Publication: Academic resilience in mathematics and science: Europe TIMSS-2019 Data
Loading...
Official URL
Full text at PDC
Publication Date
2022
Advisors (or tutors)
Editors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Colegio Oficial de Psicólogos del Principado de Asturias
Abstract
Academically resilient students are those who exhibit high performance starting from a disadvantaged socioeconomic situation. This study aims to identify the personal, school, and national factors that are associated with that resilience in the European Union (EU).
Method: The sample comprised 96556 fourth grade students from 21 EU countries participating in TIMSS-2019. Two three-level logistic regression models were specifi ed for the overall sample.
Results: The EU has an average of 25.67% resilient students in mathematics and 24.16% in science. Student confi dence and having done prior linguistic tasks at school were the variables with the most predictive power after accounting for gender and students’ immigrant background. The European countries analyzed largely compensated for the doubly-disadvantaged situation of immigrant students. Those countries with higher proportions of low-performing students had fewer resilient students.
Conclusions: The educational policies in the EU member states are able to largely compensate for unfavorable starting positions; fundamentally, policies of a social nature such as support for immigrant students, families, or schools.
Resiliencia Académica en Matemáticas y Ciencias: Datos de Europa TIMSS-2019. Antecedentes: el alumnado académicamente resiliente es aquel que obtiene un alto rendimiento partiendo de una situación socioeconómica desaventajada. Esta investigación pretende identifi car los factores personales, escolares y nacionales que están asociados a la resiliencia académica en la Unión Europea (UE). Método: la muestra fue de 96.556 estudiantes de 4º grado de 21 países de la UE participantes en TIMSS-2019. Para el conjunto de la muestra se ajustaron dos modelos de regresión logística multinivel de tres niveles. Resultados: la UE tiene un promedio de 25,67% de alumnado resiliente en matemáticas y 24,16% en ciencias. La confianza de los estudiantes y haber realizado tareas lingüísticas previas a la escuela son las variables con mayor poder predictivo después de tener en cuenta el género y los antecedentes inmigrantes de los estudiantes. Los países europeos analizados compensan en buena medida la situación doblemente desaventajada del alumnado inmigrante. Aquellos países que poseen un mayor porcentaje de alumnado con bajo rendimiento tienen menos estudiantes resilientes. Conclusiones: las políticas educativas de los estados miembros de la UE son capaces de compensar en gran medida las situaciones desfavorecidas de partida. Fundamentalmente aquellas de carácter social como el apoyo al alumnado inmigrante, a la familia o las instituciones educativas.
Resiliencia Académica en Matemáticas y Ciencias: Datos de Europa TIMSS-2019. Antecedentes: el alumnado académicamente resiliente es aquel que obtiene un alto rendimiento partiendo de una situación socioeconómica desaventajada. Esta investigación pretende identifi car los factores personales, escolares y nacionales que están asociados a la resiliencia académica en la Unión Europea (UE). Método: la muestra fue de 96.556 estudiantes de 4º grado de 21 países de la UE participantes en TIMSS-2019. Para el conjunto de la muestra se ajustaron dos modelos de regresión logística multinivel de tres niveles. Resultados: la UE tiene un promedio de 25,67% de alumnado resiliente en matemáticas y 24,16% en ciencias. La confianza de los estudiantes y haber realizado tareas lingüísticas previas a la escuela son las variables con mayor poder predictivo después de tener en cuenta el género y los antecedentes inmigrantes de los estudiantes. Los países europeos analizados compensan en buena medida la situación doblemente desaventajada del alumnado inmigrante. Aquellos países que poseen un mayor porcentaje de alumnado con bajo rendimiento tienen menos estudiantes resilientes. Conclusiones: las políticas educativas de los estados miembros de la UE son capaces de compensar en gran medida las situaciones desfavorecidas de partida. Fundamentalmente aquellas de carácter social como el apoyo al alumnado inmigrante, a la familia o las instituciones educativas.
