Viaggio nelle character skills
DOI: 10.1401/9788815366962/c9
In generale si osserva che le
attività di tutoraggio e accompagnamento messe in atto in molti casi hanno diminuito la
dipendenza da droghe o alcool (vedi ad esempio il progetto Big Brothers Big
Sisters). Molto minore è stato invece il
¶{p. 216}miglioramento in termini di self-concept e
di esito scolastico, soprattutto per chi proveniva da condizioni familiari e sociali più
critiche. Si distingue il caso del PAE relativo alla Spagna, basato su formazione e
tutoraggio svolti nelle ore pomeridiane per studenti in ritardo negli studi. Tal
progetto educativo ha portato a consistenti effetti di miglioramento scolastico quando
l’accompagnamento è stato di almeno due/tre anni.
Per completare le analisi empiriche
inerenti ai nessi tra NCS e capacità cognitive si menziona l’apporto di Checchi e di De
Paola a riguardo degli effetti dell’attività didattica con studenti
multigrade (classi ove gli alunni sono a diverso livello di
studi, in un contesto italiano)
[16]
. Gli autori dimostrano che gli alunni inseriti in classi ove i compagni sono
allo stesso livello di studi (la quinta) risultano avvantaggiati in termini di CS e NCS
rispetto agli studenti di classi multigrade.
2. Il nesso fra competenze non cognitive e competenze cognitive: il caso del Trentino
Rispetto alla complessità e
ricchezza dei modelli di Heckman, la ricerca relativa agli studenti delle scuole medie
in Trentino rappresenta solo un primo passo, sia per i modelli statistici utilizzati,
sia perché l’ambito è strettamente scolastico e inerente alla sola scuola media.
Le due domande a cui si intende
rispondere sono le seguenti:
1) Le competenze non cognitive sono
collegate ai risultati scolastici? In altri termini, il livello e la crescita delle NCS
favoriscono anche una crescita delle CS?
2) Vista la consistente malleabilità
delle NCS, è possibile attuare programmi e attività volti al loro miglioramento durante
il percorso scolastico? Le NCS possono essere formate attraverso interventi educativi in
ambito scolastico?¶{p. 217}
Per rispondere in modo
metodologicamente adeguato si sono fatte le seguenti scelte:
1. individuazione di un’area in cui
il livello di competenze e conoscenze sia eccellente, vale a dire in cui non esistano
gravi problemi socioeconomici e in cui l’attenzione alle NCS sia già una prassi
consolidata. In questo modo l’analisi del nesso tra NCS e CS non è inficiata da fattori
di disturbo e si possono osservare interventi educativi per migliorare le NCS. Da qui la
scelta di effettuare la ricerca su un campione di studenti delle classi elementari e
medie della Provincia Autonoma di Trento (PAT), che è una delle province italiane con i
migliori punteggi nel Progress on International Reading Literacy
Study
[17]
;
2. grande accuratezza nella
definizione delle variabili che descrivono CS e NCS; in particolare:
a) misurazione
delle CS attraverso test standardizzati, valutati in modo uniforme a livello nazionale
per evitare il bias dovuto alle valutazioni soggettive degli
insegnanti;
b) valutazione
delle NCS non con un unico indicatore, ma rispettando il carattere multidimensionale dei
tratti di personalità, mediante un insieme di costrutti psicologici basati su solide
basi teoriche (vedi appendice 3);
3) verifica dell’effetto delle NCS
non sul valore assoluto delle CS ma sul loro incremento, coerentemente con la teoria
educazionale dell’added value
[18]
;
4) verifica della non autoselezione
del campione, non potendo costruire campioni randomizzati;
5) per ciò che riguarda la
valutazione degli effetti di programmi educativi sull’incremento delle NCS:
a) comparazione
delle NCS prima e dopo gli interventi educativi atti a migliorarle, per verificare gli
effetti di questi;
b)
somministrazione di interventi educativi strutturati su ragazzi non in condizioni di
disagio, per evitare i limiti ¶{p. 218}di molti degli studi precedenti
basati su interventi relativi a studenti in condizioni disagiate;
c) utilizzo di
modelli che valutino la causalità degli interventi educativi.
