Actualidad educativa

Los profesores Álvaro Choi (UB), María Gil (UAM), Mauro Mediavilla (UV) y Javier Valbuena (UD), han analizado el momento del sistema educativo español en el que se generan las desigualdades educativas en el artículo "The Evolution of Educational Inequalities in Spain: Dynamic Evidence from Repeated Cross-Sections",  publicado en la revista Social Indicators Research.

Numerosos estudios demuestran que proceder de un origen socioeconómico desfavorecido conlleva peores resultados académicos. Esto implica que las desigualdades del hogar (de origen)  generan desigualdades en los resultados. Resulta, por tanto, relevante identificar el momento en el que se produce esta brecha educativa con el fin de guiar las decisiones de política educativa en este terreno. Sin embargo, la gran limitación es que la información crítica necesaria para ello –a grandes rasgos, datos que sigan la trayectoria educativa de los alumnos- no está disponible en muchos países, entre ellos, España.

Efectivamente, el marco de análisis ideal sería contar con bases de datos longitudinales que siguieran la trayectoria educativa de los estudiantes a lo largo del tiempo. La alternativa a los datos de panel son los datos de sección cruzada, esto es, se observa individuos únicamente durante un periodo de tiempo. Evaluaciones educativas internacionales recientes, como PISA (Programme for International Student Assessment), TIMSS (Trends in International Mathematics and Science Study) o PIRLS (Progress in International Reading Literacy Study), proporcionan este tipo de datos en el contexto de la evaluación educativa comparada: de forma periódica, se selecciona una muestra de escuelas y estudiantes y se obtiene información homogénea y comparable sobre numerosas características de los estudiantes, sus contextos y resultados educativos, para un elevado número de países. Ahora bien, como se puede intuir, este tipo de bases de datos resulta de utilidad limitada para realizar el seguimiento de trayectorias educativas.

Por tanto, los investigadores se enfrentan en ocasiones a situaciones que no son óptimas para el análisis. En este contexto, ¿existe alguna solución para poder analizar con rigor la cuestión planteada? Una posible respuesta es el uso de las denominadas RCS (Repeated Cross-Sections, por sus siglas en inglés), esto es, bases de datos de sección cruzada repetidas. La idea es ligar bases de datos que contengan individuos de la misma cohorte temporal, aprovechando la similitud de sus características. Este tipo de datos es mucho más abundante que los datos de panel, y bajo ciertas condiciones, pueden proporcionar resultados consistentes en modelos dinámicos.

En particular, para hacer uso de las RCS en este estudio se necesitan dos bases de datos que i) sigan a la misma cohorte de estudiantes españoles en diferentes momentos del tiempo; ii) que midan el rendimiento académico en competencias similares; iii) que incluyan la misma información sobre las características de los estudiantes y su contexto familiar.

En este sentido, PIRLS 2006 y PISA 2012 cumplen estos criterios: ambas son representativas a nivel nacional, tienen diseños y tasas de respuesta similares, y los estudiantes que participaron en PIRLS 2006 en la prueba de lectura, pertenecen a la misma cohorte de los que participaron en PISA 2012. Incluyen, adicionalmente, información similar acerca de las características individuales y familiares de los alumnos. Ello permite, por tanto, fusionar ambas fuentes de información. Tras realizar una serie de ajustes que aseguran un mínimo de comparabilidad, se imputa el rendimiento en lectura de los estudiantes en 2006 a los estudiantes de PISA en 2012. Con ello, se dispone de una nueva base de datos que incorpora, para los estudiantes de 15/16 años, una predicción de su rendimiento en la competencia lectora a la edad de 9/10 años.

Los resultados demuestran la importancia de los logros académicos en las primeras etapas de la educación: cursar educación infantil (de 0 a 3 años) tiene un efecto positivo en las competencias en lectura a los 9/10 años, lo cual afecta al rendimiento académico a los 15/16 años. Además, el tener en cuenta el rendimiento previo en el análisis tiene implicaciones de política educativa importantes en el caso de España: las desigualdades en los resultados en competencia lectora que surgen por un peor origen socioeconómico ya resultan evidentes a los 9/10 años y se agrandan, levemente, en secundaria (15/16 años). Los resultados recalcan la importancia de la intervención temprana con el objetivo de mejorar el rendimiento de los estudiantes en secundaria y para reducir las desigualdades sociales. En este sentido, la reforma educativa de 2013 (Ley Orgánica para la Mejora de la Educación, LOMCE) fundamentaba buena parte de sus reformas –léase– su preámbulo en los resultados obtenidos por España en las evaluaciones de PISA aplicadas a alumnos de 15 años. Los resultados obtenidos demuestran que habría que poner un mayor énfasis en reformar los niveles educativos previos, ya que esto tendrá consecuencias inmediatas en los niveles posteriores. Por ejemplo, extender la educación obligatoria a las primeras etapas de educación infantil o introducir medidas específicas en primaria, tanto para mejorar resultados académicos, como para reducir las desigualdades educativas. Por último, el trabajo sugiere la reconsideración de la repetición de curso en secundaria, ya que afecta negativamente al rendimiento académico futuro de los estudiantes, incluso cuando se tiene en cuenta el rendimiento previo en primaria.

Fuente: Blog del INEE y éste no se hace responsable de las afirmaciones aquí expuestas.

Puedes encontrar en los enlaces más información sobre los informes PIRLS y PISA