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I predittori della performance accademica: Discussione dei risultati

Sono risultate variabili propedeutiche all’iscrizione la maturità di tipo classico, scientifico o di altro Liceo e la residenza in Emilia-Romagna. La maturità tecnica o professionale risulta penalizzante. Il dato sul tipo di diploma può essere spiegato con la predittività di questa variabile sul punteggio ottenuto alla prova d’ingresso (ottengono un punteggio più alto i soggetti provenienti da un Liceo e un punteggio più basso quelli che hanno una formazione professionale); la provenienza geografica può agevolare i candidati nell’iscriversi a diverse prove d’ingresso in diversi Atenei e alla scelta del corso di studi più vicino alla propria residenza.

Per ci  che riguarda i predittori della prova d’ingresso, è interessante notare come voto di maturità e genere siano significativamente predittivi del punteggio alla prova di selezione sebbene solo per una quantità modesta di varianza (inferiore al 10%) mentre, introducendo anche il tipo di diploma, si arrivi a spiegare più di un quarto della varianza dello stesso punteggio. La valutazione del punteggio nelle singole aree non sembra fornire un maggior numero di informazioni rispetto a quella del punteggio totale.

Il dato sconfortante emerge quando si valuta la validità predittiva delle prove d’ingresso. La regressione risulta significativa (grazie all’alto numero di soggetti) ma la quantità di varianza predetta è modesta: il 4,5% sulla media voto, il 2,5% sul numero di esami e il 3,4% sulla proporzione di crediti ottenuti rispetto a quelli richiesti dall’offerta formativa. Il dato migliora leggermente, restando comunque inferiore al 10%, quando si considera la predittività sull’esito finale dell’iter accademico ossia il tempo impiegato per laurearsi e il voto di Laurea. Tuttavia, andando ad analizzare il rendimento nei singoli anni di corso, le fluttuazioni sembrano di natura casuale. Rispetto al criterio “media voto” si passa, infatti, da un 5,2% di varianza predetta al I anno (imputabile al punteggio totale e all’area Logico matematica) ad un 2,6% predetto al II anno (dal solo punteggio totale), per finire con un 9,1% al terzo anno (aree Cultura generale e Lingua Inglese) mentre non risulta più significativo il punteggio totale. Per i criteri “numero di esami sostenuti”e “proporzioni di crediti ottenuti” sono significativi gli stessi predittori (che differiscono da quelli della media voto), il punteggio totale e l’area Lingua Italiana al primo anno e l’area Logico Matematica al secondo anno ma la predittività globale del modello scade dal 9,9% del primo anno all’1,3% del secondo anno, fino a perdere la significatività al terzo anno.

Più confortanti sembrano essere i dati relativi all’andamento degli studenti iscritti.

Il trend di maschi e femmine è assimilabile sia per la media del voto, sia per il numero di esami sostenuti (dato l’alto numero di soggetti, la differenza risulta significativa ma l’effect size trascurabile), sia per la proporzione di crediti ottenuti (ove risulta significativa l’interazione tra genere e anno di corso ma sempre con un effect size trascurabile).

Rispetto ai dati statistici dei tre gruppi di studenti (laureati in corso, laureati fuori corso e non laureati) non risultano significative le associazioni tra le variabili socio-anagrafiche e l’appartenenza all’uno o all’altro gruppo. Maschi e femmine, studenti provenienti da diverse regioni geografiche e con diverso background di studi superiori sono omogeneamente distribuiti nei tre gruppi.

Le differenze emergono nella analisi del rendimento accademico. L’effetto principale del gruppo risulta significativo considerando come variabili dipendenti: la media voto agli esami di profitto, la media voto (sebbene l’effect size sia trascurabile), il numero di esami sostenuti e la proporzione di crediti ottenuti. Date le differenze nei tre gruppi, ci si è chiesti se fosse possibile utilizzare l’andamento al primo anno come predittore del futuro rendimento accademico degli studenti. I risultati sembrano confermare questa ipotesi: la media voto negli anni successivi al primo è predetta per il 61,8% dalla media voto e dal numero di esami sostenuti al primo anno, il numero degli esami sostenuti negli anni successivi al primo è predetto per il 46,0% dalla proporzione crediti e dal numero degli esami sostenuti al primo anno. La proporzione crediti negli anni successivi al primo è predetta per il 64,0% dalla proporzione crediti, dalla media voto e dal numero esami sostenuti al primo anno.

Anche il successo, valutato alla conclusione dell’iter accademico, risulta predetto in buona misura dall’andamento dello studente al primo anno: il numero di esami sostenuti al primo anno predice il 42,0% del tempo intercorso tra l’immatricolazione e la Laurea. La media voto e il numero di esami sostenuti al primo anno, predicono il 47,3% del voto di Laurea.

