I. Introducción

Una de las principales preocupaciones de los responsables de la política educativa de los países europeos es la reducción del abandono escolar temprano (^{Comisión Europea, 2019}; ^{Comisión Europea et al., 2014}). Diversos estudios (^{de Witte et al., 2013}; ^{Freeman y Simonsen, 2015}; ^{González-Rodríguez et al., 2019a}, ^2019b; ^{OCDE, 2018}; ^{OECD, 2020}) han tratado de identificar las causas y soluciones a este fenómeno encontrando múltiples variables que afectan a una diversidad de personas al entrar en juego aspectos vinculados no sólo con el rendimiento académico, sino también con el contexto y la trayectoria del estudiante. Entre estas causas, la repetición de curso o repetición escolar es una de las variables que más se ha estudiado al tener una vinculación directa con el abandono escolar temprano. Por ello, reducir la tasa de repetidores en la educación obligatoria se ha convertido en una de las medidas más importantes para los países que pretenden evitar el abandono prematuro de sus estudiantes (^{Eurydice, 2012}; ^{Ministerio de Educación y Formación Profesional [MEyFP], 2020}).

La ^{OECD (2016)} define la repetición escolar como una práctica en la que se requiere que un estudiante que ha cursado un nivel (denominado generalmente “curso” en el contexto español) durante un año académico completo permanezca en ese mismo nivel un año académico adicional. Esta práctica carece de reversibilidad, ya que el estudiante repetidor se encontrará a partir de entonces en un nivel/curso por debajo de otros estudiantes de su edad por el resto de su estancia educativa. En la educación obligatoria este hecho puede ser medido indirectamente por la tasa de idoneidad, definida como “porcentaje de alumnado que se encuentra matriculado en el curso teórico correspondiente a su edad” (^{MEyFP, 2020, p. 85}). Así, la tasa de idoneidad se ha utilizado como complementaria a la repetición, ya que teniendo en cuenta que en la educación obligatoria la tasa de escolarización neta “es del 100%, el porcentaje complementario a la tasa de idoneidad puede ser considerado como porcentaje de alumnos que están matriculados en cursos más bajos como consecuencia de posibles repeticiones” (^{Instituto Nacional de Calidad y Evaluación, 2002, p. 222}).

La repetición de curso como medida educativa no se aplica de la misma manera en todos los países. En este sentido, países como Noruega no contemplan la repetición de curso en sus políticas educativas; algo similar ocurre en Reino Unido e Islandia, donde la repetición se da sólo en circunstancias de absoluta excepcionalidad y es muy inusual en toda la educación obligatoria. Otros países, como Alemania, Hungría, Austria, Portugal, Grecia o Bulgaria, no contemplan la repetición en los primeros cursos de la Educación Primaria. En el caso de Luxemburgo, Austria o Alemania, la repetición de curso puede ser una decisión que tome el estudiante para evitar verse afectado en los itinerarios académicos posteriores. Por último, en España, Portugal y Bélgica la repetición escolar es una práctica que se da con mayor frecuencia (^{Eurydice, 2012}). Las diferencias entre países en la tasa de repetición en la educación obligatoria pueden observarse en el estudio PISA (Programa para la Evaluación Internacional de los Estudiantes) (ver Figura 1), en el que los estudiantes de 15 años informan si han repetido curso al menos una vez en la educación obligatoria.

Nota: Elaborado a partir de ^{OCDE (2016, p. 14)} y ^{OECD (2020, p. 52)}

Figura 1 Cambios en el % de repetición de curso según PISA entre 2015 y 2018 

España se encuentra entre los países con las tasas más altas de estudiantes repetidores en al menos un curso académico de educación obligatoria. Según los datos disponibles por el ^{MEyFP (2020)}, para el curso 2017-18 la mayor tasa de repetición (10.5%) correspondió al tercer curso de Educación Secundaria Obligatoria (ESO). Además, el mayor aumento de repetición entre cursos consecutivos se produce en la transición de Educación Primaria a la ESO, encontrando una diferencia de 7.2 puntos entre el último curso de Educación Primaria (2.6% de estudiantes repetidores) y 1o. de ESO (9.8% de estudiantes repetidores).

