Tecnología y Rendimiento Escolar: ¿Cómo afecta el acceso a computadoras en el hogar?

Las pruebas Aprender son el dispositivo nacional de evaluación de los aprendizajes de los estudiantes y de sistematización de información acerca de las condiciones en las que ellos se desarrollan en la República Argentina. En base a esta información se busca responder la pregunta: ¿Tener acceso a un...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Borrego, Ezequiel Agustín
Otros Autores: Roccatagliata, Pablo
Formato: Tesis de maestría acceptedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: 2023
Materias:
Eficiencia de la educación
Ambiente educacional
Pruebas Aprender
Propensity Score Matching
Acceso en línea:https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11565
Aporte de:
Repositorio Digital Universidad Torcuato Di Tella de Universidad Torcuato Di Tella
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spelling I57-R163-20.500.13098-115652023-06-22T11:43:06Z Tecnología y Rendimiento Escolar: ¿Cómo afecta el acceso a computadoras en el hogar? Borrego, Ezequiel Agustín Roccatagliata, Pablo Eficiencia de la educación Ambiente educacional Pruebas Aprender Propensity Score Matching Las pruebas Aprender son el dispositivo nacional de evaluación de los aprendizajes de los estudiantes y de sistematización de información acerca de las condiciones en las que ellos se desarrollan en la República Argentina. En base a esta información se busca responder la pregunta: ¿Tener acceso a una computadora en el hogar impacta en el rendimiento escolar? Esta incógnita se responde mediante la utilización de técnicas de inferencia causal, particularmente mediante matching y por propensity score matching. El puntaje de propensión fue calculado mediante regresiones logísticas y algoritmos de boosting a fin de evaluar posibles diferencias. Los resultados de este trabajo pueden ayudar a los responsables de políticas educativas en la asignación de recursos. Los resultados obtenidos sugieren que el impacto de la posesión de una computadora es positivo dentro de los límites del percentil 1 y 99 de la distribución de ATEs estimados. Los resultados varían por técnica, pero se mueven dentro del rango de 0,012 a 0,116 desvíos estándar para lengua y de 0,014 a 0,098 desvíos estándar para matemática en los percentiles mencionados. Además, se presenta un marco de referencia para la evaluación costo beneficio de proyectos educativos basado en (Dhaliwal, Duflo, Glennerster, & Tulloch, 2011). Como chequeo adicional y para contemplar un posible sesgo de selección se realiza una corrección por los missings en la estimación del ATE. En este caso, bajo el supuesto de MAR, consideraremos los missings como parte del mecanismo de selección muestral. Siguiendo la tradición del inverse probability weighting method (IPW) propuesto por (Horvitz & Thompson, 1952) ponderamos por la probabilidad de tener completo el puntaje del examen condicional a los controles (X) bajo el supuesto del cumplimiento del supuesto de MAR. Los resultados obtenidos son similares a los ejercicios anteriores en cuanto al impacto del tratamiento, tanto en los puntajes de lengua como de matemática. 2023-01-06T19:20:29Z 2023-01-06T19:20:29Z 2021 info:eu-repo/semantics/masterThesis info:eu-repo/semantics/acceptedVersion https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11565 spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/ 71 p. application/pdf application/pdf Argentina
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