000 | 01799nab a2200301 a 4500 | ||
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005 | 20210219164103.0 | ||
008 | 991125s1985 mx 000 0 spa u | ||
035 | _aUPN01000234940 | ||
049 | _aART-E | ||
100 | 1 |
_aEdwards, Brent, Jr. _6- dbrente@gmail.com |
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222 | 0 | _aREVISTA MEXICANA DE INVESTIGACION EDUCATIVA | |
245 | 0 | 3 | _aLa incapacidad del Big Data de escapar de las limitaciones de la evaluación de impacto |
260 | _aMéxico | ||
300 | _a871-878 | ||
362 | 0 | _a2019 Vol. 24, no. 82 | |
520 | 3 | _aEste artículo analiza los métodos que se utilizan para llevar a cabo “evaluaciones de impacto”, un tipo de investigación que supuestamente puede determinar el efecto de una política o programa en los resultados educativos. Gracias al aumento de la recopilación de datos sobre estudiantes y escuelas en el campo de la educación, estos métodos se han vuelto cada vez más populares, a pesar de sus serias limitaciones. Este trabajo aborda las deficiencias de los dos enfoques de evaluación de impacto más comunes: el análisis de regresión y los experimentos aleatorios (Randomized Controlled Trials, RCT). Se advierte que, aunque las grandes cantidades de datos y los métodos de evaluación de impacto pueden ser insumos útiles para las discusiones sobre políticas, es importante que sus límites sean comprendidos. | |
653 | 0 | _aINVESTIGACION EDUCATIVA | |
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