Repetir hasta 4º de Primaria: determinantes cognitivos y sociales según PIRLS
Notice bibliographique
Résumé
Este artículo trata de los determinantes de la repetición de curso hasta 4º de Primaria en España. Aprovecha ciertas ventajas de los datos PIRLS, como informar de los conocimientos de los alumnos y las prácticas pedagógicas de los padres antes de Primaria. Se basa en una regresión paso a paso, que introduce sucesivamente el sexo y el trimestre de nacimiento de los alumnos, el hábitat, la diglosia hogar-escuela, el nivel cultural del hogar (libros en casa, estudios de la madre), si los padres enseñaban a leer y contar, los años de escuela infantil, los conocimientos al comenzar de Primaria, diversos tipos de motivación del alumno, la vigilancia de los padres, los recursos didácticos del hogar, la puntuación del alumno en la prueba PIRLS de lectura y tres características del centro: la gestión privada, su nivel medio en la prueba PIRLS de lectura y su tasa de repetición. El estudio encuentra fuertes efectos singulares de los centros sobre la repetición, poco destacados en la investigación hasta ahora. Confirma resultados previos sobre el papel central de las competencias cognitivas, disipando además las dudas sobre la dirección de la causalidad mediante la medida de los conocimientos antes de Primaria. Confirma también la importancia menor de los determinantes sociales y su persistencia tras controlar los cognitivos. Encuentra efectos muy débiles de las prácticas pedagógicas domésticas y escolares, que apenas reducen el efecto residual de las variables de origen social; y sugiere, por último, cómo continuar la investigación sobre los determinantes no cognitivos de la repetición de curso.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».