BVCI0006558.pdf | Perú | Maestros\nsimpanSimpan BVCI0006558.pdf Untuk Nanti\nSesiòn 6 - Cultura en El Virreinato\nBalance Anual RER 2014 (2)\nDocumento de Trabajo 53\nAsistencia docente y rendimiento escolar: el caso\ndel programa META1\nSantiago Cueto, Mximo Torero, Juan Len y\n1\tLos autores agradecen la colaboracin del personal del Ministerio de Educacin, en especial de Gustavo Cabrera y Carlos Meza, apoyo que permiti disponer de las bases de datos\nutilizadas en el presente reporte. Tambin se agradecen los comentarios de dos revisores de\nversiones previas del presente documento. Este estudio fue posible gracias al apoyo financiero del Consorcio de Investigacin Econmica y Social (CIES).\n2\tSantiago Cueto es Investigador Principal de GRADE. Mximo Torero es Director de la\nDivisin de Mercados, Comercio e Instituciones de IFPRI, en Washington, D.C. Juan\nLen es estudiante del doctorado en Educacin de la Universidad Estatal de Pensilvania.\nJos Deustua es estudiante de la Maestra en Economa de la Universidad de Oxford.\nLos documentos de trabajo que publica el Grupo de Anlisis para el Desarrollo (GRADE)\nbuscan difundir oportunamente los resultados de los estudios que realizan sus investigadores.\nEn concordancia con los objetivos de la institucin, su propsito es suscitar un intercambio\ncon otros miembros de la comunidad cientfica que permita enriquecer el producto final de\nla investigacin, de modo que esta llegue a aprobar slidos criterios tcnicos para el proceso\npoltico de toma de decisiones.\nautores y no representan necesariamente los puntos de vista de GRADE ni de las instituciones\nHecho el Depsito Legal en la Biblioteca Nacional del Per: 2008-11716\nGrupo de Anlisis para el Desarrollo, GRADE\nAv. del Ejrcito 1870, San Isidro, Lima, Per\nDirector de Investigacin: Martn Valdivia\nRevisin de texto y cuidado de edicin: Luis Andrade C.\nAsistente de edicin: Marcela Carrillo T.\nDiagramacin e impresin: Remanso Ediciones EIRL\nFotografa: Ral Egsquiza / Nios del Milenio*\n* La profesora retratada en la foto de la portada autoriz la publicacin de la imagen.\nAsistencia docente y rendimiento escolar: el caso del programa\nMETA / Santiago Cueto, Mximo Torero, Juan Len y Jos\nDeustua. Lima: GRADE, 2008, 84 pp.\n(Documento de Trabajo 53)\nDOCENTES / RENDIMIENTO ESCOLAR / PER\n2.\tDescripcin del programa de incentivos META\n3.1\tAccountability (polticas de rendicin de cuentas)\n3.2\tTeoras de motivacin e incentivos\n3.3\tExperiencias locales\n3.4\tExperiencias internacionales\n5.1 Mtodos para la evaluacin de impacto del programa\n6.1\tAnlisis de comparacin simple de medias de\n6.2\tAnlisis de la asistencia docente controlando\npor diferencias entre el grupo de control y el grupo\n6.3\tRendimiento de los estudiantes asociado\nal programa META\n7.\tAsistencia docente y rendimiento\nPublicaciones recientes de GRADE\nA mediados del 2003 el Ministerio de Educacin inici un programa\npiloto cuyo objetivo fue incrementar la asistencia diaria y la permanencia en clase de los docentes a travs de un sistema de incentivos\npara los maestros en algunas zonas rurales del Per. Los docentes que\nlograran la META (nombre con el que fue rebautizado el programa\nMejor Educacin a travs de ms Tiempo en el Aula el 2004) recibiran\nun incentivo monetario. El programa fue continuado durante el ao\n2004, pero adems de la asistencia docente, se recogieron datos sobre\nel rendimiento de los estudiantes en comprensin de lectura y matemtica (las pruebas fueron administradas a inicios y fin del ao escolar, de modo que se pudiera estimar el crecimiento en rendimiento).\nEl estudio encontr que la realizacin del programa tuvo un impacto\npositivo en la asistencia de los docentes. El efecto del programa en el\nrendimiento es menos claro, aunque se observa una tendencia a una\nasociacin positiva. Si bien el programa ha sido descontinuado, en el\npresente documento se analizan algunas implicancias de polticas para\nprogramas de incentivos a favor de los docentes (por ejemplo, que se\nvinculen los incentivos con programas de desarrollo profesional). En\ncualquier caso, estas iniciativas deberan estar vinculadas a la Ley de\nCarrera Pblica Magisterial, que est siendo implementada paulatinamente por el Ministerio de Educacin.\nSi bien el sistema educativo peruano ha tenido logros notables en cuanto a cobertura (especialmente en primaria), con una tasa neta de matrcula del orden de 96,3% para el 2006,3 diversas evaluaciones del\nrendimiento han mostrado que los aprendizajes distan mucho de lo\nque se esperara de acuerdo con el currculo que los colegios deberan\ncumplir4 y comparativamente con otros pases.5\nAsimismo, la investigacin reciente sobre el sistema educativo ha\ndestacado la necesidad de una reforma de la carrera magisterial. En un\nestudio sobre la carrera del maestro en el Per, Daz y Saavedra (2000)\nencontraron que los docentes del sector pblico tienen, en promedio,\ningresos menores que el resto de profesionales, y que el crecimiento de\nsus ingresos a lo largo de su carrera es muy pequeo. Sin embargo, la\ndocencia en el sector pblico ofrece ingresos muy predecibles y estabilidad. As, la carrera docente se caracteriza por ingresos bajos y estables, y por no ofrecer estmulos claros para innovar y tener un mejor\nLa Ley 24029 o Ley del Profesorado, vigente entre 1984 y\n2007, contena un conjunto de normas que protegan la plaza del\nmaestro, impedan la creacin de incentivos basados en el desempeo,\nadems de no permitir la movilidad de los profesores de acuerdo\ncon las necesidades del sistema y las potestades disciplinarias del\n3\tEstadstica de Calidad Educativa (<escale.minedu.gob.pe>), Unidad de Estadstica Educativa, Secretara de Planificacin Estratgica del Ministerio de Educacin.\n4\tVanse, por ejemplo, los resultados de las evaluaciones nacionales 2001 y 2004, disponibles en <www.minedu.gob.pe/umc>.\n5\tVase, por ejemplo, la evaluacin de la Unesco en Cueto y Rodrguez (2001), y la de la\nOrganizacin para la Cooperacin y Desarrollo Econmicos (2003).\ndirector (Instituto Apoyo 2002). La nueva Ley de Carrera Pblica\nMagisterial, aprobada en julio del 2007, est pensada de modo que se\nincentive econmicamente el mejor desempeo profesional (medido\na travs de evaluaciones a escala nacional y en cada institucin educativa) y se deje ir a docentes que sean evaluados negativamente tres\nA pesar de que los salarios de los docentes se recuperaron un poco\ndurante la dcada de 1990 e inicios de esta dcada, siguen muy bajos. Se\ncalcula que en agosto de 1999 el poder de compra de un maestro equivala a 51,3% de su poder adquisitivo en 1942 (Chiroque 1999). Los\nsalarios son tambin bajos si se los compara con los de otros pases (Alczar y Pollarolo 2001). Como se sabe, los docentes en el sector pblico\nrecibieron el 2003 un aumento mensual de 100 nuevos soles, en el 2004\ndos por un total de 115 nuevos soles mensuales, y en el 2005 uno similar\nal del 2004, pero ninguno de ellos estuvo ligado al desempeo.\nEste contexto de bajos salarios ha motivado que no existan incentivos para la labor docente, en especial en zonas rurales. Esto se ve\nreflejado en el ausentismo docente, que en zonas rurales alcanza 10,6%\n(Alczar et al. 2006). El Ministerio de Educacin inici la implementacin de un plan piloto de incentivos por asistencia para los docentes rurales a partir de agosto del 2003, autorizado por la Resolucin\nMinisterial 0731-2003-ED. Este plan de incentivos se basaba en asignaciones adicionales a docentes en algunas zonas rurales del Per en\ncompensacin por una asistencia y permanencia en la escuela superior\na 90% de los das planificados. Si bien inicialmente la experiencia parece haber sido exitosa, no se hizo una evaluacin comprehensiva que\nincluyera el rendimiento estudiantil. Para el ao 2004, el Ministerio de\nEducacin continu implementando el programa en cuatro zonas de\ntratamiento y una de contraste, e incorpor pruebas de rendimiento\nde comprensin de lectura y matemtica en cinco grados de primaria\n(2. a 6.). Estas pruebas fueron administradas en mayo y noviembre.\nEl propsito de aplicar las pruebas fue observar la asociacin entre asistencia docente y rendimiento de los estudiantes.\nEl presente documento tiene tres objetivos centrales: (a) evaluar\nel impacto del sistema de incentivos monetarios sobre los patrones de\nasistencia mensual y anual de los docentes; (b) determinar si el sistema\nde incentivos monetarios a la asistencia docente tuvo efectos sobre el\nrendimiento estudiantil y, en trminos ms generales, identificar si la\nmayor asistencia de los docentes se relacion con un mejor rendimiento de los estudiantes; y (c) elaborar recomendaciones para mejorar la\nefectividad del programa.\nExiste abundante justificacin terica para establecer la importancia de la mejora en la asistencia docente como un determinante del\nrendimiento estudiantil. Estudios como los de Hornberger (1987) y\nCueto, Jacoby y Pollitt (1997) han notado el desperdicio de tiempo en\nlas aulas peruanas (sobre todo en zonas rurales). El anlisis del Instituto\nde Investigacin para el Desarrollo y la Defensa Nacional (2000) va\nen el mismo sentido y sugiere como prioridad aumentar el tiempo de\naprendizaje en las aulas. El sistema de incentivos del Ministerio premia no solo la asistencia docente sino la permanencia de los docentes\ncon sus estudiantes mientras lo indique el horario oficial (es decir, al\nmenos cuatro horas y media de clases diarias). Si bien es cierto que un\naumento del tiempo de aprendizaje en el aula de los estudiantes no\nnecesariamente resultar en mejores aprendizajes (si la calidad docente\nes insuficiente, no habr mejoras de aprendizaje), tambin lo es que sin\npresencia docente no hay aprendizaje formal posible en la escuela.\nDescripcin del programa de incentivos META\n2. Descripcin del programa de\nEl programa de incentivos creado el 2003 fue continuado el 2004 con\nel nombre META (Mejor Educacin a travs de ms Tiempo en el Aula).\nEl programa fue diseado por un equipo de consultores del Grupo de\nAnlisis para el Desarrollo (GRADE) y funcionarios del Ministerio de\nEducacin.6 En esta seccin se describen brevemente algunas de las\ncaractersticas del plan de incentivos:\nEl diseo del programa incluy un grupo de tratamiento en\nzonas rurales de Piura, Cusco, Puno y San Martn, y un grupo\nde contraste en Cajamarca y Ayacucho. No hubo asignacin\naleatoria a los grupos, sino que todos los centros de una zona\npasaron a uno de ambos grupos.\nDebido a problemas con los docentes de Cajamarca, no se\npudo implementar el programa en esta zona, que fue retirada\ntanto de la lnea de base como el 2004.7 Esto impidi que Cajamarca fuera usada como departamento de contraste.\nLa asistencia era monitoreada en cada escuela diariamente tres\nveces (una al inicio, una al final y una aleatoria intermedia) por\nmonitores entrenados para la tarea. Estos monitores, por lo\ngeneral, eran padres de familia, que no reciban pago.\n6\tPor GRADE participaron Santiago Cueto, Cecilia Ramrez, Gabriela Guerrero y Juan\nLen. Por el Ministerio de Educacin, Gustavo Cabrera, Carlos Meza y especialistas de la\nOficina de Planificacin.\n7\tEn Cajamarca hubo problemas con el Sindicato Unitario de Trabajadores en la Educacin\ndel Per (SUTEP), debido a que se difundi la idea de que se trataba de un programa\nligado a la privatizacin de la educacin, con lo cual no se dej trabajar a los encuestadores\ndurante la primera fase del recojo de datos el ao 2003.