Brigido (1)

El uso de la comparación en el análisis del sistema educativo nacional

Ana María Brigido

Resumen

Esta contribución presenta los aspectos metodológicos de una investigación cuyo propósito fue estudiar, desde una perspectiva sociológica, la equidad en la educación argentina1. Para lograr los objetivos de la investigación aplicamos el método comparativo, tal como éste se practica en la tradición durkheimiana, no en la weberiana. En consecuencia, el enfoque fue predominantemente cuantitativo. Nuestras unidades de comparación fueron las 24 jurisdicciones en las que se encuentra divido políticamente nuestro país. Puesto que el tema del trabajo remite a una cuestión ética, el marco teórico adoptado trasciende los planteos estrictamente sociológicos y toma elementos del campo de la filosofía política, concretamente, la teoría de John Rawls. Nos propusimos operacionalizar algunos de los conceptos de dicha teoría. Para ello, seleccionamos un conjunto de indicadores empíricos de las dimensiones previamente definidas. A partir de esto, construimos una serie de índices que nos permitieron aproximarnos a su medición. La totalidad de las jurisdicciones del país fueron comparadas sobre la base de las diferentes medidas obtenidas. Los datos utilizados para tal fin fueron tomados de fuentes secundarias (Censo 1991; estadísticas regulares de educación; Censo de Establecimientos Educativos 1994; trabajos realizados en el marco de diferentes programas del Ministerio de Educación).

1. Problema de investigación y marco teórico de referencia

Las cuestiones metodológicas a las que se refiere nuestra contribución fueron desarrolladas en

una investigación sobre la equidad en la educación argentina que llevamos a cabo en los últimos

años. Para que las mismas resulten inteligibles, nos parece importante presentar, en líneas

generales, las características de esa investigación y el marco teórico que le sirvió de base.

Dra. en Ciencias de la Educación (UNC). Profesora Titular Plenaria de Sociología de la Educación en la Fac. de Filosofía y Humanidades de la UNCórdoba. E-mail: [email protected] Brigido, Ana María (2004): La equidad en la educación argentina. Un análisis de las desigualdades en la distribución de la educación. Ed. Universitas-Fac. de Filosofía de la UNC, Córdoba.

1

El trabajo de referencia, nuestra preocupación giraba en torno a la relación entre equidad

educativa y equidad social, puesto que está comprobado que, en nuestro país, el mayor nivel

educativo general de la población no ha contribuido a evitar el aumento de la pobreza, ni el

creciente desequilibrio en la distribución de la riqueza. Entre otros objetivos, nos propusimos

describir cómo se manifiesta en todo el territorio nacional la desigualdad en la distribución de la

educación, algo inherente a la cuestión de la equidad. Pero ¿qué es la equidad, cuándo una

sociedad se puede considerar justa, cuáles son las condiciones que hacen posible una sociedad

equitativa? Al hacernos estas preguntas advertimos que era necesario partir de una concepción

ética, y a ésta se la debe rastrear en la filosofía política, no en la teoría sociológica, que es el

campo de nuestra especialidad.

La filosofía política deja ver que la equidad no es parte de un ideario, no es un ideal social como

la igualdad o la libertad. Es más bien un principio que regula las relaciones sociales, está dirigido

a ordenar esas relaciones; en suma, es una parte sustancial del proyecto de una sociedad. Desde

nuestro punto de vista, la educación es un factor clave en todo proyecto social. Si de lo que se

trata es de construir una sociedad más equitativa, es necesario tener en claro qué puede hacer la

educación y qué se puede hacer con la educación para realizar el proyecto. Por lo tanto, cuando

de equidad se trata, la educación es parte del problema, pero también es parte de su solución.

Como nuestro objetivo era abordar el problema desde un perspectiva sociológica y, por lo tanto,

empírica, para hacerlo necesitábamos adoptar una definición de la equidad que nos permitiera

justificar las decisiones que todo trabajo empírico exige, es decir, operacionalizar el concepto.

En las ciencias de la educación se da por sobreentendido el significado del término y no hay

demasiada discusión sobre ello. Pero ese significado no es tan unívoco y, como se puede

suponer, las consecuencias prácticas de adoptar un determinado punto de vista son decisivas para

la formulación del trabajo empírico.

Al ser un principio, la equidad no se puede medir en sentido estricto, pero suponíamos que era

posible identificar algunas dimensiones que nos permitieran operacionalizar el concepto.

