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La segregación escolar por origen socioeconómico en secundaria de la Comunidad Autónoma de Madrid es la más alta de España y la segunda entre los países de la OCDE. El estudio tiene el doble objetivo de analizar la incidencia de la implementación del Programa Bilingüe en Madrid a partir del curso 2004/05 en la segregación escolar, así como sus consecuencias en los resultados de aprendizaje de los alumnos. Los resultados indican que las familias en centros no bilingües tienen un nivel socioeconómico mucho más bajo que en centros bilingües. La segregación aumentó gradualmente entre 2009 y 2018, por dos motivos. Por un lado, la expansión de la red concertada durante la década anterior. Y por otro, la expansión del Programa Bilingüe: en 2015 se produce un fuerte aumento de la segregación dentro de la red pública coincidiendo con la llegada del programa bilingüe de los centros públicos al final de la ESO; en 2018 se produce un importante aumento de la segregación en los centros concertados-privados, consistente con la llegada del programa bilingüe en la red concertada al final de la ESO. Finalmente, controlando por varios factores, observamos que los estudiantes del sistema no bilingüe obtienen peores puntuaciones que los del sistema bilingüe en las pruebas PISA.

Student performance at university is a strong determinant of individual decisions and future outcomes, most notably labour opportunities. Although published studies have found gender differences in student performance in response to pressure, little is known about such differences when university students are exposed to test pressure. Based on field data, this study aims to examine gender differences in student academic performance in response to different levels of pressure when sitting multiple choice tests, a frequently employed exam format at university. To do so, the introduction of continuous assessment in the evaluation system of a university course allows us to exploit a unique quasi-experimental set up in which the same students take similar tests throughout the course but under different levels of pressure. Exploiting two data structures-namely, pooled cross-sections and panel data-we find that male students outperform their female counterparts when under high pressure. However, in low test pressure scenarios the gender gap is narrowed and even reversed in favour of female students. Finally, we analyse the mechanisms responsible for the gender gap by studying how each gender responds to test pressure, and by studying gender differences when omitting test items on multiple choice formats.

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