1 00:00:00,000 --> 00:00:03,020 para esta escuela porque los resultados están muy, muy por encima, 2 00:00:03,140 --> 00:00:08,980 están en el top 5% de ese grupo de escuelas, a pesar de sus variables de contexto, 3 00:00:09,439 --> 00:00:14,359 o que estaban muy por debajo, entonces, señalizando que había problemas en algunos casos, 4 00:00:14,500 --> 00:00:20,219 sea en matemáticas, en idioma, o en algunas áreas específicas, en el caso de las secundarias. 5 00:00:21,480 --> 00:00:25,579 A lo largo de estos años, desde a partir de 2011-2012, cuando empezamos, 6 00:00:25,579 --> 00:00:28,280 se quitaron los clases, ¿por qué? 7 00:00:28,620 --> 00:00:31,300 porque el número de escuelas individuales ha reducido muchísimo 8 00:00:31,300 --> 00:00:35,500 nosotros hemos tenido un proceso de reorganización de la red escolar 9 00:00:35,500 --> 00:00:38,820 y entonces hoy en día tenemos sobre todo agrupamientos 10 00:00:38,820 --> 00:00:42,439 y en algunos casos lo que llamamos mega agrupamientos de escuelas 11 00:00:42,439 --> 00:00:45,119 con docenas de escuelas agrupadas 12 00:00:45,119 --> 00:00:47,500 que es un proceso bastante complejo 13 00:00:47,500 --> 00:00:51,159 de un punto de vista de la gestión, sea gestión académica 14 00:00:51,159 --> 00:00:54,020 sea gestión financiera, de recursos humanos 15 00:00:54,020 --> 00:00:56,859 pero fue la adhesión a nivel del ministerio. 16 00:00:57,179 --> 00:00:59,520 Entonces, no tenía sentido, en algunos casos, 17 00:00:59,600 --> 00:01:01,420 algunas clases se podían hacer muy pequeñas 18 00:01:01,420 --> 00:01:03,200 y de un punto de vista estadístico era problemático. 19 00:01:03,359 --> 00:01:06,180 Entonces, lo hemos terminado 20 00:01:06,180 --> 00:01:09,519 y han introducido algunas medidas de tendencia temporal 21 00:01:09,519 --> 00:01:11,719 y de medida hacia el valor esperado. 22 00:01:12,840 --> 00:01:17,459 Bueno, yo ya no voy a tener tiempo para avanzar mucho 23 00:01:17,459 --> 00:01:19,879 a nivel de lo que nosotros hicimos con los resultados del PISA, 24 00:01:20,540 --> 00:01:23,040 pero básicamente lo que nosotros hicimos fue 25 00:01:24,019 --> 00:01:32,180 Conseguimos un proyecto después, en 2012, hicimos 2013-2014 en nuestro centro, y lo coordinó mi compañera Claudia, 26 00:01:33,640 --> 00:01:43,219 en que intentamos ahí aplicar el modelo que habíamos hecho para las escuelas a nivel de comparando escuelas públicas y privadas, 27 00:01:43,319 --> 00:01:47,379 porque los datos PISA nos permiten comparar escuelas públicas y privadas. 28 00:01:47,379 --> 00:02:00,659 Y, mientras en el caso del modelo que hemos hecho para la evaluación, nosotros teníamos datos por escuela, promedios por escuela, en el caso de los datos de PISA teníamos datos por estudiante. 29 00:02:01,379 --> 00:02:15,539 Nosotros ahora, este año, ya empezamos a poder hacer también análisis por datos por estudiante, pero había un problema que era, nosotros, el ministerio tenía dos bases de datos separadas para lo que es la base de datos de las escuelas de estudiantes 30 00:02:15,539 --> 00:02:19,939 y la base de datos los exámenes nacionales, lo que llamamos exámenes nacionales. 31 00:02:20,680 --> 00:02:26,840 Y cruzar estos datos era problemático desde un punto de vista de la confidencialidad de los datos. 32 00:02:27,500 --> 00:02:33,960 Y entonces tuvimos que encontrar una manera, y hubo un equipo de gente de distintas universidades 33 00:02:33,960 --> 00:02:40,680 que estuvo trabajando con el ministerio en un proceso estadístico que nos permitiera cruzar las dos bases de datos 34 00:02:40,680 --> 00:02:44,120 manteniendo el anonimato de los estudiantes. 35 00:02:44,120 --> 00:02:51,039 Entonces, empieza a ser posible a partir de ahora, pero lo pudimos hacer el 2013-2014 con los datos del PISA. 36 00:02:51,599 --> 00:02:57,479 No os voy a fastidiar mucho con el detalle. Voy a avanzar solo porque la estructura es la misma. 