Por Julián Cristia*
El programa One Laptop per Child (OLPC) busca mejorar la educación mediante la entrega de una laptop a cada niño en edad escolar en las zonas más pobres del mundo. El programa se ha implementado en 42 países y se han distribuido más de dos millones de laptops. Cada programa normalmente incluye una serie de insumos complementarios como capacitación y apoyo. La iniciativa ha tenido una gran aceptación en nuestra región. De hecho, 80% de las laptops del programa OLPC se han distribuido en América Latina y el Caribe. Los dos casos más destacados son los de Uruguay, donde prácticamente cada alumno de primaria ha recibido una laptop, y Perú, país que ha comprado la mayor cantidad de estas laptops en el mundo entero. Pero el programa OLPC es sólo la punta del iceberg. Si contamos además las laptops fabricadas por compañías privadas (como Intel), los planes actuales contemplan la distribución de aproximadamente siete millones de laptops a estudiantes de escuelas públicas de la región (Severín y Capota, 2011).
¿Qué efectos tienen estos programas y cómo se pueden maximizar sus beneficios?
A fin de arrojar luz sobre estas preguntas, realizamos la primera evaluación experimental a gran escala del programa OLPC. Se utilizaron datos recogidos en 319 escuelas primarias ubicadas en zonas rurales de Perú para determinar los efectos del programa luego de 15 meses de implementación. Este proyecto fue producto de una colaboración estrecha entre responsables de formulación de políticas e investigadores de la Dirección General de Tecnología Educativa del Ministerio de Educación de Perú, el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y el Centro de Investigación GRADE. En una labor conjunta con mis coautores Santiago Cueto, Pablo Ibarrarán, Ana Santiago y Eugenio Severín, produjimos un documento de trabajo en el que damos a conocer los resultados principales. Los datos recolectados son de acceso público y pueden ser utilizados para producir nuevos estudios (pueden ser bajados oprimiendo aquí).
A continuación presentamos nuestros hallazgos más importantes. En primer lugar, el programa produjo un enorme aumento en el acceso y uso de computadoras por parte de los estudiantes. Luego de implementarse el programa, había 1,18 computadoras por alumno en las escuelas del grupo de tratamiento comparado con solamente 0,12 en las escuelas de control. Asimismo, 82% de los alumnos beneficiarios habían usado una computadora en la escuela durante la semana previa al levantamiento, comparado con el 32% para los alumnos no beneficiarios. También se registraron incrementos considerables en el uso de computadoras en el hogar. En segundo lugar, los alumnos beneficiarios demostraron destrezas en la ejecución de ciertas tareas con las laptops, como escribir y formatear documentos y hacer grabaciones de video y de audio. En tercer lugar, documentamos algunos efectos positivos en pruebas psicométricas que normalmente se usan para medir inteligencia. Estos efectos son considerables y equiparables a los avances que logra un niño al crecer cinco meses. Por último, no hallamos evidencia de efectos en pruebas estandarizadas de matemática y lenguaje ni en la matriculación escolar.
Estudiar los efectos en las variables intermedias nos puede ayudar a entender por qué surgen estos impactos finales. En cuanto a los efectos positivos en las pruebas de inteligencia, los registros de actividades tomados de las laptops mostraron que alrededor de 20% de los programas abiertos correspondían a juegos educativos (por ejemplo, Sudoku, Tetris y diversos rompecabezas) que pueden tener efectos positivos en los procesos cognitivos. De igual modo, la falta de efectos en matemática y lenguaje es consistente con la ausencia de efectos en la asistencia a la escuela, en el tiempo destinado a hacer tareas escolares o a leer. La falta de efectos en la lectura puede ser sorprendente, dado que el programa aumentó notablemente la disponibilidad de libros entre los niños beneficiarios. Las laptops vinieron cargadas con 200 libros y solo 26% de los alumnos del grupo de control reportaron tener más de cinco libros en sus hogares. Los registros de actividades de las computadoras también mostraron poco uso en actividades relacionadas directamente con matemática y lenguaje. Esto puede deberse a la poca disponibilidad de software directamente relacionado con el programa de estudios local en las computadoras que se distribuyeron (véase aquí un ejemplo de cómo usar ciertos programas para el aprendizaje de matemática). Adicionalmente, un factor importante puede haber sido el hecho de que el 70% de los docentes recibieron la capacitación prevista de 40 horas.
