OREALC/2002/PI/H/11 Oficina Regional de Educación para América Latina y el Caribe UNESCO Santiago

Indicadores de cobertura, eficiencia y flujo escolar: necesidades de política, problemas metodológicos y una propuesta.

César Guadalupe

2002

INDICADORES DE COBERTURA, EFICIENCIA Y FLUJO ESCOLAR: NECESIDADES DE POLÍTICA, PROBLEMAS METODOLÓGICOS Y UNA PROPUESTA Cesar Guadalupe M. 1 Julio de 2002 1. Introducción El desarrollo de indicadores educativos es un esfuerzo que en los últimos años ha cobrado un particular interés, en la medida que la determinación de áreas problema a ser enfrentadas por las políticas educativas, así como la efectividad de éstas, requiere de información relevante y oportuna. En efecto, si bien la UNESCO a través de su División de Estadística desarrolló desde los años 60 una actividad muy importante en esta tarea, la misma que ha establecido la plataforma básica de indicadores y metodologías que actualmente se utilizan, en los últimos 15 años, el tema ha cobrado un nuevo empuje y en éste, han surgido nuevos actores con aportes metodológicos importantes. Así, en 1988 la OCDE convocó a sus integrantes a fin de crear un proyecto de indicadores educativos (INES2) que ha tenido un importante éxito tanto en el interior de dicha organización al conformar una red de expertos de los países miembros que comparten dificultades, preocupaciones y avances; así como más allá de la OCDE. En efecto, posteriormente y en cooperación con la UNESCO, el Proyecto INES fue la plataforma desde la que se han venido ensayando un proyecto más amplio de Indicadores Mundiales de Educación (WEI) del que actualmente participan 12 países, de muy diversas partes del mundo, en adición a los de la OCDE.3 Por su parte, UNESCO en 1999 decide transformar su División de Estadística en el actual Instituto de Estadística de la UNESCO (UIS) El UIS juega un rol preponderante en los esfuerzos que actualmente se dan en este terreno a nivel mundial y se encuentra en proceso de mejora de sus instrumentos de recolección de información a fin de brindar información e indicadores más pertinentes a la situación actual. En ese sentido, destaca la reciente publicación de su serie Regional Reports y del CD-ROM Education counts que sustituyen al Anuario Estadístico publicado hasta 1999. Por otro lado, en América Latina y el Caribe, la Oficina Regional de Educación de UNESCO tiene una importante experiencia acumulada en el tema, la que devino en 1985 en la creación del Sistema Regional de Información (SIRI) como instrumento para el seguimiento de la situación educativa a efectos de informar a las periódicas reuniones de ministros de la región. Por esta misma razón, también jugó un rol importante en la evaluación de los progresos de los países y de la región en términos de los compromisos de la Conferencia Mundial de Educación de 1990 (Jomtien) Así, dicha Oficina ha venido trabajando con los países en el fortalecimiento de sus sistemas de estadística educativa, en la promoción de un mayor uso de información en los procesos de toma de decisión y en el cálculo de indicadores comparables. De esta forma, ha impulsado actividades tanto en los países del Convenio Andrés Bello y del MERCOSUR que han contribuido, entre otros aspectos, a la temprana incorporación de estos últimos en el ya mencionado Proyecto WEI. Asimismo, ha impulsado la convergencia de estos esfuerzos y de otros como los que se llevan a cabo en el Caribe, en la formulación de un proyecto de indicadores del hemisferio (Proyecto Regional de Indicadores Educativos –PRIE- de la Cumbre de las Américas) que ya está brindando sus primeros frutos en términos de construcción de indicadores, difusión y cooperación técnica. Ahora bien, muchos de los esfuerzos desarrollados han encontrado dificultades técnicas derivadas de diversos aspectos como la no disponibilidad de información, del carácter no 1

Coordinador técnico del Proyecto Regional de Indicadores Educativos –PRIE- en UNESCO/Santiago ([email protected]) El contenido de este documento es de íntegra responsabilidad del autor, y no representa necesariamente las opiniones de UNESCO, UNESCO/Santiago o del PRIE. El autor agradece los comentarios de Paula Louzano y Mami Umayahara a versiones preliminares de este texto. 2 Véase The OECD International Education Indicators: a framework for analysis del Centre for Educational Research and Innovation de la OCDE (París 1992) 3 Véanse sus más recientes publicaciones Education at a Glance 2001 de la OECD y Teachers for Tomorrow´s schools de UNESCO-OCDE WEI.

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comparable de alguna información existente, de la existencia de diversas aproximaciones a problemas como el de la repetición, etc. El terreno de los indicadores de cobertura, eficiencia y flujo escolar parece ser uno de los más complejos en ese sentido, siendo que su importancia es muy grande para la comprensión de la dinámica de los sistemas educativos y, consiguientemente, para la determinación de problemas y desafíos claves de la política educativa. Es importante, tener presente que la construcción de indicadores educativos siendo una tarea eminentemente técnica, no tiene un sentido técnico per se. La construcción de indicadores educativos es mucho más que un ejercicio académico, es la búsqueda de evidencia para la formulación y evaluación de políticas y, en ese sentido, su desarrollo técnico debe verse orientado por las necesidades y objetivos de la política educativa. En efecto, los indicadores de cobertura, eficiencia y flujo son importantes para, por ejemplo, evaluar el grado de cumplimiento de los objetivos de la Cumbre de las Américas en materia educativa. Esta instancia de encuentro entre Jefes de Estado y Gobierno ha planteado la necesidad que al año 2010 el 100% de nuestros niños no sólo acceda sino que concluya la educación primaria y lo haga recibiendo un servicio de calidad. Del mismo modo, se ha planteado que el 75% de los jóvenes acceda a la educación secundaria de calidad y muestre índices crecientes de conclusión de dichos estudios. Esta última meta está directamente vinculada a los hallazgos de dos estudios recientes que sugieren que la culminación de, al menos, la primaria y la baja secundaria serían requisitos básicos en la actual América Latina.4 Con estos criterios en consideración, se presenta en este documento una propuesta de tratamiento de los problemas de cobertura, eficiencia y flujo escolar buscando aportar a la discusión técnica actual sobre el tema introduciendo nuevas consideraciones en la medida que éstas pueden atender de mejor manera las preocupaciones de política que están detrás de la construcción de indicadores. La propuesta se basa, en gran medida, en la experiencia vivida en la Oficina de Planificación y la Unidad de Estadística Educativa del Ministerio de Educación del Perú entre 1998 y 2001, esta experiencia incluye la coordinación de la evaluación nacional de los progresos en Educación para Todos y los esfuerzos por brindar información relevante sobre el sistema educativo en el marco de un proceso de transición democrática, así como el desarrollo de un sistema que haga de dominio público toda la información disponible. 2. Las necesidades de política educativa y un cambio de enfoque técnico en la formulación de indicadores El desarrollo de indicadores debe partir por preguntarse cuáles son los temas de política educativa que requieren ser observados en el mediano y largo plazo. La producción de estadísticas no puede ni debe ser el ejercicio de producir innumerables tablas que pocos consultan, ni menos imaginar a partir del mero criterio técnico qué indicadores pueden calcularse con dichas tablas. Las preguntas necesarias van exactamente por el mismo camino, pero en dirección contraria ¿qué indicadores deben calcularse por que son necesarios y útiles? Y de ahí, entonces, ¿qué tablas son necesarias para poder calcularnos? Así, las preguntas claves tienen que ver con los objetivos estratégicos de política educativa: el acceso al sistema, la permanencia y la culminación de éste, la calidad de los servicios ofrecidos, la equidad en la educación, etc. Así, por ejemplo uno puede tener presente los compromisos asumidos por los Estados en abril de 1998 (II Cumbre de jefes de Estado y Gobierno de las Américas) de lograr la culminación universal de primaria con calidad, y el acceso a la secundaria de por lo menos el 75% de la población correspondiente con índices crecientes de culminación. De esta forma, el énfasis no está en el funcionamiento per se de los sistemas educativos, sino en los resultados que este consigue a través de su operación. No interesa, en sí misma, la 4

Por un lado, de acuerdo a información de la CEPAL se requerirían entre 10 (Panorama Social de América Latina 1994 cap. VI) y 12 (Panorama Social de América Latina 1997 p.66) años de educación para tener una probabilidad alta de no ser pobre y, por otro lado, según Isabel Infante (Alfabetismo funcional en siete países de América Latina, UNESCO/OREALC, Santiago, 2000) se requerirían al menos 12 años de educación para tener una habilidad lectoescritora consolidada. Claro que estos hallazgos sugieren también una reflexión adicional: en ambos casos se toman los años de la educación que efectivamente hoy se ofrece en América Latina, pero ¿se necesitarían menos años si dicha educación fuera de mejor calidad?

