Políticas de evaluación educativa y transformación social: revisión sistemática y meta-análisis de sus efectos en aprendizaje y equidad

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.32776/EyC.v15i65.870

Palabras clave:

evaluación educativa, rendición de cuentas, equidad, política educativa, transformación social, desigualdades educativas

Resumen

El presente estudio analiza los efectos de las políticas de evaluación estandarizada y rendición de cuentas en el rendimiento académico y la equidad educativa mediante una revisión sistemática y meta-análisis comprehensivo; para lo cual se realizó una búsqueda sistemática en seis bases de datos electrónicas —Scopus, Web of Science, ERIC, SciELO, Redalyc y Dialnet— abarcando el período 2000-2024; se incluyeron estudios cuasiexperimentales y experimentales que evaluaran políticas de evaluación estandarizada en educación primaria y secundaria. Dos revisores independientes llevaron a cabo el cribado, la extracción de datos utilizando dos herramientas de evaluación de sesgo ; las diferencias de medias estandarizadas se calcularon mediante modelos de efectos aleatorios, complementados con análisis de subgrupos según nivel educativo, región geográfica y vulnerabilidad socioeconómica. Se incorporaron 34 estudios que abarcaron 2,847,392 estudiantes de 18 países diferentes; el meta-análisis mostró un efecto pequeño pero estadísticamente significativo en el rendimiento académico general; además el impacto fue más notorio en matemáticas que en lectura y presentó diferencias marcadas entre contextos socioeconómicos: los estudiantes de entornos favorecidos obtuvieron mayores beneficios que aquellos en situación de vulnerabilidad; también se detectó un leve sesgo de publicación, aunque sin alterar de forma sustancial la interpretación de los resultados. Las políticas de evaluación estandarizada exhiben efectos modestos en el rendimiento académico; no obstante, pueden contribuir a amplificar las desigualdades educativas existentes. Se requieren enfoques más equitativos y contextualmente sensibles que consideren las realidades de los contextos vulnerables y aborden múltiples dimensiones del aprendizaje para alcanzar una transformación social genuina y sostenible.

Biografía del autor/a

  • Iris Alfonzo Albores, Universidad Nacional Rosario Castellanos, México

    Licenciada en Psicología, Maestra en Educación Especial y Doctora en Educación. Realizó estancia Posdoctoral en Educación para la Diversidad Cultural en la Universidad Autónoma Intercultural de Sinaloa y en la Universidad de La Serena de Chile. Actualmente cursa estudios de Doctorado en Ciencias Sociales en la Universidad de Salamanca, España. Es profesora investigadora adscrita al Instituto de Ciencia Tecnología e Innovación del Estado de Chiapas, e integrante de las comisiones técnicas de vinculación, Museo, Planeación y Consejera Consultiva del mismo Instituto. 

  • Victor del Carmen Avendaño Porras, Universidad Pedagógica Nacional, México

    Doctor en Ciencias Sociales por la Universidad de Salamanca (España). Cuenta además con los grados de Doctor en Educación (UNIMESO), Doctor en Derechos Humanos (UNACH) y Doctor en Pensamiento Complejo (MEM), así como el reconocimiento de Doctor Honoris Causa por la Universidad Mesoamericana (2022). Posee una Maestría en Comunicación y Tecnologías Educativas (ILCE), una especialización en Supply Chain Management (UOC) y es Licenciado en Sistemas Computacionales (UNACH). Es Miembro del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (Nivel II), del Sistema Estatal de Investigadores de Yucatán y miembro honorífico del Sistema Estatal de Investigadores de Chiapas. Actualmente es Profesor Titular C de Tiempo Completo en la Universidad Pedagógica Nacional (UPN), Unidad 31-A, donde coordina el Área de Investigación e Innovación Educativa y la Cátedra de Antropología Social y Educación Transformadora “Ángel Espina Barrio”.

