Angela Martini
3. I risultati dell’analisi multilivello delle prestazioni in scienze senza il
giu-dizio di licenza
La Tabella 4 mostra i risultati dell’analisi mul-tilivello condotta sugli studenti dei licei, degli istituti tecnici e degli istituti professionali del campione veneto in due varianti parallele: a) senza tener conto del giudizio di licenza me-dia (modelli 1 e 2); b) con l’introduzione fra le caratteristiche individuali degli studenti della variabile predetta (modelli 1.2 e 2.2). Per agevo-larne la comprensione, commentiamo la tabella in dettaglio, fermandoci in questo paragrafo, in particolare, sui modelli 1 e 2.
In primo luogo, alcune osservazioni sulle va-riabili descritte nella prima colonna a sinistra (giudizio di licenza a parte). Come già detto, si tratta delle dodici variabili degli studenti e delle sette di scuola sopravvissute al processo di selezione illustrato nel paragrafo preceden-te, cui si aggiungono le variabili relative allo status socio-economico-culturale, all’origine etnica e al sesso dello studente, che si è deciso di mantenere comunque nell’analisi sia a livel-lo 1 che a livellivel-lo 2 indipendentemente dalla significatività del loro effetto. Da notare che le variabili in corsivo sono variabili categoriali con due — o più — modalità di espressione (ad esempio maschio/femmina per la variabile
«genere»). Per queste variabili, oggetto d’inte-TabElla 1
Risultati nei tre ambiti di PISA 2006 in funzione del Giudizio di Licenza media
(errori standard fra parentesi) Sufficiente Buono Distinto Ottimo scienze 477 (5,3) 537 (6,1) 575 (4,3) 608 (6,3) lettura 458 (8,9) 529 (6,0) 565 (4,1) 598 (6,4) matematica 462 (6,1) 523 (6,6) 560 (6,3) 596 (8,8)
TabElla 2
Differenze di punteggio nei tre ambiti a seconda del Giudizio di Licenza media
(errori standard fra parentesi) Diff.
TabElla 4
Risultati dell’analisi multilivello delle competenze in scienze PISA 2006 degli studenti veneti di liceo, istituto tecnico e istituto professionale
Variante 1 Variante 2
modello 0 modello 1 modello 2 modello 1.2 modello 2.2
Intercetta 529,7 541,9 566,6 579,6 590,4
lIVEllO STUDENTE
status socio-economico-culturale -2,0 -2,7 -0,9 -1,7
Genere femminile -6,2 -6,8* -11,3*** -11,5***
origine immigrata -43,8*** -44,1*** -46,6*** -46,7***
ritardo scolastico -34,5*** -34,4*** -23,5*** -24,5***
ore settimanali di lezione di scienze 5,1*** 4,9*** 4,8*** 4,5***
concetto di sé in scienze 9,7*** 9,9*** 6,8*** 7,3***
Sostegno alla ricerca scientifica 0,1*** 0,1*** 0,1*** 0,1***
consapevolezza ambientale 17,0*** 16,6*** 16,0*** 15,7***
Responsabilità ambientale 5,2** 5,3*** 4,3** 4,4**
Motivazione a una carriera scientifica (Q-Genitori) 4,9** 4,9** 4,6** 4,6**
Partecipazione ad attività scientifiche (Q-Genitori) 6,6*** 5,7*** 5,6*** 4,8**
uso di internet per passatempo -6,2* -6,0* -4,8 -4,6
Familiarità con Internet 6,4*** 6,8*** 6,8*** 6,7***
Uso del PC da meno di 3 anni -12,1*** -11,9*** -10,1*** -10,1***
Sufficiente -59,5*** -53,9***
Buono -38,0*** -34,9***
Distinto -19,2*** -17,7***
lIVEllO SCUOla
Gestione non statale -73,7*** -57,3***
La scuola è un istituto tecnico -14,2 -3,1
La scuola è un istituto professionale -34,4*** -18,2
dimensione della scuola 7,6* 6,7*
