Meritocracia y educación: Movilidad social y desigualdad de oportunidades, «un enfoque de machine learning»
Tallennettuna:
Martínez, D., Vega, A., Meritocracia y educación: Movilidad social y desigualdad de oportunidades, «un enfoque de machine learning». Iseak, Fundación Cotec, 2023, 81 p.
Ref.
588751
Sijainti:
SIIS Archivo
Palabras clave:
Exclusión social, Desigualdad social, Familia, Situación socioeconómica, Factores socioeconómicos, Nivel de ingresos, Efectos, Adolescentes, Juventud, Igualdad de género, Nivel educativo, Rendimiento, Efectos, Movilidad social, Herencia, Clase social, Medición, Evaluación, Datos estadísticos, Estudio comparativo, Autonomías, España, Panorama internacional
Exclusión social, Desigualdad social, Familia, Situación socioeconómica, Factores socioeconómicos, Nivel de ingresos, Efectos, Adolescentes, Juventud, Igualdad de género, Nivel educativo, Rendimiento, Efectos, Movilidad social, Herencia, Clase social, Medición, Evaluación, Datos estadísticos, Estudio comparativo, Autonomías, España, Panorama internacional
Abstrakti:
El informe de Meritocracia y Educación: movilidad social y desigualdad de oportunidades, elaborado junto a la Fundación Iseak, busca analizar periódicamente cómo influyen una amplia variedad de factores en el rendimiento académico de los estudiantes y en sus oportunidades educativas. Esta primera edición analiza los microdatos del Informe PISA del año 2018 mediante innovadoras técnicas de machine learning. Los resultados indican que los niños de las familias económicamente más acomodadas tienen más del doble de oportunidades en conseguir competencias básicas en matemáticas, frente a los que provienen de las familias menos aventajadas .
El informe de Meritocracia y Educación: movilidad social y desigualdad de oportunidades, elaborado junto a la Fundación Iseak, busca analizar periódicamente cómo influyen una amplia variedad de factores en el rendimiento académico de los estudiantes y en sus oportunidades educativas. Esta primera edición analiza los microdatos del Informe PISA del año 2018 mediante innovadoras técnicas de machine learning. Los resultados indican que los niños de las familias económicamente más acomodadas tienen más del doble de oportunidades en conseguir competencias básicas en matemáticas, frente a los que provienen de las familias menos aventajadas .