Nuevas formas, nuevos actores y nuevas dinámicas de la privatización digital en educación

 Por Geo Saura

En estos momentos, está emergiendo un nuevo movimiento global de reformas educativas digitales. Esto se relaciona con que en la mayoría de los países se están desarrollando diversas reformas educativas que tienen como objeto modificar las prácticas, los procesos y las políticas educativas a través de cambios en los sistemas educativos que ya no son analógicos, sino digitales. Algunas de las materializaciones por las que se consolida este movimiento global de reformas educativas digitales son la introducción de diversas tecnologías digitales basadas en la inteligencia artificial, Big Data, la realidad virtual, los sistemas de almacenamiento de datos, las plataformas digitales, los procesamientos algorítmicos y de codificación, así como una amplitud más de software y hardware, que tienen como objeto transformar el presente y el futuro de los sistemas educativos a través de la digitalización.

A la vez que se están expandiendo estas reformas educativas digitales, se están desarrollando unos avances de la privatización de la educación que no tienen precedentes. Este breve escrito –a petición de los equipos editoriales de “Aula Magna 2.0” y de la revista “Profesorado”– tiene como objeto sintetizar algunos de los aportes del último número monográfico publicado en “Profesorado”, que ha tenido como centro de atención abordar algunos de los cambios en torno a la privatización digital de la educación, y ha sido titulado como “Nuevas formas, nuevos actores y nuevas dinámicas de la privatización digital en educación” (Saura, 2023).

Para comprender cómo se están desarrollando nuevas agendas educativas a través de narrativas, discursos e ideologías que proyectan los cambios sociales y tecnológicos en la educación, la noción de imaginarios sociotécnicos está siendo de gran utilidad para el análisis de las políticas educativas. De modo amplio, los imaginarios sociotécnicos pueden ser definidos como los discursos que se estructuran de modo selectivo para proyectar los futuros sociales y tecnológicos de las agendas educativas, a la vez que configuran los futuros deseables y expresan nuevas formas de vida y nuevos órdenes sociales. Dussel y Williams (2023) se centran en analizar los imaginarios sociotécnicos que se han diseñado y desplegado en México para la transformación digital de la reforma educativa mexicana en los últimos doce años, durante el periodo de dos gobiernos diferentes.

Otro de los artículos se centra en conceptualizar la diferenciación entre dos tipologías de imaginarios sociotécnicos (Saura, Cancela y Parcerisa, 2023). Por un lado, hay “imaginarios sociotécnicos programáticos”, que son las estrategias de desarrollo tecnológico, educativo y geopolítico que Estados, gobiernos supranacionales y organismos internacionales, diseñan, proyectan y despliegan en territorios específicos. Por otro lado, hay “imaginarios sociotécnicos mercantiles”, que son los diseños y proyecciones sociales y tecnológicas que los actores políticos privados elaboran, diseñan y ponen en marcha para hacer cada más atractivos los nuevos mercados tecnológicos que indican el futuro a seguir en la transformación digital de los sistemas educativos. Las plataformas digitales son materializaciones de estos imaginarios sociotécnicos mercantiles que intentan proyectar los cambios sociales y tecnológicos del futuro de los sistemas educativos. García y Adrião (2023) se centran en los efectos docentes que las plataformas digitales de Google están generando en la transformación digital de política educativa de Brasil.

