Página web: http://epaa.asu.edu/ojs/ Artículo recibido: 6-2-2017 Facebook: /EPAAA Revisiones recibidas: 15-11-2017 Twitter: @epaa_aape Aceptado: 6-12-2018 archivos analíticos de políticas educativas Revista académica evaluada por pares, independiente, de acceso abierto y multilingüe Universidad de San Andrés y Arizona State University Volumen 26 Número 5 de noviembre de 2018 ISSN 1068-2341 Edad Relativa y Resultados Escolares en Educación Primaria en la Comunidad Autónoma de Cantabria Paula González-Vallinas Equipo de Orientación Educativa de Avilés Julián Librero Navarrabiomed-Fundación Miguel Servet, Pamplona Salvador Peiró Centro de Investigación Superior en Salud Pública, Valencia & José Luis San Fabián Universidad de Oviedo España Citación: González-Vallinas, P., Librero, J., Peiró, S., & San Fabián, J. L. (2018). Edad relativa y resultados escolares en educación primaria en la Comunidad Autónoma de Cantabria. Archivos Analíticos de Políticas Educativas, 26(141). http://dx.doi.org/10.14507/epaa.26.2926 Resumen: Este trabajo analiza como el mes de nacimiento afecta a los resultados escolares en Lengua y Matemáticas del alumnado de la Comunidad Autónoma de Cantabria en los cursos de 2º, 4º y 6º de Educación Primaria en el periodo 2009-2014. Los resultados muestran que los estudiantes nacidos en los últimos meses del año obtuvieron notas más bajas que sus compañeros de clase. En conjunto, los resultados muestran que los nacidos a final de año tienen una mayor probabilidad de obtener calificaciones más bajas y una probabilidad http://epaa.asu.edu/ojs/ http://dx.doi.org/10.14507/epaa.26.2926 Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 141 2 aumentada de obtener peores notas, tras controlar el efecto del género, ser repetidor y la nota media de los centros docentes. La discusión valora la importancia de modificar los agrupamientos por edad en la enseñanza obligatoria así como la aplicación de políticas de flexibilización (criterial y temporal) de los procedimientos de evaluación del rendimiento de los estudiantes, con el objetivo de garantizar que las notas de los más jóvenes no se vean afectadas por las diferencias en edad relativa. Palabras-clave: Edad relativa; mes de nacimiento; resultados escolares; educación primaria; evaluación Relative age and school achievement in primary education in the Cantabria Region Abstract: In this paper, we explore the impact of birth month on the academic achievement in Spanish Language and Mathematics of primary students in grades 2, 4, and 6 in Cantabria County, in the academic years of 2009-2014. The findings show that students born in late- autumn months scored lower than their classmates, suffering, therefore, from the disadvantage of being relative younger. In general, results show that students born at the end of the year have worse academic performance and an increased probability for low student achievement, after controlling gender, grade repetition, and average school results. We insist on the importance of modifying compulsory school age grouping as well as applying a flexible date exam policy (evaluation criteria) to ensure that relative outcomes for younger children are not impacted by birth month. Keywords: Relative age; birth month; academic achievement; primary education; evaluation Idade relativa e resultados escolares no ensino primário na Comunidade Autónoma da Cantábria Resumo: Este artigo analisa como o mês de nascimento afeta aos resultados da escola em Línguas e Matemática dos alunos da Comunidade Autônoma da Cantábria nos anos 2º, 4º e 6º do ensino primário no período 2009-2014. Os resultados mostram que os alunos nascidos nos últimos meses do ano obtiveram pontuações menores do que os seus colegas de aulas. Em geral, os resultados mostram que aqueles que nasceram no final do ano têm uma maior probabilidade de obter piores pontuações escolares, depois de controlar o efeito do gênero, ser repetidor e a média dos centros de ensino. A discussão avalia a importância de modificar os agrupamentos por idade no ensino obrigatório, bem como a aplicação de políticas flexíveis (criteriais e temporais) para os procedimentos de avaliação do desempenho dos alunos, com o objetivo de garantir que os resultados escolares dos mais jovens não são afetados pelas diferenças na idade relativa. Palavras-chave: idade relativa; mês de nascimento; resultados escolares; educação primária; avaliação Edad relativa y resultados escolares en educación primaria en la Comunidad Autónoma de Cantabria 3 Introducción y Estado de la Cuestión Numerosos estudios han analizado los resultados académicos del alumnado en función del contexto socio-económico de las familias, estando reconocida la necesidad de contemplar el valor añadido de la nota en función del mismo (Ballou, 2004; Ferrao, 2009; Huang, 2015; Lizasoain, 2007; McCaffrey, 2003; Robledo, 2009; Sammons, 2007). Sin embargo, la evidencia sobre el impacto del mes de nacimiento en los resultados escolares es todavía escasa. Recientes estudios internacionales muestran una posible relación entre mes de nacimiento y rendimiento escolar y, más específicamente, entre nacer a finales de año y obtener peores notas en la educación primaria y en las pruebas estandarizadas estatales o internacionales, una vez ajustado el efecto del centro educativo, el contexto socio-económico de las familias o determinadas variables del profesorado (Lawlor, 2006; McEwan, 2008; Oshima, 2006; Sprietsma, 2010; Strom, 2004). En España, la incorporación del alumnado al sistema escolar obligatorio se realiza en el mes de septiembre y por año de nacimiento, independientemente de si los alumnos han nacido en enero o en diciembre, siendo los de más edad alrededor de un 20% mayores en fracción de vida vivida que los más pequeños (Puhani, 2007). Esta diferencia en edad relativa puede tener notables repercusiones en los resultados escolares, especialmente cuando el sistema de evaluación es homogéneo para todos y los más mayores tienen más probabilidades de sacar mejores notas que los más pequeños, por lo que unos meses de diferencia entre el alumnado de la misma clase pueden marcar una gran diferencia en los resultados obtenidos (Bedard, 2006). Lo mismo ocurre en las pruebas estandarizadas, sean estatales o internacionales, donde el alumnado realiza el examen en un determinado momento del año siendo los nacidos en diciembre casi un año menores que los nacidos en enero (Datar, 2006; Smith, 2009). Consecuentemente, a los mayores les resulta más fácil aprender y dominar las asignaturas, mientras que los más pequeños tienen un mayor riesgo de obtener peores notas (Crawford, 2013; González-Bentacor, 2015), independientemente del contexto socio-económico