Investigación en Juventudes:
Vol. 8, Núm. 1, 2021
Revista del Consejo de la Persona Joven
ISSN: 2215 4442
Páginas: 1-23
1
1
Máster en Economía, Máster en Estadística con énfasis en Salud y Población. Licenciada en Economía Instituto de Investigaciones
Psicológicas, Universidad de Costa Rica. Costa Rica. andrea.collado@ucr.ac.cr
2
Licenciada en Filología Española, Bachiller en Psicología. Instituto de Investigaciones Psicológicas, Universidad de Costa Rica.
Costa Rica. celenia.masis@ucr.ac.cr.
3
Máster en Literatura Latinoamericana, Licenciada en Derecho con énfasis en Derechos Humanos y Filóloga Española; Instituto
de Investigaciones Psicológicas, Universidad de Costa Rica. mariela.matali@ucr.ac.cr.com
4
Las autoras agradecen al Instituto de Investigaciones Psicológicas (IIP) de la Universidad de Costa Rica (UCR) por el apoyo
brindado al proyecto Pry01-321-2019-Pruebas diagnósticas de lectoescritura en la educación universitaria y su interés en producir
mediciones rigurosas de las habilidades de las personas que ingresan por primera vez a la educación superior. Asimismo,
reconocen la colaboración de la Vicerrectoría de Docencia de la UCR en el desarrollo de la investigación.
RESUMEN
ABSTRACT
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2
INTRODUCCIÓN
La habilidad lectoescritora favorece el desempeño académico en personas jóvenes que inician
la educación superior porque “facilita el aprendizaje y el cumplimiento de las tareas” (Argüello y
Regueyra, 2018, p. 5). Gran parte de la labor académica consiste en leer textos y evidenciar, de
forma escrita, los conocimientos adquiridos (Brizuela, 2016). Sin embargo, Mora et al. (2014)
concluyen que los textos universitarios son un desafío para las personas jóvenes de nuevo ingreso,
quienes reconocen sus propias dificultades para comprender lo que leen.
Al revisar sesenta redacciones hechas por personas de primer ingreso de la Universidad de Costa
Rica (UCR), Sánchez (2005) afirma que subutilizan o desconocen las estrategias del registro
escrito. El autor atribuye estas carencias a la educación primaria y secundaria.
Los resultados de las pruebas PISA (Program for International Student Assessment) en
compresión lectora respaldan las hipótesis planteadas por Sánchez (2005). Estas pruebas
estandarizadas se aplican cada trienio a personas de quince años matriculadas en los sistemas de
educación formal de los países miembros o en proceso de adhesión a la Organización para la
Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE).
Costa Rica muestra bajos niveles en comprensión lectora desde 2009. El promedio obtenido por
los y las estudiantes costarricenses no ha logrado superar la media de los países miembros de la
OCDE y, en el 2018, apenas alcanzó el tercer puesto entre los países hispanohablantes de América
Latina, con un puntaje de 426.
Si se dividen los promedios del país y de la OCDE por tipo de colegio, el desempeño de las
personas matriculadas en colegios privados en Costa Rica es mucho mejor (500) y más cercano al
promedio de los sistemas educativos privados de los miembros de la OCDE (524). Los y las
jóvenes de colegios públicos en Costa Rica, obtuvieron, en promedio, un puntaje de 415, que está
muy por debajo del promedio de la OCDE en el sector público (481) (OECD, 2009, 2012, 2015,
2018)
5
.
5
Los tabulados para estas consultas se hicieron en el motor de datos “Data Explorer”, disponible en
https://pisadataexplorer.oecd.org/ide/idepisa/, y son responsabilidad de las autoras.
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Mejores interpretaciones de los resultados de las pruebas PISA en 2018 requieren del uso de las
ocho categorías de habilidad que el programa utiliza. Costa Rica, como país, se ubica en un nivel
2 de habilidad en compresión de lectura. Esto quiere decir que, como mínimo, las personas de
quince años, dentro de la educación formal, son capaces de identificar la idea principal en un texto
corto, encontrar la información específica que está claramente expuesta y, algunas veces,
reflexionar sobre el propósito de la lectura, si está explícito (OECD, 2019)
6
.
Si bien los resultados de las pruebas PISA de 2018, no son estrictamente comparables con las
pruebas anteriores y la conceptualización de la compresión lectora difiere con lo que se midió en
esta investigación, la representatividad de los resultados a nivel nacional, permiten vincular el
desempeño de las cohortes que realizaron las pruebas PISA en 2015 y 2018 con las personas que
ingresaron por primera vez a la educación superior en 2018 y 2019. Por lo tanto, se podría esperar
que las personas jóvenes de primer ingreso a la educación superior no logren comparar, contrastar
e integrar la información de textos de mayor longitud y complejidad. Tampoco debería sorprender
que los y las estudiantes de colegios privados, en promedio, comprendan mejor los textos que leen
en comparación con quienes se graduaron de colegios públicos.
Esta investigación tiene el propósito de determinar la importancia de las habilidades de
lectoescritura en el logro académico de las personas jóvenes de primer ingreso a la educación
superior, para lograr este objetivo el artículo usa un enfoque cuantitativo.
Las habilidades de lectoescritura se midieron con una prueba estandarizada que diseñó el
Instituto de Investigaciones Psicológicas (IIP) de la UCR. Esta prueba tiene dos componentes: uno
de compresión de lectura y otro de producción textual. La medición del logro académico se
operacionalizó usando las notas finales de los cursos matriculados por las personas que
respondieron la prueba. El análisis también incluye algunas características individuales y otras del
grupo matriculado. La población de estudio la conforman las personas jóvenes matriculadas en la
cátedra de Introducción al Derecho durante el 2018 y 2019, en la Sede Rodrigo Facio de la UCR,
que realizaron los dos componentes de la prueba el mismo año. Los cursos de esta cátedra
6
Las personas interesadas en las especificaciones de cada una de las categorías de habilidad definidas por PISA para
las pruebas de 2018, pueden consultar la tabla I.5.1, páginas 87 y 88 de OECD (2019), en
https://www.oecd.org/pisa/publications/pisa-2018-results-volume-i-5f07c754-en.htm
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corresponden al primer año de carrera de Derecho, más del 80% de los y las estudiantes que los
matriculan son de primer ingreso.
