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RELAZIONI TRA CONDIZIONI DI VITA, AMBIENTE FAMILIARE E SCOLASTICO, NEGLI ALUNNI DELLE SCUOLE MEDIE INFERIORI. (*Dipartimento di Impresa, Culture e Società

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Presentazione sul tema: "RELAZIONI TRA CONDIZIONI DI VITA, AMBIENTE FAMILIARE E SCOLASTICO, NEGLI ALUNNI DELLE SCUOLE MEDIE INFERIORI. (*Dipartimento di Impresa, Culture e Società"— Transcript della presentazione:

1 RELAZIONI TRA CONDIZIONI DI VITA, AMBIENTE FAMILIARE E SCOLASTICO, NEGLI ALUNNI DELLE SCUOLE MEDIE INFERIORI. (*Dipartimento di Impresa, Culture e Società - Facoltà di Economia - Università di Catania ** Dipartimento di Statistica – Comune di Messina *** Dipartimento di Scienze Cognitive e della Formazione - Università di Messina) XLVII Riunione Scientifica – Milano, maggio 2010 Altavilla A.M*, Mondello M.** Di Natali L.***

2 Il problema XLVII Riunione Scientifica – Milano, maggio 2010 Persona FamigliaScuolaTerritorio Realtà economica e culturale Leggere, potere leggere, avere il gusto di leggere, è un privilegio E un privilegio della nostra intelligenza, che trova nei libri lalimento primo dellinformazione e gli stimoli al confronto, alla critica, allo sviluppo. (T. De Mauro, Il gusto della lettura)

3 Scopo del lavoro Si è scelto un approccio ad equazioni strutturali (SEM) generalmente adoperato dalla ricerca sociale per lanalisi di variabili non osservabili (per es. atteggiamenti, personalità, preferenze, tempo libero, rapporto con i familiari), considerando lattitudine alla lettura come una variabile latente, poiché tali modelli rappresentano una soluzione formale di rilevante capacità esplicativa e semplicità interpretativa. Obiettivo del presente lavoro è conoscere le relazioni tra tali comportamenti, le condizioni di vita, lambiente familiare, lambiente scolastico degli studenti della scuole medie inferiori della città di Messina XLVII Riunione Scientifica – Milano, maggio 2010

4 Descrizione del questionario Il questionario, completamente anonimo, risulta composto da: una sessione personale, contenente dati anagrafici: luogo, data di nascita, sesso, altezza e peso, numero componenti del nucleo familiare; una sessione dedicata alla scuola (Istituto, ubicazione, mezzo utilizzato per raggiungere la scuola, durata del tragitto, difficoltà riscontrata nel raggiungimento del sito, presenza aree di parcheggio, classe frequentata, orario delle lezioni, materie preferite, opinioni sulle materie, presenza studenti stranieri, giudizio sugli insegnanti; una sessione dedicata al rapporto degli studenti con la propria famiglia (il rapporto con i genitori, con i fratelli, le situazioni detestate in famiglia). una sessione dedicata al tempo libero (hobby, sport, luogo di giochi). XLVII Riunione Scientifica – Milano, maggio 2010

5 Caratteristiche della rilevazione Lo studio è stato svolto, nellambito del progetto Istruzione e formazione del comune di Messina, inserito nel PSN L'indagine è stata effettuata mediante somministrazione di un questionario a risposte sia chiuse che aperte alla popolazione costituita da tutti i ragazzi, iscritti alle scuole medie del comune di Messina Il questionario è stato somministrato a 2430 ragazzi frequentanti le scuole medie. XLVII Riunione Scientifica – Milano, maggio 2010

6 Ambiente familiare Quale situazione detesti in famiglia?Cosa odi nell'atteggiamento dei tuoi familiari? Cosa odi nell'atteggiamento dei tuoi familiari per sesso

7 I ragazzi a scuola: Il rapporto con i professori Giudizio sui professori per sesso Giudizio positivo sui professori

8 Giudizio sulla scuola

9 Materia Preferita Materie preferite per settore disciplinare Materie preferite L'area disciplinare che assorbe la percentuale più alta di gradimento è quella scientifica (37%), seguita da quella umanistica (28%) e quella delle attività motorie (17%). Più in particolare i ragazzi che hanno affermato di preferire la matematica (26%), dimostrano contestualmente ottima propensione verso l'utilizzo del PC. Del 28% di quelli che preferiscono le materie umanistiche, il 4.5% ama l'italiano e le letture, il 6.5% la storia, il 2.5% la geografia ed il 5% la lingua straniera e gli studi sociali. Il 17% inoltre predilige la ginnastica.