del alumnado (Burkam, 2000; Robertson, 2011). Los resultados de estudios que analizan la edad relativa intragrupo indican que existe en los más pequeños un mayor rechazo hacia lo académico y más dudas sobre su capacidad cognitiva, afectando igualmente la actitud hacia la escuela y el instituto, e incluso la probabilidad de ir a la universidad (Bedard, 2006; Boardman, 2006; Sampaio, 2016). Desde 2002 el Departamento de Educación Británico cuenta con una base de datos nacional con datos individuales del alumnado y resultados de las pruebas estandarizadas que permite estudios longitudinales sobre factores que influyen en los resultados escolares. Uno de los resultados de este proyecto es que un 10% de alumnos nacidos en verano (en Reino Unido el corte de edad para la incorporación al colegio se produce en el mes de septiembre) suspenden los exámenes del Certificado General de Educación Secundaria (GCSE) sin otras variables identificadas aparte de ser los más pequeños, después de ajustar los resultados por el resto de variables, y este factor determina los distintos accesos al sistema educativo y a la educación superior (Department for Education, 2010). En el mismo sentido, un amplio estudio sobre los resultados del alumnado de todos los colegios públicos de 2º y 6º de Educación Primaria de California que se realiza cada año dentro del Programa de Evaluación Estandarizada del Estado (STAR), evidencia que existe una relación positiva y lineal entre edad relativa y resultados (Grissom, 2004). En cuanto a resultados en pruebas internacionales, el estudio sobre alumnos realizado en Noruega sobre las pruebas de lectura de los alumnos de 15-16 años en el Programa para la Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 141 4 Evaluación Internacional de Alumnos (PISA) de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), muestra que los nacidos en diciembre obtienen peores resultados, aumentan sus probabilidades de repetir curso o de graduarse por Educación Especial (Strom, 2004). Los estudiantes nacidos en el primer trimestre obtuvieron una media de 17 puntos más que los nacidos en el último, lo que –a igualdad en el resto de factores– equivale a la puntuación adicional que se deriva de tener padres con estudios universitarios. Respecto a España, un reciente estudio ha asociado los resultados escolares con el trimestre de nacimiento (González-Bentacor, 2015). Los autores analizaron los resultados de 2009 de la prueba que el Ministerio de Educación realiza anualmente al alumnado de 4º de Educación Primaria sobre competencias en comunicación lingüística y matemáticas. En su muestra de 28708 estudiantes distribuidos en 874 centros, se señala que el alumnado más pequeño obtuvo peores resultados, con diferencias mayores de 20 puntos entre los resultados promedio de los alumnos de primer y último trimestre del mismo curso. Los resultados indican que la escolarización antes de los 3 años influye en los resultados en 4º de primaria, especialmente para los nacidos en el último trimestre del año. A nivel de Comunidades Autónomas (CCAA), los Informes de las Pruebas de Diagnóstico realizadas en Cantabria en 4º de Primaria en Lengua y Matemáticas analizan el rendimiento medio por mes de nacimiento señalando que existe una diferencia promedio de hasta 43 puntos en el rendimiento obtenido entre estudiantes nacidos en enero y los nacidos en diciembre en la población total de 4º de Primaria, tendencia que se mantiene constante en todas las ediciones de estos informes y que se atenúan en los resultados en 2º de E.S.O. Por otro lado, existen diferencias significativas en los resultados entre estudiantes de 2º ESO que han repetido alguna vez durante su escolarización (Consejería de Educación, Cultura y Deporte, 2015). Y es que la medida que usualmente se aplica al alumnado con peores resultados es la repetición de curso, existiendo evidencia de que ser mayor en los años de inicio de la escolaridad tiene un peso decisivo en este resultado: los alumnos más pequeños repiten curso en mayor proporción que la media. Estos resultados sugieren la necesidad de modificar políticas que retrasen la entrada en los centros en vez de la repetición de curso, ya que repetir curso parece una alternativa peor que empezar un año después (Beebe-Frankenberger, 2004; Burkam, 2007, Ferrao, 2015; Grissom,2004; Martin¸2004). Otra alternativa propuesta, la escolarización temprana, muestra cómo se ha indicado que el alumnado más joven con escolarización precoz obtiene mejores resultados que los escolarizados más tarde (González, 2015) , aunque otros concluyen que la edad de escolarización no es relevante en sí misma para explicar las diferencias académicas según mes de nacimiento (Bound, 2006; Crawford, 2007; Daniels, 2000; Elder, 2009; Puhani, 2007). En general, todos los autores insisten en la importancia de seguir investigando sobre el efecto de la edad relativa de los alumnos, tanto por las repercusiones educativas sobre la organización de la enseñanza (refuerzos educativos, agrupamientos por año de nacimiento, repetición de curso, valoración de necesidades educativas especiales, etc.), como por las psicosociales sobre el alumnado y sus familias (nivel de autoestima, problemas de comportamiento y/o socio-emocionales) y sobre las políticas educativas (escolarización precoz, dotación de recursos a los centros, abandono y fracaso escolar, flexibilización de las pruebas; Crawford, 2011; DFE, 2010; Sykes, 2009). El objetivo de este trabajo es determinar la existencia de diferencias en las notas finales de lengua y matemáticas en función de la edad relativa del alumnado de los cursos de 2º, 4º y 6º de Educación Primaria durante 5 años consecutivos en la Comunidad Autónoma de Cantabria. Edad relativa y resultados escolares en educación primaria en la Comunidad Autónoma de Cantabria 5 Población y Método Diseño. Estudio poblacional, observacional, de las cohortes de alumnos que iniciaron 2º, 4º y 6º de Educación Primaria en todos los colegios de Educación Primaria de la Comunidad Autónoma de Cantabria en los cursos 2009-2010 a 2013-2014, que fueron seguidas desde el inicio del respectivo curso hasta la obtención de la nota final de dicho curso. Ámbito y Fuente de Información. El estudio se realizó en la Comunidad Autónoma de Cantabria y los datos fueron facilitados por la Consejería de Educación, Cultura y Deporte del Gobierno de Cantabria. Población de Estudio. Todos los alumnos que cursaron 2º, 4º y 6º de Educación Primaria en todos los colegios de Educación Primaria, públicos y concertados de Cantabria en los cursos 2009-2010, 2010-2011, 2011-2012, 2012-2013 y 2013-2014. La población inicial fue de 77147 alumnos, excluyéndose aquellos