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mejora de la eficiencia interna, sino que ésta es un medio para un objetivo mayor y más sustantivo. Esto, por otra parte, se manifiesta en el hecho que los objetivos sustantivos se plantean en términos de la población y no del sistema al menos en el caso de la escolarización obligatoria. Así, lo que importa principalmente es saber qué pasa con la población, no qué pasa con la matrícula. Esta diferencia es relevante, pues plantea la necesidad de contar con indicadores de cobertura y no concentrarnos tanto en los actuales indicadores de escolarización o “participación” que se refieren más a la matrícula que a la población lo que puede ser útil en el caso de la eduación no obligatoria como la terciaria. Asimismo, los objetivos de política nos preguntan acerca de la población que culmina sus estudios y no acerca de los matriculados que culminan sus estudios. Nuevamente, esta aparentemente pequeña diferencia es resultado de dos énfasis distintos. Un modelo de flujo tradicional nos dice que un sistema gradúa en un determinado nivel (sobre la base de varios supuestos que veremos más adelante) y con una inversión equivalente a n años-alumno al x por ciento de sus ingresantes, cuándo la pregunta es diferente ¿a qué porcentaje de la población se está graduando? 3. Los indicadores de “participación”: alcances y límites Las llamadas tasas de participación ofrecen una mirada a la matrícula en el sistema educativo centrándose en sí mismo. Es decir, miden la matrícula en términos de lo que ésta podría ser en una situación teórica (gruesamente definida) y dan indicios sobre su comportamiento. Así, la tasa bruta de matrícula mide el tamaño relativo de la matrícula con relación a la población que en teoría debería estar matriculada en un nivel educativo dado,5 lo que no dice nada acerca de los temas de cobertura y da cuenta de modo indirecto y limitado de la capacidad de oferta del sistema. ¿Qué significado tiene una elevación del tamaño relativo de la matrícula? ¿es algo bueno desde el punto de vista de los objetivos de política? No lo sabemos con esta información ya que dicha elevación puede ser el resultado tanto de una elevación de la cobertura o de una elevación de las tasas de repetición que terminan incrementando la matrícula “contenida” en un determinado nivel educativo (lo que sí es un problema relevante que debería poder ser observado) De modo análogo, una disminución de estas tasas puede ser explicada por una caída de la cobertura o por una mejora de la promoción que hace que las personas transiten más rápidamente por el nivel educativo observado.6 Por otra parte, una tasa igual a mayor del 100% es usualmente leída como que el sistema educativo tiene la capacidad (locales, maestros, etc.) de atender al 100% de la población en edad de acceder al nivel educativo en cuestión. Esta lectura supone que los costos de transacción implicados en el acceso al sistema educativo son equivalentes para todos los estudiantes lo que no se verifica en la realidad. En efecto, dicha capacidad de oferta puede perfectamente estar concentrada en, digamos, zonas urbanas y, por lo tanto, el sistema no cuenta con la capacidad de oferta suficiente para atender a la población de las áreas rurales. Dicho de otra forma, una tasa bruta de matrícula mayor o igual a 100% induce a pensar que no se requiere construir nuevos locales escolares ni contratar nuevos profesores en un determinado nivel, lo que sería, en determinados casos, una decisión de política que excluiría del sistema a parte de la población. Así, la utilidad real de estas tasas para el caso de la educación obligatoria es muy discutible ya que un indicador requiere estar directamente asociado a aquello que desea “indicar” y en este caso sólo tenemos una medida relativa del tamaño de la matrícula.

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Nótese que es la “demanda teórica” y no la demanda real que es un concepto muy difícil de precisar en este caso. ¿la demanda de un grado x de primaria es igual a la población de la edad teórica para dicho grado o sólo a aquéllos que cuyo último grado aprobado es x-1? ¿todos los que sólo han aprobado x-1 o sólo aquéllos en un determinado rango de edades? ¿toda la población que cumple las características que se establezcan o sólo aquéllos que efectivamente se acercan a un establecimiento o programa educativo en busca de una vacante la logren o no? Esta medida de la matrícula puede ser útil en situaciones de muy baja cobertura pero en América Latina resulta muy engañoso (investigadores pueden tomar los incrementos de las tasas brutas como indicadores de mejoría en sus análisis, de esta forma los modelos, índices y regresiones que la toman como factor pueden resultar equívocas)

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Por su parte, la tasa neta de matrícula por nivel educativo da una medida de la cobertura o atención que se da a una población dada en el nivel que teóricamente le corresponde. En efecto, la tasa neta no mide la cobertura para una población dada, sino sólo el segmento de ésta (usualmente muy alto7) que se da en el nivel teóricamente correspondiente. Así, no mide la cobertura total, ni mucho menos la cobertura oportuna o en una edad diferente a la normativamente establecida. Una lectura no informada de estas tasas puede, por ejemplo, llevar a concluir que en América Latina (que tiene una tasa neta de matrícula de 97% en primaria y 54% en secundaria) la primaria es prácticamente universal mientras que cerca de la mitad de la población en edad de estudiar secundaria está excluida del sistema. Los equívocos en estas lecturas están en que “primaria universal” sólo quiere decir que los niños que deben cursar primaria acceden a ésta y no necesariamente la culminan; por su parte, el 46% de la población en edad de estudiar secundaria no necesariamente está fuera del sistema, una parte de éstos (no sabemos cuántos a partir de estas tasas) se encuentra en primaria o en otros niveles o modalidades de educación. El hecho que estas tasas sean medidas de la “participación” o “escolarización” lleva usualmente a equívocos en su lectura por parte de personas no “iniciadas” en el mundo de las estadísticas educativas que, usualmente, desean conocer la cobertura del sistema y no encuentran indicadores de ésta. 4. Los indicadores interanuales: alcances y límites Por su parte, las tasas de eficiencia interna inter-anual si bien son teóricamente consistentes presentan un conjunto muy amplio de dificultades para su cálculo. Estas dificultades tienen que ver principalmente con dos problemas: la no necesaria consistencia entre la información de matrícula de dos años consecutivos (insumo básico para su cálculo) y el no control de las migraciones. En efecto, las tasas inter-anuales son calculadas tomando como información base la información sobre matrícula de dos años o períodos escolares consecutivos. Se requiere, al menos, la información sobre la matrícula total por grados del año x, la matrícula total por grados del año x+1, y el número de matriculados en condición de repetidores por cada grado en x+1. Idealmente, también se requiere el número de matriculados en condición de promovidos en x+1. Con esta información se calcula las tasas de repetición y promoción (si es posible) y se despeja por diferencia la deserción (y la promoción si sólo se tenía el dato de repetición) como se muestra a continuación: CUADRO 1: SÓLO SE CUENTA CON INFORMACIÓN DE REPETIDORES Año X X+1 Repetidores

Datos/cálculo A B C

Grado 1 1.300.000 1.400.000 100.000

Grado 2 980.000 1.050.000 45.000

Matrícula en Grado 3 Grado 4 910.000 950.000 30.000

815.000 850.000 20.000

Grado 5 780.000 800.000 13.000

Promovidos* B-C 1.300.000 1.005.000 920.000 830.000 787.000 Tasas: Repetición 100*(C / A) 7,7% 4,6% 3,3% 2,5% 1,7% Promoción 100*((B-C) g / Ag-1) 77,3% 93,9% 91,2% 96,6% n.d. Deserción 100-(rep+prom) 15,0% 1,5% 5,5% 1,0% n.d. * Entrantes o ingresantes en primer grado n.d.= No se puede determinar con los datos disponibles, alternativamente se despeja la tasa de promoción como 100-tasa de repetición con lo que la deserción se hace cero asumiendo que es el grado final y, por lo tanto, los que no repiten se gradúan.

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Aunque en el caso de la población en edad de estudiar secundaria en América Latina la proporción en otro nivel (v.g. primaria, dados los niveles de atraso) puede resultar realmente elevada.

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CUADRO 2: SE CUENTA CON INFORMACIÓN DE REPETIDORES Y PROMOVIDOS Año

Datos/cálculo

Matrícula en X Matrícula en X+1 Repetidores Promovidos*

A B C D

Grado 1 1.300.000 1.400.000 100.000 1.300.000

Grado 2 980.000 1.050.000 45.000 1.005.000

Matrícula en Grado 3 Grado 4 910.000 950.000 30.000 920.000

815.000 850.000 20.000 830.000

Grado 5 780.000 800.000 13.000 787.000

Tasas: Repetición 100*(C / A) 7,7% 4,6% 3,3% 2,5% 1,7% Promoción 100*(Dg / Ag-1) 77,3% 93,9% 91,2% 96,6% n.d. Deserción 100-(rep+prom) 15,0% 1,5% 5,5% 1,0% n.d. * Entrantes o ingresantes en primer grado n.d.= No se puede determinar con los datos disponibles, alternativamente se despeja la tasa de promoción como 100-tasa de repetición con lo que la deserción se hace cero asumiendo que es el grado final y, por lo tanto, los que no repiten se gradúan.

