Embed Size (px)
Citation preview
Análisis crítico de las evaluaciones muestrales en educación en el Perú
Por: Jean Zapata
Introducción
La realización de evaluaciones, al menos a un nivel muestral, se está convirtiendo
rápidamente en un elemento fundamental de los sistemas educativos modernos, dado
que representa una parte necesaria del proceso de diseño, implementación y
evaluación de programas para mejorar la calidad de la educación principalmente desde
los puntos de vista de los ministerios o entes encargados de la educación en los países
latinoamericanos y, además, porque países de muchos lugares del mundo están
realizando crecientemente evaluaciones censales, usualmente en determinados
grados escolares.
Hasta el momento, se ha publicado muy poca información respecto al tema de los
costos de las evaluaciones y ninguna sobre el caso particular de América Latina. El
presente estudio tiene como propósito brindar en un primer momento algunos
informes estadísticos extraídos unos cuadros del informe de las evaluaciones
estandarizadas del CNE 2014, y en un segundo momento los estimados preliminares
sobre este tema permitirán probar algunas hipótesis que se plantearán en el presente
artículo, basados en las escasa datos estadísticos publicados y que en su mayor parte
solo son figuras las que se encuentran en las publicaciones.
El autor considera que y es testigo que hasta ahora no hay información publicada
sobre los altos costos de las evaluaciones, sobre todo comparados con los limitados
fondos discrecionales disponibles en los ministerios y la alta dedicación de tiempo
exigida a un puñado de personas calificadas. Por ahora, el debate sobre los costos de
evaluación no ha llegado aún a la opinión pública, pues esta información económico
financiera no ha sido publicada a partir del 2004, principalmente como es el caso del
Perú. Pero esta situación puede cambiar a medida que las evaluaciones se amplíen y
que en una serie de países las agencias externas que actualmente las financian insistan
en que estos costos se integren en los presupuestos ordinarios.
Evaluaciones muestrales en educación
La formulación e implementación de un sistema de evaluaciones estandarizadas
que ayude a mejorar un sistema educativo requiere establecer claramente qué es lo
que se desea lograr con las evaluaciones.
Existen dos grandes modelos al respecto. El primero involucra a familiares,
docentes, directores y funcionarios de distinto nivel, y es denominado modelo de bajas
consecuencias. En este modelo, los resultados de las pruebas no tienen implicancias
directas, sino que se espera que sean utilizados por los diversos actores educativos
para tomar decisiones que lleven a mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje
(Ravela, P & otros, 2008)
Siendo el modelo descrito en el párrafo anterior el adoptado en el Perú, y el
Consejo Nacional de Educación.
El segundo, denominado modelo de altas consecuencias, usa los resultados para
tomar decisiones que afectan directamente a los involucrados en la evaluación
(Ravela, P & otros, 2008)
Cabe precisar que llama la atención ya que la Ley de Reforma Magisterial (Artículo
24) establezca que la evaluación del desempeño docente incluya la evaluación del
progreso de los alumnos. Esto contradice al enfoque de bajas consecuencias y lo
señalado en el Marco de Buen Desempeño Docente. Este último define las
competencias que debe desarrollar el docente, pero no consigna los resultados del
aprendizaje de los estudiantes como elementos de la evaluación docente. Esta
discrepancia debe corregirse siguiendo los lineamientos del Marco de Buen
Desempeño Docente (Cueto, S. 2007).
En el Perú, las evaluaciones estandarizadas empezaron a implementarse y se
desarrollaron bajo un enfoque de normas entre los años 1996 y 1998. Así, los test
permitían identificar cuál era el desempeño de los estudiantes participantes en
relación unos con otros, pero no permitían saber si habían logrado determinados
niveles de desempeño. A pesar de esta limitación, las evaluaciones determinaron que
los estudiantes de zonas rurales de habla distinta del español se encontraban
notablemente rezagados en rendimiento (Cueto, S. 2007).
Una segunda fase de evaluaciones estandarizadas se desarrolló desde el enfoque de
criterios a partir de la medición con evaluaciones muestrales en los años 2001 y 2004.
