Resumen.

El artículo pretende exponer la evaluación de impacto realizada para determina= r el nivel de incidencia de las Tecnologías de Información y Comunicación, y los resultados alcanzados en el rendimiento académico con el estudio piloto “Sistema de Tutoría Cognitiva para educación secundaria en Ecuador”, proyec= to implementado por la Escuela Superior Politécnica del Litoral. Para su desar= rollo, se especifica el modelo estadístico y los resultados alcanzados a lo largo = de un estudio de diseño cuasiexperimental. Los resultados permiten establecer = su efecto sobre el rendimiento académico en la asignatura de matemática en est= udiantes de octavo de educación básica de Unidades Educativas ubicadas en zonas urbano-marginales de la ciudad de Guayaquil que colaboraron en el estudio piloto. En conclusión, estudio piloto Sistema de Tutor Cognitivo tiene un impacto de 0,54 puntos en la nota promedio de la asignatura de matemática, logrando disminuir al menos en la muestra estudiada la brecha de conocimien= to en los estudiantes del grupo de tratamiento.

Palabras Claves Evaluación Educacional, Tecnología de la Información, Modelos Estadísticos.=

<= /span>

Introducción.

Todas las teorías del desarrollo han admitido que el progreso de las naciones tie= ne como arista principal a la educación, tanto por el mejoramiento como por la adquisición de nuevas capacidades de las personas o simplemente por el incremento del capital humano. Para que exista un efecto fortalecedor en las personas, permitiéndoles desarrollarse completamente y lograr el bienestar,= la educación debe ser de calidad. (Hanushek et al., 2007) La educaci= ón es un derecho fundamental de los seres humanos (“Naciones Unidas”, 2015) y para que= se vea reflejada en varios aspectos de la sociedad, corresponde a los Estados garantizar el acceso y la calidad de la educación considerando su relevanci= a, pertinencia y equidad. Para Atilio Pizarro (“Semana”, 2017), jefe de Planificación de la UNESCO durante la XV asamblea anual de la Fundación Emp= resarios por la Educación, la educación debe ser de calidad, formando estudiantes con habilidades que permitan enfrentar los desafíos del mundo de hoy, sin que n= adie sea excluido.

En América Latina se ha evidenciado una baja calidad de la educación de acuerd= o a los resultados del Programa para la Evaluación Internacional de los Alumnos (PISA, por sus siglas en inglés), c= onsiderando que el puntaje promedio alcanzado por los países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) es de 487 puntos sobre 500, todos los países latinoamericanos, eval= uados se encuentran por debajo de este valor promedio, incluidos Chile y México, paí= ses pertenecientes a la OCDE (“BBC News Mundo”, 2019) lo cual ge= nera brechas económicas y sociales, que profundizan la desigualdad entre las personas, las comunidades, países y regiones (Pérez, 2019). Según el análisis realizado por la UNESC= O, y de acuerdo a los resultados de sus evaluaciones en lo que respecta a acceso, continuidad de estudios y logros de aprendizaje, sigue existiendo desiguald= ad educativa en los países latinoamericanos. Para mejorar la calidad de la educación, las naciones han invertido considerables recursos económicos en = la generación de políticas, programas y proyectos articulados, como también en= la dotación de infraestructura, diseños o actualizaciones curriculares, entre otros; sin que hayan causado los cambios deseados.

Para alcanzar los cambios deseados, en pro de mejorar la calidad de la educación, los países de Améri= ca Latina a mediados de los años nove= nta integran recursos y herramientas tecnológicas en el proceso enseñanza-aprendizaje. P= or citar algunos resultados alcanzados, en la investigación desarrollada por Alcibar= , Monroy y Jiménez (2018), han obser= vado que los estudiantes del Instituto Politécnico Nacional de la Ciudad de Méxi= co, usan herramientas informáticas por lo menos una vez a la semana como medio de consulta para la realización de tareas escolares, concluyendo que aspectos = como la computadora, la forma amigable y divertida de hacer las tareas por inter= net influyen de forma positiva en el aprendizaje. Mientras, Alderet= e y Formichella (2016) concluyero= n en su estudio que las TIC tanto en el ámbito del hogar como en la escuela, contribuyen a mejorar el rendimiento de los estudiantes. Para Granados Ospina (2015), el uso de= las TIC supone romper con los medio tradicionales, pizarra, marcador, borrador entre otros; para dar paso a la función docente, basada en la necesidad de formarse y actualizar sus métodos en función de los requisitos actuales.