37 00:02:58,099 --> 00:03:07,099 Estamos hablando básicamente de casi 6.000 estudiantes, pero le hemos quitado los que no eran de educación de enseñanza regular, 38 00:03:07,099 --> 00:03:17,560 porque hay en el caso específico, por ejemplo, que están en tramo artístico o en grupos por educación profesional que tienen estructura un poco distinta. 39 00:03:18,159 --> 00:03:27,960 Voy a avanzar solo por, esto es la caracterización de la muestra, pero voy a avanzar solo para los principales resultados porque yo creo que es lo más importante. 40 00:03:27,960 --> 00:03:40,439 Y encontramos, nosotros encontramos básicamente resultados muy parecidos, que es lo curioso cuando cambiamos el nivel de análisis para el estudiante. 41 00:03:41,460 --> 00:03:50,439 Pusimos junto escuelas públicas y escuelas privadas y los factores, sea los factores contextuales, sea los factores institucionales, mantuvieron su importancia. 42 00:03:50,580 --> 00:03:56,759 Y eso a nosotros académicos siempre nos conforta porque hay que decir que al final nuestro modelo no está tan mal. 43 00:03:56,759 --> 00:04:03,520 y obtuvimos resultados que eran bastante consistentes con lo que hemos desarrollado en 2011. 44 00:04:04,900 --> 00:04:10,560 Lo que fue interesante es que el contexto socioeconómico, el contexto educativo de las familias, 45 00:04:11,259 --> 00:04:14,879 parece tener más importancia en los resultados en matemática que en idioma. 46 00:04:16,100 --> 00:04:20,439 Y esto es importante, es curioso de un punto de vista de la literatura, 47 00:04:20,439 --> 00:04:23,180 porque si nosotros miramos los estudios hace 30 años, 48 00:04:23,180 --> 00:04:26,120 en general el contexto socioeconómico 49 00:04:26,120 --> 00:04:28,079 solía ser muy importante a nivel del idioma 50 00:04:28,079 --> 00:04:30,600 del idioma original 51 00:04:30,600 --> 00:04:34,160 quizás por el tipo de conversaciones 52 00:04:34,160 --> 00:04:36,100 por el acceso a libros 53 00:04:36,100 --> 00:04:38,040 por todo el entorno cultural 54 00:04:38,040 --> 00:04:40,199 por lo que las familias podían hacer 55 00:04:40,199 --> 00:04:42,660 y la diferencia socioeconómica a ese nivel 56 00:04:42,660 --> 00:04:45,839 que claramente por lo menos para nuestros resultados 57 00:04:45,839 --> 00:04:47,779 ha desaparecido claramente 58 00:04:47,779 --> 00:04:51,120 se mantiene curiosamente el caso de matemática 59 00:04:51,120 --> 00:04:52,920 y mucho más fuerte que en lectura 60 00:04:52,920 --> 00:04:58,779 Y eso es importante porque nosotros sabemos que para las carreras más competitivas a nivel de educación superior, 61 00:04:58,899 --> 00:05:05,240 la matemática va a ser un factor crítico, es uno de los exámenes clave para la entrada a la universidad. 62 00:05:05,620 --> 00:05:12,220 Y también lo sabemos por los estudios del mercado de trabajo, que los estudiantes que tuvieron un buen rendimiento en matemáticas, 63 00:05:12,660 --> 00:05:16,699 que fueron para carreras que tenían una fuerte componente de matemáticas, 64 00:05:17,199 --> 00:05:22,100 suelen tener ventajas a nivel de empleo y a nivel de rendimiento a largo plazo. 65 00:05:22,100 --> 00:05:27,100 Con lo cual, o sea, nosotros muchas veces tenemos un mecanismo de lo que economistas llamamos 66 00:05:27,100 --> 00:05:31,560 mecanismo de selección adversa en Humanidades y Ciencias Sociales. 67 00:05:32,000 --> 00:05:36,579 Los estudiantes que eligen Humanidades y Ciencias Sociales son los que están huyendo de la matemática. 68 00:05:37,420 --> 00:05:44,180 Y entonces, su rendimiento escolar también refleja que estamos hablando de dos grupos que no son exactamente comparables. 69 00:05:44,180 --> 00:05:57,459 Entonces, el hecho de que se identifique una correlación entre contexto socioeconómico y resultados a matemático, creo que es un tema importante de preocupación. 