IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/p/apc/wpaper/2017-113.html
   My bibliography  Save this paper

One laptop per Child en Perú: un modelo estructural para cuanticar el trade-off entre la distribución del tiempo y el método de enseñanza

Author

Listed:
  • Jesús Gutiérrez

    (Universidad del Pacífico)

  • Pablo Lavado

    (Universidad del Pacífico)

  • Luis Paniagua

    (Universidad del Pacífico)

Abstract

One Laptop per Child es un programa que se implementó en 2007 por el Ministerio de Educación del Perú. El estudio cuantifica el efecto del programa sobre los canales que afectan al rendimiento académico de los niños: la distribución del tiempo y el método de enseñanza. Se utilizó la base de datos que recogió el Banco Interamericano de Desarrollo en 2010 y se generó un modelo estructural estático de asignación de tiempo. Los resultados muestran que el programa reduce la probabilidad de aplicar un método de enseñanza eficiente en 0.05 puntos porcentuales y aumenta el tiempo de estudio en aproximadamente 50 minutos diarios, lo cual demostraría la existencia de un trade – off entre estos canales. Asimismo, se observa que cualquier política enfocada a la ganancia de tiempo de los niños, generaría efectos positivos sobre su rendimiento académico siempre que se complemente con el acceso a la tecnología.

Suggested Citation

  • Jesús Gutiérrez & Pablo Lavado & Luis Paniagua, 2017. "One laptop per Child en Perú: un modelo estructural para cuanticar el trade-off entre la distribución del tiempo y el método de enseñanza," Working Papers 113, Peruvian Economic Association.
  • Handle: RePEc:apc:wpaper:2017-113
    as

    Download full text from publisher

    File URL: http://perueconomics.org/wp-content/uploads/2018/01/WP-113.pdf
    File Function: Application/pdf
    Download Restriction: no
    ---><---

    More about this item

    Keywords

    Educación; modelo estructural; rendimiento académico; tecnología; laptop; OLPC; método de enseñanza; distribución del tiempo;
    All these keywords.

    NEP fields

    This paper has been announced in the following NEP Reports:

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:apc:wpaper:2017-113. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Nelson Ramírez-Rondán (email available below). General contact details of provider: https://edirc.repec.org/data/peruvea.html .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.