Fuente de la imagen: Pixabay

Otro de los cambios importantes de este movimiento global de reformas educativas digitales pro-privatización, tiene que ver con la proliferación de las nuevas redes políticas de gobernanza digital que se están desarrollando para la transformación digital de los sistemas educativos. Las redes políticas de gobernanza digital pueden ser comprendidas como nuevas formas de gobierno en las que se hibridan actores políticos públicos y privados (filantrocapitalistas, lobbies, think-tanks, organismos internacionales, corporaciones tecnológicas, etc.) junto a los diversos avances tecnológicos (software, procesamientos algorítmicos, Big Data, IA, realidad virtual, etc.) que ahora son utilizados para tomar decisiones, pensar y poner en práctica las diversas reformas educativas. Martinis (2023), analiza el caso de Uruguay a través de poner el foco de atención en las nuevas formas de gobernanza emergentes, entre el protagonismo de los think-tanks y las redes políticas filantrocapitalistas, tomando como centros de atención directamente a CERES y Eduy21. Por su parte, Jarquín (2023), tomando como caso a México, analiza las nuevas formas de gobernanza digital en redes, donde ocupan especial protagonismo Google y Microsoft.

Dentro de los debates sobre la transformación digital que se está viviendo en la Educación Superior, en el monográfico hay dos artículos que dirigen la atención hacia estas variaciones. Castañeda, Esteve y Adell (2023) se centran en comprender la transformación digital que se está viviendo en los cambios heterogéneos de las universidades españolas, mientras que Rivera-Vargas, Jacovkis, Ezequiel y Cobo (2023) prestan la atención en los procesos de datificación que se están desarrollando en diversos centros de datos internacionales y nacionales.

Una vez que la privatización digital de la educación avanza por todos los países a través del nuevo movimiento global reformas educativas digitales, resulta cada vez más necesario realizar aportes para producir alternativas que puedan defender la educación pública dentro de los avances de la transformación digital. Bonilla-Molina (2023) defiende la actualización de las pedagogías críticas y el movimiento de la educación popular de América Latina, como alternativas posibles para generar una transformación digital que no esté bajo los intereses de los actores políticos privados que lideran principalmente los cambios globales. En esta línea de resistencia, Jandrić, Escaño y Mañero (2023) defiende también una actualización de la pedagogía crítica, dentro de lo que denominan transformación postdigital de la educación, que sea capaz de producir mayor justicia social.

 

Referencias bibliográficas:

Bonilla Molina, L. (2023). El puente roto y los problemas para atravesar aguas turbulentas: las pedagogías críticas en la Era Digital. Profesorado. Revista de   Currículum y Formación de Profesorado, 27(1), 129–150. https://doi.org/10.30827/profesorado.v27i1.27018

Castañeda, L., Esteve-Mon, F., & Adell, J. (2023). La universidad digital: aproximación a un análisis crítico de los planes de transformación digital de las universidades públicas españolas. Profesorado. Revista de Currículum y Formación de Profesorado, 27(1), 175–198. https://doi.org/10.30827/profesorado.v27i1.23870

Dussel, I., & Williams, F. (2023). Los Imaginarios sociotécnicos de la política educativa digital en México (2012-2022). Profesorado. Revista de Currículum y Formación de Profesorado, 27(1), 39–60. https://doi.org/10.30827/profesorado.v27i1.26247

García, T., & Adrião, T. (2023). Privatização da gestão escolar no Brasil: controle digital e interesses corporativos. Profesorado. Revista de Currículum y Formación de Profesorado, 27(1), 81–102. https://doi.org/10.30827/profesorado.v27i1.26245

Jandrić, P., Escaño, C., & Mañero, J. (2023). Pedagogía crítica postdigital y justicia social bioinformacional. Profesorado. Revista de Currículum y Formación de Profesorado, 27(1), 61–80. https://doi.org/10.30827/profesorado.v27i1.24645

Jarquín, M. R. (2023). Capitalismo de plataformas, corporaciones y filantropía en la nueva escuela mexicana online. Profesorado. Revista de Currículum y Formación de Profesorado, 27(1), 151–173. https://doi.org/10.30827/profesorado.v27i1.24644

Martinis, P. (2023). Think tanks, redes de gobernanza y política educativa en Uruguay. Profesorado. Revista de Currículum y Formación de Profesorado, 27(1), 103–128. https://doi.org/10.30827/profesorado.v27i1.26246