Referencias

Amrein, A. L., & Berliner, D. C. (2002). High-stakes testing and student learning. Education Policy Analysis Archives, 10(18), 1-74. https://doi.org/10.14507/epaa.v10n18.2002

Au, W. (2007). High-stakes testing and curricular control: A qualitative metasynthesis. Educational Researcher, 36(5), 258-267. https://doi.org/10.3102/0013189X07306523

Ball, S. J., Maguire, M., Braun, A., & Hoskins, K. (2012). How schools do policy: Policy enactments in secondary schools. Routledge.

Bolívar, A. (2012). Justicia social y equidad escolar. Una revisión actual. Revista Internacional de Educación para la Justicia Social, 1(1), 9-45.

Carnoy, M., & Loeb, S. (2002). Does external accountability affect student outcomes? A cross-state analysis. Educational Evaluation and Policy Analysis, 24(4), 305-331. https://doi.org/10.3102/01623737024004305

Carnoy, M., Gove, A., & Marshall, J. H. (2016). La ventaja académica de Cuba: ¿Por qué sus alumnos van más adelante? Fondo de Cultura Económica.

Cousins, J. B., & Earl, L. M. (1992). The case for participatory evaluation. Educational Evaluation and Policy Analysis, 14(4), 397-418. https://doi.org/10.3102/01623737014004397

DerSimonian, R., & Laird, N. (1986). Meta-analysis in clinical trials. Controlled Clinical Trials, 7(3), 177-188. https://doi.org/10.1016/0197-2456(86)90046-2

Díez-Gutiérrez, E. J. (2020). La privatización educativa en América Latina. Revista Internacional de Educación para la Justicia Social, 9(3), 57-80. https://doi.org/10.15366/riejs2020.9.3.003

Duval, S., & Tweedie, R. (2000). Trim and fill: A simple funnel-plot-based method of testing and adjusting for publication bias in meta-analysis. Biometrics, 56(2), 455-463. https://doi.org/10.1111/j.0006-341X.2000.00455.x

Earl, L. M., & Katz, S. (2006). Leading schools in a data-rich world: Harnessing data for school improvement. Corwin Press.

Egger, M., Smith, G. D., Schneider, M., & Minder, C. (1997). Bias in meta-analysis detected by a simple, graphical test. BMJ, 315(7109), 629-634. https://doi.org/10.1136/bmj.315.7109.629

Elacqua, G., Hincapié, D., Vegas, E., & Alfonso, M. (2016). Profesión: Profesor en América Latina. ¿Por qué se perdió el prestigio docente y cómo recuperarlo? Banco Interamericano de Desarrollo.

Falabella, A. (2020). The ethics of competition: Accountability policy enactment in Chilean schools' everyday life. Journal of Education Policy, 35(1), 23-45. https://doi.org/10.1080/02680939.2019.1635272

Ferrer, G. (2017). Sistemas de evaluación de aprendizajes en América Latina: Balances y desafíos. PREAL.

Figlio, D., & Loeb, S. (2011). School accountability. En E. A. Hanushek, S. Machin, & L. Woessmann (Eds.), Handbook of the economics of education (Vol. 3, pp. 383-421). North Holland.

https://doi.org/10.1016/B978-0-444-53429-3.00008-7

García, E., Martínez, P., & López, R. (2020). Efectos de la evaluación estandarizada en el rendimiento académico: Evidencia desde México. Revista Mexicana de Investigación Educativa, 25(86), 789-815.

Guyatt, G. H., Oxman, A. D., Vist, G. E., Kunz, R., Falck-Ytter, Y., Alonso-Coello, P., & Schünemann, H. J. (2008). GRADE: An emerging consensus on rating quality of evidence and strength of recommendations. BMJ, 336(7650), 924-926. https://doi.org/10.1136/bmj.39489.470347.AD

Hanushek, E. A., & Raymond, M. E. (2005). Does school accountability lead to improved student performance? Journal of Policy Analysis and Management, 24(2), 297-327. https://doi.org/10.1002/pam.20091

Jacob, B. A. (2005). Accountability, incentives and behavior: The impact of high-stakes testing in the Chicago Public Schools. Journal of Public Economics, 89(5-6), 761-796. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2004.08.004

Koretz, D. (2008). Measuring up: What educational testing really tells us. Harvard University Press.