dimensione della scuola al quadrato -0,4* -0,3*
media indice di status degli studenti 38,1*** 31,3**
Alta percentuale di ragazze (≥ 70%) -14,1* -10,1
Alta percentuale di studenti immigrati (≥ 10%) -4,8 -5,3
media delle ore settimanali di lezione di scienze 5,5* 4,6
COMPONENTI CaSUalI
varianza livello 1 4279,1 2989,7 2987,3 2831,4 2825,1
varianza livello 2 2998,5 1494,0 356,0 826,6 283,9
percentuale varianza tra le scuole (rho) 41,2
percentuale varianza «spiegata» entro le scuole 30,1 30,2 33,8 34,0
percentuale varianza «spiegata» tra le scuole 50,2 88,1 72,4 90,5
percentuale varianza complessiva «spiegata» 38,4 54,1 49,7 57,3
* = 0.05 > p-value ≤ 0.10; ** = 0.01 > p-value ≤ 0.05; *** = p-value ≤ 0.01
resse è la differenza di punteggio rispetto alla modalità assunta come base di riferimento e codificata con 0. Nel caso del genere, essa è, ad esempio, costituita dagli studenti di sesso
maschile. Quando le modalità sono più di due (come per l’indirizzo della scuola) si valuta, per ciascuna modalità, la differenza di pun-teggio rispetto a quella che si è convenuto di
assumere come termine di riferimento (nel nostro caso, ad esempio, gli studenti dell’in-dirizzo liceale).17
Le variabili in caratteri normali sono invece variabili quantitative. Nel caso di queste varia-bili, l’effetto di ognuna sul risultato in scienze è stimato in termini di aumento (o diminuzio-ne) del punteggio associato all’incremento di un’unità della variabile stessa, a parità di tutte le altre condizioni.
Il modello 0 (o «vuoto», perché non contie-ne predittori né di primo né di secondo livello) si limita — come già accennato nel paragrafo precedente — a scomporre la varianza totale dei punteggi in scienze in due parti, una dovu-ta alle differenze fra le scuole (varianza «tra»
le scuole) e una dovuta alle differenze interin-dividuali tra gli alunni all’interno delle scuole (varianza «entro» le scuole). Nel nostro caso, la varianza tra le scuole è, come si può vede-re (quartultima riga della seconda colonna), il 41% della varianza totale (pari alla somma della varianza di livello 1 e di livello 2). Essa è un po’ più bassa della varianza tra scuole calco-lata sull’intero campione di studenti di scuola secondaria superiore (vedi Appendice 2), poiché l’eliminazione dei Centri di Formazione pro-fessionale riduce di qualche punto percentuale la variabilità tra gli istituti. Nello stesso tempo l’intercetta, equivalente al punteggio medio in scienze di tutti gli alunni considerati nel model-lo (530), risulta, per model-lo stesso motivo, più alta di una decina di punti.
La terza colonna (modello 1) mostra per cia-scuna delle variabili di livello 1 elencate nel-la prima colonna l’effetto netto esercitato sul punteggio in scienze. Si ricordi che in questo modello (come nel parallelo modello 1.2) non sono inseriti predittori di livello 2, cosicché il punteggio delle scuole è posto eguale alla me-dia generale più o meno un certo scarto. Il va-lore dell’intercetta (542) rappresenta in questo caso il punteggio in scienze all’interno delle scuole di un alunno «tipo» che ha valori pari
17 Nell’elenco di Appendice 1, per ognuna delle variabili categoriali considerate, la modalità assunta come rife-rimento è indicata in grassetto.