Rivera-Vargas, P., Jacovkis, J., Passerón, E., & Cobo, C. (2023). Centros universitarios para el estudio de datos. Responsabilidad y justicia institucional en una sociedad plataformizada. Profesorado. Revista de Currículum y Formación de Profesorado, 27(1), 175–197. https://doi.org/10.30827/profesorado.v27i1.24643

Saura, G., Cancela, E., & Parcerisa, L. (2023). Privatización educativa digital. Profesorado. Revista de Currículum y Formación de Profesorado, 27(1), 11–37. https://doi.org/10.30827/profesorado.v27i1.27019

Saura, G. (2023). Nuevas formas, nuevos actores y nuevas dinámicas de la privatización digital en la educación. Profesorado. Revista de Currículum y Formación de Profesorado, 27(1), 1-10.

Cómo citar esta entrada:

Saura, Geo. (2023). Nuevas formas, nuevos actores y nuevas dinámicas de la privatización digital en educación. Aula Magna 2.0 [Blog]. https://cuedespyd.hypotheses.org/13444

Tomado de Aula Magna 2.0 con permiso de sus editores

ChatGPT: Humano, muy humano

 Por Andrés García Barrios

Son tantos los expertos que hoy en día nos alertan contra los riesgos de la inteligencia artificial, que en este artículo me propongo fungir como intercesor de esa tecnología, por lo menos en un tema que me interesa especialmente, y que es afín a varias ramas de la docencia: su uso en la realización de textos creativos.

Mi primer impulso al abordar el tema sería poner en evidencia a los cientos de guionistas de cine y series “hollywoodenses” (me refiero al estilo que todos conocemos como tal, sea del país que sea), que en las últimas semanas se han dado a protestar contra el uso de la IA en la ejecución de tareas que creen que sólo a ellos les competen. Arguyendo, entre otras cosas, que dicha tecnología estandariza y deshumaniza los valores creativos, parecen olvidar que ellos mismos llevan décadas incurriendo en ese pecado, es decir, el de ejecutar guiones con base en un invariable patrón de éxito estadísticamente comprobado y arruinando la originalidad de muchísimas historias (propias o ajenas) para convertirlas en piezas estándar, en aras de asegurar el mercado. El hecho de que ahora reclamen al sistema el que favorezca a máquinas que hacen esa misma labor de maquila con más eficiencia, parece ─para decirlo de una forma amable─ tema para un guión sobre una de las mil maneras en que los seres humanos vendemos nuestra alma al diablo.

Pero les dejo a ellos la labor de escribirlo (o al chatbot que ya los haya sustituido), y refrenando ahora mi ira (que no es sino la de un espectador miles de veces defraudado), intentaré volcar mi energía en un enfoque más creativo del tema. A fin de cuentas, este temerario juego de ponerme del lado de la IA en materia de creación literaria me permitirá llevar al colmo mi fantasía, lo cual, aunque riesgoso, no deja de prometer grandes placeres.

Y así, el primero que me quiero dar es el de comparar al ChatGPT con William Shakespeare. Ya tendré tiempo de moderar esta exageración, pero verá el lector que no está tan injustificada como de entrada parece. Por lo pronto, para hacerla más verosímil, imaginemos que estamos hablando de un ChatGPT hiper-desarrollado y no de la versión actual, llena aún de múltiples limitaciones (al grado de que hace unos días, entre sus instrucciones, me regaló dos errores de escritura, poniendo parapharse the sentense en vez de paraphrase the sentence).

William Shakespeare es considerado por muchos como el escritor que más profundamente ha descrito el alma humana. No hay tema que no haya sido tratado por él, y de manera insuperable (sus obras completas serían el libro ideal para llevar a una isla desierta). La mirada del Cisne de Avón es tan abarcadora y a la vez tan detallada que se ha creído que tanta genialidad no puede ser obra de un solo ser humano, por lo que muchos afirman que Shakespeare es más bien el nombre que ocultaba a un grupo de personas reunidas en creación colectiva. La idea es que sólo un equipo de gente podría juntar tantas miradas provenientes de tantas partes.