Los resultados muestran que las habilidades lectoescritoras de las personas participantes en el
estudio son en promedio bajas. El colegio de procedencia parece ser uno de los factores que mejor
explica las diferencias entre los niveles de habilidad. Las personas graduadas de colegios privados
o subvencionados tienen ventajas sobre las graduadas de colegios públicos. Adicionalmente, las
habilidades de lectoescritura están asociadas con las calificaciones obtenidas en los cursos.
Esta evidencia puede proporcionar insumos para la creación de intervenciones que busquen
reducir las brechas de aprendizaje entre las personas jóvenes y por eso se alinea con los objetivos
propuestos por el Consejo Superior de Educación y del Ministerio de Educación Pública. Estas
instituciones tienen el compromiso gubernamental de fomentar la lectura como un ejercicio
relevante para el mejoramiento de la calidad educativa (Consejo Superior de Educación, 2017).
DESARROLLO DEL ANÁLISIS
Este apartado explica cómo se construyeron las pruebas estandarizadas para medir la habilidad
lectoescritora, el proceso de recolección de los datos y su operacionalización, los métodos
utilizados para la validación de los instrumentos psicométricos y algunas evidencias de su
confiabilidad. Finaliza explicando las técnicas estadísticas que permiten asociar las habilidades
lectoescritoras con las notas finales obtenidas en los cursos de Introducción al Derecho.
Proceso de recolección de los datos y su operacionalización
Las restricciones presupuestarias y operativas del proyecto requieren que cada componente de
la PHL se recolecte en dos momentos diferentes. El levantamiento de las respuestas de la PCL se
hace al iniciar el primer ciclo lectivo y la PPT se aplica al semestre siguiente. Su llenado se hizo
con personas voluntarias, matriculadas en los cursos que imparte la cátedra de Introducción al
Derecho, en la Sede Rodrigo Facio de la UCR, durante 2018 y 2019.
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La aplicación es presencial y dentro del horario de lecciones. Cada componente tiene una
duración de dos horas. La fecha más conveniente para la realización de los componentes se
coordinó con la persona docente, porque ese día no se impartían las clases
7
.
La persona encargada de la aplicación de la prueba es funcionaria del IIP. Ella llegó al aula
antes del inicio de las lecciones, abrió y ordenó el salón y recibió al estudiantado. Después de
ingresar al aula, se les explicó a las personas estudiantes el propósito de la prueba, se les leyó el
consentimiento informado y se les pidió que lo firmaran. Luego, se leyeron las instrucciones, se
indicó el tiempo para completar las respuestas y se escribió en la pizarra la hora de inicio y de
finalización de la prueba.
Las personas que respondieron la prueba desconocían la fecha de su aplicación. Tampoco sabían
que ese día no tendrían lecciones. Una vez en el aula, podían decidir participar o no en el estudio.
Todas las variables utilizadas en esta investigación se recolectaron al momento de realizar las
pruebas, con excepción de la nota final de cada curso. Las notas finales se obtuvieron gracias a la
ayuda del personal docente, que envió el reporte a la coordinación del proyecto.
La edad no se preguntó dentro de los formularios, por eso se construyó asumiendo que, en
promedio, las personas ingresan a la universidad a los 17.5 años. A las personas graduadas de un
colegio técnico diurno, se les sumó un año más (18.5) y se sumaron tres años más (20.5) si las
personas se habían graduado de un colegio nocturno. Luego, se ajustaron estas constantes, según
el semestre de aplicación de la prueba y el año de ingreso a la universidad. Tampoco se preguntó
el año de aprobación del bachillerato de la educación diversificada, por eso, se asumió que este
evento sucedió el año antes de ingresar a la UCR.
7
En 2020, se suspendió el trabajo de campo porque la aplicación de las pruebas requiere que las personas
examinadas se presenten físicamente en el aula.
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La variable edad se utilizó para excluir a siete personas mayores de 35 años; de ellas, 3 no tenían
notas finales en el curso. Es importante aclarar que los análisis de validez y confiabilidad se hacen
con todas las personas participantes. El análisis de asociación entre las calificaciones finales
obtenidas en los cursos matriculados y los puntajes de la PHL se hace para las personas de 35 años
o menos.
La variable sexo mide el sexo biológico autodeclarado por la persona joven. Cuando se
presentaron errores u omisiones, los mismos se imputaron usando el nombre completo que la
persona estudiante dio a la Oficina de Registro de la UCR. Esta información se recuperó gracias al
acta que envió el personal docente al proyecto. La variable sexo se recodificó y renombró como
“Hombre” porque indica que la persona participante en la prueba se autodeclara como hombre.
Esta codificación pretende facilitar las interpretaciones en los análisis estadísticos que comparan
al grupo de hombres con las mujeres, siendo en este caso, los hombres quienes presentan una mayor
desventaja tanto en los puntajes de la PHL como en las calificaciones finales de los cursos.
De forma similar a la variable “Hombre” se construyeron las variables “colegio público”,
“horario diurno”, “Introducción 1”, “nota mayor a la mediana”, “aprobado” y “año 2019”. El
propósito es facilitar la comparación entre el grupo de personas representado por la variable y los
demás. Por ejemplo: “colegio público” compara el grupo de las personas graduadas de colegios
públicos del grupo de las personas jóvenes graduadas de colegios privados o subvencionados.