\nExistan incentivos para el logro de metas individuales8 y metas\npara el conjunto de docentes en un centro educativo (si 80% o\nms de los docentes lograban la meta individual, cada docente reciba un monto adicional, y el director solo cobraba si la\nmeta se lograba para el conjunto).\nLos monitores entregaban las hojas de monitoreo a personal\ndel Ministerio, que se encargaba del procesamiento y el pago\nEl monto del incentivo corresponda a aproximadamente 8%\nde lo que reciben los docentes. Los docentes en zonas rurales\nms cerca de la ciudad (menos de 2 horas) reciban 40 nuevos\nsoles (equivalentes a aproximadamente 12 dlares) mensuales,\nlos que trabajan en centros que quedan a un tiempo de entre\n2 y 5 horas de la ciudad ms cercana reciban 60 nuevos soles\n(aproximadamente 18 dlares) mensuales, y los que trabajan a ms de 5 horas de la ciudad reciban 80 nuevos soles\n(aproximadamente 23 dlares) mensuales.9 No existan sanciones para los docentes que no lograban la meta. Los pagos\nse hacan luego de contabilizar los registros de varios meses (o\nal final del ao).\nEl programa de incentivos recogi adicionalmente informacin sobre el rendimiento de los estudiantes a inicios y fin de\nao, las caractersticas socioeconmicas de los estudiantes y sus\nfamilias, los rasgos del centro educativo y de la comunidad\ndonde este funciona.\n8\tLa meta individual consista en que los docentes deban cumplir con asistir 90% de los\ndas (das completos) que deban dar clases durante el ao escolar, de acuerdo con lo\nprogramado. Se consideraba como da completo si tena las tres verificaciones diarias de\nasistencia (al inicio, al final y una aleatoria intermedia).\n9\tSe us el tipo de cambio nominal promedio para el perodo 2004 (S/. 3,41). Informacin\nobtenida del portal del Banco Central de Reserva del Per (<www.bcrp.gob.pe>).\nEn la presente seccin se revisan algunos de los principales conceptos\nque sustentan los enfoques contemporneos sobre incentivos a docentes, as como experiencias nacionales e internacionales.\nEn el presente estudio entendemos los incentivos como una estrategia orientada a motivar cambios en el desempeo docente individualmente o en el cuerpo de profesores de un centro educativo de manera\nconcertada. El incentivo es una recompensa por el logro de una meta\ndefinida con anterioridad, supone la evaluacin del trabajador, y puede\nser monetario o no (por ejemplo, diplomas de reconocimiento o acceso\na oportunidades de desarrollo profesional). En primer lugar, se discute\nbrevemente el rol de los docentes como funcionarios: en la medida en\nque sus sueldos y responsabilidades son asignadas por el Estado para el\nlogro de un bien pblico (educacin) con fondos de todos los contribuyentes, los docentes deben responder cumpliendo con, entre otras\ncosas, el horario escolar por el nmero de das asignado por el Ministerio de Educacin.\n3.1.\tAccountability (polticas de rendicin de cuentas)\nEl trmino accountability est relacionado con una tendencia internacional reciente que plantea que toda persona, y en especial los funcionarios, que tienen una responsabilidad depositada en ellos, deben\nrendir cuentas de qu tan bien han cumplido con esta (Fuhrman\n1999; Anderson 2005). Esto abarca a funcionarios en diferentes niveles, lo que incluye a los docentes de las escuelas pblicas. Una dificultad relacionada con este trmino es su aplicacin concreta: sobre\nqu resultados deben rendir cuentas los funcionarios (en este caso,\nlos docentes) y cules deben ser las consecuencias de cumplir o incumplir lo esperado? En el Per, lamentablemente, es muy pobre la\ncultura de rendicin de cuentas de los docentes en particular, que en\ngeneral cobran su sueldo sin que se evale o siquiera se monitoree su\ntrabajo de manera regular.\n3.2.\tTeoras de motivacin e incentivos\nUn aspecto interesante alrededor de los incentivos es el fundamento\ndel cambio; es decir, analizar por qu dada la oferta de un incentivo,\nun docente querra cambiar su conducta de modo que aumente la probabilidad de conseguir el incentivo. Odden y Kelley (1997) hacen un\nresumen de las principales teoras de incentivos:\nTeora de la contingencia. Esta teora postula que los incentivos\ny compensaciones funcionan cuando se adecan a las estrategias y caractersticas de la institucin en la que se aplican, sobre\ntodo en cuanto a las prcticas locales de recursos humanos.\nTeora de las metas (goal-setting theory). De acuerdo con esta teora, las metas motivan a los trabajadores siempre y cuando sean\npercibidas como especficas y no vagas, y constituyan un reto.\nTeora de la expectativa (expectancy theory). Esta teora postula que los incentivos funcionarn siempre y cuando la gente\nperciba que con los recursos a su disposicin puede alcanzar\nla meta (expectativa), que hay una relacin entre su conducta\ny el logro de la meta (lnea de visin) y valoren el incentivo lo\nsuficiente de modo que se esfuercen para lograrlo (valencia).\nTeora del dilema social (social dilemma theory). Esta teora postula que en situaciones de incentivos otorgados por logros del\ngrupo de manera conjunta, los individuos tienen un incentivo\npara no cumplir sus responsabilidades esperando que el resto\nlo haga (free riders, es decir individuos que esperan beneficiarse\ndel esfuerzo conjunto sin contribuir significativamente).\nTeora del manejo participativo (participative management theory).\nEsta teora sugiere que cuando los trabajadores tienen opinin\nrespecto de decisiones importantes (por ejemplo, los incentivos)\ny se les permite participar en ellas, es ms probable que estn motivados para trabajar y se comprometan con la institucin.\nEn particular, el programa META incorpor el ao 2004 principios de la teora de metas (al plantear metas especficas para el logro de\nincentivos), de la teora de la expectativa (por la relacin entre conductas relativamente fciles de lograr y el logro de incentivos) y del dilema\nsocial (ya que se incorpor un incentivo individual junto a uno para\ntoda la escuela) y, en menor medida, de la de contingencia (no hubo\nreglas especficas por escuela sino solamente generales). Hubiera sido\ndeseable que se incorporaran los principios de la teora del manejo\nparticipativo, pero el programa fue diseado e implementado con poca\nparticipacin de los docentes.\n3.3.\tExperiencias locales\nEn el Per, un estudio muestra que los docentes peruanos consideran\nque el primer criterio que debera tomarse en cuenta para determinar las categoras del salario es la evaluacin peridica del desempeo,\nseguida por el ttulo acadmico (Ministerio de Educacin y Unesco\n2002). El sistema de remuneraciones vigente al momento del estudio,\nbasado principalmente en la antigedad en el sistema, era percibido\ncomo injusto por la mayora de docentes. Tal sistema tena como principal problema que no existan criterios claros sobre qu conductas se\nesperaban de los docentes, ni un sistema de evaluacin del desempeo\nque recompensara a los docentes por el logro de determinadas metas.\nComo se dijo antes, este sistema fue reemplazado en julio del 2007 por\nuna nueva carrera pblica magisterial.\nEn relacin con el tema de los incentivos docentes en particular,\nha habido algunos estudios realizados en el caso peruano sobre el otorgamiento de incentivos o bonificaciones al docente rural o de zonas de\ncondiciones especiales. El Ministerio de Educacin public el estudio\nAlternativas para mejorar el sistema de bonificaciones a plazas docentes\nde zonas rurales y otras condiciones especiales (Alczar y Pollarolo 2001).\nSobre la base de los resultados del estudio anterior, el Ministerio de\nEducacin encarg al Instituto Apoyo, en marzo del 2001, el estudio\nPlan de implementacin de un programa de incentivos orientados\na asegurar que las zonas rurales y de condiciones especiales cuenten\ncon docentes que cumplan un perfil mnimo establecido. El Instituto\nApoyo desarroll una propuesta que nunca lleg a ser implementada.\nMETA fue, por tanto, una experiencia innovadora para el Per.\n3.4.\tExperiencias internacionales\nEn esta seccin se revisan brevemente algunas experiencias de la regin,\nEstados Unidos y frica.\nEl primer sistema educativo en establecer incentivos para docentes\nen Amrica Latina fue el de Mxico, que lo lig a la carrera magisterial.\nLos incentivos se calculan a partir de los siguientes criterios: antigedad\n(10%), grado acadmico (15%), actualizacin y superacin profesional\n(17%), preparacin profesional (28%), desempeo profesional (10%)\ny aprovechamiento escolar en pruebas de rendimiento (20%). El ingreso adicional para el docente puede oscilar entre el 27% y el 224% del\nsalario (Mizala y Romaguera 2005). El segundo sistema en la regin\nha sido el chileno. El Sistema Nacional de Evaluacin del Desempeo\nde los Establecimientos Educacionales Subvencionados (SNED) fue\nestablecido en 1996. Este est orientado a todos los establecimientos\npblicos del pas, administrados por municipios o el sector privado\n(si es que son subvencionados por el Estado). A diferencia del sistema\nmexicano, el incentivo va al centro educativo y no al docente individual. El incentivo se basa en los siguientes criterios: iniciativa (6%),\nmejoramiento de condiciones de trabajo (2%), integracin de profesores y padres de familia (5%), igualdad de oportunidades (tasas de retencin y aprobacin; 22%), efectividad (rendimiento de los estudiantes en pruebas; 37%) y superacin (cambio en el rendimiento entre\naos de cohortes en el mismo grado; 28%). El ingreso adicional para\nlos docentes por el incentivo oscila entre 4,7% y 7,2% del sueldo anual\n(Mizala y Romaguera 2005). Ha habido abundante investigacin sobre\nel sistema chileno. Por ejemplo, Contreras, Larraaga, Flores, Lovato\ny Macas (2005) han encontrado que la introduccin del SNED ha\nllevado a un incremento en los puntajes de los estudiantes chilenos en\npruebas estandarizadas. Sin embargo, estudios como el de Chang-Tai\ny Urquiola (2002) sugieren que el sistema chileno ha conducido a un\nreordenamiento de los estudiantes (se debe recordar que en Chile el\nEstado da fondos a los centros educativos de acuerdo con el nmero\nde estudiantes matriculados). En otras palabras, los mejores estudiantes\nhabran empezado a cambiarse a los centros educativos que son percibidos o calificados como los mejores sin que estos traslados resulten en\nincrementos reales para el conjunto de la poblacin escolar.\nEn Bolivia ha habido dos experiencias en torno a los incentivos. En\nprimer lugar, en 1998 se implement un sistema de salarios al mrito,\nque consista en pagos por aprobar una prueba de suficiencia, voluntaria, sobre el contenido que los docentes deban ensear. Este sistema\nfue reemplazado por los incentivos colectivos a escuelas (ICE). El programa\nse aplic en primaria, y el incentivo, que es para todo el centro educativo,\noscila entre 5% y 19,3% anual (Mizala y Romaguera 2005).\nFinalmente, Mizala y Romaguera (2005) describen el sistema de\nincentivos en El Salvador, llamado PLAN. En este caso, el incentivo depende de la administracin escolar (25%), la gestin educativa\n(9%), el planeamiento institucional (para prevenir la repeticin y la\ndesercin escolar; 44%) y la gestin del docente (esto es, planificacin y material didctico; 22%). El logro del incentivo es equivalente\na 4% del bsico de los docentes. Las autoras critican que los sistemas\nlatinoamericanos hayan puesto tanto nfasis en diversos criterios de\ninsumos educativos y tan poco en los resultados. Bolivia incluye solamente tasas de promocin, abandono y repeticin, el sistema mexicano considera resultados de una cohorte de estudiantes en pruebas\nestandarizadas y solo Chile toma en cuenta resultados de una cohorte\ny cambios en el tiempo. El Salvador no incluye resultados como criterio para el incentivo.