Description
Unesco subjects
Keywords
Citation
Agasisti, T., & Longobardi, S. (2017). Equality of educational opportunities, schools’. Social Indicators Research, 134(3), 917-953. https://doi.
org/10.1007/s11205-016-1464-5
Agasisti, T., Avvisati, F., Borgonovi, F., & Longobardi, S. (2018). Academic resilience. What schools and countries do to help disadvantaged students
succeed in PISA. Education Working Papers, nº 167, OECD Publishing, Paris. www.oecd-ilibrary.org/docserver/e22490ac-en.pdf
Agasisti, T., Soncin, M., & Valenti, R. (2016). School factors helping disadvantaged students to succeed: Empirical evidence from four Italian cities. Policy Studies, 37(2), 147-177. https://doi.org/10.1080/01442872.2015.1127341
Avvisati, F (2020). Measuring socio-economic status in PISA: A review and suggested improvements. Large-scale Assessments in Education, 8. https://doi.org/10.1186/s40536-020-00086-x
Caprara, G. V., Barbaranelli, C., Borgogni L, L., & Steca, P. (2003). Efficacy beliefs as determinants of teachers’ job satisfaction. Journal of
Educational Psychology, 95(4), 821-832.
Clavel, J. G., García-Crespo, F. J., & Sanz San Miguel, L. (2021). Rising above their circumstances: What makes some disadvantaged East
and South-East Asian students perform far better in science than their background predicts? Asia Pacifi c Journal of Education. https://doi.org
/10.1080/02188791.2021.1886905
Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (2013). Applied multiple regression/correlation analysis for the behavioral sciences. Routledge.
https://doi.org/10.4324/9780203774441
Cordero, J. M., & Mateos-Romero, L. (2021). Exploring factors related with resilience in primary education: Evidence from European
countries. Studies In Educational Evaluation, 70(1), 101045. https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2021.101045
Coronado Hijón, A., & Paneque Folch, M. (2016). Resiliencia al fracaso escolar y desventaja sociocultural: un reto para la orientación y la
tutoría [Resilience to school failure and socio-cultural disadvantage: A challence for guidance and tutoring]. Trauma, contexto y exclusión.
Promocionando la resiliencia. Grupo Editorial Universitario GEU.
De la Cruz, F. (2008). Modelos multinivel [Multi-level models]. Epidemiol, 12(3), 1-8. http://sisbib.unmsm.edu.pe/bvrevistas/epidemiologia/v12_
n3/pdf/a02v12n3.pdf
Delpit, L. (1996). The politics of teaching literate discourse. New Press. Edwards, M. S., & Ashkanasy, N. M. (2018). Emotions and failure in
academic life: Normalising the experience and building resilience.
Journal of Management & Organization, 24(2), 167-188. https://doi.org/10.1017/jmo.2018.20
Erberber, E., Stephens, M., Mamedova, S., Ferguson, S., & Kroeger, T. (2015). Socioeconomically disadvantaged students who are academically
successful: Examining academic resilience crossnationally. IEA’S Policy Brief Series, 5. http://www.iea.nl/policy_briefs.html
European Comission (2020). Education and Training Monitor 2020. https://op.europa.eu/webpub/eac/education-and-training-monitor-2020/en/
chapters/foreword.html#targets
Fernández-Alonso, R., & Muñiz, J. (2011). Diseños de cuadernillos para la evaluación de las competencias básicas [Booklet designs for the
evaluation of basic skills]. Aula Abierta, 39(2), 3-34.
Fernández-Alonso, R., Suárez-Álvarez, J., & Muñiz, J. (2012). Imputación de datos perdidos en las evaluaciones diagnósticas educativas [Imputation
methods for missing data in educational diagnostic evaluation]. Psicothema, 24(1), 167-175. http://www.psicothema.com/psicothema.asp?id=3995
Fishbein, B., Foy, P., & Yin, L. (2021). TIMSS 2019 User Guide for the International Database. Boston College, TIMSS & PIRLS International
Study Center. https://timssandpirls.bc.edu/timss2019/internationaldatabase/
Gabrielli, G., Longobardi, S., & Strozza, S. (2021). The academic resilience of native and immigrant-origin students in selected European countries.