Los puntajes de cada prueba se obtuvieron aplicando diferentes operaciones algebraicas. El
puntaje de la PCL es la proporción de respuestas correctas y el de la PPT es el promedio total de
errores detectados por las personas juzgadoras reescalado de 0 a 100. Las operaciones específicas
(operacionalización) para la construcción de los puntajes y de cada variable se muestran con mayor
detalle en la Tabla 1.
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Tabla 1
Definición de variables y su operacionalización
Nombre de la
variable
Definición
Operacionalización
PCL
Porcentaje de respuestas correctas
en PCL.
Total de respuestas correctas dividido entre el total de
preguntas, multiplicado por 100.
PPT
Nota en escala de 0 a 100 a partir
de la cantidad de errores.
Suma de la cantidad de errores detectados por cada
persona evaluadora dividido entre el número de
juezas. El mínimo de errores por año se transforma en
cien y el máximo en cero.
Edad
Edad en años cumplidos.
Se asume 17.5 años como la edad de ingreso a la
UCR y se ajusta con otras variables.
Hombre
La persona autoidentifica su sexo
biológico como hombre.
Es 1 si la persona autoidentifica su sexo biológico
como hombre y 0 en otro caso.
Colegio público
El colegio de procedencia
pertenece al sistema de
Educación Pública.
Asume el valor de 1 si la persona proviene de un
colegio público y 0 en otro caso.
Horario diurno
El curso se imparte en horario
diurno.
Asume el valor de 1 para los grupos que se imparten
de 7:00 a.m. a 12:00 p.m. y 0 en otro caso.
Introducción 1
Representa el curso de
Introducción al Derecho I que se
recibe en el primer semestre.
Asume el valor de 1 si la persona estudiante
matriculó el curso introductorio I y 0 si es el curso de
introducción al Derecho II.
Nota final
Nota final de curso reportada en
el Acta.
Variable discreta que varía en incrementos de .5. Su
rango es de cero a diez.
Nota mayor a la
mediana
La persona obtuvo una nota final
en el curso superior a la mediana
de la cátedra.
Vale 1 si la persona obtuvo una nota final superior a
la mediana de la cátedra y 0 si la nota es igual o
inferior.
Aprobado
La persona obtuvo una nota final
de 7.0 o más.
Asume el valor de 1 si la persona obtuvo una nota
final de 7.0 o más y cero si la nota es menor.
Año 2019
Ambas pruebas fueron realizadas
durante el 2019.
Vale 1 si la persona realizó ambas pruebas durante el
2019 y cero si las realizó en 2018.
Fuente: Elaboración propia.
Instrumentos psicométricos: métodos, software y evidencias de validez
La Prueba de Comprensión Lectora (PCL) es una prueba en formato de preguntas o ítems. Cada
pregunta tiene cuatro posibles respuestas, pero solo una es correcta, es decir, es una prueba con
respuestas múltiples de selección única. Por su parte, la Prueba de Producción Textual (PPT) es
una prueba de desempeño con un formato de tarea, la respuesta es construida por cada persona
examinada y, por eso, no hay respuestas correctas o incorrectas.
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Al tener la PCL y la PPT formatos distintos, se aplican diferentes técnicas de análisis de validez
y confiabilidad. En el caso de la PCL, se evaluaron las estadísticas de unidimensionalidad,
independencia, confiabilidad y ajuste del modelo de Rasch. Para la PPT, primero se constató la
concordancia entre personas evaluadoras con el coeficiente de correlación de Spearman y con el
coeficiente de asociación Kapa. También se aplicaron análisis multivariados y análisis de
correlación intraclase, posteriormente se usó el Modelo Multifacetas de Rasch en dos etapas para
probar la confiabilidad de los rubros y la concordancia entre personas calificadoras de este
componente.
Los resultados de la PCL se obtuvieron usando el paquete Winsteps, Versión 3.64.2 (Linacre,
2006) y Stata/IC 14 para Windows (64-bits) (Stata Corp LP, 2015). Los análisis de la PPT se
hicieron con Stata y con el paquete Facets, Versión 3.81.2 (Linacre, 2012). Estos softwares tienen
licencia. Los análisis hechos en Stata tienen códigos de programación, los análisis hechos en
Winsteps y Facest, no. Tanto los archivos de datos de las personas que realizaron las pruebas, las
calificaciones obtenidas en los cursos y las preguntas del Banco de ítems de la PCL son
confidenciales, razón por la cual no se encuentran en ningún repositorio.
Entre 2018 y 2019, se recolectó un total de 451 pruebas de compresión lectora y 272 pruebas
de producción textual. El objetivo de estas aplicaciones fue incrementar el banco de preguntas y
generar evidencias de validez para garantizar la calidad técnica de cada instrumento psicométrico.
Por eso, los resultados todavía no tienen ninguna implicación para las personas examinadas,
excepto por el tiempo que dedicaron a la realización de cada componente.
La cantidad de personas para la validar la PCL fue 244 en 2018 y 207 en 2019; la PPT trabajó
con 153 examinados en 2018 y 119 en 2019. Estos tamaños de muestra representan el total de
personas que voluntariamente respondieron las pruebas cada año. En 2018, el total de preguntas
de la PCL fue 60. Se eliminaron 8 porque la correlación de cada pregunta con el constructo (PMT)
fue inferior a .1. En 2019, el total de ítems fue 40 y se eliminaron 4, aplicando el mismo criterio
8
.
8
Para simplificar la presentación de los datos, se les seguirá llamando prueba “completa” a aquella que tiene todas
las preguntas y “prueba depurada” a la que tiene menos preguntas porque se eliminaron las que tenían un índice de
discriminación (PTM) menor al 10 %.
