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Dissertação

{en_GB=Enhancing resilience in education: An econometric study of pedagogical strategies} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=Este estudo investiga o impacto de várias estratégias de ensino na resiliência dos alunos, com foco nos estudantes socioeconomicamente desfavorecidos, imigrantes de primeira geração e imigrantes de segunda geração, utilizando dados das bases de dados PISA 2018 e TALIS 2018. Empregando modelos de regressão múltipla, o estudo avalia a importância de diferentes abordagens pedagógicas — Aprendizagem Direcionada pelo Professor, Ativação Cognitiva, Avaliação Formativa e Abordagens Orientadas para o Aluno — em quatro disciplinas académicas. Os resultados revelam que a Abordagem de Avaliação Formativa influencia positivamente a resiliência em todos os grupos de alunos, particularmente nos imigrantes de primeira geração, indicando o seu potencial para promover a equidade na educação. Por outro lado, a Abordagem de Ativação Cognitiva mostra um forte efeito negativo na resiliência dos alunos socioeconomicamente desfavorecidos, sugerindo que não é adequada para este grupo demográfico, destacando a necessidade de estratégias direcionadas. O estudo também identifica que a proporção aluno-professor é estatisticamente irrelevante na explicação da resiliência, enquanto o status socioeconómico (ESCS) prova ser consistentemente um determinante significativo em todos os modelos. Apesar destas descobertas, o estudo reconhece várias limitações, incluindo a natureza transversal dos dados, potencial multicolinearidade e as restrições da seleção de variáveis. Esta pesquisa contribui para a compreensão de como diferentes estratégias de ensino podem mitigar ou exacerbar as desigualdades educacionais, oferecendo insights para formuladores de políticas e educadores que visam fomentar ambientes educativos mais inclusivos. Pesquisas futuras devem abordar as limitações identificadas e expandir o âmbito para incluir dados longitudinais e variáveis contextuais adicionais., en=This study investigates the impact of various teaching strategies on student resilience while focusing on socioeconomically disadvantaged students, first-generation immigrants, and second-generation immigrants, using data from the PISA 2018 and TALIS 2018 databases. Employing multiple regression models, the study evaluates the significance of teaching approaches — Teacher Directed Learning, Cognitive Activation, Formative Assessment, and Student-Oriented Approaches — across four academic subjects: Mathematics, Reading, Science, and a composite Global measure. The results reveal that the Formative Assessment Approach positively influences resilience across all student groups, particularly first-generation immigrants, indicating its potential to promote equity in education. Conversely, the Cognitive Activation Approach shows a strong negative effect on the resilience of socioeconomically disadvantaged students, suggesting it is unsuitable for this demographic. The Teacher-Directed Learning Approach positively impacts the mathematics resilience of socioeconomically disadvantaged students, highlighting the need for targeted strategies. The study also identifies that the Student-Teacher Ratio is statistically irrelevant in explaining resilience, while socioeconomic status (ESCS) consistently proves to be a significant determinant across all models. Despite these findings, the study acknowledges several limitations, including the cross-sectional nature of the data, potential multicollinearity, and the constraints of variable selection. Overall, this research contributes to understanding how different teaching strategies can either mitigate or exacerbate educational inequities, offering insights for policymakers and educators aiming to foster more inclusive educational environments. Future research should address the identified limitations and expand the scope to include longitudinal data and additional contextual variables.}
Keywords: {pt=Equidade, Resiliência, Estratégias de Ensino, PISA, TALIS, Regressões Múltiplas, en=Equity, Resilience, Teaching Strategies, PISA, TALIS, Multiple Regressions}

Discussão: julho 9, 2024, 11:30