10 Tempo libero Si è osservato che il 18% dei bambini ama trascorre il proprio tempo libero giocando all'aperto, il 15% con il PC, il 12% con gli amichetti. Ben il 60% dei bambini intervistati ama fare sport, di questi il 29% preferisce giocare al calcio, il 23% andare a scuola di danza ed il 15% frequentare un corso di nuoto. Sport preferito Hobby

11 Tempo libero Dove giochi? Luogo di giochi per Municipalità Luogo di giochi – I Municipalità Luogo di giochi – IV Municipalità

12 I ragazzi e le nuove tecnologie Cellulari posseduti Cellulari posseduti per sesso Hai mai giocato su internet con un avversario? Hai mai effettuato una videochiamata?

13 Analisi statistiche Dopo una prima analisi esplorativa, condotta allo scopo di specificare la struttura del modello e delle relazioni tra variabili, è stato sviluppato un modello da sottoporre ad analisi confermativa seguendo lapproccio PLS Path Modelling. XLVII Riunione Scientifica – Milano, maggio 2010

14 Background teorico Il contesto teorico in cui si sviluppano i modelli ad equazioni strutturali si rifà a Joreskog e che fonde due tradizioni: quella econometrica e quella psicometrica. La relazione tra variabili osservate e latenti è formalizzata nei modelli di misurazione che rappresentano lanima psicometrica. Il modello strutturale esprime, invece, lanima econometrica poiché consente di indagare lesistenza di eventuali legami lineari tra le variabili latenti. Mutuando la terminologia econometrica, tale legame di dipendenza tra variabili latenti determina la necessità di distinguere le variabili in esogene ed endogene. XLVII Riunione Scientifica – Milano, maggio 2010

15 Background teorico Solitamente le indagini LISREL vengono condotte ipotizzando che le variabili osservate siano continue e con distribuzione normale multivariata. Qualora tali assunzioni vengano meno, ossia quando le variabili in esame siano categoriche, binarie o ordinali, ci si riferisce al cosiddetto underlying variable approach (UVA) secondo il quale si suppone che ciascuna variabile osservata sia generata da una variabile sottostante continua e normalmente distribuita. XLVII Riunione Scientifica – Milano, maggio 2010

16 Background teorico In particolare, sia y una variabile osservata ordinale con c categorie, la corrispondente variabile y* sottostante si definisce nel seguente modo (Muthén, 1984): dove gli a i (i=1,2,…,c-1) sono i valori soglia e permettono di passare da variabili categoriche ordinabili a variabili continue. XLVII Riunione Scientifica – Milano, maggio 2010

17 Background teorico In presenza di variabili ordinali, i modelli di misurazione di LISREL si esprimono: con y* e x* che rappresentano, rispettivamente, i vettori di dimensione p×1 e q×1 delle variabili sottostanti associate alle variabili ordinali osservate ed (eta) e (ksi) i vettori di dimensioni m×1 e t×1 delle corrispondenti variabili latenti endogene ed esogene. errori XLVII Riunione Scientifica – Milano, maggio 2010

18 Background teorico Il modello strutturale è: In esso compaiono: I tre vettori delle variabili endogene ( ), esogene e degli errori Le due matrici dei coefficienti strutturali fra le variabili endogene (fra loro) e tra le variabili esogene ed endogene, rappresentate rispettivamente da B e ha tutti gli elementi sulla diagonale principale nulli e I-B è non singolare. XLVII Riunione Scientifica – Milano, maggio 2010

