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6.Tendencias en Matemáticas y Ciencias (TIMSS 2015) Informe de investigación TIMSS Madrid 2015. José Montalbán Castilla

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Subido el 18 de enero de 2017 por Gestiondgmejora

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6. Tendencias en Matemáticas y Ciencias (TIMSS 2015)
Informe de investigación TIMSS Madrid 2015. José Montalbán Castilla

Estudio de las tendencias en Matemáticas y Ciencias (TIMSS), Se valoran las competencias en Matemáticas y Ciencias de los alumnos de 4º de Educación Primaria. Se realiza cada cuatro años. Madrid ha participado por primera vez con ampliación de muestra en 2015 con 50 centros con un total 1.088 estudiantes. El promedio de rendimiento académico alcanzado por Madrid está por encima de la media de España, UE y OCDE.

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Buenas tardes. Bueno, vamos a seguir la reunión. 00:00:11
Vamos a empezar bastante a la hora, aunque supongo que habrá gente que se irá incorporando. 00:00:17
O sea, irá a comer. Todavía tardará un poco. 00:00:23
Bueno, pues esta tarde vamos a tener dos sesiones y luego la clausura. 00:00:27
Entonces, en la primera de ellas va a exponer José Montalbán Castilla, 00:00:34
que es un profesor que ahora está investigando en la Universidad de París, en la París School of Economics 00:00:38
y está haciendo una tesis sobre educación y también nos ha ayudado a la Consejería de Educación 00:00:47
con la base de datos de Madrid, la base de datos de los 1.088 alumnos que han hecho la prueba en la Comunidad de Madrid 00:00:56
y ha hecho un análisis un poco más detallado, bastante más detallado que el que esta mañana ha presentado el consejero 00:01:07
y es lo que nos va a hablar, un análisis más detallado de resultados de Madrid, de forma comparativa también, en algunos casos. 00:01:18
Pues nada, muchas gracias, José. 00:01:26
Hola, buenas tardes. Muchas gracias a todos que os habéis quedado después de comer. 00:01:30
Yo soy José Montalbán y voy a contaros un poco el informe TIMS, un poco más detallado, con comparaciones que hemos ido haciendo. 00:01:34
Este es el esquema de la presentación que os voy a enseñar, pero prefiero ir un poco diciéndoos cuáles son los objetivos que queríamos ver con esta presentación. 00:01:47
El objetivo principal de este estudio es hacer un diagnóstico de cuál es el nivel del alumnado de cuarto de primaria para el curso 2014-2015 en la Comunidad de Madrid. 00:01:57
El primer objetivo que tenemos es averiguar cuáles son los niveles cognitivos en las dos materias que se estudian en este caso, que son matemáticas y ciencias. 00:02:12
Entonces, averiguar cuáles son esos niveles y después ver un poco cuál es la evolución que ha habido desde el último año que tenemos, que es 2011, al 2015. 00:02:20
Entonces, ver si, como antes había estado comentando Javier, si los niveles, o sea, lo bueno de la prueba TIMSS es que los niveles se pueden comparar por año y por país. 00:02:29
De tal manera que podemos seguir, o sea, que si nos hubiésemos mantenido constantes, hubiésemos tenido el mismo nivel. 00:02:38
Entonces, aquí podemos ver cómo ha sido la evolución desde 2011. 00:02:44
Ojalá hubiese más datos anteriores para poder ver un poco cuál ha sido más la evolución temporal, pero solo disponemos de un dato anterior. 00:02:48
Después, bueno, pues un poco cuál es la forma del alumnado. Hacer un análisis descriptivo sobre los hábitos, las posesiones en casa, las percepciones no cognitivas que tiene sobre las asignaturas, etc. 00:02:55
Un poco ver cómo es ese alumnado. Y luego, también ir un poco más allá y encontrar cuáles son los factores que determinan ese rendimiento académico. 00:03:06
sin tener un objetivo de ver una relación causal entre las variables, pero ver un poco cuáles son las variables que explican esas diferencias en el rendimiento académico entre los estudiantes. 00:03:14
Y bueno, pues finalmente con todo esto intentar sacar conclusiones que puedan ayudar a una mejor comprensión del alumnado, para ver cuáles son los problemas y cómo podemos atajarlos. 00:03:26
Voy a comenzar un poco con el examen TIMSS, que esto ya habéis tenido toda la mañana viendo un poco lo mismo, 00:03:39
pero simplemente refrescar qué TIMSS es una encuesta. 00:03:45
Aquí os pongo qué cantidad de colegios privados y públicos hay en la encuesta y qué cantidad de alumnos, 00:03:50
para que los comparéis un poco con la población que se está intentando estimar, 00:03:56
que es la población de cuarto de primaria de la Comunidad de Madrid. 00:04:02
En cuanto a colegios, cubren un 4% y en cuanto a alumnos es aproximadamente un 2% de alumnos que se cogen en la muestra. 00:04:05
Hay que destacar que la encuesta TIMS está estratificada a nivel comunidad autónoma, o sea que podemos sacar conclusiones a nivel comunidad autónoma, 00:04:13
y además está estratificada a nivel colegio público y privado, lo cual también ocurrió en 2011. 00:04:20
Entonces, a medida que avanza la presentación vais a poder ver que todas las diferencias entre colegio público y privado podemos hacerlas estadísticamente porque nos lo permite la muestra. 00:04:25
Esto es un poco enseñaros cuáles son las características de los estudiantes de la muestra. 00:04:39
Ahí tenéis todas las medias y entre paréntesis tenéis los errores estándar. 00:04:43
Como es una encuesta, tenemos errores estándar en la estimación. 00:04:48