que tenían más de un año de diferencia respecto a la edad que le correspondería para estar en su curso (los incorporados tardíamente al sistema educativo) o habían repetido más de un año, quedando para el análisis un total de 74112 alumnos. Variable dependiente. Nota final registrada en los expedientes educativos según la Ley orgánica para la mejora de la calidad educativa (LOMCE; Insuficiente: por debajo de 5, Suficiente: 5, Bien: 6, Notable: 7 y 8, y Sobresaliente: 9 y 10) de 2º, 4º y 6º, en Lengua y en Matemáticas. Estas notas permiten decidir si un alumno pasa al curso siguiente o repite y sólo se asigna al terminar los cursos 2º (primer ciclo), 4º (segundo ciclo) y 6º (tercer ciclo), no existiendo nota final en 1º, 3º y 5º. Se seleccionaron los 5 últimos años de la Ley Orgánica de Educación (LOE) ya que en el 2015 se implantó la LOMCE con el consiguiente cambio en el sistema de evaluación. Variables de estudio. Mes de nacimiento (enero a diciembre), sexo, repetición de curso y centro docente. Normas éticas y legales. La Consejería de Educación, Cultura y Deporte del Gobierno de Cantabria facilitó los datos de los alumnos anonimizados de forma irreversible, de modo que no permitían su identificación ni el cruce con otras bases de datos. Análisis En primer lugar, se describe la distribución de los alumnos por sexo, curso, mes de nacimiento y proporción de repetidores. A continuación, y separadamente para las notas de lengua y de matemáticas, se realizó un análisis bivariable para valorar la asociación entre notas finales del respectivo curso y mes de nacimiento, y se calcularon la mediana y el rango intercuartílico de la nota final en lengua y matemáticas por sexo, curso escolar y mes de nacimiento. Seguidamente se realizó un análisis multinivel, asumiendo que existe una variable continua subyacente a las medidas ordinales del criterio nota, aplicando para ello modelos mixtos de regresiones ordinales con probabilidad acumulada y efecto aleatorio de centro (random intercept cumulative model). La función de enlace es la función logit: logit(γ cij ) = α c − (x ′ ij β + u j ) donde c = 1, 2, ... ,5 son las notas; j = 1, 2, ...,X los centros, i los estudiantes, siendo γ cij la probabilidad acumulada hasta la c-th categoría de nota final para el estudiante i en el centro j. El vector de covariables xij incluye las características de los estudiantes, mientras que el término uj es un efecto aleatorio que representa factores no observados en el nivel Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 141 6 centro e interpretable como la especificidad de los centros en su distribución global de puntuaciones. A partir de este modelo se pueden predecir las probabilidades de obtener cada puntuación condicionada a los diversos perfiles definidos por los valores de las covariables (mes de nacimiento, género, condición de repetidor), siendo el estudiante de referencia en el modelo (categoría basal) un varón de 2º grado, no repetidor y nacido en enero. La heterogeneidad en las puntuaciones atribuibles a variables no observadas de los centros se estima por el Coeficiente de Correlación Intraclase (ICC), y se expresa también comparando las probabilidades de obtener las diversas puntuaciones según se asista a un centro situado en dos puntos extremos por su distribución de notas (percentil 2.5 y 97.5). Se contrastaron diversos modelos, partiendo de un modelo vacío sin covariables ni efecto aleatorio, al que fueron añadiéndose el efecto centro, las diversas covariables y sus interacciones. El contraste entre modelos, para elegir el de mejor ajuste, se realizó empleando el test de razón de verosimilitud. El análisis se realizó con el paquete Ordinal del programa estadístico R [The R Foundation] que produce estimaciones de ML utilizando la cuadratura Gaussiana adaptativa (Christensen 2010). Resultados De los 74.112 alumnos incluidos en los 5 años del estudio (Tabla 1), el 48,5% eran niñas. Por cursos se distribuían aproximadamente por tercios (2º: 26.236; 4º: 24.853; 6º: 23.023), aun con mayor número de alumnos en los cursos inferiores. Mayo fue el mes con mayor número de niños nacidos (n=6.531), mientras que febrero fue el mes con menor número de niños (n=5580). El porcentaje de alumnos repitiendo curso en función del mes de nacimiento varió desde el 2,8% para los nacidos en enero al 5,0% para los nacidos en diciembre, mostrando una clara relación lineal (r2: 0,899; p<0,0001). Tabla 1 Distribución de alumnado por sexo, curso realizado y repetición de curso, según mes de nacimiento (Comunidad Autónoma de Cantabria, 2010-2014) Mes Nacimiento Género Curso Repite curso Niños Niñas 2º 4º 6º Si No Enero n= 5963 3070 (51.5) 2893 (48.5) 2105 (35.3) 2004 (33.6) 1854 (31.1) 167 (2.8) 5796 (97.2) Febrero n= 5580 2837 (50.8) 2743 (49.2) 1966 (35.2) 1879 (33.7) 1735 (31.1) 161 (2.9) 5419 (97.1) Marzo n= 5930 3119 (52.6) 2811 (47.4) 2129 (35.9) 1987 (33.5) 1814 (30.6) 191 (3.2) 5739 (96.8) Abril n= 5827 2981 (51.2) 2846 (48.8) 2024 (34.7) 1940 (33.3) 1863 (32.0) 156 (2.7) 5671 (97.3) Mayo n= 6531 3310 (50.7) 3221 (49.3) 2321 (35.5) 2205 (33.8) 2005 (30.7) 209 (3.2) 6322 (96.8) Junio n= 5959 3046 (51.1) 2913 (48.9) 2062 (34.6) 2012 (33.8) 1885 (31.6) 208 (3.5) 5751 (96.5) Julio n= 6320 3386 (53.6) 2934 (46.4) 2276 (36.0) 2102 (33.3) 1942 (30.7) 231 (3.7) 6089 (96.3) Edad relativa y resultados escolares en educación primaria en la Comunidad Autónoma de Cantabria 7 Tabla 1 (Cont.) Distribución de alumnado por sexo, curso realizado y repetición de curso, según mes de nacimiento (Comunidad Autónoma de Cantabria, 2010-2014) Mes Nacimiento Género Curso Repite curso Niños Niñas 2º 4º 6º Si No Agosto n= 6449 3349 (51.9) 3100 (48.1) 2216 (34.4) 2166 (33.6) 2067 (32.1) 231 (3.6) 6218 (96.4) Septiembre n= 6369 3302 (51.8) 3067 (48.2) 2281 (35.8) 2140 (33.6) 1948 (30.6) 254 (4.0) 6115 (96.0) Octubre n= 6409 3316 (51.7) 3093 (48.3) 2275 (35.5) 2144 (33.5) 1990 (31.1) 290 (4.5) 6119 (95.5) Noviembre n= 6323 3178 (50.3) 3145 (49.7) 2261 (35.8) 2126 (33.6) 1936 (30.6) 306 (4.8) 6017 (95.2) Diciembre n= 6452 3289 (51.0) 3163 (49.0) 2320 (36.0) 2148 (33.3) 1984 (30.8) 320 (5.0) 6132 (95.0) Total n= 74112 38183 (51.5) 35929 (48.5) 26236 (35.4) 24853 (33.5) 23023 (31.1) 2724 (3.7) 71388 (96.3) Nota: p<0.001 para las diferencias en alumnos que repiten en función del mes de nacimiento Fuente: Elaboración propia Respecto a la relación entre el mes de nacimiento y las notas de Lengua (Tabla 2) y de Matemáticas (Tabla 3), el análisis bivariable muestra que el porcentaje de alumnos con notas de insuficiente, suficiente y bien (las notas más bajas) aumenta con el mes de nacimiento (desde enero a diciembre), mientras que las calificaciones de