19 Background teorico La stima del modello, in questo caso, avviene determinando: 1. i valori soglia attraverso il metodo della massima verosimiglianza, 2. condizionatamente a tali stime, le correlazioni policoriche richieste in presenza di dati ordinali, 3. i parametri del modello per mezzo di metodi di stima ad hoc come, ad esempio, il metodo dei minimi quadrati pesati (WLS). XLVII Riunione Scientifica – Milano, maggio 2010

20 Lanalisi dei dati Dopo aver rilevato i dati, la fase successiva ha riguardato lindividuazione delle dimensioni latenti che soggiacciono il costrutto Propensione per la lettura; essa è stata svolta attraverso unanalisi fattoriale. I fattori individuati sono stati: lo status sociale (titolo di studio dei genitori, professione del capo famiglia, residenza, età media genitori, numero di libri presenti a casa) e loccupazione del tempo libero (lettura, cinema/teatro, sport, PC). XLVII Riunione Scientifica – Milano, maggio 2010

21 Lanalisi dei dati Successivamente, attraverso il calcolo dellalpha di Cronbach, è stata valutata lattendibilità per ciascun fattore latente emerso dallanalisi fattoriale. Esso ha consentito di verificare che tutti gli item raggruppati nei due fattori misurassero in modo coerente il costrutto sottostante (alpha>0.70). La fase successiva ha riguardato la specificazione del modello ad equazioni strutturali con variabili latenti per la misurazione della propensione alla lettura dei ragazzi in relazione allambiente familiare e scolastico e la relativa stima dei parametri. XLVII Riunione Scientifica – Milano, maggio 2010

22 Path diagram delle relazioni ipotizzate tra le variabili XLVII Riunione Scientifica – Milano, maggio 2010

23 Indici di Bontà Per misurare la bontà del modello stimato sono stati calcolati i principali indici di adattamento che hanno evidenziato un buon livello generale: 2 = df=51, p=0.645 la matrice di varianze e covarianze stimata attraverso il modello non si discosta significativamente dallanaloga matrice calcolata sui dati. Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0,000 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0,89; Normad Fit Index (NNFI=0.85) XLVII Riunione Scientifica – Milano, maggio 2010

24 Il modello XLVII Riunione Scientifica – Milano, maggio 2010

25 Risultati Dal modello ottenuto si evince che la componente significativa del modello è lo status sociale in cui lo studente vive ( 2 =0.90). Successivamente si è voluto valutare se esistano differenze nella propensione alla lettura tra ragazzi appartenenti ad anni di corso diversi. A tal fine, prima si è stimato un modello LISREL con il solo fattore status e poi si è costruito un modello MIMIC (Multiple Indicators, Multiple Causes) per verificare se esiste eterogeneità tra i gruppi. Il confronto tra il modello originale e quello che include la variabile anno di corso che, permette di valutare se per tutti i gruppi si possa considerare un unico modello o se gruppi diversi presentano attitudini diverse, avviene valutando se lintroduzione delle covariate apporti un contributo rilevante allinterpretazione del fenomeno ovvero se aumenti la capacità esplicativa del modello. I risultati non sono però stati soddisfacenti. XLVII Riunione Scientifica – Milano, maggio 2010

26 Alcune considerazioni È possibile interpretare i risultati di tale indagine tra gli studenti intervistati come una maggiore propensione alla lettura per coloro che provengono da una contesto in cui il libro non visto come una costrizione, per chi ha maggiore affezione per tutto ciò che concerne la conoscenza attraverso le classiche forme scritte, per la crescita culturale e formativa e anche come fonte di conoscenza dei fenomeni socio-culturali. I bambini e poi i ragazzi oggi sono sottoposti ad una serie di stimoli forti e molto strutturati- dalla scuola allo sport alla TV al cinema ai videogiochi- che poco spazio lasciano allimmaginazione e alle scelte personali, la lettura costituisce oggi lo strumento adatto a sviluppare ed ad allenare la conoscenza e limmaginazione. XLVII Riunione Scientifica – Milano, maggio 2010

27 Grazie per lattenzione Fine


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