Sistema de zonalización para la admisión de nuevos estudiantes a la escuela secundaria pública en Indonesia: previsibilidad del rendimiento académico

Introducción. El nuevo modelo de inscripción basado en la zonalización ha venido causando varios problemas, incluido el número desigual de escuelas públicas en el área, lo que hace que los estudiantes enfrenten barreras para recibir una educación adecuada. Hay una disminución en la motivación y el rendimiento de los estudiantes, ya que la selección se realiza únicamente sobre la base de la zonalización y no se tienen en cuenta los logros de los estudiantes en el nivel educativo anterior. Los solicitantes no pueden ingresar a escuelas superiores porque se encuentran fuera de la zona. La distribución de escuelas públicas de calidad es desigual, lo que conduce a una elección e implementación limitadas del principio de equidad en el acceso a los servicios educativos: la falta de preparación de los gobiernos locales en áreas designadas.

Objetivo. Basándose en las cuestiones anteriores, este estudio tiene como objetivo encontrar difeencias en el desempeño inicial, predecir el desempeño desde la escuela primaria hasta la escuela secundaria y determinar las predicciones de graduación utilizando un sistema de zonalización del desempeño estudiantil.

Metodología, métodos y procesos de investigación. El estudio utilizó un enfoque cuantitativo a partir de octubre de 2021 hasta marzo de 2022. La muestra del estudio estuvo compuesta por 356 estudiantes que ingresaron a la escuela secundaria pública en el año 2018 y se graduaron de la escuela secundaria en el año escolar 2020. Para este estudio se utilizó un muestreo aleatorio proporcional. El tamaño de la muestra del estudio se determinó considerando los métodos de admisión de nuevos estudiantes: basado en el sistema de zonalización, así como en los logros académicos y no académicos, en la verificación de estatus económico bajo y teniendo además como referencia las mudanzas de los padres de familia del lugar de residencia permanente a otra por cuestiones de la actividad laboral. Al analizar los datos, se utilizaron el ANOVA y el análisis de regresión múltiple con un nivel de significancia del 5%.

Resultados y novedad científica. Los resultados no mostraron diferencias en las boletines de calificaciones promedio de los estudiantes de secundaria cuando ingresaron a la escuela secundaria a través del sistema de zonalización. Según los resultados del análisis de varianza unidireccional, se obtuvo un valor F de 1,298 con un nivel de significancia de 0,275. No se ha demostrado que las diferencias en la forma en que los estudiantes son admitidos en las escuelas secundarias, es decir, según la zonalización, el mérito, la confirmación de los padres y la transferencia, afecten su desempeño en las escuelas secundarias. Existe una regresión lineal desde el desempeño de los estudiantes en la escuela primaria hasta el desempeño de los estudiantes en la escuela secundaria. Las pruebas parciales y paralelas indican que no se ha demostrado que el rendimiento en la escuela primaria influya en el rendimiento en la escuela secundaria inferior. Cuando los estudiantes terminan la escuela primaria, su desempeño académico tiene poco poder predictivo sobre el desempeño en la escuela secundaria. El puntaje promedio nacional en los exámenes de la escuela primaria, la calificación promedio en el boletín de calificaciones de la escuela primaria y la calificación promedio en los exámenes de la escuela primaria utilizados como requisitos de ingreso a la escuela secundaria en el sistema de zonificación solo tienen un poder predictivo que oscila entre el 1,4% y el 2,7%.

Significado práctico. Los padres pueden utilizar esta investigación para tomar decisiones sobre la educación de sus hijos. Los padres no necesitan preocuparse por el sistema de zonalización implemenado por el gobierno al admitir nuevos estudiantes porque no afecta el rendimiento de los niños en el nivel de educación que reciben. La escuela también debe implementar un sistema para seleccionar adecuadamente a los estudiantes de modo que se mantenga la calidad de la educación en cada institución educativa y los padres no se preocupen por elegir un lugar para que sus hijos estudien.

1. Slowik J., Peskova M., Shatunova O. V., Bartus E. The competences of young teachers in the education of pupils with special educational needs. Obrazovanie i nauka = The Education and Science Journal. 2021; 22 (10): 139–160. DOI: 10.17853/1994-5639-2020-10-139-160

2. Rindrayani S. R. The implementation of character education in Indonesia high school curriculum program. Universal Journal of Educational Research. 2020; 8 (1): 304–12. DOI: 10.13189/ujer.2020.080137

3. Muammar M. Problematika Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) Dengan Sistem Zonasi Di Sekolah Dasar (SD) Kota Mataram. El Midad Jurnal PGMI. 2019; 11 (1): 41–60. DOI: 10.20414/elmidad.v11i1.1904 (In Indonesian)

4. Darya I. G. P. Evaluasi Implementasi Sistem Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) di Kota Balikpapan, Indonesia. Jurnal Penelitian Pendidikan. 2020; 20 (1): 32–41. DOI: 10.17509/jpp.v20i1.24551 (In Indonesian)

5. Brandenburg R., McDonough S. Ethics, Self-study research methodology and teacher education. Vol. 20. Singapore: Springer; 2019. 174 p.

