Contribution of machine learning to the analysis of grade repetition in Spain: A study with PISA data
DOI
10.22550/2174-0909.4014
Resumen
Introducción: La repetición de curso tiene una excesiva incidencia en España, a pesar de ser una medida controvertida. A fin de obtener evidencia que contribuya a su reducción en la educación obligatoria, el presente trabajo profundiza en el estudio de los índices de contexto de PISA 2018 más vinculados con dicho fenómeno. Método: Con la muestra de estudiantes españoles (N=35943), se utiliza un método de aprendizaje automático, para seleccionar y ordenar los predictores, y una regresión logística multinivel (estudiantes y centros), para cuantificar la contribución de cada uno. Resultados: Se obtienen las 30 variables de contexto más relevantes en cada etapa educativa, que explican el 65.5% de la varianza de la repetición en primaria y casi el 55.7% en secundaria. Conclusiones: Los principales indicadores son mayoritariamente del nivel de estudiantes, lo que sugiere la idoneidad de intervenciones psicoeducativas basadas en el apoyo individualizado más que en políticas generalizadas, y emergen medidas potencialmente más eficientes y equitativas que la repetición, centradas, por ejemplo, en la gestión del tiempo de aprendizaje o en la orientación académico-profesional, así como predictores con importancia específica diferencial en cada etapa. Metodológicamente, el estudio hace una aportación a la mejora de la especificación de los modelos predictivos.
Financiación | Funding
El artículo no ha contado con financiación ni pública ni privada.
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Citación recomendada | Recommended citation
Constante-Amores, A., Arroyo-Resino, D., Sánchez-Munilla, M., & Asensio-Muñoz, I. (2024). Contribution of machine learning to the analysis of grade repetition in Spain: A study based on PISA data [Contribución del machine learning al análisis de la repetición escolar en España: un estudio con datos PISA]. Revista Española de Pedagogía, 82 (289). https://doi.org/10.22550/2174-0909.4014
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PISA, repetición escolar, aprendizaje automático, variables de contexto, regresión logística multinivel, educación obligatoria / PISA, grade repetition, context variables, machine learning, multilevel logistic regression, compulsory education.
