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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[El valor agregado de la educación superior en la formación en segunda lengua en Colombia]]></article-title>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[The added value of higher education in second language training in Colombia]]></article-title>
<article-title xml:lang="fr"><![CDATA[La valeur ajoutée de l'enseignement supérieur dans la formation en seconde langue en Colombie]]></article-title>
<article-title xml:lang="pt"><![CDATA[Valor acrescentado da educação superior na formação duma segunda língua na Colômbia]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[This paper presents a model to measure the added value of higher education in Colombia, discriminated by areas of knowledge of academic programs. This is used to assess the quality of the education system at this level, specifically in the english language proficiency; having as a regulatory framework the Programa Nacional de Bilingüismo 2004-2019 and the Marco Común Europeo de Referencia. To carry out this measurement an estimate of a hierarchical linear model is used with instrumental variables from micro data supplied by the Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación (ICFES) and the Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). The result of the model shows that the programs of economics, accounting and business administration are the major contributors to training in english in Colombia.]]></p></abstract>
<abstract abstract-type="short" xml:lang="fr"><p><![CDATA[Dans ce document on présente un modèle pour mesurer la valeur ajoutée de l'enseignement supérieur en Colombie, distinguée par des domaines de connaissance des programmes académiques. Celui-ci est utilisé pour évaluer la qualité du système éducatif à ce niveau, particulièrement dans la compétence de la langue anglaise ; en ayant comme cadre normatif le Programme National de Bilinguisme 2004-2019 et le Cadre Commun Européen de Référence. Pour mener à bien cette mesure, on emploie une estimation d'un modèle linéaire hiérarchique avec des variables instrumentales à partir de micro données fournies par l'Institut Colombien pour l'Évaluation de l'Éducation et le Département Administratif National de Statistique. Le résultat du modèle montre que les programmes d'économie, comptabilité et gestion d'entreprises sont la partie la plus importante des contributions à la formation en Anglais en Colombie.]]></p></abstract>
<abstract abstract-type="short" xml:lang="pt"><p><![CDATA[Neste documento apresenta-se um modelo para medir o valor acrescentado da educação superior na Colômbia, discriminado por áreas de conhecimento dos programas académicos. O modelo é utilizado para avaliar a qualidade do sistema educativo neste nível, especificamente na valência da língua inglesa; tendo como objectivo normativo o Programa Nacional de Bilinguismo 2004-2019 e o Objectivo Comum Europeu de Referência. Para levar a cabo esta medição emprega-se uma estimativa dum modelo linear hierárquico com variáveis instrumentais a partir de micro dados fornecidos pelo Instituto Colombiano para a Avaliação da Educação e o Departamento Administrativo Nacional de Estatística. O resultado do modelo mostra que os programas de economia, contabilidade e administração de empresas são os que mais trazem à formação em inglês na Colômbia.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[   <a name="Inicio"></a>  <font face=verdana size=2>      <br>    <p align="center"><font size=4><b>El valor agregado de la educaci&oacute;n superior en la formaci&oacute;n en segunda lengua en Colombia</b></font><a name="nxx"></a><a href="#n_xx"><sup>1</sup></a></p>  <font size=3>     <p align="center"><b>The added value of higher education in second language training in Colombia</b></p>      <p align="center"><b>La valeur ajout&eacute;e de l'enseignement sup&eacute;rieur dans la formation en seconde langue en Colombie</b></p>      <p align="center"><b>Valor acrescentado da educa&ccedil;&atilde;o superior na forma&ccedil;&atilde;o  duma segunda l&iacute;ngua na  Col&ocirc;mbia</b></p>  </font>      <p align="justify"><b>Ramiro Rodr&iacute;guez Revilla</b><a name="nxxx"></a><a href="#n_xxx"><sup>2</sup></a>, <b>Diana Carolina L&oacute;pez Cuevas</b><a name="nxxxx"></a><a href="#n_xxxx"><sup>3</sup></a></p>      <p align="justify"><a name="n_xx"></a><a href="#nxx"><sup>1</sup></a> El art&iacute;culo ha sido desarrollado en el marco del proyecto de investigaci&oacute;n &quot;Modelo de valor agregado para la educaci&oacute;n superior en Colombia&quot;, financiado por la Fundaci&oacute;n Universitaria Los Libertadores, Bogot&aacute;, Colombia.</p>      <p align="justify"><a name="n_xxx"></a><a href="#nxxx"><sup>2</sup></a> Economista, docente e investigador de la Fundaci&oacute;n Universitaria Los Libertadores, Bogot&aacute;, Colombia. Mag&iacute;ster en Ciencias Econ&oacute;micas de la Universidad Santo Tom&aacute;s, Bogot&aacute;, Colombia.    <br> Correo electr&oacute;nico: <a href="mailto:rrodriguezre@libertadores.edu.co">rrodriguezre@libertadores.edu.co</a></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><a name="n_xxxx"></a><a href="#nxxxx"><sup>3</sup></a> Economista e investigadora. Especialista en Formulaci&oacute;n de Proyectos del Colegio Mayor de Nuestra Se&ntilde;ora del Rosario, Bogot&aacute;, Colombia.    <br> Correo electr&oacute;nico: <a href="mailto:diana.lopez.8701@gmail.com">diana.lopez.8701@gmail.com</a></p>      <p align="justify"><b>Recibido</b>: 23 de julio de 2015 / <b>Revisado</b>: 11 de noviembre de 2015 / <b>Aceptado</b>: 09 de diciembre de 2015</p>      <p align="justify">Para citar este art&iacute;culo use: Rodr&iacute;guez, R., L&oacute;pez, D. (2016). El valor agregado de la educaci&oacute;n superior en la formaci&oacute;n en segunda lengua en Colombia. <i>Revista Civilizar Ciencias Sociales y Humanas, </i>16(30), 119-136.</p>  <hr>  <font size="3">     <br>    <p align="justify"><b>Resumen</b></p></font>      <p align="justify">En este documento se presenta un modelo para medir el valor agregado de la educaci&oacute;n superior en Colombia, discriminado por &aacute;reas de conocimiento de los programas acad&eacute;micos. Este es utilizado para evaluar la calidad del sistema educativo en este nivel, espec&iacute;ficamente en la competencia del idioma ingl&eacute;s; teniendo como marco normativo el Programa Nacional de Biling&uuml;ismo 2004-2019 y el Marco Com&uacute;n Europeo de Referencia. Para llevar a cabo esta medici&oacute;n se emplea una estimaci&oacute;n de un modelo lineal jer&aacute;rquico con variables instrumentales a partir de micro datos suministrados por el Instituto Colombiano para la Evaluaci&oacute;n de la Educaci&oacute;n y el Departamento Administrativo Nacional de Estad&iacute;stica. El resultado del modelo muestra que los programas de econom&iacute;a, contadur&iacute;a y administraci&oacute;n de empresas son los que m&aacute;s aportan a la formaci&oacute;n en ingl&eacute;s en Colombia.</p>      <p align="justify"><b>Palabras clave</b></p>      <p align="justify">Calidad de la educaci&oacute;n, modelos de valor agregado, biling&uuml;ismo.</p>  <hr>  <font size="3">     <br>    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><b>Abstract</b></p></font>      <p align="justify">This paper presents a model to measure the added value of higher education in Colombia, discriminated by areas of knowledge of academic programs. This is used to assess the quality of the education system at this level, specifically in the english language proficiency; having as a regulatory framework the Programa Nacional de Biling&uuml;ismo 2004-2019 and the Marco Com&uacute;n Europeo de Referencia. To carry out this measurement an estimate of a hierarchical linear model is used with instrumental variables from micro data supplied by the Instituto Colombiano para la Evaluaci&oacute;n de la Educaci&oacute;n (ICFES) and the Departamento Administrativo Nacional de Estad&iacute;stica (DANE). The result of the model shows that the programs of economics, accounting and business administration are the major contributors to training in english in Colombia.