@article{11162/259405,
year = {2023},
url = {https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/02103702.2022.2149120},
url = {https://hdl.handle.net/11162/259405},
abstract = {Se analizan los factores relacionados con el rendimiento lector de los estudiantes de Macao utilizando datos del informe PISA 2018 sobre 2979 estudiantes de 15 años de este país. Para ello se utiliza un modelo teórico integrado en el que se tienen en cuenta los roles de factores demográficos, personales y sociocontextuales para analizar la importancia relativa de 41 factores distintos en la predicción de la competencia lectora, tales como el nivel académico o socieconómico (demográficos), el tiempo de aprendizaje o la actitud hacia la escuela (personales) o la competitividad o el clima disciplinario (sociocontextuales). Para el análisis de los datos se aplica un enfoque basado en el aprendizaje automático, concretamente el algoritmo Random Forest. Los resultados indican que las variables clasificadas como factores personales, como estrategias metacognitivas, placer de leer o dificultad percibida, son los predictores más relevantes del rendimiento de los estudiantes.},
booktitle = {Infancia y aprendizaje. 2023, v. 46, n. 1 ; p. 71-108},
keywords = {rendimiento},
keywords = {estrategia de aprendizaje},
keywords = {enseñanza secundaria},
keywords = {Macao},
title = {What explains Macau students' achievement? : an integrative perspective using a machine learning approach},
title = {¿Cuál es la explicación del rendimiento de los estudiantes macaenses? : una perspectiva integradora mediante la adopción del enfoque del aprendizaje automático},
doi = {10.1080/02103702.2022.2149120},
author = {Wang, Yi and Haw, Joseph and Leung, Shing On and King, Ronnel Bornasal},
}