Laura Zieger & John Jerrim

PISA mide los puntajes de rendimiento de los jóvenes de 15 años en matemática, lectura y ciencia, y se ha convertido en una poderosa herramienta de política, ya que los puntajes pueden ser comparados entre países y a lo largo del tiempo. Además de los puntajes en sí, también existe un interés significativo en las diferencias de rendimiento entre niños y niñas.

Lo que la mayoría de la gente no sabe sobre PISA es que no todos los estudiantes son evaluados directamente en las tres materias. Además, aproximadamente el 60% de los estudiantes sólo responden preguntas en dos de las tres materias. Sin embargo, a todos se les asigna una puntuación de rendimiento en matemática, lectura y ciencia.

Para asignar resultados a todos los estudiantes, se hacen predicciones a partir de las materias en las que los estudiantes realmente contestaron a las preguntas y sus características sociodemográficas – incluyendo el género. Esto se conoce como “condicionamiento” en la literatura académica y se considera vital para estimar correctamente las brechas de género en el rendimiento. De hecho, los psicómetras argumentan que las diferencias de género tenderán a ser subestimadas si no se utiliza el condicionamiento.

¿Cómo afecta el condicionamiento a las diferencias de género de PISA en la realidad?

En teoría, tan pronto como el género se incluye en el modelo de condicionamiento, deberíamos estimar correctamente la diferencia en el logro entre niños y niñas. Pero la teoría y la realidad pueden ser cosas diferentes. Por esta razón, hemos investigado el modelo de condicionamiento utilizado en PISA 2012. Como parte de este proyecto, hemos calculado tres versiones alternativas de las puntuaciones de los estudiantes en cada una de las competencias de PISA. En el primer modelo, las puntuaciones de cada estudiante se infieren sólo a partir de las respuestas de la prueba en los diferentes dominios (sin condicionamiento; M0). En el segundo modelo, usamos las respuestas al cuestionario PISA y todas las variables sociodemográficas (condicionamiento completo; M1). En el último modelo, las respuestas de la prueba se combinaron con sólo un subconjunto de las variables sociodemográficas (género, grado, índice socioeconómico de madres y padres, e identificaciones de folletos) para probar la sensibilidad de los resultados (condicionamiento en subconjunto; M2).

La siguiente figura muestra la brecha de género en lectura utilizando el modelo M0 (sin condicionamiento – círculo), M1 (condicionamiento completo – triángulo) y M2 (condicionamiento en subconjunto – diamante). Se esperaba una gran diferencia entre la versión sin condicionamiento y ambas versiones de condicionamiento, mientras que M1 y M2 deberían ser muy similares. Y de hecho, para la mayoría de los países, el triángulo (M1) y el diamante (M2) apuntan en la misma dirección, y para aproximadamente un tercio de los países, incluso se traslapan. Esto sugiere que, en la mayoría de los países, la brecha de género no es sensible a la especificación exacta del modelo de condicionamiento (una vez que se ha incluido el género) con un pequeño aumento o disminución potencial cuando se incluyen más variables. No obstante, hay algunos cambios importantes en los resultados de algunos países (que son algo difíciles de explicar). Por ejemplo, en Australia, Eslovenia, Francia, Israel, Polonia y Noruega la brecha de género estimada en M0 y M2 es similar. Sin embargo, hay un gran salto en la magnitud de la brecha de género en M1.

¿Qué significa esto?

Nuestra investigación llevó a dos conclusiones sobre las brechas de género: primero, las brechas de género se amplifican, obteniendo a una estimación menos sesgada, tan pronto como el género se incluye en el modelo de condicionamiento. Segundo, teóricamente, la especificación exacta de las variables sociodemográficas incluidas no debería importar mientras se incluya el género. Si bien esto es cierto para la mayoría de los países, nuestra investigación muestra que algunos países experimentan delicados impactos en la brecha de género, lo que también se refleja en los cambios en la clasificación de esos países.

Resumiendo, podemos decir que en lo que respecta a las diferencias de género, importa tanto la presencia o no de variables sociodemográficas, así como cuáles se utilizan para el cómputo de las puntuaciones de los estudiantes.

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