Esta hipótesis del colectivo parece, sin embargo, refutada por la unidad indiscutible que caracteriza a la mirada de Shakespeare. Todas sus obras parecen escritas por un único autor; detrás de cada una de sus palabras flota un solo espíritu, una sola voz. Paradójicamente, esta voz única se caracteriza por algo que reafirma la hipótesis de la creación colectiva: en Shakespeare, como casi en ningún otro escritor, esa unidad no es una forma muy personal de tratar sus temas, sino más bien todo lo contrario: la voz de Shakespeare es una voz que desaparece para que hablen sus personajes; es algo así como la voz humana universal encarnando en Hamlet, Ofelia, Macbeth, Otelo, Desdémona y los cientos de caracteres principales y secundarios que hay en sus obras. A diferencia de los guionistas hollywoodenses que intervienen en la historia para reorientarla según intereses personales, Shakespeare nunca da noticia de sí mismo en sus obras: no emite opinión alguna y mucho menos mete la mano para agradar a nadie; deja que la acción corra siempre por cuenta propia. A este desapego hay quien le ha lllamado “indiferencia shakespeariana”, no en el sentido de que no da importancia a lo humano sino de que el autor se mantiene como alejado de toda posición personal frente a éste.  

Y ahora, el golpe de la realidad: ¿no se parece todo esto que he dicho a nuestro ChatGPT hiperdesarrollado? ¿No reúnen sus productos “literarios” lo escrito por un colectivo de personas (en este caso, de los miles de millones que han publicado algo en la web)? Y este material, ¿no es seleccionado y reorganizado sin involucrar un criterio personal (puesto que nuestro ChatGPT no tiene ningún criterio)?

¿Inteligencia? ¿Artificial?

En otros artículos en este mismo espacio, he sugerido que tengamos cuidado para no humanizar a los robots con nuestro lenguaje: que no digamos que “nos sonríen” o que “son muy atentos”, por ejemplo. De hecho, creo que no deberíamos ni siquiera hablar de “inteligencia” cuando nos referimos a ellos, porque ésta es atributo de seres conscientes, y ningún robot lo es. El racionalismo de la edad moderna enalteció a tal grado la inteligencia que hemos acabado por separarla del resto de los atributos humanos, desecándola hasta el punto en que hoy a nadie le parece raro oír hablar de inteligencia artificial, cuando la frase podría sonar tan absurda como decir emotividad artificial o entusiasmo artificial,  que por suerte siguen sonando aberrantes.

Pues bien, a lo anterior quisiera ahora añadir el error opuesto, que también es delicado. Lo cometemos al usar la palabra “artificial” para referirnos a creaciones que, aunque ejecutadas por una máquina, siguen siendo humanas. Debemos tener claro que los textos de ChatGPT no son artificiales: todo en ellos proviene de la estructura del lenguaje humano y de todas las inteligentes sensibilidades cuyos escritos se han subido a la red. Como mencioné, la máquina sólo realiza una clasificación y reagrupación de patrones, y un filtrado estadístico de datos, convirtiéndose en algo así como un artesano, en el sentido de que sus obras reúnen siglos de una tradición a la que ChatGPT no añade nada y sólo modifica a veces por accidente. Su misión (y su limitación) es conservar y transmitir a sus usuarios todos aquellos elementos de la expresión colectiva que ya se encuentran consolidados en patrones repetibles. Visto esto así, podemos decir que una historia de la inteligencia artificial deberá mencionar, entre sus precursores, a  esas plantillas que desde hace milenios colocamos sobre los muros para pintar la misma figura las veces que queramos (la técnica se llama estarcido).

Si ChatGPT es capaz de contar historias actualizando patrones de literatura milenaria, no veo imposible que sus resultados superen a los de los guionistas estandarizados, que tantas dolorosas decepciones nos han causado a tantos. A quienes sólo pedimos un poquito de diversión inteligente, emotiva y sobre todo coherente para las tardes de domingo, no nos importará ─se los aseguro, y que Dios me perdone─ que el guion sea escrito por un humano o una máquina.