Descubrimos en la perspectiva de Rawls sobre la ‘justicia como equidad’ el punto de referencia

adecuado para orientar y fundamentar nuestra búsqueda2. Aunque se trata de una teoría moral,

ella es perfectamente compatible con la perspectiva sociológica porque se refiere al gran

problema de la sociología: la construcción del orden social, la configuración de las instituciones

básicas de la sociedad.

2 El Nº 3 (setiembre 2005) de la Revista Electrónica REICE (http://www.rinace.net/reiceactual.htm), dedicado al tema de la equidad en educación, contiene un trabajo de Antonio Bolívar que da cuenta de la importancia de la teoría de Rawls para abordar el problema.

2

Según Rawls (1997), los principios de la justicia como equidad son los siguientes:

1º) Cada persona tiene el mismo derecho irrevocable a un esquema plenamente adecuado de

libertades básicas que sea compatible con un esquema similar de libertades para otros. Principio

de igual libertad

2º) Las desigualdades sociales y económicas tienen que satisfacer dos condiciones: a) estar

vinculadas a cargos y posiciones abiertos a todos en condiciones de igualdad equitativa de

oportunidades (principio de la igualdad equitativa de oportunidades); b) las desigualdades deben

redundar en un mayor beneficio de los miembros menos aventajados de la sociedad (principio de

la diferencia).

Tal como están formulados, estos principios nos ayudaban a resolver el problema de definición

teórica y operacional de la equidad, entre otras cosas, por lo siguiente:

i) La teoría de Rawls no se presenta como una concepción verdadera de la justicia; su propósito

no es metafísico, sino práctico: ordenar la estructura básica de la sociedad.

ii) Esta teoría exige que el Estado intervenga en la regulación del orden social. Nosotros

partíamos del supuesto de que sin una presencia activa del Estado es difícil pensar en un sistema

educativo que pueda contribuir a fortalecer la equidad.

iii) La justicia como equidad se aplica a las instituciones de una sociedad democrática, y se funda

en los dos pilares fundamentales de la democracia: la libertad y la igualdad. Este equilibrio de

Rawls entre estos polos en tensión nos pareció importante desde el punto de vista de la

educación.

iv) Los principios de la justicia son el objeto de un contrato social que se plasma en la

constitución y las leyes. La educación de un país está regulada por leyes, no opera en un vacío

institucional.

v) La teoría de Rawls supera la idea de justicia distributiva basada en la mera igualdad de

oportunidades y rechaza el utilitarismo. Lo que exige es mejorar las expectativas de los

miembros más débiles de la sociedad.

vi) La teoría contempla las circunstancias objetivas (el contexto) en que se desarrolla la vida de

las personas. Éstas deben ser igualadas de modo tal que las opciones de vida de cada uno no

dependan de esas circunstancias, sino de una elección libre del individuo.

vii) Por último, ella incorpora la eficiencia y la estabilidad como condiciones para la

preservación del ordenamiento institucional acordado.

3

Como se puede advertir, la definición de Rawls de la equidad contempla tanto el ordenamiento

institucional como las condiciones objetivas en las cuales se desarrolla la vida de los individuos.

Teniendo en cuenta esta idea, identificamos dos grandes dimensiones del problema de la equidad

en el campo educativo: una de carácter formal y otra de índole empírica. La primera tiene en

cuenta el aparato normativo que rige la educación en el país y en cada una de las jurisdicciones.

La segunda alude a las características del contexto en el que están insertos los sistemas

educativos provinciales y a diferentes aspectos relacionados con el funcionamiento de los

propios sistemas. Este fue nuestro primer paso en el proceso de operacionalización del concepto

de equidad.

Para analizar la dimensión político-institucional, tomamos la Ley Federal de Educación, las

leyes de educación de cada una de las jurisdicciones (o la norma equivalente que regula el

sistema, cuando la provincia no cuenta con una ley específica de educación) y las pautas del

Pacto Federal Educativo. Comparamos las jurisdicciones con base en estas normas.

Para abordar la dimensión empírica, consideramos dos aspectos:

a) En primer lugar, el contexto de los sistemas educativos provinciales (las condiciones objetivas

a las que se refiere Rawls). Para caracterizar este contexto consideramos los aspectos:

demográfico, económico y social, definimos los indicadores que parecían más relevantes y

seleccionamos la información pertinente. Este análisis permitió lograr una descripción

relativamente completa de la situación de cada una de las provincias en esos aspectos.

b) En segundo lugar, definimos diferentes características de los sistemas educativos provinciales

que dan cuenta de algunos aspectos de su funcionamiento (eficacia interna, aprendizaje de los

alumnos, recursos materiales y humanos con que cuentan los sistemas y eficiencia).

