Inferencia causal en educación con bases de datos internacionales: aplicaciones sobre el efecto de las estrategias docentes

Abstract

La presente tesis doctoral tiene por objeto analizar diferentes formas de explotar la información procedente de las evaluaciones educativas a gran escala para conseguir medir el impacto de diferentes estrategias docentes en términos de causalidad. Así, esta tesis comienza con una revisión de los trabajos previos que han aplicado algunas de las principales técnicas de inferencia causal a datos de evaluaciones internacionales. Concretamente, se han recopilado aquellos estudios a nivel internacional que emplean estos enfoques utilizando datos de PISA, TIMSS y PIRLS. El segundo capítulo sirve como punto de partida para analizar cómo influyen las prácticas docentes en el rendimiento educativo mediante la aplicación de un modelo de regresión multinivel a datos sobre estudiantes españoles participantes en PISA 2015. El objetivo del capítulo 3 es estudiar el impacto de la especialización en determinados estilos docentes sobre el rendimiento de los alumnos de educación secundaria españoles. Para ello, aplicamos un método de “propensity score matching” (PSM) usando datos de la Evaluación General de Diagnóstico (EGD 2010). Para concluir, en el capítulo 4 hemos utilizado datos de PISA 2015 para calcular el efecto de las prácticas docentes sobre el rendimiento académico de los alumnos de secundaria a nivel internacional adoptando un modelo de efectos fijos a nivel de estudiante. Los resultados de esta tesis permiten diseñar y elaborar recomendaciones de política educativa, identificando la relevancia del papel del docente y la importancia de una adecuada combinación de las diferentes estrategias de enseñanza aplicadas en el aula.

The main objective of this thesis is to exploit the information available in the international large-scale assessments in order to measure the impact of different teaching strategies on the student performance using econometric methods for casual inference. The thesis begins with a comprehensive literature review on previous studies in the recent economic literature, in which causal inference approaches have been applied to micro data from international assessments. Specifically, we review empirical studies that employ these approaches to measure causality using data from PISA, TIMSS and PIRLS. The aim of the second chapter is to serve as a starting point for analysing how teaching practices influence student achievement. For this purpose, a multilevel regression model is applied to data about Spanish students participating in PISA 2015. The aim of chapter 3 is to study the effects of specializing in a certain teaching style on Spanish secondary school students´ achievement. To do that, we apply a use the propensity score matching (PSM) method using General Diagnostic Evaluation (GDE) 2010 data. To conclude, in chapter 4 we use data from PISA 2015 to measure the effect of teaching practices on secondary school students worldwide adopting an estimation strategy based on applying student fixed-effects. The results of this thesis allow us to provide evidence-based recommendations on education policies, identifying the relevance of the role of the teacher and the importance of an adequate combination of different teaching strategies applied in the classroom.