\nCambiando de regin, Kelley, Heneman y Milanowski (2000) llegan a algunas conclusiones de poltica respecto de los programas de incentivos a partir de las experiencias desarrolladas en Estados Unidos:\nExpectativas de los docentes. Es importante que los docentes\nperciban que a travs de sus acciones pueden conseguir las metas vinculadas a los incentivos.\nProbabilidad de obtener el incentivo si se logra la meta. Cuando un programa de incentivos recin se instala, es comn que\nlos docentes piensen que no se asignar el bono aun si se logra\nla meta. Muchos escpticos solo se convencen luego de que el\nprograma est en funcionamiento algn tiempo.\nTamao del incentivo. Los docentes suelen valorar el bono en\nfuncin del esfuerzo adicional que tendran que hacer para conseguirlo. En este contexto, el monto ofrecido debe ser atractivo\nApoyo de los directores. Los directores de centros educativos\naparecen como figuras claves en la difusin de los incentivos y\nla organizacin de los centros educativos para conseguirlos. Por\nlo tanto, es fundamental tenerlos como aliados.\nPercepcin de justicia. Los participantes en el programa deben\npercibir que las reglas son justas y que la asignacin de estas\ntambin lo es; en otras palabras, los participantes tienen que\nobservar una relacin apropiada entre su desempeo y las posibilidades de lograr el incentivo.\nParticipacin de los docentes en el diseo del programa de incentivos. Los autores encuentran que este factor ayuda al xito\nKenia prob un sistema de incentivos basado en el rendimiento de los estudiantes (Glewwe, Ilias y Kremer 2003). Los autores\nencontraron mejores puntajes en las pruebas del grupo que recibi\nincentivos, aunque la desercin fue similar. Sin embargo, no haban\ncambiado las prcticas pedaggicas que, de acuerdo con la percepcin\nde los autores, podan explicar los resultados (no encontraron que la\nasistencia docente mejorara, que las prcticas pedaggicas cambiaran\nni que se les asignara a los estudiantes mayores tareas para la casa).\nLos autores atribuyen las diferencias en rendimiento principalmente\na que los docentes del grupo de tratamiento habran preparado a\nsus estudiantes para responder pruebas de opcin mltiple. Esto explicara por qu las diferencias se desvanecieron con el tiempo. El\nanterior estudio sugiere dos cosas: es importante recoger datos no\nsolo de los resultados sino tambin de los procesos educativos que\nuno esperara que cambien dada la situacin observada; adems,\nes posible que programas como el descrito funcionen solamente\nsi se trabaja con los docentes en torno a mejores formas de ensear\na los estudiantes. Es interesante que los autores discutan al final del\nartculo la posibilidad de otorgar incentivos no a resultados sino a\ninsumos, y mencionan como ejemplo la asistencia de los docentes a\nla escuela (en Kenia el ausentismo docente oscila alrededor del 20%).\nPara ello, sugieren considerar la posibilidad de instaurar mecanismos\nde control de asistencia a cargo de organizaciones locales.\nEn un estudio llevado a cabo en escuelas rurales en la India (Duflo\ny Hanna 2005) se usaron cmaras fotogrficas para definir la asistencia\nde los docentes y los premios monetarios por asistencia. Los resultados\nfueron positivos en cuanto a incrementar la asistencia (el ausentismo\nse redujo de 44% a 22%) y el rendimiento de los estudiantes (la diferencia entre el grupo de tratamiento y el de control fue de 0,17 desviaciones estndar). Este esquema es similar al peruano, pero el registro\nes ms automtico (cmaras en vez de monitores de la comunidad).\nOtra diferencia radica en que si los docentes asistan menos das de lo\nprevisto, podan recibir descuentos.\nComo se puede apreciar en los estudios y orientaciones discutidos anteriormente, el tema de los incentivos a los docentes por su desempeo est\nganando notoriedad en el mbito internacional. En el Per, el tema es relevante dada la aprobacin reciente de la nueva carrera pblica magisterial.\nLo importante en este contexto, ms all de la norma genrica que dicta los\nlineamientos, es establecer procedimientos confiables y vlidos para medir\nel desempeo docente y recompensar a los mejores. De cualquier forma,\nlos sistemas de incentivos no son la panacea. De hecho, hay evidencias de\nque los programas en algunos casos no funcionan y hasta podran tener\nconsecuencias negativas (por ejemplo, ahondar la desigualdad educativa,\nya que los padres ms educados logran sacar mayor ventaja para sus hijos).\nTal vez el mayor riesgo para un programa de incentivos sea que los participantes no puedan establecer claramente una relacin entre su desempeo\ny la obtencin del incentivo; en esta situacin, el incentivo sera percibido\ncomo una especie de lotera y, por tanto, el programa no sera eficiente\n(Kelley, Odden, Milanowski y Heneman 2000; Milanowski 2002).\nLos instrumentos principales fueron los registros del programa de monitoreo, que fueron piloteados por el Ministerio el 2003 y mejorados\ny administrados a inicios y fines del ao escolar 2004. Las pruebas\nde rendimiento fueron elaboradas especialmente en comprensin de\nlectura y matemtica para el presente estudio por personal del Ministerio de Educacin.10 Finalmente, se cuenta con encuestas de datos\nde contexto sobre las caractersticas de los estudiantes ficha PEAR\n(por ejemplo: edad, sexo, nivel educativo de los padres y lengua materna), los docentes (por ejemplo: edad, sexo y condicin de contratado\no nombrado), la escuela (por ejemplo: si es unidocente, multigrados o\npolidocente completa) y la comunidad (por ejemplo, la distancia del\ncentro educativo a la capital del distrito).\nPara el anlisis de la asistencia docente y el impacto sobre el aprendizaje del sistema de incentivos, se tom la base de datos recogida a inicios\ndel ao escolar (mayo) por el Ministerio de Educacin y la que se recogi\na fines del ao escolar (noviembre). Esta muestra est constituida por\ncentros educativos rurales de cinco regiones seleccionadas para participar\nen el programa META. En el presente informe solo se tomarn en consideracin los centros educativos primarios, ya que contamos con datos de\nrendimiento solo para este nivel de estudios. A continuacin se muestra\nla distribucin inicial de centros educativos, docentes y estudiantes en la\nmuestra del programa META (Ayacucho form el grupo de contraste y\nel resto integr el grupo de tratamiento):\n10\tLa prueba de comprensin de lectura estaba basada en el currculo vigente en el momento\nde administrar la prueba del rea de Comunicacin Integral, y la de matemtica, en el\ncurrculo vigente del rea de Lgico-Matemtica.\nDistribucin inicial de centros educativos, docentes y estudiantes por regin\nEscuelas Docentes Comprensin de lectura\nNoviembre Mayo Noviembre\nFuente: Bases de datos del programa META.\nLa muestra de estudiantes se redujo en noviembre por limitaciones presupuestales en el Ministerio de Educacin. El proceso que se\nsigui para la limpieza y verificacin de la base de datos de asistencia\nSe eliminaron escuelas que presentaron problemas para el recojo de la asistencia de acuerdo con lo sealado por los especialistas del programa META y los informes de trabajo de campo\npreparados por especialistas del Ministerio.\nSe eliminaron escuelas para las cuales los datos de asistencia\neran solo de uno de los dos semestres del ao; es decir, solo se\nconsideraron aquellas escuelas que tuvieran datos de asistencia\npara todo el ao escolar.\nSe procedi a calcular el nmero de das en que la escuela tuvo\nclases durante el ao escolar, y se elimin a aquellos docentes\nque a pesar de haber asistido todos los das y sin tardanzas,\nhubieran recuperado ms de 15 das entre sbados, domingos\ny feriados. Este nmero se us dado que se consider poco\ncreble de acuerdo con el resto de docentes.\nSe fijaron puntos de corte al inicio y fin de ao escolar para el\nanlisis de la asistencia del docente. As, para inicios de ao, se\nconsider mediados de marzo, y para fines, el 24 de noviembre.\nDe este modo, se eliminaron las observaciones de asistencia anteriores y posteriores a estas fechas. Si bien hubo clases luego del\n24 de noviembre, el programa no tiene registro de estas.\nSe eliminaron escuelas que haban trabajado en el ao un nmero de das equivalente a menos de tres desviaciones estndar\npor debajo o encima del promedio de la muestra. Esta es una\nforma de corregir por outliers (valores poco probables).\nSe fij un nmero mnimo de das de asistencia mensual para los\nmeses de marzo a noviembre; as, para aquellos docentes que tuvieran menos de cinco das de asistencia mensual, la observacin\npara ese mes era codificada como missing (ausente) y, por tanto,\nese docente no entraba para el anlisis de la asistencia.\nSe elimin a los docentes que estuvieran laborando en ms de\nuna escuela, debido a que esto hubiera generado el problema\nde cul asistencia tomar para el clculo del impacto del programa sobre la asistencia.\nSe elimin a los docentes que hubieran empezado clases un\nmes despus de iniciado el ao escolar.\nEsta limpieza de datos origin que la muestra de escuelas y docentes se redujera como se aprecia en el siguiente cuadro:\nDistribucin de centros educativos y docentes una vez limpia la\nmuestra por regin\nComo se aprecia en el cuadro 2, la muestra de escuelas del grupo\nde contraste (Ayacucho) se ve reducida de 51 a 17 escuelas, lo cual\nlimita las comparaciones de asistencia docente. Esta reduccin se debe\nprincipalmente a la falta de recojo de asistencia para varios centros\neducativos, as como al hecho de que varias escuelas empezaron clases\na fines de marzo e inicios de abril.\nAsimismo, para poder hacer los anlisis comparativos, fue necesaria informacin del docente en cuanto a caractersticas que pudieran\ninfluir en la asistencia diaria a la escuela. Para tal propsito, se requiri\nutilizar las bases de datos del 2003 ao de inicio del programa de\nincentivos, que recogieron informacin sociodemogrfica de cada\ndocente. De esta manera, al momento de cruzar ambas bases de datos,\nla muestra de escuelas y docentes se vio reducida, como se muestra en\nDistribucin final de centros educativos y docentes para la evaluacin\nde impacto del programa de asistencia por regin\nSe puede apreciar que la muestra para la evaluacin de impacto\nse ve notablemente reducida con respecto a la muestra inicial, al contarse solo con 354 docentes de 1.092 en la muestra inicial. En cuanto\na posibles sesgos de caractersticas docentes al hacer dicha eliminacin,\nestos no se pueden determinar, ya que no se cuenta con informacin\nsociodemogrfica para todos los profesores. Sin embargo, el anlisis\nde posibles sesgos se realiz utilizando la asistencia docente, como se\nmuestra en el grfico siguiente. De esta manera, una vez que se limpi\nla asistencia por escuelas con datos incompletos o invlidos, el promedio de das que asisten los docentes aument, debido principalmente a\nla eliminacin de docentes que no contaban con la toma de asistencia\npara todo el perodo que va de marzo a noviembre y que originaban\nun subdimensionamiento de dicha asistencia. Asimismo, observamos\nque una vez limpia la muestra al cotejar esta informacin con los datos\ndel docente del 2003 (paso de la muestra limpia a la muestra con informacin del docente), prcticamente no vara el promedio de das de\nasistencia completa11 de los docentes.