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Evaluación del Programa Una Laptop por Ni ño en Perú Julián Cristiá (IDB) Pablo Ibarrarán (IDB) Santiago Cueto (GRADE) Ana Santiago (IDB) Eugenio Severin.

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Presentación del tema: "Evaluación del Programa Una Laptop por Ni ño en Perú Julián Cristiá (IDB) Pablo Ibarrarán (IDB) Santiago Cueto (GRADE) Ana Santiago (IDB) Eugenio Severin."— Transcripción de la presentación:

1 Evaluación del Programa Una Laptop por Ni ño en Perú Julián Cristiá (IDB) Pablo Ibarrarán (IDB) Santiago Cueto (GRADE) Ana Santiago (IDB) Eugenio Severin (IDB) Colaboraron con el estudio el personal de DIGETE, Grade, Instituto Cuánto y la Universidad Peruana Cayetano Heredia. Lima Abril 2012

2 Contexto

3 ¿Qué es OLPC? Laptops diseñadas para regiones pobres Cada estudiante y docente recibe una laptop Software: Aplicaciones estándar y juegos No enfocado al currículo Enfoque: Centrado en el niño Auto-aprendizaje

4 OLPC en el mundo

5 OLPC en Perú Meta: incrementar el aprendizaje en zonas pobres Población objetivo: rural, bajo ingreso Laptops distribuidas: Equipado con 200 cuentos y Wikipedia Gasto total: $180 millones de dólares aprox. Insumos complementarios: Capacitación docente (una semana): 70% Apoyo pedagógico: 37%

6 Educación primaria en Perú Gratis y obligatoria Seis grados Edad: 6-11 Cobertura: casi universal Calidad: Bajo puntaje en comparaciones internacionales Alta desigualdad Baja preparación de los docentes

7 Literatura sobre OLPC Evaluaciones cuantitativas: Uruguay: Ferrando et al. (2011) Nepal: Sharma (2012) Estudios cualitativos: Revisión de Nugroho and Londsdale (2009)

8 Resumen impactos en matemática y lengua AccesoUso

9 Estudio

10 Preguntas de investigación Implementación del programa Efecto del acceso a computadoras en habilidades: Uso de la computadora Rendimiento académico Competencias cognitivas Arrojar luz sobre: Opciones de política: Mejoras posibles al programa Acciones alternativas Apoyo a programas similares en otros países de la región

11 Contribución de este estudio Analiza acceso a computadoras: En la escuela y el hogar Incorpora efectos de equilibrio general Cambios grandes Contexto: Comunidades aisladas con bajo acceso inicial Método: Experimental Gran escala Medición de habilidades cognitivas

12 Diseño experimental – Muestra de escuelas Muestra 320 escuelas Primaria pública multigrado con electricidad En distritos pobres Alta disponibilidad de datos administrativos Aleatorización A nivel de escuela

13 Balance TratamientoControlDiferenciaN Edad (0.064) Niña (0.021) Castellano es lengua materna (0.042) Madre completó la primaria (0.025) TV (0.031) Electricidad (0.030) Más de cinco libros (0.029)

14 Resultados

15 Acceso y uso de computadoras TratamientoControlDiferenciaN Acceso La escuela tiene computadora **318 (0.048) Computadora por estudiante **313 (0.043) El estudiante tiene computadora **2619 (0.028) Usó la semana pasada En la escuela ** 2612 (0.045) En la casa **2612 (0.030)

16 Uso laptop – Frecuencia

17 Uso laptop – Por día y hora

18 Uso laptop – Por tipo de aplicación Escribir (15%) Navegador (13%) Calculadora (4%) Laberinto (3%) Tam Tam Jam (7%) Tam Tam Mini (4%) Scratch (3%)Grabar (8%) Pintar (4%) Wikipedia (4%)

19 Competencias cognitivas:Ejemplo del Test de Raven

20 Competencias cognitivas: Fluidez verbal Evalúa funciones ejecutivas del lenguaje Prueba: Escribir palabras que empiecen con P en tres minutos

21 Competencias cognitivas: Ejemplo del Test de Códigos < × ÷ Y >

22 Competencias cognitivas Diferencia Efectos (progreso mensual) N Matrices Progresivas de Raven0.119* (0.065) Fluidez verbal (0.101) Test de códigos (0.103) Promedio0.125* (0.068)

23 Competencias cognitivas – Por edad y género Segundo grado Cohorte de Seguimient o Sexto grado NiñoNiña Matrices progresivas de Raven0.195** **0.107*0.100 (0.082)(0.076)(0.071)(0.064)(0.066) Fluidez verbal *0.108 (0.110)(0.102)(0.098)(0.090)(0.102) Test de códigos (0.111)(0.109)(0.105)(0.103)(0.100) Promedio0.133* **0.100 (0.061)(0.066)(0.067)(0.061)(0.067) N

24 Competencias cognitivas – Según rendimiento inicial Promedio escolar Promedio individual BajoAlto BajoAlto Matrices progresivas de Raven ** (0.082)(0.079)(0.100)(0.093) Fluidez verbal * * (0.106)(0.128)(0.113)(0.134) Test de códigos * (0.126)(0.119)(0.125)(0.138) Promedio ** * (0.068)(0.086)(0.076)(0.087) N

25 Comportamiento y competencias no cognitivas TratamientoControlDiferenciaN Comportamiento Matricula total de la escuela (3.651) Asistencia *4981 (0.020) Estudió diariamente en casa una hora o menos la semana pasada (0.034) Leyó un libro la semana pasada (0.029) Competencias no cognitivas Índice de motivación intrínseca (0.006) Medida de autoconcepto (0.010)

26 Rendimiento académico DiferenciaN Matemáticas (0.070) Lenguaje (0.065) Promedio (0.064)

27 Conclusiones Después de 15 meses de participación de las escuelas en el programa, el estudio encontró: Efectos Positivos: Reducción de la brecha digital: Acceso Habilidades cognitivas No efectos: Comportamiento y habilidades no cognitivas Test de Matemática y Lengua

28 Corto Plazo: Fortalecer la formación de los docentes, de manera que estén mejor preparados para sacar provecho del equipamiento disponible Proveer recursos educativos digitales que fortalezcan el uso educativo, con especial foco en Lenguaje y Matemáticas Mediano Plazo Desarrollar un modelo pedagógico de uso sólido que conecte la experiencia Uno a Uno con el conjunto de las acciones de la política educativa (Currículo, formación, gestión escolar, etc.) Agenda de Investigación Aplicada para pilotear soluciones alternativas y evaluar su costo-efectividad. Recomendaciones

29 Reporte de Evaluación experimental Una laptop por niño, Perú. (2010) Modelos Uno a Uno en Educación en América Latina y el Caribe (2011) Evaluación del programa "Una laptop por niño" en Perú. Resultados y Perspectivas (2011) Technology and Child Development: Evidence from the One Laptop per Child Program (2011) Más Información

30 Preguntas y Comentarios

31 "Perú está desarrollando una educación competitiva a una escala mundial, permitiendo que sus estudiantes construyan su propio ambiente de aprendizaje" Dijo Rodrigo Arboleda, Presidente de One Laptop per Child. "Siendo la implementación más grande en el mundo, Perú es un excelente ejemplo del programa OLPC. Es nuestro deseo ver otros países establecer instalaciones de manufactura a la escala y magnitud de Perú"


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