Cognitive and non-cognitive efficiency gaps between private and public schools in the Latin America region-a hybrid DEA and machine learning approach based on PISA 2022

Utilizando un enfoque híbrido de Análisis Envolvente de Datos y aprendizaje automático sobre datos de PISA 2022, este estudio revela que las escuelas privadas en América Latina presentan una mayor eficiencia cognitiva y no cognitiva que las públicas, identificando factores clave como el acceso a recursos tecnológicos y el clima escolar como determinantes de estas brechas.

Lo esencial

Aquí tienes una explicación sencilla de este estudio, imaginando el sistema educativo de América Latina como una gran carrera de coches.

🏎️ La Gran Carrera: Escuelas Públicas vs. Privadas

Imagina que el sistema educativo de América Latina es una carrera de coches. Hay dos tipos de equipos compitiendo: los coches públicos (escuelas públicas) y los coches privados (escuelas privadas).

El objetivo de la carrera no es solo llegar rápido, sino llegar lo más lejos posible con la misma cantidad de gasolina (recursos). A esto los expertos le llaman "eficiencia". Si un coche llega a la meta con menos gasolina que otro, es más eficiente.

Este estudio, hecho con datos de 2022 (después de la pandemia), se preguntó: ¿Quién está conduciendo mejor en la región?

🔍 ¿Cómo lo midieron? (El Mecánico y el GPS)

Los investigadores usaron dos herramientas muy potentes:

1. El Mecánico (DEA): Primero, midieron qué tan bien convertían los recursos (dinero, edificios, libros) en resultados.
   • Resultado 1 (Cerebro): ¿Qué tan bien aprendieron matemáticas, lectura y ciencias?
   • Resultado 2 (Corazón): ¿Qué tan bien desarrollaron habilidades "blandas" como la empatía, la perseverancia y el control emocional? (Esto es crucial porque la pandemia afectó mucho la salud mental de los estudiantes).
2. El GPS Inteligente (Machine Learning): Luego, usaron una inteligencia artificial avanzada para descubrir por qué unos coches van mejor que otros. No solo miraron el resultado, sino que analizaron 42 factores diferentes (desde cuántos libros hay en casa hasta si el clima en la escuela es bueno).

📊 Los Resultados: ¿Quién gana la carrera?

La noticia es un poco dura, pero necesaria: Los coches privados van más rápido y más eficientes.

• En el "Cerebro" (Aprendizaje académico): Las escuelas privadas son un 10% más eficientes que las públicas. Es decir, logran mejores notas con los mismos recursos. Además, los coches privados son más uniformes (todos van a una velocidad similar), mientras que en las escuelas públicas hay mucha más diferencia entre las que van muy bien y las que van muy mal.
• En el "Corazón" (Habilidades emocionales): Aquí la brecha es más pequeña (un 4.5%), pero las escuelas privadas siguen ganando. Sin embargo, el estudio nota que en algunos países (como Chile o Uruguay), las escuelas públicas están casi al mismo nivel que las privadas en cuidar el bienestar emocional de los alumnos.

La metáfora clave:
Imagina que las escuelas públicas tienen que llevar a un pasajero que está herido, con hambre y sin zapatos (estudiantes en situación de pobreza, que trabajan, que repiten curso). Las escuelas privadas, en cambio, a menudo tienen pasajeros que ya vienen con zapatos, comida y un mapa en la mano. Aun así, el estudio dice que las escuelas privadas no solo tienen mejores pasajeros, sino que saben conducir mejor el coche.

🚦 ¿Por qué pasa esto? (Los Factores Clave)

El "GPS" (la Inteligencia Artificial) nos dio la lista de los culpables y los héroes:

🚗 Lo que hace que una escuela privada sea un "coche de carreras" eficiente:

• Combustible en casa: Los estudiantes tienen muchos libros y computadoras en sus casas.
• Sin distracciones: Los estudiantes no tienen que trabajar de pago para ayudar a sus familias; pueden dedicarse solo a estudiar.
• El conductor tiene el volante: Las escuelas tienen mucha autonomía (pueden tomar sus propias decisiones sin esperar permiso del gobierno).
• Clima bueno: El ambiente en la escuela es positivo y los alumnos se sienten parte de ella.

🚧 Lo que frena a las escuelas públicas (y las hace menos eficientes):

• El motor está sucio: Hay muchos estudiantes que repiten curso o faltan a clase (truancía).
• Carga pesada: Muchos estudiantes tienen que trabajar horas extra (trabajo infantil o juvenil) y no pueden estudiar bien.
• Falta de herramientas: En casa hay pocos libros y, durante la pandemia, muchos no tenían internet o computadoras para hacer la tarea.
• El clima es malo: A veces el ambiente en la escuela es hostil o los alumnos no se sienten seguros.
• Barreras de la pandemia: Durante el confinamiento, a los alumnos públicos les costó mucho más hacer la tarea por problemas de conexión o falta de apoyo.

