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Mediante técnicas de analítica avanzada y aprendizaje automático (machine learning) un grupo de expertos estudió los resultados de la prueba PISA de 2015 y descubrieron qué variables estaban más fuertemente asociadas con un buen desempeño en la prueba.
Por Esteban Fredin
En otro ejemplo de cómo la ciencia de datos está cambiando la cara de la investigación educativa, la consultora en administración McKinsey & Company ha publicado este año una serie de reportes sobre la educación alrededor del mundo. Mediante técnicas de analítica avanzada y aprendizaje automático (machine learning) un grupo de expertos estudió los resultados de la prueba PISA de 2015 y descubrieron qué variables estaban más fuertemente asociadas con un buen desempeño en la prueba.
La base de datos del Programa para la Evaluación Internacional de Alumnos (PISA por sus siglas en inglés) de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE), es la más amplia y extensa del mundo. La prueba diseñada por esta organización evalúa el desempeño de una muestra representativa de 540,000 jóvenes de 15 años en matemáticas, lectura y ciencias en 72 países. Además, estudiantes, padres, docentes y autoridades completan encuestas que proveen información sobre entorno familiar, nivel socioeconómico, mentalidades y conductas de los estudiantes, recursos, liderazgo escolar, prácticas de enseñanza, formación docente y desarrollo profesional; sumando un total de 1440 variables y haciéndola el recurso cuantitativo más importante para entender la estado de la educación en el mundo.
El reporte general provee dos hallazgos sumamente interesantes que nos hacen replantearnos algunas ideas muy difundidas en materia educativa.
Una mentalidad adecuada por parte del alumno es aún más importante para su desempeño que su nivel socioeconómico.
En general, la mentalidad y motivación del alumno, son mejores predictores (30%) de un buen resultado en la prueba que el entorno familiar y otros factores demográficos (16%). Además, no todos los tipos de motivación positiva son iguales. Lo que los investigadores denominaron ‘calibración de la motivación’ —querer entregar un trabajo de
calidad— resulta ser doblemente más importante que la motivación identificada por el alumno —desear el mejor de la clase—. Este estudio estima que una motivación bien calibrada es equivalente en impactó a estar en un nivel socioeconómico superior.
Además, haciendo eco al trabajo de Carol Dweck sobre la importancia de cultivar una ‘mentalidad de crecimiento’ para facilitar el aprendizaje1, este estudio encontró que los alumnos con dicha actitud, es decir los que creen que pueden mejorar si se esfuerzan lo suficiente, tuvieron un desempeño 12 por ciento mejor en la prueba que aquellos con una ‘mentalidad fija’; quienes creen que sus capacidades intelectuales no cambian.
El aprendizaje basado en la investigación no es reemplazo de la clase frente al grupo.
Los alumnos se benefician al abordar temas difíciles guiados por un maestro con la preparación pedagógica adecuada. Usados por sí solos, el aprendizaje dirigido por el docente, probó tener un mayor impacto positivo en la prueba —12 puntos más en la calificación promedio— que el aprendizaje basado en investigación (ABI) —61 puntos por debajo del score promedio—. ¿Acaso esto refuta años de investigación y uso del ABI? En absoluto, el mejor efecto
—26 puntos por arriba del score promedio— se produce cuando las dos metodologías se usan de manera que lo que prepondera es el aprendizaje guiado por el instructor y éste se complementa con el ABI.
Para explicar esto, los investigadores avanzan dos hipótesis: 1) El ABI es más demandante para el estudiante, por lo que sólo se beneficia si ya cuenta con una base sólida de conocimientos y habilidades. 2) El ABI es un proceso complejo por lo cual los docentes que no hayan sido debidamente capacitados en su metodología pueden experimentar serias dificultades.
Aunque hay que reconocer que la prueba PISA, como cualquier otro examen estandarizado, es sólo una medida imperfecta del efectividad de la enseñanza, este nuevo estudio de McKinsey & Company nos demuestra el poder de la analítica de datos para explorar e interpretar enormes cantidades de datos y así extraer conclusiones relevantes y accionables que profesores e instituciones pueden incorporar en su práctica educativa.
1 Dweck, Carol S. Mindset: the new psychology of success: Ballantine Books, 2008.
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Este artículo del Observatorio del Instituto para el Futuro de la Educación puede ser compartido bajo los términos de la licencia CC BY-NC-SA 4.0 
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