1
00:00:00,000 --> 00:00:19,000
Bueno, gracias a todos por estar aquí presentes. La idea es, bueno, comenzar un ciclo de seminarios.

2
00:00:19,000 --> 00:00:25,000
Será sólo en los próximos meses, pero el ciclo de seminarios en el que tengamos la oportunidad

3
00:00:25,000 --> 00:00:31,000
de escuchar artículos de investigación punteros en temas relacionados con la educación.

4
00:00:31,000 --> 00:00:39,000
El primero, yo creo que es, bueno, el más invitado es, como lo va a tener aquí, a Fraternita Casaniglia.

5
00:00:39,000 --> 00:00:45,000
Ella es doctora por la Universidad de Yale. Además, trabaja ahora, desde hace unos meses,

6
00:00:45,000 --> 00:00:53,000
en estudios financieros del Banco de España, es decir, en un centro de investigación relacionado con el Banco de España.

7
00:00:53,000 --> 00:00:59,000
Es una de las mejores especialistas, yo diría, de Europa y del mundo en temas de school choice,

8
00:00:59,000 --> 00:01:05,000
o publicaciones, bueno, pues a nivel como americano. Yo no he estudiado política económica,

9
00:01:05,000 --> 00:01:10,000
ni sobre esto, ni en las ventas. Así que, cuando quieras, Fraternita Casaniglia.

10
00:01:13,000 --> 00:01:22,000
Bueno, a uno que ya conocéis desde hace un par de años, ¿no estaréis aún cambiando el tema de las publicaciones y demás?

11
00:01:23,000 --> 00:01:38,000
Ah, perdón. Tú sabes si soy yo, ¿no? No tengo ninguna experiencia con esto.

12
00:01:38,000 --> 00:01:47,000
Bueno, entonces, para los que ya visteis la presentación hace un tiempo, habrá un poco de resumen.

13
00:01:47,000 --> 00:01:53,000
Volveré a incidir en las cosas que incidí la otra vez, pero ahora hemos podido entender mucho más,

14
00:01:53,000 --> 00:02:03,000
y de hecho, algunas de las conclusiones son bastante distintas de lo que habíamos aprendido en nuestra primera visión de los datos.

15
00:02:03,000 --> 00:02:13,000
Entonces, también deciros que utilizo básicamente datos de Barcelona, y que a base de ir rascando y juntando datos,

16
00:02:14,000 --> 00:02:21,000
básicamente es la base de datos más completa que tenemos a nivel mundial. Te escucho eso.

17
00:02:21,000 --> 00:02:28,000
Tenemos gente del resto del mundo que viene a obtenernos los datos, porque ahora mismo tenemos una misión súper compleja.

18
00:02:28,000 --> 00:02:35,000
Y lo que sería ya interesantísimo es completarlo con Madrid, porque Madrid tiene más juego en otras dimensiones,

19
00:02:35,000 --> 00:02:42,000
y nos permitiría entender más cosas. Ahora me voy a centrar sencillamente en contaros lo que hemos aprendido hasta ahora.

20
00:02:43,000 --> 00:02:55,000
Breve resumen. Mirad las últimas décadas, dos tercios de los países de la OECD han decidido que lo de asignar a los niños a la escuela del barrio ya no sirve,

21
00:02:55,000 --> 00:03:03,000
y que hay que empezar a dejar a los padres elegir. Los argumentos son los siguientes.

22
00:03:03,000 --> 00:03:08,000
Uno son, sencillamente, en el momento que tú permites un poco de innovación en las escuelas,

23
00:03:08,000 --> 00:03:14,000
quieres que haya un encaje entre lo que las escuelas están haciendo y lo que los padres quieren que se haga con sus hijos.

24
00:03:14,000 --> 00:03:19,000
O sea, que es un tema de encaje y puberturo en el momento que hay más heterogeneidad en el sistema.

25
00:03:19,000 --> 00:03:27,000
Otro es de equidad, que anteriormente, básicamente, los que podían elegir escuela eran los que podían elegir el barrio donde vivían,

26
00:03:27,000 --> 00:03:34,000
y por tanto, ampliar la capacidad de elección tiene una voluntad de incrementar la equidad,

27
00:03:34,000 --> 00:03:37,000
permitiendo a las familias más desfavorecidas...

28
00:03:52,000 --> 00:03:59,000
Y entonces, para incrementar la equidad y que no solo los que pueden elegir barrio puedan elegir la escuela, sino que también las familias más desfavorecidas pueden hacerlo.

29
00:04:00,000 --> 00:04:10,000
Argumentos en contra de la elección que dicen que, de hecho, las familias desfavorecidas también son las que menos aprovechan estas opciones que se les ofrecen de elegir,

30
00:04:10,000 --> 00:04:15,000
porque están menos dispuestas a moverse, porque tienen la logística más complicada o por lo que sea.

31
00:04:17,000 --> 00:04:23,000
El tercer argumento es que induce competencia entre escuelas y que esto incrementa la productividad del sistema.

32
00:04:23,000 --> 00:04:34,000
Yo, en estos estudios, fijaros que nunca voy a decir si es bueno o malo dejar escoger, sino que una vez hemos decidido que quieres dejar escoger, ¿cuál es la mejor manera de hacerlo?

33
00:04:34,000 --> 00:04:39,000
Es entender las implicaciones de hacerlo y de cómo lo estamos haciendo.

34
00:04:39,000 --> 00:04:48,000
Pero que, de hecho, los puntos estos, el único sobre el que voy a poder decir algo es sobre el tema de equidad según el sistema a través del cual se deje elegir.

35
00:04:49,000 --> 00:04:53,000
Se habla de elección de escuela, pero claro, las escuelas tienen una capacidad.

36
00:04:53,000 --> 00:04:56,000
¿Qué quiere decir dejar elegir?

37
00:04:56,000 --> 00:05:07,000
Quiere decir que dejas que las opiniones cuenten, pero hasta qué punto pueden contar o no dependerá un poco de la capacidad que tenga la escuela de absorber las demandas que tenga.

38
00:05:08,000 --> 00:05:21,000
Uno de los retos que nos encontramos aquí y que se encuentra en cualquier ciudad del mundo donde se quiera implementar elección de escuela es cómo se resuelven las sobredemandas.

39
00:05:21,000 --> 00:05:33,000
Hay ciertas escuelas que tienen sobredemanda y quieres entender cuál es la mejor manera de decidir quién va a entrar o no, dado que tienes un montón de gente pidiéndote una misma escuela.

40
00:05:34,000 --> 00:05:41,000
En muchas ciudades del mundo la elección es centralizada, como hacemos en España.

41
00:05:41,000 --> 00:05:54,000
Las familias entregan una lista de escuelas, todas las aplicaciones se asignan a su primera opción y si hay sobredemanda se ranquean las solicitudes.

42
00:05:54,000 --> 00:06:15,000
Las solicitudes se ordenan según un orden de prioridades que generalmente es si hay hermanos en el centro, si vives en la zona de la escuela o no y otros elementos socioeconómicos de la familia.

43
00:06:15,000 --> 00:06:27,000
Ordenas a la gente y si hay empates, desempatas con una única lotería y se aceptan a las familias con más prioridad y se rechazan al resto.

44
00:06:27,000 --> 00:06:38,000
La diferencia entre las distintas maneras que tenemos en el mundo de asignar a los niños viene por qué haces con los niños rechazados.

45
00:06:38,000 --> 00:06:53,000
En España y en Boston, esta manera de hacer se llama el Boston Mechanism porque fue identificado en la ciudad de Boston por primera vez, aunque nosotros hace mucho más tiempo que lo implementamos.

46
00:06:53,000 --> 00:07:11,000
Este mecanismo lo que hace es que en cada ronda las asignaciones son definitivas, con lo cual si a ti te han rechazado de una escuela solo tienes opciones en segunda, tercera y cuarta ronda de optar por las escuelas que aún les queden espacios vacíos en esa ronda.

47
00:07:11,000 --> 00:07:29,000
Esto te hace pensar muy bien qué es lo que pones en primera opción, porque si te arriesgas a pedir algo y te rechazan, tus opciones a cualquier escuela en la segunda ronda son mucho inferiores.

48
00:07:30,000 --> 00:07:54,000
Esto genera un juego estratégico que identificaron a Atila, Abdulkadir o Luis Sermets para la ciudad de Boston, miraron el mecanismo y dijeron que aquí estamos pidiendo que los padres nos digan lo que quieran, pero de hecho de la manera que se lo pedimos y haciendo lo que hacemos con sus solicitudes, los padres no van a querer poner algo distinto de lo que realmente quieren.

49
00:07:55,000 --> 00:08:02,000
Nos vamos a perder información de los padres, porque hay padres que no van a poner una escuela por miedo a ser rechazados y a perder opciones en otras escuelas.

50
00:08:03,000 --> 00:08:25,000
Y esto potencialmente puede generar una ineficiencia, y ahí básicamente después de este estudio teórico, el estudio teórico demostraba las propiedades del mecanismo que utilizamos aquí y que utilizaban en Boston y proponían uno nuevo que permitía a las familias decir la verdad sin que eso les perjudicara.

51
00:08:26,000 --> 00:08:50,000
Y este otro mecanismo que se conoce como Gil Shapley, lo que hace es que en cada ronda, si tú te han rechazado de una escuela y vas a segunda ronda, los que están pre-aceptados en la primera ronda solo están pre-aceptados y en segunda ronda si tú pides una escuela y está llena pero tú tienes más prioridad que los que están pre-aceptados, tú entras y el otro sale.

52
00:08:50,000 --> 00:09:03,000
Es muy similar a lo que pasa en la universidad con la nota de selectividad, con la nota de selectividad si tú has pedido una carrera y te rechazan, tú con esa nota sigues luchando para cualquier opción aunque ya hubiese gente que la hubiese pedido en primera ronda.

53
00:09:05,000 --> 00:09:16,000
Total que como había la opción de tener otro mecanismo que permitiera decir la verdad sin que eso perjudicara, dijeron bueno pues esto simplifica mucho el problema para los padres, o sea que vamos a cambiar el mecanismo.

54
00:09:17,000 --> 00:09:30,000
Otra cuestión que les preocupaba del mecanismo de Boston, que es el mecanismo en España, es que el 20% de las familias parecía no entender bien el mecanismo porque se arriesgaban demasiado.

55
00:09:31,000 --> 00:09:45,000
Decían esta gente no puede haber entendido porque lo están dando todo para una opción y si no, o algunos dejan espacios libres después cuando en realidad la primera opción es súper arriesgada, o sea habían cosas que parecían que no estaban entendiendo y esto también.

56
00:09:45,000 --> 00:09:51,000
Decíamos pues si ponemos un mecanismo que te pones la verdad, esto ya no pasará porque podrán poner la verdad y ya está.

57
00:09:52,000 --> 00:10:08,000
Abdulkadir Orlu que es quien provocó el cambio en Boston, después de hablar con padres se dio cuenta de algunas de las propiedades del mecanismo de Boston, que de hecho son buenas,

58
00:10:08,000 --> 00:10:20,000
que básicamente se podría resumir en que si tú tienes que las preferencias son muy parecidas en términos de orden pero en cambio la intensidad difiere,

59
00:10:21,000 --> 00:10:30,000
o sea si tú tienes que una familia quiere mucho más esa escuela que otra y otra más o menos le da igual, si solo pides orden y todo el mundo te dice la verdad,

60
00:10:30,000 --> 00:10:44,000
el que le gusta un poco más te pone lo mismo que el que le gusta mucho más porque tú solo estás pidiendo el orden y el mecanismo este que tenemos aquí solo se va a atrever a pedir la más querida el que realmente la quiere,

61
00:10:45,000 --> 00:10:53,000
el que la quiere más y el otro no se va a arriesgar y va a pedir otra opción, o sea que generas como una autoselección que solo los que realmente quieren una escuela te la piden.

62
00:10:54,000 --> 00:11:06,000
Y esto de nuevo es un ejercicio teórico en que tú ves que esto puede pasar y te quedas con esa sensación de decir, pues igual el mecanismo de Boston tiene sus cosas buenas porque te permite esta autoselección según la intensidad.

63
00:11:07,000 --> 00:11:26,000
Por otro lado con Antonio Miralles que también es quien había escrito un trabajo parecido al anterior, coautor mío, mostramos que si en una ciudad tienes algunas escuelas que son suficientemente malas que la gente quiere evitarlas,

64
00:11:27,000 --> 00:11:38,000
vas a tener que el único equilibrio, o sea lo único que va a acabar haciendo la gente es jugar la estrategia más segura que es pedir tu barrio, esto en el caso que tienes prioridad por barrio.

65
00:11:39,000 --> 00:11:48,000
El motivo es que el riesgo es tan grande, si te sale mal puedes ir a esta escuela mala y el riesgo de esto hace que acabes pidiendo la escuela del barrio que es lo más seguro.

66
00:11:49,000 --> 00:12:06,000
De nuevo es un ejercicio teórico, aquí tenemos un ejercicio teórico que dice un podría ser bueno, aquí otro ejercicio teórico que dice que si hay escuelas malas igual nadie se atreve a aprovechar estas cosas de me gusta más o menos porque la opción si no te sale bien es suficientemente mala.