</p>      <p align="justify"><b>Keywords</b></p>      <p align="justify">Education quality, added value models, bilingualism.</p>  <hr>  <font size=3>     <br>    <p align="justify"><b>R&eacute;sum&eacute;</b></p> </font>       <p align="justify">Dans ce document on pr&eacute;sente un mod&egrave;le pour mesurer la valeur ajout&eacute;e de l'enseignement sup&eacute;rieur en Colombie, distingu&eacute;e par des domaines de connaissance des programmes acad&eacute;miques. Celui-ci est utilis&eacute; pour &eacute;valuer la qualit&eacute; du syst&egrave;me &eacute;ducatif &agrave; ce niveau, particuli&egrave;rement dans la comp&eacute;tence de la langue anglaise ; en ayant comme cadre normatif le Programme National de Bilinguisme 2004-2019 et le Cadre Commun Europ&eacute;en de R&eacute;f&eacute;rence. Pour mener &agrave; bien cette mesure, on emploie une estimation d'un mod&egrave;le lin&eacute;aire hi&eacute;rarchique avec des variables instrumentales &agrave; partir de micro donn&eacute;es fournies par l'Institut Colombien pour l'&Eacute;valuation de l'&Eacute;ducation et le D&eacute;partement Administratif National de Statistique. Le r&eacute;sultat du mod&egrave;le montre que les programmes d'&eacute;conomie, comptabilit&eacute; et gestion d'entreprises sont la partie la plus importante des contributions &agrave; la formation en Anglais en Colombie. </p>      <p align="justify"><b>Mots cl&eacute;s</b></p>      <p align="justify">Qualit&eacute; de l'&eacute;ducation, mod&egrave;les de valeur ajout&eacute;e, bilinguisme.</p>  <hr>  <font size=3>     <br>    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><b>Resumo</b></p></font>      <p align="justify">Neste documento apresenta-se um modelo para medir o valor acrescentado  da educa&ccedil;&atilde;o superior na Col&ocirc;mbia, discriminado por &aacute;reas de conhecimento dos programas acad&eacute;micos. O modelo &eacute; utilizado para avaliar a qualidade do sistema educativo neste n&iacute;vel, especificamente na val&ecirc;ncia da l&iacute;ngua inglesa; tendo como objectivo normativo o Programa Nacional de Bilinguismo 2004-2019 e o Objectivo Comum Europeu de Refer&ecirc;ncia. Para levar a cabo esta medi&ccedil;&atilde;o emprega-se uma estimativa dum modelo linear hier&aacute;rquico com vari&aacute;veis instrumentais a partir de micro dados fornecidos pelo Instituto Colombiano para a Avalia&ccedil;&atilde;o da Educa&ccedil;&atilde;o e o Departamento Administrativo Nacional de Estat&iacute;stica. O resultado do modelo mostra que os programas de economia, contabilidade e administra&ccedil;&atilde;o de empresas s&atilde;o os que mais trazem &agrave; forma&ccedil;&atilde;o em ingl&ecirc;s na Col&ocirc;mbia. </p>      <p align="justify"><b>Palavras chave</b></p>      <p align="justify">Qualidade da educa&ccedil;&atilde;o, modelos de valor agregado, Bilinguismo.</p>  <hr>  <font size="3">     <br>    <p align="justify"><b>Introducci&oacute;n</b></p></font>      <p align="justify">El Programa Nacional de Biling&uuml;ismo (PNB) 2004-2019 establece al idioma ingl&eacute;s como la lengua extranjera a fortalecer, estrategia para el logro de una mayor competitividad internacional que permita a Colombia un crecimiento y desarrollo econ&oacute;mico en el largo plazo. En el marco de la Ley General de Educaci&oacute;n de 1994<a name="n1"></a><a href="#n_1"><sup>1</sup></a>, el Estado dispone que todos las instituciones educativas ofrezcan a sus estudiantes la formaci&oacute;n en una lengua extranjera desde un nivel b&aacute;sico. El Ministerio de Educaci&oacute;n Nacional (MEN) dise&ntilde;&oacute; desde ese entonces pol&iacute;ticas y estrategias para fortalecer el dominio del ingl&eacute;s en todos los niveles de educaci&oacute;n.</p>      <p align="justify">En el a&ntilde;o 2004 el MEN adopt&oacute; el Marco Com&uacute;n Europeo de Referencia<a name="n2"></a><a href="#n_2"><sup>2</sup></a> por la solidez de su desarrollo y aplicabilidad al sistema educativo nacional, para la ense&ntilde;anza, aprendizaje y evaluaci&oacute;n del idioma ingl&eacute;s. Hasta junio de 2009, un grupo compuesto por 78 secretar&iacute;as de educaci&oacute;n hizo una prueba diagn&oacute;stica entre los docentes oficiales del nivel b&aacute;sico y medio, encontrando que solo el 10% de ellos alcanzaba el nivel intermedio B2 o superior. A partir de esta l&iacute;nea base del diagn&oacute;stico, las estrategias de acci&oacute;n fijadas por el MEN consisten en la creaci&oacute;n y difusi&oacute;n de est&aacute;ndares de ingl&eacute;s para la educaci&oacute;n b&aacute;sica y media, delimitaci&oacute;n de un sistema de evaluaci&oacute;n s&oacute;lido y coherente y definici&oacute;n y desarrollo de planes de capacitaci&oacute;n.</p>      <p align="justify">El desempe&ntilde;o de la competencia en ingl&eacute;s en Colombia no tiene los mejores resultados en el &aacute;mbito internacional. El <i>ranking </i>mundial m&aacute;s grande de dominio del ingl&eacute;s calculado por Education First (EF) (2014) muestra que Colombia mejora su puntuaci&oacute;n en el periodo 2011-2014, aunque esta no representa avances en la clasificaci&oacute;n global. Tal es as&iacute;, que ocupaba el puesto 41 en el a&ntilde;o 2011 y ocupa el puesto 42 el a&ntilde;o 2014. En el dominio interno, considerando que el PNB determina como meta que al 2019 todos los estudiantes de educaci&oacute;n media tengan un nivel B1 y los que terminan la educaci&oacute;n superior un nivel B2 (MEN, 2006), se evidencia que en el nivel medio solo el 13% de los estudiantes que presentaron la prueba Saber 11 en el periodo 2007-2014 y a nivel superior el 25% de los estudiantes que presentaron las pruebas Ecaes o Saber Pro en el periodo 2007-2013, tienen un nivel intermedio B1 o superior.</p>      <p align="justify">La evaluaci&oacute;n de estas metas en la educaci&oacute;n superior con base en promedios simples de los resultados de las pruebas Ecaes y Saber Pro en el m&oacute;dulo de ingl&eacute;s, ser&iacute;a sesgada debido a que no a&iacute;sla los conocimientos previos de los estudiantes ni factores familiares o socioecon&oacute;micos, ya que estudiantes con un desempe&ntilde;o acad&eacute;mico notable en su educaci&oacute;n b&aacute;sica y media tienen una alta probabilidad de continuar con un elevado rendimiento en niveles superiores independientemente de la instituci&oacute;n a la que asisten.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">Para evitar este sesgo en las mediciones, es necesario aprovechar los modelos de valor agregado con el objetivo de encontrar el efecto escuela, entendido como aquellas actividades, procesos o estrategias de ense&ntilde;anza-aprendizaje que brindan las instituciones educativas para contribuir al desarrollo cognitivo de sus estudiantes (McCaffrey, Lockwood, Koretz, Louis, y Hamilton, 2004; Meyer, 1997; Raudenbush, S., 2004; Hanushek, Kain, Rivkin, &amp; Branch, 2005; Sanders, 2000).</p>      <p align="justify">Determinar la calidad de la ense&ntilde;anza de educaci&oacute;n superior midiendo el valor agregado aportado por la instituci&oacute;n, aislando los factores sociales y econ&oacute;micos y los conocimientos previos de los estudiantes as&iacute; como la formaci&oacute;n acad&eacute;mica de los docentes; es un aporte a la construcci&oacute;n de calidad en el pa&iacute;s. En el contexto latinoamericano, Chile tiene desde el a&ntilde;o 2012 una propuesta de formulaci&oacute;n de pol&iacute;tica p&uacute;blica, en la cual se recomienda el manejo de modelos de valor agregado para medir el aporte de instituciones escolares a la formaci&oacute;n acad&eacute;mica de ni&ntilde;os y j&oacute;venes. De acuerdo con San Mart&iacute;n y Carrasco (2012), estas estrategias permitir&aacute;n una mejora en las relaciones Estado, familias y escuelas.