Herman G. van de Werfhorst, Emma Kessenich y Sara Geven

Este artículo fue traducido al español por Andrés Strello.

La crisis resultante de la pandemia de COVID-19 ha desordenado el proceso educativo de millones de niños. La educación a distancia a través de medios de comunicación en línea ha pasado a ser la práctica usual en muchas sociedades desde marzo de 2020 (UNESCO 2020[1]). Si bien las escuelas están reabriéndose lentamente en muchos países, y a pesar de los grandes esfuerzos que hacen las escuelas y los profesores para hacer frente al cambio inmediato de vida, es probable que la crisis del coronavirus siga afectando al proceso educativo por un tiempo.

¿Qué niños están bien preparados para la educación en línea?

Una pregunta que surge inmediatamente es cómo el cierre de escuelas afectará las desigualdades sociodemográficas en cuanto al progreso educativo. Para que la educación a distancia funcione se necesita un buen lugar de estudio con equipamiento digital, suficiente experiencia y habilidades digitales, padres involucrados, así como escuelas y maestros bien preparados – y es probable que estas circunstancias estén estratificadas socialmente. Aunque todavía no podemos saber cómo repercutirá la pandemia de COVID-19 en las desigualdades en los resultados educativos, ya podemos examinar las desigualdades preexistentes en la preparación de los niños para este cambio inmediato a la educación en línea. ¿Quiénes están preparados digitalmente y quiénes no? ¿Qué recursos digitales tienen los niños y cuáles carecen? Abordar estas preguntas puede servir de base para el futuro estudio de las desigualdades educativas resultantes de la pandemia, así también para las medidas que adopten los encargados de formular políticas para facilitar la transición a (y desde) la educación en línea.

¿Cuál era la situación justo antes de la pandemia?

Para evaluar el grado de preparación de los estudiantes para la enseñanza en línea y si esta preparación varía en función de sus características sociodemográficas (origen socioeconómico, antecedentes migratorios, sexo), analizamos los datos sobre los estudiantes, las escuelas y los profesores que se recogieron en 2018 en el marco de dos programas de estudios internacionales: el Estudio Internacional de Enseñanza y Aprendizaje de la OCDE (TALIS, por sus siglas en inglés)[2] y el Estudio Internacional sobre Alfabetización Computacional y Manejo de Información (ICILS, por sus siglas en inglés)[3]. Es importante recalcar que consideramos tanto la preparación individual de los estudiantes para hacer frente a la educación en línea, como la preparación de sus escuelas. Ambas son necesarias: el buen funcionamiento de la transición a la escolarización en línea para un estudiante depende no sólo de su acceso personal a las TIC (tecnologías de la información y la comunicación), su experiencia y sus habilidades, sino también del de sus escuelas y profesores. Así, una «brecha digital» en la educación en línea puede surgir tanto de las desigualdades en los recursos individuales de las TIC de los alumnos como de las desigualdades en las prestaciones de las TIC de las escuelas a las que asisten.

Figura 1. Distribución de efectos aleatorios a nivel de escuela, por indicador de competencia en TIC de los profesores.

