Desempenho dos estudantes portugueses: modelos de regressão multinível

Abstract

Em estudos de contexto educacional, a população encontra-se estruturada de uma forma hierárquica, por exemplo, os alunos estão agrupados em escolas, as escolas estão agrupadas em regiões, as regiões estão agrupadas em países, etc. Ignorando esta estrutura, a utilização de modelos clássicos de regressão linear pode resultar em inferências erradas. Nestes estudos, a aplicação dos modelos de regressão multinível é a mais indicada. Os modelos multinível são modelos de regressão que se aplicam em situações em que os dados se estruturam hierarquicamente, incorporando os diferentes níveis observacionais dos dados, produzindo assim inferências mais fiáveis. O presente trabalho aplica os modelos de regressão multinível de três níveis (nível 1 - aluno, nível 2 - escola, nível 3 - região), aos dados obtidos no âmbito do Programme for International Student Assessment (PISA) de 2015 em Portugal, no domínio da literacia de Matemática. O objetivo principal é identificar e analisar os diferentes fatores que influenciam o desempenho em Matemática dos alunos de diversas regiões de Portugal. O estudo permitiu concluir que os fatores como o índice económico, social e cultural do aluno, ser aluno do género masculino, ter iniciado o primeiro ano de escolaridade com 6 anos, ter o desejo de concluir o grau académico de Ensino Superior Universitário, o número total de alunos na escola e a proporção de raparigas na escola influenciam positivamente o desempenho do aluno em Matemática. Por outro lado, verifica-se que o fator repetir de ano escolar tem influencia negativa no desempenho do aluno em Matemática.

In educational context studies, the population is structured in a hierarchical way, for example, students are grouped in schools, schools are grouped into regions, regions are grouped into countries, etc. Ignoring this structure, the use of classical linear regression models may result in erroneous inferences. In these studies, the application of multilevel regression models is the most indicated. Multilevel models are regression models that apply in situations where data are hierarchically structured, incorporating the different observational levels of the data, thus producing more reliable inferences. The present study applies the three-level multilevel regression models (level 1 - student, level 2 - school, level 3 - region), to data obtained under the Programme for International Student Assessment (PISA) of 2015 in Portugal, in the field of Mathematics literacy. The main objective is to identify and analyse the different factors that influence the performance in Mathematics of students from different regions of Portugal. The study concluded that factors such as the economic, social and cultural index of the student, being a male student, started the first year of schooling with 6 years, had the desire to complete the University Higher Education, the total number of students in school and the proportion of girls in school positively influence the student’s performance in mathematics. On the other hand, it is verified that the repetitive factor of school year has a negative influence on the performance of the student in Mathematics.