Meritocracia y educación (versión reducida)

meritocracia y educación:

MOVILIDAD SOCIAL Y DESIGUALDAD DE OPORTUNIDADES

"Un enfoque de Machine Learning"

septiembre 2023 - Versión reducida

meritocracia y educación:

Autores

MOVILIDAD SOCIAL Y DESIGUALDAD DE OPORTUNIDADES

David Martínez de Lafuente, Fundación ISEAK Ainhoa Vega-Bayo, Fundación ISEAK y UPV/ EHU

Visualización de datos:

Jose Ariza, Fundación Cotec para la innovación

"Un enfoque de Machine Learning"

Comité Asesor:

Caterina Calsamiglia, ICREA, Pentabilities Jorge Cimentada, Ryanair Lucas Gortázar, EsadeEcPol Álvaro Ferrer, Save the Children Gema Zamarro, Universidad de Arkansas

Coordinación:

Ainara Zubillaga, Fundación Cotec para la innovación Iria Mata, Fundación Cotec para la innovación

Ín DI CE

introducción

00. metodología

01. resultados

1.1 Resultados en movilidad social

12 18 26

1.2 Resultados desigualdad de oportunidades

1.3 Resultados políticas públicas

02. conclusiones

03. líneas de acción

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intro ducción

La concepción meritocrática de que el éxito económico y social se reparte según los logros y méritos personales se encuentra en el centro de las democracias occidentales. No obstante, la validez de este relato genera cada vez más escepticismo. Tras este creciente desencanto, se encuentra la distancia evidente entre el ideal de recompensar el mérito y la comprensión ac- tual de la “meritocracia”. Las transformaciones económicas y sociales de las últimas déca- das han generado una mayor desigualdad en forma de pocos ganadores y muchos perdedo- res. A ojos de muchos, este reparto de la tarta económica no estaría basado en una falta de esfuerzo o mérito de las clases trabajadoras, sino en una nueva forma de privilegio que favo- rece las circunstancias familiares de las clases aventajadas en la “carrera meritocrática”. La idea meritocrática de progreso y movilidad social choca con la realidad de que las perso- nas suelen mantenerse en la misma posición social que sus progenitores. Este creciente resentimiento hacia la concepción actual de la

meritocracia nos plantea algunas preguntas im- portantes: ¿Se está recompensando realmente el mérito o se trata simplemente una nueva forma de privilegio? ¿Hasta qué punto las políticas pú- blicas actuales promueven realmente la igualdad de oportunidades? En el núcleo de estas cuestiones se encuentra el papel que juega la educación como uno de los pilares de la meritocracia. En las economías contemporáneas, la capacidad de ascender socialmente depende considerablemente de las competencias adquiridas mediante la educa- ción. Sin embargo, esta creciente importancia económica de la educación implica que puede, también, perpetuar las desigualdades en lugar de combatirlas. Cuando las oportunidades educa- tivas se reparten en función de la renta familiar u otras circunstancias fuera del control de las personas, los sistemas educativos pueden limitar la movilidad social de los que provienen de entor- nos más desfavorecidos. Por lo tanto, compren- der cómo los sistemas educativos compensan las desventajas iniciales se vuelve fundamental

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para analizar la legitimidad moral de la concep- ción actual de la meritocracia.

der mejor los mecanismos que impulsan una mayor equidad educativa, analizamos además el papel que juegan las condiciones económi- cas, las instituciones y las políticas públicas en la equidad educativa a nivel internacional. El análisis se estructura en tres partes. En la primera parte del estudio, nos centramos en cuantificar la movilidad social educativa de Es - paña y sus comunidades autónomas, además de en otros 34 países; en la segunda parte del estudio utilizamos técnicas de ML para medir la desigualdad de oportunidades a nivel nacio- nal y regional y, el último bloque relaciona las variaciones obtenidas entre países en las dos secciones anteriores junto con diferentes indi- cadores económicos y educativos que recogen información sobre políticas públicas en estos ámbitos.

Estos elementos – las percepciones de la ciu- dadanía acerca de la meritocracia, la aparente ineficacia de las políticas públicas y la impor - tancia de la educación en la desigualdad – plantean la necesidad de un análisis profundo en torno a tres preguntas cruciales. Primero, ¿en qué medida se ve determinado el rendi- miento educativo en la adolescencia por el ni- vel socioeconómico familiar? Segundo, ¿cómo se distribuyen las oportunidades educativas de acuerdo a circunstancias individuales que nada tienen que ver con el mérito personal, y que están fuera del control de cada uno, como el sexo o el lugar de nacimiento? Y, finalmente, ¿qué políticas públicas o instituciones pueden ayudar a mitigar estas desigualdades educati- vas? Con el objetivo de responder a estas pregun- tas, este estudio presenta nueva evidencia sobre el grado de movilidad social educativa y de igualdad de oportunidades en 35 países y 17 comunidades autónomas utilizando datos de PISA 2018. Se propone el uso de técnicas modernas de Machine Learning (ML) que nos permiten analizar la desigualdad de oportuni- dades desde una perspectiva novedosa poco explorada hasta la fecha. Con el fin de enten -

