Se debe evitar aplanar la curva de la educación – Posibles escenarios de pérdida en los aprendizajes durante el cierre de escuelas

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A typical distribution of learning data. The grey area to the left of the red line indicates the share of children who are in ‘learning poverty’

 

El distanciamiento social ha sido una estrategia necesaria para reducir la propagación del nuevo coronavirus (COVID-19), y ha llevado a que la mayoría de países cierren sus sistemas escolares. Sin embargo, al haber 1.5 mil millones de niños que no asisten a la escuela (al 10 de abril), cada vez es mayor la preocupación sobre los efectos a largo plazo sobre la enseñanza. El mundo ya estaba experimentando una crisis de aprendizaje y la emergencia que se vive actualmente ejercerá una mayor presión sobre los progresos logrados con tanto esfuerzo en el aprendizaje. A partir del trabajo continuo que realizamos para simular estos efectos, proponemos una reflexión sobre los efectos que el cierre de escuelas tendrá sobre la “curva de aprendizaje”. Esto nos ayudará a enfocarnos en los estudiantes más pobres y en peores situaciones, y a diseñar mejores estrategias de mitigación que puedan ayudar más a los niños.

Por lo general, las curvas de aprendizaje son diseñadas por quienes elaboran las evaluaciones a nivel nacional (por ejemplo, la Evaluación Nacional de Progreso Educativo - NAEP) o a nivel internacional (como el Programa Internacional de Evaluación de los Alumnos - PISA, el Estudio de las Tendencias en Matemáticas y Ciencias - TIMSS, el Estudio Internacional del Progreso en Comprensión Lectora - PIRLS). Es probable que los puntajes promedio (representados en la parte superior) de estas curvas sean los más famosos, ya que, por lo general, los promedios se usan para clasificar a los países. Sin embargo, puede aprenderse mucho más de esas curvas. El ancho de la curva (es decir, la desviación estándar), por ejemplo, es uno de los indicadores de desigualdad dentro de los sistemas escolares. Otra característica bastante importante de estas curvas es que pueden usarse para clasificar a los estudiantes en base a sus niveles de competencia.

A lo largo de los últimos años, se han hecho muchos esfuerzos para que las curvas de aprendizaje sean más comparables con relación a las personas en los rangos más bajos de desempeño, o con aquellos niños que logran únicamente la mínima competencia. (Los estudiantes que caen por debajo de la competencia mínima se muestran como el área gris a mano izquierda de la línea punteada de color rojo). El año pasado, el Banco Mundial se comprometió a enfocarse en los “pobres de aprendizaje” – aquellos estudiantes que se ubican debajo del nivel mínimo de competencia, que no pueden leer ni entender textos básicos a la edad de 10 años. Nos preocupa este grupo, ya que los niños que no aprenden a leer en una edad temprana por lo general fracasan en su intento de lograr un buen desarrollo en la escuela más adelante o cuando se unen a la fuerza de trabajo.

Figura 1 – Tres escenarios posibles sobre cómo podría evolucionar la curva de aprendizaje en los próximos meses: un promedio más bajo, una desviación estándar más alta, o un agudo incremento del bajo rendimiento en el aprendizaje en la parte inferior.  

Figure 2 – Three possible scenarios of how the learning curve may evolve in the coming months: a lower average, a higher standard deviation, or a sharp increase in low learning at the bottom.

En el trabajo permanente que realizamos, observamos tres escenarios posibles para la curva de aprendizaje que podrían afectar sustancialmente los niveles de aprendizaje en países donde se ha aplicado el cierre de escuelas. Cada escenario se genera por un mecanismo distinto que está afectando a los estudiantes en este momento. El primero representa la transformación más directa, que es generada por una reducción en los niveles de aprendizaje en toda la distribución (la curva azul). Se trata de un escenario bastante probable, a pesar de que los sistemas escolares han desplegado sus mejores esfuerzos para brindar el aprendizaje a distancia. La variación en el tiempo de instrucción está asociada con la perdida en los aprendizajes. Crisis anteriores como la recesión de 2008-09 tuvieron efectos sustancialmente negativos en el aprendizaje, particularmente en aquellos distritos con mayores porcentajes de niños en situaciones de desventaja y pertenecientes a minorías. Existe además evidencia que muestra que ciertas crisis, como las inundaciones, afectan sustancialmente los resultados en los aprendizajes en todos los niveles y grados. Los niños que no asisten físicamente a las escuelas aprenden menos, a pesar de las buenas intenciones que se tengan con la educación a distancia y quienes imparten la enseñanza en casa. 

