 2012 más bajo que 2003
Fig I.2.23 10
Los chicos obtienen mejores resultados
Las chicas obtienen mejores resultados
0
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Porcentaje de alumnos resilientes
Mas de un 10% de resilientes
Entre un 5%-10% de resilientes
Menos de un 5% de resilientes
Un alumno es resiliente cuando está entre el 25% de alumnos con niveles socioeconómicos más desfavorecidos en su país y su rendimiento está en el 25% más alto entre todos los alumnos que tomaron la prueba en diferentes países y cuyo nivel socioeconómico es similar a este estudiante
Fig II.2.4 11
100
80
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40
20
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Variación en el rendimiento de los alumnos entre y dentro de los centros educativos
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Diferencias dentro del centro
Diferencias entre centros
Fig II.2.7
Media OCDE
Media OCDE
12
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Rendimiento escolar y contexto socioeconómico España
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Ventaja Índice PISA para contexto socioeconómico Desventaja
Centro privado Centro público en zona rural Centro público en zona urbana
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Rendimiento escolar y contexto socioeconómico España
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Centro privado Centro público en zona rural Centro público en zona urbana
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2012 2003
Diferencias entre repetidores y no repetidores en el rendimiento en matemáticas en PISA 2003 and 2012
+ 2012 más alto que 2003 - 2012 más bajo que 2003
Diferencia en el resultado entre repetidores y no repetidores
Fig IV.1.7
Los no repetidores obtienen mejores resultado
Resultados y contexto socioeconómico Por Comunidades Autónomas
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Ventaja Índice PISA para contexto socioeconómico Desventaja
Andalucía
Aragón Asturias
Baleares
País Vasco
Cantabria
Castilla y León
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Extremadura
Galicia
La Rioja Madrid
Murcia
Navarra
Italia: y = 109x + 492
R² = 0.24
España : y = 83x + 504
R² = 0.67
425
445
465
485
505
525
-0,5 -0,4 -0,3 -0,2 -0,1 0 0,1 0,2 0,3
En los sistemas con mejores resultados:
1. Se valora el potencial de todos
los alumnos
0,00
0,05
0,10
0,15
0,20
0,25
0,30
0,35
0,40
0,45
0,50
300 350 400 450 500
Prob
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Mathematics score (score points)
Socio-economically disadvantaged student (ESCS=-1)
Socio-economically average student (ESCS = 0 )
Socio-economically advantaged student (ESCS = 1 )
En la mayoría de los países, la probabilidad de repetir es más alta entre los estudiantes desfavorecidos
Fig IV.2.3
USA
Poland
Hong Kong-China
Brazil
New Zealand
Greece
Uruguay
UK
Estonia Finland
Albania
Croatia
Latvia
Slovak Rep.
Luxembourg
Germany Lithuania
Austria Czech Rep.
Chinese Taipei
France
Thailand
Japan
Turkey
Sweden
Hungary
Australia
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Bulgaria
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Chile
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Belgium
Netherlands Spain Argentina Indonesia
Denmark Kazakhstan
Peru
Costa Rica
Switzerland
Montenegro
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Qatar
Singapore
Portugal Norway
Colombia
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Mexico
Liechtenstein
Korea
Serbia
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Italy
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R² = 0.24
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-0,6
-0,4
-0,2
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0,2
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Índice de segregación horizontal (entre centros) Media en el índice
En países que segregan a los alumnos por habilidades, los alumnos están menos interesados en aprender matemáticas
Fig IV.2.9
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Diferencia en el porcentaje de alumnos que llega tarde al centro, entre los alumnos con padres que esperan que sus hijos terminen una carrera universitaria y otros alumnos
Before accounting for ESCS After accounting for ESCS
Las aspiraciones universitarias de los padres están relacionadas con el comportamiento de los alumnos 20 Fig III.6.11
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Students without an immigrant background Second-generation students First-generation students
Porcentaje de alumnos por debajo del nivel básico de competencia en matemáticas, entre inmigrantes y otros
Fig II.3.8 21
In most countries and economies, more students without than those with an immigrant background achieve the baseline level of proficiency. And more second-generation than first-generation students do so.