Esto significa que el diseño de las pruebas partió de un análisis del currículo nacional,
gracias al cual se establecieron niveles de desempeño. A diferencia del enfoque de
normas, el enfoque de criterios permite identificar el nivel de logro de los estudiantes
participantes. En esta fase se produjo también un gran volumen de trabajos de análisis
de los factores asociados, relevantes para orientar las políticas educativas. Mientras
que la segunda fase de evaluaciones se administró a muestras representativas, la
tercera fase se caracteriza por ser censal, de ahí su denominación “Evaluación Censal
de Estudiantes”, que ha permitido tener resultados comparables desde 2008 hasta
2012, y que continúa en implementación (PREAL, 2014)
En estas evaluaciones censales estandarizadas en educación se puede encontrar dos
características muy marcadas. Lozada Pereira, B. Y. 2014 explica que en primer lugar,
es un rendimiento bajo, tanto en relación con los niveles de logro esperados, como en
la comparación con otros países. Un porcentaje mayoritario de estudiantes no está
logrando los aprendizajes establecidos en el currículo. Otra característica es que el
logro de aprendizajes está distribuido de forma inequitativa, pues los rendimientos
más bajos los obtienen los estudiantes que provienen de familias que viven en zonas
rurales y hablan lenguas distintas del castellano.
En la serie 2008-2012 de la Evaluación Censal de Estudiantes, si bien se identifica
una tendencia hacia la mejora, que actualmente se ha estancado, se siguen
presentando las brechas por zona geográfica y por lengua materna. Los logros de
aprendizaje entre regiones son variables, habría que preguntarse si las diferencias se
correlacionan con el gasto invertido por estudiante, que es unos de los objetivos del
presente trabajo.
Justificación y Fines de las Evaluaciones Estandarizadas
Las evaluaciones estandarizadas del rendimiento escolar son, en general, iniciativas
costosas que requieren del trabajo dedicado de profesionales altamente
especializados durante largos períodos, desde la concepción inicial hasta la elaboración
de reportes para diferentes actores educativos.
De acuerdo con diversos autores y que concuerdan con Ravela et al., 2008, quien
expone lo siguiente:
“Lo más importante al planificar evaluaciones es tener un plan claro de su
propósito y de los fines que se les piensa dar. Al respecto, hay una gran variedad
de posibilidades. Un primer enfoque es el denominado de bajas consecuencias.
En este enfoque se planifican las evaluaciones para conocer cuánto han
aprendido los estudiantes en relación con algún referente (por ejemplo, el
currículo nacional). Para esta labor, a menudo se han establecido previamente
estándares o expectativas de aprendizaje que se usan para calcular el porcentaje
de estudiantes que llegan a un nivel satisfactorio de rendimiento. El propósito de
este enfoque es únicamente formativo: los actores que tuvieran acceso a los
resultados de evaluaciones deberían utilizarlos para, por ejemplo, identificar
dificultades y diseñar políticas, revisar los programas de capacitación docente o
revisar los textos escolares existentes, por mencionar algunos posibles usos. La
escasa utilización de los resultados es uno de los principales problemas de este
enfoque, pues esta depende de la motivación de los actores y de su experiencia
en lectura e interpretación de información que a menudo viene en formatos
poco comunes entre educadores (por ejemplo, información estadística).
En el segundo enfoque denominado enfoque de evaluaciones de altas
consecuencias, los resultados tienen implicancias directas para algunos actores.
Por ejemplo, se puede administrar una evaluación a los estudiantes que terminan
la secundaria, ya sea para decidir su graduación o para tener un criterio
referencial que se pueda usar para el ingreso a la educación superior o al mundo
laboral. Este enfoque se justifica por la necesidad de evaluar a todos los
estudiantes por igual, eliminando las diferencias provenientes de las preferencias
de cada docente por distintos criterios. Así, en este enfoque se espera que
padres de familia y docentes conozcan con anticipación los niveles de
rendimiento necesarios para, por ejemplo, graduarse de un nivel educativo, y
que trabajen para lograrlos”.
A nivel latinoamericano existen algunas experiencias como las cita el Concejo
Nacional de Educación en su boletín Nº 36 del año 2013:
“El caso en El Salvador, donde se administra la Prueba de Aprendizaje y Aptitudes
para Egresados de la Educación Media (PAES)1. Se trata de una prueba
obligatoria que tiene un peso del 25% para la nota final en las áreas evaluadas
(matemática, estudios sociales, lenguaje y literatura, y estudios naturales).
