Effect of retention in elementary grades on dropping out of school early

Hughes, Jan N.; Cao, Qian; West, Stephen G.; Smith, Paula Allee; Cerda, Carissa Analise

doi:10.1016/j.jsp.2017.06.003

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“…On the other hand, many researchers have found adverse effects of grade retention on socioemotional development, social adjustment, and academic performance. Numerous studies have reported that grade retention not only does not improve students' performance, but has a negative impact on one's self-esteem, academic self-concept, social and emotional adjustment, attitudes towards school, and increases school dropout rates (Alexander et al, 2001;Holmes & Matthews, 1984;Hughes et al, 2017;Jimerson, 2001). In other words, there is no guarantee that having students ST012Q09NA Musical instruments (e.g.…”

Section: Schsize Envawarementioning

confidence: 99%

Predicting Students’ Academic Performance: A Comparison between Traditional MLR and Machine Learning Methods with PISA 2015

Puah¹

2021

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Predicting students’ academic performance has long been an important area of research in education. Most existing literature have made use of traditional statistical methods that run into the problems of overfitted models, inability to effectively handle large numbers of participants and predictors, and inability to pick out non-linearities that may be present. Regression-based ML methods that can produce highly interpretable yet accurate models for new predictions, are able to provide some solutions to the aforementioned problems. The present study is the first study that develops and compares between traditional MLR methods and regression-based ML methods (i.e. ridge regression, LASSO regression, elastic net, and regression trees) to predict students’ science performance in the PISA 2015. A total of 198,712 students from 60 countries, and 66 student- and school-related predictors were used to develop the predictive models. Predictive accuracy of the various models built were not that different, however, there were significant differences in the predictors identified as most important by the different methods. Although regression-based ML techniques did not outperform traditional MLR, significant advantages for using ML methods were noted and discussed. Moving forward, we strongly believe that there is merit for using such regression-based ML methods in educational research. Educational research can benefit from adopting ML practices and methods to produce models that can not only be used for explaining factors that influence academic performance prediction, but also for making more accurate predictions on unseen data.

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Section: Schsize Envawarementioning

confidence: 99%

Predicting Students’ Academic Performance: A Comparison between Traditional MLR and Machine Learning Methods with PISA 2015

Puah¹

2021

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“…Partiendo de investigaciones previas, en niveles socioeconómicos bajos, se puede asegurar que la repetición, inicialmente puede conducir una mejora en el rendimiento (Magnuson et al, 2004), posteriormente puede conllevar repercusiones negativas a corto, mediano y largo plazo (González-Betancor & López-Puig, 2016). A corto plazo, existe mayor probabilidad de abandono educativo entre los escolares repetidores que entre los que son promocionados de manera continua (Hughes et al, 2017). A medio plazo, podrían existir mejoras en la atención de los escolares, pero no en los resultados académicos (Mantzicopoulos & Morrison, 1992).…”

