Redes sociales y efecto de los pares como predictores del rendimiento escolar en alumnos de cuarto año básico de la comuna de Concepción

• Autores: Valentín Vergara
• Localización: REXE: Revista de estudios y experiencias en educación, ISSN-e 0718-5162, ISSN 0717-6945, Vol. 8, Nº. 16, 2009, págs. 39-50
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Social networks and peer effects as predictor variables of educational achievement of 4ºth year students in Concepción, Chile
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• Resumen
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    Esta investigación parte desde la problemática existente en investigación educacional y sus cercanías teóricas con elementos de la teoría de redes sociales. A partir de los conceptos de efecto pares y de cohesión de la red se intenta buscar un modelo que explique de manera óptima el rendimiento en alumnos de cuarto año básico en la prueba SIMCE de matemática en la comuna de Concepción. Se trabajó con una muestra no probabilística e intencionada compuesta de 435 alumnos pertenecientes a 12 cursos de siete escuelas, donde se aplicó un instrumento para medir la cohesión de las redes sociales y luego se comparó con datos obtenidos a partir de la base de datos SIMCE para el año 2006. Los resultados indican que el modelo óptimo explica un 63,04% de la variación de puntajes de la prueba de matemática. Las variables que componen este modelo son efecto fijo de la escuela; efecto pares; cohesión de la red; y educación de las madres. Como conclusión, se demuestra la consistencia de los resultados con lo que sugiere la teoría, además de dejar abiertas preguntas sobre el efecto de las escuelas que pueden ser abordadas en investigaciones futuras.

  • English

    The research question for this paper is mostly related with the state of the art in educational research and its similarities with some elements in social networks analysis. Starting with the concepts of peer effects and cohesion in social networks we search for the best model that explains most of the variance in educational achievement in students in fourth year of primary school in Concepción, measured through the SIMCE math test for 2006. The sample was intentional and non-probabilistic, using 435 students nested in 12 different classrooms of 7 schools. In this sample we applied an instrument used to describe the social networks formed in each classroom, which was then analyzed simultaneously with the SIMCE 2006 database. The results show that the best regression model accounts for 63.04% of the variance in math tests scores. This model is composed by four regressors: a school fixed-effect; peer effects; social network cohesion; and mother�s education. Summarizing, we showed consistency between our results and the theory used in previous research, leaving in the process some questions about school effects that can be dealt with in future research.