Marta Desimoni, PhD. Istituto Nazionale per la Valutazione del Sistema educativo di Istruzione e Formazione
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1 Marta Desimoni, PhD Istituto Nazionale per la Valutazione del Sistema educativo di Istruzione e Formazione
2 Rilevazione censuaria per tutti i livelli interessati Campione: rappresentativo per regione e per macro-indirizzo (II secondaria superiore) 1 o 2 classi per scuola campionata numero totale di classi e numero totale di studenti coinvolti Livello Totale classi Totale classi campione Totale studenti II primaria V primaria III secondaria di primo grado II secondaria di secondo grado
3 Somministrazione: Fine anno scolastico (maggio-giugno); Osservatore esterno in tutte le classi campione; Durata della prova variabile in funzione del livello di scolarità (ma sufficiente per lo svolgimento della prova) Gli strumenti: Prova di Italiano, Prova Preliminare di lettura (in seconda primaria) Prova di Matematica, Questionario studenti (in quinta e II secondaria di secondo grado)
4 Caratteristiche principali delle Prove INVALSI: Strumenti standardizzati; Prove differenziate in funzione del grado di scolarità; Costrutti definiti dal Quadro di Riferimento, tenendo conto dei riferimenti normativi e della prassi didattica Unimensionalità del costrutto indagato; Stima del livello di abilità degli studenti (e della difficoltà degli item) attraverso il modello di Rasch ( )
5 Prova II secondaria di secondo grado Italiano: Non differenziata per tipologia di indirizzo; Sezione di comprensione del testo (5 testi con relative domande) Sezione di riflessione sulla lingua (conoscenze e competenze grammaticali). Aspetti e ambiti delineati dal QdR INVALSI (disponibile sul sito)
6 Prova II secondaria di secondo grado Matematica: Non differenziata per tipologia di indirizzo; Domande relative agli ambiti Numeri, Spazio e figure, Dati e previsioni, Relazioni e funzioni, con valutazione delle competenze di Conoscere, Risolvere problemi e Argomentare Ambiti e processi delineati dal QdR INVALSI (disponibile sul sito)
7 D di Cohen Dimensione dell effetto relativo alla differenza di genere in funzione del livello di scolarità 0,30 0,20 0, * 0,15 +8* 0,20 +10* 0,25 0,00-0,10-0,20-0,30 0,00-0,10-0,15-5* -6* -3-0,06-11* -0,26 livello 2 livello 5 livello 8 livello 10 matematica italiano (l effetto è calcolato sulla differenza F-M, nei riquadri)