Entonces, básicamente las conclusiones principales de esta tabla es que los colegios públicos y privados difieren mucho en su forma, en la forma del alumnado. 00:04:52
Los colegios públicos registran menores porcentajes de alumnos que hablan todos los días en su casa español y además menores porcentajes de alumnos que son españoles y sus padres son también españoles. 00:05:02
entonces aquí tenéis las diferencias entre colegio público y privado 00:05:17
y el p-valor nos dice si esa diferencia es significativa 00:05:22
vemos que el único valor que no es significativo es el de la proporción de chicas 00:05:26
que hay una diferencia de un 4% pero no es estadísticamente significativo 00:05:29
o sea que directamente pensamos que es el mismo porcentaje 00:05:33
entonces en cuanto al marco teórico de los exámenes voy a pasarlo rápido 00:05:37
porque ya hemos visto esta mañana, simplemente hay distintos contenidos 00:05:41
depende si es matemáticas y ciencias, y dominios cognitivos, que se basan en estos tres principios de conocer, aplicar y razonar. 00:05:45
Vamos a comenzar un poco con el análisis descriptivo, lo que nos muestra una instantánea de cómo están las habilidades cognitivas 00:05:54
y luego ya habilidades no cognitivas, como son la percepción de las asignaturas. 00:06:04
Vamos a empezar con las capacidades cognitivas, esto sería matemáticas, y por contenido. 00:06:10
Aquí vemos que la puntuación media de matemáticas es 525 puntos para el total y lo que vemos aquí, que no hemos visto antes, es que los colegios privados rinden por encima de los colegios públicos. 00:06:14
Los privados aquí estamos incluyendo los concertados y los puramente privados. 00:06:29
Entonces, lo que vemos es que todas las diferencias son significativas en favor de los colegios públicos, 00:06:34
de alrededor de unos 20 puntos de diferencia, o sea, 20% de desviación estándar más o menos, 00:06:39
entre los colegios públicos y privados. 00:06:46
Aún así vemos que es la disciplina que más se rinde, es en datos, 00:06:49
y en cuanto a dominios cognitivos prácticamente los tres están igualados en matemáticas. 00:06:53
Entonces en ciencias tenemos unas medias mucho más altas que en matemáticas, que serían 540 00:06:59
y también vemos esta diferencia entre colegios privados y colegios públicos 00:07:08
que los privados en media rinden bastante mejor que los públicos, más o menos unos 15 puntos 00:07:12
vemos que en la columna de diferencias tenemos unos 15 puntos de media 00:07:18
y entonces vamos a ver cómo para el futuro se puede intentar paliar esta diferencia 00:07:21
Esto es lo primero que, como ya os he comentado, la muestra está estratificada por colegio público y privado 00:07:27
de tal manera que si queremos hacer una comparación entre distintos tipos de colegio 00:07:36
como sería, por ejemplo, el colegio concertado y el colegio privado no concertado 00:07:41
vamos a incurrir en un error de medida estadístico 00:07:45
Entonces, lo único que decir es que en los colegios bilingües y no bilingües 00:07:48
Hay un error de medida que es un 5%, o sea que estos datos hay que tomarlos con cautela, y luego en los concertados, por pura suerte, tenemos un 0,3% de error, o sea que prácticamente la población se ajusta mucho a la muestra. 00:07:52
Entonces, básicamente, las conclusiones principales es que los colegios concertados tienen peores resultados que los colegios privados no concertados, los concertados rinden mejor que los colegios puramente públicos, 00:08:06
no hay diferencias significativas entre colegios bilingües y no bilingües 00:08:19
pero no obstante, el colegio público bilingüe 00:08:23
vemos que tiene una media de 527 puntos 00:08:27
con respecto a un 509 en matemáticas para el público no bilingüe 00:08:29
hay una diferencia bastante grande entre los colegios públicos bilingües 00:08:32
y los colegios públicos no bilingües 00:08:37
en cuanto a los privados bilingües y no bilingües 00:08:38
los privados no bilingües son los que mayor rendimiento académico presentan 00:08:41
aquí los colegios privados bilingües 00:08:46
se refieren a los concertados que son bilingües. 00:08:48
Entonces, un poco viendo cuáles son las variables, un resumen de cuáles son las variables descriptivas 00:08:55
de los estudiantes, que son ellos los que manifiestan este tipo de cosas, 00:08:59
lo que vemos es que los elementos más comunes de posesiones en casa son la conexión a internet, 00:09:04
un sistema de juegos y escritorio. 00:09:10
Vemos que casi todos los estudiantes de la Comunidad de Madrid tienen esos tres elementos 00:09:12
y los menos comunes son los móviles y ordenadores propios. 00:09:16
Y, bueno, paradójicamente, los estudiantes de los colegios públicos tienen un 3% más de móviles y de ordenadores propios que los de los colegios privados. 00:09:21
Podríamos pensar que podría ser al revés, pero es así. 00:09:30
Y, bueno, en cuanto a la ausencia y todos los días tomar el desayuno en los días lectivos, 00:09:34
vemos que hay un 88% de los estudiantes que nunca o casi nunca se ausentan del colegio y un 84% que toma desayunos todos los días lectivos. 00:09:39
entonces comparando los públicos con los privados vemos que más o menos un 3% de diferencia en contra de los públicos en este caso 00:09:48
que se ausentan un poco más, un 3% más que los estudiantes de los colegios privados y toman desayuno un 3% menos 00:09:56