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0
% Socio-economically disadvantaged schools Socio-economically average schools
Socio-economically advantaged schools
Proportion of immigrant students in socio-economically disadvantaged, average and advantaged schools Fig II.3.9
Percentage of immigrant students
22
En los sistemas con mejores resultados:
2. Atraen recursos de calidad
– docentes, directores – donde pueden tener un mayor impacto
Hong Kong-China
Brazil Uruguay
Croatia
Latvia
Chinese Taipei
Thailand Bulgaria
Jordan
Macao-China
UAE Argentina
Indonesia Kazakhstan
Peru
Costa Rica Montenegro
Tunisia
Qatar
Singapore
Colombia
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Romania
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Shanghai-China
USA
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New Zealand
Greece
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Luxembourg
Germany Austria France
Japan
Turkey Sweden Hungary Australia Israel
Canada Ireland
Chile
Belgium
Spain Denmark
Switzerland
Iceland
Slovenia
Portugal Norway
Mexico
Korea
Italy
R² = 0,19 R² = 0,28
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350
400
450
500
550
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700
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Ren
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Equidad en el reparto de recursos (índice)
Países con mejores resultados en matemáticas, tienden a repartir los recursos de forma equitativa
Mayor equidad
Menor equidad
Adjusted by per capita GDP Not adjusted by per capita GDP
Fig IV.1.11
Qatar
Greece Israel
Hungary Sweden
USA Slovak Rep.
Spain Italy Portugal Norway Luxembourg
Iceland UK
France Czech Rep.
New Zealand Denmark Slovenia Ireland
Australia Austria Germany Belgium Poland Canada Finland
Estonia Netherlands Japan Macao-China
Korea Hong Kong-China
Singapore
Indonesia
Jordan Peru
Tunisia Colombia
Thailand
Montenegro
Uruguay Bulgaria
Romania
Malaysia
Argentina
Latvia
Chile
Lithuania
Shanghai-China
Croatia
R² = 0,09
R² = 0,05
300
350
400
450
500
550
600
650
20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220
Ren
dim
ient
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en
mat
emát
icas
Salarios del docente como porcentaje del PIB per cápita (%)
Países con mejores resultados tienen salarios más altos para los docentes
Per capita GDP less than USD 20 000
Per capita GDP over USD 20 000
Fig IV.1.10
En los sistemas con mejores resultados:
3. La mejora es una responsabilidad
compartida
Hong Kong-China
Brazil
Uruguay
Albania
Croatia
Latvia
Lithuania
Chinese Taipei
Thailand Bulgaria
Jordan
Macao-China
UAE Argentina
Indonesia
Kazakhstan
Peru
Costa Rica Tunisia
Qatar
Singapore
Colombia
Malaysia
Serbia
Romania
Viet Nam
Shanghai-China
USA
Poland
New Zealand
Greece
UK
Estonia
Finland
Slovak Rep.
Luxembourg
Germany Austria
Czech Rep.
France
Japan
Turkey
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Hungary Australia
Israel
Canada
Chile
Belgium Netherlands
Spain Denmark
Switzerland
Iceland
Slovenia Portugal
Norway
Korea
Italy
R² = 0,13 R² = 0,15
300
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450
500
550
600
650
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Ren
dim
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edio
en
mat
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icas
Índice de responsabilidad escolar sobre el currículo y la evaluación
Países con mayores niveles de autonomía curricular obtienen mejores resultados en matemáticas
Adjusted by per capita GDP Not adjusted by per capita GDP
Fig IV.1.15
Centros con más autonomía obtienen mejores resultados en sistemas con más transparencia y mecanismos de rendición de cuentas
Resultados no son públicos
Resultados son públicos 464
466
468
470
472
474
476
478
Menos autonomía escolar
Más autonomía escolar
Score points
Autonomía escolar en contenidos y evaluación x Publicación de los resultados de forma pública Para todos los países y economías
Fig IV.1.16
98
93
94
88
59
65
86
69
80
72
43
62
98
47
47
26
27
38
0 20 40 60 80 100
Profesores mentor
Consultas con expertos para la mejora escolar durante el último periodo de
seis meses
Ejecución de una política estandarizada para las matemáticas (es decir, un currículo escolar con
materiales compartidos y acompañados de programas de
capacitación para docentes) %
Porcentaje de alumnos en centros donde el director informa que su centro cuenta con los siguientes mecanismos de mejora y colaboración :
Shanghai-China Korea Canada OECD average Netherlands Spain
Mecanismos de mejora y colaboración Fig IV.4.14 29
Gasto acumulado por estudiante en instituciones educativas, entre los 6 y los 15 años
Slovak Republic
Czech Republic Estonia
Israel
Poland
Korea
Portugal
New Zealand
Canada Germany
Spain
France
Italy
Singapore
Finland
Japan
Slovenia Ireland Iceland
Netherlands
Sweden
Belgium
UK
Australia Denmark
United States
Austria
Norway
Switzerland
Luxembourg
Viet Nam
Jordan
Peru
Thailand Malaysia
Uruguay
Turkey
Colombia
Tunisia
Mexico Montenegro
Brazil
Bulgaria
Chile
Croatia Lithuania
Latvia
Hungary
Shanghai-China
R² = 0,01
R² = 0,37
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350
400
450
500
550
600
650
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Ren
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en
mat
emát
icas
Gasto medio por estudiantes, edades 6 a 15, PISA 2012 (USD, PPPs)
Cumulative expenditure per student less than USD 50 000
Cumulative expenditure per student USD 50 000 or more
Fig IV.1.8
OECD EMPLOYER BRAND Playbook
31
Para más información: http://www.oecd.org/pisa/
Reserva
100
150
200
250
300
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2012 2003
Cambio entre el 2003 and 2012 en horas lectivas en matemáticas
+ 2012 más alto que 2003 - 2012 más bajo que 2003
Fig IV.3.15
USA Poland
Hong Kong-China
Brazil
New Zealand
Greece
Uruguay
UK
Estonia
Finland
Croatia
Latvia
Slovak Rep.