70 00:05:58,899 --> 00:06:08,399 Otro resultado que nos pareció importante y que me gustaría destacar es que si quitamos los efectos socioeconómicos, todavía quedan diferencias. 71 00:06:08,399 --> 00:06:16,019 O sea, quiere decir que igual en esta muestra seguimos con diferencias a nivel de gestión, autonomía, liderazgo. 72 00:06:16,439 --> 00:06:21,699 Y eso quiere decir que cuando comparamos el privado y el público, 73 00:06:24,800 --> 00:06:32,519 aunque incluso cuando sacamos, claro que la estructura a nivel socioeconómico, a nivel educativo de los padres, 74 00:06:32,660 --> 00:06:35,720 en el público es mucho más alta en el promedio que en el privado. 75 00:06:35,720 --> 00:06:42,920 Pero a pesar de eso, cuando aislamos esos efectos, siguen habiendo diferencias. 76 00:06:43,199 --> 00:06:49,459 Y la diferencia principal es que las escuelas privadas tienen mucho más autonomía de gestión que tienen las escuelas públicas. 77 00:06:49,660 --> 00:06:57,620 Entonces, eso refuerza algo que nosotros nos gustaría luego analizar en más detalle, pero con esta muestra era demasiado pequeña para hacer, 78 00:06:57,620 --> 00:07:00,459 era mirar algunas escuelas que han firmado 79 00:07:00,459 --> 00:07:03,939 contratos de autonomía hace unos años 80 00:07:03,939 --> 00:07:06,839 y que tienen más experiencia de autonomía en el sistema público 81 00:07:06,839 --> 00:07:09,800 hasta qué punto ellas se distinguen de las demás 82 00:07:09,800 --> 00:07:12,939 pero lo que nos quiere decir es que todavía hay mucho 83 00:07:12,939 --> 00:07:15,579 que tenemos que analizar, que reflexionar 84 00:07:15,579 --> 00:07:19,439 bueno, para terminar porque ya estoy utilizando demasiado tiempo 85 00:07:19,439 --> 00:07:21,800 esto, la mayoría de estas 86 00:07:21,800 --> 00:07:25,120 reflexiones que os comparto al final 87 00:07:25,120 --> 00:07:27,240 pues hasta este punto ya lo he dicho 88 00:07:27,240 --> 00:07:40,620 pero también creo que son, no diría de senso común, pero son muy, yo creo, no son particularmente provocatorias o controversas. 89 00:07:41,120 --> 00:07:50,560 La primera es que los mecanismos de evaluación deben ser integrados en lo que se quiere como política para el sistema educativo. 90 00:07:51,439 --> 00:07:53,600 Esto es bastante más fácil de decirlo que de hacerlo. 91 00:07:53,600 --> 00:08:10,439 Muchas veces lo que identificamos es que la manera como lo que definimos como objetivos para la evaluación de las escuelas, del sistema educativo, no es necesariamente congruente o consistente con otros aportes, con otros objetivos. 92 00:08:11,360 --> 00:08:20,060 El segundo es la importancia de un abordaje complementario entre datos estatísticos y cualitativos. 93 00:08:20,060 --> 00:08:29,879 O sea, hubo en algún momento la tentación de decir, pero si tenemos estos modelos, si tenemos todos estos datos, ¿hace falta ir a la escuela? 94 00:08:30,600 --> 00:08:41,679 Yo os puedo decir, por mi experiencia personal y hablar con muchos inspectores, hablando con muchos directores de escuelas y con muchos colegas que han participado como expertos, que sí que hace diferencia. 95 00:08:41,679 --> 00:09:02,580 O sea, la visión, el detalle, la sensibilidad que nosotros tenemos para identificar, para comprender por qué esta escuela tiene estos resultados a pesar de su contexto o por qué no tiene el resultado que esperábamos, eso no lo reemplaza la análisis estadística y para eso necesitamos. 96 00:09:02,580 --> 00:09:20,039 También, si queremos desarrollar, queremos estimular una cultura de actitud crítica en las escuelas. Y hasta cierto punto nosotros utilizamos muchas veces la visita como, ahí sí, de provocación, de provocar un poco a la escuela y decir, pero, ¿qué estáis haciendo? 97 00:09:20,039 --> 00:09:22,019 hace esto. Vuestros resultados en 98 00:09:22,019 --> 00:09:24,000 matemáticas están bajando en los 99 00:09:24,000 --> 00:09:25,899 últimos tres años. ¿Qué habéis hecho? 