Introducción

En esta investigación se van a tocar puntos de salud, economía, cultura y todo lo relacionado con los niveles de IDH que afecten la educación en México. Analizaremos datos de la educación tomada por la INEGI como lo son la deserción escolar, la cantidad de alumnos estudiando en cada nivel, así como las tasas de deserción escolar. Además explicaremos el por qué la tendencia a estudiar en México es mucho más alta incluso que en países con un IDH de primer mundo.

Educación

La Actualidad

Como sabemos, existe una población de niños/adolescentes bastante grande que actualmente no asiste a la escuela, esto termina por ser alarmante ya que significa que no están recibiendo información vital para su futuro. Datos proporcionados por el INEE nos hablan sobre que en el 2015 existían más de 4.8 millones de jóvenes sin asistir a la escuela, siendo conformado por niños de distintas edades y cantidades, ejemplo en la siguiente sección(INEE,2015):

• 3 a 5 años: 2346645
• 6 a 11 años: 263041
• 12 a 14 años: 438685
• 15 a 17 años: 1714492

Deserción en México

La deserción se da más cada día cuando los jóvenes deciden tomar otro camino o variables externas e internas afectan en la decisión de seguir estudiando. En méxico las causas por la cual los jovenes desertan son normalmente:

• Decersión por falta de recursos

• Decersión por repoblación

Estas decisiones son tomadas normalmente en el periodo de vacaciones ya que suceden muchas decisiones y acciones que hacen reflexionar a las familias y a los estudiantes mismos si vale la pena seguir estudiando o empezar a trabajar para poder aportar a la familia con los gastos.

Actualmente la educación giró hacia a una nueva perspectiva gracias a la enfermedad “COVID-19” en la cuál las materias y clases se comenzaron a tomar en línea por medio de dispositivos audiovisuales entre estos computadoras, tablets y celulares. Como bien sabemos esto tuvo un impacto bastante grande al sector educativo ya que se generó una deserción del 10% en las areas de preescolar, primaria, secundaria y bachiller y un porcentaje de decersión de 8% en el sector de educación superior (Statista,2021, 22 enero).

IDH y México

El IDH es el principal indicador de el la manera de desarrollo de cada persona para todos los países, este es cercano o relacionado normalmente con el el PIB, pero lo que estas palabras significan son Indice de Desarrollo Humano, y a su vez estas nos habla mucho sobre la calidad de vida de los habitantes y su manera de aportar o formar parte de la economía y la salud. Normalmente cuando se habla de IDH nos referimos a 3 variables principales: Salud(Esperanza de vida), Educación(Esperanza de años de escolarización) y Ingreso(Producto Interno Bruto).

México año con año está dentro del puesto 60 a 80 en todos los países si consideramos los años 90 hasta la actualidad. Algo en lo que nos tendríamos que adentrar en significado sería las razones por las cuales bajamos del top 60 a los 70 casi 80, y relacionar si el país está desempeñando peor en el ámbito de IDH o simplemente hay países que están creciendo más y en consecuencia nosotros bajamos de puesto.(datosmacro,2020 16 diciembre)

Hipotésis

Consideramos que el IDH afecta indirectamente la educación en nuestro país debido a que hay otros elementos externos que son capaces de alterar drásticamente la tendencia a que la sociedad sea una sociedad con más profesionistas y personas preparadas para ejercer algún oficio. Esto lo pensamos comparando la situación de nuestro país con la situación de Estados Unidos, en donde en Estados Unidos la tendencia a estudiar una escuela superior es mucho menor que la que existe acá en México. Se preguntaran ¿como es esto posible?, pues a pesar de que Estados Unidos esta en los primeros lugares en cuanto a niveles de IDH, la educación en ese país es muy cara. Según Forbes, los gastos anuales provocados por las carreras universitarias en las familias estadounidenses parte desde los $ 70 000 dolares americanos, mientras que en nuestro país la educación es casi gratuita.