</p>      <p align="justify">Para Colombia, los estudios que reportan el valor agregado de la educaci&oacute;n son pocos. Bogoya y Bogoya (2013) proponen un modelo matem&aacute;tico lineal que representa el valor acad&eacute;mico agregado en Colombia para estudiantes de administraci&oacute;n considerando 10.566 alumnos correspondientes a los resultados de la prueba Saber Pro en el a&ntilde;o 2009. Ellos encuentran que los conocimientos anteriores medidos por la prueba Saber 11 explican 13 veces m&aacute;s la varianza de los resultados de la prueba Saber Pro que el estrato socioecon&oacute;mico de los estudiantes.</p>      <p align="justify">Por su parte, la Organizaci&oacute;n para la Cooperaci&oacute;n y el Desarrollo Econ&oacute;micos (2013) ha tomado a Colombia como uno de los pa&iacute;ses modelo para aplicar el piloto de la prueba Assessment of Higher Education Learning Outcomes (AHELO). Esta prueba medir&aacute; el valor agregado de la educaci&oacute;n superior en un contexto internacional. El Instituto Colombiano para la Evaluaci&oacute;n de la Educaci&oacute;n (ICFES, por su antigua sigla de: Instituto Colombiano para el Fomento de la Educaci&oacute;n Superior) ha adelantado estudios de valor agregado para la educaci&oacute;n superior sin una publicaci&oacute;n oficial de los resultados.</p>      <p align="justify">En este sentido, el objetivo de esta investigaci&oacute;n radica en medir el valor agregado o efecto escuela de las instituciones de educaci&oacute;n superior en el &aacute;mbito de pregrado en la formaci&oacute;n en segunda lengua. El modelo tomar&aacute; como insumo los resultados de las evaluaciones Saber 11, Ecaes y Saber Pro; la primera se utiliza para incorporar al modelo el desempe&ntilde;o de los conocimientos aprendidos por los estudiantes al inicio de la educaci&oacute;n terciaria y las segundas, los logros finalizando esta etapa; de tal manera que se considera dos evaluaciones por cada estudiante en el tiempo.</p>      <p align="justify">Para realizar la medici&oacute;n se construy&oacute; una base de datos tipo panel que contiene informaci&oacute;n para 194.865<a name="n3"></a><a href="#n_3"><sup>3</sup></a> estudiantes que rindieron la prueba Saber 11 entre los a&ntilde;os 2002 y 2008 y la prueba Saber Pro en el periodo 2007-2012, a partir de microdatos publicados por el ICFES. Adem&aacute;s, se agreg&oacute; a este panel de datos informaci&oacute;n correspondiente a docentes de instituciones de educaci&oacute;n superior en el periodo 2007-2012, extra&iacute;da del Departamento Administrativo Nacional de Estad&iacute;stica (DANE). Metodol&oacute;gicamente, se controlar&aacute; por las caracter&iacute;sticas familiares, sociales y econ&oacute;micas de cada uno de los estudiantes e institucionales de cada universidad, como son la cantidad de profesores seg&uacute;n su formaci&oacute;n acad&eacute;mica o el car&aacute;cter de p&uacute;blica o privada.</p>      <p align="justify">Esta investigaci&oacute;n es un aporte a la construcci&oacute;n de par&aacute;metros de medida de la calidad de la ense&ntilde;anza superior, con el prop&oacute;sito de que en el mediano plazo las mejores pr&aacute;cticas y estrategias de ense&ntilde;anza-aprendizaje aplicadas por instituciones colombianas sean divulgadas, y de alguna manera sean replicadas en el resto de instituciones.</p>      <p align="justify">Por &uacute;ltimo, este documento consta de cinco secciones, en la primera se hace una breve revisi&oacute;n te&oacute;rica y desarrollos conceptuales de la relaci&oacute;n entre la asimilaci&oacute;n de competencias en ingl&eacute;s y el crecimiento y desarrollo econ&oacute;mico de los pa&iacute;ses, para evidenciar la propuesta te&oacute;rica del PNB 2004-2019. En la segunda se muestran los resultados de la prueba internacional y los hechos estilizados a partir de la base de datos construida para esta investigaci&oacute;n. Luego se expone la estrategia emp&iacute;rica para hallar el valor agregado y la estimaci&oacute;n del modelo jer&aacute;rquico lineal. En la cuarta se analizan los resultados del modelo, proponiendo recomendaciones de pol&iacute;tica a la luz de lo encontrado en la secci&oacute;n anterior. En la &uacute;ltima secci&oacute;n se concluye.</p>  <font size="3">     <br>    <p align="justify"><b>Marco referencial</b></p></font>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">El nivel de desempe&ntilde;o de una competencia de lectura y escritura en una segunda lengua puede ser visto como una forma de acumulaci&oacute;n de capital humano por medio de la educaci&oacute;n. La apuesta te&oacute;rica del PNB argumenta que una mejor aprehensi&oacute;n de competencias en segunda lengua aporta a una mayor competitividad internacional, crecimiento y desarrollo econ&oacute;mico. La literatura reconoce al menos tres canales a trav&eacute;s de los cuales la educaci&oacute;n puede impactar sobre el crecimiento y desarrollo econ&oacute;mico.</p>      <p align="justify">Primero, la educaci&oacute;n puede incrementar el capital humano de la fuerza laboral y por lo tanto la productividad (Lucas, 1989, Mankiw, Romer, &amp; Weil, 1992). Segundo, la educaci&oacute;n puede aumentar la capacidad de innovaci&oacute;n de la econom&iacute;a impulsando el sector de investigaci&oacute;n y desarrollo que genera productos con valor agregado impactando el sector productivo (Romer, 1990). Y por &uacute;ltimo, puede facilitar la difusi&oacute;n y transmisi&oacute;n de conocimiento necesario para procesar las nuevas tecnolog&iacute;as (Benhabib &amp; Spiegel, 1994).</p>      <p align="justify">Como evidencia emp&iacute;rica Lee (2009) encontr&oacute; que pa&iacute;ses con un mejor desempe&ntilde;o en una competencia de segunda lengua medida por el resultado del test TOEFL<a name="n4"></a><a href="#n_4"><sup>4</sup></a> crecen a una tasa m&aacute;s acelerada. El efecto del idioma sobre el crecimiento del producto tambi&eacute;n lo demuestran Hall y Jones (1999), quienes atribuyen las diferencias en el producto por persona en el &aacute;mbito internacional al grado de infraestructura social y este se explica parcialmente por la proporci&oacute;n de la poblaci&oacute;n que habla uno de los cinco idiomas b&aacute;sicos de Europa occidental: ingl&eacute;s, franc&eacute;s, alem&aacute;n, portugu&eacute;s y espa&ntilde;ol.</p>      <p align="justify">Te&oacute;ricos del capital humano y del desarrollo argumentan que la formaci&oacute;n en ingl&eacute;s es la clave del &eacute;xito de las estrategias orientadas hacia la exportaci&oacute;n en el este asi&aacute;tico (Birdsall, Ross, &amp; Sabot, 1997; McMahon, 1999). En estos pa&iacute;ses la demanda de mano de obra calificada con competencias en ingl&eacute;s es mayor que en aquellos que los que impulsan una estrategia comercial hacia adentro. La brecha salarial entre trabajadores calificados en un segundo idioma y no calificados genera una sobredemanda por educaci&oacute;n que debe ser cubierta por instituciones p&uacute;blicas y privadas. El predominio del idioma ingl&eacute;s como lenguaje de los negocios tiene efectos positivos para el intercambio comercial de las naciones, seg&uacute;n las teor&iacute;as del comercio gravitacional (Helliwell, 1999).</p>      <p align="justify">Por otro lado, es ampliamente aceptado que la mayor parte de nuevo conocimiento es generado en pa&iacute;ses desarrollados, en los cuales el ingl&eacute;s tiene una posici&oacute;n importante en la cultura de las personas. Crystal (2003) ofrece una vasta discusi&oacute;n de la influencia del idioma ingl&eacute;s y evidencia su impacto sobre la sociedad moderna. De esta manera la hegemon&iacute;a de la lengua inglesa es percibida en distintos aspectos, por ejemplo Graddol (2006) establece que el 53% de los estudiantes internacionales recibe clases en este lenguaje.