Introducción

Pese a las continuas reformas educativas y a las diversas modificaciones de los planes y programas de estudio en la educación básica en México desde los años 90, los resultados educativos a mediados de las primeras décadas del siglo XXI mostraban no solo bajos indicadores de aprovechamiento, sino también indicios de desigualdad de acuerdo con el contexto socioeconómico de procedencia de la comunidad estudiantil. Dichos resultados mostraron diferencias sustanciales entre los desempeños que obtiene el estudiantado de alto nivel económico y los obtenidos por sus contrapartes que proceden de sectores desfavorecidos; tales resultados evidenciaron que, en la educación básica mexicana, el contexto educativo es un predictor importante del desempeño escolar (^{Blanco, 2017}; ^{Carvallo, 2006}; ^{Carvallo, Caso y Contreras, 2007}; ^{Vázquez-Chagoyán, 2005}).

Los resultados educativos en diferentes evaluaciones aún reflejan que el alumnado de contextos rurales y de los sistemas de educación indígena obtiene los peores indicadores de logro educativo, en contraste con el alumnado de escuelas privadas, que obtienen mejores indicadores de logro académico. Estos resultados educativos se deben, más bien, a las diferencias en las oportunidades educativas, a las diferencias en las condiciones instruccionales de aprendizaje y a las brechas socioeconómicas y de capital cultural del origen del estudiantado.

Las evaluaciones nacionales sobre desempeño académico en educación básica en México, con la prueba de Evaluación Nacional del Logro Académico en Centros Escolares (ENLACE), mostraron que las escuelas Privadas obtuvieron resultados significativamente superiores a las escuelas Indígenas, Generales y CONAFE, en el tercer, cuarto, quinto y sexto de primaria (^{Secretaría de Educación Pública [SEP], 2013}), y reflejaban un panorama más general y a la vez diferenciado de los resultados de aprendizaje por contexto, en indicadores de logro por asignaturas, y los niveles de logro alcanzados en cada asignatura. Asimismo, la aplicación del Plan Nacional para la Evaluación de los Aprendizajes (PLANEA) entre 2015 y 2018, también evidenció estos resultados desiguales tomando en cuenta el contexto de procedencia (^{Instituto Nacional para la Evaluación de la Educación [INEE], 2016}).

En ambos casos, los indicadores más bajos corresponden al alumnado que procede de contextos sociodemográficos más desfavorecidos, principalmente de escuelas indígenas y comunitarias de las zonas rurales, mientras que el de escuelas privadas, es el que obtiene mejores resultados en dichas evaluaciones.

El objetivo de este estudio fue someter a prueba dos modelos jerárquicos multinivel para explicar el desempeño académico en Comprensión Lectora y en Matemáticas del estudiantado que había concluido el 6to grado de primaria y que proviene de dos contextos socioeconómicos: instituciones privadas de estatus económico alto e instituciones públicas de zonas rurales de población indígena, en Morelos y Sonora, México. Morelos es un Estado de la región centro sur de la República Mexicana y Sonora es un Estado de la región noroeste.

Los modelos jerárquicos incluyen un modelo nulo (intercepto), un modelo predictivo de variables de estudiantes (edad, sexo, grado escolar, calificación del maestro), escuela (grupo y escuela de procedencia), familia (grado escolar del padre o de la madre; vive con ambos padres, otro adulto con quien vive; número de horas en que la madre trabaja fuera del hogar) y un modelo de contextos (contexto de procedencia).

En Morelos, la muestra de estudiantes del contexto rural indígena proviene de la localidad de Xoxocotla, Municipio de Puente de Ixtla, de la localidad de Cuentepec del Municipio de Temixco, al sur del Estado. En Sonora, la muestra de estudiantes del contexto rural indígena proviene de las localidades de Loma de Bacum y Loma de Guamuchil en la Región Yaqui, en el sur del Estado de Sonora. La escuela privada en Morelos está ubicada en la zona norte del Municipio de Cuernavaca, y la escuela privada en Sonora está ubicada en la zona norponiente del Municipio de Cajeme, Ciudad Obregón.

Este trabajo fue realizado en el marco de un proyecto de investigación financiado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología de México (CONACYT), cuya vigencia fue del 15 de marzo de 2012 al 14 de marzo de 2016. La investigación fue realizada en el periodo comprendido entre junio de 2014 y diciembre de 2015.

Referente teórico

El contexto de procedencia del alumnado (condiciones económicas, culturales y acceso a la salud, la educación y los recursos tecnológicos de las familias de origen), así como el contexto de su comunidad influyen en el aprendizaje y en el logro académico. Desde el famoso informe ^{Coleman (Coleman, et. al, 1966}) se han realizado diversos estudios e informes en los cuales, el contexto de origen del estudiantado explica de forma significativa el logro educativo.

Estudios con evaluaciones a gran escala en México y en otros países latinoamericanos respecto a resultados de aprendizaje, medidos como logro educativo, por ejemplo, las pruebas Programme for International Student Assessment (PISA); Exámenes para la Calidad y el Logro Educativo (EXCALE), y las evaluaciones Segundo Estudio Regional Comparativo y Explicativo (SERCE) y Tercer Estudio Regional Comparativo y Explicativo (TERCE) han evidenciado que el contexto de procedencia del alumnado es un predictor importante del desempeño escolar, y que a mayor nivel socioeconómico se tiene un mejor indicador de logro educativo, debido a que el estudiantado de los contextos más favorecidos disponen de mayores oportunidades de aprendizaje y de capital cultural (^{Alanís, Ávila y Lerma, 2009}; Blanco, 2017; ^{Backhoff, 2011}; ^{Backhoff, Andrade, Peón, Sánchez y Bouzas, 2006}; ^{Backhoff, Sánchez, Peón y Andrade, 2010}; Backhoff, Andrade, Sánchez y Peón, 2008; ^{Cervini, 2002}).

Sin embargo, se debe tomar en cuenta que el contexto de procedencia por sí mismo no explica de forma directa el logro educativo individual, puesto que diversas escuelas o algunos o algunas estudiantes de contextos sociodemográficos pobres o desfavorecidos, pueden presentar altos indicadores de logro educativo, y escuelas o el alumnado de contextos socioeconómicos altos podrían presentar bajos indicadores de logro educativo, siendo factores relevantes para el desempeño educativo; el apoyo, las expectativas educativas y el interés de la familia (^{Bazán, Urbina, Domínguez, Mansillas y Gómez, 2011}; ^{Castro, Lubker, Bryant y Skinner, 2002}; ^{Mella y Ortíz, 1999}; ^{Reese, Mejía y Ray, 2012}).

En este estudio se utiliza el análisis jerárquico multinivel. Esta metodología de análisis de regresión está basada en la concepción de que las personas que conforman una muestra están agrupadas y anidadas respecto a un grupo en particular, el cual está conformado por personas que comparten algún rasgo distintivo o una zona geográfica común. La agrupación en una zona geográfica específica sugiere efectos de variables a nivel individual y grupal sobre una variable dependiente, efectos que, en un análisis de regresión lineal simple, no se verían explícitamente reflejadas; cuya significatividad formal debe ser igual o menor a 0,05.

Los modelos de regresión multinivel asumen que los datos están organizados por estratos con solo una variable dependiente en el nivel de alumnos y distintas variables explicativas en diversos niveles, y que pueden variar aleatoriamente en el segundo nivel. Un ejemplo es la siguiente fórmula donde se muestra una variable dependiente , el valor del intercepto en el segundo nivel y su componente de error, y , respectivamente; la pendiente de una variable independiente y su componente de error .

En el contexto mexicano se han reportado diversos estudios utilizando modelos jerárquico multinivel para estimar el efecto de variables a nivel individual, a nivel escuela, contexto sociocultural, etc., sobre indicadores de logro académico en diversos niveles y contextos educativos (Blanco, 2017; ^{Carvallo, et al., 2007}; Hernández y Bazán, 2016; ^{Hernández, 2018}). Asimismo, ^{Cueto, León, Muñoz y Rosales (2016}) ha reportado el uso de análisis jerárquico multinivel para explicar el efecto de diversas variables predictoras sobre el logro en lectura de estudiantes de Perú en la prueba PISA 2009.

Método

Resultados

En la Tabla 4 se muestran los resultados el análisis jerárquico multinivel para los resultados de Competencia lectora, donde se incluyen algunas variables de nivel individual y otras de nivel grupal.

Para el análisis fueron sugeridos dos modelos, además del modelo del intercepto. El primero de ellos se denomina modelo predictivo, el cual incluye las variables personales y escolares, así como y las calificaciones en Español y Matemáticas. Este modelo intenta predecir los resultados en Competencia lectora basándose en variables individuales y en las calificaciones escolares de Español y Matemáticas. El segundo, y último modelo, es denominado modelo contextos, ya que considera variables de contexto de procedencia del estudiante. La variable de referencia es Urbano-pública por cuanto el contexto de escuelas privadas y rurales indígenas es codificado para ser comprendido. Otra variable dicotómica fue sexo, donde el valor de referencia es masculino.

Los resultados obtenidos muestran que la media de los sujetos de toda la muestra en la Competencia lectora es 69.15 puntos. Este modelo permite calcular la variabilidad explicada por las escuelas y por los individuos; en ese sentido, la varianza al nivel del estudiantado es significativamente grande y es el principal componente de la varianza total, lo que se confirma por la variabilidad relativamente baja que explican las escuelas, todo ello en el modelo de desempeño en la Competencia lectora.

En el Modelo Predictivo, las únicas variables independientes significativas son el Grado Escolar de los Padres o Madres y las Calificaciones que obtuvo el estudiante en las asignaturas de Español y de Matemáticas. La varianza total de dicho modelo es menor que el anterior, aunque la variabilidad al nivel de las escuelas mantiene un porcentaje reducido de la variabilidad para explicar los resultados.

Finalmente, el Modelo Contextos tiene un intercepto positivo, pero que no es significativamente formal, esto demuestra que no existen diferencias relevantes para el estudiantado en torno a la media o intercepto de Competencia lectora. La inclusión de los Contextos Privado y Rural resulta en diferencias significativas asociadas con un valor negativo para el coeficiente del Contexto Rural, en tanto que del Privado asumió un valor positivo; este resultado coincide con varios hallazgos reportados en las evaluaciones a gran escala a nivel nacional e internacional. Por otro lado, tanto la influencia de las Calificaciones como la variable Sexo resultan estadísticamente significativas. El Sexo es particularmente relevante debido a que cuando en el Modelo se incluye el Contexto de Procedencia en los análisis predictivos, las Mujeres en promedio obtuvieron 10 puntos por encima de la calificación de los Hombres en Competencia lectora, siendo un resultado formalmente significativo.

El análisis multinivel de la Competencia Matemáticas se muestra en la Tabla 5; en dicha tabla se analizaron los resultados de Matemáticas en Sexto Grado, las variables que participaron en los modelos son las mismas que en el caso de la Competencia lectora. Nuevamente, los análisis realizados consistieron en tres modelos: el Modelo del Intercepto, que sirve de base para realizar comparaciones a nivel de la varianza del nivel del alumnado y el de las escuelas; el Modelo Predictivo, y el Modelo de Contextos, ambos explicados previamente.

El Modelo del Intercepto muestra que el valor de este último es relativamente bajo, aunque estadísticamente significativo. La varianza explicada al nivel de las escuelas en la Competencia matemáticas es, claramente, mucho menor que la exhibida en Competencia lectora. Sin embargo, el tamaño de la varianza individual, la del alumnado, es profusamente más grande: prácticamente el doble de variación de lo que puede explicar la escuela.

El Modelo Predictivo muestra que pese a tener un intercepto mayor que el modelo preio, este no es estadísticamente significativo puesto que de las variables consideradas para el esquema multinivel solamente dos de ellas resultaron significativas; tanto Grado Escolar del Padre o la Madre al igual que Calificación Promedio en Matemáticas mostraron una asociación positiva con Competencia matemáticas. Esto significatividad de variables no modifica la varianza total del Modelo del Intercepto, donde hay un incremento en la variabilidad entre escuelas y una disminución de la misma al nivel del alumnado, lo que sugiere que hay un mayor poder de explicación de la variabilidad gracias a algunas de las características analizadas de la escuela.

Finalmente, el Modelo Contextos, tiene un intercepto mayor y estadísticamente significativo; sin embargo, del grupo de variables individuales que son significativas en el aporte del modelo, en el Grado que cursa el estudiante y en la Escolaridad de los Padres predijeron significativamente, pero de manera negativa, el logro en matemáticas. La Calificación Escolar de matemáticas deja de ser significativa y el único contexto que resulta significativo es el Rural-Indígena, que tiene un valor negativo, lo cual indica que el estudiantado procedente de este contexto reporta en promedio valores por debajo de los obtenidos del alumnado de los contextos urbano y privado. La varianza total de este tercer Modelo (Contextos) muestra una disminución significativa que se presenta claramente en la variabilidad de las escuelas, debido a que la consideración del Contexto en el modelo es mayor que el de las escuelas. Finalmente, la varianza al nivel del estudiantado muestra cambios marginales.

En general, aunque los principales resultados obtenidos destacan lo señalado en otras investigaciones respecto a la potencial ventaja o superioridad de las escuelas privadas sobre las escuelas rurales e indígenas (Backhoff, et al., 2006; ^{Backhoff, et al., 2008}; Backhoff, et al., 2010; ^{Carvallo, 2006}; Carvallo, et al., 2007), cabe señalar que en el presente trabajo las calificaciones en las asignaturas de Español y Matemáticas juegan un papel muy importante en la predicción de los resultados obtenidos. Si bien es cierto que la asignatura de Español es sumamente permeable a los efectos socioeconómicos y culturales, el rendimiento en Matemáticas depende casi enteramente de lo que ocurre en el aula.

El impacto del llamado capital cultural y el contexto (y/o tipo de escuela) se traduce en mayores oportunidades de acceso a las influencias culturales, mejores oportunidades de aprendizaje y de un contexto facilitador (SEP, 2006), incluso para el propio desarrollo de las capacidades y aptitudes, lo que sugeriría, concretamente, la importancia de mayor estimulación de habilidades y competencias que están en su base y en su desarrollo. Para ^{Gagné (2010}), los procesos de transformación de las potencialidades intelectuales en competencias en áreas concretas (por ejemplo, las enmarcadas en el currículo escolar) implican el componente llamado “inversión”, que refiere tanto a aspectos económicos y culturales (por ejemplo, estructura, dinámicas y posibilidades de la escuela y de la familia) como personales (tiempo invertido, perseverancia, motivación, etc.), y en particular, involucra los “catalizadores ambientales” que, a su vez, están directamente relacionados con las condiciones del contexto escolar y familiar.

Los datos de esta investigación corroboran los hallazgos de estudios realizados en el nivel de la educación básica en México, que señalan al contexto socioeducativo (que integra una diversidad de factores económicos, culturales, y de acceso a una diversidad de alternativas educativas no circunscritas necesariamente a la escuela) como un generador de desigualdades en el alumnado y, consecuentemente, como un predictor importante del logro académico, con menor impacto en áreas del conocimiento que depende, en gran medida, de las prácticas pedagógicas y de lo que se pueda hacer, estrictamente, al interior de la escuela.

Conclusiones

Los modelos jerárquicos multinivel realizados, controlando el efecto del contexto de procedencia, muestran que los desempeños del alumnado en nuestra evaluación de competencia lectora y matemáticas están explicados en mayor medida, por las diferencias individuales. Sin embargo, y pese al efecto de las diferencias individuales, en términos más generales, nuestros datos evidencian que el desempeño en evaluaciones de logro es sensible al tipo de contexto de procedencia. Lamentablemente, tanto en evaluaciones a gran escala de aprendizajes en México, como de habilidades y conocimientos generales que es la prueba PISA, y en las valoraciones que hemos desarrollado en nuestro proyecto, el alumnado de escuelas rurales y del sistema indígena es el que presenta los peores resultados de logro.

Aunque no existen medidas directas en la presente investigación del capital cultural de las familias y las escuelas involucradas en el estudio, la caracterización del contexto de procedencia permite suponer la existencia de diferencias marcadas en este sentido, por lo que se han tomado como indicadores del nivel socioeconómico, como expresión de este. El contexto sociodemográfico puede estar incidiendo en el logro, independientemente de la entidad estatal (Morelos o Sonora): en aquellos contextos más desfavorecidos, enmarcados en las zonas rurales donde se ubican las escuelas del sistema indígena y las Telesecundarias en regiones de las etnias indígenas, los indicadores de desempeño académico pueden ser más bajos que en los restantes contextos.

Sin embargo, estos datos descriptivos deben ser tomados con precaución y ahondar en estudios con otras formas de valoración de lo aprendido en el sexto grado de primaria, para ello debe profundizarse en el efecto diferencial de variables personales una vez controlado el efecto que tienen las variables de contexto sobre el logro académico (^{Cueto et al., 2016}; ^{Hernández y Bazán, 2016}; ^{Hernández y González-Montesinos, 2011}); a través del control que las brechas en los resultados educativos de contextos de procedencia se incrementen debido a que el estudiantado indígena no es evaluado en su primera lengua (^{Backhoff, Solano, Contreras, Vázquez y Sánchez, 2015}; Blanco, 2017).

Asimismo, una limitación de este estudio, que deberá ser mejorada en futuros análisis, es la bondad de ajuste del modelo de validez de constructo para la valoración de los aprendizajes esperados en matemáticas y, con mayor número de tareas o ítems por cada competencia. Como conclusiones derivadas de los resultados de este estudio, se podrían señalar algunos aspectos importantes:

1. El Contexto de Procedencia puede ser determinante tanto de los indicadores de logro académico como del aprendizaje mismo, y del tipo de relaciones entre diferentes factores asociados al logro académico, siempre con ventaja a favor del alumnado de escuelas Privadas; por el contrario, el estudiantado de escuelas o Telesecundarias Rurales en zonas indígenas o del sistema indígena, los que obtienen los peores resultados tanto en Comprensión lectura como en Matemáticas.

2. Los análisis realizados con modelo jerárquico multinivel nos indican que los desempeños de los estudiantes, al término del Sexto Grado de primaria, están explicados en mayor medida por las diferencias individuales, dado que podría darse que, en escuelas Privadas, existan escolares que obtuvieron bajos niveles de desempeño, y en escuelas Rurales, existan estudiantes que hayan logrado altos niveles de desempeño.

3. El mayor Grado de Escolaridad del Padre o la Madre predice de manera significativa el logro académico, de manera positiva en Comprensión Lectora y de manera negativa en Matemáticas. Pero, cuando se controla el Contexto de procedencia se incrementa el valor negativo de su efecto, siendo significativo solo en Matemáticas.

4. El Sexo es una variable que predice de manera significativa solamente en Comprensión lectora, cuando se controla el Contexto de Procedencia. Independientemente del Estado y del Contexto de Procedencia, las mujeres pueden obtener mejor logro académico en evaluaciones de Comprensión lectora.

5. Cuando en los modelos de predicción se emplearon las calificaciones anuales obtenidas en las asignaturas de Español y de Matemáticas, se demostró que ambas calificaciones predicen significativamente el logro en Comprensión lectora; sin embargo, en el caso de Matemáticas, solamente la calificación anual en Matemáticas contribuyó de manera relevante.

6. Las estrategias para enfrentar las desigualdades del logro académico, según la variable contexto de origen de las escuelas, implica esfuerzos desde los niveles de las políticas públicas de educación; mejoras en las oportunidades educativas a nivel regional y local; las mejoras a nivel de escuela (en lo tocante a las condiciones básicas para la enseñanza y el aprendizaje, la infraestructura, hasta la gestión escolar); y el fortalecimiento de las habilidades y competencias básicas a nivel del alumnado; la participación de las familias y la comunidad en los procesos educativos; así como el involucramiento del profesorado para mejorar las oportunidades para el aprendizaje del alumnado, por citar algunas estrategias o tomas de acción.