The impact of formal education on literacy and numeracy skills in Chilean adults: a comparative analysis with Latin American counterparts
Notice bibliographique
Résumé
Chile and other Latin American countries consistently demonstrate the lowest scores in the international surveys of foundational information-processing skills. This paper examines the effect of formal education on the literacy and numeracy performance of Chilean adults and compares this effect with that observed in Latin American countries with similar information-processing skills. Using data from the Programme for the International Assessment of Adult Competencies (PIAAC), we conducted a comparative analysis of literacy and numeracy skills in the Chilean population relative to Mexico, Peru, and Ecuador. Our analysis revealed that, regardless of the years of formal education, the populations of these countries do not achieve a level 3 in literacy and numeracy skills (on PIAAC’s five-level scale), which is considered the minimum requirement for effective participation in today’s technologically-driven economy and society. We also observed that Chileans at higher levels of formal education (with a bachelor’s or higher university degree) are on par with or exceed the literacy and numeracy skills of the best-performing Latin American country, Mexico. Less educated Chileans, however, lag behind education-matched groups of Mexicans and rank with the lowest-performing countries like Peru and Ecuador, in both skills. These findings highlight critical implications for educators and policy-makers in Latin America, particularly concerning educational system effectiveness in developing crucial competencies. The analysis shows the impact of past and ongoing reforms in the Chilean school system and underscores the importance of addressing skill development across all educational levels for personal and professional success in contemporary society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».