67
00:12:07,000 --> 00:12:23,000
Aquí tienes dos argumentos que es que no sabes si es bueno o malo y sobre todo el motivo por el cual esto pasa es que al final este mecanismo es un tema de coordinación, si tú puedes entrar a una escuela depende de quién más la está pidiendo,

68
00:12:24,000 --> 00:12:32,000
quién se va a atrever a pedirla o no, esto depende de tantas cosas que es muy difícil a nivel teórico entender qué es lo que va a acabar pasando, hay que mirar datos.

69
00:12:33,000 --> 00:12:50,000
Nuestra primera intención era intentar ver si lo que dijimos en este trabajo teórico tenía una significación en Barcelona o si por lo contrario parecía que la gente estaba realmente explotando la elección.

70
00:12:51,000 --> 00:13:15,000
Si miramos datos de preinscripción de los tres años de los niños de Barcelona y este gráfico igual os suena a los que visteis la otra presentación, aquí están excluidos los hermanos por tanto las proporciones las veréis más bajas que las que tenéis en Madrid pero no es que sean más bajas son iguales pasa que cuando sacas los hermanos, los hermanos casi todos entran en su primera opción.

71
00:13:16,000 --> 00:13:37,000
Los que entran en primera opción son muchísimos, los que entran en segunda y alguna otra escuela de la lista son algunos pero vemos que los que se quedan con ninguna de las que querían en la lista también no está mal, casi el mismo número de gente que entra en segunda y tercera se quedan sin,

72
00:13:37,000 --> 00:13:47,000
o sea que si estás pensando me arriesgo o no y ves estos datos dices bueno pues si me arriesgo puede ser que acabe en ninguna de las que he puesto, o sea que no está mal el riesgo.

73
00:13:48,000 --> 00:13:58,000
Pasa que cuando ves estos datos ves que casi mucha gente pide la escuela del barrio y si hablas con cualquier persona te dirá bueno no es que la gente quiere la escuela del barrio,

74
00:13:58,000 --> 00:14:14,000
estos datos que me estás enseñando solo me están diciendo que la gente pide la escuela del barrio que es lo que quiere y que todo el mundo está muy contento, o sea que lo que yo estaba intentando decir que la gente igual deja de poner lo que quiere y pone lo del barrio porque es más seguro, esto aquí no queda demostrado.

75
00:14:14,000 --> 00:14:34,000
Y no queda demostrado porque no sabemos las preferencias, solo vemos lo que nos dicen y no podemos distinguir si lo que nos están poniendo es el resultado de lo que quieren directamente sin pensar si eso tiene un riesgo o no o si el resultado de que están jugando una estrategia segura.

76
00:14:35,000 --> 00:14:47,000
Entonces hubo un cambio en el 2007 que nos permite ver si la gente está pidiendo barrio porque le gusta esa escuela o si es por los puntos que les da la escuela del barrio.

77
00:14:48,000 --> 00:15:09,000
Entonces esto lo hacemos aprovechando un cambio que hubo en 2007, antes del 2007 la ciudad estaba dividida en distritos, los mismos distritos que se hacían servir para la educación y para salud y para otras cuestiones, era el mismo que se utilizaba para las escuelas y todos los que vivían en un cierto distrito tenían prioridad por todas las escuelas del distrito.

78
00:15:10,000 --> 00:15:27,000
Esto si uno lo piensa, quería decir que si tú vives en el borde de uno de los distritos igual tienes escuelas que están muy cerca pero como están en el otro distrito ya no tienes prioridad por ellas, de la misma manera el distrito es muy grande por tanto tienes escuelas que están muy lejos, tienes prioridad por ellas pero están muy lejos.

79
00:15:27,000 --> 00:15:45,000
O sea que el criterio de distancia no acaba de ser tal y eso es lo que los llevó en el 2007 a cambiar al criterio y a decir lo que vamos a hacer es asegurarnos que todas las familias tengan tres escuelas públicas y tres concertadas cerca en prioridad alta de barrio.

80
00:15:45,000 --> 00:15:56,000
O sea que en lugar de tener distritos y zonas lo que acaban haciendo es que cada familia tiene un círculo que incluye las tres escuelas públicas y concertadas más próximas.

81
00:15:56,000 --> 00:16:14,000
Esto a nosotros nos va muy bien porque nos da una variación que para las familias es totalmente exógena de cuáles son las escuelas por las que tienes prioridad y para que os hagáis una idea la familia que antes vivía aquí, el cuadrado verde es el distrito anterior.

82
00:16:14,000 --> 00:16:28,000
La familia que vivía aquí tenía prioridad por todas las escuelas de los triangulitos verdes y en cambio no tenía prioridad por estas escuelas que estaban en el otro distrito, no tenía prioridad por estas.

83
00:16:29,000 --> 00:16:35,000
O sea que tienes unas siete escuelas que están lejos por las que sí tengo prioridad y otras escuelas que están muy cerca por las que no tengo prioridad.

84
00:16:35,000 --> 00:16:40,000
En cambio en 2007 estas dejan de tener prioridad y estas pasan a tener prioridad.

85
00:16:42,000 --> 00:17:01,000
El primer análisis que hicimos, súper sencillito, era solo intentar ver hasta qué punto la primera opción, nos fijamos solo en la primera opción y para cada familia miramos la escuela que han pedido dentro de este mapa en qué categorización, qué nombre le ponemos.

86
00:17:01,000 --> 00:17:09,000
Si es una escuela que antes de 2007 era del barrio y después de 2007 no, le llamamos una yes no.

87
00:17:14,000 --> 00:17:17,000
Si es una escuela que siempre has tenido en el barrio antes y después le llamamos yes yes.

88
00:17:18,000 --> 00:17:22,000
Si es una escuela que antes no tenías y que después sí, le llamamos no yes.

89
00:17:23,000 --> 00:17:37,000
Si la gente pidiera lo que le va bien y donde se coordina con sus familias y tal y cual, a lo largo del tiempo siempre vas a estar pidiendo una yes no.

90
00:17:39,000 --> 00:17:47,000
O sea que la proporción de gente que está pidiendo cada tipo de escuela a lo largo del tiempo no tendría que cambiar.

91
00:17:48,000 --> 00:18:01,000
Sin embargo, si la gente está respondiendo mucho al sistema de puntos, lo que deberíamos ver es que antes de 2007 la gente pedía aquí y después de 2007 ya no.

92
00:18:03,000 --> 00:18:06,000
Y que estas no las pedían y ahora sí.

93
00:18:07,000 --> 00:18:10,000
Superresumido, estos son los datos.

94
00:18:11,000 --> 00:18:13,000
Un 20% de las familias pedían estas escuelas.

95
00:18:14,000 --> 00:18:15,000
Esto nos da dos datos.

96
00:18:16,000 --> 00:18:21,000
Una es que estas escuelas por definición están más lejos porque tienen seis escuelas que están más cerca.

97
00:18:22,000 --> 00:18:27,000
Las yes no, no están incluidas en el círculo y por tanto están relativamente lejos.

98
00:18:28,000 --> 00:18:35,000
Por tanto aquí estás pidiendo escuelas que están relativamente lejos, un 20% de las familias está aprovechando esta oportunidad de pedir escuelas que están más lejos.

99
00:18:36,000 --> 00:18:38,000
O sea que la distancia no lo es todo lo que es importante.

100
00:18:39,000 --> 00:18:43,000
Y esta proporción baja a la mitad después del cambio de política.

101
00:18:46,000 --> 00:18:56,000
De la misma manera, las escuelas que están supercerca, antes la gente, solo un 9% de las familias las aprovechaba y esto pasa al 17% después.

102
00:18:57,000 --> 00:19:01,000
O sea que parece que el sistema de puntos tiene un gran impacto en lo que la gente pide.

103
00:19:04,000 --> 00:19:09,000
Por tanto el tono de este paper era más bien, ostras pues parece que elegimos poco.

104
00:19:10,000 --> 00:19:17,000
Porque básicamente poniendo puntos tú puedes diseñar dónde te va a pedir escuela la gente.

105
00:19:17,000 --> 00:19:31,000
Otra cosa que aprendimos con este estudio era que había familias que parecían irracionales, o sea cogemos el mismo criterio que cogían para el análisis de la ciudad de Boston.

106
00:19:32,000 --> 00:19:37,000
Y vemos que efectivamente parece que hay el 20% de las familias que no está entendiendo muy bien porque toman riesgos muy grandes.

107
00:19:38,000 --> 00:19:43,000
Pero lo que vemos nosotros es que algunas efectivamente no han entendido, no es que no hayan entendido sino que se arriesgan.

108
00:19:44,000 --> 00:19:47,000
Y si no acaban en su escuela de barrio porque vienen de un barrio muy malo.

109
00:19:48,000 --> 00:19:53,000
O sea que no es que se hayan arriesgado demasiado sino que es que si no entran en ninguna de las 10 esa es la de su barrio.

110
00:19:54,000 --> 00:19:56,000
Que ya era muy mala, no la habían puesto pero acaban en su barrio.

111
00:19:57,000 --> 00:20:00,000
Estas son familias que ya lo tenían complicado para salir.

112
00:20:01,000 --> 00:20:08,000
Pero luego hay otras que vemos que una fracción, o sea si en Barcelona un 4% de las escuelas son privadas.

113
00:20:08,000 --> 00:20:15,000
De los que están tomando riesgos el 14%, de los que toman riesgo y no les sale bien el 14% se van a la privada.

114
00:20:16,000 --> 00:20:22,000
O sea tenemos una sobre representación de gente que tiene la opción de irse a la privada si no le sale bien lo que está pidiendo.

115
00:20:23,000 --> 00:20:30,000
Que esto luego a nivel teórico también lo hemos analizado y efectivamente si tú vas a jugar este juego con una opción que otros no tienen,

116
00:20:31,000 --> 00:20:36,000
que es la privada, que tú te la puedes permitir y otros no, vas a jugar mucho más agresivamente en el juego.

117
00:20:36,000 --> 00:20:39,000
Y acabas obteniendo las mejores escuelas.

118
00:20:40,000 --> 00:20:44,000
Porque eres el que te atreves a pedir las escuelas más buenas.

119
00:20:45,000 --> 00:20:50,000
O sea que aquí es un mecanismo como mira que cuando uno tiene más dinero se puede pagar la privada vale,

120
00:20:51,000 --> 00:20:54,000
pero que tener el dinero para irse a la privada te permita acceder a las mejores públicas,

121
00:20:55,000 --> 00:21:02,000
yo no sé si es dentro de las cosas que uno tiene en la cabeza como deseables o no.

122
00:21:03,000 --> 00:21:10,000
Es un mecanismo en todo caso nuevo que no se había identificado y que es importante tener en cuenta.

123
00:21:11,000 --> 00:21:20,000
Vale entonces, mecanismos alternativos tenemos que el Shapley que es el que os he contado antes,

124
00:21:21,000 --> 00:21:26,000
que es que los puntos te sirven en cualquiera de las rondas, te echan de la primera, tú vas a la segunda,

125
00:21:26,000 --> 00:21:31,000
te has arriesgado a ir fuera del barrio, no entras, la segunda es la de tu barrio,

126
00:21:32,000 --> 00:21:36,000
si tú tienes más puntos que la que le habían pedido en primera opción entras tú y otro es rechazado.

127
00:21:37,000 --> 00:21:42,000
Que esto lo hace un algoritmo, nadie sabe quién ha sido pre-aceptado y rechazado por quién,

128
00:21:43,000 --> 00:21:47,000
no hay conflicto, hay gente que me dice hombre pero cómo lo vas a echar después de decirle que no,

129
00:21:48,000 --> 00:21:50,000
el algoritmo te lo hace para ti, no hay problema.

130
00:21:51,000 --> 00:21:59,000
Y aquí siempre es óptimo decir la verdad, con Antonio Miralles tenemos un trabajo teórico

131
00:22:00,000 --> 00:22:04,000
que forma parte también del mismo de antes en el que analizamos el método de Boston,

132
00:22:05,000 --> 00:22:13,000
en que vemos que con Gil Shapley este mecanismo nuevo que todas las ciudades que se han planteado el cambio han implementado,

133
00:22:14,000 --> 00:22:18,000
tienen la siguiente propiedad y es que si hay una escuela no hace falta que sea muy mala,

134
00:22:19,000 --> 00:22:23,000
solo que todos estamos de acuerdo que es un poco peor, si hay un grupo de escuelas

135
00:22:24,000 --> 00:22:27,000
que todos tendríamos debajo del ranking si nos hicieran poner todas las escuelas de Madrid,

136
00:22:28,000 --> 00:22:35,000
si eso se cumple y si tenemos prioridades por barrio lo que acaba pasando es que todo el mundo acabará en su barrio,

137
00:22:36,000 --> 00:22:46,000
mucho más que con Boston, aunque la gente te puede poner la verdad, el mecanismo funciona de tal manera

138
00:22:47,000 --> 00:22:49,000
que la gente aunque te ha puesto la verdad y te ha dicho que se quiere ir a no sé dónde,

139
00:22:50,000 --> 00:22:55,000
tú lo acabas asignando en el barrio, solo por el hecho que hay unas escuelas que son peores que el resto.