Considerando la estructura territorial de España, se observan diferencias notables al encontrar mayores tasas de repetición en las regiones del sur de España en comparación con las del norte; la Figura 2 analiza la evolución que ha sufrido la repetición de curso en 2015 y 2018 en España y en sus Comunidades Autónomas, así como el promedio de la OCDE. España destaca por tener un promedio muy superior (28.7%) al de la OCDE (11.4%) y al total de la Unión Europea (13%) (^{MEyFP, 2019}).

Nota:^{MEyFP (2019, p. 99)}

Figura 2 Evolución del porcentaje de alumnado repetidor 2015 y 2018, y promedio OCDE. 

Diversos estudios internacionales (^{Arroyo et al., 2019}; ^{Cabrera et al., 2019}; ^{Carabaña, 2011}; ^{Cordero et al., 2014}; ^{Santín y Sicilia, 2016}; ^{Santos et al., 2012}) han tratado de buscar las causas que afectan de manera negativa el rendimiento académico de los estudiantes, encontrando tanto causas académicas (dificultades de aprendizaje, escasa motivación, ratio profesor-alumno elevada, etc.) como no académicas o contextuales (sexo, mes de nacimiento, pertenecer a una familia inmigrante, entre otras).

Teniendo en cuenta esta doble vertiente (académica-no académica), se encontraron estudios nacionales e internacionales que centran sus investigaciones en variables muy diversas que afectan a la repetición de curso. La mayoría de los estudios sobre las variables que repercuten la repetición profundizan en aspectos específicos: el uso de sustancias ^{(Legleye et al., 2010}) variables individuales relacionadas con el sexo (^{Cabrera, 2019}; Cabrera et al., 2019; ^{Carabaña, 2015}), la mala conducta (^{Demanet y van Houtte, 2013}), el compromiso afectivo (^{Silva et al., 2021}), la escasez de materiales educativos en el hogar y el poco compromiso con el centro educativo (^{Yang et al., 2018}) o el nivel socioeconómico de las familias (^{Ferrão et al., 2017}).

Nos encontramos, por tanto, ante investigaciones que tratan de aportar explicaciones al descenso del rendimiento, con el objetivo de prevenir tanto la repetición del curso como un posible abandono escolar temprano (^{Demanet y van Houtte, 2013}; ^{Ekstrand, 2015}; ^{Ferrão et al., 2017}; ^{Freeman y Simonsen, 2015}; ^{Klapproth y Schaltz, 2015}; ^{Legleye et al., 2010}; ^{Sunny et al., 2017}; ^{Taniguchi, 2015}; ^{Yang et al., 2018}).

Predominan las investigaciones que analizan variables muy específicas vinculadas a la repetición, como la relación entre repetición y conducta, recursos, o compromiso. Por ello, es necesario identificar desde una perspectiva global qué factores pueden estar influyendo en la repetición de curso. El objetivo de este estudio es identificar cuáles son las variables (académicas y no académicas) que influyen en la repetición de curso del alumnado de enseñanza obligatoria en España según la literatura científica.

II. Método

El método utilizado es una revisión sistemática de artículos científicos centrados en la repetición de curso en la educación obligatoria en España. La búsqueda de artículos se realizó utilizando todas las bases de datos Web of Science, Scopus y Dialnet, desde el 2010 hasta el 2020. Para realizar la búsqueda se utilizaron los operadores booleanos “AND” y “OR” con ligeras diferencias en su sintaxis dependiendo del idioma y de los campos equivalentes disponibles en las bases de datos. Por una parte, para Web of Science y Scopus se utilizó la siguiente sintaxis en el campo TS(tema): TS = (repetition OR retention OR “repeat* students”) AND TS = (“Primary Education” OR “Secondary Education” OR “compulsory education” OR school) AND TS = (Spain OR Spanish), mientras que para Dialnet se realizó la búsqueda en español en el campo resumen: RESUMEN = (repetición OR retención OR “estudiante repet*”) AND (“Educación Primaria” OR “Educación Secundaria” OR “Educación obligatoria”).