 

© I predittori della performance accademica  – Laura Foschi

 

 

I risultati e variabili predittive

Per le associazioni tra variabili di tipo nominale è stato utilizzato il test del Chi quadrato; per valutare lapredittività delle variabili sono stati utilizzati modelli di regressione lineare semplice o multipla a passi; per le differenze tra gruppi, le analisi della varianza multivariate miste.

Per le regressioni e le ANOVA è stata preliminarmente verificata la normalità della distribuzione delle variabili oggetto di analisi tramite gli indici di asimmetria e curtosi (analisi univariate) ed il coefficiente di Mardia (analisi multivariate).

Variabili socio-anagrafiche ed iscrizione

Fra le associazioni tra iscrizione e variabili socio-anagrafiche (genere, tipo di diploma, provenienza geografica) sono risultate significative quella fra iscrizione e tipo di diploma e quella fra iscrizione e provenienza geografica.

Associazione tra iscrizione e tipo di diploma (X2= 65,902, p<,001): si iscrivono maggiormente gli studenti con maturità classica, scientifica o di altro Liceo, minori risultano, invece, le iscrizioni di soggetti provenienti da Istituti professionali e tecnici. I dati relativi alle singole coorti sono presentati in Tabella 5.2.

Tabella 5.2 Associazioni tra iscrizione e tipo di diploma [fonte: Pinelli, Pelosi, Michelini e   Tonarelli, 2009]

Associazione tra iscrizione e provenienza geografica (X2= 29,944, p<,001): escludendo Parma, risulta maggiore il numero di iscritti tra le altre province dell’Emilia Romagna. Analizzando le singole coorti, per , il dato sembra meno costante del precedente.

L’associazione tra genere e iscrizione non è risultata significativa.

Variabili predittive del punteggio alla prova d’ingresso

Al fine di verificare quali variabili socio-anagrafiche o quali relative alla carriera scolastica pregressa fossero predittive del punteggio ottenuto al test d’ammissione (oltre alle variabili continue età, voto di maturità, ecc.), sono state inserite tra i predittori le variabili dummies: genere (0= maschio; 1= femmina) e tipo di diploma. Alla variabile diploma, è stato attribuito il livello “1” al soggetto in possesso del tipo di diploma oggetto dell’analisi ed il livello “0” al soggetto diplomatosi con un indirizzo diverso (ad esempio, nel valutare la predittività del diploma di Liceo Scientifico tutti i soggetti con diploma di maturità scientifica sono stati assegnati al livello “1” e tutti i restanti soggetti al livello “0”).

Nella valutazione età, genere e voto di maturità come predittori del criterio “punteggio alla prova d’ingresso” in una regressione lineare multipla a passi, solo l’età non ha evidenziato una relazione significativa. Come mostrato in Tabella 5.3.

Anche indagando, più nello specifico, il potere predittivo di questi tre regressori nelle singole aree, la percentuale di varianza spiegata dal modello risulta molto bassa (dal 1,2% dell’area Scienze naturali, al 7,6% dell’area Cultura generale). L’età è risultata significativamente predittiva solo per l’area Logico-matematica. I risultati sono visibili nella Tabella 5.4.

Essendo a disposizione i dati relativi al diploma e al punteggio della prova d’ingresso delle coorti iscritte nel 2004/2005 e 2005/2006 è stato possibile inserire come predittore anche il tipo di maturità.

Tabella 5.3 Predittori: età, genere, voto di maturità. Criterio: punteggio alla prova di ingresso.            Regressione lineare per passi. Criteri: probabilità di inserimento F <= ,050; probabilità di             rimozione F >= ,100. [fonte: Pinelli, Pelosi, Michelini e Tonarelli, 2009]

Tabella 5.4 Predittori: età, genere, voto di maturità.

Regressione lineare per passi. Criteri: probabilità di inserimento F <= ,050; probabilità di rimozione F >= ,100. [fonte: Pinelli, Pelosi, Michelini e Tonarelli, 2009]

Come mostrato in Tabella 5.5, in questo modello risultano predittivi il voto di maturità, il genere, l’età e il tipo di maturità scientifica, classica, professionale e di altri Licei. È interessante notare che la percentuale di varianza predetta passa dal 9,4% al 25,5%.

Tabella 5.5 Predittori: età, genere, voto di maturità, Liceo Classico, Liceo Scientifico, altri Licei,       maturità professionale,maturità tecnica, magistrali.Criterio: punteggio alla prova di ingresso.       Regressione lineare per passi. Criteri: probabilità di inserimento F <= ,050; probabilità di       rimozione F >= ,100. [fonte: Pinelli, Pelosi, Michelini e Tonarelli, 2009]

Variabili predittive del rendimento accademico

Come terzo passo, è stata valutata la predittività della prova di selezione sul rendimento accademico (Tabella 5.6). Sono state verificate sia la capacità predittiva dell’iter accademico degli studenti in fieri (media voto, numero di esami sostenuti, proporzione di crediti ottenuti) che quella dei laureati alla conclusione del percorso (voto di Laurea e tempo impiegato per conseguire la Laurea). È stata effettuata una regressione lineare semplice utilizzando come predittore il punteggio della prova di ingresso. I risultati ottenuti non sembrano incoraggianti: la percentuale di varianza predetta è sempre inferiore al 10%.

