Resumen de ¿Cuánto oro hay entre la arena? Minería de datos con los resultados de España en PISA 2015

Inmaculada Asensio Muñoz, Elvira Carpintero Molina, Eva Expósito Casas, Esther López Martín

• español

  Desde el inicio de las evaluaciones PISA abundan los estudios que pretenden, en lenguaje metafórico, «separar el oro de la arena», esto es, producir, de la cantidad ingente de datos recogidos, conocimiento útil que guíe la práctica y las políticas educativas. Pero no son frecuentes las investigaciones que usan técnicas de minería de datos para la extracción de dicho conocimiento. En este trabajo se analizan los cuestionarios de contexto desde una perspectiva métrica, con una metodología basada en «árboles de regresión» destinada a descubrir cuánto «oro» hay en los ítems que los componen, atendiendo a su uso como predictores del desempeño de los jóvenes españoles. Como resultado se obtiene un listado de los ítems más importantes en los seis cuestionarios, junto con el valor predictivo de los mismos. Se aporta un enfoque metodológico que puede contribuir a mejorar la productividad de la investigación pedagógica derivada de PISA.

• English

  Since the start of the PISA evaluations there have been numerous studies that have metaphorically tried «to separate the gold from the sand», in other words, to derive useful knowledge to guide educational practice and policy from the vast amount of data collected. However, research that uses data min- ing techniques to extract knowledge from the databases provided by the OECD has been less common. This paper analyses the context questionnaires from a metric perspective using a methodology based on data mining with «regression trees». Its main goal is to discover how much value (how much «gold») is in the items that compose these questionnaires, considering their use as predictors of the performance of Spanish students. The results provide a list of the items selected in the six questionnaires and their predictive value. It also provides a methodological approach to help improve the productivity of educational research derived from PISA.