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

Utilizzando un approccio ibrido DEA e machine learning sui dati PISA 2022 di nove paesi latinoamericani, lo studio rivela un divario di efficienza cognitiva e non cognitiva a favore delle scuole private e identifica fattori determinanti specifici, come la disponibilità di risorse domestiche e l'autonomia scolastica, che influenzano diversamente l'efficienza tra i due settori.

L'essenziale

Immagina il sistema scolastico dell'America Latina come un'enorme gara di corsa con due squadre: la squadra pubblica e la squadra privata. L'obiettivo non è solo vedere chi corre più veloce (chi ottiene voti più alti), ma capire chi è più efficiente.

Essere efficienti significa: "Quanto risultato riesco a ottenere con le risorse che ho in tasca?". Se due corridori corrono alla stessa velocità, ma uno ha le scarpe da ginnastica costose e l'altro ha i piedi scalzi, il secondo è molto meno efficiente.

Ecco cosa ha scoperto questo studio, che ha analizzato 2.034 scuole in 9 paesi dopo la pandemia, usando un mix di matematica avanzata e intelligenza artificiale.

1. Il Verdetto: Chi vince la gara?

Lo studio ha scoperto che, in media, le scuole private sono più efficienti di quelle pubbliche.

• Nella materia "Cervello" (voti in matematica, lettura, scienze): Le scuole private ottengono risultati migliori con le stesse risorse. C'è un divario di circa il 10% a loro favore.
• Nella materia "Cuore" (abilità sociali, gestione delle emozioni, benessere): Anche qui le private vincono, ma il divario è più piccolo (circa il 4,5%).

L'analogia: Immagina due cuochi che devono preparare un ottimo piatto. Il cuoco privato ha una cucina moderna, ingredienti freschi e un assistente. Il cuoco pubblico ha una cucina vecchia, ingredienti scarsi e deve fare tutto da solo. Il cuoco privato produce un piatto migliore. Ma il punto interessante è che il cuoco pubblico potrebbe migliorare il suo piatto del 23% senza comprare nulla di nuovo, solo usando meglio ciò che ha già!

2. Perché c'è questa differenza? (I "Superpoteri" e le "Zavorre")

Gli scienziati hanno usato un'intelligenza artificiale (come un detective molto intelligente) per capire quali fattori spingono una scuola verso la vittoria o verso la sconfitta.

🏆 I Superpoteri delle Scuole Private (Cosa le rende efficienti):

• La casa è una miniera: I loro studenti hanno molte più libri a casa e computer personali. È come se corressero con scarponi da trekking invece che con ciabatte.
• Niente distrazioni: I loro studenti lavorano meno per guadagnare soldi (non devono fare i lavoretti dopo scuola).
• Autonomia: La scuola può decidere le sue regole e i suoi metodi senza chiedere il permesso a un ufficio centrale ogni volta.
• Clima sereno: L'atmosfera a scuola è più tranquilla e positiva.

🚧 Le Zavorre delle Scuole Pubbliche (Cosa le rallenta):

• Il peso del passato: Tanti studenti che devono ripetere l'anno (un segno che hanno difficoltà accumulate).
• La lotta per la sopravvivenza: Molti studenti devono lavorare per aiutare la famiglia, arrivando stanchi o assenti.
• Il clima difficile: A volte c'è più bullismo, assenze ingiustificate (i "buchi" a scuola) e un senso di non appartenenza.
• Il problema della pandemia: Durante il lockdown, molte scuole pubbliche hanno avuto problemi enormi con la connessione internet e i compiti a casa, mentre le private si sono adattate meglio.

3. La sorpresa: Non è tutto uguale

Non tutte le scuole pubbliche sono "cattive" e non tutte le private sono "perfette".

• Le scuole pubbliche hanno una maggiore variabilità: c'è una scuola pubblica che è un campione di efficienza e una che è disastrosa. È come se nella squadra pubblica ci fossero corridori di livello olimpico e corridori che non hanno mai corso prima, tutti mischiati insieme.
• Nelle scuole private, invece, i livelli sono più uniformi: quasi tutte sono abbastanza efficienti.

4. Cosa possiamo imparare da questo? (La lezione per il futuro)

Lo studio ci dice che non serve solo buttare più soldi nella scuola pubblica (anche se aiuterebbe). Serve capire come usare meglio ciò che c'è già.