\nAsistencia total de los docentes (das completos) por grupo de estudio\nDas de asistencia\nMuestra luego de la\nMuestra de asistencia con\n11\tAsistencia completa se refiere al nmero de das en los cuales el docente estuvo presente en\nlos tres chequeos diarios realizados. De esta forma, si un docente solo contaba con uno o\ndos de los chequeos en el formato de asistencia, no se consideraba ese da como de asistencia completa, pero s como de asistencia total.\nLa otra base de datos con la que se trabaj se refiere a pruebas de\nrendimiento de los estudiantes. Se cuenta con pruebas para estudiantes\nde segundo a sexto grado de primaria. Los anlisis iniciales de especialistas del programa META sealan que las pruebas de rendimiento de\ncuarto a sexto grado fueron las nicas que mostraron niveles adecuados\nde confiabilidad, por lo que solo usamos estas para los anlisis. Al igual\nque para la base de asistencia, se procedi a limpiar la base de rendimiento a travs de los siguientes pasos:\nSe eliminaron los casos de escuelas en las cuales el nmero de\nestudiantes evaluados era menor de tres, con el objetivo de tener variabilidad en el interior de cada aula de clase y centro\neducativo en cuanto al rendimiento del estudiante.\nAsimismo, se procedi a cotejar las bases de inicio y fin de ao\nescolar. Sin embargo, a finales del ao escolar, por un tema\npresupuestal, el programa META decidi administrar las pruebas a una muestra de escuelas que fueron evaluadas a inicios\nde ao, y se evaluaba en cada escuela a todos los alumnos de\nsegundo a sexto grado. Esto redujo el nmero de alumnos evaluados considerablemente.\nPara el clculo de los puntajes obtenidos por los estudiantes, se\ntransformaron sus respuestas a puntajes de escala siguiendo el\nmodelo Rasch (Teora de Respuesta al tem; vase, por ejemplo, Baker 2001). Este modelo usa como parmetro para calcular los puntajes el nivel de dificultad de los tems, de modo\nque se obtiene la probabilidad de que un estudiante responda\ncorrectamente cada tem (ya sea que lo haya tenido bien o no).\nCabe sealar que el anlisis Rasch procede a eliminar las observaciones extremas de la muestra, lo que permite tener una\nmejor distribucin del puntaje en las pruebas. La media para\ncada rea y grado evaluado se fij en 300 puntos en cuarto\ngrado, 500 puntos en quinto grado y 700 puntos en sexto grado, mientras que la desviacin estndar para todas las reas y\ngrados se fij en 50.\nA continuacin se muestra la distribucin de pruebas una vez limpia la muestra inicial (cuadro 4).\nDistribucin de pruebas por grado y perodo de aplicacin\nSi bien se tomaron dos pruebas, una a inicios y otra a final del ao,\nla estructura de ambas no es suficientemente semejante como para hacer estos puntajes equiparables. De esta forma, aunque se podr evaluar\nel rendimiento como el resultado que obtuvo cada individuo en cada\nprueba, este no podr ser medido como la diferencia entre los resultados de las pruebas de inicio y fin de ao.\nFinalmente, para la evaluacin del rendimiento de los alumnos se\nutiliz conjuntamente la base de pruebas de rendimiento, la base de\ndatos socioeconmicos de los nios (ficha PEAR), la base de datos de\nasistencia corregida y la base de datos del docente del ao 2003. Debido a que cada base fue realizada para una muestra distinta, resultado de\nla conjuncin de dos o ms bases, hubo una disminucin en el nmero\nde observaciones en los anlisis que se presentan ms adelante.\nEl diseo fue cuasi experimental (no hubo asignacin aleatoria a los\ngrupos de tratamiento y contraste) con registros de asistencia diaria para\ncada docente en el programa desde marzo hasta noviembre del 2004.\nAsimismo, se cont con pruebas de rendimiento de los estudiantes a inicios y fines del 2004 en las reas de matemtica y comprensin de lectura.\nEl anlisis estadstico se llev a cabo, en primer lugar, en forma\ndescriptiva, mostrando el comportamiento de la asistencia de los docentes mes a mes durante el ao escolar 2004, de modo que se pudieran comparar el grupo de tratamiento y el de contraste, y observar si\nexisten diferencias significativas en este aspecto.\nEn segundo lugar, se efectuaron dos anlisis; con el primero se\nbusc ver si existan diferencias significativas en asistencia entre el grupo de tratamiento y contraste en la asistencia docente una vez que\nse controlaba por las caractersticas del docente, el centro educativo\ny la zona donde se encuentra el centro educativo. El segundo anlisis\nconsisti en determinar el impacto del programa de incentivos sobre\nel rendimiento de los estudiantes. Para ambos anlisis se emple la metodologa propuesta por Heckman, Ichimira y Todd (1997, 1998) para\nevaluaciones de impacto; es decir, el uso de propensity scores (medidas\nde propensin) para encontrar grupos de contraste apropiados dado\nel diseo cuasi experimental. A continuacin se describen los instrumentos, bases de datos y metodologas que se usaron para analizar la\nasistencia docente y su impacto sobre el aprendizaje.\n5.1.\tMtodos para la evaluacin de impacto del programa\nA travs de esta evaluacin se intenta responder a la pregunta Cul\nes la diferencia en asistencia de los profesores y en el rendimiento de\nlos estudiantes entre los salones que participaron y no participaron en el\nprograma META? Por lo tanto, el principal problema de la evaluacin\nde impacto consiste en averiguar cul hubiese sido el resultado de los\nbeneficiarios despus de terminado el ao escolar si no hubieran participado en el programa META.12\nLa manera ideal de realizar este tipo de anlisis sera observar la\nsituacin de cada individuo despus de haber participado en el programa\nMETA y, simultneamente, su situacin en el estado contrafactual es\ndecir, sin haber participado en el programa, para luego comparar\nambos estados. Sin embargo, solo se puede observar a cada individuo\nen un nico estado. Los distintos mtodos de anlisis presentados ms\nadelante intentan acercarse a la situacin ideal, de modo que se pueda\nsimular exactamente cul es el cambio en la situacin de cada individuo atribuible exclusivamente a su participacin en el programa. Para\nello, se utiliza un grupo de contraste; es decir, profesores y alumnos que\nno han participado en el programa, pero que reflejan la situacin hipottica de los beneficiarios de este ante un estado de no tratamiento.\nDe hecho, el grupo de contraste solo puede ser observado en el estado\nde no tratamiento.\nEl mtodo que se sigue en el presente trabajo para conseguir\nel objetivo antes mencionado es el de emparejamiento o matching\n(Heckman, Ichimira y Todd 1997, 1998), que consiste en asignar a\ncada beneficiario un control; es decir, un individuo que no participa\nen el programa pero que es muy parecido a l. Es gravitante que\neste parecido lo sea respecto a las caractersticas que son importantes\nen la determinacin de la variable de impacto; es decir, la asistencia,\npara el caso de los docentes, y el rendimiento, para el de los alumnos.\nDebido a que la seleccin de individuos para el grupo de tratamiento\ny contraste dentro del programa no fue realizada aleatoriamente, una\ncomparacin simple entre estos dos grupos puede reflejar el efecto de\n12\tSin embargo, el contraste no es una situacin regular sino una en la que de todos modos\nlos monitores registraban asistencia docente, aunque sin incentivos; de hecho, se podra\npensar que este monitoreo pudiera haber tenido un impacto en la asistencia al sentirse los\nvariables distintas del hecho de participar o no en el programa META\n(sesgo de seleccin). Por ejemplo, para el caso del anlisis de asistencia, los docentes que pertenecen al grupo de tratamiento podran ser,\nen promedio, ms educados que los docentes del grupo de contraste,\ncon lo cual no se sabra si el efecto de una mayor asistencia en el\ngrupo de tratamiento se debe a su mayor nivel educativo o al hecho\nde recibir el incentivo. La metodologa de evaluaciones de impacto\npermitir eliminar el posible sesgo de seleccin realizando comparaciones nicamente entre individuos con caractersticas semejantes.\nDentro de nuestra base de informacin tenemos dos grupos: un\ngrupo de tratamiento constituido por todos los individuos (docentes\ny alumnos) que trabajan o estudian en escuelas en las que se aplic el\nprograma de incentivos y un grupo de contraste, integrado por los dems individuos que trabajan o estudian en escuelas en las que, como se\ndijo antes, hubo monitoreo de asistencia docente, pero no se ofrecieron\nincentivos monetarios. La metodologa propuesta permitir emparejar\ncada individuo tratado con un individuo de contraste semejante en\ntodas las caractersticas que influyan en la asistencia. Para el caso de los\ndocentes, se incluyen las variables aos de docencia, sueldo, nivel de educacin, distancia al centro educativo y caractersticas del centro educativo.\nPara el rendimiento escolar se incluyen las variables de los estudiantes\nnivel socioeconmico, edad, sexo, tamao del hogar y caractersticas del\nDebido a que es poco probable que dos individuos coincidan en\ntodas las variables, se propone seguir un emparejamiento a travs de\nla medida de propensin de cada alumno de pertenecer al grupo de\ntratamiento, propuesta por Rosenbaum y Rubin (1983, 1985). La propensin de cada individuo se calcula a travs de modelos de estimacin\ndicotmicos (Probit o Logit) en los cuales se introduce como variable\ndependiente (Y) una dummy que toma el valor de 1 si el individuo\npertenece al grupo de tratamiento y 0 si pertenece al grupo de contraste. Como variables independientes (X) se incluyen todas aquellas que\npuedan sesgar la comparacin entre el grupo de tratamiento y el de\ncontraste. Con ello se obtiene la siguiente ecuacin:\nYi = Bx Xi + i\nA partir de esta ecuacin se obtiene el efecto de cada variable sobre\nla opcin de pertenecer al grupo de tratamiento o control (E[Bx ]) y con\nello se procede a calcular la probabilidad de cada individuo de pertenecer a este grupo ( p(Yi ) ):\nE[p(Yi )]= E[Bx ]Xi +E[i]\nDe esta forma, este mtodo permite basar el emparejamiento en\nla probabilidad de cada individuo de ser participante en el grupo de\ntratamiento, facilitando la bsqueda de un individuo semejante para\ncada individuo beneficiario del programa de incentivos. Se concluye,\nentonces, que si dos individuos tienen la misma probabilidad de pertenecer al grupo de tratamiento (medida de propensin), entonces, en\npromedio, sern semejantes.\nEn este punto, es importante definir el trmino soporte comn,\nque ser utilizado a lo largo del estudio. Una vez estimada la probabilidad de cada individuo de ser participante en el grupo de tratamiento, es probable que existan individuos de este grupo que no tengan\nindividuos semejantes en el grupo de contraste, y viceversa. Todos los\nindividuos que no tengan un posible individuo comparable sern considerados fuera del soporte comn.\nUna vez hallada la medida de propensin de cada individuo, se\nproceder a calcular la diferencia en la variable de impacto (asistencia\nen el caso de los docentes y rendimiento en el caso de los alumnos)\ndel grupo de tratamiento y del grupo de contraste para los individuos que estn dentro del soporte comn. Esta podr ser calculada como la diferencia de cada individuo del grupo de tratamiento\ncontra su respectivo individuo de contraste (one to one, uno a uno)\no como la diferencia de cada individuo beneficiario emparejada con\nuna observacin ficticia, que es un promedio de las observaciones en\nel grupo de contraste. En nuestro caso, optaremos por ambos clculos, efectuando el segundo a travs de un mtodo kernel. El clculo\nde diferencias a travs del mtodo kernel comparar la asistencia o el\nrendimiento de cada individuo beneficiario contra el promedio de\nasistencia o de rendimiento de todos los controles ponderados por\nla inversa de su distancia medida a travs del propensity score. Ambas\ndiferencias estarn libres de todo sesgo y, por ende, recogern netamente el impacto del programa de incentivos para docentes sobre la\nasistencia docente y el rendimiento escolar.