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9
La finalidad de este artículo es demostrar la asociación entre las habilidades lectoescritoras y
las notas finales obtenidas en los cursos de Introducción al Derecho de las personas jóvenes de
primer año de carrera de Derecho matriculadas en la Sede Rodrigo Facio de la UCR, por eso no se
detallan todas las evidencias de confiabilidad y validez de los instrumentos psicométricos
aplicados. En este apartado solo se presentan los valores del Alfa de Cronbach de la PCL y los
coeficientes de correlación de Spearman de la PPT
9
.
La Tabla 2 reporta el alfa de Cronbach de las personas examinadas y de las preguntas o ítems.
Entre más cercano a 1, mayor es la confiabilidad de la prueba. El valor mínimo aceptable es .6 para
el alfa de las personas y .9 para el alfa de las preguntas o ítems. Se muestran los coeficientes de la
prueba completa y depurada. Al eliminar los ítems con baja discriminación (PTM menor al 10 %),
el alfa de personas aumenta, mientras que el alfa de ítems se mantiene mayor a .95
10
.
Tabla 2
PCL: Cantidad de personas, cantidad de preguntas y coeficientes Alfa de Cronbach según
prueba completa o depurado por año, 2018-2019
Fuente: Elaboración propia.
9
Las personas interesadas en obtener los demás análisis estadísticos, pueden solicitarlos a andrea.collado@ucr.ac.cr
10
El coeficiente alfa de Cronbach es susceptible a la cantidad de ítems, entre más ítems tiene una prueba, más
cercano a 1 resulta el valor del coeficiente.
Prueba y año
PCL, 2018
PCL, 2019
Personas examinadas
244
207
Prueba completa
Preguntas
60
40
Alfa de personas
0.66
0.59
Alfa de ítems
0.97
0.97
Prueba depurada
Preguntas
52
36
Alfa de personas
0.69
0.63
Alfa de ítems
0.96
0.95
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La calificación de la PPT es la suma de errores encontrados en cada rubro: ortografía,
morfología, sintaxis, léxico, cohesión y coherencia, ponderado por la cantidad de personas
revisoras. Entre más errores haya obtenido una persona examinada, peor es su calificación. Se usa
el coeficiente de correlación de Spearman para indicar la concordancia entre revisoras (juezas). La
Tabla 3 reporta estos coeficientes.
En 2018, los ensayos fueron calificados por dos juezas; en 2019, la cantidad aumentó a tres.
Los coeficientes de correlación son bivariados y, por eso, los resultados de 2018 se reportan en una
única columna (segunda de la Tabla 3), mientras que la prueba de 2019 usa las últimas cuatro
columnas. Para facilitar la comparación de los coeficientes de 2018 con el 2019, se promedió el
coeficiente de Spearman de los pares de juezas.
Tabla 3
PPT: Coeficientes de correlación de Spearman según rubro por pares de juezas, 2018-2019
Año
2018
2019
Pares de jueces
Juezas 1 y 2
Promedio
1
Juezas 1 y 2
Juezas 1 y 3
Juezas 2 y 3
Total
0.9408
0.7099
0.6829
0.7286
0.7189
Ortografía
0.9772
0.8747
0.8760
0.8604
0.8878
Morfología
0.7288
0.5716
0.5545
0.4819
0.6988
Sintaxis
0.9623
0.2332
0.1402
0.1839
0.4917
Léxico
0.2362
0.5249
0.5094
0.5801
0.4893
Cohesión
0.9447
0.6011
0.5440
0.6115
0.6530
Coherencia
0.2120
0.2937
0.3401
0.3553
0.2097
1. Media geométrica de los tres coeficientes bivariados
Fuente: Elaboración propia.
Si el coeficiente de Spearman tiene signo positivo, hay concordancia entre las calificaciones de
cada jueza. El nivel de acuerdo es mayor entre más cercano a 1 esté el valor del coeficiente y es
menor entre más se acerque a cero. El conteo total de errores muestra un acuerdo muy bueno entre
juezas, para 2018 (mayor a .9), y bueno para 2019 (alrededor de .7)
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Los resultados de la Tabla 3 también señalan que los rubros con mayor desacuerdo
corresponden a aquellos con menos consenso teórico y mayor libertad de interpretación por parte
de la persona que calificó el escrito. La detección de un error ortográfico presenta una mayor
concordancia entre juezas, porque hay un conjunto de reglas que, al incumplirse, señalan el error.
En cambio, en el rubro de coherencia, cada jueza al parecer hizo su propia interpretación de la
rúbrica, sus conteos difirieren y sus niveles de concordancia son muy bajos (menores a .36).
Técnicas estadísticas aplicadas para comprobar la asociación entre los puntajes de la PHL
y las notas finales de los cursos de Introducción al Derecho
El análisis estadístico se hace en tres partes, primero se evalúan los grados de cobertura de la
población objetivo, aquí se incluyen todas las personas matriculadas en la cátedra y todas las
personas que respondieron al menos una de las pruebas. Este análisis no se puede hacer solo para
las personas jóvenes porque los registros de la cátedra, omiten la variable edad.
En segundo lugar, se hace un análisis descriptivo de las características de las personas jóvenes
que realizaron la prueba completa (PCL y PPT) en el mismo año y tienen reporte de notas finales
de los cursos. Este grupo de personas representa la submuestra analizada en esta investigación.
Finalmente se muestran los resultados de los modelos de regresión lineal múltiple para
establecer la asociación entre el rendimiento académico (calificaciones obtenidas) y las habilidades
lectoescritoras, tomando en cuenta las características de las personas estudiantes y de los grupos
en los que recibieron el curso. Estos modelos son útiles para encontrar los factores que explican la
nota final obtenida en los cursos de Introducción al Derecho I y II. Todos los modelos usan como
variable explicada la calificación final obtenida por el estudiante en el curso. El modelo que mejor
ajustó es un modelo lineal probabilístico con un panel desbalanceado de efectos aleatorios. En este
caso se usó una transformación de la nota final que indica la probabilidad de que una persona
obtenga una nota igual o superior a 8.5 en comparación con otra persona que obtuvo una nota
inferior. Los resultados se presentan respetando el orden propuesto en esta subsección.