Una variante del anterior modelo es la evaluación estandarizada de todos los
estudiantes al finalizar la secundaria, pero no para definir si se deben graduar,
sino solo como referente para el ingreso a la universidad. Por ejemplo, en Chile,
se administra desde el 2003 la Prueba de Selección Universitaria (PSU), que busca
medir los niveles de razonamiento de los estudiantes. La PSU incluye, de manera
obligatoria, evaluaciones en lenguaje y comunicación, y matemática; además,
incluye, como electivas, pruebas de historia y ciencias sociales, y ciencias (física,
química y biología)
Algo similar se ha hecho en Brasil con la prueba ENEM (Examen Nacional de la
Enseñanza Media). Estas prácticas parecen, en principio, menos problemáticas
que la anterior, siempre y cuando el puntaje no sea el único criterio para la toma
de decisiones (las notas del colegio, la motivación y perseverancia, o la habilidad
para trabajar en grupos también pueden predecir el éxito en la educación
superior o el trabajo). De hecho, este tipo de evaluaciones podría representar
una ventaja para los estudiantes que, en diferentes partes de nuestro país,
podrían ser evaluados y, sobre la base de sus puntajes, postular a una o varias
universidades, y no como ocurre actualmente, que deben someterse a
evaluaciones específicas a cada universidad a la que quieran ingresar.
Las evaluaciones también puede tener altas consecuencias si se emplean para
otorgar incentivos a los docentes, como se ha hecho por décadas en Chile y México
(Ferrer, 2006), o para cerrar instituciones educativas, como se ha hecho con la
iniciativa legislativa Ningún Niño se Queda Atrás (No ChildLeft Behind) en los Estados
Unidos.
Análisis estadísticos de los resultados de las evaluaciones muestrales
A continuación se presenta un análisis estadísticos basándose el autor en los
informes expuestos por el Consejo nacional de educación en el 2013, frente a la escasa
información como para realizar otros estudios que desde el punto de vista del
investigador no se contemplan, se recurrirá en algunos casos a pruebas no
paramétricas con el fin de tratar de explicar algunos puntos de vista que dieron
motivación al presente artículo.
Tabla Nº1
Puntaje promedio de las evaluaciones censales por región entre 2008 y el 2012
Gráfico Nº01 Relación entre el promedio regional en matemática y el porcentaje de población en situación de pobreza extrema.
Interpretación:
Es notoria la dispersión de los puntos en la Figura Nº1, al no contarse con la
información cuantitativa ya que el organismo encargado de publicar estos resultados
no publica la base de datos completa, pero es posible apreciar una relación
inversamente proporcional entre las variables de estudio, en tal sentido se puede
aseverar que a mayor porcentaje de pobreza en la población se espera un menor
promedio regional, con un coeficiente de correlación lineal de -0.54 lo que nos indica
que la correlación entre dichas variables es significativa ya que se encuentra en el
intervalo de -0.4 y -0.7.
También podemos extraer de la escasa información publicada el coeficiente de
determinación, lo que nos ayuda a entender que el 73% del bajo promedio regional es
explicado por el alto porcentaje de la población en extrema pobreza y viceversa.
No es posible encontrar un modelo que logre explicar lo presentado en la Figura
Nº1 ya que no se dispone de la pendiente ni del punto de intercepción con el eje que
representa al promedio regional.
Figura Nº2 Relación entre el promedio regional en comprensión lectora y el porcentaje de pobreza
Interpretación:
Es notoria la dispersión de los puntos en la Figura Nº2, al no contarse con la
información cuantitativa ya que el organismo encargado de publicar estos resultados
no publica la base de datos completa, pero es posible apreciar una relación
inversamente proporcional entre las variables de estudio, en tal sentido se puede
aseverar que a mayor porcentaje de pobreza en la población se espera un menor
promedio regional, con un coeficiente de correlación lineal de -0.67 lo que nos indica
que la correlación entre dichas variables es significativa ya que se encuentra en el
intervalo de -0.4 y -0.7.
También podemos extraer de la escasa información publicada el coeficiente de
determinación, lo que nos ayuda a entender que el 82% del promedio regional es
explicado por el porcentaje de la población en extrema pobreza.
No es posible encontrar un modelo que logre explicar lo presentado en la Figura
Nº2 ya que no se dispone de la pendiente ni del punto de intercepción con el eje que
representa al promedio regional.