140
00:22:56,000 --> 00:23:07,000
Os cuento la intuición porque el resultado es bastante radical, imaginaros la siguiente situación,

141
00:23:08,000 --> 00:23:15,000
imaginaros que tenemos dos barrios buenos con dos escuelas públicas buenas y un barrio malo con una escuela pública mala,

142
00:23:15,000 --> 00:23:22,000
los niños de las familias del barrio malo quieren irse a cualquiera de las otras dos,

143
00:23:23,000 --> 00:23:30,000
pero de los barrios buenos imaginaros que él quiere mi escuela porque enfatizan las artes

144
00:23:31,000 --> 00:23:35,000
y yo quiero la suya, la de su barrio porque enfatizan las matemáticas,

145
00:23:36,000 --> 00:23:40,000
yo en mi lista pondré que quiero la suya, después la mía y después la mala,

146
00:23:40,000 --> 00:23:43,000
él pondrá que quiere la mía, después la suya y la mala,

147
00:23:44,000 --> 00:23:49,000
y los otros del barrio malo pedirán cualquiera de las dos, primero y segundo,

148
00:23:50,000 --> 00:23:54,000
aquí lo lógico sería que nosotros pudiésemos intercambiar,

149
00:23:55,000 --> 00:23:59,000
él le gusta la mía y yo la suya, pero qué pasa, para él entrar a la mía,

150
00:24:00,000 --> 00:24:03,000
él no tiene puntos, él tiene puntos para su barrio pero no para el niño,

151
00:24:04,000 --> 00:24:08,000
por tanto para entrar a mi escuela tendrá que ir a la lotería,

152
00:24:09,000 --> 00:24:13,000
contra los del barrio malo también que también están pidiendo la mía,

153
00:24:14,000 --> 00:24:18,000
ahí no hay otros puntos de desempate, vamos a la lotería,

154
00:24:19,000 --> 00:24:23,000
es probable que consiga entrar si consigue un número más alto que cualquiera de las otras familias

155
00:24:24,000 --> 00:24:27,000
que está pidiendo mi escuela, pero la probabilidad es pequeña,

156
00:24:28,000 --> 00:24:32,000
pero no solo eso tiene que ser verdad sino que yo también tengo que conseguir entrar a la suya,

157
00:24:33,000 --> 00:24:38,000
porque si yo no entro a la suya yo voy a pedir mi sitio otra vez de mi escuela y lo voy a echar a él,

158
00:24:44,000 --> 00:24:48,000
entonces tiene que ser que yo gane la lotería contra los otros

159
00:24:49,000 --> 00:24:51,000
y que él gane la lotería también contra los otros,

160
00:24:52,000 --> 00:24:55,000
y si una de las dos loterías no sale bien se fastidió el invento,

161
00:24:56,000 --> 00:25:02,000
entonces el resultado es un poco radical si tienes mucha gente que está en el barrio malo

162
00:25:03,000 --> 00:25:05,000
la probabilidad de que haya intercambio es nulo,

163
00:25:06,000 --> 00:25:09,000
si tienes poca gente pues empieza a haber algo de probabilidad,

164
00:25:10,000 --> 00:25:14,000
pero en todo caso como es la probabilidad de que él pueda y yo pueda esto se va muy rápido a cero,

165
00:25:18,000 --> 00:25:23,000
en realidad aunque el mecanismo es muy bueno porque te permite poner la verdad,

166
00:25:24,000 --> 00:25:27,000
de hecho lo que se hace con esa lista verdadera acaba siendo poco útil

167
00:25:28,000 --> 00:25:31,000
porque acabas asignando a la gente en el barrio, esto es todo teoría,

168
00:25:32,000 --> 00:25:35,000
o sea que si os hubiera contado esto hace un tiempo me hubierais dicho muy bien

169
00:25:36,000 --> 00:25:37,000
cómo te lo pasas ahí con tus modelitos y tal,

170
00:25:38,000 --> 00:25:44,000
pero ahora hemos ido a ver datos, a ver que es si esto realmente ocurriría en Barcelona

171
00:25:45,000 --> 00:25:48,000
y dices pero esto cómo se puede hacer, perdón os cuento el tercer mecanismo,

172
00:25:49,000 --> 00:25:53,000
el tercer mecanismo que ha planteado la literatura y que no se ha utilizado una sola vez

173
00:25:54,000 --> 00:25:57,000
y que ya lo han sacado por motivos que si queréis después discutimos,

174
00:25:58,000 --> 00:26:00,000
pero que no tiene que ver con sus propiedades es el top theory in cycles

175
00:26:01,000 --> 00:26:07,000
que lo que hace es pide a las familias la lista y luego les asignas aleatoriamente a una escuela del barrio

176
00:26:08,000 --> 00:26:15,000
y con la lista generada intentas hacer ciclos de intercambio que todo el mundo prefiera,

177
00:26:15,000 --> 00:26:19,000
o sea tú estás en tu escuela del barrio y te pido tú que escuela quieres,

178
00:26:20,000 --> 00:26:22,000
no yo quiero la de ella y tú que escuela quieres,

179
00:26:23,000 --> 00:26:26,000
no yo quiero la de él y tú la mía y yo la tuya, pues mira perfecto,

180
00:26:27,000 --> 00:26:29,000
o sea es buscar ciclos y diréis no hay, no hay un montón,

181
00:26:30,000 --> 00:26:35,000
sí hay un montón y el mecanismo y el algoritmo te resuelve todos estos ciclos

182
00:26:36,000 --> 00:26:43,000
con lo cual en realidad siempre lo que haces es mejorar la situación inicial de asignación a barrio

183
00:26:43,000 --> 00:26:45,000
y conseguir una asignación eficiente,

184
00:26:46,000 --> 00:26:49,000
eficiente en el sentido que no hay otra asignación que no perjudique a nadie,

185
00:26:50,000 --> 00:26:52,000
o sea que beneficie a alguien sin perjudicar a nadie,

186
00:26:53,000 --> 00:27:00,000
entonces este mecanismo también permite a las familias decir la verdad sin ser perjudicadas por ello.

187
00:27:01,000 --> 00:27:06,000
Entonces resumen de la teoría y tal,

188
00:27:07,000 --> 00:27:14,000
Boston bueno porque te permite capturar parte de la intensidad con la que la gente quiere las cosas,

189
00:27:15,000 --> 00:27:19,000
pero bueno también está el efecto de la privada que se puede interpretar como intensidad pero en realidad no es intensidad

190
00:27:20,000 --> 00:27:22,000
sino que tienes una opción segura al lado.

191
00:27:23,000 --> 00:27:26,000
Por otro lado si la gente tiene miedo a pasar a una escuela muy mala

192
00:27:27,000 --> 00:27:31,000
igual acaban pidiendo lo del barrio y pasan de la intensidad de lo demás.

193
00:27:32,000 --> 00:27:34,000
Y el SAP te permite decir la verdad,

194
00:27:35,000 --> 00:27:38,000
pero parece que puedes sobre asignar a las familias a la escuela de barrio

195
00:27:39,000 --> 00:27:42,000
si existen algunas escuelas que todos estamos de acuerdo que son peores.

196
00:27:43,000 --> 00:27:48,000
Y luego tenemos el tercer mecanismo que todo es bonito en términos teóricos,

197
00:27:49,000 --> 00:27:52,000
en el sentido que es eficiente y lo único que a la gente le molesta

198
00:27:53,000 --> 00:27:58,000
es que cuando haces los ciclos de intercambios no te importan los puntos que tiene la gente cuando haces los cambios,

199
00:27:58,000 --> 00:28:02,000
o sea que puedes acabar intercambiando a alguien de barrio por fuera de barrio.

200
00:28:03,000 --> 00:28:08,000
A mi no me parece que eso sea un inconveniente, si los dos quieren intercambiar te intercambian.

201
00:28:09,000 --> 00:28:15,000
Total que al final qué mecanismo ponemos pues teóricamente yo no me atrevería a decir cuál tenemos que poner,

202
00:28:16,000 --> 00:28:19,000
la teoría no nos dice nada y hay que empezar a mirar la teoría.

203
00:28:20,000 --> 00:28:29,000
Entonces lo que queremos hacer básicamente es simular qué pasaría con los otros mecanismos.

204
00:28:30,000 --> 00:28:33,000
Y dices ya pero cómo haces esto porque no me cogerás las listas del Boston,

205
00:28:34,000 --> 00:28:39,000
no me cogerás las listas que te entregan los padres porque eso ya sabemos que no son las preferencias,

206
00:28:40,000 --> 00:28:45,000
cómo saber las preferencias de los padres para hacer la simulación de lo que pasaría en el otro mecanismo.

207
00:28:46,000 --> 00:28:49,000
Pues vamos a estimarlas, ¿qué quiere decir estimarlas en este contexto?

208
00:28:50,000 --> 00:28:55,000
Vamos a decir cuáles son las preferencias que pueden haber dado lugar al comportamiento que observamos.

209
00:28:57,000 --> 00:29:04,000
O sea que tú coges una especificación, imaginaros que yo simulo básicamente un orden de preferencias para una persona determinada

210
00:29:05,000 --> 00:29:14,000
y miro lo que acaba haciendo, digo si esta persona es racional y está reaccionando óptimamente a lo que los demás están haciendo,

211
00:29:15,000 --> 00:29:21,000
¿sí? ¿sacaría esta lista? Si la respuesta es que sí, digo estas preferencias me gustan,

212
00:29:22,000 --> 00:29:27,000
si la respuesta es no, sería muy irracional hacer lo que está haciendo, elimino esta lista y cojo otra.

213
00:29:28,000 --> 00:29:34,000
Y este es el ordenador que te va buscando las preferencias que mejor aproximan lo que la gente está haciendo como lista.

214
00:29:35,000 --> 00:29:40,000
O sea que coges unas preferencias, miras dado lo que están haciendo los demás y dadas mis preferencias con intensidades y todo,

215
00:29:40,000 --> 00:29:46,000
¿qué es lo que yo querría hacer? Y busco los parámetros aquí que mejor aproximan lo que la gente está haciendo.

216
00:29:47,000 --> 00:29:55,000
Y esto me da una estimación y me diríais magia potagia, pero ya veréis que lo que hacemos es estimar las preferencias con los datos de antes del 2006

217
00:29:56,000 --> 00:30:00,000
y ver si con esas preferencias podemos simular lo que pasa en el 2007 con el cambio de política.

218
00:30:01,000 --> 00:30:06,000
Y esto veréis que lo podemos aproximar bien y por tanto nos da seguridad de lo que estamos haciendo, no es magia potagia.

219
00:30:07,000 --> 00:30:15,000
Pero, reto importantísimo sin el cual esto no hubiese pasado, necesitábamos un montón de datos, ¿vale?

220
00:30:16,000 --> 00:30:23,000
Porque ¿qué necesitábamos hacer? Necesitábamos las listas de los padres seguro, pero después teníamos que saber las diferentes escuelas,

221
00:30:24,000 --> 00:30:32,000
propiedades de esas escuelas, algún dato sobre las escuelas, pruebas externas, que en Madrid nos parece trivial, en Cataluña no las publican.

222
00:30:33,000 --> 00:30:41,000
Por tanto, esto fue un tema de juntar datos de escuelas, o sea que juntamos las solicitudes de los padres,

223
00:30:42,000 --> 00:30:50,000
las juntamos con el padrón para obtener datos de educación de los padres, lo juntamos con pruebas externas del consejo de evaluación,

224
00:30:51,000 --> 00:31:00,000
las juntamos con un documento del INE, con una encuesta del INE que pedía a los padres lo que pagan en cada escuela,

225
00:31:00,000 --> 00:31:06,000
para hacernos una idea de cada escuela que vale, porque en la elección es importante saber qué es lo que te va a cobrar la escuela cuando quieras ir.

226
00:31:07,000 --> 00:31:15,000
Te dirán, no, no cobran nada, no te cobran, si no quieres hacer español en tercera hora, pues no pagues los 200 euros,

227
00:31:16,000 --> 00:31:21,000
pero si quieres que en tercera hora tu hijo pueda hacerlo, este tipo de cosas, tenemos datos sobre lo que cobran las escuelas,

228
00:31:22,000 --> 00:31:30,000
juntamos todos estos datos y podemos hacer la estimación que os menciono, pero el primer reto que fue súper importante y que pudimos hacer,

229
00:31:31,000 --> 00:31:36,000
y que es lo que ha hecho que ahora tengamos la base de datos más completa de school choice en el mundo básicamente,

230
00:31:37,000 --> 00:31:45,000
desarrollamos y estimamos el modelo que os contaba, que nos permite hacer dos cosas,

231
00:31:46,000 --> 00:31:54,000
recuperar las preferencias de las familias y ver qué proporción de gente no está siendo estratégica,

232
00:31:55,000 --> 00:32:07,000
qué gente no hay manera de racionalizar lo que están haciendo, y lo que hacemos es con los 2007 replicamos el cambio de política

233
00:32:07,000 --> 00:32:12,000
y veréis que yo creo que lo conseguimos, y después una vez que tienes las preferencias,

234
00:32:13,000 --> 00:32:19,000
ahí es muy fácil simular lo que pasaría con el otro mecanismo, con los otros dos, porque como decimos que la gente solo va a poner el orden verdadero,

235
00:32:20,000 --> 00:32:24,000
solo coges el orden verdadero, simulas el algoritmo y ya te sale.

