¿Qué nos dice PISA sobre la enseñanza y el aprendizaje de las ciencias? : una aproximación a través de árboles de decisión

Abstract

Se analizan los datos de España en PISA 2015 con los objetivos de identificar los factores que más se relacionan con la competencia científica y describir el perfil de los estudiantes con mayor y menor desempeño en la prueba de ciencias en función de las variables de contexto. Para ello se ha utilizado una técnica multivariada de clasificación basada en árboles de decisión con el algoritmo CART (Classification and Regression Trees).Tras el estudio descriptivo-exploratorio realizado, se presenta la selección y jerarquía de las características contextuales del estudiante que más se relacionan con su nivel competencial en ciencias. El grado al que asiste el estudiante, junto con sus expectativas académicas y la repetición de curso, son las variables que, de forma global, mejor predicen el rendimiento en ciencias de los estudiantes españoles de 15 años. A su vez, los resultados relativos al desempeño en grupos de estudiantes extremos (de alto y bajo rendimiento) permiten profundizar en el análisis, identificándose aquellas variables con una incidencia diferencial para ambos colectivos. Entre las principales conclusiones del estudio destaca la importancia de la labor que se realiza en los centros educativos, ya que la trayectoria académica y las variables psicoeducativas parecen tener un mayor efecto sobre los resultados académicos de los estudiantes que sus características socioeconómicas. La discusión profundiza en las principales implicaciones de estos resultados para una mejora de la enseñanza de las ciencias en España, que pueda verse reflejada en la disminución de alumnos rezagados, así como en el aumento del desempeño medio y, especialmente, del número de alumnos situados en niveles de excelencia.