Figura Nº03
Relación entre el promedio regional en matemática y el gasto público en educación
primaria
Interpretación:
Es notoria la dispersión de los puntos en la Figura Nº3, al no contarse con la
información cuantitativa ya que el organismo encargado de publicar estos resultados
no publica la base de datos completa, pero es posible apreciar una relación
directamente proporcional entre las variables de estudio, en tal sentido se puede
aseverar que a mayor gasto público por alumno se espera un mayor promedio
regional, con un coeficiente de correlación lineal de 0.38 lo que nos indica que la
correlación entre dichas variables es baja ya que se encuentra en el intervalo de 0.2 y
0.4.
También podemos extraer de la escasa información publicada el coeficiente de
determinación, lo que nos ayuda a entender que el 62% del promedio regional es
explicado por el porcentaje de la población en extrema pobreza.
No es posible encontrar un modelo que logre explicar lo presentado en la Figura
Nº3 ya que no se dispone de la pendiente ni del punto de intercepción con el eje que
representa al promedio regional.
Figura Nº4 Relación entre el promedio regional en comprensión y el gasto público en educación primaria
Interpretación:
Es notoria la dispersión de los puntos en la Figura Nº4, al no contarse con la
información cuantitativa ya que el organismo encargado de publicar estos resultados
no publica la base de datos completa, pero es posible apreciar una relación
directamente proporcional entre las variables de estudio, en tal sentido se puede
aseverar que a mayor gasto público por alumno se espera un mayor promedio regional
en comprensión, con un coeficiente de correlación lineal de 0.26 lo que nos indica que
la correlación entre dichas variables es baja ya que se encuentra en el intervalo de 0.2
y 0.4.
También podemos extraer de la escasa información publicada el coeficiente de
determinación, lo que nos ayuda a entender que el 51% del promedio regional en
comprensión es explicado por el porcentaje de la población en extrema pobreza.
No es posible encontrar un modelo que logre explicar lo presentado en la Figura
Nº4 ya que no se dispone de la pendiente ni del punto de intercepción con el eje que
representa al promedio regional.
Figura Nº5 Puntaje promedio en Matemática según característica de la escuela
La Figura Nº5 nos ayudara a probar las siguientes hipótesis:
H0: La diferencia entre el puntaje promedio en Matemática de las escuelas
multigrado y completas no es estadísticamente significativa.
H1: La diferencia entre el puntaje promedio en Matemática de las escuelas
multigrado y completas es estadísticamente significativa.
Tabla Nº02
Estadísticos de contraste
PUNTAJE
U de Mann-Whitney ,000
W de Wilcoxon 15,000
Z -2,611
Sig. asintót. (bilateral) ,009
Sig. exacta [2*(Sig.
unilateral)] ,008b
a. Variable de agrupación: Tipo de escuela
b. No corregidos para los empates.
Interpretación:
Con un nivel de significancia del 0.009 se puede concluir que existe evidencia
estadística y usándose el estadístico no paramétrico a la U de Mann – Whitney, para
rechazar la hipótesis nula, en este sentido concluimos que la diferencia entre el
puntaje promedio de las escuelas multigrado y completas es estadísticamente
significativa.
De lo anterior es notorio que los puntajes promedio en matemática son más bajos
en las escuelas multigrados que en las escuelas completas.
Figura Nº6 Puntaje promedio en Comprensión según característica de la escuela
La Figura Nº6 nos ayudara a probar las siguientes hipótesis:
H0: La diferencia entre el puntaje promedio en Comprensión de las escuelas
multigrado y completas no es estadísticamente significativa.
H1: La diferencia entre el puntaje promedio en Comprensión de las escuelas
multigrado y completas es estadísticamente significativa.
Tabla Nº3
Estadísticos de contraste
PUNTAJE
U de Mann-Whitney ,000
W de Wilcoxon 15,000
Z -2,611
Sig. asintót. (bilateral) ,009
Sig. exacta [2*(Sig.
unilateral)] ,008b
a. Variable de agrupación: Tipo de escuela
b. No corregidos para los empates.
Interpretación:
Con un nivel de significancia del 0.009 se puede concluir que existe evidencia
estadística y usándose el estadístico no paramétrico a la U de Mann – Whitney, para
rechazar a la hipótesis nula, en este sentido concluimos que la diferencia entre el
puntaje promedio en comprensión de las escuelas multigrado y completas es
estadísticamente significativa.
