Martha Yánez-Contreras e-mail(Login required) , Boris Johnson-Restrepo e-mail(Login required) , Karina Acevedo-González e-mail(Login required)

Main Article Content

Authors

Martha Yánez-Contreras e-mail(Login required)
Boris Johnson-Restrepo e-mail(Login required)
Karina Acevedo-González e-mail(Login required)

Abstract

257

Motivated by the need to explore factors related to academic performance beyond those regularly examined, this research analyzes two context variables that have been overlooked and offer inconclusive findings so far: lighting and temperature conditions at schools. To reach this goal, this research uses multilevel models and the OECD's Programme for International Student Assessment (PISA) of 2012 to measure the incidence on mathematics outcomes. Once accounted by characteristics of students and schools, as well as educational processes, it is found that the average score is 15 points lower and the probability of achieving below the basic level of performance is 10 percent higher for students in schools with inadequate temperature and lighting conditions. Likewise, those conditions reduce the effect that teaching practices, disciplinary environment and school day have on learning.

Keywords

Academic Performance, Lighting, Educational Infrastructure, Educational Processes, Temperature

References

Adams, R. J., Lietz, P. y Berezner, A. (2013). On the use of rotated context questionnaires in conjunction with multilevel item response models. Large-scale Assessements in Education, 1, 5. https://doi.org/10.1186/2196-0739-1-5

Barrett, P., Zhang, Y., Moffat, J. y Kobbacy, K. (2012). A holistic, multi-level analysis identifying the impact of classroom design on pupils’ learning. Building and Environment, 59, 678-689. http://doi.org/10.1016/j.buildenv.2012.09.016

Barro, R. J. (1991). Economic growth in a cross section of countries. Quarterly Journal of Economics, 106(2), 407. http://doi.org/10.2307/2937943

Bowers, A. J. y Urick, A. (2011). Does High School Facility Quality Affect Student Achievement? A Two-Level Hierarchical Linear Model. Journal of Education Finance, 37(1), 72-94. Large-scale Assessements in Education

CELE-OECD (2009). Estudio Piloto Internacional: “Evaluación de la Calidad en Espacios Educativos”. Manual del usuario. https://www.oecd.org/education/innovation-education/evaluatingqualityineducationalfacilities.htm

Cornejo, R. y Redondo, J. M. (2007). Variables y factores asociados al aprendizaje escolar. Una discusión desde la investigación actual. Estudios Pedagógicos, 33(2), 155-175. http://doi.org/10.4067/S0718-07052007000200009

Duarte, J., Gargiulo, C. y Moreno, M. (2011). Infraestructura Escolar y Aprendizajes en la Educación Básica Latinoamericana: Un análisis a partir del SERCE. Notas Técnicas IDT-TN 277. Banco Interamericano de Desarrollo.

Galor, O. y Mountford, A. (2008). Trading population for productivity: Theory and evidence. Review of Economic Studies, 75(4), 1143-1179. http://doi.org/10.1111/j.1467-937X.2008.00501.x

González Barbera, C., Caso Niebla, J., Díaz López, K. y López Ortega, M. (2012). Rendimiento académico y factores asociados. Aportaciones de algunas evaluaciones a gran escala. Bordón, 64(2), 51-68.

Hanushek, E. A. (2003). The failure of input-based schooling policies. Economic Journal, 113(485), 64-98. http://doi.org/10.1111/1468-0297.00099

Hanushek, E. A. (2006). School resources. En E. A. Hanushek (Ed.), Handbook of the Economics of Education (Vol. 2) (pp. 865-908). Elsevier. http://doi.org/10.1016/S1574-0692(06)02014-9

Hanushek, E. A. y Luque, J. A. (2003). Efficiency and equity in schools around the world. Economics of Education Review, 22(5), 481-502. http://doi.org/10.1016/S0272-7757(03)00038-4

Haverinen-Shaughnessy, U. y Shaughnessy, R. J. (2015). Effects of Classroom Ventilation Rate and Temperature on Students’ Test Scores. PLoS ONE, 10(8), 1-14. http://doi.org/10.1371/journal.pone.0136165

Hernández Barreda, G. y Gómez Amador, A. (2007). La temperatura ambiental y su vinculación con el aprovechamiento escolar. Palapa, 11(11), 21-30.

Heschong, L. (1999). Daylighting in Schools. An Investigation into the Relationship Between Daylighting and Human Performance. Heschong Mahone Group.

Heyneman, S. (1976). Influences on Academic Achievement: A Comparison of Results from Uganda and More Industrialized Societies. Sociology of Education, 49(3), 200-211. https://doi.org/10.2307/2112231

Kim, T. woo, Hong, W. y Kim, H. (2014). Daylight evaluation for educational facilities established in high-rise housing complexes in Daegu, South Korea. Building and Environment, 78, 137-144. http://doi.org/10.1016/j.buildenv.2014.04.026

Krueger, A. B. y Lindahl, M. (2001). Education for Growth: Why and for Whom? Journal of Economic Literature, 39(4), 1101-1136. http://doi.org/10.1257/jel.39.4.1101

Krüguer, E. y Zannin, P. (2004). Acoustic, thermal and luminous comfort in classrooms. Building and Environment, 39(9), 1055-1063. http://doi.org/10.1016/j.buildenv.2004.01.030

LLECE (2001). Primer estudio internacional comparativo sobre lenguaje, matemática y factores asociados, para alumnos del tercer y cuarto grado de la educación básica. Santiago de Chile.