alla media18 sulle variabili individuali quanti-tative e che appartiene alla categoria assunta come base di riferimento per le variabili ca-tegoriali. I valori nella colonna rappresentano invece l’aumento, o la diminuzione, rispetto all’intercetta, del punteggio in scienze asso-ciati all’incremento di una unità della variabile corrispondente (o la differenza di punteggio rispetto alla categoria di riferimento, se la variabile è di tipo categoriale). Come si può vedere, le prime due variabili in elenco — lo status socio-economico-culturale dell’alunno e l’essere di genere femminile — non hanno un effetto significativo19 sul punteggio in scienze, anche se lo riducono di alcuni punti. Fra le ri-manenti variabili, tutte significative, le due che hanno la più forte influenza, in senso negativo, sulla prestazione sono l’essere immigrato20 e l’essere in ritardo di un anno. Un modesto con-tributo (5 punti) alla variabilità dei punteggi è dato, fra gli aspetti che connotano il percorso scolastico dell’alunno, dall’aumento di un’ora alla settimana delle lezioni di scienze. Del-le variabili motivazionali e di atteggiamento, quella che esercita la maggiore influenza posi-tiva sul risultato in scienze è la consapevolezza dei problemi dell’ambiente (+17), seguita dal concetto che l’alunno ha della propria riuscita in scienze a scuola (+10). Le variabili desunte dal questionario-genitori con un effetto netto significativo, sempre in senso positivo, sulla prestazione dello studente sono la motivazione a intraprendere in futuro una carriera scien-tifica e il grado di partecipazione all’età di dieci anni ad attività connesse con la scienza (ad esempio, vedere documentari d’argomento
18 Le variabili esplicative di livello 1 sono state centrate sulla media generale (grand mean) di tutti i 1.387 alunni oggetto di analisi. Per questa opzione, come per le altre scelte effettuate nella formulazione dei modelli multi-livello, si rinvia al capitolo 9 del rapporto regionale del Veneto PISA 2006, già citato (nota 1), e alla letteratura in merito (Raudenbush e Bryk, 2002).
19 La significatività statistica dell’effetto è segnalata dalla presenza di asterischi, da 1 a 3, a seconda che la proba-bilità d’errore della stima sia eguale o minore del 10%, del 5% o dell’1%.
20 Sotto la voce «origine immigrata» sono qui considerati gli studenti provenienti dall’immigrazione sia di prima che di seconda generazione.
scientifico). Può esser di qualche interesse rile-vare che l’intenzione di dedicarsi alla scienza dichiarata dall’alunno non ha una relazione si-gnificativa col punteggio in scienze, una volta che si tenga conto di altre variabili rilevanti, mentre quando sono i genitori ad affermare che il figlio svolgerà da adulto una professione scientifica, questo aumenta il rendimento di quasi 6 punti. Infine, il modo in cui lo studente utilizza le nuove tecnologie e il grado di fami-gliarità con esse hanno con la competenza in scienze una relazione a volte positiva, a volte negativa. Gli studenti che dichiarano di avere cominciato a usare il computer da meno di tre anni — quindi solo nella scuola superiore — hanno mediamente un risultato più basso di 12 punti, a parità delle altre condizioni. L’abilità nell’utilizzo di Internet ha invece un effetto positivo di circa 6 punti ma se il navigare in rete è un puro passatempo, questo ha sul pun-teggio in scienze un effetto di dimensione ana-loga ma di segno negativo.
Complessivamente, le variabili relative alle caratteristiche personali degli studenti spiega-no21 il 30% della variabilità interindividuale e il 50% della varianza tra le scuole. Quest’ultimo dato dimostra — se ve ne fosse bisogno — che i profili degli iscritti ai vari istituti differisco-no sostanzialmente da udifferisco-no all’altro e gli alunni non sono, da tale punto di vista, uniformemente distribuiti tra di essi.
Il modello 2 (si veda Tabella 4) aggiunge alle variabili individuali le caratteristiche delle scuo-le. I valori che compaiono sulla stessa riga nella quarta colonna rappresentano la variazione del punteggio in scienze dello studente (che va a sommarsi alla variazione del punteggio dovuta alle sue caratteristiche personali) indotta da una variazione unitaria della variabile quantitativa corrispondente e relativa alla scuola frequentata (o nel caso di variabili categoriali la differen-za di punteggio rispetto alla categoria assunta come base). Si noti, innanzitutto, che passando dal modello 1 al modello 2 il valore dell’in-tercetta (567) cresce, poiché, in questo caso, il