</p>      <p align="justify">La mejor prueba que soporta la importancia de la aprehensi&oacute;n de competencias en ingl&eacute;s como sin&oacute;nimo de &eacute;xito viene del mercado laboral. Existe una brecha salarial positiva entre las personas que han asimilado la competencia en un segundo idioma frente a los que carecen de esta habilidad (Chiswick, Patrinos, y Hurst, 2000; Bleakey y Chin, 2004).</p>      <p align="justify">Otro motivo por el cual el aprendizaje de un segundo idioma es importante, radica en que las empresas multinacionales desean mano de obra biling&uuml;e. Marschan, Welch y Welch (1997) argumentan que las firmas japonesas prefieren invertir en pa&iacute;ses con altos niveles de competencia biling&uuml;e de sus trabajadores, con las consecuentes remuneraciones m&aacute;s altas que el promedio de empresas dom&eacute;sticas. El impacto del conocimiento del idioma ingl&eacute;s en las actividades laborales diarias se podr&iacute;a describir inicialmente por el hecho de que los manuales de operaci&oacute;n y t&eacute;cnicos preventivos y correctivos de las m&aacute;quinas industriales, as&iacute; como del <i>software </i>desarrollado con tecnolog&iacute;a de frontera vienen en este idioma. Para Keller (2002) las competencias en ingl&eacute;s son primordiales en la difusi&oacute;n de tecnolog&iacute;as.</p>  <font size="3">     <br>    <p align="justify"><b>Hechos estilizados</b></p></font>      <p align="justify">En esta secci&oacute;n se describir&aacute; el desempe&ntilde;o del aprendizaje del idioma ingl&eacute;s de personas colombianas mayores de 18 a&ntilde;os en el &aacute;mbito internacional empleando la prueba practicada por EF. As&iacute; como el resultado de las pruebas Saber 11, Ecaes y Saber Pro en el periodo 2007-2014, en el m&oacute;dulo de competencias gen&eacute;ricas correspondientes al ingl&eacute;s, las cuales se encargan de evaluar la educaci&oacute;n media y superior en Colombia.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">La cuarta edici&oacute;n del test del &iacute;ndice del nivel de ingl&eacute;s (EPI, <i>english proficiency index) </i>perteneciente a EF, consider&oacute; a 63 pa&iacute;ses que no tienen como idioma oficial al ingl&eacute;s para practicar la prueba a m&aacute;s de 750 000 personas mayores de 18 a&ntilde;os. Estos son evaluados en secciones de gram&aacute;tica, vocabulario, lectura y comprensi&oacute;n. En la <a href="#g01">gr&aacute;fica 1</a> se puede apreciar la correlaci&oacute;n directa entre el producto per c&aacute;pita de los 63 pa&iacute;ses y el puntaje obtenido en el test. Es decir, a mayor capacidad adquisitiva de los habitantes mejor es el desempe&ntilde;o en la prueba.</p>      <p align="center"><a name="g01"></a><img src="img/revistas/ccso/v16n30/v16n30a09g01.jpg"></p>      <p align="justify">En la <a href="#g02">gr&aacute;fica 2</a> se puede observar la clasificaci&oacute;n de los pa&iacute;ses de Latinoam&eacute;rica en la prueba del 2014. Argentina, Rep&uacute;blica Dominicana y Per&uacute; tienen los mejores desempe&ntilde;os de la regi&oacute;n. La Ley Nacional de Educaci&oacute;n del 2006 en Argentina dispuso la ense&ntilde;anza obligatoria de ingl&eacute;s en todos los colegios oficiales desde el cuarto al doceavo grado. Por su parte, Rep&uacute;blica Dominicana es la naci&oacute;n del hemisferio con m&aacute;s avances en el aprendizaje de ingl&eacute;s, evidenci&aacute;ndose que en el 2013 existieron m&aacute;s de cien empresas de atenci&oacute;n telef&oacute;nica en ingl&eacute;s empleando a m&aacute;s de 35.000 trabajadores (EF, 2014). En el caso del Per&uacute; es notable la cantidad de profesores dedicados a la ense&ntilde;anza en todos los niveles educativos, en efecto, este pa&iacute;s dispone de una de las razones m&aacute;s bajas en la proporci&oacute;n de cantidad de estudiantes por docente, la cual asciende a 21 (Instituto Nacional de Estad&iacute;stica e Inform&aacute;tica de Per&uacute;, 2014).</p>      <p align="center"><a name="g02"></a><img src="img/revistas/ccso/v16n30/v16n30a09g02.jpg"></p>      <p align="justify">Colombia presenta un comportamiento creciente en el puntaje de la EPI desde el 2011, pero no logra mejorar en la clasificaci&oacute;n internacional (v&eacute;ase <a href="#g03">gr&aacute;fica 3</a>). Ocup&oacute; el puesto 41 en el 2011 y el 42 en el 2014, como se observa en la <a href="#g02">gr&aacute;fica 2</a>.</p>      <p align="center"><a name="g03"></a><img src="img/revistas/ccso/v16n30/v16n30a09g03.jpg"></p>      <p align="justify">En el &aacute;mbito interno, a partir del a&ntilde;o 2007 los componentes de ingl&eacute;s de las pruebas de evaluaci&oacute;n llevadas a cabo por el ICFES se encuentran alineados a los est&aacute;ndares y niveles del Marco Com&uacute;n Europeo de Referencia. En la <a href="#g04">gr&aacute;fica 4</a> se observa la relaci&oacute;n directa entre el puntaje en ingl&eacute;s obtenido por los estudiantes en la prueba Saber 11 y el obtenido en la prueba Saber Pro. Se aprecia una fuerte correlaci&oacute;n que asciende a 0,78, es decir, estudiantes que les va mal en su desempe&ntilde;o en la educaci&oacute;n media, les va mal en la educaci&oacute;n superior. Esto indicar&iacute;a que se debe fortalecer la ense&ntilde;anza del segundo idioma desde la infancia y adolescencia, para no depender de lo que se pueda hacer en el nivel superior.</p>      <p align="center"><a name="g04"></a><img src="img/revistas/ccso/v16n30/v16n30a09g04.jpg"></p>      <p align="justify">En la <a href="#t01">tabla 1</a> se reportan las competencias esperadas por los estudiantes seg&uacute;n los distintos niveles del Marco Com&uacute;n Europeo de Referencia, utilizados por el MEN en sus distintas metas y evaluaciones. Los niveles A- y B+ han sido creados por el MEN, de esta manera: el nivel A- se usa para clasificar a todos los estudiantes que tienen un nivel de ingl&eacute;s muy bajo, inferior al nivel m&aacute;s bajo A1 del Marco. Considerando que hay pocos estudiantes por encima del nivel B1, el MEN los agrupa en B+.</p>      <p align="center"><a name="t01"></a><img src="img/revistas/ccso/v16n30/v16n30a09t01.jpg"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">Considerando los niveles del Marco Com&uacute;n Europeo de Referencia, el MEN en su PNB estableci&oacute; metas para el 2019 en el desempe&ntilde;o de los estudiantes egresados de educaci&oacute;n media y superior. De acuerdo con esto, el MEN (2006) propuso que los estudiantes de educaci&oacute;n media alcanzaran la categor&iacute;a B1 y los de educaci&oacute;n superior la B2.</p>      <p align="justify">En la <a href="#g05">gr&aacute;fica 5</a> se muestra la evoluci&oacute;n del desempe&ntilde;o de ingl&eacute;s de los estudiantes de educaci&oacute;n media evaluados en la prueba Saber 11 en el periodo 2007-2014. Se puede apreciar que en el 2007 solo el 5% de los estudiantes ten&iacute;a un nivel B1 o superior, y este segmento representa el 19% en el 2014. Haciendo un corte en el 2014, se evidencia que en un poco m&aacute;s de la mitad del tiempo de ejecuci&oacute;n del PNB a&uacute;n el 81% de los egresados de educaci&oacute;n media no ha superado la meta propuesta (v&eacute;ase <a href="#t02">tabla 2</a>).</p>      <p align="center"><a name="g05"></a><img src="img/revistas/ccso/v16n30/v16n30a09g05.jpg"></p>     <p align="center"><a name="t02"></a><img src="img/revistas/ccso/v16n30/v16n30a09t02.jpg"></p>      <p align="justify">El panorama para los egresados de la educaci&oacute;n superior es m&aacute;s desalentador que para los bachilleres de la educaci&oacute;n media. En el a&ntilde;o 2007, solo el 7% de los estudiantes de educaci&oacute;n superior ten&iacute;a una competencia categorizada en un nivel superior a B1 y en el 2013, este segmento representa el 10% (v&eacute;ase <a href="#g06">gr&aacute;fica 6</a>).