Cada uno de los aspectos mencionados fue medido a partir de varios indicadores, lo cual implicó

la consideración de un número considerable de variables. Este análisis nos permitió obtener un

panorama general de la educación en las provincias, establecer las principales diferencias entre

ellas, observar la magnitud de esas diferencias, detectar los déficit más importantes e identificar

las jurisdicciones en las que éstos se manifestaban de manera más aguda.

2. El enfoque metodológico

Para abordar nuestro problema de investigación optamos por el método comparativo, entendido

como una “operación mental activa dirigida por perspectivas de percepción y basada en

4

criterios”3, que conduce al ‘conocimiento de relaciones’. Adoptamos la perspectiva de

Durkheim, quien afirmaba que el enfoque sociológico, si quiere ser científico, necesariamente

debe ser comparativo, y calificó al método comparativo como el camino real de la investigación

macrosociológica (Durkheim,1985, 1993).

Nuestra investigación no ha pretendido probar relaciones causales entre determinadas

características estructurales e institucionales de las provincias y aquellos aspectos del sistema

educativo directamente vinculados al problema de la equidad. No obstante ello, todo el trabajo

gira en torno a relaciones: se trata de ‘relacionar relaciones’, de ‘observar nexos en condiciones

variables’, que es lo propio de la comparación como método de las ciencias sociales, lo que la

diferencia de la comparación como forma de pensamiento ubicuo y universal. El método

comparativo nos ayuda a comprender esas relaciones y, como dice Sartori (1999), a controlar

nuestras generalizaciones; para saber si una relación es verdadera o falsa, necesitamos mirar a

nuestro alrededor, es decir, controlar comparando. El método comparativo, por lo tanto, a la vez

que tiene carácter heurístico, nos permite avanzar en el plano explicativo.

Este método también resultaba particularmente pertinente para nuestro trabajo en razón del

tamaño del universo sobre el que hemos trabajado. Manejamos un número de casos pequeño y

una cantidad de variables considerablemente grande. Nuestro universo son las 24 jurisdicciones

en las que está dividida políticamente la Argentina; ellas constituyen nuestras unidades de

análisis. Partimos del supuesto de que estas unidades son comparables respecto de un conjunto

de propiedades o atributos (variables), que existen semejanzas y diferencias entre ellas con

relación a esos atributos y, por lo tanto, que podemos clasificarlas en función de algún criterio.

Tal como ha sido planteada, nuestra investigación se inscribe en los estudios considerados

macrosociológicos. Este encuadre implica que tiene las fortalezas y las debilidades que

caracterizan a este tipo de análisis: se gana en generalidad pero se pierde en profundidad. En

otros términos, al abordar el estudio de realidades estructurales muy complejas, renunciamos a

penetrar en los procesos de interacción subyacentes a esas estructuras, aunque reconocemos que

son esos procesos, en última instancia, los que conforman las estructuras y les dan sentido, dado

que los sistemas escolares forman parte de los sistemas socioculturales, y como éstos, su proceso

de constitución tiene carácter morfogenético (Archer, 1984).

El enfoque general del trabajo es cuantitativo, se basa en un conjunto de datos numéricos

obtenidos de fuentes secundarias. Estas fuentes son, básicamente, las estadísticas de educación

3 Schriewer, J. K. (1990: 83)

5

que releva el Ministerio de Educación de la Nación y el Censo de Población y Vivienda 1991.

También hemos tenido en cuenta los resultados de algunos trabajos empíricos realizados en el

marco de programas específicos del mencionado organismo. En menor medida hemos utilizado

datos oficiales de otras áreas del gobierno, como el Ministerio del Interior, y ocasionalmente los

resultados de estudios vinculados con nuestro tema que fueron realizados por otras instituciones

(Banco Mundial, CFI, FIEL, CEPAL). Para las comparaciones internacionales hemos

consultado el Anuario Estadístico de UNESCO y la publicación anual sobre indicadores

educativos de la OCDE, Education at a Glance.

3. Selección de la información

El trabajo comparativo basado en datos secundarios impone ciertas condiciones al investigador.

