Quali studenti hanno il miglior rendimento scolastico? Quanto incidono ansia, motivazione, livello di istruzione dei genitori? Quali scuole raggiungono le migliori performance e come? L’articolo “Student and school performance across countries: A machine learning approach” si occupa di analizzare i risultati di matematica del test PISA 2015 di studenti quindicenni di 9 paesi del mondo (Australia, Canada, Francia, Germania, Italia, Giappone, Spagna, UK e USA), tramite l’applicazione di tecniche statistiche innovative e di tecniche di machine learning (modelli multilivello e alberi di regressione). L’aspetto innovativo dello studio è che il modello utilizzato è abbastanza flessibile da poter essere applicato a sistemi scolastici di tutto il mondo con strutture differenti ed estrapolare quali sono gli aspetti della vita degli studenti e delle realtà scolastiche che influenzano, rispettivamente, il rendimento degli studenti e le performances delle scuole.
Le analisi rivelano dinamiche diverse nei vari paesi del mondo, dove le performances di studenti e scuole sono associate ad aspetti familiari, socio-economici, di contesto e di dimensioni differenti.
“In particolare – si legge nella nota – lo studio evidenzia che in Italia l’indice socio-economico degli studenti non risulta essere tra le variabili più importanti per predire le performance scolastiche, come invece succede in Australia, Francia, UK, Spagna e USA, dove l’indice socio-economico dello studente risulta essere la variabile più significativa. Invece motivazione personale dello studente, gestione dell’ansia, tendenza a cooperare con i compagni, accessibilità a materiale culturale in famiglia (libri, riviste di scienza, gite ai musei) e livello di istruzione dei genitori risultano fortemente associate al suo rendimento scolastico”.
“Per quanto riguarda il valore aggiunto dalla scuola – continua la nota – in Italia il 41% della variabilità del rendimento scolastico degli studenti è spiegata dal loro raggruppamento nelle diverse scuole. Questa percentuale è tra le più elevate dei 9 paesi (insieme a Francia, Germania e Giappone) e significa che in Italia frequentare una data scuola, piuttosto che un’altra, ha un forte effetto sul rendimento dello studente, a indicare che le scuole italiane preparano gli studenti in modo molto diverso tra loro. Questo effetto è molto più accentuato che in altri Paesi, come la Spagna, per esempio, dove le differenze tra scuole sono quasi nulle (solo l’8% della variabilità tra studenti) e, di conseguenza, la scelta della scuola è meno rilevante.
Altro aspetto che emerge in alcuni paesi come Giappone, Francia, Canada e Germania la variabile più importante che aggiunge valore alla scuola è la dimensione (numero di studenti). Scuole più grandi sono associate a valori aggiunti maggiori, raggiungendo il livello “ottimo” intorno ai 1000 studenti in tutti i paesi.
Questi sono solo pochi esempi di tutte le informazioni che il modello matematico-statistico è in grado di estrarre dai dati. Le considerazioni che si possono fare sono molteplici e variano a seconda degli aspetti che si vogliono indagare. Per questo motivo, un focus generale sulle potenzialità del modello statistico quando applicato a questi dati racchiude la vera innovazione dello studio”.