De lo anterior es notorio que los puntajes promedio en comprensión son más bajos
en las escuelas multigrados que en las escuelas completas.
Figura Nº7 Puntaje promedio en Matemática según género
La Figura Nº7 nos ayudara a probar las siguientes hipótesis:
H0: La diferencia entre el puntaje promedio en Matemática de las alumnas y
alumnos no es estadísticamente significativa.
H1: La diferencia entre el puntaje promedio en Matemática de las alumnas y
alumnos es estadísticamente significativa.
Tabla Nº4
Estadísticos de contrastea
PUNTAJE
U de Mann-Whitney 4,000
W de Wilcoxon 19,000
Z -1,776
Sig. asintót. (bilateral) ,076
Sig. exacta [2*(Sig.
unilateral)] ,095b
a. Variable de agrupación: Tipo de escuela
b. No corregidos para los empates.
Interpretación:
Con un nivel de significancia del 0.076 se puede concluir que existe evidencia
estadística y usándose el estadístico no paramétrico para muestras independientes a la
U de Mann – Whitney, para no rechazar a la hipótesis nula, en este sentido se concluye
que la diferencia entre el puntaje promedio en Matemática de las alumnas y alumnos
no es estadísticamente significativa.
De lo anterior es notorio que los puntajes promedio en Matemática no se en cuenta
diferencias por el género de los alumnos.
Figura Nº8 Puntaje promedio en comprensión de lectura según género de los alumnos
La Figura Nº8 nos ayudara a probar las siguientes hipótesis:
H0: La diferencia entre el puntaje promedio en Comprensión lectora de las
alumnas y alumnos no es estadísticamente significativa.
H1: La diferencia entre el puntaje promedio en Comprensión lectora de las
alumnas y alumnos es estadísticamente significativa.
Tabla Nº5
Estadísticos de contrastea
PUNTAJE
U de Mann-Whitney 7,000
W de Wilcoxon 22,000
Z -1,149
Sig. asintót. (bilateral) ,251
Sig. exacta [2*(Sig.
unilateral)] ,310b
a. Variable de agrupación: Tipo de escuela
b. No corregidos para los empates.
Interpretación:
Con un nivel de significancia del 0.251 se puede concluir que existe evidencia
estadística y usándose el estadístico no paramétrico para muestras independientes a la
U de Mann – Whitney, para no rechazar a la hipótesis nula, en este sentido se concluye
que la diferencia entre el puntaje promedio en Comprensión lectora de las alumnas y
alumnos no es estadísticamente significativa.
De lo anterior es notorio que los puntajes promedio en Comprensión lectora no se
en cuentra diferencias por el género de los alumnos.
Los costos de las evaluaciones censales.
Los países en los que Wolff, L. 2007 realizó su investigación como son en Chile, Colombia, Honduras, Perú y Uruguay suministraron los datos en cuatro rubros generales:
Preparación de pruebas: análisis del currículo y definición de los objetivos educativos a
evaluar, elaboración de los ítems y del primer borrador de las pruebas, aplicación
piloto y retroalimentación, y preparación de la versión final de las pruebas, más no
costos de logística para su distribución ni impresión.
Aplicación de las pruebas: preparación del equipo central que supervisará la prueba
(incluyendo la contratación de supervisores locales, evaluadores y vigilantes de
pruebas) y recolección de datos.
Procesamiento y análisis: capacitación de personal, procesamiento de preguntas de
opción múltiple (por lo general mediante el procesamiento automático de datos),
corrección de preguntas abiertas, análisis de resultados y preparación de informes.
Difusión: impresión y difusión de documentos e informes.
Los estimados suministrados suelen no incluir la capacitación de maestros, el
desarrollo del currículo o la revisión de libros de texto en función de los resultados,
para efecto del presente artículo únicamente se centrará en el caso peruano, siendo
extraídos del estudio de Wolff, L. 2007, en sus documentos de trabajo titulados “Los
costos de las evaluaciones de aprendizaje en América Latina”.
En 2001 Perú evaluó a 34,000 estudiantes de cuarto y sexto de primaria y cuarto y
quinto grado de secundaria en Matemáticas y Comunicación.
