Análisis nacional con indicadores económicos de CCAA
Análisis desagregado para cada CCAA A continuación, se estima la Ecuación 2 para cada Comunidad Autónoma. La siguiente Figura 18 muestra el impacto del uso de las TIC en el colegio en los resultados de matemáticas en cada región, y en el Apéndice 5 se muestran las estimaciones de los modelos para cada CCAA. Como variables de control se utilizan las mismas que en el apartado anterior. Es decir, se comparan estudiantes del mismo género, nivel socioeconómico (como variable continua), condición de repetidor, condición de inmigrante, entre otros. De igual manera que se encontraba en el análisis internacional, se observa una forma de “U” invertida al relacionar tipos de usuario de las TIC y los resultados en matemáticas en todas las regiones de España. Esta “U” invertida alcanza su mínimo en el punto final; es decir, un uso muy intensivo de la tecnología tiene una penalización de entre 12 y 35 puntos respecto a un uso muy bajo o nulo, dependiendo de la CCAA (Figura 18). Asimismo, el impacto del uso medio tiene una magnitud muy dispar por CCAA: en casos como el de Navarra, un uso medio puede implicar un incremento medio de 30 puntos más en las notas de matemáticas, mientras que en Castilla-La Mancha, el impacto estimado es negativo y cercano a 9. En cambio, un uso muy intensivo penaliza a todas las comunidades sin excepción. Comunidades como Murcia o Aragón son las que sufren una mayor penalización en términos relativos, mientras que en Asturias el impacto es relativamente menos negativo (en concreto, -12 puntos). Por el contrario, un uso bajo o medio (quintiles 1 o 2) es, por lo general, significativamente más favorable que un uso muy bajo o nulo (quintil 1).
Atendiendo a los resultados que cuantifican el impacto de las variables económicas en la puntuación de matemáticas, se encuentra que tanto el PIB per cápita como el gasto por alumno tienen un impacto positivo y de gran magnitud en el rendimiento matemático del alumnado (Tabla 6). En particular, se encuentra que un aumento del 1% del PIB per cápita o del gasto público por alumno tiene un impacto medio de alrededor de 16 puntos en las habilidades en matemáticas. Por otra parte, se observa, en ambos modelos, una clara relación no lineal entre frecuencia de uso y resultados en matemáticas. En particular, se encuentra que, en comparación con un uso muy bajo de la tecnología para fines educativos, un uso bajo, medio o intensivo (quintiles 2-3, y en menor medida, 4) realmente ayuda a obtener mejores resultados en matemáticas. No obstante, un uso muy intensivo (quintil 5) proporciona un impacto mucho más negativo que un uso muy bajo (quintil 1).
TABLA 6.
Modelos multinivel para España con variables económicas de Comunidades Autónomas (variable dependiente: puntuación en matemáticas)
Modelo PIB
Modelo Gasto/ Alumno
PIB per cápita CCAA (log)
15.58*** (3742)
Gasto/alumno CCAA (log)
16.12*** (4.866)
Usuario TIC bajo
10.22*** (2.788)
10.24*** (2.786)
Usuario TIC medio
10.03*** (2.944)
10.02*** (2.951)
Usuario TIC intensivo
-2.972 (2.978)
-3.029 (2.988)
Usuario TIC muy intensivo
-22.47*** (3.470)
-22.49*** (3.478)
ECS (nivel socio-ec.)
10.35*** (0.997)
10.39*** (1.004)
Inmigrante
-19.35*** (3.767)
-19.39*** (3.762)
Repetidor/a
-86.20*** (2.827)
-86.23*** (2.829)
Mujer
-17.57*** (2.226)
-17.53*** (2.230)
Escuela pública
-5.595*** (1.608)
-6.281*** (1.727)
Tamaño de la escuela (log)
3.358*** (0.736)
4.468*** (0.700)
Ratio de ordenadores/estudiante
-0.662 (0.683)
-0.951 (0.659)
Inicio tardío TIC (>9 años)
-21.20*** (2.050)
-21.24*** (2.051)
Bullying (índice)
-4.016*** (1.389)
-4.004*** (1.395)
Constante
355.9*** (39.40)
367.2*** (45.16)
Nota: Errores estándar entre paréntesis. *, ** y *** indican un grado de significación del 10-, 5- y 1-por ciento., respectivamente. Las estimaciones se calculan teniendo en cuenta los 10 valores plausibles en matemáticas y los 80 pesos replicados para cada estudiante. El modelo del PIB tiene más observaciones que el modelo del gasto por alumno por incluir la información correspondiente a Ceuta y Melilla.
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