Desarrollo

Importación de datos y de paquetes

library(pacman)
p_load(rmdformats,readxl,ggplot2,plotly,xfun,scales,readr,viridis)

escolaridad18_19 <- read_excel("escolaridad-2018-2019.xlsx")
escolaridad19_20 <- read_excel("escolaridad-2019-2020.xlsx")

escolaridadMediaSuperior17_18 <- read_excel("mediasuperior-2017-2018.xlsx")
escolaridadMediaSuperior19_20 <- read_excel("mediasuperior-2019-2020.xlsx")


abandonoEscolar <- read_excel("TasaAbandonoEscolar.xlsx")

abandonoEscolar <- abandonoEscolar[abandonoEscolar$`Entidad federativa`=='Sonora',]

alumnos <-read_excel("Educacion_06.xlsx")

pib <- read_excel("PIBE_2.xlsx")
pib <- pib[2:33,]

escolaridadTotal <- read_excel("EscolatidadTotal.xlsx")

pibMundial <- read_csv("gdp-per-capita-maddison-2020.csv")
pibMundial <- pibMundial[pibMundial$Year==2015,]

matematicasMundial <- read_csv("pisa-test-score-mean-performance-on-the-mathematics-scale.csv")
matematicasMundial <- matematicasMundial[matematicasMundial$Year==2015,]

lecturaMundial <- read_csv("pisa-test-score-mean-performance-on-the-reading-scale.csv")
lecturaMundial <- lecturaMundial[lecturaMundial$Year==2015,]

cienciaMundial <- read_csv("pisa-test-score-mean-performance-on-the-science-scale.csv")
cienciaMundial <- cienciaMundial[cienciaMundial$Year==2015,]

municipios <- escolaridad18_19$Municipio
escolaridad <- data.frame(municipios,escolaridad18_19$Alumnos,escolaridad19_20$Alumnos)

municipiosMediaSuperior <- escolaridadMediaSuperior17_18$Municipio
escolaridadMediaSuperior <- data.frame(municipiosMediaSuperior,escolaridadMediaSuperior17_18$Alumnos,escolaridadMediaSuperior19_20$Alumnos)

Descarga del código y de los datos

xfun::embed_file("E1U1.Rmd")

xfun::embed_file("escolaridad-2018-2019.xlsx")

xfun::embed_file("escolaridad-2019-2020.xlsx")

xfun::embed_file("mediasuperior-2017-2018.xlsx")

xfun::embed_file("mediasuperior-2019-2020.xlsx")

xfun::embed_file("TasaAbandonoEscolar.xlsx")

xfun::embed_file("PIBE_2.xlsx")

xfun::embed_file("gdp-per-capita-maddison-2020.csv")

xfun::embed_file("pisa-test-score-mean-performance-on-the-mathematics-scale.csv")

xfun::embed_file("pisa-test-score-mean-performance-on-the-reading-scale.csv")

xfun::embed_file("pisa-test-score-mean-performance-on-the-science-scale.csv")

Gráfica de comparacion general de la escolaridad 2018-2020 (Gráfica 1)

plot_ly(escolaridad,colors=magma(72),x=~municipios,y=~escolaridad18_19$Alumnos,type="bar",name="2018-2019")%>%
  add_trace(y=~escolaridad19_20$Alumnos,name="2019-2020")%>%
  layout(yaxis = list(title = 'Alumnos',showticklabels = TRUE,rangemode = "tozero"),xaxis = list(title = 'Municipio',tickangle = 45,rangemode = "tozero"), barmode = 'stack')

En esta gráfica podemos apreciar que el total de alumnos matriculados en general aumento en las épocas de COVID-19, esto nos da una razón para creer que este no afectó en absoluto a las inscripciones y hasta podemos rectificar que esto ha incitado a mas jovenes a estudiar.