En 2004 emprendió un programa muy ambicioso de pruebas, evaluando a un total de
70,000 estudiantes de segundo y sexto grado de primaria, como también de tercero y
quinto de secundaria, o 17,500 alumnos en cada grado. Las pruebas cubrieron
Matemáticas y Comunicación en todos esos grados, ciudadanía en sexto de primaria y
quinto de secundaria.
En el caso de lenguaje en sexto grado, también se aplicaron pruebas en dos lenguas
indígenas.
El costo total de evaluación en 2001 fue $1.7 millón; en 2004, $ 4.9 millones, más del
doble del monto que en el 2001. En 2004 se incluyó una tercera materia (ciudadanía), se
evaluó a más del doble de número de estudiantes, y se reportó el control de campo para
asegurar condiciones confiables y adecuadas para la aplicación de pruebas. El costo
promedio de evaluación por estudiante en el 2001 fue $ 52 y $ 70 en el 2004, en la
actualidad hay aproximaciones que por estudiante el costo es de $121, presupuestos
que como es de esperar no se encuentran al alcance de los investigadores.
Las evaluaciones en Perú, sobre todo en el 2004, fueron integrales y complejas. Se
evaluaron cuatro grados y tres materias, frente a uno o dos grados en el caso de los
otros países que proporcionaron datos. También se tomaron pruebas en lenguas nativas
extrayendo una muestra especial de escuelas bilingües. Se administraron cuestionarios a
estudiantes, padres y maestros. Los maestros recibieron cuestionarios sobre
“oportunidades de aprendizaje”, que preguntaban sobre tópico de matemáticas y
lenguaje que ellos realmente habían enseñado, y también se evaluaron sus propios
conocimientos de estas áreas. Se contrataron a terceros para la aplicación y corrección
de las pruebas.
Las preguntas abiertas a los estudiantes representaron entre 30% y 100% de los
ítems y fueron calificados dos veces para asegurar la confiabilidad. La prueba aplicada a
los maestros fue totalmente abierta. La aplicación de la prueba tomó 5 días. Se brindó
capacitación de 4 a 5 días a los aplicadores de los instrumentos.
La implementación de esta prueba era la principal actividad de la Unidad de Medición de
la Calidad Educativa. En ese tiempo, Perú estaba empezando su sistema de evaluación,
no contaba con un marco institucional y dependía mucho de los consultores. Tanto el
Banco Mundial como el Banco Interamericano de Desarrollo aportaron financiamiento
parcial. El costo total de la evaluación en el año 2004 que fue de $ 4.9 millones, fue
equivalente al 0.15% de los gastos en educación primaria y 0.13% de los gastos en
educación secundaria.
Frente a estas estadísticas en los gastos, existen fuentes no muy confiables que los
gastos en la actualidad han crecido exponencialmente, y al no encontrarse información
real y de fuentes confiables no se puede realizar un estudio más detallado respecto a
los demás años y concluir científica y técnicamente los costos versus la utilidad en el
aula del docente, encontrando correlaciones saltantes que puedan ayudar a mejorar el
modelo.
Conclusiones
A manera de conclusión es necesario entender que si bien es cierto el modelo empleado en
el estado peruano para medir la calidad de los aprendizajes de los estudiantes es el
denominado modelo de bajas consecuencias. Como se vio en los capítulos anteriores
en este modelo los resultados de las pruebas no tienen implicancias directas, sino que
se espera que sean utilizados por los diversos actores educativos para tomar
decisiones que lleven a mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje, pero por
otro lado la Ley de Reforma Magisterial (Artículo 24) establezca que la evaluación del
desempeño docente incluya la evaluación del progreso de los alumnos. Esto contradice
al enfoque de bajas consecuencias y lo señalado en el Marco de Buen Desempeño
Docente.
Por otro lado podemos concluir que en estas evaluaciones muestrales si bien el
rendimiento es bajo, tanto en relación con los niveles de logro esperados, como en la
comparación con otros países y que el logro de aprendizajes está distribuido de forma
inequitativa, pues los rendimientos más bajos los obtienen los estudiantes que
provienen de familias que viven en zonas rurales y hablan lenguas distintas del
castellano.
