Estudio de las características de las aulas que más potencian el rendimiento de los estudiantes a lo largo del tiempo: Rendimiento de los estudiantes en evaluaciones longitudinales

Resumen

Las evaluaciones educativas longitudinales cada vez están adquiriendo más importancia, especialmente a nivel internacional. Muestra de ello es la evaluación EVAAS realizada en Tennessee, o las llevadas a cabo en Dallas y California, entre otras. Estas evaluaciones permiten conocer el rendimiento de partida de los estudiantes y el que alcanzan en el tiempo. Partiendo de esta idea, este trabajo tiene por objetivo conocer las características de las aulas que más incrementan el rendimiento de los estudiantes entre la primera y la última medición. Para ello, se realiza una simulación Monte-Carlo basada en modelos jerárquicos lineales con tres niveles de anidamiento (tiempo, estudiante y aula) y nueve ocasiones de medida. A través de esta metodología se desarrollan dos modelos donde se seleccionan aulas situadas en los diferentes quintiles, compuestas por estudiantes también organizados en quintiles. Ambos modelos difieren en la relación existente entre el rendimiento de partida (estatus inicial) y el adquirido a lo largo del tiempo (pendiente de crecimiento). En uno de ellos esta relación es positiva y de intensidad baja (correlación de 0,2, modelo 1) y en el otro es positiva pero de intensidad alta (0,9, modelo 2). Los resultados revelan que las aulas de los quintiles más bajos crecen más en el modelo 1, mientras que las aulas que parten de un rendimiento más alto crecen más en el modelo 2. A partir de esto se puede concluir que la relación entre intercepto y pendiente afecta al rendimiento de las aulas y, por ende, de los estudiantes

Presentadores

Delia Arroyo Resino
contratado doctor, MIDE, Universidad Internacional de la Rioja (UNIR), Madrid, Spain

María Castro Morera

Enrique Navarro Asencio

Details

Presentation Type

Ponencia temática de un trabajo

Theme

Medición y evaluación

KEYWORDS

Evaluación, Rendimiento, Simulación Monte Carlo, Multinivel

Digital Media

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