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PISA 2015 : predictors of Science Performance in Spain
dc.contributor.author | Rodríguez Mantilla, Jesús Miguel | |
dc.contributor.author | Fernández Díaz, María José | |
dc.contributor.author | Jover Olmeda, Gonzalo | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.identifier.citation | p. 98-102 | spa |
dc.identifier.issn | 1988-592X (electrónico) | spa |
dc.identifier.uri | https://sede.educacion.gob.es/publiventa/descarga.action?f_codigo_agc=19074 | spa |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11162/157404 | |
dc.description | Monográfico con el título: ¿Número monográfico (II): PISA y TIMSS" | spa |
dc.description | Resumen basado en el de la publicación | spa |
dc.description | Título, resumen y palabras clave en inglés y español | spa |
dc.description.abstract | Se pretende analizar el efecto de un conjunto de predictores del rendimiento en Ciencias en los alumnos españoles participantes en PISA (Programa Internacional para la Evaluación de Estudiantes) 2015. Para ello, 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, entre otros. Además, se incluyeron variables consideradas como ¿clásicas¿ en este tipo de estudios (sexo, nivel académico de los padres, etc.). Entre los principales resultados se encuentra 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. Se 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. | spa |
dc.format.medium | Digital | spa |
dc.format.medium | Revista | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.language.iso | eng | spa |
dc.relation.ispartof | Revista de educación. 2018, n. 380, abril-junio ; p. 75-102 | spa |
dc.rights | Cuando no se especifique otra condición, los documentos incorporados a Redined a texto completo, se hallan bajo las condiciones de uso de sólo lectura y únicamente podrán ser citados con reconocimiento del autor(es). Para cualquier otro uso, deberá solicitarse el permiso del autor (es) | spa |
dc.subject | evaluación predictiva | spa |
dc.subject | rendimiento | spa |
dc.subject | educación científica | spa |
dc.subject | análisis multivariado | spa |
dc.subject | enseñanza obligatoria | spa |
dc.subject | España | spa |
dc.subject.other | Informe PISA | spa |
dc.title | PISA 2015 : predictores del rendimiento en ciencias en España | spa |
dc.title | PISA 2015 : predictors of Science Performance in Spain | eng |
dc.type | Artículo de revista | spa |
dc.audience | Usuarios en general | spa |
dc.bbdd | Analíticas | spa |
dc.description.pais | ESP | spa |
dc.educationLevel | Educación Primaria | spa |
dc.educationLevel | Educación Secundaria | spa |
dc.educationLevel | Formación Profesional | spa |
dc.title.journal | Revista de educación | spa |
dc.identifier.doi | 10.4438/1988-592X-RE-2017-380-373 | spa |