00. meto dolo gía

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Este estudio tiene como objetivo cuantificar el grado de movilidad social y de desigualdad de oportunidades en 35 sistemas educativos, así como en 17 comunidades autónomas. El análi- sis, basado en microdatos de las pruebas PISA 2018 en el área de matemáticas, se articula en torno a tres cuestiones fundamentales, que metodológicamente plantean aproximaciones empíricas diferentes:

III. ¿Qué políticas públicas o instituciones pueden mitigar estas desigualdades educativas?: Cómo analizamos el impacto de las polí- ticas publicas en la desigualdad

I. ¿En qué medida el rendimiento educativo está determinado por el nivel socio-económico familiar?: Cómo hemos medido la movilidad

II. ¿Cómo las circunstancias ex- ternas influyen en las oportunida - des educativas?: Cómo hemos medido Cómo hemos medido la desigualdad de oportunidades

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¿En qué medida el rendi- miento educativo está determinado por el ni- vel socioeconómico familiar?:

Movilidad educativa relativa – Ratio de pro- babilidades, Q5/Q1 Probabilidad de obtener el nivel PL3 para los niños más aventajados socioeconómicamente frente a los más desaventajados & Movilidad educativa relativa – Gradiente de probabilidades, Grad Cómo aumenta la probabilidad de obtener el nivel PL3 conforme aumenta el percentil so- cioeconómico de los padres Para ambos indicadores, un mayor valor indica una menor movilidad social relativa, ya que implica que una mayor cantidad de niños aven- tajados consigue alcanzar el nivel de compe- tencia básica (PL3 o ‘basic proficiency’) frente a los desaventajados.

pretenden recogerse mediante los indicadores de movilidad social absoluta y relativa.

Nivel de competencia para los niños aventa- jados, Q5 Probabilidad de que una persona de entorno aventajado alcance un nivel educativo determi- nado Un valor alto de este indicador nos dice que una proporción alta de niños aventajados ob- tiene el PL3.

Cómo hemos medido la movilidad social

La movilidad social se mide a través de esta- dísticos descriptivos que relacionan la probabi- lidad de que un niño obtenga el nivel educativo de competencia básica (PL3 o 'basic proficien - cy') en PISA, con el ranking socioeconómico (ESCS) de sus padres. En base a la interrela- ción de estas dos variables, se han definido cinco indicadores:

Movilidad educativa absoluta, Q1

Probabilidad de que una persona de entorno desfavorecido alcance un nivel educativo de- terminado Un valor alto de este indicador implica que la movilidad educativa absoluta es alta, ya que una mayor cantidad de niños desaventajados habrá conseguido alcanzar dicho nivel educativo.

Nivel de competencia medio, Niv3

% de niños que obtienen determinado nivel educativo

A mayor valor de Niv3, significa que el territorio obtiene de media un mejor rendimiento educa- tivo en la prueba, pero dicho resultado medio puede esconder diferencias entre alumnos de diferentes entornos socioeconómicos que

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¿Cómo las circunstan- cias externas influyen en las oportunidades educativas?

ignorando el efecto de las interacciones entre ellas. Para resolver esta limitación, este trabajo introduce como innovación y aportación al área de conocimiento, el uso de las técnicas de ML . ML se refiere a un conjunto de algoritmos de aprendizaje autómatico destinados a predecir una variable objetivo – en este caso, los resul- tados en PISA de un estudiante –, utilizando una serie de variables explicativas – el listado de circunstancias externas –, y que permiten analizar interacciones de manera automática, con el fin de considerar las circunstancias e interrelaciones más importantes y así ofrecer una predicción más precisa y fiable. Una vez realizada la estimación, se ha pro- cedido a computar un índice de Desigualdad de Oportunidades (DOp), que representa la relación entre el resultado en matemáticas de los estudiantes y la predicción del rendimiento según las circunstancias del alumno (i.e. la puntuación que se estima que obtendría el estu- diante si solo importaran sus circunstancias). El valor de este indicador oscila entre 0 (igualdad de oportunidades perfecta) y 100 (desigualdad de oportunidades máxima), por lo tanto, cuanto mayor es el valor del indicador, mayor es la des- igualdad de oportunidades. A pesar de que para

cada país/región se ha calculado el indicador DOp utilizando varios modelos de ML distintos, para cada una de las zonas geográficas analiza - das se calcula el DOp con el modelo que mejor predicción haya realizado. Por tanto, no hay un modelo final único, sino que depende de cada país/región.

Cómo hemos medido la des- igualdad de oportunidades

Medir la desigualdad de oportunidades requiere diferenciar entre las circunstancias 1 externas al alumno, y su responsabilidad individual: lo que realmente importa no son las diferencias de resultados educativos, sino la desigualdad generada por el impacto de las distintas cir- cunstancias de los estudiantes. Para medir la contribución de las circunstancias a la desigualdad en el rendimiento educati- vo se ha realizado un proceso de estimación orientado a cuantificar la importancia de las circunstancias externas del estudiante sobre su rendimiento educativo. Los enfoques tradicio- nales – técnicas econométricas, como puede ser la regresión lineal – permiten realizar predic- ciones similares a las que se están planteando, pero presentan ciertas carencias: la regresión asume un impacto lineal de las circunstancias,

1. Las circunstancias consideradas para el análisis han sido: sexo, país de nacimiento del estudiante, país de nacimiento del progenitor, idioma en el hogar, nº libros en el hogar, mes de nacimiento, ocupación de padre y madre, nivel educativo del padre y madre, estatus ocupacional del padre/ madre (ESCS), posesiones culturales en el hogar (CULTPOSS), recursos educativos en el hogar (HEDRES), riqueza familiar (WEALTH).