\nFinalmente, cabe mencionar que esta metodologa puede ser utilizada para realizar emparejamientos en distintos niveles del anlisis. Por\nejemplo, primero se puede realizar un emparejamiento en el nivel de los\ncentros educativos, eliminando del anlisis todos aquellos centros que\nestn fuera del soporte comn, para luego realizar un emparejamiento\nen el nivel de los docentes o alumnos. Este anlisis permite un mayor\ngrado de exactitud al momento de realizar las comparaciones, ya que se\ncomparan individuos semejantes que provienen de centros educativos\nen promedio semejantes. Sin embargo, la adicin de etapas sucesivas\ntiene el efecto negativo de reducir la muestra para las siguientes etapas\n(se reducen grados de libertad en el anlisis estadstico), por lo que se\ndeben balancear los beneficios de una mayor precisin con los costos\nde un menor poder estadstico.\n6.1.\tAnlisis de comparacin simple de medias de asistencia\nLos resultados de la asistencia docente se describirn tanto de manera\ntotal como desagregada mes a mes. Debido a los cortes fijados para\nel recojo de informacin (marzo y noviembre), los das efectivos de\nclase deberan ser 156.13 Para efectos de nuestro anlisis, hemos considerado dos medidas de asistencia para hacer grupos de contraste y\nDas totales: nmero de das en el ao escolar en que el docente\nestuvo en al menos uno de los tres chequeos diarios.\nDas completos: nmero de das en los cuales el docente estuvo presente en los tres chequeos diarios. De esta forma, si un\ndocente solo contaba con uno o dos de los chequeos en el formato de asistencia, no se consideraba ese da como asistencia\ncompleta pero s como asistencia total.\nA continuacin se muestran resultados descriptivos respecto a la\nEl grfico 2 muestra, para el perodo del 29 de marzo al 24 de\nnoviembre, el promedio de das totales y das completos de asistencia\npara el grupo que participa en el programa (grupo de tratamiento) y el\ngrupo que no lo hace (grupo de contraste). Se observa que en el grupo\nde contraste, los docentes asisten 20 das menos (asistencia total) o 30\ndas menos que lo obligatorio (asistencia completa). En el grupo de\n13\tSe obtuvo este total de das de acuerdo con normas del Ministerio de Educacin que fijan\nel nmero de das en que debera haber clases, descontando los feriados nacionales en que\nno debera haber clases.\nDas totales y completos de los docentes por grupo de estudio\nDas obligatorios para el perodo: 156\nDas completos Das totales\ntratamiento, la asistencia total es, en promedio, 2 das menos, y la asistencia completa, 10 das menos que lo obligatorio. En otras palabras,\nse tiende a una mayor asistencia docente cuando se ofrecen incentivos\npor ello. Si se revisa la asistencia completa en relacin con la total, se\npuede apreciar que el nmero de das es parecido en ambos grupos: 10\ndas menos que lo obligatorio en el grupo de contraste y 8 das menos\nen el grupo de tratamiento.\nEl grfico 3 presenta la informacin por grupo mes a mes. Las lneas punteadas muestran los das totales por cada grupo, mientras que\nlas lneas continuas muestran los das completos. Cuando alguna de\nlas lneas supera la lnea de das obligatorios, eso significa que ese mes\nel docente trabaj ms das de lo esperado por el calendario regular; es\ndecir, recuper clases.\nAl analizar la asistencia de los docentes del grupo de tratamiento, se\nobserva que sigue el mismo patrn que la asistencia obligatoria establecida por el Ministerio de Educacin. Hay, sin embargo, ligeras variaciones,\nNmero promedio de das de asistencia total y completa por\nen especial el mes de julio, en el cual los das de asistencia completos (y\ntotales) superan a los das obligatorios. Al parecer, los docentes del grupo\nde tratamiento usaron algunos das de las vacaciones de medio ao (julio) para recuperar das en los que no asistieron en marzo y mayo, o en\ntodo caso, para tomar dos semanas de vacaciones en agosto.\nPor otro lado, si analizamos al grupo de contraste, este no sigue\nun patrn de asistencia conforme a los das obligatorios. La asistencia\nde este grupo es notablemente menor que la obligatoria en los meses\nde mayo, junio y julio, crece en agosto (en este mes supera al grupo\nde tratamiento) y luego mantiene el patrn de das obligatorios en\nel perodo de setiembre a noviembre. Estos resultados sugieren que\nlos docentes de la zona de contraste se demoran en empezar el ao\nescolar, y cuando lo hacen, tienen una asistencia irregular. Se observa que en los meses de junio y julio, la zona del grupo de contraste\nexperiment una cada pronunciada en la asistencia; esta cada sera\noriginada por la huelga organizada por el SUTEP.14 Especficamente,\nla huelga dur del 21 de junio al 9 julio, y se perdieron en total 16\ndas de clases efectivos. Una vez culminada la huelga, los docentes\nregresaron a las clases con la promesa de recuperar esos das de asistencia. Esto estara originando que en el caso de agosto, la asistencia\npara la zona de contraste sea superior a la de tratamiento, donde s se\nrespetaron las vacaciones de medio ao. Sin embargo, aun con este\naumento de asistencia, en el mes de agosto solo se cubrieron cinco\nAsimismo, cuando se observa la asistencia de los docentes de\nacuerdo con la distancia del centro educativo a la capital de distrito,\nse aprecia que en el caso del grupo de tratamiento no existen mayores\ndiferencias (grfico 4); en cambio, en el grupo de contraste se aprecia\nque son los docentes de escuelas ms cercanas los que registran un menor nmero de das de asistencia o mayor nmero de tardanzas durante\nel ao escolar. Esto se podra deber a que los docentes de zonas ms\nalejadas viven en la misma comunidad, mientras que los que viven en\nzonas ms cercanas tienen que viajar diariamente de la casa (presumiblemente en la capital de distrito) a la escuela.\n14\tEsta huelga fue convocada por la faccin disidente y no por la dirigencia nacional del SUTEP,\npor lo que solo fue acatada por un grupo reducido de docentes. Los docentes que lo hicieron se distribuan entre las regiones de Ayacucho, Puno y Cusco, pero solo en el caso\nde Ayacucho el paro fue total, mientras que en Puno y Cusco el grupo de docentes que\nacat la huelga fue minoritario (en escuelas que se ubican en provincias distintas de donde\nfunciona el programa META).\n15\tUn diseo ms riguroso de evaluacin hubiera considerado escuelas adicionales de contraste en otras zonas del pas, de modo que eventos como la huelga mencionada pudieran\nperder significacin para el anlisis.\nNmero promedio de das de asistencia completa por grupos de\nestudio y distancia del centro educativo\n0 a 2 horas 2 a 5 horas 5 a ms horas\n6.2.\tAnlisis de la asistencia docente controlando por diferencias\nentre el grupo de control y el grupo de tratamiento\nEl siguiente paso consisti en analizar la asistencia limpiando los posibles sesgos de seleccin mediante la metodologa para evaluaciones de\nimpacto detallada anteriormente. Se opt por realizar un emparejamiento\nen dos niveles de anlisis (como se explica en la seccin 5); en un primer\nmomento, en el nivel del centro educativo y, en un segundo momento,\nen el de los docentes, lo que permiti depurar primero los sesgos en el\nnivel de los centros educativos y luego en el de los docentes.\nLas estimaciones de las medidas de propensin para cada una de\nlas etapas se encuentran en el anexo 1. En el anexo 2 se grafican las medidas de propensin para cada uno de los grupos conforme se avanza\nen las etapas de emparejamiento. Se puede observar en estos ltimos\nque dicho emparejamiento ha permitido obtener dos distribuciones\nsemejantes de las medidas de propensin; si este procedimiento no se\nhubiera realizado, se tendra un grupo de tratamiento con medidas de\npropensin16 mucho mayores que el grupo de contraste (distribucin\nsesgada a la derecha). A continuacin se muestran los resultados para\ncada una de las situaciones, con y sin emparejamiento.\nSe observa que para la asistencia anual, aunque la diferencia entre\ngrupos ha disminuido luego del emparejamiento, an se mantiene una\ndiferencia estadsticamente significativa. Con esto se estara confirmando\nel impacto del programa de incentivos sobre la asistencia. A diferencia\nNmero de das de asistencia completos promedio al ao por grupo de\nestudio y tipo de mtodo para el emparejamiento\n(los das obligatorios son 156)\nContraste Tratamiento Diferencia\nSe utiliz el mtodo desarrollado por Abadie e Imbens (2006), que permite mejorar la estimacin de\nlos errores estndar. Este mtodo est disponible en Stata (nnmatch) y utiliza como mtodo de emparejamiento el nearest neighbor o vecino ms cercano.\n16\tProbabilidad de pertenecer al grupo de tratamiento.\ndel caso anterior, en el que se comparaba el promedio de asistencia de los\ndocentes de dos grupos (tratamiento y contraste) no necesariamente similares (grficos 1 y 2), ahora se compara el promedio de asistencia de los\ndocentes de un grupo de contraste con caractersticas similares al grupo\nde tratamiento. De esta forma, se podra afirmar con 95% de confianza\nque si todos los docentes hubieran participado en el programa, habran\nalcanzado una asistencia promedio mayor en 17 das.17\nEl siguiente paso fue calcular las diferencias en la asistencia promedio de cada docente para cada uno de los meses de anlisis. Los\ngrficos 5 y 6 presentan los resultados de asistencia mensual con y sin\nComparacin de los das completos de asistencia mensual sin ajustar y\ncon la asistencia ajustada por emparejamiento uno a unoa\nContraste (uno a uno)\nContraste sin ajustar\nTratamiento (uno a uno)\nTratamiento sin ajustar\nEn el anexo 3 se encuentran las tablas con los valores y los intervalos de confianza.\n17\tSe realiz el ejercicio de calcular la asistencia de los docentes usando los meses no influenciados por los efectos de la huelga (de marzo a mayo y de setiembre a noviembre); los\nresultados muestran que el incremento en el nmero de das de asistencia sera de 10, cifra\nque es estadsticamente significativa. En el anexo 4 se muestran estos resultados.\nComparacin de la asistencia mensual sin ajustar con la asistencia\najustada por emparejamiento kernel\najustada por emparejamiento nearest neighbor\nContraste (nearest neighbor)\nTratamiento (nearest neighbor)\nLuego de realizar el emparejamiento, se observa que los valores absolutos de asistencia disminuyen para el grupo de tratamiento y aumentan para el grupo de contraste, pero en pequeas cantidades.18 Tambin\nse constata que a pesar de corregir posibles sesgos, la tendencia se mantiene para ambos grupos. Esto se debe a que el efecto de la huelga fue el\nmismo para todos los docentes del grupo de contraste, lo cual en cierta\nforma sustenta que el aumento de la asistencia en la segunda mitad del\nao se debe a un efecto exgeno y no a un comportamiento normal de\nlos docentes. En el anexo 5 se encuentran las distribuciones de asistencia\nde cada uno de los meses para el grupo de contraste y el de tratamiento.