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¿Qué nos dice PISA sobre la enseñanza y el aprendizaje de las ciencias? Una proximación a través de árboles de decisión = What does PISA tell us about the teaching and learning of sciences? An approach through decision trees

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El presente trabajo analiza los datos de España en PISA 2015 con los objetivos de identificar los factores que más se relacionan con la competencia científica y describir el perfil de los estudiantes con mayor y menor desempeño en la prueba de ciencias en función de las variables de contexto. Para ello se ha utilizado una técnica multivariada de clasificación basada en árboles de decisión con el algoritmo CART (Classification and Regression Trees).Tras el estudio descriptivo-exploratorio realizado, se presenta la selección y jerarquía de las características contextuales del estudiante que más se relacionan con su nivel competencial en ciencias. El grado al que asiste el estudiante, junto con sus expectativas académicas y la repetición de curso, son las variables que, de forma global, mejor predicen el rendimiento en ciencias de los estudiantes españoles de 15 años. A su vez, los resultados relativos al desempeño en grupos de estudiantes extremos (de alto y bajo rendimiento) permiten profundizar en el análisis, identificándose aquellas variables con una incidencia diferencial para ambos colectivos. Entre las principales conclusiones del estudio destaca la importancia de la labor que se realiza en los centros educativos, ya que la trayectoria académica y las variables psicoeducativas parecen tener un mayor efecto sobre los resultados académicos de los estudiantes que sus características socioeconómicas. La discusión profundiza en las principales implicaciones de estos resultados para una mejora de la enseñanza de las ciencias en España, que pueda verse reflejada en la disminución de alumnos rezagados, así como en el aumento del desempeño medio y, especialmente, del número de alumnos situados en niveles de excelencia.

This paper analyzes the data from Spain in PISA 2015 with the goal of, on the one hand, identifying the factors strongly related to the scientific competency and, on the other, describing the profile of students with higher and lower performance in the science test, according to the context variables. To do so, a multivariate classification technique based on decision tree with the CART (Classification and Regression Trees) algorithm has been used. After the descriptive-exploratory study, we present the selection and hierarchy of the contextual characteristics of the students that are most closely related to their performance. The student¿s grade, along with his or her academic expectations and the grade repetition, are the variables that, overall, best predict the performance in science of Spanish students aged 15. At the same time, the results relating to students with high and low science performance allow us to identify those variables with a differential incidence for both groups. The study's main conclusions highlight the importance of the work done by educational centers, since the academic trajectory and the psychoeducational variables seem to have a greater effect on the academic results of students than their socioeconomic characteristics. We discuss the findings and expose the main implications that these results may have in the improvement of science teaching-learning process in Spain, which may be reflected in the decrease the students who are falling behind, as well as in the increase the average performance and, especially, the number of students who are reaching proficiency levels.

Unidad editora: Secretaría General Técnica. Centro de Publicaciones. Ministerio de Educación y Formación Profesional

Propuesto por: Instituto Nacional de Evaluación Educativa

Autor/es: López-Martín, Esther ; Expósito-Casas, Eva ; Carpintero Molina, Elvira ; Asensio Muñoz, Inmaculada

Fuente: Revista de educación nº 382 octubre-diciembre 2018, pp. 133-161


  • NIPO: 030-15-016-X
  • DOI: 10.4438/1988-592X-RE-2018-382-395
  • ISSN: 1988-592X 0034-8082
  • Número de páginas: 59 páginas
  • Peso del archivo: 6835 Kbs.
  • Ref.: 19194
  • Año edición: 2018
  • Tiene DRM: No

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