Centro de investigación de la universidad del pacífico

C E N T R O D E I N V E S T I G A C I Ó N D E L A U N I V E R S I D A D D E L PA C Í F I C O

La heterogeneidad del impacto de la educación inicial sobre el rendimiento escolar en el Perú

Arlette BeltránJanice Seinfeld

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 que aproximan la heterogeneidad

Lengua materna: aproxima etnia 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

Output: Rendimi

ento educativ

o

Insumos de oferta:- Hardware

· Infraestructura del colegio

· Aulas suficientes

· Mobiliario de calidad

· Acceso a Internet

- Software· Gestión de la

educación- Profesores· Calidad del

docente

Insumos de

demanda:· Convivencia

conyugal· Educación de

los padres· Lengua de los padres

· Ingresos de la familia· Gasto

destinado a educación· Tiempo

dedicado a educar

· Actividad económica

. Asistencia Educación

Inicial

5

Woeβman, 2003; Hanushek y Raymond, 2004; Woeβman y Hanushek, 2009

Rendimiento escolar

ECE 2008 (muestra controlada: 1694 colegios, 7% del total)

DatoRendimiento en LM Rendimiento en CL

< a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2< a Nivel

1Nivel 1 Nivel 2

% de niños 47.7% 39.8% 12.5% 23.4% 51.0% 25.6%

0.1

.2.3

.4

-5 0 5

Medida en matemáticas Medida en Comprensión L.

Rendimiento en matemáticas y comprensión lectora: por niveles

Distribución Kernel de la MEDIDA RASCH para LM y CL

6

• La medida de LM más concentrada que la de CL.

• Ambas distribuciones centradas en el nivel 1.

El efecto de la Asistencia a EI

InicialRendimiento en LM Rendimiento en CL

< Nivel 1

Nivel 1 Nivel 2 < Nivel

1 Nivel 1 Nivel 2

AsistióSí 44% 42% 14% 19% 52% 29%

No 62% 31% 7% 45% 46% 9%

Asistencia a inicial vs. rendimiento (en niveles)

Asistir a EI mejora el rendimiento en la escuela del niño o la niña promedio, principalmente en Comprensión Lectora.

7

Aproximaciones de heterogeneidad:Efecto de la Lengua Materna

8

Categoría Rendimiento en Matemáticas Rendimiento en CL

< a Nivel 1

Nivel 1 Nivel 2 < a Nivel

1 Nivel 1 Nivel 2

Solo castellano 45% 41% 14% 21% 51% 28%

Castellano y Otra 75% 20% 5% 55% 41% 4%

Sólo castellano

Asistió

Sí 43% 43% 14.2% 18% 52% 29.9%

No 61% 32% 7.4% 44% 47% 9.1%

Castellano y Otra

Sí 77% 19% 4.0% 57% 39% 3.7%

No 72% 23% 5.8% 53% 42% 4.8%

Asistencia a inicial vs. rendimiento (en niveles), según lengua maternaEn 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.

Aproximaciones de heterogeneidad: Área geográfica

9

ÁreaRendimiento en LM Rendimiento en CL

< a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2 < a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2

Urbano 38% 46% 16% 10% 53% 37%

Rural 65% 29% 6% 46% 48% 6%

Urbano

Asistió

Sí 35% 47% 17% 8% 52% 39%

No 52% 38% 10% 23% 55% 22%

RuralSí 64% 30% 6% 43% 50% 7%

No 65% 29% 6% 52% 44% 5%

Asistencia a inicial vs. rendimiento (en niveles), según área geográficaEn 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.

Aproximaciones de heterogeneidad:Ecorregión

10

EcorregiónRendimiento en LM Rendimiento en CL

< a Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2 < a

Nivel 1 Nivel 1 Nivel 2

Costa 44% 42% 14% 16% 53% 31%

Yunga 46% 41% 13% 25% 52% 23%

Quechua 51% 37% 12% 32% 46% 22%

Suni y Puna 64% 31% 5% 43% 47% 10%

Selva Alta 57% 39% 4% 36% 52% 12%

Selva Baja 84% 15% 0% 63% 35% 2%

Rendimiento en LM y CL, según área geográficaEn porcentaje de niños

11

94%86%

76% 74%

91% 87%

0.99 0.93 0.83

0.45 0.42

-0.33

1.92

1.55 1.44

0.94 0.82

0.07

-0.50

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%

100%

Costa Yunga Quechua Suni y Puna Selva Alta Selva Baja

% asistencia Promedio MR Matemáticas Promedio MR CL

Tasa de asistencia Medida RASCH

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).

Aproximaciones de heterogeneidad:Ecorregión

Aproximaciones de heterogeneidad: Nivel de pobreza

12

Nivel de pobrezaRendimiento en LM Rendimiento en CL


Pobre extremo 75% 20% 5% 61% 35% 4%

Pobre no extremo 59% 35% 6% 44% 52% 5%

No pobre 42% 43% 15% 16% 52% 32%

Rendimiento en LM y CL, según nivel de pobreza

47%

81%93%

0.210.42

1.04

0.370.72

1.93

0

0.5

1

1.5

2

2.5

0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%

100%

Pobre extremo Pobre no extremo No pobre


Tasa de asistencia MedidaRASCH

Tasa de asistencia a inicial versus Medida RASCH promedio, por nivel de pobreza

Aproximaciones de heterogeneidad:Nivel de pobreza

13

Nivel de pobreza % de instituciones de EI públicas sobre el total

% de PRONOEI sobre total de EI públicas

Pobre extremo 100% 51%

Pobre no extremo 97% 50%

No pobre 46% 30%

Composición de la oferta educativa de EI según gestión, según nivel de pobreza distrital

Determinantes de demanda:Nivel educativo de los padres

14

% de niños cuyo jefe de familia tiene NE máximo alcanzado:

Inicial Primaria SecundariaSuperior no

Univ.Superior Univ.