Los alcances de su estudio dependen, en alguna medida, de la disponibilidad de información y de

la calidad de esa información. Si algo caracteriza a las estadísticas educativas de nuestro país, es

la falta de continuidad, no sólo en lo que respecta a la periodicidad y las características del

relevamiento de los datos, sino también en lo que hace a la forma en que se presentan los

resultados. Como consecuencia de esto, es muy difícil contar con series temporales sobre

diferentes variables o, en caso de existir, no siempre son comparables, o no comprenden a todas

las unidades de análisis. Una dificultad adicional tiene que ver con la confiabilidad de los datos

existentes. En el caso de las estadísticas educativas, las provincias son las encargadas de enviar

al Ministerio de Educación la información de base correspondiente, y se sabe que la posibilidad

que éste tiene de controlar la consistencia de los datos que recibe es limitada. Al margen de los

casos en que intencionalmente se ‘dibujen’ algunas cifras (la matrícula rural suele ser objeto de

maniobras de este tipo), el desorden que caracteriza la administración del sistema educativo en la

mayoría de las provincias, determina que los resultados de los diferentes relevamientos sean

dudosos o, en algunos casos, que simplemente no se puedan obtener (por ejemplo, hay

provincias que tienen dificultades para relevar la cantidad de maestros en actividad y en uso de

licencia). Para el análisis comparativo se suma un problema adicional en nuestro caso, derivado

de la aplicación de la Ley Federal: la coexistencia de la vieja y la nueva estructura del sistema

educativo y el diferente grado de avance en la implementación de dicha Ley en las distintas

provincias.

6

Para sortear estas dificultades con los datos, y otras que no mencionamos aquí, debimos tomar

algunas decisiones que es necesario justificar, así como advertir acerca de las implicaciones de

esas decisiones.

a) Aunque existen estadísticas educativas más actualizadas, decidimos trabajar con los

relevamientos correspondientes a los años 1996 – 1997 porque la totalidad de los datos que

requería nuestro estudio estaba disponible para las 24 jurisdicciones. Después de esa fecha, la

provisión de información comienza a ser más irregular y, en algunos casos, de menor calidad.

Por otra parte, esos años representan, en algún sentido, el momento más estable del país durante

la década del noventa, al menos desde el punto de vista que resulta relevante para nuestro

estudio.

b) En lo que respecta a los datos censales, utilizamos solamente los de 1991 aunque lo ideal

hubiera sido trabajar también con los del 2001, y compararlos. Lamentablemente, en el momento

en que nos hacían falta, los datos del último Censo no estaban disponibles con el mismo nivel de

desagregación que los de 1991, por lo tanto, no eran comparables.

c) Un análisis minucioso de la información correspondiente a más de cien variables que

constituían nuestra base de datos original, nos llevó a descartar una importante cantidad de ellas

en razón de que teníamos dudas fundadas sobre su confiabilidad.

4. Selección de indicadores

Dado el carácter cuantitativo de nuestra investigación, la búsqueda de los indicadores más

adecuados para medir la realidad que queríamos estudiar fue un aspecto central del trabajo.

Enfrentábamos el doble desafío de buscar indicadores sociales e indicadores educativos. “Un

indicador social es una variable o combinación de variables importante para comprender la

condición en un momento dado, o los cambios a través del tiempo, de una unidad social

colectiva en un marco comparativo. (...). Las dos notas esenciales del concepto son el hecho de

referirse a unidades sociales y no a individuos y, en segundo lugar, su uso comparativo en el

tiempo o en el espacio”4. Los indicadores educacionales son indicadores sociales centrados en la

operación de los sistemas escolares, sus necesidades y sus consecuencias directas. Como el

sistema escolar es un subsistema social, para comprender cómo opera es necesario recurrir a

otros indicadores sociales. “Sin embargo esto no impide que los consideremos

4 E. de Babini (1995: 8)

7

independientemente ya que sólo distinguiéndolos unos de otros podremos empezar a conocer sus

interrelaciones”5.

La elección de indicadores es siempre una tarea difícil, pero lo fue particularmente en nuestro

caso debido a la naturaleza del problema que nos propusimos abordar. Luego de un minucioso

análisis de la información disponible, seleccionamos aquellas variables que resultaban más

significativas y confiables desde el punto de vista del marco teórico adoptado, y por cierto, que

remitieran a información comparable.

5. Construcción de índices

Para facilitar el análisis comparativo, decidimos construir índices. El objetivo de los índices es

resumir en una variable unidimensional varios indicadores que miden un determinado aspecto

del fenómeno en estudio. En nuestra investigación hemos trabajado con una multiplicidad de

variables que, tomadas en su conjunto, dan un panorama general de la situación, pero no

permiten hacer una síntesis más comprensiva que ayude a definir un perfil de cada una de las

jurisdicciones con respecto a determinados atributos que no son directamente observables y que,

de acuerdo a los objetivos de nuestra investigación, tienen mucho significado.