“En el 2006 es cuando Ecuador formalmente se afianza en incorporar las TIC a la gestión pública y a los procesos educacionales”, principalmente en la “dota= ción de infraestructura, equipamiento de aulas con ordenadores y recursos informáticos, dotación de software educativo, capacitación al profesorado, creación de portales educativos, soporte técnico a las escuelas, entre otro= s.” (Peñaherrera León, 2012). Sin embar= go, la evaluación de los resultados de estas iniciativas ha sido insuficiente, = dado que en muchos casos su implementación ha resultado poco rigurosa e intuitiv= a, pero además se relaciona con la falta de instrumentos específicos que den confianza para medir estos impactos, separándolos adecuadamente de otras innumerables variables presentes en los procesos educativos, y que son afectadas dinámicamente con la introducción de TIC. (Severin, 2010, citado en= Fiallos, 2014)=

En Ecuador, en 2008, la Asambl= ea Nacional aprueba una nueva constitución; en el Título VII: Régimen del buen vivir, s= ección Educación, artículo 347, inciso octavo, establece que será responsabilidad = del Estado: “Incorporar las tecnologías de la información y comunicación en el proceso educativo y propiciar el enlace de la enseñanza con las actividades productivas o sociales.” (Asamblea Nacional Constituyente del Ecuador, 20= 08) Asimismo, = el Plan Nacional de Desarrollo o Plan Nacional para el Buen Vivir 2009-2013, e= stablece como Objetivo Nacional, en su Política 2.7 apartado a: “Democratizar el acc= eso a las tecnologías de información y comunicación, especialmente a Internet, a través de la dotación planificada de infraestructura y servicios necesarios= a los establecimientos educativos públicos de todos los niveles y la implanta= ción de telecentros en las áreas rurales.” (Secretaría Nacional de Planificación y Desarrol= lo - SENPLADES, 2009)=

A partir de las disposiciones = anteriores, se han desarrollado diversidad de proyectos que incluyen la incorporación de TIC en el sistema educativo.

Considerando que la función de= un tutor virtual es similar a la de un profesor en modalidad presencial, es de= cir, asistir o guiar al estudiante en su proceso formativo para alcanzar los log= ros de aprendizaje y que permite vencer las barreras de espacio y tiempo (Espinoza Freire & Ricaldi Echevarría, 2018)= ; la Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL) desarrollo el estudio “Sistemas de Tutoría Cognitiva” con la participación de estudiantes de octavo de básica = de unidades educativas en el Ecuador, con el financiamiento del Banco Interamericano de Desarrollo (BID). En el estudio piloto se trazó como objetivo primordial el mejorar el desempeño académico en la asignatura de matemática a nivel secundario de unidades educativas mediante la integración de recursos y herramientas tecnológicas, para lo cual, se llevaron a cabo: implementación= de un sistema informático denominado Tutor Cognitivo, capacitación a profesore= s, contenido adaptado a las necesidades locales, valoración del desempeño docente y al rendimiento académico de los estudiantes en la asignatura de matemática.

En este contexto, el presente artículo pretende determinar el impacto que tien= e el proyecto con la incorporación del Sistema de Tutor Cognitivo como elemento mediador en el proceso enseñanza-aprendizaje y cuantificar su incidencia en= el desempeño académico de los estudiantes de la asignatura de matemática, mediante un análisis estadístico basado en los resultados de pruebas estandarizadas apl= icadas en la misma.

Metodología.<= /o:p>

El principal objetivo es deter= minar el nivel de impacto a través de un modelo estadístico que permita cuantific= ar los efectos de las herramientas y recursos tecnológicos TI= Cs en el desempeño académico, como parte del proyecto piloto Sistema de Tutoría Cognitiva desarrollado por la Escuela Superior Politécnica del Litoral en e= studiantes de octavo de básica de unidades educativas de Guayaquil.<= /p>

Se utiliza una metodología cuasi-experimental, para lo cual, se definieron dos grupos de estudio (trat= amiento y control). Para el grupo de tratamiento se incorporó el Sistema de Tutor C= ognitivo en el proceso enseñanza-aprendizaje, mientras que, en el grupo de control s= e mantiene el modelo educacional tradicional.