</p>      <p align="center"><a name="g06"></a><img src="img/revistas/ccso/v16n30/v16n30a09g06.jpg"></p>      <p align="justify">En la <a href="#t02">tabla 2</a> se advierte que las metas propuestas por el PNB en el a&ntilde;o 2004 muy dif&iacute;cilmente se lograr&aacute;n. Con las dos terceras partes del periodo de ejecuci&oacute;n del PNB cumplidos, el 81% de los estudiantes de educaci&oacute;n media est&aacute; por debajo del nivel B1 y el 90% de los estudiantes de educaci&oacute;n superior tiene un nivel de ingl&eacute;s inferior a la meta B2. En efecto, el avance en el periodo 2007-2013/2014 ha sido m&iacute;nimo, 14% para el nivel medio y 3% para el superior.</p>      <br>    <p align="justify"><b>Modelo de valor agregado</b></p>      <p align="justify">Metodol&oacute;gicamente, la variaci&oacute;n en el retorno a la escolaridad proviene de muchas fuentes, una de las m&aacute;s importantes analiza la calidad de la educaci&oacute;n con base en resultados de pruebas estandarizadas que miden el desempe&ntilde;o acad&eacute;mico. Entre las t&eacute;cnicas m&aacute;s adecuadas para medir el logro escolar se encuentran: el uso de variables instrumentales con regresiones discontinuas, estructuras discretas de selecci&oacute;n y los modelos jer&aacute;rquicos lineales <i>(hierarchical linear models, </i>HLM). En Meghir y Rivkin (2011) se puede encontrar una revisi&oacute;n de la literatura acerca de los m&eacute;todos econom&eacute;tricos para la investigaci&oacute;n en educaci&oacute;n.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">Los modelos que utilizan estructuras jer&aacute;rquicas fueron introducidos por Lindley y Smith (1972) y Smith (1973) para casos con covarianza simple; pero esta estructura no permit&iacute;a modelar especificaciones m&aacute;s complejas. Si bien tales modelos se desarrollaron te&oacute;ricamente en los setenta, fueron Aitkin y Longford (1986) quienes propusieron una t&eacute;cnica de an&aacute;lisis que ha marcado la investigaci&oacute;n educativa desde entonces, los modelos multinivel o modelos jer&aacute;rquico-lineales.</p>      <p align="justify">Paralelo a los desarrollos de las estructuras jer&aacute;rquicas, el sistema educacional en el Reino Unido estableci&oacute; en 1986 las bases del sistema de <i>rankings </i>o clasificaci&oacute;n de escuelas, denominado League Tables (San Mart&iacute;n y Carrasco, 2012). Esta clasificaci&oacute;n consideraba los resultados promedio de instituciones de educaci&oacute;n secundaria, como indicadores de calidad de esos colegios. M&aacute;s adelante, Goldstein, Huiqi, Rtah y Hill (2000) demostraron que las metodolog&iacute;as de clasificaci&oacute;n empleadas se apoyaban en estimaciones inapropiadas por cuanto consideraban solo la puntuaci&oacute;n final de promedios simples sin controlar por variables determinadas anteriormente en el tiempo.</p>      <p align="justify">Adem&aacute;s Goldstein (2001) demostr&oacute; que esta clasificaci&oacute;n es modificada, corregida y tiene una mejor explicaci&oacute;n haciendo uso de los modelos de valor agregado introducidos por Draper (1995), Goldstein y Spiegelhalter (1996), Longford (1993) y Raudenbush y Willms (1995). Estos privilegian en su metodolog&iacute;a de c&aacute;lculo, los modelos multinivel. Inglaterra ha seguido empleando modelos de valor agregado para capturar los determinantes del logro escolar y as&iacute; divulgar las League Tables.</p>      <p align="justify">La base de datos utilizada para elaborar el modelo considera una estructura tipo panel que contiene informaci&oacute;n para 194.865<a name="n5"></a><a href="#n_5"><sup>5</sup></a> estudiantes que han rendido la prueba Saber 11 entre los a&ntilde;os 2002 y 2008 y la prueba Saber Pro en el periodo 2007-2012, a partir de microdatos publicados por el Icfes. Para medir el conocimiento en segunda lengua, se ha tomado el resultado de ingl&eacute;s, que es una competencia gen&eacute;rica evaluada en la prueba Saber Pro. En la <a href="#t03">tabla 3</a> se aprecia las estad&iacute;sticas descriptivas para el resultado del m&oacute;dulo de ingl&eacute;s, en esta se muestra que las escalas en el periodo no han cambiado, lo que a su vez garantiza la comparabilidad de los resultados. Adem&aacute;s, se ha agregado a este panel de datos, informaci&oacute;n correspondiente a docentes de instituciones de educaci&oacute;n superior (como su formaci&oacute;n acad&eacute;mica, vinculaci&oacute;n con la instituci&oacute;n y su procedencia nacional o extranjera) en el periodo 2007-2012, extra&iacute;da del DANE.</p>      <p align="center"><a name="t03"></a><img src="img/revistas/ccso/v16n30/v16n30a09t03.jpg"></p>      <p align="justify">Para medir el valor agregado de la formaci&oacute;n en ingl&eacute;s de la educaci&oacute;n superior en el &aacute;mbito nacional se estimaron modelos lineales jer&aacute;rquicos discriminados por las ocho &aacute;reas de conocimiento seg&uacute;n la <a href="#t04">tabla 4</a>. Se puede apreciar que las &aacute;reas de conocimiento m&aacute;s demandadas son ingenier&iacute;a, arquitectura, econom&iacute;a, administraci&oacute;n y contadur&iacute;a.</p>      <p align="center"><a name="t04"></a><img src="img/revistas/ccso/v16n30/v16n30a09t04.jpg"></p>      <p align="justify">Se consideraron once variables que act&uacute;an como independientes o tambi&eacute;n denominadas covariables en la literatura de los HLM cuya descripci&oacute;n se muestra en la <a href="#t05">tabla 5</a>.</p>      <p align="center"><a name="t05"></a><img src="img/revistas/ccso/v16n30/v16n30a09t05.jpg"></p>      <p align="justify">Para la estimaci&oacute;n del modelo se escogi&oacute; uno cuya especificaci&oacute;n es de coeficientes aleatorios, el cual incluye pendientes e interceptos aleatorios. Se sigue la formulaci&oacute;n de Raudenbush y Bryk (2002), en la cual se detalla el modelo en dos niveles. El primer modelo corresponde a informaci&oacute;n perteneciente a los estudiantes (incluyendo resultados de pruebas y variables sociales y econ&oacute;micas) y el segundo cuantifica informaci&oacute;n relevante para las universidades (tipo de universidad, selecci&oacute;n e informaci&oacute;n de los docentes). La especificaci&oacute;n del primer nivel se puede observar en la <a href="#e01">ecuaci&oacute;n (1)</a>.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="e01"></a><img src="img/revistas/ccso/v16n30/v16n30a09e01.jpg"></p>      <p align="justify">La especificaci&oacute;n del segundo nivel sigue la formulaci&oacute;n de la <a href="#e02">ecuaci&oacute;n (2)</a>.</p>      <p align="center"><a name="e02"></a><img src="img/revistas/ccso/v16n30/v16n30a09e02.jpg"></p>       <p align="justify">Los estimadores de efectos aleatorios<img src="img/revistas/ccso/v16n30/v16n30a09e01p.jpg" align="absmiddle"> no son observados, se debe sustituir (2) en (1) para obtener las formas reducidas (Rabe-Hesketh &amp; Skrondal, 2012).</p>      <p align="justify">Considerar a la variable que representa el desempe&ntilde;o anterior de cada estudiante, en este caso el resultado de la prueba de lenguaje del Saber 11, como una covariable del modelo a estimar, representar&iacute;a estimadores sesgados (Manzi, San Martin &amp; Van Bellegem, 2012). Para solucionar esta caracter&iacute;stica no deseable en los estimadores de un modelo, se tasa en una primera etapa, el comportamiento de la variable end&oacute;gena, el resultado de la prueba de ingl&eacute;s (Ingles_sb11) en funci&oacute;n de los niveles de educaci&oacute;n de los padres (Educa_padre, Educamadre) tomados como instrumentos de los HLM, de acuerdo con la especificaci&oacute;n (3).