Esta búsqueda se llevó a cabo teniendo en cuenta los siguientes criterios de inclusión:

Se halló un total de 263 registros en las bases de datos utilizadas. La criba de artículos se realizó a través del diagrama de flujo PRISMA (^{Moher et al., 2009}) (ver Figura 3). De los 263 estudios se eliminaron 12 por estar duplicados, siendo seleccionados 251. Una vez que se leyó el título de los estudios se eliminaron 209 artículos por tratar temas no vinculados a la repetición de curso en la educación obligatoria. Tras esta primera lectura fueron seleccionados 42 estudios; en los 42 seleccionados se procedió a la lectura del resumen, que llevó a la eliminación de 21 registros por no estar relacionados con la temática de esta revisión. La selección de artículos se realizó de forma consensuada por los autores del estudio en aquellos artículos en los que se plantearon dudas sobre el cumplimiento de los criterios de inclusión, desechando artículos que no trataban de forma específica la repetición como objetivo del estudio sino como variable asociada a otros fenómenos (por ejemplo, en estudios sobre economía de la educación). La muestra final de estudios seleccionados por esta vía fue de 21 artículos a texto completo (se anotan las fuentes, por variables, en la sección de resultados).

Figura 3 Diagrama de flujo PRISMA del procedimiento de selección de artículos 

Respecto al análisis de datos, la identificación de variables que influyen en la repetición de curso se inició a partir del sistema de categorías sobre los factores que afectan al abandono escolar temprano realizado por ^{González-Rodríguez et al. (2019a)} que los divide en dos grupos: académicos y no académicos. A partir de estas categorías se realizó una lectura exhaustiva de los artículos con el fin de identificar, añadir o eliminar nuevas categorías y subcategorías mediante un procedimiento inductivo. Así, dentro del grupo de variables no académicas se identificaron dos factores: individual y familiar. Por otro lado, el grupo de variables académicas se compuso de cuatro factores: características del estudiante, interacción con los compañeros de clase, profesorado y características del centro escolar. Se incluyeron nuevas agrupaciones (o subcategorías) siempre que en la clasificación se necesitó un nivel de detalle más profundo. En este sentido, si, por ejemplo, en un estudio se encontraba una variable relacionada con el uso de sustancias en el estudiante, ésta era vinculada en la categoría no académica, en factores individuales, en el grupo conducta y se añadía el subgrupo o subcategoría de uso de sustancias. Una vez realizadas las agrupaciones se procedió a revisar los artículos de nuevo con la finalidad de llegar a un consenso entre los autores sobre el significado del sistema de categorías y comprobar que las variables estuvieran óptimamente clasificadas.

La información extraída del total de artículos se registró en una base de datos utilizando el programa Microsoft Excel que incluye, por una parte, los datos descriptivos de los 21 artículos y la presencia (codificada con 1) o ausencia (codificada con 0) de las variables identificadas agrupadas en los seis factores. Se incluye en el análisis la frecuencia de citas y porcentaje relativo de las variables que influyen en la repetición de curso en el total de artículos.

III. Resultados

En la literatura se identificaron 67 variables que afectan negativamente a la repetición distribuidas en dos grupos: no académicas (n = 36) y académicas (n = 31). Se presenta en detalle a continuación su agrupación en factores. Para cada factor se indica entre paréntesis el número de artículos que recogen esa variable (n) y su porcentaje respecto al total de artículos analizados en este estudio.