Para determinar los avances en conocimientos en Matemática, el desarrollo del estudio utiliza la fuente de datos obtenida a través de una evaluación realizada en dos tomas (una como línea base y una de seguimiento) a estudiantes de 6 escuelas urbano-margina= les de la ciudad de Guayaquil, ver Tabla 1. La toma de línea base para determinar el desempeño de los estudiantes antes de las acciones planificadas y la toma de seguimiento para determinar su desempeño= una vez utilizó el Sistema de Tutor Cognitivo. En cada unidad educativa se contó con dos paralelos de octavo de básica, de lo cual, se estableció una dentro= del grupo de tratamiento y otro en el grupo de control, ver

Tabla 2. La muestra analizada en las dos tomas es de 396 estudiantes (190 del grupo de tratamie= nto y 206 del grupo de control).

Tabla 1:= Tomas, grup= os y muestra de estudio

Grupo	Línea Base	Seguimiento	Total
Cant.	%
Control	206	206	412	52%
Tratamiento<= /b>	190	190	380	48%
Total	396	396	792	100%

Elaborado: Autores

Fuente: Proyecto Tutor Cognitivo

Tabla 2: Número de estudiantes por escuela participante y grupo

Escuela (Unidad Educativa)<= /b>

Grupo

Total

Control

Tratamiento

U. E. del Milenio J.J. Castelló Zambrano

19

19

38

U. E. Remigio Romero

38

30

68

U. E. Alfredo Portaluppi

38

36

74

U. E. Gral. Luis Molina Arroyo

48

48

96

U. E. del Milenio Alfredo Vera Vera

35

31

66

U. E. Bernardino Echeverría

28

26

54

Total general

206

190

396

Elaborado: Autores

Fuente: Proyecto Tutor Cognitivo

Para dar seguimiento al desempeño académico de los estudiantes se aplicó una eva= luación estándar con 10 unidades de estudio, cada unidad con una puntuación de uno = (1) si había sido comprendida por los estudiantes y cero (0) si no fue comprend= ida. Se totalizaron los resultados de cada capítulo para obtener un Puntaje Total por cada estudiante.

Puesto que se trata de un dise= ño cuasi-experimental, en el que no se puede asegurar que la variable de impac= to (nota promedio de los estudiantes) antes de la intervención sea igual para = los dos grupos se utiliza el estimador de diferencias en diferencias. Para medi= r el impacto del proyecto Tutor Cognitivo, se utiliza el siguiente modelo estadí= stico:

<= span style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;mso-bidi-font-family:"Times New = Roman"; color:windowtext'>()

=

En donde:

De lo cual, analizando el modelo de acuerdo a los diferentes valores de las dos variables dicotómicas:

, grupo de control en línea base.

, grupo de control en seguimiento.<= /o:p>

, grupo de tratamiento en línea base.

También, para cuantificar el impacto del proyecto considerando aspectos del entorno en donde se desenvue= lven los estudiantes y/o características particulares a cada estudiante, es deci= r, covariantes, se utiliza el siguiente modelo:

(2)

=

En donde:

, k-ésima co= variable que se introduce en el modelo.=

, coeficiente de la k-esima covariable.

Finalmente, se calculará el Ta= maño del efecto, que nos indica cuánto de la variable dependiente se puede controlar, predecir o explicar por la variable independiente. (Snyder y Lawson, 1993, en Morales, 2012<= /span>, citado en= Fiallos, 2014).

(3)

En donde:

= , media de las notas del grupo de tratam= iento en la toma de seguimiento.

= , media de las notas del grupo de contro= l en la toma de seguimiento.

= , desviación para el grupo de control en= la toma de seguimiento.

Resultados

A continuación, se detallan los principales resultados:

La Tabla 3, presenta = el número de estudiantes categorizados por sexo y por grupo de tratamiento, de= lo cual, se observa en el grupo de control la existencia de una proporción sim= ilar de hombres y mujeres. Mientras el grupo de tratamiento tiene mayor porcenta= je de hombres (56,80%) que de mujeres (43,20%)

Tabla 3:= Número estudiantes por sexo y grupo

Sexo

Grupo

Control

Tratamiento=

Total

Cant<= /span>.