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¿Qué políticas públi- cas o instituciones pueden mitigar estas desigualdades educati- vas?:

por otras instituciones. El segundo criterio es analizar diversos mecanismos institucionales que podrían explicar la desigualdad de opor- tunidades. Desde una perspectiva económica, investigamos la relación entre la desigualdad de oportunidades y variables como el PIB per cápita o la desigualdad de ingresos. Desde una perspectiva educativa, incorporamos, entre otras, variables relacionadas con la competi- ción escolar (p.ej.: extensión de la red privada), el gasto público en educación, la autonomía de los centros, la satisfacción docente o la sepa- ración entre alumnos (p.ej.: medidas de segre- gación o edad de establecimiento de itinerarios diferenciados –'tracking'–).

Cómo analizamos el impacto de las políticas públicas en la desigualdad de oportunidades

Para relacionar las características que definen las políticas púbicas de los diferentes países, con el indicador DOp se ha construido una base de datos que incorpora más de 150 indi- cadores económicos y educativos nacionales, y correlacionado cada una de estas variables con nuestro indicador de DOp. Es importante tener en cuenta que este ejercicio describe las asociaciones entre las características y la desigualdad de oportunidades de los países, sin establecer relaciones causales entre dichas variables. La selección de indicadores se realiza en base a dos criterios. El primero es la validación ex- terna de nuestros resultados. Es decir, investi- gamos si nuestro indicador de DOp está aso- ciado con otras medidas de equidad utilizadas

INFORME 2023 | MERITOCRACIA Y EDUCACIÓN | MOVILIDAD SOCIAL Y DESIGUALDAD DE OPORTUNIDADES RE SUL TA DOS 01.

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51%

2,3X

1.1. MOVILIDAD SOCIAL: ¿En qué me- dida el rendimiento educativo está determinado por el nivel socioeco- nómico familiar? • La movilidad educativa absoluta España pre- senta un valor relativamente modesto. El 51% de todo el alumnado en España obtiene el nivel básico de competencia matemática, pero solo el 31,6% de los alumnos socioeconómicamente desaventajados lo alcanzan, frente al 73,2% en el caso de aquellos con circunstancias econó- micas favorables. Por tanto, existe una dife- rencia de más de 40 puntos porcentuales en la consecución del nivel de competencia básica matemáticas de PISA (PL3) entre los alumnos de procedencia socioeconómica más aventaja- da y los que menos. • Los estudiantes de los entornos socioeconó- micos más favorecidos tienen aproximadamen- te 2,32 veces más probabilidades de alcanzar el nivel de "competencia básica" en compara- ción con los de entornos desfavorecidos. • Los estudiantes “más ricos” tienen aproxi- madamente un 51% más de probabilidades de obtener el nivel educativo en cuestión que los niños “más pobres” (indicador Grad, con un valor de 0,51).

32% Veces más probable obtener el nivel básico de compe- tencia matemática en PISA 2018 para un alumno prove- niente de familia socioe- conómicamente aventajada frente a uno desaventajado.

De todo el alumnado en Es- paña obtiene el nivel básico de competencia matemática en PISA 2018.

73%

Solo el 32% de los alumnos socioeconómicamente des- aventajados lo obtienen.

Frente al 73% en el caso de aquellos con circunstancias socioeconómicas favorables.

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A mayor nivel socieconómico, mayor probabilidad de superar el nivel PL3 de competencia matemática

“más pobre”

Percentil escs de la familia

“Más rico”

Notas: Esta figura muestra la proporción de niños en cada percentil de ESCS que han alcanzan un resultado en matemáticas superior al PL3. Los percentiles se obtienen utilizando la distribución de ESCS en España. Gradiente obtenido mediante OLS. Los datos provienen de microdatos PISA 2018.

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Resultados del indicador de movilidad educativa absoluta (Q1) para 35 países

• En comparación con otros países, España presenta una la movilidad educativa absoluta relativamente moderada: · Se sitúa muy por detrás de países asiá- ticos, como China B-S-J-Z (84%) 2 , Macao (76%), Hong Kong (66%) y Singapur (64%). Estos países presentan niveles más altos de movilidad educativa absoluta, lo que sugiere un mayor éxito a la hora de ofrecer oportuni- dades educativas a los alumnos desfavore- cidos. · En relación con países europeos, España se sitúa también por debajo, pero a una dis- tancia más cercana, de países como Finlan- dia (46%), Dinamarca (45%), Irlanda (41%) e Islandia (39%), que demuestran mayores ni- veles de movilidad educativa absoluta. Estos países han realizado importantes avances a la hora de ofrecer oportunidades educativas a los niños procedentes de entornos desfa- vorecidos, lo que se traduce en una mayor proporción de ellos que alcanzan el nivel educativo predeterminado.