8 Italiano Nord Nord est Centro Sud Sud e ovest isole maschio femmina Italia Matematica Nord ovest Nord est Centro Sud Sud e isole Italia Maschio Femmina
9 Regione Maschi Femmine Media Ita e.s. Media Mat e.s. Media Ita e.s. Media Mat e.s. Differenza (M - F) Italiano Differenza (M - F) Matematica Nord Ovest 208 (1,6) 217 (2,0) 214 (1,6) 205 (1,9) Valle d'aosta 198 (6,2) 197 (5,8) 208 (6,4) 185 (5,7) Piemonte 205 (3,1) 216 (3,9) 211 (3,2) 205 (3,8) Liguria 200 (3,5) 211 (4,3) 208 (3,6) 201 (4,2) Lombardia 211 (2,1) 219 (2,7) 217 (2,1) 206 (2,6) Nord Est 205 (1,4) 217 (1,9) 214 (1,5) 203 (1,8) Prov. Aut. Bolzano (l. it.) Prov. Aut. Trento 209 (3,1) 232 (4,7) 222 (3,2) 211 (4,5) Veneto 208 (2,1) 221 (3,1) 216 (2,1) 206 (3,0) Friuli-Venezia Giulia 206 (3,4) 223 (4,4) 215 (3,5) 208 (4,2) Emilia-Romagna 201 (2,7) 210 (3,2) 212 (2,8) 199 (3,1) Centro 188 (2,8) 201 (2,3) 205 (3,0) 193 (2,3) Toscana 189 (3,4) 203 (4,0) 205 (3,6) 196 (3,9) Umbria 199 (3,7) 208 (5,2) 207 (3,8) In grassetto 200 (5,1) le differenze -8 9 Marche 200 (2,9) 208 (3,4) 208 (3,0) significative 194 (3,3) (p<0.05) Lazio 183 (5,5) 197 (4,1) 205 (5,7) 190 (4,0) Sud 188 (1,9) 199 (2,1) 197 (2,0) 187 (2,1) Abruzzo 191 (3,5) 198 (4,3) 200 (3,6) 189 (4,2) Fonte: Rapporto nazionale Prove INVALSI 2016
10 Italiano Matematica Nord Ovest 208 (1,6) 217 (2,0) 214 (1,6) 205 (1,9) Valle d'aosta 198 (6,2) 197 (5,8) 208 (6,4) 185 (5,7) Piemonte 205 (3,1) 216 (3,9) 211 (3,2) 205 (3,8) Liguria 200 (3,5) 211 (4,3) 208 (3,6) 201 (4,2) Lombardia 211 (2,1) 219 (2,7) 217 (2,1) 206 (2,6) Nord Est 205 (1,4) 217 (1,9) 214 (1,5) 203 (1,8) Prov. Aut. Bolzano (l. it.) Prov. Aut. Trento 209 (3,1) Maschi 232 (4,7) 222 (3,2) Femmine 211 (4,5) Regione Veneto 208 (2,1) 221 (3,1) 216 (2,1) 206 (3,0) Differenza -8 Differenza 15 Friuli-Venezia Giulia 206 (3,4) 223 (4,4) 215 (3,5) 208 (4,2) (M-9 - F) (M 14 - F) Media Ita e.s. Media Mat e.s. Media Ita e.s. Media Mat e.s. Emilia-Romagna 201 (2,7) 210 (3,2) 212 (2,8) 199 (3,1) Italiano -11 Matematica 12 Nord CentroOvest (1,6) (2,8) (2,0) (2,3) (1,6) (3,0) (1,9) (2,3) Valle Toscana d'aosta (6,2) (3,4) (5,8) (4,0) (6,4) (3,6) (5,7) (3,9) Piemonte Umbria (3,1) (3,7) (3,9) (5,2) (3,2) (3,8) (3,8) (5,1) Liguria Marche 200 (3,5) (2,9) (4,3) (3,4) 208 (3,6) (3,0) (4,2) (3,3) Lombardia Lazio (2,1) (5,5) (2,7) (4,1) (2,1) (5,7) (2,6) (4,0) Nord Sud Est (1,4) (1,9) (1,9) (2,1) (1,5) (2,0) (1,8) (2,1) Prov. Abruzzo Aut. Bolzano (l. it.) (3,5) (4,3) (3,6) (4,2) Prov. Molise Aut. Trento (3,1) (4,6) (4,7) (5,6) (3,2) (4,8) (4,5) (5,5) Veneto Campania (2,1) (3,0) (3,1) (3,3) (2,1) (3,0) (3,0) (3,2) Friuli-Venezia Puglia Giulia (3,4) (3,3) (4,4) (3,3) (3,5) (3,3) (4,2) (3,2) Emilia-Romagna Sud e Isole (2,7) (2,1) (3,2) (2,2) (2,8) (2,1) (3,1) (2,1) Centro Basilicata (2,8) (5,4) (2,3) (5,2) (3,0) (5,5) (2,3) (5,1) Toscana Calabria (3,4) (3,5) (4,0) (4,3) (3,6) (3,9) (4,2) Umbria Sicilia (3,7) (3,2) (5,2) (3,3) (3,8) (3,3) (5,1) (3,2) Marche Sardegna (2,9) (4,4) (3,4) (3,8) (3,0) (4,5) (3,3) (3,7) Lazio Italia (5,5) (1,0) (4,1) (1,0) 205 (5,7) (1,0) (4,0) (1,0) Sud 188 (1,9) 199 (2,1) 197 (2,0) 187 (2,1) Abruzzo 191 (3,5) 198 (4,3) 200 (3,6) 189 (4,2) Molise 184 (4,6) 197 (5,6) 199 (4,8) 191 (5,5) Campania 186 (3,0) 198 (3,3) 196 (3,0) 187 significative (3,2) -10(p<0.05) Puglia 190 (3,3) 201 (3,3) 198 (3,3) 187 (3,2) Sud e Isole 185 (2,1) 191 (2,2) 193 (2,1) 181 (2,1) Basilicata 181 (5,4) 196 (5,2) 185 (5,5) 189 (5,1) -4 7 In grassetto le differenze Fonte: Rapporto nazionale Prove INVALSI 2016
11 Femmina 61,2% 17,3% 21,5% LICEO Maschio 39,2% 19,4% 41,4% PROFESSIONALE TECNICO 0,0% 20,0% 40,0% 60,0% 80,0% 100,0% * Italiano 230 Matematica * * liceo tecnico professionale * -8* -5* liceo tecnico professionale Maschio Femmina Maschio Femmina Differenze di punteggio (F-M)
12 100,0% 90,0% 80,0% 70,0% 60,0% 50,0% 40,0% 30,0% 20,0% 10,0% 0,0% 43,2% 42,6% 45,5% 48,5% 11,3% 8,9% Italiano 3,7% 5,7% 42,4% 53,9% 49,5% 44,8% 15,0% 18,7% 56,3% 28,7% 60,3% 21,0% M-Liceo F-liceo M-prof F-prof M-tec F-tec Distribuzione di allievi con basse, medie e alte prestazioni per genere e macrotipologia di scuola 100,0% 90,0% 80,0% 70,0% 60,0% 50,0% 40,0% 30,0% 20,0% 10,0% 0,0% Matematica 4,2% 2,6% 12,6% 24,9% 23,1% 49,9% 46,7% 52,4% 65,8% 56,5% 58,9% 40,9% 50,7% 43,4% 18,7% 18,1% 21,6% 9,2% M-Liceo F-liceo M-prof F-prof M-tec F-tec
13 Italia Italia Sud e isole Sud e isole Sud Sud Centro Centro Nord est Nord est Nord ovest Nord ovest tecnico professionale liceo Italiano (differenza F-M) tecnico professionale liceo Matematica (differenza M-F) In grigio le differenze non significative
14 Le differenze di genere a livello 10: Sono riscontrabili anche dopo aver controllato altre caratteristiche degli studenti? Variano di scuola in scuola o sono stabili attraverso le scuole? Al netto di altre variabili rilevanti, il gender gap è moderato dal background socio-economicoculturale (ESCS) degli allievi della scuola frequentata e dalla tipologia di scuola?