entonces bueno, esto vamos a ver que luego es bastante determinante para el rendimiento académico 00:10:04
entonces en cuanto a la tecnología para usar tareas escolares no existe tampoco un uso masivo de la tecnología para realizar los deberes 00:10:08
Más o menos el 42% usa el ordenador o tablet. Y lo que sí observamos es que los estudiantes de los colegios públicos usan más las tecnologías para realizar los deberes. 00:10:16
Vamos a ver esto luego, qué impacto va a poder tener en el rendimiento académico. 00:10:26
Y luego ciertas preguntas sobre sentimientos sobre el colegio. Bueno, se les preguntan si los estudiantes están de acuerdo con el hecho de que se aprende mucho en el colegio 00:10:30
o afirman que ven a sus compañeros, están orgullosos de ir al colegio. Más o menos los porcentajes entre colegio público y privado son prácticamente similares. 00:10:39
Y luego también tenemos unas cuantas preguntas acerca de problemas de convivencia en el colegio y vemos que ellos les hacen una serie de preguntas, 00:10:49
si ellos han sufrido risas hacia ellos, si han sido lastimados alguna vez por otros, si difunden información vergonzosa sobre ellos, si son amenazados. 00:10:57
Aquí lo que vemos es que existe una misma frecuencia estadística entre los colegios públicos y privados en media, viendo todas las características que he catalogado como problemas de convivencia. 00:11:05
Y más o menos son 13% de alumnos. Aquí ya depende la frecuencia, porque ellos lo que les preguntan es con cuánta frecuencia, por ejemplo, ha sufrido risas hacia ti. 00:11:19
Entonces, tú tienes que decir semanalmente, mensualmente, una vez al año o algo así. Esto sería como una frecuencia media. 00:11:29
En cuanto a las características no cognitivas, tenemos cuáles son las percepciones de los estudiantes con respecto a las asignaturas. 00:11:38
Si se sienten bien, si piensan que sus compañeros rinden mejor. Esto también hay que tomarlo con cautela, dependiendo de los resultados que tengan, puede influir también que te gusten las matemáticas o que no te gusten. 00:11:46
En este caso, en los colegios públicos y privados no hay ninguna diferencia, todos los porcentajes son prácticamente los mismos y parece que hay muchos estudiantes que disfrutan aprendiendo matemáticas, un 85%, un 35% que desearía no estudiar nunca matemáticas, matemáticas siempre es lo más complicado. 00:11:56
Parece que tienen una buena impresión de los profesores de matemáticas de la Comunidad de Madrid. 00:12:16
Hay casi todas las preguntas que les hacen, que son como 10. 00:12:22
No bajan del 87% de alumnos que están de acuerdo con afirmaciones positivas. 00:12:25
Por ejemplo, que el 96% dice que los profesores explican bien, que explican cómo hacer mejor y que varían en clase. 00:12:30
Y luego un poco cuál es la percepción del rendimiento. 00:12:37
Al 40% le ponen las matemáticas nervioso, el 43% piensa que son más difíciles para él que para los demás. 00:12:40
Entonces vamos a ver que comparándolo con las ciencias, las matemáticas tienen una percepción más negativa. 00:12:47
De cara a lo que ellos perciben, son un poco más difíciles. 00:12:55
Entonces vemos que el 87% dice que disfruta aprendiéndolas. 00:13:01
Pues aquí vemos que hay un 2% más, un 4% más, un 9% más, que dice que el 30% de los estudiantes dice que las ciencias son más aburridas. 00:13:03
Es decir, las ciencias se valoran mejor dentro de las percepciones de los estudiantes. 00:13:15
Ahora lo que vamos a ver es un poco el análisis dinámico. Vamos a comparar los resultados de Teams de 2011 con 2015. 00:13:22
Vamos a ir viendo disciplina a disciplina a ver cómo ha variado. 00:13:28
Este gráfico sonará esta mañana, que básicamente lo que vemos aquí son los niveles cognitivos en el examen TIMSS en 2011 y en 2015. 00:13:31
Es una línea, pero son dos puntos, 2011 y 2015. En líneas discontinuas tenéis los intervalos de confianza, no sé si los veis desde ahí atrás, pero están un poco ahí en gris. 00:13:42
El verde sería la media total, el rojo sería el colegio público y el azul el colegio privado. 00:13:54
Entonces, básicamente la conclusión de matemáticas es que el colegio público y privado ha incrementado su rendimiento, pero el colegio público lo ha incrementado en mayor medida. 00:13:59
Vemos que las pendientes son mayores en el colegio público. Por lo tanto, ha habido una convergencia hacia el colegio privado sin llegar a converger del todo, como se está viendo en los datos estáticos de 2015. 00:14:09
esto es una comparación entre los contenidos de matemáticas 00:14:19
y entonces aquí lo que vemos es que las áreas que más han convergido 00:14:24
han sido los datos, que son las que más se han incrementado 00:14:28
que han incrementado como unos 20 puntos 00:14:31
y geometría, los números es la que registra una pendiente 00:14:34
menos inclinada 00:14:38
y esto es por dominio cognitivo 00:14:40
y vemos que las tres áreas de dominio cognitivo 00:14:43
se han incrementado prácticamente de la misma manera. 00:14:47
Las pendientes son las mismas para los tres, o sea que no ha habido mucha variación en este sentido. 00:14:50
Esto es una comparación de las tres áreas de matemáticas por tipo de colegio privado y público 00:14:58
para ver cuáles son las áreas donde el colegio público ha convergido más con respecto al privado. 00:15:03
Aquí lo que vemos es que sobre todo ha sido datos, 00:15:09
veis que el colegio privado que está en azul se incrementa, pero el colegio público se incrementa mucho más 00:15:11