notable y sobresaliente (las notas más altas) disminuyen en todos los casos (p<0,001). Atendiendo a la máxima calificación, se observa que en el área de Lengua recibieron un sobresaliente el 27,8% de los nacidos en enero y el 15,3% de los nacidos en diciembre, mientras que en el caso de Matemáticas estas cifras fueron del 28,1% y el 15,0%. Respecto a la nota más baja, un 6,0% de los nacidos en enero fueron calificados con un insuficiente en Lengua, por un 9,4% de los nacidos en diciembre. En matemáticas estos porcentajes fueron del 6,7% y 10,4%. Tabla 2 Notas de Lengua en 2º, 4º y 6º de educación primaria según mes de nacimiento (Comunidad Autónoma de Cantabria, 2010-2014) Insuficiente Suficiente Bien Notable Sobresaliente Enero 357 (6.0) 772 (12.9) 1129 (18.9) 2028 (34.0) 1656 (27.8) Febrero 352 (6.3) 746 (13.4) 1018 (18.2) 1937 (34.7) 1518 (27.2) Marzo 409 (6.9) 804 (13.8) 1173 (19.8) 1989 (33.5) 1530 (25.8) Abril 339 (5.8) 804 (13.8) 1185 (20.3) 2093 (35.9) 1389 (23.8) Mayo 429 (6.6) 982 (15.0) 1395 (21.4) 2223 (34.0) 1481 (22.7) Junio 427 (7.2) 928 (15.6) 1273 (21.4) 2044 (34.3) 1273 (21.4) Julio 492 (7.8) 1048 (16.6) 1367 (21.6) 2096 (33.2) 1302 (20.6) Agosto 478 (7.4) 1133 (17.6) 1446 (22.4) 2145 (33.3) 1220 (18.9) Septiembre 515 (8.1) 1106 (17.4) 1505 (23.6) 2141 (33.6) 1075 (16.9) Octubre 609 (9.5) 1107 (17.3) 1456 (22.7) 2092 (32.6) 1121 (17.5) Noviembre 600 (9.5) 1178 (18.6 1478 (23.4) 2018 (31.9) 1029 (16.3) Diciembre 607 (9.4) 1268 (19.7) 1552 (24.1) 2020 (31.3) 985 (15.3) Total 5614 (7.6) 11882 (16.0) 15977(21.6) 24826 (33.5) 15579 (21.0) Nota: n=74112; p<0,0001 Fuente: Elaboración propia Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 141 8 Tabla 3 Notas de Matemáticas en 2º, 4º y 6º de educación primaria según mes de nacimiento (Comunidad Autónoma de Cantabria, 2010-2014) Insuficiente Suficiente Bien Notable Sobresaliente Enero 400 (6.7) 822 (13.8) 1051 (17.6) 1992 (33.4) 1677 (28.1) Febrero 380 (6.8) 801 (14.4) 1137 (19.2 1955 (33.0) 1548 (26.1) Marzo 407 (6.9) 865 (14.6) 1137 (19.2) 1955 (33.0) 1548 (26.1) Abril 377 (6.5) 841 (14.4) 1151 (19.8) 2029 (34.8) 1413 (24.2) Mayo 496 (7.6) 1016 (15.6) 1297 (19.9) 2249 (34.4) 1452 (22.2) Junio 480 (8.1) 957 (16.1) 1235 (20.7) 1989 (33.4) 1284 (21.5) Julio 510 (8.1) 1055 (16.7) 1344 (21.3) 2077 (32.9) 1319 (20.9) Agosto 525 (8.1) 1109 (17.2) 1403 (21.8) 2092 (32.4) 1292 (20.0) Septiembre 569 (8.9) 1185 (18.6) 1384 (21.7) 2094 (32.9) 1110 (17.4) Octubre 625 (9.8) 1176 (18.3) 1417 (22.1) 2013 (31.4) 1154 (18.0) Noviembre 643 (10.2) 1212 (19.2) 1452 (23.0) 1986 (31.4) 1010 (16.0) Diciembre 672 (10.4) 1257 (19.5) 1495 (23.2) 2041 (31.6) 966 (15.0) Total 6084 (8.2) 12296 (16.6) 15361(20.7) 24378 (32.9) 15759 (21.3) Nota: n=74112; p<0,0001 Fuente: Elaboración propia La Gráfica 1 muestra la mediana y el rango intercuartílico de las notas finales de lengua (fila superior) y matemáticas (fila inferior) para niños y niñas en cada uno de los 3 cursos estudiados ordenadas por mes de nacimiento. Las Tablas 4 (Lengua) y 5 (Matemáticas) recogen los parámetros estimados mediante el modelo multivariante con mejor ajuste, incluyendo la interacción entre curso y mes de nacimiento, así como las probabilidades condicionales de diversos perfiles de alumnos y centros. Las primeras columnas muestran los coeficientes del modelo mientras que las 5 columnas finales muestran la probabilidad de obtener una determinada nota (de suficiente a bien) para un alumno varón, no repetidor (categoría basal) en función del curso y mes de nacimiento. Por ejemplo, y para las notas de lengua (Tabla 4), un alumno varón, no repetidor, que cursa 2º y nacido en el mes de enero, tiene un 4,0% de probabilidades de obtener un insuficiente, un 11% de obtener un suficiente, un 21% de obtener un bien, un 39% de obtener un notable y un 26% de obtener un sobresaliente. Para su compañero de similares características pero nacido en diciembre estas probabilidades serían del 9%, 22%, 27%, 30% y 13%. Edad relativa y resultados escolares en educación primaria en la Comunidad Autónoma de Cantabria 9 Gráfica 1. Distribución de mes de nacimiento según nota en lengua y matemáticas. Análisis estratificado por género y curso Nota: n=74112; H: niños; M: niñas. Meses ordenados desde diciembre (12) a enero (1). Fuente: Elaboración propia Estos resultados de incremento de la probabilidad de peores notas y descenso en la probabilidad de notables y sobresalientes en función de la edad relativa se producen en todos los cursos y tanto para las notas de lengua como de matemáticas, aunque el efecto del mes de nacimiento difiere entre cursos, atenuándose en los cursos más altos. Por ejemplo, la amplitud del rango de probabilidad de sobresaliente según mes de nacimiento se reduce entre el segundo curso (diferencia del 26% al 13% entre enero y diciembre) y el sexto (del 18% al 11%). El coeficiente positivo de las alumnas (respecto al caso basal, con alumno varón) indica que para idénticas situaciones, incluyendo el mes de nacimiento, las niñas tienen una menor probabilidad de insuficiente y mayor de sobresaliente que su homólogo varón. Por ejemplo, respecto al niño basal, que cursa 2º, no repetidor y nacido en enero, una niña en la misma situación reduce su probabilidad de insuficiente en lengua del 4% al 2% e incrementa la probabilidad de sobresaliente en lengua del 26% al 37%. Del mismo modo, los resultados de los repetidores, a pesar de su mayor edad y experiencia previa, son claramente inferiores a los de sus compañeros. Así, y siempre para el caso basal (varón, nacido en enero), un 25% de los repetidores (1 de cada 4) obtienen una calificación de insuficiente en lengua, por un 4% (1 de cada 25) de los no repetidores de mismas características. Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 141 10 Los análisis anteriores se refieren a un colegio medio en cuanto a su distribución de notas. Si contrastamos las notas del caso basal (varón, no repetidor, nacido en enero, que cursa segundo) con las de niños similares procedente de un colegio con bajas notas (el 2,5% de los centros con peores notas en el ranking de centros), estos últimos presentan el doble de insuficientes (del 4% al 8%) y algo menos de la mitad de sobresalientes (del 26% al 14%). En contraste, los alumnos procedentes de centros con altas notas (el 2,5% de centros con mejores notas) la probabilidad de insuficiente baja al 2% y la de sobresaliente crece hasta el 43%. Para matemáticas (Tabla 5) los resultados son similares con la excepción de que desaparece el diferencial de género descrito para las notas de lengua. Tabla 4 Efecto de la edad relativa sobre las calificaciones de Lengua. Análisis multivariable Coeficiente beta Probabilidad de nota final según características del alumnado Coef EE Insuf. Sufic. Bien Not. Sobr. Insuficiente/sufici 3.25 0.05 Suficiente/bien 1.72 0.05 Bien/Notable 0.59 0.05 Notable/sobresal 1.06 0.05 Niñas 0.53 0.01 0.02 0.07 0.1 5 0.38 0.37 Repetidores -2.13 0.03 0.25 0.35 0.2 2 0.14 0.04 2º Enero basal 0.04 0.11 0.2 1 0.39 0.26 Febrero -0.05 0.06 0.04 0.12 0.2 1 0.38 0.25 Marzo -0.17 0.06 0.04 0.13 0.2 2 0.38 0.23 Abril -0.21 0.06 0.05 0.13 0.2 3 0.37 0.22 Mayo -0.33 0.06 0.05 0.15 0.2 4 0.37 0.20 Junio -0.41 0.06 0.06 0.16 0.2 4 0.36 0.19 Julio -0.44 0.06 0.06 0.16 0.2 5 0.35 0.18 Agosto -0.55 0.06 0.06 0.17 0.2 5 0.34 0.17 Septiembre -0.66 0.06 0.07 0.19 0.2 6 0.33 0.15 Octubre -0.66 0.06 0.07 0.19 0.2 6 0.33 0.15 Noviembre -0.78 0.06 0.08 0.20 0.2 7 0.32 0.14 Diciembre -0.88 0.05 0.09 0.22 0.2 7 0.30 0.13 4º Enero basal 0.05 0.14 0.2 0.37 0.22 Edad relativa y resultados escolares en educación primaria en la Comunidad Autónoma de Cantabria 11 3 Febrero 0.05 0.08 0.06 0.16 0.2 4 0.36 0.19 Marzo 0.09 0.08 0.06 0.17 0.2 5 0.35 0.17 Abril 0.10 0.08 0.06 0.18 0.2 6 0.34 0.16 Mayo 0.08 0.08 0.07 0.19 0.2 6 0.33 0.15 Junio 0.20 0.08 0.07 0.19 0.2 6 0.33 0.15 Julio 0.14 0.08 0.07 0.19 0.2 6 0.32 0.15 Agosto 0.18 0.08 0.08 0.21 0.2 7 0.31 0.13 Septiembre 0.20 0.08 0.09 0.22 0.2 7 0.30 0.12 Octubre 0.22 0.08 0.09 0.22 0.2 7 0.30 0.13 Noviembre 0.28 0.08 0.09 0.23 0.2 7 0.29 0.12 Diciembre 0.37 0.08 0.09 0.22 0.2 7 0.29 0.12 6º Enero basl 0.06 0.16 0.2 5 0.35 0.18 Febrero 0.02 0.08 0.08 0.20 0.2 7 0.31 0.14 Marzo 0.11 0.08 0.07 0.19 0.2 6 0.33 0.15 Tabla 4 cont. Efecto de la edad relativa sobre las calificaciones de Lengua. Análisis multivariable Coeficiente beta Probabilidad de nota final según características del alumnado Coef EE Insuf. Sufic. Bien Not. Sobr. Abril 0.10 0.08 0.07 0.20 0.2 6 0.32 0.14 Mayo 0.20 0.08 0.08 0.21 0.2 7 0.31 0.13 Junio 0.22 0.08 0.09 0.22 0.2 7 0.30 0.12 Julio 0.18 0.08 0.09 0.22 0.2 7 0.30 0.12 Agosto 0.26 0.08 0.09 0.22 0.2 7 0.30 0.13 Septiembre 0.36 0.08 0.09 0.23 0.2 7 0.29 0.12 Octubre 0.36 0.08 0.09 0.22 0.2 7 0.30 0.12 Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 141 12 Noviembre 0.47 0.08 0.09 0.23 0.2 7 0.29 0.12 Diciembre 0.57 0.08 0.10 0.23 0.2 7 0.28 0.11 Centros bajas notas(υ - 1.96 σ) 0.08 0.20 0.2 7 0.32 0.14 Centro altas notas (υ +1.96 σ) 0.02 0.06 0.1 3 0.37 0.43 Nota: n=74112; EE: error estándar Fuente: Elaboración propia En conjunto, los resultados muestran que los nacidos a final de año tienen una mayor probabilidad de obtener peores calificaciones, y una probabilidad aumentada de obtener peores notas, tras controlar el efecto del género, ser repetidor y la nota media de los centros docentes. Para un análisis más exhaustivo sobre el impacto de la variable nota media del centro, se necesitarían más datos individuales de los centros y del profesorado y alumnado de los mismos. Edad relativa y resultados escolares en educación primaria en la Comunidad Autónoma de Cantabria 13 Tabla 5 Efecto de la edad relativa sobre las calificaciones de Matemáticas. Análisis multivariable Coeficiente Beta Probabilidad de nota final según características del alumnado Coef. EE Insuf Sufic Bien Not Sobr Insuficiente/suficiente -3.47 0.05 Suficiente/bien -2.00 0.05 Bien/Notable -0.95 0.05 Notable/sobresaliente 0.64 0.05 Niñas -0.00 0.01 0.03 0.09 0.16 0.38 0.34 Repetidores -2.02 0.03 0.19 0.32 0.24 0.19 0.07 2º Enero basal 0.03 0.09 0.16 0.38 0.34 Febrero -0.08 0.06 0.03 0.10 0.17 0.38 0.33 Marzo -0.20 0.06 0.04 0.11 0.18 0.38 0.30 Abril -0.26 0.06 0.04 0.11 0.18 0.38 0.29 Mayo -0.34 0.05 0.04 0.12 0.19 0.38 0.27 Junio -0.43 0.06 0.05 0.13 0.20 0.37 0.26 Julio -0.48 0.06 0.05 0.13 0.21 0.37 0.25 Agosto -0.52 0.06 0.05 0.14 0.21 0.37 0.24 Septiembre -0.66 0.06 0.06 0.15 0.22 0.36 0.21 Octubre -0.70 0.06 0.06 0.16 0.22 0.35 0.21 Noviembre -0.78 0.05 0.06 0.16 0.23 0.35 0.19 Diciembre -0.87 0.05 0.07 0.18 0.24 0.34 0.18 4º Enero basal 0.05 0.13 0.20 0.37 0.25 Febrero 0.12 0.08 0.04 0.13 0.20 0.37 0.26 Marzo 0.12 0.08 0.05 0.14 0.21 0.37 0.24 Abril 0.13 0.08 0.05 0.14 0.21 0.36 0.23 Mayo 0.11 0.08 0.06 0.15 0.22 0.36 0.21 Junio 0.22 0.08 0.06 0.15 0.22 0.36 0.21 Julio 0.21 0.08 0.06 0.16 0.22 0.35 0.20 Agosto 0.16 0.08 0.07 0.17 0.23 0.34 0.19 Septiembre 0.20 0.08 0.07 0.18 0.24 0.34 0.18 Octubre 0.26 0.08 0.07 0.18 0.24 0.34 0.18 Noviembre 0.26 0.08 0.08 0.19 0.24 0.33 0.17 Diciembre 0.37 0.08 0.07 0.18 0.24 0.33 0.17 6º Enero basal 0.06 0.15 0.22 0.36 0.21 Febrero -0.03 0.08 0.06 0.17 0.23 0.35 0.19 Marzo 0.21 0.08 0.06 0.15 0.22 0.36 0.21 Abril 0.21 0.08 0.06 0.16 0.23 0.35 0.20 Mayo 0.20 0.08 0.07 0.17 0.23 0.34 0.19 Junio 0.21 0.08 0.07 0.18 0.24 0.34 0.18 Julio 0.26 0.08 0.07 0.18 0.24 0.34 0.18 Agosto 0.31 0.08 0.07 0.18 0.24 0.34 0.18 Septiembre 0.37 0.08 0.08 0.19 0.24 0.33 0.17 Octubre 0.46 0.08 0.07 0.18 0.24 0.33 0.17 Noviembre 0.49 0.08 0.08 0.19 0.24 0.33 0.17 Diciembre 0.54 0.08 0.08 0.19 0.24 0.32 0.16 Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 141 14 Tabla 5 (Cont.) Efecto de la edad relativa sobre las calificaciones de Matemáticas. Análisis multivariable. Coeficiente Beta Probabilidad de nota final según características del alumnado Centros bajas notas (υ – 1.96 σ) 0.08 0.06 0.16 0.23 0.35 Centros altas notas (υ + 1.96 σ) 0.02 0.01 0.05 0.10 0.32 Nota: n=74112; EE: error estándar Fuente: Elaboración propia Discusión y Conclusiones Los resultados del presente estudio, referidos a la Comunidad Autónoma de Cantabria, muestran que existe una asociación entre la edad relativa (mes de nacimiento) del alumnado y las notas finales obtenidas en lengua y matemáticas, con una significativa mayor proporción de notas bajas en los niños más jóvenes (nacidos en los últimos meses del año) respecto a los mayores de su mismo curso (nacidos en los primeros meses). En el proceso de modelización seguido, se observa este efecto en los diversos centros pero partiendo de distribuciones de notas diferentes. Por contra, no parece modificarse este efecto en función del sexo, al no mejorar el ajuste un modelo con interacción género-mes de nacimiento (no mostrado); pero sí se atenúa con la edad-paso de curso, con un decremento gradual del diferencial de notas por mes de nacimiento. Estos resultados son similares a los obtenidos en las Pruebas de Diagnóstico realizadas en Cantabria y a los de los estudios internacionales existentes respecto al efecto de la edad relativa asociada al mes de nacimiento en los resultados escolares. Las diferencias en edad relativa parecen comportar una desigualdad sistemática entre el alumnado nacido a finales de año y nacido al principio, con consecuencias académicas negativas para los primeros. Los estudiantes más pequeños de clase tienen