¿Qué le falta a ChatGPT para convertirse en Chat-Kespeare?

Para este intercesor de la tecnología, es triste tener que admitir que ChatGPT nunca será como Shakespeare. Es más, nunca será siquiera como esos nada geniales guionistas y dramaturgos que de vez en cuando atinan con un personaje o una situación que a nadie se le había ocurrido antes (debo admitir que incluso a algunos guionistas de estilo hollywoodense les pasa a veces).  

Shakespeare, fuere quien fuere, así como esos guionistas que a veces atinan, tienen tres cualidades de las que nuestro hiperdesarrollado ChatGPT nunca estará dotado. Primera: como personas, son capaces de crear; es decir, son capaces de despegarse de suelo conocido y, en una especie de brinco, generar algo nuevo, algo que no existía antes. Estoy convencido de que esto es algo que la máquina nunca hará. Se dice que el ser humano todo lo crea con base en algo ya existente; tal vez es así, pero eso no significa que lo creado sea reducible a una matemática de lo previo. El salto en el vacío es posible. Y la súbita aparición de objetos literarios que no tienen ningún origen es lo que nos consterna. “Vemos la belleza siempre por primera vez”, escribí un día. Y creo que es cierto.

Se dice que ChatGPT es capaz de hacer innovaciones. Tal vez sea así, pero es entonces cuando entra en juego la segunda cualidad de las personas que las máquinas nunca adquirirán: la de advertir que han “creado” algo nuevo y, sobre todo, valorarlo. En el caso de que ChatGPT produzca algo innovador, no podrá darse cuenta de que lo ha hecho, ni podrá distinguir la tal “innovación” de cualquier otro garabato sin sentido que haya producido antes. Sólo las personas son capaces de darse cuenta de que han creado algo valioso o de que otra persona ha creado algo valioso. De hecho, sólo ellas son capaces de (e indispensables para) darse cuenta de que ChatGPT ha producido algo nuevo y darle algún valor.

Tercera cualidad exclusivamente humana: una vez que han reconocido el valor de lo creado, tanto Shakespeare como nuestros guionistas son capaces de hacerle ajustes y advertir si éstos lo mejoran (lo cual es sólo otro matiz de la creación, que a la máquina también le está vedado).

De un brinco, al aula

Quiero, para terminar, dar un brinco y llevar todo lo dicho a un espacio donde no estaba antes: el del aula. Pido una disculpa si este brinco, más que creativo, resulta un tanto arbitrario, pero en mi posición de intercesor de la tecnología no quiero dejar de señalar cómo los atributos que son comunes al ChatGPT y a nuestro Shakespeare colectivo, pueden ser dos grandes herramientas para el trabajo en el salón de clases. Estamos hablando, insisto, de la creación en equipo y de cómo ésta se puede ver favorecida por una actitud de desapego hacia las propias opiniones de parte de los miembros del grupo. Toda creación colectiva se enriquece cuando no prevalece un único punto de vista en su desarrollo.