6. Marcelli M., Scanu S., Frattarelli F. M., Mancini E., Carli F. M. A benthic zonation system as a fundamental tool for natural capital assessment in a marine environment: A case study in the Northern Tyrrhenian Sea, Italy. Sustainability. 2018; 10 (10): 1–14. DOI: 10.3390/su10103786

7. Alghamdi A. K. H. Saudi undergraduate students ’ need s of pedagogical education for energy literacy. Turkish Science Education. 2020; 16 (4): 521–537. DOI: 10.36681/tused.2020.5

8. Suna E., Tanberkan H., Özer M. Changes in literacy of students in Turkey by years and school types: Performance of students in PISA applications. Journal of Measurement and Evaluation in Education and Psychology. 2020; 11 (1): 76–98. DOI: 10.21031/epod.702191

9. Hanreddy A., Östlund D. Alternate curricula as a barrier to inclusive education for students with intellectual disabilities. International Electronic Journal of Elementary Education. 2020; 12 (3): 235– 247. DOI: 10.26822/iejee.2020358217

10. Erni S., Wang X., Taylor S., Boulanger Y., Swystun T., Flannigan M., Parisien M. A. Developing a two-level fire regime zonation system for Canada. Canadian Journal of Forest Research. 2020; 50 (3): 259–273. DOI: 10.1139/cjfr-2019-0191

11. Sriartha I. P., Giyarsih S. R. Spatial zonation model of local irrigation system sustainability (A case of subak system in Bali). Indonesia Journal of Geography. 2015; 47 (2): 142–150. DOI: 10.22146/ ijg.9253

12. Lopez de Aguileta G. Developing school-relevant language and literacy skills through dialogic literary gatherings. International Journal of Educational Psychology. 2019; 8 (1): 51–71. DOI: 10.17583/ ijep.2019.4028

13. Roper M., Taimo L., Bisgard J. L., Tjasink K. Validating an evaluation school functionality tool. African Evaluation Journal. 2020; 8 (1): 1–16. DOI: 10.4102/aej. v8i1.423

14. Arteaga I., Thornburg K., Darolia R., Hawks J. Improving teacher practices with children under five: Experimental evidence from the Mississippi Buildings Blocks. Evaluation Review. 2019; 43 (1–2): 41–76. DOI: 10.1177/0193841X19865070

15. Ochako M. N., Aseey A. A. Operational strategies and sustainability factors influencing implementation of education intervention in honduras, central America: Avanzado libros project. International Journal of Education and Practice. 2020; 8 (2): 347–355. DOI: 10.18488/journal.61.2020.82.347.355

16. Mc Pherson-Geyser G., de Villiers R., Kavai P. The use of experiential learning as a teaching strategy in life sciences. International Journal of Instruction. 2020; 13 (3): 877–894. DOI: 10.29333/ iji.2020.13358a

17. Alasheev S. Y., Kuteinitsyna T. G., Postalyuk N. Y., Prudnikova V. A. Managerial focus of a regional vocational education and training system on the needs of socio-economic development. Obrazovanie i nauka = The Education and Science Journal. 2021; 23 (10): 44–77. DOI: 10.17853/1994-5639-2021-10-44-77 (In Russ.)

18. Yam F. C., Kumcagiz H. Adaptation of General Phubbing Scale to Turkish culture and investigation of Phubbing Levels of university students in terms of various variables. Addicta: The Turkish Journal on Addictions. 2020; 7 (1): 48–60. DOI: 10.5152/addicta.2020.19061

19. Brouwer S., Amick B. C., Lee H., Franche R-L., Hogg-Johnson S. The predictive validity of the return-to-work self-efficacy scale for return-to-work outcomes in claimants with musculoskeletal disorders. Journal of Occupational Rehabilitation. 2015; 25 (4): 725–732. DOI: 10.1007/s10926-015-9580-7

20. Bozkurt S., Ekitli G. B., Thomas C. L., Cassady J. C. Validation of the Turkish version of the cognitive test anxiety scale–revised. SAGE Open. 2017; 7 (1): 1–9. DOI: 10.1177/2158244016669549

21. Ozsaban A., Turan N., Kaya H. Resilience in nursing students: The effect of academic stress and social support. Clinical and Experimental Health Sciences. 2019; 9 (1): 71–78. DOI: 10.33808/ marusbed.546903

22. Koçak D. Academic jealousy scale: Validity and reliability study. Journal of Measurement and Evaluation in Education and Psychology. 2019; 10 (4): 467–479. DOI: 10.21031/EPOD.566752

23. Fatchurahman M., Setiawan M. A., Karyanti K. Evaluation of the CSE-UCLA model on the performance of school counselor in Indonesia. Perspektivy nauki i obrazovaniya = Perspectives of Science and Education. 2022; 56 (2): 561–572. DOI: 10.32744/pse.2022.2.33

24. Nurieva L. M., Kiselev S. G. Problems of analysis of the relationship between the learning context and TIMSS testing results. Obrazovanie i nauka = The Education and Science Journal. 2023; 25 (1): 108–141. DOI: 10.17853/1994-5639-2023-1-108-141 (In Russ.)