Journal of Ethnic and Migration Studies, 1-22. https://doi.org/10.1080/1369183X.2021.1935657
García-Crespo, F. J., Fernández-Alonso, R., & Muñiz, J. (2019). Resilient and low performer students: Personal and family determinants
in European countries. Psicothema, 31(4), 363-375. https://doi.org/10.7334/psicothema2019.245
García-Crespo, F. J., Fernández-Alonso, R., & Muñiz, J. (2021). Academic resilience in European countries: The role of teachers, families, and
student profi les. PLoS ONE, 16(7).
García-Crespo, F. J., Galián, B., Fernández-Alonso, R., & Muñiz, J. (2019). Educational resilience in reading comprehension: Deteminant
factors in PIRLS-Europe. Revista de Educación, 384, 65-89. https://doi.org/10.4438/1988-592X-RE-2019-384-413
Gelman, A., & Hill, J. (2006). Data analysis using regression and multilevel/hierarchical models. Cambridge University Press.
Heckman, J. J., & Rubinstein, Y. (2001). The importance of noncognitive skills: Lessons from the GED testing program. The American Economic
Review, 91(2), 145-149.
Iñiguez-Berrozpe, T., & Marcaletti, F. (2018). Modelos lineales multinivel en SPSS y su aplicación en investigación educativa [Linear multilevel
models in SPSS and its application in educational research]. REIRE Revista d’Innovació i Recerca en Educació, 11(1), 26-40. https://doi.
org/10.1344/reire2018.11.118984
Jacob, B. A. (2002). Where the boys aren’t: Non-cognitive skills, returns to school and the gender gap in higher education. Economics of Education
Review, 21, 589-598.
Klassen, R., Wilson, E., Siu, A. F. Y., Hannok, W., Wong, M. W., Wongsri, N., Sonthisap, P., Pibulchol, C., Buranachaitavee, Y., & Jansem, A.
(2013). Preservice teachers’ work stress, self-effi cacy, and occupational commitment in four countries. European Journal of Psychology, 28(4),
1289-1309. https://doi.org/10.1007/s10212-012-0166-x
Lera, M. J., León-Peréz, J. M., & Ruiz-Zorrilla, P. (2021). Adaptation of the Teacher Effi cacy Scale to Measure Effective Teachers’
Educational Practices Through Students’ Ratings: A Multilevel Approach. Psicothema, 33(3), 509-517. https://doi.org/10.7334/
psicothema2020.262
López-Zambrano, J., Lara Torralbo, J. A., & Romero, C. (2021). Early prediction of student learning performance through data mining: A
systematic review. Psicothema, 33(3), 456-465. https://doi.org/10.7334/psicothema2021.62
Martin, M. O., von Davier, M., & Mullis, I. V. (2020). Methods and Procedures: TIMSS 2019 Technical Report. Boston College, TIMSS
& PIRLS International Study Center. https://timssandpirls.bc.edu/timss2019/methods
Martín-Lagos, M. D. (2018). Education and inequality: A meta-synthesis after the 50th anniversary of Coleman’s report. Revista de Educación,
380, 186-209. https://doi.org/10.4438/1988-592X-RE-2017-380-377
Mullis, I. V., & Martin, M. O. (2017). TIMSS 2019 Assessment Frameworks. Boston College, TIMSS & PIRLS International Study Center. https://
timssandpirls.bc.edu/timss2019/frameworks/
Mullis, I. V., Martin, M. O., Foy, P., Kelly, D., & Fishbein, B. (2020). TIMSS 2019 International Results in Mathematics and Science. Boston
College, TIMSS & PIRLS International Study. https://timssandpirls.bc.edu/timss2019/international-results/
Mullis, I., Martin, M., Foy, P., & Hooper, M. (2017). PIRLS 2016International Results in Reading. Boston College, TIMSS & PIRLS
International Study Center. http://timssandpirls.bc.edu/pirls2016/international-results/