¿Cómo contribuyen datos masivos a la toma de decisiones en educación?

Por: Patricio Rodríguez

Cuando hablamos de la mejora de la educación, y especialmente las brechas entre el sector público y el privado, pensamos en los estudiantes, los docentes, los directores, y hasta quizá en la infraestructura de las escuelas: pupitres, salones, materiales, computadores, accesibilidad a Internet entre otros.

Asumimos que las diferencias existen sólo por lo que ocurre dentro de la escuela. Es decir, que los estudiantes son “iguales” y las escuelas producen cambios.

Sin embargo, la evidencia muestra que las supuestas diferencias entre escuelas se explican por el nivel socioeconómico y sociocultural de las familias de los estudiantes. Así, las escuelas desarrollaron mecanismos para “capturar” estudiantes de un cierto nivel. Es decir, las diferencias producen por lo que ocurre fuera del colegio. Entonces, terminamos con un sistema donde las escuelas eligen a los estudiantes compitiendo por los de mejor nivel socioeconómico bajo métricas de “calidad” reducidas al resultado de pruebas estandarizadas.

Entonces, para mejorar un sistema educativo es necesario también entender el contexto en el cual opera, como la dimensión territorial que revela la heterogeneidad del país, evidenciando relaciones con factores no educativos previamente ocultos para las políticas públicas.

Por ejemplo, si analizamos el desplazamiento diario de estudiantes en Santiago, encontramos que un 30% asiste a una escuela fuera de su comuna. Sólo entre las comunas de Puente Alto y La Florida más de 11.000 estudiantes viajan diariamente. Esto produce congestión vehicular, contaminación ambiental y presiona los requerimientos del transporte público, ya que en la primaria los niños viajan acompañados.

Gracias a técnicas analíticas de modelación encontramos que el 32% de los estudiantes no tiene un colegio a menos de 10 minutos caminando, y que la distribución espacial de los colegios se concentra en sectores de mejores ingresos con escasa cobertura en la periferia, que es donde viven más estudiantes con peor situación socioeconómica. Los desplazamientos se producen desde las afueras hacia el centro de la ciudad, impulsada por la mejor cobertura existente en áreas centrales. Este fenómeno se repite en el acceso a escuelas con buenos resultados en las pruebas estandarizadas donde existen territorios en los cuales los estudiantes están “atrapados” por su falta de recursos para movilizarse, lo que empuja a un círculo vicioso de fracaso escolar.

Estos análisis permiten visualizar la inequidad territorial, determinando dónde y en qué existen las mayores brechas. Esto, permite desarrollar políticas públicas específicas para los territorios dependiendo de su geografía y socio demografía, haciendo explícita la necesaria, la coordinación y diálogo inter agencias para resolver problemas que son multisectoriales.

De este modo, se puede avanzar hacia una inteligencia de valor público, (equivalente social de la inteligencia de negocios) que genere evidencia para las decisiones gubernamentales usando los propios datos que el mismo Estado recopila y genera.

Esta iniciativa ocupó el primer lugar en el Call for papers “Nuevos debates, Datos para el desarrollo del BID fue “Apoyando la formulación de políticas públicas y toma de decisiones en educación utilizando técnicas de análisis de datos masivos: el caso de Chile”.

Pueden encontrar una presentación más detallada de la iniciativa aquí.

Publicado primeramente en: http://blogs.iadb.org/gobernarte/2016/04/28/como-contribuyen-datos-masivos-a-la-toma-de-decisiones-en-educacion/