%

Cant<= /span>.

%

Cant<= /span>.

%

Masculino

107

51,90

108

56,80

215

54,30

Femenino

99

48,10

82

43,20

181

45,70

Total

206

100

190

100

396

100

Elaborado: Autores

Fuente: Proyecto Tutor Cognitivo

El Gráfico 1, detalla la nota promedio alcanzada por el grupo de control y tratamiento, en la toma de Línea Base. De lo cual, se concluye que la nota promedio entre los dos grup= os no presenta mayor diferencia, por otra parte, la desviación típica hace not= ar que existe mayor dispersión entre las notas del grupo de tratamiento.<= /o:p>

Gráfico 1:= Nota promedio por grupo, toma Línea Base.=

En el Gráfico 2, se precis= a la nota promedio alcanzada por los dos grupos en cuestión, en la Toma de Seguimiento. De lo cual, se destaca que la nota promedio en el grupo de tratamiento incrementó 1,05 respecto del grupo de control. Además, la desviación típica en el grupo de tratamiento es inferior al grupo de contro= l, lo que indica que las notas obtenidas por los estudiantes tienen mayor homogeneidad respecto de la nota promedio. En consecuencia, el Tutor Cognit= ivo logra disminuir al menos en la muestra estudiada la brecha de conocimiento entre los estudiantes del grupo de tratamiento.

Gráfico 2:= Nota promed= io por grupo, toma Seguimiento.

A continuación, se analizan los resultados obtenidos al utilizar algunos modelos estadísticos, de acuerdo c= on las ecuaciones (1) y <= !--[if supportFields]> REF _Ref30354780 \h \* MERGEFORMAT (2).

Modelo 1

Para el primer modelo, se consideran únicamente la toma y el grupo, es decir, se utiliza la ecuación = (1).

De lo cual, R-square =3D 0,16517.

<= /span>

Tabla 4:<= span style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;mso-bidi-font-family:"Times New = Roman"; color:windowtext;font-style:normal;mso-bidi-font-style:italic'> Resultados Modelo 1.

Variable	Línea Base	Seguimiento	Diferencias en diferencias
Control	Tratamiento	Diferencia	Control	Tratamiento	Diferencia
Nota	3.262	3.774	0.512	4.277	5.326	1.05	0.538
Std<= span style=3D'font-size:10.0pt;line-height:115%;mso-fareast-font-family:"Times= New Roman"; mso-bidi-font-family:"Times New Roman";color:black;mso-fareast-language:E= S'>. Error	0.119	0.124	0.172	0.119	0.124	0.172	0.243
t	27.39	7.39	2.98	11.78	9.13	3.64	2.21
P>t	0	0	0.003***	0	0	0.000***	0.027**

* Medias y Errores Estándar son estimados por regresión lineal

**Inferenci= a: *** p<0.01; ** p<0.05; * p<0.1

Elaborado:<= /b> Autores

Como consecuencia, se evidencia que los coeficientes son estadísticamente significativos, por tanto, se encuentra que el Sistema de Tutor cognitivo tiene un impacto de 0,54 sobre la nota promedio, con error estánd= ar de 0,24.

Modelo 2

Para el segundo modelo, se incorporan covariables, para este caso la variable escuela (como variable dicotómica) a la que pertenece el estudiante. Se utiliza la ecuación (2), considera= ndo la variable mencionada anteriormente:

con k =3D 1, 2, 3, 4, 5, 6

De lo cual, R-square =3D 0,31379

Tabla 5: Resultados coeficientes covar= iables con Modelo 2=

Covariabl= es

Coeficien= te

Std. Err.

t

P>t

Escuela 1

0

0

.

.

