PISA 2015predictores del rendimiento en Ciencias en España

  1. Jesús Miguel Rodríguez-Mantilla 1
  2. Mª José Fernández-Díaz 1
  3. Gonzalo Jover Olmeda 1
  1. 1 Universidad Complutense de Madrid
    info

    Universidad Complutense de Madrid

    Madrid, España

    ROR 02p0gd045

Revista:
Revista de educación

ISSN: 0034-8082

Año de publicación: 2018

Título del ejemplar: PISA y TIMSS (II)

Número: 380

Páginas: 75-102

Tipo: Artículo

DOI: 10.4438/1988-592X-RE-2017-380-373 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Resumen

Dada la creciente expansión y uso de los resultados de los estudios de PISA sobre la evaluación de los alumnos en sus competencias científicas, matemáticas y lingüísticas, el presente trabajo tiene como objetivo analizar el efecto de un conjunto de predictores del rendimiento en Ciencias en los alumnos españoles participantes en PISA 2015. Para el estudio se ha tomado una muestra de 32.330 alumnos de 15 años de 17 Comunidades Autónomas y se han utilizado modelos jerárquico-lineales que permiten el análisis del posible efecto de los distintos predictores, contemplando el anidamiento de los datos en distintos niveles (Alumnos, Centro y Comunidad Autónoma). Como variables independientes se han seleccionado 64 predictores, algunos de ellos incluidos en los cuestionarios de alumnos y de centros de PISA 2015 y de la base de datos facilitada por el Ministerio de Educación, Cultura y Deporte (2016a), como ansiedad del alumno, relación profesor-alumno, hábitos deportivos, interés hacia la ciencia, recursos de los centros, porcentaje de alumnos extranjeros y cantidad de alumnos por profesor en cada Comunidad Autónoma, entre otros. Además, se incluyeron variables consideradas como “clásicas” en este tipo de estudios (sexo, nivel académico de los padres, titularidad y tamaño del centro, inversión económica por Comunidad Autónoma, etc.). Entre los principales resultados encontramos que 27 variables (24 de Alumno y 3 de Centro y ninguna de Comunidad Autónoma) resultaron predictores significativos del rendimiento en Ciencias, analizando la varianza explicada. El trabajo concluye con la discusión fundamentada en otros estudios coincidentes o con resultados contrarios sobre las variables que han resultado significativas y no significativas en el modelo propuesto.

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Fuente de los datos: Dialnet