236
00:32:25,000 --> 00:32:30,000
Dime, dime, no me habéis hecho ninguna pregunta, estaré encantada.

237
00:32:31,000 --> 00:32:34,000
La palabra contrafactual que no…

238
00:32:35,000 --> 00:32:45,000
La busqué y existe, y es un hipotético que no se ha dado, es considerar un hipotético de cambio de política,

239
00:32:46,000 --> 00:32:49,000
no ha ocurrido el cambio pero tú basándote en lo que conoces sobre ahora,

240
00:32:49,000 --> 00:32:55,000
haces una hipótesis sobre lo que pasaría si cambiaras la política,

241
00:32:56,000 --> 00:33:00,000
que esto es lo que se dice que los economistas es el motivo de nuestra existencia,

242
00:33:01,000 --> 00:33:05,000
hacer counterfactual, que se llama en inglés, y busqué la palabra y me ponía contrafactual,

243
00:33:06,000 --> 00:33:11,000
pero yo no lo he utilizado jamás en el castellano, pero es una palabra bonita para policy,

244
00:33:12,000 --> 00:33:16,000
porque el contrafactual te permite ver qué es lo que pasaría si lo hicieras de otra manera,

245
00:33:17,000 --> 00:33:26,000
que es para policy muy importante, pero cualquier pregunta, yo de hecho si me hacéis preguntas me sentiré más…

246
00:33:27,000 --> 00:33:31,000
Habría pasado si hubieran matado…

247
00:33:32,000 --> 00:33:39,000
Exacto, es un ejemplo más radical que el mío, pero…

248
00:33:40,000 --> 00:33:52,000
Intentar razonar de una forma bien articulada lo que hubiese pasado de otra manera, si se hubieran dado otros hechos.

249
00:33:53,000 --> 00:34:01,000
Sistema de puntos en Barcelona, hermanos en el centro 40, vivir en el barrio de la escuela 30,

250
00:34:02,000 --> 00:34:05,000
y otras características socioeconómicas te dan 10 o 15 puntos,

251
00:34:06,000 --> 00:34:10,000
o sea que si tienes un cliente, familia numerosa y eres monoparental y eres muy pobre,

252
00:34:11,000 --> 00:34:16,000
puedes sumar los mismos puntos que barrio, pero si no, no, o sea que el barrio es súper importante.

253
00:34:17,000 --> 00:34:20,000
Los empates se resuelven mediante una lotería.

254
00:34:23,000 --> 00:34:29,000
¿Cómo diseñan las familias la solicitud? Pues las familias no estratégicas ponen tal cual lo que quieren y ya está.

255
00:34:30,000 --> 00:34:36,000
Las familias estratégicas tienen en cuenta lo que los demás están haciendo, o sea que lo que asumimos es que ven las solicitudes

256
00:34:37,000 --> 00:34:41,000
y dicen no, pero si no las ven realmente puedes ir al cole y decir cuántas solicitudes tenéis,

257
00:34:42,000 --> 00:34:45,000
y hacerte una idea de la solicitud, o mirar el año anterior, es bastante estable.

258
00:34:46,000 --> 00:34:53,000
Las familias estratégicas tienen en cuenta estas probabilidades y solo van a intentar maximizar el valor esperado

259
00:34:54,000 --> 00:34:57,000
de su decisión, o sea que van a ser.

260
00:34:58,000 --> 00:35:04,000
Entonces datos que tenemos son de cada escuela del sistema público, que son tanto públicas públicas como concertadas,

261
00:35:05,000 --> 00:35:12,000
la dirección, la nota media de las aprobaciones externas, la capacidad de la escuela y los datos de matrícula,

262
00:35:12,000 --> 00:35:14,000
quién se ha matriculado.

263
00:35:15,000 --> 00:35:24,000
De las solicitantes tenemos el universo de familias de 2006 y 2007, que tienen tres años, con niños que eran tres años en esos años,

264
00:35:25,000 --> 00:35:33,000
y de estos observamos la lista solicitada, la asignación, la matrícula, que estos son ficheros separados que hubo que juntar,

265
00:35:34,000 --> 00:35:41,000
la dirección de las familias, educación de los padres y situación familiar y la escuela donde se encuentran los hermanos mayores.

266
00:35:42,000 --> 00:35:48,000
La dirección de las familias yo nunca la he visto, esto fue el Instituto de Estadística que nos juntó,

267
00:35:49,000 --> 00:35:55,000
la dirección de las familias ha sido súper importante para yo poder saber cuántos puntos tiene cada uno para todas las escuelas de la ciudad,

268
00:35:56,000 --> 00:36:04,000
porque yo lo que estoy intentando ahora es ver que la lista que yo he puesto, ahora yo me estoy poniendo en la piel de una familia que está eligiendo

269
00:36:04,000 --> 00:36:12,000
y yo estoy diciendo que me estoy metiendo en su cabeza y estoy diciendo, este tío podría haber elegido cualquiera de las escuelas de Barcelona

270
00:36:13,000 --> 00:36:20,000
y ha elegido elegir esta y esta y esta porque son óptimas, por tanto necesito entender cuál es el valor de la persona para ir a cualquiera de las otras escuelas

271
00:36:21,000 --> 00:36:24,000
y entre ellos necesito saber los puntos que tiene para cada escuela también.

272
00:36:25,000 --> 00:36:32,000
Para hacer esto hay que codificar tanto las escuelas y los mapas escolares como los padres para saber a quién le tocaba qué.

273
00:36:32,000 --> 00:36:40,000
Las direcciones de las familias las utilizamos para esto, para vincular a cada familia las escuelas que le tocan en cada momento,

274
00:36:41,000 --> 00:36:48,000
pero los datos estos yo nunca me los quedo, no sufráis los que os preocupáis por protección de datos.

275
00:36:49,000 --> 00:36:58,000
También cabe decir que todo esto ha pasado, todos los comités de Europa, de todo, la ley española y la ley europea, todo.

276
00:36:58,000 --> 00:37:06,000
Esto se podría hacer aquí también, si hay la voluntad, fundamental.

277
00:37:07,000 --> 00:37:16,000
Después sabemos dónde están los hermanos mayores, porque solo sabemos dónde están los hermanos si piden la escuela de los hermanos,

278
00:37:17,000 --> 00:37:21,000
pero también era importante ver si la gente cambia respecto a esto, que no hay mucho juego ahí.

279
00:37:22,000 --> 00:37:27,000
Y luego las probabilidades de entrar en cada escuela las sacamos de lo que la gente está pidiendo,

280
00:37:28,000 --> 00:37:33,000
básicamente tomamos el problema individual y vemos que la gente está reaccionando a lo que los demás están pidiendo

281
00:37:34,000 --> 00:37:37,000
y que por tanto infieren las probabilidades de lo que los demás están haciendo.

282
00:37:38,000 --> 00:37:47,000
Cuando tienes un centro y no sabes qué van a pedir los demás padres, a lo mejor sabes algo, pero no tienes una información muy clara.

283
00:37:48,000 --> 00:37:57,000
Esa es la parte irracional, que nos pasamos de racional, lo que pasa es que si no asumes eso es muy difícil saber qué es lo que la gente sabe.

284
00:37:58,000 --> 00:38:02,000
La gente sabe si está muy demandada o no.

285
00:38:03,000 --> 00:38:15,000
Saber el número exacto igual no, y en todo caso si tu decisión tuviese que cambiar porque lo que tenías en la cabeza es distinto de la realidad,

286
00:38:16,000 --> 00:38:20,000
tú puedes llamar a la escuela el mismo día de que se acaba la inscripción y cambiar tu inscripción.

287
00:38:21,000 --> 00:38:23,000
Puedes decir cuánta gente está solicitada a la escuela, no sé cuántos.

288
00:38:23,000 --> 00:38:25,000
Retiro a la mía y le voy a la otra.

289
00:38:26,000 --> 00:38:36,000
Y el sistema no explota en el último día, te hace pensar que seguramente la gente ya está respondiendo optimadamente a lo que los demás…

290
00:38:37,000 --> 00:38:42,000
Lo que es lo suponiendo que es racional, en el curso pasado.

291
00:38:45,000 --> 00:38:47,000
Pero tampoco acaba siendo.

292
00:38:48,000 --> 00:38:53,000
Si tú coges escuelitas individuales hay un poco de ciclo, escuelas que están superdemandadas y luego todo el mundo dice

293
00:38:54,000 --> 00:38:56,000
no, esta no es tan buena y encima es superdemandada, pues me voy a otra.

294
00:38:57,000 --> 00:38:59,000
Y hay como pequeños ciclos.

295
00:39:00,000 --> 00:39:08,000
Y si fuera un buen proxy, y es realmente un buen proxy, entonces ya da igual si coges el del año anterior o de este año porque es un buen proxy.

296
00:39:09,000 --> 00:39:11,000
¿Sabes lo que te quiero decir?

297
00:39:12,000 --> 00:39:30,000
Para contaros un poquito, hicimos la estimación con el 2006 y intentamos ver si en el 2006 hubiésemos sido capaces de inferir el contrafactual de que se cambiaron las zonas.

298
00:39:31,000 --> 00:39:36,000
Y esto es lo que el modelo nos hubiese dicho, que el modelo hubiese pasado de un 22% a un 15%,

299
00:39:37,000 --> 00:39:44,000
o sea que la gente que te pedía el cuadrado verde hubiese pasado de un 22% a un 15%, que es parecido a lo que pasaron los datos.

300
00:39:45,000 --> 00:39:57,000
Y que los de las escuelas, los de circuito verde que no tenías antes de ahora sí, también podemos predecir bastante bien el cambio que habría en las demandas de esas escuelas.

301
00:39:58,000 --> 00:40:05,000
Bueno, entonces nos creemos que tengo una buena estimación de las preferencias, ¿sí? Yo debería acelerar, ¿no?

302
00:40:06,000 --> 00:40:15,000
Vale, entonces lo que les digo es, cogemos estas preferencias, parece que con este test hacemos más test, pero lo que es más obvio de entender para todo el mundo es este.

303
00:40:16,000 --> 00:40:34,000
Cogemos las preferencias que ya hemos podido identificar para cada alumno y simulamos lo que habría pasado si me entregaran la lista ordenada de sus escuelas y aplicáramos el GILSHAPLY y el TTC.

304
00:40:35,000 --> 00:40:47,000
¿Vale? Primeros resultados, si cambiáramos del Boston, es decir, del mecanismo que ya tenemos ahora y que tenéis vosotros pero sin prioridades de barrio,

305
00:40:48,000 --> 00:40:57,000
si lo cambiáramos a GILSHAPLY tendríamos que un 8-9% de la población ganaría, pero casi un 30% pierde.

306
00:40:58,000 --> 00:41:03,000
¿Vale? O sea que, de hecho, si quieres hacer contenta a la gente no es muy buen cambio.

307
00:41:04,000 --> 00:41:05,000
¿Sí?

308
00:41:06,000 --> 00:41:13,000
Yo, perdona. El Boston, yo he entendido bien los dos modelos. El Boston supone…

309
00:41:15,000 --> 00:41:16,000
Ese de Madrid.

310
00:41:17,000 --> 00:41:22,000
…que tengo la solicitud en el centro, ese de Madrid. Resuelve el centro en primera acción y luego paso a…

311
00:41:23,000 --> 00:41:24,000
A segunda.

312
00:41:24,000 --> 00:41:37,000
El GS supone que hay una especie de comisión central que coge todas las solicitudes de todos y dice, a ver, la primera solicitud que tiene más puntos, esta tiene 50 puntos,

313
00:41:38,000 --> 00:41:46,000
pide una cosa, como no hay otra solicitud que tenga 50 puntos, le doy lo que pide. O sea, es una resolución centralizada.

314
00:41:47,000 --> 00:41:55,000
Lo que pasa en Madrid y el GILSHAPLY, las dos se pueden hacer como un algoritmo. O sea, que tienes que pensar en un algoritmo y qué es lo que está haciendo el algoritmo.

315
00:41:56,000 --> 00:42:01,000
Aquí en Madrid lo que acabas haciendo es, pones a todo el mundo en su primera opción. Y los que asignas, un segundo.

316
00:42:02,000 --> 00:42:03,000
En la segunda ronda.

317
00:42:04,000 --> 00:42:05,000
En la segunda ronda.

318
00:42:06,000 --> 00:42:17,000
La primera es idéntica. Ahora, cuando te devuelven las de segunda opción, imagínate que las escuelas, en lugar de mandar los que no han conseguido entrar en la primera opción,

319
00:42:18,000 --> 00:42:19,000
que en Madrid, ¿dónde los mandan?