Termino con un ejercicio que podemos desarrollar con nuestros estudiantes. Empecemos por dividir el grupo en dos equipos y pidamos a cada uno de éstos que desarrolle un texto de creación colectiva, por ejemplo, un nuevo tema en Wikipedia, un diálogo filosófico sobre cierto asunto controversial o una obra de teatro donde los personajes enfrenten un dilema ético del cual dependa la vida de alguien. El juego consiste no sólo en desarrollar esta primera fase sino en que cada equipo entregue su producto final al otro equipo, para que éste lo “corrija” en dinámica colectiva, y después de lean los resultados.  Sobre esta base, las variantes pueden ser muchas: para no dejar fuera de la fórmula a ChatGPT, podemos encargarle que sea él el que escriba los primeros borradores, para que luego los equipos procedan a corregirlos. También es posible que los equipos escriban primero y dejen la corrección al chatbot.  Una opción más, que nos permitiría contrastar la creación individual con la colectiva, sería formar dos equipos, uno con una sola persona y otro con todo el resto del grupo. ¿Cuál de ambos trabajaría más orgánicamente? Al llegar a la corrección, ¿cuál de ellos enriquecerá más el texto inicial? (si Shakespeare fuera un colectivo, ¿la corrección final la habría hecho una sola persona o todo el grupo?). Podemos también crear un equipo de mujeres y contrastar su trabajo con el de uno de hombres… y así, hacer todo tipo de combinaciones, en las que ChatGPT puede cumplir una función de apoyo, permitiéndonos indagar de paso  en su funcionamiento.  

No está de más insistir en que uno de los principios esenciales de todo esto (principio que es también su fin) es conseguir olvidarnos de nosotros mismos, de nuestros puntos de vista particulares, para entregarnos a la vitalidad del colectivo. La fórmula, me parece, es la siguiente: ser como indiferentes hacia lo que podemos ganar como individuos y apostar por lo que podemos obtener todos juntos.  Por añadidura,  empezaremos a poner a la mal llamada inteligencia artificial en el sitio que, como a toda tecnología, le corresponde: el de ser un auxiliar cada vez más sofisticado de la creación humana.

Tomado de Edu News del Tec de Monterrey

Las pérdidas de aprendizaje en América Latina pueden no ser tan catastróficas como algunos predicen

 Por Michael Ward

Los tomadores de decisiones en los sistemas educativos de América Latina están preparándose para lo que anticipan serán noticias desagradables. Tras el impacto devastador de la pandemia sobre la escolarización, están anticipando con nerviosismo los resultados de la ronda más reciente del Programa Internacional de Evaluación de los Aprendizajes de la OCDE (PISA por sus siglas en inglés) que serán dados a conocer a finales de este año.  

En los países de América Latina se espera con ansias la posibilidad de comparar el desempeño de sus estudiantes de 15 años en las pruebas de lectura, matemáticas y ciencias de PISA 2022 con el de los que participaron en PISA 2018, la última vez que se llevó a cabo la evaluación.  

Sin embargo, los datos ya disponibles de la iniciativa PISA para el Desarrollo (PISA-D), también de la OCDE, que miraron los niveles de aprendizajes entre los jóvenes fuera de la escuela en cuatro países de la región sugieren que las pérdidas de aprendizajes en la región podrían no ser tan catastróficas como algunos anticipan, en buena medida porque las escuelas no estaban proveyendo oportunidades efectivas de aprendizaje cuando estaban abiertas.  

Expectativas sombrías 

Según el último informe conjunto sobre el impacto educativo de la pandemia de COVID-19 de la OCDE, UNESCO, UNICEF y el Banco Mundial “Dos años después: Salvando a una Generación”, los niños en América Latina y el Caribe vivieron los cierres de escuelas debidos a COVID-19 más largos e ininterrumpidos en el mundo. En promedio, los estudiantes de la región perdieron, de manera completa o parcial, dos tercios de todos los días de clases desde el inicio de la pandemia. Como consecuencia, el BID ha documentado caídas en el tiempo dedicado al estudio de hasta 50%.  Todos los estudiantes de secundaria de la región se convirtieron en la práctica en jóvenes fuera de la escuela durante este periodo.  

Se espera que la pérdida de tantos días de escuela en América Latina durante la pandemia tendrá un efecto devastador sobre el aprendizaje, que algunos estiman en 1.5 años de pérdida desde el inicio del confinamiento. Una de las primeras oportunidades para saber cuánto aprendizaje se ha perdido efectivamente llegará en diciembre de 2023, cuando se den a conocer los resultados de PISA 2022. Pero la información de PISA-D sobre los jóvenes fuera de la escuela ya nos proporciona algunas pistas de qué esperar.  

