Evaluación del Programa Una Laptop por Niño 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

Contexto

¿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

OLPC en el mundo

OLPC en Perú Meta: incrementar el aprendizaje en zonas pobres Población objetivo: rural, bajo ingreso Laptops distribuidas: 850.000 Equipado con 200 cuentos y Wikipedia Gasto total: $180 millones de dólares aprox. Insumos complementarios: Capacitación docente (una semana): 70% Apoyo pedagógico: 37%

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

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

Resumen impactos en matemática y lengua Acceso Uso

Estudio

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

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

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

Balance Tratamiento Control Diferencia N Edad 10.809 10.736 0.074 2616   Tratamiento Control Diferencia N Edad 10.809 10.736 0.074 2616 (0.064) Niña 0.494 0.511 -0.018 2612 (0.021) Castellano es lengua materna 0.818 0.832 -0.013 2618 (0.042) Madre completó la primaria 0.216 0.231 -0.015 (0.025) TV 0.655 0.659 -0.005 2615 (0.031) Electricidad 0.802 0.789 0.013 (0.030) Más de cinco libros 0.300 0.262 0.038 2614 (0.029)

Resultados

Acceso y uso de computadoras   Tratamiento Control Diferencia N Acceso La escuela tiene computadora 0.986 0.545 0.440** 318 (0.048) Computadora por estudiante 1.178 0.118 1.060** 313 (0.043) El estudiante tiene computadora 0.874 0.090 0.784** 2619 (0.028) Usó la semana pasada En la escuela 0.819 0.264 0.556** 2612 (0.045) En la casa 0.418 0.038 0.380** (0.030)

Uso laptop – Frecuencia

Uso laptop – Por día y hora

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%)

Competencias cognitivas:Ejemplo del Test de Raven

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

Competencias cognitivas: Ejemplo del Test de Códigos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ┬ ∩ < × ÷ ┴ Y ∪ > 8 7 1 6 9 5 3 2 4

Competencias cognitivas   Diferencia Efectos (progreso mensual) N Matrices Progresivas de Raven 0.119* 4.8 4110 (0.065) Fluidez verbal 0.156 6.0 (0.101) Test de códigos 0.103 4.6 4108 (0.103) Promedio 0.125* 5.1 4100 (0.068)

Competencias cognitivas – Por edad y género   Segundo grado Cohorte de Seguimiento Sexto grado Niño Niña Matrices progresivas de Raven 0.195** -0.030 0.157** 0.107* 0.100 (0.082) (0.076) (0.071) (0.064) (0.066) Fluidez verbal 0.149 0.162 0.094 0.168* 0.108 (0.110) (0.102) (0.098) (0.090) Test de códigos 0.056 0.138 0.076 0.090 (0.111) (0.109) (0.105) (0.103) (0.100) Promedio 0.133* 0.088 0.123** (0.061) (0.067) N 1426 1328 1346 2077 2023

Competencias cognitivas – Según rendimiento inicial   Promedio escolar Promedio individual Bajo Alto Matrices progresivas de Raven 0.081 0.164** -0.053 0.010 (0.082) (0.079) (0.100) (0.093) Fluidez verbal 0.117 0.214* 0.101 0.259* (0.106) (0.128) (0.113) (0.134) Test de códigos -0.042 0.220* 0.082 0.200 (0.126) (0.119) (0.125) (0.138) Promedio 0.051 0.198** 0.040 0.156* (0.068) (0.086) (0.076) (0.087) N 2079 2021 664

Comportamiento y competencias no cognitivas   Tratamiento Control Diferencia N Comportamiento Matricula total de la escuela 55.874 56.538 -0.663 313 (3.651) Asistencia 0.800 0.761 0.039* 4981 (0.020) Estudió diariamente en casa una hora o menos la semana pasada 0.334 0.342 -0.008 2618 (0.034) Leyó un libro la semana pasada 0.782 0.811 -0.030 2612 (0.029) Competencias no cognitivas Índice de motivación intrínseca 0.846 0.856 -0.010 2617 (0.006) Medida de autoconcepto 0.791 0.807 -0.017 2615 (0.010)

Rendimiento académico   Diferencia N Matemáticas 0.062 4111 (0.070) Lenguaje -0.030 4098 (0.065) Promedio 0.016 4096 (0.064)

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

Recomendaciones 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.

Más Información www.iadb.org 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) www.iadb.org

Preguntas y Comentarios

"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"