Escuela 2

-0.016

0.223

-0.07

0.944

Escuela 3

-0.433

0.219

-1.972

0.049

Escuela 4

-0.728

0.211

-3.453

0.001

Escuela 5

0.978

0.224

4.367

0

Escuela 6

1.21

0.233

5.197

0

Tabla 6: Resultados Modelo 2

Variable

Línea Base

Seguimiento

Diferencias en diferencias

Control

Tratamiento

Diferencia

Control

Tratamiento

Diferencia

Nota

3.184

3.717

0.533

4.198

5.269

1.071

0.538

Std<= span style=3D'font-size:10.0pt;line-height:115%;mso-fareast-font-family:"Times= New Roman"; mso-bidi-font-family:"Times New Roman";color:black;mso-fareast-language:E= S'>. Error

0.202

0.203

0.156

0.202

0.203

0.156

0.221

t

15.78

5.81

3.41

8.21

7.38

3.97

2.43

P>t

0

0

0.001***

0

0

0.000***

0.015**

* Medias y Errores Estándar son estimados por regresión lineal

**Inferenci= a: *** p<0.01; ** p<0.05; * p<0.1

<= /span>

Elaborado:<= /b> Autores

De los resultados, los valores para los coeficientes de las covariables: Escuela 1 y Escuela 2, no son significativos. Destacar, con el modelo 2 se sigue manteniendo el impacto e= n la nota promedio de 0,54.

Modelo 3

En el tercer modelo, se consid= eran las covariables: sexo, edad y escuela (excluyendo la 1 y 2, que fueron no significativos, según el modelo 2).

con k =3D 3, 4, 5, 6

De lo cual, R-square =3D 0,31611

Tabla 7: Resultados coeficientes cova= riables con Modelo 3

Covariables

Coeff. Std.

Err.

t

P > t

Escuela 3

-0.479

0.17

-2.815

0.005

Escuela 4

-0.766

0.158

-4.858

0

Escuela 5

0.964

0.174

5.55

0

Escuela 6

1.221

0.193

6.316

0

Sexo

-0.01

0.12

-0.086

0.931

Edad

0.106

0.066

1.608

0.108

Tabla 8: Resultados Modelo 3

Variable

Línea Base

Seguimiento

Diferencias en diferencias

Control

Tratamiento

Diferencia

Control

Tratamiento

Diferencia

Nota

1.964

2.462

0.498

2.979

4.015

1.036

0.538

Std<= span style=3D'font-size:10.0pt;line-height:115%;mso-fareast-font-family:"Times= New Roman"; mso-bidi-font-family:"Times New Roman";color:black;mso-fareast-language:E= S'>. Error

0.778

0.798

0.158

0.778

0.798

0.158

0.221

t

2.53

2.59

3.16

3.27

4.15

3.91

2.44

P>t

0.012

0.002

0.002***

0

0

0.000***

0.015**

* Medias y Errores Estándar son estimados por regresión lineal

**Inferenci= a: *** p<0.01; ** p<0.05; * p<0.1

Elaborado:<= /b> Autores

De los resultados, se observa = que el impacto en la nota sigue siendo de 0,54, mientras, las covariables incor= poradas tienen coeficientes que no resultan ser significativos.

Modelo 4

Para este último modelo, se considera únicamente la covariable escuela con los elementos significativos= .

con k =3D 3, 4, 5, 6

De lo cual, R =3D 0,32021=

Tabla 9: Resultados coeficientes covariables con Modelo 4.

Covariabl= e(s)

Coeff.

Error Std.

t

P>t

Escuela 3

-0.479

0.167

-2.87

0.004

Escuela 4

-0.851

0.162

-5.259

0

Escuela 5

0.958

0.172

5.575

0

Escuela 6

1.232

0.183

6.735

0

Tabla 10: Resultados Modelo 4

Variable

Línea Base

Seguimiento

Diferencias en diferencias

Control

Tratamiento

Diferencia

Control

Tratamiento

Diferencia

Nota

2.956

3.51

0.553

3.971

5.062

1.091

0.538

Std<= span style=3D'font-size:10.0pt;line-height:115%;mso-fareast-font-family:"Times= New Roman"; mso-bidi-font-family:"Times New Roman";color:black;mso-fareast-language:E= S'>. Error

0.161

0.162

0.156

0.161

0.162

0.156

0.22

t

18.31

6.37

3.55

9.24

7.84

4.01

2.44

P>t

0

0

0.000***

0

0

0.000***

0.015**

* Medias y Errores Estándar son estimados por regresión lineal

**Inferenci= a: *** p<0.01; ** p<0.05; * p<0.1

Elaborado:<= /b> Autores

El modelo 4 es el mejor se aju= sta, teniendo en cuenta que el mismo incorpora las variables significativas. En = consecuencia, se puede afirmar con 99% de confianza que el Tutor Cognitivo tiene impacto = de 0,54 sobre la nota promedio.