Ecco le chiavi per migliorare:

1. Ridurre le disuguaglianze a casa: Se gli studenti delle scuole pubbliche avessero più libri e computer a casa (come i loro colleghi privati), i voti salirebbero.
2. Liberare gli studenti dal lavoro: Se gli studenti non dovessero lavorare per guadagnare, potrebbero studiare di più.
3. Migliorare il clima: Una scuola dove ci si sente sicuri e accolti produce risultati migliori, anche con meno risorse.
4. Imparare l'uno dall'altro: Le scuole pubbliche più efficienti hanno già trovato il modo di funzionare bene. Bisogna copiare le loro strategie e applicarle a quelle che faticano.

In sintesi:
Le scuole private dell'America Latina corrono più veloci perché partono con un vantaggio (più risorse a casa, meno problemi sociali). Ma le scuole pubbliche non sono "rotte": sono solo appesantite da problemi che non dipendono dalla loro volontà. Se riuscissimo a togliere queste zavorre (lavoro minorile, mancanza di tecnologia, clima scolastico teso), la scuola pubblica potrebbe diventare molto più efficiente, offrendo a tutti i bambini, ricchi o poveri, la stessa possibilità di correre veloci.

Sommario tecnico

Ecco una sintesi tecnica dettagliata del documento di ricerca in lingua italiana, strutturata secondo le sezioni richieste.

Titolo:

Divari di efficienza cognitiva e non cogniva tra scuole private e pubbliche in America Latina: un approccio ibrido DEA e Machine Learning basato su PISA 2022

1. Il Problema e il Contesto

Il sistema educativo dell'America Latina e dei Caraibi (LAC) è caratterizzato da una forte frammentazione e segregazione, con differenze sostanziali tra scuole private e pubbliche. La regione affronta una "crisi dell'apprendimento" aggravata dalla pandemia di COVID-19, che ha causato una perdita significativa di anni di istruzione (stimata tra 0,9 e 1,1 anni) e ha colpito in modo sproporzionato gli studenti più vulnerabili, prevalentemente iscritti alle scuole pubbliche.
In un contesto di risorse scarse e budget educativi ridotti, il concetto di efficienza scolastica (la capacità di massimizzare gli output educativi dati gli input disponibili) diventa cruciale per la sostenibilità politica ed economica. Sebbene esistano studi pre-pandemia, manca una valutazione regionale aggiornata che esamini se il divario di efficienza tra i due settori persista nel nuovo scenario post-pandemico e quali siano i fattori determinanti, inclusi quelli legati all'apprendimento a distanza e al benessere socio-emotivo.

2. Metodologia

Lo studio adotta un approccio metodologico ibrido innovativo, combinando l'analisi dei dati con tecniche avanzate di intelligenza artificiale spiegabile (Explainable AI).

• Dati: Il campione include 2.034 scuole (1.548 pubbliche e 486 private) provenienti da 9 paesi dell'America Latina (Argentina, Brasile, Cile, Colombia, Repubblica Dominicana, Messico, Panama, Perù, Uruguay), basandosi sui dati PISA 2022.
• Fase 1: Analisi dell'Efficienza (DEA - Data Envelopment Analysis):
  • Viene utilizzata la DEA per calcolare i punteggi di efficienza tecnica per ciascun tipo di scuola.
  • Vengono stimati quattro modelli distinti:
    1. Output cognitivi (punteggi medi in Matematica, Lettura e Scienze) per scuole private.
    2. Output cognitivi per scuole pubbliche.
    3. Output non cognitivi (benessere generale basato su 7 tratti della personalità: assertività, cooperazione, curiosità, controllo emotivo, empatia, perseveranza, gestione dello stress) per scuole private.
    4. Output non cognitivi per scuole pubbliche.
  • Input utilizzati: Infrastruttura scolastica, rapporto studenti-insegnanti, ricchezza media delle famiglie degli studenti.
  • Viene testata la dominanza stocastica (Stochastic Dominance) per verificare se un tipo di scuola domina globalmente l'altro in termini di efficienza e omogeneità.
• Fase 2: Determinanti dell'Efficienza (Machine Learning Spiegabile - IML):
  • Per superare la "maledizione della dimensionalità" dovuta all'alto numero di variabili (42 covariate), lo studio utilizza un approccio a due stadi.
  • Viene definita una variabile dipendente binaria (1 = scuola ad alta efficienza, 0 = altrimenti).
  • Vengono confrontati tre modelli di classificazione binaria: Regressione Logistica, Reti Neurali (NN) e Gradient Boosted Trees (GBT). Il modello GBT (implementato tramite XGBoost) ha mostrato le migliori prestazioni (AUROC e AUPRC).
  • Per interpretare i risultati del modello GBT, viene applicato il metodo SHAP (Shapley Additive Explanations). Questo permette di quantificare il contributo marginale di ciascuna variabile (es. clima scolastico, autonomia, lavoro minorile) alla probabilità che una scuola sia efficiente, sia a livello globale che locale (analisi di casi specifici).