25. Bulkani B., Setiawan M. A., Wahidah W. The discrepancy evaluation model in the implementation of online learning (on the basis of parents’ perceptions). Obrazovanie i nauka = The Education and Science Journal. 2022; 24 (2): 116–137. DOI: 10.17853/1994-5639-2022-2-116-137

26. Pluzhnik I. L., Guiral F. H. А. Modelling a high quality education for international students. Obrazovanie i nauka = The Education and Science Journal. 2020; 22 (6): 49–73. DOI: 10.17853/1994-5639-2020-6-49-73

27. Romanov E. V. Efficiency assessment of higher education institutions: Contradictions and paradoxes: Part I. Obrazovanie i nauka = The Education and Science Journal. 2019; 21 (9): 9–48. DOI: 10.17853/1994-5639-2019-9-9-48 (In Russ.)

28. Deutschlander D. Enhancing engagement with faculty and staff to facilitate student success: An evaluation of a parent intervention. Educational Evaluation and Policy Analysis. 2019; 41 (3): 239–259. DOI: 10.3102/0162373719845653

29. McGee J. B., Winters M. A. Rethinking the structure of teacher retirement benefits: Analyzing the preferences of entering teachers. Educational Evaluation and Policy Analysis. 2019; 41 (1): 63–78. DOI: 10.3102/0162373718798488

30. Karkar A. J. M., Fatlawi H. K., Al-Jobouri A. A. Highlighting e-learning adoption challenges using data analysis techniques: University of Kufa as a case study. The Electronic Journal of e-Learning. 2020; 18 (2): 136–149. DOI: 10.34190/EJEL.20.18.2.003

31. Al-Mahasneh O. M. K., Ayasrah M. N. M., Yahyaa S. M. S., Al-Kriemeen R. A., Al-Swalha A. S. Favorite methods of teaching and evaluation among students in university colleges. International Journal of Education and Practice. 2020; 8 (2): 365–378. DOI: 10.18488/journal.61.2020.82.365.378

32. Pechnikov A. N., Prenzov A. V., Mashoshina A. A. The features of processes of skills (special competencies) formation. Obrazovanie i nauka = The Education and Science Journal. 2018; 1 (20): 9–53. DOI: 10.17853/1994-5639-2018-1-9-53 (In Russ.)

33. Quiroz J. L., Peeters L., Chasco C., Aroca P. Equal access to university education in Chile? An application using spatial Heckman probit models. Mathematics. 2022; 10 (280): 2–23. DOI: 10.3390/math10020280

34. Firmansyah F., Mustofa A., Estradivar., Damora A., Handayani C. N. N., Harris J., et al. Relationship between the wakatobi national park zonation system and dynamics of coral reef ecosystem condition. COJ (Coastal and Ocean Journal). 2017; 1 (2): 147–156. DOI: 10.29244/COJ.1.2.147-156 (In Indonesian)

35. Choi J. H., McCart A. B., Hicks T. A., Sailor W. An analysis of mediating effects of school leadership on MTSS implementation. Journal of Special Education. 2019; 53 (1): 15–27. DOI: 10.1177/0022466918804815

36. Mulyono W. D., Suprapto. The relationship between new student selection tests and learning achievement at the vocational program. Atlantis Press: Advance in Enginering Research. 2021; 209 (Ijcse): 739–744. DOI: 10.2991/aer.k.211215.123

37. Saklofske D. H., Austin E. J., Mastoras S. M., Beaton L., Osborne S. E. Relationships of personality, affect, emotional intelligence and coping with student stress and academic success: Different patterns of association for stress and success. Learning and Individual Differences. 2012; 22 (2): 251–257. DOI: 10.1016/j.lindif.2011.02.010

38. Ayuningtyas A., Riyono B. Exploring anchor personality and true meaning in Indonesian young adults. Changing Societies & Personalities. 2023; 7 (2): 102–128. DOI: 10.15826/csp.2023.7.2.233

39. Barteit S., Guzek D., Jahn A., Bärnighausen T., Jorge M. M., Neuhann F. Evaluation of e-learning for medical education in lowand middle-income countries: A systematic review. Computers & Education. 2020; 145 (October): 1–18. DOI: 10.1016/j.compedu.2019.103726

40. Saribeyli F. R. Theoretical and practical aspects of student self-assessment. Obrazovanie i nauka = The Education and Science Journal. 2018; 20 (6): 183–194. DOI: 10.17853/1994-5639-2018-6-183-194