Las tablas muestran una información hipotética y cómo se calculan las tasas inter-anuales que son profundamente ilustrativas de problemas sustanciales de la operación interna del sistema (deserción y repetición son indicadores claves del fracaso de los sistemas educativos en brindar los servicios que deben brindar)8 Por otra parte, resulta claro que si la información de los dos años consecutivos no es consistente (debido a cambios en las formas de acopio de datos, o cualquier otra razón), el cálculo resultaría distorsionado. Asimismo, la matrícula sólo está compuesta por promovidos (entrantes en primer grado) y repetidores, lo que no deja lugar a la existencia de, por ejemplo, reingresantes al sistema, es decir, personas que han estado fuera de éste por más de un período académico. Eventualmente, éstos podrían estar incorporados en la información sea como promovidos (si se reincorporan en un grado superior al último en el que se matricularon) o como repetidores (si se reincorporan en el mismo grado en el que estuvieron la última vez), con lo que distorsionaría el cálculo de las tasas ya que entrarían en el numerador de las fórmulas, mas no en los denominadores. Podría argumentarse que las posibilidades de inconsistencia en los datos de dos años consecutivos es poco probable y que la incidencia de los reingresos es mínima, con lo cuál estas tasas seguirían siendo básicamente válidas. Sin embargo, existe un problema adicional que sí compromete seriamente el alcance de estas tasas: el no control de la migración. Imaginemos que, el ejemplo anterior, corresponde a un país que en un año dado recibe una corriente migratoria importante con población en edad de cursar el cuarto grado. Esto se traduciría en que para el año x+1 se tendría una abultada matrícula en dicho grado que distorsionaría todo el cálculo ya que las tasas usan como denominador la información del año precedente que no considera a dichos migrantes. Nuevamente, se podría argüir que esas migraciones son poco significativas o que resultaría muy poco probable que afecten a un solo grado; sin embargo, esto no es así cuando hablamos de países de pequeña escala poblacional (como algunos países del Caribe) o, y esto es mucho más marcado, cuando vemos las migraciones internas en un país. En efecto, los procesos de migración interna afectan estas tasas de un modo no controlable (a menos que se tuviera el dato preciso por alumno, lo que es muy poco probable) y, más aún, los traslados de centro educativo las afectan de la misma manera. De hecho en un país con importante población rural es posible encontrar un número significativo de escuelas incompletas que sólo ofrecen algunos grados y que, por lo tanto, los niños que continúan sus estudios se trasladan a otras escuelas. Estos fenómenos pueden ser auto-compensados cuando se trata con datos nacionales (a menos que la migraciones internacionales sean importantes) pero no cuando se trata de calcular estas tasas a nivel desagregado. Así, si bien las tasas de eficiencia interna inter-anual son consistentes y útiles en general, no pueden ser manejadas a niveles de desagregación que permitan revelar problemas de equidad en el interior de un país (excepto la desagregación hombre/mujer respecto de la cual no hay migraciones) La única posibilidad real de superar estas limitaciones consistiría en que los sistemas de estadística acopien información sobre la vida escolar de cada alumno y no agregados de 8

Nótese que usualmente la repetición y la deserción son vistas como “fracaso escolar”, es decir, como fracaso de los niños. En esto también se requiere de un cambio de perspectiva. Los sistemas educativos no existen para enseñar, sino para asegurar que los niños aprendan y si éstos no lo logran es un fracaso del sistema que no garantizar ese derecho.

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matrícula por grado o escuela. Si bien, esto es previsible en el futuro gracias a la difusión de las nuevas tecnologías para procesamiento de datos, no es posible contar con esto en el presente ni en el mediano plazo en América Latina y menos aún en otras zonas del planeta. 5. Modelos de flujo: alcances y límites9 En este sentido, los modelos de flujos o cohortes permiten estimar la proporción de personas que alcanzan cada grado, concluyen los mismos y el tiempo invertido en esto. Así, es posible estimar para un número N de ingresantes al sistema, cuántos culminarían el primer grado en un año o ciclo educativo, cuántos en dos o en x años y así sucesivamente con todos los grados siguientes y niveles educativos como se aprecia en el siguiente ejemplo: CUADRO 3: MODELO DE COHORTES (CON TASAS DEL CUADRO 1)

1

1 1.000 77

2

77 6

Año escolar

3

6 0

4

2 150 773 12 59 1 5

773

12

35

726 1 89

95 4

9 0

5

3

0 8

726 24

113 4

12 0

6

4

5

40 662 6 103

662

1 11

119

16

6 639

14

1 115 0

0

14

3

7

639 11

126 2

16 0

La celda resaltada muestra la matrícula inicial para cada grado en cada año o ciclo escolar considerado. La celda a la derecha de ésta, muestra a los desertores. La celda debajo de la matrícula inicial muestra los repetidores (que se incorporarán a la matrícula inicial en el año o ciclo siguiente) y la que se encuentra debajo y a la derecha a los promovidos (que se incorporan a la matrícula inicial del grado siguiente en el año siguiente) Aparentes inconsistencias en los números se explican por redondeo.

0 629 0 124 0 15

M Inicial Desertores Repetidores Promovidos

El modelo se basa en asumir en un año 1 en el grado inicial una matrícula (cohorte) de 1.000 alumnos y ver qué sucede con éstos a lo largo de un determinado número de años escolares. Así, aplicando las tasas del ejemplo 1, al término del primer año, de estos 1.000 alumnos, 150 habrán desertado del sistema; 773 habrán sido promovidos a segundo grado y 77 repetirán el primero (véase las 4 celdas correspondientes al grado 1 en el primer año o ciclo escolar) De esta forma, en el segundo año o ciclo escolar se tiene 77 alumnos repitiendo primer grado (sólo se considera esta matrícula y no la nueva ya que la intención es reconstruir la vida escolar de esta cohorte hipotética de 1.000 alumnos) y 773 iniciando el segundo (véase el recuadro marcados en el año 2) Ahora se procede a calcular, de la misma forma que se hizo anteriormente, los desertores, promovidos y repetidores de cada uno de estos grupos de matriculados usando las tasas de primer y segundo grado según corresponda. De esta forma, se llega al tercer año o ciclo escolar en el que tendremos 6 alumnos repitiendo por segunda vez el primer grado, 35 repitiendo por vez primera el segundo y 726 que inician por primera vez el tercero. Así, se procede hasta completar toda la matriz. Nótese que es importante repetir el proceso para cada grado hasta que el número de repetidores que se volverían a matricular se haga 0 o se alcance un número límite de iteraciones previamente establecido. 9

Los modelos de flujos o cohortes fueron creados como una herramienta para el cálculo del “desperdicio” en los sistemas educativos. En teoría es posible formular 3 modelos: cohorte real (con información individualizada por estudiante), cohorte aparente (con información agregada sobre matrícula por grados) y cohorte reconstruida (con información de matrícula por grados más repetidores por grados) Al respecto puede consultarse A statistical study of wastage at school (1972) elaborado por la entonces Oficina de Estadística de la UNESCO y publicado por la Oficina Internacional de Educación de la UNESCO. En este texto nos vamos a referir exclusivamente a las cohortes reconstruidas en la medida que son el método más usualmente utilizado al contarse con la información necesaria, pero carecerse de datos individualizados que permitirían hacer cohortes reales que, además, requieren de un seguimiento temporal mayor.

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Téngase también presente que tal como lo hemos presentado, estamos asumiendo que las tasas de eficiencia interna inter-anual son constantes a lo largo de todo el ciclo de vida escolar de la cohorte reconstruida. Sin embargo, éste no es un supuesto obligatorio y el modelo podría complejizarse a fin de mostrar el efecto de potenciales cambios en dichas tasas. Una vez calculada esta matriz es posible calcular algunos indicadores importantes para ver la eficiencia del sistema. Así se obtiene lo siguiente: CUADRO 4: INDICADORES DE COHORTES (CON DATOS DEL CUADRO 3) 1 Tasa de supervivencia Tasa de supervivencia sin atraso Años-alumno Años-alumno acumulados Coeficiente de eficiencia

2

1.083 1.083 77,3

83,7 77,3 877 1.960 84,0

Grado 3 82,3 72,6 851 2.811 82,8

4

5 77,6 66,2 795 3.606 85,2

76,8 63,9 781 4.387 87,5

La tasa de supervivencia muestra cuántos alumnos de la cohorte alcanzan un determinado grado y se calcula sumando la matrícula inicial de un determinado grado en todos los años o ciclos que este grado tenga matrícula.10 Su complemento, es la deserción acumulada. Por su parte la tasa de supervivencia sin atraso muestra la proporción de estudiantes que alcanza un determinado grado sin haber repetido ninguno.11 El indicador años-alumno, muestra la inversión en dicha cohorte en cada grado;12 y también puede ser expresado en términos unitarios si se divide por el número de alumnos en la cohorte. El número de años-alumno acumulados, por su parte muestra el monto acumulado de inversión a través del discurrir de la cohorte por los diferentes grados. Por su parte, el coeficiente de eficiencia muestra la relación que existe entre el número de alumnos que concluyen un determinado grado y la inversión total necesaria en años-alumno para hacerlo.13 Adicionalmente y en la medida que se cuente con información de aquéllos que habiéndose matriculado en el grado final de un nivel educativo dado logran concluir o graduarse del nivel,14 es posible calcular, como lo viene evaluando el UIS, tasas de término o conclusión de estudios. En efecto, si se multiplica la matrícula en el grado final en cada año de la cohorte reconstruida por la tasa de graduación,15 se obtiene los graduados de la cohorte, sea para el grupo que terminó sin atraso, como para el total de la cohorte. En el ejemplo, asumiendo una tasa de graduación del 87,3%, el 67,0% de la cohorte terminará la primaria16 y el 55,8% lo hará sin haberse atrasado. 17 Es importante notar que esta tasa da cuenta del número relativo de personas que terminan los estudios sobre el total de los que ingresan y no sobre la población. Es decir, no da información directa acerca del cumplimiento de la meta política de graduar al 100% de la población. En ese sentido, el UIS evalúa la conveniencia de construir un ratio complementario a partir de multiplicar esta tasa de término por las tasas de acceso al sistema (tasa aparente o neta de ingreso a primer grado) Esta operación permitiría obtener lo siguiente: Si se usa la tasa neta de ingreso, el nuevo ratio daría cuenta de la probabilidad de término de la población que ingresa oportunamente al sistema y no de la población.18 Cabe anotar que el 10

En el ejemplo, para segundo grado se suman los valores 773, 95 y 9 y el resultado se divide entre 1.000 y se expresa como porcentaje. 11 Es decir, muestra sólo a los estudiantes que se matriculan en cada grado en la primer oportunidad que la cohorte tiene de alcanzarlo; en el ejemplo las celdas con los valores 773, 726, 662 y 639. 12 Así, es la suma de todas las matrículas iniciales en cada grado a lo largo de los años o ciclos escolares considerados. 13 Es el resultado de dividir el número total de promovidos en un grado dado, entre el total de años-alumno en ellos invertidos, y multiplicar este resultado por el número de grados a los que se refiere la operación. 14 La conclusión de un nivel tiene requisitos propios en cada país que es necesario conocer. En unos casos basta con la conclusión satisfactoria (aprobación) del grado final del nivel, en otros casos, puede ser necesario aprobar un examen específico, etc. 15 Definida como el porcentaje de matriculados en el grado final en el año t, que logran concluir satisfactoriamente el nivel de acuerdo a los requisitos nacionales para esto. 16 Tasa de supervivencia al grado final (76,8% en el ejemplo) multiplicada por la tasa de graduación (87,3% en el ejemplo) 17 El marzo de 2001 la Unidad de Estadística Educativa del Ministerio de Educación del Perú publicó estos indicadores para dicho país correspondientes a los años 1993 y 1999 (véase “Resumen de datos e indicadores” en la sección de publicaciones de su sistema de consulta en línea http://www.escale.minedu.gob.pe) 18 Téngase presente que al basarse en un modelo de cohortes reconstruida se está asumiendo que las tasas de flujo (eficiencia interna inter-anual) son constantes en el tiempo.