15 Caratteristiche degli studenti: Genere; Cittadinanza; Indicatore dello status socio-economico culturale dello studente; Regolarità nel percorso di studi Caratteristiche delle scuole: background socio-economico-culturale (ESCS) medio degli allievi della scuola; Tipo di scuola frequentata (liceo; istituto tecnico, istituto professionale) Classi
16 Livello 2: scuola Tipologia: Ist. professionale ESCS di Scuola Tipologia: Ist. tecnico Livello 1: studenti Genere (1=maschio) Stima livello abilità degli studenti Regolarità: (1=Anticipatario) Regolarità: (1=Posticipatario) ESCS dello studente Cittadinanza: (1=Straniero)
17 Modello 1: vuoto a intercetta random (confronto con modello intercetta L2 fissa) Modello 2: modello 1 + effetti fissi L1 Modello 3: modello 2 (effetti significativi) + coefficiente random per il genere Modello successivi: Modello 3 + effetti fissi L2 e interazioni cross-level Per ogni modello: LR (Likelihood Ratio) test per confronto con il modello precedente; Verifica significatività effetti fissi; Modello finale: effetti e interazioni cross-level significative (e LR significativo modello precedente)
18 Partizione della varianza Partizione della varianza tra le scuole tra gli allievi tra le scuole tra gli studenti 57% 43% 54% 46% Italiano: coefficiente di correlazione intraclasse 0,43; Likelihood ratio test con modello con intercetta L2 fissa sign. (p < 0,001) Matematica: coefficiente di correlazione intraclasse 0,46; Likelihood ratio test con modello con intercetta L2 fissa sign. (p < 0,001)
19 Livello 1: studenti Genere (1=maschio) Intercetta = 201,68 Stima livello abilità degli studenti Anticipatario -3,53** Posticipatario ESCS dello studente Straniero Likelihood ratio test con modello vuoto significativo (p < 0,001); Pseudo-Rquadro varianza entro le scuole = 5%; Pseudo Rquadro varianza tra le scuole =18%
20 Livello 1: studenti Genere (1=maschio) Intercetta = 194,16 Stima livello abilità degli studenti Anticipatario -1,85** Posticipatario ESCS dello studente Straniero Likelihood ratio test con modello vuoto significativo (p < 0,001); Pseudo-Rquadro varianza entro le scuole = 5%; PseudoRquadro varianza tra le scuole =12%
21 Parametro Stima ES Sign. Parte fissa Intercetta 202,02 0,78 0,00 genere_dic -5,56 0,45 0,00 ESCS_studente 2,90 0,18 0,00 anticip_dic 3,67 1,50 0,01 postic_dic -11,36 0,45 0,00 straniero_dic -3,53 0,24 0,00 Parte casuale Varianza residua (L1) 848,82 6,72 0,00 Varianza intercetta (L2) 518,05 26,09 0,00 Varianza genere (L2) 55,99 8,24 0,00 Likelihood ratio test tra modello con effetti fissi e modello con coefficiente random per la variabile genere sign. (p<0,001)
22 Parametro Stima ES Sign. Parte fissa Intercetta 194,71 0,84 0,00 genere_dic 9,06 0,50 0,00 ESCS_studente 2,30 0,18 0,00 anticip_dic 3,76 1,45 0,01 postic_dic -10,84 0,44 0,00 straniero_dic -1,86 0,23 0,00 Parte casuale Varianza residua (L1) 788,09 6,23 0,00 Varianza intercetta (L2) 615,05 30,28 0,00 Varianza genere (L2) 104,02 9,84 0,00 Likelihood ratio test tra modello con effetti fissi e modello con coefficiente random per la variabile genere sign. (p<0,001)
23 Livello 2: scuola Istituto professionale ESCS di Scuola Istituto tecnico Livello 1: studenti Genere (1=maschio) Stima livello abilità degli studenti (Prova di Italiano) Regolar. (1= Anticipatario) Regolar. (1= Posticipatario) ESCS dello studente Citt. (1=Straniero)