Lucas, R. E. (1988). On the mechanics of economic development. Journal of Monetary Economics, 22(1), 3-42. http://doi.org/10.1016/0304-3932(88)90168-7

Mankiw, N. G., Romer, D. y Weil, D. (1992). A Contribution to the Empirics of Economic-Growth.Quarterly Journal of Economics, 107(2), 407-437. http://doi.org/10.2307/2118477

Martínez-Garrido, C. (2015). Investigación sobre enseñanza eficaz. Un estudio multinivel para Iberoamérica (Tesis Doctoral, Universidad Autónoma de Madrid). http://hdl.handle.net/10486/665887

Murillo, F. J. (2008). Los modelos multinivel como herramienta para la investigación educativa. Magis. Revista Internacional de Investigación en Educación, 1(1), 45-62. https://revistas.javeriana.edu.co/index.php/MAGIS/article/view/3355

Murillo, F. J. y Román, M. (2011). School infrastructure and resources do matter: analysis of the incidence of school resources on the performance of Latin American students. School Effectiveness and School Improvement, 22(1), 29-50. http://doi.org/10.1080/09243453.2010.543538

Murillo, F. J., Román, M. y Atrio, S. (2016). Los Recursos Didácticos de Matemáticas en las Aulas de Educación Primaria en América Latina: Disponibilidad e Incidencia en el Aprendizaje de los Estudiantes. Archivos Analíticos de Políticas Educativas, 24(67), 1-26. http://dx.doi.org/10.14507/epaa.24.2354

Murillo, F. J., Castañeda, E., Cueto, S., Donoso, J. M., Fabara, E., Hernández, M. L., et al. (2007). Investigación Iberoamericana sobre Eficacia Escolar. Convenio Andrés Bello.

OECD (2014). Pisa 2012, Technical Report. https://www.oecd.org/pisa/pisaproducts/pisa2012technicalreport.htm

OECD (2016). Education in Colombia. OECD Publishing. http://doi.org/10.1787/19900198

PIRLS (2013). PIRLS - TIMS 2011. Estudio Internacional de progreso en comprensión lectora, matemáticas y ciencias. IEA. Volumen II. Secretaría General Técnica. Centro de Publicaciones. Ministerio de Educación Cultura y Deporte. Instituto Nacional de Evaluación Educativa. https://www.educacionyfp.gob.es/inee/evaluaciones-internacionales/pirls/pirls-2011.html

Ramírez, M. T. y Téllez, J. P. (2006). La educación primaria y secundaria en Colombia en el siglo XX. Borradores de Economía nº 379. Banco de la República de Colombia. https://repositorio.banrep.gov.co/bitstream/handle/20.500.12134/5397/be_379.pdf

Suárez Enciso, S., Elías, R. y Zarza, D. (2016). Factores asociados al rendimiento académico de estudiantes de Paraguay: un análisis de los resultados del TERCE. Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 14(4), 113-133. http://doi.org/10.15366/reice2016.14.4.006

Treviño, E., Valdés, H., Castro, M., Costilla, R., Pardo, C. y Donoso Rivas, F. (2010). Factores asociados al logro cognitivo de los estudiantes de América Latina y el Caribe. OREALC/UNESCO Santiago. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000186769

Uline, C. y Tschannen-Moran, M. (2008). The walls speak: The interplay of quality facilities, school climate, and student achievement. Journal of Educational Administration, 46(1), 55-73. http://doi.org/10.1108/09578230810849817

Valdés, H., Treviño, E., Castro, M., Costilla, R. y Acevedo, C. G. (2008). SERCE. Segundo Estudio Regional Comparativo y Explicativo. Los aprendizajes de los estudiantes de América Latina y el Caribe. OREALC/UNESCO Santiago. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000190297

Vélez, E., Schiefelbein, E. y Valenzuela, J. (1994). Factores que afectan el rendimiento académico en la educación primaria. Revista Latinoamericana de Innovaciones Educativas, 17(1).

Willms, J. D. y Somer, M. (2001). Family, Classroom, and School Effects on Children’s Educational Outcomes in Latin America. School Effectiveness and School Improvement, 12(4), 409-445. http://doi.org/10.1076/sesi.12.4.409.3445

Metrics

Search GoogleScholar




Details

Article Details

Section
Articles
Author Biographies

Martha Yánez-Contreras, Departamento de Economía, Facultad de Ciencias Económicas, Universidad de Cartagena, Avda. del Consulado, calle 30 # 48 -152, Sede Piedra de Bolívar, Cartagena de Indias (Colombia)

Economy Department

Faculty of Economic Sciences

University of Cartagena

Avenida del Consulado, calle 30 # 48 -152, Sede Piedra de Bolívar, Facultad de Ciencias Económicas, Universidad de Cartagena. Cartagena de Indias (Colombia)

Boris Johnson-Restrepo, Departamento de Química, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Cartagena, Cra. 50 #24 - 120, Zaragocilla, Cartagena de Indias (Colombia)

Chemistry Department

Faculty of Exact and Natural Sciences

University of Cartagena

Karina Acevedo-González, Departamento de Economía, Facultad de Ciencias Económicas, Universidad de Cartagena, Avda. del Consulado, calle 30 # 48 -152, Sede Piedra de Bolívar, Cartagena de Indias (Colombia)

Economics Department

Faculty of Economic Sciences

University of Cartagena