3. I dati
3.1. L’indagine maggio-giugno 2018
Per avere a disposizione dati
affidabili si è costruito un dataset integrato proveniente da diverse fonti:
a) dai
dataset amministrativi INVALSI 2015 e 2018 sono stati ricavati i risultati dei test
INVALSI in italiano e matematica che misurano le CS degli studenti. Dal dataset 2015
si ricavano anche dati inerenti diverse dimensioni delle NCS;
b) si è poi
svolta un’indagine nel periodo maggio-giugno 2018 che, grazie alla collaborazione
delle scuole, ha rilevato le NCS degli studenti del terzo anno di scuola media (anno
scolastico 2017-2018). L’adesione delle scuole al progetto è stata libera; hanno
accettato di partecipare 25 scuole: 1.522 studenti di 109 differenti classi, su un
totale di 5.502 hanno compilato i questionari in modo sufficientemente completo.
L’appendice 1 specifica gli istituti scolastici coinvolti nell’analisi e le
informazioni di base relative al numero di classi e di studenti intervistati. Agli
studenti di tali scuole è stato sottoposto un questionario con lo scopo di
raccogliere informazioni e stimare le diverse dimensioni delle NCS. Tali NCS, pur
definite con nome diverso, sono coerenti con quelle INVALSI 2015. L’appendice 2
riporta le domande presenti nel questionario somministrato agli studenti
nell’indagine di maggio 2018 e le non cognitive skills a cui
ogni gruppo di domande fa riferimento;
c) i dati
sono raccolti in scuole che presentano condizioni di normalità; non si analizzano
specificamente casi di studenti in condizioni di fragilità o di povertà per evitare
le distorsioni sopra menzionate nell’analisi del nesso tra NCS e CS e degli effetti
dei progetti educativi sulle NCS;¶{p. 219}
d) i dati
relativi al contesto familiare e sociale in cui gli studenti sono inseriti sono
ottenuti dal datawarehouse del Dipartimento della Conoscenza
della Provincia di Trento
[19]
. Queste informazioni sono inserite nel modello come variabili di
controllo.
Il dataset complessivo è quindi
stato costruito attraverso matching di queste fonti con codici
anonimizzati, che permettono così di rintracciare le informazioni relative a uno
stesso studente dalle diverse fonti nel rispetto della privacy.
La lista delle variabili
raccolte dalle diverse fonti citate è riportata in tabella 1. In tabella 2 vengono
inoltre comparate le NCS misurate dal questionario INVALSI del 2015 con quelle
rilevate dall’indagine del maggio 2018, che verranno in seguito appaiate
nell’analisi.
Il gruppo di ricerca ha
verificato se la partecipazione delle scuole trentine al progetto sia casuale o sia
invece dovuta a qualche caratteristica degli studenti o delle scuole. Infatti, data
l’adesione volontaria alla ricerca, è stato necessario testare che il campione sia
rappresentativo degli studenti trentini e non caratterizzato da soggetti con
maggiori/minori cognitive skills o una migliore/peggiore
condizione socioeconomica rispetto agli studenti delle scuole che non hanno preso
parte all’iniziativa. Infatti, tale autoselezione avrebbe potuto creare una
distorsione (bias) dal punto di vista statistico che, se
ignorata, avrebbe inficiato i risultati.
I test sulla casualità del
campione hanno permesso di constatare che le scuole che hanno scelto di partecipare
non mostrano caratteristiche significativamente diverse dal punto di vista, in
particolare, dei livelli delle conoscenze cognitive dei loro studenti (tab. 3);
inoltre, lo stesso test svolto sull’indicatore ESCS, relativo alle condizioni
economiche familiari, non mostra significativi divari (tab. 4); dunque, si è potuto
concludere che l’adesione volontaria al progetto non ha generato una distorsione
dovuta all’autoselezione (selection
bias).¶{p. 220}
¶{p. 221}
Note
[16] D. Checchi e M. De Paola, The Effect of Multigrade Classes on Cognitive and Non-cognitive Skills. Causal Evidence Exploiting Minimum Class Size Rules in Italy, in «Economics of Education Review», 67, 2018, pp. 235-253.
[17] M.O. Martin e I.V.S. Mullis, TIMSS and PIRLS 2011: Relationships among Reading, Mathematics, and Science Achievement at the Fourth Grade Implications for Early Learning, Chestnut Hill, MA, TIMSS & PIRLS International Study Center, Boston College, 2013.
[18] Special issue, in «Journal of Educational and Behavioural Statistics», 2004; Special issue, in «Journal of Education, Finance and Policy», 2009.
[19] Anche in questo caso la metodologia di raccordo dei dati è stata attuata rispettando l’anonimità delle informazioni per ottemperare alle norme sulla privacy.