Effetti netti di variabili individuali e di scuola sull apprendimento delle scienze

Transcript

1 Effetti netti di variabili individuali e di scuola sull apprendimento delle scienze Angela Martini & Roberto Ricci Agenzia Scuola Bolzano, 15 maggio 2008

2 Il modello di analisi La regressione multilevel è uno speciale tipo di analisi di regressione che, a differenza della regressione ordinaria, consente di tener conto della struttura gerarchica dei dati e della relativa omogeneità fra di essi all interno dei gruppi a ciascun livello la Martini, Ro oberto Ricci 15 maggio 2008 Ange Tipicamente, le misure rilevate nei contesti scolastici hanno un organizzazione di questo genere, giacché gli alunni non si trovano isolati gli uni dagli altri, ma raggruppati nelle classi, che a loro volta sono riunite in scuole

3 Il gradiente socio-economico di scienze nell area OCSE Angela Martini, Roberto Ricci 15 maggio 2008

4 Un esempio di possibili situazioni Punteggio in matematica Punteggio in matematica la Martini, Ro oberto Ricci 15 maggio 2008 Ange Indice di status Indice di status Punteggio in matematica Punteggio in matematica Indice di status Indice di status Fonte: OECD, PISA 2003 Data Analysis Manual, 2005

5 Varianza tra alunni e varianza tra scuole secondarie superiori in Alto Adige Varianza tra le scuole Varianza tra gli alunni entro le scuole Angela Martini, Ro oberto Ricci 15 maggio ,2 40,8

6 Le fasi dell analisi 1 FASE: stima di una serie di modelli con solo variabili esplicative di 1 livello. Al secondo livello (scuole) non ci sono predittori e il punteggio di un qualsiasi istituto è funzione solo della media generale + la differenza tra questa e il punteggio osservato dell istituto. Obiettivo: selezionare le variabili individuali che, a parità di tutte le altre condizioni, mantengono un effetto significativo sul risultato degli studenti. 2 FASE: stima di una serie di modelli con solo variabili esplicative di 2 livello. Al primo livello (studente) non ci sono predittori e il punteggio di un alunno è funzione solo della media generale + la differenza fra questa e il punteggio osservato dell alunno. Obiettivo: selezionare le variabili di scuola che, a parità delle altre condizioni, mantengono un effetto significativo sul risultato medio di scuola. 3 FASE: stima di una serie di modelli finali con le variabili esplicative sopravvissute alle prime due fasi a livello studente e a livello scuola. Obiettivo: mettere in luce il contributo dei diversi fattori, complessivamente esingolarmente considerati, alla spiegazione i della variabilità dei risultati ti in scienze.

7 Le variabili a livello studente Variabili socio-demografiche: 1) Indice socio-economico-culturale 2) Genere 3) Origine etnica 4) Lingua parlata a casa. Variabili scolastiche: 1) Ritardo 2) Studio d una materia scientifica nel biennio 3) Ore di studio personale. Variabili motivazionali: 1) Autoefficacia 2) Concetto di sé in scienze 3) Motivazione intrinseca 4) Motivazione strumentale 5) Interesse per la scienza 6) Propensione a dedicarsi alla scienza in futuro 7) Rapporto con la scienza della professione che si prevede di svolgere 8) Importanza di riuscire in scienze a scuola. Variabili relative all uso delle TIC: 1) Autoefficacia nell uso ad alto livello del computer 2) Uso del computer per programmare 3) Autoefficacia nell uso di Internet 4) Uso del computer per divertimento.

8 Effetti netti di variabili individuali sul risultato degli studenti all interno delle scuole (modello finale) Intercetta: 544,0 Sesso femminile -17,2 10 1,0 Indice di status t s.e.c. Origine immigrata -21,1 Lingua parlata a casa -7,5 Ritardo -39,8 8,6 Studio delle scienze nel biennio Ore di studio delle scienze a casa -3,1 24,3 Autoefficacia in scienze 11,2 Concetto di sé in scienze Motivazione strumentale -0,3 6,1 Autoefficacia nell uso del computer Uso del computer per programmare -10,4 8,3 Autoefficacia nell uso di Internet Uso del computer per divertimento -6,3-50,0-40,0-30,0-20,0-10,0 0,0 10,0 20,0 30,0 Variazione del punteggio in scienze Nota: le barre di colore più chiaro indicano che l effetto non è significativo