y en geometría es también donde la pendiente es mayor. 00:15:17
Y en cuanto a dominio cognitivo, básicamente vemos que las tres, como hemos visto antes, 00:15:25
la pendiente es prácticamente constante, lo único que en cuanto a los colegios privados 00:15:30
tienen una pendiente mucho menor, han incrementado mucho menos sus capacidades cognitivas. 00:15:35
Estas son las ciencias. Aquí lo que tenemos que destacar es que, 00:15:41
aunque parece que hay un ligero bajón de los colegios privados, 00:15:45
Desde 2011 la diferencia entre 2011 y 2015 no es significativa, o sea que podemos decir que los privados se han mantenido constantes, a un nivel ya casi tocando el umbral del nivel alto, considerado por la IEA, y los privados sí que han incrementado su rendimiento en ciencias y también produciendo un camino a la convergencia entre las capacidades cognitivas de ambos. 00:15:49
esto es un poco más interesante porque aquí vemos que no crecen todas 00:16:11
en cuanto a los contenidos de ciencias 00:16:16
y vemos que básicamente esta convergencia en ciencias 00:16:20
se debe a las ciencias de la tierra, al área de ciencias de la tierra 00:16:22
ya que las ciencias de la vida no tienen 00:16:25
ni las ciencias físicas muestran un resultado significativo de cambio 00:16:27
este es el por dominio cognitivo 00:16:31
que también vemos que el conocimiento 00:16:36
ligeramente disminuye 00:16:37
ahora ese bajón no es estadísticamente significativo 00:16:40
o sea que podemos decir que el conocimiento es lo único que se mantiene constante 00:16:45
pero la aplicación y el razonamiento sobre todo 00:16:48
que antes veíamos que donde peor resultado tenemos es el razonamiento 00:16:51
pero comparado con 2011 es donde hemos mejorado más 00:16:55
dentro de estas capacidades cognitivas en ciencias 00:17:00
ya hemos visto que en matemáticas las tres áreas tienen el mismo incremento 00:17:02
entonces esto es un poco comparando con los colegios públicos y privados 00:17:07
entonces vemos perfectamente que este bajón en ciencias de la vida 00:17:12
viene por los colegios privados 00:17:15
que disminuyen mucho, pasan de un nivel alto 00:17:18
a estar prácticamente ahí entre el nivel alto y el nivel intermedio 00:17:21
y donde se ha convergido es en las ciencias de la tierra 00:17:25
que es lo mismo que este incremento que veíamos antes 00:17:28
y esto en cuanto a dominio cognitivo 00:17:31
vemos que este bajón que parece que se mantiene constante el conocimiento viene dado por los colegios privados. 00:17:35
Los colegios públicos se mantienen constantes en conocimiento, incrementan las otras dos áreas en mayor medida también. 00:17:44
Una comparación entre las asignaturas de matemáticas y ciencias, también el hecho de que 500 sea la media, 100 la desviación típica, 00:17:52
se puede comparar entre países, entre años y, además, entre asignaturas. 00:18:02
O sea, el valor de 510, en este caso, es el mismo para matemáticas que para ciencias. 00:18:08
O sea, podemos comparar estas dos medidas. 00:18:13
Entonces vemos que, de manera total, está habiendo una convergencia 00:18:15
de los niveles de matemáticas hacia ciencias, que se incrementan un poco, 00:18:19
pero se quedan más estancados. 00:18:23
Y, sobre todo, se ve en el colegio público que también se incrementan las ciencias, 00:18:25
pero las matemáticas se incrementan de una manera mucho más grande, como veis. 00:18:29
Y en el colegio privado las ciencias constantes y las matemáticas se incrementan. 00:18:35
Por dominio cognitivo tenemos que las ciencias, lo que hemos visto también un poco en los otros gráficos, 00:18:40
pero comparando las escuelas matemáticas, el conocimiento en ciencias baja, 00:18:46
mientras que el conocimiento en matemáticas se incrementa mucho más. 00:18:50
Las tres, conocimiento, aplicación y razonamiento, el mismo nivel prácticamente. 00:18:54
Entonces, después de haber ofrecido aquí ahora más que nada una instantánea de cómo es la forma del alumnado, cuáles son las capacidades cognitivas del alumnado en 2015, ahora en el apartado 5 vamos a ver cuáles son los determinantes del rendimiento académico. 00:18:58
Es decir, cuáles son aquellas variables que afectan al rendimiento académico de una manera significativa, estadísticamente significativa. 00:19:17
Entonces, el objetivo aquí no es establecer una relación causal, sino simplemente correlaciones entre las variables y el rendimiento económico, 00:19:25
para ver qué variables pueden afectar más a incrementos o a disminuciones en el rendimiento académico e intentar ver a ver qué conclusiones se pueden sacar. 00:19:33
he hecho un modelo 00:19:42
econométrico de mínimos cuadrados ordinarios 00:19:45
una regresión simple 00:19:46
y es el rendimiento 00:19:48
académico del estudiante en la asignatura 00:19:52
en el colegio J 00:19:55
y entonces el rendimiento académico 00:19:57
se puede explicar por todas estas variables 00:20:00
¿qué variables son? variables explicativas 00:20:02
como vectores de características individuales 00:20:04
que son si el alumno 00:20:07
tiene padres españoles 00:20:09
si habla español en casa 00:20:10
este tipo de cosas 00:20:12
un vector por tipo de colegio 00:20:14
una variable dummy 00:20:16
que toma valor 1 si el colegio es público 00:20:18
y 0 si es privado 00:20:20
por tipo de colegio bilingüe 00:20:21
el PC sería 00:20:24
índice de frecuencia de problemas de convivencia 00:20:25
hay unos índices que proporciona 00:20:28