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Los primeros resultados de PISA-D 

Los resultados del programa PISA para el Desarrollo PISA-D, cuyo objeto es alentar y facilitar la participación de países de ingreso medio y bajo en la evaluación internacional de aprendizajes, muestran que los estudiantes de 15 años matriculados en los grados medidos en PISA (en promedio la mitad de las poblaciones de 15 años en los cuatro países medidos: Guatemala, Honduras, Panamá y Paraguay) tuvieron un mejor desempeño que los jóvenes incluidos en la evaluación fuera de la escuela.  

En promedio para los cuatro países de América Latina, menos de 2% de los jóvenes fuera de la escuela (que constituyen aproximadamente la mitad de la población de 14-16 años) obtuvieron niveles mínimos de competencia en lectura (Nivel 2 de PISA), comparado con casi el 30% de los jóvenes matriculados en la escuela.  

Por lo tanto, la escolarización sí importa en lo que se refiere a lectura y no existe una riqueza oculta de literacidad en la población fuera de la escuela, pero al mismo tiempo, la diferencia en el desempeño entre los jóvenes matriculados y los que están fuera de la escuela no es tan amplia como uno podría esperar: 70% de los estudiantes escolarizados en los cuatro países no lograron obtener niveles mínimos de competencia al igual que el 98% de los no escolarizados.  

En matemáticas, la diferencia en el desempeño entre los jóvenes escolarizados y no escolarizados fue incluso menor, con 99% de los no escolarizados por debajo del nivel mínimo de competencia (Nivel 2), comparado con el 88% en promedio de la población matriculada en la escuela.  

Mientras que los estudiantes fuera de la escuela con un mejor desempeño en lectura fueron aquellos que habían ido a la escuela por un periodo más largo, en matemáticas hubo muy poca diferencia en desempeño entre los estudiantes con registros de asistencia más largos o cortos.  

Este análisis, desde luego, infiere impactos a partir de meras correlaciones y es posible que haya otras explicaciones, más allá de duración de la asistencia a la escuela, para la diferencia de desempeño en lectura. Además, es importante recordar que la prueba PISA no solo se enfoca en el conocimiento del currículo sino en el uso del conocimiento y las competencias en contextos de la vida cotidiana.  

También vale la pena precisar que los jóvenes fuera de la escuela incluidos en la evaluación de PISA-D no son comparables en términos de niveles de competencia previos con los jóvenes que dejaron la escuela debido al COVID-19 entre 2020 y 2022, que han regresado a las escuelas una vez que estas reabrieron. Y desde luego, los cuatro países de América Latina que participan en PISA-D pueden no ser representativos de todos los países de la región.  

¿Son buenas o malas noticias? 

A pesar de estas reservas, los resultados de PISA-D sugieren que las diferencias entre PISA 2018 y PISA 2022 en América Latina podrían no ser tan amplias como muchos anticipan, especialmente en matemáticas. Pero si este resulta ser el caso, no se tratará de una buena noticia para la región, por tres motivos principales: 

• Primero, la muestra de estudiantes representados en PISA 2022 puede ser más selectiva que la de PISA 2018 en caso de que la deserción haya aumentado tras los cierres de escuelas por el COVID – esto tendrá que confirmarse mediante un análisis de la cobertura del estudio.  
• Segundo, dichos resultados reforzarían los descubrimientos de rondas previas de PISA y PISA-D de que la escolarización no se corresponde con aprendizajes para la mayoría de los estudiantes de la región. 
• Tercero, los resultados mostrarían que el énfasis actual en la recuperación de aprendizajes perdidos debido a los cierres de las escuelas sería inadecuado ante la necesidad mayor y preexistente de acelerar los aprendizajes para que una mayor proporción de los estudiantes de América Latina obtengan al menos los niveles mínimos de competencia en lectura, matemáticas y ciencias.  
  
  Tomado de Enfoque educación, blog del BID