Para complementar el resultado obtenido en el modelo 4, se calcula el Tamaño del Efecto utilizando la ecuación (3). Con lo cu= al, se ha obtenido el valor de 0,63, el valor indica que el proyecto de Tutor Cognitivo tiene un efecto alto.

Conclusiones

·   &nb= sp;     Se pudo establecer que el proyecto Tutor Cognitivo tiene un impacto de = 0,54 puntos en la nota promedio de la asignatura de matemática para estudiantes = de octavo de básica, con un nivel de confianza del 99% y un tamaño del efecto = alto (0,63). De acuerdo con los modelos estadísticos analizados, se pudo estable= cer que el modelo que mejor se ajusta, es el que considera la covariable escuela con sus elementos significativos.

·   &nb= sp;     Dado que la educación es un elemento vital para el desarrollo, es neces= ario ponderarla, dotarle de los mejores recursos y evaluarla permanentemente para determinar objetivamente su evolución e impacto a nivel local, regional, nacional y mundial. Destacar que las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) incorporadas en la educación son una herramienta para al= canzar la calidad educativa.

·   &nb= sp;     De los resultados positivos de la evaluación de impacto al proyecto Tut= or Cognitivo, queda la posibilidad de que pueda ser implementado en más instituciones educativas del país. Las futuras intervenciones debieran contemplar un diseño experimental para la evaluación de impacto para complementar los resultados alcanzados en el presente estudio.

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PARA CITAR EL ARTÍCULO INDEXADO.

Villacrés Cáceres, O., Fiallos Quinteros, J. C., Mullo Guaminga<= /span>, H., & Diaz Andrade, S. (2020). Evaluación educacional a las tecnologías= de información y comunicación con modelos estadísticos. <= i>ConcienciaDigital, 3(3.1), 229-242. https://doi= .org/10.33262/concienciadigital.v3i3.1.1384

El artículo que se publica es de exclusiva responsabilidad de los autores y no necesariamente reflejan el pensamiento de la Revista Conciencia Digital.

= El artículo queda en propiedad de la revista y, por tanto, su publicación parcial y/o total en otro medio tiene que ser autoriz= ado por el director de la Revista Conc= iencia Digital.

<= /o:p>

Escuela (Unidad Educativa)<= /b>	Grupo	Total
Control	Tratamiento
U. E. del Milenio J.J. Castelló Zambrano	19	19	38
U. E. Remigio Romero	38	30	68
U. E. Alfredo Portaluppi	38	36	74
U. E. Gral. Luis Molina Arroyo	48	48	96
U. E. del Milenio Alfredo Vera Vera	35	31	66
U. E. Bernardino Echeverría	28	26	54
Total general	206	190	396

Sexo	Grupo
Control	Tratamiento=	Total
Cant<= /span>.	%	Cant<= /span>.	%	Cant<= /span>.	%
Masculino	107	51,90	108	56,80	215	54,30
Femenino	99	48,10	82	43,20	181	45,70
Total	206	100	190	100	396	100

Covariabl= es	Coeficien= te	Std. Err.	t	P>t
Escuela 1	0	0	.	.
Escuela 2	-0.016	0.223	-0.07	0.944
Escuela 3	-0.433	0.219	-1.972	0.049
Escuela 4	-0.728	0.211	-3.453	0.001
Escuela 5	0.978	0.224	4.367	0
Escuela 6	1.21	0.233	5.197	0

Covariables	Coeff. Std.	Err.	t	P > t
Escuela 3	-0.479	0.17	-2.815	0.005
Escuela 4	-0.766	0.158	-4.858	0
Escuela 5	0.964	0.174	5.55	0
Escuela 6	1.221	0.193	6.316	0
Sexo	-0.01	0.12	-0.086	0.931
Edad	0.106	0.066	1.608	0.108

Covariabl= e(s)	Coeff.	Error Std.	t	P>t
Escuela 3	-0.479	0.167	-2.87	0.004
Escuela 4	-0.851	0.162	-5.259	0
Escuela 5	0.958	0.172	5.575	0
Escuela 6	1.232	0.183	6.735	0