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nuevo ratio, entonces, daría cuenta del término o conclusión de un fragmento (el que ingreso oportunamente) de una cohorte específica de población (los que cumplieron la edad de ingreso en el año de referencia) lo que nos aproxima (para un grupo de edad específico) a evaluar la meta de culminación universal siempre y cuando la tasa neta de ingreso sea cercana al 100%. Por su parte, si se usa la tasa aparente o bruta de ingreso, el nuevo ratio no tendría una interpretación directa clara en términos del objetivo de culminación universal. En efecto, como se ha mostrado líneas arriba, las tasas brutas incluyen una incongruencia entre numerador y denominador que las convierten en útiles únicamente para medir el tamaño relativo de la matrícula, pero no para dar cuenta de la cobertura o población. En ese sentido, el nuevo ratio tendría una interpretación dudosa ya que, por ejemplo -si la tasa de término es próxima al 100% y la tasa bruta de ingreso es mayor al 100%- podría perfectamente arrojar valores superiores al 100% que muestran de modo evidente la dificultad para su interpretación.19 En efecto, cuando se quiere hacer una afirmación sobre un conjunto o universo finito como es la población, la posibilidad de obtener tasas mayores a 100% revela que el procedimiento de cálculo incluye un sesgo o no se corresponde con el objetivo que se supone debe atender. Por otro lado, el Banco Mundial también estimulado por los objetivos de Educación para Todos,20 viene explorando vías para aproximarse a la conclusión de los estudios primarios. Así, ha introducido una tasa de conclusión de primaria definida como el ratio entre el número de graduados en un año dado entre la población de la edad oficial de graduación.21 Asimismo, en el caso de no contar con información de graduados, sugiere usar como proxy la matrícula del grado final de primaria (deduciendo los repetidores) entre la población de la edad oficial de graduación. La primera tasa propuesta constituye una suerte de tasa bruta de término de la primaria, en la medida que, como las tasas brutas de matrícula, no existe correspondencia entre la población del numerador (que puede tener cualquier edad) y la del denominador (que es la de la edad oficial de graduación) En ese sentido, es de aplicación lo señalado respecto de las tasas brutas en general: es una medida relativa (a la población de referencia) de la cantidad de personas que culminan la primaria, pero no es una medida relativa a la población. Por esta razón, en circunstancias en las que existe repetición y una deserción no muy grande (es decir que en el neto repetición y deserción produzcan un “exceso” de matrícula) es posible obtener tasas superiores a 100% cuya interpretación en términos del objetivo planteado (conclusión universal de estudios) resultaría, por lo menos, falta de claridad. Por su parte, la medida proxy sugerida es cercana a calcular una tasa aparente de ingreso al grado final de la primaria que también presenta la misma limitación propia de las tasas brutas. No es idéntico a calcular dichas tasa, en la medida que el denominador corresponde a la población en la edad de graduarse y no a la población en edad de cursar el grado final (usualmente u año menos) que sería lo más propio dada la diferencia en el tiempo respecto del ingreso al grado final y la fecha posible de graduación o culminación de los estudios. También en este caso es posible obtener valores superiores a 100% que hacen evidentes los problemas de interpretación consiguientes. Por último, la información sobre graduación también permite calcular la relación entre el número de graduados en una cohorte y el total de años-alumno insumidos por la cohorte. Esto permite obtener información sobre la cantidad media de años que requiere una cohorte para culminar el nivel educativo, lo que es otra medida de la eficiencia o ineficiencia del sistema. En efecto, en una situación ideal, el sistema debería graduar al 100% de los entrantes con una inversión equivalente a que cada alumno haya cursado cada grado una sola vez. Como resulta claro, el modelo de cohortes reconstruidas es muy poderoso no sólo por que da cuenta de la dinámica de la matrícula en el tiempo (funciona como una tabla de vida escolar clave para hacer proyecciones de matrícula aunque eso escapa al alcance de este texto), sino también por que mide el “desperdicio” de recursos derivado de la repetición (la cantidad de

19

En efecto, si el objetivo es que culmine el 100% de la población, qué se podría decir si la tasa de conclusión es de, digamos, 108% Evidentemente, sería absurdo proponer que “debería” buscarse su reducción. Si la tasa calculada arrojara valores menores al 100% tendrían exactamente el mismo sesgo, sólo que no sería evidente, por lo que las posibilidades de interpretarlo de modo equívoco serían mayores. 20 Al respecto, véase el Marco de Acción de Dakar. 2000. 21 Ciertamente ésta es la definición usada por la OCDE para calcular graduación o término de la educación secundaria. Véase Education at a Glance (cualquier año)

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años-alumno necesarios para graduar un alumno vs. la cantidad teórica equivalente a un alumno por año por grado) y la deserción acumulada. Ahora bien, los modelos de flujo tienen algunas limitaciones importantes que han llevado a que su uso no esté suficientemente extendido y a que coexistan diferentes aproximaciones cada una con diversas ventajas y diversos grados de complejidad. Esta situación del debate técnico, no permite tener respuestas precisas y utilizables por los agentes de decisión de políticas educativas que, en ocasiones pueden más bien resultar abrumados por los detalles técnicos y, al final, no contar con la información que necesitan y deberían usar. Estos problemas no son de una naturaleza menor y se vinculan a la manera de estimar tasas de eficiencia interna inter-anual, a los problemas propios de éstas y a cómo son usadas en el modelo:22 Ø La deserción es resultado de la diferencia entre la matrícula en el año t y la matrícula en t+1 en el mismo grado como repetidores y en el grado siguiente como promovidos (estimados como el total de matriculados menos los repetidores del grado) Este procedimiento no considera la posibilidad de tener reingresos al sistema a menos que se añada información específica sobre esto y, por lo mismo, tiende a sobrestimar la deserción acumulada en el tiempo aunque la subestime en el período inter-anual de referencia. En efecto, dado que no se discrimina a los reentrantes al sistema la deserción es subestimada en un período t – t+1 pues los reentrantes cuentan como si fueran matrícula en t que es retenida en t+1. Por otra parte, la no consideración de reingresos hace que toda salida del sistema en un período inter-anual dado sea tratada como deserción definitiva de tal manera que, en el largo plazo, la deserción también tendría un elemento de sobre-estimación. Ahora bien, dado que no es posible determinar el efecto neto de ambos problemas, la aproximación que nos brinda a la permanencia en el sistema (de la que deriva toda la demás sobre probabilidades de conclusión y tiempo invertido) resulta tener un sesgo no determinable.23 Ø Los modelos funcionan bastante bien en sistemas o espacios cerrados en la medida que sólo reconocen un punto de acceso al sistema (el ingreso al primer grado) Así, el modelo tendría problemas si se aplica a un país con importantes flujos migratorios en edades propias del ciclo escolar (súbitamente la matrícula entre dos grados crecería o disminuiría por efecto de la migración, sin ninguna posibilidad de control) Esto, sin embargo, pareciera no ser un problema relevante en la mayoría de nuestros países cuando los observamos como un todo; sin embargo, el problema se manifiesta en toda su complejidad cuando se trata de aplicar el modelo a una escala sub-nacional. Por ejemplo, la migración de áreas rurales a urbanas haría que el modelo sobreestime la deserción en el área rural (y esto distorsiona todos los cálculos que se derivan del modelo ya que altera sus totales) y subestime la deserción urbana incluso mostrándola como negativa, sin ninguna posibilidad de control. Lo mismo se aplica a cualquier desagregación entre ámbitos que permitan la migración (escuelas públicas, escuelas privadas; circunscripciones administrativas, etc.) Así, sólo podría usarse para comparar poblaciones nacionales por sexo. Ø Estos modelos requieren un control claro de las definiciones usadas. Por ejemplo, hay países en la región que consideran como repetidores a los alumnos que se matriculan en el mismo grado en dos períodos académicos consecutivos siempre y cuando lo hagan por haber desaprobado o reprobado en la primera ocasión. Otros países no requieren esta última condición con lo que también incluyen como repetidores a aquéllos que vuelven a matricularse habiéndose retirado el año anterior. No es nuestro interés entrar en el debate 24 acerca de cuál es la definición más adecuada.