V. Conclusiones

En las investigaciones revisadas se identificaron 67 variables relacionadas con la repetición de curso, tanto no académicas como académicas, con un peso del 53.7% y 46.2%, respectivamente. A partir de estas variables y de su agrupación, se realizó un modelo sobre los factores que afectan a la repetición escolar (Figura 4) tomando como referencia el modelo comprensivo de ^{González-Rodríguez et al. (2019a)} para el abandono escolar. En el modelo se distinguen tres niveles de desarrollo (micronivel, mesonivel y macronivel) identificados por ^{Tomaszewska-Pękała et al. (2017)}. El micronivel se centra en el individuo, el mesonivel en las relaciones del individuo con sus familiares, amigos, compañeros de clase y profesorado y, el macronivel, en la relación del individuo con las diferentes instituciones educativas. Las flechas representan las interacciones entre el individuo y los demás grupos, las que dependerán de la trayectoria de cada estudiante y de su relación con el resto de elementos del sistema.

Notas: Elaborado a partir de ^{González-Rodríguez et al. (2019a)}. El tamaño de la letra utilizada en la figura para denominar a cada factor es proporcional a las variables halladas en la literatura científica.

Figura 4 Modelo comprensivo de la repetición escolar 

En la parte izquierda de la Figura 4 se sitúa el grupo No académico, compuesto por 36 variables agrupadas en 2 factores: familia e individuo. En la parte derecha se ubica el grupo Académico, formado por 31 variables agrupadas en 4 factores: características del centro escolar, interacción con los compañeros de clase, profesorado y estudiante. La mayoría de las variables (n = 51, 76%) se relacionan con las características de cada persona en su entorno más próximo, es decir, sus características individuales (n = 16, 23.8%), sus características en calidad de estudiante (n = 15, 22.4%) y su familia (n = 20, 29.8%). Las variables restantes (n = 16; 24%) dependen del contexto educativo en el que se encuentra y su relación en él, es decir, las interacciones con los compañeros de clase (n = 1, 1.5%), el profesorado (n = 5, 7.5%) y las características del centro escolar (n = 10, 15%).

Por una parte, como se ha indicado, el individuo (faceta personal y académica) y su entorno familiar, engloban la mayoría de las variables relacionadas con la repetición de curso según los estudios analizados. Respecto a la faceta personal del individuo, las variables más estudiadas son el sexo, mayor prevalencia en la repetición en el sexo masculino, o nacer a finales de año con menor evidencia respecto al peso de esta variable en la repetición. Respecto a la faceta académica del individuo, las variables más estudiadas son el bajo rendimiento de los estudiantes repetidores en comparación con los no repetidores.

Respecto a la familia, la variable más estudiada es el nivel socioeconómico de los padres. Los estudiantes cuyos padres tienen empleos menos cualificados, una situación económica más desfavorable y pertenecen a hogares con menos recursos educativos y tecnológicos, presentan más probabilidad de repetir. No obstante, destaca que respecto a la situación económica se observa alguna inconsistencia. Así, en el estudio de ^{Santos et al. (2012)}, los padres de hijos españoles repetidores consideran que su situación económica es buena. Es posible que esta discrepancia se deba a la metodología seguida en este estudio, basada en un cuestionario en el que los padres manifiestan su autopercepción sobre su situación económica (mala, regular o buena), en lugar de basarse en datos reales sobre ingresos económicos.

Por otra parte, el contexto educativo en el que se encuentra el individuo y su relación en él comprende el resto de las variables analizadas. Las variables académicas más estudiadas corresponden al centro escolar: su ubicación en el sur de España, su titularidad, siendo el centro público el que presenta mayores tasas de estudiantes repetidores, o el entorno sociocultural del centro y sus familias, con mayor repetición en centros con estudiantes inmigrantes, y pertenecientes a familias de bajo nivel socioeconómico. Por tanto, también en este grupo sobre el contexto educativo se observa que éste es definido en gran medida por las características de las familias de los estudiantes (fundamentalmente el bajo nivel socioeconómico y la inmigración).

