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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
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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856	4		_uhttps://www.comie.org.mx/revista/v2018/rmie/index.php/nrmie/article/view/1297/1225
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