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RESULTADOS
Los resultados, primero, hacen referencia a la población objetivo y el grado de cobertura de la
prueba de habilidades lectoescritoras, con el fin de comparar las características de las dos
poblaciones y conocer si las personas que realizaron la prueba representan o no a la población
objetivo. Esta primera sección muestra los resultados de todas las personas matriculadas en la
cátedra sin poder distinguir si son jóvenes o no.
La segunda describe la submuestra de personas que realizaron las dos pruebas el mismo año, se
indica que esta población joven es diferente a la población que realizó la prueba y se aporta
evidencia descriptiva de los puntajes obtenidos en la PHL, el rendimiento en los cursos
matriculados y cómo los promedios varían según algunas características individuales y grupales.
La parte final usa el análisis de regresión lineal probabilística múltiple para asociar las
habilidades lectoescrituras de las personas jóvenes matriculadas en los cursos de la cátedra de
Introducción al Derecho, con su logro educativo.
Población objetivo y su cobertura
Antes de la pandemia, la cátedra de Introducción al Derecho ofrecía aproximadamente ocho
grupos con un cupo para 30 a 35 estudiantes por semestre. La población objetivo de la prueba
durante 2018 y 2019 fue de 919 estudiantes, menos del 3 % de estas personas retiraron el curso y
más del 80 % lo aprobaron.
La cantidad de personas matriculadas disminuyó en 6 % el primer semestre del 2019 en
comparación con el mismo semestre del año anterior. Durante el segundo semestre, la cantidad de
estudiantes que matricula el segundo curso siempre disminuye porque para matricular el curso II,
hay que aprobar el curso I. Si bien, durante el segundo semestre se imparten uno o dos grupos de
Introducción al Derecho I, estos no se incluyen en el análisis porque no son parte de la población
objetivo de la PHL (ver Tabla 4).
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Tabla 4
UCR, cátedra de Introducción al Derecho: Calificación media y mediana, porcentaje de
aprobación y cobertura de la PHL según ciclo, 2018-2019
Fuente: Elaboración propia a partir de las notas consignadas para cada estudiante en el acta del grupo.
La nota promedio se vio afectada por el grupo de estudiantes que nunca se presentaron a recibir
lecciones o abandonaron el curso, por eso, la mediana es superior a la media aritmética. La mediana
indica que el 50 % de los estudiantes obtuvo una calificación final de 8.5 o más, de manera que los
porcentajes de aprobación son altos (superiores al 70 % como lo muestra la última columna de la
Tabla 4)
11
.
La implicación directa que tienen estos resultados para la PHL es que en el 2019 había menos
participantes en el proyecto en comparación con el 2018. Además, la cantidad de estudiantes que
pueden realizar la PPT siempre será menor a la cantidad de estudiantes que realizan la PCL. Pese
a esta realidad, los porcentajes de cobertura de la prueba superaron el 65 % de las personas
matriculadas por semestre (tercera columna de la Tabla 4).
El hecho que va diferenciar a quienes realizaron y quienes no realizaron al menos uno de los
componentes de la PHL, es el porcentaje de aprobación. Tal y como se muestra en la Tabla 5, el
porcentaje de aprobación entre las personas examinadas fue mayor, es decir, las personas que
participaron en el estudio tenían una mayor probabilidad de aprobar el curso en comparación con
las que no participaron. La diferencia se acentúa en el porcentaje de aprobación del segundo curso:
11
Estas estadísticas también se produjeron por grupo, pero no se muestran en el artículo por motivos de espacio. Las
personas interesadas pueden hacer la solicitud a andrea.collado@ucr.ac.cr
Ciclo
Matrícula
Cobertura
PHL (%)
Calificación
Media
Calificación
Mediana
Aprobación
(%)
I-2018
272
90
7.5
8.0
84
II-2018
211
73
7.8
8.5
86
I-2019
255
81
7.2
8.0
74
II-2019
181
66
7.6
8.0
84
Total
919
79
7.5
8.0
82
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las personas que hicieron la PPT tenían mayor probabilidad de aprobar el curso II en comparación
con aquellas que estando matriculadas no realizaron esta prueba
12
Los resultados en el porcentaje de aprobación están siendo afectados por el semestre. Las notas
del curso de Introducción al Derecho I fueron significativamente más altas entre las personas
estudiantes que participaron en el estudio en comparación con quienes no participaron. Las
diferencias desaparecieron en el curso de Introducción al Derecho II, posiblemente porque quienes
aprobaron el primer curso tendían a compartir algunas características que los hacían similares en
el rendimiento.
Tabla 4
UCR, cátedra de Introducción al Derecho: Calificación media y mediana, porcentaje de
aprobación de las personas examinadas según ciclo, 2018-2019
Ciclo
Examinados
Calificación
Media
Calificación
Mediana
Aprobación
(%)
I-2018
240
7.7
8.0
86
II-2018
147
8.0
8.0
89
I-2019
206
7.4
8.0
78
II-2019
118
7.6
8.0
86
Total
711
7.6
8.0
84
Fuente: Elaboración propia a partir de las notas consignadas para cada estudiante en el acta del grupo.
El análisis de esta sección indica que las personas que hicieron la prueba son diferentes a
quienes no la realizaron y, por ende, los resultados asociados con el rendimiento en los cursos, no
se pueden generalizar para toda la población estudiantil de la cátedra de Introducción al Derecho.
No se pudieron comparar otras características como el sexo biológico autoidentificado, el colegio
de procedencia o la edad, porque esta información no se registra en el acta de notas finales.
12
Una explicación posible podría estar vinculada con el retiro injustificado, la deserción o el abandono del curso.
