dades de ciencia, tecnología e innovación. Fuente: elaboración propia en base a los datos proporcionados por el Instituto de Estadística de la UNESCO y RICYT (2009).
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Los estudios realizados acerca de las buenas prácticas en países desarrollados y de recien- te industrialización, suelen mostrar el mismo patrón: la aplicación de políticas de Estado explícitas durante décadas para fortalecer la formación de recursos humanos de excelen- cia destinados a la investigación científica y la creación de nuevas tecnologías y también la generación de una infraestructura institu- cional de excelencia para desarrollar adecua- damente las ACTI, suelen ser las estrategias seguidas por dicho grupo de países. Los re- sultados medidos como incremento en los niveles de desarrollo industrial, económico y societal, suelen apreciarse décadas después de su aplicación.
Pese a la existencia de importantes islas de excelencia en la formación de recursos huma- nos altamente calificados en ciencia y tecno- logía dentro de ALC, en términos generales las insuficiencias son generalizadas y esto representa el primer cuello de botella en la formación de recursos humanos con capaci- dades para la investigación científica, el desa- rrollo tecnológico o la innovación productiva. Solo dos países concentran más del 90 % de
los doctores en ciencias que se gradúan en la región (ver gráfica 26). Esto demuestra la enorme disparidad educativa que es observa- da en ALC y la ausencia de políticas de Es- tado explícitas que perduren en el tiempo. Los países de la región presentan una tasa media de matrícula en la educación terciaria casi tres veces inferior a la de países como Australia, Estados Unidos, Nueva Zelanda, o la República de Corea. Pese a que en países como Argentina y Cuba la tasa de matrícula universitaria supera el 50%, en otros como Brasil y México apenas supera el 20%, mien- tras que en El Salvador, Honduras, Nicaragua y Guatemala está por debajo del 20%. Estos simples datos dan cuenta de la complejidad del mapa educativo vinculado a la ciencia y tecnología en la región.
En el diseño de las políticas en ciencia, tec- nología e innovación de un país se debe esta- blecer como prioridad la definición adecua- da de una estrategia explícita para alcanzar metas específicas en la formación de recursos humanos capacitados y sostener de esa ma- nera una sociedad del conocimiento. Tanto los países desarrollados como las economías
Gráfica 19: Productividad media de los investigadores en un conjunto de países de la región. Aquí se
representa, por un lado el monto anual promedio, expresado en dólares PPC, que cada investigador EJC destinó en el año 2007 a tareas de I+D, y por el otro la cantidad de publicaciones que figuran en la base SCI por cada investigador EJC. Fuente: Elaboración propia.
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emergentes muestran claramente patrones de una demanda creciente de trabajadores calificados en el ámbito de la CTI. Este es un requisito excluyente para la instalación de empresas de base tecnológica en la región. No existe ninguna duda que el conocimien- to científico permite entender los fenómenos que nos rodean e intervenir y modificar en for- ma precisa aquellos aspectos que ayudan a mejorar la calidad de vida de los ciudadanos e incrementar el desarrollo económico de una nación.
Obviamente, las políticas de formación de re- cursos humanos en CTI deben estar armoniza-
das con la implementación de una educación básica, en los niveles primarios y secunda- rios, de calidad y acceso universal. La tabla 4 muestra que la expectativa mediana de años de escolarización en ALC es comparable con la mediana del resto de países de ingresos medio-altos en el mundo. Sin embargo, el porcentaje de la fuerza laboral que tiene una educación secundaria y terciaria completa está respectivamente un 4% y 8% por debajo de la media del resto de los países de renta media-alta del planeta. Esto es consecuencia de que ALC se mantiene como la región con peor distribución del ingreso en todo el mun- do (ver gráfica15).
Tabla 4: expectativa de años de escolarización y composición de la fuerza laboral según el nivel educativo para los países de ingresos medios de ALC y para la media mundial del resto de países de ingresos medios. Fuente: Banco Mundial.
Año Países de ingresos medios altos Mundo ALC
Expectativa de años de escolarización 2007 13.5 13.6
Fuerza laboral con educación primaria (% del total) 2006 36% 43% Fuerza laboral con educación secundaria (% del total) 2006 33% 29% Fuerza laboral con educación terciaria (% del total) 2006 24% 16%
Es obvio que para disponer de un stock de potenciales científicos y tecnólogos, la cali- dad de la educación en los niveles primarios y secundarios en matemática y ciencias natu- rales debe ser la adecuada. Una aproximación para estimar el estado de situación de la re- gión con respecto a la educación matemáti- ca pre-universitaria se encuentra analizando los resultados del Programa Internacional de Evaluación de Estudiantes (PISA). El mismo evalúa los resultados del proceso de aprendi- zaje mediante la medición de conocimientos y habilidades adquiridas por los estudiantes. Tanto en las pruebas de matemática como en las de ciencias naturales se destaca el pobre desempeño de los estudiantes de ALC. No hay ninguna duda que este hecho representa un escollo importantísimo a resolver por los de-
cisores y responsables del diseño de políticas educativas y científicas en la región.
La siguiente gráfica 20 muestra una corre- lación5 (o ausencia de ella) entre los niveles
alcanzados por cada país en la prueba de ma- temática de PISA realizada en el año 2006 versus el ingreso per cápita para el mismo año, expresado en USD constantes del año 5 Desde un punto de vista estrictamente matemático la dispersión de
puntos es muy grande y no existe una relación funcional sencilla que correlacione claramente las dos variables representadas. En particular, en la gráfica 20, se utilizó un ajuste de función logarítmica (R2= 0,48), que implicaría que el rendimiento de la prueba de PISA se incrementa en forma logarítmica con el incremento en el PBI per cápita de los países. Se ha incluido este ajuste para refutar otros trabajos en los cuales con los mismos datos se han utilizado ajustes lineales con R2 = 0,36 (un ajuste muy inferior al logarítmico), para afirmar que existe una correlación lineal entre las pruebas de PISA y el PBI per cápita, encon- trándose ALC de esta manera muy por debajo de los valores esperados en el rendimiento de las pruebas de acuerdo a sus niveles de PBI (Lee, 2009). Esta afirmación no sería necesariamente correcta. Si se asume una correlación logarítmica (mucho mejor ajuste que la lineal), los valores alcanzados en las pruebas de PISA por los países de ALC, están exactamente donde les corresponde de acuerdo a su nivel de ingresos. La gráfica 21 aporta más evidencias en esta línea de pensamiento cuando se comparan los rendimientos por sectores socioeconómicos. De cualquier manera, la dispersión de puntos es tan grande que cual- quier correlación entre ambas variables debe ser asumida con mucha cautela.
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2000. En la misma se puede observar cla- ramente que países como Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México, y Uruguay, muestran rendimientos muy deficientes comparados con otras naciones del planeta.
Cuando además se comparan los rendimien- tos en la prueba de PISA de ciencias por efec- to del índice socioeconómico (PISA, 2006: vol.2) se observa claramente que los jóvenes de ALC pertenecientes al 5% de mejores in- gresos obtienen puntajes un 40% más altos que aquellos jóvenes incluidos dentro del 5% de menores ingresos. Esa misma diferencia para los estudiantes miembros de los países de la OCDE es de solo el 24%. Sin embargo, si se analizan las diferencias de puntaje por región entre ALC y los países de la OCDE (ex- cluido México), el valor promedio del puntaje alcanzado por este último grupo resulta ser un 31% más elevado. La siguiente gráfica 21 da cuenta de estos resultados.
Gráfica 20: distribución del puntaje logrado por país en la prueba internacional de matemática de PISA,