la IEA que te dice si el alumno 00:20:30
está teniendo problemas de convivencia 00:20:32
semanales o mensuales 00:20:34
y entonces te mide un poco cuál es el grado 00:20:36
de esos problemas 00:20:38
a mayor índice, mayor problemas 00:20:39
entonces esto es lo que intenta capturar ese efecto en el rendimiento académico 00:20:41
de sufrir problemas de convivencia 00:20:46
un vector de sentimientos sobre el colegio 00:20:48
que son todas las variables que hemos visto antes 00:20:50
si se siente que pertenece al colegio, si ve mucho a sus compañeros, este tipo de cosas 00:20:52
y luego P sería un vector de percepción sobre la asignatura 00:20:57
si los estudiantes se sienten que son mejores que otros en matemáticas o en ciencias 00:21:00
creen que son peores 00:21:05
vamos a ver cómo influyen estas percepciones en el rendimiento académico 00:21:07
Pero bueno, simplemente decir que los valores del rendimiento académico se han hecho como marca el examen TIMS, que hay cinco valores plausibles, entonces se toma la media de cada valor plausible y luego se coge la media general para hacer el estimador de la media y los errores estándar están hechos por el procedimiento Jack Knight, 00:21:11
que es el que recomiendan para la encuesta, como está establecida la encuesta Teams, 00:21:31
porque básicamente es más sencillo de calcular y además ofrece estimadores insesgados. 00:21:37
Vamos a entrar en detalles. 00:21:42
Básicamente estos son los resultados. 00:21:44
Esta tabla, para que todos podáis ver, solo he puesto las variables que son significativas, 00:21:47
porque si os pongo la tabla entera con las 30 variables, ni los de la primera fila veis nada. 00:21:53
Entonces solamente os he puesto las variables que son significativas, pero tened en cuenta también que en las dos especificaciones estamos controlando por las 30 variables anteriores, por todas las características individuales, etc. 00:21:58
Vamos a ver un poco cuáles son los resultados. Estos son matemáticas. 00:22:10
Lo primero, vemos que el coeficiente, por ejemplo, para una dummy que indica si el estudiante es chica o chico es negativo. 00:22:14
Esto estaba comentándolo antes Javier, que decía que las chicas tenían peores resultados que los chicos. 00:22:22
Lo que hay que poner primero es que hay que interpretar este coeficiente de una manera un poco más amplia. 00:22:28
Toda la literatura en economía de educación demuestra que las chicas son mucho mejores estudiantes que los chicos. 00:22:34
Las chicas tienen mejores hábitos para hacer los deberes, en clase están mucho más atentas, reaccionan mejor a un incremento en la calidad del colegio, 00:22:40
tienen mejores efectos cuando se les ofrecen becas 00:22:53
y además hay toda una literatura en economía del desarrollo 00:22:56
que dice básicamente que hay que darle el dinero a las mujeres 00:23:00
porque los hombres se lo gastan en alcohol y en salir 00:23:03
entonces realmente eso está demostrado 00:23:06
que las chicas son mejores estudiantes que los chicos 00:23:10
eso es una cosa bastante robusta dentro de la academia 00:23:13
de economía de la educación que está claro 00:23:16
pasa que hay unas profesoras de Stanford 00:23:19
que han realizado una serie de literatura para ver por qué son estos impactos negativos en ciertos exámenes estandarizados. 00:23:21
Entonces, la conclusión a la que llegan ellas es que existe una diferencia de género en cuanto a cómo reaccionan a la competencia. 00:23:31
Es decir, a exámenes que requieren competencia y, en mayor medida, a exámenes que requieren competencia con chicos. 00:23:40
Por ejemplo, hay un estudio que es muy famoso que muestra cómo varían los resultados de las chicas cuando están en colegios de coeducación, chicos y chicas, y cuando están en colegios solo de chicas. 00:23:48
En el colegio solo de chicas lo hacen mucho mejor que cuando están con los chicos. No quiere decir que estudien más o nada de esto, simplemente que a los exámenes que requieren competencia tienen un rol que sufren más, en el caso de las chicas. 00:24:02
Entonces, ese impacto negativo se podría explicar así. Después vemos que hay un coeficiente positivo. Esto no quiere decir que el hecho de tener un padre español mejore tu rendimiento académico. 00:24:18
O sea, no es un impacto causal. Simplemente se debe a la correlación que existe entre el hecho de que en la Comunidad de Madrid las familias que vienen de otros países vienen en condiciones económicas más desventajadas y entonces tienen peores rendimientos académicos en media. 00:24:34
Esto es simplemente lo que quiere decir. Esto no saca ninguna conclusión fundamental. Esto sí que es más interesante, que es la ausencia en el colegio. Vemos que aquellos alumnos que nunca están ausentes en el colegio, prácticamente nunca, tienen 20 puntos, entre 14 y 20 puntos, que es un 20% de la desviación típica más o menos, mejores notas. 00:24:53
Esto se puede interpretar como este coeficiente. Aquellos alumnos que declaran que nunca están ausentes en el colegio tienen 20 puntos más de nota media comparado con el alumno medio con las características medias de la muestra. 00:25:14
Porque aquí, como estamos controlando por todas las variables, sería el alumno medio. Quitamos las diferencias de género, quitamos las diferencias socioeconómicas, etc. 00:25:28
Y nos quedamos solamente con el hecho de que nunca esté ausente al colegio. Entonces tendría un impacto positivo. 00:25:38
