Titulo:
Análisis distributivo del impacto de la pandemia del covid-19 en la calidad de la educación en Colombia
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Sumario:
Este artículo estudia la evolución y los determinantes de la calidad de la educación en Colombia durante los años 2017 (antes) y 2021 (durante la pandemia), con el propósito de evaluar el impacto del covid-19 sobre el rendimiento académico de los estudiantes. Para ello, se empleó el método de descomposición propuesto por Firpo et al. (2007, 2011) que permite analizar los factores que determinan el diferencial en el rendimiento académico a través del cálculo de descomposiciones contrafactuales para toda la distribución del rendimiento académico; en particular se analizaron los cuantiles 10, 30, 50, 70 y 90. Se encontró que la pandemia afectó el rendimiento académico de todos los estudiantes en general, pero en especial, a los estudiantes de... Ver más
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Gabriel Montes Rojas, Oscar Hernan Cerquera - 2024
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The PISA "shock" in the Basque Country: Contingent factors or structural change? Studies on the Spanish Economy, 17, 1-36. García, V., Garrido, A., & Martín, R. (2021). The transformation of higher education after the COVID disruption: Emerging challenges in an online learning scenario. Frontiers in Psychology, 12, 616059. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.616059 Flórez, J. J. (2021). ¿Podría el acceso a un computador e internet en casa hacer la diferencia en el desempeño de los estudiantes en las pruebas de Estado-SABER 11°? Una aproximación desde el propensity score matching (Tesis de Maestría, Pontificia Universidad Javeriana). Repositorio Institucional – Pontificia Universidad Javeriana. Firpo, S., Fortin, N., & Lemieux, T. (2011). Decomposition methods in economics. En O. Ashenfelter & D. Card (eds.), Handbook of Labor Economics (vol. 4A, chapter 1, pp. 1-102). North-Holland. https://doi.org/10.1016/S0169-7218(11)00407-2 Firpo, S., Fortin, N., & Lemieux, T. (2007). Decomposing Wage Distributions using Influence Function Projections and Reweighting (working paper). University of British Columbia. https://www.economics.uci.edu/files/docs/micro/f07/lemieux.pdf Kaplan, G., Moll, B., & Violante, G. L. (2020). The great lockdown and the big stimulus: Tracing the pandemic possibility frontier for the US (working paper). National Bureau of Economic Research, w27794. https://doi.org/10.3386/w27794 Espejel, M. V., & Jiménez, M. (2019). Educational level and occupation of parents: His influence on the academic performance of University Students. RIDE-Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, 10(19), 1-20. https://doi.org/10.23913/ride.v10i19.540 Escarbajal, A., Essomba, M., & Abenza, B. (2019). El rendimiento académico de alumnos de la ESO en un contexto vulnerable y multicultural. Educar, 55(1), 79-99. https://doi.org/10.5565/rev/educar.967 Engzell, P., Frey, A., & Verhagen, M. D. (2021). Learning loss due to school closures during the COVID-19 pandemic. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(17), e2022376118. https://doi.org/10.1073/pnas.2022376118 De Coninck, D., Matthijs, K., & Luyten, P. (2019). Subjective well-being among first-year university students: A two-wave prospective study in Flanders, Belgium. Student Success, 10(1), 33-45. https://doi.org/10.5204/ssj.v10i1.642 Cuenca, A. (2016). Desigualdad de oportunidades en Colombia: impacto del origen social sobre el desempeño académico y los ingresos de graduados universitarios. Estudios Pedagógicos, 42(2), 69-93. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-07052016000200005 Contreras, D., & Gallardo, S. (2022). The effects of mass migration on the academic performance of native students. Evidence from Chile. Economics of Education Review, 91, 102314. https://doi.org/10.1016/j.econedurev.2022.102314 Blinder, A. (1973). Wage discrimination: Reduced form and structural estimates. The Journal of Human Resources, 8(4), 436-55. https://doi.org/10.2307/144855 Hurwitz, L. B., & Schmitt, K. L. (2020). Can children benefit from early internet exposure? Short-and long-term links between internet use, digital skill, and academic performance. Computers & Education, 146, 103750. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103750 Kim, S. (2018). How and why fathers are involved in their children’s education: Gendered model of parent involvement. Educational Review, 70(3), 280-299. https://doi.org/10.1080/00131911.2017.1311304 Alejo, J., Favata, F., Montes, G. & Trombetta, M. (2021). Conditional vs unconditional regression models: A guide to practitioners. 