</p>      <p align="center"><a name="e03"></a><img src="img/revistas/ccso/v16n30/v16n30a09e03.jpg"></p>      <p align="justify">Se tomar&aacute; como variable dependiente el resultado de ingl&eacute;s de la prueba Saber Pro<a name="n6"></a><a href="#n_6"><sup>6</sup></a>(Ingles_sbpro) e incluyendo las covariables de la <a href="#t05">tabla 5</a> y la variable estimada <i>ingles _ sb</i>11<sub>i,j</sub> como resultado de la especificaci&oacute;n (3), seg&uacute;n la especificaciones no reducidas mostradas en (4).</p>      <p align="center"><a name="e04"></a><img src="img/revistas/ccso/v16n30/v16n30a09e04.jpg"></p>      <p align="justify">A partir de los resultados del modelo (4) es posible construir un &iacute;ndice de valor agregado para cada instituci&oacute;n seg&uacute;n la especificaci&oacute;n de la <a href="#e01">ecuaci&oacute;n (1)</a>, el cual se analiza en la pr&oacute;xima secci&oacute;n.</p>  <font size="3">     <br>    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><b>Resultados del modelo</b></p></font>      <p align="justify">El modelo estimado seg&uacute;n la especificaci&oacute;n (4) da como resultado un par&aacute;metro que sirve para calcular el valor agregado de todas las instituciones discriminado por cada &aacute;rea de conocimiento de los programas acad&eacute;micos, como se observa en la <a href="#g07">gr&aacute;fica 7</a>. Los resultados est&aacute;n estandarizados con respecto al mayor valor, en este caso obtenido por los programas de econom&iacute;a, contadur&iacute;a p&uacute;blica y administraci&oacute;n de empresas.</p>      <p align="center"><a name="g07"></a><img src="img/revistas/ccso/v16n30/v16n30a09g07.jpg"></p>      <p align="justify">Tal como revela la <a href="#g07">gr&aacute;fica 7</a>, los programas acad&eacute;micos de formaci&oacute;n en pregrado en Colombia que m&aacute;s valor agregado aportan a la ense&ntilde;anza del idioma ingl&eacute;s son aquellos que corresponden a los de econom&iacute;a, contadur&iacute;a p&uacute;blica, administraci&oacute;n de empresas y programas afines como negocios internacionales, comercio exterior y finanzas internacionales. Es posible que el enfoque internacional de estos programas acad&eacute;micos, determine su mayor aporte a&ntilde;adido o valor agregado en la ense&ntilde;anza del idioma ingl&eacute;s. Vale la pena destacar que estos programas corresponden a un &aacute;rea de conocimiento, que es una de las demandadas (v&eacute;ase <a href="#t04">tabla 4</a>). Seg&uacute;n el modelo estimado las &aacute;reas que menos aportan son las ciencias sociales y humanas, agronom&iacute;a y veterinaria y bellas artes.</p>      <p align="justify">Como en Colombia a&uacute;n no es posible calcular el valor agregado de los niveles anteriores a la formaci&oacute;n de pregrado universitario; no se puede medir el efecto escuela de la educaci&oacute;n superior en comparaci&oacute;n con los niveles precedentes.</p>  <font size="3">     <br>    <p align="justify"><b>Conclusiones</b></p></font>      <p align="justify">El PNB 2004-2019 estableci&oacute; como algunas de sus metas que los estudiantes egresados de la educaci&oacute;n media alcanzaran el nivel intermedio B1 y los que terminen la educaci&oacute;n superior el B2, hacia el 2019. Los resultados de evaluaciones internas e internacionales reflejan el bajo desempe&ntilde;o de los estudiantes colombianos. En efecto, aunque Colombia tiene cada vez mayores puntajes en la prueba EPI practicada por EF en el periodo 2011-2014, la posici&oacute;n del pa&iacute;s no mejora internacionalmente en el &aacute;mbito regional.</p>      <p align="justify">En el escenario dom&eacute;stico, en el 2014 el 19% de los estudiantes que terminaron la educaci&oacute;n media ten&iacute;a un nivel igual o superior a B1 y en el 2013 el 10% de los estudiantes que concluyeron la educaci&oacute;n superior de pregrado universitario tan solo super&oacute; el nivel B1. Como se observa, el estado actual del desempe&ntilde;o de los estudiantes colombianos se encuentra lejos de las metas planteadas en el PNB hacia el 2019, teniendo en cuenta que faltan cuatro a&ntilde;os para llegar al a&ntilde;o final proyectado por el programa. Las tendencias de los avances desde el 2007 muestran que las metas no ser&aacute;n alcanzadas y es necesario una reconsideraci&oacute;n de los objetivos propuestos y un fortalecimiento agresivo de las estrategias y pol&iacute;ticas de biling&uuml;ismo en el pa&iacute;s en todos los niveles educativos.</p>      <p align="justify">Como en el pa&iacute;s a&uacute;n no se encuentran disponibles datos para medir el valor agregado de la educaci&oacute;n b&aacute;sica y media, no es posible comparar los resultados del modelo estimado en el presente documento para la educaci&oacute;n superior con los niveles educativos precedentes. Este deber&iacute;a ser un tema pendiente por analizar en futuras investigaciones a medida que el Icfes divulgue los resultados de las pruebas Saber 3, 5 y 9 con estructuras tipo panel de datos.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">A partir de los an&aacute;lisis estad&iacute;sticos se concluir&iacute;a que un estudiante con un d&eacute;bil desempe&ntilde;o en la educaci&oacute;n preuniversitaria en competencias en ingl&eacute;s, tendr&iacute;a un bajo resultado en la educaci&oacute;n superior, as&iacute; lo evidencia la fuerte correlaci&oacute;n directa de ambas pruebas equivalente a 0,78. En este sentido es necesario reestructurar la formaci&oacute;n universitaria en una segunda lengua para que realmente el valor agregado sea notable.</p>      <p align="justify">El resultado del modelo muestra que los programas acad&eacute;micos de econom&iacute;a, contadur&iacute;a p&uacute;blica, administraci&oacute;n de empresas, negocios internacionales, comercio exterior y finanzas internacionales son los que m&aacute;s valor agregado dan a la formaci&oacute;n en ingl&eacute;s a sus estudiantes, en contraste con los programas de agronom&iacute;a, veterinaria y bellas artes, cuya contribuci&oacute;n es exigua comparada con los primeros. El valor agregado en la formaci&oacute;n en ingl&eacute;s de los programas de ciencias de la educaci&oacute;n representa el 40% del aporte de los primeros, evidenciando que es menester fortalecer la estructura curricular en segunda lengua de los futuros profesores.</p>  <hr>  <font size="3">     <br>    <p align="justify"><b>Notas</b></p></font>      <p align="justify"><a name="n_1"></a><a href="#n1"><sup>1</sup></a> Art&iacute;culo 21 de la ley 115 de 1994.</p>      <p align="justify"><a name="n_2"></a><a href="#n2"><sup>2</sup></a> Considera tres niveles de clasificaci&oacute;n: usuario b&aacute;sico: A1 y A2, usuario intermedio: B1 y B2 y usuario avanzado: C1 y C2.</p>      <p align="justify"><a name="n_3"></a><a href="#n3"><sup>3</sup></a> El Icfes dispone de una base de acceso p&uacute;blico con esta informaci&oacute;n pero con datos para 74.051 estudiantes, cantidad que asciende a menos de la mitad de la construida en el proyecto ejecutado.</p>      <p align="justify"><a name="n_4"></a><a href="#n4"><sup>4</sup></a> El test TOEFL (Test Of English as Foreign Language) es el examen de ingl&eacute;s m&aacute;s respetado en todo el mundo, reconocido por m&aacute;s de 9000 centros de estudios, universidades y organizaciones de m&aacute;s de 130 pa&iacute;ses.</p>      <p align="justify"><a name="n_5"></a><a href="#n5"><sup>5</sup></a> V&eacute;ase comentario en pie de p&aacute;gina 6 de este documento.</p>      <p align="justify"><a name="n_6"></a><a href="#n6"><sup>6</sup></a> A partir del a&ntilde;o 2010, la prueba Saber Pro cambi&oacute; su estructura evaluativa. Sin embargo el m&oacute;dulo de ingl&eacute;s se mantuvo dentro de las competencias gen&eacute;ricas evaluadas.</p>  <hr>  <font size="3">     ]]></body>