22

A fin de mejorar el uso de modelos de cohortes Ernesto Schiefelbein desarrolló herramientas que, basadas en el uso de información de matrícula por edades simples y grados, permitirían re-estimar las tasas de repetición a incorporar en el modelo. 23 Las mediciones estadísticas suelen tener sesgos originados en diferentes fuentes. Por lo mismo es clave para la validez de un modelo estadístico conocer la magnitud y sentido de dichos sesgos. 24 Los argumentos en favor de la primera postura tienen que ver con cuestiones pedagógicas, es un repetidor el que tiene que volver a llevar el grado por haber fracasado en su primer intento. Los argumentos en favor de la segunda postura tienen que ver con el cálculo de la eficiencia del sistema: independientemente del motivo, si un alumno se vuelve a matricular se debe volver a invertir en él. En todo caso, es claro que los modelos de cohortes, por su énfasis en la eficiencia del sistema, están más claramente asociados a esta segunda perspectiva que es la presente en las definiciones de repetidores usadas en los formatos de acopio de datos del UIS y del Proyecto WEI.

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Ø Estos modelos requieren de información de, al menos, dos años o períodos académicos consecutivos25 por lo que están expuestos a posibles problemas de inconsistencia en el registro de datos en los dos períodos. 6. Una aproximación complementaria Como ya se anotó, el diálogo técnico sobre el desarrollo de indicadores educativos no es un ejercicio académico, sino una respuesta a la necesidad política de información. Así, se organizó este texto bajo un punto de partida básico: se necesita indicadores que den cuenta de la probabilidad de las personas de acceder, permanecer, avanzar y culminar sus estudios en la educación primaria y secundaria. El objetivo político ideal es que el 100% de los niños en edad de ingresar al sistema educativo lo hagan y que permanezcan en él hasta culminarlo y, preferentemente, sin atrasarse en sus estudios ya que el atraso escolar (sea por repetición o por ingreso tardío) conspira contra la probabilidad de culminación de los estudios.26 Hecha a continuación se sugiere el uso de algunos indicadores hoy poco difundidos y se propone algunas herramientas complementarias que pueden mejorar la manera como las estadísticas educativas informan los debates nacionales sobre las políticas educativas.27 Con este fin, se parte de una afirmación general acerca de lo que es central a la observación del sistema educativo: lo que interesa es que la población ingrese al sistema y culmine sus estudios (logrando los aprendizajes correspondientes) Desde esta afirmación se enfatiza el hecho que la dinámica interna del sistema es un fenómeno subsidiario a los objetivos y, por tanto, no importa por sí misma sino en la medida que produce o no los resultados esperados. Así, se plantea que lo más importante es observar a la población y leer la matrícula desde ésta determinando el nivel de ingreso, permanencia y culminación de estudios. Para esto, entonces, es clave tener indicadores adecuados de cobertura y no limitarse a observar la “participación” al menos en los niveles o edades de escolarización obligatoria. Una aproximación a la cobertura Un sistema educativo “perfecto”28 es uno en el que el 100% de los niños en edad de ingresar lo hacen y progresan a lo largo de todo el ciclo educativo sin atrasarse ni desertar. Cualquier situación de fracaso (ingreso tardío, atraso o deserción) es un defecto del sistema que debería ser registrado. La medida más simple y directa de esto es observar la cobertura del sistema educativo por edades y grados de estudio. Un sistema “perfecto” es uno en el que todos los niños en edad de ingresar lo han hecho (la matrícula de niños de la edad correspondiente en el primer grado debe ser igual al 100% de la población) y todos se mantienen sin atraso a lo largo de todo el sistema. Así, en un sistema de 10 grados de estudio obligatorios con una edad de ingreso de 6 años deberíamos tener que los niños de 6 años en primer grado son el 100% de la población, los de 7 en segundo son el 100% de la población de esa edad y así sucesivamente hasta la edad terminal, en este caso 15 años en el último grado. Por último, el 100% de la población de 16 años, debe haber concluido estos 10 años de estudio. Cualquier desviación respecto de este óptimo teórico indica situaciones sea de deserción o de atraso y “adelanto” escolar que pueden ser identificados.29

25

Ya que a partir de la eficiencia interna inter-anual en un solo período se reconstruye todo el ciclo asumiendo que las tasas de eficiencia interna se mantienen constantes. Una variante, incluye la posibilidad de alterar las tasas a lo largo de la simulación, pero en principio es el mismo, de un período inter-anual se reconstruye todo el ciclo de vida escolar. 26 En efecto, el atraso escolar produce dos fenómenos concurrentes que conspiran contra la posibilidad de culminación de estudios: por un lado crean un clima de desajuste entre el alumno y su entorno en el que el sentimiento de fracaso es el factor preponderante; por otro lado, incrementa el costo directo y el costo de oportunidad de estudiar dado que se requieren más años (por repetición) o se alcanza, sin haber culminado los estudios, una edad en la que hay mayores presiones o demandas por generar ingresos o asumir otras responsabilidades especialmente en los sectores menos favorecidos de la población. Así, el atraso escolar es un fenómeno que requiere ser visto con atención y desagregación si queremos asegurar la culminación de los estudios de modo equitativo en un país. 27 Esta propuesta está basada en lo planteado en junio de 1999 por Guadalupe, Rodríguez y Silva en “Pautas para el desarrollo y uso de indicadores educativos” en Guadalupe, César (coord.) La educación peruana a inicios del nuevo siglo, Lima: MECEP-MED, 2002. 28 Desde el punto de vista de lo aquí considerado. Obviamente se necesitaría incluir otras cosas para una mejor evaluación de un sistema (logros de aprendizaje, desarrollo de actitudes, etc.) 29 Claramente la deserción y el atraso pueden ser definidos como “problemas”. Sin embargo, el “adelanto” suele no parecer un problema y no estar registrado. Corresponde a los especialistas definir si efectivamente es una dificultad a atender, en

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Desde esta perspectiva se requiere contar, entonces, con un primer indicador que de cuenta de la cobertura del sistema para las edades de escolarización obligatoria. Esta debe ser una tasa que simplemente de cuenta de la proporción de personas de una determinada edad que se encuentre matriculada en el sistema en alguno de sus niveles formas o modalidades. Esta tasa de cobertura total es equivalente a la llamada tasa específica de matrícula por edad simple considerada por UNESCO y pocas veces calculada y menos veces tomada en consideración. Más allá del críptico nombre que tiene, es una tasa que mide directamente la cobertura total del sistema para las edades consideradas. Ahora bien, estar en el sistema no quiere decir estar en el lugar que le corresponde dentro del sistema; así sería necesario calcular una tasa de cobertura en el nivel que puede referir a las mismas edades simples de escolarización obligatoria o a rangos de edad correspondientes a los niveles educativos; en este segundo caso sería equivalente a la tasa neta de matrícula por nivel educativo usada comúnmente. Ahora bien, como se ha señalado anteriormente, estar en el nivel educativo que corresponde a la edad no es sinónimo de estar adecuadamente atendido por el sistema; así se propone la conveniencia de calcular una tasa de cobertura oportuna o en edad que indica la proporción de la población que está matriculada en el sistema en el grado que le corresponde de acuerdo a su edad. Si bien, en los dos primeros casos, sólo se sugiere un cambio de nomenclatura a fin de evitar un uso confuso de los indicadores, en este caso se propone algo nuevo. Este indicador de cobertura oportuna, tendría lógicamente dos complementos: cobertura en atraso escolar o tardía, y cobertura en adelanto o prematura. Agregados los tres valores tenemos la cobertura total antes mencionada. Así, se tendrí para una población hipotética lo expresado en el siguiente ejemplo: CUADRO 5: INDICADORES DE COBERTURA Edades 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Cobertura (%) Prematura Tardía 5 2 4 20 3 25 2 32 1 38 1 43 1 47 52 58 57

Oportuna 90 70 65 60 55 50 42 37 30 28

Total 97 94 93 94 94 94 90 89 88 85

Población no atendida 3 6 7 6 6 6 10 11 12 15

La información hipotética contenida en la tabla es presentada también en forma gráfica.

100 90 80

Cobertura (%)

70 60 50 40 30

No atendida En atraso

20

Prematura

10

En edad 0 6

7

8

9

10

11

Edades

30

12

13

14

15

Lo primero que llama la atención es que estos indicadores no requieren de entrenamiento previo para su lectura e interpretación. Cualquier usuario verá de modo directo qué quiere decir que exista un porcentaje de la población que no es atendida, o que si bien el sistema empieza “bien” (una cobertura en edad del 90%30) el atraso escolar aumenta con las edades de los estudiantes hasta que la cobertura en edad sólo llega a un

todo caso, su registro como fenómeno permite mostrar que existe así como su magnitud y, por lo mismo, es una herramienta importante para eventuales decisiones al respecto. Nótese que este valor debe ser igual o mayor que la tasa neta de ingreso comúnmente usada, ya que la matrícula en edad en el grado inicial es igual a los entrantes en la edad oficial (numerador de la tasa neta de ingreso) más otros en dicha edad (repetidores que el año anterior ingresaron prematuramente) entre la población de la edad oficial (que es también el denominador de la tasa neta de ingreso)