Gráfica de comparación de la escolaridad media superior 2018-2020 (Gráfica 2)

plot_ly(escolaridadMediaSuperior,colors=magma(72),x=~municipiosMediaSuperior,y=~escolaridadMediaSuperior17_18$Alumnos,type="bar",name="2017-2018")%>%
  add_trace(y=~escolaridadMediaSuperior19_20$Alumnos,name="2019-2020")%>%
  layout(yaxis = list(title = 'Alumnos inscritos',showticklabels = TRUE,rangemode = "tozero"),xaxis = list(title = 'Municipio',tickangle = 45,rangemode = "tozero"), barmode = 'stack')

En esta tabla nos centramos en la educación media superior, en esta tabla sucede el mismo caso que en la anterior ya que en esta área podemos ver que aumento en las ciudades más importantes pero en algunas pequeñas se vieron afectadas por las condiciones.

Gráfica de abandono escolar a nivel nacional (Gráfica 3)

plot_ly(abandonoEscolar,x=~`Nivel educativo`,y=~`2015/2016`,type="bar",name="2015-2016")%>%
  group_by(`Nivel educativo`)%>%
  add_trace(y=~`2019/2020`,name="2019-2020")%>%
  layout(yaxis = list(title = 'Tasa de abandono escolar (%)',showticklabels = TRUE,rangemode = "tozero"),xaxis = list(title = 'Tipo de escolaridad',tickangle = 45,rangemode = "tozero"), barmode = 'bars')

En esta gráfica podemos observar una comparación del abandono escolar del ciclo 2015-2016 y el ciclo 2019-2020 en donde podemos darnos cuenta que esta tasa ha disminuido drásticamente en todos los niveles educativos.

Gráfica de comparación de alumnos 2015/2016 a 2019/2020 (Gráfica 4)

plot_ly(alumnos,x=~Sexo,y=~`Preescolar-2015/2016`,type="bar",name="Preescolar-2015/2016") %>%
  add_trace(y=~`Primaria-2015/2016`,name="Primaria-2015/2016")%>%
  add_trace(y=~`Secundaria-2015/2016`,name="Secundaria-2015/2016")%>%
  add_trace(y=~`Media superior-2015/2016`,name="Media superior-2015/2016")%>%
  add_trace(y=~`Superior-2015/2016`,name="Superior-2015/2016")%>%
  add_trace(y=~`Preescolar-2019/2020`,name="Preescolar-2019/2020")%>%
  add_trace(y=~`Primaria-2019/2020`,name="Primaria-2019/2020")%>%
  add_trace(y=~`Secundaria-2019/2020`,name="Secundaria-2019/2020")%>%
  add_trace(y=~`Media superior-2019/2020`,name="Media superior-2019/2020")%>%
  add_trace(y=~`Superior-2019/2020`,name="Superior-2019/2020")%>%
layout(yaxis = list(title = 'Alumnos inscritos',showticklabels = TRUE,rangemode = "tozero"),xaxis = list(title = 'Nivel de Educación',rangemode = "tozero"), barmode = 'bars')

En esta gráfica observamos la cantidad de alumnos que hubo en el ciclo 2015-2016 y el ciclo 2019-2020 en donde podemos observar que los cambios son mínimos y prácticamente no ha habido cambios en los últimos 5 años.

Introducción

El Producto Interno bruto (PIB) es una manera que tienen los países de medir su crecimiento económico, esto es utilizado para medir las riquezas obtenidas de un año, esto es posible que se relacione de cierta manera con la calidad y la cantidad de educación, para esto se analizarán distintos aspectos y variables para poder corroborar o desmentir esto

Hipotesis

El PIB indica el crecimiento económico de un país, es posibles que un país, estado, ciudad o municipio que posea un PIB mas alto sea aquel que posea la educación de mayor calidad o una cantidad mayor de estudiantes, la manera en la que se corroborará esto es median un análisis de los Productos interno brutos de diferentes estados de México, posteriormente se hará lo mismo pero con diferentes países del mundo, de esta manera se podrá ver si el comportamiento que tiene México en esta cuestión es parecida a el comportamiento del resto del mundo.

Formulas

La principal formula es necesaria conocer, mas no se usará aquí es la formula de el PIB la cual es PIB = C + I + G + X − M Siendo C el consumo, I la inversión, G el gasto público, X las exportaciones y M las importaciones. De esta fórmula vamos despedazando cada dato hasta obtener todos. (Arias, 2021)

Datos tomados usados

• Matrícula escolar por entidad federativa según nivel educativo

• Datos sobre PIB por entidad federativa

• Datos de PIB mundial

• Datos de calidad de educación a nivel mundial

¿Qué es el PIB?