Las personas que no realizaron la prueba pueden ser en su mayoría estudiantes que no se presentaron nunca a recibir
lecciones. Desafortunadamente, se conoce muy poco sobre las personas que no hicieron la prueba y, por eso, este
tipo de hipótesis no se pueden comprobar.
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Se vuelve aclarar que el análisis de la población objetivo y la cobertura de la PHL se hace con
todas las personas que respondieron las pruebas y todas las personas matriculadas en los cursos.
No se habla de personas jóvenes porque se desconoce la edad de quienes matricularon los cursos
de la cátedra.
La importancia de este apartado radica en el cuidado del proceso inferencial. Las personas
jóvenes mencionadas en los siguientes resultados de esta investigación no representan a todas las
personas matriculadas en la cátedra en términos del rendimiento o la nota final obtenida en el curso.
Las personas jóvenes que participaron en la PHL tienen una probabilidad mayor de aprobar los
cursos, en especial el curso II, y las personas jóvenes que forman parte de esta investigación son
una submuestra que tiene mejor rendimiento aún, pues todas aprobaron el curso I, como se
explicará en la siguiente sección.
Características individuales, resultados de la PHL y rendimiento académico
De las 711 personas matriculadas en los cursos de Introducción al Derecho que hicieron las
pruebas, esta investigación va a trabajar con 216 personas jóvenes que tomaron la PCL en el primer
semestre y la PPT en el segundo semestre del mismo año. La mayoría de las personas son de primer
año de ingreso (79 %), la minoría proviene de colegios públicos y 57 % se autoidentificaron como
hombres (ver Tabla 5).
Tabla 5
UCR, cátedra de Introducción al Derecho: Características de las personas que realizaron la
PHL por año (cifras absolutas), 2018-2019
Características
Total
2018
2019
Estudiantes
216
128
88
Hombres
124
77
47
Mujeres
92
51
41
Primer ingreso
171
98
73
Colegio público
95
54
41
Fuente: Elaboración propia.
Las calificaciones de la PCL y la PPT en una escala de 0 a 100 son inferiores a 60, mientras que
las notas registradas en el acta son superiores a 80, como lo muestra la Tabla 7.
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Tabla 6
UCR, cátedra de Introducción al Derecho: Puntajes obtenidos en los componentes de la PHL y
estadísticas de logro académico asociados con los cursos matriculados por las personas
examinadas según año, 2018-2019
Promedios y porcentajes
Total
2018
2019
Nota promedio PCL
53.4
54.0
52.4
Nota promedio PPT
59.2
58.9
59.6
Nota promedio en Introducción 1
83.7
83.3
84.1
Nota promedio en Introducción 2
79.9
80.7
78.7
Nota promedio Acta
81.8
82.0
81.4
Porcentaje de aprobación
95.6
95.3
96.0
Porcentaje aprueba con 85 o más
1
50.0
45.3
56.8
Porcentaje horario diurno
82.6
86.7
76.7
1. Porcentaje de personas que aprobaron el curso con una nota superior a 80.
Fuente: Elaboración propia.
El porcentaje de estudiantes que matriculó los cursos en horario diurno es muy alto (superior al
80 %). Lo mismo sucede con el porcentaje de aprobación, más del 90 % de las personas examinadas
y seleccionadas para este artículo aprobaron los cursos de la cátedra. Sin embargo, solo el 50% de
las personas jóvenes que forman parte de este análisis logró obtener una nota final de 85 o más.
(Tabla 7).
Las mujeres tuvieron mejor puntaje que los hombres en la PHL y sus componentes. Las
personas jóvenes de primer ingreso obtuvieron mayor puntaje en la PCL, pero menor puntaje en la
PPT, comparadas con aquellas que ingresaron a la universidad en años anteriores. En promedio,
las personas graduadas de colegios públicos tuvieron los puntajes más bajos (Tabla 8).
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Tabla 7
UCR, cátedra de Introducción al Derecho: Puntajes obtenidos en la PHL según algunas de las
características de las personas examinadas por componentes de la prueba, 2018-2019
1. La nota de la PHL se obtuvo al promediar la PCL y la PPT.
2. Incluye a los colegios subvencionados.
Fuente: Elaboración propia.
Al estudiar los factores que explican una diferencia significativa en el puntaje obtenido en la
PHL, el colegio de proveniencia es determinante. Los análisis de regresión lineal múltiple, donde
se incluyen las variables mostradas en la Tabla 8, permiten verificar que los puntajes de la PCL
no varían en función de esas características. En cambio, la PPT sí detecta diferencias entre las
personas de primer ingreso y entre los graduados de un colegio público. La desventaja predicha
por el modelo para quienes se graduaron de colegios públicos es casi 7 puntos menor en el puntaje
promedio de esta prueba. La única variable que explica las diferencias en el puntaje de la PHL
(integrada) es el colegio público. Los resultados de estas regresiones se pueden consultar en el
Anexo.
Asociación entre las habilidades lectoescrituras y el rendimiento académico
Las habilidades lectoescritoras están asociadas con la nota en el acta, aunque la magnitud de
esta asociación es muy baja. El coeficiente de correlación de Spearman no superó el .25; la
asociación más alta fue con la PCL (.23).
Las personas con puntajes más altos en la PHL tienen un mayor porcentaje de aprobación en
los cursos. La diferencia se explica por el desempeño en la prueba de producción textual, pues
aquellas que reprobaron el curso II obtuvieron una nota promedio en la PPT de 55.3 (de 100),
mientras que las personas que lo aprobaron, lograron un puntaje equivalente a 60 (Tabla 9).