\nA partir del anlisis de distribuciones se puede observar que a partir de\nagosto, para el grupo de contraste, dichas distribuciones estn ms concentradas y presentan poca variabilidad (mayor kurtosis), mientras que a\nprincipio de ao se podan distinguir distribuciones ms cercanas a una\ncurva normal estndar, con una mayor variabilidad en la asistencia. Esta\nmayor concentracin a finales de ao (agosto a noviembre) se debera al\nefecto de la huelga, que ocasion que los docentes del grupo de contraste\naumentaran su asistencia casi en su totalidad y se asemejaran a la asistencia de los docentes del grupo de tratamiento.\nDe todos modos, en el grupo de contraste la huelga impide una\ncompleta comparabilidad de la asistencia entre grupos para el segundo\nsemestre. Sin embargo, an resulta relevante analizarla, para mostrar\nla asistencia mensual de los docentes. Es de esperar que si no hubiera\nhabido huelga en la zona de contraste, los docentes hubieran seguido\nun patrn similar al de los primeros meses. Para analizar la probable\nasistencia del grupo de contraste de no haberse presentado una huelga,\noptamos por distribuir la asistencia desde el mes de junio siguiendo los\nporcentajes de asignacin de asistencia que mostraron para ese mismo\nperodo los docentes del grupo de tratamiento. Debido a que ambos\ngrupos han sido emparejados a travs de la medida de propensin, tiene sentido pensar que la asignacin porcentual del grupo de contraste\nhubiera sido similar a la del grupo de tratamiento.\n18\tNo se ha podido considerar marzo en el anlisis por las pocas observaciones existentes para\neste mes en la muestra.\nComparacin de la asistencia mensual corregida por emparejamiento\nuno a uno ajustada por distribuciones de asignacina\nPara este ejercicio se han usado solamente los resultados del emparejamiento uno a uno.\nSe observa que si los docentes del grupo de contraste hubieran\nasignado su asistencia para los meses posteriores a junio, como lo hicieron los docentes del grupo de tratamiento, se hubiera obtenido una\ndiferencia constante para todos los meses a favor de los docentes que\nrecibieron incentivos con respecto a los que no lo hicieron.\n6.3. Rendimiento de los estudiantes asociado al programa META\nEl anlisis del rendimiento se realiz con las pruebas de matemtica y\ncomprensin de lectura. A continuacin se pueden observar los resultados a inicios y fines del ao escolar.19\n19\tSe considera solo a los estudiantes que rindieron ambas pruebas; como se explic antes,\ntodos los puntajes de cuarto se han calculado para un promedio de 300 puntos, los de\nquinto para 500 puntos y los de sexto para 700 puntos.\nResultados de las pruebas por grupos de estudio y grado, comparacin\nsimple de medias\nGrupo de tratamiento*\nGrupo de contraste**\n(n=874) (n=758) (n=812) (n=107)\n26,81 22,39 20,05\n40,70 14,46 25,22\n* Nios que asisten a escuelas en las que se implement el programa META.\n** Nios que asisten a escuelas en las que no se implement el programa META.\nDel anlisis se desprende que tanto a inicios como a finales de ao, los\nestudiantes del grupo de tratamiento obtuvieron mejores resultados que los\ndel grupo de contraste. El procedimiento que se seguir para identificar si\nel mejor resultado en las pruebas de fin de ao para los alumnos del grupo\nde tratamiento se debe al programa META o a otros factores ser similar al\nusado en el anlisis de asistencia de los docentes. En una primera etapa, se\nrealizar un emparejamiento a travs de diversas variables de los alumnos,\nlos docentes, la escuela, etctera. Este emparejamiento, al igual que en el\nanlisis de la asistencia de los docentes, permitir definir el soporte comn\ncon el cual se trabajar en la segunda etapa del emparejamiento.\nPara controlar por la habilidad educativa del alumno, se realizar\nuna segunda etapa de emparejamiento, usando como variable de empate\nel resultado que el alumno obtuvo en la primera prueba del ao. Si bien\nel resultado en ambas pruebas no es equiparable en sentido estricto (a\npesar de que la prueba de fin de ao meda las mismas reas que la de\ninicio), el resultado de la primera prueba es de todos modos un buen\nindicador de las capacidades que el alumno traa al empezar el ao en\ncada una de las reas evaluadas. De esta forma, la primera etapa permite\nobtener alumnos de caractersticas socioeconmicas similares, y la segunda, comparar alumnos de capacidades iniciales semejantes. As, se puede\ninferir que si dos alumnos tienen, en promedio, caractersticas similares\n(primera etapa de emparejamiento) y obtuvieron el mismo resultado en\nlas pruebas de inicios de ao (segunda etapa de emparejamiento), deberan obtener un resultado similar en las pruebas de fin de ao; si son\ndiferentes, se podra inferir que META es la causa.\nPara el anlisis se plantean cuatro modelos, los cuales se diferencian principalmente en la estimacin de la primera etapa. Como se ha\nmencionado anteriormente, la inclusin de variables adicionales en cada\nmodelo tiene el efecto de reducir la muestra, debido a que no todas las\nvariables han sido obtenidas de la misma fuente. Sin embargo, la inclusin de variables adicionales permite mejorar la estimacin de la medida\nde propensin. A continuacin se describe brevemente cada modelo:20\nModelo 1. Este primer modelo solo incluye como variable de\nemparejamiento el resultado de la primera prueba del ao y\nomite la primera etapa de emparejamiento. Esto permite obtener un mayor nmero de controles y beneficiarios, pero disminuye la exactitud en el emparejamiento.\nModelo 2. El modelo incluye en su primera etapa solamente\nvariables del alumno, como sexo, edad y lengua materna. Sin\nembargo, se reduce el nmero de controles y beneficiarios.\nModelo 3. Adicionalmente a las variables del alumno, se incluyen en la primera etapa variables de la escuela como tipo de\ncentro educativo y servicios bsicos, y variables de los docentes\ncomo sexo, edad y sueldo.\nModelo 4. Igual que el modelo 3, pero solo se consideran las\nescuelas que se utilizaron en el anlisis de asistencia de los docentes presentado antes.\nDel anlisis descrito se obtiene que en el caso de comprensin\nde lectura en quinto grado, en tres de los modelos, las diferencias son\n20\tEl resultado de la primera etapa de cada modelo se puede observar en el anexo 6.\nestadsticamente significativas a favor del grupo de contraste, mientras\nque en sexto grado se aprecia todo lo contrario: en tres de los modelos las\ndiferencias son estadsticamente significativas a favor del grupo de estudiantes de escuelas que participan en el programa. En cuarto grado solo\nuno de los modelos muestra una diferencia estadsticamente significativa\na favor del grupo de tratamiento. En el caso de matemtica, se puede\napreciar que existen en uno o dos de los modelos para cada grado diferencias estadsticamente significativas a favor del grupo de tratamiento.\nEsto quiere decir que mientras que en comprensin de lectura no existe\nun patrn claro, en el caso de matemtica, las nicas diferencias estadsticamente significativas en cada grado se dan a favor del grupo de tratamiento. Cabe resaltar que durante el anlisis de los modelos 3 y 4 para\nlas pruebas de cuarto y quinto grado, el nmero de observaciones para\nel grupo de contraste es reducido (menos de 50 observaciones), como se\npuede apreciar en los cuadros 7 y 9, por lo cual los resultados para estos\ngrados se deben tomar con mucha cautela.21\nNmero de observaciones por emparejamiento para las pruebas de\nTratamiento Contraste Tratamiento\n21\tAsimismo, se realiz el anlisis de emparejamiento usando la metodologa de Abadie e\nImbens (2006) para el clculo de los errores estndar, disponible en Stata (nnmatch). Los\nresultados de este anlisis se presentan en el anexo 7.\nResultados de las pruebas de comprensin de lectura controlando por\ndiferencias entre el grupo de contraste y el grupo de tratamiento\n***p < 0,01; **p < 0,05; *p < 0,10.\nRendimiento promedio del grupo de tratamiento menos el rendimiento promedio del grupo de contraste.\nTratamiento Contraste Tratamiento Contraste\nResultados de las pruebas de matemtica controlando por diferencias\nentre el grupo de contraste y el grupo de tratamiento\nAsistencia docente y rendimiento\n7. Asistencia docente y\nUna vez realizado el anlisis con respecto al efecto del programa sobre\nel rendimiento de los estudiantes, surgi una pregunta adicional: Cul\nes la relacin entre asistencia docente y rendimiento de los estudiantes?\nPara responderla, se utiliz solo la muestra del grupo de tratamiento,\ndebido a que este grupo contaba con una mayor variabilidad en cuanto\na la asistencia docente, as como con un mayor nmero de observaciones, lo cual permite capturar mejor la asociacin entre variables. Es de\nesperar que a mayor asistencia docente (medida como nmero de das\ncompletos) se desarrollen ms temas del currculo, de modo que los\nestudiantes muestren un mejor rendimiento.\nSe realiz un anlisis de regresin, en el cual se model el rendimiento del estudiante, medido como el resultado de cada alumno en\nsu prueba de fin de ao. Se us como variable explicativa la asistencia\ndocente, controlando por caractersticas de los estudiantes (edad, sexo,\nlengua materna, rendimiento en la prueba de mayo), de su escuela\n(tipo de escuela, la escuela es bilinge, distancia del centro educativo a\nla capital de distrito, acceso a servicios bsicos) y de sus docentes (aos\nde experiencia, tipo de formacin, satisfaccin, salario, sexo). As, se\nmodel primero sin considerar la asistencia docente y despus incorporando la asistencia docente, con la finalidad de ver cunto ayuda esta\nvariable a explicar la varianza de la variable dependiente.22\nUn aspecto que se debe resaltar es que debido a las caractersticas\nde las pruebas, estas no pueden ser convertidas a una misma escala o\n22\tCabe sealar que dada la posibilidad de una relacin no lineal entre la asistencia y el\nrendimiento de los estudiantes, se decidi incorporar un componente cuadrtico en las\nregresiones con la finalidad de configurar mejor esta relacin.\nhacerlas comparables entre grados. Esto origina que tengamos que realizar el anlisis de regresin para cada grado por separado. Las medias\nde cada grado se fijaron en promedios distintos (300, 500 y 700), para\nevitar sugerir que los puntajes de los estudiantes son comparables entre\ngrados. Los cuadros 11 y 12 muestran los resultados de la regresin\npara cada grado evaluado.\nLos cuadros 11 y 12 muestran los resultados de las regresiones\nsin incluir e incluyendo la asistencia del docente para cada grado.\nEn cuanto a las variables relativas a los estudiantes, es de resaltar que\nen ambas reas evaluadas, la edad del estudiante, la lengua materna\ny el puntaje en una prueba similar (prueba del mes de mayo) tienen\nun efecto significativo sobre el rendimiento; es decir, los estudiantes\nde menor edad cuya lengua materna es el castellano y que tuvieron\nmejor rendimiento en mayo obtienen mejores resultados. En el rea\nde comprensin de lectura, las variables experiencia docente y experiencia al cuadrado tienen un efecto significativo en algunos de los\nmodelos; esto ltimo sugiere que su relacin con el rendimiento tiene la forma de una U. En otras palabras, los estudiantes de docentes\ncon menor y mayor experiencia obtienen un mejor rendimiento.