21 Il termine «spiegare» è da intendere non in senso causale ma nel senso di «ridurre la varianza».
riferimento non è un alunno generico, come nel modello precedente, ma l’alunno d’un liceo. Da rilevare anche che la diminuzione del punteggio in scienze associata all’essere femmina aumenta leggermente e soprattutto diviene significativa (sebbene solo alla soglia più alta di probabilità d’errore). Ciò è dovuto all’introduzione al se-condo livello della variabile costituita dalla ti-pologia di scuola. Il fenomeno riproduce in ma-niera più sfumata quello che si era già osservato nel 2003 per la matematica nel Veneto (Martini, 2005) ma che ha un riscontro in altri Paesi dove il sistema scolastico ha nel grado secondario un’organizzazione a filiere (OECD, 2004). Il gap di genere diventa più evidente quando nella stima dell’effetto si osserva l’impatto del tipo di scuola. Anche la presenza di un’alta percentua-le di ragazze tra gli iscritti produce un effetto negativo (sempre con un margine d’errore del 10%) sul risultato in scienze, abbassandolo di altri 14 punti. Non è invece significativa la pre-senza di una percentuale di immigrati pari o più alta del 10%.
Ciò detto, le caratteristiche delle scuole che hanno il peso più rilevante sulla prestazione degli studenti sono il tipo di gestione, lo sta-tus socioeconomico medio degli alunni che le frequentano e l’appartenenza dell’istituto all’indirizzo professionale. Gli effetti di que-ste tre variabili sono interconnessi e meritano di essere esaminati in dettaglio. Cominciamo con l’osservare che, mentre lo status personale dell’alunno all’interno della scuola conta poco o nulla, conta invece, e molto, lo status medio degli studenti dell’istituto che egli frequenta: se esso cresce di una unità di deviazione standard rispetto alla media, ciò implica un incremento del punteggio in scienze di 38 punti. Inoltre, controllando per questa variabile la differenza di rendimento degli alunni dell’indirizzo tec-nico rispetto all’indirizzo liceale — che, con-siderata in assoluto,22 è nel Veneto di circa 39 punti — non solo si riduce ma cessa di essere significativa, denotando come la differenza di
22 Con questa espressione intendiamo riferirci alla diffe-renza dei punteggi grezzi in scienze degli studenti senza controllo di altre variabili.
risultati tra queste due tipologie d’istituto si spieghi soprattutto in termini della diversità di caratteristiche medie di background dei loro iscritti. Rimane invece significativa — anche se fortemente ridimensionata rispetto alla sua ampiezza assoluta23 — la diminuzione del punteggio associata all’indirizzo professio-nale dell’istituto. Tenendo sotto controllo la composizione sociale del corpo studentesco, il divario tra scuole statali e scuole non statali diventa invece più largo di quanto esso non sia in termini assoluti,24 giacché gli alunni delle seconde hanno mediamente uno status più ele-vato di quello delle prime.25
Le rimanenti variabili contribuiscono in maniera modesta alla variabilità del punteg-gio in scienze. Un aumento di cento studenti rispetto al numero medio di iscritti implica un aumento del punteggio di circa 8 unità. Si noti che la relazione fra le due variabili non è però lineare, ma curvilinea, come denota il valore della dimensione elevata al quadrato (indice di curvilinearità) che è significativo e di segno negativo: questo significa che al crescere del numero di studenti della scuola, cresce il punteggio in scienze ma solo fino a un certo punto. Anche l’aumento di un’ora dell’orario medio settimanale di scienze ha un effetto positivo sul risultato — a parità delle altre condizioni — aumentandolo di 5,5 punti.
23 Il punteggio medio in scienze degli studenti degli istituti professionali (470) è nel Veneto più basso di 103 punti rispetto a quello degli alunni d’un liceo (573).
24 La differenza di punteggio in scienze fra gli alunni dei licei e degli istituti tecnici paritari rispetto agli studenti degli omologhi istituti statali è mediamente nel Veneto di 36 punti e non è significativa. Tra gli istituti paritari campionati non vi sono istituti profes-sionali.
25 L’ESCS medio degli alunni degli istituti paritari è 0,80, mentre quello degli alunni degli istituti statali è 0,07.
Anche considerando i soli alunni di liceo e istituto tec-nico, l’ESCS medio degli studenti statali risulta pari a 0,14. Come si evince anche dal Rapporto Internazio-nale PISA 2006 (OECD, 2007, Volume 2, Tabella 5.4, p. 166), quando si tiene sotto controllo lo status socio-economico-culturale degli studenti e delle scuole, in Italia la differenza di risultato in scienze fra alunni di scuole statali e non statali si amplia e diventa signifi-cativa.