Pobre extremo 86% 14% 0% 0% 0%

Pobre no extremo 55% 45% 0% 0% 0%

No pobre 4% 21% 51% 17% 7%

Castellano 13% 24% 43% 14% 5%

Castellano y otra 59% 29% 10% 0% 1%

Rural 37% 46% 16% 1% 0%

Urbano 2% 13% 56% 21% 8%

62%

87%96% 97% 95%

0.170.59

1.021.43

1.80

0.420.99

2.022.54

3.11

00.511.522.533.5

0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%

100%

Inicial Primaria Secundaria Superior no univ. incompleta

Superior no univ. completa


Tasa de asistencia MedidaRASCH

Asistencia a EI versus rendimiento en matemáticas y CL, según nivel educativo máximo del jefe de hogar (promedio distrital)

Determinantes de demanda:Peer group effects – repitentes en el

grado15

Porcentaje de repitentes

Rendimiento en LM Rendimiento en CL


Entre 0 y 25% 42% 43% 15% 16% 52% 33%

Entre 25 y 50% 66% 29% 5% 44% 50% 6%

Más de 50% 61% 32% 7% 46% 47% 6%

% repitentes en segundo grado

De 0 a 25% De 25% a 50% Más de 50%

Pobre extremo 27% 52% 21%

Pobre no extremo 33% 52% 15%

No pobre 81% 13% 6%

Castellano 73% 18% 8%

Castellano y otra 39% 36% 25%

Rural 42% 37% 22%

Urbano 90% 9% 1%

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

Determinantes de demanda:Actividad económica de la familia

16

76%

94%

6%

37%

6%16%

0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%

100%

MO no calificada MO calificada

% asistencia % Nivel 2 CL % Nivel 2 Matemáticas

Asistencia y porcentaje de niños que alcanza el nivel 2 en LM y CL, según predominancia de mano de obra en el

distrito

Trabajo predominante

Pobre extremo MO No Calificada (98%) Pobre no extremo MO No Calificada (93%) No pobre MO Calificada (82%) Castellano MO Calificada (70%) Castellano y otra MO No Calificada (71%) Rural MO No Calificada (69%) Urbano MO Calificada (90%)

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 grupos tradicionalmente marginados.

Determinantes de oferta:Hardware: Infraestructura del colegio

17

56% 57% 53%

65%56% 56%

36% 35% 33%41%

48% 47%

82% 83%78%

92%

81% 81%

49% 52% 52%

63%72% 71%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Presencia de conexiones eléctricas

Conexión a red pública de agua

potable

Presencia de servicios higiénicos

Conexión a internet Presencia de libros de consulta de comunicación

Presencia de libros de consulta de matemáticas

% Nivel 1-2 Mate, Sí presenta % Nivel 1-2 Mate, No presenta % Nivel 1-2 CL, Sí presenta % Nivel 1-2 CL, No presenta

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 mejor infraestructura tiene un impacto positivo en el rendimiento académico en ambas pruebas.

Determinantes de oferta:Infraestructura del colegio – Ecorregión

18

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Costa Yunga Quechua Suni y Puna Selva alta Selva Baja

Presencia de conexiones eléctricas Conexión a red pública de agua potable

Presencia de servicios higiénicos Conexión a internet

Presencia de libros de consulta de comunicación Presencia de libros de consulta de matemáticas

Presencia de distintas variables de oferta según ecorregión

(en porcentaje de colegios que cuentan con el factor)

La presencia de factores de infraestructura es menor en las ecorregiones más alejadas de la Costa.

Determinantes de oferta:Infraestructura del colegio – Lengua Materna

19

84%

60%

80%

46%

95% 90%

49%

6%

56%

35%

57%

36%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

Castellano Castellano y otra




Presencia de distintas variables de oferta, según lengua materna del niño

La presencia de factores de infraestructura es menor para los colegios cuyos alumnos tienen como lengua materna castellano y otra.

Determinantes de oferta:Infraestructura del colegio - Pobreza

20

0%

20%

40%

60%

80%

100%

No pobre Pobre no extremo Pobre extremo




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 infraestrcutra es menor mientras mayor sea el nivel de pobreza distrital.

Determinantes de oferta:Software: Gestión de la IE

21

Gestión del colegio

Rendimiento en Matemáticas Rendimiento en CL

< a Nivel 1

Nivel 1 Nivel 2< a Nivel

1Nivel 1 Nivel 2

Privado 32% 48% 20% 5% 47% 48%

Público 59% 34% 7% 36% 53% 11%

Rendimiento en LM y CL, según gestión del colegio(en porcentaje de niños)

El rendimiento en ambas pruebas es menor en instituciones públicas respecto al de su par privado.

Determinantes de oferta:Profesores: calidad docente

22

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

3.00

3.50

0.00 0.59 0.83 1.00

Me

did

a R

AS

CH

Promedio MR Matemáticas Promedio MR CL

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

0.00 0.65 0.80 0.88 0.91 0.95 0.98

Me

did

a R

AS

CH

Promedio MR Matemáticas Promedio MR CL

La relación positiva entre el nivel educativo de los profesores y el rendimiento se hace más notoria en el caso de instituciones privadas.

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)

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