Notas: Esta figura muestra la proporción de niños de entorno más desfavorecido (el 20% de menor nivel socioeconómico de los padres) que consigue superar la competencia básica en matemáticas marcada por PISA (nivel PL3) en cada país/economía regional. Los datos provienen de microdatos PISA 2018.

2 B-S-J-Z es un acrónimo que abarca las cuatro provincias chinas de Beijing, Shanghai, Jiangsu y Zhejiang. Estas cuatro regiones se tratan como un sistema educativo único en PISA 2018.

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Resultados del indicador de movilidad educativa relativa (Grad) para 35 países

· España se sitúa de nuevo en la mitad infe- rior de la tabla en cuanto a movilidad educa- tiva relativa se refiere. Con un valor de 0,51 (los niños de circunstancias aventajadas tie- nen aproximadamente un 51% más de pro- babilidad de alcanzar el nivel PL3) está lejos de aquellos países que mejor resultados obtienen en materia de movilidad educativa absoluta como Macao (0,14), B-S-Z-J (0,15) y Hong Kong (0,25), pero en una posición aventajada respecto a países vecinos como Francia (0,67). Podemos también observar que se encuentra en una posición similar en términos de movilidad relativa a Países Bajos (0,49), Australia (0,49), Nueva Zelanda (0,53) y Emiratos Árabes (0,53). · En términos del otro indicador de movili- dad relativa, la ratio de probabilidades Q5/ Q1 –es decir, la probabilidad de que un estu- diante aventajado económicamente alcance el nivel de competencia básica frente al más desfavorecido–, España se coloca de nuevo en una posición ligeramente por debajo de la media con una ratio de 2,32, mejor posi- cionada que otros países europeos como Luxemburgo (3,03), Francia (2,8) y Alemania (2,5). Estos países tienen una mayor dispa- ridad entre la probabilidad de que los niños de entornos favorecidos y desfavorecidos alcancen la competencia básica.

Notas: Esta figura muestra el gradiente (i.e., pendiente) de la probabilidad de obtener el PL3 en función del ranking de ESCS para cada país. Los percentiles se obtienen utilizando la distribución de ESCS en cada país/economía regional. El gradiente se calcula a través del coeficiente en la regresión relacionando ambas variables para cada país. Los datos provienen de microdatos PISA 2018.

B-S-J-Z es un acrónimo que abarca las cuatro provincias chinas de Beijing, Shanghai, Jiangsu y Zhejiang. Estas cuatro regiones se tratan como un sistema educativo único en PISA 2018.

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• La movilidad social, tanto absoluta como re- lativa, varía ampliamente entre comunidades autónomas: · Las comunidades autónomas peor situa- das son Canarias (26,1) y Madrid (26,7): únicamente alrededor de una cuarta parte del alumnado desaventajado de estas co- munidades alcanza el nivel de competencia básica en matemáticas. · Las comunidades autónomas con sistemas educativos que presentan mejores niveles de movilidad social absoluta son Galicia y Castilla y León, ambas con valores superio- res al 41%.

Resultados del indicador de movilidad educativa absoluta (Q1) por CC.AA.

26,09

41,99

31,15

37,91

33,31

41,99

36,19

40,84

41,59

32,67

35,07

26,69

33,92

32,31

37,27

30,77

30,87

29,18

26,09

Notas: Esta figura muestra la proporción de niños en el quintil más bajo de ESCS (Q1) que han alcanzan un resultado en matemáticas superior al PL3 en cada comunidad autonómica. Los quintiles se obtienen utilizando la distribución de ESCS en cada comunidad autónoma. Los datos provienen de microdatos PISA 2018.

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· En términos de movilidad social relativa, repiten de nuevo como la peor situada Madrid (0,58); obtienen idéntico resultado Murcia y Asturias y le siguen de cerca País Vasco (0,56) y Canarias (0,54). · Las regiones que muestra un sistema educativo con mejores niveles de movilidad social relativa son de nuevo Galicia (0,41), seguida de Castilla-La Mancha (0,43), Valen- cia (0,43) y Castilla y León (0,47).

Resultados del indicador de movilidad educativa relativa (Grad) por CC.AA.

0,58

0,41

0,58

0,51

0,52

0,41

0,56

0,49

0,47

0,5

0,52

0,58

0,47

0,43

0,5

0,58

0,51

0,54

Notas: Esta figura muestra el gradiente (i.e., pendiente) de la probabilidad de obtener el PL3 en función del ranking de ESCS para cada comunidad autónoma. Los percentiles se obtienen utilizando la distribución de ESCS en cada comunidad autónoma. El gradiente se calcula a través del coeficiente en la regresión relacionando ambas variables para cada país. Los datos provienen de microdatos PISA 2018.

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Estimación de Desigualdad de Oportunidades (DOP), por país

1.2. DESIGUALDAD DE OPORTUNIDA- DES: ¿Influyen las circunstancias exter - nas en las oportunidades educati- vas? • España muestra unos niveles relativamente moderados de Desigualdad de Oportunida- des (DOp), donde aproximadamente el 26% de la desigualdad -en matemáticas- se atri- buye al impacto de las circunstancias. Esto coloca a España en una posición intermedia en el ranking (puesto 17 de 35), junto a países como Singapur, Portugal y Estados Unidos, y apunta hacia unos niveles limitados (aunque mejorables) de la inequidad en España. Desde una perspectiva europea, España muestra una mayor igualdad de oportunidades educativas en comparación con otros países vecinos como Francia, Alemania o Bélgica.