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28% en la edad final, así como que la cobertura en edad cae con una mayor pendiente entre los 6 y 7 años, es decir, debe haber una importante tasa de repetición en el primer grado (aunque estos son aspectos de la dinámica del sistema que veremos más adelante) Resulta evidente que estos indicadores dan información relevante sobre la cobertura del sistema de una manera que las actuales tasas de “participación” (brutas y netas de matrícula) no pueden mostrar y que, incluso, pueden velar. En efecto, la cobertura en edad es un indicador directo y no sesgado de la probabilidad real de una cohorte dada de haber alcanzado un grado educativo dado en el tiempo establecido. En efecto, para una población nacida en el año x que debe ingresar a la escuela en x+6 la tasa de cobertura en edad muestra la probabilidad conjunta de haber ingresado, aprobado cada grado y promoverse al siguiente sin atraso. Es decir, muestra el grado de éxito del sistema en cumplir esta parte de sus responsabilidades (asegurar el ingreso oportuno y el progreso a través del sistema sin contratiempos) En el caso hipotético mencionado, para la cohorte que hoy tiene 15 años, su probabilidad de haber tenido completo éxito en la escuela (ingresar oportunamente y progresar si atrasos) ha sido de 28% y los objetivos de política consisten en hacer que esta probabilidad se aproxime a 100% lo que, entonces, muestra la magnitud del desafío pendiente en este caso hipotético. Por otra parte, si se cuenta con información de suficiente calidad es posible calcular estos indicadores para cualquier desagregación para la que se cuente con datos de matrícula y población y los cálculos no se verán afectados por las migraciones. Ahora bien, ¿qué dirían las tasas de participación para este caso? Si se asume que este sistema de 10 grados tiene una primaria de 6 y una secundaria de 4, la tasa bruta de matrícula en primaria podría ser aproximadamente 123% y la de secundaria 80%, mientras que la tasa neta de primaria bordearía el 94% y la de secundaria el 64%31 Como ya se anotó, las tasas brutas nos dan información sobre el tamaño relativo de la matrícula lo que difícilmente responde alguna pregunta relevante, mientras que las tasas netas muestran la cobertura en el nivel que podría resultar engañosa. En efecto, el 94% de primaria podría ser visto como que los problemas de cobertura en dicho nivel están prácticamente resueltos y que no habría que prestarles mayor atención, mientras que el 64% de secundaria induciría a pensar que el 36% restante podría no estar siendo atendido. Por otra parte, el uso conjunto de ambas tasas brindará una idea sub-dimensionada de la extra-edad tanto en términos de la población como de la matrícula. En efecto, el ratio tasa bruta sobre tasa neta diría que la extra-edad en primaria es de aproximadamente 30%, mientras que en secundaria sería de 25% Ambas tasas sólo consideran a la población de mayor edad para el nivel, si a esto agregamos el 27% de atrasados en primaria que, sin embargo, tienen la edad para el nivel y el 54% correspondiente a secundaria notaremos que la situación es mucho más dramática.32 Se puede argüir que las tasas de participación no miden cobertura (en efecto, ése ha sido el centro del argumento para proponer tasas alternativas!!!) y que más bien se abocan a dar cuenta de la matrícula. En este caso, dichas tasas también son imperfectas pues, usando la misma información de matrícula por edades es posible calcular, para cada grado (y luego agregar por niveles si se desea) la proporción de matriculados en edad, en atraso o “adelantados” teniendo como referencia la propia matrícula y no la población. En efecto, en situaciones en las que la cobertura total no sea un problema mayor o el interés sea sólo observar la composición de la matrícula, es posible concentrarse únicamente en el análisis de ésta y obtener resultados convergentes a los sugeridos con las tasas de cobertura calculando para cada grado la matrícula oportuna (matriculados en edad en el grado g sobre el total de matriculados), adelantada (matriculados “prematuros” en el grado g sobre el total de matriculados) y atrasada (matriculados tardíos en el grado g sobre el total de matriculados). Estos indicadores tendrían la ventaja adicional de no requerir información sobre población y, por lo tanto, podrían ser calculados a los menores niveles de desagregación posibles, es decir, para cada centro educativo.33 31

Estos son valores imputados ya que el cálculo real necesitaría ir a los hipotéticos datos de origen y recalcular. Sin embargo, se ha asegurado que estos valores imputados sean consistentes con lo ya presentado. 32 Estos valores son, a manera de ilustración, los promedios simples de la cobertura en atraso para las edades correspondientes. Lo riguroso en un análisis real sería calcular los promedios ponderados por el tamaño de la población. 33 En algunos países se calcula el indicador de distorsión edad-grado como una forma de dar cuenta de la matrícula en condición de atraso escolar.

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Ahora bien, si se contase con información poblacional también sería posible comparar el perfil de la matrícula con el perfil de la población de las edades correspondientes mediante la comparación directa de la matrícula en cada grado con la población de la edad correspondiente a dicho grado. Idealmente, el perfil de la matrícula debería ser idéntico al de la población pero suele tener la siguiente forma hipotética: CUADRO 6: PERFILES DE MATRÍCULA Matrícula Prematura Oportuna Tardía Total

1

3

4

5

Grados 6

8.581 7.700 7.266 7.433 7.089 91.744 53.375 43.601 37.812 36.581 71.035 74.119 70.837 64.002 58.584 171.360 135.194 121.703 109.248 102.254

6 Población

2

7

8

9

6.182 33.957 51.830 91.968

Edades 10 11

112.962 112.172 111.350 110.482 109.550

7 6.587 28.528 42.980 78.096

12

8 5.977 23.394 35.387 64.758

13

9 5.540 20.961 31.156 57.656

10 5.245 19.239 27.525 52.009

14

15

108.540 107.438 106.231 104.901 103.485

Indicadores de perfil Mat/Pob* 1,52 1,21 1,09 0,99 0,93 0,85 0,73 0,61 0,55 0,50 Pendiente** -0,20 -0,10 -0,09 -0,06 -0,09 -0,14 -0,16 -0,10 -0,09 * Equivalente a calcular la tasa bruta de matrícula por cada grado. ** Se calcula como la diferencia entre los ratios matrícula:población de dos grados consecutivos expresados en términos del primero de dichos ratios (por ejemplo: -0,20 = ((1,21-1,52) / 1,52) 180.000

Tardía 160.000

Prematura Oportuna

140.000

Matrícula Total Población

Matrícula

120.000 100.000 80.000 60.000 40.000 20.000 0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Grados

Como se puede apreciar, el perfil de la matrícula es una línea descendente que cruza la gráfica del perfil poblacional en un ángulo bastante marcado. Idealmente las dos líneas deberían ser iguales o, al menos, muy próximas. Este perfil es resultado de la composición de la matrícula también incluida en el gráfico: una baja matrícula en edad, un porcentaje menor de matrícula prematura y una importante matrícula tardía o matrícula en extra-edad. Asimismo, el perfil puede ser descrito en términos de dos indicadores: ratio matrícula sobre población y pendiente del perfil. El primero muestra el grado de ajuste/desajuste entre el tamaño de la matrícula total y el de la matrícula “teórica” (población de la edad correspondiente al grado) y una vez calculado para cada grado, puede agregarse por niveles educativos como el promedio ponderado por la población (lo que es idéntico a calcular la tasa bruta de matrícula pero, en este contexto, tiene un significado claro y preciso como medida relativa del tamaño de la matrícula) Por su parte, el segundo da cuenta de cómo se va transformando el perfil a cada grado; en el ejemplo hipotético es claro que las mayores caídas del perfil se dan en el paso del primer al segundo grado (-,20) y en los grados 7 y 8 (los dos primeros de la secundaria si la primaria tuviera seis grados)

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La principal limitación para el cálculo de los indicadores de cobertura propuestos es la posible falta de consistencia entre la información de matrícula por edades y la información poblacional. Estos potenciales problemas de consistencia están vinculados a varios aspectos: Ø La información de matrícula puede estar sesgada ya que al proceder de declaraciones hechas por los directores de los centros educativos y no de un registro administrativo preciso puede incluir inexactitudes sobre la cantidad total de matriculados y sobre la distribución de éstos por edades. Ciertamente, es de interés de los sistemas educativos, más allá de los fines estadísticos, contar con sistemas de registro más adecuados que impidan estas inexactitudes, así como tener presente que estos problemas afectan a cualquier dato originado en las mismas fuentes. Ø La información de población por edades simples suele corresponder a proyecciones realizadas para los períodos inter-censales. Estas proyecciones se hacen sobre hipótesis de fecundidad, mortalidad y migración que pueden no haberse verificado en el tiempo. Asimismo, en países cuya población es pequeña, los errores de las proyecciones pueden resultar demasiado elevados como para hacer proyecciones útiles a este fin. Esto, por cierto, afecta de la misma manera a cualquier indicador que tome información demográfica para ser calculado. En cualquier caso, estas limitaciones que no son sólo de aplicación a los indicadores aquí propuestos, revelan la necesidad de que los sistemas nacionales de estadística educativa, contemplen mecanismos y procedimientos de verificación tanto de la consistencia interna como, y sobre todo, de la veracidad de la data. Estos procedimientos incluyen el uso de mecanismos muestrales o de fuentes de datos externas al sistema educativo. Una visión complementaria de la eficiencia interna Hecha esta primera propuesta vinculada a aspectos de cobertura, se propone también un uso más intensivo de las tasas de eficiencia interna anuales y no sólo de las anuales. Estas tasas (conclusión –aprobación y desaprobación o reprobación- y retiro) tienen la enorme ventaja de mostrar los problemas de eficiencia interna con la misma precisión que las tasas inter-anuales al tiempo que permiten desagregaciones. En efecto, la información sobre las tasas anuales corresponde a lo siguiente: para un año o ciclo escolar dado es posible contar con información para cada grado acerca de la matrícula final y cómo ésta está compuesta en términos del resultado académico esperado; es decir, podemos saber cuántos aprobaron y cuántos desaprobaron o reprobaron. Asimismo, es posible conocer el número total de alumno que se retiraron a lo largo del año sea por diferencia con la información sobre matrícula inicial (en cuyo caso se requiere también la información sobre traslados de entrada y salida, si es que estamos trabajando de modo desagregado34 ya que en el agregado nacional el neto debe ser cero, salvo que haya traslados internacionales) o por que ésta se genera junto con la información de matrícula final. Es decir, con una sola toma de datos en un solo período se puede contar con esta información. Esto es relevante ya que hace que los indicadores calculados a partir de estos datos no tengan las limitaciones observadas para el caso de los indicadores interanuales. Así, con la información sobre Aprobados (A), Desaprobados (D) y Retirados (R) podemos obtener las tasas de aprobación, desaprobación y retiro simplemente como el cociente de uno de ellos dividido ente la suma total de los tres (A / [A+D+R]; D / [A+D+R] y R / [A+D+R]) Evidentemente la tasa de aprobación da información relevante sobre el éxito del sistema, mientras que las tasas de desaprobación y retiro sobre su fracaso y, en todos los casos estos indicadores están altamente correlacionados con los valores de los indicadores de eficiencia interna inter-anual por lo que pueden ser usados como proxy de éstos. En todo caso, los indicadores anuales dan información sobre el hecho pedagógico del logro o no de los objetivos de enseñanza, 35 mientras que los inter-anuales tienen, en este sentido, una mediación adicional (la deserción puede obedecer a otras razones y un desaprobado que no se matricula es diferente que un aprobado que no se matricula)