320
00:42:20,000 --> 00:42:22,000
A una comisión que ya resuelve todas las solicitudes.

321
00:42:23,000 --> 00:42:30,000
Pues imagínate que en lugar de ir a una comisión se van a la escuela que han puesto en segunda opción cada uno. O sea, que cada uno le asignarías a la que ha puesto en segunda opción.

322
00:42:31,000 --> 00:42:41,000
Entonces, las escuelas reciben las solicitudes en segunda opción, y si hay gente que tiene más puntos que los que ya estaban pre-aceptados, los admiten y rechazan al otro.

323
00:42:42,000 --> 00:42:44,000
Pero eso no lo puede hacer cada escuela, tiene que ser una comisión.

324
00:42:45,000 --> 00:42:49,000
Pero que la diferencia no es tanto si es centralizado o no, sino lo que haces.

325
00:42:50,000 --> 00:42:57,000
Con las solicitudes. Lo que se hace aquí se podría hacer todo centralizado, y la alternativa también se podría hacer centralizado.

326
00:42:58,000 --> 00:43:04,000
Esto es un tema que igual valdría la pena también considerar, porque es que ya tenemos el algoritmo hecho para hacerlo todo centralizado.

327
00:43:05,000 --> 00:43:13,000
Podrías hacer que la gente te entregue la solicitud aquí, y te resolvemos el mecanismo de aquí en un ordenador.

328
00:43:14,000 --> 00:43:25,000
Una pregunta pequeña. En el Eixample, con la normativa española y madrileña, tú podrías tener una puntuación distinta para cada centro.

329
00:43:26,000 --> 00:43:39,000
Según tengas hermanos o hermanos, incluso de punto complementario. En los lugares de Eixample, cada uno compite en cada centro con los puntos que tiene para ese centro, o con una puntuación única?

330
00:43:39,000 --> 00:43:46,000
No, con los puntos que tiene en cada centro. De hecho, en España se nos ocurrió que los puntos tenían que ser los de la primera escuela,

331
00:43:47,000 --> 00:43:52,000
y que quedarían para todos, y nos estamos volviendo los locos porque nos dicen que los puntos son para toda ronda.

332
00:43:53,000 --> 00:43:57,000
Pues mira, no sé tú, pero en toda España igual, en todas las ciudades todos hacemos lo mismo.

333
00:43:58,000 --> 00:44:06,000
En todos los otros sitios donde utilizan al Boston, en segunda ronda, los puntos que te sirven para desempatar son los puntos que tienes para esa escuela, no las de primera opción.

334
00:44:06,000 --> 00:44:13,000
No tiene mucha lógica más que que el papeleo es más fácil si pones los puntos de la primera y vas quedando.

335
00:44:14,000 --> 00:44:20,000
Pero en el momento que pasas a un algoritmo, que es un sistema informático que te lo hace fácilmente, ya incorporas este cambio de puntos.

336
00:44:21,000 --> 00:44:29,000
Aquí estamos considerando, cuando hacemos el contrafactual, que los puntos no se acumulan.

337
00:44:30,000 --> 00:44:37,000
En el Boston sí, porque es lo que están, pero en el ESAPRI decimos no, imagínate que lo hacemos bien esa parte.

338
00:44:38,000 --> 00:45:03,000
Y si cambiáramos a TTC, que es este otro mecanismo que te hace lo de los ciclos, en términos de contando quién gana y cuántos ganan y cuántos pierden, está la cosa bastante empatada.

339
00:45:04,000 --> 00:45:14,000
Esto no lo he mencionado mucho, pero vemos que si eras estratégico o no, de hecho no hace mucha diferencia.

340
00:45:15,000 --> 00:45:19,000
El nivel educativo tampoco hace tanta diferencia para los beneficios de uno y otro.

341
00:45:20,000 --> 00:45:33,000
En términos de TTC y Boston están un poco empatados en términos de número de gente que sale ganando o perdiendo, pero lo que va a pasar es que los que ganan con TTC ganan más que los que pierden.

342
00:45:34,000 --> 00:45:41,000
En términos absolutos se gana más con TTC que con Boston.

343
00:45:42,000 --> 00:45:49,000
La línea de TTC es que yo no creo que en TTC se intitule a la opinión educativa.

344
00:45:50,000 --> 00:45:58,000
En el sentido de que existe la posibilidad de que alguien sea un desafáneo a lo que es el intercambio y eso no lo puedes controlar.

345
00:45:59,000 --> 00:46:01,000
Sí, sí, sí, sí, lo hace el algoritmo.

346
00:46:01,000 --> 00:46:18,000
Sí, sí, lo hace el algoritmo, pero no sé, el permitir el intercambio de escuelas entre familias, o sea, la posibilidad de que alguien incluso vaya a intentar convencer a una familia, que prácticamente no.

347
00:46:19,000 --> 00:46:22,000
Pero de qué pide, es súper complicado, ¿eh?

348
00:46:23,000 --> 00:46:29,000
Pero incluso mejor la posibilidad de que en realidad prefieres tu centro en lugar de que va a tocar a alguien así de...

349
00:46:30,000 --> 00:46:36,000
Pero que no está garantizado que te toque intercambiar contigo, porque el algoritmo aleatoriamente va eligiendo a las familias, o sea, no es una...

350
00:46:37,000 --> 00:46:39,000
No, no, a mí, teoríicamente, me ha quedado una idea, pero...

351
00:46:40,000 --> 00:46:47,000
No, no, pero que habría que, o sea, todas estas cosas son las cosas que hay que coger y mirarlo realmente si esto puede ser un problema o no, o sea, que no te estoy diciendo que no sea irrelevante.

352
00:46:47,000 --> 00:46:57,000
Mi intuición así, pum, es que no va a ser mucho porque es muy... pero hay que mirarlo, porque si fuera así, estos análisis no han considerado la posibilidad de que tú puedas pagar a alguien para que ponga algo en la lista.

353
00:46:58,000 --> 00:47:01,000
Esto no está en el modelo, o sea, que no te digo que no sea importante, ¿eh?

354
00:47:02,000 --> 00:47:10,000
En todas formas, en este modelo, en el TTC, bueno, en cualquiera de ellos, estamos hablando de que hay un porcentaje de ganadores, un porcentaje de perdedores.

355
00:47:11,000 --> 00:47:16,000
¿Os habéis planteado en algún momento estudiar quién son los ganadores y quién son los perdedores?

356
00:47:17,000 --> 00:47:22,000
Porque en el TTC está claro quién pierde.

357
00:47:23,000 --> 00:47:31,000
En el supuesto que has hecho, que hay dos escuelas malas, dos escuelas buenas y una mala, está claro quién pierde.

358
00:47:32,000 --> 00:47:34,000
Los malos no entran en la buena nunca.

359
00:47:35,000 --> 00:47:38,000
Y los buenos, pues, bueno, se intercambian.

360
00:47:39,000 --> 00:47:41,000
Intercambian entre ellos, ¿vale? Vamos a ver.

361
00:47:41,000 --> 00:47:45,000
Primero, estos son datos de Barcelona, o sea, ya no hay dos escuelas y dos tal.

362
00:47:46,000 --> 00:47:55,000
Pero me encanta que hayas entendido también el modelo, porque has entendido que ahí el TTC, o sea, estoy feliz de…

363
00:47:56,000 --> 00:48:00,000
Sí, estoy muy contenta de lo listo que eres y de que yo te lo llevo, ¿eh?

364
00:48:01,000 --> 00:48:04,000
No, porque pim, ¿no? Lo has cogido rápido, o sea, que es muy guay.

365
00:48:05,000 --> 00:48:12,000
Pero aquí ya estamos con datos de Barcelona, o sea, que si hay una escuela mala que nadie quiere o no, pero ahora veremos quién gana y quién pierde, ahora lo veremos.

366
00:48:13,000 --> 00:48:14,000
Esto solo así agregados.

367
00:48:15,000 --> 00:48:18,000
¿Gana es que tiene la primera opción?

368
00:48:19,000 --> 00:48:21,000
Que la asignación es mejor que la anterior.

369
00:48:22,000 --> 00:48:23,000
¿Pero mejor en cuanto a sus preferencias?

370
00:48:24,000 --> 00:48:25,000
En cuanto a sus preferencias.

371
00:48:26,000 --> 00:48:27,000
O sea, la primera o la segunda de las preferencias.

372
00:48:27,000 --> 00:48:30,000
Sí, sí, sí, o sea, miramos, sí.

373
00:48:31,000 --> 00:48:33,000
¿Cuánto te gusta la asignación que has tenido?

374
00:48:34,000 --> 00:48:40,000
Porque tenemos, la medida que tenemos es, también permite intensidad, o sea, que ahí el tema de intensidad también la tenemos.

375
00:48:41,000 --> 00:48:46,000
O sea, que si te toca una escuela mejor que la que tenías antes y podemos saber un poco cuánto más te gusta, ¿sí?

376
00:48:47,000 --> 00:48:53,000
Vale, entonces, importante.

377
00:48:55,000 --> 00:49:06,000
Gelsapri tiene esta cosa de, recordaros de lo que os he dicho del paper nuestro, que sí, el modelito este, que sobre asigna gente en su barrio.

378
00:49:07,000 --> 00:49:11,000
Vamos a ver, fracción de familias que son asignadas a su barrio, ¿sí?

379
00:49:12,000 --> 00:49:15,000
Aunque quieran una fuera del barrio.

380
00:49:16,000 --> 00:49:21,000
O sea, en general, pues si miras todos, hay muchos que la quieren la del barrio y, por tanto, te sale una proporción alta.

381
00:49:22,000 --> 00:49:30,000
De las que no quieren la del barrio, que es como un 40%, Gelsapri es el que asigna más a la gente en su barrio, ¿sí?

382
00:49:31,000 --> 00:49:37,000
TTC la que menos, ¿sí? Y Boston está ahí en medio.

383
00:49:37,000 --> 00:49:48,000
De las familias que su favorita está fuera del barrio, ¿sí? TTC es quien te permite salir más, ¿vale?

384
00:49:49,000 --> 00:50:04,000
Y ahora te explicaré por qué la intuición tuya es buena cuando las capacidades de las buenas quedan llenas con gente del barrio.

385
00:50:05,000 --> 00:50:11,000
¿Sí? Porque en TTC está llena de gente del barrio y el intercambio solo es entre gente del barrio.

386
00:50:12,000 --> 00:50:18,000
Pero lo que pasa en Barcelona es que, de hecho, si asignas aleatoriamente a la gente en las escuelas del barrio, no hay sobrecongestión.

387
00:50:19,000 --> 00:50:23,000
Te quedan libres, o sea, si dijeras en cuál del barrio quieres, ahí sí habría congestión.

388
00:50:24,000 --> 00:50:29,000
Pero dentro del barrio, si asignas aleatoriamente, cada una de las escuelas tiene asientos libres, ¿sí?

389
00:50:29,000 --> 00:50:36,000
Y entonces, TTC da acceso directamente a los pobres que la piden. Si esa está libre, se la quedan y ya está.

390
00:50:37,000 --> 00:50:41,000
Ya no tienen que competir con nadie más, ¿sí? O sea, bueno, pobres, estoy aquí utilizando…

391
00:50:42,000 --> 00:50:44,000
Pero los de barrio malo, tal.

392
00:50:46,000 --> 00:50:53,000
Pero en el Boston Mechanism lo que pasa es que, y que luego también lo miramos por Social Economics, en el Boston Mechanism te pasan dos cosas.

393
00:50:54,000 --> 00:50:59,000
Uno, tienes los que tienen la opción privada que te piden más agresivamente y entran.

394
00:51:00,000 --> 00:51:05,000
Pero también tienes los que no tienen nada que perder, que son los de barrio malo, ¿sí?

395
00:51:06,000 --> 00:51:12,000
Esos que no tienen nada que perder pueden pedir agresivamente también, porque si les sale mal se van a su barrio, que es lo que ya les tocaba también, ¿sí?

396
00:51:13,000 --> 00:51:16,000
Porque no está sobredemandada la de su barrio, por tanto se pueden arriesgar.

397
00:51:17,000 --> 00:51:21,000
Por tanto, en Boston tienes estas dos fuerzas que te permiten que algunos elijan y otros no.

398
00:51:22,000 --> 00:51:25,000
Pero necesitas o la privada o que tu barrio sea malísimo.

399
00:51:26,000 --> 00:51:38,000
TTC satisface ya a la gente que quiere salir más o menos de su barrio y en cambio Bill Shatner es la que mata, digamos, el posible intercambio entre escuelas.

400
00:51:39,000 --> 00:51:40,000
O sea, hay gente que deja, sí.

401
00:51:41,000 --> 00:51:42,000
Sí.

402
00:51:43,000 --> 00:51:55,000
¿En vuestros estudios habéis diferenciado, hablamos del nivel de entrada para tres años, entre solicitudes de primer niño y solicitudes de niños que ya tienen otros hermanos?

403
00:51:56,000 --> 00:52:05,000
Lo digo con lo siguiente, el concepto de preferencia de la familia cuando es el primer niño que deja realizar es más puro, es mayor, que si por el contrario tienes ya otro hermano.