3. Risultati Chiave

Divari di Efficienza

• Efficienza Cognitiva: Esiste un divario significativo a favore delle scuole private. L'efficienza media delle scuole private è 0,865, contro 0,768 delle scuole pubbliche (un divario di circa 0,10). Le scuole pubbliche hanno un margine di miglioramento del 23% mantenendo gli stessi input, contro il 14% delle private.
• Efficienza Non Cognitiva: Anche per le competenze socio-emotive, le scuole private sono più efficienti (0,685 vs 0,640), sebbene il divario sia più contenuto (0,045).
• Eterogeneità: Le scuole pubbliche mostrano una maggiore dispersione (eterogeneità) nei punteggi di efficienza rispetto alle private, indicando una maggiore variabilità nella gestione delle risorse all'interno del settore pubblico.
• Dominanza Stocastica: I test confermano che le scuole private dominano stocasticamente quelle pubbliche sia al primo ordine (maggiore efficienza media) che al secondo ordine (minore variabilità/rischio), rendendo il profilo delle scuole private preferibile per un pianificatore educativo.

Determinanti dell'Efficienza (Analisi SHAP)

L'analisi IML rivela che i fattori che guidano l'efficienza differiscono nettamente tra i due settori:

• Scuole Private (Driver di Alta Efficienza):
  • Risorse familiari: Maggior numero di libri e PC a casa.
  • Assenza di lavoro retribuito degli studenti.
  • Alto livello di autonomia scolastica.
  • Buono "clima scolastico" e assenza di problemi di connessione durante la pandemia.
• Scuole Pubbliche (Fattori che riducono l'efficienza):
  • Clima scolastico povero.
  • Tassi elevati di ripetenza (specialmente alla scuola secondaria inferiore).
  • Alta intensità di lavoro retribuito degli studenti.
  • Assenteismo (truancy) e scarsa appartenenza alla scuola.
  • Barriere significative per i compiti a casa durante la pandemia (mancanza di dispositivi, problemi di connessione).
  • Scarsa disponibilità di libri a casa.

4. Contributi Principali

1. Novità Temporale e Geografica: È il primo studio regionale post-pandemia (basato su PISA 2022) che stima l'efficienza scolastica in America Latina, aggiornando le evidenze pre-pandemia (es. PISA-D 2017).
2. Ampliamento degli Output: Introduce l'analisi dell'efficienza non cognitiva (soft skills/benessere), un aspetto cruciale emerso durante la pandemia per la continuità pedagogica e la salute mentale degli studenti.
3. Innovazione Metodologica: Combina per la prima volta la DEA con tecniche di Machine Learning spiegabile (IML/SHAP) nel dominio dell'efficienza educativa internazionale, permettendo di gestire un gran numero di determinanti e identificare driver non lineari e interazioni complesse.

5. Significato e Implicazioni Politiche

Lo studio suggerisce che le scuole private operano con un processo produttivo più "produttivo" grazie a risorse superiori, autonomia e una popolazione studentesca meno svantaggiata. Tuttavia, il divario di efficienza cognitiva del 10% indica che le scuole pubbliche hanno un potenziale significativo di miglioramento (fino al 24%) senza necessitare di nuovi input, ma ottimizzando quelli esistenti.

Le implicazioni per i policy maker includono:

• Benchmarking: Identificare le scuole pubbliche ad alta efficienza all'interno di ciascun paese per trasferire le loro pratiche a quelle a bassa efficienza.
• Interventi sulle Soft Skills: Poiché l'efficienza cognitiva e non cognitiva sono correlate (specialmente nelle scuole pubbliche), migliorare le competenze socio-emotive (perseveranza, controllo emotivo) potrebbe agire come meccanismo di resilienza contro gli svantaggi contestuali, riducendo il divario di efficienza.
• Riduzione delle Barriere Pandemiche: Affrontare le disuguaglianze digitali e il lavoro minorile è essenziale per colmare il divario di efficienza nel settore pubblico.

In sintesi, la ricerca evidenzia che, sebbene le scuole private siano attualmente più efficienti, il settore pubblico possiede un potenziale latente che può essere sbloccato attraverso politiche mirate alla gestione delle risorse, al clima scolastico e al supporto socio-economico degli studenti.