34 35

En este caso, también es posible identificar qué centros educativos son expulsores y cuáles atractores de matrícula. Se asume que aprobar un grado supone lograr los objetivos del mismo. Ciertamente este no es un supuesto arbitrario, sin embargo, las pruebas de medición de logro que se vienen aplicando mostraría que los niveles de logro que permiten aprobar estarían distanciados de aquéllos que se esperan.

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Observando la dinámica del sistema A fin de observar la dinámica del sistema (aquello para lo que han sido desarrollados los modelos de cohortes) los modelos de cohortes necesitan de información de dos años consecutivos pues requieren las tasas inter-anuales que, a partir de ese momento se consideran estables en el tiempo o se modifican a partir de supuestos y no de información empírica. Un procedimiento similar se podría seguir para reconstruir la matrícula con la información por edades. Es decir, si asumimos (como lo hacen los modelos de cohortes) que la dinámica del sistema no varía dramáticamente en un período limitado de tiempo, la información de matrícula por edades de un solo año o ciclo escolar, nos podría dar una imagen inicial de la dinámica del sistema. Así, es posible calcular un Coeficiente de conservación de la cobertura oportuna que mide de modo directo el fracaso del sistema en conservar su situación de partida (que no puede ser mejorada en los grados siguientes) a un grado dado. En efecto, en la información del CUADRO 5 se puede observar que en el grado inicial la cobertura en edad era de 90% lo que muestra que este sistema hipotético ha logrado importantes éxitos en cuanto al acceso oportuno de la población; sin embargo, este punto de partida se va deteriorando en los grados siguientes de la siguiente manera: CUADRO 7: CONSERVACIÓN DE LA COBERTURA OPORTUNA Cobertura Conservación de la cobertura oportuna Edades oportuna (%) Coeficiente Tasa de caída (%)

6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 2

90 70 65 60 55 50 42 37 30 28

0,778 0,722 0,667 0,611 0,556 0,467 0,411 0,333 0,311

-22,2 -7,1 -7,7 -8,3 -9,1 -16,0 -11,9 -18,9 -6,7

Explicación de la caída Caída de Crecimiento del cobertura atraso escolar (deserción)1 (repetición)2 -3,1 -1,1 1,1 0,0 0,0 -4,3 -1,1 -1,1 -3,4

-19,1 -6,1 -8,8 -8,3 -9,1 -11,7 -10,8 -17,8 -3,3

Diferencia entre la cobertura total para dos edades consecutivas Tasa de caída de la cobertura oportuna menos caída de la cobertura

En efecto, el grado de deterioro es medido por el coeficiente que compara el valor de la cobertura en edad para cualquier grado con la cobertura en edad en el grado inicial (se divide el primero entre el segundo) de manera tal que un valor 0 indica una pérdida total y un valor 1 una conservación total del punto de partida. Como se aprecia en el cuadro, al segundo grado el sistema sólo había sido capaz de conservar oportunamente al 77,8% de los que habían estado matriculados oportunamente en el grado inicial, al tercer grado sólo se conserva la cobertura oportuna al 72,2 del valor inicial y al décimo grado, ésta cae hasta sólo el 31,1% del valor en el grado inicial. Asumiendo que estos valores de un solo año son indicativos de la dinámica, este coeficiente muestra de modo directo el nivel total de eficiencia o ineficiencia de un sistema dado su punto de partida. Por cierto, esto debería verse complementado con una revisión de cuán eficiente es el sistema en lograr un punto de partida adecuado (en este caso hipotético habría una importante capacidad para la cobertura oportuna para la población de la edad inicial) Adicionalmente, es posible calcular a qué edades se producen los mayores niveles de caída del coeficiente y explicar esa caída de acuerdo a sus componentes. En efecto, la siguiente columna muestra que las caídas más importantes del coeficiente se dan entre los 6 y 7 años (22,2%) y entre los 11 y 12 años (16,0%) Estos valores son explicados por caídas en la cobertura total (3,1 y 4,3% respectivamente) pero sobretodo por la repetición (19,1 y 11,7% respectivamente) A modo resumido es posible calcular la cobertura en edad para las edades inicial y final sea de un nivel o del rango de escolarización obligatoria. Esto daría, por una parte, una imagen clara del ingreso oportuno, así como del deterioro de la cobertura en edad que también puede ser representada por el coeficiente propuesto. Por otra parte, la información de matrícula por edades y grados puede permitir estimar las tasas de repetición que se introducen en los modelos de cohortes tal y como lo ha mostrado 15/19

Schiefelbein y Grossi 36 revelando también que la información original sobre repetición declarada por los países tendería a estar subestimada. Por último, contar con información de matrícula por edades y grados para dos o más años consecutivos puede permitir una mejor reconstrucción de la dinámica real del sistema. En la observación de una serie de datos, se apreciaría la dinámica real de las cohortes de población (y no de matrícula), así por ejemplo, un cambio en la cobertura total en dos años consecutivos para edades consecutivas (digamos 8 años de edad en el año t y 9 años en t+1) mostraría desertores de esa edad si el cambio es negativo, o entrantes (y re-entrantes según se vería en la información por grados!!!) de esa edad si el cambio es positivo. Complementariamente es importante impulsar el uso de información poblacional censal u originada en Encuestas de Hogares que revela otros aspectos importantes que pueden ser observados. En primer lugar, es recomendable incorporar en el análisis regular de la situación educativa los años de escolaridad logrados por la población. En efecto, todo el análisis anterior está centrado en ver cómo se comporta la población desde el punto de vista de su ingreso y progreso “óptimo” en el sistema educativo. Si bien, las desviaciones respecto del comportamiento “óptimo” expresado como cobertura en edad conspiran contra las posibilidades de conclusión de estudios, es cierto también que un segmento de la población logra culminar sus estudios a pesar del atraso. Así, es necesario observar también lo que la población logra en términos de escolaridad así no sea en términos óptimos. Observando la conclusión o término La información poblacional sobre años de escolaridad permite verificar de modo directo si los objetivos políticos vinculados a la culminación universal de un determinado nivel educativo se cumplen o no e identificar los segmentos de la población que requerirían de particular atención en este terreno (poblaciones de mayor edad, rurales, minorías étnicas, etc.) Así por ejemplo el porcentaje de personas de 15 a 19 años que han culminado la primaria (probablemente aproximado por el logro de 6 años de escolaridad dependiendo de cómo se registre la información en las fuentes usadas) es un indicador directo del éxito reciente del sistema en lograr que la población culmine la educación primaria (asumiendo que ésta tiene una duración usual de 6 años) 7. La importancia de las desagregaciones Las propuestas contenidas en este documento han surgido de preocupaciones en las que la necesidad de poder responder a requerimientos de la política educativa tienen un rol central. Esto, ha llevado a buscar indicadores directos que respondan preguntas significativas37 así como indicadores que permitan trabajar a una escala menor que la nacional, es decir, indicadores que puedan ser tratados de modo desagregado en un país a fin de identificar grupos sociales con necesidades educativas particulares que requieren de esfuerzos esepcíficos, así como añadir complejidad a los análisis que por restringirse solamente a valores medios nacionales no pueden dar cuenta de la diversidad que caracteriza a los países. En efecto, estamos persuadidos que los indicadores aquí sugeridos serían provechosos no sólo por su precisión técnica (evidente en el caso de los indicadores de cobertura vs los de “participación”) sino por la posibilidad de calcularlos para muy diferentes niveles de agregación. La cobertura en edad y el atraso escolar que revelan sus indicadores no son fenómenos que afectan necesariamente del mismo modo a poblaciones de diferente nivel de ingresos o a aquéllas ubicadas en diferentes zonas geográficas (urbanas o rurales) o que pertenezcan a diferentes grupos étnicos, lingüísticos o culturales. Los indicadores de cobertura, cobertura en edad y eficiencia interna anual pueden ser manejados desagregadamente permitiendo establecer relaciones que revelen problemas de equidad que son particularmente relevantes en América Latina. Si sabemos que los problemas vinculados a la equidad son particularmente 36

Véase por ejemplo el Informe estadístico sobre la repetición escolar en América Latina de Schiefelbein y Grossi incluido en Métodos estadísticos para mejorar la estimación de la repetición y el abandono escolar: dos estudios metodológicos, División de Estadísticas relativas a la Educación de la UNESCO, 1984. 37 Por ejemplo, los tomadores de decisión preguntan por la cobertura y no por la “participación” y los responsables de estadística tienen que hacer ejercicios de explicación de los indicadores que no siempre son exitosos y que no serían necesarios si se brindara información que atienda directamente a lo que se necesita.