100 00:09:26,220 --> 00:09:28,120 ¿Qué pensáis hacer? Es un problema 101 00:09:28,120 --> 00:09:29,559 para vosotros. Y en 102 00:09:29,559 --> 00:09:31,860 algunos casos, básicamente, ponen las 103 00:09:31,860 --> 00:09:32,240 preguntas. 104 00:09:34,159 --> 00:09:35,240 De hecho, curiosamente, 105 00:09:35,679 --> 00:09:37,179 en uno de los periódicos, 106 00:09:37,899 --> 00:09:39,840 no lo voy a decir para no hacer publicidad, 107 00:09:40,240 --> 00:09:41,840 venía el avión y decía una frase 108 00:09:41,840 --> 00:09:43,220 de Harry Truman, decía 109 00:09:43,220 --> 00:09:45,240 que si no les puedes convencer, 110 00:09:45,740 --> 00:09:46,980 por lo menos sembra la duda. 111 00:09:48,000 --> 00:09:49,759 Y yo creo, y me acordé 112 00:09:49,759 --> 00:09:53,399 de que muchas veces en las evaluaciones lo que nosotros hacemos es no necesariamente 113 00:09:53,399 --> 00:09:57,500 a convencer a la escuela de algo, pero a dejarles dudas, a dejarles preguntas 114 00:09:57,500 --> 00:10:01,100 para que la escuela pueda reflexionar. 115 00:10:01,799 --> 00:10:04,639 El otro es que la escuela lo debemos entender 116 00:10:04,639 --> 00:10:08,460 como algo mucho más amplio de que los profesores, 117 00:10:09,159 --> 00:10:11,720 las otras personas que trabajan en la escuela y los estudiantes. 118 00:10:11,720 --> 00:10:15,820 Y las escuelas que funcionan bien, las escuelas donde nosotros 119 00:10:15,820 --> 00:10:22,080 muchas veces encontramos buenos resultados, son escuelas que involucran a la comunidad y que comprometen a la comunidad. 120 00:10:23,799 --> 00:10:29,039 Son escuelas que tienen una cultura de autoevaluación fuerte y que han desarrollado una cultura de calidad, 121 00:10:29,200 --> 00:10:35,440 que han desarrollado un pequeño equipo que recoge datos, que discute esos datos con el equipo directivo de la escuela 122 00:10:35,440 --> 00:10:40,179 y eso está trayendo mejoras. 123 00:10:40,639 --> 00:10:45,240 O sea, una escuela de calidad no es una escuela, para mí por lo menos, donde todo funciona bien. 124 00:10:45,820 --> 00:10:54,539 Pero no es una escuela donde hay una actitud permanente de intentar mejorar, intentar identificar lo que no funciona tan bien y donde podemos mejorar. 125 00:10:55,220 --> 00:11:01,840 Y por eso es una escuela donde nosotros queremos desarrollar una actitud permanente de reflexión crítica sobre los instrumentos de evaluación 126 00:11:01,840 --> 00:11:07,600 y una escuela que tenga la capacidad para cambiar las cosas. 127 00:11:07,600 --> 00:11:21,580 O sea, si nosotros no atribuimos autonomía y capacidad de gestión a las escuelas, si le creamos o si en algunos casos seguimos alimentando la actitud que también he encontrado en algunas escuelas que les decíamos, 128 00:11:22,100 --> 00:11:27,720 mira, vosotros tenéis este problema, ¿qué pensáis hacer? Y nos decían, pues nosotros vamos a esperar para que desee el ministerio. 129 00:11:27,720 --> 00:11:45,120 Y eso es la cultura, hasta cierto punto, porque para cada detalle, en muchos casos, ciertamente en el caso portugués, durante muchos años, para cualquier decisión que el equipo directivo quisiera hacer, tenía que pedir autorización o al delegado regional o al ministerio centralmente. 130 00:11:45,120 --> 00:11:53,799 Y es muy difícil desarrollar una actitud crítica en las escuelas si ellos se sienten muy manietados, muy controlados. 131 00:11:53,980 --> 00:12:02,139 Y entonces es un poco ese el mensaje que os quería dejar. Muchas gracias por vuestra atención y si todavía tenemos tiempo para un debate. 132 00:12:02,139 --> 00:12:25,000 Bien, muchas gracias, profesor. Abrimos un pequeño debate y un turno de preguntas, para lo cual disponen todos ustedes de una serie de papeletas donde pueden hacer las oportunas preguntas. 133 00:12:25,159 --> 00:12:32,519 Disponemos apenas por motivos de vuelo de diez minutos, Pedro, diez, quince minutos, ¿vale?