LIBRO+LONGITUDINAL+PARA+WEB_BAJA

4
variable con el tiempo, se aprecia un coeficiente positivo pero bastante bajo; es decir, cuanto
mayor es la satisfacción del docente, mayor es la pendiente del crecimiento de las medidas
obtenidas en la prueba de lectura. Docentes más satisfechos promueven, en general, mejores
aprendizajes a lo largo del tiempo.
Otro de los índices que más influye es el de la percepción que tiene el docente acerca de sus
habilidades para ser capaz de conseguir el buen rendimiento de sus estudiantes. Este índice,
denominado autoeficacia docente, influye positivamente en 0,113 desviaciones estándares al
rendimiento promedio en la competencia lectora. Esto corrobora el estudio de Mojavezi y Poodineh
(2012) en el cual se demostró que la autoeficacia del docente tiene una influencia positiva en la
motivación y el logro académico de sus estudiantes.
Con menor efecto, pero positiva es la influencia del trabajo colegiado. López et ál. (2013) señalan
que los profesores que trabajan colaborativamente comparten experiencias y reflexiones, y
establecen estrategias de mejora de las actividades propias de la labor docente. Esta interacción
tal vez incida positivamente en los logros de sus estudiantes.
Finalmente, se observa un efecto positivo y pequeño de la infraestructura de la escuela. Este
resultado es congruente con lo señalado por Fertig y Schmidt (2002), quienes sostienen que las
malas condiciones de la infraestructura escolar impactan negativamente en el desempeño en
comprensión lectora; esta repercusión es más pronunciada en los cuartiles más bajos. Además
se observa un efecto negativo pero bastante pequeño de la interacción de esta variable con
el tiempo. Como ya se señaló con anterioridad, esta circunstancia podría deberse a que, al
tener mejores condiciones, son otras las variables que están impactando más en las curvas de
crecimiento observadas a lo largo del tiempo.
A partir de los resultados presentados, se puede calcular la cantidad de varianza explicada de las
medidas de lectura dentro y entre las escuelas que es estimada por el modelo final. La varianza
dentro de las instituciones educativas representa el 79,2% de la varianza total y entre ellas
representa el 20,8%. Estos resultados muestran una tendencia distinta a la evidencia encontrada
en las Evaluaciones Censales de Estudiantes, porque, como se ha señalado anteriormente, en
esta investigación se ha considerado una muestra homogénea: instituciones estatales de gestión
pública de Lima Metropolitana. El modelo final solo ha podido explicar el 2,0% de la varianza
dentro de cada una y el 2,5% de la varianza entre aquellas, tal y como aparece en el gráfico 4.19.
Estos resultados indican que aún queda mucha varianza sin explicar. Por ello, en el futuro, hay
que tratar de diseñar estudios de factores asociados que incluyan variables cuya conexión con
los resultados de las pruebas de logros sean mayores. Llevar a cabo investigaciones de este
tipo resulta bastante complejo, en especial en evaluaciones de gran escala, en las cuales solo
es posible aplicar cuestionarios y no otras técnicas (observación de aula, entrevistas, etc.) que
permitirían una mejor aproximación a los procesos educativos.
Sobre los resultados generales del modelo de factores asociados, opera una serie de condiciones
que advierten sobre la necesidad de tomar con cautela los mismos y complementar los resultados
con otros análisis, inclusive, con información proveniente de metodologías cualitativas. Es posible
también que algunas variables que no resultan significativas para explicar el rendimiento en el
modelo nacional lo sean en contextos más específicos. Pese a estas reservas, la información que
provee el modelo presentado ofrece algunas orientaciones respecto de dónde pueden localizarse
algunas de las prioridades del sector.
76