Secundary Education and its Two Dimensions, Effects of the Neighborhood and the School on the Results of the “Saber 11” Test

Economía del Rosario

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Title Secundary Education and its Two Dimensions, Effects of the Neighborhood and the School on the Results of the “Saber 11” Test
La educación secundaria y sus dos dimensiones. Efectos del barrio y del colegio sobre los resultados saber 11
A educação secundária e suas duas dimensões, efeitos do bairro e da escola sobre os resultados “Saber 11”
 
Creator Rozo Alzate, Jacobo
 
Subject Education, multilevel models, neighborhood effects.
educación, modelos jerárquicos, efectos vecindario.
Educação, modelos hierárquicos, efeitos do bairro.
 
Description This paper studies the mathematics and language results of 32,000 students on the Saber 11 test for 2008 in the city of Bogota D.C. This analysis considers that individuals are contained in neighborhoods and schools, but not all individuals from the same neighborhood attend the same school, and vice versa. With the purpose of creating a proper model for this data structure various econometric models were used, including a crossed random effect multilevel hierarchical regression. The central objective is to identify the extent to which neighborhood and schooling conditions are correlated with the educational results of the objective population, and which neighborhood and school features are more strongly associated to this test’s results. We used data from the Saber 11 test, the C-600 school census, the 2005 population census and the Bogota D.C. metropolitan police department. Our estimations show that both neighborhoods and schools correlate with this test’s results; but the school seems to be a much stronger factor than the neighborhood. School features that have the strongest correlation with these test’s results are the teacher’s education, the school day’s schedule, schooling expenses and the school’s socioeconomic context. Neighborhoods features that are mostly associated with these test’s results are the presence of university students within the upz, a cluster of higher educational levels as well as the crime rate within the neighborhood, which correlates negatively. Previous results were found taking in account family and personal controls.
Este trabajo estudia los resultados en matemáticas y lenguaje de 32 000 estudiantes en la prueba Saber 11 de 2008, de la ciudad de Bogotá. Este análisis tiene en cuenta que los individuos se encuentran contenidos en barrios y colegios, pero no todos los individuos del mismo barrio asisten a la misma escuela y viceversa. Con el fin de modelar esta estructura de datos, se utilizan varios modelos econométricos, incluyendo una regresión jerárquica multinivel de efectos cruzados. El objetivo central es identificar en qué medida y qué condiciones del barrio y del colegio se correlacionan con los resultados educacionales de la población objetivo y cuáles características de los barrios y de los colegios están más asociadas con el resultado en las pruebas. Se usaron los datos de la prueba Saber 11, del censo de colegios C-600, del censo poblacional de 2005 y de la policía metropolitana de Bogotá. Las estimaciones muestran que tanto el barrio como el colegio están correlacionados con los resultados en las pruebas, pero el efecto del colegio parece ser mucho más fuerte que el del barrio. Las características del colegio que están más asociadas con el resultado en las pruebas son la educación de los profesores, la jornada, el valor de la pensión y el contexto socioeconómico del colegio. Las características de los barrios más asociadas con el resultado en las pruebas son la presencia de universitarios en la upz, un clúster de altos niveles de educación y nivel de crimen en el barrio que se correlaciona negativamente. Los resultados anteriores fueron hallados teniendo en cuenta controles familiares y personales.
Este trabalho estuda os resultados em matemáticas e linguagem de 32000 estudantes na prova Saber 11 do ano 2008 da cidade de Bogotá. Esta análise tem em conta que os indivíduos se encontram localizados em bairros e escolas, mas não todos os indivíduos do mesmo bairro assistem à mesma escola e vice-versa. Com o fim de modelar esta estrutura de dados utilizam-se vários modelos econométricos, incluindo uma regressão hierárquica multinível de efeitos cruzados. Nosso objetivo central é identificar em que medida e que condições do bairro e da escola se correlacionam com os resultados educacionais da população objetivo e quais características dos bairros e das escolas estão mais associadas ao resultado nas provas. Usamos dados da prova Saber 11, do censo de escolas C-600, do censo populacional do ano 2005 e da polícia metropolitana de Bogotá. Nossas estimações mostram que tanto o bairro quanto a escola estão correlacionados com os resultados das provas; mas o efeito da escola parece ser muito mais forte que a do bairro. As características da escola que estão mais associadas com o resultado nas provas são a educação dos professores, a jornada o valor das propinas e o contexto socioeconômico da escola. As características dos bairros mais associadas com o resultado nas provas são a presença de universitários na upz, um cluster de altos níveis de educação e nível de crime no bairro que se correlacionam negativamente. Os resultados anteriores foram achados tendo em conta controles familiares e pessoais.
 
Publisher Universidad del Rosario
 
Contributor


 
Date 2017-10-17
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion



 
Format application/pdf
 
Identifier https://revistas.urosario.edu.co/index.php/economia/article/view/6148
10.12804/revistas.urosario.edu.co/economia/a.6148
 
Source Revista de Economía del Rosario; Vol. 20, Núm. 1 (2017): enero-junio; 38
2145-454X
0123-5362
10.12804/revistas.urosario.edu.co/economia/v20i1
 
Language spa
 
Relation https://revistas.urosario.edu.co/index.php/economia/article/view/6148/3991
https://revistas.urosario.edu.co/index.php/economia/article/view/6148/5542
https://revistas.urosario.edu.co/index.php/economia/article/view/6148/5543
https://revistas.urosario.edu.co/index.php/economia/article/view/6148/5544
 
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