9 Le variabili a livello di scuola Variabili di contesto: Contesto esterno: 1) Ubicazione in un centro di piccola/grande dimensione 2) Esposizione alla competizione con altre scuole 3) Pressione dei genitori. Caratteristiche generali della scuola: 1) Gruppo linguistico di appartenenza 2) Tipo di indirizzo. Composizione del corpo studentesco: 1) Numero di studenti 2) Stato s.e.c medio degli studenti 3) Percentuale alta o bassa di ragazze 4) Percentuale alta o bassa di immigrati. Variabili relative alle risorse umane e materiali: 1) Rapporto numerico studenti/insegnanti 2) Carenza quali-quantitativa quantitativa dei docenti 3) Alta proporzione computer per la didattica 4)Qualità delle attrezzature. Variabili relative all insegnamento delle scienze: 1) Orario medio settimanale di scienze 2) Attività per promuovere l apprendimento scientifico 3) Approccio didattico che privilegia: 3a) le applicazioni; 3b) la pratica; 3c) la ricerca.

10 Effetti netti di variabili d istituto sul risultato delle scuole (modello finale) Intercetta: 551,4 La scuola è di lingua italiana -40,2 La scuola è un istituto tecnico -13,5 La scuola è un istituto professionale -19,6 La scuola è una scuola professionale -14,6 71,6 Status sociale medio Alta % ragazze -1,4 Alta % immigrati -42,0 Rapporto studenti/insegnanti -1,7 6,0 14,8 Ore settimanali di lezione di scienze Didattica orientata alla pratica -14,4 Didattica orientata alla ricerca -60,0-40,0-20,0 0,0 20,0 40,0 60,0 80,0 Variazione del punteggio in scienze Nota: le barre di colore più chiaro indicano che l effetto non è significativo

11 Effetti netti di variabili individuali e di scuola sul risultato degli studenti (modello finale) Intercetta: 568,7-0,1 Status s.e.c. individuale Sesso femminile -17,6 Origine immigrata -21,0 Lingua parlata a casa -5,9 Ritardo -37,8 Ore di studio delle scienze a casa -3,4 24,1 Auotefficacia in scienze 11,0 Concetto di sé in scienze 5,9 Autoefficacia nell uso del computer Uso del computer per programmare -10,0 8,0 Autoefficacia nell uso di Internet Uso del computer per divertimento -6,6 La scuola è di lingua italiana -34,2 49,6 Status s.e.c medio La scuola è un istituto tecnico -6,6 La scuola è un istituto professionale -14,9 La scuola è una scuola professionale -11,8 67 6,7 Alta % ragazze Alta % immigrati -37,8 12,0 Ore settimanali di lezione di scienze -50,0-40,0-30,0-20,0-10,0 0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 Variazione del punteggio in scienze Nota: le barre di colore più chiaro indicano che l effetto non è significativo

12 Le percentuali di varianza spiegata Varianza spiegata tra le scuole: 91,1% Varianza non spiegata: 8,9% la Martini, Ro oberto Ricci 15 maggio 2008 Ange Varianza spiegata tra gli alunni entro le scuole: 23% Varianza non spiegata: 67%

13 Sintesi riassuntiva La quota di varianza spiegata tra alunni è molto minore della varianza spiegata tra scuole: 23% soltanto. La quota di varianza spiegata tra scuole raggiunge invece il 91%. Si conferma l importanza decisiva dei fattori di contesto della scuola nel condizionare le prestazioni degli alunni. Il gruppo linguistico di appartenenza dell istituto spiega la parte più consistente della varianza tra scuole (49,5%), mentre un altro 33% circa è spiegato dalle caratteristiche di background degli studenti: livello socio- economico-culturale medio del corpo studentesco, alta % di immigrati. Il restante 9% è spiegato dal tipo di indirizzo e dall orario settimanale di lezione di scienze.

14 Il ruolo del gruppo linguistico di appartenenza della scuola: alcuni dati su cui riflettere Ripartizione degli alunni nei vari indirizzi secondari Gruppo tedesco/ladino Gruppo italiano Licei 27,8% 47,3% Istituti tecnici i 28,9% 20,2% 2% Istituti professionali 13,4% 15,7% Scuole professionali 29,9% 16,8% Totali 100,0 100,0 Percentuali immigrati Gruppo tedesco/ladino Gruppo italiano Media ore di scienze settimanali Gruppo tedesco/ladino Gruppo italiano Licei 2,7 6,1 3,50 3,01 Istituti tecnici 1,4 7,6 3,76 3,38 Istituti professionali 1,8 16,6 2,95 2,40 Centri di Formazione 06 0,6 14, , ,63 Tutte le scuole 1,6 9,5 2,81 2,75

15 Relazione tra media e dispersione dei punteggi delle scuole nei due gruppi linguistici Angela Martini, Roberto Ricci 15 maggio 2008