Cada uno de los índices reúne una serie de variables que, desde la perspectiva del marco teórico

adoptado, consideramos relevantes con relación al atributo que el índice intenta medir. En otros

términos, para la selección de las variables que integran un índice hemos seguido un criterio

teórico, no estadístico6.

La estrategia de cálculo utilizada para la construcción de los índices se basa en la siguiente

lógica: transformar el valor original de la variable en un valor standard a fin de eliminar el efecto

del nivel de medición de las variables y poder realizar operaciones algebraicas con esos valores.

Para ello hemos transformado los valores de las variables seleccionadas en puntajes z,

obteniendo de este modo, para cada una de esas variables, una distribución con media igual a

cero y desviación standard igual a uno. Dado que la totalidad de las variables incorporadas en

nuestra base de datos es de carácter numérico, no había ninguna restricción para realizar esa

transformación. La suma algebraica de los valores standard correspondientes a las variables

5 E. de Babini (1995: 9)6 El análisis factorial es una técnica estadística que permite seleccionar un conjunto de variables que miden una cualidad latente. La hemos descartado en este caso porque esa técnica es apropiada para muestras grandes (gran número de casos). Nosotros estamos trabajando con un número pequeño, solamente 24 casos. También descartamos el análisis de los “componentes principales”, que el programa SPSS presenta como una opción del análisis factorial, a pesar de que Sharma (1996) considera que se trata de algo conceptualmente distinto y no debe ser confundido con el análisis factorial.

8

seleccionadas en cada caso, da como resultado una nueva variable que es el índice en cuestión.

La distribución resultante es una escala ordinal, por lo tanto, no tiene carácter numérico; el valor

obtenido por una provincia en cada una de esas distribuciones permite ubicarla en un rango que

refleja la posición relativa de esa jurisdicción en el índice de que se trata. A continuación se

detallan los índices, las variables seleccionados para su construcción y la forma en que fueron

calculados.

A. Índice de Desarrollo Social

Variables:

1. Porcentaje de población urbana

2. Esperanza de vida al nacer

3. Porcentaje de hogares con necesidades básicas insatisfechas

4. Tasa de mortalidad infantil

5. Porcentaje de analfabetos (población de 15 años y más)

Forma de cálculo: Índice de Desarrollo Social =

Donde: puntaje z de la variable i [ variable; c = constante que se agrega para eliminar los valores negativos]

B. Índice de Desarrollo Educativo de la Población Adulta

Variables:

1. Porcentaje de población de 25 a 64 años con estudios secundarios completos

2. Porcentaje de población de 25 a 64 años con estudios superiores completos

3. Años promedio de escolaridad (población de 25 a 64 años)

Forma de cálculo: I. de Des. Educ. de la Población Adulta =


C. Índice de Escolarización

Variables:

1. Tasa de escolaridad de nivel inicial (población de 5 años)

2. Tasa de escolaridad de nivel primario (población de 6 a 12 años)

3. Tasa de escolaridad de nivel medio (población de 13 a 17 años)

4. Tasa de escolaridad de nivel superior (población de 18 a 22 años)

Forma de cálculo: Índice de Escolarización =

9


D. Índice de Exclusión Educativa de la Población Joven

Variables:

1. Brecha de escolaridad (población de 10-14 años que nunca asistió a la escuela)

2. Porcentaje de analfabetos varones de 10 a 19 años

3. Porcentaje de analfabetas mujeres de 10 a 19 años

Forma de cálculo: Índice de Exclusión Educativa Pob. Joven =


E. Índice de Interrupción de la Escolaridad

Variables:

1. Porcentaje de población de 5-9 años que asistió pero ya no asiste a la escuela

2. Porcentaje de población de 10 a 14 años que ya no asiste a la escuela y no completó

la escuela primaria

3. Porcentaje de población de 15 a 19 años que ya no asiste a la escuela y no completó

la escuela primaria

4. Porcentaje de población de 15 a 19 años que completó la escuela primaria y no

ingresó a la escuela secundaria

Forma de cálculo: Índice de Interrupción de la Escolaridad =


F. Índice de Eficacia, Nivel Primario

Variables:

1. Porcentaje de graduados sin repetición en la escuela primaria

2. Porcentaje de repitientes en la escuela primaria

3. Porcentaje de niños con sobreedad en la escuela primaria

Forma de cálculo: Índice de Eficacia, Nivel Primario =


G. Índice de Eficacia, Nivel Medio

10

Variables:

1. Porcentaje de graduados sin repetición en la escuela secundaria

2. Porcentaje de repitientes en la escuela secundaria

3. Porcentaje de niños con sobreedad en la escuela secundaria

Forma de cálculo: Índice de Eficacia, Nivel Medio =


H. Índice de Calidad del Aprendizaje, Nivel Primario

Variables7:

1. Porcentaje de respuestas correctas en la prueba de Lengua, 3º EGB


3. Porcentaje de respuestas correctas en la prueba de Lengua, 7º primaria

4. Porcentaje de respuestas correctas en la prueba de Matemática, 3º EGB


6. Porcentaje de respuestas correctas en la prueba de Matemática, 7º primaria

Forma de cálculo: Índice de Calidad del Ap. Nivel Pr. =


I. Índice de Calidad del Aprendizaje, Nivel Medio

Variables8:


2. Porcentaje de respuestas correctas en la prueba de Lengua, 5º/6º año del secundario


4. Porcentaje de respuestas correctas en la prueba de Matemática, 5º/6º año del

secundario

Forma de cálculo: Índice de Calidad del Aprendizaje, N. M. =


J. Índice de Calidad de la Infraestructura

Variables:

7 Los datos corresponden al Operativo de Evaluación de la Calidad realizado en 1997.8 Los datos corresponden al Operativo de Evaluación de la Calidad realizado en 1997.

11

1. Porcentaje de edificios en estado de conservación aceptable

2. Porcentaje de edificios sin provisión de agua de red

3. Porcentaje de edificios sin provisión de energía eléctrica

Forma de cálculo: Índice de Calidad de la Infraestructura =


K. Índice de Eficiencia del Sistema Educativo9

Variables:

1. Tasa de desgaste, nivel primario

2. Tasa de desgaste, nivel medio

3. Sobrecosto por egresado, nivel primario

4. Sobrecosto por egresado, nivel medio

5. Porcentaje de inefectividad del gasto educativo

Forma de cálculo: Índice de Eficiencia del S. E. =


Los valores obtenidos por las provincias en los diferentes índices, convenientemente ordenados,

se traducen en el rango o posición que ocupa la jurisdicción en las distintas escalas ordinales a

que dan lugar los índices en cuestión. En síntesis, a cada distrito le corresponden once rangos,

uno en cada índice o escala. La matriz que figura en el Cuadro nº 1 presenta los resultados

obtenidos de esta operación. Cada número corresponde al rango obtenido por la jurisdicción de

que se trate en los diferentes índices. El valor más bajo representa la posición relativa más

ventajosa en la escala. Sobre la base de esa matriz de rangos llevamos a cabo dos tipos de

comparaciones: a) por índice, es decir, cómo se distribuyen las provincias en cada índice; y b)

por provincia (qué posición ocupa una provincia en los diferentes índices), lo que dio lugar a la

caracterización general de cada provincia.

Cuadro Nº 1: Número de rango correspondiente a cada provincia en los diferentes índices*

A B C D E F G H I J K

Capital FederalR. Pampeana

Buenos AiresCórdoba

1

23

1

114

1

92

2

45

1

144

1

36

2

83

1

39

1

38

2

1210

1

42

9 Todas las variables que integran este índice han sido tomadas de Meyer y Morduchowics (1996: 12); y Morduchowics (1995: 14).

12

Entre RíosLa PampaSanta Fe

R. CuyoMendozaSan JuanSan Luis

R. NordesteCorrientesChacoFormosaMisiones

R. NoroesteCatamarcaJujuyLa RiojaSaltaSgo. del EsteroTucumán

R. PatagónicaChubutNeuquénRío NegroSanta CruzT. del Fuego

1195

61213

18242322

172015192116

108

1474

15183

12168

19232224

9206

172114

107

1352

1175

68

17

20242123

191216182213

15101434

1398

101112

21241922

146

16182317

7201531

16127

151118

21242023

1759

102219

86

1332

1048

51117

24202122

15141913239

12161872

754

116

12

16222315

13171020141

1924189

21

452

81019

15161820

221721122324

1367

1114

742

51315

12212218

231424172019

1096

1116

143

13

6117

23222118

161917202415

58941

653

78

14

22202419

13151217239

1116181021

*Referencias: A: Desarrollo social; B: Desarrollo educativo, población adulta; C: Escolarización; D: Exclusión educativa; E: Interrupción de la escolaridad; F: Eficacia interna, nivel primario; G: Eficacia interna, nivel medio; H: ‘Calidad’ de los aprendizajes, nivel primario; I: ‘Calidad’ de los aprendizajes, nivel medio; J: ‘Calidad’ de la infraestructura escolar; K: Eficiencia.

