Comparación de modelos de ganancia y crecimiento en rendimiento y sus efectos en las estimaciones del valor añadido de las escuelas

  1. NAVARRO ASENCIO, Enrique
  2. JIMÉNEZ GARCÍA, Eva
  3. GONZÁLEZ BARBERA, Coral
Libro:
Actas XVIII Congreso Internacional de Investigación Educativa: interdisciplinariedad y transferencia (AIDIPE, 2017)
  1. María Esperanza Herrera García
  2. María José Rodríguez Conde
  3. Susana Olmos Migueláñez
  4. Fernando Martínez Abad
  5. Eva María Torrecilla Sánchez
  6. Juan Pablo Hernández Ramos
  7. Patricia Torrijos Fincias
  8. José Carlos Sánchez Prieto
  9. Adriana Gamazo García
  10. Francisco José García Peñalvo
  11. Antonio Miguel Seoane Pardo
  12. Valentina Zangrando
  13. Alicia García Holgado
  14. Felicidad García Sánchez
  15. Juan Cruz Benito

Editorial: Asociacion Interuniversitaria de Investigacion Pedagógica (AIDIPE)

ISBN: 978-84-697-4106-1

Año de publicación: 2017

Páginas: 1193-1204

Congreso: Congreso Internacional de Investigación Educativa (AIDIPE) (18. 2017. Salamanca)

Tipo: Aportación congreso

Resumen

El cambio en el logro académico puede medirse de dos maneras distintas, en forma de ganancia o de crecimiento. La ganancia se calcula utilizando únicamente dos puntuaciones del rendimiento de los estudiantes (pretest-postest), mientras que para estimar el crecimiento se necesita más de dos medidas del logro educativo. Este trabajo pretende comprobar cómo afecta a los resultados de las evaluaciones el uso de medidas de ganancia o crecimiento. La muestra se compuso de una cohorte de estudiantes de educación primaria (893) agrupados en 55 aulas de diferentes escuelas del norte de España, a los que se evaluó la competencia matemática mediante un test estandarizado al finalizar los cursos de 4º, 5º y 6º. Se estimaron 3 modelos de ganancia (bruta, residual y estimada), un modelo de crecimiento completamente anidado y un modelo de estatus con una única medida de rendimiento, se calcularon las puntuaciones asociadas a las aulas con cada uno de los modelos y se compararon las puntuaciones obtenidas con los distintos modelos mediante análisis de correlación paramétrica y no paramétrica. Los resultados muestran alta correlación entre modelos con dos y tres puntuaciones. Sin embargo, los resultados son muy dispares con el modelo que solo utiliza una única puntuación de rendimiento.