404
00:52:05,000 --> 00:52:12,000
Porque si tienes otro hermano, por un lado, te da puntos en el centro en el que está y la logística familiar te la condiciona.

405
00:52:13,000 --> 00:52:21,000
Es decir, el segundo y respaldes hermanos no van muchas veces en función de la preferencia familiar, sino en función de dónde se logró escolarizar al hermano mayor.

406
00:52:22,000 --> 00:52:25,000
Estas muestras que habéis hecho son en universo total, ¿no?

407
00:52:26,000 --> 00:52:27,000
No diferencian entre...

408
00:52:27,000 --> 00:52:31,000
Bueno, no lo diferencian, pero es una característica que sabemos y por tanto podemos ver.

409
00:52:32,000 --> 00:52:38,000
O sea, lo que acaba pasando es que los niños con hermanos entran donde quieren con cualquier mecanismo, porque tienen prioridad.

410
00:52:39,000 --> 00:52:45,000
Sí, por tanto en este sentido no hay... Estos cambios no los están generando los hermanos.

411
00:52:46,000 --> 00:52:52,000
Aunque sabemos dónde tienes hermanos si no los has pedido, vemos que casi todos piden hermanos.

412
00:52:52,000 --> 00:53:01,000
Y que esos tienen unas preferencias muy distintas y que la asignación es casi sistemática y por lo tanto las diferencias grandes del mecanismo no te vienen por eso.

413
00:53:02,000 --> 00:53:04,000
Ya los incluimos, pero están tratados muy distinto.

414
00:53:05,000 --> 00:53:08,000
Como que las preferencias son distintas, las probabilidades de aceptación también son distintas.

415
00:53:09,000 --> 00:53:14,000
O sea que compiten por sitios, pero en cambio tienen un acceso mucho más fácil.

416
00:53:15,000 --> 00:53:16,000
¿Sí?

417
00:53:16,000 --> 00:53:17,000
Sí.

418
00:53:23,000 --> 00:53:30,000
Sí, se entiende que el mecanismo de bloquear posibles intercambios ocurre efectivamente en los datos.

419
00:53:31,000 --> 00:53:39,000
O utilizando datos ya reales, con la gente que ya te está diciendo realmente lo que quiere y podemos ver si hay escuelas que son peores o no.

420
00:53:39,000 --> 00:53:42,000
Pues ahí vemos que efectivamente...

421
00:53:43,000 --> 00:53:48,000
Bloquea que la gente pueda salir del barrio, que al final es lo objetivo.

422
00:53:49,000 --> 00:53:52,000
Si no quisiéramos que la gente pudiera salir del barrio los asignas la barrio y ya está.

423
00:53:53,000 --> 00:53:56,000
O sea que el objetivo queda un poco capado.

424
00:53:57,000 --> 00:54:08,000
Entonces, conclusiones igual no hace falta, pero sí me gustaría decir que Madrid es como un tesoro para mí ahora mismo.

425
00:54:09,000 --> 00:54:11,000
Y para mí y para mis coautores.

426
00:54:12,000 --> 00:54:21,000
De repente la gente, tengo la coautora de estos papers, una es de Northwestern, hay una es de Madison,

427
00:54:22,000 --> 00:54:24,000
ahora está uno de Maitil porque también quieren los datos.

428
00:54:25,000 --> 00:54:29,000
Es una cosa que de repente la gente te viene y quiere los datos y no solo quieren los datos,

429
00:54:30,000 --> 00:54:33,000
sino que los analizan con unas metodologías que a ti no se te habían ocurrido nunca.

430
00:54:34,000 --> 00:54:38,000
Y esto hay que aprovecharlo porque es consultoría gratuita de excelentísima calidad.

431
00:54:39,000 --> 00:54:46,000
Y después deciros que lo que hemos hecho en Barcelona son documentos que han utilizado en Chile y en Noruega

432
00:54:47,000 --> 00:54:50,000
que nos han pedido que les vayamos a explicar lo que sabemos y lo que no sabemos.

433
00:54:51,000 --> 00:54:58,000
Y que es un gustazo poder hacer al mismo tiempo publicar muy bien y ganar un proyecto europeo.

434
00:54:59,000 --> 00:55:06,000
Y encima que la gente que está diseñando estas cosas se lo lea y que ahora cabe seguir la rueda

435
00:55:06,000 --> 00:55:09,000
y que sigamos dando más datos para poder seguir con esto.

436
00:55:10,000 --> 00:55:15,000
Hemos hecho un primero y que ahora sería súper interesante ver Madrid porque Madrid también ha sacado las zonas.

437
00:55:16,000 --> 00:55:20,000
Y esto nos permite ver, porque aquí fijaros que todo lo que pasaba era por el barrio o no barrio.

438
00:55:21,000 --> 00:55:25,000
Entonces, si de repente saca las zonas la pregunta es ¿qué acaba pasando?

439
00:55:26,000 --> 00:55:31,000
En Madrid tenéis dos cosas, una que no tenéis zonas o tenéis muy poquito,

440
00:55:32,000 --> 00:55:36,000
un medio punto por todas estas cosas, tendría que entenderlas bien.

441
00:55:37,000 --> 00:55:41,000
Tenéis un poco de zona por barrio, puntos por barrio, pero luego está el punto que te da la escuela,

442
00:55:42,000 --> 00:55:44,000
eso también es una cosa súper importante a entender.

443
00:55:45,000 --> 00:55:51,000
¿Qué impacto tiene eso? ¿Acaba siendo ese el único punto y la gente pide solo donde tienen punto o no?

444
00:55:52,000 --> 00:55:56,000
¿El error de la privada en todo esto? Es importante entender.

445
00:55:57,000 --> 00:56:04,000
Para deciros, en Chile básicamente han sacado las prioridades pero han implementado Gelshapri.

446
00:56:05,000 --> 00:56:09,000
Se han dicho vale, lo que tú nos dices es que Boston es caca porque la gente no pone la verdad

447
00:56:10,000 --> 00:56:13,000
y que Gelshapri también con prioridades, pues vamos a poner Gelshapri sin prioridades.

448
00:56:14,000 --> 00:56:17,000
Y yo digo bueno, esto es lo que ellos han hecho, pero si a mí me pides yo no lo sé.

449
00:56:18,000 --> 00:56:24,000
¿Qué pasaría con Gelshapri sin barrio? Yo qué sé, igual nos enteramos de que si está el barrio ese es el foco

450
00:56:24,000 --> 00:56:29,000
y es lo que produce la ineficiencia, pero igual se la sacas y de repente hay otra cosa.

451
00:56:30,000 --> 00:56:35,000
Entonces creo que sería muy interesante poder ver qué es lo que ha pasado en Madrid.

452
00:56:36,000 --> 00:56:44,000
Y que en el fondo toda esta discusión entre nosotros hace que la investigación evolucione en direcciones que nos interesan a todos.

453
00:56:45,000 --> 00:56:49,000
Porque de repente un padre te dice no, pero con el Boston yo podía jugármela y tal,

454
00:56:50,000 --> 00:56:52,000
y en cambio el otro que no le importa ahora le pide y tal.

455
00:56:53,000 --> 00:56:57,000
Y eso es una cosa que a un teórico no se le había ocurrido y le puede incorporar lo que está diciendo él.

456
00:56:58,000 --> 00:57:03,000
Todo este diálogo hace que en el fondo la investigación que nosotros vayamos a hacer,

457
00:57:04,000 --> 00:57:07,000
que es lo único que hagamos todo el día, sea relevante para alguien, lo cual está muy bien.

458
00:57:08,000 --> 00:57:10,000
Aparte de dar de comer a la familia.

459
00:57:11,000 --> 00:57:19,000
O sea que os animo a apuntaros a la investigación y al debate sobre este tema,

460
00:57:20,000 --> 00:57:28,000
porque me parece que hay cosas que a nosotros se nos escapan y que pueden hacer que sea nuevo paper sobre el tema.

461
00:57:29,000 --> 00:57:33,000
No sé si alguien quiere hacer alguna pregunta.

462
00:57:36,000 --> 00:57:45,000
Yo voy a dar un dato. El 93% de las familias que piden plaza escolar en tres años,

463
00:57:46,000 --> 00:57:53,000
la entrada no en el 0-3, al que consideramos en Madrid ya como casi obligatorio,

464
00:57:54,000 --> 00:57:58,000
el 93% de las familias consigue su primera opción.

465
00:57:59,000 --> 00:58:03,000
Eso también es en Barcelona igual. Eso lo que te dice es que la gente sabe jugar perfectamente.

466
00:58:04,000 --> 00:58:11,000
O sea, el sistema parece que funciona bastante bien ahora porque el 93% de las familias consigue lo que ponen.

467
00:58:12,000 --> 00:58:13,000
Claro, no sabemos por qué lo ponen.

468
00:58:14,000 --> 00:58:19,000
Claro, pero eso es súper importante. Que la gente es lista, yo creo que está muy bien saberlo.

469
00:58:20,000 --> 00:58:27,000
O sea, que la gente no se equivoca y que entienden que hay que acertar muy bien la primera.

470
00:58:28,000 --> 00:58:33,000
Sí, entonces eso sí. Hay que entender si efectivamente ahora hemos sacado la forma

471
00:58:34,000 --> 00:58:39,000
de que todos piden lo que quieren y todos están felices, o si seguimos teniendo un problema

472
00:58:40,000 --> 00:58:43,000
de que algunos se atreven y otros no, y unos va a pedir y otros no.

473
00:58:43,000 --> 00:58:50,000
Que todos están entendiendo bien el juego y están jugando de manera que no la cargan, digamos.

474
00:58:51,000 --> 00:59:01,000
Pero en el estudio entonces lo que pasa es por conseguir o por querer conseguir llegar en vez del 93 al 96.

475
00:59:02,000 --> 00:59:04,000
No, de las preferencias reales.

476
00:59:05,000 --> 00:59:11,000
Que no todo el mundo puede tener lo que quiere, esto yo creo que ya lo sabemos todos.

477
00:59:12,000 --> 00:59:18,000
El tema es, si te estás perdiendo oportunidades, imagínate que yo no pido esa escuela porque no me quiero arriesgar.

478
00:59:19,000 --> 00:59:25,000
Pero si la llego a pedir, la consigo. Esto no puede pasar. O no es bueno que pase.

479
00:59:26,000 --> 00:59:31,000
Yo pido al final otra cosa porque no me quiero arriesgar porque si no entro, acabo no sé dónde.

480
00:59:31,000 --> 00:59:38,000
Y el otro que se atreve, porque si no se va no sé dónde, a la privada o tal, ese sí se atreve.

481
00:59:39,000 --> 00:59:45,000
Pues entender esas cosas con más detalle. Entender cuánta gente en Barcelona, aunque el 95% de la gente

482
00:59:46,000 --> 00:59:51,000
es admitida a su primera opción, vemos que el 40% no está poniendo su primera opción de verdad.

483
00:59:52,000 --> 00:59:57,000
Y dices, bueno, pero igual no se puede satisfacer a todo el mundo.

484
00:59:57,000 --> 01:00:04,000
El tema es si se puede llegar a que hay un 40% que no está teniendo su primera opción a incrementar ese porcentaje

485
01:00:05,000 --> 01:00:12,000
pero sobre las preferencias reales. A mí que no todo el mundo está contento, pues a veces esto pasa.

486
01:00:13,000 --> 01:00:17,000
El tema es si se podría hacer a más gente contenta.

487
01:00:18,000 --> 01:00:26,000
Si lo que yo pongo en la solicitud es la verdad o lo que más me interesa, ¿eso o lo pregunto?

488
01:00:27,000 --> 01:00:34,000
No, es lo que te he dicho que el modelo teórico te hace. Porque nosotros lo que hacemos es, ponte que tenemos tu lista

489
01:00:35,000 --> 01:00:42,000
y tenemos mucha gente como tú, de la que sabemos la educación, dónde vive, cuán cerca están las escuelas y tal.

490
01:00:42,000 --> 01:00:47,000
Entonces decimos, tus preferencias van a depender de la calidad de la escuela, que son las pruebas externas,

491
01:00:48,000 --> 01:00:56,000
de la distancia al centro, de tu educación y de tal. Entonces ponemos parámetros ahí, que dependen de muchos factores,

492
01:00:57,000 --> 01:01:01,000
pero hay suficiente gente parecida a ti como para entender cuáles son vuestras preferencias.

493
01:01:02,000 --> 01:01:07,000
Ponemos unos parámetros ahí y decimos, si esta persona tiene estas preferencias y está reaccionando a este mundo,

494
01:01:08,000 --> 01:01:18,000
a este juego, ¿cuál será su lista óptima? La construimos y miramos si se parece o no a la que has puesto.

495
01:01:21,000 --> 01:01:29,000
Si no se parece, estos parámetros no son buenos. Entonces vamos poniendo parámetros hasta que conseguimos una buena…

496
01:01:30,000 --> 01:01:34,000
y sí, ahora nos han enseñado los parámetros, pero los parámetros son una cosa, cuando ves los parámetros dices,

497
01:01:34,000 --> 01:01:39,000
es que te creo, la distancia es lo más importante, con más nivel educativo la calidad es más importante,

498
01:01:40,000 --> 01:01:44,000
la distancia menos, bueno, son cosas que te salen razonables.