Notas: Estimaciones del indicador de Desigualdad de Oportunidades (DOp) en matemáticas para la selección de 35 países. DOp se calcula como la ratio entre la varianza de predicciones y la varianza de resultados observados. Las predicciones de cada país provienen del mejor modelo/algoritmo de predicción

Esta figura muestra las estimaciones del indicador de Desigualdad de Oportunidades (DOp) en matemáticas para la selección de 35 países. El valor de este indicador se obtiene de la relación de la varianza de la predicción de resultados según las circunstancias personales y la varianza de los resultados obtenidos finalmente. Oscila entre 0 (igualdad de Oportunidades máxima) y 100 (Desigualdad de Oportunidades máxima). Por lo tanto, cuanto mayor sea el índice, mayor desigualdad. Los datos provienen de microdatos PISA 2018.

B-S-J-Z es un acrónimo que abarca las cuatro provincias chinas de Beijing, Shanghai, Jiangsu y Zhejiang. Estas cuatro regiones se tratan como un sistema educativo único en PISA 2018.

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Estimación de Desigualdad de Oportunidades (DOP), por región

• Si agrupamos los resultados por regiones geográficas, con el fin de describir patrones institucionales o culturales, se revelan diferen- cias significativas tanto entre regiones como dentro de las mismas: · Destaca la baja equidad en los sistemas edu- cativos de Oriente Medio (con valores de DOp entre el 29 y 41%) y Europa Central (29-40%). · Los sistemas educativos latinoamericanos presentan una desigualdad de oportunidades su- perior al 30%, con la excepción de México (16%) y Colombia (23%). · Los países anglosajones y mediterráneos (entre ellos, España) exhiben niveles moderados de des- igualdad de oportunidades, con valores entre el 20% y 25% salvo Estados Unidos, en torno al 30% · En el contexto europeo, son los países nórdicos (i.e., Dinamarca, Finlandia e Islandia) los que muestran un mayor grado de equidad, con valo- res de DOp entre el 18% y 22%. · Asia, por su parte, destaca por mostrar una heterogeneidad significativa en los niveles de desigualdad de oportunidades. Mientras que Indonesia muestra un nivel relativamente alto de desigualdad (35%), sistemas educativos como los de Macao y Hong Kong presentan los nive- les de equidad más altos (DOp menor que 15%).

B-S-J-Z es un acrónimo que abarca las cuatro provincias chinas de Beijing, Shanghai, Jiangsu y Zhejiang. Estas cuatro regiones se tratan como un sistema educativo único en PISA 2018.

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Estimaciones de Desigualdad de Oportunidades (DOp), por CC.AA.

• Los resultados muestran diferencias signi- ficativas en la DOp entre comunidades autó - nomas, llegando a ser el doble entre la comu- nidad autónoma más y menos equitativa: la desigualdad de oportunidades ronda el 30% en la Región de Murcia, las Islas Canarias, Asturias y Navarra. Por su parte, el indicador muestra valores cercanos al 15% en Castilla y León, La Rioja y Valencia. • Los resultados muestran ciertas brechas en- tre el norte y el sur del país: las comunidades autónomas del sur (p.ej.: Extremadura, Murcia y Andalucía) son generalmente más desiguales que las del norte (p.ej.: Galicia, La Rioja y Euska- di.) Sin embargo, se observan también discre- pancias significativas entre regiones colindan - tes. Por ejemplo, La Rioja y Euskadi muestran niveles de igualdad de oportunidades significa - tivamente superiores que su vecina Navarra. Lo mismo ocurre entre Cataluña y la Comunidad Valenciana.

Notas: Estimaciones del indicador de Desigualdad de Oportunidades (DOp) en matemáticas para cada comunidad autónoma. DOp se calcula como la ratio entre la varianza de predicciones y la varianza de resultados observados. Las predicciones de cada país provienen del mejor modelo/algoritmo de predicción. El valor de este indicador oscila entre 0 (Igualdad de oportunidades perfecta) y 100 (Desigualdad de oportunidades máxima). Por lo tanto, cuanto mayor sea el índice, mayor desigualdad. Los datos provienen de microdatos PISA 2018.

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• El perfil de los estudiantes con mejores y peores oportunidades educativas, pone de manifiesto discrepancias importantes en cuan - to al género, el origen del estudiante y el idioma en el hogar: existe una sobrerrepresentación en los estudiantes con menores oportunidades significativa de mujeres (57%), de estudiantes nacidos en el extranjero (25%) y aquellos con progenitores extranjeros (40%). • Se evidencia la importancia del capital so- cioeconómico y cultural de las familias: · En el extremo inferior de la distribución se encuentran estudiantes con menos libros en el hogar y con progenitores con niveles educativos y ocupaciones menos cualifica - das (la proporción de estudiantes con más de 200 libros en el hogar va desde el 0% en el Q1 hasta el 66% en el Q5). · Se observa un aumento similar en la proporción de estudiantes con padres y madres con estudios universitarios (compa- rando el Q5 y el Q1, se observa una brecha educativa de 52 puntos porcentuales -87% frente a 35%- en el caso de las madres y 47

puntos porcentuales -82% frente a 35%- en el de los padres.