Luxembourg
Germany
Lithuania
Austria Czech Rep.
Chinese Taipei
France
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Turkey
Sweden
Hungary
Australia
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Bulgaria
Jordan
Chile
Macao-China
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Belgium
Netherlands
Spain
Argentina
Indonesia
Denmark
Kazakhstan
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Costa Rica
Switzerland
Montenegro
Tunisia Iceland
Slovenia
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Singapore
Portugal
Norway
Colombia
Mexico Korea
Serbia Russian Fed.
Romania
Viet Nam
Italy
Shanghai-China
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12
14
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econ
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)
Porcentaje de alumnos que repitieron al menos un curso
Adjusted by per capita GDP Not adjusted by per capita GDP
La repetición está asociada con mayores desigualdades socioeconómicas
Fig IV.1.4
R2=0.05
Mayor equidad
Menor equidad
R2=0.07
Mejoras en los resultados de matemáticas entre PISA 2003 y 2012
Indonesia
Thailand Russian Fed.
United States Latvia
Spain Norway
Luxembourg
Ireland
Austria Switzerland
Japan Liechtenstein
Korea
Brazil
Tunisia
Mexico
Uruguay
Turkey
Greece
Italy
Portugal
Hungary
Poland
Slovak Republic
OECD average
Germany
Sweden
France
Denmark Iceland
Czech Republic New Zealand Australia
Macao-China
Belgium
Canada
Netherlands
Finland
Hong Kong-China
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Rendimiento medio en matemáticas PISA 2003
Los resultados mejoraron
Los resultados empeoraron
PISA 2003: Resultados por debajo de la media OCDE PISA 2003: Resultados por encima de la media OCDE
Fig I.2.18 35
0
10
20
30
40
50
60
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2012 2003
Porcentaje de repetidores en 2003 y 2012 Tab IV.2.18
340
360
380
400
420
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en
mat
emát
icas
Mean score at the country level before adjusting for socio-economic status Mean score at the country level after adjusting for socio economic status
Rendimiento medio después de tener en cuenta el estatus socio-económico Fig II.3.3 37
Bajo rendimiento medio Grandes desigualdades socioeconómicas
Alto rendimiento medio
Grandes desigualdades socioeconómicas
Bajo rendimiento medio
Equidad socioeconómica
Alto rendimiento medio
Equidad socioeconómica
Veneto Trento Friuli Venezia Giulia
Navarra Lombardia
Castile and Leon
La Rioja Bolzano País Vasco
Emilia Romagna Asturias
Madrid
Piemonte Aragón
Cataluña Marche
Valle d'Aosta Toscana
Cantabria Galicia Umbria Liguria
Puglia
Andalucía Baleares
Murcia
Extremadura
Abruzzo
Basilicata
Lazio
Molise
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Rendimiento medio en matemáticas
Mean score BEFORE adjusting for socio-economic status
Mean score AFTER adjusting for socio economic status
Spanish region (before)
Rendimiento medio después de tener en cuenta el estatus socio-económico Fig II.3.3 39
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Poland
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Brazil
New Zealand
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Índice de confianza en las habilidades matemáticas
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Países donde los alumnos tienen mayor confianza en sus conocimientos y habilidades obtienen mejores resultados 40 Fig III.4.5
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Diferencias entre chicos y chicas (percentil 90)
Gender gap adjusted for differences in mathematics self-efficacy between boys and girls Gender gap
Los chicos obtienen mejores resultados que las chicas
Las chicas obtienen mejores resultados que los chicos
Una major confianza entre las chicas puede ayudar a reducir las diferencias entre chicos y chicas, particularmente en los niveles de rendimiento más alto 41 Fig III.7.12
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Difference between socio-economically disadvantaged and socio-economically advantaged schools Difference between public and private advantaged schools
La escasez del profesorado es una preocupación mayor en centros públicos en contextos desfavorecidas, en muchos países
Centros públicos y desfavorecidos con mayor escasez de profesores
Centros privados y favorecidos con mayor escasez de profesores
Fig IV.3.5
La motivación de los alumnos con las matemáticas
Porcentaje de alumnos que está “de acuerdo” o “muy de acuerdo” con las siguientes afirmaciones:
19
26
37
60
31
36
38
53
18
37
39
52
50
54
49
61
0 10 20 30 40 50 60 70
Me gusta leer sobre matemáticas
Estoy deseando que lleguen las clases de matemáticas
Estudio matemáticas porque me gusta
Estoy interesado en lo que aprendo en matemáticas
%
Shanghai-China Germany OECD average Spain
Fig III.3.9 43
-0,3
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0
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0,3
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Cambio entre 2003 y 2012 en el clima disciplinario escolar
El clima disciplinario escolar mejoró en la mayoría de los países entre 2003 and 2012
Clima disciplinario empeoró
Clima disciplinario mejoró
Fig IV.5.13
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Mean index Top quarter of this index Bottom quarter of this index
Recursos: La escasez de profesores Fig IV.3.5
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2012 2003
Cambio entre 2003 y 2012 en el uso de datos sobre resultados de los alumnos para comparar centros
Porcentaje de alumnos en centros donde el director informa que su centro utiliza evaluaciones de resultados para comparar su escuela con puntos de referencia estatales o regionales
+ 2012 higher than 2003 - 2012 lower than 2003
Fig IV.4.18
Centros con más autonomía obtienen mejores resultados cuando existen mecanismos que facilitan la colaboración entre docentes
Los docentes no participan en la gerencia del centro
Los docentes participan en la gerencia del centro 455
460
465
470
475
480
485
Menos autonomía escolar
Más autonomía escolar
Rendimiento
Autonomía escolar en la gerencia de los recursos x Participación de los profesores en la gerencia del centro (sistema) Todos los países y economías
Fig IV.1.17
0
10
20
30
40
50
60
70
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100
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%
Post publicly Track over time by an administrative authority
Use of achievement data for accountability purposes Percentage of students in schools that use achievement data in the following ways:
Fig IV.4.13
0
10
20
30
40
50
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100
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%
2012 2003
Change between 2003 and 2012 in using student assessment data to monitor teachers
Percentage of students in schools that use assessment data to monitor teachers:
+ 2012 higher than 2003 - 2012 lower than 2003
Fig IV.4.19
Hong Kong-China
Brazil
Uruguay
Albania
Latvia
Lithuania
Chinese Taipei
Thailand
Bulgaria
Jordan
Macao-China
UAE
Argentina
Indonesia
Kazakhstan
Peru
Costa Rica
Montenegro
Tunisia
Qatar
Singapore
Colombia
Malaysia
Serbia Romania
Viet Nam
Shanghai-China
USA
Poland
New Zealand
Greece
UK
Estonia
Finland
Slovak Rep.
Luxembourg
Germany
Austria
Czech Rep.
France
Japan
Turkey Sweden
Hungary
Australia
Ireland
Chile
Belgium Netherlands
Spain
Switzerland
Iceland
Slovenia Portugal
Norway
Mexico
Korea
Italy
R² = 0,030 R² = 0,025
300
350
400
450
500
550
600
650
30 40 50 60 70 80 90 100
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Percentage of students in schools that compete with at least one other school
Competencia entre centros y resultados en matemáticas
No existe una relación entre una mayor competencia entre centros y los resultados del sistema educativo
Adjusted by per capita GDP Not adjusted by per capita GDP
Fig IV.1.18
-125
-100
-75
-50
-25
0
25
50
75
100
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Centro público con mejores resultados
Centros privados con mejores resultados
Los centros privados obtienen mejores resultados porque cuentan con alumnos de entornos más aventajados
Diferencias observadas
Diferencias tras tener en cuenta el nivel socioeconómico del alumno y centro
Fig IV.1.19
0
2
4
6
8
10
12
14
0
10000
20000
30000
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50000
60000
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Bel
gium
%
USD
, PPP
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Total cost per repeater (one grade year) Total annual cost, relative to total expenditure on primary and secondary education (%)
Coste estimado de la repetición Fig IV.1.5
0,00
0,05
0,10
0,15
0,20
0,25
0,30
0,35
Por
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Cambio en el índice de perseverancia asociado con que los padres aspiren a que sus hijos completen una licenciatura universitaria
Las aspiraciones universitarias de los padres están relacionadas con la perseverancia de los alumnos 53 Fig III.6.11