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María Castro Morera, Covadonga Ruiz de Miguel, Esther López Martín
El presente trabajo estudia los factores que influyen en la pauta de crecimiento de los centros educativos y que están vinculados a las características del diseño longitudinal. En primer lugar, se investiga la inclusión, como predictor de la tasa de crecimiento individual, del nivel inicial de conocimientos de los alumnos. El nivel inicial de conocimientos de los alumnos posibilita el control de los efectos no deseados de la regresión estadística en la clasificación de los centros educativos. Esto es posible gracias a las cuatro ocasiones de medida que incluye el diseño de esta investigación. Ambos problemas se trabajan en un conjunto de resultados de rendimiento en matemáticas de tres cohortes paralelas de un total de 153 centros educativos y 6.689 estudiantes que se corresponden con tres segmentos del sistema educativo español (último ciclo de Primaria y la Educación Secundaria Obligatoria) en el contexto de un diseño longitudinal con cuatro medidas en dos cursos académicos. Los resultados muestran que la no consideración del efecto de regresión provoca una clasificación inadecuada de los centros de enseñanza en los niveles iniciales y en las tasas de crecimiento, si bien es cierto que tiene poco impacto (aunque significativo) en los valores medios que caracterizan al conjunto de los centros. Esta inadecuación en la clasificación de los centros tiene especial relevancia si los índices de valor añadido y tasas de crecimiento se emplean para el establecimiento de planes de mejora o para el reconocimiento, positivo o negativo, de las actuaciones de los centros
This paper studies main elements that affects to school growth models linked to longitudinal design features. First, we include student knowledge initial status as predictor of student growth rate. In doing this, it is possible to control unpleasant effects of statistical regression on school rankings.That problem is studied with longitudinal mathematics and reading database of three parallel cohorts that collect data from 153 schools and 6,689 students of three cycles of Spanish educational system (last two grades of Elementary Education and four grades of Compulsory Secondary Education) with four measurement occasions collected at two academic years. Main results show that ignoring regression effect conduct to school misclassifications at school initial status and school growth rate, even when regression effect has small influence at school sample means since its magnitude is low but significant. This misclassification has important repercussions whether these indexes are used to develop improvement programs or to give sanctions or rewards to schools.