6. Análisis de correlación

Utilizamos las correlaciones con varios propósitos diferentes.

a) En primer lugar, el análisis de correlación nos sirvió para hacer una reducción de la cantidad

de variables que constituían nuestra base de datos. Un coeficiente de correlación alto entre dos o

más variables implicaba que estaban midiendo aproximadamente lo mismo, por lo tanto,

podíamos eliminar alguna de ellas sin perder información sustancial.

b) En segundo lugar, usamos el análisis de correlación en el momento de construir los índices.

El signo de los coeficientes de correlación entre las diferentes variables que integraban un índice

nos permitió verificar si les habíamos asignado el signo correcto en la sumatoria

correspondiente. En otros términos, nos sirvió para corroborar empíricamente nuestras

decisiones teóricas.

c) En tercer lugar, este análisis fue una herramienta valiosa para comprobar, en cierta medida, si

nuestra interpretación de la información que proporcionaban los diferentes índices era correcta.

13

d) Por último, correlacionamos los diferentes índices con algunas variables referidas al contexto

de los sistemas educativos (índice de desarrollo social, índice de desarrollo educativo y

porcentaje de gastos corrientes que cada provincia puede cubrir con recursos propios), y otras

inherentes al propio sistema educativo (el salario de los docentes, la calidad de la infraestructura

escolar y el porcentaje de establecimientos rurales de cada jurisdicción). El objeto de estas

correlaciones era descubrir la existencia de factores explicativos de los resultados que habíamos

obtenido a partir de los diferentes índices.

Cabe aclarar que aplicamos la correlación de Pearson en los casos, a) y b), y la correlación por

rangos de Spearman para la relación entre los índices, y entre éstos y las variables mencionadas

en el punto d).

7. Análisis de Cluster

Acudimos a esta técnica al final de nuestro análisis, cuando intentamos tipificar a las provincias

en función de las dimensiones que habíamos definido para ello. El cluster analysis es una

técnica estadística apropiada para combinar observaciones10 en grupos o clusters tales que: a)

cada grupo debería ser homogéneo o compacto con respecto a ciertas características, es decir,

que cada una de las observaciones que integra el grupo debería ser similar a las otras del mismo

grupo; y b) cada grupo debería ser diferente de los otros grupos con respecto a la misma

característica, es decir, que las observaciones correspondientes a un grupo deberían diferir de las

observaciones de otro grupo. La definición de la similaridad u homogeneidad depende de los

objetivos de la investigación y varía de un estudio a otro (Sharma, 1996). En este caso hemos

adoptado como medida de similaridad las distancias euclidianas entre dos puntos, provistas por

el programa SPSS (menor distancia, mayor similaridad).

Geométricamente, el concepto del cluster analysis es muy simple: cada caso puede ser

representado como un punto en un espacio de p dimensiones, donde p es el número de variables

o características usadas para describir cada observación11. Aplicado esto a nuestro caso, tenemos

10 El programa SPSS lo presenta como un procedimiento apropiado para agrupar tanto variables como observaciones. Nosotros seguimos el criterio de Sharma, que lo considera más adecuado para agrupar observaciones, mientras que el análisis factorial lo sería para agrupar variables. Además. el cluster analysis tiene la ventaja práctica de no imponer restricciones al tipo de datos ni al número de observaciones para ser aplicado, cosa que no ocurre con el análisis factorial.11 Hay dos técnicas principales para agrupar las observaciones, la jerárquica y la no jerárquica. Aquí hemos optado por la jerárquica y por el método centroid para computar las distancias entre dos clusters. En este método, cada cluster es reemplazado por un ‘sujeto promedio’ que constituye el centroid de aquel grupo.

14

que cada provincia se ubica en un punto en un espacio de tantas dimensiones como variables se

han seleccionado para llevar a cabo el análisis.

Utilizamos esta técnica para completar el análisis llevado a cabo a partir de las distribuciones

correspondientes a los diferentes índices que describimos en un párrafo anterior. La idea consiste

en agrupar aquellas provincias que tienen características semejantes en lo que respecta a los

diferentes aspectos o dimensiones en los que, desde nuestra perspectiva teórica, se manifiesta el

problema de la equidad: la educación de la población joven, el rendimiento del sistema educativo

y su eficiencia.

a) La educación de la población joven. En este caso, y teniendo en cuenta las consideraciones

teóricas apuntadas oportunamente, para construir los clusters tuvimos en cuenta las variables que

integran los siguientes índices: ‘escolarización’ e ‘interrupción de la escolaridad’.

b) Rendimiento del sistema educativo. Trabajamos aquí con las variables que integran los