Según el articulo de Arias (2021) el producto interno bruto (PIB) es un indicador económico que refleja el valor monetario de todos los bienes y servicios generados por un país o cualquier entidad federativa dentro de un país al terminar el año.

El PIB sirve para medir que tanto crecimiento económico genera un país en un año, cuando el PIB tiene un aumento en comparación a años anteriores se puede decir que hubo un crecimiento económico.

Concentraciones de pib según páises Foto tomada de:

¿Como afecta el PIB a la educación por entidad federativa en México?

Según el estudio Scielo (2018) la manera en la que se mide la calidad de la educación en México es de una manera difusa, así que apegando se al enfoque de los autores Jong-Wha Lee y Robert J. Barro., los autores (Valdés Pasarón et al., 2018) decidieron hacer un análisis de la calidad educativa de México para todos los estados de la república, las variables utilizadas por los autores mencionados anteriormente fueron:

• Factores Económicos.
  • Gasto federal descentralizado, ejercido en educación básica por entidad federativa.
  • Gato público por alumno, según nivel educativo.
• Eficiencia del sistema e indicadores de recursos.
  • Deserción de alumnos de educación básica.
  • Eficiencia terminal.
  • Relación alumno-profesor.
  • Alumnos que repiten algún grado de educación básica.
• Factores tecnológicos
  • Equipo de cómputo en aulas
  • Uso de internet en las escuelas

Como resultado del estudio mencionado anterior mente realizado por (Valdés Pasarón et al., 2018) se puede decir que la que por mera lógica el PIB supondría un factor muy importante, y este afectaría mucho a la calidad de la educación, pero sin embargo, los resultados sugieren que la economía no es un factor que afecta a la calidad, pero ahora se verán si los estados con mayor PIB son los que tienen mayor escolaridad.

¿Son los estados más ricos los más educados?

En base a lo anterior mencionado la calidad de la educación no esta al 100% relacionada con el PIB, sin embargo es posible que la cantidad de alumnado este relacionada con el PIB, para corroborar esto se graficará utilizando datos de PIB tomados de INEGI y a su vez también se utilizarán datos de Alumnos matriculados, tomados tambien del INEGI,

graPIB <- plot_ly(pib,x=~Concepto,y=~`2018R`,type="bar",name="2018")%>%
  add_trace(y=~`2019P`,name="2019")%>%
  layout(yaxis = list(title = 'Producto interno bruto (millones de pesos)',showticklabels = TRUE,rangemode = "tozero"),xaxis = list(title = 'Estado de la republica',tickangle = 45,rangemode = "tozero"), barmode = 'bar')
graPIB

graEscolaridad <- plot_ly(escolaridadTotal,colors=rainbow(32),color=~`Entidad federativa`,x=~`Entidad federativa`,y=~`Total`,type="bar")%>%
  layout(yaxis = list(title = 'Cantidad total de alumnos',showticklabels = TRUE,rangemode = "tozero"),xaxis = list(title = 'Estado de la republica',tickangle = 45,rangemode = "tozero"), barmode = 'bar')
graEscolaridad

subplot(graPIB,graEscolaridad)

estados <- pib$Concepto
pib.escolaridad <- data.frame(estados,pib$`2019P`,escolaridadTotal$Total)

plot_ly(pib.escolaridad,color=~pib..2019P.,sizes = c(7, 20),colors=plasma(80),type = 'scatter', mode = 'markers',x=~estados,y=~escolaridadTotal.Total,text = ~pib..2019P.,size=~pib..2019P.,
        marker = list(opacity = 0.5, sizemode = 'diameter'))%>%
  layout(yaxis = list(title = 'Cantidad total de alumnos',showticklabels = TRUE,rangemode = "tozero"),xaxis = list(title = 'Estado de la republica',tickangle = 45,rangemode = "tozero"))

cor(select(pib.escolaridad,pib..2019P.,escolaridadTotal.Total))

##                        pib..2019P. escolaridadTotal.Total
## pib..2019P.              1.0000000              0.7112319
## escolaridadTotal.Total   0.7112319              1.0000000

¿Esto sucede de esta forma a nivel mundial?

