Entre hogares y escuelas:

Capital individual, composición escolar y mecanismos psicoeducativos en el rendimiento en Matemática de los/as estudiantes chilenos

Katherine Aravena Herrera
Coloquio de Investigación en Justicia Distributiva y Desigualdad Socioeconómica
10 Septiembre 2025, Santiago

Introducción

Reforma escolar: 4 hitos

1980s–2000s
# Municipalización + voucher: El Estado pasa a financiar por estudiante y muchos colegios pueden seleccionar y cobrar copago. Crece el particular subvencionado (PS) → las escuelas quedan más separadas por nivel socioeconómico y rendimiento.
(Hsieh & Urquiola, 2006; Bellei, 2013)
2008
# Subvención Escolar Preferencial (SEP): La SEP y los PME dirigen recursos a estudiantes prioritarios. Hay mejoras de gestión y convivencia, pero como siguen el copago y la selección, la segregación social en las escuelas se mantiene.
(Ley 20.248, 2008; Ayuda Mineduc, s. f.)
2015–2016
# Ley de Inclusión + SAE: Termina la selección y el copago en colegios con aporte estatal y se prohíbe el lucro. Con el SAE (admisión centralizada) se espera más mezcla social y menos sesgo en el PS.
(Ley 20.845, 2015; Sistema de Admisión Escolar, s. f.)
2016–2022
# Implementación + pospandemia: La reforma se aplica de forma gradual y la pandemia reduce el tiempo de clase. Se hacen más visibles las brechas de aprendizaje y cambian las composiciones.
(Agencia de Calidad, 2023; Mineduc, 2023; OECD, 2023)

Problema de investigación

  • Persisten brechas en Matemática y una parte sustantiva del desempeño se organiza entre escuelas (componentes contextuales).
    (Benavides-Moreno, 2023; CIAE, 2025; Araneda, 2025)

  • La evidencia suele tratar por separado el capital individual y la composición escolar, omitiendo el rol articulado de mecanismos psicoeducativos.
    (Budnevich, 2020;Taut & Escobar, 2012; Agencia de Calidad,2017 )

  • Tras SEP y Ley de Inclusión/SAE, persiste la duda sobre la magnitud actual de los efectos de composición.
    (Benavides-Moreno, 2023; CIAE, 2025; Araneda, 2025)

  • El ciclo pospandemia expone desbalances y evidencia internacional de pendiente ESCS→logro más empinada en 2022, lo que podría haber intensificado diferencias en Chile.
    (OECD, 2023; Jakubowski, Gajderowicz, & Patrinos, 2025; Meneses, Ortega, Kuzmanic, & Valenzuela, 2025)

¿En qué medida el capital individual y la composición socioeconómica de la escuela se asocian con el rendimiento en Matemática de los/as estudiantes chilenos?

Objetivos

Objetivo general
Analizar la contribución relativa de factores individuales y escolares al rendimiento en Matemática de los/as estudiantes chilenos*.

Objetivos específicos

  1. Capital individual: Determinar en qué medida el capital individual del/la estudiante (ESCS, educación y estatus ocupacional parental, recursos culturales del hogar) se asocia con el rendimiento en Matemática en Chile (PISA 2022).

  2. Composición escolar: Analizar el rol de la escuela en las diferencias de rendimiento, considerando la composición del establecimiento (promedio ESCS/HISEI, porcentaje de estudiantes migrantes, porcentaje de repetidores, promedio de logro de pares y clima disciplinario promedio).

  3. Mecanismos psicoeducativos: Examinar el papel de mecanismos psicoeducativos (apoyo docente en matemática, clima disciplinario, ansiedad matemática, autorregulación) mediacian el rendimiento en Matemática.