Las escuelas difieren en su preparación para el aprendizaje en línea

Si se observa en primer lugar la preparación digital de las escuelas a las que asisten los estudiantes – es decir, que cuenten con profesores competentes y con experiencia en las TIC – resulta evidente que existen diferencias sustanciales en dicho nivel de preparación. Sin embargo, estas diferencias no están relacionadas con los antecedentes socioeconómicos y migratorios de la población estudiantil. En los Países Bajos, por ejemplo, las competencias en materia de TIC de los profesores de algunas escuelas son considerablemente superiores a las de los profesores de otras escuelas. Estas diferencias entre escuelas se muestran en la Figura 1. De manera interesante, las escuelas varían en cuanto a la medida en que los profesores han asistido recientemente a una actividad de desarrollo profesional relacionada con las TIC, la frecuencia con que los profesores dejan que los estudiantes utilicen las TIC para el trabajo en clase, y la medida en que los profesores utilizan las TIC para apoyar el aprendizaje de los alumnos. En cambio, apenas hay diferencias entre escuelas en cuanto al grado de formación de los docentes en materia de TIC durante su formación inicial. Así pues, las escuelas de los Países Bajos difieren principalmente en el grado en que los docentes actualizan y utilizan continuamente sus conocimientos sobre las TIC en el aula. Sin embargo, el hecho de que los profesores lo hagan no guarda relación con los antecedentes socioeconómicos y migratorios de los alumnos. Como se muestra en la figura 2, los profesores de escuelas con más del 60% de estudiantes procedentes de entornos socioeconómicos[4] o migratorios[5] desfavorecidos no suelen ser ni significativamente más o menos aptos en el plano digital que los profesores de las escuelas sin estudiantes desfavorecidos. Comparando a nivel internacional las distribuciones de las competencias digitales de los docentes, existen diferencias escolares relativamente grandes en cuanto a la aptitud digital de los docentes en los Países Bajos. Sin embargo, al igual que en los Países Bajos, también observamos en otros países que las diferencias entre escuelas difícilmente pueden explicarse por los antecedentes sociodemográficos de los estudiantes.

Figura 2. Nivel predicho de competencias en TIC de profesores, según la composición de estudiantes de la escuela.
Figura 3. Nivel predicho de preparación digital a nivel de escuela, según características sociodemográficas del estudiante.

La importancia de la condición socioeconómica de los estudiantes y sus antecedentes migratorios

El hecho de que la composición sociodemográfica del alumnado no esté relacionada con la preparación digital de las escuelas no significa, sin embargo, que la preparación de un estudiante para la educación en línea no esté socialmente estratificada. En Dinamarca, por ejemplo, la situación es comparable a la de los Países Bajos en el sentido de que las competencias en materia de TIC de los profesores de un estudiante no dependen de su condición social (véase la Figura 3). Asimismo, la infraestructura de las TIC (es decir, los recursos tecnológicos y de software) que posee la escuela de un estudiante no está relacionada con el origen sociodemográfico del mismo. En contraste, las aptitudes personales de un estudiante para utilizar eficazmente las TIC están muy relacionadas con sus antecedentes: los estudiantes de entornos socioeconómicos favorecidos tienen más aptitudes digitales que los estudiantes de entornos socioeconómicos desfavorecidos[6], los estudiantes sin origen inmigrante están más capacitados que los estudiantes de origen inmigrante[7] y las niñas son más hábiles que los niños (véase la figura 4). Aunque de magnitud considerable, la brecha digital danesa en cuanto a las aptitudes digitales de los estudiantes es incluso relativamente modesta en una comparación internacional. Por ejemplo, la brecha digital basada en clase social es mucho mayor en Chile, y dentro de Europa occidental, las brechas digitales basadas en clase social, migración y sexo son considerablemente mayores en Francia que en Dinamarca.

Figura 4. Nivel predicho de habilidades individuales digitales, según características del estudiante