💡 ¿Qué nos dice esto para el futuro?

El estudio no dice "cerrar las escuelas públicas". Dice que hay mucho margen de mejora.

1. Las escuelas públicas pueden ir más rápido: Si logran que los alumnos no tengan que trabajar tanto, si mejoran el clima escolar y si aseguran que todos tengan internet y libros, podrían subir su eficiencia un 24% sin gastar ni un centavo más.
2. El "Corazón" es la clave: Como las habilidades emocionales (resiliencia, perseverancia) están muy ligadas al éxito académico, especialmente en tiempos difíciles, ayudar a los alumnos públicos a desarrollar estas habilidades podría ser la forma más rápida de cerrar la brecha.
3. Aprender de los mejores: Hay escuelas públicas que sí funcionan muy bien (como las de Uruguay). El secreto es estudiarlas y copiar sus buenas prácticas para llevarlas a las escuelas que van mal.

En resumen:
Las escuelas privadas en Latinoamérica están "conduciendo" mejor, pero no es solo por tener coches más nuevos (más recursos), sino porque tienen mejores condiciones para conducir. Las escuelas públicas tienen que lidiar con caminos rotos y pasajeros cansados. La solución no es solo darles más gasolina, sino reparar el camino (reducir la pobreza, el trabajo infantil y mejorar el clima escolar) para que puedan llegar a la meta con la misma velocidad.

Resumen técnico

Aquí tienes un resumen técnico detallado del artículo en español, estructurado según los puntos solicitados:

Título: Brechas de eficiencia cognitiva y no cogniva entre escuelas privadas y públicas en América Latina: Un enfoque híbrido de DEA y Aprendizaje Automático basado en PISA 2022

1. Planteamiento del Problema

El sistema educativo de América Latina y el Caribe (ALC) enfrenta una "crisis de aprendizaje" agravada por la desigualdad, la segregación escolar y la escasez de recursos. La pandemia de COVID-19 exacerbó esta situación, provocando cierres escolares prolongados (promedio de 270 días) y una pérdida significativa de años de escolaridad, afectando desproporcionadamente a los estudiantes más vulnerables que asisten a escuelas públicas.

En este contexto de restricciones presupuestarias, el concepto de eficiencia escolar (la capacidad de maximizar los resultados educativos dados los recursos disponibles) es crucial para la política pública. Sin embargo, existe un debate sobre si las escuelas privadas son inherentemente más eficientes que las públicas debido a una mejor gestión de insumos o simplemente porque atienden a una población estudiantil más privilegiada. La literatura previa es mixta y, en su mayoría, se basa en datos pre-pandemia o a nivel de país individual. No existe un estudio regional que analice las brechas de eficiencia (tanto cognitiva como no cognitiva) entre tipos de escuelas utilizando datos posteriores a la pandemia.

2. Metodología

El estudio emplea un enfoque metodológico híbrido innovador que combina dos técnicas avanzadas:

• Fase 1: Análisis Envolvente de Datos (DEA):

  • Muestra: 2.034 escuelas de 9 países de ALC (Argentina, Brasil, Chile, Colombia, República Dominicana, México, Panamá, Perú y Uruguay) utilizando datos de PISA 2022.
  • Modelo: Se estiman funciones de producción educativa separadas para escuelas públicas y privadas bajo la hipótesis de retornos variables a la escala (VRS).
  • Insumos (Inputs): Infraestructura escolar, ratio alumno-docente y riqueza media de los hogares de los estudiantes.
  • Productos (Outputs):
    1. Cognitivo: Promedio de puntajes en matemáticas, lectura y ciencias.
    2. No cognitivo: Un índice compuesto de bienestar y rasgos de personalidad (asertividad, cooperación, control emocional, etc.) derivado de un análisis factorial.
  • Objetivo: Calcular puntuaciones de eficiencia técnica ($\theta$) para cada escuela, donde 1 representa la frontera de eficiencia máxima.

