Influences of School Climate and Teacher’s Behavior on Student’s Competencies in Mathematics and the Territorial Gap between Italian Macro-areas in PISA 2012

Abstract

In this study the effects of school and classroom climate and teacher's behavior on Italian students' mathematical achievement score in PISA 2012 were investigated. Simple and scale indices provided by the PISA database, constructed by responses from the students' and principals' background questionnaires, were considered as predictive variables of the math achievement scores. Multilevel models including all the predictive variables, controlling for some relevant student, family background and school variables, confirmed that perceptions of school and classroom climate and teachers' behavior influence mathematics performance in PISA. In particular, the effect of the teacher's use of cognitive activation strategies had the strongest positive effect, followed by the school and classroom climate indicators. Thus, more cognitively activating instruction and an orderly and peaceful atmosphere in schools and classrooms encourage students and help to transform existing interests into mathematic achievement. Our

Estudio multinivel sobre las variables explicativas de los resultados de México en PISA 2015

“…Clima y ambiente escolar. Bove et al (2016) encontraron que las percepciones de estudiantes sobre el clima de la escuela y del aula predicen los resultados en PISA. Los autores afirmaron que una atmósfera apacible y ordenada en las escuelas y las aulas, motiva a los estudiantes y ayuda a transformar el interés de estos en las matemáticas; resultados compartidos por otros autores (Giménez & Castro, 2017;Jorge-Moreno, 2016;Rodríguez, 2005).…”

“…Estrategias de enseñanza. Bove et al (2016) mostraron que las estrategias de activación cognitiva que utiliza el docente incrementaron 28 puntos el resultado en matemáticas. Por el contrario, las conductas del docente tales como orientación al estudiante, evaluación formativa e instrucción directa se asociaron con puntajes más bajos en PISA.…”

“…No obstante, González-Such et al (2016) afirmaron que, en la mayoría de los estudios de PISA, se utilizan procedimientos de análisis que no toman en cuenta la naturaleza anidada de los datos; por ejemplo, la regresión o análisis de senderos (Arikan, 2014;Burhan et al, 2016;Camminatiello et al, 2012;Kasapoglu, 2014;Ortíz, 2013;Schindler, 2007); análisis de conglomerados (Nieto & Recaman, 2011), o de descomposición (Giménez & Castro, 2017), entre otros. No obstante, en pocos casos se ubican estudios que consideran el uso de modelos multinivel (Bove et al, 2016;Gamazo et al, 2018;Karakolidis et al, 2016;Krüger, 2017;Quiroz, Dari & Cervini, 2018;Usta, 2016); a pesar de que como afirmaron Giménez y Castro (2017), los modelos jerárquicos o multinivel tienen la ventaja de que permiten tomar en consideración las potenciales correlaciones entre los términos de error que aparecen entre los estudiantes de una misma clase, profesor o escuela.…”

“…Esto es particularmente aplicable a México, donde el contexto y sistema educativo tienen una marcada diferencia respecto a otros países de la OCDE (Martínez-Rizo, 2005). Asimismo, dado que los estudiantes están agrupados (o anidados) en escuelas, es importante tener en cuenta este anidamiento en el análisis de los datos (González-Such et al, 2016), por lo que los métodos multinivel, como los aplicados en este estudio, resultan los más apropiados para llevar a cabo la identificación de los factores asociados al logro (Bove et al, 2016;Gamazo et al, 2018;Karakolidis et al, 2016;Usta, 2016). Es así que, utilizando este tipo de análisis, los resultados de este estudio permitieron identificar las variables de contexto y procesuales que se asocian a las puntuaciones de estudiantes mexicanos en PISA.…”

Factors Predicting Creative Problem-Solving Competence in PISA 2012: Evidence from Six Countries/Čimbenici predviđanja kompetencije kreativnog rješavanja problema – PISA 2012: Dokazi iz šest zemalja

“…There was very limited research on the relationship between mathematics extracurricular or extracurricular creative activities and PISA performances. Bove, Marella, and Vitale (2016) reported that they found positive relationship between mathematics extracurricular activities and mathematics performance but they could not find any relationship between extracurricular creative activities and mathematics performance. As mathematics extracurricular and extracurricular creative activities scores were derived from principals' reports about school activities, we did not know how these activities were conducted.…”