· Existen brechas importantes en cuanto a las ocupaciones cualificadas de los padres y madres -65 puntos porcentuales y 73 pun- tos porcentuales, respectivamente-. · Existen discrepancias significativas en cuanto a posesiones culturales, recursos educativos en el hogar, riqueza y nivel de ESCS entre los estudiantes.

Q1: es la probabilidad de superar el nivel competencial PL3 de Pisa en matemáticas perteneciendo al 20% del alumnado con padres de menor nivel socioeconómico.

Q5: es la probabilidad de superar el nivel competencial PL3 de Pisa en matemáticas perteneciendo al 20% del alumnado con padres de mayor nivel socioeconómico.

ESCS: Ranking de PISA que mide el nivel socioeconómico de los padres según renta, educación y nivel cultural. Se divide en 5 grupos, del quintil 1, el 20% más pobre al quintil 5, el 20% más rico.

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tabla. composición de "quintiles de circunstancias" (españa)

Quintil circunstancias (ESP)

CIRCUNSTANCIAS

Mes nacimiento

Mes nacimiento (1 = Enero, 0 = Diciembre)

0,46

0,47

0,48

0,50

0,56

Mujer

57%

53%

48%

42%

Sexo

Hombre

43%

47%

52%

58%

Nacido en extranjero

25%

Inmigrante

Progenitor nacido en extranjero

40%

22%

15%

12%

Idioma no test en casa

25%

17%

14%

12%

0-10 libros

44%

11-25 libros

43%

29%

Cantidad libros

26-100 libros

12%

55%

57%

33%

101-200 libros

24%

37%

30%

200+ libros

13%

29%

66%

ISCO (madre): 0/9

52%

39%

26%

14%

Ocupación madre

ISCO (madre): 4-8

39%

42%

30%

14%

ISCO (madre): 1-3

19%

32%

56%

82%

ISCO (padre): 0/9

22%

16%

13%

Ocupación padre

ISCO (padre): 4-8

69%

63%

47%

23%

ISCO (padre): 1-3

15%

24%

44%

74%

Notas: Esta tabla muestra la composición de circunstancias de alumnado situado en distintos “quintiles de circunstancias”. Estos quintiles de circunstancias se generan ordenando las predicciones del modelo más fiable de ML en ESP (boosting) y asignando los estudiantes a 5 grupos según su posición relativa en esta distribución. Un menor quintil implica unas circunstancias menos favorables. Estimaciones de los autores utilizando microdatos PISA 2018.

ISCO: Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones

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tabla. composición de "quintiles de circunstancias" (españa)

Quintil circunstancias (ESP)

CIRCUNSTANCIAS

ISCED (madre): 0-1

22%

11%

ISCED (madre): 2

31%

26%

19%

Educación madre

ISCED (madre): 3-4

12%

15%

18%

16%

10%

ISCED (madre): 5-6

35%

48%

57%

72%

87%

ISCED (padre): 0-1

26%

15%

ISCED (padre): 2

29%

28%

23%

14%

Educación padre

ISCED (padre): 3-4

10%

13%

16%

11%

ISCED (padre): 5-6

35%

44%

53%

66%

82%

ISEI (occupational status) madre

24,45

30,26

37,68

49,71

64,64

ISEI (occupational status) padre

27,68

31,78

36,87

47,70

63,97

ESCS index

-1,04

-0,50

-0,09

0,46

1,03

Índices socioeconómi- cos y culturales

Cultural Possession Index

-0,64

-0,27

-0,02

0,24

0,70

Home Educational Resources Index

-0,54

-0,17

-0,05

0,06

0,24

Wealth Index

-0,31

-0,04

0,09

0,24

0,37

ISCED: Clasificación Internacional Normalizada de la Educación.

ISEI: índice socioeconómico internacional.

INFORME 2023 | MERITOCRACIA Y EDUCACIÓN | MOVILIDAD SOCIAL Y DESIGUALDAD DE OPORTUNIDADES

contribuciones de las circunstancias en predicción (estudiante tipo de q1)

• Los resultados indican que el capital cultural, el lugar de nacimiento y el nivel socioeconó- mico son las circunstancias más importantes para la DOp: · La cantidad de libros en el hogar cons- tituye la circunstancia más determinante para perfiles de estudiantes aventajados y desaventajados: disponer entre 0-10 libros en casa disminuye el resultado esperado en matemáticas en 51 puntos PISA, mientras que tener más de 200 libros lo aumenta en 22,7 puntos. · No haber nacido en España se asocia con una desventaja de 15,5 puntos para el estu- diante desfavorecido. · El índice socioeconómico aparece como la tercera circunstancia más relevante: tener un ESCS bajo (-1,04) reduce el rendimiento esperado en 14,6 puntos mientras que tener uno alto (1,03) lo aumenta en 15,9 puntos PISA.

contribuciones de las circunstancias en predicción (estudiante tipo de q5)

Notas: Estimación de la contribución de las circunstancias a la predicción de ML utilizando el método de “Break Down” (BD) de Dalex. Elaboración propia a partir de datos PISA 2018

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• Los países más eficientes también muestran una menor desigualdad de oportunidades. Pese a que no puede interpretarse en clave cau- sal, esta asociación sugiere un “círculo virtuo- so” entre la equidad y la eficiencia educativa (Freeman et al., 2010).