Al encontrar diferentes experiencias de nuestros países vecinos, algunas muy
creativas pero que para nuestra realidad y con un currículo en la que los procesos
educativos transmiten la desigualdad ,en palabras de Reimers (2000), por el acceso
diferencial a distintos niveles educativos para los pobres v/s los no pobres, el tratamiento
diferencial que se da en las escuelas a los distintos estudiantes, que da una mayor ventaja a los
estudiantes procedentes de sectores aventajados económica y socialmente, la segregación
social que se da en las escuelas ya que los estudiantes conviven y aprenden a relacionarse con
estudiantes de un nivel sociocultural similar, jugando en contra de los hijos de hogares de
menores ingresos a adquirir un capital social en forma de relaciones con personas con mayor
capital cultural y finalmente la no existencia de un proyecto educativo que trate directamente
la desigualdad como un problema que debe resolverse a esto se le suma la existencia de
creencias, valoraciones, ideologías conscientes o inconscientes que dan soporte a la
mantención de la desigualdad. Es por estas razones que el copiar una “receta” de la aplicación
de algún modelo en los países vecinos, debería ser muy bien estudiado más allá de los
resultados obtenidos por la aplicación de un excelente método estadístico y de análisis
técnico, si no en el aspecto social, cultural y político en el que se desarrolla nuestra realidad
peruana.
Se concluye exteriorizando la necesidad de difundir entre la comunidad educativa
expectativas precisas y detalladas de los rendimientos que deben lograr los estudiantes con
una implementación adecuada de un sistema de monitoreo de los procesos pedagógicos en las
aulas que retroalimente el currículo. Así, parte importante del plan de evaluaciones deberían
constituirlo evaluaciones muestrales que, acompañadas de cuestionarios detallados, permitan
recoger información sobre el contexto del estudiante, de modo que sea posible profundizar en
el conocimientos de los factores asociados al desempeño, su peso específico, y sus
interrelaciones en el logro de aprendizajes, debiendo formularse un plan de difusión de la
información generada por las evaluaciones que incluya el desarrollo de capacidades para su
uso adecuado. Este plan debe incluir a directores, docentes, padres de familia, autoridades
locales, regionales y del nivel central, y también a quienes elaboran los textos escolares y otros
materiales didácticos y propuestas pedagógicas, estimulando esto a la participación de
investigadores a fin de generar más conocimiento que ilumine la toma de decisiones, al
encontrarse toda la información ordenada y transparente para los diversos análisis, tanto de
carácter cuantitativo, cualitativo y sobre todo en el aspecto económico y en su impacto en la
comunidad y la sociedad.
Finalmente se concluye que es necesario elaborar y difundir documentos técnicos que
expliquen los fundamentos y propósitos de las evaluaciones, el marco muestral, los
procedimientos logísticos, las especificaciones de pruebas y los procedimientos para calcular
puntajes en las pruebas. Tal información es crucial, por un lado, para fortalecer la legitimidad
de las evaluaciones, pero, por otro, para investigadores y otros actores que quieran usar la
información en análisis particulares, y recibir las propuestas y correcciones que los
investigadores, universidades, colegios profesionales y comunidad interesada pueda formular
para la mejora del modelo, descartando toda inferencia política y/o partidaria de los gobiernos
de turno o de los capitales que financias estas importantes actividades.
Bibliografía consultada.
Cueto, S. (2007). Las evaluaciones nacionales e internacionales de rendimiento escolar en el Perú: Balance y perspectivas. Investigación, políticas y desarrollo en el Perú, 405-455.
Lozada Pereira, B. Y. (2014). Políticas Educativas para el siglo XXI1. Estudios Bolivianos, 73.
Mella, O., & Ortiz, I. (1999). Rendimiento escolar. Influencias diferenciales de factores externos e internos. Revista latinoamericana de estudios educativos, 29(1), 69-92.
Mizala, A., & Romaguera, P. (2002). Evaluación del desempeño e incentivos en la educación chilena. Cuadernos de economía, 39(118), 353-394.
Ravela, P. (2010). ¿Qué pueden aportar las evaluaciones estandarizadas a la evaluación en el aula? Documento de Trabajo N, 47.
Ravela, P., Arregui, P., Valverde, G., Wolfe, R., Ferrer, G., Martínez Rizo, F., ... & Wolff, L. (2008). Las evaluaciones educativas que América Latina necesita. RIEE. Revista Iberoamericana de Evaluación Educativa.
Wolff, L. (2007). Los costos de las evaluaciones de aprendizaje en América Latina. Documentos de Trabajo, (38).