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El impacto de la conectividad de internet móvil sobre los resultados de la prueba Saber 11 en tiempos de pandemia. Universidad de los Andes (Tesis de Maestría, Universidad de los Andes). Séneca - Repositorio Institucional. http://hdl.handle.net/1992/59229 Santillán, A. S., & Vargas, J. R. (2022). Descomposición de la desigualdad del rendimiento escolar por condición de pobreza en estudiantes mexicanos. Análisis Económico, 37(95), 125-141. https://doi.org/10.24275/uam/azc/dcsh/ae/2022v37n95/santillan Prieto, C., Lopez, L., Luque, M., & Marcenaro, O. (2022). The ideal use of the internet and academic success: Finding a balance between competences and knowledge using interval multiobjective programming. Socio-Economic Planning Sciences, 81, 101208. https://doi.org/10.1016/j.seps.2021.101208 Padilla, M. (2022). Full-time schools, policy-induced school switching, and academic performance. Journal of Economic Behavior & Organization, 196, 79-103. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2022.01.025 Oaxaca, R. (1973). Male-female wage differentials in urban labor markets. International Economic Review, 14(3), 693-709. https://doi.org/10.2307/2525981 Maldonado, J. E. & De Witte, K. (2022). The effect of school closures on standardised student test outcomes. Revista de Investigación Educativa Británica, 48(1), 49-94. https://doi.org/10.1002/berj.3754 Llanes, L. M., Pico, M. R., Maldonado, D., & García, S. (2022). Desigualdad en el aprendizaje durante el COVID-19: evidencia para estudiantes de secundaria en Colombia (working paper). Escuela de Gobierno Alberto Lleras Camargo, Universidad de los Andes, 020157. Belmonte, M. L., Álvarez, J. S., & Hernández, M. Á. (2022). Rendimiento académico percibido en función de la ocupación laboral de los padres. 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(2007, 2011) que permite analizar los factores que determinan el diferencial en el rendimiento académico a través del cálculo de descomposiciones contrafactuales para toda la distribución del rendimiento académico; en particular se analizaron los cuantiles 10, 30, 50, 70 y 90. Se encontró que la pandemia afectó el rendimiento académico de todos los estudiantes en general, pero en especial, a los estudiantes de la parte baja de la distribución. Con ello se comprueba la hipótesis de que el desmejoramiento en las características socioeconómicas, familiares y personales de los estudiantes empeoró las desigualdades educativas existentes. Montes Rojas, Gabriel Cerquera, Oscar Hernan Educaci`òn Calidad de la educaciòn Pandemia Anàlisis Causal Colombia 16 2 Artículo de revista text/html application/pdf Publication Universidad Católica de Colombia Abadía, L., Gómez. C., & Cifuentes, J. (2021). Gone with the pandemic: effects of COVID-19 on academic performance in Colombia. 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Specifically, the 10th, 30th, 50th, 70th, and 90th percentiles were analyzed. It was found that the pandemic affected the academic performance of all students in general, but particularly those in the lower part of the distribution. This confirms the hypothesis that the worsening of socioeconomic, family, and personal characteristics of students exacerbated existing educational inequalities. Educational quality Education Causal analysis Colombia Distributional analysis of the impact of the COVID-19 pandemic on the quality of education in Colombia Journal article 10.14718/revfinanzpolitecon.v16.n2.2024.3 https://revfinypolecon.ucatolica.edu.co/article/download/5326/5641 https://revfinypolecon.ucatolica.edu.co/article/download/5326/5381 https://revfinypolecon.ucatolica.edu.co/article/download/5326/5595 https://doi.org/10.14718/revfinanzpolitecon.v16.n2.2024.3 2011-7663 2024-07-24T00:00:00Z 2024-07-24T00:00:00Z 375 399 2024-07-24 2248-6046 |
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This article examine the evolution and determinants of education quality in Colombia during the years 2017 (pre-pandemic) and 2021 (during the pandemic), with the purpose of evaluating the impact of Covid-19 on students' academic performance. To achieve this, the decomposition method proposed by Firpo, Fortín, and Lemieux (2007, 2011) was employed, which allows analyzing the factors that determine the differential in academic performance through the calculation of counterfactual decompositions for the entire distribution of academic performance. Specifically, the 10th, 30th, 50th, 70th, and 90th percentiles were analyzed. It was found that the pandemic affected the academic performance of all students in general, but particularly those in the lower part of the distribution. This confirms the hypothesis that the worsening of socioeconomic, family, and personal characteristics of students exacerbated existing educational inequalities.