\nEn cuanto a la asistencia docente, tanto en comprensin de lectura como en matemtica se encontr que esta ayuda a explicar el rendimiento de los estudiantes a finales del ao escolar solo en quinto\ngrado; para el mismo grado, se encontr que para la asistencia docente\nla forma de la relacin es de una U invertida; es decir, en un inicio, a\nmayor asistencia, mayor rendimiento del nio, pero hay un punto en\nel cual la mayor asistencia ya no implica mejor rendimiento sino que,\nms bien, este disminuye (el componente cuadrtico de la asistencia).\nEsto se puede deber al hecho de que los docentes no necesariamente\nestn preparados para desarrollar ms temas en clase; de ah la necesidad de que este tipo de programas sean acompaados por programas\nde desarrollo profesional docente.\nTipo de escuela (1\n= Unidocente, 2 =\nMultigrados, 3 =\ncapital de distrito al\ncuenta con servicio\nPuntaje en mayo\nRegresiones del rendimiento a fin de ao en comprensin de lectura por grados\nAos de experiencia -8,22\nRegresiones del rendimiento a fin de ao en matemtica por grados\n40,91 *** -380,10\nEl lector podra preguntarse por qu se reporta el impacto de un programa cuando, como se ha reconocido varias veces, la informacin emprica existente era de limitada calidad. La razn principal es que se\ncuenta con muy poca investigacin emprica sobre el impacto de un\nprograma de incentivos para docentes en el Per. As, pensamos que\nel anlisis realizado en el que, como se ha visto, se tomaron diversas\nprecauciones para buscar el mayor rigor estadstico posible podra\nservir como referente para futuras iniciativas similares.\nA partir de los resultados obtenidos del anlisis anterior se puede\nEl programa de incentivos parece haber tenido el efecto esperado al incrementar la asistencia de los docentes del grupo\nde tratamiento en aproximadamente 17 das respecto al grupo de contraste. Este es un efecto importante, pues el grupo\nde contraste de alguna manera tambin fue intervenido, visto\nque los monitores tomaban la asistencia diariamente; la nica\ndiferencia reside en que los docentes del grupo de contraste\nno esperaban incentivos econmicos fuera de su sueldo regular\npor ir a la escuela a dar clases. As, se podra decir que en ambos\ngrupos hubo una intervencin (monitoreo de asistencia diaria)\ny, adicionalmente, en el de tratamiento se ofrecieron incentivos\neconmicos por el logro de ciertas metas.\nEl comportamiento de los docentes del grupo de tratamiento\nha sido uniforme a lo largo del ao, no as el del grupo de contraste. Estos ltimos muestran un ligero retraso en el inicio de\nclases en abril y mayo, as como un incremento en la asistencia\nuna vez terminada la huelga de maestros organizada por una\nfaccin del SUTEP en Ayacucho entre los meses de junio y\njulio del 2004. La huelga ocasion que los docentes disminuyeran en gran medida su asistencia durante estos dos meses.\nSin embargo, al controlar de diversas formas este efecto y las\nposibles diferencias entre grupos, an se observa una diferencia\na favor del grupo de tratamiento.\nA partir de los resultados obtenidos del anlisis de las pruebas de\nrendimiento, se puede concluir lo siguiente:\nEn cuanto al impacto del programa en el rendimiento de los\nestudiantes, los resultados no son concluyentes. En matemtica parece haber un efecto a favor del grupo de tratamiento,\nsobre todo en quinto grado. En comprensin de lectura, en\nquinto grado se observa un rendimiento superior en los estudiantes del grupo de contraste, pero en cuarto y sexto grado los\nresultados son favorables al grupo de tratamiento.\nFinalmente, se relacion la asistencia docente con el rendimiento\nde los estudiantes solo para el caso de las escuelas de tratamiento.\nSe encontr que haba un efecto positivo y significativo pero solo\nen quinto grado. Se observ, adems, una relacin no lineal; en\notras palabras, existe un punto en el cual mayor asistencia no\nimplica mejor rendimiento en los estudiantes (especialmente en\nmatemtica). Es probable que tanto este resultado como el anterior tengan que ver con el hecho de que la asistencia docente es\nun requisito para el aprendizaje, pero no una condicin suficiente para l. As, un programa de incentivos por asistencia debera\nser complementado por otro de apoyo pedaggico, de modo que\nse enriquezca la calidad de las interacciones en el aula.\nEl programa META fue descontinuado el ao 2006. No queda\nclaro el motivo por el cual esto ocurri, pues la poca evidencia existente\nsobre su impacto (esto es, el presente estudio) sugera que el programa\nestaba cumpliendo con su objetivo de mejorar la asistencia docente.\nAlguna evidencia anecdtica sugiere tambin que los padres de familia\napreciaban la oportunidad de tener algn control sobre los docentes.\nSin embargo, aparentemente hubo dificultades logsticas para montar\nla red para el monitoreo diario de clases y el recojo y procesamiento\nde la informacin para la entrega de incentivos, lo cual desalent la\ncontinuacin del programa. Es una lstima, sin embargo, que la experiencia no fuera reemplazada por otro programa piloto de incentivos a\ndocentes. Tambin hubo algunas objeciones sobre el sentido del programa: algunas personas consideraban que la asistencia es parte de las\nobligaciones profesionales de los docentes. En esta lgica, premiar a los\ndocentes por hacer algo a lo que estn obligados no tena sentido. Si\nbien esto es cierto, se pueden mencionar dos consideraciones en contra: en zonas rurales es difcil montar un sistema de monitoreo de asistencia docente (salvo el registro que lleve el mismo director, sin olvidar\nque en muchos casos el director es docente al mismo tiempo). As, un\nsistema de monitoreo docente podra servir para hacer que se cumplan\nlas normas existentes. En segundo lugar, si bien los sueldos docentes se\nhan incrementado en los ltimos aos, siguen siendo bajos (aproximadamente dos sueldos mnimos vitales) y no estn atados al desempeo.\nUn programa como META da el mensaje de que el sueldo del docente\ndepende de su conducta profesional. Alternativas a un programa como\nMETA podran ser, ms bien, descuentos a los docentes que lleguen\ntarde o falten (en vez de incentivos a los docentes que cumplan con\nuna meta de asistencia); si bien esta es una posibilidad, en el programa\nMETA se consider mejor organizar un programa basado en consecuencias positivas e incentivos tanto individuales como colectivos. De\ncualquier manera, se pueden plantear algunas recomendaciones para\nprogramas similares que se diseen en el futuro:\nComo se mencion antes, hay abundante teora y alguna evidencia emprica de que el tiempo de aprendizaje en el aula contribuye al rendimiento, pero la intervencin se podra potenciar\ncon componentes adicionales. As, sugerimos que se contine\nincentivando la asistencia docente, pero al mismo tiempo se\ndesarrollen programas de profesionalizacin que permitan que\nlos profesores orienten sus tareas a mejorar su rendimiento en\ncomprensin de lectura y matemtica. De hecho, hay evidencia emprica que sugiere que las actividades pedaggicas que\nrealizan los docentes en las aulas son bsicamente rutinarias y\nde baja complejidad intelectual (Cueto et al., 2004 y 2006).\nEstos mismos estudios sealan que a mayor complejidad intelectual de los ejercicios, mayor rendimiento de los estudiantes\nen comprensin de lectura y matemtica.\nTodo programa de incentivos a docentes debera estar atado a\nla nueva carrera pblica magisterial, de modo que no sea un\nevento aislado sino orgnico en una reforma educativa.\nEn trminos metodolgicos, es importante contar con informacin de inicio (antes del programa) y fin (luego del programa),\ncon grupos de tratamiento y contraste, para evaluar el incremento de puntajes que se podra atribuir al programa. De manera\nideal, los grupos de tratamiento y contraste seran definidos aleatoriamente, de modo que fuera posible controlar por caractersticas de los estudiantes, de los docentes y de los centros educativos. Tambin sera importante recoger informacin cualitativa\ny cuantitativa sobre los procesos pedaggicos que se generan a\nraz del programa. En el presente estudio no fue posible recoger\ndatos sobre lo que hacan los docentes en el aula, sobre todo en\nlos das extra; este tipo de informacin podra servir para complementar los datos de pruebas y asistencia docente.\nGlewwe, Ilias y Kremer (2003) recomiendan implementar sistemas\nde incentivos por asistencia y Duflo y Hanna (2005) encontraron un\nefecto positivo de un sistema de monitoreo de asistencia en escuelas rurales de la India. En este ltimo caso, los estudiantes reciban una cmara\ndel programa y tenan que documentar con ella la presencia del docente\nen el aula (la cmara automticamente registraba la fecha y hora de la\ntoma). El programa encontr resultados similares al presente estudio:\nla asistencia docente se increment y el rendimiento de los estudiantes\ntambin. El diseo de este estudio es bastante slido, pues hubo asignacin aleatoria a los grupos de tratamiento y control y varias mediciones\ndel rendimiento escolar en un nmero grande de pruebas. A partir de los\nresultados reportados en el presente estudio y los trabajos recin citados,\nnos preguntamos si debera volverse a pensar en implementar alguna\nforma de incentivo a los docentes por el cumplimiento de horas de clase\nen las escuelas peruanas, especialmente en contextos rurales.\nAbadie, A. y G. W. Imbens (2006). On the Failure of the Bootstrap for\nMatching Estimators. NBER Technical Working Paper 0325.\nAlczar, L. y P. Pollarolo (2001). Alternativas para mejorar el sistema de\nbonificaciones a plazas docentes de zonas rurales y otras condiciones\nespeciales. Documento de Trabajo 5, MECEP. Lima: Ministerio\nAlczar, L., H. Rogers, N. Chaudhury, J. Hammer, M. Kremer y K.\nMuralidharan (2006). Why Are Teachers Abscent? Probing Service Delivery in Peruvian Primary Schools. 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Una encuesta a docentes sobre opinin y actitudes.\nMizala, A. y P. Romaguera (2005). Rendimiento escolar y premios\npor desempeo. La experiencia latinoamericana y el SNED en\nChile. En S. Cueto (ed.). Uso e impacto de la informacin educativa en Amrica Latina. Santiago de Chile: PREAL, pp. 23-60.\nOdden, A. y C. Kelley (1997). Paying Teachers for What They Know and\nDo. California: Corwin Press Inc.\nRosenbaum, P. y D. Rubin (1985). Constructing a Control Group\nUsing Multivariate Matched Sampling Methods that Incorporate\nthe Propensity Score. The American Statistician 39, pp. 33-38.\nRosenbaum, P. y D. Rubin (1983). The Central Role of the Propensity\nScore in the Observational Studies for Causal Effects. Biometrika\n70, pp. 41-55.\nProbit para la estimacin de la probabilidad de participar o no en\nVariable dependiente: Participa en el programa de incentivos\nVariables de la escuela\nDistancia del centro poblado a la capital de distrito\nLa escuela pertenece al programa EBI\nLa escuela cuenta con agua\nLa escuela cuenta con luz\nLa escuela cuenta con desage\nVariables de los docentes\nAos de experiencia como docente\nAos de experiencia como docente (cuadrado)\nCargo del docente (director)\nSueldo del docente\nSueldo del docente (cuadrado)\nPercibe otros ingresos\nSexo del docente (hombre)\nVive en el centro poblado en el que queda la escuela\nHabla solamente castellano\nModalidad bajo la que se form para ser profesor\nRatio alumnos/docentes del centro educativo\nEl docente tiene familia\nGrado de satisfaccin del docente\nLos padres de familia no colaboran, opinin del\nInfraestructura y material insuficiente, opinin\nEl docente tiene educacin superior\nEl docente estudi en institucin pblica\n*Significativa al 10%, **significativa al 5%, ***significativa al 1%.