<body><![CDATA[<br>    <p align="justify"><b>Referencias</b></p></font>      <!-- ref --><p align="justify">Aitkin, M., &amp; Longford, N. (1986). Statistical modelling issues in school effectiveness studies. <i>Journal of the Royal Statistical Society. Series A, 149, </i>1-43.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820056&pid=S1657-8953201600010000900001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Benhabib, J., &amp; Spiegel, M. (1994). The role of human capital in Economic development: Evidence from aggregate cross - country data. <i>Journal of Monetary Economics, 34(2), </i>143-174. doi: 10.1016/0304-3932(94)90047-7.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820058&pid=S1657-8953201600010000900002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Birdsall, N., Ross, D. &amp; Sabot, R. (1997). Education, Growth and Inequality. In N. Birdsall y F. Jaspersen (Eds.), <i>Pathways to Growth </i>(pp. 93-127). Washington, D.C.: Inter-American Development Bank.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820060&pid=S1657-8953201600010000900003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Bleakey, H., &amp; Chin, A. (2004). Language skills and earnings: evidence for childhood immigrants. <i>The Review of Economics and Statistics, </i>86(2), 481-496. doi:10.1162/003465304323031067.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820062&pid=S1657-8953201600010000900004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>Bogoya, J. D., &amp; Bogoya, J. M. (2013). An academic value-added mathematical model for higher education in Colombia. <i>Ingenier&iacute;a e Investigaci&oacute;n. 33</i>(2), 76-81. Recuperado de <a href="http://www.revistas.unal.edu.co/index.php/ingeinv/rt/printerFriendly/39521/42363" target="_blank">http://www.revistas.unal.edu.co/index.php/ingeinv/rt/printerFriendly/39521/42363</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820064&pid=S1657-8953201600010000900005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">Bryk, A., &amp; Raudenbush, S. (1992). <i>Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods. </i>Newbury Park, C.A.: Sage Publications.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820065&pid=S1657-8953201600010000900006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Chiswick, B. (1998). Hebrew Language Use. <i>Journal of Population Economics, 11</i>(2), 253-71.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820067&pid=S1657-8953201600010000900007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Chiswick, B., Patrinos, A., &amp; Hurst, M. (2000). Indigenous Language Skills and the Labor Market in a Developing Economy: Bolivia. <i>Economic Development and Cultural Change, 48</i>(2), 347-67. doi:10.1086/452462.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820069&pid=S1657-8953201600010000900008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Courgeau, D. (2007). <i>Multilevel synthesis. </i>Dordrecht: Springer - Verlag.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820071&pid=S1657-8953201600010000900009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Crystal, D. (2003). <i>English as a global language. </i>Cambridge: Cambridge University Press.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820073&pid=S1657-8953201600010000900010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Draper, D. (1995). Inference and hierarchical modeling in social sciences. <i>Journal of Educational and Behavioral Statistics, </i>20(2), 115-149.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820075&pid=S1657-8953201600010000900011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Education First. (2014). <i>English Proficiency Index. </i>Recuperado de <a href="http://www.ef.com.co/epi" target="_blank">http://www.ef.com.co/epi</a>/&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820077&pid=S1657-8953201600010000900012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">Fandi&ntilde;o, Y., Berm&uacute;dez, J., &amp; Lugo, V. (2012). Retos del Programa Nacional de Biling&uuml;ismo. <i>Colombia Biling&uuml;e. Educ. </i>15(3), 363-381.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820078&pid=S1657-8953201600010000900013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Fondo Monetario Internacional (2016). <i>World Economic Outlook Database. </i>Recuperado de <a href="http://www.imf.org/external/pubs/ft//weo/2016/01/weodata/index.aspx" target="_blank">http://www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2016/01/weodata/index.aspx</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820080&pid=S1657-8953201600010000900014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">Goldstein, H. (2001). Using pupil performance data for judging school and teachers: scope and limitations. <i>British Educational Research Journal, </i>27(4), 433-442.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820081&pid=S1657-8953201600010000900015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Goldstein, H., Huiqi, P., Rtah, T., &amp; Hill, N. (2000). <i>The use of value-added information in judging school performance. Perspectives on Education Policy. </i>Londres: Institute of Education; University of London.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820083&pid=S1657-8953201600010000900016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Goldstein, H., &amp; Spiegelhalter, D. (1996). League tables and their limitations: statistical issues in comparison of institutional performance. <i>Journal of the Royal Statistical Society. Series A, 159</i>(3), 385-443.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820085&pid=S1657-8953201600010000900017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Graddol, D. (2006). <i>English Next. </i>Londres: British Council.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820087&pid=S1657-8953201600010000900018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Hall, R., &amp; Jones, C. (1999). Why do some countries produce so much more output per worker tan others?. <i>Quarterly Journal of Economics, </i>114(1), 83-116.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820089&pid=S1657-8953201600010000900019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Hanushek, E., Kain, J., Rivkin, S., &amp; Branch, G. (2005). <i>Charter School Quality and Parental Decision Making with School Choice </i>(National Bureau of Economic Research, Workinkg paper No. 11252). Cambridge. Recuperado de <a href="http://www.nber.org/papers/w11252.pdf" target="_blank">http://www.nber.org/papers/w11252.pdf</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820091&pid=S1657-8953201600010000900020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">Helliwell, J. (1999). Language and Trade. En A. Breton (Ed.). <i>Exploring the economics of Language </i>(pp. 5-30). Canad&aacute;: Canada Heritage.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820092&pid=S1657-8953201600010000900021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>Instituto Colombiano para la Evaluaci&oacute;n de la Educaci&oacute;n -&#91;ICFES&#93;. (2015). <i>Bases de datos. </i>Recuperado de: <a href="http://www.icfes.gov.co/index.php/investigadores-posgrado/acceso-a-bases-de-datos" target="_blank">http://www.icfes.gov.co/index.php/investigadores-posgrado/acceso-a-bases-de-datos</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820094&pid=S1657-8953201600010000900022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Instituto Nacional de Estad&iacute;stica e Inform&aacute;tica de Per&uacute; -&#91;INEI&#93;. (2014). <i>Indicadores de educaci&oacute;n por departamentos. </i>Recuperado de: <a href="https://www.inei.gob.pe/media/MenuRecursivo/publicaciones_digitales/Est/Lib1293/index.html" target="_blank">https://www.inei.gob.pe/media/MenuRecursivo/publicaciones_digitales/Est/Lib1293/index.html</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820096&pid=S1657-8953201600010000900023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Keller, W. (2002). Geographical Localization of International Technology Diffusion. <i>American Economic Review, 92</i>(1), 120 - 142.