¿Están los factores socioemocionales atenuando o exacerbando la brecha de género en matemáticas? una aproximación desde Machine Learning

Los factores socioemocionales se perfilan como predictores importantes del desempeño académico de los estudiantes. No obstante, el estudio de esta relación es apenas naciente en economía de la educación. La presente investigación busca explorar las relaciones entre las variables socioemocionales y el desempeño en matemáticas de estudiantes colombianos, con un análisis diferenciado por género. Para responder a este objetivo, se propone el uso de la abundante información que tienen las pruebas PISA 2018 sobre variables no-cognitivas (como actitudes, comportamientos y creencias) y de contexto (demográfico, familiar y escolar), en combinación con técnicas Maching Leraning (ML). Esta metodología ofrece la oportunidad de incorporar en el análisis las complejas interacciones entre variables socioemocionales (a la vez que otras) y el desempeño, superando así algunas restricciones que exigen los modelos clásicos (como la no colinealidad de las variables explicativas y la no correlación de las variables omitidas con el error). Con los resultados de esta investigación no solo se pretende contribuir a la naciente literatura sobre la influencia e interrelación de las variables socioemocionales sobre el éxito en matemáticas, sino además a la identificación de los factores, diferenciados por género, que resultan más predictivos de dicho éxito. Identificar los conjuntos de variables que predicen relativamente más y mejor el desempeño de niños y niñas puede resultar un elemento útil de política, pues facilita la focalización de los esfuerzos en la mejora del desempeño en matemáticas en general y el de las niñas en particular.