Antecedentes

Capital individual y Matemática

La evidencia muestra un gradiente socioeconómico individual robusto: el ESCS, educación y ocupación parental mpas recursos del hogar se asocia positivamente con Matemática, con parte del efecto canalizado por inversión familiar y expectativas parentales (Guo, 2025). A escala global, pos-2020 la pendiente ESCS→logro se acentúa (Jakubowski, Gajderowicz & Patrinos, 2025); en Chile, el SES familiar predice consistentemente el rendimiento (Meneses, Ortega, Kuzmanic & Valenzuela, 2025); hallazgos regionales van en la misma línea (Bolaños & Quim, 2016).

Hipótesis:

  • H1.1 A mayor ESCS, mayor Matemática (Guo, 2025; Jakubowski et al., 2025; Meneses et al., 2025).
  • H1.2 A mayor estatus ocupacional parental (HISEI), mayor Matemática (Meneses et al., 2025).
  • H1.3 A mayores recursos culturales del hogar, mayor Matemática (Guo, 2025).

Composición escolar y Matemática

La composición del establecimiento importa: mayores promedios socioeconómicos/culturales se asocian a mejores resultados, mientras que % repetidores y altas concentraciones migrantes se vinculan a desempeños menores (Budnevich-Portales, 2020; Bolaños & Quim, 2016). La composición por logro de pares genera efectos relevantes (incluidos efectos causales) (Raposo & Gonçalves, 2020; Gutiérrez, 2022; Rosenqvist & Brandén, 2025). Escuelas con mejor calidad/clima tienden a aplanar el gradiente entre origen y rendimiento (Borgen, Zachrisson & Sandsør, 2025; Delgado-Floody et al., 2024).

  • H2.1 A mayor promedio ESCS/HISEI del establecimiento, mayor puntaje en Matemática ( Budnevich-Portales, 2020; Bolaños & Quim, 2016).

  • H2.2 A mayor porcentaje de estudiantes migrantes en la escuela, menor puntaje en Matemática en promedio (Budnevich-Portales, 2020).

  • H2.3 A mayor porcentaje de repetidores en la escuela, menor Matemática (Bolaños & Quim, 2016).

  • H2.4 A mayor promedio de logro de pares (rendimiento medio del curso/escuela), mayor Matemática (Raposo & Gonçalves, 2020; Gutiérrez, 2022; Rosenqvist & Brandén, 2025).

  • H2.5 A mejor clima disciplinario promedio del establecimiento, mayor Matemática(Borgen, Zachrisson & Sandsør, 2025; Delgado-Floody et al., 2024).

Mecanismos psicoeducativos y Matemáticas

La retroalimentación y apoyo docente fortalecen la interacción docente–estudiante y el sentido de pertenencia, elevando la autorregulación y, con ello, el rendimiento (Tian, Hui & Lei, 2025). La autorregulación se asocia con menor ansiedad en contextos cuantitativos (Youssef & Alibraheim, 2025), mientras que la ansiedad matemática reduce fuertemente el logro; el apoyo emocional/clima y la gestión del tiempo lo mejoran (Maghfiroh, Hanurawan & Hitipeuw, 2024). El apoyo docente también puede amortiguar el daño de la ansiedad sobre el involucramiento académico (Zhouet al., 2025).

  • H3.1 Mayor apoyo docente, mayor Matemáticase asocia positivamente con el rendimiento en Matemáticas.

  • H3.2 La ansiedad matemática se asocia negativamente con el rendimiento en Matemáticas (Maghfiroh et al., 2024).

  • H3.3 La autoregulacon estudiantil se asocia positivamente con el rendimiento en Matemáticas.

  • H3.1a En escuelas con menor promedio ESCS, el efecto positivo del apoyo docente percibido sobre Matemática es más fuerte.

  • H3.2a En escuelas con mejor clima disciplinario, el efecto de la ansiedad matemática individual sobre Matemática es más débil.(Delgado-Floody et al., 2024; Borgen, Zachrisson)

Modelo teórico

Gracias por su atención!