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820098&pid=S1657-8953201600010000900024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Lee, C. G. (2009). English language and economic growth: Cross country empirical evidence. <i>Journal of Economic and Social Studies, 2</i>(1), 5-20.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820100&pid=S1657-8953201600010000900025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Ley 115 de 1994. Por la cual se expide la ley general de educaci&oacute;n. Diario Oficial No. 41.214. Congreso de la Rep&uacute;blica de Colombia, febrero de 1994.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820102&pid=S1657-8953201600010000900026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify">Lindley, D., y Smith, A. (1972). Bayes estimates for the linear model. <i>Journal of the Royal Statistical Society. Series B, 34</i>(1), 1-41.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820104&pid=S1657-8953201600010000900027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Longford, N.T. (1993). <i>Random Coefficient models. </i>Oxford. Clarendon Press.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820106&pid=S1657-8953201600010000900028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Lucas, R. (1989). On the Mechanics of Economic Development. <i>Journal of Monetary Economics, 22, </i>3-42.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820108&pid=S1657-8953201600010000900029&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Mankiw, N., Romer, D., &amp; Weil, D. (1992). A contribution to the empirics of economic growth. <i>Quarterly Journal of Economics, </i>107(2), 407-437.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820110&pid=S1657-8953201600010000900030&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Manzi, J., San Martin, E., &amp; Van Bellegem, S. (2014). School system evaluation by value added analysis under endogeneity. <i>Psychometrika, </i>79(1), 130-153.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820112&pid=S1657-8953201600010000900031&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify">Marschan, R., Welch, D., &amp; Welch, L. (1997). Language: The Forgotten Factor in Multinational Management. <i>European Management Journal, 15</i>(5), 591-98. doi: 10.1016/S0263-2373(97)00038-8.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820114&pid=S1657-8953201600010000900032&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Mcfrey, D., Lockwood, J., Koretz, D., Louis, T., &amp; Hamilton, L. (2004). Models for Value-Added Modeling of Teacher Effects. <i>Journal of Education and Behavoir Statistics, 29</i>(1), 67-101. doi: 10.3102/10769986029001067.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820116&pid=S1657-8953201600010000900033&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">McMahon, W. (1999). <i>Education and Development. </i>Oxford: Oxford University Press.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820118&pid=S1657-8953201600010000900034&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Meghir, C., &amp; Rivkin, S. (2011). Econometric Methods for research in Education. <i>Handbook of the Economics of Education, 3, </i>1-87.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820120&pid=S1657-8953201600010000900035&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Meyer, R. (1997). Value-Added Indicators of School Performance: A Primer. <i>Economics of Education Review, </i>16(3), 283-301.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820122&pid=S1657-8953201600010000900036&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>Ministerio de Educaci&oacute;n Nacional - &#91;MEN&#93;. (2006). <i>Est&aacute;ndares b&aacute;sicos en competencias en lengua extranjera. </i>Recuperado de: <a href="http://www.colombiaaprende.edu.co/html/mediateca/1607/articles-115375_archivo.pdf" target="_blank">http://www.colombiaaprende.edu.co/html/mediateca/1607/articles-115375_archivo.pdf</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820124&pid=S1657-8953201600010000900037&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Organizaci&oacute;n para la Cooperaci&oacute;n y el Desarrollo Econ&oacute;mico -&#91;OECD&#93;. (2013). <i>Assessment of Higher Education Learning Outcomes AHELO </i>(Feasibility Study Report. Vol. 2- Data Analysis and National Experiences). Recuperado de <a href="http://www.oecd.org/education/skills-beyond-school/AHELOFSReportVolume2.pdf" target="_blank">http://www.oecd.org/education/skills-beyond-school/AHELOFSReportVolume2.pdf</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820125&pid=S1657-8953201600010000900038&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">Pecorari, D., Shaw, P, Malsmtrom, H., &amp; Irvine, A. (2011). Teachers of english to speakers of other languages. <i>TESOL Quarterly, </i>45(2), 313-333.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820126&pid=S1657-8953201600010000900039&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Rabe-Hesketh, S., &amp; Skrondal, A. (2012). <i>Multilevel and Longitudinal Modeling using Stata </i>(Vol. 1, 3a ed.) Texas: College Station.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820128&pid=S1657-8953201600010000900040&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Raudenbush, S. (2004). What Are Value-Added Models Estimating and What Does This Imply for Statistical Practice?. <i>Journal of Educational and Behavioral Statistics, 29</i>(1), 121-129.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820130&pid=S1657-8953201600010000900041&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Raudenbush, S., &amp; Bryk, A. (2002). <i>Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods </i>(2a ed.). Thousand Oaks, CA: Sage Publications.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820132&pid=S1657-8953201600010000900042&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify">Raudenbush, S., &amp; Willms J. (1995). The estimation of school effects. <i>Journal of Educational and Behavioral Statistics, </i>20(4), 307-335.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820134&pid=S1657-8953201600010000900043&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Romer, P. (1990). Endogenous technological change. <i>Journal of Political Economy, 99</i>(5), 71-102.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820136&pid=S1657-8953201600010000900044&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>San Martin, E., &amp; Carrasco, A. (2012). Clasificaci&oacute;n de escuelas en la nueva institucionalidad educativa: contribuci&oacute;n de modelos de valor agregado para una responsabilizaci&oacute;n justa. <i>Centro de Pol&iacute;ticas P&uacute;blicas Universidad Cat&oacute;lica de Chile, 7</i>(53), 1-16 Recuperado de <a href="http://politicaspublicas.uc.cl/wp-content/uploads/2015/02//descargar-clasificacion-de-escuelas-en-la-nueva-institucionalidad-educativa.pdf" target="_blank">http://politicaspublicas.uc.cl/wp-content/uploads/2015/02/descargar-clasificacion-de-escuelas-en-la-nueva-institucionalidad-educativa.pdf</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820138&pid=S1657-8953201600010000900045&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">Sanders, W. (2000). Value Added Assessment from Student Achievement Data, Opportunities and Hurdles. <i>Journal of Personnel Evaluation in Education, 14</i>(4), 329-339.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820139&pid=S1657-8953201600010000900046&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">Smith A. (1973). A general Bayesian linear model. <i>Journal of the Royal Statistical Society. Series B, 35</i>(1), 67-75.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=820141&pid=S1657-8953201600010000900047&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>  <hr>      <p align="justify"><a href="#Inicio">Inicio</a></p>  </font>     ]]></body>
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