Esta otra cosa interesante también es el uso de las nuevas tecnologías como el ordenador y la tablet para hacer los deberes tiene un impacto negativo, como podéis ver. 00:25:46
Esto es el uso muy frecuente. No quiere decir que no haya que utilizar en clase ordenadores o tablets para hacer de vez en cuando deberes, 00:25:56
pero estos son los alumnos que siempre utilizan estos recursos para realizar las tareas escolares. En media, en promedio, rinden peor. 00:26:03
Y además suelen estar en los colegios públicos. Utilizan más los ordenadores y las tablets en media que en los colegios privados. 00:26:12
Esto puede ser una conclusión que también podríamos llegar. 00:26:20
Después se encuentra un índice de problemas de convivencia. Vemos que hay un impacto ligeramente, pero un impacto negativo. Esto es para problemas de convivencia semanales. 00:26:25
Son problemas de convivencia muy intensos. Hay uno que es mensual, que prácticamente no es significativo, y este sería un problema semanal. 00:26:33
Entonces vemos que los problemas de convivencia no solo pueden afectar a características sociales del alumno, sino directamente al rendimiento académico. 00:26:40
y luego en cuanto a la percepción sobre las matemáticas 00:26:48
pues vemos que hay un impacto negativo 00:26:51
aquellos que piensan 00:26:53
que son más difíciles para él que para los otros 00:26:54
y que no se consideran buenos 00:26:57
básicamente con esto 00:26:58
lo único que podemos concluir es que 00:27:00
son peores alumnos 00:27:02
y lo saben, yo creo que esa es 00:27:04
la única conclusión que podemos tener aquí 00:27:06
porque obviamente no podemos decir 00:27:09
que el hecho de pensar que no me considero 00:27:12
bueno me impacta en un rendimiento negativo 00:27:14
puede ser que yo tenga un rendimiento 00:27:16
negativo y entonces por eso pienso que no es muy bueno 00:27:18
entonces tampoco aquí vamos a darle 00:27:20
mucha más vuelta a esto 00:27:22
en cuanto a ciencias vemos que 00:27:23
los coeficientes son distintos pero 00:27:25
la interpretación es prácticamente la misma 00:27:27
¿de acuerdo? tenemos 00:27:30
pues 00:27:32
impactos negativos para 00:27:33
chicas, positivos para los padres 00:27:36
españoles, muy positivos 00:27:38
para cuando no está ausente en casa 00:27:40
negativos para tecnología, o sea 00:27:42
llegamos prácticamente a la misma conclusión 00:27:44
entonces bueno 00:27:46
Otro objetivo también del estudio es ver si el hecho de recibir clases en inglés para los colegios bilingües tiene un efecto diferencial sobre tu rendimiento académico. 00:27:48
He visto que hay varios estudios académicos que hay que ver si el impacto del hecho de la enseñanza bilingüe tiene un impacto negativo en tu rendimiento académico porque no entiendes bien la clase y a lo mejor esto está impactando cognitivamente a tu rendimiento y comparado con los alumnos que tienen enseñanza en español 100%, pues tienes un rendimiento negativo. 00:28:01
Entonces, vamos un poco a ver cuáles son los resultados que nos salen aquí. Lo primero, como ya he dicho antes, cautela para extrapolar estos resultados a la totalidad de la Comunidad de Madrid porque tenemos un 5% de errores de medida porque la muestra no está estratificada a nivel bilingüe o no bilingüe. 00:28:27
Entonces, simplemente hay que comentarlo y ver que estos datos no son perfectamente el coeficiente. Va a variar un 5% arriba o abajo. 00:28:41
El modelo econométrico es un modelo que he usado de efectos fijos. I sigue siendo la variable de rendimiento académico. 00:28:51
BI es una dummy, que quiere decir que hay una asignatura en bilingüe. Esto sería 1 cuando estamos en colegios bilingües y en ciencias. 00:29:00
que las ciencias son las que se imparten en inglés 00:29:08
comparado con las matemáticas en español 00:29:11
y las ciencias en español 00:29:14
y los colegios que no son bilingües 00:29:17
entonces lo que aquí añadimos es un efecto fijo a nivel colegio 00:29:19
entonces ¿qué nos hace esta variable? 00:29:22
el efecto fijo a nivel colegio es que nos coge toda la variación 00:29:24
en los resultados que sean fijos a nivel colegio 00:29:27
entonces con esto lo que quitamos es 00:29:30
el dato bien conocido de que hay algunos colegios 00:29:33
que rinden mejor que otros. Esto se puede interpretar como que todos los estudiantes 00:29:37
estuvieran en el mismo colegio. Incluir esta variable nos quita toda esta variación. 00:29:42
Después incluimos también un efecto fijo a nivel asignatura, porque sabemos que en ciencias 00:29:47
los alumnos rinden mejor. No podemos comparar ciencias con matemáticas igual. 00:29:51
Necesitamos incluir un efecto fijo a nivel asignatura que nos quita toda la variación 00:29:56
a nivel asignatura. Podríamos interpretarlo como que todos los estudiantes 00:30:00
están en la misma asignatura. Como hay un montón de variables que no observamos 00:30:05
porque no podemos observar todas las variables y hay cierta selección 00:30:10
como a método de intentar hacer un 00:30:14
chequeo de robustez, lo que he hecho ha sido también un modelo econométrico 00:30:18
en efectos fijos a nivel estudiante. Entonces esto lo que nos va a capturar es toda la variación 00:30:22
que sea fija a nivel estudiante y vamos a ver qué efectos tiene. 00:30:26
Aquí lo que vemos es arriba las especificaciones 00:30:31
Las especificaciones de arriba son a nivel estudiante y las de abajo son a nivel colegio, porque al final es un colegio por clase, o sea, son a nivel colegio. 00:30:34