• Fase 2: Aprendizaje Automático Interpretable (IML):

  • Enfoque: Para superar la "maldición de la dimensionalidad" al analizar un gran número de determinantes (42 covariables), se utiliza un modelo de Gradient Boosted Trees (GBT) optimizado.
  • Variable Dependiente: Binaria (1 si la eficiencia de la escuela está por encima de la media regional, 0 en caso contrario).
  • Técnica Explicativa: Se aplica el método SHAP (Shapley Additive Explanations) para cuantificar la importancia y la dirección de los determinantes (factores estudiantiles, escolares y políticos) que impulsan la probabilidad de que una escuela sea altamente eficiente.
  • Validación: Se realizan pruebas de dominancia estocástica (primer y segundo orden) para comparar las distribuciones de eficiencia entre tipos de escuelas.

3. Contribuciones Clave

1. Actualidad y Escala Regional: Es el primer estudio post-pandemia que analiza la eficiencia escolar a nivel regional en ALC, superando las limitaciones de estudios previos basados en datos de 2017 o de países individuales.
2. Dimensión No Cognitiva: Introduce la eficiencia no cognitiva como variable de resultado, reconociendo la importancia de las habilidades socioemocionales y el bienestar durante la crisis educativa de la pandemia.
3. Innovación Metodológica: Combina DEA con métodos de aprendizaje automático interpretable (IML/SHAP) en el ámbito de la eficiencia educativa, permitiendo manejar grandes conjuntos de datos y múltiples determinantes simultáneamente, algo poco común en la literatura de educación del Sur Global.

4. Resultados Principales

• Brechas de Eficiencia:

  • Eficiencia Cognitiva: Existe una brecha significativa a favor de las escuelas privadas. La eficiencia media es de 0.865 para privadas frente a 0.768 para públicas (una brecha de ~0.10 puntos). Esto implica que las escuelas públicas podrían aumentar sus resultados académicos en un 23% manteniendo los mismos insumos.
  • Eficiencia No Cognitiva: Las escuelas privadas también son más eficientes en la producción de habilidades blandas, aunque la brecha es menor (0.685 vs 0.640, diferencia de 0.045).
  • Heterogeneidad: Las escuelas públicas muestran una mayor dispersión (heterogeneidad) en sus niveles de eficiencia en comparación con las privadas, indicando una mayor desigualdad interna en el sector público.
  • Dominancia Estocástica: Las pruebas confirman que las escuelas privadas dominan estocásticamente a las públicas en ambos tipos de eficiencia, tanto en el nivel promedio como en la consistencia (menor volatilidad).

• Determinantes de la Eficiencia (Análisis SHAP):

  • Escuelas Privadas (Alta Eficiencia): Los principales impulsores son recursos familiares (mayor stock de libros y PCs en casa), baja participación en trabajo remunerado, alta autonomía escolar y buen clima escolar.
  • Escuelas Públicas (Baja Eficiencia): Los principales frenos son el mal clima escolar, altas tasas de repetición, ausentismo (truancy), alta intensidad de trabajo remunerado de los estudiantes, escasez de libros en casa y barreras para realizar tareas durante la pandemia (conectividad y falta de apoyo docente).
  • Contraste: Mientras que en las privadas la autonomía y los recursos tecnológicos son clave, en las públicas la ineficiencia está fuertemente ligada a la vulnerabilidad socioeconómica y a problemas estructurales de gestión (repetición, clima).

5. Significado e Implicaciones de Política

El estudio demuestra que, en el contexto post-pandemia de ALC, el sector privado opera con una mayor eficiencia técnica tanto en resultados académicos como socioemocionales. Sin embargo, el hallazgo más relevante para la política pública es el potencial de mejora en el sector público: existe un margen significativo para aumentar la eficiencia de las escuelas públicas sin necesidad de nuevos insumos, simplemente optimizando los existentes.

Recomendaciones derivadas:

• Homogeneización: Se debe reducir la gran heterogeneidad dentro del sector público mediante la identificación y transferencia de prácticas de las escuelas públicas más eficientes a las menos eficientes (benchmarking).
• Enfoque en Habilidades Blandas: Dado que la brecha de eficiencia no cognitiva es menor y existe una correlación positiva entre eficiencia cognitiva y no cognitiva (especialmente en escuelas públicas), las políticas que fortalezcan las habilidades socioemocionales y el clima escolar podrían actuar como mecanismos de resiliencia contra la adversidad contextual.
• Atención a Factores Externos: Las intervenciones deben abordar las barreras externas a la escuela, como el trabajo infantil, la falta de recursos tecnológicos en el hogar y el apoyo a la continuidad pedagógica durante crisis, factores que penalizan desproporcionadamente a las escuelas públicas.

En conclusión, el artículo proporciona evidencia robusta de que la segregación escolar y las diferencias en los insumos contextuales explican gran parte de la brecha de rendimiento, pero también señala que la gestión eficiente de los recursos disponibles en el sector público es una vía viable para mitigar la crisis de aprendizaje en la región.