Academic success and excellence in marks are not only due to the students’ intrinsic abilities or skills. A multitude of contextual variables is involved in the teaching and learning process. This study identifies and analyses the contextual variables that most significantly affect students’ academic performance. We used census data from the ESCALA tests and context questionnaires for the 2016/17 school year, both carried out by the Andalusian Agency for Educational Assessment. Hierarchical Linear Models were used in the data analysis, as they facilitate the control and description of contextual factors. In addition, differences in performance were studied according to the contextual variables that the family dimension encompasses. At all times, a contextualised cross-sectional perspective was considered, taking as a criterion the covariates with significance values lower than 0.01 in the multilevel models and contrast tests. Finally, a list of contextual variables contributing to the explanation of performance is presented. The socio-economic and cultural conditions of families, their expectations towards their children’s education, and their level of involvement in schools have a significant influence on the academic success of primary school students. Academic success is higher among students with families who play an active role and have positive expectations regarding learning.
El actual desarrollo de las TIC ha generalizado el uso de pantallas. Los riesgos de un tiempo excesivo de exposición a pantallas son especialmente relevantes para los niños, desde edades tempranas. Este trabajo analiza la relación entre tiempo de pantallas y otras variables personales y contextuales en la infancia. Participan 94092 niños de aproximadamente 8 años, escolarizados en centros educativos de Andalucía (España). Los datos fueron generados en una evaluación a gran escala promovida por la Administración educativa regional, que supuso la aplicación de pruebas para medir aprendizajes y de cuestionarios de contexto familiar. Los análisis se basan en las pruebas t y chi-cuadrado, para comprobar las diferencias entre los grupos, y en la construcción de un modelo de regresión logística binaria para valorar el peso de las variables en la explicación del tiempo de pantallas. Los resultados indican que un elevado tiempo de pantallas se asocia a menor rendimiento en comunicación lingüística y razonamiento matemático. El género, la hora de acostarse y el nivel socioeconómico familiar son variables que contribuyen a explicar el tiempo de pantallas. A partir de estos resultados se formulan recomendaciones de cara a la intervención preventiva por parte de las familias y otros agentes educativos.
Sistema de categorías para el estudio de la eficacia escolar. Se ha calculado su confiabilidad y concordancia entre investigadores en nuestra investigación con un Kalpha de Krippendorff alto (α=0.807).
Sistema de categorías para el estudio de la eficacia escolar. Se ha calculado su confiabilidad y concordancia entre investigadores en nuestra investigación con un alfa de Krippendorff alto (α=0.807).
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