Nacional: Comunidades Autónomas
Los resultados muestran que en la mayoría de los países analizados, el hecho de pertenecer al colectivo de usuarios muy intensivos penaliza más fuertemente a las mujeres: en el caso de España, la brecha de género es de 6 puntos, con un impacto negativo de 20 puntos para los varones frente a un impacto de 26 puntos para las mujeres. En países como Bélgica o Dinamarca, por el contrario, no existe brecha de género, pues el impacto es prácticamente idéntico para hombres y mujeres. Irlanda es el único país donde la penalización por ser usuario muy intensivo es muy superior en hombres que en mujeres: el impacto estimado en hombres es más del doble de negativo que en mujeres (40 puntos respecto a 17). Esto implica, para el caso de Irlanda, que el impacto del usuario muy intensivo en hombres equivale a, aproximadamente, un curso escolar completo. Por nivel socio-económico, los usuarios muy intensivos cuyo nivel socio-económico es mayor a la mediana del país sufren una penalización menor que los usuarios de nivel socio-económico más bajo. En otras palabras, la penalización por ser usuario muy intensivo es especialmente fuerte para la mitad más pobre del país. Esto ocurre en todos los países analizados excepto en Australia, Estonia e Irlanda. En el caso de España, la brecha estimada es de 7 puntos (con un impacto negativo de 20 puntos para la mitad más rica y 27 puntos para la mitad más pobre), superior a la de Finlandia, cuya brecha no alcanza los 3 puntos (-32 para la mitad más pobre respecto a -29 para la mitad más rica). En Estonia, los usuarios muy intensivos de bajo nivel socio- económico sufren una penalización 5 puntos menor que sus homólogos de alto nivel socio-económico.
A continuación, se realiza el mismo análisis que en la sección internacional, pero centrado en las diferentes regiones españolas. Para establecer un contexto, se mostrará en primer lugar un análisis conjunto para las CCAA donde se incluyen las variables económicas mostradas anteriormente en la Figura 13. Es decir, se estima el Modelo 2 pero añadiendo variables adicionales de control: el PIB per cápita por CCAA y el gasto público en educación por CCAA. El objetivo de esta estimación es mostrar cómo inciden estas variables económicas en la disparidad de resultados observador por CCAA. En segundo y último lugar se ofrecen los impactos estimados de los diferentes tipos de usuarios TIC en la puntuación de matemáticas para cada CCAA, de la misma manera que se había realizado en el análisis internacional.
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