Relación entre resultado medio en matemáticas y DOp, PISA 2018

Notas: El gráfico muestra la relación entre el resultado medio en matemáticas en PISA 2018 (eje abscisas) y las estimaciones de DOp (eje ordenadas). La línea refleja la tendencia lineal entre las dos variables. Los datos provienen de microdatos PISA 2018.

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1.3. políticas públicas:

¿Qué políticas públicas pueden ayudar a mitigar las desigualdades educativas? • Se observan correlaciones fuertes y positi- vas entre el indicador DOp y otras medidas externas de falta de equidad educativa, como el indicador de inequidad lectura y, en menor medida, la movilidad intergeneracional.

Beta POS

Beta NEG

Notas: Correlaciones (a nivel país) entre el indicador de DOp y otras características económicas y educativas de los países obtenidas en bases de datos externas de la OCDE y el Banco Mundial. El listado de variables se ha limitado, por motivos de brevedad, a aquellas características que muestran correlaciones significativas a menos del 10% (p<0.1). Los resultados provienen de regresiones “univariable” donde la variable explicativa (i.e., las características de los países y sistemas educativas) se han estandarizado para tener media 0 y desviación típica 1. Los puntos/rombos describen el coeficiente de la regresión, mientras que las barras reflejan el intervalo de confianza al 95%.

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• Se observa una correlación positiva, aunque moderada, entre nuestro indicador DOp (que utiliza evaluaciones externas) y la mayor pro- babilidad de repetir curso, asociación que se ve especialmente influenciada por la presencia de tres países con altos niveles de desigualdad en términos de repetición: España, Portugal y Argentina. Este desacoplamiento en España en- tre la desigualdad medida a través de evaluacio- nes internas y externas sugiere que el principio de igualdad de oportunidades opera de manera muy diferente si atendemos a medidas más objetivas de competencias en lugar de a las evaluaciones docentes.

Relación entre desigualdad de oportunidades y brecha en probabilidad de repetición de curso, según SES

Notas: El gráfico muestra la relación entre la ratio (“odds ratio”) en la probabilidad de repetir curso entre alumnos con bajo frente a alto SES (eje abscisas) y las estimaciones de DOp (eje ordenadas). La línea refleja la tendencia lineal entre las dos variables. Los datos provienen de microdatos PISA 2018 y 2015.

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• Los sistemas educativos con mayor se- gregación entre estudiantes presentan una mayor desigualdad de oportunidades. Tanto los niveles de aislamiento, como la edad de es- tablecimiento de itinerarios diferenciados aten- diendo al rendimiento y/o habilidades, mues- tran correlaciones fuertes con el indicador de DOp. A esto, se suma una asociación positiva con la matriculación en escuelas privadas, mientras que la matriculación en las “escuelas concertadas” se correlaciona negativamente.

Relación entre desigualdad de oportunidades y segregación (índice de aislamiento PISA)

índice de aislamiento

Notas: El gráfico muestra la relación entre el índice de aislamiento (eje abscisas) y las estimaciones de DOp (eje ordenadas). La línea refleja la tendencia lineal entre las dos variables. Los datos provienen de microdatos PISA 2018.

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• El análisis de las prácticas docentes y condi- ciones de organización escolar, revelan que:

· En aquellos sistemas educativos donde los profesores destinan más tiempo a la gestión o las actividades administrativas frente a la enseñanza o al liderazgo, se observa un ma- yor nivel de desigualdad de oportunidades. · Existen una relación entre la desigualdad de oportunidades y la implantación de políticas docentes enfocadas al aprendizaje colabo- rativo, la participación activa, las observacio- nes grupales o el desarrollo profesional. · Los resultados indican además también una relación positiva entre el nivel de tempo- ralidad laboral de los profesores y la des- igualdad de oportunidades. • Existe una asociación positiva entre la des- igualdad de oportunidades educativas en la adolescencia y la desigualdad de ingresos en el año de nacimiento de los estudiantes. Las familias con bajos recursos se enfrentan a una doble desventaja cuando la desigual- dad de ingresos es alta: no solo experimentan mayores brechas de ingresos, sino que también es más probable que sus hijos obtengan resul- tados educativos más pobres.

Relación entre desigualdad de oportunidades y desigualdad de ingresos al nacimiento

desigualdad de ingresos (gini, 2003)

Notas: El gráfico muestra la relación entre el Gini de ingresos para el año 2013 (eje abscisas) y las estimaciones de DOp (eje ordenadas). La línea refleja la tendencia lineal entre las dos variables. Los datos provienen de microdatos PISA 2018 y registros del Banco Mundial.

