Evaluación económica de intervenciones educativas en la LOMLOE: propuestas de mejora con inteligencia artificial

An economic evaluation of educational interventions in the LOMLOE: Proposals for improvement with Artificial Intelligence

Authors

María Teresa Ballestar, Universidad Rey Juan Carlos
Jorge Sainz, Universidad Rey Juan Carlos
Ismael Sanz, Universidad Rey Juan Carlos

DOI

10.22550/REP80-1-2022-09

Resumen

* Ley Orgánica 3/2020, de 29 de diciembre de 2020, por la que se modifica la Ley Orgánica 2/2006, de 3 de mayo, de Educación.

El objetivo de esta investigación es demos­trar la necesidad de evaluar económicamente la LOMLOE, especialmente tras la inversión de los fondos EU Next Generation que abren nuevas oportunidades de las que carecía la ley en su redacción inicial. Las Administraciones públicas tienen el reto de emplear esa inver­sión adicional de forma eficiente.

Nuestro análisis demuestra que los mode­los de inteligencia artificial pueden predecir si los programas de apoyo educativo ayudarán a incrementar la probabilidad de que estudian­tes rezagados superen 4.º de la ESO (Educa­ción Secundaria Obligatoria). De esta forma, se puede calcular el retorno social de los pro­gramas de apoyo educativo y contribuir a su diseño ex-ante para lograr que los alumnos tengan mayores tasas de éxito.

Para completar los modelos ya utilizados por Administraciones públicas, empleamos mo­delos de Machine Learning (ML) robustos como árboles de decisión CHAID y redes neuronales artificiales para analizar las características de los grupos de estudiantes y la intervención en la que han formado parte. Las conclusiones permi­ten mejorar los programas de refuerzo educati­vo de los próximos años para apoyar a los alum­nos con menos posibilidades de éxito académico.

Cómo citar este artículo: Ballestar, M. T., Sainz, J. y Sanz, I. (2022). Evaluación económica de intervenciones educativas en la LOMLOE: propuestas de mejora con inteligencia artificial |An economic evaluation of educational interventions in the LOMLOE: Proposals for improvement with Artificial Intelligence. Revista Española de Pedagogía, 80 (281), 139-160. 10.22550/REP80-1-2022-09

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Biografía de Autor

María Teresa Ballestar es Graduada en Estadística por la Universidad de Zara­goza, Licenciada en Investigación y Técnicas de Mercado y Master en Sociedad de la In­formación y el Conocimiento en la Universi­tat Oberta de Catalunya. Doctorada en me­todologías y tecnologías Big Data aplicadas a la Economía en la Universidad Rey Juan Carlos. Durante los últimos años ha ocupa­do puestos de dirección y liderado proyectos de transformación digital, innovación, data analytics y data science. Además, es Profe­sora Asociada de la Universidad Rey Juan Carlos y ha publicado más de una decena de artículos científicos y de divulgación y colabo­rado con distintos medios de comunicación.

https://orcid.org/0000-0001-8526-7561

Jorge Sainz Orcid es Licenciado en Ciencias Económicas por la Universidad Complutense de Madrid y en Derecho por la UNED. Doctor en Economía (URJC) y MBA (especialización en finanzas y polí­ticas públicas) Simon School, University of Rochester. Es Catedrático de Economía Aplicada en la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid y Visiting Fellow en el Institute for Policy Research, University of Bath.

Ha sido Asesor del Gabinete de la conse­jera de Educación y Subdirector General de Investigación de la Consejería de Educación de la Comunidad de Madrid. En el Ministe­rio de Educación, Cultura y Deporte ha sido director general de Política Universitaria y Secretario General de Universidades.

https://orcid.org/0000-0001-8491-3154

Ismael Sanz es Profesor Titular del Departamento de Economía Aplicada I de la Universidad Rey Juan Carlos. Doc­tor en Economía Aplicada en la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la Universidad Complutense de Madrid (UCM). Ha sido Director General de Inno­vación, Becas y Ayudas de la Consejería de Educación de la Comunidad de Madrid, Director del Instituto Nacional de Evalua­ción Educativa (INEE) del Ministerio de Educación, Cultura y Deporte (2012-2015) y Chair del Strategic Development Group de PISA de la OCDE (noviembre 2014-ju­lio de 2015). Actualmente es Vicerrector de Calidad de la URJC. Autor de artículos en revistas de investigación de alto impacto.

https://orcid.org/0000-0003-1286-4124

Citación recomendada | Recommended citation

Ballestar, M. T., Sainz, J. y Sanz, I. (2022). Evaluación económica de intervenciones educativas en la LOMLOE: propuestas de mejora con inteligencia artificial | An economic evaluation of educational interventions in the LOMLOE: Proposals for improvement with Artificial Intelligence. Revista Española de Pedagogía, 80 (281), 133-154. 10.22550/REP80-1-2022-09

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