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Centro de investigación de la universidad del pacífico

La heterogeneidad del impacto de la educación inicial sobre el rendimiento escolar en el Perú. Arlette Beltrán Janice Seinfeld. Centro de investigación de la universidad del pacífico. Antecedentes y objetivos.

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  1. La heterogeneidad del impacto de la educación inicial sobre el rendimiento escolar en el Perú Arlette Beltrán Janice Seinfeld Centro de investigación de la universidad del pacífico

  2. Antecedentes y objetivos • La asistencia a educación inicial reduce la deserción escolar, mejora el rendimiento en el colegio y favorece el desarrollo de competencias blandas (Currie y Thomas, 2000; Myers, 1992 y Berlinski, et al, 2006). • En el Perú, asistir a educación inicial mejora el rendimiento escolar y la tasa de culminación del colegio, aunque los efectos son mayores en las zonas urbanas (Cueto y Díaz , 1999; Cueto, 2004; Gonzales y Basurto, 2008) • Nuestro objetivo: determinar el impacto diferencial de la educación inicial sobre el rendimiento escolar por grupos socioeconómicos, para lo que se identifican variables que permitan medir la heterogeneidad del impacto.

  3. Variables queaproximan la heterogeneidad • Lengua materna: aproximaetnia • Chong y Ñopo (2007): gran diversidad de etnias reduce impacto de políticas sociales, por: • Dificultad de acceso. • Ausencia de diseño ad-hoc. • 600 dialectos en Latinoamérica, 65 en Perú (Censo Nacional, 2007) • Ecorregiones: combina altitud y región (Pulgar-Vidal, 1981). • Buena aproximación de acceso (altitud) y etnia (altitud y región). BID (2008); Benavides y Valdivia (2004). • 8 ecorregiones: desde Costa hasta Selva Baja • Pobreza • BID (2008): la condición económica es la principal fuente de discriminación en AL, después de lo étnico. • En el Perú, 41% de percepción de discriminación y desigualdad es por factores económicos.

  4. La educación como función de producción Woeβman, 2003; Hanushek y Raymond, 2004; Woeβman y Hanushek, 2009

  5. Rendimiento escolar • ECE 2008 (muestra controlada: 1694 colegios, 7% del total) Rendimiento en matemáticas y comprensión lectora: por niveles Distribución Kernel de la MEDIDA RASCH para LM y CL • La medida de LM más concentrada que la de CL. • Ambas distribuciones centradas en el nivel 1.

  6. El efecto de la Asistencia a EI Asistencia a inicial vs. rendimiento (en niveles) Asistir a EI mejora el rendimiento en la escuela del niño o la niña promedio, principalmente enComprensión Lectora.

  7. Aproximaciones de heterogeneidad:Efecto de la Lengua Materna Asistencia a inicial vs. rendimiento (en niveles), según lengua materna En porcentaje de niños Entre los niños con lengua materna distinta al castellano, el impacto de la EI sobre el rendimiento escolar es despreciable. Ellos viven en las regiones más marginadas y pobres del país, donde la calidad de la educación inicial es tan limitada que no hace diferencia sobre el posterior rendimiento escolar.

  8. Aproximaciones de heterogeneidad: Área geográfica Asistencia a inicial vs. rendimiento (en niveles), según área geográfica En porcentaje de niños En el área urbana, los resultados de ambas pruebas son mejores. El efecto positivo esperado de asistir a EI sobre el rendimiento se da en dicha área, mientras que en su par rural este efecto es despreciable.

  9. Aproximaciones de heterogeneidad:Ecorregión Rendimiento en LM y CL, según área geográfica En porcentaje de niños

  10. Aproximaciones de heterogeneidad:Ecorregión Tasa de asistencia a inicial vs. medida RASCH promedio, según ecorregión La relación positiva entre asistencia a EI y rendimiento escolar se da en todas las ecorregiones, excepto en las de la selva, en donde la calidad de la EI parece ser menor (90% de estas instituciones son públicas).

  11. Aproximaciones de heterogeneidad: Nivel de pobreza Rendimiento en LM y CL, según nivel de pobreza Tasa de asistencia a inicial versus Medida RASCH promedio, por nivel de pobreza

  12. Aproximaciones de heterogeneidad:Nivel de pobreza Composición de la oferta educativa de EI según gestión, según nivel de pobreza distrital

  13. Determinantes de demanda:Nivel educativo de los padres Asistencia a EI versus rendimiento en matemáticas y CL, según nivel educativo máximo del jefe de hogar (promedio distrital)

  14. Determinantes de demanda:Peer group effects – repitentes en el grado Rendimiento en LM y CL según porcentaje de alumnos repitentes en 2do grado Porcentaje de colegios según el porcentaje de repitentes en 2do. Grado, según aristas de heterogeneidad

  15. Determinantes de demanda:Actividad económica de la familia Asistencia y porcentaje de niños que alcanza el nivel 2 en LM y CL, según predominancia de mano de obra en el distrito En distritos con predominancia de MO calificada, la asistencia a EI y el rendimiento son mayores que los de sus pares en distritos de MO no calificada. La mayor concentración de MO no calificada se da en los grupostradicionalmentemarginados.

  16. Determinantes de oferta:Hardware: Infraestructura del colegio Porcentaje de niños que alcanzaron el nivel 1 o 2 en la prueba de LM y CL, según la presencia de variables de oferta La presencia de más y mejorinfraestructura tiene un impactopositivo en el rendimientoacadémico en ambaspruebas.

  17. Determinantes de oferta:Infraestructura del colegio – Ecorregión Presencia de distintas variables de oferta según ecorregión (en porcentaje de colegios que cuentan con el factor) La presencia de factores de infraestructuraesmenor en las ecorregiones másalejadas de la Costa.

  18. Determinantes de oferta:Infraestructura del colegio – Lengua Materna Presencia de distintas variables de oferta, según lengua materna del niño La presencia de factores de infraestructuraesmenorpara los colegioscuyosalumnostienencomolenguamaternacastellano y otra.

  19. Determinantes de oferta:Infraestructura del colegio - Pobreza Presencia de distintas variables de oferta, según nivel de pobreza distrital (En porcentaje de colegios que cuentan con el factor) La presencia de factores de infraestrcutraesmenormientras mayor sea el nivel de pobrezadistrital.

  20. Determinantes de oferta:Software: Gestión de la IE Rendimiento en LM y CL, según gestión del colegio (en porcentaje de niños) El rendimiento en ambaspruebasesmenor en institucionespúblicasrespecto al de su par privado.

  21. Determinantes de oferta:Profesores: calidad docente Medida RASCH promedio para matemáticas y comprensión lectora, según el porcentaje de profesores calificados por colegio (gestión privada) Medida RASCH promedio para matemáticas y comprensión lectora, según el porcentaje de profesores calificados por colegio (gestión pública) La relaciónpositiva entre el niveleducativo de los profesores y el rendimiento se hacemásnotoria en el caso de institucionesprivadas.

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