Tabella 5.6 Predittore: punteggio alla prova di ingresso

Regressione lineare per passi. Criteri: probabilità di inserimento F <= ,050; probabilità di            rimozione F >= ,100. [fonte: Pinelli, Pelosi, Michelini e Tonarelli, 2009]

Introducendo come regressori anche i punteggi ottenuti nelle singole aree della prova d’ingresso, i risultati non sembrano migliorare: la percentuale di varianza predetta (Tabella 5.7) arriva a un massimo di 9,9% sul numero di esami sostenuti e sulla proporzione di crediti al I anno mentre risulta addirittura non significativa sul numero di esami e sulla proporzione di crediti al III anno.

Tabella 5.7 Predittori: punteggio totale alla prova di ingresso, area comprensione del brano, area cultura generale, area lingua inglese, area lingua italiana, area logico-matematica, area scienze naturali.

Regressione lineare per passi. Criteri: probabilità di inserimento F <= ,050; probabilità di rimozione F >= ,100. [fonte: Pinelli, Pelosi, Michelini e Tonarelli, 2009

 

© I predittori della performance accademica  – Laura Foschi

 

 

Corso di Laurea in Psicologia di Parma: Gli strumenti

Il test di ammissione usato per la prova d’ingresso dell’anno accademico 2001/2002 è stato creato ad hoc da una commissione interna, in collaborazione con il corso di studi in Psicologia di Bologna. I test selettivi utilizzati negli anni a seguire, sono stati commissionati ed appositamente predisposti dalle Organizzazioni Speciali di Firenze. Erano composti da 80 item a scelta multipla (quattro alternative di risposta) relativi alle aree: Cultura Generale Storico-Filosofica (ad es.: “PACS è l’acronimo di…”, “Quale dei seguenti filosofi non appartiene alla corrente razionalista…”); Lingua Inglese (ad es.: “You are…taller than I expected”); Lingua Italiana (ad es.: “Qual’è il complemento di specificazione nella frase: gli orecchini d’oro sul tavolo sono di mia madre?”); Logico-Matematica (ad es.: “Qual’è la differenza tra i due risultati: 832-416 e 832:2?” e completamento di matrici); Scienze Naturali (ad es.: “Che cos’è un nucleotide?”); Comprensione del Brano (ad es.: “Per quanto si pu  desumere dal brano, il palissandro è…”), aggiunta a partire dall’a.a. 2004/2005.

Il numero di item afferenti a ciascuna area è variato negli anni:

• • Per l’a.a. 2003/2004: 15 item di Cultura Generale, 15 di Lingua Inglese, 20 di Lingua Italiana, 25 relativi all’area Logico Matematica e 5 per le Scienze Naturali;

• • Per gli anni 2004/2005 e 2005/2006: 15 item di Cultura Generale, 15 di Lingua Inglese, 20 di Lingua Italiana, 10 di Comprensione del Brano, 15 relativi all’area Logico Matematica e 5 per le Scienze Naturali. Venivano assegnati: + 1 punto per la risposta corretta, -0,25 punti per la risposta errata e 0 punti per la risposta omessa, tranne che per la prova di Comprensione del Brano dell’a.a. 2002/2003 in cui venivano assegnati 2 punti alla risposta corretta, -0,50 alla risposta errata e 0 punti per la risposta omessa.

© I predittori della performance accademica  – Laura Foschi

 

 

 

 

Corso di Laurea in Scienze e Tecniche Psicologiche di Parma:

Introduzione

Negli anni 2001-2007, all’interno del Corso di Laurea in Scienze del Comportamento e delle Relazioni Interpersonali e Sociali di Parma, gli autori Pinelli, Pelosi, Michelini e Tonarelli hanno condotto una analisi statistica al fine valutare il rendimento accademico futuro degli studenti.

L’indagine si è svolta analizzando le caratteristiche degli iscritti (genere, tipo di diploma, provenienza geografica), sondando la relazione tra variabili socio anagrafiche e rendimento accademico durante il corso di studi (utilizzando come criteri la media dei voti, il numero di esami sostenuti, ecc.) in funzione dell’esito finale (laurearsi in corso, fuori corso o non riuscire a laurearsi) e valutando la predittività delle variabili punteggio ottenuto alla prova d’ingresso e l’andamento al primo anno (Pinelli, Pelosi, Michelini e Tonarelli, 2009).

Nei prossimi articoli ci saranno i contenuti dell’indagine.

 

© I predittori della performance accademica  – Laura Foschi