499
01:01:45,000 --> 01:01:51,000
Y lo que os digo es que yo entiendo que os parezca mágica esta primera parte, pero que luego con estas mismas preferencias,

500
01:01:52,000 --> 01:01:59,000
te cojo a ti y cómo te habrías comportado en el 2007 y puedo replicar lo que haces en el 2007.

501
01:02:00,000 --> 01:02:05,000
Cojo a un tío con tus mismas características y tal, miro lo que hace y, ostras, es que hace lo mismo que él,

502
01:02:06,000 --> 01:02:14,000
que él ha hecho en este cambio, o sea que él… sí, y esto es el tipo de cosas que necesitas un investigador loco

503
01:02:15,000 --> 01:02:19,000
que se pase 24 horas al día haciéndolo, porque tú no le vas a poner a hacer esto, ni tú ni yo,

504
01:02:20,000 --> 01:02:26,000
en este caso yo necesitaba a mi coautora que es experta en estas cosas y yo le fui y le dije necesito hacer esto y ella es lo que hace.

505
01:02:27,000 --> 01:02:31,000
A ver, esto es para entrar a primaria, estamos hablando de primaria.

506
01:02:32,000 --> 01:02:33,000
Tres, tres años.

507
01:02:34,000 --> 01:02:40,000
Vale, entonces yo lo que veo que es imposible además de medir es que si yo como madre,

508
01:02:41,000 --> 01:02:46,000
a lo mejor mi criterio principal si no tengo dinero es que esté enfrente de mi casa.

509
01:02:47,000 --> 01:02:47,000


510
01:02:48,000 --> 01:02:51,000
Y una persona que puede dar a alguien que vaya a recoger al niño se aleja más de su casa.

511
01:02:52,000 --> 01:03:01,000
Sí, por eso nos sale que si eres de un nivel adecuado más alto la distancia te importa menos y en cambio la calidad te importa más.

512
01:03:02,000 --> 01:03:08,000
O sea que lo vemos a través de relacionar tu situación socioeconómica en casa, la relacionamos como cuando…

513
01:03:09,000 --> 01:03:16,000
o sea, cada uno de los parámetros que decimos que nos importan, distancia, calidad y tal, son distintos para cada nivel socioeconómico

514
01:03:17,000 --> 01:03:24,000
y si eres monoparental que también lo sabemos, si todas estas cosas entran y te especifican las preferencias y eso hay que incorporarlo

515
01:03:25,000 --> 01:03:30,000
porque si la madre soltera que no sé qué no se quiere mover tampoco la vas a mandar a la otra punta de la ciudad,

516
01:03:31,000 --> 01:03:33,000
tienes que respetar sus preferencias también.

517
01:03:34,000 --> 01:03:35,000
Y lo hacemos.

518
01:03:36,000 --> 01:03:42,000
O sea, en este punto fíjate que aquí hay una cosa que también me interesaría saber qué opináis.

519
01:03:43,000 --> 01:03:53,000
En este tipo de lógica lo único que importa es los padres y lo contento es que estén los padres, de su elección individual.

520
01:03:54,000 --> 01:04:01,000
Hablando con gente en la consejería en Barcelona, los que llevan el consorcio en Barcelona me decían

521
01:04:02,000 --> 01:04:08,000
a mí los padres me importan en cierta medida, yo prefiero que se queden cerca porque si no la congestión,

522
01:04:08,000 --> 01:04:10,000
en no sé qué, que si no se me segregarán…

523
01:04:11,000 --> 01:04:21,000
Todo esto, las cosas que el gobierno puede tener en la cabeza como objetivos que puede implementar diseñando este mecanismo,

524
01:04:22,000 --> 01:04:25,000
esto no está incorporado en todo esto y esto es mis próximos cinco años.

525
01:04:26,000 --> 01:04:34,000
Intentar ver cómo todas estas prioridades y tal pueden estar respondiendo a un criterio que el gobierno tiene y que esta arquitectura está ignorando.

526
01:04:35,000 --> 01:04:46,000
Por ejemplo, hay otro trabajo que estamos haciendo, teórico, que te dice que las escuelas no son, las escuelas son en tanto los niños que van a la escuela.

527
01:04:47,000 --> 01:04:50,000
Por tanto, estos mecanismos pueden estar afectando la calidad de las escuelas.

528
01:04:51,000 --> 01:04:58,000
Si pones un mecanismo u otro puedes estar generando más o menos segregación en las escuelas y al final estás generando heterogeneidad en las escuelas.

529
01:04:59,000 --> 01:05:05,000
Bueno, pues si esto es así, puede ser que el gobierno a través de las prioridades…

530
01:05:08,000 --> 01:05:16,000
Si eso es así, la decisión individual de un padre de llevar a un niño a la escuela tiene una externalidad sobre el resto que nos estamos ignorando

531
01:05:17,000 --> 01:05:25,000
y que el gobierno puede tener como prioridad número uno y que las preferencias de los padres, pues bueno, no le importe tanto.

532
01:05:25,000 --> 01:05:38,000
No se corresponde con lo que tengo que hacer si no tengo esas opciones y entonces no estamos midiendo las preferencias.

533
01:05:39,000 --> 01:05:42,000
Quiero mandarlo a este centro pero no puedo.

534
01:05:43,000 --> 01:05:46,000
Bueno, entonces eso ya sería otro tema que es cómo cambias…

535
01:05:47,000 --> 01:05:48,000
Esa es la realidad en muchos casos.

536
01:05:49,000 --> 01:05:52,000
Sí, sí, sí, a ver si me entendéis.

537
01:05:53,000 --> 01:05:56,000
Esto es súper limitado, ¿vale?

538
01:05:57,000 --> 01:06:02,000
Porque tomamos las calidades de las escuelas como dadas, porque tomamos las preferencias como dadas

539
01:06:03,000 --> 01:06:08,000
y una cosa que uno puede tener no es que hay que poner un basing con buses para todo el mundo para que todo el mundo pueda ir.

540
01:06:09,000 --> 01:06:10,000
Eso ya es otra cosa.

541
01:06:11,000 --> 01:06:16,000
Entender que hay grupos sociales que les gustan más, que parece que les importa menos la calidad y dices yo eso no me lo creo.

542
01:06:16,000 --> 01:06:23,000
No, no, no, pero escúchame, lo sé perfectamente, lo que te digo es yo aquí estoy tomando las preferencias como dadas.

543
01:06:24,000 --> 01:06:29,000
Si tú ahora quieres que la gente tenga preferencias distintas lo que no puedes hacer es decirle no, no te tiene que importar la distancia

544
01:06:30,000 --> 01:06:34,000
sino que le tienes que poner una cosa para que no le importe la distancia que es que le tienes que poner un autobús.

545
01:06:35,000 --> 01:06:39,000
Pero eso es una cosa que tiene que ir en paralelo y que este tipo de cosas no tienen en cuenta.

546
01:06:40,000 --> 01:06:47,000
Entonces yo digo una vez tú ya has puesto las cosas para que todo el mundo tenga unas preferencias que a ti te parecen justificadas y justas

547
01:06:48,000 --> 01:06:50,000
entonces ahí implementas el sistema que te convenga.

548
01:06:51,000 --> 01:06:55,000
Para yo ahora hacer el ejercicio tengo que tomar las preferencias como dadas.

549
01:06:56,000 --> 01:07:02,000
Y cuando digo a la gente más pobre le importa menos la calidad yo ya sé perfectamente que es que no le importa menos la calidad

550
01:07:03,000 --> 01:07:05,000
sino que la distancia es fundamental para que ella pueda ir a poner.

551
01:07:06,000 --> 01:07:11,000
Y que no estoy haciendo un juicio en absoluto sino que estoy haciendo un ejercicio de tomar preferencias

552
01:07:12,000 --> 01:07:13,000
y ver qué es lo que pasa con distintos mecanismos.

553
01:07:14,000 --> 01:07:19,000
Pero que efectivamente todas estas intríngulis es importante irlas incorporando poco a poco.

554
01:07:20,000 --> 01:07:25,000
Desde modificar las preferencias hasta entender que no solo nos importa lo que el padre quiere

555
01:07:26,000 --> 01:07:32,000
sino el bienestar global, que las escuelas tengan una cierta armonía, que la ciudad no sea un caos de coches

556
01:07:32,000 --> 01:07:35,000
que todas estas cosas hay que incorporarlas si no están incorporadas.

557
01:07:36,000 --> 01:07:41,000
Pero para eso estamos nosotros para ir incorporando cositas poquito a poquito.

558
01:07:41,000 --> 01:07:43,000
¿Qué es la intervención de José?

559
01:07:44,000 --> 01:07:46,000
Los padres se van adaptando.

560
01:07:47,000 --> 01:07:49,000
Recuerdamos en el instauro de este sistema en Madrid

561
01:07:50,000 --> 01:07:53,000
al principio salía el 90% de los padres que no siguen la generación y yo pensé

562
01:07:54,000 --> 01:07:57,000
bueno, pues ya, ya pocos años ya no puedo andar desde hace poco

563
01:07:58,000 --> 01:08:00,000
porque ya no puedo seguir existiendo y sigue creciendo.

564
01:08:01,000 --> 01:08:04,000
Todos los años se van a dar hasta el 93,5 y el año que viene el 94.

565
01:08:04,000 --> 01:08:06,000
Eso quiere decir que los padres se van adaptando al sistema.

566
01:08:07,000 --> 01:08:09,000
La primera vez al sistema igual no son.

567
01:08:10,000 --> 01:08:11,000
No juegan tan bien, ¿no?

568
01:08:12,000 --> 01:08:14,000
No juegan tan bien, pero luego se van adaptando y ahora.

569
01:08:15,000 --> 01:08:18,000
Yo cuando entré a mi hijo con 6 años, en este caso,

570
01:08:19,000 --> 01:08:22,000
me enteraba del tema, que la escuela era la...

571
01:08:23,000 --> 01:08:25,000
Los padres se enteran mucho.

572
01:08:25,000 --> 01:08:27,000
Es el sistema, el sistema hasta el 2006.

573
01:08:28,000 --> 01:08:30,000
Los padres no se entienden de cuándo estaba el sistema.

574
01:08:31,000 --> 01:08:33,000
Ya lo sabían bastante y el nuevo sistema sí que hay una pequeña...

575
01:08:34,000 --> 01:08:37,000
Los primeros años quizás están ahí, no sé cómo funciona y tal.

576
01:08:38,000 --> 01:08:39,000
Sí, sí. Ver cuál...

577
01:08:40,000 --> 01:08:42,000
Porque, en el fondo, si tú te atreves a pedir una o no

578
01:08:43,000 --> 01:08:45,000
depende de lo que están haciendo los otros y hay que ver cómo reaccionan realmente.

579
01:08:46,000 --> 01:08:47,000
Sí, claro.

580
01:08:48,000 --> 01:08:49,000
¿Cómo reaccionan?

581
01:08:50,000 --> 01:08:51,000
¿Cómo reaccionan?

582
01:08:51,000 --> 01:08:53,000
Si tú te atreves a pedir una o no depende de lo que están haciendo los otros

583
01:08:54,000 --> 01:08:55,000
y hay que ver cómo reaccionan los restos.

584
01:08:56,000 --> 01:08:58,000
Y luego, una de las cosas que se dice en la Comunidad de Madrid,

585
01:08:59,000 --> 01:09:03,000
creo que sí, a ver si podemos devolverlo un poco a lo interesante,

586
01:09:04,000 --> 01:09:07,000
pero la Comunidad de Madrid es, claro, otro elemento

587
01:09:08,000 --> 01:09:10,000
que puede influir en este caso es,

588
01:09:11,000 --> 01:09:12,000
no homogeneizar tanto los colegios,

589
01:09:13,000 --> 01:09:15,000
sino dar diferentes tipos de colegios, ¿no?

590
01:09:16,000 --> 01:09:19,000
Permitir que los colegios ofrezcan diferentes calidades.

591
01:09:19,000 --> 01:09:21,000
No calidades, sino diferentes...

592
01:09:22,000 --> 01:09:23,000
Proyectos educativos.

593
01:09:24,000 --> 01:09:26,000
Proyectos educativos. Entonces, eso ya no te hace...

594
01:09:27,000 --> 01:09:28,000
Hombre, la distancia es fundamental.

595
01:09:29,000 --> 01:09:30,000
Y cuando hayan tantos colegios, es básico.

596
01:09:31,000 --> 01:09:32,000
Por eso dices, no, pones un bus y...

597
01:09:33,000 --> 01:09:34,000
Pero ahí el tiempo cuesta dinero.

598
01:09:35,000 --> 01:09:39,000
Un hijo que se quedó a dormir una hora en un autobús, aunque sea gratis,

599
01:09:40,000 --> 01:09:41,000
pues no va a acceder.

600
01:09:42,000 --> 01:09:44,000
Bueno, en este caso, a algunas familias les iría súper bien

601
01:09:45,000 --> 01:09:46,000
irse con cualquier canguro pagado, ¿no?