una mayor probabilidad de obtener peores resultados, así como de repetir curso. Estas diferencias se atenúan en las pruebas de diagnóstico de 2º de E.S.O., ya que los niveles de madurez se van igualando, tal y cómo indican los informes (Consejería de Educación, Cultura y Deporte, 2015), sin embargo, sería necesario analizar cuántos de los estudiantes nacidos en el último trimestre del correspondiente año les tocaría estar en 2º de E.S.O. y que ya no están por haber repetido anteriormente; es decir, quizás no se trata tanto de que el impacto del mes de nacimiento disminuya sino de que sólo los “más fuertes” continúan en el curso que les corresponde por edad, lo cual tiene implicaciones para las políticas, prácticas y la investigación educativa en los centros escolares. En consecuencia, habría que señalar que la repetición de curso no parece comportar una mayor tasa de éxito para los repetidores sino lo contrario. En el último Informe publicado en Asturias en 2016 analizando las tasas de repetición a los 15 años en los países de la OCDE según estimaciones de PISA 2012, se concluye que repetir curso no es una medida que ofrezca resultados satisfactorios, ya que el alumnado que repite se muestra más desmotivado hacia lo académico y con una menor autoestima y confianza en sus posibilidades de éxito (Consejería de Educación, 2016). Son muchos los estudios que inciden en la importancia de modificar las políticas educativas existentes que mantienen la repetición como medida de mejora del rendimiento educativo, ya que la evidencia es consistente respecto a que repetir curso no es la solución (Sharp, 2009). De hecho, en este último trabajo se señala que es muy limitada la evidencia sobre medidas que favorezcan los resultados de los más pequeños, aparte de realizar Edad relativa y resultados escolares en educación primaria en la Comunidad Autónoma de Cantabria 15 los exámenes y pruebas que deciden los resultados escolares según edad cumplida en vez de curso escolar. Por lo tanto, hay que insistir en la relevancia que adquiere la edad relativa en el momento en que se aplican las pruebas de rendimiento y en los resultados de las pruebas de las mismas, mucho más que la duración de la escolarización (Black, 2011), por lo que se debería flexibilizar el momento de aplicación de las pruebas que sean determinantes para alcanzar los objetivos del curso en función del trimestre de nacimiento o, en su defecto, el contenido de los exámenes, para que sean acordes a la edad relativa del alumnado, ajustándolos a las diferencias que se derivan del mes de nacimiento, especialmente en la educación primaria, de esta forma los estudiantes más jóvenes no estarían predestinados a obtener peores resultados (Craword, 2013; Riggall, 2008; Smith, 2009). Por otra parte, algunos autores plantean la escolarización temprana (0-3) como un paliativo para los estudiantes que hayan nacido en el último trimestre del año (González- Bentacor, 2015), pero no hay evidencias consistentes sobre si esta medida puede compensar el efecto provocado por la diferencia de edad (Daniels, 2000). Por último, nuestro estudio muestra que las políticas de agrupamiento por año de nacimiento del alumnado tienen incidencia sobre su aprendizaje y autoconcepto; sin embargo, dadas las diferencias que existen entre centros, es probable que los efectos de dichas medidas se vean moderados por las decisiones organizativas que se toman en los centros y por las prácticas docentes en las aulas. En este sentido, la investigación debe orientarse al estudio de la interacción entre los criterios generales de agrupamiento, las decisiones de los centros en relación a la atención a la diversidad y los procesos de enseñanza desarrollados en las aulas, especialmente los referidos a las metodologías didácticas y de evaluación aplicados. La literatura ha mostrado que los agrupamientos mixtos y flexibles generan beneficios cognitivos y sociales, ya que estos fomentan la autoestima, reducen los efectos del etiquetado, estrechan los vínculos sociales y facilitan la continuidad social y académica de los estudiantes (Mariano & Kirby, 2009). Es necesario, pues, buscar alternativas a los agrupamientos rígidos de edad, por ejemplo, una modalidad de agrupamiento multiedad flexible sería el agrupamiento por niveles de desarrollo–developmental grouping–(Choon Wang, (2011). En cualquier caso, y esta es la principal aportación de nuestro estudio, debe tenerse en cuenta que el agrupamiento por año de edad, especialmente en los primeros cursos, es también un agrupamiento multiedad, de donde se deriva que el profesorado debe ser formado para atender a las características individuales de los estudiantes también en este tipo de agrupamiento. Para ello, se requieren investigaciones cualitativas que exploren las variables intracentro y sus interacciones en aulas multiedad, diferenciando áreas curriculares y estrategias didácticas, con el fin de comprobar sus efectos en el rendimiento y en el autoconcepto. Los datos cualitativos darían cuenta de los procesos de toma de decisión curricular que tienen lugar en el interior de los centros y las aulas. El estudio emplea muestras muy amplias de datos que representan con rigor la realidad de la Comunidad Autónoma de Cantabria; pero sería conveniente extender el análisis a otras Comunidades y, sobre todo, a países con modelos de adscripción grupal diferentes. Para ello debería generalizarse en las etapas de infantil y primaria la implantación de criterios de agrupamientos flexibles o multinivel (Hoffman, 2002), con la consiguiente diversificación de las prácticas didácticas y evaluadoras (entre ellas, la adaptación de los periodos de evaluación), donde los criterios de organización docente y evaluación del alumnado no vengan fijados únicamente por año de nacimiento sino por nivel madurativo, emocional y cognitivo; de forma que las expectativas y estrategias docentes no sean las mismas Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 141 16 para todos sino acordes a sus ritmos y enfoques de aprendizaje (Campbell, 2013; Greenfield, 2011; Hallam, 2012). Y es que no atender en los primeros cursos a las diferencias de maduración en los sistemas de escolarización rígidos por edad puede tener consecuencias negativas a largo plazo, restringiendo incluso el acceso a la universidad de las cohortes más jóvenes (Bedard & Dhuey, 2006). Otra línea de investigación sería ampliar estos estudios a los países en vías de desarrollo, donde las prácticas de agrupamiento suelen usar franjas de edades más amplias y grupos más numerosos para responder a las limitaciones en infraestructuras y recursos, con lo que el problema de atención a la diversidad suele agravarse, y