\nGrficos de las distribuciones de probabilidad de pertenecer al\nprograma (medida de propensin)\nDistribucin de la probabilidad de pertenecer al programa conforme se\nva implementando el emparejamiento (uno a uno)\nDistribucin antes del emparejamiento\nMedida de propensin\nKernel = Epanechnikov, bandwidth = 0,01.\nDistribucin despus de la primera etapa\nDistribucin despus de la segunda etapa\nKernel = Epanechnikov, bandwidth = 0,06.\nva implementando el emparejamiento (kernel)\nKernel = Epanechnikov, bandwidth = 0,1.\nAsistencia mensual mes a mes por mtodo de emparejamiento\nAsistencia mensual ajustada por emparejamientos uno a uno y kernel\nNearest neighbor (Imbens y Abadie 2006)\nAnlisis de la asistencia docente sin incluir los meses afectados\nDas totales y completos de los docentes por grupo de estudio (sin\nincluir meses de huelga)\nDas obligatorios para el perodo: 100\nestudio y tipo de mtodo para el emparejamiento sin contar los meses\nde huelga (los das obligatorios son 100)\nkernel (n = 128)\nDistribucin de la asistencia mensual para el grupo de tratamiento\nDistribucin de la asistencia mensual por grupo de estudio (tratamiento y contraste)\nDistribucin de la asistencia mensual para el grupo de contraste\nModelacin de la primera etapa de emparejamiento\nEdad de los estudiantes de 4. grado\nEdad de los estudiantes de 5. grado\nEdad de los estudiantes de 6. grado\nLengua materna del estudiante\nInfraestructura y material insuficiente (opinin del docente)\nErrores estndares entre parntesis.\nCuadros de las pruebas de comprensin de lectura y matemtica\nusando el mtodo nearest neighbor para el emparejamiento\nTratamiento Contraste Tratamiento Contraste Tratamiento Contraste\n2008\tAnlisis de programas, procesos y resultados educativos en el Per\nContribuciones empricas para el debate\nMartn Benavides, ed., Liliana Miranda, Lorena Alczar, Juan Jos\nDaz, Patricia Ames, Francesca Uccelli, Alizon Rodrguez Navia,\nEduardo Ruiz Urpeque, Nstor Valdivia, Hugo Daz, Gisele\nCuglievan, Vanessa Rojas, Jaris Mujica, Patricia Ames.\n2007\tInvestigacin, polticas y desarrollo en el Per\nPatricia Arregui, Eduardo Zegarra, Vernica Minaya, Javier Escobal,\nCarmen Ponce, Juana Kuramoto, Manuel Glave, Lorena Alczar,\nMiguel Jaramillo, Hugo opo, Juan Jos Daz, Nancy Birdsall,\nRachel Menezes, Mximo Torero, Jos Deustua, Manuel Hernndez,\nSantiago Cueto, Martn Benavides, Ernesto Pollitt, Juan Len,\nMartn Valdivia, Nstor Valdivia.\n2006\tLa educacin peruana sigue enfrentando desafos\nInforme de Progreso Educativo. PREAL, GRADE\n2006\tLos desafos de la escolaridad en el Per: Estudios sobre los procesos\npedaggicos, los saberes previos y el rol de las familias\nMartn Benavides, ed., Sandra Azaedo, Santiago Cueto, Juan Len,\nEloy Neira Riquelme, Magrith Mena, Ins Olivera, Cecilia Ramrez,\nJos Luis Rosales, Patricia Ruiz Bravo.\n2005\tThe Role of Public Infraestructure in Market Development in\nJavier Escobal, ed.\n2007\tTransparencia de los ingresos y pagos en las industrias extractivas\nJuana R. Kuramoto (Documento de Trabajo 52)\n2007\tMinera y economa de los hogares en la sierra peruana: Impactos y\nEduardo Zegarra, Jos Carlos Orihuela, Maritza Paredes (Documento\nde Trabajo 51)\n2006\tCmo se ajusta el mercado de trabajo ante cambios en el salario mnimo\nen el Per? Una evaluacin de la experiencia de la ltima dcada\nMiguel Jaramillo, Kristian Lpez (Documento de Trabajo 50).\n2006\tDesarrollando mercados rurales: El rol de la incertidumbre y la\nJavier Escobal (Documento de Trabajo 49)\n2005\tEl clster pesquero de Chimbote: Accin conjunta limitada y la\ntragedia de los recursos colectivos\nJuana Kuramoto (Documento de Trabajo 48)\n2005\tEvaluacin de la concesin del puerto de Matarani: Quin gan y\nLorena Alczar y Rodrigo Lovatn (Documento de Trabajo 47)\n2004\tEl seguro escolar gratuito y el seguro materno infantil. Anlisis de\nsu incidencia e impacto sobre el acceso a los servicios de salud y\nsobre la equidad en el acceso\nMiguel Jaramillo y Sandro Parodi (Documento de Trabajo 46)\n2004\tLas reformas curriculares del Per, Colombia, Chile y Argentina\nQuin responde por los resultados?\nGuillermo Ferrer (Documento de Trabajo 45)\n2003\tLas actitudes de los estudiantes peruanos hacia la lectura, la\nescritura, la matemtica y las lenguas indgenas\nSantiago Cueto, Fernando Andrade y Juan Len (Documento de\n2003\tOportunidades de aprendizaje y rendimiento en matemtica en\nuna muestra de estudiantes de sexto grado de primaria de Lima\nSantiago Cueto, Cecilia Ramrez, Juan Len y Oscar Pain (Documento\nde Trabajo 43)\n2003\tEstructura del hogar y ahorro durante el ciclo de vida. Evidencia\nde las cohortes peruanas\nJaime Saavedra y Martn Valdivia (Documento de Trabajo 42)\n2002\tImpacto de la privatizacin sobre el desempeo de las empresas en\nMximo Torero (Documento de Trabajo 41)\n2002\tEl beneficio de los caminos rurales. Ampliando oportunidades de\ningreso para los pobres rurales\nJavier Escobal y Carmen Ponce (Documento de Trabajo 40)\n2002\tUn sistema de indicadores lderes del nivel de actividad para la\nJavier Escobal y Javier Torres (Documento de Trabajo 39)\n2002\tEl financiamiento de la educacin pblica en el Per. El rol de las\nJaime Saavedra y Pablo Surez (Documento de Trabajo 38)\n2002\tAcerca de la magnitud de la inequidad en salud en el Per.\nMartn Valdivia (Documento de Trabajo 37)\n2002\tUna medicin del impacto del programa de capacitacin laboral\nHugo opo, Miguel Robles y Jaime Saavedra (Documento de\nBOLETINES ANLISIS & PROPUESTAS\nN.o 14\tJunio del 2008\nGerardo Damonte: El esquivo desarrollo social en las\nRicardo Fort: Tiene algn efecto la titulacin de tierras en la\nN. 13\tDiciembre del 2007\nJuana Kuramoto: Minera hoy: la bonanza que no hay que\nMiguel Jaramillo y Nstor Valdivia: Hacia una reforma\nintegral de la capacitacin.\nN. 12\tMayo del 2007\nJuan Jos Daz: Educacin inicial y rendimiento en la escuela.\nManuel Glave: Reforma institucional en la gestin pblica\nN.o 11\tAgosto del 2006\nSantiago Cueto: Oportunidades y logros de aprendizaje en el\nJos Galdo: Por qu es importante considerar la calidad de\nlos programas sociales en el Per?.\nN.o 10\tAbril del 2006\nJavier Escobal: Vulnerabilidad de los hogares peruanos ante\nOtras publicaciones y artculos\nSe termin de imprimir en los\nTalleres Grficos de Remanso Ediciones EIRL\nen el mes de setiembre del 2008\nDokumen Serupa dengan BVCI0006558.pdf\nLainnya Dari Chagua Cordova Marly\nPROYECTO FABRICACIÓN DE JABÓN.docx\nIntroducción La Fisioterapia Se Relaciona de Modo Directo Con El Campo de La Salud\nforo n°1 dcn\nTrabajo Mbdd Mapa Mental\nUniversidad Peruana Los Ande\nTEMA 7 Resumen Manuel Atero


NESPRESSO CELEBRA SU 10° ANIVERSARIO EN MÉXICO - Style by ShockVisual\nHome Vida y Estilo Gastronomia NESPRESSO CELEBRA SU 10° ANIVERSARIO EN MÉXICO\n•\tNespresso celebra 10 años de traer a México experiencias y momentos inolvidables acompañados del café de la mejor calidad y un sinfín de novedades en sus Grands Crus y máquinas\n•\t10 años en los que se ha caracterizado por su constante búsqueda de preservación y cuidado del medio ambiente, con acciones que demuestra a través de su programa de Sustentabilidad y Reciclaje\nLa labor de exportación de café mexicano que Nespresso ha realizado a nivel global en más de 60 países, lo sustenta como una marca que apuesta por las innovaciones y aprovecha los recursos naturales de nuestro país, lo cual impacta positivamente en la economía y en la generación de empleos para cientos de agrónomos y cafeticultores mexicanos. A lo largo de estos 10 años, la compañía ha traído a México innovaciones importantes en materia de Grands Crus. Se caracteriza por innovar constantemente con sus Ediciones Limitadas, además de su línea de 25 slevees permanentes, con las que busca sorprender al ofrecer cafés de orígenes extraordinarios. A finales de este año, la compañía innovará con su nueva línea Master Origins, presentaciones que significan un singular viaje de descubrimiento por todo el mundo desde las arboladas montañas de Sumatra hasta los altiplanos de Nicaragua.\nNespresso Expert- 100% tecnología y\npersonalización desde cualquier lugar.\nNespresso Essenza Mini – la máquina millennial, ideal para cubrir las necesidades de los más jóvenes,\nLattissima One – El mejor café con un toque\nde leche; con tan solo oprimir un botón.\nPrograma de reciclaje Nespresso\nNespresso es una compañía que cuenta con un proceso de reciclaje para aprovechar al máximo el aluminio de sus cápsulas utilizadas, las cuales son 100% reciclables. Gracias al apoyo y conciencia de nuestros socios es que nos encontramos en el camino hacia el logro de nuestro objetivo que es reciclar el 100% de nuestras cápsulas localmente. Además de ser muy sencillo, Nespresso facilita la recolección y creó bolsas elaboradas con material 100% reciclable y con una capacidad de 200 cápsulas por bolsa. Existe la opción de llevarlas a los centros o bien solicitar el servicio de recolección a domicilio por medio de la aplicación, para que, finalmente sean entregadas en alguno de los 400 puntos de recolección a nivel nacional.\nDurante este proceso de crecimiento, Nespresso ha fortalecido su compromiso aliándose con socios estratégicos como Rainforest Alliance con quién trabaja desde 2003, fungiendo como co-creador del Programa AAA Sustainable Quality™, este año se cumplen 15 años de sociedad. Actualmente todos los sleeves cuentan con la inclusión del sello Rainforest Alliance Certified™ junto al logotipo de AAA, con el objetivo de destacar la importancia de la calidad de café sustentable para los consumidores.\nPrevious articleMomentos recientes de la cultura pop que le dan voz al feminismo hoy\nNext article¿Listo para este Back to School?


Doogee Y100 Plus con mayor pantalla y más batería\nDoogee ya nos tiene acostumbrados a lanzar dispositivos de una calidad media, con unas especificaciones bastante buenas y un precio bastante bajo. Siempre que puede se adentra en smartphones muy novedosos con alguna novedad muy futurista. Eso es muy bueno, ya que nos ofrece posibilidades muy buenas dentro del panorama chino, las cuales tienen bastante acogida en otros países. Hace unas semanas se anunció el Doogee Y100 Pro, un terminal de 5 pulgadas con especificaciones de gama media/baja, que pretendía ser uno más de la familia Doogee, pero hoy la compañía nos ha dejado un nuevo regalito.\nDoogee ha anunciado el Y100 Plus, una versión vitaminada del Y100 Pro. Este terminal viene con una pantalla de 5,5 pulgadas en resolución 720p, la cual aumenta con respecto a la versión Pro. Esta pantalla cuenta con tecnología 2.5D y está recubierta por Gorrilla Glass 3 para tener una buena protección. Esto no es muy común en terminales de gama baja, por lo que Doogee tiene un punto a su favor.\nSi pasamos al hardware interno, nos encontramos un procesador MediaTek 6735 a 1,3 GHz que junto a los 2 Gb de RAM moverá la pantalla HD sin problema. Tenemos un almacenamiento de 16 GB, otra de las cosas que no solemos ver en los dispositivos de gama baja, y que se agradece mucho. En apartado fotográfico tenemos una cámara trasera de 13 megapíxeles fabricada por Sony y una delantera de 8.\nOtro de los puntos fuertes del terminal es su batería, la cual asciende hasta los 3.000 mAh, superando en mucho al Y100 Pro. Seguro que con la pantalla HD, la autonomía de este terminal será digna de ver.\nCompletan este terminal soporte para doble SIM, Android Lollipop y conectividad 4G LTE.