Análisis empírico
En definitiva, tal y como se encontraba en el análisis de las políticas educativas, España muestra claras carencias en la preparación del profesorado para la integración de dispositivos digitales en las aulas. Esto es especialmente evidente en la falta de incentivos proporcionada al profesorado, que únicamente se da en el 15% de los casos analizados para España , en comparación con un 65% en Estonia.
De nuevo, como se había explorado en la parte de política educativa, la Figura 27 muestra la proporción de usuarios muy intensivos en función de diferentes características del centro educativo. En este caso, también se encuentra que la proporción de usuarios muy intensivos es notablemente superior en los centros que cuentan con mayor capacidad de mejora del aprendizaje y la enseñanza mediante dispositivos digitales . Esto nos lleva a explorar el impacto en concreto de estas políticas en el rendimiento del alumnado dependiendo del tipo de uso que realicen de los dispositivos digitales en la escuela.
FIGURA 27
Proporción de usuarios muy intensivos según diferentes características del centro escolar (España)
% usuarios muy intensivos si centro no cumple afirmación de eje horizonal % usuarios muy intensivos si centro cumple afirmación de eje horizonal
Tras poner en contexto la situación de España en materia de políticas y recursos digitales en los centros, a continuación se muestran los resultados del análisis empírico. El objetivo de este análisis es explorar hasta qué punto los recursos TIC y las políticas de los centros impactan en el rendimiento matemático del alumnado dependiendo del grado de uso de las TIC que realice en la escuela, comparando el impacto en estudiantes con características similares, como se detalla a continuación. La metodología llevada a cabo para estimar estos impactos es exactamente la misma que la que se mostró previamente en la Sección 5 [Metodología]. Es decir, se estima el impacto en matemáticas de realizar un uso bajo, medio, intensivo y muy intensivo de las TIC, teniendo en cuenta diferentes características socio-demográficas del alumnado (como el género, el estado de repetición o el nivel socio-económico) y del centro al que acude cada estudiante (teniendo en cuenta, por ejemplo, si el centro es público o no, así como la ratio de ordenadores por estudiante). Asimismo, tal y como se realizó en la Sección 5, el modelo incluye efectos aleatorios del centro educativo. La diferencia, en esta ocasión, es que las regresiones se realizan para diferentes características del centro. A modo de ejemplo, si se trata de medir el impacto de que un centro escolar tenga un reglamento escrito acerca del uso de los dispositivos digitales, se considerarán dos regresiones separadas: una para los centros que sí que cuentan con el reglamento, y
otra para aquéllos que no. Esto permitirá analizar si los impactos por tipo de usuario de las TIC varían dependiendo de la existencia de esta política del centro educativo. Las Figuras 28 y 29 muestran los cuatro coeficientes de interés (para el usuario bajo, medio, intensivo y muy intensivo), más el valor de cero que se toma para el usuario de referencia (el usuario muy bajo) para cada pregunta considerada del cuestionario dirigido a la dirección del centro en materia del uso de dispositivos. Como anteriormente, estos coeficientes muestran los puntos de más (o de menos) que obtiene el usuario de la frecuencia TIC considerada en comparación con el usuario de muy baja frecuencia. En particular, la Figura 28 muestra las cuestiones relacionadas con las políticas de centro, donde las estimaciones se desagregan para aquellos casos en los que los centros cuentan con una política determinada y aquéllos que no. Por su parte, la Figura 29 ofrece información acerca de la capacidad del centro para mejorar la enseñanza y el aprendizaje mediante las TIC. En este caso, se dividen las regresiones en base a las respuestas de la dirección del centro: si la dirección está “de acuerdo” o “muy de acuerdo” con las respectivas afirmaciones, se genera una categoría, mientras que si no lo está se genera la categoría opuesta (marcada en una tonalidad más clara en los gráficos). El Apéndice 6 muestra, con mayor grado de detalle, los resultados de las regresiones.
20
16
12
8
4
0
Intentivos prof.
Apoyo técnico cualificado
Prof. tiempo
Prof. recursos
Plataforma aprendizaje online
Dispositivos potentes
Programas informáticos
Prof. habilidades dispositivos
Dispositivos conect. Int.
Velocidad Int.
Dispositivos para enseñanza
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