Section: Introductionunclassified

Estudio comparativo del rendimiento entre niños repetidores y no repetidores

Urruticoechea

Vernazza

Canal

et al. 2020

Revista INFAD de Psicología

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Introducción: Hoy en día el Sistema Educativo español propone la repetición como herramienta niveladora entre el rendimiento real del escolar y el nivel académico al que concurre. Si bien se ha demostrado que las consecuencias negativas de la repetición a corto, medio y largo plazo son mayores que los beneficios, la posibilidad de utilizar este mecanismo ha convertido a España en el país de la OCDE con mayor tasa de repetidores. Tomando este dato como punto de partida surge la duda de si realmente la repetición está cumpliendo con el objetivo para el cual fue creada. Objetivo de investigación: Comparar los niveles de rendimiento entre los estudiantes repetidores y los no repetidores. Método: Para lograr este objetivo se analizaron 25245 respuestas de alumnos de cuarto de Educación Primaria a la prueba “Evaluación General de Diagnóstico” de 2009. Las estrategias metodológicas utilizadas fueron, por un lado, el análisis de diferencia de medias, en particular, mediante la prueba Welch y por otro, la metodología HJ-Biplot. Resultados: Del total de la muestra el 6.83% son repetidores. Todas las competencias a estudio (Comunicación lingüística, Matemática, Interacción con el mundo físico y Social y ciudadana) se asocian positivamente entre ellas, donde la correlación más fuerte se da entre Mundo físico y Lingüística (.68) y entre Mundo físico y Social Ciudadana (.68), y la más débil entre Social-Ciudadana y Lingüística (.57). Los alumnos no repetidores obtienen puntuaciones medias más altas en todas las competencias y estas diferencias son significativas obteniendo un p. valor .001 en la prueba de Welch. Conclusión: La repetición, en la mayoría de los casos, no sirve para mejorar el rendimiento. Discusión: Entendiendo que la repetición genera desigualdad de los niños en la sociedad y que no es una herramienta útil, es necesario realizar otro tipo de intervenciones para mejorar el rendimiento de los alumnos que son propensos susceptibles a repetir.

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“…Sin embargo, no se ha encontrado la misma relación entre repetición en educación primaria y la probabilidad de abandono, de manera que haber repetido en esta etapa no tendría un peso significativo en el futuro abandono escolar. Estos resultados contradicen la afirmación de que repetir en educación primaria aumentaría la probabilidad de abandono escolar temprano, especialmente entre los estudiantes en riesgo por causas personales y sociofamiliares (Hughes, Cao, West, Smith y Cerda, 2017;Stearns, Moller, Blau, Potochnick, 2007). En consecuencia, nuestros hallazgos apuntan a que la repetición en primaria no parece ser relevante para la intención de abandono.…”

Section: Discussionunclassified

El papel de la repetición y el rendimiento académico en el abandono escolar temprano

Prego

Rodríguez-Llorente

Vieites

2019

Revista INFAD de Psicología

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Dadas las graves consecuencias negativas de abandonar la escuela para el individuo y para la sociedad, los investigadores han tratado de identificar los factores que predicen el abandono con la esperanza de desarrollar intervenciones que mejoren los procesos de riesgo. Teniendo en cuenta las dificultades para medir y evaluar los factores que afectan a los abandonos que ya han ocurrido y asumiendo la relación entre la intención de abandono y el abandono real, parece esencial desarrollar una caracterización amplia de los estudiantes que tienen la intención de abandonar. En este punto, con una muestra de 267 alumnos españoles (48.7% mujeres; Mage=14.38; SD=1.09) que cursaban 2º (n=138) y 3º (n=129) de ESO se explora la incidencia de la repetición y el rendimiento académico sobre la intención de abandonar antes de completar la educación secundaria obligatoria.Los resultados de este trabajo sugieren que la probabilidad de que se dé una intención de abandono temprano es significativamente más alta entre quienes han repetido uno o dos cursos en la ESO que entre aquellos que no han repetido en ESO (OR= 8,769, IC 95% 2,304-33,378; Q=.79) y que la probabilidad de abandonar puede ser también más elevada entre los estudiantes que informan de rendimiento académico inferior a la media que entre quienes informan de rendimiento superior a la media (OR= 4,336, IC 95% ,968-19,421; Q=.64). Atendiendo a nuestros resultados, si bien no estar repitiendo actualmente o no haber repetido en EP podría garantizar, en cierta medida, la intención de completar los estudios, ni estos factores ni las bajas calificaciones se establecen como predictores directos de la intención de abandono temprano. A la luz de estos resultados cabe seguir explorando el perfil personal y motivacional del abandono escolar temprano.

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Effect of retention in elementary grades on dropping out of school early

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Predicting Students’ Academic Performance: A Comparison between Traditional MLR and Machine Learning Methods with PISA 2015

Predicting Students’ Academic Performance: A Comparison between Traditional MLR and Machine Learning Methods with PISA 2015

Estudio comparativo del rendimiento entre niños repetidores y no repetidores

El papel de la repetición y el rendimiento académico en el abandono escolar temprano

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