En segundo lugar, debe considerase cómo puede aplanarse (o desviarse) la curva debido a los importantes efectos de desigualdad generados por la crisis (la curva morada). En este escenario, los niños que se encuentran en la parte superior podrán superar la situación mientras que aquellos que se ubican en la parte inferior se retrasarán. Si bien al virus no le importa el hecho de que una persona sea rica o pobre, lo cierto es que los ricos están mucho mejor equipados para mitigar sus efectos. Las familias con más recursos se encuentran en casas cómodas, cuentan con buena conexión a internet, pueden contratar un tutor privado y pueden estar mejor equipados para la enseñanza en casa, pues los padres probablemente cuenten con buen nivel educativo. Las familias pobres, especialmente aquellas en extrema pobreza, puede que ni cuenten con una radio, menos aún conexión a internet o equipos digitales, no tienen los recursos para contratar a un tutor y, además, lo más probable es que a los padres les cueste muchísimo seguir el ritmo de las tareas de sus hijos. Asimismo, puede que aquellos ubicados en la parte inferior de la distribución de ingresos se enfrenten con un agudo incremento de la pobreza ocasionado por la falta de oportunidades para trabajar, o por el desempleo. En este escenario, los ricos superarán la crisis y los pobres se quedarán aún más rezagados.

En tercer lugar, debe tomarse en cuenta cómo la curva puede cambiar debido a las deserciones escolares (la población verde que en la actualidad se encuentra permanentemente fuera de la escuela). Hemos aprendido de crisis anteriores, como la crisis financiera asiática de 1997-98  y la pandemia de polio de 1916, que la matrícula escolar puede disminuir drásticamente debido a los efectos secundarios tanto de la oferta como de la demanda. Por parte de la demanda, las crisis en los ingresos conducen a que las familias pidan a sus hijos que trabajen, y luego ya no vuelven a regresar a la escuela. Nos preocupan particularmente las niñas, dado que por lo general son las primeras en ser retiradas de la escuela. Por parte de la oferta, podría observarse una cantidad cada vez mayor de cierres de escuelas. A medida que el sistema económico global se ve fuertemente golpeado, los gobiernos se quedarán sin efectivo. Esto podría conducir a que los ministerios de educación den licencia a los maestros y cierren o fusionen escuelas. Además, muchos países han ampliado la escolaridad mediante escuelas privadas de bajo costo. Estas escuelas por lo general trabajan con escasos márgenes, y no se sabe si podrán sobrevivir a esta crisis.

Tomará tiempo saber qué tan fuertes serán los efectos de la crisis del COVID-19. Sin embargo, no podemos esperar mucho para actuar y, por lo tanto, estamos simulando el impacto sobre el aprendizaje en este momento. Basándonos en la evidencia existente acerca del efecto de las crisis en el aprendizaje y nuestras bases de datos, como Harmonized Learning Outcomes y Learning Poverty dataset, mostraremos la manera como evolucionará la curva si no tomamos las acciones necesarias. Consideraremos distintos escenarios como los descritos anteriormente y cómo podrían ayudar las diferentes estrategias de mitigación. 

No somos impotentes. Podemos influir en la curva de aprendizaje.  

Este será un documento abierto. Este blog será actualizado a medida que los resultados y nuevas predicciones se encuentren disponibles, y se intentará evaluar cómo está desarrollándose esta emergencia. Mientras tanto, por favor compartan con nosotros sus opiniones y proyectos, o déjennos saber si hay algo en específico que les gustaría que tomemos en cuenta.