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1. Cómo el rendimiento educativo depende del nivel socioeconómico familiar. Los resultados del informe permiten establecer las siguientes conclusiones en términos de movilidad social: • Existen desigualdades educativas significa - tivas en todos los países analizados, aunque presentan diferencias sustanciales entre ellos. • Los resultados para España muestran que los niños de los entornos socioeconómicos más favorecidos tienen aproximadamente 2,3 veces más probabilidades de alcanzar el nivel de "competencia básica" (PL3) en comparación con los de entornos desfavore- cidos. • España se sitúa en la parte media–inferior de los países analizados en cuanto a movilidad educativa absoluta y relativa se refiere, con mejores niveles de movilidad social que otros países de Europa central o Latinoamérica, pero lejos de países asiáticos que obtienen un buen desempeño en términos de movilidad social. • Los resultados ponen de manifiesto una variación significativa de la movilidad so - cial entre comunidades autónomas. Así, la

brecha en la probabilidad de alcanzar el nivel PL3 entre familias más y menos aventajadas es aproximadamente 90 puntos porcen- tuales mayor en la Comunidad de Madrid que en Castilla y León. Estas discrepancias sugieren que las políticas educativas, que varían significativamente entre autonomías, son un determinante clave de la movilidad social en España. 2. Cómo las circunstancias externas influyen en las oportunidades educativas. Respecto a la desigualdad de oportunidades, los datos ponen de manifiesto: • España ocupa una posición intermedia en términos de equidad, mostrando niveles de desigualdad de oportunidades más bajos que la mayoría de países en Europa Central, Oriente Medio y Latinoamérica. Sin embargo, esta moderada desigualdad contrasta con los altos niveles de equidad en algunos paí- ses nórdicos y asiáticos, los cuales obtienen además mejores resultados en las evaluacio- nes PISA, indicando que existen márgenes de mejora sustantivos en el sistema educati- vo español.

medio de los países apunta además a que mejorar la equidad educativa no necesa- riamente requiere renunciar al objetivo de lograr la excelencia educativa. Las políticas públicas deben, por tanto, perseguir este doble objetivo de mejorar tanto la eficiencia como la equidad en la educación. • Existen diferencias significativas en la equidad educativa entre las comunidades autónomas. En particular, encontramos que la desigualdad de oportunidades es aproxi- madamente el doble en la Región de Murcia que en Castilla y León. Las comunidades autónomas juegan un rol muy importante dado que presentan amplios márgenes competenciales para promover una mayor igualdad de oportunidades, la cual difiere muy significativamente entre regiones. Para ello, el diseño de las políticas públicas debe ofrecer mejores oportunidades educativas para el alumnado extranjero y aquellos con menor capital cultural y nivel socioeconómi- co familiar, ya que constituyen las circuns- tancias más importantes para la DOp. • El análisis detallado de la importancia de las características de los estudiantes revela que el capital cultural, el lugar de nacimiento y el nivel socioeconómico de las familias son

• La presencia de una correlación negati- va entre la DOp y el rendimiento educativo

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las circunstancias que más contribuyen a la desigualdad de oportunidades en España.

cias en la infancia y algunas desigualdades injustas en el desempeño educativo.

en buena medida del talento innato y de una socialización temprana favorable. Cómo dise- ñar mecanismos que resuelvan esta tensión de manera efectiva es una de las preguntas fundamentales de nuestro tiempo. Empezar por combatir las desigualdades educativas es quizás una solución incompleta, pero también probablemente el mejor punto de partida.

3. Cómo las políticas públicas pueden mitigar las desigualdades educativas. Pese a que los resultados no pueden interpretarse en clave causal, encontramos que: • La desigualdad de oportunidades está po- sitivamente relacionada con los niveles de segregación entre estudiantes, la desigual- dad de ingresos en la infancia y con algunos indicadores relacionados con la organiza- ción docente, como el tiempo destinado a la gestión o la temporalidad laboral de los profesores. • Adicionalmente, encontramos correlacio- nes significativas entre la desigualdad de oportunidades y la implantación de políticas docentes enfocadas al aprendizaje colabo- rativo, la participación activa, las observa- ciones grupales o el desarrollo profesional. Estos resultados sugieren que políticas pú- blicas destinadas a corregir estos mecanis- mos, tales como intervenciones destinadas a reducir la segregación y la desigualdad de ingresos en la infancia, como a aumentar la colaboración y participación activa de los docentes, podrían ser instrumentos eficaces para romper el vínculo entre las circunstan-

En definitiva, estos resultados indican que el sistema educativo español presenta limita- ciones para promover el principio de “igualar el campo de juego” en la carrera meritocrá- tica. Pese a que España no muestra niveles comparativamente alarmantes en materia de movilidad social educativa o desigualdad de oportunidades, creemos que eliminar las bre- chas económicas y sociales causadas por las dispares circunstancias vividas en la infancia es una aspiración fundamental para una socie- dad más deseable. Es justo reconocer que los sistemas capita- listas meritocráticos contemporáneos han generado un progreso evidente para eliminar algunas ventajas arbitrarias presentes en las sociedades feudales y mercantilistas. Sin embargo, estos avances han supuesto más un cambio de paradigma de la desigualdad de oportunidades que una eliminación de la misma. Este hecho plantea una tensión funda- mental entre la meritocracia y la igualdad de oportunidades. La idea de que es necesario recompensar a las personas de acuerdo a sus méritos choca con el hecho de que estos logros dependen

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