Características
PHL
1
PCL
PPT
Total
56.3
53.4
59.2
Mujeres
57.4
54.0
60.8
Hombres
54.8
52.5
57.0
No primer ingreso
57.0
51.6
62.4
Primer ingreso
56.1
53.8
58.3
Colegio privado
2
58.1
54.3
62.0
Colegio público
53.9
52.2
55.6
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Tabla 8
UCR, cátedra de Introducción al Derecho: Puntajes obtenidos en la PHL según el logro
académico de las personas examinadas, por componentes de la prueba, 2018-2019
Fuente: Elaboración propia.
Las habilidades lectoescritoras también se asocian con las notas. A mayor nivel de habilidad,
mejor la nota final obtenida en el curso. Las diferencias en los puntajes promedio de la PHL entre
aquellas personas que obtienen notas superiores a 8.0 en los cursos matriculados (superior a la
mediana de la cátedra) en comparación con quienes obtienen notas de 8.0 o menos, es
estadísticamente significativa.
Los coeficientes con signo positivo de la Tabla 9 indican que la característica listada en la
primera columna contribuye a aumentar la probabilidad de pasar el curso con una nota superior a
8.0 (buena nota) y los coeficientes con signo negativo indican que esa probabilidad disminuye.
Antes de interpretar el coeficiente, hay que fijarse en el valor de P: si este es inferior al 5 %,
entonces, se concluye que la variable modifica la probabilidad de obtener una buena nota.
Tabla 9
Coeficientes de regresión lineal probabilística en un diseño de panel desbalanceado, de efectos
aleatorios, 2018-2019 (R
2
=12%)
Variables
Coeficiente
Error
estándar
1
z
Valor de P
Límite
inferior
Límite
superior
PHL
0.0036
0.0015
2.43
0.0150
0.0007
0.0064
Hombre
-0.1300
0.0535
-2.43
0.0150
-0.2349
-0.0251
Colegio público
-0.1052
0.0532
-1.98
0.0480
-0.2094
-0.0010
Introducción 1
0.1361
0.0424
3.21
0.0010
0.0530
0.2192
Año 2019
0.1365
0.0530
2.57
0.0100
0.0326
0.2404
Primer ingreso
0.0108
0.0716
0.15
0.8800
-0.1295
0.1511
Horario diurno
0.0721
0.0701
1.03
0.3040
-0.0654
0.2095
Constante
0.2094
0.1262
1.66
0.0970
-0.0379
0.4568
Estimación robusta usando el método de correcciones de errores de Huber-White
Fuente: Elaboración propia.
Logro académico
PHL
PCL
PPT
Total
56.3
53.4
59.2
Reprobado
55.3
55.3
Aprobado
56.3
53.4
59.5
Nota inferior a 8.5
54.2
50.6
57.0
Nota mayor a 8.0
58.3
55.6
61.9
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A mayor puntaje en la Prueba de Habilidades Lectoescritoras, mayor es la probabilidad de salir
bien en el curso (Tabla 9). Si en promedio se obtienen 10 puntos más en la calificación de la PHL,
la probabilidad de salir bien en el curso aumenta en .036, manteniendo todos los demás constantes.
Si bien la magnitud de este efecto es pequeña, el hecho que las habilidades lectoescritoras logren
mejorar la nota final obtenida en el curso es de gran impacto, porque las universidades pueden
modificar estas habilidades con intervenciones que ayuden a los estudiantes a leer y escribir mejor.
Otras variables que afectan la probabilidad de pasar el curso con una nota superior a 8.0 son el
sexo y el colegio de procedencia. En promedio los varones tienen menos posibilidades de aprobar
con notas superiores a 8.0 los cursos matriculados, en comparación con las mujeres. Lo mismo
sucede con las personas graduadas de colegios públicos, que tienen .11 menos probabilidad de
aprobar con 8.5 o más en comparación con los estudiantes de colegios privados o subvencionados.
Este efecto, es consistente con resultados encontrados en otras investigaciones.
Las personas que realizaron la prueba en 2019 tenían mayor probabilidad de obtener una nota superior
a 8.0 respecto a quienes la hicieron en el 2018 y era .14 más probable aprobar el curso introductorio I en
comparación con el curso introductorio II. Ser estudiante de primer ingreso o haber matriculado en horario
de diurno no influyó en la probabilidad de aprobar el curso con nota de 8.5 o más.
CONCLUSIONES
La Prueba de Habilidades Lectoescritoras se aplicó a estudiantes de primer año de la carrera de
Derecho matriculados en la Sede Rodrigo Facio de la Universidad de Costa Rica, con la intención
de medir los niveles de compresión de lectura y producción textual de esta población y aumentar
el banco de preguntas de esta prueba que está en su fase perfeccionamiento. Los resultados
demuestran que el porcentaje de acierto en la prueba de comprensión lectora ronda el 50 % y la
habilidad promedio en la producción textual no supera una nota de 60 en una escala de 0 a 100.
Además de medir los niveles de habilidad lectoescritora de las personas de primer año de
carrera, este estudio logró asociar las habilidades con las notas finales obtenidas en los cursos
matriculados. La evidencia resultante es consistente con la encontrada por Brizuela, Pérez y Rojas
(2020), cuando analizaron la validez de la PCL del 2018. También es consistente con resultados
de aplicaciones anteriores hechas a estudiantes de primer ingreso en la UCR y el Instituto
Tecnológico de Costa Rica (TEC) (Brizuela, 2016).
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La poca variabilidad que tiene la nota final de los cursos impartidos por la cátedra de
Introducción al Derecho, impuso varios retos para la modelación. Primero, las calificaciones
inferiores a 7.0 en estos cursos de primer año parecen estar explicadas por características que no
se observan en la investigación, por ejemplo, las dificultades socioeconómicas o la motivación que
cada persona joven tiene por aprender; segundo, el 80 % de las personas matriculadas en la cátedra
logran aprobar los cursos; y, tercero, la submuestra utilizada en los análisis aquí presentados, tiene
un 100 % de aprobación en el primer curso introductorio.
