Language at home and academic performance: The case of Spain

López-Agudo, Luis Alejandro; González-Betancor, Sara M.; Gutiérrez, Óscar David Marcenaro

doi:10.1016/j.eap.2020.11.003

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“…Data of the Program for International Student Assessment (PISA) revealed that the better students were at reading comprehension in the language of instruction, the better they scored on the science test of PISA (Agirdag & Vanlaar, 2018). This is a generic international finding (Ajello et al, 2018;Delprato, 2021;Lopez-Agudo et al, 2021).…”

Section: Opportunity-propensity Predictors For (Online) Learning (During Covid-19) Distal/antecedent Factorsmentioning

confidence: 85%

The impact of school strategies and the home environment on home learning experiences during the COVID-19 pandemic in children with and without developmental disorders

Baten¹,

Vlaeminck²,

Mues³

et al. 2021

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Using the Opportunity-Propensity Model (Byrnes, 2020; Byrnes & Miller, 2007), the current study investigated which factors helped predicting children’s home learning experiences during the COVID-19 pandemic, thereby examining differences between children with (DD; n = 779) and without (TD; n = 1443) developmental disorders. MANCOVA results indicated more negative experiences for DD children and their parents. SEM-results revealed the alignment between different teachers and autonomous motivation in children as the most important predictors for the outcome variables. Less predictors were significant for DD as compared to TD children which suggests other factors are at play in the DD group. Limitations, strengths and suggestions for future research are being discussed, together with some implications for classroom practices and remote learning approaches.

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Section: Opportunity-propensity Predictors For (Online) Learning (During Covid-19) Distal/antecedent Factorsmentioning

confidence: 85%

The impact of school strategies and the home environment on home learning experiences during the COVID-19 pandemic in children with and without developmental disorders

Baten¹,

Vlaeminck²,

Mues³

et al. 2021

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“…De hecho, la evolución de la publicación de trabajos de inferencia causal en las revistas del ámbito educativo mantiene unas cifras muy discretas durante este primer cuarto de siglo (figura 2), con una tendencia incluso decreciente en los últimos años. Y los trabajos que emplean muestras españolas en evaluaciones a gran escala son contados: la mayor parte aplican variables instrumentales (Castro Aristizabal et al, 2017;Choi et al, 2012;Cordero & Gil-Izquierdo, 2018;Lopez-Agudo et al, 2021) y se emplea propensity score matching marginalmente (Crespo-Cebada et al, 2014;Ignacio García-Pérez & Hidalgo-Hidalgo, 2017), no encontrándose . Inferencia causal en investigación educativa: Análisis de la causalidad en estudios observacionales de carácter transversal.…”

Section: Difusión De La Inferencia Causal En La Investigación Educativaunclassified

Inferencia causal en investigación educativa: Análisis de la causalidad en estudios observacionales de carácter transversal

Martínez-Abad,

León

2023

RELIEVE

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La suposición de relaciones causa-efecto en la investigación ex post facto es un problema ampliamente conocido en el ámbito de la metodología de investigación en ciencias sociales. Para abordar esta importante limitación, en los últimos años se ha extendido el empleo de técnicas de inferencia causal, un conjunto de procedimientos estadísticos establecidos para poder extraer conclusiones causales en investigaciones no experimentales. A pesar de su amplia popularidad y difusión en el ámbito de las ciencias sociales y de la salud, su uso en investigación educativa es todavía marginal. Así, este trabajo introduce las principales técnicas de inferencia causal disponibles para el investigador educativo cuando dispone de datos observacionales de panel. Tras abordar las características clave y el potencial de las técnicas de emparejamiento por puntuación de propensión, variables instrumentales y diseño de regresión discontinua, se presenta un ejemplo de aplicación de cada una de ellas empleando las bases de datos obtenidas en la evaluación PISA 2018. Se incluye la competencia matemática como variable dependiente en todos los modelos propuestos. Dada las diferentes características de cada una de estas técnicas, la variable independiente empleada varía en los tres modelos aplicados: asistencia a educación infantil en el emparejamiento por puntuación de propensión, expectativas académicas del estudiante en variables instrumentales y tamaño del municipio en el que se encuentra la escuela en diseño de regresión discontinua. Se concluye el artículo discutiendo el potencial de este conjunto de técnicas, teniendo en cuenta las necesidades y procedimientos metodológicos más habitualmente aplicados en la investigación educativa.

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Moderation effects of teacher support and disciplinary climate on SES and reading relation in high and low globally competitive economies

Xiao,

Ni,

Hau

2024

Studies in Educational Evaluation

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Language at home and academic performance: The case of Spain

Cited by 6 publications

References 23 publications

The impact of school strategies and the home environment on home learning experiences during the COVID-19 pandemic in children with and without developmental disorders

The impact of school strategies and the home environment on home learning experiences during the COVID-19 pandemic in children with and without developmental disorders

Inferencia causal en investigación educativa: Análisis de la causalidad en estudios observacionales de carácter transversal

Moderation effects of teacher support and disciplinary climate on SES and reading relation in high and low globally competitive economies

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