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Firpo, S., Fortin, N., & Lemieux, T. (2009). Unconditional quantile regressions. Econometrica, 77, 953-973. https://doi.org/10.3982/ECTA6822 Huang, F. M., Liao, J. C., & Yi, C. C. (2020). The impact of labor market work and educational tracking on student educational outcomes: Evidence from Taiwan. Economics of Education Review, 77, 101955. https://doi.org/10.1016/j.econedurev.2020.101955 Herrera, D. Y. (2021). El modelo de la alternancia y la desigualdad educativa territorial en la educación en Colombia. Revista Internacional de Pedagogía e Innovación Educativa, 1(2), 61-86. https://doi.org/10.51660/ripie.v1i2.38 Hanushek, E. A. (1979). Conceptual and empirical issues in the estimation of educational production functions. Journal of Human Resources, 14(3), 351-388. https://doi.org/10.2307/145575 Gortazar, L. (2018). The PISA "shock" in the Basque Country: Contingent factors or structural change? Studies on the Spanish Economy, 17, 1-36. García, V., Garrido, A., & Martín, R. (2021). 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University of British Columbia. https://www.economics.uci.edu/files/docs/micro/f07/lemieux.pdf Kaplan, G., Moll, B., & Violante, G. L. (2020). The great lockdown and the big stimulus: Tracing the pandemic possibility frontier for the US (working paper). National Bureau of Economic Research, w27794. https://doi.org/10.3386/w27794 Espejel, M. V., & Jiménez, M. (2019). Educational level and occupation of parents: His influence on the academic performance of University Students. RIDE-Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, 10(19), 1-20. https://doi.org/10.23913/ride.v10i19.540 Escarbajal, A., Essomba, M., & Abenza, B. (2019). El rendimiento académico de alumnos de la ESO en un contexto vulnerable y multicultural. Educar, 55(1), 79-99. https://doi.org/10.5565/rev/educar.967 Engzell, P., Frey, A., & Verhagen, M. D. (2021). Learning loss due to school closures during the COVID-19 pandemic. 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B., & Schmitt, K. L. (2020). Can children benefit from early internet exposure? Short-and long-term links between internet use, digital skill, and academic performance. Computers & Education, 146, 103750. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103750 Kim, S. (2018). How and why fathers are involved in their children’s education: Gendered model of parent involvement. Educational Review, 70(3), 280-299. https://doi.org/10.1080/00131911.2017.1311304 Alejo, J., Favata, F., Montes, G. & Trombetta, M. (2021). Conditional vs unconditional regression models: A guide to practitioners. Journal ECONOMÍA, 44(88), 76-93. https://doi.org/10.18800/economia.202102.004 Lichand, G., Dória, C. A., Neto, O. L., & Cossi, J. (2021). The impacts of remote learning in secondary education: Evidence from Brazil during the pandemic. Research Square, 03062021. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-568605/v1 Tomasik, M. J., Helbling, L. A., & Moser, U. (2021). Educational gains of in‐person vs. distance learning in primary and secondary schools: A natural experiment during the COVID‐19 pandemic school closures in Switzerland. International Journal of Psychology, 56(4), 566-576. https://doi.org/10.1002/ijop.12728 Sui, J. R. (2022). El impacto de la conectividad de internet móvil sobre los resultados de la prueba Saber 11 en tiempos de pandemia. Universidad de los Andes (Tesis de Maestría, Universidad de los Andes). Séneca - Repositorio Institucional. http://hdl.handle.net/1992/59229 Santillán, A. S., & Vargas, J. R. (2022). Descomposición de la desigualdad del rendimiento escolar por condición de pobreza en estudiantes mexicanos. Análisis Económico, 37(95), 125-141. https://doi.org/10.24275/uam/azc/dcsh/ae/2022v37n95/santillan Prieto, C., Lopez, L., Luque, M., & Marcenaro, O. (2022). The ideal use of the internet and academic success: Finding a balance between competences and knowledge using interval multiobjective programming. 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Rendimiento académico percibido en función de la ocupación laboral de los padres. Revista Complutense de Educación, 33(2), 279-287. https://doi.org/10.5209/rced.74104 Andrew, A., Cattan, S., Costa, M., Farquharson, C., Kraftman, L., Krutikova, S., & Sevilla, A. (2020). Inequalities in children's experiences of home learning during the COVID‐19 lockdown in England. Fiscal Studies, 41(3), 653-683. https://doi.org/10.1111/1475-5890.12240 Akseer, N., Kandru, G., Keats, E. C, & Bhutta, Z. A. (2020). Covid-19 pandemic and mitigation strategies: Implications for maternal and child health and nutrition. The American Journal of Clinical Nutrition, 112(2), 251-256. https://doi.org/10.1093/ajcn/nqaa171 Abadía, L., Gómez. C., & Cifuentes, J. (2021). Gone with the pandemic: effects of COVID-19 on academic performance in Colombia. Vniversitas Económica, 21(4), 019339. https://drive.google.com/file/d/1LAwxYvLNVJftYzio7bbFNrDcrAOe8iWJ/view |
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