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importantes en la región, no contar con la posibilidad de obtener información e indicadores que nos muestren la situación es una forma de ocultar el problema o, al menos, dificultar su manejo. En efecto, si por ejemplo la matrícula oportuna en el primer grado de educación primaria en América Latina es de 68% para 1998 (véase más adelante la aplicación con datos para 1998) y la cobertura en edad es de sólo 34% para el grado final de la primaria; es necesario determinar en qué grupos sociales esta dramática situación lo es aún más y no basta con ver indicadores medios. Una vez calculados los indicadores es posible medir la paridad/disparidad de los mismos entre distintos grupos, sea a través de la sola observación de los valores individuales o construyendo ratios de paridad entre grupos polares: por ejemplo pobres/ricos; urbano/rural, hombre/mujer etc. mediante la simple división de un valor entre otro; así se podría tener indicadores como: La proporción de la población de 25 a 59 años con al menos diez años de escolaridad es 6 veces mayor en las áreas urbanas que en las rurales; o el número de años de escolaridad promedio del decil de ingresos más rico de América Latina es 3,4 veces más que el del decil más pobre, o el analfabetismo absoluto de la población de 15 a 24 años es, en promedio, poco más que la mitad de la tasa para la población de 15 y más años lo que revela una mejora en el tiempo, etc.38 8. Un ejercicio de aplicación El siguiente cuadro muestra los valores reales de los indicadores de cobertura oportuna para 1998 en el caso de los grados inicial y final de la Educación Primaria39 de América Latina ordenados decrecientemente según el valor del Coeficiente de conservación de la cobertura oportuna. CUADRO 8: INDICADORES DE COBERTURA OPORTUNA EN EDUCACIÓN PRIMARIA AMÉRICA LATINA 1998 0

10

20

Cobertura en edad (%) 40 50 60

30

70

80

90

100

Cuba

Costa Rica

Venezuela

Bolivia

Países

Cobertura en edad CoefiPaís Grado Grado ciente inicial final Cuba 90,4 77,1 0,853 Costa Rica 59,1 33,9 0,574 Venezuela 65,6 36,5 0,557 Bolivia 68,1 36,1 0,531 Perú 96,7 48,3 0,499 Colombia 61,9 30,2 0,488 Ecuador 52,4 25,1 0,480 Rep. Dominicana 60,7 25,6 0,421 El Salvador 36,9 15,1 0,410 Guatemala 64,4 16,1 0,250 Argentina 106,2 n.d. n.d. México 93,0 n.d. n.d. Paraguay 70,8 n.d. n.d. Brasil 67,9 n.d. n.d. Uruguay 49,3 n.d. n.d. Chile 37,7 n.d. n.d. Promedio simple 67,6 34,4 0,509

Perú

Colombia

Ecuador

Rep. Dominicana

Cob en edad Primer grado Cob en edad Grado final El Salvador

Conservación de cob. en edad

Guatemala 0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

Conservación de cobertura oportuna

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos del Instituto de Estadística de la UNESCO, Cuestionario 2000. Honduras, Nicaragua y Panamá no tienen información suficiente para el cálculo. En el caso de los países participantes del Proyecto WEI (World Education Indicators) y de México (que reporta su información a la OCDE) no ha sido posible calcular el indicador para el grado final ya que los cuestionarios respectivos no incluyen la información de matrícula 40 por edades y grados , la excepción ha sido Perú, pues en esta caso ha sido posible estimar el valor a partir del contenido en una publicación reciente de su Unidad de Estadística (La educación peruana a inicios del nuevo siglo, Lima, MECEP, marzo de 2002), manteniendo constante el coeficiente.

38

Información de varias fuentes incluida en el Panorama Educativo de las Américas. Informe regional. Proyecto Regional de Indicadores Educativos (PRIE) 2002. 39 Se toma como educación primaria a lo que ha sido considerado en el Nivel 1 de la Clasificación Internacional Normalizada de Educación (CINE) - 1997 40 Esto se explica ya que para la OCDE, el atraso escolar en educación básica no es un problema político relevante, sus preocupaciones mayores están en la educación terciaria.

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Como se puede apreciar, sólo 4 países logran una cobertura oportuna superior al 90% en la edad inicial de su educación primaria.41 Asimismo, sólo Cuba mantiene sus niveles de cobertura en edad hasta en un 85% hacia el final de la primaria, mientras que los demás países pierden alrededor de la mitad de su valor inicial, excepto Guatemala que llega a perder las tres cuartas partes de su 64% de partida. Resulta evidente, entonces, que el atraso escolar es un problema serio en la región y que eso hace imperativo que contemos con indicadores para poder observar su situación y los progresos que deben lograrse en esta materia. 9. Comentarios finales Se ha presentado una revisión somera de los indicadores actualmente en uso para dar cuenta de la dinámica de los sistemas educativos (“participación”, eficiencia interna inter-anual y cohortes) mediante la cual hemos podido identificar fortalezas y debilidades de dichas herramientas respecto de su utilidad como elementos que informen los procesos de toma de decisión relativos a las políticas educativas. A partir de esta identificación se ha propuesto el uso de instrumentos en algunos casos complementarios y en otros alternativos a lo actualmente usado. Así, este documento sugiere: Ø Dejar de lado, al menos en los niveles o edades de escolarización obligatoria, las tasas de “participación” por su carácter impreciso y usar más intensamente indicadores directos de cobertura: Cobertura total por edades (hoy llamadas tasas específicas de matrícula por edad simple), Cobertura en el nivel (hoy llamadas tasas netas de matrícula) y Cobertura oportuna o en edad (con sus complementos de Cobertura prematura y Cobertura tardía) Ø Complementariamente, se sugiere que el análisis de la matrícula pueda hacerse en términos de su composición por edades (Matrícula oportuna, tardía y prematura) y del perfil de la matrícula (Ratio matrícula/población –hoy llamada tasa bruta de escolarizacióny pendiente del perfil de matrícula) Ø El análisis de la matrícula, como el de otros fenómenos centrales al quehacer educativo, debe ser susceptible de manejarse con desagregaciones significativas que revelen problemas de equidad claves en la región. Ø Promover un mayor uso de los indicadores de eficiencia interna anual (tasas de aprobación, desaprobación y retiro) como complemento de las tasas inter-anuales nacionales (tasas de promoción, repetición y deserción) dada su mayor facilidad de cálculo y las posibilidades que ofrecen de hacer análisis desagregados. Ø Utilizar la observación del deterioro de la cobertura oportuna a través del tiempo (Coeficiente de conservación de la cobertura oportuna y sus componentes) como un procedimiento directo y sencillo para dar cuenta de la dinámica del sistema a escalas en las que no es posible usar modelos de flujos (cohortes) o cuando éstos presenten dificultades que hagan indeterminable su sesgo. Ø Incorporar el cálculo regular de tasas de término o conclusión tanto con como sin atraso escolar. Debe tenerse en cuenta, sin embargo, que estas tasas sólo pueden ser calculadas para los agregados nacionales (dada la dificultad para controlar la manera como la migración interna afecta las tasas de flujo) y que es un indicador de eficiencia del sistema y no da información suficiente para evaluar los progresos respecto del objetivo político de la culminación universal de estudios. Ø Promover un uso regular de información socio-demográfica vinculada a los niveles de escolaridad de la población por edades, enfatizando la correspondiente a grupos generacionales más jóvenes en tanto esto da cuenta del comportamiento reciente del sistema educativo. Así, la conclusión de la primaria (o equivalente al nivel 1 de la Clasificación Internacional Normalizada de Educación –CINE 97-) podría ser observada en la población de 15 a 19 años, mientras que la conclusión de la secundaria (o equivalentes 41

Argentina, Perú, México y Cuba. El valor superior a 100% mostrado por Argentina es teóricamente imposible y se explica por inconsistencias entre la información de matrícula y la de población mencionadas en la página 14. El valor mostrado para el caso de Chile es el resultado de la manera cómo se aplica la exigencia de edad de ingreso en muchas escuelas, la misma que lleva a que, en la práctica, los alumnos ingresen con 7 años de edad y no 6 como se prescribe.

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a los niveles 2 y 3 de la CINE 97) podría ser vista con la información de la población de 19 a 24 años. Estas propuestas buscan atender dos preocupaciones claves: responder a las preguntas de política educativa centrales en América Latina (acceso, permanencia, culminación, lo que se vincula al atraso escolar como desafío apremiante en la región) y dar cuenta de las disparidades existentes en los sistemas educativos y su relación con la inequidad social existente. Lo primero llama a tener indicadores directos e insesgados de los fenómenos educativos vistos desde la población a la que el sistema debe atender y no de modo auto-referenciado (es decir, centrados en la matrícula), mientras lo segundo hace imperativo que dichos indicadores sean manejables de modo desagregado y no sólo sean útiles a nivel de los valores nacionales. Asimismo, esta propuesta toma en cuenta la necesidad de contar con indicadores de fácil cálculo e interpretación directa lo que aumentaría su relevancia y factibilidad de uso para la construcción de argumentos significativos para los procesos de toma de decisión.

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