Para poder ver si esto que pasa en México pasa en diferentes partes del mundo se harán gráficas buscando una respuesta a la interrogante esta.

Basandose en los resultados anteriores se podría decir que probablemente en los demás países del mundo, el PIB no sea el principal factor que afecta a la cantidad y la cantidad de alumnos, sin embargo la única forma de corroborar esto es con un análisis estadístico.

paises <- lecturaMundial$Entity

pibMundial <- pibMundial[pibMundial$Entity %in% paises,]
pib <-pibMundial$`GDP per capita` 

paises <- pibMundial$Entity

matematicasMundial <- matematicasMundial[matematicasMundial$Entity %in% paises,]
matematicas <- matematicasMundial$Math 

lecturaMundial <- lecturaMundial[lecturaMundial$Entity %in% paises,] 
lectura <- lecturaMundial$Reading

cienciaMundial <- cienciaMundial[cienciaMundial$Entity %in% paises,] 
ciencias <- cienciaMundial$Science

calidad.mundial <- data.frame(paises,pib,matematicas,lectura,ciencias)

plot_ly(calidad.mundial,colors=rainbow(72),type = 'scatter', mode = 'markers',sizes = c(5, 15),size=~pib,text = paste("<br>PIB: ", pib),marker = list(opacity = 0.5, sizemode = 'diameter'))%>%
  group_by(paises)%>%
  add_markers(x=~paises,y=~matematicas,name="Matematicas")%>%
  add_markers(x=~paises,y=~ciencias,name="Ciencias")%>%
  add_markers(x=~paises,y=~lectura,name="Lectura")%>%
  layout(title="Fuente: ourworldindata.org",yaxis = list(title = 'Puntaje obtenido en examenes',showticklabels = TRUE,rangemode = "tozero"),xaxis = list(title = 'País',tickangle = 45,rangemode = "tozero"))%>%
  rangeslider()

Conclusión

Gracias a los análisis hecho anteriormente se puede a la conclusión de que realmente el PIB no es un factor que afecta directamente a la calidad y la cantidad de la educación, ya que gracias al análisis hecho por (Valdés Pasarón et al., 2018) y por los resultados de las gráficas y los análisis hecho el PIB obviamente es un factor, pero no están directamente relacionados, lo cual indica que no necesariamente aquel país, estado, ciudad, etc., que tenga mayor PIB es aquel que tendrá una cantidad mayor de estudiantes y tampoco es aquel que tendrá una calidad educativa mayor.

Bibliografía

Educación, I.N.P.L.E.(s. f.). INEE | La Educación Obligatoria en México - Informe 2019. INEE. Recuperado 24 de marzo de 2021, de https://www.inee.edu.mx/medios/informe2019/stage_01/cap_0102.html El IDH ha subido en México a 0,779. (2020, 16 diciembre). datosmacro.com. https://datosmacro.expansion.com/idh/mexico Statista. (2021, 22 enero). México: deserción escolar durante la pandemia de COVID-19, por nivel. https://es.statista.com/estadisticas/1196796/desercion-escolar-nivel-educativo-covid-mexico/#statisticContainer

Arias, A. S. (2021, 17 enero). Producto interior bruto (PIB). Economipedia. https://economipedia.com/definiciones/producto-interior-bruto-pib.html Valdés Pasarón, S., Ocegueda Hernández, J. M., & Romero Gómez, A. (2018). La calidad de la educación y su relación con los niveles de crecimiento económico en México. scielo.sld.cu. http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0252-85842018000100005 Roser, M. (2013, 17 julio). Quality of Education. Our World in Data. https://ourworldindata.org/quality-of-education Roser, M. (2016, 31 agosto). Global Education. Our World in Data. https://ourworldindata.org/global-education