Por tanto, el estimar la probabilidad de aprobar los cursos no es posible con esta submuestra y
modelar la nota obtenida es más complejo por la distribución asimetría positiva de esta variable
discreta. De esta forma, se usó como variable explicada la probabilidad de obtener una nota final
de 8.5 o más. Este punto de corte se escogió porque 8.0 es la mediana de la nota de la cátedra. Así,
se logra demostrar que las personas estudiantes con los puntajes bajos de habilidad para leer y
escribir tienen mayor probabilidad de aprobar los curso con notas bajas (7.0; 7.5 o 8.0) o para el
caso del segundo curso de Introducción al Derecho, también tiene mayor probabilidad de
reprobarlo.
Se alerta sobre la disparidad entre los resultados de las personas graduadas de colegios públicos
en comparación con las graduadas de colegios privados o subvencionados. Aquellas personas
provenientes de colegios públicos tienen menos habilidades para leer y escribir y,
lamentablemente, este factor afecta sus posibilidades de aprobar los cursos o aprobarlos con buenas
notas, por lo que se combinan varias desventajas para quienes terminaron la secundaria dentro del
sistema educativo público. Estas diferencias coinciden con las brechas encontradas entre los
sistemas públicos y privados de la educación diversificada en las pruebas PISA, brechas que, lejos
de cerrarse, parecen persistir y ampliarse.
Las cohortes de estudiantes de secundaria con bajas habilidades para leer podrían haber
ingresado a la educación superior acarreando esta desventaja. El mal desempeño del país en las
pruebas PISA de compresión lectora en 2015, por ejemplo, se podría estar viendo reflejado en la
generación que ingresó por primera vez a la UCR en 2018 y que realizó la PHL. Por ello, los
hallazgos de este estudio parecen confirmar una realidad que no ha logrado modificarse después
de una década de evidencias.
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Por ser una prueba de desempeño y calificada por dos o más personas jueces, la producción
textual es única en el país y aporta evidencia muy valiosa. Esta logra detectar diferencias
estadísticamente significativas entre las personas estudiantes de primer ingreso en comparación
con las que no son de primer ingreso, lo que parece señalar que el solo hecho de estar matriculado
en la universidad, al menos por un año, mejora las estrategias de escritura del estudiantado.
Adicionalmente, la prueba de producción textual parece explicar mejor el rendimiento de las
personas jóvenes examinadas.
A pesar de las limitaciones operativas que enfrenta la PHL, se concluye que la prueba mide las
habilidades lectoescritoras de las personas que ingresan por primera vez a la educación superior y
que dichas habilidades logran explicar el rendimiento en los cursos del primer año de la carrera.
En este sentido, los hallazgos coinciden con las investigaciones consultadas, en las que se afirma
que la población joven no cuenta con las herramientas necesarias para comprender los niveles de
la lengua requeridos por la educación superior.
Las personas jóvenes de esta investigación son muy diferentes en cuanto a su rendimiento
académico en comparación con las personas que realizaron las pruebas y con las personas
matriculadas en la cátedra, porque la submuestra aquí analizada tiene en promedio, mayores
porcentajes de aprobación y mejores notas finales en los cursos. No obstante, los puntajes promedio
obtenidos en los componentes de la PHL y las relaciones entre las características individuales y
grupales, son similares en la submuestra analizada y en las personas que realizaron la prueba.
También los resultados son consistentes con pruebas que se realizaron en el pasado en estudiantes
de primer ingreso de la UCR y el TEC. Lo que parece señalar que las implicaciones relacionadas
con los niveles de habilidad lectoescritora sí son extrapolables a las personas jóvenes que ingresan
por primera vez a la universidad o que están cursando su primer año de educación superior.
La prueba contribuye a identificar personas con habilidades lectoescritoras débiles a quienes se
les podría dar apoyo por medio del desarrollo de unidades curriculares orientadas al fortalecimiento
de estas habilidades, este tipo de intervenciones, potencian la igualdad de oportunidades
educativas.
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ANEXO
Resultados de los modelos de regresión lineal múltiple de la PHL y sus componentes.
Estadística de ajuste del modelo según puntaje de la PHL y sus componentes, 2018-2019
PHL
PCL
PPT
Estudiantes (n)
432
216
216
Variables (v)
4
4
4
F (v, n-v)
2.57
0.73
3.06
Prob > F
0.0374
0.5729
0.0176
R cuadrado (R
2
)
0.02
0.01
0.06
Raíz del CME
15.99
13.36
17.69
CME: Cuadrado Medio de Error
Fuente: Elaboración propia.
Coeficientes de regresión lineal múltiple con corrección de errores por heterocedasticidad según
puntaje de la PHL y sus componentes, 2018-2019
Variables
Error
estándar
1
t-Student
P>t
PHL
Hombre
-2.31
1.6327
-1.41
0.1580
Primer ingreso
-2.21
2.1723
-1.02
0.3100
Colegio público
-4.18
1.5881
-2.63
0.0090
Año 2019
0.05
1.5734
0.03
0.9750
Constante
60.82
2.3311
26.09
0.0000
PCL
Hombre
-0.87
1.9289
-0.45
0.6540
Primer ingreso
1.86
2.6438
0.70
0.4820
Colegio público
-1.60
1.8277
-0.88
0.3810
Año 2019
-1.62
1.8898
-0.86
0.3930
Constante
53.62
3.0102
17.81
0.0000
PPT
Hombre
-3.75
2.5650
-1.46
0.1450
Primer ingreso
-6.28
3.2458
-1.93
0.0540
Colegio público
-6.75
2.5360
-2.66
0.0080
Año 2019
1.72
2.4104
0.71
0.4770
Constante
68.01
3.3557
20.27
0.0000
1. Estimación robusta usando el método de correcciones de errores de Huber-White
Fuente: Elaboración propia.