602
01:09:46,000 --> 01:09:48,000
O sea, las familias desfavorecidas, seguramente...

603
01:09:49,000 --> 01:09:50,000
Sí, sí, sí.

604
01:09:51,000 --> 01:09:52,000
Pero en la Comunidad de Madrid, pues, junto a esto,

605
01:09:53,000 --> 01:09:54,000
es un buen mensaje, ¿no se dice?

606
01:09:55,000 --> 01:09:56,000
Sí.

607
01:09:57,000 --> 01:09:58,000
Damos diferentes opciones, entonces, sí,

608
01:09:59,000 --> 01:10:00,000
ese 93% también es porque...

609
01:10:01,000 --> 01:10:02,000
Claro, claro.

610
01:10:03,000 --> 01:10:04,000
Ante esa variedad, digo, yo voy a este colegio,

611
01:10:05,000 --> 01:10:06,000
yo creo que no van a ir, entonces...

612
01:10:07,000 --> 01:10:09,000
Hombre, yo os digo, cuando empecé a coger datos de Barcelona,

613
01:10:10,000 --> 01:10:12,000
mi presunción es que iba a salir una cosa medio negativa.

614
01:10:13,000 --> 01:10:14,000
¿Sí?

615
01:10:14,000 --> 01:10:16,000
Y mi compromiso con el Consorcio de Barcelona fue,

616
01:10:17,000 --> 01:10:19,000
yo quiero publicar fuera.

617
01:10:20,000 --> 01:10:22,000
Yo a la prensa no voy a hablar nunca de esto.

618
01:10:23,000 --> 01:10:25,000
Vosotros, es un estudio que estáis encargando vosotros,

619
01:10:26,000 --> 01:10:28,000
sin ningún duelo por en medio, todo es pura investigación y tal,

620
01:10:29,000 --> 01:10:31,000
pero que les dejé la parte política a ellos.

621
01:10:32,000 --> 01:10:34,000
Les dije yo, a mí me llaman del periódico y yo digo,

622
01:10:35,000 --> 01:10:37,000
no, mira, hablar con este que es el experto sobre el tema,

623
01:10:38,000 --> 01:10:39,000
yo soy la investigadora, ya está.

624
01:10:40,000 --> 01:10:41,000
O sea, que el tema político también,

625
01:10:41,000 --> 01:10:43,000
que sepáis que yo me metí al principio en esto,

626
01:10:44,000 --> 01:10:46,000
pensando que iban a salir cosas medio negativas.

627
01:10:47,000 --> 01:10:48,000
¿Sí?

628
01:10:49,000 --> 01:10:50,000
Y al final, de hecho, ha salido que para Barcelona,

629
01:10:51,000 --> 01:10:52,000
lo siento, pero no queremos cambiar el mecanismo,

630
01:10:53,000 --> 01:10:55,000
aunque el SAPE, que es lo que decían todo el mundo, ¿no?

631
01:10:56,000 --> 01:10:57,000
O sea, que al final ha sido un ejercicio,

632
01:10:58,000 --> 01:10:59,000
que el coste político ha sido cero,

633
01:11:00,000 --> 01:11:01,000
hemos aprendido todos un montón

634
01:11:02,000 --> 01:11:03,000
y mi único ejercicio ha sido

635
01:11:04,000 --> 01:11:05,000
hacer mi investigación bien hecha

636
01:11:06,000 --> 01:11:07,000
y el tema político yo no tengo ningún interés,

637
01:11:08,000 --> 01:11:09,000
aunque tengo muchos estudiantes míos,

638
01:11:09,000 --> 01:11:11,000
me dicen, oye, pero no das nada tu opinión,

639
01:11:12,000 --> 01:11:13,000
es que yo no, en este caso,

640
01:11:14,000 --> 01:11:16,000
mi opinión ya me la pedirán si algún día,

641
01:11:17,000 --> 01:11:18,000
yo estoy como científica,

642
01:11:19,000 --> 01:11:20,000
como persona que está analizando.

643
01:11:21,000 --> 01:11:22,000
Entonces, en Madrid si resulta que al revés,

644
01:11:23,000 --> 01:11:24,000
que la riqueza educativa,

645
01:11:25,000 --> 01:11:26,000
que si ahora más proyectos de excelencia,

646
01:11:27,000 --> 01:11:28,000
más bilingüismo,

647
01:11:29,000 --> 01:11:30,000
resulta que todo el mundo está más contento

648
01:11:31,000 --> 01:11:32,000
y podemos decir eso,

649
01:11:33,000 --> 01:11:34,000
ya decidiréis coger el estudio y decir,

650
01:11:35,000 --> 01:11:36,000
demostrado que chicos, ahora ya,

651
01:11:37,000 --> 01:11:38,000
de hecho, genial,

652
01:11:39,000 --> 01:11:40,000
esto a mí no es la parte,

653
01:11:41,000 --> 01:11:42,000
en cambio, si hay algo que aprender,

654
01:11:43,000 --> 01:11:44,000
oye, fíjate que estos están tal,

655
01:11:45,000 --> 01:11:46,000
pero mira lo que está por lo de la privada tal,

656
01:11:47,000 --> 01:11:49,000
son elementos que a vosotros os sirven

657
01:11:50,000 --> 01:11:51,000
y que normalmente cuando es una consultoría

658
01:11:52,000 --> 01:11:53,000
uno tiene claro

659
01:11:54,000 --> 01:11:55,000
para qué estás trabajando,

660
01:11:56,000 --> 01:11:57,000
con investigación se tendría que tomar

661
01:11:58,000 --> 01:11:59,000
de la misma manera,

662
01:12:00,000 --> 01:12:01,000
los investigadores no somos,

663
01:12:02,000 --> 01:12:03,000
yo no soy mediática,

664
01:12:04,000 --> 01:12:05,000
la intención es entender más

665
01:12:06,000 --> 01:12:07,000
y es un bling bling,

666
01:12:07,000 --> 01:12:08,000
o sea, es una situación

667
01:12:09,000 --> 01:12:10,000
en que todo el mundo sale ganando

668
01:12:11,000 --> 01:12:12,000
y que tengáis claro que si se pide,

669
01:12:13,000 --> 01:12:14,000
se puede exigir,

670
01:12:15,000 --> 01:12:16,000
yo estoy haciendo un montón de cosas

671
01:12:17,000 --> 01:12:18,000
con datos de Cataluña

672
01:12:19,000 --> 01:12:20,000
y siempre la cosa es,

673
01:12:21,000 --> 01:12:22,000
si sale algo a la prensa,

674
01:12:23,000 --> 01:12:24,000
nosotros nos encargamos,

675
01:12:25,000 --> 01:12:26,000
totalmente,

676
01:12:27,000 --> 01:12:28,000
otra cosa del año de nacimiento,

677
01:12:29,000 --> 01:12:30,000
el mes de nacimiento tal,

678
01:12:31,000 --> 01:12:32,000
resulta que tiene un impacto brutal

679
01:12:33,000 --> 01:12:34,000
sobre el número de repeticiones,

680
01:12:35,000 --> 01:12:36,000
o sea, los de final de año repiten

681
01:12:37,000 --> 01:12:38,000
un estudio de una investigadora

682
01:12:39,000 --> 01:12:40,000
de educación

683
01:12:41,000 --> 01:12:42,000
que colabora con la Generalitat,

684
01:12:43,000 --> 01:12:44,000
me llamaron,

685
01:12:45,000 --> 01:12:46,000
no te han encontrado,

686
01:12:47,000 --> 01:12:48,000
porque te han buscado en el Departamento de Educación

687
01:12:49,000 --> 01:12:50,000
y como no estás ahí,

688
01:12:51,000 --> 01:12:52,000
no te han encontrado,

689
01:12:53,000 --> 01:12:54,000
si te encuentran y ámanos,

690
01:12:55,000 --> 01:12:56,000
¿qué pasa?

691
01:12:57,000 --> 01:12:58,000
¿que queréis que nos explique?

692
01:12:59,000 --> 01:13:00,000
No, que nosotros explicaremos

693
01:13:01,000 --> 01:13:02,000
lo que has encontrado,

694
01:13:03,000 --> 01:13:04,000
porque esto cambia mucho las cosas,

695
01:13:05,000 --> 01:13:06,000
bueno, pues genial,

696
01:13:07,000 --> 01:13:08,000
¿qué pasa con los estudios científicos?

697
01:13:09,000 --> 01:13:10,000
¿se han investigado?

698
01:13:11,000 --> 01:13:12,000
No hombre, es que claro,

699
01:13:13,000 --> 01:13:14,000
si resulta que el sistema es muy rico

700
01:13:15,000 --> 01:13:16,000
y adapta muy bien

701
01:13:17,000 --> 01:13:18,000
las necesidades de cada uno,

702
01:13:19,000 --> 01:13:20,000
esto saldrá también,

703
01:13:21,000 --> 01:13:22,000
¿pero en qué?

704
01:13:23,000 --> 01:13:24,000
O sea,

705
01:13:25,000 --> 01:13:26,000
¿las diferencias en los sistemas educativos

706
01:13:27,000 --> 01:13:28,000
de que sean más variados

707
01:13:29,000 --> 01:13:30,000
o menos variados

708
01:13:31,000 --> 01:13:32,000
en eso del sistema del centro?

709
01:13:33,000 --> 01:13:34,000
¿Sabes qué pasa?

710
01:13:35,000 --> 01:13:36,000
Que los sistemas buenos por excelencia

711
01:13:37,000 --> 01:13:38,000
necesitan que sea la cosa más homogénea

712
01:13:39,000 --> 01:13:40,000
del planeta,

713
01:13:41,000 --> 01:13:42,000
pasa que es curioso porque es muy homogénea

714
01:13:43,000 --> 01:13:44,000
la forma en que funcionan,

715
01:13:45,000 --> 01:13:46,000
pero después tienen un montón de autonomía,

716
01:13:47,000 --> 01:13:48,000
o sea, es una fórmula muy rara,

717
01:13:49,000 --> 01:13:50,000
porque la ley nos trata absolutamente igual,

718
01:13:51,000 --> 01:13:52,000
ellos acaban haciendo cosas muy similares,

719
01:13:53,000 --> 01:13:54,000
pero el centro tiene toda la autonomía del mundo,

720
01:13:55,000 --> 01:13:56,000
o sea, es como que se ha llegado a un equilibrio,

721
01:13:57,000 --> 01:13:58,000
cuando tú permites heterogeneidad

722
01:13:59,000 --> 01:14:00,000
la gente al final aprende

723
01:14:01,000 --> 01:14:02,000
sobre el que le está yendo mejor

724
01:14:03,000 --> 01:14:04,000
y acaba siendo un sistema bastante homogéneo,

725
01:14:05,000 --> 01:14:06,000
o sea, que haya mucha heterogeneidad

726
01:14:07,000 --> 01:14:08,000
es un paso previo igual

727
01:14:09,000 --> 01:14:10,000
a la homogeneización,

728
01:14:11,000 --> 01:14:12,000
homogeneización,

729
01:14:13,000 --> 01:14:14,000
homogeneización,

730
01:14:15,000 --> 01:14:16,000
homogeneización,

731
01:14:17,000 --> 01:14:18,000
homogeneización,

732
01:14:19,000 --> 01:14:20,000
sí, o sea, que no es que sea bueno o malo,

733
01:14:21,000 --> 01:14:22,000
puede ser un punto intermedio,

734
01:14:23,000 --> 01:14:24,000
¿sabes?

735
01:14:25,000 --> 01:14:26,000
a mí me parece que es lo que hay que hacer,

736
01:14:27,000 --> 01:14:28,000
pero eso ya es mi opinión,

737
01:14:29,000 --> 01:14:30,000
eso ya no actúa,

738
01:14:31,000 --> 01:14:32,000
pero que puede salir,

739
01:14:33,000 --> 01:14:34,000
que la gente está más contenta

740
01:14:35,000 --> 01:14:36,000
que los cambios que ha habido

741
01:14:37,000 --> 01:14:38,000
y que a la hora la gente está yendo

742
01:14:39,000 --> 01:14:40,000
a la escuela que más le gusta

743
01:14:41,000 --> 01:14:42,000
y se podrían hacer estimaciones

744
01:14:43,000 --> 01:14:44,000
de las preferencias en los distintos años

745
01:14:45,000 --> 01:14:46,000
y ver que la gente cada vez está más contenta,

746
01:14:47,000 --> 01:14:48,000
o sea, que esto puede ser un output

747
01:14:49,000 --> 01:14:50,000
perfectamente de la investigación.

748
01:15:07,000 --> 01:15:08,000
Muchas gracias a todos,

749
01:15:09,000 --> 01:15:10,000
que estén disponer de análisis rigurosos

750
01:15:11,000 --> 01:15:12,000
en materia de la toma de decisiones

751
01:15:13,000 --> 01:15:14,000
y agradecerte tu disposición

752
01:15:15,000 --> 01:15:16,000
para participar en el evento.

753
01:15:17,000 --> 01:15:18,000
Muchas gracias.