Introducción
aleatorización se pudieran aprovechar, no siempre son factibles. Dado que el análisis generalmente debe basarse en datos no experimentales, medir el valor agregado requiere información a nivel de estudiante, como las características personales, la preparación académica para el programa, las características de sus progenitores y los resultados, que no existe o es extremadamente difícil de obtener. Asimismo, aunque las bases de datos pueden contener información sobre la situación socioeconómica de los estudiantes, no suelen registrarse otros aspectos importantes, como la motivación o los hábitos de trabajo. Dependiendo de los datos disponibles y de la pregunta específica de interés, este estudio utiliza múltiples indicadores de la calidad de los PCC, como el empleo y los salarios agregados, los retornos mincerianos, los retornos netos de los programas a lo largo de la vida, las ofertas de empleo (vacantes), los resultados promedio de los programas, el valor agregado de los programas y los retornos (efectos del tratamiento), con respecto a la segunda mejor opción de los estudiantes, que podría consistir en no cursar estudios superiores o cursar un programa universitario.
Encuesta de Programas de Ciclo Corto del Banco Mundial Considérese un programa que es «bueno». ¿Qué lo convierte en bueno? ¿Qué prácticas específicas utiliza para obtener buenos resultados, después de haber tenido en cuenta las características de los estudiantes? Por ejemplo, ¿está en contacto frecuente con las empresas locales para evaluar sus necesidades de formación? ¿Actualiza el plan de estudios en función de la información que recibe del sector privado? ¿Contrata docentes con experiencia en el sector privado? ¿Gestiona un centro de empleo para ayudar a los estudiantes en la búsqueda de empleo? Adentrarse en la «caja negra» de la calidad de los programas es fundamental para diseñar y replicar programas de alta calidad. Sin embargo, las prácticas de los programas no suelen figurar en los conjuntos de datos estándar, que a lo sumo contienen características del programa como la duración o el número de docentes. Esta falta de datos limita en gran medida la posibilidad de entender qué hace que un programa sea bueno. Para superar esta limitación, este estudio diseñó y administró la Encuesta de Programas de Ciclo Corto del Banco Mundial (EPCCBM) en Brasil, Colombia, República Dominicana, Ecuador y Perú. Estos países representan el 54 % de todas las matrículas de PCC en ALC. En Brasil, la encuesta se centró en los estados de São Paulo y Ceará; en Perú, se centró en los programas con licencia. La encuesta se administró a los directores de programas por teléfono, en línea y en persona. Tuvo una tasa de respuesta inusualmente alta (70 % en promedio), para un total de aproximadamente 2.100 entrevistas. Aproximadamente la mitad de las entrevistas tuvieron lugar durante el confinamiento del COVID-19. Con el fin de alentar a la sinceridad de las respuestas, se informó a los directores de programas de que la encuesta formaba parte de un estudio del Banco Mundial y
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