donde la variable profesorado es aún más decisiva a la hora de compensar desigualdades (Duflo, Dupas & Kremer, 2011). En definitiva, si efectivamente el alumnado más joven de la clase no presenta más problema que haber nacido más tarde que sus compañeros, deberían sustituirse las políticas de organización de grupos, pruebas de evaluación y criterios de repetición por otras de inclusión y flexibilización curricular que permitan adecuar la respuesta educativa teniendo en cuenta el mes o trimestre de nacimiento. Es decir, la problemática que han puesto en evidencia estos estudios solo podrá afrontarse mediante una modificación de las prácticas organizativas, docentes y evaluadoras, haciendo que sean más sensibles a las diferencias de madurez infantil, tanto a nivel de sistema (adscripción y matrícula del alumnado en los centros) como a nivel de aula (metodologías de enseñanza y evaluación). Agradecimientos A la Consejería de Educación, Cultura y Deporte de la Comunidad Autónoma de Cantabria por facilitar los datos utilizados para la realización del estudio. 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Investigador e integrante de la Unidad de Metodología en Navarrabiomed, un centro público de investigación con sede en Pamplona (Navarra). Evaluador para diversas revistas científicas y agencias de evaluación, miembro de la red de investigación sobre enfermedades crónicas REDISSEC y del Atlas de Variaciones en la Práctica Médica. Sus publicaciones en revistas indexadas han recibido aproximadamente 1500 citas. Ha participado en dos proyectos europeos, ambos contrastando sistemas sanitarios en aspectos organizativos, procesos y resultados. Salvador Peiró Centro Superior de Investigación en Salud Pública (CSISP-FISABIO), Valencia, España peiro_bor@gva.es Doctor en Medicina y especialista en Medicina Preventiva y Salud Pública. Investigador asociado del Centre Superior d’Investigació en Salut Pública(CSISP-FISABIO, València) y del Centre de Recerca en Economia i Salut de la Universitat Pompeu Fabra (CRES-UPF, Barcelona), miembro de los consejos editoriales de diversas revistas científicas y de diversas comisiones y grupos de expertos. Es autor de aproximadamente 200 publicaciones en revistas indexadas, además de diversos artículos, capítulos de libros y otras publicaciones. Ha dirigido 23 tesis doctorales y participado en 3 proyectos europeos. José Luis San Fabián Universidad de Oviedo, España jlsanfa@uniovi.es Titulado en Pedagogía y Sociología, trabaja en la Universidad de Oviedo, donde coordina el Programa de Doctorado Interuniversitario en “Equidad e Innovación en Educación”. Investiga en los campos de Organización y Evaluación de Programas e Instituciones Educativas, Pedagogía Social y Estudios sobre la Infancia. Ha dirigido 22 tesis doctorales y publicado numerosos trabajos relacionados con dichos temas en revistas científicas. Dirige el Grupo de Investigación “Análisis, Intervención y Evaluación Socioeducativa” (AIES), reconocido por la ANEP, el cual forma parte de la Red de Excelencia de “Investigación sobre Liderazgo y Mejora de la Educación” (RIMLE). Edad relativa y resultados escolares en educación primaria en la Comunidad Autónoma de Cantabria 21 archivos analíticos de políticas educativas ISSN 1068-2341 Volumen 26 Número 141 5 de noviembre de 2018 ISSN 1068-2341 Los/as lectores/as pueden copiar, mostrar, y distribuir este articulo, siempre y cuando se de crédito y atribución al autor/es y a Archivos Analíticos de Políticas Educativas, se distribuya con propósitos no-comerciales, no se altere o transforme el trabajo original. Más detalles de la licencia de Creative Commons se encuentran en http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0 Cualquier otro uso debe ser aprobado en conjunto por el autor/es, o AAPE/EPAA. La sección en español para Sud América de AAPE/EPAA es publicada por el Mary Lou Fulton Teachers College, Arizona State University y la Universidad de San Andrés de Argentina. Los artículos que aparecen en AAPE son indexados en CIRC (Clasificación Integrada de Revistas Científicas, España) DIALNET (España), Directory of Open Access Journals, EBSCO Education Research Complete, ERIC, Education Full Text (H.W. Wilson), PubMed, QUALIS A1 (Brasil), Redalyc, SCImago Journal Rank; SCOPUS, SOCOLAR (China) Por errores y sugerencias contacte a Fischman@asu.edu Síganos en EPAA’s Facebook comunidad at https://www.facebook.com/EPAAAAPE y en Twitter feed @epaa_aape. http://www.doaj.org/ http://www.doaj.org/ https://www.facebook.com/EPAAAAPE Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 141 22 archivos analíticos de políticas educativas consejo editorial Editor Consultor: Gustavo E. Fischman (Arizona State University) Editores Asociados: Armando Alcántara Santuario (Universidad Nacional Autónoma de México), Jason Beech, (Universidad de San Andrés), Angelica Buendia, (Metropolitan Autonomous University), Ezequiel Gomez Caride, (Pontificia Universidad Católica Argentina), Antonio Luzon, (Universidad de Granada), José Luis Ramírez, (Universidad de Sonora), Paula Razquin (Universidad de San Andrés) Claudio Almonacid Universidad Metropolitana de Ciencias de la Educación, Chile Ana María García de Fanelli Centro de Estudios de Estado y Sociedad (CEDES) CONICET, Argentina Miriam Rodríguez Vargas Universidad Autónoma de Tamaulipas, México Miguel Ángel Arias Ortega Universidad Autónoma de la Ciudad de México Juan Carlos González Faraco Universidad de Huelva, España José Gregorio Rodríguez Universidad Nacional de Colombia, Colombia Xavier Besalú Costa Universitat de Girona, España María Clemente Linuesa Universidad de Salamanca, España Mario Rueda Beltrán Instituto de Investigaciones sobre la Universidad y la Educación, UNAM, México Xavier Bonal Sarro Universidad Autónoma de Barcelona, España Jaume Martínez Bonafé Universitat de València, España José Luis San Fabián Maroto Universidad de Oviedo, España Antonio Bolívar Boitia Universidad de Granada, España Alejandro Márquez Jiménez Instituto de Investigaciones sobre la Universidad y la Educación, UNAM, México Jurjo Torres Santomé, Universidad de la Coruña, España José Joaquín Brunner Universidad Diego Portales, Chile María Guadalupe Olivier Tellez, Universidad Pedagógica Nacional, México Yengny Marisol Silva Laya Universidad Iberoamericana, México Damián Canales Sánchez Instituto Nacional para la Evaluación de la Educación, México Miguel Pereyra Universidad de Granada, España Ernesto Treviño Ronzón Universidad Veracruzana, México Gabriela de la Cruz Flores Universidad Nacional Autónoma de México Mónica Pini Universidad Nacional de San Martín, Argentina Ernesto Treviño Villarreal Universidad Diego Portales Santiago, Chile Marco