24 Parametro Stima ES Sign. Parte fissa Intercetta 214,72 0,80 0,00 Genere (maschio) -3,04 0,63 0,00 ESCS_studente 2,23 0,18 0,00 Regol. (anticip_dic) 3,25 1,49 0,03 Regol. (postic_dic) -10,00 0,45 0,00 Cittadinanza (straniero) -3,49 0,24 0,00 Tipo di scuola (Ist. TECNICO) -15,20 1,08 0,00 Tipo di scuola (ist. PROFESSIONALE) -30,23 1,30 0,00 GENEREXTECNICO -3,14 0,97 0,00 GENEREXPROFESSIONALE -3,81 1,05 0,00 ESCS_scuolaC 7,02 0,64 0,00 Parte casuale Varianza residua (L1) 835,33 6,62 0,00 Varianza intercetta (L2) 231,80 12,98 0,00 Varianza genere (L2) 45,90 7,46 0,00 Parametri del modello finale
25 230,00 220,00 210,00 200,00 190,00 maschio femmina Differenze di genere in funzione della macrotipologia di scuola (p<0.01) 180,00 170,00 liceo istituto tecnico istituto professionale Risultati altri modelli indicano che: L interazione tra genere e ESCS di scuola non è significativo; L interazione tra macrotipologia di scuola, ESCS di scuola e genere non è significativa
26 Livello 2: scuola Istituto professionale ESCS di Scuola Istituto tecnico Livello 1: studenti Genere (1=maschio) Stima livello abilità degli studenti (Prova di Matematica) Regolar. (1= Anticipatario) Regolar. (1= Posticipatario) ESCS dello studente Citt. (1=Straniero)
27 Parametro Stima ES Sign. Parte fissa Intercetta 204,53 0,94 0,00 Genere (maschio) 16,37 0,87 0,00 ESCS_studente 1,71 0,18 0,00 Regol. (anticip_dic) 3,49 1,44 0,02 Regol. (postic_dic) -9,54 0,44 0,00 Cittadinanza (straniero) -1,85 0,23 0,00 TECNICO -8,96 1,18 0,00 PROFESSIONALE -26,52 1,45 0,00 ESCS_scuolaC 7,74 0,81 0,00 GENEREXTECNICO -10,87 1,23 0,00 GENEREXPROFESSIONALE -12,48 1,56 0,00 ESCS_scuolaCXGENERE -2,66 0,67 0,00 Parte casuale Varianza residua (L1) 773,02 6,12 0,00 Varianza intercetta (L2) 379,29 19,51 0,00 Varianza genere (L2) 87,77 8,98 0,00 Parametri del modello finale
28 230,00 220,00 210,00 200,00 190,00 180,00 170,00 160,00 150,00 liceo tecnico professionale maschio femmina Differenze di genere in funzione della macrotipologia di scuola (p<0.01) e del livello di ESCS di scuola (cat. Rif. Liceo) Risultati altri modelli indicano che l interazione tra macrotipologia di scuola, ESCS di scuola e genere non è significativa maschio femmina
29 Importanza dati INVALSI per monitorare le differenze di genere sul territorio Italiano; Globalmente, nelle rilevazioni INVALSI per a.s emergono differenze di genere sia per l Italiano sia per la Matematica in quasi tutti i livelli indagati; A livello 10: si osservano le differenze di genere più ampie rispetto agli altri livelli di scolarità; Gli effetti del genere sono significativi anche dopo aver controllato altre caratteristiche socio-demografiche degli studenti Le differenze di genere variano tra le scuole, con effetto di moderazione del tipo di scuola (sia Italiano sia Matematica) e del background socio-culturale medio di scuola (Matematica)
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Gennaio-Febbraio 2018
1 - TOT Gennaio-Febbraio 2018 EXTR 536 3729 4265 28756 60882 89638 14522 20990 35512 15147 20853 36000 1401982 2554245 3956227 Lazio 912 23.184 41.077 8.978 22.483 32.162 63.560 Umbria 910 6.099 15.401
Anno TOT CAPACITA' RICETTIVA FLUSSI TURISTICI 05/02/2019 TOTALE ITALIANI
1 - TOT Anno 2018 EXTR 527 4439 4966 28582 65265 93847 14436 22139 36575 15068 22474 37542 9557727 19675376 29233103 Lazio 912 219.840 411.696 140.452 331.490 360.292 743.186 Lombardia 903 145.687 275.986
Anno Arrivi Presenze Arrivi Presenze Arrivi Presenze
1 - TOT Anno 2017 EXTR 539 3552 4091 28964 60058 89022 14636 20789 35425 15262 20509 35771 9593028 18500148 28093176 Lazio 912 197.431 365.238 124.646 302.443 322.077 667.681 Umbria 910 43.683 217.206
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