Entonces lo que vemos es que si nosotros no añadimos ningún efecto fijo, simplemente hacemos un modelo simple entre rendimientos académicos y el hecho de impartir clases en inglés, 00:30:45
Vemos que hay un efecto significativo. Pero incluyendo ambos efectos fijos, este efecto se disipa. Tanto los efectos fijos y de asignatura, o sea, asignatura y de colegio, como los efectos fijos de alumno. 00:30:54
Y vemos que el R cuadrado para el efecto fijo de alumno es de 0.94. Lo único que nos hace esto es disminuir los errores estándar, como veis, entre paréntesis, que pasan de 5 a 1, pero el coeficiente es el mismo, es 2.392. Pero este coeficiente no es significativo. 00:31:08
Y lo mismo pasa con el análisis a nivel colegio. ¿Qué conclusión podemos sacar de aquí? En principio no parece que el hecho de enseñar ciencias en inglés tenga un efecto negativo en el rendimiento académico. 00:31:24
en todo caso positivo parece pero no es significativo 00:31:40
o sea que no podemos decir nada 00:31:43
obviamente esto es un resultado 00:31:44
estático viendo 00:31:47
estos efectos en 2015 00:31:48
en este examen 00:31:51
habría que hacer una evaluación 00:31:53
mucho más profunda para ver 00:31:55
cuál es el efecto puro 00:31:56
de la educación bilingüe porque aquí sufrimos 00:31:58
por mucho que intentemos 00:32:01
poner efectos fijos a nivel de asignatura 00:32:02
colegio que nos palían un poco la selección 00:32:05
sufrimos, seguimos sufriendo de selección 00:32:07
Entonces, bueno, ¿cuáles son las conclusiones principales que hemos sacado aquí para hacer un resumen rápido? 00:32:10
Entonces, bueno, lo que vemos es que los estudiantes de la Comunidad de Madrid se sitúan en un nivel entre intermedio y alto en matemáticas y ciencias y rinden más en ciencias. 00:32:17
También vemos que los colegios privados y concertados rinden por encima de los públicos en media, pero que los colegios públicos están en proceso de convergencia hacia el nivel de los colegios privados. 00:32:25
Los colegios públicos divergen mucho en su forma con respecto a los privados y conceptados 00:32:37
Como ya hemos visto todo el análisis descriptivo que los colegios difieren mucho 00:32:43
Entonces, ¿cuáles son las variables más robustas que están relacionadas con el rendimiento académico? 00:32:50
Pues una asistencia frecuente al colegio que vemos que tiene un impacto positivo 00:32:55
El uso de tecnología para tareas escolares cuando es muy intenso tiene un impacto parece negativo 00:32:59
las percepciones de los estudiantes sobre la materia 00:33:05
que hemos visto que si te sabes que eres 00:33:09
malo o peor, tienes peores resultados en media 00:33:12
la nacionalidad de los padres 00:33:15
pero esto no quiere decir que no haya impacto para nada 00:33:17
simplemente es un tema de que son grupos distintos 00:33:20
y sufrir problemas de convivencia frecuentes 00:33:24
tiene un impacto negativo también en el rendimiento académico 00:33:27
de los estudiantes 00:33:30
viendo un poco cuáles son las magnitudes de estos efectos 00:33:31
ponerlos en contexto con cuál es la literatura de economía de la educación, dos proyectos de investigación muy robustos en la literatura internacional 00:33:35
son aquellos de Angrist, Zilabi y Kruger, que lo que examinan ellos es cuál es el impacto en el rendimiento académico de reducir el tamaño de la clase. 00:33:46
Entonces ellos observan que reducir la clase en 7 u 8 estudiantes incrementa el rendimiento académico de los estudiantes de manera significativa. 00:33:55
Como en un 20% de desviación estándar. Entonces, lo que vemos es que casi todos los coeficientes que hemos encontrado en el modelo de mínimos cuadrados ordinarios, la magnitud del efecto es en torno a 20%. 00:34:05
Algunos, por ejemplo, como el uso de tecnologías muy frecuentes, es de un 30%, o sea, es un poco superior, pero más o menos se sitúan en los valores a los que nos movemos en la literatura de economía de la educación. 00:34:18
Muchas gracias por todo. 00:34:33
Bueno, muchas gracias, José, por la exposición. Es un ejemplo de los análisis, en este caso con un experto externo a la consejería, de cómo puede hacer análisis ya cada vez más detallados. 00:34:34
Entonces, bueno, si tenéis alguna pregunta o algún comentario que hacer respecto a… Hay dos preguntas. Voy a repetir la pregunta porque como lo están grabando y no tenemos… O repítela tú. 00:35:00
Sí, la pregunta es si la diferencia que vemos entre colegio público y privado en rendimiento académico desaparece cuando incluyes las variables socioeconómicas, ¿no? Y la respuesta es sí, sí, sí. Lo que pasa es que yo solamente os he enseñado en la tabla las que son significativas, pero yo incluyo ahí una dummy de colegio público y no es significativo. 00:35:27
O sea, que incluyendo todas las variables a nivel estudiante socioeconómicas desaparece ese efecto. 00:35:46
Bueno, la pregunta para repetirla por si alguien no ha escuchado bien. Si hemos analizado la motivación que habría en este impacto negativo en el uso muy frecuente de tecnologías y cuál es mi opinión acerca del tema. 00:36:02
En cuanto a la motivación, este estudio no permite hacer más que correlaciones entre variables, entonces no podemos ir variable a variable, que es lo que hay detrás de ahí. 00:36:28
Pero sería muy interesante ver cómo varía esto. 00:36:41
Entonces, mi opinión personal, yo la verdad que estoy muy de acuerdo con el uso de tecnologías en las aulas, 00:36:47
