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