índices de ‘eficacia interna’ y de ‘calidad del aprendizaje’ para ambos niveles, el primario y el

secundario. Aplicamos el cluster analysis reuniendo las variables correspondientes de tres

maneras diferentes. En primer lugar obtuvimos un agrupamiento de provincias en función de la

eficacia (comprende las variables de los índices de eficacia del nivel primario y del nivel

secundario). En segundo término, un agrupamiento en función de la ‘calidad’ del aprendizaje

(comprende las variables de los índices de ‘calidad’ del aprendizaje en el nivel primario y en el

secundario). Por último, aplicamos el análisis a la totalidad de las variables involucradas en los

cuatro índices anteriores, y obtuvimos un agrupamiento de las provincias en función del

rendimiento global de sus respectivos sistemas educativos.

c) Eficiencia del sistema educativo. El cluster correspondiente resulta de reunir las variables

que integran el índice de ‘eficiencia del sistema’.

8. Reflexiones finales

Si, como dice Smelser (2003), el análisis comparativo significa la descripción y explicación de

similitudes y deferencias (sobre todo diferencias) de condiciones y resultados entre unidades

sociales de gran escala, su aplicación para el estudio de las desigualdades educativas en

Argentina está ampliamente justificado. Por otra parte, los resultados del trabajo cuya

metodología comentamos en esta contribución, confirman la pertinencia y la potencia de la

comparación para el análisis de unidades subnacionales, como son los sistemas educativos

provinciales, a condición de que, como ocurre en el caso de la investigación que comentamos,

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las unidades de análisis puedan ser comparadas con relación a características societales y se

respeten los criterios que define Smelser para elegir dichas unidades, a saber: a) que sean

adecuadas al problema teórico; b) que se relacionen causalmente al problema en estudio; y c) que

haya datos disponible a este nivel (Green, 2003).

Todo estudio comparativo, y el nuestro no constituye una excepción, trabaja mediante la

manipulación de variables y establece relaciones entre ellas; si el estudio es cuantitativo, como

en el caso que nos ocupa, esas relaciones se establecen mediante métodos estadísticos. A

diferencia de lo que ocurre con las comparaciones a nivel transnacional, el uso de la estadística

se vio facilitado en nuestro caso, porque las unidades de comparación compartían atributos

estructurales fundamentales y los datos reunían las condiciones de comparabilidad necesarias.

En el trabajo de referencia, además del logro que supone haber traducido un principio ético en

términos operacionales y haber podido compatibilizar una perspectiva empírica con un planteo

filosófico, queremos destacar la importancia que tuvo la aplicación del análisis comparativo para

avanzar en el conocimiento de la compleja y multifacética realidad del sistema educativo

nacional en lo que hace a una distribución equitativa de la educación. Entre otras cosas:

a) Nos permitió obtener un cuadro de situación bastante ajustado a la realidad en lo que se

refiere a las desigualdades en educación dentro y entre jurisdicciones. Gracias a la

perspectiva comparativa pudimos establecer no sólo las principales diferencias entre dichas

jurisdicciones, sino también la magnitud de esas diferencias en todos los aspectos

considerados. Lo que se llevó a cabo es un análisis muy abarcativo, tanto desde el punto de

vista del universo considerado como del número de atributos que se tuvieron en cuenta.

b) La construcción de índices y la comparación de las jurisdicciones en función de ellos, mostró

su utilidad para identificar cuáles son los problemas más significativos en cada una de las

jurisdicciones. Una provincia puede ser muy deficitaria en todos los aspectos, pero el déficit

puede ser más agudo en alguno de ellos en particular, como de hecho ocurre.

c) Con los debidos ajustes y la disponibilidad de la información comparable necesaria, la idea

de calcular índices también puede resultar interesante para llevar a cabo análisis

comparativos en diferentes momentos del tiempo. Esto permitiría evaluar la evolución de los

distintos indicadores en cada jurisdicción y determinar si la situación ha mejorado o no, si

las diferencias entre jurisdicciones se han reducido, o no. En suma, permitiría evaluar si se

avanza, o no, hacia una mayor equidad en la educación en nuestro país.

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d) Por último, el análisis comparativo nos dio la posibilidad de construir una tipificación (ya

que no logramos un tipología en sentido estricto) de las diferentes situaciones. Esta es una

cuestión que habría que seguir explorando. Las tipologías, además de ser un instrumento

valioso en la investigación, pueden ser útiles desde un punto de vista práctico. Identificar

problemas típicos y provincias típicas con relación a esos problemas, podría ayudar en el

diseño de cursos de acción adecuados para abordar los diferentes problemas.

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