Ladd, H. F., & Lauen, D. L. (2010). Status versus growth: The distributional effects of school accountability policies. Journal of Policy Analysis and Management, 29(3), 426-450. https://doi.org/10.1002/pam.20504

Mintrop, R., & Sunderman, G. L. (2009). Predictable failure of federal sanctions-driven accountability for school improvement—And why we may retain it anyway. Educational Researcher, 38(5), 353-364. https://doi.org/10.3102/0013189X09339055

Murillo, F. J., & Román, M. (2019). La evaluación educativa como derecho humano: Una perspectiva latinoamericana. Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 17(3), 5-21. https://doi.org/10.15366/reice2019.17.3.001

Nichols, S. L., & Berliner, D. C. (2007). Collateral damage: How high-stakes testing corrupts America's schools. Harvard Education Press.

Parcerisa, L., & Falabella, A. (2017). La consolidación del Estado evaluador a través de políticas de rendición de cuentas: Trayectoria, producción y tensiones en el sistema educativo chileno. Education Policy Analysis Archives, 25(89), 1-27. https://doi.org/10.14507/epaa.25.3177

Ravela, P., Picaroni, B., & Loureiro, G. (2019). ¿Cómo mejorar la evaluación en el aula? Reflexiones y propuestas de trabajo para docentes. Instituto Nacional de Evaluación Educativa, Grupo Magro Editores.

Reardon, S. F., Atteberry, A., Arshan, N., & Kurlaender, M. (2009). Effects of the California High School Exit Exam on student persistence, achievement, and graduation. Institute for Research on Education Policy & Practice, Stanford University.

Rodríguez, C., & Martínez, J. (2018). Impacto de las Pruebas Saber en el rendimiento académico en Colombia: Un análisis de series de tiempo interrumpidas. Revista Colombiana de Educación, 75, 123-148. https://doi.org/10.17227/rce.num75-7201

Ryan, K. E., & Brown, L. (2005). Toward inclusive evaluation. En S. Hood, R. Hopson, & H. Frierson (Eds.), The role of culture and cultural context: A mandate for inclusion, the discovery of truth and understanding in evaluative theory and practice (pp. 243-266). Information Age Publishing.

Santos, B. S. (2018). Epistemologías del Sur. CLACSO.

Santos, M. A., & Silva, P. (2019). Efeitos do Sistema de Avaliação da Educação Básica (SAEB) no desempenho escolar: Evidências para o Brasil. Revista Brasileira de Educação, 24, e240032. https://doi.org/10.1590/S1413-24782019240032

Sterne, J. A., Hernán, M. A., Reeves, B. C., Savović, J., Berkman, N. D., Viswanathan, M., ... & Higgins, J. P. (2016). ROBINS-I: A tool for assessing risk of bias in non-randomised studies of interventions. BMJ, 355, i4919. https://doi.org/10.1136/bmj.i4919

Sterne, J. A., Savović, J., Page, M. J., Elbers, R. G., Blencowe, N. S., Boutron, I., ... & Higgins, J. P. (2019). RoB 2: A revised tool for assessing risk of bias in randomised trials. BMJ, 366, l4898. https://doi.org/10.1136/bmj.l4898

Stobart, G. (2008). Testing times: The uses and abuses of assessment. Routledge.

Treviño, E., Valdés, H., Castro, M., Costilla, R., Pardo, C., & Donoso Rivas, F. (2016). Factores asociados al logro cognitivo de los estudiantes de América Latina y el Caribe. UNESCO-OREALC.

Viechtbauer, W. (2010). Conducting meta-analyses in R with the metafor package. Journal of Statistical Software, 36(3), 1-48. https://doi.org/10.18637/jss.v036.i03

Descargas

Publicado

2026-06-16 — Actualizado el 2026-06-16

Versiones

Número

Sección

Monográfico

Cómo citar

Alfonzo Albores, I., & Avendaño Porras, V. del C. (2026). Políticas de evaluación educativa y transformación social: revisión sistemática y meta-análisis de sus efectos en aprendizaje y equidad. Educación Y Ciencia, 15(65). https://doi.org/10.32776/EyC.v15i65.870