Antonio Delgado Fuentes Universidad Iberoamericana, México Omar Orlando Pulido Chaves Instituto para la Investigación Educativa y el Desarrollo Pedagógico (IDEP) Antoni Verger Planells Universidad Autónoma de Barcelona, España Inés Dussel, DIE-CINVESTAV, México José Ignacio Rivas Flores Universidad de Málaga, España Catalina Wainerman Universidad de San Andrés, Argentina Pedro Flores Crespo Universidad Iberoamericana, México Juan Carlos Yáñez Velazco Universidad de Colima, México javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/819') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/820') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/4276') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/1609') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/825') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/797') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/823') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/798') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/555') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/814') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/2703') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/801') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/801') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/826') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/802') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/3264') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/804') Edad relativa y resultados escolares en educación primaria en la Comunidad Autónoma de Cantabria 23 education policy analysis archives editorial board Lead Editor: Audrey Amrein-Beardsley (Arizona State University) Editor Consultor: Gustavo E. Fischman (Arizona State University) Associate Editors: David Carlson, Lauren Harris, Eugene Judson, Mirka Koro-Ljungberg, Scott Marley, Molly Ott, Iveta Silova (Arizona State University) Cristina Alfaro San Diego State University Amy Garrett Dikkers University of North Carolina, Wilmington Susan L. Robertson Bristol University Gary Anderson New York University Gene V Glass Arizona State University Gloria M. Rodriguez University of California, Davis Michael W. Apple University of Wisconsin, Madison Ronald Glass University of California, Santa Cruz R. Anthony Rolle University of Houston Jeff Bale OISE, University of Toronto, Canada Jacob P. K. Gross University of Louisville A. G. Rud Washington State University Aaron Bevanot SUNY Albany Eric M. Haas WestEd Patricia Sánchez University of University of Texas, San Antonio David C. Berliner Arizona State University Julian Vasquez Heilig California State University, Sacramento Janelle Scott University of California, Berkeley Henry Braun Boston College Kimberly Kappler Hewitt University of North Carolina Greensboro Jack Schneider University of Massachusetts Lowell Casey Cobb University of Connecticut Aimee Howley Ohio University Noah Sobe Loyola University Arnold Danzig San Jose State University Steve Klees University of Maryland Jaekyung Lee SUNY Buffalo Nelly P. Stromquist University of Maryland Linda Darling-Hammond Stanford University Jessica Nina Lester Indiana University Benjamin Superfine University of Illinois, Chicago Elizabeth H. DeBray University of Georgia Amanda E. Lewis University of Illinois, Chicago Adai Tefera Virginia Commonwealth University Chad d'Entremont Rennie Center for Education Research & Policy Chad R. Lochmiller Indiana University Tina Trujillo University of California, Berkeley John Diamond University of Wisconsin, Madison Christopher Lubienski Indiana University Federico R. Waitoller University of Illinois, Chicago Matthew Di Carlo Albert Shanker Institute Sarah Lubienski Indiana University Larisa Warhol University of Connecticut Sherman Dorn Arizona State University William J. Mathis University of Colorado, Boulder John Weathers University of Colorado, Colorado Springs Michael J. Dumas University of California, Berkeley Michele S. Moses University of Colorado, Boulder Kevin Welner University of Colorado, Boulder Kathy Escamilla University of Colorado, Boulder Julianne Moss Deakin University, Australia Terrence G. Wiley Center for Applied Linguistics Yariv Feniger Ben-Gurion University of the Negev Sharon Nichols University of Texas, San Antonio John Willinsky Stanford University Melissa Lynn Freeman Adams State College Eric Parsons University of Missouri-Columbia Jennifer R. Wolgemuth University of South Florida Rachael Gabriel University of Connecticut Amanda U. Potterton University of Kentucky Kyo Yamashiro Claremont Graduate University Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 141 24 arquivos analíticos de políticas educativas conselho editorial Editor Consultor: Gustavo E. Fischman (Arizona State University) Editoras Associadas: Kaizo Iwakami Beltrao, (Brazilian School of Public and Private Management - EBAPE/FGV, Brazil), Geovana Mendonça Lunardi Mendes (Universidade do Estado de Santa Catarina), Gilberto José Miranda, (Universidade Federal de Uberlândia, Brazil), Marcia Pletsch, Sandra Regina Sales (Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro) Almerindo Afonso Universidade do Minho Portugal Alexandre Fernandez Vaz Universidade Federal de Santa Catarina, Brasil José Augusto Pacheco Universidade do Minho, Portugal Rosanna Maria Barros Sá Universidade do Algarve Portugal Regina Célia Linhares Hostins Universidade do Vale do Itajaí, Brasil Jane Paiva Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Brasil Maria Helena Bonilla Universidade Federal da Bahia Brasil Alfredo Macedo Gomes Universidade Federal de Pernambuco Brasil Paulo Alberto Santos Vieira Universidade do Estado de Mato Grosso, Brasil Rosa Maria Bueno Fischer Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brasil Jefferson Mainardes Universidade Estadual de Ponta Grossa, Brasil Fabiany de Cássia Tavares Silva Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Brasil Alice Casimiro Lopes Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Brasil Jader Janer Moreira Lopes Universidade Federal Fluminense e Universidade Federal de Juiz de Fora, Brasil António Teodoro Universidade Lusófona Portugal Suzana Feldens Schwertner Centro Universitário Univates Brasil Debora Nunes Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Brasil Lílian do Valle Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Brasil Flávia Miller Naethe Motta Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Brasil Alda Junqueira Marin Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, Brasil Alfredo Veiga-Neto Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brasil Dalila Andrade Oliveira Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil