Análisis de bases de datos internacionales sobre el rendimiento educativo. Evidencias a partir de los resultados en PISA, TIMS y PIRLS

Abstract

Bajo el marco teórico común de la función de producción educativa y el análisis de los factores determinantes del rendimiento académico, el principal propósito de esta Tesis doctoral es realizar tres estudios empíricos sobre distintos aspectos relevantes del sistema educativo español a partir de la información proporcionada por las muestras españolas correspondientes a las bases de datos internacionales de referencia en el contexto de la educación secundaria, PISA, y primaria, TIMSS y PIRLS. Con este fin, se abordan fenómenos educativos de gran relevancia en el ámbito educativo como son el problema de la repetición de curso en la educación secundaria, o los factores explicativos del bajo rendimiento en matemáticas y el fenómeno de la resiliencia académica en educación primaria. En los dos primeros capítulos aplicamos una metodología basada en regresiones multinivel, que permiten tener en cuenta el carácter anidado de los datos disponibles, al referirse a unidades de análisis (estudiantes) que pertenecen a grupos (aulas y/o escuelas). En el tercer capítulo se aplica como herramienta de análisis el promediado bayesiano de modelos (BMA), con la que resulta posible considerar la incertidumbre del proceso de selección del modelo respecto a todas las posibles alternativas que pueden incluirse como variables explicativas. Los resultados obtenidos confirman algunas evidencias ya conocidas para la enseñanza secundaria y añaden otras cuestiones específicas para el caso de primaria que pueden resultar útiles para el diseño de la política educativa.

Under the common theoretical framework of the educational production function and the analysis of the determinants of academic performance, the main purpose of this PhD thesis is to conduct three empirical studies on different relevant aspects of the Spanish educational system. To do this, we rely on the data available for Spanish representative sample of students participating in the most relevant international large-scale assessments for secondary education (PISA), and primary education, TIMSS and PIRLS. Thus, educational phenomena of great relevance in the field of education are addressed, such as the problem of grade repetition in secondary education, the explanatory factors of low performance in mathematical competence or the phenomenon of academic resilience in primary education. In the first two chapters, we apply a methodology based on multilevel regressions, which allow us to take into account the nested nature of the available data, when referring to units of analysis (students) that belong to groups (classrooms and/or schools). In the third chapter we apply Bayesian Model Averaging (BMA), which makes it possible to consider the uncertainty of the model selection process with respect to all possible alternatives that can be included as explanatory variables. The results obtained confirm some evidence already well-known for secondary education and add other issues specific for primary education that may be useful for the design of educational policy.