Referencias

Agencia de Calidad de la Educación. (2017). [Informe/boletín sobre resultados y factores asociados]. https://www.agenciaeducacion.cl/

Agencia de Calidad de la Educación. (2023). [Informe 2023: brechas de aprendizaje / reactivación]. https://www.agenciaeducacion.cl/

Araneda, [Inicial(es)]. (2025). [Efectos de composición post-reforma en Chile] [Informe/Preprint].

Ayuda Mineduc. (s. f.). Subvención Escolar Preferencial (SEP). https://ayudamineduc.cl/

Bellei, C. (2013). El estudio de la segregación escolar en Chile: marco para su análisis [Capítulo/Informe].

Benavides-Moreno, [Inicial(es)]. (2023). [Segregación y efectos de composición en Chile] [Informe/tesis].

Biblioteca del Congreso Nacional de Chile. (2008). Ley N.º 20.248. Establece la Subvención Escolar Preferencial (SEP). https://www.bcn.cl/leychile/navegar?idNorma=269001

Biblioteca del Congreso Nacional de Chile. (2015). Ley N.º 20.845. Inclusión Escolar que regula la admisión, el copago y el lucro en establecimientos educacionales. https://www.bcn.cl/leychile/navegar?idNorma=1078172

Bolaños, A., & Quim, E. (2016). Efectos del ISECC individual y composicional en el logro académico (Guatemala, 2011–2013) [Artículo/Informe HLM].

Borgen, N. T., Zachrisson, H. D., & Sandsør, A. M. J. (2025). Do schools equalize or exacerbate inequality? [Working paper].

Budnevich-Portales, C. (2020). La composición social de las escuelas y el rendimiento académico: Evidencia SIMCE 2017 [Informe/tesis].

CIAE (Centro de Investigación Avanzada en Educación). (2025). [Informe CIAE 2025: efectos de composición/segregación]. https://ciae.uchile.cl/

Delgado-Floody, P., et al. (2024). Promoting School Physical Activity (PSPA), clima escolar y logros en 4.º básico (Chile, 2017–2018) [Artículo/Informe].

Gutiérrez, G. (2022). Is it socioeconomic or academic? Peer composition and achievement in Chile [Working paper/Informe].

Guo, [Inicial(es)]. (2025). Socioeconomic status and academic achievement: A narrative review [Revisión narrativa].

Hsieh, C.-T., & Urquiola, M. (2006). The effects of generalized school choice on achievement and stratification: Evidence from Chile. Journal of Public Economics, 90(8–9), 1477–1503. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2005.11.002

Jakubowski, M., Gajderowicz, T., & Patrinos, H. (2025). Learning losses and widening SES gradients in PISA 2022 (2000–2022, 72 países) [Working paper/World Bank].

Meneses, F., Ortega, L., Kuzmanic, [Inicial], & Valenzuela, J. P. (2025). Modelos multinivel en SIMCE 6.º–10.º: SES familiar, composición escolar e interacciones por género (post-pandemia) [Working paper].

Ministerio de Educación. (2017). Programa de Educación Intercultural Bilingüe (PEIB). https://peib.mineduc.cl/

Ministerio de Educación. (2023). Plan de Reactivación Educativa [Informe]. https://www.mineduc.cl/

OECD. (2023). PISA 2022 results (Vol. I–III). OECD Publishing. https://www.oecd.org/pisa/

Raposo, U., & Gonçalves, T. (2020). Peer effects in primary education: Evidence using age at school entry as an instrument [Artículo 2SLS/IV].

Rosenqvist, E., & Brandén, M. (2025). School composition and academic decisions [Working paper].

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Taut, S., & Escobar, M. (2012). Accountability y evaluación de desempeño en el sistema escolar chileno: aprendizajes del SIMCE [Artículo/Informe].

Tian, L., Hui, [Inicial], & Lei, [Inicial]. (2025). Teacher feedback, teacher–student interaction, belonging, and self-regulated learning: A serial mediation model. BMC Medical Education.