De este análisis se derivan hallazgos importantes para el diseño de estrategias preventivas que permitan reducir los factores que afectan a la repetición de curso y, a su vez, contribuir al descenso del abandono escolar temprano (^{Comisión-Europea, 2019}; ^{Comisión-Europea et al., 2014}; ^{Eurydice, 2012}; ^{MEyFP, 2020}). Estas consideraciones para la intervención implican la necesidad de combinar modelos de orientación individuales, con modelos grupales e institucionales, dirigidos a aspectos personales, académicos y sociales. No cabe duda de que el elevado peso de variables individuales que afectan a la repetición (76%), requiere de un diagnóstico individual de la situación personal-emocional, académica y familiar del estudiante para adoptar medidas específicas que respondan a necesidades individuales. La labor de los orientadores educativos, tutores, profesorado de apoyo y su relación de colaboración con las familias parecen elementos clave para conseguir este objetivo. Además, el contexto educativo y, en concreto, el centro escolar son elementos que requieren de una actuación institucional, tanto a nivel de centro como de política educativa regional y nacional. El apoyo específico a centros con elevado número de estudiantes inmigrantes, con menos recursos, con poca estabilidad del profesorado, deben ser elementos de análisis y actuación específica por parte de las administraciones educativas.

Por último, respecto a la intervención y el diseño de estrategias, el modelo muestra la relación estrecha entre los aspectos individuales y los contextuales. Como ejemplo, cuando las situaciones contextuales son poco favorables, factores sobrevenidos (como la crisis sanitaria de COVID-19) puede generar mayor desigualdad en los estudiantes con familias más desfavorecidas, pues la falta de recursos tecnológicos en el hogar y el menor conocimiento de su uso por parte de las familias para, por ejemplo, ayudar en la enseñanza virtual, puede afectar el rendimiento académico de los estudiantes más desfavorecidos del sistema educativo (^{Rujas y Feito, 2021}). Esta situación individual se traslada en muchos casos a centros educativos donde se concentran familias con dificultades socioeconómicas y profesorado desbordado para apoyar especialmente a los estudiantes con bajo rendimiento. Como concluyen ^{Montenegro et al. (2020)} respecto a los efectos del COVID-19 en el rendimiento, el apoyo a los estudiantes requiere de la acción interrelacionada dirigida a diversos factores:

Las propias características del alumnado (grado de autonomía, motivación), la competencia digital de los agentes educativos implicados (alumnado, profesorado, familias) o las condiciones estructurales y organizativas de la Administración (actuación coordinada de las Consejerías con competencias en materia de Educación y Servicios Sociales) (p. 317).

Es decir, queda patente la necesidad de planificar estrategias coordinadas en aspectos y niveles de responsabilidad específicos.

El enfoque de este estudio va dirigido a la identificación de los factores que afectan a la repetición de curso con el fin facilitar el diseño de medidas educativas encaminadas a paliar los efectos negativos de la repetición como medida educativa, con el fin de identificar otras medidas educativas previas. No obstante, en futuros estudios es necesario considerar la especificidad de variables que afectan a la repetición en otros países, no contempladas en este trabajo, como el efecto del trabajo infantil en la repetición en algunos países de América Latina (^{Instituto de Estadística de la UNESCO, 2012}). De ahí la importancia del diagnóstico individualizado, ya que, adoptar medidas no ajustadas a la realidad del estudiante (como los programas obligatorios de refuerzo educativo en horario extraescolar, cuando el problema tiene otro origen, situación económica familiar o consumo de drogas, por ejemplo), podría agravar aún más la situación y aumentar el ausentismo o el abandono escolar. En este sentido, debido al elevado peso que presentan las variables familiares, es necesario reforzar las sinergias entre la política educativa y la política social, tanto a nivel nacional como regional y local, que favorezca la acción coordinada entre centros educativos y servicios sociales, especialmente en las familias vulnerables.