La tecnología que ayuda a los gobiernos a identificar dónde construir los jardines de cuidado infantil

Copyright © 2016. Banco Interamericano de Desarrollo. Si deseas republicar el artículo, por favor solicita autorización a sph-communication@iadb.org.

Por Patricio Rodríguez. 

En Chile, a diciembre de 2015, existían 2.895 jardines infantiles y 2.119 salas cunas. Al asumir su mandato, la Presidenta Michelle Bachelet prometió integrar a 90 mil niños entre 0 y 2 años y a otros 34 mil entre 2 y 4 años a la educación prescolar. Esto requeriría la construcción y/o ampliación de infraestructura. Por lo tanto, uno de los desafíos principales fue responder esta pregunta ¿dónde y cuántas vacantes se necesitan?

Para enfrentar este reto, nuestro grupo de investigación generó una metodología usando técnicas de análisis espacial para determinar las brechas entre la oferta pública (vacantes de salas cunas y jardines financiados con aportes del Estado) y demanda potencial (población de niños entre 0 y 4 años cuyos padres estén dispuestos a llevarlos al jardín). Este ejercicio se llevó a cabo para Santiago de Chile, la ciudad más poblada del país.

Para determinar la oferta pública de jardines y salas cunas se consolidó la información de la Junta Nacional de Jardines Infantiles (JUNJI), de la Fundación Integra, y del Ministerio de Educación respecto a las vacantes y localización de establecimientos que ofrecen educación prescolar con financiamiento público.

Para determinar la demanda, se utilizó el Censo 2012, identificando espacialmente aquellas áreas que presentaban un error censal dentro de los estándares para este tipo de mediciones. Para identificar los sectores más vulnerables, y en vista de que el Censo 2012 no incluye información respecto al nivel socioeconómico de la población, se usaron las transacciones reales del conservador de Bienes Raíces para imputar a cada manzana un nivel socioeconómico en base al precio del suelo. Esto permitió identificar aquellas zonas de la ciudad donde vive el grupo etario de 0-4 años con menos recursos.

La demanda potencial se determinó a través del cálculo del porcentaje de niños que asiste efectivamente a educación prescolar (sobre la cantidad de niños en edad de hacerlo) usando la Encuesta Longitudinal de la Primera Infancia (ELPI) y aplicando este porcentaje sobre el estimado de población vulnerable antes descrito.

Finalmente, se estimó la distancia factual a la que cada familia está dispuesta a desplazarse desde su hogar a un establecimiento prescolar usando un modelo de transporte. Éste calcula la distancia a pie desde la manzana donde vive un niño hasta la manzana donde se encuentra el jardín o sala cuna donde está matriculado.

Para ello se usó una muestra geolocalizada de 343.129 niños de los años 2013 y 2014 con su información debidamente anonimizada. Así, se determinó que los niños en nivel Sala Cuna (0-2 años) se desplazan 2.572 metros, los niños en nivel medio (3-4 años), se desplazan 2.241 metros, mientras que los de nivel transición (4-5 años) se desplazan 2.880 metros en promedio.

Con estos tres componentes: la oferta pública, la demanda potencial y la distancia por nivel, procedimos a estimar para cada una de las salas cunas y jardines si es que hay sobreoferta (o sobre demanda) para cada nivel. Para ello, se tomó la capacidad por nivel del establecimiento, y se comparó con la cantidad de niños dispuestos a asistir correspondiente al grupo etario del nivel analizado dentro de la distancia según su disposición a desplazarse.

Así, por ejemplo, para una sala cuna de 50 vacantes, se calcula cuántos niños hay entre 0 y 2 años dispuestos a asistir, dentro de un radio de 2.572 metros. Si esa cantidad es mayor a los 50 niños, el establecimiento tiene sobredemanda y si es inferior, sobreoferta. Para el equilibrio, se considera si es que la capacidad y la demanda dentro del radio de desplazamiento son iguales dentro de un margen de tolerancia, por ejemplo 7 vacantes. Para estos cálculos cada niño se asigna a un único establecimiento, el más cercano.

Los cálculos así realizados, determinan que hay una falta de 33.653 vacantes para salas cunas y de 45.688 vacantes para nivel medio. Esto en algunos casos se debe a sobredemanda y en menor medida a falta de establecimientos en algunos sectores de la ciudad. Sin embargo, en el nivel de transición sobran 34.322 vacantes. Las técnicas que empleamos en nuestro estudio permiten visualizar espacialmente la situación de cada establecimiento según nivel, como se muestra en la figura.

Figura:  Localización de toda la oferta de educación preescolar en Gran Santiago indicando si la capacidad del establecimiento está equilibrada para la población vulnerable, con sobreoferta o sobre demanda para cada uno de los niveles de educación inicial: Sala Cuna, Nivel Medio y Transición.

 

Técnicas como las utilizadas proveen información a los tomadores de decisiones de cómo resolver problemas de localización de infraestructura y diagnosticar brechas de cobertura que producen inequidad social espacial. Este tipo de estudios es un excelente ejemplo de lo indispensable que es contar con buenos sistemas de información y con datos actualizados para la toma de decisiones de política informadas.

No obstante, es necesario considerar otros elementos para abordar el problema integralmente.

• El primero, es que este modelo no considera ubicar infraestructura cerca de los centros de trabajo, lo que facilitaría la incorporación laboral de la mujer. Esto no se hizo por falta de información precisa para ello, pero sin duda es un elemento fundamental para generar un diagnóstico completo de la situación.

• La segunda es que no considera el crecimiento (o decrecimiento) de la demanda y la expansión urbana.

• Finalmente, toma en cuenta la situación actual de desplazamiento que es la real, pero no necesariamente la deseada, lo que lleva a discutir estándares de acceso a este tipo de educación y a generar medidas para gestionar las brechas.

¿De qué otra forma podría ser usado este tipo de cálculos para mejorar los servicios en tu comunidad? Cuéntanos en la sección de comentarios abajo o mencionando a @BIDgente en Twitter.

Patricio Rodríguez es Doctor y Magister en Ciencias de la Ingeniería. Tiene más de 20 años de experiencia en el diseño y desarrollo de ambientes de aprendizaje asistidos por TIC a nivel internacional. Ganador de la convocatoria “Nuevos Debates: datos para el desarrollo”, organizada por el Laboratorio de Ideas del Banco Interamericano del Desarrollo.