Tanto las escuelas como los antecedentes de los estudiantes importan

En conclusión, encontramos que los estudiantes están preparados de manera desigual para la educación en línea, y que tanto los recursos de las TIC personales de los estudiantes como los de sus escuelas contribuyen a esta desigualdad. Algunos estudiantes tienen, individualmente, más experiencia y habilidades para utilizar las TIC que otros, y algunos estudiantes van a escuelas y son enseñados por profesores que tienen más experiencia y habilidades para utilizar las TIC que las escuelas y los profesores de otros. Así pues, existe una brecha digital que sale a la luz con la educación en línea, y que opera tanto a nivel individual como escolar. No obstante, hay una diferencia crucial entre los dos niveles: mientras que la preparación digital personal de los estudiantes se estratifica a lo largo de su clase social, su origen inmigrante y su sexo, la preparación digital de las escuelas no difiere según estas líneas sociodemográficas «clásicas». Esto implica que la preparación digital personal de los estudiantes es independiente de la preparación digital de sus escuelas. Es probable que dos estudiantes de condición social equivalente tengan aptitudes digitales igualmente desarrolladas, pero si no van a la misma escuela, podrían, no obstante, estar desigualmente preparados para la educación en línea. A la inversa, es probable que dos estudiantes que asisten a la misma escuela tengan profesores igualmente competentes en el ámbito digital, pero si proceden de distintos entornos socioeconómicos, podrían, no obstante, hacer frente de manera desigual al cierre de escuelas. Por lo tanto, para promover la igualdad de oportunidades educativas en tiempos de educación en línea, es necesario considerar cuidadosamente – y de manera independiente – tanto la preparación digital individual de los estudiantes como la preparación digital de las escuelas y de los maestros.

Esta entrada resume los principales hallazgos del artículo académico:

Van de Werfhorst, Herman G., Kessenich, Emma, & Geven, Sara. (2020). The Digital Divide in Online Education. Inequality in Digital Preparedness of Students and Schools before the Start of the COVID-19 Pandemic [Preprint]. SocArXiv. https://doi.org/10.31235/osf.io/58d6p

Este proyecto fue posible gracias al fondo otorgado por ZonMV, número 10430032010003


[1] https://en.unesco.org/covid19/educationresponse, revisado el 11 de mayo 2020.

[2] Utilizamos los datos de los maestros y directores de escuela del estudio TALIS para los Países Bajos. Además, en el artículo en el que se basa este blog (van de Werfhorst, Kessenich & Geven, 2020), estudiamos 44 países más que están repartidos por todos los continentes y son tan diversos como Suecia, Arabia Saudita, Colombia y Vietnam.

[3] Utilizamos los datos de los estudiantes, los directores de escuela y los coordinadores de TIC de las escuelas del estudio del ICILS para tres países: Chile, Dinamarca y Francia. En el artículo en el que se basa este blog (van de Werfhorst, Kessenich & Geven, 2020), estudiamos además la situación en Finlandia, Alemania, Italia y Corea del Sur.

[4] El porcentaje de alumnos procedentes de entornos socioeconómicos desfavorecidos se basa en la estimación del director de la escuela correspondiente sobre la proporción de estudiantes que carecen de las ‘necesidades o ventajas básicas de la vida’

[5] El porcentaje de alumnos de origen inmigrante está basado en la estimación del director de la escuela correspondiente sobre la proporción de estudiantes que ellos mismos o sus padres nacieron en el extranjero.

[6] La condición socioeconómica de un estudiante se identifica en función de su puntuación en un índice (NISB) de la situación ocupacional de los padres, el nivel educativo de los padres y el número de libros en casa. La posición socioeconómica relativa de los estudiantes se determina con base en el cuartil dentro del país en el que se encuentran.

[7] Se considera que un estudiante tiene origen inmigrante si el estudiante y/o al menos uno de sus padres nació en el extranjero.

About the author(s)

Herman van de Werfhorst

Herman van de Werfhorst is professor of sociology and chair of the Sociology department of the University of Amsterdam. He is also co-director of the Amsterdam Centre for Inequality Studies, and member of the Education Council of the Netherlands (Onderwijsraad). His work concentrates on educational inequalities, often in comparative perspective.

Emma Kessenich

Emma Kessenich is a student of the Research Master Social Sciences and research assistant at the Sociology Department of the University of Amsterdam. Her focus lies on quantitative research about social and political inequalities, with a particular research interest in political support and participation.

Sara Geven

Dr. Sara Geven is an Assistant Professor at the Sociology Department at the University of Amsterdam. Sara’s research focuses on educational inequality. Currently her research revolves around inequality in teacher track recommendations and expectations, and how track placement affects the school outcomes of different students.