La interpretación y las implicancias de estos resultados han sido fuente de un intenso debate. Las coberturas por parte de The Economist, The Associated Press, Miami Herald y otros medios enfatizaron diferentes hallazgos. Rodrigo Arboleda, Nicholas Negroponte y Claudia Urrea aportaron la visión sobre el estudio desde quienes impulsan el programa OLPC a nivel mundial. Y las opiniones de Oscar Becerra, Berk Ozler y Mike Trucano son ejemplos de las reacciones suscitadas en los círculos de formulación de políticas y académicos. Esta discusión ha sido enriquecedora pero es necesaria mas investigación sobre el programa OLPC y sobre el rol de la tecnología en la educación. Dado que la tecnología es altamente versátil, podemos anticipar diferentes impactos según varíen el hardware, el software, la capacitación y el apoyo (véase un nuevo estudio del BID sobre el uso de computadoras en el hogar). Además, el uso eficaz de la tecnología puede requerir de ciertas competencias cuya existencia puede variar entre personas, escuelas y en el tiempo.
Desde un punto de vista teórico, es difícil negar el tremendo potencial que tiene la tecnología en entornos educativos. En primer lugar, los niños sienten una atracción natural hacia el uso de la tecnología y esta motivación se puede aprovechar para fines educativos. En segundo lugar, la capacidad de las computadoras de personalizar la experiencia educativa e individualizar los contenidos puede resultar útil, especialmente en aulas donde hay una heterogeneidad considerable entre los alumnos. En tercer lugar, las computadoras pueden proveer retroalimentación inmediata en ciertos ejercicios, lo que incluye no sólo indicar si una respuesta es correcta, sino también explicar las razones en caso contrario. Por último, la tecnología puede producir datos en tiempo real a bajo costo sobre el aprendizaje de los alumnos y también sobre ciertas actividades relacionadas (por ejemplo, la cantidad de horas usando software educativo). Esta información puede ser de utilidad para los docentes, los padres, los directores de las escuelas y los mismos alumnos.
El reto con miras al futuro está en identificar modelos específicos de uso de computadoras por grado, asignatura y contexto que puedan producir mejoras cuantificables de aprendizaje. Estos modelos educativos deben especificar no solo el hardware y el software que se necesita, sino también —y esto es sumamente importante— las actividades de capacitación y de apoyo que se precisan para que los docentes puedan adoptarlos de manera eficaz. Determinar esos modelos exigirá un esfuerzo considerable de investigación y desarrollo. Ese esfuerzo se basará en la literatura existente (véase en Cheung y Slavin, 2013 un metanálisis de los efectos de la tecnología en el aprendizaje de matemática), pero también incluirá adaptar soluciones prometedoras a contextos locales. Se necesitará una labor considerable de prueba y afinación de modelos para contribuir a maximizar las posibilidades de producir impactos positivos. Poner en práctica programas piloto de pequeña escala, antes de emprender costosos experimentos a gran escala, puede generar evidencia útil para el desarrollo de soluciones prometedoras. Por sobre todo, este proyecto exigirá una estrecha colaboración entre responsables de formular políticas, educadores, especialistas en tecnología y evaluadores. Será una empresa riesgosa, pero si tiene éxito, podría generar grandes beneficios educativos y, más adelante, podría contribuir a aumentar la productividad, los salarios y a reducir la pobreza.
(Publicado el 12 de febrero de 2013 en Vox LACEA)
Julián Cristia obtuvo un Doctorado en Economía en la Universidad de Maryland, donde su investigación se centró en cómo la fertilidad afecta las decisiones laborales de las mujeres. Antes de ingresar al BID, se desempeñó como Analista Asociado en la División de Salud y Recursos Humanos de la Oficina de Presupuesto del Congreso de Estados Unidos. Su agenda de investigación actual apunta a encontrar formas efectivas de acelerar la acumulación de capital humano en América Latina. Con este objetivo en mente, Cristia ha analizado programas que han introducido tecnología en los sectores de educación y salud, contratado servicios de salud al sector privado y expandido el acceso a educación pre-primaria. También, ha desarrollado investigación en áreas como la provisión de servicios de desarrollo infantil por el sector privado, la evolución en el gradiente de mortalidad-ingreso y la elasticidad-precio de la demanda de energía. Su trabajo ha sido publicado en revistas especializadas como el Journal of Human Resources y el Journal of Health Economics.
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