pero yo creo que el uso desmedido de la tecnología puede impactar de una manera negativa a los alumnos. 00:36:54
Yo creo que es importante también tener en mente que las nuevas tecnologías son una herramienta 00:37:01
para las clases y para desarrollar elementos cognitivos de los alumnos distintos, 00:37:06
pero hay que tener en cuenta que la educación tradicional, tradicional entre comillas, de toda la vida, 00:37:13
de hacer los problemas a mano, tener tu fichero, saber organizarte, escribir y ponerlo en el papel, 00:37:19
es muy importante para la comprensión y para el razonamiento de todas las asignaturas. 00:37:26
Entonces, desde mi punto de vista, yo creo que este resultado lo que muestra es esto. Si usas el ordenador o la tablet, muy frecuentemente, porque esto es gente que todos los días utiliza el ordenador para hacer los deberes, pues claro, te estás perdiendo otro tipo de capacidades que no te los da el ordenador. 00:37:31
Yo creo que el ordenador está bien como herramienta, pero no como un sustitutivo a la educación tradicional, entre comillas, en ese sentido. 00:37:51
La pregunta es si, mostrando que es muy robusto el hecho de disminuir el número de alumnos por clase, impacta positivamente en el rendimiento académico. 00:38:37
Como esta mañana el representante de la IA ha dicho que esto no es así, ¿cuál es mi opinión? 00:38:46
Estos son realmente dos de los proyectos más reconocidos internacionalmente. 00:38:53
El proyecto de Angris y Lavi es un proyecto en Israel que usan la regla de Maimonides, que es que cuando te pasas de 31 alumnos te reducen por la mitad la clase. 00:38:59
Entonces usan esta variación exógena para instrumentar cuál es el efecto en el rendimiento académico. 00:39:13
Y el paper de Kruger es sobre el proyecto STAR de Tennessee, que fue un experimento aleatorio que se utilizó en Tennessee para reducir el número de alumnos por clase y ver cómo variaban con respecto a los otros alumnos. 00:39:19
Estos son papers absolutamente robustos y esto es un impacto que se habla. Reducir el número de alumnos por clase impacta positivamente en el rendimiento académico. 00:39:33
Luego hay que ver a qué nivel estamos hablando. Él decía también que había 50 alumnos en clase y habían reducido a 40. A lo mejor entre 200 alumnos y 150 te da igual, pero cuando te estás moviendo en el margen impacta de manera positiva. 00:39:44
Estos que sois profesores aquí, estoy seguro que lo sabéis de sobra. No es lo mismo tener 30 alumnos que 20. Puedes hacer un seguimiento mucho más personal de cada uno, se te revolucionan menos, etc. 00:40:03
Ya no solamente es intuitivo, porque uno dice que es intuitivo, sino que está bastante demostrado en la literatura económica. 00:40:16
La pregunta es si la brecha de género no se observa en las asignaturas de humanidades, entonces si esto depende más por el tipo de asignatura o tal. 00:40:23
Absolutamente. De hecho hay toda una literatura en economía de la educación que se dedica a esto, a ver por qué estas diferencias de género. 00:40:56
De hecho estos proyectos que os he contado de las profesoras de Stanford lo que ven es que hay un impacto negativo especialmente en matemáticas. 00:41:04
O sea, realmente no se sabe muy bien por qué, pero son las asignaturas matemáticas, comparado con las humanidades. Y entonces lo que muchos autores dan como conclusión es que son asignaturas que son eminentemente más de hombres que de mujeres. 00:41:11
Entonces hay un factor psicológico que influye en el sentido, en el hecho de que en las carreras de ciencias hay mucho más hombres que mujeres durante toda la historia, básicamente. 00:41:30
y entonces el hecho de estar en una carrera que es eminentemente de hombres produce un efecto más de tensión, un rol de competitividad 00:41:49
que va en detrimento de esos resultados en los exámenes que son competitivos, que no quiere decir que el nivel sea menor. 00:42:01
O sea, no quiere decir que las chicas sean peores que los chicos en nivel, porque además se ha dicho que al revés. 00:42:10
la chica son mucho mejores estudiantes que los chicos 00:42:16
y está muy demostrado en la economía de la educación 00:42:18
pero hay una literatura muy bonita sobre este tema 00:42:22
que os puedo pasar 00:42:25
investigaciones si os interesa el tema 00:42:28
pero efectivamente en humanidades no se observa esta diferencia 00:42:31
y en matemáticas sí 00:42:34
entonces varios autores lo señalan viendo experimentos y comparaciones 00:42:35
que puede ser por este rol del hecho de que 00:42:39
la carrera es eminentemente de hombres 00:42:43
Y ahí hay un papel psicológico que juegan. No sabría explicar muy bien qué hay detrás, pero es un poco la idea. 00:42:46
Pues no hay más preguntas ni comentarios. Entonces vamos a despedir a José y a pasar a la siguiente conferencia de José Antonio Fernández, sobre didáctica de las matemáticas y neurociencia. Muchas gracias. 00:42:53
José por venir. 00:43:23
Autor/es:
Dirección General de Innovación, Becas y Ayudas a la Educación
Subido por:
Gestiondgmejora
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Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada
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Fecha:
18 de enero de 2017 - 12:00
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Público
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C RECURSOS Dirección General del Mejora. Gestión de Aplicaciones
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